ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸੌਂਪੀਆਂ ਜਾਣ। Python ਅਤੇ Google BigQuery ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੋਟ ਲਿਖਣਾ

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਹਨ ਜੋ ਦਿਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਦਿਨ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਅਦ ਹਫ਼ਤੇ? ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣੀਆਂ। ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਇਸਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ (ਗ੍ਰਾਫ਼, ਚਾਰਟ ਬਣਾਓ), ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬੌਸ ਨੂੰ ਭੇਜੋ। ਪਰ ਜੇ ਇਹ ਸਭ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸੀ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?

ਇਸ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਲਈ ਇੱਕ ਬੋਟ ਬਣਾਵਾਂਗੇ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਸਿਰਫ 50 ਲਾਈਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੀਆਂ! ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਲਈ ਬੋਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪੋਸਟ.

ਸਕਿੱਲਬਾਕਸ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਕੋਰਸ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰ.

ਅਸੀਂ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਾਂ: "Habr" ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ - "Habr" ਪ੍ਰਚਾਰ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਕਿੱਲਬਾਕਸ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਲੈਣ ਵੇਲੇ 10 ਰੂਬਲ ਦੀ ਛੋਟ।

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ

ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ

ਅਸੀਂ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਾਂਗੇ google-Cloud-bigquery Google BigQuery ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ। matplotlib, ਕੱਚਾ и ਪੰਡਾਸ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। python-telegram-bot ਮੁਕੰਮਲ ਡਾਟਾ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਭੇਜੇਗਾ।

pip3 google-cloud-bigquery matplotlib numpy pandas python-telegram-bot ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ

Google BigQuery API ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ Google BigQuery API ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ Google ਡਿਵੈਲਪਰਸ ਕੰਸੋਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਚੁਣੋ)।

ਕੰਟਰੋਲ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ, APIs ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਚੁਣੋ ਅਤੇ BigQuery API ਨੂੰ ਦੇਖੋ।

API ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਚੁਣੋ।

ਇੱਕ ਖਾਤਾ ਕੁੰਜੀ ਬਣਾਓ

ਚਲੋ ਫਿਰ ਤੋਂ ਚੱਲੀਏ Google ਡਿਵੈਲਪਰਸ ਕੰਸੋਲ, ਕ੍ਰੈਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟੈਬ, ਕ੍ਰੀਡੈਂਸ਼ੀਅਲ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਰਵਿਸ ਖਾਤਾ ਕੁੰਜੀ ਚੁਣੋ।

ਫਿਰ - ਨਵਾਂ ਸੇਵਾ ਖਾਤਾ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਖਾਤਾ ਨਾਮ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਾਮ ਦਰਜ ਕਰੋ।

ਰੋਲ ਡਰਾਪ-ਡਾਉਨ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ > ਮਾਲਕ ਚੁਣੋ, ਫਿਰ ਬਣਾਓ।

ਫਾਈਲ ਜੋ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਡਾਊਨਲੋਡ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ, ਉਸ ਨੂੰ creds.json ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ creds.json ਦਾ ਮਾਰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='[PATH_TO_CREDS.JSON]' ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ

ਜੇ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਰਿਹਾ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ

ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਲਈ ਅਸੀਂ bigquery-public-data.stackoverflow ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ, ਸਾਡੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਈ ਅਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਚੁਣਾਂਗੇ।

ਹਰ ਚੀਜ਼ ਕਾਫ਼ੀ ਸਧਾਰਨ ਹੈ.

ਟੇਬਲ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੋ -> ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ -> ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ -> ਚਿੱਤਰ ਭੇਜੋ

ਆਉ ਹਰੇਕ ਥ੍ਰੈਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉ।

BigQuery ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ

ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

google.cloud ਤੋਂ bigquery ਆਯਾਤ ਕਰੋ

ਅਸੀਂ query_to_bigquery ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

def query_to_bigquery(query):
    client = bigquery.Client()
    query_job = client.query(query)
    result = query_job.result()
    dataframe = result.to_dataframe()
    return dataframe

ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰੇਗਾ।

ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਕਰਨਾ

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, matplotlib ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।

plp ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ matplotlib.pyplot ਇੰਪੋਰਟ ਕਰੋ

ਸਾਨੂੰ ਪੰਜ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ x x-ਧੁਰਾ ਡੇਟਾ ਹੈ, x_label ਧੁਰੇ ਲਈ ਸਿਰਲੇਖ ਹੈ, y y-ਧੁਰਾ ਡੇਟਾ ਹੈ, y_label ਧੁਰੇ ਲਈ ਸਿਰਲੇਖ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ ਪੂਰੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ ਹੈ।

def visualize_bar_chart(x, x_label, y, y_label, title):
    plt.title(title)
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    index = np.arange(len(x))
    plt.xticks(index, x, fontsize=5, rotation=30)
    plt.bar(index, y)
    return plt

ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ

ਹੁਣ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੇਵ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੀਏ।

ਅਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪੋਸਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਭੇਜਾਂਗੇ। ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ।

query = """
        SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
        FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
        GROUP BY 1
        HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
        ORDER BY 1
        """

ਪੁੱਛਗਿੱਛ 2 ਦਸੰਬਰ, 2018 ਤੋਂ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਇਸ ਤਾਰੀਖ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ 2018-12-02 bigquery-public-data.stackoverflow.post_history ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਨਵੀਨਤਮ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ CURRENT_DATE() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ query_to_bigquery ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ।

ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ = query_to_bigquery(query)

ਫਿਰ ਅਸੀਂ x-ਧੁਰੇ ਲਈ ਮਿਤੀ ਡੇਟਾ ਕਾਲਮ, ਅਤੇ y-ਧੁਰੇ ਲਈ ਕੁੱਲ_ਪੋਸਟ ਕਾਲਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

x = dataframe['date'].tolist()
y = ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ['total_posts'].tolist()

ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ visualize_bar_chart ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

plt = ਵਿਜ਼ੂਅਲ_ਬਾਰ_ਚਾਰਟ(x=x, x_label='ਤਰੀਕ', y=y, y_label='ਕੁੱਲ ਪੋਸਟ', ਸਿਰਲੇਖ='ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪੋਸਟ')
plt.savefig('viz.png')

ਅਸੀਂ ਇਸ ਕੋਡ ਨੂੰ get_and_save_image ਨਾਮਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਪੇਟਦੇ ਹਾਂ।

def get_and_save_image():
    query = """
            SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
            FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
            GROUP BY 1
            HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
            ORDER BY 1
            """
    dataframe = query_to_bigquery(query)  
    x = dataframe['date'].tolist()
    y = dataframe['total_posts'].tolist()
    plt = visualize_bar_chart(x=x, x_label='Date', y=y, y_label='Total Posts', title='Daily Posts')
    plt.savefig('viz.png')

ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਭੇਜੋ

ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ chat_id ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ userinfobot ਅਤੇ ਟਾਈਪ/ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਬੋਟ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, chat_id id ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਹੁਣ send_image ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ get_and_save_image ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ। ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਸਹੀ ਸੰਪਰਕ ਨੂੰ ਭੇਜਦੇ ਹਾਂ.

def send_image(bot, update):
    get_and_save_image()
    chat_id = 'CHAT_ID_RECEIVER'
    bot.send_photo(chat_id=chat_id, photo=open('viz.png','rb'))

ਮੁੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਮੁੱਖ, ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਬੋਟ ਲਈ YOUR_TOKEN ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਨਾ ਭੁੱਲੋ।

ਯਾਦ ਰੱਖੋ: ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਭੇਜ ਦੇਵੇਗਾ। ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਸਵੇਰੇ ਨੌਂ ਵਜੇ ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜਾਂਗੇ।

def main():
    updater = Updater('YOUR_TOKEN')
    updater.job_queue.run_daily(send_image, time=datetime.datetime.strptime('9:00AM', '%I:%M%p').time(), days=(0,1,2,3,4,5,6))
    updater.start_polling()
    updater.idle()
 
if __name__ == '__main__':
    main()

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਾਡੀ ਅਰਜ਼ੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ:

from google.cloud import bigquery
from telegram.ext import Updater
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
 
def query_to_bigquery(query):
    client = bigquery.Client()
    query_job = client.query(query)
    result = query_job.result()
    dataframe = result.to_dataframe()
    return dataframe
 
def visualize_bar_chart(x, x_label, y, y_label, title):
    plt.title(title)
    plt.xlabel(x_label)
    plt.ylabel(y_label)
    index = np.arange(len(x))
    plt.xticks(index, x, fontsize=5, rotation=30)
    plt.bar(index, y)
    return plt
 
def get_and_save_image():
    query = """
            SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
            FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
            GROUP BY 1
            HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
            ORDER BY 1
            """
    dataframe = query_to_bigquery(query)  
    x = dataframe['date'].tolist()
    y = dataframe['total_posts'].tolist()
    plt = visualize_bar_chart(x=x, x_label='Date', y=y, y_label='Total Posts', title='Daily Posts')
    plt.savefig('viz.png')
 
def send_image(bot, update):
    get_and_save_image()
    chat_id = 'CHAT_ID_RECEIVER'
    bot.send_photo(chat_id=chat_id, photo=open('viz.png', 'rb'))
 
def main():
    updater = Updater('YOUR_TOKEN')
    updater.job_queue.run_daily(send_image, time=datetime.datetime.strptime('9:00AM', '%I:%M%p').time(), days=(0,1,2,3,4,5,6))
    updater.start_polling()
    updater.idle()
 
if __name__ == '__main__':
main()

ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੇਵ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ main.py ਕਾਲ ਕਰੋ।

ਅਸੀਂ ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ ਕਮਾਂਡ ਦਾਖਲ ਕਰਕੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

python3 main.py

ਸਭ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਡ ਦੀਆਂ 50 ਲਾਈਨਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਆਉ ਬੋਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ ਇੱਥੋਂ/send ਕਮਾਂਡ ਨੂੰ ਚੁਣ ਕੇ।

ਤੁਸੀਂ ਮੁਕੰਮਲ ਕੋਡ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਮੇਰਾ GitHub.

ਸਕਿੱਲਬਾਕਸ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਦੋ ਸਾਲਾ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਕੋਰਸ "ਮੈਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋ ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹਾਂ".
• Onlineਨਲਾਈਨ ਕੋਰਸ "0 ਤੋਂ C# ਡਿਵੈਲਪਰ".
• ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਸਾਲ ਦਾ ਕੋਰਸ "0 ਤੋਂ PRO ਤੱਕ PHP ਡਿਵੈਲਪਰ".

ਸਰੋਤ: www.habr.com