පයිතන්(Python) ඉගෙනීමට ඔබේ කාලය ආයෝජනය කරන්නේ ඇයි?

පයිතන්(python) පරිගණක භාෂාව ගයිඩො වෙන් රොසම් (Guido van Rossum) මහතා විසින් 1989 වර්ෂයේදී නිර්මාණය කරන ලදී. පයිතන් යනු පරිගණක ක්‍රමලේඛණය(Computer Programming) සඳහා ආධුනිකයෙක්ට වුවද ඉතාමත් පහසුවෙන් ඉගෙනගත හැකි භාෂාවකි. මෙහි ඇති බහුකාර්යතාව(versatility), නම්‍යශීලිත්ව(flexibility) සහ අනෙකුත් විශේෂිත ලක්ෂණ නිසා බොහෝ පරිගණක සංවර්ධකයින්(developers), දත්ත විද්‍යාඥයින්, මෘදුකාංග ඉංජිනේරුවන් සහ හැකර්වරු පවා මෙයට මහත් ලැදියාවක් දක්වයි.

අනෙකුත් භාෂාවන්ට සාපේක්ෂව මෙහි බහුල භාවිතය සඳහා පාදකවන හේතු බොහෝ ඇති අතර, පහත ඒවායින් කරුණු කිහිපයක් ඉදිරිපත්කර ඇත.

පයිතන් ඉගෙනගැනීමෙන් ඇති වාසි

1. පයිතන් හා සබැදි ජනප්‍රියතාවය

පයිතන් භාෂාවේ ජනප්‍රියභාවයට ප්‍රධාන වශයෙන් පාදක වන්නේ එහි ඉගෙනීමට ඇති පහසු බවයි. විශේෂ මෘදුකාංග නිෂ්පාදන ගණනාවක්ම පයිතන් භාෂාව ආශ්‍රිතව නිර්මාණය වී තිබේ. එබැවින් පසුගිය වසර පහට සාපේක්ෂව බැලූ විට පයිතන්හි භාවිතය 17.6% කින් පමණ ඉහළ ගොස් ඇත.

2. පහසුව හා සරල බව

මෙහි ඇති කියවීමට පහසු බව හා සරල භාෂා විධාන නිසා පයිතන් ඉගෙනීමට පහසුම හා සරලම භාෂාවක් ලෙස හැඳින්විය හැක.

3. සුවහනීය(portable) හා විස්තීරණ(extensible) බව.

පයිතන් ක්‍රමලේඛණයක් කිසිදු වෙනසකට භාජනය කිරීමෙන් තොරව වෙනත් පද්ධතියක පහසුවෙන් ක්‍රියාත්මක කළ හැක. අඛණ්ඩව හා දෝෂ රහිතව වෙනත් පද්ධතියක ක්‍රියාත්මක වීමේ හැකියාව මෙම කේතයට ඇත.

4. පයිතන් දත්ත විද්‍යාව(Data Science) සඳහා භාවිතා කෙරේ.

පයිතන් යනු ඉහළ මට්ටමේ(High-level) භාෂාවක් වන අතර එහි වේගවත් බව, විවෘත මූලාශ්‍රයක්(open-source) වීම, හිතකාමී බව, දෝෂ අවම වීම සහ සරල බව යන ලක්ෂණ මෙහි දැකිය හැක. මෙය පරිගණක ක්‍රමලේඛණයෙහි ආධුනිකයෙක්ට මූලික කරුණු පමණක් ඉගෙනගැනීමෙන් වුවද පහසුවෙන් භාවිතා කිරීමට හැකියාව ඇත.

5. පයිතන් ස්ක්‍රිප්ටින්(scripting) සහ ස්වයංක්‍රීයකරණය(automation)

පයිතන් යනු විවෘත මූලාශ්‍රිත ස්ක්‍රිප්ටින් භාෂාවක් හෙයින් ස්වයංක්‍රීයකරණයට එය වැඩි ඉඩප්‍රස්ථාවක් ලබා දෙයි. එහි මූලික කරුණු ක්‍රමක්‍රමයෙන් ඉගෙනගනිමින් පහසුවෙන් කේත ලිවීමට හැකියාව ලැබෙයි.

