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।

গো (Go) প্রোগ্রামিং ভাষা

গো (বা গোল্যাঙ্গ) হচ্ছে গুগলের তৈরি একটি প্রোগ্রামিং ভাষা।

গো হচ্ছে গুগলের তৈরি একটি ওপেনসোর্স প্রোগ্রামিং ভাষা। গো (Go) নামটি বেশ কমন হওয়ায় একে গোল্যাঙ্গ (Golang)ও বলা হয়। ২০০৯ সালের নভেম্বর মাসে গো প্রথম রিলিজ করা হয়।

আমি এই প্রোগ্রামিং ভাষার নাম আগে জানলেও কখনও নিজে থেকে ঘাঁটাঘাঁটি করা হয় নি। ২০১৫ সালের মাঝামাঝি যখন সিঙ্গাপুরের গ্রাব (Grab)-এ যোগ দিই, তখন দেখলাম, এখানে ব্যাকএন্ডে গো হচ্ছে মূল প্রোগ্রামিং ভাষা। তার আগো নোডজেএস (Node.JS) ব্যবহার করা হত। যাই হোক, তখন গো শেখা শুরু করলাম। আস্তে-আস্তে জানতে পারলাম যে, বিশ্বের আরো অনেক বড় বড় কোম্পানী (যেমন উবার) তাদের ব্যাকএন্ডে গো ব্যবহার করে। গত চার বছরে ওয়েব-ভিত্তিক সফটওয়্যার তৈরিতে গো-এর ব্যবহার আরো অনেক বেড়েছে। আর গুগল নিজেও এই ভাষা ব্যবহার করছে অনেক জায়গায়।

গো কেন জনপ্রিয় হয়ে উঠছে?

আমার মতে গো-এর দ্রুত জনপ্রিয় হওয়ার পেছনের কারণগুলো হচ্ছে –
– এটি বেশ সহজ-সরল ভাষা। নতুনদের শিখতে খুব একটা সমস্যা হয় না। আর যারা সি কিংবা অন্য প্রোগ্রামিং ভাষায় কাজ করেছে, তাদের জন্য এটি শেখা আরো সহজ।
– অনেক প্রোগ্রামিং ভাষার তুলনায় গো বেশ দ্রুতগতির।
– গো-তে কনকারেন্সি (concurrency) নিয়ে কাজ করা সহজ। তাই খুব বেশি জটিলতা ছাড়াই অনেক বেশি রিকোয়েস্ট হ্যান্ডেল করা যায়।

গো কেন শিখব?

আমার মতে বিশ্ববিদ্যালয় পর্যায়ে শিক্ষার্থীদের গো শেখার কোনো দরকার নেই, কারণ তখন আরো অনেক গুরুত্বপূর্ণ বিষয় শেখার থাকে। কিংবা সৌখিন প্রজেক্ট বা ছোটো-খাটো ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্যও গো শেখার দরকার নেই। কেউ যদি এমন প্রতিষ্ঠানে যোগ দেয় যেখানে গো ব্যবহার করা হয়, এটি গো শেখার প্রধান কারণ হতে পারে। আরেকটি কারণ হতে পারে কেউ যদি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন (কিংবা মোবাইল অ্যাপের জন্য ওয়েব ব্যাকএন্ড) তৈরি করে যেখানে মিলিয়নের বেশি (দশ লক্ষের বেশি) ব্যবহারকারী, তখনও হয়ত গো ব্যবহার করা যেতে পারে। যেমন, গ্র্যাবে আমি যখন যোগ দেই, তখন একটি সার্ভিস নোডজেএস-এ চলছিল, তখন ওই সার্ভিসের জন্য ২৩টি সার্ভার (AWS EC2) ব্যবহার করা হতো। ওই সার্ভিসটি যখন আবার গো-তে লেখা হলো (কোনো লজিক্যাল পরিবর্তন ছাড়াই), তখন একই কনফিগারেশনের মাত্র তিনটি সার্ভারই সেই লোড সামলাতে পারত।

গো কিভাবে শিখব?

