Программирование на python с нуля

Как начать программировать на Python

Если вы не знаете, с какого языка начать изучать программирование, — почитайте, что думает об освоении Python программист Skillbox Вадим Шандринов.

6 преимуществ Python

1. Легко читаемый код — синтаксис языка построен таким образом, что он не позволяет писать «некрасивый» и неструктурированный код. Программа на Python выглядит как английский текст.
2. Переносимость языка — Python является интерпретируемым языком и работает под виртуальной машиной, а это означает, что его можно запускать на разных платформах: MacOS, Linux, Windows, Android, iOS и прочих.
3. Ускоренный цикл разработки — языку Python, в отличие от компилируемых языков программирования, таких как С, С++, С#, не нужно время на сборку и компиляцию программы, поэтому программа на Python быстро запускается и сразу показывает результат.
4. Множество пакетов — язык имеет большое количество готовых решений и пакетов.
5. Поддержка всех стилей программирования — императивный (приказной), объектный, функциональный.
6. Низкий порог входа — за несколько дней можно начать писать свои первые программы.

Python и другие языки

В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

Возможности Python-разработчика

• Создание веб-приложений — имеет фреймворки для создания сайтов и веб-приложений, например, Django, Flask.

• Автоматизация вычислительных комплексов — специальные серверные программы (Fabric, Ansible), которые разносят обновления по серверам, собирают информацию, позволяют автоматически инсталлировать систему и прочие процессы, которые требуют автоматизации.

• Ведение научных исследований — обработка структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, добыча и анализ данных в научной сфере (библиотеки NumPy, Pandas).

• Создание полноценных десктопных приложений — создание переносимых десктоп-приложений (wxPython, pyQt).

• Встраивание приложений в мобильные системы — написание программ и игр под мобильные устройства (kivi), а также для различных устройств (stackless python): терминалов, кассовых аппаратов, роутеров, систем видеонаблюдения.

• Написание скриптов поведения в играх — например, в World of Tanks, EVE Online.

Кто программирует на Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Как начать работу с Python

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

Пишем скрипт для рисования

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

Для начала давайте представим, из чего состоит структура дерева. Это ствол и ветки. В нашей программе дерево будет строиться из векторов — направленных отрезков. Попробуем нарисовать вектор. Перейдем в редактор, создадим новый файл draw.py и пропишем следующий код:

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

Представим, что мы отрисовали ствол дерева. Теперь попробуем создать еще несколько векторов, чтобы нарисовать ветви. У дерева может быть огромное количество веток, поэтому придется создавать и большое количество векторов. Такой код будет слишком громоздким и длинным. Чтобы этого избежать, автоматизируем процесс рисования векторов и создадим функцию branch, принимающую на вход параметры point, angle, length и width, которая и будет рисовать ветви.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

point_2, angle_2, length_2, width_2 = branch(point, angle, length, width)

point_3, angle_3, length_3, width_3 = branch(point_2, angle_2, length_2, width_2)

point_4, angle_4, length_4, width_4 = branch(point_3, angle_3, length_3, width_3)

point_5, angle_5, length_5, width_5 = branch(point_4, angle_4, length_4, width_4)

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Заключение

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

• 32 часа теории и 16 практических заданий
• Живая обратная связь с преподавателями
• Неограниченный доступ к материалам курса
• Стажировка в компаниях-партнёрах
• Дипломный проект от реального заказчика
• Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

• Планы обучения , 27 июля 2018 в 23:16
• Наташа Маркова

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

• высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
• сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
• множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
• средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
• востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Facebook, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

• операции с целыми и вещественными числами;
• типы данных;
• переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
• логические операции, операции сравнения;
• условия: if , else , elif ;
• блоки, отступы;
• строки и символы;
• циклы while , for ;
• операторы break , continue ;
• установка и подключение модулей;
• списки;
• функции;
• словари;
• интерпретатор: установка, запуск скрипта;
• файловый ввод/вывод.

Дополнительно

IDE и редакторы кода

Писать в IDLE или Python Shell удобно только простой код, но для проектов лучше найти интегрированную среду разработки (IDE) или редактор кода. IDE включает в себя редактор с подсветкой синтаксиса и автодополнением, инструменты сборки, выполнения и отладки и другие функции. В большинстве редакторов есть подсветка синтаксиса и форматирование, выполнение и отладка кода. Как правило, этот инструмент работает быстрее IDE, но имеет меньше функций. Среди самых популярных платформ — PyCharm, Wing IDE, Komodo и другие. Больше вариантов — в нашем обзоре.

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

Онлайн-курсы на английском языке

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

• тест на читабельность кода и тест на знание языка;
• проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
• игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
• квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

С чего начать изучение Python: книги для начинающих

Нетология рассказала, с какой книги начать изучать Python и как освоить этот язык программирования с нуля или с минимальными знаниями. Сохраните в закладки, если готовы приступить к изучению Python.

