как освоить Python с нуля за 30 минут?

Прочитав статью, вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами. В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.

***

Установка Python

Python в Ubuntu предустановлен. Чтобы узнать версию Python, откроем терминал комбинацией клавиш Ctrl + Alt + T и введем следующую команду:

python3 --version
    

Для Windows нужно скачать Python с официального сайта и установить как обычную программу.

Установка редактора кода

Для работы нам понадобится редактор кода (IDE). Самые популярные:

• PyCharm
• Atom
• Visual Studio Code
• Sublime Text

Для установки Atom в Ubuntu введем в терминале:

wget -qO - https://packagecloud. io/AtomEditor/atom/gpgkey | sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/any/ any main" > /etc/apt/sources.list.d/atom.list'
sudo apt-get update
sudo apt-get install atom
    

Рис. 1. Страница установки Atom для Windows

Для Windows скачаем Atom с официального сайта. После установки редактора кода установим для него плагин run-python-simply (есть и другие) для запуска Python. Два способа установки:

• Перейдем на страничку плагина и нажмем кнопку Install.
• Откроем Atom, перейдем во вкладку File → Settings → Install , введем в поле поиска run-python-simply и установим его.

Создание проекта

Создадим проект, в котором будем хранить код и другие файлы. Для этого перейдем во вкладку File → Add Project Folder и выберем любую свободную папку.

Онлайн-редакторы кода

Если под рукой только смартфон, воспользуемся бесплатными онлайн-редакторами кода:

• repl.it
• onlinegdb.com
• tutorialspoint.com
• paiza.io
• onecompiler.com

1. Синтаксис

Python использует отступы, чтобы обозначить начало блока кода:

if 3 > 1:
    print("Три больше единицы") # Три больше единицы
    

Python выдаст ошибку, если вы пропустите отступ:

if 3 > 1:
print("Три больше единицы") # Ошибка: IndentationError: expected an indented block 
    

Рекомендуется использовать отступ, равный четырем пробелам.

2. Hello, World

Создадим файл example. py, где example – имя файла, .py – расширение, которое означает, что программа написана на языке программирования Python.

Напишем в example.py следующую строчку:

print('Hello, World') # Hello, World
    

У нас установлен плагин run-python-simply и запустить код мы можем двумя способами:

• перейти во вкладку Packages → Run Python Simply → Toggle F5;
• или нажать на клавишу F5.

После запуска кода появится окно терминала с результатом или ошибкой.

В нашем случае в терминале отобразится фраза Hello, World.

Здесь:

print() – функция, выводящая на экран фразу Hello, World.

'Hello, World' – строка (заключена в кавычки).

Также можно использовать переменную word, которой присвоим значение 'Hello, World':

word = 'Hello, World'
print(word) # Hello, World

    

Python – язык с динамической типизацией, то есть нам не нужно заранее объявлять тип переменной, является ли она строкой, числом и так далее.

О функциях поговорим в конце статьи, сейчас разберемся со строками и другими типами данных.

3. Типы данных

3.1. Строки

Строка – упорядоченная последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки:

"Cat and dog" # пример записи строки
'Cat and giraffe'
    

Операции со строками

Изменение регистра первого символа к верхнему регистру с помощью метода title():

string = 'cat'
print(string. title()) # Cat

    

Преобразование всех символов к верхнему и нижнему регистру методами upper() и lower() соответственно:

string = 'cat'
print(string.upper()) # CAT
string = 'DOG'
print(string.lower()) # dog
    

Объединение строк (конкатенация). Строки объединяются с помощью знака сложения +:

first_animal = 'cat'
second_animal = 'dog'
all_animals = first_animal + ',' + ' ' + second_animal
print(all_animals) # cat, dog

    

Повторение строки:

animal = 'Cat'
print(animal * 5) # CatCatCatCatCat
    

Вычисление длины строки. Чтобы определить длину строки воспользуемся встроенной функцией len() (сокращённое от англ. length):

animal = 'Cat'
print(len(animal)) # 3
    

Рис. 2. Доступ к элементу строки по индексу в Python

Индексация начинается с 0. В нашем случае символ C имеет индекс 0, a – 1, t – 2.

Для получения элемента по индексу воспользуемся квадратными скобками []:

animal = 'Cat'
print(animal[0]) # C
    

В предыдущем примере по индексу мы получали один элемент строки. По срезу можно получить несколько элементов:

animal = 'CatDog'
print(animal[1:3]) # at
print(animal[0:6:2]) # Cto – выводится нулевой элемент и каждый второй после него
    

Как формируется срез:

list_name[start:stop:step], где start – начало среза, stop – конец среза, step – шаг среза.

Получим с помощью среза последний элемент:

animal = 'CatDog'
print(animal[-1]) # g
    

Все элементы, кроме первого:

animal = 'CatDog'
print(animal[1:]) # atDog
    

Все элементы, кроме последнего:

animal = 'CatDog'
print(animal[0:5]) # CatDo
print(animal[:5]) # CatDo
print(animal[:-1]) # CatDo
    

Создание копии строки через срез:

animal = 'CatDog'
animal_copy = animal[:]
print(animal_copy) # CatDog
    

Методом replace() заменим символы в строке:

animal = 'CatDog'
print(animal.replace('Cat', 'Dog')) # DogDog
    

В скобках метода replace() указана дополнительная информация: Cat – элемент, подлежащий замене на элемент Dog.

Для удаление пробелов слева и справа применяется метод strip(), только справа – rstrip(), только слева – lstrip():

animal = ' CatDog  '
print(animal.strip()) # CatDog
print(animal.rstrip()) #  CatDog  – здесь остался пробел слева 
print(animal.lstrip()) # CatDog – здесь остался пробел справа 
    

Преобразование строки в список индивидуальных символов:

animal = 'CatDog '
print(list(animal)) # ['C', 'a', 't', 'D', 'o', 'g', ' ']
    

3.2. Числа

Целые числа (int) не имеют дробной части:

print(25 + 0 - 24) # 1
    

Число с плавающей точкой (float) имеет дробную часть:

print(2.8 + 4.1) # 6.8999999999999995
    

Операции над числами:

print(2 + 3) # Сложение: 5
print(5 - 4) # Вычитание: 1
print(5 * 5) # Умножение: 25
print(4 / 2) # Деление: 2. 0
print(4 ** 4) # Возведение в степень: 256
    

Порядок операций. Выражение в скобках будет просчитываться в первую очередь:

print(3*4 + 5) # 17
print(3*(4 + 5)) # 27
    

Чтобы преобразовать число с плавающей точкой в целое воспользуемся функцией int(), а для обратного преобразования – функцией float():

print(int(5.156)) # 5
print(float(4)) # 4.0
    

3.3. Списки

Список (англ. list) – набор упорядоченных элементов произвольных типов. Списки задаются квадратными скобками [] и содержат объекты любого типа: строки, числа, другие списки и так далее. Элементы можно менять по индексу.

