За сколько можно выучить язык программирования python

С чего начать изучение Python?

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python» . Вот несколько правил из этого списка:

• Явное лучше, чем неявное
• Простое лучше, чем сложное
• Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

• Видеоигры
• Десктопные приложения
• 3D-графику
• Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

• Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
• NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
• Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
• Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

• Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
• Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
• Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
• Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
• Циклы — для чего нужны и как использовать.
• Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
• Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
• Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

• Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
• Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
• Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
• Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 

''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

• . — заменяет любой символ;
• \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
• […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
• | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
• [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
• $ — конец строки;
• ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

• Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
• Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
• Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
• Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

• Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
• Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
• Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
• Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте .

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

• LeetCode
• Codewars
• Exercism
• okpython.net
• Проект Эйлера
• CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

• Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
• CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
• Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

• Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
• Марк Лутц «Изучаем Python»
• Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования» , в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.

За какое время можно выучить Python?

И очень интересный вопрос, что значит познать? Синтаксис-то можно бегло за пару дней понять, а вот со всякими декораторами, метапрограммированием, самостоятельным управлением памяти, написанием дополнений на C придется повозиться. Да и глупо ставить цель изучать язык, надо пробовать делать конкретную нужную задачу.

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 8 Комментировать

Разработчик в Cisco, CA.

На этот вопрос нельзя ответить. Можно ответить на вопрос «Сколько нужно ботать питон, чтобы устроиться на работу программистом?». Можно сесть как перед экзаменом и за пару недель вытащить на джуниорский уровень.

План-карта по быстрому обучению Python c нуля до профессионала

Выучить Python можно быстро. Насколько быстро — зависит от того, чего конкретно вы хотите достичь с его помощью и сколько времени можете выделить на регулярное изучение и практику. Профессионал с десятилетним стажем, который обучает языку последние пять лет, составил roadmap из восьми последовательных этапов обучения для всех начинающих программистов.

Детям из Мариуполя нужно 120 ноутбуков для обучения — подари старое «железо», пусть оно работает на будущее Украины

Эта статья — пересказ оригинальной статьи с нашими дополнениями.

Сначала хочу сделать некоторые предположения о вас и причинах, которые побудили прочитать эту статью. Вот на что мы рассчитываем на старте:

У вас практически нет опыта изучения Python.

Курс Англійської.
Обери викладача за своїми вимогами серед 1100+ фахівців в Englishdom.

Этот материал написан для начинающих. В нем есть советы и стратегии, чтобы любой мог изучать Python самостоятельно и максимально эффективно. Но если у вас возникнут трудности при изучении, то хороший ментор поможет вам в изучении.

Насколько быстро можно выучить Python

Если вас интересуют базовые основы программирования на Python, то обучение может занять не более трех-четырех недель при регулярной практике. Если же вы заинтересованы в освоении Python для выполнения сложных задач или реальных проектов для смены профессии, то это займет уже гораздо больше времени.

У кого-то на это уходит пару месяцев, но обычно гуманитарий овладевает языком программирования (при должном старании) примерно в течение года. В этой статье приведены советы и лучшие ресурсы, которые помогут получить знания по программированию на Python в максимально короткие сроки.

Если вы задаетесь вопросом, сколько будет стоить изучение Python, то ответ будет: «зависит от ситуации». В интернете есть большой выбор бесплатных ресурсов, не говоря уже о различных книгах, курсах и платформах, которые опубликованы в электронном виде специально для начинающих. Но в целом, можно сказать, изучение языка программирования — это довольно бюджетное увлечение.

Изучайте «Питон» играючи

Другой вопрос, который может возникнуть: насколько сложно выучить Python? Это тоже зависит от ситуации. Если на старте у вас есть опыт программирования на другом языке, например, R, Java или C++, то вам, скорее всего, будет легче быстро выучить Python, чем тому, кто раньше не программировал вообще.

Изучение такого языка программирования, как Python, похоже на изучение естественного языка. Сначала вы запоминаете базовую лексику и изучаете правила синтаксиса . Со временем добавляете в свой репертуар новые слова и пробуете новые способы их использования. С изучением Python все то же самое.

