पाइथॉन का इतिहास, उपयोग और प्रकार | History,uses and types of python

प्रस्तावना

प्रोग्रामिंग दुनिया में Python एक ऐसी भाषा है जो कि न केवल सरल है, बल्कि इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में भी होता है, जैसे कि वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और बहुत कुछ। इस लेख में, हम पायथन के बारे में विस्तार से जानेंगे, इसकी महत्वपूर्ण विशेषताओं को समझेंगे, और यह देखेंगे कि आप पायथन को सीखने के लिए कैसे आरंभ कर सकते हैं।

पायथॉन का इतिहास | history of python in hindi

Python एक उच्चस्तरीय, जनरल पर्पज बनाने वाला प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसे 1980 के दशक के मध्य में Guido van Rossum ने विकसित किया था। यह भाषा आधुनिक, यथार्थ-वृत्तिक और पढ़ने-लिखने की स्थानीयता का समर्थन करती है और एक सरल और स्वाधीन संग्रहण प्राधिकृति वाली है।

Python का इतिहास निम्नलिखित तरीके से है:

1) 1989 में हुई शुरुआत: पायथन का विकास 1989 में गुइडो वैन रोसुम द्वारा शुरू किया गया था। इसका मुख्य उद्देश्य एक सरल और पढ़ने-लिखने वाली स्थानीय प्रोग्रामिंग भाषा बनाना था।

2) 1991 में पहला संस्करण: पायथन का पहला संस्करण, पायथन 0.9.0, 1991 में जारी किया गया था। यह सूचियों, शब्दकोशों और कार्यों का समर्थन करता है।

3) Python 2. x सीरीज: Python 2. x सीरीज को 2000 के दशक में पेश किया गया था, जिसमें Python 2.0, 2.1, 2.2 आदि शामिल थे। अनुकूलन में कई संशोधन किए गए थे।

4) Python 3. x सीरीज: Python 3.0 को 2008 में जारी किया गया था, जिसने भाषा में कई सुधार पेश किए। पायथन 3. x श्रृंखला के संस्करणों में आम तौर पर वास्तविक विभाजन (/), वास्तविक चरित्र और चरित्र योग, बाइट स्ट्रिंग्स और बहुत कुछ के लिए समर्थन शामिल होता है।

5) व्यापक लोकप्रियता: पायथन ने व्यापक लोकप्रियता हासिल की है, खासकर डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, वेब डेवलपमेंट और सामान्य प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में। इसे एक आधुनिक एवं अद्वितीय भंडारण भाषा के रूप में पहचान मिली है।

6) समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र: पायथन का बड़ा समुदाय और तृतीय-पक्ष पैकेज, लाइब्रेरी और टूल का विशाल पारिस्थितिकी तंत्र प्रोग्रामिंग को और भी सरल और अधिक प्रभावी बनाता है।

7) Python 2. x समाप्त: Python 2. x श्रृंखला 2020 में समाप्त हो गई, और अब Python 3. x लोकप्रियता का केंद्र है।

Python एक सरल और पारंपरिक संग्रहण भाषा है जिसे अधिकतर क्षेत्रों में प्रयोग किया जाता है, और इसका इतिहास इसकी पॉपुलैरिटी और प्रभाव को प्रकट करता है।

पायथॉन क्या है? | What is python in hindi

Python एक प्रोग्रामिंग भाषा है जो कि सरलता और पढ़ने-लिखने में आसान होने के लिए प्रसिद्ध है। इसका नाम गाइडो वैन रॉसम (Guido van Rossum) ने 1989 में रखा था। पायथन का मुख्य उद्देश्य प्रोग्रामिंग को सरल और पढ़ने-लिखने को आसान बनाना है। पायथन का नाम “Monty Python’s Flying Circus” नामक एक कॉमेडी शो से आया है, जो कि बहुत ही पॉप्यूलर था और इसके आदर्शक चर्चना किये जाते थे।

Python की विशेषताएँ

Python को विशेष करके दो बड़ी बातें कही जा सकती हैं – यह आसान है और यह शक्तिशाली है। यहां कुछ मुख्य विशेषताएँ हैं जो Python को अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं से अलग बनाती हैं:

1. सरलता:

Python एक सरल और पढ़ने-लिखने में आसान प्रोग्रामिंग भाषा है। इसकी सिंटैक्स पढ़ने और लिखने के लिए सामान्य इंग्लिश की तरह होती है और यह नए लर्नर्स के लिए अधिक दुश्मन नहीं है। आपको विशेष रूप से फ्रेमवर्क्स या अत्यधिक कंप्लेक्स सिंटैक्स की चिंता करने की आवश्यकता नहीं होती है।

2. डायनामिक भाषा:

Python एक डायनामिक प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका मतलब है कि आपको कोड को कंपाइल करने की कोई आवश्यकता नहीं होती है। आप इसे सीधे चला सकते हैं, जिससे कि प्रोग्रामिंग की प्रक्रिया को बड़े ही सुविधाजनक बनाया जाता है।

3. पोर्टेबिलिटी:

Python विभिन्न प्लेटफार्म्स पर उपयोग के लिए उपलब्ध है, जिसका मतलब है कि आप एक ही कोड को अन्य कंप्यूटर पर भी चला सकते हैं। यह आपको अपने प्रोजेक्ट्स को अलग-अलग सिस्टम पर परिकलित करने की चिंता करने से बचाता है।

4. विभिन्न डोमेन्स में उपयोग:

Python का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में होता है, और इसके लिए उपयोगी लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं। यह वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, एमएल, गेम डेवलपमेंट, और विजुअलिजेशन जैसे क्षेत्रों में उपयोग होता है।

Python के उपयोग क्षेत्र

Python का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में होता है, यहां कुछ मुख्य क्षेत्र दिए गए हैं:

1. वेब डेवलपमेंट:

Python का उपयोग वेब डेवलपमेंट के लिए फ्रेमवर्क जैसे कि Django और Flask में किया जाता है। इससे वेब साइट और वेब एप्लिकेशन के विकास में बेहद सरलता होती है। Django एक पूर्ण-लक्ष्य वेब फ्रेमवर्क है जो वेब एप्लिकेशन विकसित करने को आसान बनाता है, जबकि Flask एक मिनिमलिस्टिक फ्रेमवर्क है जो छोटे से माध्यम के प्रोजेक्ट्स के लिए उपयोगी है।