Создадим список animals и выведем его на экран:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
    

Обратимся к второму элементу списка:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals[1]) # dog
    

Чтобы изменить элемент списка, обратимся к нему по индексу и присвоим новое значение:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals[2] = 'orangutan' # меняем третий элемент
print(animals)  # ['cat', 'dog', 'orangutan']
animals[2] = ['orangutan']
print(animals) # ['cat', 'dog', ['orangutan']] – список внутри списка, вложенный список
    

Для добавления элемента в конец списка воспользуемся методом append():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals. append('tyrannosaurus')
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe', 'tyrannosaurus']
    

Метод insert() вставляет элемент по индексу:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.insert(1, 43)
print(animals) # ['cat', 43, 'dog', 'giraffe']
    

Число 43 вставляется на место с индексом 1, остальные элементы сдвигаются вправо. Первый элемент остается на прежнем месте.

Для удаления элемента из списка, обратимся к элементу по индексу, используя команду del:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
del animals[2]
print(animals) # ['cat', 'dog']
    

Другой способ удаления – метод pop():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.pop(2)
print(animals) # ['cat', 'dog']
    

В двух предыдущих примерах мы удаляли элемент по его индексу. Теперь удалим элемент по его значению с помощью метода remove():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.remove('dog')
print(animals) # ['cat', 'giraffe']
    

Чтобы упорядочить список по алфавиту используем метод sort():

animals = ['giraffe', 'cat', 'dog']
animals.sort()
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
    

Список в обратном порядке выводится методом reverse():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.reverse()
print(animals) # [giraffe', 'dog', 'cat']
    

Для определения длины списка воспользуемся функцией len():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(len(animals)) # 3
    

3.4. Кортежи

Рис. 3. Доступ к элементам кортежа по индексу в Python

Кортеж (англ. tuple), как и список хранит элементы, только в отличие от списка, элементы кортежа не изменяются. Кортеж задается круглыми скобками ():

animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0]) # Получение элемента кортежа с индексом 0: cat
    

Одноэлементный кортеж задается с помощью запятой после первого элемента. Без запятой получим строку. Чтобы узнать какой тип данных мы получаем на выходе воспользуемся функцией type():

animals = ('cat',)
print(animals) # ('cat',)
print(type(animals)) # <class 'tuple'> – кортеж
animals = ('cat')
print(animals) # cat
print(type(animals)) # <class 'str'> – строка
    

Конкатенация кортежей:

print(('cat',) + ('dog', 2))  # ('cat', 'dog', 2)
    

Повторение кортежа:

print(('cat', 'dog', 4) * 2) # ('cat', 'dog', 4, 'cat', 'dog', 4)
    

Срез кортежа:

animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0:1]) # ('cat',)
print(animals[0:2]) # ('cat', 'dog')
    

Чтобы создать список из элементов кортежа применим функцию list():

animals_tuple = ('cat', 'dog', 33)
animals_list = list(animals_tuple)
print(animals_list)  # ['cat', 'dog', 33]
    

3.

5. Словари

Рис. 4. Устройство словаря в Python

Словарь – неупорядоченная коллекция произвольных элементов, состоящих из пар «ключ-значение». Словарь объявляется через фигурные скобки {}: dictionary = {‘pets‘: ‘cat‘, ‘numbers‘: (1, 2)}, где pets и numbers – ключи, а cat, (1, 2) – значения. Если в списке мы получаем объект по его индексу, то в словаре по ключу.

Получим по ключам соответствующие значения из словаря dictionary:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
print(dictionary['pets']) # cat
print(dictionary['numbers'])  # (1, 2)
print(dictionary['numbers'][1])  # 2
    

Чтобы добавить новую пару «ключ-значение» используем следующую запись словарь['новый_ключ'] = новое_значение:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['dinosaur'] = 'tyrannosaurus', 'pterodactylus'
print(dictionary) # {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2), 'dinosaur': ('tyrannosaurus', 'pterodactylus')}
    

Изменение существующего значения похоже на добавление нового значения словарь['существующий_ключ'] = новое_значение:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['pets'] = 'dog'
print(dictionary) # {'pets': 'dog', 'numbers': (1, 2)}
    

Командой del можно удалить ключ со значением:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
del dictionary['pets']
print(dictionary) # {'numbers': (1, 2)}
    

3.

6. Множества

Множества – неупорядоченные последовательности не повторяющихся элементов. Множество задается через фигурные скобки {}:

animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
print(animals_and_numbers) # {'cat', 99, 100, 'dog'}
    

Операции над множествами:

animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
numbers = {555, 99}
animals = {'cat', 'dog'}
print(animals_and_numbers.union(numbers)) # {'cat', 99, 100, 'dog', 555} – добавляет в множество animals_and_numbers элементы множества numbers
print(animals_and_numbers.intersection(numbers)) # {99} – возвращает множество, являющееся пересечением множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers.difference(numbers)) # {'cat', 'dog', 100} – Возвращает разность множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers.issuperset(animals)) # True – Возвращает True, если animals является подмножеством animals_and_numbers. 

    

3.7. Файлы

С помощью функции open() мы создаем файловый объект для работы с файлами. Создадим в папке с python-файлом текстовой файл example.txt, напишем в нем слово test, сохраним и закроем. Следующий код открывает и выводит на экран содержимое текстового файла example.txt:

with open('example.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line)
    

Здесь:

example.txt – путь к файлу и его имя. В нашем случае файл расположен в папке с выполняемой программой.

r – режим работы «только чтение».

Попробуем дозаписать числа в конец файла:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file. write(number + '\n')
0 # в файл запишется последовательность чисел, каждое число с новой строчки
1
2
3
    

Здесь:

numbers – список чисел.

a – режим записи «в конец текстового файла».

\n – перенос на новую строчку.

Без переноса строки результат будет следующий:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file.write(number)
0123 # результат записи без переноса строки 
    

4. Ввод данных

Для ввода данных применяется функция input():

input_word = input('Введите какое-нибудь слово: ')
print('Слово: ' + input_word)
    

5.