6. විශාල දත්ත(Big-Data) සමඟ පයිතන් භාවිතය

විශාල දත්ත සැකසීමට සහ විශ්ලේෂණය කිරීමට වඩාත් යෝග්‍ය හා නිවැරදි දත්ත විද්‍යා මෙවලම ලෙස පයිතන් සැලකේ. වඩාත් ප්‍රමුඛ සමාගම් විසින් මෙම භාෂාව භාවිතයට නැඹුරු වීමත් සමඟ පයිතන් සංවර්ධකයින් සඳහා ඇති ඉල්ලුම ඉතා ඉහළ ගොස් ඇත.

7. පයිතන් පරීක්ෂණ(testing) සඳහා සහය දක්වයි

පයිතන් යනු දෝෂ රහිතව බව පරීක්ෂා කිරීමට සහාය වන වටිනා ක්‍රමලේඛන භාෂාවකි. කෙටියෙන් කිවහොත්, පයිතන් යනු පරීක්ෂණ අවස්ථා වල සිට පරීක්ෂණ කේතය දක්වා අනුගමනය කළ හැකි ශක්තිමත් ගමනාන්තයකි. ඉතා ඉක්මනින් හා නිවැරදිව ප්‍රති ඵල පරීක්ෂා කිරීමේ හැකියාව පයිතන්හි සුවිශේෂී වාසියක් ලෙස හැඳින්විය හැක.

8. වෙබ් සංවර්ධනය(web development) සඳහා පයිතන්

මේ වන විට පයිතන් වෙබ් සංවර්ධනයේ භාවිතය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වී ඇත. එම හේතුවෙන් ක්‍රියාකාරී වෙබ් අඩවි නිර්මාණයට උපකාර වන වෙබ් මොඩියුලයන්(module) විශාල ප්‍රමාණයක් සංවර්ධකයින්ට අත්විදීමට හැකියාව ලැබී ඇත.

පයිතන් ක්‍රමලේඛන භාෂාවේ විශේෂාංග

පයිතන් භාෂාවේ යෙදුම්(Applications)

1. දත්ත විද්‍යාව

විශ්ලේෂක ඕ’රෙයිලි(O’Reilly) විසින් 2013 වර්ෂයේදී කරන ලද සමීක්ෂණයකින් හෙළි වූයේ තොරතුරු විද්‍යාඥයින්ගෙන්(information scientists) සියයට 40 ක් පමණ පයිතන් භාෂාව ඔවුන්ගේ එදිනෙදා වැඩවලට සම්බන්ධ කරගන්නා බවයි. 2003 වර්ෂයේ සිට සෑම වසරකම ලොව පුරා ඇති හොඳම ක්‍රමලේඛන භාෂා දහයෙන් එකක් ලෙස පයිතන් පත්වීම නිසා ඔවුන් වෙනත් ක්ෂේත්‍රවල ක්‍රමලේඛකවරුන් පවා මේ සඳහා සම්බන්ධ කරගනී. පයිතන් යනු බොහෝ විට සෑම දෙයකම දෙවන හොඳම භාෂාව ලෙස පයිතන් ප්‍රජාව තුළ විහිළුවක්ද පවතී.

මෙම නම මොන්ටි පයිතන්(Monty Python) වෙතින් ලබාගෙන ඇති අතර, මෙහි නිර්මාණකරු ගයිඩෝ වැන් රොසම් විසින් එය තෝරාගෙන ඇත්තේ පයිතන් භාවිතා කිරීම විනෝදජනක බව පෙන්වා දීමටයි. පයිතන් කේත උදාහරණ සහ ප්‍රලේඛනවල සඳහන් අප්‍රසිද්ධ මොන්ටි පයිතන් සටහන් සෙවීම සාමාන්‍ය දෙයකි. මේ හේතුව නිසා, ක්‍රමලේඛකයන් පයිතන් භාෂාවට බෙහෙවින් ඇලුම් කරයි. පයිතන් භාෂාව වඩාත් ජනප්‍රියතාවයට පත්වූයේ එහි ඇති විස්තීරණතාව(extensibility) සහ පොදු භාවිතයට සරිලන ස්වභාවය නිසයි. මෙම හේතු නිසා එය අනිවාර්යයෙන්ම යමෙකු දත්ත විශ්ලේෂණ සඳහා භාවිතා කිරීමට පටන් ගනු ඇත. පයිතන් නොමිලේ ලබා ගත හැකි, විවෘත මූලාශ්‍ර මෘදුකාංගයක් වන අතර, එහි ක්‍රියාකාරිත්වය පුළුල් කිරීම සඳහා ඕනෑම අයෙක්ට library පැකේජයක් ලිවිය හැකිය.

