1. Learning Outcomes#

2. सर्वात आधी — Python म्हणजे काय?#

समजा तुम्हाला computer कडून एखादे काम करून घ्यायचे आहे.

उदाहरणार्थ:

• दोन numbers ची बेरीज करायची आहे.
• हजारो records process करायचे आहेत.
• website बनवायची आहे.
• Excel सारख्या data वर analysis करायचा आहे.
• एखादे repetitive काम automatically करायचे आहे.

आपण computer ला मराठीत असे सांगू शकत नाही:

"भाऊ, हे 5000 records जरा process करून दे."

Computer म्हणेल, "भाऊ कोण आणि process म्हणजे नेमकं काय?"

Computer ला काम करण्यासाठी precise instructions लागतात.

त्या instructions आपण programming language वापरून लिहितो.

Python ही अशीच एक programming language आहे.

print("Hello, Python!")

वरील छोट्या program मध्ये आपण Python ला screen वर Hello, Python! दाखवण्याची instruction दिली आहे.

Expected Output#

Hello, Python!

इथे महत्त्वाची गोष्ट syntax पाठ करणे नाही.

आत्ता फक्त एवढे समजा:

आपण Python मध्ये instructions लिहितो आणि computer त्या instructions नुसार काम करतो.

3. Definition#

Definition मध्ये high-level आणि general-purpose हे दोन शब्द आले.

Fresher म्हणून ते अचानक पाहून "हे अजून काय नवीन?" असे वाटणे अगदी normal आहे.

त्यांचा साधा अर्थ पाहूया.

High-level म्हणजे काय?#

Programming करताना computer च्या अगदी low-level hardware details प्रत्येक वेळी manually handle कराव्या लागू नयेत, अशा प्रकारच्या languages ना सामान्यपणे high-level languages म्हटले जाते.

Python वापरताना सुरुवातीपासून CPU instructions किंवा memory addresses manually लिहिण्याची गरज नसते.

आपण problem solve करण्यावर जास्त लक्ष केंद्रित करू शकतो.

General-purpose म्हणजे काय?#

काही technologies एखाद्या specific कामासाठी जास्त focused असतात.

पण Python एका प्रकारच्या application पुरती मर्यादित नाही.

तिचा वापर अनेक क्षेत्रांमध्ये करता येतो.

उदाहरणार्थ:

• Web Development
• Automation
• Data Analysis
• Data Science
• Machine Learning
• Testing
• Scripting
• Backend Development

म्हणून Python ला general-purpose programming language म्हणतात.

4. Python समजण्यासाठी एक साधी कल्पना#

समजा तुम्ही एका assistant ला सांगता:

1. customer चे नाव घ्या.
2. त्याचे bill calculate करा.
3. discount असेल तर apply करा.
4. final amount दाखवा.

ही एक sequence आहे.

Programming मध्ये आपण अशाच प्रकारच्या instructions एका language च्या नियमांनुसार लिहितो.

Python त्या instructions व्यक्त करण्याचा एक मार्ग देते.

हा flow डावीकडून सुरू होतो.

सर्वात आधी आपल्याकडे एखादी Problem असते.

त्या problem चे solution आपण Python instructions मध्ये लिहितो.

Python system त्या instructions process करण्यास मदत करते.

शेवटी computer आवश्यक काम करतो आणि आपल्याला result मिळतो.

आत्ता Python internally नेमकी कशी execute होते याच्या खोल details मध्ये जाण्याची गरज नाही.

या chapter साठी मुख्य mental model एवढाच:

Problem → Python मध्ये instructions → Computer काम करतो → Result

5. Python code beginner-friendly का वाटतो?#

हा छोटा example पाहा.

आपल्याला दोन numbers add करायचे आहेत.

first_number = 10
second_number = 20

total = first_number + second_number

print(total)

Expected Output#

30

तुम्ही Python चे syntax अजून शिकलात नसले तरी code कडे बघून काही अंदाज लावू शकता.

first_number मध्ये 10 आहे.

second_number मध्ये 20 आहे.

दोन्ही add करून result total मध्ये ठेवला आहे.

आणि शेवटी result print केला आहे.

म्हणजे code पूर्णपणे समजण्यासाठी concepts शिकावे लागतील, पण code पाहताक्षणी तो पूर्णपणे alien वाटत नाही.