2. डेटा साइंस:

Python डेटा साइंस के लिए भी बहुत लोकप्रिय है, और इसका उपयोग डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, और डेटा मॉडेलिंग के लिए होता है। इसके लिए लाइब्रेरी जैसे कि NumPy, Pandas, Matplotlib, और Seaborn उपलब्ध हैं, जो कि डेटा साइंटिस्ट्स के लिए अधिक सुविधाजनक हैं।

3. एमएल (Machine Learning):

Python एमएल और डीप लर्निंग में भी उपयोग होता है, और इसके लिए लाइब्रेरी जैसे कि TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, और PyTorch उपलब्ध हैं। ये टूल्स और लाइब्रेरी एमएल मॉडल्स के विकास और प्रशिक्षण को सुविधाजनक बनाते हैं, जिससे डेटा साइंटिस्ट्स और डीप लर्निंग इंजीनियर्स को अपने प्रोजेक्ट्स को विकसित करने में मदद मिलती है।

4. गेम डेवलपमेंट:

Python का उपयोग गेम डेवलपमेंट के लिए भी होता है, और इसके लिए Pygame जैसे फ्रेमवर्क उपलब्ध हैं। Pygame एक सीमित डेटा और मल्टीमीडिया कंप्यूटिंग के लिए लाइब्रेरी है, जिसका उपयोग वीडियो गेम्स और ग्राफिक्स आप्लिकेशन बनाने के लिए होता है।

5. विजुअलिजेशन:

Python विजुअलिजेशन के लिए बहुत अच्छा है, और इसके लिए Matplotlib, Seaborn, Plotly, और Bokeh जैसे लाइब्रेरी उपलब्ध हैं। ये लाइब्रेरी डेटा को ग्राफिक्स में दर्शाने के लिए अधिक सुविधाजनक हैं, जिससे डेटा साइंटिस्ट्स और डेटा विजुअलाइजेशन विशेषज्ञ विशाल डेटा सेट्स को समझने और प्रस्तुत करने में सहायक होते हैं।

Python सीखने का तरीका

Python सीखने के लिए कई तरीके हैं, नीचे कुछ मुख्य चरण दिए गए हैं जिनका आप अनुसरण कर सकते हैं:

1. ऑनलाइन वीडियो ट्यूटरियल्स:

Python को सीखने के लिए ऑनलाइन वीडियो ट्यूटरियल्स बहुत उपयोगी हो सकते हैं। YouTube पर Python सीखने के लिए अनगिनत वीडियो उपलब्ध हैं, और वहां पर Python के विभिन्न पहलुओं को समझाने वाले चैनल हैं।

2. ऑनलाइन पाठ्यक्रम:

कई वेबसाइट Python के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करती हैं, जिनमें Coursera, edX, Udemy, और Codecademy शामिल हैं। ये पाठ्यक्रम आपको विस्तार से Python के विभिन्न पहलुओं को सीखने का मौका देते हैं, और आपको प्रैक्टिस करने का भी अवसर मिलता है।

3. बुक्स और डॉक्यूमेंटेशन:

Python के लिए कई उपयोगी किताबें और डॉक्यूमेंटेशन उपलब्ध हैं, जैसे कि “Python डॉक्यूमेंटेशन” और “Automate the Boring Stuff with Python.” ये संसाधन आपको Python के विभिन्न आयामों को समझने और अपने कौशल को सुधारने में मदद कर सकते हैं।

4. प्रैक्टिस:

Python सीखने के लिए अधिक से अधिक प्रैक्टिस करें। आप कोड लिखकर और प्रोजेक्ट्स बनाकर अपने कौशल को सुधार सकते हैं। कई ऑनलाइन प्लेटफार्म्स पर प्रोजेक्ट्स और चैलेंज्स उपलब्ध होते हैं, जिन्हें आप सम्पन्न करके अपनी प्रोग्रामिंग कौशल को मजबूती से बढ़ा सकते हैं।

Python की महत्वपूर्ण प्रावधानिकताएँ

Python की महत्वपूर्ण प्रावधानिकताएँ कुछ इस प्रकार हैं:

1. Python एक सरलता से सीखा जा सकता है:

Python की सिंटैक्स और संरचना बेहद सरल है, जिससे नए प्रोग्रामर्स को इसे सीखने में कोई कठिनाई नहीं होती है।

2. Python विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग होता है:

Python का उपयोग वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और विजुअलिजेशन जैसे क्षेत्रों में होता है। यह विभिन्न डोमेन्स के साथ काम करने का बेहतरीन तरीका है।

3. Python का विकास सामुदायिक रूप से होता है:

Python एक सामुदायिक प्रोजेक्ट है और इसका विकास Python समुदाय द्वारा किया जाता है। इसका मतलब है कि यह सदैव अद्यतन और सुधार के लिए उपलब्ध होता है, जिससे कि यह हमेशा नवाचारिक और प्राथमिक रहता है।

4. Python प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल है:

Python विभिन्न प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल है, जिससे कि आप एक ही कोड को विभिन्न सिस्टम्स पर चला सकते हैं।

5. Python खुला स्रोत है:

Python खुला स्रोत सॉफ़्टवेयर है, जिसका मतलब है कि आप इसका स्रोत कोड देख सकते हैं और अपनी आवश्यकताओं के आधार पर इसे संशोधित कर सकते हैं। यह एक समृद्ध समुदायिक परियोजना है और उपयोगकर्ताओं को मुफ्त में उपयोग करने की अनुमति देता है।

पायथॉन सीखने के चरण

Python सीखने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:

1. Python का आधार सीखें:

Python सीखने के आदर्श प्रारंभिक रूप से Python की सिंटैक्स और बुनावट समझने का है। आप पहले ही Python की आधारिक सिंटैक्स, डेटा टाइप्स, और वेरिएबल्स को सीख सकते हैं।

2. Python के महत्वपूर्ण लाइब्रेरी सीखें:

Python के लिए कई महत्वपूर्ण लाइब्रेरी हैं, जैसे कि NumPy, Pandas, Matplotlib, और Scikit-Learn। इन्हें सीखने के बाद आप डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के काम में इनका उपयोग कर सकते हैं।

3. प्रैक्टिस करें:

Python के सिखाने के बाद, आपको प्रैक्टिस करने का समय आता है। कोडिंग प्रैक्टिस करने से आपके कौशल में सुधार होता है और आप अधिक कठिनाईयों को सुलझाने की क्षमता विकसित करते हैं।

4. प्रोजेक्ट्स बनाएं:

Python के साथ प्रोजेक्ट्स बनाने से आपका अभ्यास और समझ दोनों में मदद मिलती है। आप किसी विशिष्ट क्षेत्र में प्रोजेक्ट्स चुन सकते हैं, जैसे कि वेब डेवलपमेंट, डेटा एनालिटिक्स, गेम डेवलपमेंट, या मशीन लर्निंग।

5. Python समुदाय से जुड़ें:

Python के समुदाय से जुड़कर आप अधिक सीख सकते हैं और दूसरों के साथ अपने प्रोजेक्ट्स को साझा कर सकते हैं। आप Python समुदाय के फोरम, सोशल मीडिया, और कन्फ़रेंसेस में भाग लें और नए और अधिक महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

पायथॉन का मतलब | python in hindi meaning

Python” का हिंदी में अर्थ होता है “पायथन”। यह एक प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग सॉफ़्टवेयर विकास, डेटा विज्ञान, वेब डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, और अन्य कंप्यूटर साइंस क्षेत्रों में किया जाता है। Python को सीखने और उपयोग करने में आसानी होती है, और यह एक लोकप्रिय और शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है।

उफ़ पायथन में अवधारणाएँ | oops concepts in python in hindi

oop in python

Python में Object-Oriented Programming (OOP) के कॉन्सेप्ट्स को समझने के लिए निम्नलिखित मुख्य कॉन्सेप्ट्स हैं, जिन्हें हिंदी में समझाया गया है:

  1. क्लास (Class):
    • क्लास एक डिफ़िनेशन होती है जो ऑब्जेक्ट्स की बनाने के लिए उपयोग होती है। यह डेटा और फ़ंक्शन्स का संग्रहण करता है जो ऑब्जेक्ट्स के लिए उपयोग किए जाते हैं।
  2. ऑब्जेक्ट (Object):
    • ऑब्जेक्ट क्लास की एक विशेष स्थानीय और संविदानिक प्रतिस्थापन होती है। यह एक क्लास की एक विशेष इंस्टेंस होता है और उस क्लास की डिफ़िनेशन के आधार पर बनाया जाता है।
  3. इंस्टेंस वेरिएबल (Instance Variable):
    • इंस्टेंस वेरिएबल ऑब्जेक्ट के डेटा को संचित करने के लिए उपयोग होती हैं। ये क्लास के हर ऑब्जेक्ट के लिए अलग-अलग होती हैं।
  4. क्लास वेरिएबल (Class Variable):
    • क्लास वेरिएबल किसी क्लास के सभी ऑब्जेक्ट्स के बीच साझा होती है। इसे क्लास की डिफ़िनेशन के अंदर और बाहर दोनों जगहों पर पहुँचाया जा सकता है।
  5. मेथड (Method):
    • मेथड एक क्लास के ऑब्जेक्ट के लिए एक क्रिया का प्रतिष्ठान होता है। इसमें आप डेटा को प्राप्त, परिवर्तित, और संचित कर सकते हैं।
  6. इंहेरिटेंस (Inheritance):
    • इंहेरिटेंस एक क्लास को एक दूसरे क्लास से विशेषता और फ़ंक्शन्स के साथ वारिसता देने की प्रक्रिया है।
  7. एनकैप्सूलेशन (Encapsulation):
    • एनकैप्सूलेशन क्लास के डेटा और मेथड्स को एक साथ पैकेज करने की प्रक्रिया है। इससे डेटा की सुरक्षा बढ़ती है और क्लास के विशेष डेटा केवल उस क्लास के अंदर ही पहुँच सकते हैं।
  8. पॉलीमॉर्फिज़म (Polymorphism):
    • पॉलीमॉर्फिज़म एक ही नाम के अलग-अलग मेथड्स को समर्थन देने की प्रक्रिया है। यह विशेषता को अधिगम करने की प्रक्रिया है, जिसके बाद वेरिएबल्स और मेथड्स का प्रतिष्ठान विभिन्न तरीकों से होता है।
  9. ओवरराइडिंग (Overriding):
    • ओवरराइडिंग एक सुपरक्लास की मेथड को उसके सबक्लास में बदलने की प्रक्रिया है।
  10. अबस्ट्रैक्शन (Abstraction):
    • अबस्ट्रैक्शन क्लास के डिटेल्स को छुपाने की प्रक्रिया है, ताकि केवल आवश्यक डेटा और मेथड्स को ही दिखाया जाए और अन्य डिटेल्स को छुपा दिया जाए।

ये OOP के महत्वपूर्ण कॉन्सेप्ट्स हैं जो Python में उपयोग होते हैं। ये कॉन्सेप्ट्स आपको कोड को अधिक संरचित और प्रबल बनाने में मदद करते हैं।

पायथन में सेट | sets in python in hindi

Python में सेट (Set) एक डेटा संरचना है जिसमें अनुक्रमित और अद्वितीय आइटम्स का संग्रहण किया जाता है। इसका उपयोग डेटा को यूनिक और डुप्लिकेट आइटम्स से मुक्त रूप में रखने के लिए किया जाता है। यह Python में set डेटा टाइप के रूप में उपलब्ध है। ये कुछ मुख्य बिंदु हैं जो सेट्स के बारे में हैं:

  1. सेट डेक्लरेशन (Set Declaration):

