Как выучить питон: Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

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, 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

• Python в одной картинке;
• Карта развития разработчика;
• Подборка Awesome Python.
• Подборка Python-библиотек для Data science.

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.

Git

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

Скачать 

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Скачать 

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

• Stepik;
• Geekbrains;
• Питонтьютор;
• Курс от Mail.Ru Group и МФТИ;

Онлайн-курсы на английском языке

• Codecademy;
• PyCharm Edu от JetBrains;

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.

Реклама на Tproger: найдем для вас разработчиков нужного стека и уровня.

Подробнее

Реклама на tproger. ru

Загрузка

что нужно знать, сколько и где учиться

За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.

Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.

В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.

Зачем учить Python?

Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.

Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.

Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.

Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.

Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.

За сколько можно выучить Python?

Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».

Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.

В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.

Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.

Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:

• в веб-разработке,
• при анализе данных,
• в машинном обучении и нейросетях,
• для парсинга/сбора данных,
• в тестировании ПО,
• реже в других областях.

Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.

За сколько можно выучить основы?

Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.

Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.

Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

1. Синтаксис:
   • Как создаются программы Python.
   • Переменные.
   • Типы данных.
   • Вывод инструкций в консоль.
   • Арифметика (базовая математика).
   • Комментарии.
2. Условные конструкции.
   Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
3. Циклы.
   Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
4. Функции.
   Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
   Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
   Вот что нужно знать касательно функций в Python:
   • Как они работают.
   • Формальные и реальные параметры.
   • Системные и пользовательские функции.
   • Импорт библиотек.
   • Основы объектно-ориентированного программирования.
5. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
   1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
   2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
   Вот что нужно знать о списках:
   • Основы списков.
   • Как они индексируются.
   • Основы словарей.
   • Сравнение списков и словарей.
   • Структуры данных в Python.
   • Как получить часть списка.
   • Как перебрать элементы списка.
6. Объекты и классы.
   • Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
   • Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
7. Работа с файлами.
   Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
8. Другие подтемы.
   Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.

Онлайн-курсы по Python

Бесплатный доступ к курсам Skillbox

• Основы Python,
• Веб-верстка для начинающих,
• Разработчик игр на Unity с нуля,
• и еще более 30 курсов по IT-направлениям для каждого.

Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.

Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн

• Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста.
• Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля.
• Разработка Telegram ботов на Python.
• Полный курс по веб разработке с нуля на Python + Django.
• Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации.

Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.

Сайты-справочники и ютуб

PythonRu.com

На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:

1. Уроки Python для начинающих.
2. Стрелялка с Pygame.
3. 19 уроков по Flask.
4. Блог на Django — 35 уроков.
5. Введение в библиотеку pandas.
6. База данных SQLite в python.

Русскоязычные Youtube каналы

Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:

• Python программирование / Уроки для начинающих (3 млн просмотров),
• Язык программирования PYTHON для начинающих (1.2 млн просмотров),
• Базовый Python 3 (185 тыс. просмотров),
• Основы Python (105 тыс. просмотров).

Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.

Python на Хабре

Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.

Книги по Python

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.

Python. Книга рецептов

Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.

После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.

Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

• Посмотрите, что создают другие разработчики.
• Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучаствовать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
• Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
• Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
• Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

• Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
• Сайт для показа рейтинга фильмов.
• Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
• Телеграм бота для списка дел.
• Приложение для отслеживания привычек.
• Игру гонки.
• Консольный покер или блэкджек.
• Сайт для сокращения ссылок.
• Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов

Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.

Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.

Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:

• Можно ли улучшить что-то в уже существующей программе?
• Добавить в проект новые функции?
• Добавить платежную систему, чтобы позволить пользователям покупать доступ?
• Использовать внешние данные для улучшения программы?
• Задействовать сторонние библиотеки?

Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.

Выводы

В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.

После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.

Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.

Python для начинающих | Python.org

Примечание: Хотя JavaScript не является обязательным для этого веб-сайта, ваше взаимодействие с содержимым будет ограничено. Пожалуйста, включите JavaScript для полного опыта.

Пожертвовать

Поиск по сайту

Добро пожаловать! Вы совсем новичок в программировании?
Если , а не , то мы предполагаем, что вы будете искать информацию о
почему и как начать работу с Python.
К счастью,
опытный программист на любом языке программирования (каким бы он ни был)
может подобрать Python очень быстро.
Его также легко использовать и изучать новичкам, поэтому
прыгай!

