পাইথন – ইতিহাস, বর্তমান ও ভবিষ্যৎ

প্রোগ্রামিং সম্পর্কে সামান্য ধারণা আছে, অথচ পাইথনের নাম শোনেনি এমন মানুষ বোধহয় খুঁজে পাওয়া যাবে না। বর্তমান সময়ের সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল প্রোগ্রামিং ভাষা হচ্ছে পাইথন। বাচ্চাদের প্রোগ্রামিং শেখা থেকে শুরু করে ব্যাকএন্ড ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, বৈজ্ঞানিক গবেষণা, জটিল তথ্য বিশ্লেষণ (Complex Data Analysis), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence) ইত্যাদিসহ আরো অনেক জায়গায় রয়েছে পাইথনের একচ্ছত্র আধিপত্য।

গিডো ফন রোসাম (Guido van Rossum) একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম নিয়ে কাজ করতেন সিডাব্লিউআই-তে (Centrum Wiskunde & Informatica – CWI)। সেখানে তিনি সি ও ইউনিক্স শেল ব্যবহার করতেন। এগুলোর বিভিন্ন সীমাবদ্ধতা নিয়ে হতাশ ছিলেন তিনি। সি ভাষায় মেমোরি ব্যবস্থাপনার বিশাল ঝামেলা, প্রতি নতুন প্রজেক্টে কিছু নির্দিষ্ট কাজ বারবার করতে হতো, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরির অভাবসহ নানা সীমাবদ্ধতা ছিল। ইউনিক্স শেল সাধারণ কাজ-কর্মের জন্য চমৎকার হলেও জটিল লজিক্যাল সমস্যা নিয়ে কাজ করার উপযুক্ত ছিল না।

তাই তিনি সিদ্ধান্ত নিলেন যে নিজেই একটি প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করবেন, যা হবে সহজে ব্যবহারযোগ্য, পাঠযোগ্য ও শক্তিশালী। সিডাব্লিউআই-তে তিনি তিন বছর একটি দলের সঙ্গে কাজ করেছিলেন যারা এবিসি (ABC) নামের একটি ইন্টারপ্রেটেড ভাষা তৈরি করেছে। সেই সুবাদে তিনি ইন্টারপ্রেটার তৈরির মৌলিক বিষয়াদি শিখেছিলেন। মৌলিক বিষয়াদি জানা থাকায় তিনি সরাসরি ভাষা তৈরি করা শুরু করে দেন। এবিসি তৈরি হতে মোটামুটি তিন বছর সময় লাগলেও রোসাম মাত্র তিন মাসে পাইথনের একটা কাঠামো দাঁড় করিয়ে ফেলেন। এই তিন মাস তিনি পাইথনের পেছনে পূর্ণ সময় দিতে পারেননি। সিডাব্লিউআই-তে কাজের পাশাপাশি তিনি পাইথন প্রজেক্টে কাজ করেছেন। alt.sources নামের একটি নিউজগ্রুপে ১৯৯১ সালে তিনি প্রথম পাইথন উন্মুক্ত করেন।

পাইথনের ঐ সংস্করণে আধুনিক পাইথনের অনেক কিছুই ছিল। পরিপূর্ণ ইন্টারপ্রেটার, ডিকশনারি, টাপল, ইনডেন্টেশন সবই ছিল। অত্যাবশ্যক ইনডেন্টেশনের নিয়মটি পাইথনে যোগ করা হয়েছিল যাতে সোর্স কোড গোছানো থাকে, এর পাঠযোগ্যতা (readability) বাড়ে। অনেকেই বিষয়টির প্রশংসা করেছেন, আবার অনেকে পছন্দ করেননি। ধীরে ধীরে পাইথন ব্যবহারকারী বাড়তে থাকে, রোসামও উৎসাহ পেতে থাকেন।

রোসাম বিশ্বাস করেন যে, পাইথনের সফলতার পেছনে ডেভেলপারদের সেই মানসিকতাই কাজ করেছে, যে কারণে তিনি পাইথন তৈরি করেছিলেন। ডেভেলপাররা একটি উচ্চস্তরের স্ক্রিপ্টিং ভাষা চাচ্ছিল যা ইউনিক্স শেলের সীমাবদ্ধতাগুলো দূর করতে পারে। মেমোরি ব্যবস্থাপনার জটিলতা ও একই কাজের জন্য বারবার কোড লেখার ঝামেলা এড়াতে ডেভেলপাররা সি ব্যবহার করতে চাইত না। তারা পার্ল (Perl) ও টিসিএল (বা টিকল – Tcl) ভাষা দুটি ব্যবহার করত।

পার্ল ও টিসিএল দুটি ভাষাই বেশ চমৎকার ছিল। কিন্তু রোসাম যে প্রজেক্টে কাজ করতেন সেখানে এ দুটি ভাষা ব্যবহার করার সুযোগ ছিল না। রোসাম তাই পাইথন তৈরির উদ্যোগ নিয়েছিলেন। ছোটখাটো কাজের জন্য পার্ল চমৎকার। কিন্তু পার্লের বড় প্রজেক্ট রক্ষণাবেক্ষণ বেশ কষ্টসাধ্য ছিল। অন্যদিকে পাইথনের সিনট্যাক্স অত্যন্ত পরিষ্কার, বেশ গোছানো। তার ওপর ইনডেন্টেশন অত্যাবশ্যক হওয়ায় কোডের পাঠযোগ্যতাও অনেক বেশি। ডেভেলপাররা তাই পার্লের পাশাপাশি, এবং একসময় সম্পূর্ণভাবে পাইথন ব্যবহার শুরু করে।

পাইথনের ব্যাপক বিস্তৃতির একটি উল্লেখযোগ্য কারণ হচ্ছে, এতে অল্প কোড লিখে অধিক কাজ করা যায়। সি++ বা সি-র তুলনায় অনেক কম কোড লিখে সমপরিমাণ কাজ করা যায়। পাইথনে বড় বড় প্রজেক্টও রক্ষণাবেক্ষণ করা যায় সহজে। ডেভেলপাররা স্বল্প সময়ে বড় প্রজেক্ট করতে তাই পাইথনকে বেছে নেওয়া শুরু করলেন।

পাইথন স্ট্রাকচার্ড, অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড, ফাংশনাল, প্রসিজুরাল ইত্যাদি প্রায় সব ধরনের প্রোগ্রামিং প্যারাডাইম সমর্থন করে। নিজে নিজেই ডেটা টাইপ অনুমান করে নিতে পারে। পাইথন ইন্টারপ্রেটার আছে, এমন যেকোনো মেশিনে চলতে পারে, কোডে কোনো পরিবর্তন করার দরকার হয় না। পাইথনের সবচেয়ে চমৎকার ব্যাপার হচ্ছে, এর একটি বিশাল স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি রয়েছে। তৃতীয়পক্ষের লাইব্রেরিও অসংখ্য, যেগুলো অতি সহজেই যেকোনো প্রজেক্টে ব্যবহার করা যায়।

Tk, PyQt, PyGTK ইত্যাদি দিয়ে ডেস্কটপ অ্যাপ ডেভেলপমেন্ট বেশ ভালোই চলছে। Kivy দিয়ে কিছু কাজ হলেও মোবাইল অ্যাপের বিশাল বাজারে পাইথনের দখল প্রায় নেই বললেই চলে। এটি পাইথনের একটি বড় সীমাবদ্ধতা। বর্তমানে পাইথনের সবচেয়ে বড় বাজার হচ্ছে ওয়েব প্রোগ্রামিং। তুলনামূলকভাবে অনেক সহজ হওয়ায় শিশুদের প্রোগ্রামিংয়ের সাথে পরিচয় করাতে বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই পাইথন ব্যবহার করা হয়। দৈনন্দিন বিভিন্ন বিরক্তিকর কাজ, যেগুলো বারবার করতে হয়, সেগুলো অটোমেট করতে পাইথন ব্যবহার করা হচ্ছে।

গুগল, ফেসবুক, নাসা, আইবিএম, ডিজনির মতো বড় বড় কোম্পানি পাইথন ব্যবহার করে। ড্রপবক্স, ইনস্টাগ্রাম, ইউটিউব ইত্যাদি বিশাল বিশাল ওয়েবসাইটে পাইথন ব্যবহার করা হয়েছে। কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, বিজ্ঞান ও গণিত-সংক্রান্ত গবেষণায় পাইথনের ব্যবহার অত্যন্ত ব্যাপক। গণিত, পরিসংখ্যান ইত্যাদি বিষয়ে পড়াশোনা করা ব্যক্তিগণ সাধারণত প্রোগ্রামিংয়ে এত বেশি সময় দিতে পারেন না। পাইথন খুব সহজ হওয়ায় তারা দ্রুত পাইথন শিখে তাদের কাজে লাগাতে পারেন। তাই যারা কম্পিউটার বিজ্ঞান বা তৎসংশ্লিষ্ট বিষয়ে পড়াশোনা করেন না, তাদের বেশিরভাগ প্রোগ্রামিং ভাষা হিসেবে পাইথনকে পছন্দ করেন।

বর্তমানে পাইথনের ব্যবহার এত ব্যাপক যে, হঠাৎ এর হারিয়ে যাওয়ার বা নতুন কোনো ভাষা দিয়ে প্রতিস্থাপিত হয়ে যাওয়ার কোনো সম্ভাবনা অন্তত নিকট ভবিষ্যতে নেই। তাই যাদের ইচ্ছা আছে, তারা নির্দ্বিধায় পাইথন দিয়ে কাজ করা শুরু করতে পারেন। পাইথনের ভবিষ্যত নিয়ে আপাতত চিন্তা করতে হবে না।

বাংলা ভাষায় পাইথন শেখার জন্য ইন্টারনেটে বেশ কিছু রিসোর্স রয়েছে – 

লেখক – মোশারফ হোসেন।

অ্যালগরিদম কী?