Обучение в онлайн-университете: профессия «Python-разработчик с нуля»

Начинаем подготовку к изучению Python

Если вы не переходите на Python с другого языка программирования, а начинаете с нуля, сначала разберитесь в базовых понятиях разработки. Чтобы читать техническую литература на английском, подтяните уровень языка. В этом помогут книги:

Новички могут легко утонуть в профессиональных понятиях. Эта книга поможет разобраться в терминологии: что такое функции, функциональное и объектно-ориентированное программирование, как структурировать и развернуть программу, как хранить, управлять и обмениваться данными.

Даже если вы хорошо владеете английским, профессиональная терминология может загнать в тупик — потратите время на гугление. Этот учебник с аудиокнигой и интерактивными словарями поможет подтянуть уровень грамматики и пополнить словарный запас техническими терминами.

«Basic English for Computing», Оксфорд

Учебный курс, который поможет улучшить навыки грамматики, пополнить словарный запас техническими терминами. Фишка книги — она содержит тексты и диаграммы для лучшего понимания материала, словарь современных вычислительных терминов, сокращений и символов.

Знакомимся с Python

Начните изучать язык программирования с теоретических основ — разберитесь в терминах, принципах работы языка. Для этого изучите книги:

Простая книга для введения в Python — автор объясняет основные термины, особенности языка доступным языком. Издание в основном теоретическое, из практики — руководства по созданию нескольких элементарных программ.

Опытный разработчик и преподаватель рассказывает об основных принципах разработки на примерах создания простых игр. После каждой главы автор предлагает проект игры, резюме пройденного материала и задачи для закрепления. После прочтения вы освоите базовые навыки разработки на Python и научитесь применять их на практике.

Эта книга — самоучитель для начинающих, который поможет изучить Python с нуля. Автор рассказывает об истории создания и развития языка, его отличиях от других, объясняет синтаксис и дает основные знания по программированию. Книга написана простым языком, поэтому будет понятна, даже если вы ничего не слышали о Python.

Новичкам стоит изучить первую часть книги. В ней автор рассказывает, как работает Python, как написать пользовательские функции и свою первую программу. Приводит словарь языка программирования и объясняет, что такое стиль кода.

Переходим к практике

Когда разберетесь в теоретических основах, переходите на книги с практикой — реальными примерами кода, задачами, руководствами по разработке первых простых проектов:

«Изучаем Python», Марц Лутц

Автор описывает основные типы объектов в Python, порядок их создания и дальнейшей работы с ними, рассказывает об основном процедурном элементе языка — функциях. После каждой главы приводит контрольные вопросы для закрепления материала, а после каждой части — практические упражнения.

Руководство по использованию Python в различных сферах — системном администрировании, создании веб-приложений и графических интерфейсов. Автор рассказывает, как работать с базами данных, программировать сетевые взаимодействия, создавать интерфейсы для сценариев и других задач.

Книга разработчика Лучано Рамальо для тех, кто уже научился писать на языке Python, но еще не использует все его возможности. Автор рассказывает о базовых средствах и библиотеках языка и приводит наглядные примеры, как сделать код короче, понятнее и быстрее.

Пошаговое руководство для новичков, которые хотят освоить язык программирования с нуля. Автор объясняет базовый синтаксис, учит работать с типами данными и переменными, классами и объектами, обрабатывать файлы и исключения.

Эта книга — полноценное руководство по Python, состоящее из четырех частей. Новичкам стоит изучить первую часть книги. Автор просто и понятно рассказывает о механизмах работы Python, как разобраться в основах языка и написать свою первую программу.

Пошаговое руководство, которое поможет освоить язык Python и применять его на практике. Автор рассказывает, как запустить первую программу, описывает переменные, типы данных, идентификаторы и делится другой полезной информацией.

«Python на практике», Марк Саммерфилд

Книга для новичков, которые уже освоили язык Python и хотят программировать лучше. Автор рассказывает, как использовать паттерны программирования, чтобы улучшить код, проводить распараллеливание и компиляцию программ, объясняет принципы высокоуровневого сетевого программирования и графики.

Продолжаем изучение: книги о Python по направлениям

Python можно использовать для решения многих задач — работы с сайтами, веб-приложениями, машинного обучения. Определитесь, в каком направлении хотите развиваться, и начните с профильной литературы:

Автор подробно рассказывает, как писать геоприложения. Вы научитесь получать доступ к геоданным и визуализировать их, читать и записывать данные в векторном и растровом формате, хранить и получать доступ, выполнять геопропространственные расчеты на языке Python.