දත්ත විද්‍යාව සඳහා ඉතාමත් වැදගත් දිගුවක්(extension) ලෙස “Pandas Library” හැඳින්විය හැක. “Pandas” යනු පයිතන් දත්ත විශ්ලේෂණ library වන අතර, එය එක්සෙල්(excel) පැතුරුම්පත් වල සිට දත්ත ආනයනය කිරීමේ සිට කාල ශ්‍රේණි විශ්ලේෂණය සඳහා දත්ත සැකසුම් දක්වා සියල්ල සඳහා භාවිතා කරයි. “Pandas” සෑම පොදු දත්ත හැසිරවීමේ මෙවලමක්ම පහසුවෙන්ම ඔබට ලබා දෙයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ මූලික ක්‍රියාකාරම් සහ සංකීර්ණ දත්ත මෙහෙයවීම බොහෝ විට “Pandas” හි ප්‍රබල දත්ත රාමු මඟින් සිදු කරන බවයි. “Pandas” නිර්මාණය කර ඇත්තේ පයිතන් හි දත්ත විද්‍යා සාර්ථකත්වයේ පිටුපස ඇති පැරණිතම library අතරින් එකක් වන “NumPy” ඇසුරිනි. සංකීර්ණ සංඛ්‍යාත්මක විශ්ලේෂණය සඳහා NumPy හි කාර්යයන් “Pandas” හි භාවිතා වේ.

2. ගැඹුරු අධ්‍යයනය(Deep Learning)

ගැඹුරු අධ්‍යයනය(Deep Learning) යනු කෘතිම බුද්ධිය (artificial intelligence) හා සබැඳිව, වස්තු හඳුනා ගැනීම, කථනය හඳුනා ගැනීම, භාෂා පරිවර්තනය කිරීම සහ තීරණ ගැනීම සඳහා භාවිතා කළ යුතු දත්ත සැකසීමේදී මිනිස් මොළයේ ක්‍රියාකාරිත්වය කෘතිමව ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීම පිළිබඳව කරනු ලබන අධ්‍යයනයකි. ගැඹුරු අධ්‍යයනය කෘතිම බුද්ධිය හට මානව අධීක්ෂණයකින් තොරව හා සහිතව ඉගෙන ගත හැකි අතර, ව්‍යුහගත නොවූ(unstructured) සහ ලේබල් නොකරන(unlabelled) ලද දත්ත වලින් උපුටා ගනී. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ(Machine Learing) ක්‍රමයක් වන ගැඹුරු අධ්‍යයනය(Deep Learning), වංචා හෝ මුදල් විශුද්ධිකරණය ඇතුළුව විශාල වපසරියක ක්‍රියාකාරකම් හඳුනා ගැනීමට උපකාරී වේ. ගැඹුරු අධ්‍යයනය(Deep Learning) ඩිජිටල් යුගය සමඟ අත්වැල් බැඳගනිමින් පරිණාමය වී ඇති අතර එමඟින් සෑම ආකාරයකින්ම සහ ලෝකයේ සෑම ප්‍රදේශයකින්ම විශාල වශයෙන් දත්ත එක් රැස් වීමක් සිදු වේ. හුදෙක් විශාල දත්ත(Big Data) ලෙස හැඳින්වෙන මෙම දත්ත සමාජ මාධ්‍ය, අන්තර්ජාල සෙවුම් යන්ත්‍ර, ඊ-වාණිජ්‍ය වේදිකා සහ මාර්ගගත(online) සිනමා ශාලා වැනි ප්‍රභවයන්ගෙන් ලබා ගනී. මෙම අතිවිශාල දත්ත එකතුව ‘වලාකුළු පරිගණනය’(cloud computing) වැනි යෙදුම් හරහා පහසුවෙන් ප්‍රවේශ වීමටද බෙදා හැරීමටද හැක.