Условные инструкции

Рис. 5. Условный оператор if в Python

Оператор if выполняет код в зависимости от условия. Проверим, если число три меньше пяти, то выведем на экран слово true:

if 3 < 5:
    print('true') # true
    

Попробуем оператор if-else. else переводится как «в другом случае». Когда условие if не выполняется, то идет выполнение кода после else:

if 3 > 5:
    print('true')
else:
    print('false') # false
    

elif = else + if – код выполняется, если предыдущее условие ложно, а текущее истинно:

number = 15
if number < 3:
    print('число меньше трех')
elif 4 < number < 10:
    print('число в промежутке от 4 до 10')
elif number > 10:
    print('число больше 10') # число больше 10
    

6.

Цикл while

Рис. 6. Цикл while в Python

Напишем цикл, который 5 раз выведет на экран слово hello:

x = 0
while x < 5:
    print('hello')
    x += 1
# получаем пять раз слово hello
hello
hello
hello
hello
hello
    

Здесь:

while – обозначение цикла.

x < 5 – условие, которое записывается после while. Каждый раз после выполнения цикла (после одной итерации) проверяется это условие. Если оно становится ложным, цикл прекращает работу.

print('hello') – вывести на экран слово hello.

x += 1 – это сокращенный способ записи x = x + 1. То есть при каждой итерации значение x увеличивается на единицу.

Бесконечный цикл записывается с помощью while True:

while True:
    print('hello')
hello
hello
hello
hello
hello
…
    

7. Цикл for

Рис. 7. Цикл for в Python

Цикл for перебирает элементы последовательности:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
for i in range(0, len(numbers)):
    print(numbers[i])
# на экран выводятся числа 0, 1, 2 и 3
0
1
2
3

    

Здесь:

i – переменная, которая принимает значение из диапазона значений range(0, len(numbers)).

range(0, len(numbers)) – последовательность чисел от 0 до значения длины списка numbers.

print(numbers[i]) – тело цикла, выводит на экран i-й элемент списка numbers.

Второй вариант записи:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
for number in numbers:
    print(number)
# идентичный результат
0
1
2
3
    

8. Функции

Функция выполняет одну конкретную задачу и имеет имя. Напишем функцию greeting(), которая выводит на экран приветствие:

def greeting(): # объявление функции
    print('hello') # тело функции
greeting() # запуск функции
    

Здесь:

def – создает объект функции и присваивает ей имя greeting. В скобках можно указать аргументы (см. следующий пример). В нашем случае аргументов нет и скобки пустые.

print('hello') – выводит на экран слово hello.

Напишем функцию summation(), которая складывает два числа:

def summation (a, b):
    return print(a + b)
summation(3, 8) # 11

    

Здесь:

a и b – аргументы функции.

return возвращает значение функции.

9. Модули

Модуль – файл, содержащий функции, классы и данные, которые можно использовать в других программах.

from math import trunc
print(trunc(3.9)) # 3
    

Здесь:

from math import trunc – из встроенного в Python модуля math импортируем функцию trunc, которая отбрасывает дробную часть числа.

Это был импорт отдельной функции. Теперь импортируем весь модуль и обратимся к функции через модуль.имя_функции():

import math
print(math.trunc(3.9))  # 3
    

10. Комментарии

Комментирование кода помогает объяснить логику работы программы. Однострочный комментарий начинается с хеш-символа #:

a = 45 # комментарий к коду
    

Многострочный комментарий заключается с обеих сторон в три кавычки:

"""
a = 45
b = 99
"""
    

Литература

• «Изучаем Python», Марк Лутц
• «Программируем на Python», Майкл Доусон
• «Изучаем программирование на Python», Пол Бэрри
• «Начинаем программировать на Python», Тонни Гэддис
• «Простой Python. Современный стиль программирования», Билл Любанович

Шпаргалки

• Шпаргалка по Python3 (.pdf)
• Python Cheat Sheet (.pdf)
• Beginners Python Cheat Sheet (.pdf)
• Essential Python Cheat Sheet
• Python Conditions Cheat Sheet

Больше шпаргалок в нашей группе ВКонтакте.

YouTube-каналы и курсы

Бесплатные курсы на русском и английском языках в YouTube и на образовательных ресурсах:

На английском:

• Programming with Mosh
• freeСodeСamp.org
• Microsoft Developer
• Introduction To Python Programming (Udemy)

На русском:

• Python с нуля
• Python для начинающих
• Python с нуля от А до Я
• Программирование на Python (Stepik)
• Python: основы и применение (Stepik)
• Питонтьютор (онлайн-тренажер)

Python в «Библиотеке Программиста»

• подписывайтесь на тег Python, чтобы получать уведомления о новых постах на сайте;
• телеграм-канал «Библиотека питониста»;
• телеграм-канал для поиска работы «Python jobs — вакансии по питону, Django, Flask».

***

Мы кратко познакомились с основными понятиями Python: команды, функции, операторы и типы данных. У этого языка низкий порог вхождения, простой синтаксис, поэтому вероятность освоить его человеку, который никогда не занимался программированием – высокая (по моей субъективной оценке – 90%).

Больше полезной информации вы можете получить на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста».

***

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.

Спешите зарегистрироваться, количество мест ограничено

Старт в Python. Опытные разработчики о том, с чего начать учить новый язык программирования

Python известен своим приятным синтаксисом и простотой. Говорят, выучить его может каждый. Но с чего начать и как выстроить обучение, чтобы не забросить его на половине пути? Web Academy расспросила об этом программистов, которые не первый год работают с Python. Они рассказали и о своих первых шагах и о том, как понять, что уровень новичка пройден и можно смело подавать резюме в компанию мечты.

Антон Мазун, Python developer в GeeksForLess Inc (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Python, как и любой другой язык программирования, может выучить любой человек. Многие думают, что нужно специальное образование. Но на самом деле это не совсем так. Все дело в практике и желании обучаться.

Понятие «Python как язык программирования» стоит рассматривать с точки зрения области его применения, а не самого языка. Язык программирования — это просто инструмент. Если вы хотите работать в data science, то конечно же, вам понадобится ещё очень мощный математический аппарат. А если же работать как back-end developer, то может хватить и школьной программы.

С чего Python начал учить я

Очень долго пытался выучить Python по видеоурокам, но понял, что все тщетно. Тут же параллельно сел читать книги и осознал, что мне не хватает какого-то интереса, нет конкретной цели — того, что я хочу получить, зная Python. Опять-таки, как я уже говорил, Python — это инструмент, своего рода удочка. И вы же на одну и ту же удочку всегда можете поймать разную рыбу. В моем случаи рыбой был интернет-магазин. Стало интересно, как это все работает — вот тогда начал уже искать в интернете конкретно то, что мне нужно. И так шаг за шагом я получил очень простой, но свой интернет-магазин.