Руководство, как примененять скрипты Python и веб-API, чтобы собирать и обрабатывать данные с тысяч сайтов. Будет интересна программистам и веб-администраторам, которые хотят изучить работу веб-скраперов, освоить анализ сырых данных и тестирование интерфейса.

Книга для новичков. Авторы доступно для понимания рассказывают, как строить системы машинного обучения, подробно объясняют этапы работы с применением Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib.

«Django. Подробное руководство», Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс

Книга о Django — фреймворке для разработки веб-приложений на Python. Авторы рассказывают о компонентах фреймворка и методах работы с ним, приводят примеры применения в разных проектах.

Автор учит работать с популярным фреймворком Flask, приводит пошаговое руководство, как создать приложение социального блогинга. Узнаете возможности фреймворка, научитесь расширять приложения дополнительными технологиями.

Как студенты Нетологии изучают Python

Курс «Python-разработчик» подходит не только начинающим разработчикам, но и аналитикам, — ведь Python — стандарт для обработки Big Data.

На онлайн-вебинарах студенты разбераются, как работает код на Python, и закрепляют теорию с помощью практических заданий. Аспиранты и координаторы курса помогают решать проблемы и отвечают на возникающие вопросы.

В результате выпускник курса имеет 5 месяцев реального опыта разработки и 4 реализованных проекта. После выпуска студенты получают диплом Нетологии, а Центр развития карьеры Нетологии помогает с поиском работы.

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Начало изучения Python

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения — программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

• Назначение функций.
• Синтаксис функций.
• Аргументы.
• Возврат значений из функции.
• Вложенные функции.
• Рекурсию.

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

• Узнать, что такое модули и пакеты.
• Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
• Разобраться с областями видимости модулей.
• Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

• Класс и его экземпляры.
• Объекты.
• Конструктор.
• Методы и поля класса.
• Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

Программисту нужно запоминать огромное количество информации, в каждой сфере программирования используются уникальные инструменты, выучить их все невозможно. Однако существуют определенные базовые знания и навыки, которые актуальны не только по прошествии времени, но и для разных сфер программирования.

Алгоритмы

Сложно поверить, но программисты тратят большую часть времени не на написание кода, а на обдумывание структуры программы, организации её работы.

Каждый специалист должен уметь находит нужные алгоритмы, позволяющие сделать эффективную и оптимизированную программу.

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё. Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее.

Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, что-то используется чаще, что-то подойдет только в особых случаях. Программисты не придумывают новый алгоритм сортировки для каждого нового проекта, однако они должны выбрать тот, который наиболее подходит для его эффективной реализации.

Умение искать информацию

Python имеет большое интернет-сообщество. Когда возникает какая-то проблема, на 99% можно быть уверенным, что её решение есть в интернете. Оно может быть не идеальным, возможно, его придётся немного изменить для проекта, однако оно есть.

Интернет делает информацию доступной, программист может найти здесь всё необходимое, однако, доступность информации порождает проблему её избыточности. Запрос в поисковой системе не приведёт сразу к нужному решению, большинство информации будет бесполезной. Поэтому каждый Python-разработчик должен уметь находить в огромном объёме информации нужную.

Понимание работы OC

Любой проект так или иначе связан с операционной системой, потому что операционная система — архитектурный уровень компьютера, который связывает аппаратную часть с программной.

Программист на Python должен понимать, что такое процессы, потоки, память.

Понимание ООП

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, без которой невозможна поддержка крупных проектов. ООП используется везде, начиная от разработки игр, заканчивая написанием сайтов.

Python-разработчик должен понимать основные принципы ООП, уметь работать с синтаксисом классов и всем, что с ними связано. Кроме того, он должен обладать навыками, позволяющими строить эффективную структуру приложений.

Работа с командной строкой

Графический интерфейс операционной системы не может дать программисту все необходимые инструменты, что ограничивает его возможности.

Умение работать с командной строкой или терминалом будет полезным навыком, который к тому же часто проверяется на собеседованиях.

Понимание работы интернета

Это особенно актуально для web-разработчика на Python, однако, сейчас с интернетом связаны не только сайты, но и приложения. Поэтому программист должен понимать основные принципы работы глобальной сети, чтобы можно было взаимодействовать с кодом, который пишет команда программистов, занимающаяся разработкой backend составляющей приложения.

Системы контроля версий (git)

Любой проект должен быть связан с системой контроля версий. Это позволит сохранять состояния проекта и, при необходимости, откатывать проект на более ранней версии, например, если возник баг, который нельзя отследить.

Как учить Python: девять кратких практических советов

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

1. В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
2. Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
3. Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
4. Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
5. Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
6. Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
7. Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
8. Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
9. Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. А если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов:

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

1. В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
2. Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
3. Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
4. Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
5. Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
6. Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
7. Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
8. Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
9. Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. А если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов: