Программирование с нуля python: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Бесплатный курс Python (питон), самостоятельное обучение

Основы языка Python

• 1. Привет, Мир!
• 2. Комментарии
• 3. Инструкции (Statements)
• 4. Как мы проверяем ваши решения
• 5. Синтаксические ошибки

Python (или, как его еще называют, «питон») – популярный и перспективный язык. Его часто выбирают в качестве первого для знакомства с программированием.
Изучать Python мы будем с нуля, с самых азов. Первый модуль – плацдарм  для написания осмысленных программ. В нем мы разберем, как дать команду компьютеру на языке Python. Расскажем, что такое комментарии и зачем они нужны. На примере проверки ваших решений на сайте рассмотрим, что такое тестирование и как читать вывод тестов. Объясним, почему нельзя нарушать грамматические правила языка программирования.

Арифметика в Python

• 6. Арифметические операции
• 7. Операторы
• 8. Коммутативная операция
• 9. Композиция операций
• 10. Приоритет
• 11. Числа с плавающей точкой
• 12. Линтер

Современные программы создаются для обслуживания бизнесов, помощи в ежедневной жизни и развлечений. Но в основе их работы по-прежнему лежат вычисления. Наиболее простая и базовая тема в программировании — арифметика. В этом модуле мы переведем арифметические действия на язык программирования, освоим базовую терминологию – например, чем оператор отличается от операнды. Поговорим о приоритете операций. А под конец расскажем, что такое линтер и почему он может «ругаться».

Строки

• 13. Кавычки
• 14. Экранированные последовательности
• 15. Конкатенация
• 16. Кодировка

Текст в программировании называется «строками», и эта тема не так проста, как может показаться. Как вывести фразу, в которой есть и одинарные, и двойные кавычки? Что такое экранированная последовательность? Модуль посвящен разным аспектам написания текста – мы поэкспериментируем с выводом разных строк и поговорим о кодировке.

Переменные

• 17. Что такое переменная
• 18. Изменение переменной
• 19. Выбор имени переменной
• 20. Ошибки при работе с переменными
• 21. Выражения в определениях
• 22. Переменные и конкатенация
• 23. Именование переменных
• 24. Магические числа
• 25. Константы

Информацию можно помещать в специальные «хранилища», а потом использовать сколько угодно раз. Эти хранилища называются переменными, и они помогают упростить код и сократить лишние повторения.

Глубже про строки

• 26. Интерполяция
• 27. Извлечение символов из строки
• 28. Срезы строк
• 29. Multi-line строки

Продолжаем изучать строки и их связь с переменными. Разбираем интерполяцию, извлечение символов, слайсы и другое

Типы данных

• 30. Типы данных
• 31. Сильная (или Строгая) типизация
• 32. Неизменяемость примитивных типов
• 33. Явное преобразование типов

Python – язык с сильной типизацией и неизменяемыми примитивными типами данных. Что произойдет, если мы попробуем умножить число на строку? Каким образом Python понимает, что за тип данных перед ним? Что такое преобразование типов? Ответы на эти вопросы вы найдете в текущем модуле.

Вызов функций

• 34. Функции и их вызов
• 35. Сигнатура функции
• 36. Аргументы по умолчанию
• 37. Вызов функции — выражение
• 38. Функции с переменным числом параметров
• 39. Детерминированность
• 40. Стандартная библиотека

Для выражения любой произвольной операции в программировании существует понятие «функция». Функции — кирпичики, из которых программисты строят системы. В этом модуле мы научимся пользоваться уже созданными функциями. Посмотрим на сигнатуру функции в документации и разберемся, как её использовать. Познакомимся со стандартными библиотеками, которые хранят тысячи функций. Все функции невозможно выучить, но каждый программист должен знать, где искать документацию по ним.