हे Python लोकप्रिय होण्यामागचे एक महत्त्वाचे कारण आहे.

6. Python इतकी Popular का आहे?#

Python popular आहे म्हणून ती चांगली आणि बाकी सर्व languages वाईट आहेत, असा निष्कर्ष काढायचा नाही.

प्रत्येक programming language चे स्वतःचे strengths आणि use cases असतात.

पण Python मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाण्यामागे काही practical कारणे आहेत.

1. तुलनेने Simple आणि Readable Syntax#

Programming शिकताना beginner च्या डोक्यात आधीच अनेक प्रश्न असतात:

"Variable काय?"

"Function काय?"

"Loop काय?"

"हे error का आले?"

त्यात syntax खूप complex असेल तर learner चे लक्ष actual logic पेक्षा syntax वर जास्त जाते.

Python अनेक common tasks तुलनेने कमी ceremony मध्ये लिहू देते.

उदाहरणार्थ:

name = "Amit"
print(name)

इथे आपण Amit ही value ठेवली आणि ती print केली.

या concepts चे detailed teaching पुढे होईल.

आत्ता फक्त code चा visual simplicity लक्षात घ्या.

2. Beginner साठी प्रवेश सोपा#

नवीन learner programming सुरू करताना दोन गोष्टी एकाच वेळी शिकत असतो:

• problem कसा विचारायचा
• तो code मध्ये कसा व्यक्त करायचा

Python चे तुलनेने readable syntax हा initial barrier कमी करू शकतो.

म्हणून अनेक learners Python पासून programming सुरू करतात.

पण इथे एक मजेशीर गैरसमज होतो.

"Python easy आहे म्हणजे दोन दिवसांत programmer."

तसं नाही.

चहा बनवायला kettle सोपी आहे म्हणून chef होण्यासाठी दोन मिनिटे पुरत नाहीत.

Programming skill साठी:

• concepts
• problem solving
• practice
• debugging
• projects

हे सर्व आवश्यक असते.

3. अनेक प्रकारच्या कामांसाठी वापर#

Python फक्त classroom examples साठी नाही.

ती विविध domains मध्ये वापरली जाते.

एकाच language चे knowledge पुढे वेगवेगळ्या दिशांना वापरता येणे हा मोठा फायदा आहे.

या diagram मध्ये Python center मध्ये आहे.

याचा अर्थ Python वापरून प्रत्येक domain मधील प्रत्येक problem solve होईल असा नाही.

याचा अर्थ एवढाच:

Python ला विविध application areas मध्ये वापरण्यासाठी tools आणि libraries उपलब्ध आहेत.

4. मोठी Library आणि Framework उपलब्धता#

समजा प्रत्येक project सुरू करताना तुम्हाला सगळे काही शून्यापासून तयार करावे लागले.

Date handling?

स्वतः करा.

HTTP request?

स्वतः करा.

Data processing?

स्वतः करा.

Web application structure?

पुन्हा स्वतः करा.

Developer म्हणेल, "Project करू की आयुष्यभर wheel पुन्हा invent करू?"

याच ठिकाणी libraries आणि frameworks उपयोगी पडतात.

Library म्हणजे दुसऱ्या developers नी तयार केलेली reusable functionality जी आपण आपल्या program मध्ये वापरू शकतो.

Framework सामान्यतः application तयार करण्यासाठी मोठी structure आणि predefined working approach देते.

Python साठी अनेक libraries आणि frameworks उपलब्ध असल्यामुळे developer ला अनेक common problems साठी ready building blocks मिळतात.

उदाहरणार्थ:

• requests — HTTP related कामांसाठी
• NumPy — numerical computing साठी
• pandas — structured data manipulation आणि analysis साठी
• Django — web application development साठी
• Flask — lightweight web development साठी
• FastAPI — APIs तयार करण्यासाठी
• pytest — testing साठी

या tools चे usage या chapter मध्ये शिकायचे नाही.

इथे फक्त एक गोष्ट लक्षात घ्या:

Python language च्या आजूबाजूला मोठे reusable software ecosystem उपलब्ध आहे.

5. मोठी Community#

Programming शिकताना किंवा project करताना errors येतात.

हे optional feature नाही.

Errors हा programming चा जवळजवळ कायमचा colleague आहे.

तुम्ही code लिहाल.

