Python

Stručné české poznámky ke světu Pythonu.

Jak dokumentaci číst

• A-J jsou tematické části.
• Každá část obsahuje samostatné kapitoly.
• Kapitoly lze číst postupně nebo podle potřeby.

Obsah

A. Základy Pythonu od nuly

1. Úvod do Pythonu
2. Základní syntaxe
3. Řízení toku programu
4. Funkce
5. Kolekce
6. Práce se stringy

B. Moderní Python koncepty

1. Pythonic code
2. Pokročilé funkce
3. Generátory a iterátory
4. Typování v Pythonu
5. Výjimky a error handling
6. Moduly a balíčky
7. Práce se soubory

C. Standardní knihovna a základní API

1. Práce se soubory a OS
2. Datum a čas
3. Serializace
4. Networking
5. Práce s procesy
6. Logging
7. CLI aplikace

D. Desktop a GUI aplikace

1. Tkinter
2. PyQt / PySide
3. Kivy
4. GUI architektura

E. Webové aplikace a API

1. Flask
2. Django
3. FastAPI
4. REST API
5. Middleware a routing
6. Authentication
7. WebSockets

F. Cloud a distribuované systémy

1. Docker
2. Kubernetes
3. Cloud aplikace v Pythonu
4. Práce s databázemi v cloudu
5. Messaging a fronty
6. Konfigurace a secrets
7. CI/CD základy
8. Observability: logy, metriky a tracing
9. Serverless v Pythonu
10. Distribuované systémy - základní principy

G. Data science základy a datová příprava

1. NumPy - práce s poli
2. Pandas - práce s daty
3. Vizualizace dat
4. Statistika a EDA
5. Čištění dat a chybějící hodnoty
6. Feature engineering
7. Data pipeline - načtení, čištění a transformace dat
8. Datové formáty a ukládání dat
9. Jupyter workflow
10. Kvalita dat a validace

H. Aplikace ML, deep learning a computer vision

1. Základy machine learningu v praxi
2. scikit-learn v praxi
3. Trénink, validace a metriky modelu
4. Deep learning - principy
5. Typy neuronových sítí (MLP, CNN, RNN, Transformer)
6. TensorFlow / Keras workflow
7. OpenCV pipeline a fáze zpracování obrazu
8. OpenCV: načtení, předzpracování a augmentace
9. OpenCV: segmentace, hrany a kontury
10. OpenCV + neuronové sítě: klasifikace obrázků
11. End-to-end mini projekt: OpenCV + CNN
12. Anotace dat a tvorba datasetu pro CV
13. Evaluace CV modelů v praxi
14. Nasazení CV modelů
15. Zpracování zvuku v Pythonu
16. Zvuková data a reprezentace signálu
17. Audio feature engineering (MFCC, mel-spektrogram)
18. Audio klasifikace s neuronovou sítí
19. Realtime audio pipeline a nasazení

I. Specifické oblasti

1. Scripting a automatizace
2. Web scraping
3. DevOps a scripting
4. IoT a hardware
5. Game development
6. CLI tools

J. Výkon, async a paralelismus

1. Výkon v Pythonu
2. GIL (Global Interpreter Lock)
3. Multithreading
4. Multiprocessing
5. Async programming
6. Task orchestrace
7. I/O optimalizace
8. C extensions / Cython
9. Profiling