Свойства и методы

• 41. Объекты
• 42. Неизменяемость
• 43. Методы как выражения
• 44. Цепочка вызовов

Данные, которыми мы оперируем в своих программах, могут обладать важными атрибутами. В Python атрибуты встроены прямо в язык. Кроме статических свойств у данных существуют методы — функции, находящиеся внутри свойств. Свойства и методы — такие же выражения, как переменные или вызовы функции, а значит, их можно всячески комбинировать. Глубже эти темы разбираются на отдельных курсах, посвященных объектно-ориентированным возможностям Python. Мы же в этом модуле изучим основы.

Определение функций

• 45. Создание (определение) функций
• 46. Возврат значений
• 47. Параметры функций
• 48. Необязательные параметры функций
• 49. Именованные аргументы

Определение собственных функций значительно упрощает написание и поддержку программ. Например, умение определять функции позволяет объединять сложные (составные) операции в одну – вся сложность может быть скрыта за одной простой функцией. Научившись писать функции, вы сделаете первый шаг на пути к построению по-настоящему полезных программ. И мы вам в этом поможем. В этом модуле вы создадите свою первую функцию и научитесь давать ей название, которое поймет любой разработчик.

Логика

• 50. Логический тип
• 51. Предикаты
• 52. Комбинирование операций и функций
• 53. Логические операторы
• 54. Отрицание
• 55. Результат логических выражений

Логические выражения позволяют отвечать на вопросы, которые возникают во время работы программы. Пользователь аутентифицирован? Подписка оплачена? Год високосный? В этом модуле изучаем функции-предикаты – те, которые задают вопрос и отвечают на него – правда это или ложь. Попрактикуемся в написании таких функций и перейдем к более сложным логическим выражениям.

Условные конструкции

• 56. Условная конструкция (if)
• 57. else
• 58. Конструкция else + if = elif
• 59. Тернарный оператор

Задача функции-предиката — получить ответ на вопрос, но обычно этого недостаточно и нужно выполнить определенное действие в зависимости от ответа. If и if-else  – конструкции Python, с помощью которых программист может выбирать необходимое поведение программы в зависимости от разных условий: пропускать одни инструкции и выполнять другие. Их и разберем на практике в этом модуле.

• 60. Цикл While
• 61. Агрегация данных (Числа)
• 62. Агрегация данных (Строки)
• 63. Обход строк
• 64. Условия внутри тела цикла
• 65. Формирование строк в циклах
• 66. Пограничные случаи
• 67. Синтаксический сахар
• 68. Возврат из циклов
• 69. Цикл For

Любой код может повторяться десятки, тысячи, миллионы раз. В комбинации с другими известными нам инструментами — переменными и условиями — это открывает множество возможностей по построению программ и сложных систем. Приведем простой пример. Вам нужно найти конкретную фразу в учебнике из 500 страниц. Фразу вы помните, а вот номер страницы нет. Самый простой (и долгий) способ — последовательно просматривать страницы до тех пор, пока не найдете нужную. Для выполнения таких повторяющихся действий и нужны циклы.

Готовы попробовать?

Регистрация не требуется

Демо урок

Курс Python-разработчик с нуля — онлайн-обучение языку программирования Python (питон) для начинающих в Яндекс Практикуме

Итак, прошло две недели с окончания курса.

Меня буквально на днях спросили, а нужны ли эти курсы, можно же самому всё выучить и стать программистом… Я бы хотел повторить то, что сказал в тот раз: выучить весь материал без курсов конечно возможно, но это очень сложно. Это связано с тем, что при самостоятельном изучении нет обратной связи, не понятно где и что делаешь правильно, а что нет. Не любой написанный код выполняющий требуемые задачи написан правильно, множество аспектов останутся не рассмотренными. Я в интернете встречал очень много кода работающего и выдающего требуемый результат, но написанного в учебных целях, в разрез с устоявшимися правилами. Очень много технологий вообще не будет рассмотрено при самостоятельном изучении в связи с тем, что в учебных задачах не появляется необходимости в их применении.

Так же очень сильно мотивирует к работе горящие сроки и дедлайны. Они настраивают на рабочий лад, на умение оценивать сложность задачи и оценивать время необходимое на её решение.

Я специально не говорю конкретики с примерами так как понимаю, что эта конкретика для каждого направления будет своя.