Установка Python, как правило, проста, и в настоящее время
многие дистрибутивы Linux и UNIX включают недавний Python.
Даже
некоторые компьютеры с Windows (особенно от HP) теперь поставляются с Python
уже установлено.
если вы do нужно установить Python и не уверены в
задача, которую вы можете найти
несколько замечаний по поводу
Руководство для начинающих/Скачать
вики-странице, но на большинстве платформ установка ничем не примечательна.

Прежде чем приступить к работе, вы можете узнать, какие IDE и текстовые
редакторы созданы для того, чтобы
Простое редактирование Python, просмотрите список вводных книг или просмотрите примеры кода, которые вы можете найти
полезный.

На сайте есть список обучающих материалов для опытных программистов.
Руководство для начинающих/учебники
страница. Существует также список
ресурсы на других языках
что может быть полезно, если английский не является вашим родным языком.

Электронная документация
ваш первый порт захода для окончательной информации.
Есть довольно краткий
руководство
который дает вам основную информацию о языке и
заставит вас начать. Вы можете проследить за этим, посмотрев
ссылка на библиотеку
для полного описания многих библиотек Python и
справочник по языку для
полное (хотя и несколько сухое) объяснение синтаксиса Python.
Если вы ищете общие рецепты и шаблоны Python, вы
можете просмотреть Поваренную книгу ActiveState Python

Если вы хотите узнать, является ли конкретное приложение или библиотека
с определенной функциональностью, доступен в Python, есть
количество возможных источников информации. Веб-сайт Python
обеспечивает
Указатель пакетов Python
(также известный как Cheese Shop , отсылка к Монти Пайтону)
сценарий с таким названием).
Существует также
страницу поиска ряда источников связанных с Python
Информация. В противном случае просто
Найдите в Google фразу, включающую слово «питон».
и вы вполне можете получить нужный вам результат.
Если ничего не помогает, спросите на
группа новостей Python
и есть хороший шанс, что кто-то поставит вас на правильный путь.

Если у вас есть вопрос, попробуйте
FAQ, который отвечает наиболее часто
задавали вопросы о Python.

Если вы хотите помочь в разработке Python, взгляните на
раздел разработчика для получения дополнительной информации.
Обратите внимание, что вам не нужно быть опытным программистом
помогать. Документация так же важна, как и
компилятор, и все еще требует много работы!

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2022 г.

30 сентября 2022 г.

Если вы хотите узнать, как изучать Python, это единственное руководство, которое вам когда-либо понадобится.

Чуть более десяти лет назад я закончил колледж со степенью по истории и имел мало перспектив. Затем я стал успешным инженером по машинному обучению, консультантом по науке о данных, а теперь — генеральным директором Dataquest.

Однако это не история успеха за одну ночь. Мой путь к изучению Python был долгим, неэффективным и часто разочаровывающим.

Если бы я мог сделать это еще раз, я бы следовал шагам, которыми собираюсь поделиться с вами в этой статье. Это ускорило бы мою карьеру, сэкономило бы тысячи часов потраченного впустую времени и предотвратило бы сильный стресс.

Содержание этого руководства

Чтобы добиться успеха с Python, вам нужно знать, как эффективно думать, учиться, планировать и выполнять. Это руководство рассматривает все это.

Мы обсудим ловушки, которых следует избегать, и определим источники мотивации. Мы также рассмотрим лучшие способы изучения базового синтаксиса и способы начала работы с реальными проектами Python.

Хотите пропустить курс и начать изучение Python с правильной стороны? Попробуйте наши интерактивные курсы. Они могут превратить вас из новичка в готового к работе, используя реальный код всего за несколько месяцев.

Страшная кривая обучения (почему большинство терпит неудачу)

Изучение Python может быть трудным и болезненным опытом. Но это не обязательно! Забери это от меня.

Если вы используете правильные ресурсы, изучение Python может быть легким.

Проблема в том, что многие курсы усложняют изучение Python. Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения, я приведу вам личный пример.

Слишком много курсов Overplay Syntax

Когда я впервые начал изучать Python, я хотел заниматься тем, что меня вдохновляло, например создавать веб-сайты. К сожалению, курс, который я проходил, заставил меня потратить несколько месяцев на синтаксис.

Код Python продолжал выглядеть чужеродным и запутанным, например:

 из django.http импорт HttpResponse
Индекс защиты (запрос):
    return HttpResponse("Привет, мир. Вы в индексе опросов.") 

Для новичков этот код может показаться инопланетным языком. Неудивительно, что я быстро потерял интерес.