    • सेट बनाने के लिए, आप इसे क्वाड्रेट ब्रैकेट्स { } में आइटम्स के साथ डिक्लेयर कर सकते हैं।
    • my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
  2. सेट में डुप्लिकेट नहीं होते:
    • सेट में हर आइटम अद्वितीय होता है, इसका मतलब है कि कोई भी आइटम एक ही बार ही मौजूद होता है।
  3. सेट का उपयोग इंटरएक्शन के लिए:
    • सेट्स का उपयोग डेटा के बीच इंटरएक्शन की जरूरत के समय किया जा सकता है।
    • set1 = {1, 2, 3}
      set2 = {3, 4, 5}intersection = set1.intersection(set2) # सेट्स के बीच इंटरएक्शन
  4. सेट के मेथड्स:
    • सेट्स के साथ कई मेथड्स उपलब्ध होते हैं, जैसे कि add(), remove(), pop(), union(), difference(), issubset(), और अन्य।
    • my_set = {1, 2, 3}
      my_set.add(4) # आइटम जोड़ें
      my_set.remove(2) # आइटम हटाएं
  5. इम्यूटेबल (Immutable):
    • सेट्स इम्यूटेबल होते हैं, इसका मतलब है कि एक बार बनाए गए सेट को बदला नहीं जा सकता है, लेकिन आप नए सेट बना सकते हैं और पुराने सेट को उपयोग कर सकते हैं।
  6. सेट का उपयोग उपादानों के लिए:
    • सेट्स का उपयोग एक ऑब्जेक्ट के उपादानों को संचित करने के लिए किया जा सकता है, इसके लिए सेट्स के अपयोग की जरूरत होती है।
    • attributes = {‘color’, ‘size’, ‘weight’}

सेट्स Python में डेटा को अद्वितीय और उनिक रूप में संचित करने के लिए एक उपयोगी डेटा संरचना हैं और ये डेटा के साथ अद्वितीयता की आवश्यकता होती है।

पायथन में सूची | list in python in hindi

Python में “list” (सूची) एक डेटा संरचना होती है जिसमें एक से अधिक मौजूद आइटम्स को एक साथ संग्रहित किया जा सकता है। सूची में विभिन्न प्रकार के आइटम्स हो सकते हैं, जैसे कि अंक, स्ट्रिंग, और अन्य सूचियाँ।

सूची को पायथन में [ ] (ब्रैकेट्स) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है और आइटम्स को कॉमा (,) से अलग किया जाता है। यहां एक पायथन सूची का उदाहरण है:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

इस सूची में 1 से 5 तक के पांच अंक हैं। सूची के आइटम को उनके स्थानांक (इंडेक्स) के आधार पर पहचाना जा सकता है, जैसे कि my_list[0] 1 को देखेगा।

सूचियों का उपयोग डेटा संरचनाओं को संग्रहित करने, डेटा को सॉर्ट करने, और अन्य अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है, और यह Python में एक महत्वपूर्ण डेटा संरचना है।

पायथन में ट्यूपल | tuple in python in hindi

Python में “tuple” (ट्यूपल) एक डेटा संरचना है जिसमें कई आइटम्स को एक साथ संग्रहित किया जाता है, परंतु यह संरचना बदली नहीं जा सकती है (यानी इसके आइटम्स अपातक और अच्छी तरह से अद्यतन नहीं की जा सकती हैं)। ट्यूपल को पायथन में ( ) (पैरेंथेसिस) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है और उसके आइटम्स को कॉमा (,) से अलग किया जाता है।

यहां एक Python ट्यूपल का उदाहरण है:

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

इस ट्यूपल में 1 से 5 तक के पांच अंक हैं और यह ट्यूपल के आइटम्स को दिखाता है। ट्यूपल के आइटम को इंडेक्स के आधार पर पहचाना जा सकता है, जैसे कि my_tuple[0] 1 को देखेगा।

ट्यूपल बदलने के लिए उपयोगी नहीं होते हैं, लेकिन वे डेटा संरचनाओं को संरचित रूप से संग्रहित करने के लिए उपयोग होते हैं और उन्हें परिवर्तन नहीं किया जा सकता है।

पाइथॉन की मुख्य विशेषताएँ| features of python in Hindi

Python की मुख्य विशेषताएँ (features of Python) निम्नलिखित हैं:

1) सरल और पढ़ने में आसान: पायथन का सिंटैक्स सरल और पढ़ने में आसान है, जिससे नए प्रोग्रामर के लिए इसे सीखना आसान हो जाता है।

2) ओपन सोर्स (Open Source): पायथन एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर है, जिसका अर्थ है कि आप इसका सोर्स कोड देख सकते हैं और इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित कर सकते हैं।

3) प्लेटफार्मों के बीच पोर्टेबल: पायथन को विभिन्न प्लेटफार्मों पर पोर्टेबल रूप से चलाया जा सकता है, जिससे आप विभिन्न संगठनों और प्रणालियों में एक ही कोड का उपयोग कर सकते हैं।

4) विभिन्न डोमेन में उपयोग: पायथन का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जैसे वेब डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, गेम डेवलपमेंट, विज़ुअलाइज़ेशन और कई अन्य।

5) डायनामिक टाइपिंग: पायथन एक डायनामिक टाइपिंग भाषा है, जिसका अर्थ है कि आपको डेटा के डेटा प्रकार के साथ खिलवाड़ करने की ज़रूरत नहीं है, और आप आइटम को कोई भी डेटा प्रकार निर्दिष्ट कर सकते हैं।

6) महत्वपूर्ण पुस्तकालय: पायथन के लिए कई महत्वपूर्ण पुस्तकालय और मॉड्यूल उपलब्ध हैं, जिनमें न्यूमपी, पांडास, मैटप्लोटलिब, स्किकिट-लर्न, टेन्सरफ्लो और केरस शामिल हैं, जो डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग कार्य में बहुत महत्वपूर्ण हैं।

7) विस्तारित समुदाय: पायथन के पीछे एक बड़ा समुदाय है जो सहायता प्रदान करता है और नए उपयोगकर्ताओं की मदद करता है।

8) डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम: पायथन के पास डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम बनाने और शोध करने के बेहद आसान तरीके हैं।

9)स्क्रिप्टिंग भाषा: पायथन एक महत्वपूर्ण स्क्रिप्टिंग भाषा है जिसका अर्थ है कि आप छोटी से लेकर बड़ी परियोजनाओं को जल्दी और आसानी से विकसित कर सकते हैं।

10)कोड की कम पंक्तियाँ: पायथन में काम करने के लिए, आपको कोड की कम पंक्तियाँ लिखनी पड़ती हैं, जिससे प्रोजेक्ट को पढ़ना और समझना आसान हो जाता है।

पायथन एक उपयोगकर्ता और विकासकों के बीच लोकप्रियता हासिल कर चुकी है और यह एक बड़ा और विशेष्विज्ञान योग्य समुदाय का हिस्सा है।

पायथन में डिक्शनरी | dictionary in python in hindi

Python में “डिक्शनरी”(dictionary) एक डेटा संरचना है जिसमें कुंजी-मूल्य (key-value) जोड़े होते हैं। डिक्शनरी को {} (ब्रेसिस) के बीच डिफ़ाइन किया जाता है, और इसमें हर कुंजी के साथ एक मूल्य जुड़ा होता है। डिक्शनरी के कुंजी अनुपलब्ध हो सकते हैं और ये मूल्यों को तेजी से एक्सेस करने की अनुमति देते हैं।

यहां एक पायथन डिक्शनरी का उदाहरण है:

my_dict = {“नाम”: “जॉन”, “उम्र”: 30, “शहर”: “न्यूयॉर्क”}

इस डिक्शनरी में “नाम”, “उम्र”, और “शहर” कुंजी हैं, और उनके साथ मूल्य जुड़े हैं। उदाहरण के रूप में, आप my_dict["नाम"] का उपयोग करके “जॉन” को प्राप्त कर सकते हैं।

डिक्शनरी का उपयोग डेटा को संरचित रूप से संग्रहित करने, डेटा को अपडेट करने, और डेटा को अच्छी तरह से प्राप्त करने के लिए किया जाता है, और इसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है।

पायथन में फ़ंक्शन | function in python in hindi

Python में “फ़ंक्शन” (function) एक ब्लॉक कोड होता है जिसे एक नाम दिया जाता है और जिसका उपयोग किसी विशिष्ट कार्य को निष्पादित करने के लिए किया जाता है। फ़ंक्शन को बनाने के बाद आप उसे कई बार बुला सकते हैं, जिससे आपके कोड को दुप्लिकेट नहीं करना पड़ता है और कोड को अधिक संरचित और प्रबंधनीय बनाया जा सकता है।

एक साधारण पायथन फ़ंक्शन की संरचना निम्नलिखित होती है:

def function_name(parameters):
# फ़ंक्शन का बड़ा भाग यहां होता है
# कोड लिखें
return result

यहां फ़ंक्शन की मुख्य घटक होते हैं:

  • def: फ़ंक्शन की शुरुआत def शब्द से होती है, जिसके बाद फ़ंक्शन का नाम आता है।
  • function_name: फ़ंक्शन का नाम यहां होता है। फ़ंक्शन को बुलाने के लिए इस नाम का उपयोग किया जाता है।
  • parameters: फ़ंक्शन के पैरामीटर (आर्ग्युमेंट्स) होते हैं जो फ़ंक्शन के आंतरिक कोड को डेटा पास करने में मदद करते हैं।
  • return: फ़ंक्शन के द्वारा उत्पन्न किए गए डेटा को वापस करने के लिए return का उपयोग किया जा सकता है। यह ऑप्शनल है, और फ़ंक्शन को कुछ न वापस करने के लिए छोड़ा जा सकता है।

यहां एक उदाहरण है जिसमें एक साधारण पायथन फ़ंक्शन है:

def add_numbers(a, b):
sum = a + b
return sum

result = add_numbers(5, 3)
print(“योग:”, result)

इस उदाहरण में add_numbers नाम का एक फ़ंक्शन है जो दो संख्याओं का योग करके उनका योग वापस करता है। फ़ंक्शन को add_numbers(5,3) द्वारा बुलाया जाता है और उसका परिणाम “योग: 8” के रूप में प्रिंट होता है।

Python में फ़ंक्शन का उपयोग अपने कोड को संगठित और पुनर्याप्त बनाने के लिए किया जाता है, और यह एक महत्वपूर्ण प्रोग्रामिंग कॉनसेप्ट है।

पायथन में इनहेरिटेंस | inheritance in python in hindi

Python में “इनहेरिटेंस” (inheritance) एक बड़ा और महत्वपूर्ण ओओप्स (OOP) कॉन्सेप्ट है जिसका मतलब है कि एक क्लास एक दूसरे क्लास के गुण, प्रापर्टीज़ और मेथड्स को विरासत में प्राप्त कर सकता है। इनहेरिटेंस का उपयोग करके आप क्लास को पुनर्याप्त और पुनर्गुणवत्ता से उपयोग कर सकते हैं, और इससे कोड की पुनर्गुणवत्ता और पुनर्योग्यता में सुधार होता है।

इनहेरिटेंस के लिए एक “माता” क्लास (जिसे “सुपरक्लास” भी कहा जाता है) और एक “पुत्र” क्लास (जिसे “सबक्लास” भी कहा जाता है) होती है। सुपरक्लास के गुण, प्रापर्टीज़ और मेथड्स सबक्लास के द्वारा विरासत में लिए जा सकते हैं।

यहां एक उदाहरण है जो इनहेरिटेंस को दिखाता है:

# सुपरक्लास (माता क्लास)
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name

def speak(self):
pass

# सबक्लास (पुत्र क्लास)
class Dog(Animal):
def speak(self):
return f”{self.name} भौंकता है: भौं भौं!”

class Cat(Animal):
def speak(self):
return f”{self.name} मियाऊँ करता है: मियाऊँ!”

# ऑब्जेक्ट्स बनाएं
dog = Dog(“बिल्ली”)
cat = Cat(“कुत्ता”)

# ऑब्जेक्ट्स को उपयोग करें
print(dog.speak()) # बिल्ली भौंकता है: भौं भौं!
print(cat.speak()) # कुत्ता मियाऊँ करता है: मियाऊँ!

इस उदाहरण में, Animal क्लास सुपरक्लास है और Dog और Cat क्लासेस सबक्लास हैं, जो Animal क्लास के गुणों को विरासत में लेते हैं और अपने विशिष्ट speak मेथड को परिभाषित करते हैं।

इस तरह, इनहेरिटेंस का उपयोग करके क्लास हीरार्की और कोड की पुनर्गुणवत्ता को प्रबंधित किया जा सकता है और कोड को पुनर्योग्य बनाया जा सकता है।

पायथन में डेटा प्रकार | data type in python in hindi

application software

Python में डेटा प्रकार (Data Types) विभिन्न प्रकार की डेटा को प्रतिनिधित करने के लिए होते हैं। ये डेटा प्रकार प्रत्येक डेटा आइटम की प्रकृति और प्राकृतिक गुणों को परिभाषित करते हैं, जिससे प्याथन इंटरप्रिटर या कंपाइलर जान सकता है कि किस प्रकार का डेटा है और उसके साथ कैसे काम करना है।

