āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡

āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđƒāļ™ Python

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™ āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨāļˆāļēāļāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™

  • Python
  • āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļŠāļ–āļīāļ•āļī
  • 20 āļŠāļĄ.
  • 36,371

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™

āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđƒāļ™ Python

āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļļāļāđāļˆāļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ āļ•āļĩāļ„āļ§āļēāļĄ āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđƒāļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ 4 āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ”āđ‰āļ§āļĒ Python āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡:✓ āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļĢāļļāļ›āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™ âœ“ āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļ âœ“ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļŠāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ âœ“ āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ—āļģāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨāļˆāļēāļāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ™āļģāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđƒāļ™ Python āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨāļˆāļēāļāļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āđ„āļ”āđ‰!

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ™āļĩāđ‰

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™