আমি ধরে নিচ্ছি, যে গো শিখবে, সে ইতিমধ্যে কমপক্ষে একটি প্রোগ্রামিং ভাষায় কয়েকবছর কাজ করেছে।

প্রথমেই গো ট্যুরের ওয়েবসাইটে গিয়ে ট্যুর শেষ করে ফেলতে হবে। এটি শুরু করার জন্য চমৎকার।

তারপরে বই পড়তে চাইলে Go Programming Language বইটি পড়া যেতে পারে। বইটে বেশ ভালো এবং আমার মতে পড়া উচিত।

এখন, কেউ যদি অনলাইন কোর্স করতে স্বাচ্ছন্দবোধ করে, তাহলে কোর্সেরাতে গো-এর তিনটি কোর্স আছে, সেগুলো করে ফেলতে হবে। এই কোর্সগুলো আমি করেছি, ভালোই লেগেছে।

এরপর Go by Example ওয়েবসাইটে গিয়ে প্রতিটি উদাহরণ পড়ে বুঝতে হবে এবং সঙ্গে সঙ্গে কোড করতে হবে। দেখে কোড করলেও সমস্যা নেই, চর্চাটা তো হবে।

এরপর Effective Go পড়তে হবে। এটি পড়ার সময় ঘুম আসে, তাও পড়তে হবে। এটি ঠিকঠাক পড়ার পরে গো-তে কাজ শুরু করে দেওয়া যাবে।

কারো কারো মনে হতে পারে, একটা সহজ-সরল প্রোগ্রামিং ভাষা শেখার জন্য এত কষ্ট করব? আসলে একটু কষ্ট করে ভালোভাবে শিখে নিলে কাজের মান অনেক ভালো হবে, আর সেটা খুব গুরুত্বপূর্ণ। তাই ভালোভাবে শেখাই ভালো।

কম্পিউটার বিজ্ঞান ও প্রোগ্রামিং নিয়ে প্রচলিত কিছু ভুল ধারণা

কম্পিউটার বিজ্ঞান নিয়ে প্রচলিত অনেক ভুল ধারণা রয়েছে। একটি সাধারণ ভুল ধারণা হচ্ছে—কেবল কম্পিউটার বিজ্ঞানীরাই প্রোগ্রামিং করতে পারে। হ্যাঁ, তারা অবশ্যই পারে। এটাই তাদের কাজ। তাদের জীবনই কাটে কম্পিউটার নিয়ে। ফলস্বরূপ, কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা প্রোগ্রামিং টুল ডিজাইন ও তৈরিতে দক্ষ হয়। এর মানে এই না যে অন্য পেশার মানুষজন প্রোগ্রামিং করতে পারবেন না। এমন অনেকেই আছেন যারা এসব কম্পিউটিং টুল বানাতে ওস্তাদ। কম্পিউটিং টুল বলতে এখানে দৈনন্দিন কাজকে সহজ করতে ব্যবহৃত সফটওয়্যারকে বোঝাচ্ছি।

এই আর্টিকেলে আমি প্রোগ্রামিং ও কম্পিউটার বিজ্ঞান সংশ্লিষ্ট কিছু ভুল ধারণা উপস্থাপন ও ব্যাখ্যা করব।

ভুল ধারণা ১: প্রোগ্রামিং শিখতে চাইলে গণিতে খুব দক্ষ হতে হবে

প্রোগ্রামিং শিখতে হলে নিজেকে আগে জিজ্ঞাসা করতে হবে যে কেন আপনি প্রোগ্রামিং শিখতে চাচ্ছেন। গণিতের উচ্চতর জ্ঞান কেবল তখনই কাজে লাগবে যখন আপনি জটিল গণিত-সংক্রান্ত সমস্যার কোড করবেন। বিশ্ববিদ্যালয়গুলোর প্রথম বর্ষের কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীগুলোর দিকে তাকান। তাদের সবাইকে কি গণিত খুব দক্ষ মনে হয়? হতে পারে অনেকেই, তবে অনেকেই নয়।
নতুন অবস্থায় আন্ডারগ্রাজুয়েট পর্যায়ে সবচেয়ে ভালো কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীটিরও কলেজ পর্যায়ের একজন শিক্ষার্থীর চেয়ে বেশি গণিত জানে না। আপনি জেনে আশ্চর্য হতে পারেন যে উচ্চতর গণিতের কোর্সগুলো তাদের তখনই দেওয়া হয় যখন তারা কোনো প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে পরিচিত হয়ে যায়। তাই প্রোগ্রামিং শিখতে গণিতে খুব দক্ষ হওয়ার কোনো প্রয়োজন নেই। কলেজ পর্যায়ের গণিত জানলেই হয়।