অ্যালগরিদমের সঙ্গে কমবেশি আমরা সবাই পরিচিত। অ্যালগরিদমের পেছনের ইতিহাস যদিও আমরা অনেকেই জানি না। যাহোক, এখানে আমরা অ্যালগরিদমের একটি প্রাথমিক ধারণা পাওয়ার চেষ্টা করব।

মুহাম্মদ ইবন মুসা আল-খাওয়ারিজমি ৭৮০ খ্রিস্টাব্দে বৃহত্তর খোরাসানের খাওয়ারেজম অঞ্চলে জন্মগ্রহণ করেন। তিনি ছিলেন একাধারে প্রখ্যাত গণিতবিদ, জ্যোতির্বিজ্ঞানী ও ভূগোলবিদ। তিনি ভারতীয় দশভিত্তিক সংখ্যাপদ্ধতি নিয়ে একটি বই লিখেন যা ল্যাটিনে অনুবাদ করা হয় ‘Algoritmi de numero Indorum’ নামে। আল-খাওয়ারিজমি নামটি যখন ল্যাটিনে রূপান্তর করা হয়, তখন এটি হয়ে যায় ‘Algoritmi’। মূল বই লেখার প্রায় ৩০০ বছর পর এই অনুবাদটি করা হয়েছিল। এই বইটিই প্রথম দশভিত্তিক সংখ্যা ও এর বৈশিষ্টসমূহ ইউরোপে পরিচিত করে তোলে। এর ফলে জটিল রোমান সংখ্যার পরিবর্তে ইউরোপে এবং ক্রমে সারাবিশ্বে দশভিত্তিক সংখ্যাপদ্ধতি প্রচলিত হয়।

খাওয়ারিজমির নামানুসারে সংখ্যাপদ্ধতিটির নাম রাখা হয় Algorismus, যা ইংরেজিতে হয় Algorism। ১৩ শতকের দিকে Algorism শব্দটি ইংরেজি ভাষায় প্রবেশ করে। তৎকালিন উল্লেখযোগ্য অনেকেই, যেমন: জেফ্রি চসার (Geoffrey Chaucer) শব্দটি ব্যবহার করেছেন। গ্রিক শব্দ এরিথমস (ἀριθμός) অর্থ সংখ্যা। ১৫ শতকে এই শব্দের প্রভাবে ল্যাটিন Algorismus হয়ে যায় Algorithmus। ইংরেজি শব্দটিও তখন পরিবর্তিত হয়ে হয় Algorithm।

১৯ শতকের শেষভাগ পর্যন্ত Algorithm শব্দের অর্থ ছিল দশমিক সংখ্যা পদ্ধতি। ল্যাটিন Algorithmus অর্থও তাই ছিল। ২০ শতকের শুরুর দিকে এর অর্থ বদলে বর্তমান প্রচলিত অর্থটি আসে। এ সময় অ্যালান টুরিং আবিষ্কার করেন যে যন্ত্র অ্যালগরিদম অনুসরণ করে জটিল সমস্যা সমাধান করতে পারে। এটিই ছিল কম্পিউটার যুগের সূচনা। দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময় তিনি একটি যন্ত্র আবিষ্কার করেন যা অ্যালগরিদম অনুসরণ করে জার্মানদের এনক্রিপ্ট করা কোড (এনিগমা (Enigma) কোড) ক্র্যাক করতে পারত।

যদিও অ্যালগরিদম শব্দটির উৎপত্তি মোটামুটি ৯০০ বছর আগে, বাস্তবে অ্যালগরিদম কিন্তু আরো অনেক পুরোনো। উল্লেখযোগ্য ও বহুল ব্যবহৃত প্রাচীন অ্যালগরিদমের একটি হলো ইউক্লিডের গসাগু নির্ণয়ের অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদমটি তাঁর এলিমেন্টস গ্রন্থে লিপিবদ্ধ আছে। বইটির রচনাকাল ৩০০ খ্রিস্টপূর্বাব্দ। ইউক্লিডের এই অ্যালগরিদমের বিভিন্ন তাত্ত্বিক ও ব্যবহারিক প্রয়োগ রয়েছে।

আধুনিক বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির কল্যাণে আমরা প্রায় ২৪ ঘণ্টাই যন্ত্রপাতিতে ঘেরা। আর যন্ত্রপাতির উল্লেখযোগ্য একটা অংশ বুদ্ধিমান, যেমন: আমাদের ফোন, কম্পিউটার, স্মার্টওয়াচ ইত্যাদি। সাথে অতি প্রয়োজনীয় ইন্টারনেট তো আছেই। এগুলোর সবই চলে অ্যালগরিদম দিয়ে। আমাদের নিত্যব্যবহৃত সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যম ফেসবুক, টুইটার, ইউটিউবে রয়েছে অনেক জটিল জটিল অ্যালগরিদম। এই অ্যালগরিদমগুলো এতই বুদ্ধিমান যে আমরা কখন কী দেখতে চাই, কী দেখতে চাই না তা অনুমান করতে পারে।

মানুষ হিসেবে আমরা সবাই বৈচিত্র্যের অধিকারী। সব মানুষের পছন্দ, অপছন্দ আলাদা। সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমগুলোর অ্যালগরিদম সবার পছন্দ, অপছন্দ প্রায় নিখুঁতভাবে ঠিক করতে পারছে। মানুষের পরিবর্তনশীল আচরণের কারণে অবশ্য মাঝে মাঝে গণ্ডগোল হয়। সেই ভুল থেকেও অ্যালগরিদম শিখতে পারে (মেশিন লার্নিং ও কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা এক্ষেত্রে জড়িত)। অ্যালগরিদমের আরেকটি পরিচিত ও সহজ উদাহরণ হচ্ছে অনলাইন কেনাকাটার ওয়েবসাইটগুলো। বিভিন্ন আকর্ষণীয় পণ্যের যে রেকমেন্ডেশন দেখি সেগুলো সবই অ্যালগরিদমের খেল।

অনেক সময় একই কাজের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম থাকে। সেক্ষেত্রে অন্যান্য কিছু বিষয় বিবেচনা করে সঠিক অ্যালগরিদম বাছাই করতে হয়। আমরা ম্যাপ ব্যবহার করে এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় যাওয়ার দিকনির্দেশনা পেয়ে থাকি। এক্ষেত্রে প্রথম যে বিষয়টি বিবেচনা করা হয়, সেটি হচ্ছে সর্বনিম্ন দূরত্ব। আবার সর্বনিম্ন দূরত্ব হয়তো একটা পায়ে চলার পথে, কিন্তু ব্যবহারকারী যেতে চাচ্ছেন গাড়িতে। সেক্ষেত্রে গাড়ি চলার উপযোগী রাস্তা বিবেচনা করতে হয়। গাড়ি চলার উপযোগী একাধিক রাস্তা থাকতে পারে। তখন রাস্তাগুলোর দূরত্ব ও ট্রাফিকের অবস্থা দেখে দ্রুততম রাস্তাটি বাছাই করা হয়।

অ্যালগরিদম যত সহজ বা যত কঠিনই হোক, সবগুলোর স্রষ্টা কিন্তু মানুষই। আবার অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে। পৃথিবী প্রতিদিন হাজার হাজার নতুন সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছে। আমরা সেগুলো সমাধান করে সমাধানটিকে একটি অ্যালগরিদমে রূপান্তরিত করতে পারি, যদি সমাধানটি আরো মানুষের কাজে লাগার সম্ভাবনা থাকে। সে জন্য আমাদের দরকার সমস্যা সমাধানের দক্ষতা।

সমস্যা সমাধানের দক্ষতা একদিনে তৈরি হয় না। নির্দিষ্ট কোনো বই পড়েও হয় না। এটা বহুদিনের চর্চার, বহু পরিশ্রমের ফল। তাই ছাত্রজীবনে অলস হলে চলবে না। অ্যালগরিদম আপনার আমার মতোই ১.৩ – ১.৪ কেজি মস্তিষ্কের মানুষের তৈরি, তাই এগুলোকে ভয় পাওয়ার কিছু নেই। অ্যালগরিদম শেখার সময় এর পেছনের মৌলিক ধারণাটি বুঝতে হবে। অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে জানার পাশাপাশি কেন করে তা বোঝা জরুরি। কেন প্রশ্নের উত্তর না জানলে কীভাবের উত্তর অল্পদিনেই ভুলে যাওয়ার সম্ভাবনা থাকে।