К сожалению, большинство руководств по Python очень похожи на это. Они предполагают, что вам нужно изучить весь синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-то интересное. Стоит ли удивляться, что большинство людей сдаются?

Вместо того, чтобы тратить время на эти обыденные задачи, вы можете испытать настоящие острые ощущения от Python. Подумайте об анализе данных, создании веб-сайта или создании автономного дрона с искусственным интеллектом!

Изучение синтаксиса Python не обязательно должно быть таким.

Не волнуйтесь — есть более простой способ

После множества неудачных попыток я нашел способ, который мне больше подходит. На самом деле, я считаю, что это лучший способ для любого научиться программированию на Python.

Во-первых, я потратил как можно меньше времени на заучивание синтаксиса Python . Затем я взял то, что узнал, и сразу же с головой погрузился в проект, который мне действительно показался интересным.

Процесс, описанный ниже, не только веселее, но и позволяет учиться с невероятной скоростью!

На самом деле, этот лучший способ обучения — это то, как структурирован каждый курс Dataquest. Ознакомьтесь с некоторыми из наших курсов Python здесь.

Шаг 1. Определите, что вас мотивирует 

Хорошая новость: любой может достичь высокого уровня владения Python с правильной мотивацией.

Будучи новичком, я изо всех сил старался не заснуть, пытаясь запомнить синтаксис. Однако когда мне нужно было применить основы Python для создания интересного проекта, я с радостью не спал всю ночь, чтобы закончить его.

Какой здесь урок? Вам нужно найти то, что вас мотивирует, и получить от этого удовольствие! Для начала найдите одно или два интересующих вас направления:

• Наука о данных/машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Информатика
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Оборудование/датчики/роботы
• Автоматизация рабочих задач

Да, вы можете создавать роботов с помощью языка программирования Python! Из кулинарной книги Raspberry Pi.

Шаг 2: Изучите Основной Синтаксис, быстро

Я знаю, я знаю. Я сказал, что мы потратим как можно меньше времени на синтаксис. К сожалению, полностью пропустить этот шаг нельзя.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы Python, не убивая при этом мотивацию:

• Dataquest — курс Python для основ науки о данных — я начал Dataquest, чтобы упростить изучение Python и науки о данных. Dataquest обучает синтаксису Python в контексте изучения науки о данных. Например, вы изучите основные команды Python, анализируя данные о погоде.
• Learn Python the Hard Way — книга, в которой изучаются концепции Python, начиная с основ и заканчивая более углубленными программами.
• Учебник по Python — Учебник на основном сайте Python.

Не могу не подчеркнуть: Узнайте, какой синтаксис вы можете использовать, и двигайтесь дальше.   В идеале вы потратите на этот этап пару недель, но не больше месяца.

Чем раньше вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису позже, если это необходимо.

Краткое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие онлайн-ресурсы для изучения Python по-прежнему преподают Python 2. Но Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправляться не будут!

Шаг 3. Создание структурированных проектов

Как только вы изучите базовый синтаксис Python, приступайте к работе над проектами. Немедленное применение знаний поможет вам запомнить все, что вы узнали.

Лучше начинать со структурированных проектов, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы создавать проекты самостоятельно. Здесь, в Dataquest, мы стратегически включили структурированные проекты практически во все наши курсы Python. Таким образом, вы сможете сразу применить полученные знания.

Вот несколько примеров реальных проектов Dataquest. Какой из них разжигает ваше любопытство?

• Побег из тюрьмы: Где и когда происходит большинство побегов из тюрьмы на вертолете? Узнайте с помощью этого управляемого проекта для начинающих Python.
• Опросы сотрудников при увольнении: этот структурированный проект, разработанный для пользователей Python со средними навыками, позволяет вам очищать наборы данных, чтобы найти ответы для заинтересованных сторон в Министерстве образования Квинсленда, Австралия.
• Очистка данных и визуализация в стиле «Звездных войн». Фанаты «Звездных войн» не захотят пропустить этот структурированный проект с использованием реальных данных из фильма.

Вдохновение для структурированных проектов

Когда дело доходит до структурированных проектов, не существует единого правильного начала. Лучшие ресурсы для вас будут зависеть от того, что вас мотивирует, а также от ваших целей в программировании на Python.

