Что нужно для программирования на python

Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения

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

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

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

Вкратце, на мой взгляд, необходимо знать следующие темы:

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

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

На этом преамбула окончена и переходим непосредственно к плану обучения.

Основы (3 месяца)

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

Далее переходим к курсам на платформе Stepik:

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

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

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

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

Введение в алгоритмы (2 недели)

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

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

Объектно-ориентированное программирование (3 недели)

Есть 2 хороших курса:

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

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

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

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

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

Конкурентность (2 недели и больше)

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

Основы многопроцессорности и многопоточности:

Конкурентность в Python канала luchanos.

По асинхронному программированию есть 2 хороших плейлиста:

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

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

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

Тестирование кода (1 неделя)

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

Поэтому предлагаю перейти к плейлисту Pytest тестирование канала luchanos.

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

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

Больше продвинутых тем (3 недели)

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

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

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

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

Best practices (1 неделя и больше)

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

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

Что в итоге

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

Что дальше

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

Дополнительные источники

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

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

Ещё несколько полезных ссылок:

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

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

Веб-разработка
Python
Программирование
Машинное обучение
Учебный процесс в IT

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Рассказываем, что нужно выучить в первую очередь, где брать знания и интересные задачи для тренировок.

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

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.

Как изучить язык программирования Python?

В настоящее время существует огромное множество языков программирования, и Python является одним из наиболее популярных. Причина успеха – его относительная простота (по крайней мере, в сравнении с С++). Из этой статьи ты узнаешь о том, как начать изучать язык программирования Python и с какими трудностями тебе, возможно, придется столкнуться.

Шаг 0. Скачать и установить Python, среды разработки

Вообще, этот шаг может быть выполнен практически на любом из первых этапов изучения Python. На самом деле, когда ты только изучаешь синтаксис и читаешь литературу, тебе не потребуется ни сам Python, ни среды разработки. Но некоторые хотят подготовиться заранее. Возможно, в этом есть доля логики. Поэтому скачай себе на ПК или ноутбук сам Python и выбери какую-то среду разработки (если у тебя Mac, скачивать язык программирования не нужно, так как он там уже предустановлен, а вот владельцам Windows в этом плане не повезло).

Что такое среда разработки? Простыми словами это текстовый редактор, в котором ты и будешь писать свой код. Таких сред для разработки большое количество. Вот лишь некоторый перечень программ:

Visual Studio. Это многофункциональная IDE, совместимая с операционными системами Mac OS и Windows. Предлагается по бесплатной и платной подписке. Программа имеет свой набор расширений и предлагает возможность разработки с помощью различных языков программирования. Для работы с Python потребуется Python Tools for Visual Studio. Если вы используете Linux, версии VS для этой ОС нет
Visual Studio Code. Это полнофункциональный редактор кода для Windows, Mac OS и LINUX. Для добавления языка Python, его необходимо найти в Marketplace и затем произвести установку.
Sublime Text. Это еще один редактор кода, который можно использовать для работы с Python. Здесь предлагается не только поддержка редактирования Python-кода, но и целый набор плагинов, с помощью которых можно существенно упростить набор кода и расширить возможности редактирования.
Eclipse+PyDev. Эта IDE содержит множество аддонов и расширений для разработки на разных языках программирования. Для Python создано PyDev, с помощью которого пользователь получает доступ к консоли Python и возможности отладки кода.

Шаг 1. Изучение синтаксиса

Синтаксис, основа основ любого языка программирования, будь то Python, Javascript или Java. Изучению синтаксиса необходимо уделить самое пристальное внимание. Иначе потом будут серьезные трудности. Хотя, если не выучить синтаксис, «потом» и не будет вовсе.

Для чего нужно знать синтаксис Python? Прежде всего для того, чтобы ты в будущем смог давать команды компьютеру на выполнение тех или иных действий. Вот простейший пример – ты хочешь получить значение выражения 2+2. Как это сделать?

Если просто попросить компьютер провести вычисление вроде «Ну пожалуйста, посчитай мне, сколько будет 2+3», в результате ничего не произойдет. Компьютер тебя просто не поймет. Для того, чтобы он произвел такие вычисления, тебе нужно обратиться к нему с помощью специального синтаксиса.

Вот пример того, как можно посчитать эту сумму с помощью Python:

На первый взгляд выглядит диковинно. Но тебе нужно привыкать. С помощью различных команд ты будешь давать компьютеру задания, которые он будет выполнять. Конечно, этот код является простейшим. В процессе написания программ кода будет намного больше. Но пока и этого достаточно для примера.

Помимо синтаксиса, тебе необходимо вникнуть в функциональное и объектно-ориентированное программирование.

Где изучить синтаксис Python? Начать можно с различных самоучителей, которых достаточно много в сети Интернет. Вот например, один из них. Этот самоучитель хорош тем, что дает хорошую базу. К тому же, подача материала как раз соответствует уровню начинающего разработчика.

Есть еще и такой учебник, но он, на наш взгляд, чуть более сложен в понимании. Вот еще один довольно интересный учебник для новичков. Здесь синтаксис, как и другие аспекты работы с языком, описываются достаточно просто.

