পাইথন দিয়ে কি কি করা যায় ২০২৫?

পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষা আজকের দিনে টেকনোলজির জগতে একটা বড় নাম। এর সিম্পল সিনট্যাক্স, পড়তে এবং বুঝতে সহজ কোডিং স্টাইল, আর দারুণ সব লাইব্রেরির জন্যই এটা নতুন এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের পছন্দ দিক থেকে সবার উপরে। 

আপনি হয়তো ভাবছেন, একটা প্রোগ্রামিং ভাষা দিয়ে কত কিছুই বা করা সম্ভব? আসলে, পাইথনের শক্তি এমন যে, আপনি এটা দিয়ে ওয়েবসাইট বানাতে পারবেন, ডেটা অ্যানালাইসিস করতে পারবেন, এমনকি রোবটিক্স বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত কাজেও এর ব্যবহার প্রচুর। সংক্ষেপে, আপনি যা কিছু করতে চান, পাইথন তার জন্য একটা সলিউশন অফার করতে পারে। 

চলুন এবার দেখে নেওয়া যাক, পাইথনের মাধ্যমে কী কী করা যায় আর কেমনভাবে এই পাইথন ভাষাটা আমাদের দৈনন্দিন টেকনোলজি-নির্ভর জীবনে একটা বড় ভূমিকা রাখে।

১. ওয়েব ডেভেলপমেন্টে পাইথনের ব্যবহার

পাইথন দিয়ে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট করা সত্যিই খুবই কার্যকর এবং মজার একটি প্রক্রিয়া। আপনি যদি ওয়েবসাইট বা ওয়েব অ্যাপ তৈরি করতে চান, তবে পাইথনের ফ্রেমওয়ার্কগুলো এই কাজে আপনার সময় এবং এফোর্ট দুটোই বাঁচাবে।

পাইথনের ওয়েব ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রে সবচেয়ে পরিচিত ফ্রেমওয়ার্ক হলো Django। এটি মূলত বড় ধরনের ওয়েবসাইট তৈরি করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, বড় ই-কমার্স ওয়েবসাইট বা মাল্টি-ফিচারড ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে Django দারুণ কাজ করে। Django এর বড় সুবিধা হলো, এতে অনেক কিছু রেডি-মেড পাওয়া যায়। যেমন- ইউজার অথেনটিকেশন, অ্যাডমিন প্যানেল, এবং ডাটাবেস কানেকশন।

আর যদি আপনি ছোট এবং হালকা ধরনের প্রজেক্ট করতে চান, তাহলে Flask ব্যবহার করতে পারেন। এটি খুবই সিম্পল এবং কাস্টমাইজড সলিউশন দিতে পারে। মনে করুন, আপনি একটি ব্লগ বা পোর্টফোলিও সাইট বানাতে চাচ্ছেন—এই ক্ষেত্রে Flask সেরা অপশন হতে পারে।

এছাড়া, FastAPI এখন অনেক জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে API ডেভেলপমেন্টের জন্য। এটি খুবই দ্রুত এবং স্কেলেবল। মনে করুন, আপনি একটি মোবাইল অ্যাপের ব্যাকএন্ড তৈরি করতে চাচ্ছেন যেখানে রিয়েল-টাইম ডাটা শেয়ার হবে—এক্ষেত্রে FastAPI আপনার সময় অনেক কমিয়ে দেবে।

ওয়েব ডেভেলপমেন্টে পাইথনের আরেকটি সুবিধা হলো, এটি খুবই ইউজার-ফ্রেন্ডলি। আপনি সহজ কোড লিখেই সুন্দর এবং ফাংশনাল ওয়েবসাইট তৈরি করতে পারবেন।

২. ডেটা অ্যানালাইসিস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন

বর্তমান সময়ে ডেটা অ্যানালাইসিস সবচেয়ে চাহিদাসম্পন্ন স্কিলগুলোর একটি। আর পাইথন এ ক্ষেত্রে এক নম্বর পছন্দ। কারণ এর রয়েছে শক্তিশালী কিছু লাইব্রেরি এবং টুলস, যা ডেটা নিয়ে কাজ করার পুরো প্রক্রিয়াকে সহজ করে তোলে।

মনে করুন, আপনি একটি বড় কোম্পানির ম্যানেজার। প্রতিদিন আপনার কাছে প্রচুর ডেটা আসে—সেলস রিপোর্ট, কাস্টমার ফিডব্যাক, মার্কেট ট্রেন্ড ইত্যাদি। এত বড় ডেটা নিয়ে কাজ করা হাতে করা সম্ভব নয়। এ ক্ষেত্রে পাইথনের Pandas লাইব্রেরি আপনার অন্যতম হাতিয়ার হতে পারে। Pandas দিয়ে ডেটাগুলোকে সহজে সাজানো, ফিল্টার করা এবং বিশ্লেষণ করা যায়।

আর বড় বড় গাণিতিক হিসাবের জন্য NumPy ব্যবহার করতে পারেন। এটি সায়েন্টিফিক ক্যালকুলেশনের জন্য খুবই কার্যকর।

যদি আপনি ডেটা অ্যানালাইসিস শেষে একটি সুন্দর রিপোর্ট তৈরি করতে চান, তাহলে Matplotlib এবং Seaborn এর সাহায্যে বিভিন্ন গ্রাফ এবং চার্ট তৈরি করতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি কোম্পানি তার মাসিক সেলস পারফরম্যান্স গ্রাফ আকারে দেখাতে চায়—এই ক্ষেত্রে পাইথনের এই টুলসগুলো আপনার কাজ সহজ করে দেবে।

ডেটা অ্যানালাইসিস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের এই প্রক্রিয়া কেবল ব্যবসায় নয়, একাডেমিক গবেষণা বা প্রজেক্টের জন্যও খুব কার্যকর।

৩. মেশিন লার্নিং এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI)

মেশিন লার্নিং এবং AI বর্তমান সময়ের সবচেয়ে আলোচিত বিষয়গুলোর একটি। সহজভাবে বললে, মেশিন লার্নিং হলো এমন একটি পদ্ধতি যেখানে কম্পিউটার নিজে নিজে শিখে কাজ করে। আর পাইথন এই ক্ষেত্রে চ্যাম্পিয়ন।

মনে করুন, আপনি একটি রিকমেন্ডেশন সিস্টেম তৈরি করতে চান, যেমন: “আপনার পছন্দ হতে পারে” টাইপের ফিচার। পাইথনের Scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে আপনি খুব সহজেই এটি করতে পারবেন।

আর যদি আপনি ডিপ লার্নিং বা আরো জটিল মডেল তৈরি করতে চান, তাহলে TensorFlow এবং PyTorch ব্যবহার করতে পারেন। মনে করুন, আপনি একটি চ্যাটবট তৈরি করতে চাচ্ছেন যেটি মানুষের প্রশ্নের উত্তর দিতে পারবে। এই ক্ষেত্রে এই লাইব্রেরিগুলো কাজে লাগবে।

পাইথনের AI ফ্রেমওয়ার্কগুলো খুবই ইউজার ফ্রেন্ডলি এবং এতে রয়েছে অনেক রেডি-মেড মডেল। ফলে নতুন করে সবকিছু বানাতে হয় না।

বর্তমানে চ্যাটবট, ইমেজ রিকগনিশন, ভাষা অনুবাদ, এবং এমনকি সেল্ফ-ড্রাইভিং গাড়ির প্রযুক্তিতেও পাইথনের মেশিন লার্নিং টুলস ব্যবহার করা হচ্ছে।