3. වෙබ් සංවර්ධනය(web development)

වෙබ් සංවර්ධනය යනු වෙබ් අඩවි නිර්මාණය හා නඩත්තු කිරීම ය; වෙබ් අඩවියකට විශිෂ්ට පෙනුමක් ලබා දීම, වේගයෙන් වැඩ කිරීම සහ බාධාවකින් තොරව පරිශීලක අත්දැකීමක් ලබා දීම තිරය පිටුපස සිදුවන කාර්යයන්ය. වෙබ් සංවර්ධනයට ස්තූතිවන්ත වන්න, ඔබ ලබා දෙන සේවාවන් සහ / හෝ නිෂ්පාදන පිළිබඳව ජනතාව වඩාත් දැනුවත් ය. එසේම ඔබේ නිෂ්පාදන අදාළ වන්නේ ඇයි සහ ඒවා මිලදී ගැනීමට හෝ භාවිතා කිරීමට පවා අවශ්‍ය වන්නේ ඇයිද යන්න තේරුම් ගැනීම්ටත්, තරඟකාරී වෙලදපොලෙන් ඔබේ සමාගම විශේෂ වීමට හේතු සසඳා බැලීමටත් මෙය උපකාරී වෙයි. පයිතන් භාෂාව සුවිශේෂී වන තවත් එක් අංශයක් වන්නේ වෙබ් සංවර්ධනයයි. වෙනත් ක්‍රමලේඛන භාෂාවන් හා සසඳන විට ඔබේ ව්‍යාපෘති නිර්මාණය කිරීමට පයිතන් සැලකිය යුතු තරම් අඩු කාලයක් ගත වන හෙයින්, ඔබේ නිර්මාණාත්මක අදහස් වේගයෙන් ජීවයට ගෙන එමින්, දෝෂ රහිතව ඉක්මණින් ක්‍රියාත්මක කිරීමට ඉඩ සලසයි.

පයිතන් බොහෝ විට සේවාදායක පාර්ශවීය(server side) වෙබ් යෙදුම් තැනීම සඳහා භාවිතා කරයි. වෙබ් යෙදුම් සෑදීම සඳහා මාර්ගගත රාමුවක්(online framework) අවශ්‍ය නොවන නමුත්, සංවර්ධකයින් ඔවුන්ගේ යෙදුම ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී ඉක්මන් ප්‍රගතියක් ලබා ගැනීමට පවතින විවෘත-මූලාශ්‍ර පුස්තකාල(libraries) භාවිතා කිරීමට බොහෝ විට පෙළඹෙයි. වෙබ් බ්‍රව්සරයක(web-brower) පයිතන් භාවිතා නොවේ. Chrome, Firefox, සහ Internet Explorer වැනි බ්‍රව්සර් වල ක්‍රියාත්මක වන භාෂාව ජාවාස්ක්‍රිප්ට් ය(Java-script). ‘Pyjs’ වැනි යෙදුම් භාවිතයෙන් පයිතන් භාෂාව ජාවාස්ක්‍රිප්ට් දක්වා සම්පාදනය(compile) කළ හැකිය. කෙසේ වෙතත්, බොහෝ පයිතන් සංවර්ධකයින් ඔවුන්ගේ වෙබ් යෙදුම් නිර්මාණය කරන්නේ පයිතන් සහ ජාවාස්ක්‍රිප්ට් වල මිශ්‍රණයක් භාවිතා කරමිනි. පයිතන් සේවාදායක පාර්ශවයේ(server side) ක්‍රියාත්මක වන අතර ජාවාස්ක්‍රිප්ට් බ්‍රව්සරය හරහා ක්‍රියාත්මක වේ.

පයිතන් විසින් bottle.py, Flask, CherryPy, Pyramid, Django, සහ web2py. ඇතුළු බොහෝ රාමු (frameworks) ලබා දෙයි. Spotify, Mozilla, Reddit, Washington Post, සහ Yelp. වැනි ලෝකයේ උණුසුම්ම අඩවි ගණනාවකට ක්‍රියාකාරීත්වය සැපයීමට මෙම රාමු(frameworks) භාවිතා කරයි.