तो error देईल.

तुम्ही fix कराल.

मग दुसरीकडे काहीतरी तुटेल.

Developer म्हणेल, "आपली मैत्री इथपर्यंतच होती का?"

मोठ्या Python community मुळे सामान्य problems बद्दल:

• documentation
• tutorials
• examples
• discussions
• open-source projects
• community support

मोठ्या प्रमाणावर उपलब्ध असतात.

Community मोठी असण्याचा अर्थ इंटरनेटवर सापडणारे प्रत्येक answer बरोबर आहे असा नाही.

Developer ने source समजून verify करणे आवश्यक आहे.

6. Automation साठी उपयुक्त#

अनेक office किंवा development tasks वारंवार repeat होतात.

उदाहरणार्थ:

• files rename करणे
• folders process करणे
• reports generate करणे
• repetitive data transformation
• API मधून data घेणे
• routine scripts चालवणे

अशा repetitive कामांपैकी अनेक कामांसाठी Python scripts उपयोगी पडू शकतात.

Mental model:

पहिल्या step मध्ये काम manually repeat होत आहे.

Developer त्या कामासाठी rules निश्चित करतो.

त्या rules Python script मध्ये लिहितो.

नंतर script repeated work automate करण्यास मदत करू शकते.

Automation म्हणजे "computer स्वतः विचार करून सगळं करतो" असा अर्थ नाही.

आपण logic define करतो.

Computer ते logic repeat करतो.

7. Data आणि AI ecosystem मध्ये मजबूत presence#

Python ला Data Science, Machine Learning आणि Artificial Intelligence क्षेत्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर adoption मिळाले आहे.

यामागे Python language एकटी नाही.

तिच्याभोवती उपलब्ध असलेल्या specialized libraries चा मोठा वाटा आहे.

उदाहरणार्थ:

• NumPy
• pandas
• scikit-learn
• PyTorch
• TensorFlow

या libraries पुढे वेगवेगळ्या learning paths मध्ये येऊ शकतात.

आत्ता लक्षात ठेवायची गोष्ट:

Python चा ecosystem data-oriented आणि machine-learning workloads साठी अनेक established tools उपलब्ध करून देतो.

7. Python कुठे वापरली जाते?#

आता applications थोड्या व्यवस्थित पाहूया.

Web Development#

Website च्या मागे server-side logic असू शकते.

उदाहरणार्थ:

User login करतो.

Server त्याची माहिती verify करतो.

Database मधून data घेतला जातो.

Response user ला पाठवला जातो.

Python frameworks वापरून अशा backend applications तयार करता येतात.

Flow user पासून सुरू होतो.

User एखादी request करतो.

Application ती backend पर्यंत पोहोचवते.

Python backend आवश्यक logic execute करू शकतो.

गरज असल्यास database सोबत काम करू शकतो.

नंतर result user पर्यंत परत येतो.

याचा अर्थ प्रत्येक Python application मध्ये असा exact flow असतो असे नाही.

हा web backend समजण्यासाठी basic mental model आहे.

Automation आणि Scripting#

समजा एका folder मध्ये 2,000 files आहेत.

प्रत्येक file चे नाव manually बदलायचे आहे.

पहिल्या 20 files नंतर developer म्हणू शकतो:

"आता यासाठी code लिहिणेच स्वस्त आहे."

Python अशा repetitive processing साठी वापरता येते.

उदाहरणार्थ:

• file processing
• folder automation
• report generation
• data conversion
• routine development scripts

इथे Python चे मोठे value म्हणजे repeatable instructions.

एकदा योग्य logic तयार झाले की ते पुन्हा वापरता येते.

Data Analysis#

Business कडे data आहे.

पण raw data स्वतःहून decision देत नाही.

उदाहरणार्थ एका company कडे sales records असतील.

त्यांना प्रश्न पडू शकतात:

• कोणत्या महिन्यात sales जास्त होत्या?
• कोणता product जास्त विकला?
• कोणत्या region मध्ये performance कमी आहे?

Python ecosystem मधील tools वापरून data clean, process, analyze आणि visualize करता येतो.

Raw data मध्ये missing values, inconsistent formats किंवा unwanted records असू शकतात.

Data clean केल्यानंतर त्यावर processing आणि analysis करता येतो.

शेवटी useful insight मिळवण्याचा प्रयत्न केला जातो.