ভুল ধারণা ২: বিজ্ঞান বা প্রকৌশল বিষয়ে না পড়লে প্রোগ্রামিং শেখা যায় না

সাধারণ একটি ভুল ধারণা হচ্ছে বিজ্ঞান বা প্রকৌশল বিভাগ থেকে পড়াশোনা না করলে প্রোগ্রামিং ভাষা শেখা যায় না। এটি পুরোপুরি ভুল। কলা, ব্যবসায় বা নার্সিংয়ের মতো বিষয়ে পড়াশোনা করেও ভালো প্রোগ্রামার হওয়া যায়। প্রোগ্রামিং ভাষা শেখায় কোনো বাধা নেই। প্রোগ্রামিং শেখার পূর্বশর্তও খুব কম। এখন আপনি প্রশ্ন করতে পারেন যে অন্যান্য বিভাগের শিক্ষার্থীরা প্রোগ্রামিং শিখে কী উপকার পাবে। খুবই ভালো প্রশ্ন। প্রোগ্রামিং শেখাটা ততক্ষণ পর্যন্ত কাজে লাগবে না যতক্ষণ পর্যন্ত আপনি অন্তর থেকে অনুভব করবেন যে আপনার প্রোগ্রামিং করতে হবে। সাধারণত, মানুষ তখনই প্রোগ্রামিং শেখার প্রয়োজনীয়তা অনুভব করে যখন তাদের সমস্যাগুলো বিদ্যমান সফটওয়্যার দিয়ে সমাধান করতে পারে না। যদি ইতিমধ্যে আপনার কাজের জন্য প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার বিদ্যমান থাকে এবং আপনি এতে খুশি থাকেন, তাহলে আপনার এখনই প্রোগ্রামিং শিখতে যাওয়ার সময় হয়নি।
কম্পিউটার বিজ্ঞানে পড়াশোনা করে না এমন ব্যক্তিগণ প্রোগ্রামিংকে একটি বিশেষ দক্ষতা হিসেবে শেখে। তারা যাতে তাদের সমস্যাগুলো প্রোগ্রামিং করে সমাধান করতে পারে। প্রোগ্রামিং জানা লোকজন কিছু পেশায় বাড়তি সুবিধাও পেয়ে থাকে।

ভুল ধারণা ৩: প্রোগ্রামিং ভাষা জানলেই মোটা অঙ্কের টাকা কামানো যায়

শুনে খারাপ লাগতে পারে যে প্রোগ্রামিং ভাষা জানলেই মোটা অঙ্কের টাকা কামানো যায় না। আমি জানি না মানুষ কোথা থেকে এই ধারণা পায় যে প্রোগ্রামিং জানলেই যে কেউ লাখ লাখ টাকা কামাতে পারে। শুধু প্রোগ্রামিং ভাষা জানা থাকলেই হবে না, মোটা অঙ্কের টাকা কামাতে হলে আপনাকে প্রবলেম সলভিংয়ে দক্ষ হতে হবে।

একটু বিস্তারিত বলি। মনে করুন, আমি একজন বিখ্যাত ছুতারের কাছ থেকে আসবাবপত্র বানানো শিখলাম। এটি শিখতে আমার ছয়মাস সময় লাগল। এখন আমার দক্ষতা আছে এবং আমি জঙ্গলে ঘুরছি। আমার এই দক্ষতা আমাকে টাকা দেবে? না, এক পয়সাও দেবে না, যদি না আমি ভালো ভালো আসবাব (ফার্নিচার) তৈরি করতে পারি। আমি যদি এটিকে শখ হিসেবে শিখতাম, তাহলে নিজের জন্য কয়েকটি আসবাব তৈরি করেই খুশি থাকতাম। কিন্তু যদি এই দক্ষতা দিয়ে টাকা কামাতে যাই, তাহলে দক্ষতাকে এমন পর্যায়ে নিয়ে যেতে হবে যেন আমার তৈরি আসবাবগুলো বাজারে অন্যদের তৈরি আসবাবের সাথে প্রতিযোগীতা করতে পারে।