Поэтому всем рекомендую выбрать для себя понравившуюся область и просто начать понемногу писать проект. В этом деле главное практика. Спустя какое-то время я вернулся к прочтению книг. Автор — Марк Лутц. Всем рекомендую.

Ближайший курс по направлению: Python с нуля

С чего начинать учить Python сегодня

Для начала нужно выбрать направление, в котором хотите развиваться. Затем — посмотреть, какие инструменты вам для этого нужны.

Вот несколько полезных ссылок от меня:

• документация Python;
• задачник;
• практикум;
• SoloLearn — приложение для изучения.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Чтобы не путаться в тонне информации из интернета, я рекомендую пойти на курсы. Во всяком случае, там с вами будет тренер, у которого всегда можно что-то спросить. Но нужно понимать одну простую вещь: просто прослушав 100 часов лекций, работу мечты вы не получите. Курс нужен для того, чтобы структурировать ваш процесс обучения и получить ответы на вопросы от более опытных людей в этой сфере. Курсы — это только 20%, остальные 80% — это правильная обработка первых 20%.

Думаю, все-таки лучше совмещать курсы с самостоятельным обучением, потому что так у вас будет больше вопросов и не только теме курса. И логично предположить, что если больше есть больше вопросов, то будет больше и ответов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Если вы уже не боитесь таких слов как декоратор, генератор, ООП, сможете рассказать, что такое полиморфизм, инкапсуляция, знаете правильный ответ True+True и понимаете, почему так происходит — можно и работать. Но это те знания, которые нужны для работы с инструментом Python. А дальше все зависит от сферы, в которую пойдете.

Как не быть в Python вечным новичком

Старайтесь больше узнавать новинок в сфере. По возможности — переходите на другие проекты. Чем больше проектов вы попробуете, тем круче для новичка. Увидите разные подходы, структуры, архитектуры и технологии.

Максим Орлюк, Software engineer в Reface (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Кто угодно, кому интересен Python, может его учить. Я в принципе рекомендую начинать двигаться в направлении изучения программирования только в том случае, если это интересно. Потому что эта сфера специфична. И если нет «живого» интереса, вряд ли что-то получится.

Начинать учить можно абсолютно с нуля. Потому что Python сам по себе прост, в нем есть все конструкции, которые пригодятся в будущем. И нет особой нужды в каких-то специальных знаниях. Если разбираетесь на базовом уровне в алгоритмике, например, знаете, что такое оператор if, что такое цикл, будет просто отлично. Но в целом — ничего такого необязательно на старте.

С чего Python начал учить я

Я начал с книги, суть которой сводилась к тому, чтобы учить Python, разрабатывая игры. Но это были не те игры на компьютерах и смартфонах, которые мы знаем сегодня. Это были консольные игры вроде «Крестиков-ноликов». В этом формате я учил основы.

Также взял курс, но там были только лекции, а мне хотелось получать и домашние задания. Позже еще проходил курс от CyberBionic Systematics «Python Advanced».  На нем разбирали уже более сложные темы, но навыков я получил много.

С чего начинать учить Python сегодня

Сейчас сфера онлайн-образования очень развита: есть курсы с преподавателем и без, есть много статей на том же «Хабрахабр» или Medium. Что касается онлайн-платформ, рекомендую Coursera или Udemy. Можно выбрать любую и начинать.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Даже без привязки к какому-то конкретному курсу, я рекомендую начинать с них. Потому что в идеале всегда лучше учить что-то новое с человеком, у которого есть опыт. Это может быть в формате курсов, может быть формат менторства. Все потому, что сейчас в информационном поле, даже в сфере онлайн-образования, слишком много всего. Сферы переполнены, ведь есть уйма тем и инструментов, с которыми можно и нужно ознакомиться. Но это чревато последствиями.

В свое время я столкнулся с проблемой: я не понимал, куда двигаться, так как сложно понять, что важного вычленить для себя, сосредоточиться и учить.

Выучить все сразу не получится — это очевидно. И из-за этого может возникать впечатление на первых порах, что как много ты не учил бы, знаешь все равно очень мало. А пласт знаний, который еще предстоит освоить, огромный. И найти путь, по которому двигаться дальше, чтобы обучение шло как по маслу, непросто. Но опытный человек, если будет рядом, поможет с этим разобраться.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Важно понимать, что для работы нужен не только Python. Я не видел ни единой вакансии или работы, где было бы достаточно знать только лишь этот язык программирования. Обычно в требованиях хотя бы один или два фреймворка: Django, асинхронный фреймворк вроде aiohttp и пр. Также необходимо уметь работать с Git – это система контроля версий. А еще — иметь базовые понятия о том, как работает проект. Последнее необязательно, но крайне желательно.

Круто, если с первым резюме вы покажете свои pet-проекты. Это проект, который вы делаете для себя или, чтобы освоить что-то новое. Например, может быть pet-проект с использованием того или иного фреймворка, который даст понимание, как его использовать в боевых условиях, а не знать об этом только в теории. Это может быть телеграмм-бот, который будет присылать вам прогноз погоды. Или сервис, который будет присылать раз в день какую-то песню. Pet-проекты, по большому счету, могут не иметь какой-то пользы с точки зрения юазбилити. Но они показывают, что вы умеете работать с теми или иными инструментами.

Чтобы подаваться на вакансию, нужны отличные знания Python и знание процентов 75-80 стека технологий, с которыми будете работать. Не нужно знать все, но большинство — обязательно.

Я бы не рекомендовал начинать с фриланса. Во-первых, будем смотреть правде в глаза, вряд ли найдутся люди, которые дадут проект человеку без какого-либо опыта. Найти заказы будет трудно. Ведь если нет опыта, как вы будете знать, что вам нужно делать с заданием?

Работа в компании дает много преимуществ, помимо самого факта работы: опыт работы в команде, Code Review (старшие коллеги будут смотреть код), вы узнаете, что и как реализовано в проекте. Все это полезно на любом этапе карьеры, но на старте — особенно. Ведь с таким опытом со временем вы сможете решать проблемы, которые видели в компании, самостоятельно.

Как не быть в Python вечным новичком

На самом деле, изучением программирования в целом должна руководить заинтересованность: что и как работает, почему именно так, а не иначе, что используют для решения тех или иных проблем и т.д. В таком случае, дальнейшее продвижение в сфере будет органичным.