Лично мне именно общение с наставниками и ревьюерами дало гораздо больше чем решение примеров и задач, предложенных на курсе.

Теперь пара слов о наболевшем: я часто запинался на формулировках задач. Иногда они написаны были достаточно двусмысленно и попадались задачи в которых при написании кода строго по заданию не получалось пройти тест, оказывается имелось ввиду что-то другое. В некоторых местах алгоритмам проверки не хватало гибкости, требовалось вставить ответ строго по заявленному шаблону в то время как код написанный чуть иначе выдавал ровно тот же результат, который требовался, но не проходил проверок.

Зубная и головная боль – Яндекс.Контекст – это просто что-то с чем-то. Формулировки задачь написанные в контексте приходилось очень часто переводить с контекстовского на русский и далеко не всегда это удавалось. Некоторые аспекты вообще в условиях не были упомянуты, приходилось догадываться.

По структуре – лично мне кажется, что некоторые части находятся не на своём месте, но я не уверен на 100%, возможно в таком порядке была своя какая-то логика которую я упускаю. По моему мнению «Углублённый Python» должен был идти сразу после «Основы Python». Этот материал явно дан не вовремя, с опозданием.

Отдельно я бы не упирал только на Google API в «Python для бизнеса», а скорее перечислил бы существующие API в целом и какие-то их особенности если они есть. В частности, не плохо было бы в текущих условиях рассмотреть поглубже продукты экосистемы Яндекса, Google, банковские API, ещё что-то в том же направлении. Может быть взаимодействие с государственными службами. Но это опять же уже моё мнение и мой взгляд на «Python для бизнеса».

В завершении могу сказать, что не жалею о выборе данных курсов, так как они сэкономили мне на изучении очень много времени, а моё время – это тоже деньги.

Я научился смотреть на поставленные задачи шире, чем раньше, научился искать информацию, разбираться в проблемах и ошибках. Я понимаю тот набор технологий, которые сейчас присутствуют на рынке и понимаю что смогу самостоятельно изучить те, которые не затрагивались на курсах, опираясь на полученные знания и навыки.

Я в очередной раз убедился, что настоящий программист – это тот, кто не зная какой-то технологии или языка программирования сможет написать на нём программу опираясь на документацию. На Яндекс Курсах учат именно этому, учат разбираться и искать ответ самостоятельно, быстро и качественно, учат не бояться ошибок и разбираться в поставленных задачах. А для лучшего результата в любой момент на помощь придут очень грамотные и знающие люди.

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих | Edureka

AWS Global Infrastructure

Data Science

Темы, охватываемые

• Бизнес -аналитика с R (32 блогом)
• Data Science (37 блогов)
• Mastering Python (75 Блог)
• . Моделирование с использованием R (1 Блоги)

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

Последнее обновление 17 декабря 2021 г. Просмотры 19 тыс.

1 / 17 Блог из Введение в Python прямо сейчас. Благодаря простоте доступа и более простой реализации сложных задач язык программирования Python оставил свой след в ИТ-индустрии. Количество разработчиков, перешедших на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована практически в любой области. Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и объем данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных разработок на рынке науки о данных.

Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также выросло как хоккейная клюшка: ожидается, что только в 2020 году будет создано 2 миллиона рабочих мест. И это как раз тот случай с наукой о данных, когда дело доходит до других карьерных путей, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. д., — это лишь верхушка айсберга. Когда мы изучаем рынок труда Python, ожидается увеличение количества рабочих мест, связанных с наукой о данных, которое составит около 700 000 рабочих мест только в 2020 году.

Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python. Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются всесторонние знания в программировании на Python, начиная с самых основ.

Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем людей со знанием этого языка. — Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc.

Начало работы с Python

Чтобы начать знакомство с Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология. И самое первое, что вы узнаете, — это то, как настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

• Установка Python 
• Как установить путь Python?
• Python IDE
• Запуск первой программы на Python

Студенты изучают Python на наших курсах семантической сети для студентов и выпускников. Почему? Потому что в принципе нет ничего другого с гибкостью и таким количеством веб-библиотек. – Проф. Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

Основы Python

После того, как вы закончите настройку среды Python и установку подходящих IDE, вы должны начать обучение с самых основ. Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны освоить их и в Python, чтобы развить сильные навыки отладки и написания сценариев.