প্রোগ্রামিং ভাষার দক্ষতা আমার উদাহরণ দেওয়া ছুতারগিরির দক্ষতার মতো। একজন একটি প্রোগ্রামিং ভাষা কয়েক মাসেই শিখে নিতে পারে। কিন্তু সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টকে পেশা হিসেবে নিতে হলে প্রোগ্রামিংয়ের দক্ষতাকে ব্যবহার করে প্রবলেম সলভিং করাকে আয়ত্ব করতে হবে। লোকজন আপনাকে নিয়োগ করবে এই ভেবে যে আপনি আপনার দক্ষতা ও অভিজ্ঞতা ব্যবহার করে তাদের সমস্যা সমাধান করে দেবেন। এটাই হচ্ছে সফটওয়্যার ব্যবহার করে প্রবলেম সলভিং।

আপনি যদি নিজের জন্য টুল বানানোর জন্য প্রোগ্রামিং ব্যবহার করেন তাহলে আপনাকে গ্রাহক সন্তুষ্টি নিয়ে চিন্তা করতে হবে না। আপনার সফটওয়্যারের জন্য প্রোগ্রামারদের মোটা অঙ্কের টাকা পরিশোধ করতে হবে না। এভাবে আপনি প্রবলেম সলভিং আয়ত্ব করতে থাকবেন। পেশাধারী ডেভেলপার হয়ে লক্ষ লক্ষ টাকা কামাতে হবে—প্রোগ্রামিং শেখার লক্ষ্যটা যেন সব সময় এটা না হয়।

ভুল ধারণা ৪: কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি জটিল বিষয়

প্রত্যেক বিষয়ের নিজস্ব জটিলতা রয়েছে। কোনো নির্দিষ্ট বিষয় কিছু মানুষের কাছে খুব সহজ মনে হয়, আবার কিছু মানুষের কাছে চরম কঠিন। আমার কিছু বন্ধু বলতো যে তারা যদি (কম্পিউটার বিজ্ঞান ছাড়া) অন্য কোনো বিষয়ে পড়াশোনা করতো, তাহলে হয়তো কলেজই ছেড়ে দিত।
কম্পিউটার বিজ্ঞান কারো কারো ভালো লাগে, কারো কারো লাগে না। এর মানে এই না যে কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি জটিল বিষয়। কর্মজীবনে কম্পিউটার বিজ্ঞানের একজন শিক্ষক হিসেবে আমি অনেক শিক্ষার্থীদের দেখেছি যাদের কাছে প্রোগ্রামিং খুবই সহজ কাজ। তারা এমনভাবে প্রোগ্রাম লেখে যেন মনে হয় কম্পিউটারের সাথে কথা বলছে। আবার, অনেকে শুরুতে যুদ্ধ করে। প্রত্যেক শিক্ষকই তার ক্লাসে কিছু ভালো ছাত্র ও কিছু খারাপ ছাত্র পেয়ে থাকেন। সুতরাং যেকোনো বিষয়ে ভালো করা ও খারাপ করা একটি সাধারণ ব্যাপার।
আমি যা বলতে চাচ্ছি তা হলো—কম্পিউটার বিজ্ঞান মোটেও কঠিন কোনো বিষয় নয়। অন্য অর্থে, এটি অন্যান্য বিষয়ের মতোই কঠিন।