निम्नलिखित हैं, Python में प्रमुख डेटा प्रकार:

1) int (पूर्णांक): पूर्णांकों को int डेटा प्रकारों से दर्शाया जाता है, जैसे कि 10, -5, 1000, आदि।

2)फ़्लोट (फ़्लोट): फ़्लोटिंग पॉइंट नंबरों को फ़्लोट डेटा प्रकारों से दर्शाया जाता है, जैसे कि 3.14, 0.5, -2.0, आदि।

3) str (स्ट्रिंग): स्ट्रिंग डेटा प्रकार से पाठ्य प्रकार के डेटा को दर्शाया जाता है, जैसे कि “हैलो, वर्ल्ड!”, ‘पायथन’, “123”, आदि।

4) बूल (बूल): बूलियन डेटा प्रकार से केवल दो मूल्य होते हैं – सही और गलत। यह डेटा प्रकार सत्य या ग़लत की स्थिति को प्रतिनिधि करता है।

5) सूची (सूची): डेटा सूची प्रकार के आइटमों को संग्रहित करने के लिए होते हैं और [ ] पात्रों में भिन्नताएं होती हैं, जैसे कि [1, 2, 3], [“सेब”, “केला”, “चेरी” ], आदि।

6) टुपल (टुपल): टुपल डेटा प्रकार से सूची के समान होते हैं, लेकिन उन्हें () पैरेंथेसिस में अलग किया जाता है, और वे अपातक और अपडेट नहीं जा सकते हैं।

7) डिक्शनरी (डिक्शनरी): डिक्शनरी डेटा प्रकार से कुंजी-मूल्य (की-वैल्यू) पैर को संग्रहित करने के लिए होते हैं और अधिक { } ब्रेसिस में डिफाइन किया जाता है, जैसे कि {“नाम”: “जॉन”, “उम्र” : 30}।

8) सेट (सेट): सेट डेटा प्रकार से अद्वितीय और अद्वितीय वस्तुओं को संग्रहित करने के लिए होते हैं और उदाहरण { } ब्रेसिस में अंतर किया जाता है, जैसे कि {1, 2, 3}।

9) NoneType (कोई भी मूल्य नहीं): NoneType प्रकार डेटा केवल एक मूल्य कोई भी प्रतिनिधित्व नहीं करता है, जिसमें किसी भी मूल्य की कमी का उपयोग किया जाता है।

ये डेटा प्रकार पाइथन में आम तौर पर प्रयोग होते हैं और ये आपके कोड को सुंदर और संरचित तरीके से लिखने में मदद करते हैं।

पायथन में वेरिएबल | variables in python in hindi

Python में “वेरिएबल” (Variable) एक स्थानीय नाम है जिसे डेटा को संग्रहित करने के लिए प्रयोग किया जाता है। एक वेरिएबल का उपयोग डेटा को संग्रहित करने और प्रोग्राम में प्रोसेस करने के लिए किया जाता है, और इसे एक विशिष्ट नाम से पहचाना जाता है।

Python में वेरिएबल को डिफ़ाइन करने के लिए निम्नलिखित नियमों का पालन किया जाता है:

1) परिवर्तनीय नामों में केवल अक्षर (a-z, A-Z), संख्याएँ (0-9), और अंडरस्कोर (_) हो सकते हैं।
2) वेरिएबल नाम अंग्रेजी केस में हो सकते हैं (लोअरकेस और अपरकेस अक्षरों के बीच अंतर करें), लेकिन लोअरकेस अक्षरों का       उपयोग करना अच्छा अभ्यास है (उदाहरण: my_variable)।
3) वेरिएबल का नाम वर्णनात्मक होना चाहिए ताकि आप समझ सकें कि वेरिएबल किस प्रकार का डेटा संग्रहीत कर रहा है (उदाहरण के लिए: नाम, आयु, कुल_स्कोर)।
4) पायथन में वेरिएबल केस-सेंसिटिव होते हैं, यानी निचले और बड़े अक्षरों के बीच का अंतर मायने रखता है।

वेरिएबल को डिफ़ाइन करने के लिए = ऑपरेटर का प्रयोग किया जाता है, और उसे एक मान (डेटा) के साथ जोड़ते हैं। यहां कुछ उदाहरण हैं:

name = “जॉन”
age = 30
total_score = 95.5
is_student = True

इस उदाहरण में, name, age, total_score और is_student वेरिएबल्स हैं और उनके साथ वेरिएबल के नाम के साथ मूल्य जुड़े हैं। इन वेरिएबल्स का उपयोग बाद में कोड में इन मूल्यों को प्राप्त करने और प्रोसेस करने के लिए किया जा सकता है।

पायथन में ऑपरेटर | operator in python in hindi

Python में ऑपरेटर (Operators) का उपयोग विभिन्न क्रियाओं को संचालित करने के लिए किया जाता है। ये क्रियाएँ आरिथमेटिक, तुलना, लॉजिकल, बिटवाइज, और असाइनमेंट के रूप में हो सकती हैं। नीचे कुछ महत्वपूर्ण पायथन ऑपरेटर्स की सूची है, जिनका हिंदी में अर्थ दिया गया है:

  1. आरिथमेटिक ऑपरेटर्स (Arithmetic Operators):
    • + (जोड़ना): दो आंकड़ों को जोड़ने के लिए।
    • - (घटाना): दो आंकड़ों को कम करने के लिए।
    • * (गुणा): दो आंकड़ों को गुणा करने के लिए।
    • / (भाग): एक आंकड़ा को दूसरे से भागने के लिए।
    • % (मॉड्यूलो): दूसरे आंकड़े से मॉड्यूलो करने के लिए।
    • // (फ्लोर डिविशन): फ्लोर डिविशन करने के लिए, यानी उच्चतम पूर्णांक देने के लिए।
    • ** (घात): एक आंकड़े को दूसरे के घात में उठाने के लिए।
  2. तुलना ऑपरेटर्स (Comparison Operators):
    • == (बराबर): दो आंकड़े बराबर हैं।
    • != (असमान): दो आंकड़े असमान हैं।
    • < (कम): पहला आंकड़ा दूसरे से कम है।
    • > (अधिक): पहला आंकड़ा दूसरे से अधिक है।
    • <= (कम या बराबर): पहला आंकड़ा दूसरे से कम या बराबर है।
    • >= (अधिक या बराबर): पहला आंकड़ा दूसरे से अधिक या बराबर है।
  3. लॉजिकल ऑपरेटर्स (Logical Operators):
    • and (और): दो शर्तों का और ऑपरेशन।
    • or (या): दो शर्तों का या ऑपरेशन।
    • not (नहीं): एक शर्त को नकारने के लिए।
  4. बिटवाइज ऑपरेटर्स (Bitwise Operators):
    • & (बिटवाइज और): बिटवाइज और ऑपरेशन।
    • | (बिटवाइज या): बिटवाइज या ऑपरेशन।
    • ^ (बिटवाइज ज़ॉर): बिटवाइज ज़ॉर ऑपरेशन।
    • ~ (बिटवाइज नॉट): बिटवाइज नॉट ऑपरेशन।
    • << (बिटवाइज बाएं स्थान): बिटों को बाएं स्थान पर स्थानांतरित करने के लिए।
    • >> (बिटवाइज दाएं स्थान): बिटों को दाएं स्थान पर स्थानांतरित करने के लिए।
  5. असाइनमेंट ऑपरेटर्स (Assignment Operators):
    • = (असाइन): एक आंकड़े को एक चर में असाइन करने के लिए।
    • += (जोड़कर असाइन): एक आंकड़े को दूसरे से जोड़कर खुद को अपडेट करने के लिए।
    • -= (घटाकर असाइन): एक आंकड़े को दूसरे से कम करके खुद को अपडेट करने के लिए।
    • *= (गुणकर असाइन): एक आंकड़े को दूसरे से गुणा करके खुद को अपडेट करने के लिए।
    • /= (भागकर असाइन): एक आंकड़े को दूसरे से भागकर खुद को अपडेट करने के लिए।
  6. आदर्श ऑपरेटर्स (Identity Operators):
    • is (है): दो ऑब्जेक्ट्स के आदर्श की जाँच करने के लिए।
    • is not (नहीं है): दो ऑब्जेक्ट्स के आदर्श की अयोग्यता की जाँच करने के लिए।
  7. सदस्यता ऑपरेटर्स (Membership Operators):
    • in (में है): एक आइटम के अस्तित्व की जाँच करने के लिए।
    • not in (में नहीं है): एक आइटम के अस्तित्व की अयोग्यता की जाँच करने के लिए।
  8. अद्यतन ऑपरेटर्स (Bitwise Operators):
    • &= (बिटवाइज और असाइन): एक आण्ड ऑपरेशन करके खुद को अपडेट करने के लिए।
    • |= (बिटवाइज या असाइन): एक या ऑपरेशन करके खुद को अपडेट करने के लिए।
    • ^= (बिटवाइज ज़ॉर असाइन): एक ज़ॉर ऑपरेशन करके खुद को अपडेट करने के लिए।
    • <<= (बिटवाइज बाएं स्थान असाइन): बिटों को बाएं स्थान पर स्थानांतरित करने के लिए।
    • >>= (बिटवाइज दाएं स्थान असाइन): बिटों को दाएं स्थान पर स्थानांतरित करने के लिए।

ये Python के मुख्य ऑपरेटर्स हैं, और आपको इन्हें समझने में मदद मिलेगी जब आप Python प्रोग्राम लिखेंगे।

पायथन में लूप | loops in python in hindi

Python में लूप (Loops) का उपयोग किसी भी कार्य को बार-बार दोहराने के लिए किया जाता है। यह एक प्राकृतिक तरीके से कोड को पुनर्गुणवत्ता करने में मदद करता है और समय और श्रम की बचत करता है। पायथन में प्रमुख लूप निम्नलिखित हैं:

  1. for लूप (for loop): for लूप का उपयोग एक सूची, ट्यूपल, सैट, स्ट्रिंग, डिक्शनरी, या अन्य संग्रहण आइटम्स के साथ काम करने के लिए किया जाता है। यह आइटम्स को एक-एक करके प्रक्रिया करता है।

    उदाहरण:

  2. fruits = [“आम”, “केला”, “सेब”]
    for fruit in fruits:
    print(fruit)

while लूप (while loop): while लूप एक शर्त की पूर्ति होने तक कोड को चलाता रहता है। यह जबतक शर्त सत्य होती है, कोड को पुनर्गुणवत्ता करता है।

उदाहरण:

count = 1
while count <= 5:
print(count)
count += 1

break स्टेटमेंट: break स्टेटमेंट का उपयोग लूप को तुरंत बाहर निकलने के लिए किया जाता है, जब कोई निश्चित शर्त पूरी होती है।

उदाहरण:

for number in range(1, 10):
if number == 5:
break
print(number)

continue स्टेटमेंट: continue स्टेटमेंट का उपयोग लूप को अवरुद्ध किए बिना उसे आगे बढ़ाने के लिए किया जाता है, जब कोई निश्चित शर्त पूरी होती है।

उदाहरण:

for number in range(1, 6):
if number == 3:
continue
print(number)

इन लूप कंट्रोल स्टेटमेंट्स का उपयोग करके, आप पाइथन में बहुत ही पारंपरिक और सुविधाजनक तरीके से लूपिंग कर सकते हैं, और अपने कोड को प्रभावी तरीके से लिख सकते हैं।

पायथन में स्ट्रिंग | what is string in python in hindi

Python में “स्ट्रिंग” (String) एक डेटा प्रकार है जो पाठ्य (text) को प्रतिनिधित करता है। स्ट्रिंग डेटा प्रकार का उपयोग टेक्स्ट डेटा, जैसे कि वर्ण, शब्द, या वाक्यांश, को संग्रहित करने और प्रोसेस करने के लिए किया जाता है।

स्ट्रिंग को प्याथन में एक सीक्वेंस (sequence) डेटा प्रकार के रूप में प्रतिनिधित किया जाता है, जिसमें हर अक्षर का स्थान और सिरक्षेपण निश्चित होता है।

स्ट्रिंग को डबल या सिंगल कोटेशन्स (" " या ' ') में लिखा जाता है। यहां कुछ उदाहरण हैं:

my_string = “यह एक स्ट्रिंग है”
another_string = ‘यह भी एक स्ट्रिंग है’