Курс Англійської.

Навчання для різних цілей та рівнів: робоча англійська, початковий рівень, курси для дітей та підлітків.

Сейчас вы уже думаете: «Здорово! Можно выучить Python быстро, дешево и легко. Просто скажите, что читать, и направьте меня по нужному пути». Не так быстро! Есть еще четвертая вещь, которую нужно учесть, и это то, как именно учить Python.

Исследования в области обучения показали, что не все люди учатся одинаково. Одни лучше всего учатся, когда читают что-то самостоятельно, другие — когда видят и слышат (иногда — лучше в группе из единомышленников). Некоторым нравится учиться в игре, а не на курсах или лекциях. Изучая приведенный ниже список ресурсов, учитывайте свои предпочтения в обучении.

А теперь приступим к работе. Ниже приведены восемь базовых советов, которые помогут быстро выучить Python. Это общая пошаговая стратегия, которую можно дополнять

ИЗУЧИТЕ ОСНОВЫ PYTHON

Для начала надо изучить основы. Без их понимания вам будет трудно работать над сложными проблемами, проектами или сценариями использования. Примеры основ Python включают такие направления:

• Переменные и типы.
• Списки, словари и множества.
• Основные операторы.
• Форматирование строк.
• Основные операции со строками.

Курс Аналітик даних.

Протягом 4 місяців ви вивчите повний набір інструментів для аналізу даних та отримаєте можливість працевлаштування в Laba Group.

Все эти основы можно быстро изучить на различных сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org. Или записаться на специальный курс от наших друзей Hillel и Powercode. Они качественно подают информацию и объясняют на примерах.

Подробнее см. раздел «Веб-сайты» ниже.

ОПРЕДЕЛИТЕ ЦЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ

Прежде чем начать изучать Python, определите цель своего обучения. Трудности, с которыми вы столкнетесь в начале, будет легче преодолеть, если вы будете четко помнить о цели. Кроме того, вы будете знать, на каком учебном материале сосредоточиться, а какой можно пропустить.

Например, если хотите изучить Python для анализа данных, то надо будет выполнять упражнения, писать функции и изучать библиотеки Python, которые облегчают анализ данных. Ниже приведены типичные примеры целей изучения Python, которые могут быть для вас актуальны:

• Анализ данных.
• Наука о данных и машинное обучение.
• Мобильные приложения.
• Разработка веб-сайтов.
• Автоматизация работы.

ВЫБЕРИТЕ РЕСУРС ДЛЯ БЫСТРОГО ИЗУЧЕНИЯ PYTHON

Ресурсы по изучению Python можно разделить на три основные категории:

• интерактивные ресурсы;
• неинтерактивные ресурсы;
• видеоресурсы.

Очные или удаленные платные курсы тоже один из вариантов, но мы их не будем рассматривать в этом посте (мы же обещали бюджетное и доступное всем обучение).

Интерактивные ресурсы широко распространились е в последние годы благодаря популяризации интерактивных онлайн-курсов, которые предоставляют практические задачи по кодингу и объяснения. А если вам кажется, что вы кодите, то это потому, что вы действительно кодите. Интерактивные ресурсы обычно доступны бесплатно или за символическую плату — или есть бесплатная пробная версия перед покупкой.

Неинтерактивные ресурсы — самые традиционные и проверенные временем, например, книги (цифровые и бумажные) и веб-сайты («онлайн-учебники»). Многие начинающие изучать Python предпочитают их из-за привычного и удобного вида. Есть множество таких неинтерактивных ресурсов, и большинство из них полностью бесплатны.

Видеоресурсы стали популярны в последние десять лет благодаря МООКам (массовым открытым онлайн-курсам) и напоминают университетские лекции, записанные на видео. Более того, они часто поддерживаются или продвигаются ведущими университетами.

Сейчас, например, на YouTube есть огромное количество видеоресурсов по различным предметам, включая программирование на Python. Некоторые из этих видеоресурсов представляют собой предварительно записанные курсы, а другие транслируются в прямом эфире. Например, компания General Assembly выпускает такой курс по Python, который охватывает основы языка за одну неделю.