ভুল ধারণা ৫: প্রোগ্রামিং শুধু ছেলেদের জন্য

এটি একটি বহুল আলোচিত বিষয়। একটি বিষয় কীভাবে নির্দিষ্টভাবে শুধু পুরুষদের জন্য হতে পারে? বিজ্ঞান, প্রযুক্তি, প্রকৌশল ও গণিতের মতো বিষয়গুলোর মধ্যে কম্পিউটার বিজ্ঞানে নারীদের অংশগ্রহণ উল্লেখযোগ্য পরিমাণে কম। অনেকগুলো ভুল ধারণা, যেমন– আঁতেলরাই শুধু কম্পিউটার বিজ্ঞান পড়ে, গণিতে খুব ভালো হতে হয়, প্রোগ্রামাররা বাক্সের মধ্যে জীবন কাটায়, অসামাজিক হয় ইত্যাদির কারণে নারীরা এদিকে আসতে ভয় পায়। আপনি যদি সত্য খোঁজেন, তাহলে দেখবেন অনেক নারী প্রোগ্রামার রয়েছেন যাদের হাত ধরে প্রযুক্তি আজ এই পর্যায়ে। নারীদের দ্বারা সৃষ্ট একটি বিষয় কীভাবে আজ পুরুষপ্রধান হয়ে উঠেছে কম্পিউটার বিজ্ঞান তার একটি উৎকৃষ্ট উদাহরণ। আশা করা যায় নিকট ভবিষ্যতে পুরুষ, নারী উভয়ে মিলিতভাবে কম্পিউটার বিজ্ঞান নিয়ে কাজ করবে।
উল্লেখ্য যে আমার স্ত্রী একজন কম্পিউটার বিজ্ঞানী। তার ব্যাচেলর, মাস্টার্স ও পিএইচডি ডিগ্রি রয়েছে। সুতরাং যারা মনে করে যে প্রোগ্রামিং শুধু পুরুষদের জন্য, তারা আসলে বোকা। বোকা শব্দটি বলার জন্য দুঃখিত।

ভুল ধারণা ৬: কম্পিউটার বিজ্ঞান পড়লেই গেম তৈরি করতে পারব

হ্যাঁ, আপনি যা ইচ্ছা তাই বানাতে পারেন। যেমন– একটি পিয়ানো সফটওয়্যার, বা একটি গিটার সফটওয়্যার। আপনার মাকে রান্নায় সাহায্য করার জন্য একটি সফটওয়্যার বানাতে পারেন? হ্যাঁ, অবশ্যই পারেন। আপনি একটি রোবট বানিয়ে দিতে পারেন। দুঃখের বিষয় হচ্ছে যে রোবট প্রযুক্তি এখনো এত উন্নত হয়নি (সাধারণের জন্য)। ধৈর্য ধরে আরেকটি দশক অপেক্ষা করুন।
আপনি কি গেম ডেভেলপ করতে পারেন? আচ্ছা, এত কিছু থাকতে কম্পিউটার বিজ্ঞান পড়ে আপনি গেমই কেন ডেভেলপ করতে চান? আপনি ইলেকট্রনিক যন্ত্রপাতি নিয়ন্ত্রণের জন্য সফটওয়্যার তৈরি করতে পারেন যা বাসাবাড়ির বিদ্যুত সাশ্রয় করবে। একটি স্মার্টফোন অ্যাপ তৈরি করতে পারেন যা বয়স্কদের কেনাকাটা বা পথ নির্দেশনা দিতে সাহায্য করবে।

এক নজরে ধারণাগুলো:

  • প্রোগ্রামিং শিখতে নিজের ইচ্ছা আর সৎ প্রচেষ্টাই যথেষ্ট। গণিত নিয়ে মাথা ঘামানোর কিছু নেই।
  • যেকোনো বয়সের যেকোনো ব্যক্তি প্রোগ্রামিং শিখতে পারে। আর্টস, কমার্স বা সায়েন্স বিবেচ্য নয়।
  • প্রোগ্রামিং ভাষায় নয়, দক্ষ হতে হবে প্রবলেম সলভিংয়ে। প্রোগ্রামিং ভাষা অল্পদিনেই শিখে নেওয়া যায়।
  • অন্যান্য বিষয়ের মতোই কম্পিউটার বিজ্ঞান কারো কারো জন্য সহজ, কারো কারো জন্য কঠিন।
  • প্রোগ্রামিং সবার জন্য, শুধু পুরুষদের জন্য নয়। বিশ্বের প্রথম প্রোগ্রামার একজন নারী ছিলেন।
  • প্রোগ্রামিং শুরু করেই গেম ডেভেলপের চিন্তা মাথায় আনা যাবে না।

ড. মাহমুদ শাহরিয়ার হোসেন (সহকারী অধ্যাপক, ইউনিভার্সিটি অব টেক্সাস এট এল পেসো)-এর মূল লেখাটি পাওয়া যাবে এখানে https://bit.ly/2ENReAp। লেখাটি অনুবাদ করেছেন মোশারফ হোসেন।

সি শেখার গাইডলাইন!

বাংলা ভাষায় সি প্রোগ্রামিং ভাষা দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখার গাইডলাইন

শখের বশে কিংবা বাটে পড়ে – যেকারণেই হোক না কেন, প্রোগ্রামিং যারা শিখে, তাদের বেশিরভাগেরই “সি” প্রোগ্রামিং ভাষা শিখতে হয়। সি কেন শিখব, বা সি শিখে কী লাভ – এই আলোচনা করাটা এই লেখার উদ্দেশ্য নয়, বরং যারা ইতিমধ্যে সি শিখবে বলে মনস্থির করেছে এবং বাংলা ভাষায় সি শেখার রিসোর্স খুঁজছে, তাদের জন্যই এই লেখা। যেহেতু আমি সি প্রোগ্রামিং নিয়ে একাধিক বই লিখেছি, তাই সেগুলো কোনটা কাদের জন্য, সেটাও এই লেখায় তুলে ধরব।

সি শেখার শুরুতেই এখন যেটা করা উচিত, এক ঘণ্টার সি ভিডিওটা দেখে ফেলা উচিত। এখানে কিছু কিছু বুঝা যাবে, আবার কিছু কিছু জিনিস নতুনরা হয়ত একেবারেই বুঝবে না – তাতে ঘাবড়ে যাবার কিছু নেই। বরং সম্ভব হলে পুরো ভিডিওটা দুইবার দেখতে হবে। এই ভিডিও দেখলে সি নিয়ে একটা ধারণা তৈরি হবে।

তারপর সি শেখা শুরু করতে হবে। প্রোগ্রামিংয়ে যারা একেবারেই নতুন, তাদের জন্য আমি “কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ১ম খণ্ড” নামে একটি বই লিখেছি। এখানে জটিল-কঠিন-ভয়াবহ জিনিসগুলো বাদ দিয়ে বরং মৌলিক জিনিসগুলোর ওপর জোর দেওয়া হয়েছে। আশা করি, বইটি কেউ যদি দুইবার করে পড়ে ফেলে, তাহলে তার বেসিক শক্ত হয়ে যাবে। বইটি রকমারি ডট কম থেকে অর্ডার করা যাবে, এছাড়া আর কোথা থেকে পাওয়া যাব সেটি জানা যাবে দ্বিমিক প্রকাশনীর ওয়েবসাইটে। আবার বইটি ইন্টারনেটে ফ্রিও পড়া যাবে, cpbook.subeen.com ওয়েবসাইট থেকে।

কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ১ম খণ্ড – চতুর্থ সংস্করণ

বেসিক তো শেখা হলো, কিন্তু প্রোগ্রামিং তো চর্চার বিষয়। নতুনরা অনুশীলন করবে কীভাবে? আমার মতে “কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ১ম খণ্ড” বইটি পড়ার পরে সবার যেই বইটি পড়া উচিত, সেটি হচ্ছে তাহমিদ রাফির লেখা “প্রোগ্রামিং এক্সারসাইজ“। এখানের উদাহরণ ও অনুশীলনীগুলো করে ফেলতে হবে।

সি তো শিখতেছি, কিন্তু ভিডিও দেখে শিখতে পারলে ভালো হত – কারো কারো এমনটি মনে হতে পারে। তাদের জন্য আছে দ্বিমিক কম্পিউটিংয়ের ফ্রি অনলাইন কোর্স “প্রোগ্রামিংয়ে হাতেখড়ি”। ভিডিওগুলো আমার ইউটিউব চ্যানেলেও দেখা যাবে।