Например, я, даже когда работал, читал статьи на «Хабре», где были темы по Python: о нововведениях, оптимизации, улучшению и пр.

Органично и правильно — это когда вы познаете Python и все, что с ним связано, не потому, что нужно, а потому, что интересно.

И вопрос «Как не остаться новичком в знании Python навечно?» отпадает, как только вы получаете первую работу. На проекте будет много фреймворков, изучая которые вы перерастете уровень новичка.

Николай Осиный, Python Software Engineer в PrivatBank

Кто может изучать Python

Python доступен кому угодно. Здесь трудно не вспомнить Эйнштейна, который говорил: «Дело не в том, что я такой умный. Я просто трачу на решение задач больше времени». Сфера программирования ничем не отличается от других сфер: кто-то талантлив от природы и ему это легче дается, кому-то нужно будет приложить невероятные усилия. Но возможность есть у всех, тем более сейчас.

С чего Python начал учить я

Я начинал с изучения Java Core. И случайно, после обучения, на работе увидел книгу по Python. Меня удивило, что, оказывается, Hello World можно напечатать в консоль одной строкой, не объявляя классы и прочее. Так что меня зацепил «синтаксический сахар», а дальше по шаблону: узнал, что язык разносторонний для развития, что США диктует моду на него и т. д. Первым шагом к изучению стала онлайн-платформа на Stepic.org.

С чего начинать учить Python сегодня

Онлайн-платформы вроде Stepic.org, Udemy. Читать классическую литературу тоже не помешает. Рекомендую книги Марка Лутца.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Лучше учить новый язык программирования самостоятельно и под кураторством ментора. Самостоятельно можно действительно разобраться и запомнить вопрос на всю жизнь. Ментор необходим для преодоления тупиковых ситуаций. Но сфера IT очень романтизирована сейчас, и рисуется чуть ли не как рай на Земле. Многие, попадая на реальную работу разочаровываются, что все не так, как было в рекламном буклете. Поэтому с курсами нужно быть осторожным — можно просто выкинуть деньги на ветер.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Нужно закончить хотя бы один свой маленький проект. Программирование — это, в первую очередь, избегание рутин. Придумать, к примеру, сортировщик файлов на ПК, чтобы файлы по расширению складывались в определённые директории. Потом можно будет прикрутить электронную почту, которая будет присылать отчет раз в неделю об изменении в файловой системе ПК и т.д. Нет предела совершенству.

Но когда будет что-то более-менее рабочее, нужно браться за реальную работу. Пересидеть на позиции трейни — тоже плохо.

Как не быть в Python вечным новичком

Рецепта нет. Выберите сферу, которая нравится (web/bigdata/ml) и постоянно работайте, изучайте новинки. Работая, трудно остаться новичком. Либо будет прогресс, либо сфера «выплюнет» человека на берег. Не без исключений, конечно.

Владислав Романюк, Python Software Engineer в PandaDoc

Кто может изучать Python

Каждый может, главное — усидчивость. Плюс Python в том, что ты не должен завязываться на определенную нишу, можно пойти в back-end, в Artificial Intelligence, Machine Learning и другие отрасли.

С чего Python начал учить я

Сам я знакомился с Python с книги Марка Лутца, но это очень плохой опыт. Книга была скучная и большая.

С чего начинать учить Python сегодня

Идеально начинать учить Python по книге Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners. Она нескучная и есть практические задания. Также рекомендую классный курс от Дэвида Бизли.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Сложно сказать, как лучше учить Python. Здесь все зависит от человека. Если он может сам заниматься и ему не нужен контроль, то вполне можно обойтись и без курсов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Понять, можно ли начинать карьеру, очень просто. Попробуйте пройти собеседование. Чаще всего перед собеседованиями дают тестовое задание. Соответственно, если с ним справились, готовы к работе.

А что касается фриланса — однозначно сказать сложно, так как там все устроено иначе. Иногда достаточно научиться делать простенькие сайты-магазины и уже можно идти в бой.

Как не быть в Python вечным новичком

Я слежу на Pycon’ами, читаю книги и статьи, но самое главное — не уходить с головой в Python. Можно посмотреть в сторону других языков, учить фреймворки, базы данных, очереди сообщений и т.д. Чаще всего только лишь знаний Python не будет достаточно для того, чтобы получить работу. Нужно однозначно уметь работать с Git, базами данных и знать какой-то фреймворк: flask, fast api, aiohttp, django.

Изучите Python с нуля для науки о данных (или чего-то еще, что вы хотите изучить)

9 января 2019 г.

Существует около миллиона веб-сайтов, которые обещают помочь вам изучить Python с нуля. Но если вы когда-нибудь пытались изучать Python, вы, наверное, заметили, что это может быть extr

.

emely трудно начать, и еще труднее добиться прогресса. Возможно, вы пытались научиться программировать раньше и сдались, думая, что это просто не то, в чем вы хороши.

Если это похоже на вас, у нас есть хорошие новости: вы абсолютно можете выучить Python с нуля, не имея опыта программирования. И если вы пытались и потерпели неудачу раньше, это, вероятно, не ваша вина.

Есть три основные причины, по которым начинающие программисты на Python выпадают из колеи и перестают учиться, не добившись сколько-нибудь значительного прогресса.

Причина №1: хорошие программисты, плохие учителя

Большинство ресурсов для обучения программированию создается программистами, которые искренне хотят помочь другим людям учиться. Но, к сожалению, быть хорошим программистом и хорошим учителем не обязательно сильно пересекаются. Для опытных программистов, которые годами работают с Python, может быть сложно снова поставить себя на место новичка.

Реальность такова, что многие концепции программирования сложно усвоить, если вы сталкиваетесь с ними впервые. Рассмотрим, например, способ, которым Python индексирует такие типы данных, как списки. Если вы имеете опыт программирования, считать первый элемент в списке элементом 0 имеет смысл. Но обычные люди считают с единицы, а не с нуля!

Конечно, есть веские причины, по которым Python использует нулевую индексацию. Но в программировании полно таких концепций. Они имеют смысл для опытных программистов, но могут показаться совершенно неинтуитивными для людей, которые пытаются изучать программирование с нуля.

Опытные программисты часто с трудом вспоминают и связывают эти ранние трудности, поэтому в учебных материалах, которые они создают, они ожидают, что вы «просто поймете». Это работает для некоторых студентов, но многих это также расстраивает и отталкивает.