වෙබ් සංවර්ධකයින්ගේ වර්ග තුන:

• ඉදිරිපස සංවර්ධකයා (Front-end developer)
• පසුපස සංවර්ධකයා (Back-end developer)
• ඉදිරිපස සහ පසුපස සංවර්ධකයා (Full-stack developer)

4. ජෛව තොරතුරු හා පරිගණක අණුක ජීව විද්‍යාව

ජෛව තොරතුරු තාක්‍ෂණය වර්තමානයේ නැගී එන ක්ෂේත්‍රයකි. COVID-19 හි වසංගත තත්ත්වයත් සමඟ ජෛව තොරතුරු තාක්ෂණ ක්ෂේත්‍රය විද්‍යාඥයින්ගෙ විශාල අවධානයක් දිනාගෙන තිබේ. මෙම ක්ෂේත්‍රය සැකසීම සඳහා ක්‍රමලේඛනය සහ ජීව විද්‍යාව යන ක්ෂේත්‍ර දෙක ඒකාබද්ධ වේ. ජෛව තොරතුරු තාක්ෂණය යටතේ ‘biopython’ නමින් වෙනම ක්ෂේත්‍රයක් ගොඩනගමින් පයිතන් ඒ සඳහා විශාල කාර්යභාරයක් ඉටු කරයි. biopython විසින් සංවර්ධකයින්හට ජෛව තොරතුරු තාක්ෂණය සඳහා භාවිතා කිරීමට අදාළ මොඩියුල(module), ස්ක්‍රිප්ට්(script) සහ වෙබ් සබැඳි(link) ආදී සම්පත් සපයයි. “biopython” හි ප්‍රධාන පරමාර්ථය වන්නේ උසස් තත්ත්වයේ නැවත භාවිතා කළ හැකි මොඩියුල(module) සහ පන්ති(class) නිර්මාණය කිරීමෙන් ජෛව තොරතුරු සඳහා පයිතන් භාවිතා කිරීම පහසු කිරීමයි.

ඔබ දැනටමත් පයිතන් සංවර්ධකයෙකු නම්, biopython ඉගෙනීම සඳහා විශාල උත්සාහයක් දැරීමට අවශ්‍ය වන්නේ නැත. ඔබ අවධානය යොමු කළ යුත්තේ ජාන විද්‍යාව හා අණුක ජීව විද්‍යාව හා සම්බන්ධ ජීව විද්‍යාත්මක සංකල්ප අධ්‍යයනය කිරීම සඳහා පමණි

පයිතන් වල GUIs (චිත්‍රක පරිශීලක අතුරුමුහුණත — Graphical User Interface)

විවිධ චිත්‍රපට වලදී දැවැන්ත කේත සමඟ වැඩ කරන ක්‍රමලේඛකවරුන් ඔබ දැක ඇත. සෑම කාර්යයක් සඳහාම ඔබට පරිගණක විධානයන් ඇතුලත් කරමින් වැඩ කිරීමට සිදුවුවහොත් කුමක් සිදුවේද? ගොනුවක්(file) විවෘත කිරීම, ගොනුවක් වැසීම, ගොනුවක් සුරැකීම සහ යනාදි සියළුම කාර්යයන් සඳහා ඔබට විධාන ටයිප් කිරීමට සිදුවේ. විධාන නොමැතිව වැඩ කිරීමට ඔබට චිත්‍රක පරිශීලක අතුරුමුහුණත (GUI) අවශ්‍ය වන ස්ථානය මෙයයි.

ඔබ තවමත් ක්‍රමලේඛනය ගැන හුරුපුරුදු නැතිනම්, GUI යනු කුමක්දැයි ඔබ කල්පනා කළ හැකිය. එය චිත්‍රක පරිශීලක අතුරුමුහුණතේ සංක්ෂිප්ත ස්වරූපයයි. ඔබගේ යෙදුම්වල පරිශීලක-හිතකාමී, නිර්මාණාත්මක සහ වර්ණවත් GUIs තිබේ නම්, එය පරිශීලකයින් සංඛ්‍යාව මෙන්ම ඔබේ යෙදුමේ කීර්තිය ද වැඩි කරයි. බොහෝ ඉහළ මට්ටමේ ක්‍රමලේඛන භාෂාවන් මෙන් පයිතන් ද යෙදුමට ප්‍රසන්න හා ආකර්ෂණීය පෙනුමක් ගොඩනැගීම සඳහා භාවිතා වන GUI රාමු(frameworks) වලින් සමන්විත වේ. මෙමඟින් පරිශීලකයා හට බොහෝ උත්සාහයකින් තොරව පහසුවෙන් වැඩසටහන හැසිරවීමට අවස්ථාව ලබා දෙයි.

