เรียน Python for Data Science ฉบับตั้งไข่ เรียนง่ายเป็นเร็ว

สำหรับหัวข้อที่ 3 "เรียนเขียนโปรแกรมใช้งาน Python Functions สำหรับงาน Data Science":

20. เรียกใช้ฟังก์ชันพื้นฐาน: ใน Python, คุณสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันพื้นฐานได้ทั่วไป โดยใช้ function_name() หรือ module.function_name(args) ตัวอย่างเช่น print(), abs(), len(), sum() และ sorted().

21. สร้าง Multiple Arguments: ฟังก์ชันสามารถ接受มากว่าหนึ่งอยู่ด้วยกาบใช้คำตัว *args สำหรับเป็นไปได้มากของ args หรือ **kwargs สำหรับทั้งหมดของ keyword arguments.

22. สร้าง String Methods: Python มีหลายฟังก์ชันที่ใช้เพื่อปรับแต่ง string ไว้ ตัวอย่างเช่น str.capitalize(), str.upper(), str.lower(), str.strip(), str.split(), str.join() และ str.replace().

23. สร้าง List Methods 1: สำหรับ list, คุณสามารถใช้ method เช่น list.append(element), list.extend(iterable), list.insert(index, element), list.pop(), list.remove(value), list.clear(), list.count(element), list.index(element) และ list.index(element, start, end).

24. สร้าง List Methods 2: ต่อไปนี้คือ method เพิ่มเติมที่จัดการ list: list.reverse(), list.sort(key=None, reverse=False), list.copy() และ list.fromkeys(iterable, value).

25. สร้าง List Comprehensions: การสร้าง list โดยใช้ comprehension ทำให่การสร้าง list นั้นมีประโยคและอ่านได้ง่ายขึ้น.

26. สร้าง Custom Functions: คุณสามารถสร้างฟังก์ชันตรงกับความต้องการของคุณได้โดยใช้ def my_function(arg1, arg2, ...): และจัดส่งการทำงานที่ต้องการภายนอกจากฟังก์ชัน.

27. สร้าง lambda Functions: lambda arg1, arg2, ...: expression เป็นฟังก์ชันบูรณากรมที่มีความสะดวกในการใช้งานจำนวนเล็กของ argument และสร้างผลลัพธ์ที่เป็นตัวเฉพาะ.

28. สร้าง Function with Default Arguments: คุณสามารถกำหนด default argument ในฟังก์ชันได้ หากไม่ใส่ argument ที่กำหนด default เมื่อเรียกใช้ฟังก์ชันมัจจุบค่าจะใช้ที่กำหนด default แล้ว.

29. สร้าง Function Decorators: ฟังก์ชัน decorator ใช้เพื่อแต่งชุมชนและเปลี่ยนแปลผลจากฟังก์ชันอื่นๆ โดยใช้คำสั่ง @decorator_name ข้างต้นของฟังก์ชัน.

30. สร้าง Function with Variable Number of Arguments: ใช้ *args และ **kwargs เพื่อทำให้ฟังก์ชันสามารถแก้ครีเว็ตของ argument ได้.

31. สร้าง Function that Returns Functions: คุณสามารถสร้างฟังก์ชันที่จะทำให้ฟังก์ชันอื่นๆ มาใช้ได้โดยการเรียกใช้ผลลัพธ์ของฟังก์ชันนั้น.

32. สร้าง Closures: Closure คือฟังก์ชันที่มีอัตรา (closure) หลายอันที่อยู่ภายในแหล่บของฟังก์ชันอื่นๆ, และสามารถเข้าถึงและใช้ตัวแปรที่พิจารณาไว้ในอัตราแหล่บนั้นได้.

33. สร้าง Iterators and Generator Functions: การใช้ generator expression (expression for item in iterable if condition) และ generator function def generator_function(): pass ช่วยในการจัดการข้อมูลที่ไม่ต้องจำนวนอยู่ในหนึ่งที่เพีyจริง.

34. สร้าง With Statement Context Managers: คำสั่ง with ใช้เพื่อรับและปฏิบัติกับ resource โดยทีมเองให้สร้าง context manager class ที่จัดการการสร้าง, ใช้งาน, และปรุง resource.

35. สร้าง Function for Asynchronous Tasks: การใช้ async function definition async def my_asynchronous_function(...): และ await expression ทำให่ Python สามารถจัดการ tasks ที่ทำงานอย่างเป็นรูปขึ้นได้.