Большинству из нас нужно хорошее объяснение, контекст и практика, прежде чем мы действительно сможем освоить сложные новые концепции. Многие учебные ресурсы по Python, в том числе те, которые обещают помочь вам «изучить Python с нуля», предоставляют объяснения, которые имеют смысл для людей, которые уже обучены мыслить как программисты, но которые трудно понять остальным. И это приводит к тому, что люди уходят.

Причина № 2: Отсутствует мотивация

Еще одна причина, по которой люди, которые начинают изучать Python с нуля, часто останавливаются, потому что они потеряли мотивацию. В традиционном образовании это часто считается неудачей со стороны ученика. В Dataquest мы считаем это неудачей обучения.

Без достаточной мотивации чему-либо научиться очень сложно. Один из самых сильных мотиваторов — это возможность использовать навыки, которые вы изучаете. Именно здесь многие учебные ресурсы Python терпят неудачу. Они заставляют вас изучать синтаксис с помощью механических упражнений или создавать бессмысленные программы, которые не имеют ничего общего с причина вы хотите изучить Python.

Легко сойти с ума и перестать учиться, если вы начали, потому что хотите изучать Python для науки о данных, но фактически не работаете с данными во время обучения.

Причина № 3: «Учиться», но не применять

Применение того, что вы изучаете, абсолютно необходимо для долгосрочного удержания. Исследование за исследованием доказывали это.

Это важно, потому что многие студенты пытаются изучать Python с нуля, используя популярные ресурсы, такие как книги или видеолекции. Хотя эти ресурсы часто превосходны, они не могут заставить вас применять то, что вы изучаете. И даже если вы do Выделите время для написания собственного кода после, например, прочтения главы из учебника, в книге нет возможности предоставить вам какую-либо обратную связь или сообщить, если вы сделали что-то не так.

Это не значит, что вам не следует учиться по книгам или видео — и то, и другое может быть бесценным ресурсом! Но если вы не будете осторожны, они также могут заставить вас почувствовать, что вы понимаете концепцию, хотя на самом деле это не так. Только через несколько дней или недель, когда вы приступите к написанию собственного кода, вы поймете, что не так хорошо разбираетесь в вещах, как думали.

В Python можно многому научиться, но вам не нужно знать все, чтобы делать значимую работу.

Решение: как выучить Python с нуля

Если вы хотите максимизировать свои шансы на успешное изучение Python, само собой разумеется, что вам нужно использовать подход, который поможет вам избежать этих трех ловушек. Вы не просто хотите выучить Python, вы хотите выучить Python правильно.

Первый шаг  — выяснить, почему вы хотите изучать Python. Все остальное вытекает из этого, и подход, который вы выберете, будет варьироваться в зависимости от того, хотите ли вы изучать Python для науки о данных, для робототехники, для разработки игр или для чего-то еще!

Второй шаг заключается в изучении основного синтаксиса Python. Важное слово там базовый . Вам не нужно учить все, да и не следует. Изучение синтаксиса необходимо, но это может быть довольно скучно, и вы хотите свести к минимуму количество времени, которое вы тратите на это. Ваша цель должна состоять в том, чтобы изучить самый минимум, необходимый для начала работы над важными для вас проектами.

Вы можете немного облегчить этот шаг, если сможете найти учебные ресурсы, адаптированные к той причине, по которой вы хотите изучать Python. Например, если вы хотите изучить Python для науки о данных, наши курсы Python для начинающих и среднего уровня, как бесплатные, научат вас всему синтаксису, который вам понадобится, чтобы начать создавать проекты по науке о данных с нуля, одновременно ставя перед вами задачу работать с реальными данными. мировые данные, что делает процесс изучения синтаксиса более привлекательным для людей, заинтересованных в изучении навыков работы с данными.

  Третий шаг заключается в создании структурированных проектов. Хорошим подходом может быть поиск руководства, которому можно следовать. Студенты, интересующиеся наукой о данных, могут попробовать некоторые из наших управляемых проектов, которые разработаны для поощрения экспериментов и творчества, но при этом обеспечивают структуру и рекомендации.

В этой статье есть много других ресурсов для поиска идей структурированных проектов в различных дисциплинах программирования, включая разработку игр, робототехнику и т. д. Например, если вы хотите создавать мобильные приложения, этот учебник Kivy — отличный первый проект. Если вы хотите создавать игры, ознакомьтесь с этими руководствами по Pygame. Главное — как можно скорее начать работать над проектами, которые вас действительно интересуют.

  Четвертый шаг заключается в создании уникальных проектов с возрастающей сложностью по мере того, как вы продолжаете развивать свои способности. После работы над несколькими управляемыми проектами у вас, вероятно, появятся собственные идеи, которые вы хотели бы попробовать. Дерзайте, даже если вы не думаете, что обладаете всеми навыками, необходимыми для успеха. Вы будете изучать эти новые навыки по мере необходимости.

Ключевым моментом является разбиение каждого проекта на небольшие управляемые части. Например, допустим, вы хотите проанализировать настроения в Твиттере. Это пугающе большой проект, но вы можете разбить его на более мелкие задачи и изучать их одну за другой. Во-первых, вам, вероятно, нужно научиться получать доступ к API Twitter и использовать его. Разобравшись с этим, переходите к изучению того, как фильтровать и сохранять твиты, которые вы хотите проанализировать. Затем вы можете перейти к очистке данных, а после этого вы можете изучить методы анализа настроений.

Аналогичный подход можно использовать с любыми проектами. Вам не нужно знать все о том, как сделать проект, чтобы начать его! Разбейте проект на части и учитесь постепенно.

Вы потратите много времени на поиск в Google, StackOverflow и официальной документации Python, и это нормально! Один из не очень секретных отраслевых секретов программирования заключается в том, что даже профессионалы тратят лотов времени на гугление вопросов.

Пятый шаг — это просто продолжение четвертого шага, но усложняйте каждый проект, за который вы беретесь. Если вы с самого начала знаете, как реализовать каждую часть проекта, это хороший признак того, что это, вероятно, слишком просто для вас, и вы мало чему научитесь.

Ключ в том, чтобы все было сложно, но не невозможно. Если вы пытаетесь научиться создавать игры на Python и уже создали простую игру, такую ​​как Snake , ваш следующий проект не должен быть захватывающей трехмерной ролевой игрой с открытым миром. Это слишком быстро добавляет слишком много трудностей. Но это должен создавать игру, которая немного сложнее, чем Snake .

Где изучать Python

Очевидно, что существует множество мест, где вы можете научиться базовым навыкам программирования на Python, и мы призываем студентов искать любые ресурсы, которые им больше всего подходят. Если вы заинтересованы в изучении Python для науки о данных, у Dataquest есть несколько уникальных преимуществ, которые вы не найдете больше нигде:

Коротко о платформе Dataquest.