Ниже собран список ресурсов, которые помогут быстро освоить Python. Они относятся к категориям, указанным выше, и охватывают как минимум основы Python. В списке отмечены звездочкой (*) бесплатные ресурсы.

И сразу замечание: привыкайте к английскому языку, это значительно поможет, когда вы перейдете к этапу поиска работы, ведь в процессе учебы вы прекрасно схватите всю терминологию на английском. Без английского языка зарабатывать на программировании довольно сложно, поэтому сразу начните учиться на английском. Это значительно улучшит ваши шансы на крутую работу.

Интерактивные ресурсы: инструменты и уроки

• CodeAcademy: одна из самых популярных интерактивных онлайн-платформ для быстрого изучения Python. Курс CodeAcademy по основам Python отлично подходит для абсолютного новичка, пройти его можно за неделю. Он поможет вам увлечься программированием на Python.
• DataCamp: короткие видеоролики от экспертов с практическими упражнениями на клавиатуре. Не уступает курсам CodeAcademy.
• *PythonTutor.com: инструмент, который помогает шаг за шагом писать и визуализировать код. Его можно использовать в паре с другим учебным ресурсом. Этот инструмент значительно облегчает изучение основ Python, поскольку вы можете визуализировать, что делает ваш код.
• * stepik.org: обалденный адаптивный тренажер. Заходите на « Степик » и находите все курсы на тему Python, это очень эффективно тренирует ваши практические навыки. Соваться туда есть смысл только после освоения базовой теории, ИМХО для контроля своих знаний нет ничего лучше.

Неинтерактивные ресурсы

Неинтерактивные ресурсы делятся на две подкатегории: книги и веб-сайты.

Книги

Большинство книг предназначены для программистов, которые заинтересованы в глубоком изучении Python, или для мастеров Python, которые ищут надежные справочные материалы («поваренные книги») или специализированную литературу. Ниже я перечислил только те книги, которые РЕАЛЬНО полезны для начинающих.

• Введение в Python, 2-е издание: єта книга сочетает в себе учебники и рецепты кода в стиле поваренной книги для объяснения фундаментальных концепций Python.
• Learn Python 3 The Hard Way: 52 хорошо разработанных упражнения для начинающих изучать Python.
• Основы Python: A Practical Introduction to Python 3: на сайте книги все сказано — она предназначена для того, чтобы вы прошли путь от новичка до среднего уровня.
• Python Crash Course, 2nd Edition: эта книга дает основы общих концепций программирования, основ Python и решения проблем с помощью реальных проектов.

Сайты

Я решил включить только те, которые имеют явное преимущество в плане удобства или учебной программы. Все эти ресурсы бесплатны.

• *Google’s Python Class: Учебники, видео и упражнения по программированию на Python для начинающих от компании, дружественной к Python.
• *Hitchhiker’s Guide to Python: Это руководство поможет изучить и улучшить ваш код на Python, а также научит настраивать среду кодирования. Поиск по сайту невероятно эффективно помогает найти то, что нужно.
• *Python для всех: Онлайн-книга, содержащая инструкцию по изучению Python для тех, кто заинтересован в решении проблем анализа данных. Доступна в формате PDF на испанском, итальянском, португальском и китайском языках.
• *Python для тебя и меня: Онлайн-книга, которая охватывает темы для начинающих и продвинутых в концепциях Python, а также знакомит с популярным фреймворком Python для веб-приложений.
• *Python.org: Официальная документация по Python. На сайте также представлены руководство для начинающих, глоссарий Python, руководства по настройке и методички.
• *Programiz in Python: Programiz содержит подробный учебник по основам Python, который действительно хорошо сделан. Он настолько крут, что не должен быть бесплатным, но бесплатен.
• *RealPython.com: Большая коллекция специализированных учебников по Python, большинство из них сопровождаются видеодемонстрациями.
• *Sololearn: 92 главы, 275 тестов и несколько проектов по основам Python, доступ к которым можно получить через мобильное приложение.
• *Tutorialspoint.com: Простой учебник по основам Python.
• *W3Schools for Python: Еще один простой учебник от авторитетного ресурса для веб-разработчиков.