पायथन में स्ट्रिंग को इनडेक्स (index) की मदद से एक्सेस किया जा सकता है, जिसमें पहला अक्षर 0 पर होता है। स्ट्रिंग के विभिन्न आइटम्स को उनके इनडेक्स के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है।

स्ट्रिंग के अक्षरों की तलाश और स्लाइसिंग (slicing) की मदद से आप उन्हें प्राप्त कर सकते हैं और उनके साथ कई ऑपरेशन्स कर सकते हैं, जैसे कि जोड़ना, विभाजन, और विवादितीयता की जाँच करना।

यहां कुछ उदाहरण हैं:

text = “मेरा प्याथन स्ट्रिंग”
print(text[0]) # प्रिंट करेगा: ‘म’
print(text[1:5]) # प्रिंट करेगा: ‘ेरा ‘
print(len(text)) # प्रिंट करेगा: 16 (स्ट्रिंग की लंबाई)
print(text + ” महसूस होता है!”) # प्रिंट करेगा: ‘मेरा प्याथन स्ट्रिंग महसूस होता है!’

स्ट्रिंग पायथन में महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह टेक्स्ट प्रोसेसिंग और डेटा मैनिपुलेशन के लिए एक महत्वपूर्ण डेटा प्रकार है जो प्रोग्रामिंग में व्यापक रूप से प्रयोग होता है।

पायथन डेवलपरों की वेतन | python salary in india in hindi

भारत में पायथन डेवलपरों की वेतन काफी हद तक अनुभव, स्थान, कौशल, और नियोक्ता के परिपर्णता के कारण बदल सकती है। यहां पर अनुभव स्तरों और स्थानों के आधार पर भारत में पायथन डेवलपरों की वेतन की एक उम्मीदवार आंकलन दिया गया है:

  1. प्रारंभिक स्तर के पायथन डेवलपर:
    • अनुभव: 0-2 साल
    • वेतन सीमा: ₹3,00,000 – ₹6,00,000 प्रति वर्ष
  2. मध्य स्तर के पायथन डेवलपर:
    • अनुभव: 2-5 साल
    • वेतन सीमा: ₹6,00,000 – ₹12,00,000 प्रति वर्ष
  3. वरिष्ठ स्तर के पायथन डेवलपर:
    • अनुभव: 5+ साल
    • वेतन सीमा: ₹12,00,000 – ₹25,00,000+ प्रति वर्ष

कृपया ध्यान दें कि ये लगभग वेतन सीमाएँ हैं और ये कारकों पर निर्भर कर सकती हैं जैसे कि भारत के शहर या क्षेत्र, विशिष्ट कंपनी या संगठन, और उस क्षेत्र में पायथन डेवलपरों की मांग।

भारत में कुछ शहर जैसे कि बेंगलुरु, पुणे, हैदराबाद, और गुरुग्राम (गुड़गांव) क्योंकि बहुत सारी आईटी कंपनियों और स्टार्टअप्स की मौजूदगी के कारण पायथन डेवलपरों के लिए वेतन अधिक दिया जाता है। उलटे, छोटे शहरों और नगरों में वेतन सामान्यत: से कम हो सकते हैं।

यह भी महत्वपूर्ण है कि ध्यान दिया जाए कि पायथन डेवलपर जिनके पास डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, और वेब डेवलपमेंट जैसे क्षेत्रों में विशेषज्ञ कौशल हैं, वे सामान्य पायथन डेवलपरों की तुलना में अधिक वेतन कमा सकते हैं।

आगामी कुछ वर्षों में पायथन डेवलपरों की मांग में वृद्धि की जाने की अपेक्षा है, जिससे वेतन के प्रास्पेक्ट्स पर अच्छा प्रभाव पड़ सकता है।

यहाँ Python के 50 महत्वपूर्ण प्रश्न और उनके उत्तर हैं |

FAQ’s (Frequently Asked Questions)

  1. Python क्या है?
    • Python एक हाइ-लेवल प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे Guido van Rossum ने विकसित किया था। यह एक स्वाधीन, ओपन सोर्स, और साधारण उपयोग की भाषा है।
  2. Python के क्या लाभ हैं?
    • Python के लाभ में सुंदरता, स्थानीयता, विवादितीयता, और विशाल समुदाय शामिल हैं। यह डेटा साइंस, वेब डेवलपमेंट, और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में भी उपयोग होती है।
  3. Python की क्या विशेषताएँ हैं?
    • Python की विशेषताएँ इन्टरप्रिटेड, स्थानीय और ग्लोबल वेरिएबल्स, और एक महत्वपूर्ण स्टांडर्ड लाइब्रेरी की उपस्थिति हैं।
  4. Python के कितने प्रकार हैं?
    • Python के दो प्रमुख संस्करण हैं: Python 2.x और Python 3.x।
  5. Python 2 और Python 3 में क्या अंतर है?
    • Python 3 में कुछ बदल दिए गए हैं, जैसे कि यथार्थ डिविशन, print फ़ंक्शन, और बाइट स्ट्रिंग का समर्थन।
  6. Python को कहाँ से डाउनलोड किया जा सकता है?
    • Python को python.org से डाउनलोड किया जा सकता है।

ये कुछ महत्वपूर्ण प्रश्न और उनके उत्तर हैं जो Python के बारे में जानने में मदद कर सकते हैं। Python सीखने के लिए आपको अधिक अध्ययन और अभ्यास की आवश्यकता होगी।

आपने क्या सीखा | Summary

पायथन एक शक्तिशाली और व्यापक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। इसकी सरलता और पढ़ने-लिखने में आसानी के कारण, यह नए प्रोग्रामर्स के लिए एक अच्छा प्रारंभिक प्रोग्रामिंग भाषा है।

पायथन के विभिन्न डोमेन्स में उपयोग की जाती है, जिससे आप अपने प्रोजेक्ट्स को विकसित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। पायथन की सीखने की प्रक्रिया में प्रैक्टिस और प्रोजेक्ट्स बनाना महत्वपूर्ण है, जिससे आप इस शानदार प्रोग्रामिंग भाषा का मास्टर बन सकते हैं।

पायथन सीखने का सफर रोमांचक और उपयोगी हो सकता है, और आप इसे आपके करियर में बड़े ही सफलता के साथ उपयोग कर सकते हैं। आज ही पायथन सीखने का प्रारंभ करें और नई दुनिया की ओर अपना कदम बढ़ाएं!

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