• Уникальная платформа для практического обучения . Мы хотим, чтобы вы работали с кодом и экспериментировали с каждой новой концепцией как можно быстрее. Вы никогда не потратите больше минуты или двух, не имея возможности применить то, что вы изучаете, а с нашей платформой вы можете писать и проверять код Python прямо в окне браузера.
• Легкодоступный текстовый контент . Видео может быть забавным, но если вам нужно посмотреть 30-минутное видео, прежде чем вы получите возможность применить то, что вы узнали, вы потратите много времени, просматривая видео, пытаясь найти подходящие моменты для повторения. концепции, которые вы уже забыли. Текстовый учебный контент Dataquest более точно отражает реальность работы специалиста по данным (где вам часто нужно обращаться к письменной документации), и невероятно легко выполнять поиск по предыдущим урокам и находить то, что вы хотите.
• Реальные данные и интересные проекты . Трудно почувствовать вдохновение учиться, если вы работаете со скучными, фальшивыми данными в проектах, которые ничего не значат. Вот почему мы используем данные из реального мира, чтобы отвечать на вопросы из реального мира, и помогаем вам создавать проекты, которые вы можете использовать в своем портфолио по науке о данных при приеме на работу.

Если вы хотите изучить Python с нуля для науки о данных, мы думаем,

наш бесплатный вводный курс Python — идеальное место для начала.

Если вы хотите изучать Python по другим причинам, вам следует искать учебные ресурсы, которые соответствуют вашим целям.

Если вы не можете найти какие-либо общие ресурсы для изучения Python, они тоже подойдут — просто не забудьте как можно быстрее приступить к созданию проектов и работе над тем, что мотивирует вас . В конечном счете, именно это будет поддерживать вас и гарантирует, что вы действительно станете одним из новых программистов, которые могут искренне заявить, что вы изучили Python с нуля.

Получите бесплатные ресурсы по науке о данных

Подпишитесь бесплатно, чтобы получать наш еженедельный информационный бюллетень со ссылками на ресурсы по науке о данных, Python , R и SQL . Кроме того, вы получаете доступ к нашим бесплатным интерактивным онлайн-курсам!

ЗАПИСАТЬСЯ

Об авторе

Чарли Кастер

Чарли изучает науку о данных, а также занимается контент-маркетингом в Dataquest. В свободное время он учится кататься на горном велосипеде и снимает об этом видео.

Лучший способ начать изучение Python — полная дорожная карта

Python… Самый быстрорастущий и самый популярный в мире язык программирования не только среди инженеров-программистов, но и среди математиков, аналитиков данных, ученых, бухгалтеров, сетевых инженеров и даже детей ! потому что это очень удобный язык программирования для начинающих. Люди из разных дисциплин используют Python для самых разных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. д. Вы можете написать скрипты Python для автоматизации множества скучных задач, таких как копирование файлов и папок, переименование их и загрузить на сервер. Таким образом, Python используется не только разработчиками программного обеспечения, но и другими профессионалами для автоматизации своих задач и облегчения своей жизни. Python — это многоцелевой язык, вы можете использовать Python для создания веб-приложений, мобильных приложений и настольных приложений, а также для тестирования программного обеспечения и даже для взлома.

Всех вышеперечисленных причин достаточно, чтобы сказать вам, почему Python — самый популярный язык среди программистов и почему его стоит изучать. Теперь вопрос где запустить python? Сколько времени потребуется, чтобы изучить Python? какие темы вы должны охватить при изучении python? что такое библиотеки или фреймворки Python? Как новичок, вы будете смущены тем, что я должен выбрать в первую очередь. Должен ли я изучать все концепции из книги или мне следует пройти онлайн-учебник? Давайте обсудим всю дорожную карту, чтобы стать разработчиком Python.

Почему Python? (Определите конечную цель)

Перед тем, как начать знакомство с Python, у вас должна быть четкая цель: почему вы хотите изучать Python? Что именно вы хотите сделать с этим языком? Вы хотите автоматизировать какие-то унылые или скучные задачи или хотите создать веб-приложение? Большинство новичков допускают распространенную ошибку, что начинают изучать язык только ради того, чтобы его выучить, не имея перед собой цели. Имейте в виду, что изучение языка — это другое дело, и использование его для создания какого-либо реального приложения отличается от программиста, ваша цель должна состоять в том, чтобы иметь возможность создавать вещи, а не просто изучать язык. Итак, сначала изучите каждую область и выясните, в чем заключается ваш интерес. Мы уже обсудили различные области, в которых можно использовать Python. Итак, прежде всего, решите, что именно вы хотите построить, как только ваша цель будет определена, придерживайтесь ее и переходите к следующему шагу, то есть к поиску ресурсов.

Учебные ресурсы

В Интернете доступно множество документации и видеороликов, поэтому очень сложно понять, с чего начать изучение этого языка, особенно когда Python можно использовать в различных областях. Поймите, что одной книги или видеокурса недостаточно, чтобы научить вас всему в Python, и изначально, как новичок, вы также будете перегружены таким количеством концепций, но наберитесь терпения, исследуйте и оставайтесь приверженными этому. Ниже приведены некоторые ресурсы, которые мы отфильтровали, чтобы начать изучение Python, но убедитесь, что любой ресурс, который вы предпочитаете, ваш код вместе с ним.

• Если у вас уже есть опыт программирования, то изучите официальную документацию: 3.8.1. или узнайте из Python Tutorial GeeksforGeeks . Вы также можете пройти некоторые онлайн-видеоуроки или курсы, но большинство курсов будут начинаться с уровня новичков (это просто пустая трата времени), тем не менее, это зависит от вас и вашего предыдущего опыта в кодировании.
• Если вы новичок и вам скучно читать документацию, выберите комплексный онлайн-курс Python. Один из курсов, который хорош для начинающих, — это Python Programming Foundation — Курс для самостоятельного изучения , который специально курируется Сандипом Джейном на Geeksforgeeks и дает полное знание Python с нуля.

Какие бы ресурсы вы ни предпочли, определите крайний срок завершения курса. Вы можете закончить курс в течение 10–11 недель , если вы новичок и посвящаете обучению 2–3 часа каждый день. Теперь давайте перейдем к следующему шагу и проверим важные темы в Python, которые вы должны осветить. Имейте в виду, что есть так много вещей, которые нужно изучить, поэтому, как только вы закончите изучение тем, начните изучать язык Python самостоятельно.