Data Science#

Data Analysis आणि Data Science हे शब्द अनेकदा एकत्र ऐकू येतात.

त्यांच्यात overlap असतो.

Beginner म्हणून आत्ता एवढे समजा:

Data Science मध्ये data वापरून patterns समजणे, analysis करणे आणि काही परिस्थितीत predictive models तयार करणे अशा activities असू शकतात.

Python या ecosystem मध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरली जाते.

Machine Learning#

Machine Learning मध्ये आपण प्रत्येक possible situation साठी manually if-else rules लिहिण्याऐवजी data मधून patterns शिकणाऱ्या models सोबत काम करू शकतो.

हे क्षेत्र खूप मोठे आहे.

या chapter मध्ये त्याचा technical depth आवश्यक नाही.

Python महत्त्वाची का आहे?

कारण तिच्या ecosystem मध्ये Machine Learning साठी अनेक established libraries आणि tools आहेत.

Testing#

Software तयार केले म्हणजे ते नेहमी योग्य चालेलच असे नाही.

Application चे behavior verify करण्यासाठी automated tests लिहिले जाऊ शकतात.

Python testing scripts आणि testing frameworks साठीही वापरली जाते.

यामुळे developers काही repetitive verification automatically करू शकतात.

APIs आणि Backend Services#

दोन software systems मध्ये communication घडवून आणण्यासाठी APIs मोठ्या प्रमाणावर वापरल्या जातात.

Python वापरून backend APIs तयार करता येतात.

उदाहरणार्थ:

Mobile App → API → Server Logic → Database

ही plain text sequence फक्त relationship दाखवते.

Application architecture project नुसार बदलू शकते.

8. Python कुठे वापरली जाऊ शकते याचा एकत्रित view#

या diagram मध्ये दोन levels दिसतात.

पहिल्या level वर application areas आहेत.

दुसऱ्या level वर काही representative tools आहेत.

Python language म्हणजे pandas, Django किंवा PyTorch नाही.

ही distinction महत्त्वाची आहे.

Python ही language आहे.

बाकी अनेक tools Python ecosystem चा भाग आहेत.

9. Python Ecosystem म्हणजे नेमके काय?#

आता chapter मधील एक महत्त्वाचा concept पाहूया.

Python Ecosystem.

Ecosystem म्हटल्यावर फक्त Python syntax डोळ्यासमोर आणू नका.

Python वापरून real development करताना language सोबत इतर अनेक गोष्टी काम करतात.

Ecosystem चा साधा अर्थ#

Python ecosystem म्हणजे Python language भोवती उपलब्ध असलेले:

• standard tools
• libraries
• frameworks
• package ecosystem
• development tools
• documentation
• community
• reusable projects

यांचे एकत्रित environment.

एक साधी analogy घेऊया.

समजा city म्हणजे Python.

City मध्ये फक्त roads असतील आणि बाकी काहीच नसेल तर city वापरणे कठीण होईल.

आपल्याला:

• shops
• hospitals
• transport
• offices
• services
• people

सगळे लागतात.

तसंच programming language useful असते; पण तिच्याभोवती libraries, tools आणि community वाढली की developers साठी अनेक problems solve करणे अधिक practical होते.

Analogy इथे संपली.

Software मध्ये Python ecosystem चा अर्थ literally city नाही.

तो Python सोबत काम करणाऱ्या technologies आणि resources च्या network कडे निर्देश करतो.

10. Python Ecosystem चे मुख्य भाग#

हा diagram ecosystem चे basic components दाखवतो.

प्रत्येक भाग वेगळा समजून घेऊया.

Python Language#

ही core programming language आहे.

यामध्ये आपण पुढे शिकणार असलेले concepts येतात, जसे:

• variables
• conditions
• loops
• functions
• classes

आत्ता या concepts चा depth आवश्यक नाही.

मुख्य मुद्दा:

Language ही foundation आहे.

Standard Library#

Python installation सोबत अनेक useful modules आणि functionality उपलब्ध असतात.

याला broadly standard library म्हणतात.

यामुळे प्रत्येक छोट्या कामासाठी external package install करण्याची गरज पडत नाही.

उदाहरणार्थ standard library मध्ये files, dates, mathematics, data formats आणि इतर अनेक common tasks साठी functionality आहे.

