آموزش آزمون گواهینامه پایتون PCAP-31-03 - آماده سازی (2023)

اکنون زمان دریافت گواهینامه پایتون است!

موسسه پایتون PCAP-31-03 : همکار خبره در برنامه نویسی پایتون

شش تست تمرینی با سوالات آماده سازی از همه حوزه های دانش وجود دارد

برای آمادگی برای آزمون PCAP-31-03 در موسسه Python.

هر سوالی توضیحی دارد و کد خودت را امتحان کن

که می توانید برای درک بهتر موضوع اجرا کنید.

می‌توانید برای همه سؤال‌ها کد Try-It-Yourself-Code را دانلود کنید.

(لینک دانلود در پیام خوشامدگویی شما خواهد بود.)

برنامه درسی امتحان

ماژول ها و بسته ها

• واردات انواع؛ صلاحیت پیشرفته برای ماژول های تو در تو

• dir(); متغیر sys.path

• ریاضی: ceil()، floor()، trunc()، factorial()، hypot()، sqrt(); تصادفی: random()، seed()، Choice()، sample()

• پلتفرم: platform()، machine()، processor()، system()، version()، python_implementation()، python_version_tuple()

• ایده، __pycache__، __name__، متغیرهای عمومی، __init__ py

استثناها

• به جز، به جز:-except; جز:-else:، به جز (e1,e2)

• سلسله مراتب استثناها

• افزایش، افزایش سابق، ادعا

• کلاس های رویداد، به جز E به عنوان e، ویژگی arg

• استثناهای خود تعریف شده، تعریف و استفاده از

رشته ها

• ASCII، UNICODE، UTF-8، نقاط کد، دنباله‌های فرار

• chr/ord()، literals

• نمايه‌سازي، برش، تغييرناپذيري

• در حال تکرار،

• الحاق، ضرب، مقایسه (در برابر رشته ها و اعداد)

• در، نه در

• .isxxx()، .join()، .split()

• .sort()، sorted()، .index()، .find()، .rfind()

برنامه نویسی شی گرا

• ایده‌ها: کلاس، شیء، ویژگی، روش، کپسوله‌سازی، وراثت، گرامر در مقابل کلاس، سوپرکلاس، زیر کلاس

• متغیرهای نمونه در مقابل کلاس: اعلان، مقداردهی اولیه

• ویژگی

  __dict__ (اشیاء در مقابل کلاس‌ها)
  مولفه‌های خصوصی (مثلا در مقابل کلاس‌ها)، مخدوش کردن نام

• روش ها: اعلام، استفاده از خود پارامتر

• instrospection: hasattr() (اشیاء در مقابل کلاس ها)، __name__، __module__، __bases__ خواص

• ارث: تک، چندگانه، isinstance()، اپراتورهای overriding، not is and is

• ارث: تک، چندگانه، isinstance()، اپراتورهای overriding، not is and is

• سازندگان: اعلان و فراخوانی

• چند شکلی

• __name__، __module__، __bases__ خواص، روش __str__()
  ارث بری چندگانه، الماس

متفرقه (فهرست درک، لامبدا، بسته شدن، و عملیات ورودی/خروجی)

• درک لیست: اگر عملگر، با استفاده از درک لیست

• lambdas: تعریف و استفاده از lambdas، توابع خود تعریف شده که lambda را به عنوان آرگومان در نظر می گیرند. map(), filter();

• بسته‌ها: معنی، تعریف و استفاده از بسته‌ها

• عملیات I/O: حالت های ورودی/خروجی، جریان های از پیش تعریف شده، دسته ها. حالت‌های متن/دودویی، open()، errno و مقادیر آن. close()، .read()، .write()، .readline(); readlines() (به همراه bytearray())

چرا پایتون یاد بگیریم؟

یادگیری پایتون آسان است. نحو ساده و کد بسیار خوانا است. با پایتون، می‌توانید برنامه‌ها را در خطوط کد کمتری نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی بنویسید. محبوبیت پایتون به سرعت در حال افزایش است. در حال حاضر یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی است. پایتون کاربردهای بسیار متنوعی دارد. برای اتوماسیون، توسعه برنامه های کاربردی وب، هوش مصنوعی، علم داده و غیره استفاده می شود:

اتوماسیون

Python می‌تواند با خودکار کردن بسیاری از کارها زندگی را آسان‌تر کند، مانند خراش دادن یک وب‌سایت برای جمع‌آوری داده‌ها، خودکار کردن موارد آزمایشی در توسعه نرم‌افزار، یا خودکار کردن کارهای روزمره اداری. Python می تواند به راحتی به انواع فایل ها دسترسی داشته باشد و آنها را بخواند، که امکان صرفه جویی در زمان زیادی را با خودکار کردن کارهای تکراری باز می کند.

توسعه وب

Python یک انتخاب خوب برای توسعه سریع برنامه های وب است. با بسیاری از فریم ورک‌ها مانند جنگو، پیرامید و فلاسک، می‌توانید با استفاده از پایتون برنامه‌های وب را با سرعت بالا توسعه دهید. پایتون در سمت سرور توسعه وب استفاده می شود. می توانید از Python برای تعامل با پایگاه داده و ایجاد سرویس های RESTful API استفاده کنید.

هوش مصنوعی

آینده نزدیک عصر هوش مصنوعی خواهد بود. در گذشته از رایانه ها و ماشین ها برای انجام محاسبات ریاضی با سرعت بسیار بالا استفاده می شد، اما در حال حاضر بسیاری از سازمان ها و محققان بزرگ در حال توسعه سیستم های هوشمندی هستند که می توانند وظایفی را مانند انسان انجام دهند. ماشین ها تا حدودی قادر به درک احساسات انسان و زبان طبیعی آنها هستند. آنها می توانند برخی از اعمال انسانی را تقلید کنند که قبلاً ممکن نبود. باز هم، پایتون برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار محبوب است.

علم داده

پیش از این، پایتون عمدتاً برای ساخت برنامه‌ها و نوشتن اسکریپت‌ها برای خودکارسازی وظایف استفاده می‌شد، اما اکنون روند کاملاً جدید علم داده به پایتون رونق بیشتری داده است. دانشمندان داده به شدت به پایتون وابسته هستند زیرا بسیار ساده است، جامعه بزرگی دارد و می‌تواند محاسبات بزرگی را به راحتی انجام دهد.

پایتون در زمینه‌های بسیار متنوعی استفاده می‌شود، و هیچ نشانه‌ای وجود ندارد که این موضوع را نشان دهد. روند در حال توقف است به جرات می توان گفت پایتون آمده است تا برای مدت طولانی در این صنعت فناوری اطلاعات در حال تغییر و تحول باقی بماند.