Вас интересует общая наука о данных или машинное обучение? Вы хотите создать что-то конкретное, например, приложение или веб-сайт? Вот несколько рекомендуемых ресурсов для вдохновения, организованных по категориям:

Наука о данных/машинное обучение

• Dataquest — интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. В конечном итоге вы строите сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Документация Scikit-learn — Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. У него есть отличная документация и учебные пособия.
• CS109 — это курс Гарварда, который преподает Python для науки о данных. У них есть некоторые из их проектов и других материалов в Интернете.

Мобильные приложения

• Kivy Guide — Kivy — это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения с помощью Python. У них есть руководство по началу работы.

Веб-сайты

• Bottle Tutorial — Bottle — еще один веб-фреймворк для Python. Вот руководство по началу работы с ним.
• How To Tango With Django — руководство по использованию Django, сложной веб-инфраструктуры Python.

Игры

• Учебники по Pygame — список руководств по Pygame, популярной библиотеке Python для создания игр.
• Making Games with Pygame — книга, в которой рассказывается, как создавать игры на Python.

Изобретите собственные компьютерные игры с помощью Python — книга, в которой рассказывается, как создавать несколько игр с использованием Python.

Пример игры, которую можно сделать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хэсси.

Оборудование/датчики/роботы

• Использование Python с Arduino — Узнайте, как использовать Python для управления датчиками, подключенными к Arduino.
• Изучение Python с Raspberry Pi — Создавайте аппаратные проекты с помощью Python и Raspberry Pi.
• Изучение робототехники с использованием Python — Узнайте, как создавать роботов с помощью Python.
• Поваренная книга Raspberry Pi — узнайте, как создавать роботов с помощью Raspberry Pi и Python.

Скрипты для автоматизации вашей работы

• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Проекты имеют решающее значение. Они расширяют ваши возможности, помогают изучить новые концепции Python и позволяют продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям. После того, как вы сделали несколько структурированных проектов, вы можете перейти к работе над своими собственными проектами.

Шаг 4. Самостоятельная работа над проектами Python

После того, как вы проработали несколько структурированных проектов, пришло время наращивать темпы. Вы можете ускорить свое обучение, работая над независимыми проектами Python.

Вот ключ: Начните с небольшого проекта. Лучше закончить небольшой проект, чем браться за огромный проект, который никогда не будет завершен.

8 советов по открытию увлекательных проектов Python

Я знаю, что найти хороший проект Python для работы может быть сложно. Вот несколько советов по поиску интересных проектов:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали раньше, и добавьте больше функций.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Посетите встречи Python в вашем районе и найдите людей, работающих над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые можно внести свой вклад.
• Узнайте, ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы расширить или адаптировать их. Github — хорошее место для начала.
• Просмотрите сообщения в блогах других людей, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые облегчат вашу повседневную жизнь. Затем постройте их.

17 идей проекта Python

Нужно больше вдохновения? Вот несколько дополнительных идей для вашего творчества:

Идеи проекта по науке о данных/машинному обучению

• Карта, отображающая избирательные участки по штатам
• Алгоритм, предсказывающий местную погоду
• Инструмент, предсказывающий фондовый рынок
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей

Попробуйте сделать более интерактивную версию этой карты из RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение для отслеживания расстояния, которое вы проходите каждый день
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде
• Чат в режиме реального времени с определением местоположения

Веб-сайт Project Ideas

• Сайт, который поможет вам спланировать свое питание на неделю
• Сайт, на котором пользователи могут просматривать видеоигры
• Платформа для заметок

Идеи игрового проекта Python

• Мобильная игра с определением местоположения, в которой вы захватываете территорию
• Игра, в которой вы решаете головоломки с помощью программирования

Аппаратное обеспечение/датчики/роботы Проектные идеи

• Датчики для дистанционного наблюдения за вашим домом
• Умный будильник
• Самоуправляемый робот, обнаруживающий препятствия

Идеи проекта автоматизации работы

• Скрипт для автоматизации ввода данных
• Инструмент для извлечения данных из Интернета

Суть в том, чтобы что-то выбрать и сделать. Если вы слишком зацикливаетесь на поиске идеального проекта, вы рискуете так и не начать его.

Мой первый независимый проект заключался в адаптации моего автоматизированного алгоритма оценки эссе с R на Python. В итоге это не выглядело красиво, но дало мне чувство выполненного долга и направило меня на путь развития моих навыков.

Помните: препятствия неизбежны. Создавая свой проект, вы столкнется с проблемами и ошибками в вашем коде. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам.

3 лучших ресурса Python для выхода из тупика

Не позволяйте неудачам сбить вас с толку. Вместо этого ознакомьтесь с этими полезными ресурсами:

.