৪. গেম ডেভেলপমেন্টে পাইথনের ভূমিকা

পাইথন দিয়ে গেম ডেভেলপমেন্ট করাটা খুবই চমৎকার এবং এক্সাইটিং হতে পারে। যদিও বড় এবং হাই-এন্ড গ্রাফিক্সের গেম তৈরি করার জন্য সাধারণত পাইথন প্রধান পছন্দ নয়, তবে ছোট এবং মধ্যম মানের গেম তৈরি করতে এটি যথেষ্ট কার্যকর। বিশেষ করে, যারা নতুন গেম ডেভেলপমেন্ট শিখতে চান, তাদের জন্য পাইথন একেবারে পারফেক্ট।

Pygame হলো পাইথনের একটি জনপ্রিয় লাইব্রেরি, যা গেম ডেভেলপমেন্টের জন্য ব্যবহার করা হয়। আপনি সহজভাবে এটি দিয়ে 2D গেম তৈরি করতে পারবেন। মনে করুন, আপনি একটি ছোট রেসিং গেম বানাতে চান—এক্ষেত্রে Pygame আপনাকে চরিত্রের মুভমেন্ট, সাউন্ড ইফেক্ট, এবং পয়েন্ট সিস্টেম ম্যানেজ করতে সাহায্য করবে।

এছাড়া, গেমের লজিক তৈরি করতে পাইথন খুব সহজ একটি ভাষা। এর সিম্পল সিঙ্কট্যাক্স এবং কোডিং স্টাইল নতুনদের জন্য গেম প্রোগ্রামিংকে অনেক বেশি সহজ করে তোলে।

আরও একটি মজার বিষয় হলো, পাইথন দিয়ে গেম ডেভেলপমেন্ট শেখার পাশাপাশি আপনি গেমের জন্য AI সিস্টেমও তৈরি করতে পারবেন। মনে করুন, আপনার গেমে একটি স্মার্ট অপজোনেন্ট চাই, যে প্লেয়ারের মুভমেন্ট বুঝে কাজ করবে। এই ধরনের AI সিস্টেম বানানোর জন্য পাইথনের TensorFlow বা PyTorch ব্যবহার করতে পারেন।

গেম ডেভেলপমেন্টের এই পুরো প্রক্রিয়ায় পাইথনের ব্যবহার শেখা শুধু মজাদারই নয়, বরং ভবিষ্যতে আরও বড় প্রজেক্ট করার জন্য ভিত্তি গড়ে তোলে।

৫. অটোমেশন এবং স্ক্রিপ্টিং

অটোমেশন বর্তমান সময়ে একটি গুরুত্বপূর্ণ স্কিল। সহজভাবে বলতে গেলে, অটোমেশনের মাধ্যমে আপনার ম্যানুয়াল কাজগুলোকে কম্পিউটারের সাহায্যে দ্রুত এবং সহজ করে তোলা হয়। পাইথন এই কাজে সব থেকে জনপ্রিয় ভাষাগুলোর একটি।

মনে করুন, প্রতিদিন আপনার অফিসে একটি বড় এক্সেল ফাইল আপডেট করা লাগে। এই কাজটি হাতে করলে অনেক সময় লাগে এবং ভুল হওয়ারও সম্ভাবনা থাকে। এ ক্ষেত্রে পাইথনের openpyxl বা pandas লাইব্রেরি ব্যবহার করে আপনি একটি স্ক্রিপ্ট লিখতে পারেন, যা অটোমেটিক আপনার ফাইল আপডেট করে দেবে।

আর যদি আপনি ওয়েব থেকে ডেটা কালেক্ট করতে চান, যেমন: প্রোডাক্টের দাম বা খবরের আর্টিকেল, তাহলে পাইথনের BeautifulSoup বা Selenium ব্যবহার করতে পারেন। মনে করুন, আপনি একটি ই-কমার্স ওয়েবসাইট থেকে বিভিন্ন প্রোডাক্টের দাম ট্র্যাক করতে চান—এই কাজটি স্ক্রিপ্ট দিয়ে খুব সহজেই করা যায়।