• Python Variables
• Data Types In Python
  • Lists in Python 
  • Dictionary In Python 
  • Tuple In Python
  • Sets In Python
• Расширенные структуры данных в Python
• Операторы в Python
• Условные и управляющие операторы в Python
• Loops In Python
• For Loop In Python
• Python While Loop
• Python Functions
• Classes And Objects
• File Handling In Python
• Exceptional Handling In Python
• Программы для практики
• Программы шаблонов Python

Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордно короткие сроки с минимальным количеством разработчиков, — Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube . com

Полный курс Python — изучение Python за 12 часов | Учебник Python для начинающих | Edureka

Это видео Edureka о полном курсе Python поможет вам изучить язык программирования Python и его основные концепции с примерами с нуля.

Расширенные концепции Python

Когда вы закончите с основными концепциями Python, перейдите к расширенным концепциям Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как работают с Python с помощью продвинутых концепций Python.

• Generators In Python
• Iterators In Python
• Python Decorators
• Python Modules
• System Programming 
• Databases

Python For Data Science 

Когда вы закончите изучение основ и расширенных концепций Python, вы можете начать свое путешествие в науку о данных с Python. Поскольку наука о данных является самым популярным профилем работы в текущем рыночном сценарии, изучение науки о данных с помощью Python также даст вам профессиональный рост.

• Introduction To Data Science
• Statistics And Probability For Data Science
• Python Libraries For Data Science
  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Scikit-learn 
• Проекты и модели по науке о данных

Полный курс Python для науки о данных — 9Часы | наука о данных с помощью Python | Edureka

Это видео Edureka о «Python для науки о данных» поможет вам изучить Python для науки о данных, включая все соответствующие библиотеки.

Python для машинного обучения

Машинное обучение — еще один аспект изучения Python. Благодаря расширенной поддержке библиотек и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.

• Introduction To Machine Learning
• Mathematics For Machine Learning
• Supervised Learning 
• Unsupervised Learning 
• Reinforcement Learning 
• Python Libraries For Machine Learning 
  • Tensorflow
  • Scikit-learn
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Classification
  • Naive Bayes
  • KNN
  • Decision Tree
  • Support Vector Machine
  • Artificial Neural Network
• Regression
  • Logistic Regression
  • Линейная регрессия
• Нейронные сети
• Глубокое обучение

Полный курс машинного обучения с Python за 6 часов | Учебное пособие по Python для машинного обучения | Edureka

Это видео Edureka Machine Learning with Python поможет вам понять и изучить основы машинного обучения с нуля.

Python для искусственного интеллекта ence

Искусственный интеллект с Python служит средством технического прогресса, совершенствуйте свои навыки ИИ с помощью Python.

• Introduction To AI
• Types Of AI
• Theano
• OpenCV
• Pytorch
• Artificial Intelligence Algorithms
  • K Means Clustering
  • Gradient Усиление
• Распознавание образов
• Обнаружение объектов
• Распознавание речи
• Чат-боты

Искусственный интеллект с Python | Учебное пособие по искусственному интеллекту с использованием Python | Edureka

Это видео Edureka на тему «Искусственный интеллект с помощью Python» предоставит вам всестороннее и подробное знание концепций искусственного интеллекта с практическими примерами.

Веб-разработка на Python 

Веб-разработка на Python так же проста, как написание программы на простом английском языке.

• Программирование графического интерфейса
• Python Web Frameworks
• Django Tutorial
• Python App Development
• Python App Development
• . освоить программирование на Python.
  • Парсинг веб-страниц в Python
  • Robot Framework в Python
  • Top Python Projects
  • Requests In Python 
  • Selenium With Python
  • Python Visual Studio
  • DevOps With Python
  • Python And Netflix
  • Ruby vs Python 
  • Java против Python
  • R против Python

  На этом мы подошли к концу этой статьи. Надеюсь, вам понятен структурированный подход, которому вы должны следовать при изучении Python.

  Если эта статья «Изучение Python» показалась вам актуальной, ознакомьтесь с Сертификационным курсом по программированию на Python от Edureka – надежной онлайн-учебной компании с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру.

  Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего пути и разработать учебный план, предназначенный для студентов и профессионалов, которые хотят стать разработчиками Python. Курс разработан, чтобы дать вам преимущество в программировании на Python и обучить вас как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным платформам Python, таким как Django.

  Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их в разделе комментариев «Изучения Python». Наша команда будет рада ответить.

  Предстоящие пакеты для сертификационного учебного курса Python

  Актуальные курсы по науке о данных

  ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ НА БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР

  Годы опыта*Студент0-2 года2-5 лет5-10 лет10+ Спасибо за 9002 NOW4 NO 5 лет + лет регистрация Присоединяйтесь к сообществу Edureka Meetup для более чем 100 бесплатных вебинаров каждый месяц ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К MEETUP GROUP

  Подпишитесь на нашу рассылку и получайте персональные рекомендации.

  

  Уже есть учетная запись? .

  «PMP®», «PMI®», «PMI-ACP®» и «PMBOK®» являются зарегистрированными товарными знаками Project Management Institute, Inc. MongoDB®, Mongo и логотип в виде листа являются зарегистрированными товарными знаками MongoDB, Inc. .0005 66 Иллюстрации

  Обзор курса

  Бесплатно изучите Python 3 с помощью этого интерактивного курса и освойте самый популярный в мире язык программирования.
  Присоединяйтесь к нам в интерактивном путешествии по синтаксису и функциональности Python. Курс начинается с изучения основных строительных блоков, а затем переходит к …

  Как вы будете учиться

  Практические среды программирования

  Вы не станете лучше плавать, наблюдая за другими. Кодирование ничем не отличается. Практикуйтесь, когда вы учитесь, в среде живого кода внутри вашего браузера.

  Быстрее, чем видео

  Видео сдерживают вас. В среднем видеоурок произносится со скоростью 150 слов в минуту, а вы можете читать со скоростью 250. Вот почему наши курсы основаны на тексте.

  Настройка не требуется

  Немедленно приступайте к обучению, вместо того, чтобы возиться с SDK и IDE. Это все в облаке.

  Прогресс, который вы можете показать

  Встроенные тесты позволяют проверить свои навыки. Сертификаты об окончании позволяют их показать.

  Практическая среда кодирования

  Вы не станете лучше плавать, наблюдая за другими. Кодирование ничем не отличается. Практикуйтесь, когда вы учитесь, в среде живого кода внутри вашего браузера.

  Быстрее, чем видео

  Видео сдерживают вас. В среднем видеоурок произносится со скоростью 150 слов в минуту, а вы можете читать со скоростью 250. Вот почему наши курсы основаны на тексте.

  Настройка не требуется

  Немедленно приступайте к обучению, вместо того, чтобы возиться с SDK и IDE. Это все в облаке.

  Прогресс, который вы можете показать

  Встроенные тесты позволяют проверить свои навыки. Сертификаты об окончании позволяют их показать.

  Содержимое курса

  1. Введение

  Что такое Python? Написание нашего первого CodeQuiz

  2. Типы данных и переменные

  Каковы типы данных и переменные? Числа BooleansStrings. Гравитационная сила

  3. Условные операторы

  Что такое условные операторы? Оператор ifУтверждение if-elseУтверждение if-elif-elseВикторинаУпражнение: Цена со скидкойОбзор решения: Цена со скидкой

  4. Функции

  Что такое функции? UserLambdasFunctions as ArgumentsРекурсияВикторинаУпражнение: Повторение и объединениеОбзор решения: Повторение и объединениеУпражнение: Факториал!Обзор решения: Факториал!

  5. Циклы

  Что такое циклы? Цикл for, вложенный в циклы, разрыв и продолжение.