ওপরের কাজগুলো করার পরে আরো সি শিখতে হবে। এবারে একটু এডভান্সড বিষয়। এজন্য আমি লিখেছি “কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ২য় খণ্ড“। এখানে পয়েন্টার, রিকার্শন, ফাইল, স্ট্রাকচার ইত্যাদি বিষয়গুলো আলোচনা করা হয়েছে। এই বইটিও কমপক্ষে দুবার পড়তে হবে।

এখন, প্রোগ্রামিং শেখার পাশাপাশি, প্রবলেম সলভিংও করতে হবে। শুরুতে সহজ প্রবলেম সলভ করাই ভালো। এজন্য তৈরি করা আছে দ্বিমিক অনলাইন জাজ। এই ভিডিওগুলো দেখলে সেখানে শুরু করা সহজ হবে। প্রবলেমগুলো নিজে নিজে সমাধান করতে পারলেই সবচেয়ে ভালো, আর তা না পারলে “৫২টি প্রোগ্রামিং সমস্যা ও সমাধান” বইটি পড়া যেতে পারে।

প্রবলেম সলভিং করতে করতে গিয়ে মনে হবে, একটু ডেটা স্ট্রাকচার ও অ্যালগরিদম জানলে ভালো হতো। সি দিয়ে ডেটা স্ট্রাকচার ও অ্যালগরিদমের সঙ্গে পরিচিত হওয়ার জন্য আমার লেখা “কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ৩য় খণ্ড – ডেটা স্ট্রাকচার ও অ্যালগরিদম পরিচিতি” বইটি পড়তে পারো। বই পড়ার পাশাপাশি ইউটিউবে আমার ভিডিও লেকচারগুলোও কাজে আসবে বলে আমি মনে করি।

ওপরের কাজগুলো ঠিকঠাকভাবে করলে আমি মনে করি সি প্রোগ্রামিং ভাষা দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা – এই পথে তুমি বহুদূর এগিয়ে যাবে। তারপরও কেউ আরেকটি বই পড়তে চাইলে আমি বলব The C Programming Language বইটি পড়ার জন্য।

লিঙ্ক –

পাইথন দিয়ে সর্টিং – ২য় পর্ব

পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষায় সর্ট করার পদ্ধতি।

আগের পর্বে আমরা দেখেছি কীভাবে পাইথনের বিল্টইন ফাংশন ব্যবহার করে সর্টিং করা যায়। এই লেখায় আমরা আরেকটু জটিল সর্টিংয়ের কাজ করব, তবে বিল্টইন ফাংশন ব্যবহার করেই কাজগুলো করা হবে।

ধরা যাক, একটি লিস্টে বিভিন্ন ফলের নাম এবং সেই ফল কতগুলো করে আছে, সেটি দেওয়া আছে – fruits = [(‘orange’, 3), (‘apple’, 3), (‘banana’, 2), (‘mango’, 10), (‘guava’, 5)]

এখন এই লিস্টকে আমরা যদি সর্ট করি, তাহলে ফলের নাম অনুসারে সর্ট হয়ে যাবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(sorted(fruits))
[('apple', 3), ('banana', 2), ('guava', 5), ('mango', 10), ('orange', 3)]

ফলের নাম অনুসারে সর্ট হওয়ার কারণ কী? ফলের সংখ্যা অনুসারেও তো সর্ট হতে পারত। এখানে প্রতিটি টাপলের প্রথম উপাদান সেই টাপলের প্রতিনিধিত্ব করে। যেমন, টাপলে আমরা যদি আগে সংখ্যা লিখতাম, তারপরে ফলের নাম লিখতাম, তাহলে সংখ্যা অনুযায়ী সর্ট হতো।