පයිතන්හි GUIs නිර්මාණය කිරීමට යොදා ගත හැකි බොහෝ රාමු(frameworks) දැකිය හැක. “Tkinter” යනු මෙහි මූලික හා ආරම්භක මට්ටමේ රාමුවයි. “Tkinter” හැරුණු විට පයිතන්හි GUI සැලසුම් කිරීම සඳහා ප්‍රසිද්ධ රාමු කිහිපයක්ම ඇත

1. PyQt5
2. Kivy
3. wxPython
4. Libvag
5. PySimpleGUI
6. Pyforms
7. Wax
8. PySide2
9. PyGUI

ඔබගේ යෙදුම ආකර්ශනීය හා පරිශීලක-හිතකාමී බවට පත් කිරීම සඳහා ගැළපෙන රාමුවක් සොයා ගැනීමට සහ උත්සාහ කිරීමට මෙම ලැයිස්තුව උපකාරී වනු ඇතැයි අපි බලාපොරොත්තු වෙමු.

ප්‍රයෝජනවත් පැකේජ(Package) සහ මොඩියුල(Module)

ඔබේ කේත කිරීමට පේළි 100,000 කින් පමණ සමන්විත විශාල වැඩසටහනක් ඇතැයි සිතන්න. ඔබගේ වැඩසටහනේ ඇති එක් දෝෂයක් හේතුවෙන් කේතයේ සියලුම පේළි එකින් එක හරහා පරීක්ෂා කිරීමට ඔබට සිදුවේ. මෙය වළක්වා ගැනීම සඳහා, ඔබට ඔබේ කේතය ලිපිගොනු කිහිපයකට බෙදිය හැකිය. ඔබට අර්ථ දැක්වීම් වෙනම ගොනුවකට ඇතුළත් කළ හැකි අතර අවශ්‍ය විටෙක ගොනු දෙකම එකතු කිරීමෙන් ඒවා ඔබේ ස්ක්‍රිප්ටයේ භාවිතා කල හැකිය. අර්ථ දැක්වීම් සහිත එවැනි ගොනු “මොඩියුල”(Module) ලෙස හැඳින්වේ. මොඩියුල වෙනත් මොඩියුලවලට හෝ ප්‍රධාන මොඩියුලයට ආනයනය කළ හැකිය.

සම්මත පයිතන් පුස්තකාලයක(library), මොඩියුල 200 කට අධික ප්‍රමාණයක් තිබේ. මෙම මොඩියුලයන් ඔබේ කේතය කෙටි හා වඩාත් පැහැදිලි කිරීමට උපකාරී වේ. පයිතන් භාවිතයේදී ප්‍රයෝජනවත් වන මොඩියුල කිහිපයක් මෙම ලිපියේ විස්තර කර ඇත. ඔබේ පයිතන් ගොනුවට මොඩියුලයක් ආයාත කිරීම සඳහා, ඔබට පහත විධාන වලින් එකක් භාවිතා කළ හැකිය.

1. import <module name>
2. from <module name> import

ඔබට යම් මොඩියුලයක ඇති සියලු කාර්යයන් කේතයක භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය නම් , ඉහත දෙවන වාක්‍ය ඛණ්ඩය සමඟ පහත දැක්වෙන පරිදි තරු ලකුණු භාවිතා කළ යුතුය.

from <module name> import *

අපි පයිතන්හි දැකිය හැකි වැදගත් සම්මත මොඩියුල කිහිපයක් පිලිබඳ අධ්‍යයනය කරමු

1. ගණිත මොඩියුලය(Math module)

පයිතන් හි මෙම මොඩියුලය ඔබේ ගණිතමය කටයුතු පහසු කිරීමට සහ කාර්යක්ෂම කිරීමට උපකාරී වේ. ඔබේ ගණිතමය ගණනය කිරීම් පිළිබඳව ඔබට එතරම් විශ්වාසයක් නොමැති නම් සහ සියලු ක්‍රියාකාරකම් එකින් එක නිර්වචනය කරමින් ඔබේ කේතය දීර්ඝ කිරීමට ඔබට අවශ්‍ය නොවන්නේ නම්, ගණිත මොඩියුලය මෙයට හොඳම විසන්දුමයි. ඔබ කළ යුත්තේ “import math or from math import *.” යන විධාන භාවිතා කරමින් එය ඔබේ කේතයට ආනයනය කිරීම පමණි.