Видеоресурсы

Видеоресурсы становятся все более популярными, и на то есть веские причины: они удобны. Зачем читать учебник или учебное пособие, если можно комфортно изучить тот же материал в видеоформате на компьютере или мобильном устройстве? Видеокурсы делятся на две подкатегории: предварительно записанные и живые.

Предварительно записанные курсы

• Coursera: Большой каталог популярных курсов по Python для всех уровней. Большинство курсов можно пройти бесплатно, а платные курсы сопровождаются сертификацией. Также можно просматривать курсы в мобильном приложении.
• EdX: проводит университетские курсы, посвященные конкретным областям применения Python (наука о данных, разработка игр, искусственный интеллект), а также основам программирования. У EdX также есть мобильное приложение.
• Pluralsight: Каталог видеоматериалов, посвященных основам Python, а также специализированным темам, таким как машинное обучение на Python.
• RealyPython.com: Коллекция предварительно записанных видео по основам Python для начинающих.
• *TreeHouse: Библиотека видеоматериалов по основам Python и промежуточным материалам.
• EvantoTutsPlus: восемь часов предварительно записанных видео по основам Python, а также некоторые промежуточные материалы.
• *Udacity: Предоставляет пятинедельный курс по основам Python. Также рассматриваются популярные модули стандартной библиотеки Python и другие сторонние библиотеки.
• Udemy: Библиотека популярных курсов по Python для учеников всех уровней. Сложно выделить какой-то конкретный курс. Рекомендую предварительно просмотреть несколько курсов по Python для начинающих, пока не найдете тот, который вам больше всего понравится. Также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.

Живые курсы

General Assembly: Этот известный живой онлайн-курс от General Assembly избавляет от всех догадок или неточностей при изучении Python. В General Assembly у вас есть подготовленная и всеобъемлющая программа изучения Python, живой преподаватель, помощник, а также сеть коллег и выпускников, с которыми можно общаться во время и после курса.

РАССМОТРИТЕ ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗУЧИТЬ БИБЛИОТЕКУ PYTHON

В дополнение к изучению языка Python полезно изучить одну или две библиотеки Python. Библиотеки — это наборы специализированных функций, которые служат «ускорителями» для стандартных задач разработки. Без них вам пришлось бы писать собственный код с нуля для выполнения специализированных задач. Например, Pandas — очень популярная библиотека для работы с табличными данными. Numpy помогает выполнять математические и логические операции над массивами.

Для описания популярных библиотек потребуется отдельный пост, а пока ознакомьтесь с этой страницей Python.org о стандартных библиотеках Python и этой страницей GitHub о дополнительных библиотеках Python.

УСКОРЬТЕ ПРОЦЕСС УСТАНОВКИ PYTHON С ПОМОЩЬЮ ANACONDA

Вы можете загрузить программу установки Python с сайта Python Software Foundation, а затем искать и загружать дополнительные библиотеки; или можно загрузить программу установки Anaconda, которая уже поставляется со многими пакетами, которые вы будете регулярно использовать, особенно если планируете использовать Python для анализа данных или науки о данных.

ВЫБЕРИТЕ И УСТАНОВИТЕ IDE

Вам необходимо установить интегрированную среду разработки (IDE), которая представляет собой приложение, позволяющее создавать сценарии, тестировать и выполнять код на Python.

Когда речь идет об IDE, правильной будет та, которой вам больше всего нравится пользоваться. Согласно различным источникам, наиболее популярными IDE/текстовыми редакторами Python являются PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom и Sublime. Сначала хорошие новости: почти все они бесплатны, так что попробуйте несколько, прежде чем остановиться на одном.

Далее «плохие» новости: каждая IDE/текстовый редактор имеет немного отличающийся пользовательский интерфейс и набор функций, поэтому потребуется некоторое время, чтобы научиться пользоваться каждой из них, чтобы наконец осознанно выбрать что-то свое.