আমরা বাংলাদেশি ছাত্র-ছাত্রীরা সাধারণত অ্যালগরিদমকে ভয় পাই, একে অন্য পর্যায়ের একটা কিছু মনে করি। এতে স্বাভাবিকভাবেই ভয় এসে গ্রাস করে। আমাদের দৈনন্দিন জীবনেও অ্যালগরিদম আছে। কোনো কাজ করার ধাপগুলো সাজিয়ে ফেললেই অ্যালগরিদম হয়ে যায়, কাজেই একে অন্য পর্যায়ের কিছু ভেবে ভয় পাওয়ার কোনো কারণ নেই। আমাদের যা করতে হবে তা হলো চিন্তা। সমস্যা হচ্ছে এই চিন্তার ক্ষেত্রেই আমরা দুর্বল। আমরা অপ্রয়োজনীয় জিনিস নিয়ে প্রচুর চিন্তা করি, কাজের চিন্তা করতে গেলেই আমাদের মাথা হ্যাং করে। এই সমস্যা চাইলেই দূর করা যায়। যারা দূর করতে পেরেছেন, তারাই জীবনে কিছু করতে পেরেছেন বা পারবেন।

লেখকঃ মোশারফ হোসেন।

ডেটাবেজে পাসওয়ার্ড সংরক্ষণ – ১

ডেটাবেজে নিরাপদভাবে পাসওয়ার্ড সংরক্ষণ করা।

একবার একটা ওয়েবসাইটে ভুল পাসওয়ার্ড দিয়েছিলাম। সঙ্গে সঙ্গে পাসওয়ার্ড যে ভুল, সেই এরর মেসেজ স্ক্রিনে চলে আসল – “Hi subeen, your given password doesn’t match with the correct password a1b2c3. Please try again!”. ওই ওয়েবসাইটের প্রোগ্রামার আসলেই অনেক পরোপকারী (এর মানে হচ্ছে হেল্পফুল)। তো সবাই আবার ব্যবহারকারীর জন্য এত বেশি চিন্তা করে না। কয়েকবছর আগে বাংলাদেশের অন্যতম জনপ্রিয় ইকমার্স ওয়েবসাইটে (যেখান থেকে সবাই বই কিনে) পাসওয়ার্ড ভুলে যাওয়ায় সেটা রিসেট করতে দিই। তখন ইমেইলে ওরা সঠিক পাসওয়ার্ড পাঠিয়ে দেয়। কী চমৎকার, আমার আর কষ্ট করে নতুন পাসওয়ার্ড দিতে হলো না। বুঝা গেল যে তাদের প্রোগ্রামাররাও বেশ ভালো মানুষ, ব্যবহারকারীদের বেশি কষ্ট দিতে চান না। কিন্তু একটা কথা আছে, বেশি ভালো ভালো না। এজন্যই আজকের এই আর্টিকেল।

ডেটাবেজে আসলে পাসওয়ার্ড কখনও সরাসরি সংরক্ষণ করতে হয় না। করলে কী সমস্যা? অনেকেই একই পাসওয়ার্ড বিভিন্ন জায়গায় ব্যবহার করে। এখন কেউ যদি ডেটাবেজে প্রবেশ করে একজনের পাসওয়ার্ড জেনে যায়, তাহলে তার একাউন্ট হ্যাক হয়ে গেলো। আবার ওই ব্যক্তির অন্যান্য ওয়েবসাইটের একাউন্টেও ওই পাসওয়ার্ড দিয়ে ঢুকে যাওয়ার সম্ভাবনা প্রবল, যদি সে অন্য জায়গায়ও একই পাসওয়ার্ড ব্যবহার করে। তাই ডেটাবেজে কখনো সরাসরি পাসওয়ার্ড সেভ করতে হয় না। তাহলে উপায় কী?

ডেটাবেজে পাসওয়ার্ড সেভ করার জন্য সাধারণত পাসওয়ার্ডকে একটি হ্যাশ ফাংশনের মাধ্যমে পরিবর্তন করে তারপরে সেভ করতে হয়। এতে করে কেউ ডেটাবেজে একসেস পেয়ে গেলেও আসল পাসওয়ার্ড জানতে পারবে না। তাহলে একাউন্ট তৈরির সময় পাসওয়ার্ড সেভ করার অ্যালগরিদমটি কীরকম হবে?

  • ধরি অ্যাকাউন্ট তৈরি করার সময় কেউ তার ইউজারনেম u এবং পাসওয়ার্ড p দিল। u ও p এখানে স্ট্রিং।
  • ব্যাকএন্ডে, p-কে একটি হ্যাশ ফাংশনের মাধ্যমে আরেকটি স্ট্রিং hp-তে রূপান্তর করা হলো। এমন হ্যাশ ফাংশন ব্যবহার করতে হবে যেন, hp জানলে কেউ সেটি থেকে p বের করতে না পারে।
  • ডেটাবেজে ইউজারনেম u এবং পাসওয়ার্ড hp সেভ করা হলো।

এখন ধরা যাক একাউন্ট তৈরি করা হয়ে গেছে। লগিন করার সময় কীভাবে পাসওয়ার্ড পরীক্ষা করতে হবে?

  • লগিন করার সময় ইউজারনেম u এবং পাসওয়ার্ড p দেওয়া হলো।
  • একাউন্ট তৈরির সময় পাসওয়ার্ডের জন্য যেই হ্যাশ অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছিল, একই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে p-কে p1-এ রূপান্তর করতে হবে।
  • ডেটাবেজে কুয়েরি চালিয়ে ইউজারনেম u-এর সাথে পাসওয়ার্ড যেটি আছে, সেটি বের করে আনা হলো। ধরা যাক, সেটি হচ্ছে p2.
  • p1 ও p2 স্ট্রিংদুটি যদি সমান হয়, তাহলে পাসওয়ার্ড সঠিক।

এখন কথা হচ্ছে, আমরা কীরকম হ্যাশিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করবো? হ্যাশিংয়ের জন্য বিভিন্ন রকম অ্যালগরিদম রয়েছে, এর মধ্যে কিছু অ্যালগরিদম অনেক শক্তিশালী, আবার কিছু হচ্ছে অপেক্ষাকৃত দুর্বল। তাই বিষয়টি জেনেশুনে ব্যবহার করতে হবে। আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হচ্ছে, বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় হ্যাশিংয়ের জন্য লাইব্রেরি থাকে এবং সেখানে বিভিন্ন অ্যালগরিদম ইমপ্লিমেন্ট করে দেওয়া থাকে। তাই নিজে নতুন করে ইমপ্লিমেন্ট না করে লাইব্রেরি ফাংশন ব্যবহার করতে হবে, তাহলে বাগ থাকার সম্ভাবনা অনেক কমে যাবে।

এই লেখায় আমি ডেটাবেজে পাসওয়ার্ড সংরক্ষণ করার যেই ধারণা দিলাম, এটি হচ্ছে মূল ধারণা। তবে এর সঙ্গে কিছু জিনিস সংযোগ করে বিষয়টি আরো নিরাপদ করা যায়। পরবর্তী কোনো সময়ে সেই বিষয়ে সংক্ষিপ্ত আলোচনা করার ইচ্ছা রইল।

পাইথন দিয়ে এপিআই ব্যবহার – ৩য় পর্ব

আমরা আবহাওয়ার তথ্য সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করার জন্য একটি প্রোগ্রাম মোটামুটি দাঁড় করিয়ে ফেলেছি। প্রোগ্রামটি Open Weather API ব্যবহার করে বর্তমান সময়ের তাপমাত্রা ও আর্দ্রতার তথ্য সংগ্রহ করে। তারপর সেটি ডেটাবেজে সংরক্ষণ করে। আমরা এখানে বেশ কয়েকটি কাজ করছি, কিন্তু সবগুলো কাজ একই জায়গায় করছি। আমাদের উচিত, কাজগুলো আলাদা ফাংশনে করা এবং ফাংশনগুলো এমনভাবে তৈরি করা যেন একটি ফাংশন একটি নির্দিষ্ট কাজ করে।

আমাদের প্রথম কাজটি ছিল ডেটাবেজ টেবিল তৈরি করা। তারপরের কাজ হচ্ছে আবহাওয়ার তথ্য সংগ্রহ করা। সবশেষের কাজ হচ্ছে আবহাওয়ার তথ্য ডেটাবেজে সংরক্ষণ করা। তাহলে আমরা প্রতিটি কাজের জন্য আলাদা ফাংশন তৈরি করতে পারি।

আমি নিচে ফাংশনগুলো দেখিয়ে দিলাম। ফাংশনগুলো পুরোপুরি তৈরি করার দায়িত্ব পাঠকের।

def create_table():
   pass


def get_weather_data():
   pass


def store_weather_data():
   pass


if __name__ == "__main__":
   # create database connection
   conn = sqlite3.connect('example.db')
   c = conn.cursor()