Packages आणि Libraries#

Developers ने तयार केलेली reusable functionality packages च्या स्वरूपात उपलब्ध असू शकते.

उदाहरणार्थ:

pandas data manipulation साठी प्रसिद्ध आहे.

requests HTTP requests सोबत काम करण्यासाठी वापरली जाते.

आपल्याला प्रत्येक functionality स्वतःपासून तयार करण्याची आवश्यकता कमी होते.

पण library वापरणे म्हणजे तिचे नाव import केले आणि project magically complete झाला असे नाही.

Developer ला:

• योग्य library निवडावी लागते
• तिचा purpose समजावा लागतो
• योग्य usage करावे लागते
• errors handle करावे लागतात

Frameworks#

Framework application development साठी एक structured approach देऊ शकते.

Python ecosystem मध्ये web development साठी Django, Flask आणि FastAPI सारखी नावे ऐकायला मिळतात.

Framework आणि library मधील exact distinctions पुढील context मध्ये अधिक स्पष्ट होतील.

आत्ता एवढे लक्षात ठेवा:

Framework developer ला application organize आणि build करण्यासाठी reusable structure देऊ शकते.

Development Tools#

Code लिहिणे हा development चा फक्त एक भाग आहे.

Developers ना इतर tools देखील लागतात.

उदाहरणार्थ:

• code editor
• debugger
• package management tools
• testing tools
• environment management tools

हे सगळे development workflow चा भाग बनू शकतात.

Documentation आणि Community#

Technology शिकताना documentation खूप महत्त्वाची असते.

Community देखील:

• examples तयार करते
• open-source packages maintain करते
• discussions करते
• bugs report करते
• improvements contribute करते

म्हणून ecosystem म्हणजे केवळ software packages ची list नाही.

त्यामध्ये people आणि knowledge resources चाही मोठा वाटा असतो.

11. Language, Library आणि Framework यामध्ये गोंधळ करू नका#

Beginners मध्ये हा confusion खूप common आहे.

"Python म्हणजे pandas का?"

नाही.

"Python म्हणजे Django का?"

नाही.

ते relationship असे आहे:

Python ही programming language आहे.

pandas ही Python ecosystem मधील library आहे.

Django हे Python ecosystem मधील web framework आहे.

12. Python प्रत्येक कामासाठी सर्वोत्तम आहे का?#

नाही.

हा खूप महत्त्वाचा professional विचार आहे.

एखादी technology popular असणे आणि ती प्रत्येक problem साठी best असणे या दोन वेगळ्या गोष्टी आहेत.

Technology निवडताना factors पाहावे लागू शकतात:

• application requirements
• performance requirements
• existing system
• deployment environment
• available libraries
• team expertise
• maintainability

उदाहरणार्थ, काही systems मध्ये दुसरी language किंवा technology अधिक योग्य असू शकते.

Professional developer चे काम एका language चा fan होणे नाही.

Problem साठी योग्य tool निवडणे हे महत्त्वाचे आहे.

13. Python Popular असण्यामागचे संपूर्ण चित्र#

आता कारणे एकत्र जोडूया.

Python ची popularity एका कारणामुळे तयार झालेली नाही.

Readable syntax learners आणि developers साठी मदत करू शकते.

विविध use cases language ला अनेक domains मध्ये उपयोगी बनवतात.

मोठा ecosystem developers ना reusable tools देतो.

Community knowledge आणि packages तयार करते.

या सर्व गोष्टी एकमेकांना reinforce करू शकतात.

14. एक छोटा Practical Scenario#

समजा एका company मध्ये रोज एक CSV report येतो.

Employee manually:

1. file उघडतो.
2. unwanted rows काढतो.
3. totals calculate करतो.
4. summary तयार करतो.
5. output save करतो.

हे रोज करायला 30 minutes लागतात.

जर हे काम स्पष्ट आणि repeatable rules ने चालत असेल, तर developer Python वापरून ते automate करण्याचा विचार करू शकतो.

Python इथे useful का आहे?

कारण:

• data processing साठी tools उपलब्ध आहेत.
• automation scripts तयार करता येतात.
• repetitive logic एकदा define करून पुन्हा execute करता येतो.

पण developer ला business rules तरीही समजावे लागतात.

Python स्वतः विचारून ठरवणार नाही:

"आज मला कोणती row unwanted वाटते?"