Для новичков в Python я рекомендую кодировать в Jupyter Notebook. У него простой дизайн и упорядоченный набор возможностей, которые не будут отвлекать и облегчат практику и создание прототипов на Python. Он также поставляется со специальным дисплеем для отображения кадров данных и графиков. Если вы загрузите Anaconda, Jupyter Notebook будет предустановлен. Со временем я советую вам попробовать другие IDE, которые лучше подходят для разработки (Pycharm) или науки о данных (Rodeo) и позволяют интегрироваться (Sublime).

Кроме того, подумайте об установке обработчика ошибок или автокомплитера в дополнение к вашей IDE, особенно если вы работаете над длительными проектами. Он укажет на ошибки и поможет вам писать код быстрее. Хорошим вариантом является Kite, к тому же он бесплатный и интегрируется с большинством IDE.

ЕСЛИ СОМНЕВАЕТЕСЬ, ИСПОЛЬЗУЙТЕ GOOGLE ДЛЯ ПОИСКА И УСТРАНЕНИЯ НЕПОЛАДОК В КОДЕ

Когда вы, будучи новичком, работаете над упражнениями, примерами и проектами на Python, одним из самых простых способов устранения ошибок будет изучение опыта других разработчиков Python. Просто запустите быстрый поиск в интернете и укажите ключевые слова, касающиеся вашей ошибки.

Например, «how to combine two lists in Python» или «Python how to convert to datetime» — вполне приемлемые поисковые запросы, которые приведут вас на несколько популярных форумов, таких как StackOverFlow, Stack Exchange, Quora, Programiz и GeeksforGeeks.

СОСТАВЬТЕ ГРАФИК ИЗУЧЕНИЯ PYTHON И ПРИДЕРЖИВАЙТЕСЬ ЕГО

Это та часть, которую большинство людей пропускают, что приводит к неудачам или задержкам. Теперь все, что вам осталось, это составить расписание. Я рекомендую вам составить расписание минимум на две недели, чтобы распределить время между занятиями и обеспечить себе достаточно времени для адекватного изучения основ Python, практики кодирования в IDE и устранения неполадок в коде. Можно двигаться вперед такими двухнедельными спринтами, при этом очень важна систематичность занятий.

Часть сложности (и удовольствия) изучения Python или любого другого языка программирования заключается в устранении ошибок. После первых двух недель вы будете поражены тем, как далеко вы продвинулись, и у вас будет достаточно практики, чтобы продолжить изучение более продвинутого материала, предоставляемого выбранным вами ресурсом. По мере накопления опыта и систематичности занятий вы будете обретать все большую уверенность в том, что делаете. Пока это самообучение постепенно не станет самоподдерживающимся процессом, превратившись в еще одну (хочется верить, что полезную) привычку.

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ

Мы определили минимальные сроки обучения, вы знаете, как выбрать цель обучения, у вас есть список учебных ресурсов и методов обучения, из которых реально можно выбирать, и вы знаете, какие еще соображения нужно будет учесть в процессе обучения.

Я надеюсь, что вы воспользуетесь этими советами, чтобы ускорить и упорядочить свое обучение Python!

Курс Микросервисная архитектура.

програма, яка допоможе опанувати головні принципи розробки мікросервісної архітектури, щоби ви могли проєктувати незалежні сервіси, а потім інтегрувати їх в одну систему. Практики буде багато.

Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения

Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов:

• какие темы необходимо изучить;
• насколько это будет сложно;
• сколько это займёт времени;
• где найти хорошие источники информации?

Вкратце, на мой взгляд, необходимо знать следующие темы:

• стандартные типы данных;
• условия;
• циклы;
• функциональное программирование;
• работа с файлами;
• регулярные выражения;
• основы алгоритмов;
• объектно-ориентированное программирование (ООП);
• конкурентность;
• тестирование кода;
• полезные библиотеки типа itertools, collections и тому подобное.

Если вы прежде не занимались программированием, то поначалу будет сложновато, но потом мозги «настроятся» в нужное русло и будет нормально.

На этом преамбула окончена и переходим непосредственно к плану обучения.