   # create table if it doesn't exist
   create_table()

   # get weather info from open weather map api
   temperature, humidity = get_weather_data()

   # store weather data into database
   store_weather_data(temperature, humidity)

   # close database connection
   conn.close()

ওপরের কোডকে আমরা বলতে পারি মডিউলার (modular) কোড। প্রোগ্রামটি এখন পড়তে ও বুঝতে আগের চেয়ে সহজ। নতুন প্রোগ্রামাররা প্রায়শই মডিউলার কোড লিখতে পারে না, সবকিছু এক জায়গায় লিখে জগাখিচুড়ি পাকিয়ে ফেলে। তাই মডিউলার কোড লেখা বেশ গুরুত্বপূর্ণ।

প্রোগ্রাম তো আগের চেয়ে সুন্দরভাবে লেখা হলো। কিন্তু আমরা আমাদের প্রোগ্রামে কোথাও এক্সেপশন হ্যান্ডেল করি নি। এক্সেপশন হ্যান্ডেল করার বিষয়টি আমি “পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা ২য় খণ্ড” বইতে আলোচনা করেছি। এখন কথা হচ্ছে, কোন কোন জায়গায় এক্সেপশন হ্যান্ডেল করা উচিত? আমাদের প্রোগ্রামে আমি তিনটি জায়গা দেখতে পাচ্ছি যেখানে ঝামেলা হতে পারে – 

  • আমরা যখন এপিআই কল করছি, সেখানে যদি ইন্টারনেট কানেকশনে কোনো ঝামেলা হয়, কিংবা সার্ভারে কোনো সমস্যা হয়, তখন আমাদের প্রোগ্রাম ক্র্যাশ করবে।
  • আমরা যখন জেসন (json) ডেটা থেকে তাপমাত্রা ও বাতাসের আর্দ্রতা নিচ্ছি, সেখানে ডিকশনারি ব্যবহার করা হচ্ছে। যদি কি (key) না থাকে, তখন প্রোগ্রাম ক্র্যাশ করতে পারে।
  • এসকিউএল কুয়েরি (যেমন, ডেটা ইনসার্ট) ঠিকভাবে না চললে, তখন এরর দিবে এবং সেটিও কোডে ঠিকঠাক হ্যান্ডেল করতে হবে।

পাইথন দিয়ে এপিআই ব্যবহার – ২য় পর্ব

আগের লেখায় আমরা আবহাওয়ার তথ্য কেবল স্ক্রিনে প্রিন্ট করেছিলাম। এবারে সেটি ডেটাবেজে সংরক্ষণ করার ব্যবস্থা করবো। ডেটাবেজ হিসেবে এসকিউলাইট ব্যবহার করা হবে। ডেটাবেজ নিয়ে যাদের কোনো ধারণা নেই, তারা আমার এসকিউলাইট পরিচিতি ভিডিও সিরিজ দেখে নিলে সুবিধা হবে।

আমরা পাইথন প্রোগ্রাম থেকেই temperature নামে একটি টেবিল তৈরি করবো। এই টেবিলের প্রথম কলাম হবে একটি id নামক একটি ইন্টিজার। এটিকে আমরা প্রাইমারি কি, নট নাল এবং অটো-ইনক্রিমেন্ট হিসেবে উল্লেখ করে দিবো। যারা এই কথাটির অর্থ বুঝতে পারে নাই, তাদের চিন্তার কিছু নাই। এই কথার অর্থ না বুঝলেও লেখাটি পড়তে ও প্রোগ্রাম করতে কোনো সমস্যা হবে না। টেবিলে আমরা তাপমাত্রা ও বাতাসের আর্দ্রতা ছাড়াও তারিখ ও সময় সংরক্ষণ করব। 

পাইথন দিয়ে কিভাবে এসকিউলাইট ব্যবহার করতে হয়, সেটি জানা যাবে এখানে – https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html। এখন টেবিল তৈরি করার জন্য আমরা এই কোড ব্যবহার করতে পারি –

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, temp REAL, humidity REAL, datetime TEXT)''')

আর বর্তমান তারিখ ও সময় বের করার জন্য এরকম কোড লিখব –

import datetime
current_time = datetime.datetime.now()

তাহলে আমার পুরো প্রোগ্রামটি দাঁড়াবে এরকম –

import requests
import json
import sqlite3
import datetime

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, temp REAL, humidity REAL, datetime TEXT)''')

BASE_URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

payload = {"id": "1337179", "APPID": "your api key"}

r = requests.get(BASE_URL, params=payload)
result = r.json()

temperature = result["main"]["temp"]
humidity = result["main"]["humidity"]

current_time = datetime.datetime.now()

c.execute('INSERT INTO temperature (temp, humidity, datetime) VALUES(?, ?, ?)', (temperature, humidity, current_time))

conn.commit()
conn.close()

এখন ওপরের প্রোগ্রামটি রান করলে ডেটাবেজে তাপমাত্রার তথ্য সংরক্ষিত হবে। আমরা টার্মিনাল থেকে বিষয়টি পরীক্ষা করতে পারি। যেই ফোল্ডার বা ডিরেক্টরি থেকে আমরা weather_info.py ফাইলটি রান করেছি, টার্মিনাল থেকে সেখানে গিয়ে আমরা এসকিউলাইট চালু করে তারপর টেবিলের ডেটা দেখতে পারি।

$ sqlite3 example.db
SQLite version 3.24.0 2018-06-04 14:10:15
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> select * from temperature;
1|292.18|56.0|2019-07-29 23:35:32.797251

আমার কম্পিউটারে প্রোগ্রামটি ঠিকঠাক রান করেছে এবং ডেটাবেজেও ডেটা সংরক্ষিত হয়েছে। আশা করি, প্রোগ্রামটি লিখতে পেরে অনেকেই আনন্দিত হয়েছে। কিন্তু আমি যদি চাকরির ইন্টারভিউতে কাউকে এই কাজটি করতে দিই, এবং সে এরকম কোড লিখে, তাহলে তাকে আমি ইন্টারভিউতে পাশ করাব না। তাহলে কিরকম কোড লিখতে হবে? আলোচনা করব পরবর্তী পর্বে

পাইথন দিয়ে এপিআই ব্যবহার – ১ম পর্ব

পৃথিবীতে বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান প্রয়োজনীয় অনেক ডেটা সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করে। সেই সঙ্গে তারা এপিআই (API)-এর মাধ্যমে সেসব ডেটা যেন অন্যরা পেতে পারে, তার ব্যবস্থাও রাখে। অনেক সময় সেই ডেটা পেতে হলে যেই এপিআই ব্যবহার করতে হয়, সেজন্য মূল্য পরিশোধ করতে হয়, আবার কখনও কখনও বিনামূল্যেও অনেক ডেটা পাওয়া যায়। আবহাওয়া সংক্রান্ত ডেটা, শেয়ার বাজারের ডেটা, মুদ্রার বিনিময় হার, ভৌগলিক বিভিন্ন ডেটা ইত্যাদি অনেক রকমের ডেটাই এপিআই ব্যবহার করে পাওয়া যায়। এখন এই লেখায় আমরা দেখবো, পাইথন প্রোগ্রামে আবহাওয়া সংক্রান্ত এপিআই ব্যবহার করে কিভাবে তথ্য সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করতে হয়।

আমরা যদি Weather API লিখে গুগলে সার্চ করি, তাহলে প্রথম পৃষ্ঠাতেই ওপেন ওয়েদার ম্যাপ-এর একটি লিঙ্ক আসবে (https://openweathermap.org/api)। এখানে বিভিন্ন এপিআই আছে, যেখানে বর্তমান সময়ের আবহাওয়ার তথ্য পাওয়া যায়, আবার আবহাওয়ার পূর্বাভাস (forecast) পাওয়ার জন্যও সেখানে এপিআই আছে। আমরা দেখবো বর্তমান সময়ের আবহাওয়ার তথ্য কিভাবে পেতে পারি। সেজন্য আমাদের যেতে হবে Current weather data সেকশনে। এখন, এই এপিআই ব্যবহার করার জন্য একটি এপিআই কি (API Key) প্রয়োজন হবে, আর এই বিষয়ে বিস্তারিত লেখা আছে https://openweathermap.org/appid লিঙ্কে। ওখানে গিয়ে appid (যা আসলে API Key) সেই সম্পর্কে জেনে নিতে হবে। নতুন যেকোনো এপিআই ব্যবহার করার সময় আমাদেরকে ডকুমেন্টেশন পড়ার অভ্যাস তৈরি করতে হবে। অনেক সময় ডকুমেন্টেশন না পড়ে কেবল উদাহরন বা নমুনা কোড দেখলেই বুঝা যায় যে এপিআই কীভাবে ব্যবহার করতে হবে, তবে আমার পরামর্শ হবে, সবসময় ডকুমেন্টেশন পড়ার চেষ্টা করা। তাতে হয়ত ঘণ্টা খানেক বেশি সময় লাগবে, কিন্তু একটা জিনিস ভালোভাবে জানা হয়ে গেলে ব্যবহার করা সহজ হয় এবং অনাকাঙ্খিত অনেক ঝামেলা এড়ানো যায়।