এছাড়া, অটোমেশনের মাধ্যমে ইমেল পাঠানো, ফোল্ডার ম্যানেজমেন্ট, বা ফাইল রিনেম করার কাজও পাইথন দিয়ে করা যায়। Schedule লাইব্রেরি ব্যবহার করে আপনি নির্দিষ্ট সময়ে অটোমেটিক কাজ করিয়ে নিতে পারবেন।

অটোমেশন শুধু সময় বাঁচায় না, বরং আপনার কাজকে আরও নিখুঁত এবং প্রোডাক্টিভ করে  তোলার ক্ষেত্রে বড় ভূমিকা রাখে যা ভবিষ্যতে আরো বড়।

৬. সাইবার সিকিউরিটি এবং হ্যাকিং

সাইবার সিকিউরিটি বর্তমানে একটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ এবং চ্যালেঞ্জিং ফিল্ড। আর এখানে পাইথনের ভূমিকা অনেক বড়। পাইথন দিয়ে সাইবার সিকিউরিটি রিলেটেড বিভিন্ন টুল তৈরি করা হয়, যা হ্যাকারদের আক্রমণ থেকে সিস্টেমকে সুরক্ষিত রাখতে সাহায্য করে।

মনে করুন, আপনি একটি পাসওয়ার্ড ব্রুট-ফোর্সিং টুল বানাতে চান, যা মূলত নিরাপত্তা যাচাইয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই কাজের জন্য পাইথনের hashlib বা cryptography মডিউল ব্যবহার  করতে পারেন।

আর সিস্টেমের দুর্বলতা পরীক্ষা করার জন্য পাইথনের Scapy লাইব্রেরি ব্যবহার করা হয়। এটি একটি নেটওয়ার্ক প্যাকেট ম্যানিপুলেশন টুল, যা দিয়ে আপনি নেটওয়ার্কের সিকিউরিটি ইস্যু চিহ্নিত করতে পারবেন।

পাইথন দিয়ে ফিশিং ইমেল ডিটেকশন টুল, ডিডস অ্যাটাক প্রিভেনশন সিস্টেম এবং ম্যালওয়্যার ডিটেকশন সফটওয়্যারও তৈরি করা যায়। মনে করুন, একটি প্রতিষ্ঠানের প্রতিদিন প্রচুর ইমেল আসে। আপনি যদি একটি পাইথন প্রোগ্রাম তৈরি করেন, যা সন্দেহজনক ইমেলগুলোকে আলাদা করে ফেলে, তাহলে প্রতিষ্ঠানটি বড় ধরনের ক্ষতির হাত থেকে রক্ষা পাবে।

সাইবার সিকিউরিটির ক্ষেত্রে পাইথনের সহজ ব্যবহার এবং বিভিন্ন লাইব্রেরির সমর্থন একে হ্যাকিং ও ডিফেন্স টুল ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রে এক নম্বর পছন্দে পরিণত করেছে।

৭. সায়েন্টিফিক রিসার্চ এবং একাডেমিক কাজ

সায়েন্টিফিক রিসার্চ এবং একাডেমিক কাজের ক্ষেত্রে পাইথন অনেক জনপ্রিয় এক একটি টুল। মূলত এর সিম্পল কোডিং স্টাইল এবং শক্তিশালী লাইব্রেরিগুলোর জন্য এটি এই ফিল্ডে অনেক ব্যবহার করা হয়। মনে করুন, আপনি একজন গবেষক এবং আপনার গবেষণার জন্য ডেটা অ্যানালাইসিস বা মডেলিং দরকার। পাইথনের মতো সহজ একটি টুল এই ধরনের কাজের জন্য একেবারে আদর্শ  হিসেবে ধরা হয়।

NumPy, SciPy, এবং Matplotlib এর মতো লাইব্রেরিগুলো দিয়ে আপনি জটিল গাণিতিক হিসাব-নিকাশ থেকে শুরু করে ভিজ্যুয়ালাইজেশন পর্যন্ত সব করতে পারবেন। উদাহরণ স্বরূপ, যদি আপনি আপনার গবেষণার জন্য কোনো ডেটা সেটের উপর অ্যানালাইসিস করতে চান, তাহলে NumPy দিয়ে ডেটার গাণিতিক বিশ্লেষণ এবং Matplotlib দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন করা খুবই সহজ।