Основы (3 месяца)

Предлагаю начать с прочтения книги Билла Любановича «Простой Python. Современный стиль программирования» (второе издание) чтобы иметь базовое представление о том, что такое программирование и как выглядит код на Python.

Далее переходим к курсам на платформе Stepik:

• «Поколение Python: курс для начинающих»;
• «Поколение Python: курс для продвинутых».

Очень хорошие курсы с морем задач, которые вас познакомят с основными типами данных, условиями, циклами, функциями и работой с файлами.

После следует приступить к плейлисту декораторы канала luchanos и для практики пройти на Stepik «Декораторы в Python»: часть 1 и часть 2.

Ещё по желанию можно пройти регулярные выражения: курс, учебник и практика.

Введение в алгоритмы (2 недели)

Вообще, о том, как шатать leetcode и проходить алгоритмические фиды на собесах – дело отдельной статьи, поэтому пока обойдёмся основами основ и здесь на сцену вступает небезызвестная книга Адитьи Бхаргавы «Грокаем алгоритмы».

Автору удалось сделать очень дружелюбное к новичкам пособие, из которого вы узнаете про алгоритмы поиска и сортировки, что такое рекурсия, динамическое программирование и многое другое – однозначно рекомендасьон.

Объектно-ориентированное программирование (3 недели)

Есть 2 хороших курса:

• плейлист Python OOP канала JimShapedCoding;
• курс Python ООП Олега Молчанова – лучшее объяснение из всех, что я видел.

Отсюда вы узнаете об устройстве объектной модели в Python, какие существуют парадигмы ООП, для чего применяются дескрипторы и многое другое.

Также параллельно с курсами было бы хорошо углубляться в пройденные темы и для этого есть неплохая книга «Object-oriented Python», Irv Kalb.

В отличие от курсов, в ней также уделяется внимание магическим методам и некоторым другим аспектам. Писать игры необязательно, как это делается в книге, но ознакомиться с ней стоит. В конце переходим к SOLID и по желанию к паттернам (плейлист и сайт).

Для практики переходим на codewars OOP: когда получится решать 5 кату, то можно двигаться дальше.

Конкурентность (2 недели и больше)

Для обеспечения быстрой и эффективной работы приложений, а также для обработки большого количества данных необходимо уметь пользоваться вычислительными ресурсами максимально эффективно, поэтому знания об основах конкурентности даже на начальном этапе будут большим преимуществом.

Основы многопроцессорности и многопоточности:

• Конкурентность в Python канала luchanos.

По асинхронному программированию есть 2 хороших плейлиста:

• Асинхронность в Python от Олега Молчанова;
• import asyncio: Learn Python’s Asyncio канала EdgeDB.

Параллельно с курсами лучше пользоваться книгой Мэттью Флауэра «Asyncio и конкурентное программирование на Python».

Отсюда вы узнаете о выполнении конкурентных запросов к базам данных, сочетании многопоточной обработки с asyncio, управлении подпроцессами и многом другом.

Тестирование кода (1 неделя)

Чтобы удостовериться в том, что написанный вами код выполняет именно тот функционал, который вы от него ожидаете, его необходимо уметь покрывать тестами хотя бы на базовом уровне.

Поэтому предлагаю перейти к плейлисту Pytest тестирование канала luchanos.

Ещё есть неплохая книга «Python Testing with pytest» (second edition), Brian Okken, с которой также желательно ознакомиться.

В качестве альтернативы Pytest есть неплохой плейлист Unittest in python канала Paris Nakita Kejser и книга Владимира Хорикова «Принципы юнит-тестирования» (примеры кода на C#).

Больше продвинутых тем (3 недели)

В принципе, может показаться, что всего вышеперечисленного уже достаточно, но для лучшего понимания устройства функций и классов, как работает сборщик мусора, в чем отличие итераторов от генераторов, как пользоваться библиотеками типа itertools, collections и т.д., ещё необходимо немного углубиться, и в этом нам помогут 2 книги:

• «Python – к вершинам мастерства» (второе издание), Лусиану Рамальо.
• «Dead simple Python», Jason C. Mcdonald.