36. สร้าง and Using Collections: ใช้ collections module สำหรับการสร้าง data structures พิมพ์เฉพาะที่ เช่น deque, Counter, defaultdict, OrderedDict 등.

37. Using Dataclasses for Data Modeling: การใช้ dataclasses (from typing module) ทำให้การสร้างและจัดส่ง class สำหรับ data structure นั้นง่ายและประสาน.

38. Using Typing Module: การใช้ typing module ทำให้โค้ดมี type hints ที่ชัดเจนสูงสุดสามารถช่วยให้แลกประมาณ (IDE) สามารถตรวจสอบ type ของคำต่างได้.

39. Using Enum Types: การสร้าง enum class ใช้เพื่อจัดการชุมชนที่มีค่าแบ่ล่ะ (member) ที่ชัดเจนสูงสุด.

40. Using Operator Overloading: การสร้าง class ที่ใช้ operator overloading อิสระสำหรับ operator ต่างๆ เช่น __add__, __mul__, __str__, __repr__ พยายามให้ผลการทำงานของ object พิมพ์เฉพาะกับ operator ที่ใช้งาน.

41. Using Slots for Memory Efficiency: การใช้ slots ใน class ช่วยจำนวนของ object นั้นให้เพีyสงบตามที่ต้องการ, และปฏิบัติต่อการเข้าถึง attribute ของ object.

42. Using Memoryview for Efficient Buffer Access: memoryview ช่วยให้ Python สามารถจัดการและเข้าถึง data อ้างอิงจาก array อื่นๆ (bytes, bytearray, memoryview ของ numpy array) ได้โดยตรง.

43. Using C Extension with cffi: cffi ใช้เพื่อติดตั้ง Python กับ code จาก C โดยทีมที่ไม่ต้องใช้คอนฟรา์มขั้นสูง (like Cython).

44. Using Cython for Statically Typed C Extensions: Cython ช่วยให้เขียน code ที่เป็น Python และคอนฟรา์มจาก C สำหรับการเพิ่ม performance โดยใช้ typing ที่เป็นสถานะ (static typing).

45. Using Pybind11 for C++ Extensions: pybind11 เป็น library ที่ช่วยสร้าง bridged code between Python and C++ with first-class support for templates, overloading, and other advanced features of C++.

46. Using Swig for Language Binding: Software Interface Generator (Swig) เป็น tool ที่ช่วยสร้าง interfaces between Python and other languages like C, C++, Java, etc. by introspecting the language’s runtime type information and generating the necessary "glue" code.

47. Using ctypes for Cross-Language Calls: ctypes ช่วยให้ Python สามารถเข้าถึง functions, structures, arrays, and so on within a shared library directly.

48. Optimizing Performance with Profiling Tools: memory_profiler, line_profiler, cProfile, and other profiling tools ช่วยวิเคราะห์และปรับปรุง performance ของโปรแกรม.

49. Leveraging JIT Compilers: PyPy และ other JIT (Just-In-Time) compilers ใช้เพื่อเติบโตรูป code execution by compiling Python bytecode into machine code on the fly.

50. Using Multiprocessing for CPU-Bound Tasks: multiprocessing module ช่วยให้เขียน code ที่สามารถทำงานบนหลาย processors ในเครือข่ายที่เป็น CPU-bound.

51. Using Asyncio for I/O-Bound Tasks: asyncio module ช่วยจัดการ tasks ที่ไม่ส่งหลาย thread แต่ใช้ event loop เพื่อรับข้อมูลมาเข้าถึงหนึ่งลำดับตามคำสั่ง async/await.

52. Distributing Code with Fabric or similar tools: Fabric และ Tools like Ansible, SaltStack ช่วยในการจัดการ deployment, testing, and other repetitive tasks in a Python-centric environment.

53. Building REST APIs with Flask or Django REST framework: Flask (with extensions like Flask-RESTful or Flask-Restless) และ Django REST framework ช่วยสร้าง API's that can be consumed by web applications, mobile apps, and other clients.

54. Creating and Managing Virtual Environments: virtualenv และ venv (included in the Python standard library since Python 3.3) ช่วยในการจัดการ dependency isolation และ environment management สำหรับ Python projects.

55. Using Package Managers: pip, conda, and other package managers ช่วยจัดการ dependencies ใน Python projects, ให้ทีมติดตั้ง, อัปเก็บ, และอัพเดต packages อย่างรูปสุด.

56. Leveraging Docker Containers: Docker ช่วยในการ crea