Важные темы по Python

1. Изучите синтаксис и основы Сначала начните с установки Python в вашей системе. Просто зайдите на официальный сайт Python, загрузите последнюю версию, и все готово. После завершения установки вы можете использовать IDLE для написания и запуска кода Python. Теперь мы собираемся перечислить некоторые темы, чтобы начать изучение Python. Это займет почти 1-1,5 недели , чтобы охватить все основные вещи, но это зависит от вашего процесса обучения.

• Оболочка Python, базовая арифметика.
• Конструкции управления.
• Прием пользовательского ввода, строк и приведения типов.
• Циклы в Python: циклы For и While.
• Обработка исключений.
• Функции, модули и импорт.

2. Концепции ООП, встроенные структуры данных и прочее Этот раздел будет немного сложным, особенно если вы не знакомы с концепциями объектно-ориентированного программирования. Воспользуйтесь помощью некоторых ресурсов, которые мы упомянули, и с некоторой практикой вы сможете понять концепции. Эти концепции будут широко использоваться при создании сложных приложений, поэтому хорошо разбирайтесь в этих темах. Это может занять 1 – 1,5 недель обучения.

• Объектно-ориентированные программирование в Python
• Списки и списки функции
• Регулярные выражения
• Понимание
• Список нарезки
• Форматирование струн
• Lampdas

. и достаточно потренировался в каждой теме, пора что-то из этого строить. Python имеет хороший набор модулей, пакетов, библиотек и фреймворков, которые вы можете использовать для различных приложений. Поэтому вместо того, чтобы создавать все с нуля, используйте фреймворки и библиотеки, доступные на этом языке. Вам будет проще что-то построить, используя эти фреймворки и библиотеки. Выберите фреймворк или библиотеки в соответствии с вашей конечной целью (веб-разработка, настольные приложения и т. д.) 

3. Фреймворки для веб-разработки Существует так много фреймворков для веб-приложений на Python, некоторые из них Django, Flask, Bottle, Tornado и Pyramid.

• Django: Высокоуровневая веб-инфраструктура, в основном используемая в стартапах и предприятиях для веб-разработки. Он следует шаблону MVC, и вы можете использовать несколько баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Если вы полный новичок и не знакомы с терминологией аутентификации, URL-маршрутизации, API и моделей, то вы почувствуете много боли при изучении Django, но не торопитесь, наберитесь терпения, просмотрите еще несколько ресурсов и поймите каждую строку кода. . Медленно и постепенно вы все поймете. Изучение Django может занять 2 – 2,5 недели .
• Flask: Flask — одна из самых простых микрофреймворков для изучения Python. Если вы хотите разработать простое и легкое веб-приложение, Flask подойдет для этого. Он не такой мощный и обширный, как Django, но по-прежнему предоставляет такие функции, как поддержка модульного тестирования и создание REST API. Learning Flask займет 1–1,5 недели .

4. Для создания настольных приложений Библиотеки Tkinter, PyQT, Kivy, WxPython или PyGUI очень хороши для создания настольных приложений.

• Tkinter: Tkinter — это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать настольные приложения с графическим интерфейсом пользователя с использованием Python. Изучение Tkinter простое и предоставляет графический интерфейс. Изучение Tkinter займет около 1 недели.
• PyQT: PyQt — одна из самых мощных кроссплатформенных библиотек с графическим интерфейсом, принадлежащая Nokia. Он сочетает в себе программирование на Python и библиотеку Qt. Его можно использовать для разработки графических пользовательских интерфейсов для настольных приложений.
• Kivy: Его можно использовать для создания настольных приложений, а также он поддерживает такие платформы, как Android, iOS, Linux и Raspberry Pi.

5. Для анализа данных Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, SciPy и Matplotlib эти библиотеки хороши для анализа данных. Эти библиотеки полезны для тех, кто хочет стать аналитиком данных/специалистом по данным. Изучение Numpy или Pandas займет около 1 недели.

• Numpy: Это пакет для обработки массивов, предоставляющий высокопроизводительный объект массива. Он широко используется для научных вычислений с Python и предоставляет важные функции.
• Pandas: Pandas также является очень хорошей библиотекой с открытым исходным кодом, которая используется для анализа данных. Он предоставляет высокоуровневые структуры данных (такие как DataFrame) и широкий набор инструментов для анализа. Он также может переводить сложные операции в несколько команд. Используя эту библиотеку, манипулирование данными становится намного проще.

6. Для машинного обучения:

• TensorFlow: Самая популярная библиотека глубокого обучения, разработанная Google. Это вычислительная среда, используемая для выражения алгоритмов, включающих многочисленные тензорные операции.
• Scikit-Learn: Библиотека машинного обучения для Python, предназначенная для работы с числовыми библиотеками, такими как SciPy и NumPy.
• PyTorch: Он может обрабатывать графики динамических вычислений на ходу. Он также предоставляет простой в использовании API.

Сборка проектов

До сих пор мы рассмотрели почти все в Python, теперь последний этап — сборка проектов. Все изучение Python имеет смысл только в том случае, если вы можете создать несколько проектов. Помните, что лучший способ проверить свои навыки программирования — это поработать над сложным проектом, который решает проблему. Создание сложного проекта — непростая задача для новичков, поэтому начните с малого. Сначала сделайте простой проект, а затем постепенно продвигайтесь вперед. Если вы хотите создать сложный проект, начните с небольшого и простого модуля, а затем продолжайте добавлять в него функции. Вы увидите свой прогресс вместе с вашим проектом и поймете, как программисты решают сложные проблемы реального мира. Проекты действительно помогают оттачивать свои навыки. Во время работы над проектом вы столкнетесь с разочарованием, многочисленными препятствиями, проблемами и трудностями. Когда вы работаете над этими задачами и трудностями, вы приобретаете большое количество навыков. Решение этих задач дает вам достаточный опыт решения проблем с использованием Python. Теперь есть несколько проектов, которые вы можете сделать с помощью Python. Калькулятор простых процентов / EMI, приложение Weather, Simple Crawler — все это простые проекты, которые вы можете сделать. Если мы говорим о каком-то сложном проекте, то вы можете создать полнофункциональный сайт электронной коммерции , веб-краулер, , который динамически сканирует определенную веб-страницу, или онлайн-генератор резюме, , который генерирует резюме в формате PDF из сырой текст.

Советы:

• Наберитесь терпения, это касается не только изучения Python, но и изучения другого языка. Изучение первого языка всегда требует больше усилий и времени, поэтому поймите, что потребуется время, чтобы все утопить.
• Придерживайтесь своей цели и языка.