Книги плюс-минус об одном и том же, однако в последней некоторые темы рассматриваются на немного более поверхностном уровне. За счёт этого она читается легче.

Какую из них выбрать? Лучше читать наиболее непонятные темы из обеих книг.

Best practices (1 неделя и больше)

После того, как вы изучите основные конструкции и возможности языка, не будет лишним и узнать об их эффективном использовании, и для этой цели есть хорошая книга «Effective Python. 90 specific ways to write better Python» (second edition), Brett Slatkin.

Солянка из лучших практик, показывающая как сделать код более лаконичным и эффективным с «питоновской» точки зрения.

Что в итоге

Занимаясь по 10 часов в день, на изучение всех вышеперечисленных тем уйдёт около полугода – это цифры из собственного опыта, так что можно их брать в качестве начального ориентира, однако, возможно, у вас будут другие результаты.

Что дальше

Дальше можно смело двигаться в выбранное вами направление: будь то веб-разработка с Django и Flask или же машинное обучение с Numpy, Pandas и Pytorch – полученных знаний хватит за глаза.

Дополнительные источники

• «Знакомство с Python», Дэн Бейдер;
• «Изучаем Python» (третье издание), Эрик Мэтиз;
• «Изучаем Python» (пятое издание, 2 тома), Марк Лутц;
• «Python Workout: 50 ten-minute exercises», Reuven M. Lerner;
• «Изучаем программирование на Python» (второе издание), Пол Бэрри;
• «Начинаем программировать на Python» (пятое издание), Тони Гэддис;
• «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» (второе издание), Эл Свейгарт;
• Курс по Python от Google;
• Хендбук по Python – курс от Яндекса;
• Python Full Course на канале Bro Code;
• Питонтьютор – небольшой курс по Python;
• Интерактивное руководство по Python от DataCamp;
• Python tutorials – ещё один неплохой курс по питону;
• Python for Everybody – курс от университета Мичигана;
• Изучаем Python – курс для начинающих от freeCodeCamp;
• Добрый, добрый Python – обучающий курс от Сергея Балакирева;
• Инди-курс программирования на Python – курс от Артёма Егорова;
• Алгоритмы и структуры данных на Python 3 – лекции Тимофея Хирьянова;
• Программирование на Python – курс начального уровня от института биоинформатики.

• «Секреты Python Pro», Дейн Хиллард;
• «Using Asyncio in Python», Caleb Hattingh;
• «Beyond the Basic Stuff with Python», Al Sweigart;
• «Python. Книга рецептов», Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс;
• «Профессиональная разработка на Python», Мэттью Уилкс;
• «Паттерны разработки на Python», Гарри Персиваль, Боб Грегори;
• «Чистый Python. Тонкости программирования для профи», Дэн Бейдер;
• «Python Object-Oriented Programming» (fourth edition), Steven F. Lott, Dusty Phillips;
• Intermediate Python – продолжение начального курса от freeCodeCamp;
• Python: основы и применение – курс среднего уровня от института биоинформатики;
• Программирование на Python – более продвинутый курс от Computer Science Center;
• Параллельное программирование – ещё один видеокурс от Computer Science Center.

Ещё несколько полезных ссылок:

• Документация по Python;
• Python Tutor – отладчик кода;
• Real Python – куча статей по Python;
• PEP 8 – руководство по стилю кода на Python;
• The Elements of Python Style – ещё одно руководство по стилю кода;
• Stack Overflow – известный сервис вопросов и ответов по программированию;
• CheckiO, LeetCode, Codewars, HackerRank – сайты с упражнениями для практики;
• PyLounge, Андрей Иванов | Python, Диджитализируй!, egoroff_channel, selfedu, Amigoscode, Python Programmer – полезные каналы по Python.

• python
• пайтон
• питон
• программирование
• план обучения
• разработка веб-сайтов
• bigdata
• data science
• машинное обучение
• карьера в it-индустрии

• Веб-разработка
• Python
• Программирование
• Машинное обучение
• Учебный процесс в IT