2. Re මොඩියුලය (Re module)

මෙම මොඩියුලය නිත්‍ය ප්‍රකාශන(Regular Expressions) සඳහා අර්ථ දැක්වේ. ඔබ පයිතන් හි ගොනු(file) සමඟ වැඩ කරන්නේ නම්, ගොනු හැසිරවීම ඉතා වැදගත් වේ. මෙම මොඩියුලය ලිපිගොනු වල අවුල් වී ඇති ඊමේල්, දුරකථන අංක සහ ලිපින වැනි සමාන ප්‍රකාශන පහසුවෙන් උකහා ගැනීමට ඔබට උපකාරී වනු ඇත. මෙම මොඩියුලය යෙදුම්වල සෙවුම් කාර්යයට බොහෝ සෙයින් සමාන වේ. එබැවින් ඔබගේ යෙදුමට සෙවුම් ශ්‍රිතයක් එක් කිරීමට ඔබ කැමති නම් මෙම මොඩියුලය ඇතුළත් කිරීම අත්‍යවශ්‍ය වේ.

3. අහඹු මොඩියුලය (Random module)

ඔබ අංක අනුමාන ක්‍රීඩාවක් හෝ මුරපද නිර්මාපකයෙකු නිර්මාණය කරන්නේ නම් මෙම මොඩියුලය සැබවින්ම ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇත. මෙම මොඩියුලයට පද්ධතියෙන් අහඹු අංකයක් ජනනය කළ හැකිය. එය පූර්ණ සංඛ්‍යාවක් හෝ දශමයක් විය හැකි නමුත් ඍණ සංඛ්‍යාවක් නොවේ.

මොඩියුල සහ පැකේජ ගැන වැඩි විස්තර දැනගැනීම සඳහා ඔබට පයිතන් නිල වෙබ් අඩවියට පිවිසිය හැකිය. Python official website

පයිතන් පරිගණකයේ ස්ථාපනය කරන්නේ කෙසේද

පයිතන් ඉතාමත් පහසුවෙන් පරිගණකයේ ස්ථාපනය කළ හැකි අතර එය වින්ඩෝස්(Windows), මැක්(Mac OS), උබුන්ටු(Ubuntu) වැනි ඕනෑම මෙහෙයුම් පද්ධතියක ක්‍රියාත්මක කළ හැකිය. වැඩිදුර තොරතුරු සඳහා මෙම ලිපියේ ඇති පියවර අනුගමනය කරන්න — Python Installation

ඔබ මූලධර්ම අධ්‍යයනය කරමින් යන ක්‍රමලේඛකනයෙහි ආධුනිකයෙක් වුවද, සංකීර්ණ යෙදුම් නිර්මාණය කරනා පළපුරුදු ක්‍රමලේඛකයෙකු වුවද පයිතන් යනු ඔබට ඇති කදිම විකල්පයකි පයිතන්හි මූලික කරුණු පහසුවෙන් වටහා ගත හැකි අතර ඒවායින් කළ හැකි දේ අති මහත්ය. මගේ අත්දැකීම් අනුව, පයිතන් ක්‍රමලේඛනය ඔබේ වර්තමාන භූමිකාවට ප්‍රයෝජනවත් වන ප්‍රතිලාභදායක කුසලතාවයක් විය හැකි අතර අනාගතයේ දී ද ඔබට එය නිසැකවම ප්‍රයෝජනට ගත හැකිය. පයිතන් ඔබ ඉගෙන ගන්නා අවසාන ක්‍රමලේඛන භාෂාව නොවුනත්, එය ඔබගේ පළමු වැන්න විය යුතුය.

ලියන ලද්දේ: විනුරි සේනාරත්න Vinuri Senarathna, මොහොමඩ් ඉසාඩ් Izad Ijaz, සුපුන් සඳනායක Supun Sandanayaka

සිංහල පරිවර්තක — ​​රෝෂිනි ජයසුන්දර
දෙමළ පරිවර්තක — ​​මොහොමඩ් ඉසාඩ්