কিন্তু আমরা যদি চাই, আমাদেরকে যেই লিস্ট দেওয়া আছে সেটি ফলের নাম নয়, বরং সংখ্যা অনুসারে সর্ট করা হবে, তখন কী করতে হবে? প্রতিটি টাপলের দ্বিতীয় উপাদানটি যদি সেই টাপলের প্রতিনিধিত্ব করত, তাহলে কিন্তু আমরা কাঙ্ক্ষিত উপায়ে সর্ট করতে পারতাম। sorted() ফাংশনে key নামে একটি প্যারামিটার আছে, যার মাধ্যমে আমরা বলে দিতে পারি, কোন উপাদানটির ওপর ভিত্তি করে সর্ট করার কাজটি হবে। key-তে আসলে একটি ফাংশন দেওয়া হয়, আর যেই লিস্ট সর্ট করতে হবে, তার প্রতিটি উপাদান সেই ফাংশনের মধ্যে পাঠানো হয়। ফাংশনটি একটি উপাদান রিটার্ন করবে, যার ওপর ভিত্তি করে সর্টিং হবে। তাহলে আমরা এখানে যেই কাজটি করতে চাচ্ছি, সেখানে এমন একটি ফাংশন লিখতে হবে, যা (‘apple’, 3) ইনপুট নিবে আর 3 রিটার্ন করবে।

def compare_fnc(item):
    return item[1]

fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
print(sorted(fruits, key=compare_fnc))

ওপরের কোড রান করলে দেখা যাবে ফলের সংখ্যা অনুযায়ী ছোট থেকে বড় ক্রমে সর্ট করা হয়ে গিয়েছে।

[('banana', 2), ('orange', 3), ('apple', 3), ('guava', 5), ('mango', 10)]

বড় থেকে ছোট ক্রমে সর্ট করতে চাইলে লিখতে হবে sorted(fruits, key=compare_fnc, reverse=True).

পাইথনে operator মডিউলে একটি ফাংশন আছে itemgetter, যেটি ব্যবহার করে আমরা ওপরের কাজটি আরো সহজে করতে পারি, আমাদের নিজেদের কষ্ট করে ফাংশন তৈরি করতে হবে না।

from operator import itemgetter

fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
print(sorted(fruits, key=itemgetter(1)))

ওপরের কোডে itemgetter(1) এর বদলে itemgetter(0) লিখলে ফলের নাম অনুযায়ী সর্ট হয়ে যাবে। এখন আমরা যদি চাই, প্রথমে ফলের সংখ্যা অনুযায়ী সর্ট হবে, তারপরে যেসব ফলের সংখ্যা সমান, তাদের মধ্যে নাম অনুযায়ী সর্ট হবে, তাহলে কী করতে হবে? মানে আমাদের আউটপুট (‘orange’, 3′), (‘apple’, 3) ক্রমে না এসে (‘apple’, 3), (‘orange’, 3) ক্রমে আসবে। কাজটি সহজেই করা যায় এভাবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(sorted(fruits, key=itemgetter(1, 0)))
[('banana', 2), ('apple', 3), ('orange', 3), ('guava', 5), ('mango', 10)]

এখান আমরা itemgetter(1, 0) ব্যবহার করেছি। কিন্তু এখন আমরা যদি চাই, ফলের সংখ্যার বড় থেকে ছোট ক্রমে সর্ট হবে আর যেসব ফলের সংখ্যা সমান, তারা নাম অনুযায়ী ছোট থেকে বড় ক্রমে সর্ট হবে, তখন কী করতে হবে? তাহলে দুইবার সর্ট করার কাজটি করতে হবে –

>>> fruits = [('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> print(fruits)
[('orange', 3), ('apple', 3), ('banana', 2), ('mango', 10), ('guava', 5)]
>>> fruits = sorted(fruits, key=itemgetter(0))
>>> print(fruits)
[('apple', 3), ('banana', 2), ('guava', 5), ('mango', 10), ('orange', 3)]
>>> fruits = sorted(fruits, key=itemgetter(1), reverse=True)
>>> print(fruits)
[('mango', 10), ('guava', 5), ('apple', 3), ('orange', 3), ('banana', 2)]

ওপরের পদ্ধতি কাজ করে, কারণ পাইথনের sorted() ফাংশন stable সর্ট করে। sort()-এর ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য।