• StackOverflow — сайт вопросов и ответов сообщества, где люди обсуждают вопросы программирования. Вопросы по Python можно найти здесь.
• Google — Наиболее часто используемый инструмент любого опытного программиста. Очень полезно при попытке устранить ошибки. Вот пример.
• Документация по Python — хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

Шаг 5. Продолжайте работать над более сложными (и более сложными) проектами

По мере того, как вы добьетесь успеха в независимых проектах, продолжайте увеличивать сложность и объем своих проектов. Изучение Python — это процесс, и вам понадобится импульс, чтобы пройти через него.

Как только вы полностью освоитесь с тем, что вы строите, пришло время попробовать что-нибудь посложнее. Продолжайте находить новые проекты, которые бросают вызов вашим навыкам и подталкивают вас к росту.

5 подсказок для освоения Python

Вот несколько идей, когда это время придет:

• Попробуйте научить новичка создавать один из ваших проектов.
• Спросите себя: можете ли вы масштабировать свой инструмент? Может ли он работать с большим количеством данных или обрабатывать больше трафика?
• Попробуйте ускорить работу программы.
• Представьте, как вы могли бы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей.
• Представьте, как коммерциализировать то, что вы сделали.

Вперед с Python

Помните, Python постоянно развивается. В мире есть всего несколько человек, которые могут заявить, что полностью понимают Python. И это люди, которые его создали!

Где это вас оставляет? В постоянном состоянии обучения и работы над новыми проектами, чтобы отточить свое мастерство.

Через шесть месяцев вы обнаружите, что оглядываетесь на свой код и думаете о том, насколько он ужасен. Не отчаивайтесь! Когда вы доберетесь до этой точки, вы поймете, что находитесь на правильном пути.

Если вы относитесь к тому типу людей, которые процветают с минимальной структурой, то у вас есть все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие. Однако, если вам нужно немного больше рекомендаций, вам могут помочь наши курсы.

Я основал Dataquest, чтобы помочь людям быстро учиться и избегать вещей, которые обычно заставляют людей уходить. Вы будете писать настоящий код за считанные минуты и завершать реальные проекты за несколько часов.

Если вы хотите выучить Python, чтобы стать бизнес-аналитиком, аналитиком данных, инженером данных или специалистом по данным, у нас есть пути карьерного роста, которые предназначены для того, чтобы вы прошли путь от новичка до готовой работы за несколько месяцев. Или вы можете сначала окунуться в воду и протестировать наш вводный курс Python здесь.

Общие вопросы по Python

Сложно ли выучить Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей. Однако если вы воспользуетесь описанным здесь пошаговым подходом, вы обнаружите, что это намного проще, чем вы думаете.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных обучающих ресурсов по Python. Например, у нас в Dataquest есть десятки бесплатных руководств по Python. Вы можете бесплатно зарегистрироваться на нашей интерактивной обучающей платформе по науке о данных.

У бесплатного обучения есть один недостаток: чтобы учиться эффективно, вам нужно объединить несколько бесплатных ресурсов. Это означает, что вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно выучить дальше и как это выучить.

Платформы

Premium могут предлагать лучшие методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest). Они также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

Можете ли вы выучить Python с нуля (без опыта программирования)?

Да. Python — отличный язык для начинающих программистов, потому что вам не нужен предварительный опыт работы с кодом, чтобы его освоить. Dataquest помогает студентам, не имеющим опыта программирования, устроиться на работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров данных.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — вы никогда не закончите ! Это потому, что языки развиваются, поэтому всегда есть чему учиться! Тем не менее, вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени потребуется, чтобы подготовиться к работе? Это зависит от ваших целей, конкретной работы, которую вы ищете, и того, сколько времени вы можете посвятить учебе.

учащихся Dataquest, опрошенных нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год. Многие сделали это менее чем за полгода . И это при не более десяти часов обучения в неделю.

Как быстрее выучить Python?

Найдите платформу, которая обучает Python (или создайте учебный план для себя) специально для навыков, которые вы хотите освоить (например, Python для разработки игр или Python для обработки данных).

Таким образом, вы не тратите время на изучение вещей, не связанных с вашей повседневной работой с Python.

Нужна ли вам сертификация Python, чтобы найти работу?

Вероятно, нет. В науке о данных сертификаты не имеют большого значения. Работодатели заботятся о навыках, а не о бумажных документах.