এছাড়া, যদি আপনি মেশিন লার্নিং বা ডিপ লার্নিং নিয়ে কাজ করেন, তাহলে TensorFlow এবং PyTorch এর মতো লাইব্রেরি আপনাকে মডেল তৈরি এবং ট্রেনিংয়ে সাহায্য করবে। মনে করুন, আপনি একটি রিসার্চ করছেন, যেখানে বড় একটি ডেটাসেট থেকে প্যাটার্ন বের করা দরকার। এ ক্ষেত্রে পাইথনের AI টুলগুলো আপনাকে পুরো প্রক্রিয়া সহজ করে দেবে।

একাডেমিক কাজের ক্ষেত্রেও পাইথনের ব্যবহার অনেক। যেমন, ফাইনাল ইয়ার প্রজেক্ট, সায়েন্টিফিক পেপার রাইটিং, এবং থিসিস প্রেজেন্টেশনের জন্য পাইথন দিয়ে বিভিন্ন চার্ট, গ্রাফ, এবং সিমুলেশন তৈরি করা যায়। বিশেষ করে Jupyter Notebook গবেষকদের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ একটি টুল। এটি দিয়ে কোড, টেক্সট, এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একই প্ল্যাটফর্মে রাখা যায়।

৮. ক্লাউড কম্পিউটিং

ক্লাউড কম্পিউটিং বর্তমানে প্রযুক্তি জগতের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ একটি বিষয়। আর পাইথন ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রে অসাধারণ এবং গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সহজ ভাষায় বলতে গেলে, ক্লাউড কম্পিউটিং হলো ইন্টারনেটের মাধ্যমে ডেটা স্টোর করা, প্রসেস করা এবং শেয়ার করার একটি পদ্ধতি। আর এই পুরো প্রক্রিয়া পরিচালনা করতে পাইথন একটি শক্তিশালী টুল হিসেবে কাজ করে।

AWS, Google Cloud, এবং Azure এর মতো জনপ্রিয় ক্লাউড প্ল্যাটফর্মগুলো পাইথন সাপোর্ট করে। মনে করুন, আপনি একটি অ্যাপ ডেভেলপ করছেন এবং এটি ক্লাউডে হোস্ট করতে চান। পাইথনের সাহায্যে আপনি খুব সহজেই AWS বা Google Cloud API ব্যবহার করে আপনার অ্যাপকে ক্লাউডে ডেপ্লয় করতে পারবেন।

এছাড়া, ক্লাউডের অটোমেশন বা ডেটা ম্যানেজমেন্টের জন্য পাইথন  অসাধারন ইফেক্টিভ। মনে করুন, আপনি প্রতিদিন একটি নির্দিষ্ট সময়ে ক্লাউড থেকে ডেটা ডাউনলোড করতে চান বা ক্লাউডে নতুন ফাইল আপলোড করতে চান। পাইথনের Boto3 লাইব্রেরি AWS এর মতো প্ল্যাটফর্মের জন্য এই কাজগুলো সহজ করে তোলে।

আরও একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, পাইথন দিয়ে আপনি ক্লাউড ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য API তৈরি করতে পারবেন। মনে করুন, আপনার একটি ই-কমার্স ওয়েবসাইট রয়েছে, এবং আপনি চান, গ্রাহকরা সরাসরি ক্লাউড থেকে ডেটা দেখতে পায়। পাইথন দিয়ে REST API তৈরি করে আপনি সহজেই এটি করতে পারবেন।

পাইথনের সুবিধা হলো, এটি ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের জটিল কাজগুলোকে সিম্পল করে তোলে। বিশেষ করে Flask এবং Django ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা অনেক সহজ হয়ে যায়।

বর্তমানে, ডেটা স্টোরেজ থেকে শুরু করে বড় স্কেলের অ্যানালাইসিস পর্যন্ত ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের প্রায় সব ক্ষেত্রেই পাইথন ব্যবহৃত হয়। এটি কেবল কাজের গতি বাড়ায় না, বরং ক্লাউডের সুবিধা পুরোপুরি কাজে লাগানোর সুযোগ দেয়। 

FAQs

১. পাইথন কী ধরনের কাজের জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহার হয়?

পাইথন সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করা হয় ডেটা অ্যানালাইসিস, মেশিন লার্নিং, ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, এবং অটোমেশনের জন্য। এগুলো ছাড়াও সহজ কোডিং স্টাইলের কারণে এটি বড় বড় প্রজেক্টে জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে।

২. পাইথনের প্রধান বৈশিষ্ট্য কী?

পাইথনের প্রধান ফিচার হলো এর সিম্পল সিনট্যাক্স, বিশাল লাইব্রেরি সাপোর্ট, মাল্টি-পারপাস ব্যবহার, এবং ওপেন সোর্স হওয়া। এগুলো ছা্ড়াও বিভিন্ন প্রজেক্টে বিভিন্ন কাজে ইউজ করা হয় যার ফলে বিভিন্ন সময়ে এর বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্য দেখা যায়। 

৩. পাইথন কি নতুন প্রোগ্রামারদের জন্য উপযুক্ত হবে?

হ্যাঁ, পাইথন নতুন প্রোগ্রামারদের জন্য পারফেক্ট, কারণ এর কোডিং প্যাটার্ন সহজ এবং প্রাকটিকাল উদাহরণ দিয়ে শেখা যায়। এগুলো ছাড়াও বিভিন্ন ফাংশনেবল ফেমওয়ার্ক থাকার কারণে খুব সহজেই কাজগুলো নতুন প্রোগ্রামারদের জন্য সহজ হয়ে যায়। 

৪. পাইথন দিয়ে কি অ্যাপ্লিকেশন বানানো যায়?

অবশ্যই, পাইথন দিয়ে মোবাইল এবং ডেস্কটপ অ্যাপ বানানো যায়। টুল হিসেবে Kivy এবং PyQt ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে এখানে বিষয়টি হচ্ছে ভালো মানের অ্যাপ বানাতে গেলে পাইথন এর পাশাপাশি অন্যান্য অনেক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ জানতে হয়।  তবে বেসিক এবং মিডিয়াম সাইজের অ্যাপ্লিকেশন শুধুমাত্র পাইথন ব্যবহার করেই করা সম্ভব। 

৫. পাইথন কি ওয়েবসাইট তৈরির জন্য ব্যবহার করা হয়?

হ্যাঁ, Django এবং Flask ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে পাইথন দিয়ে ডায়নামিক এবং স্ক্যালেবল ওয়েবসাইট তৈরি করা যায়।

উপসংহার

পাইথন, সত্যি বলতে গেলে, একটা অমূল্য হাতিয়ার। আপনি একজন শিক্ষার্থী হন বা একজন পেশাদার, এই ভাষাটা আপনাকে নতুন কিছু শেখা এবং তৈরি করার সুযোগ দেবে। এর সহজ ব্যবহার, বিশাল কমিউনিটি সাপোর্ট, আর নিত্যনতুন আপডেটের কারণে পাইথন শুধু প্রোগ্রামিং ভাষা নয়, এটা একটা লাইফ স্কিল হয়ে দাঁড়িয়েছে। আপনি যদি ভবিষ্যতে প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করতে চান, তাহলে পাইথন হতে পারে আপনার সবচেয়ে ভালো সঙ্গী। ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, ডেটা অ্যানালাইসিস, মেশিন লার্নিং, বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মতো সেক্টর—সবখানেই পাইথনের জায়গা পাকা। তাই, এখনই সময় এই ভাষাটাকে আরও ভালোভাবে জানার এবং নিজের দক্ষতাকে নতুন উচ্চতায় নিয়ে যাওয়ার।