Rule आपण द्यायचा.

15. Common Beginner Confusions#

"Python फक्त beginners साठी आहे का?"#

नाही.

Python beginner-friendly असू शकते, पण professional आणि large-scale systems मध्येही वापरली जाते.

Beginner-friendly असणे म्हणजे toy language असणे नाही.

"Python फक्त Data Science साठी आहे का?"#

नाही.

Data Science हा Python चा एक महत्त्वाचा application area आहे.

Python web development, automation, testing, backend services आणि इतर अनेक कामांसाठीही वापरली जाते.

"Python शिकली म्हणजे Machine Learning आले का?"#

नाही.

Python language शिकणे हे foundation असू शकते.

Machine Learning मध्ये mathematics, data handling, algorithms, models आणि specialized tools यांसारख्या additional concepts ची गरज असते.

"Library वापरणे म्हणजे programming शिकण्याची गरज नाही का?"#

नाही.

Library ready functionality देते.

पण developer ला योग्य functionality निवडणे, inputs देणे, result समजणे, errors handle करणे आणि application logic तयार करणे आवश्यक असते.

"Python popular आहे म्हणजे ती प्रत्येक project मध्ये वापरावी का?"#

नाही.

Technology selection project requirements वर आधारित असते.

Popularity हा एक factor असू शकतो.

तो एकमेव factor नाही.

16. Practical Decision Check#

खाली काही situations आहेत.

Python संबंधित आहे का ते विचार करा.

Situation 1#

तुमच्याकडे 5,000 text files आहेत आणि predefined rule नुसार त्यांची नावे बदलायची आहेत.

Python automation script उपयोगी पडू शकते.

Situation 2#

Company ला sales CSV files analyze करून summary तयार करायची आहे.

Python data-processing ecosystem उपयोगी पडू शकते.

Situation 3#

Backend API तयार करायची आहे.

Python मधील suitable web/API frameworks विचारात घेता येतात.

Situation 4#

एखाद्या embedded device साठी अत्यंत specific low-level hardware constraints आहेत.

Python automatically best choice आहे असे म्हणता येणार नाही.

Requirements आधी पाहाव्या लागतील.

यातून एक professional habit तयार करा:

आधी problem समजा. नंतर technology निवडा.

17. Chapter Recap#

या chapter मधून खालील गोष्टी लक्षात ठेवा:

• Python ही एक general-purpose programming language आहे.
• Python वापरून computer साठी instructions लिहिता येतात.
• तिचे syntax तुलनेने readable असल्यामुळे beginners साठी programming सुरू करणे सोपे वाटू शकते.
• Python फक्त एका domain पुरती मर्यादित नाही.
• Web Development, Automation, Data Analysis, Data Science, Machine Learning, Testing आणि APIs अशा अनेक areas मध्ये तिचा वापर होतो.
• Python ची strength फक्त language syntax मध्ये नाही; तिच्या मोठ्या ecosystem मध्येही आहे.
• Libraries reusable functionality देतात.
• Frameworks application development साठी reusable structure देऊ शकतात.
• Standard Library Python सोबत अनेक common capabilities उपलब्ध करून देते.
• Documentation आणि community देखील ecosystem चा महत्त्वाचा भाग आहेत.
• Python popular असणे म्हणजे ती प्रत्येक project साठी automatically योग्य आहे असे नाही.
• Professional development मध्ये technology selection problem आणि requirements वर आधारित असते.

18. Hands-On Practice#

Practice 1#

Requirement

खालील use cases वाचा:

1. हजारो files automatically rename करणे.
2. Website backend तयार करणे.
3. Sales data analyze करणे.
4. Machine Learning experiment करणे.

Your Task

वरील प्रत्येक use case Python च्या कोणत्या application area शी संबंधित आहे ते ओळखा.

Practice 2#

Requirement

खालील terms classify करा:

• Python
• pandas
• Django

Your Task

प्रत्येक term Programming Language, Library, किंवा Framework यापैकी कोणता आहे ते सांगा.

Practice 3#

Requirement

एका office मध्ये employee रोज manually 500 records process करतो. Processing चे rules प्रत्येक दिवशी सारखेच आहेत.

Your Task

Python कशी मदत करू शकते याचे 2–3 वाक्यांत explanation लिहा.

19. Interview Preparation#