ওপেন ওয়েদার ম্যাপের এপিআই কি পেতে হলে সেখানে সাইন আপ করতে হবে বা একাউন্ট তৈরি করতে হবে। একাউন্ট তৈরি হয়ে গেলে https://home.openweathermap.org/api_keys পেজ থেকে এপিআই কি পাওয়া যাবে এবং প্রয়োজন হলে নতুন এপিআই কি তৈরি করতে হবে।
এখন আমরা চলে যাব, এপিআই-এর ডকুমেন্টেশনে, যেখান থেকে জানা যাবে যে, এপিআই কীভাবে ব্যবহার করতে হবে। ডকুমেন্টেশনের লিঙ্ক হচ্ছে https://openweathermap.org/current। আমরা ঢাকা শহরের জন্য আবহাওয়ার তথ্য জানতে চাইব, আর সেজন্য city id ব্যবহার করতে হবে। ঢাকা শহরের city id জানার জন্য http://bulk.openweathermap.org/sample/ ওয়েবপেজ থেকে city.list.josn ফাইলটি ডাউনোড করে dhaka লিখে সেই ফাইলে সার্চ করতে হবে। তো আমি এভাবে জানতে পারলাম যে, ঢাকার city id হচ্ছে 1337179. তাহলে ওয়েব ব্রাউজারে আমরা যদি http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?id=1337179&APPID=xyz ঠিকানায় যাই, তাহলে আমরা ঢাকা শহরের আবহাওয়ার তথ্য দেখতে পাবো। xyz-এর জায়গায় এপিআই কি বসাতে হবে। এখন, এই তথ্য আমরা পাইথন প্রোগ্রামের সাহায্যে পাওয়ার ব্যবস্থা করবো। এজন্য আমরা requests মডিউল ব্যবহার করবো। এই মডিউল সম্পর্কে উদাহরণসহ আলোচনা করেছি “পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা দ্বিতীয় খণ্ড” বইতে।

import requests

URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
payload = {"id": "1337179", "APPID": "7dd241yyyycd16xxxx"}

r = requests.get(URL, params=payload)

print(r.text)

প্রোগ্রামটি রান করলে নিচের মতো একটি আউটপুট পাবো –

{"coord":{"lon":90.42,"lat":24.17},"weather":[{"id":721,"main":"Haze","description":"haze","icon":"50n"}],"base":"stations","main":{"temp":300.15,"pressure":1001,"humidity":88,"temp_min":300.15,"temp_max":300.15},"visibility":3500,"wind":{"speed":3.6,"deg":90},"clouds":{"all":75},"dt":1564268448,"sys":{"type":1,"id":9145,"message":0.0091,"country":"BD","sunrise":1564269901,"sunset":1564317863},"timezone":21600,"id":1337179,"name":"Dhaka Division","cod":200}

এখন আমরা এই আউটপুট কপি করে https://jsonformatter.org/json-pretty-print ওয়েবসাইটে বসিয়ে সুন্দর করে দেখতে পারি। অথবা পাইথন প্রোগ্রামটি একটু পরিবর্তন করেও দেখা যায়। আগের কোডে নিচের দুটি লাইন যুক্ত করতে হবে – 

result = r.json()
print(json.dumps(result, indent=4))

আর প্রোগ্রামের শুরুতে json মডিউল ইমপোর্ট করতে হবে। এখন প্রোগ্রাম রান করলে সুন্দরভাবে আউটপুট দেখা যাবে। 

আমাদের দরকার আজকের দিনের বর্তমান তাপমাত্রা, যেটি আমরা পাব result[“main”][“temp”]-এ। আর সেই সঙ্গে বাতাসের আর্দ্রতার তথ্যও আমরা নেব, আর সেটি পাব result[“main”][“humidity”]-তে। এখন তাপমাত্রা আমরা কোন এককে পাচ্ছি? এটি ডকুমেন্টেশন পড়লেই বুঝা যাবে (এখানে – https://openweathermap.org/current#current_JSON)। 

আমাদের প্রোগ্রামটি এখন দাঁড়াচ্ছে এমন – 

import requests
import json

BASE_URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

payload = {"id": "1337179", "APPID": "7dd241yyyycd16xxxx"}

r = requests.get(BASE_URL, params=payload)
result = r.json()

print("Temperature", result["main"]["temp"])
print("Humidity", result["main"]["humidity"])

পরের লেখায় আমরা দেখবো, কিভাবে এই তথ্য আমরা একটি ডেটাবেজে সংরক্ষণ করতে পারি।

নোট – ওপরের প্রোগ্রামগুলোতে 7dd241yyyycd16xxxx এর বদলে নিজের একাউন্ট থেকে সঠিক APP ID বসাতে হবে।

ক্লাউড কম্পিউটিং

এই লেখায় ক্লাউড কম্পিউটিং নিয়ে প্রাথমিক আলোচনা করা হয়েছে।

সফটওয়্যারের জগতে ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud Computing) একটি পরিচিত নাম। তবে প্রথমেই জানিয়ে রাখি যে, এর সঙ্গে ক্লাউড বা মেঘের কোনো সম্পর্ক নেই।

আমরা যখন কম্পিউটিং করি, তখন আমাদের দরকার হয় প্রথমত একটি কম্পিউটার। তারপর আমাদের প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার সেই কম্পিউটারে ইনস্টল করতে হয়। এখন ধরা যাক, আমি দ্বিমিক ওজে-র মতো একটি অনলাইন জাজ সফটওয়্যার তৈরি করলাম। এখন এই সফটওয়্যারটি একটি সার্ভার কম্পিউটারে ইনস্টল করতে হবে, যেন ইন্টারনেটের মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা অনলাইন জাজ ব্যবহার করতে পারেন। শুরুতে কত জন মানুষ সেটি ব্যবহার করবে, এটি আমার জানা নেই। তাই স্বল্পমূল্যের বা কম কনফিগারেশনের একটি কম্পিউটারে সেটি ইনস্টল করলেই চলবে। তারপর একসময় দ্বিমিক অনলাইন জাজ বেশ জনপ্রিয় হলো, সাইটে অনেকগুলো প্রোগ্রামিং সমস্যা দেওয়া আছে, এবং ব্যবহারকারীও অনেক বেড়েছে। ব্যবহারকারী এত বেশি যে সাইট প্রায়ই অতিরিক্ত লোডের কারণে বন্ধ হয়ে যাচ্ছে। তাই আমার এখন আরো ভালো কনফিগারেশনের কম্পিউটারে এটি ইনস্টল করা দরকার। তাই আমাকে আবার নতুন কম্পিউটার কিনতে হলো। আরো মাস ছয়েক পরে দেখা গেলো, বাংলাদেশের দশ লক্ষ শিক্ষার্থী এখানে নিয়মিত প্রবলেম সলভিং করছে। এখন আমার যেটা করা দরকার, আবার নতুন করে চার-পাঁচটি কম্পিউটার কিনে সেখানে সফটওয়্যার ইনস্টল করে দেওয়া। আবার আমি ব্যবহারকারীদের ডেটা থেকে লক্ষ করছি, বছরে যখন শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানগুলোতে ছুটি থাকে, তখন সবাই অনেক সমস্যার সমাধান সাইটে জমা দেয়। কিন্তু পরীক্ষা চলাকালীন সময়ে সাইটে শিক্ষার্থীদের উপস্থিতি খুব কম। তাহলে আমি যে দামী সব কম্পিউটার কিনে রেখেছি, সেগুলো সারা বছর একইভাবে ব্যবহার হচ্ছে না। আবার একদিনের পরিসংখ্যান যদি দেখি, রাত তিনটার পরে সকাল সাতটা পর্যন্ত এটি তেমন ব্যবহার করা হয় না। সারাদিন মোটামুটি ব্যবহার হয়, আর রাত নয়টার পর থেকে দুইটা পর্যন্ত সবচেয়ে বেশি ব্যবহার হয়। তার মানে, সারাদিনে আমার কম্পিউটারগুলো সমানভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে না। আমার হার্ডওয়্যার রিসোর্সের অপচয় হচ্ছে।

ওপরের সমস্যাটির সমাধান করার জন্য আমি যদি কম্পিউটার না কিনে, কোথাও কম্পিউটার ভাড়া করতে পারতাম এবং ব্যবহারের ওপর আমার বিল দিতে হতো, তাহলে কিন্তু খুব সুবিধা হতো। ক্লাউড কম্পিউটিং আমাদেরকে সেই সুবিধা দেয়। একটি ক্লাউড সার্ভিস প্রোভাইডার প্রতিষ্ঠান থেকে আমরা যতটুকু দরকার, ততটুকু হার্ডওয়্যার রিসোর্স কিনতে পারি এবং ব্যবহারের ধরণের ওপর ভিত্তি করে সেটি প্রয়োজনমতো বাড়ানো-কমানো যায়।

ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মূল সুবিধা হচ্ছে, আমাদেরকে নিজেদের হার্ডওয়্যার কিনতে হয় না, এবং বেশিরভাগ ক্ষেত্রে সেটি মেইনটেইন করার কাজটিও আমাদের করতে হয় না। বরং একটি ফি-এর বিনিময়ে ক্লাউড সেবাদাতা প্রতিষ্ঠান কাজটি করে থাকে।

ক্লাউড সেবাদাতা প্রতিষ্ঠানগুলোর লাভ হয় কীভাবে? ধরা যাক, কেউ এক হাজার কম্পিউটার কিনে রাখলো। এবং সেগুলো ক্লাউডের মাধ্যমে ভাড়া দেওয়ার ব্যবস্থা করে রাখলো। এখন কম্পিউটারগুলোতে ভার্চুয়ালাইজেশন (virtualization)-এর মাধ্যমে এমন ব্যবস্থা করা হয় যে, একাধিক ব্যবহারকারী একই সময়ে একই কম্পিউটার ব্যবহার করতে পারে। একটি কম্পিউটারে যদি ৩২ গিটাবাইট মেমোরি থাকে, আর যদি আটজন ব্যবহারকারী থাকে যাদের প্রত্যেকের চার গিগা করে মেমোরি দরকার, তখন কিন্তু ওই আটজন ব্যবহারকারীকে একই কম্পিউটার থেকে সেবা প্রদান করা সম্ভব। আবার একজন যে সারাদিন একটি কম্পিউটার ব্যবহার করবে এমন নয়, বিভিন্ন সময়ে যদি বিভিন্ন জন ব্যবহার করে, তখন সেভাবে সময়ভিত্তিক সেবা দেওয়া সম্ভব। যেমন, একটি সার্ভারে যদি কম্পিউটার গেমস ও অফিস অ্যাপ্লিকেশন চলে, তখন দেখা যায়, রাতের বেলায় কম্পিউটার গেমস-এর ব্যবহার বেশি হয়, আর দিনের বেলায় অফিস অ্যাপ্লিকেশনের ব্যবহার বেশি হয়। এভাবে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলো রিসোর্স শেয়ার করতে পারে।

আবার কেবল হার্ডওয়্যার নয়, এই পদ্ধতিতে বিভিন্ন সফটওয়্যার সেবাও গ্রহন করা সম্ভব। যেমন, আমি একটি ডেটাবেজ ক্লাউডের মাধ্যমে ব্যবহার করতে পারি এবং তাতে আমাকে ওই ডেটাবেজ সফটওয়্যার ইনস্টল করা, কনফিগার করা – এসব ঝামেলার মধ্য দিয়ে যেতে হবে না। যারা ক্লাউডের মাধ্যমে ডেটাবেজ সেবা দিচ্ছে, তারাই ওই কাজগুলো করে দিবে। আমি কয়টি ডেটাবেজ ব্যবহার করছি, ডেটাবেজে কতগুলো টেবিল আছে, বা টেবিলগুলোতে কী পরিমাণ ডেটা আছে – এসবের ওপর ভিত্তি করে আমাকে বিল পরিশোধ করতে হবে।

ক্লাউড সেবাদাতা প্রতিষ্ঠানগুলো বর্তমানে বিভিন্ন রকম সেবা প্রদান করতে পারে –

  • Infrastructure as a Service
  • Platform as a Service
  • Software as a Service

Infrastructure as a Service – এক্ষেত্রে মূলত বিভিন্ন হার্ডওয়্যারভিত্তিক সেবা প্রদান করা হয়। যেমন, প্রসেসিং ক্ষমতা, মেমোরি, হার্ড ডিস্ক, নেটওয়ার্ক – এসবের ওপর ভিত্তি করে প্রয়োজনমত কনফিগারেশনের এক বা একাধিক কম্পিউটার ভাড়া নেওয়া যায়।

Platform as a Service – এখানে হার্ডওয়্যারের পাশাপাশি কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যেমন নির্দিষ্ট অপারেটিং সিস্টেম ও অন্যান্য সফটওয়্যার ইনস্টল করে দেওয়া হয়। ব্যবহারকারীকে নিজে থেকে সেসব সফটওয়্যার ইনস্টল ও কনফিগারেশনের ঝামেলায় যেতে হয় না।

Software as a Service – এখানে বিভিন্ন সফটওয়্যার ক্লাউডে ইনস্টল করে দেওয়া থাকে। ব্যবহারকারী ইন্টারনেট ব্রাউজারের মাধ্যমে সেসব সফটওয়্যার ব্যবহার করেন এবং এজন্য নিয়মিত একটি ফি প্রদান করেন। যেমন মাইক্রোসফটের অফিস ৩৬৫। আবার গুগলের বিভিন্ন সেবা, যেমন সার্চ ইঞ্জিন, জিমেইল, গুগল ড্রাইভ ইত্যাদিও সফটওয়্যার এজ আ সার্ভিস বা সংক্ষেপে স্যাস (SaaS)-এর উদাহরণ। আবার বিভিন্ন ডেটাবেজ নির্মাতা প্রতিষ্ঠানও এই মডেলে তাদের ডেটাবেজ ব্যবহারের সুবিধা দিয়ে থাকে।

পৃথিবীতে অনেক প্রতিষ্ঠানই ক্লাউডভিত্তিক সেবা প্রদান করে। তাদের মধ্য, অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিস, গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, মাইক্রোসফট অ্যাজুর, আলি ক্লাউড ইত্যাদি জনপ্রিয়।

আশা করি, ক্লাউড কম্পিউটিং কী জিনিস, সেটির প্রাথমিক ধারণা পাঠকরা এই লেখা থেকেই পেয়ে যাব। নিচের ভিডিওতে এডব্লিউএস নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা আছে –

সিজার সাইফার

তথ্য আদান-প্রদান করার সময় এর নিরাপত্তার একটি দিক হচ্ছে তথ্য যার উদ্দেশ্যে প্রেরণ করা হচ্ছে, সে ছাড়া আর কেউ যেন সেই তথ্য পেতে না পারে। এখন এই জিনিসটি বেশিরভাগ সময়ই নিশ্চিত করা সম্ভব হয় না, কারণ যেই মাধ্যমে তথ্য পাঠানো হচ্ছে, অনাকাঙ্খিত কেউ সেই তথ্য পেয়ে যেতে পারে। তাই তথ্যকে বিশেষ কোনো সংকেতে বদলে দেওয়া হয় যেন কেবল যাকে তথ্য পাঠানো হচ্ছে, সে ছাড়া অন্য কেউ যেন সেই তথ্য পেলেও তার মর্মোদ্ধার করতে না পারে। এই তথ্যকে একটি বিশেষ রূপ দেওয়ার কাজটিকে বলা হয় এনক্রিপশন। আর এনক্রিপ্ট করা তথ্য থেকে মূল তথ্য বের করার কাজটিকে বলা হয় ডিক্রিপশন।

ওপরের চিত্রে আমরা দেখতে পাচ্ছি, মূল টেক্সট (Plaintext)-কে এনক্রিপ্ট করলে তাকে বলে সাইফারটেক্সট (Ciphertext). আর সাইফারটেক্সট ডিক্রিপ্ট করলে আমরা আবার মূল টেক্সট অর্থাৎ প্লেইনটেক্সট পাই।

বর্তমানে ডেটা এনক্রিপশনের জন্য অনেক জটিল অ্যালগরিদম আছে। মজার ব্যাপার হচ্ছে শত শত বছর আগেও মানুষ ডেটা এনক্রিপ্ট করতো। এরকম পুরনো একটি পদ্ধতি হচ্ছে সিজার সাইফার, যা রোমান সম্রাট জুলিয়াস সিজারের আমলে প্রচলিত হয়।

সিজার সাইফার পদ্ধতিতে একটি টেক্সটের সঙ্গে একটি সংখ্যা দেওয়া হয়, যাকে কি (key) বলা হয়। কি-এর মান যত, টেক্সটের অক্ষরগুলো তত ঘর পরের অক্ষর দিয়ে বদলে দেওয়া হয়। যেমন, কি-এর মান যদি 2 হয়, তখন abc-কে লেখা হবে cde (a-এর জায়গায় c, b-এর জায়গায় d, c-এর জায়গায় e)। এই কি এর মান কেবল প্রেরক ও প্রাপক জানে, যার ফলে অন্য কেউ এই টেক্সটের মর্মোদ্ধার করতে পারে না। যদিও বর্তমান প্রেক্ষিতে এটি অত্যন্ত দুর্বল একটি অ্যালগরিদম, কিন্তু ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট বিবেচনা করলে এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীদের জন্য এটি অবশ্যপাঠ্য।

ধরা যাক, প্লেইনটেক্সট হচ্ছে Kill the King. আর কি হচ্ছে 1. তাহলে প্রতিটি অক্ষর ইংরেজি বর্ণমালায় তার পরবর্তী অক্ষর দিয়ে বদলে দেওয়া হবে। তখন সাইফারটেক্সট হবে Ljmm uif Ljoh. আবার কেউ যদি জানে যে কি-এর মান হচ্ছে 1, তখন সে সহজেই সাইফারটেক্সট থেকে প্লেইনটেক্সট বের করে ফেলতে পারবে।

এখন কেউ যদি এতদূর পড়ার পরে নিজেই একটি প্রোগ্রাম লিখে কাজটি করতে চায়, তার জন্য দ্বিমিক অনলাইন জাজে দুটি সমস্যা আছে –

সমস্যাগুলো সি, সিপ্লাস প্লাস, জাভা কিংবা পাইথন ব্যবহার করে সমাধান করা যাবে।

আপনার সন্তানকে কীভাবে গণিতে দক্ষ করে গড়ে তুলবেন

গণিতের দক্ষতা নিঃসন্দেহে ভালো, তবে গণিতের দক্ষতা ও সমস্যা সমাধানের দক্ষতার মধ্যে বিস্তর ফারাক রয়েছে।

আমরা এশিয়ার মানুষরা, যারা যুক্তরাষ্ট্রে থাকি তারা প্রায়ই গর্ব করি যে গণিতে আমাদের দক্ষতা আমেরিকানদের চেয়ে ভালো। গণিতের দক্ষতা নিঃসন্দেহে ভালো, তবে গণিতের দক্ষতা ও সমস্যা সমাধানের দক্ষতার মধ্যে বিস্তর ফারাক রয়েছে। গত কয়েক বছরে আমি একটি জিনিস লক্ষ করেছি, যুক্তরাষ্ট্রের শিক্ষাব্যবস্থা সমস্যা সমাধানের দক্ষতার ওপর জোর দেয় বেশি।

গণিতের দক্ষতা ও সমস্যা সমাধানের দক্ষতার মধ্যে পার্থক্য কী?

আমি যদি বাংলাদেশে প্রাথমিক বিদ্যালয়ের একটি শিশুকে জিজ্ঞাসা করি, ৩৬৫-কে ৭ দিয়ে ভাগ করলে কত হবে, শিশুটি সঙ্গে সঙ্গে আমাকে ভাগফল ও ভাগশেষ বলে দিতে পারে। কিন্তু যদি জিজ্ঞাসা করি যে, এক বছরে কয়টি সপ্তাহ আছে, তখন সে প্রশ্ন বুঝতে পারে না। যদিও সে জানে যে ৩৬৫ দিনে এক বছর এবং সাত দিনে এক সপ্তাহ হয়।

প্রথম প্রশ্নটির উত্তর দিতে গণিতের দক্ষতা লাগে। দ্বিতীয়টির ক্ষেত্রে লাগে সমস্যা সমাধানের দ্ক্ষতা। এটি একটি সাধারণ উদাহরণ, আশা করি এ থেকে গণিতের দক্ষতা ও সমস্যা সমাধানের দক্ষতার পার্থক্য পরিষ্কার হয়ে গেছে।

আমাদের কোনটায় জোর দেওয়া উচিত—গণিত নাকি সমস্যা সমাধানের দক্ষতায়?

এর উত্তর হচ্ছে ‘দুটোই’। গণিত হচ্ছে সমস্যা সমাধানের একটি টুল (tool) বা যন্ত্র। আপনি যখন আপনার সন্তানকে স্কুলে যোগ, বিয়োগ, গুণ ও ভাগ শেখান, সেই সময় তাকে সমস্যা সমাধানের সঙ্গেও পরিচয় করিয়ে দিন।

শিশুকে কীভাবে সমস্যা সমাধানের সঙ্গে পরিচয় করিয়ে দেওয়া যায়?

সমস্যা সমাধানের সঙ্গে পরিচয় করানোর জন্য খুব কৌশলী হওয়ার প্রয়োজন নেই, একটু মনযোগই যথেষ্ট। এক্ষেত্রে অনেকেই জানতে চাইবেন এর জন্য বাচ্চাকে কোন কোন বই পড়ানো যায়।

আমি মনে করি যে, বইপত্র কিংবা কোচিং সেন্টার ইত্যাদি বাচ্চাকে সমস্যা সমাধান শেখানোর ভালো উপায় নয়। জোর করে কিছু শেখাতে গেলে হিতে বিপরীত হতে পারে। বরং পারিবারিক কার্যক্রমের মাধ্যমে বাচ্চাকে সমস্যা সমাধান করতে শেখানোই সবচেয়ে ভালো পদ্ধতি।

দৈনন্দিন কার্যক্রমের মাধ্যমে সমস্যা সমাধান শেখানোর উদাহরণ

আমি এখানে কিছু উদাহরণ দিলাম।

  • একটি কলার দাম ৪ টাকা ও একটি পেয়ারার দাম ৫ টাকা হলে ঝুড়ির কলা ও পেয়ারার দাম কত? [ঝুড়িতে সত্যি সত্যি ২টি কলা ও ৪টি পেয়ারা রেখে আপনার বাচ্চাকে প্রশ্নটি করতে পারেন। অবস্থাভেদে প্রশ্নটি পরিবর্তন করে নিন।]
  • বাচ্চার পছন্দের প্রাণিদের নিয়ে প্রশ্ন তৈরি করুন। ধরা যাক, আমার বাচ্চা হাতি পছন্দ করে। আমি তাকে জিজ্ঞাসা করতে পারি যে, রাঙামাটির বনে ৫০ সদস্যের একটি হাতির দল বসবাস করতো। সেখান থেকে অর্ধেক হাতি বান্দরবান চলে গেল। খাগড়াছড়ি থেকে ১০টি হাতি রাঙামাটি গেল। রাঙামাটিতে এখন কয়টি হাতি আছে?
  • খাদ্যের ক্যালরি গণনা করতে দেওয়া একটি ভালো সমস্যা হতে পারে। এটি গাণিতিক সমস্যা সমাধানকে স্বাস্থ্যকর জীবনযাপনের সাথে যুক্ত করবে। যেমন: একবাটি ভাতে কতটুকু ক্যালরি রয়েছে, এ রকম সামান্য একটু গবেষণা বাচ্চার জন্য অনেক আনন্দদায়ক হতে পারে। বাচ্চাকে জিজ্ঞাসা করতে পারেন যে সে আজ কতটুকু ক্যালরি গ্রহণ করেছে।

ওপরের উদাহরণগুলো এই লেখার স্বার্থে আমি তৈরি করলাম। আপনারা আপনাদের পরিবেশ ও অবস্থা বুঝে শিশুকে সমস্যা সমাধান করতে দেবেন। আমাদের মনস্তত্ত্ব হতে হবে “আনন্দে আনন্দে শিক্ষা”। সব সময় সচেতনভাবেই শেখাতে হবে এমন নয়। বাচ্চাকে নিয়ে খাওয়ার সময়, বিকেলে খেলার সময় বা বাজারে যাওয়ার সময়ও শেখানো যায়। আপনার বাচ্চাকে কীভাবে সমস্যা সমাধান করা শেখাবেন তা আপনিই ভালো বলতে পারবেন। কোনো বই, শিক্ষক বা বিদ্যালয় আপনার বাচ্চাকে আপনার চেয়ে ভালো শেখাতে পারবে না।

সমস্যা সমাধান ও বিশ্লেষণী ক্ষমতা

সমস্যা সমাধান করা শেখানো যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ শেখানোর মতোই গুরুত্বপূর্ণ। আবারো বলছি, গণিত হচ্ছে সমস্যা সমাধানের একটি টুল মাত্র। সমস্যা সমাধানের চর্চা আপনার বাচ্চাকে শেখাবে কোন পরিস্থিতিতে কোন টুল কীভাবে কাজে লাগাতে হয়। মানে, আপনার বাচ্চার মধ্যে বিশ্লেষণী ক্ষমতা ধীরে ধীরে বাড়বে।

শিশুর ভেতর যখন বিশ্লেষণী ক্ষমতা তৈরি হবে, তখন সে সম্পূর্ণ ভিন্ন পরিস্থিতির সমস্যাও মোকাবিলা করতে পারবে। অর্থাৎ যুক্তি-বুদ্ধি-গণিত প্রয়োগ করে সে তার অচেনা সমস্যারও সমাধান করে ফেলতে পারবে। অনেকটা এ রকম,“কাউকে একটা মাছ দিলে সে একদিন খেতে পারবে। মাছ ধরা শিখিয়ে দিলে সারাজীবন খেতে পারবে”।

প্রাথমিক গণিত-সংশ্লিষ্ট সমস্যা সমাধানের ধাপ

সমস্যা সমাধানের অনেকগুলো ধাপ রয়েছে। কম্পিউটার বিজ্ঞানে ধাপগুলো অনেক বিস্তৃত। প্রাথমিক পর্যায়ের গণিত-সংশ্লিষ্ট সমস্যা সমাধানের পদ্ধতি এ রকম বিস্তৃত হওয়ার প্রয়োজন নেই। তবে আমাদের বাচ্চাদের কিছু ধাপের সাথে পরিচয় করিয়ে দিতে হবে। আমি নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করতে বলব:

  • সমস্যাটিকে বিশ্লেষণ করা: সমস্যার বিশ্লেষণ সমস্যাটিকে বুঝতে সহায়তা করে। সমাধানের জটিলতা যেমনই হোক না কেন, সমস্যাটি শিশুর কাছে আকর্ষণীয় হতে হবে। সমস্যা না বুঝে সমাধান করতে গেলে সে সহজেই বিরক্ত হয়ে যাবে। প্রথম প্রথম আপনারা বাচ্চাকে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করতে পারেন, তবে একটা সময়ে তাকে নিজে নিজেই বিশ্লেষণ করতে সমর্থ হতে হবে।
  • সমাধানের রূপরেখা তৈরি: এ পর্যায়ে শিশুটি সমস্যাটিকে বিভিন্ন অংশে ভাগ করে গাণিতিক প্রক্রিয়ার (যোগ, বিয়োগ, গুণ, ভাগ) পরিকল্পনা করবে।
  • হিসাব করা: এ পর্যায়ে সে গাণিতিক হিসাবগুলো করবে। এ পর্যায়েই সে তার গাণিতিক দক্ষতা কাজে লাগাবে।
  • সমাধান যাচাই করা: এ পর্যায়টি প্রায়ই উপেক্ষা করা হয়। এ পর্যায়ে বাচ্চাটি তার ফলাফলকে যাচাই করে দেখবে। এটি নানাভাবে করা যায়। একটি পদ্ধতি হচ্ছে আগের ধাপগুলো পুনরায় করা। অন্য একটি পদ্ধতি হতে পারে বিপরীত হিসাবকরণ। এটি শুরুতে কঠিন মনে হতে পারে, তবে অনুশীলনের মাধ্যমে আয়ত্ব করা সম্ভব। যেমন: ৩০ থেকে ১০ বিয়োগ করে যদি সে ২০ উত্তর পায়, তাহলে সে ২০-এর সাথে ১০ যোগ করে দেখতে পারে যে উত্তর ৩০ হয় কি না। নিজের সমাধান যাচাই করা শিখতে পারলে শিশুর কাছে গণিতের এক নতুন দিগন্ত উন্মোচিত হবে।

শিশুদের গণিত শেখানোর সময় সবচেয়ে বড় যে ভুলটি আমরা করি

এ পর্যন্ত পড়ে নিশ্চয়ই এই লেখার বিষয়বস্তু সম্পর্কে জেনে গেছেন। এটি কেবল শিশুদের গণিত শেখানো নিয়ে নয়। আমি তাদেরকে সমস্যা সমাধান করা শেখানোর পক্ষে। গণিত শেখানোর সময় আমরা সবচেয়ে বড় যে ভুলটি করি তা হলো আমরা সমস্যা সমাধানের দিকটি যোগ করতে ভুলে যাই। আমরা যখন সমস্যা সমাধানকে বাদ দিই, তখন বাচ্চারা পদ্ধতিগত গণিত শিখে অভ্যস্ত হয়। তারা ধীরে ধীরে বীজগণিত, ত্রিকোণমিতি, ক্যালকুলাস সবই শেখে, কিন্তু বাস্তবে প্রয়োগ করতে পারে না। 

শিশুর ভেতরে সমস্যা সমাধানের দক্ষতা তৈরির জন্য কিছু টিপস

  • সমস্যা সমাধানের জন্য পারিবারিক পরিবেশ তৈরি করা।
  • বাস্তব জীবনভিত্তিক গাণিতিক সমস্যা সমাধান করতে বলা।
  • শিশুর আগ্রহের ওপর ভিত্তি করে সমস্যা তৈরি করে দেওযা (হাতির সমস্যাটির মতো)।
  • সমস্যা সমাধানকে একটি আনন্দদায়ক পারিবারিক কার্যক্রমে পরিণত করা।
  • সমস্যা সমাধান যে কেবল শিশুদের দক্ষতা বাড়াবে তাই নয়, এটি তাদের জন্য চমৎকার স্মৃতি হয়ে থাকবে। বাচ্চারা বাবা-মার সঙ্গ চায়। সমস্যা সমাধানের মাধ্যমে আপনি তাদের সঙ্গে চমৎকার সময় কাটাতে পারেন। কোনো শিক্ষকই এক্ষত্রে আপনার বিকল্প হতে পারে না (হওয়া উচিতও নয়)।

—ড. শাহরিয়ার হোসেন

মূল লেখা – https://computing4all.com/education/the-biggest-mistake-while-teaching-kids-math/, অনুবাদ করেছেন মোশারফ হোসেন।

এসকিউলাইট – সহজ ডেটাবেজ

সহজ ডেটাবেজ এসকিউলাইট!

এসকিউলাইট (SQLite) হচ্ছে একটি রিলেশনাল ডেটাবেজ। সেই সঙ্গে এটি ফ্রি ও ওপেন সোর্স। ২০০০ সালে ডক্টর রিচার্ড হিপ এটি তৈরি করেন। এসকিউলাইট তৈরিতে সি প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করা হয়েছে।

আমরা যখন বিশ্ববিদ্যালয়ে পড়েছি, তখন ডেটাবেজ কোর্সে ওরাকল ব্যবহার করে ডেটাবেজ শেখানোর চেষ্টা করা হয়েছিল। অন্য অনেক বিশ্ববিদ্যালয়ে ওরাকল ব্যবহার করত। এখন অবশ্য ওরাকল ছাড়াও মাইএসকিউএল ব্যবহার করা হয়। এদিকে কলেজের আইসিটি বইগুলোতে দেখলাম মাইক্রোসফট একসেস ব্যবহার করে ডেটাবেজ সম্পর্কে ধারণা দেওয়া হয়েছে। কলেজ কিংবা বিশ্ববিদ্যালয়ে ডেটাবেজ শেখানোর জন্য এসব সফটওয়্যারের চেয়ে এসকিউলাইট ব্যবহার করা ভালো, কারণ এটি ব্যবহার করে ডেটাবেজের মৌলিক ধারণাগুলো সহজেই শেখানো যায়। আন্তর্জাতিক অঙ্গনে কম্পিউটার বিজ্ঞানের অনেক শিক্ষকই ডেটাবেজ পড়ানোর সময় এসকিউলাইট ব্যবহার করেন।

এসকিউলাইট হচ্ছে পৃথিবীর সবচেয়ে বহুল ব্যবহৃত ডেটাবেজ সফটওয়্যার – ওদের ওয়েবসাইটে এমনটিই দাবি করা হয়েছে। তার পেছনে অবশ্য একটি যুক্তি আছে, পৃথিবীর সকল অ্যন্ড্রয়েড ফোন, আইফোন, ম্যাক অপারেটিং সিস্টেম, উইন্ডোজ ১০ – সবগুলোতেই এসকিউলাইট ইনস্টল করা থাকে। আবার পিএইচপি, পাইথন – এরকম জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা ইনস্টল করলেও এদের সঙ্গে এসকিউলাইট ইনস্টল হয়ে যায়। এছাড়াও আরো অনেক অ্যাপ্লিকেশনে এসকিউলাইট ব্যবহার করা হয়।

এসকিউলাইটের সবচেয়ে বড় সুবিধা হচ্ছে এটির ব্যবহার বেশ সহজ-সরল আর ইনস্টল করাও খুব সহজ। এটি ক্লায়েন্ট-সার্ভার আর্কিটেকচারে তৈরি করা হয় নি, তাই সফটওয়্যারের সঙ্গে এটি দিয়ে দেওয়া যায় সহজেই।

এসকিউলাইটে রিলেশনাল ডেটাবেজের প্রায় সকল বৈশিষ্ট্যই রয়েছে এবং এসকিউএল (Structured Query Language)-এর অধিকাংশ জিনিসই এখানে ব্যবহার করা হয়েছে। তাই এটি ব্যবহার করার পর কেউ যদি অন্য ডেটাবেজের ব্যবহার শিখতে চায়, তখন তার বিপদে পড়তে হবে না।

যারা মোবাইলভিত্তিক সফটওয়্যার (মোবাইল অ্য়াপ্লিকেশন) তৈরি করে, তাদের জন্য এসকিউলাইট শেখা জরুরী, কারণ আগেই বলেছি যে, অ্যান্ড্রয়েড ও আইফোনে এই ডেটাবেজ আগে থেকেই ইন্সটল করা থাকে। ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনেও এসকিউলাইট ব্যবহার করা যায়। তবে যেসব ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারী থাকে, সেখানে আসলে এসকিউলাইট ব্যবহার না করাই ভালো। এছাড়া খুব বড় ডেটাবেজের জন্যও এসকিউলাইট ব্যবহার না করাই ভালো। আর যেসব সিস্টেমে ক্লায়েন্ট-সার্ভার ভিত্তিক ডেটাবেজ ব্যবহার করতে হবে, সেখানেও এসকিউলাইট ব্যবহার করা যাবে না। এসকিউলাইট কোন ধরনের কাজের জন্য ভালো, সেটি এখানে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে।

এসকিউলাইট ব্যবহার করতে হলে যে টার্মিনালে (কমান্ড লাইনে) ব্যবহার করতে হবে, এমন কোনো কথা নেই। অনেক ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে এটি ব্যবহার করা যায় (যেমন – https://sqlitebrowser.org/)।

ডেটাবেজ শেখার সময়, “মশা মারতে কামান দাগার” মতো ওরাকল বা বিশাল কোনো ডেটাবেজ সফটওয়্যার ব্যবহার না করে এসকিউলাইট ব্যবহার করলেই ডেটাবেজ শেখাটা সহজ ও কার্যকর হবে। পরবর্তী সময়ে প্রফেশনাল কাজে অন্য কিছু শেখার দরকার পড়লে সেসময় শিখে নেওয়া যাবে।