Помимо учебников и самоучителей, можно также смотреть различные видеоматериалы, которых полно на YouTube. Поначалу ты не сможешь определять их качество и полезность, но по мере знакомства с языком, ты добавишь несколько авторов себе в закладки, а про других забудешь насовсем. Перед просмотром видео познакомься с комментариями. Иногда там отписываются разработчики и дают свою оценку качеству материала.

Шаг 2. Определись с направлением

Python – это многозадачный язык, с помощью которого, например, можно заниматься веб-разработкой, писать игры или заниматься искусственным интеллектом. От того, какой выбор на этом этапе ты сделаешь, будет зависеть очень многое. Например, выбор библиотек для изучения.

Да, ты не ослышался. Выучить синтаксис языка и начать программировать на нем сегодня – это только полдела. В любом современном языке программирования есть несколько (а иногда несколько десятков) полезных библиотек, которые используются для выполнения тех или иных задач.

Этот шаг полностью теоретический. Тебе просто нужно сделать выбор в пользу того, что тебе ближе. На этапе изучения синтаксиса особой разницы в том, чем ты будешь заниматься в будущем, нет.

Шаг 3. Решение задач

Этот этап очень важен, так как он помогает закрепить знания о синтаксисе языка Python, а также получить практическое представление о программировании. В процессе изучения языка, ты увидишь множество примеров кода. Но пока ты своими руками не создашь множество функций, не разработаешь множество алгоритмов, которые будут выполнять какие-то интересные задачи, ты ничему не научишься.

Где решать задачи по Python? Вопрос достаточно простой. Ты можешь вооружиться всемогущим Google и прямо у него и спросить: «Где решать задачи по Python»? Но мы решили помочь тебе в этом и подготовили несколько интересных ссылок.

Во-первых, ты можешь решать задачи самостоятельно, имея под рукой консоль и среду разработки. Но такой подход плохо работает, так как ты не сможешь проверить себя всесторонне. Поэтому лучше воспользоваться онлайн сайтами, специализированными на такого рода задачах:

https://codingbat.com/. Здесь можно найти задачи по Python и Java. Здесь есть как простые, так и достаточно сложные задачи. Правда, пока что их не так много. Кстати, есть и собственный help раздел, где можно обновить знания по некоторым аспектам программирования на языке Python.
https://www.practicepython.org/. На этом сайте представлено множество задач для программирования на языке Python с решениями. Сайт полностью на английском языке, так что тебе нужно владеть этим языком на среднем уровне, как минимум.
https://edabit.com/. Универсальный сайт с задачами для разных языков программирования. Веб ресурс сделан очень классно, можно выставлять свой уровень навыков и постепенно продвигаться от азов к вершинам. Задачи составляются самими пользователями сайта. Причем в каждой категории их очень много. На сайте реализована система проверки. Пользователям начисляются очки. Есть как русская, так и английская версии.

В принципе, на данный момент тебе хватит этих трех ресурсов. Например, на Edabit задачи постоянно дополняются, поэтому если сегодня ты начнешь изучать синтаксис, к моменту, когда ты перейдешь к задачам, их количество приятно порадует тебя.

Шаг 4. Библиотеки

Вот мы и подошли к тому счастливому моменту, когда ты уже можешь написать свою собственную программу и теперь тебе необходимо выбрать набор библиотек, с которыми ты будешь работать.

Для тех, кто работает с искусственным интеллектом предлагается следующий набор библиотек:

Pandas.
Pytorch.
Seaborn.
SciKit-Learn.
Matplotlib.
Keras.

Для квантовых вычислений подойдут такие библиотеки, как:

PennyLane.
Cirq.
Qiskit.

На этом все. Казалось бы, твой путь к джуниору окончен. Но не спеши закрывать эту статью. Ниже тебя ждут некоторые полезные советы, которые пригодятся тебе при изучении языка.

Рекомендация 1. ООП

Изучи объектно-ориентированное программирование. Это позволит тебе выйти на профессиональный уровень. Причем применять его в Python очень просто. Кстати, ООП — это парадигма в программировании, в которой основными концепциями являются понятия об объектах и классах.

Рекомендация 2. Используй функции

Язык программирования красив тогда, когда на нем красиво написан код. Функция помогает сделать код более простым и читабельным. Более того, с ее помощью ты сократишь количество кода в своем приложении, что также является большим плюсом.

Зачем нужны функции в программировании на Python? Только представь, что у тебя есть кусок кода с двумя переменными, которые необходимо сложить. Как в нашем примере выше, где мы рассказывали про синтаксис.

Если у тебя в программе только один кусок кода с этим уравнением, не страшно. Хотя лучше сразу учиться лучшим практикам программирования. Но если этот же кусок кода планируется повторить в приложении несколько раз?

Без использования функции, ты будешь заниматься обычным копипастом. Выглядеть в коде все это не очень хорошо, так как ты будешь постоянно повторять один и тот же кусок кода с разными значениями переменных. Функция позволяет один раз обернуть этот кусок кода таким образом, что при необходимости использовать эту же формулу с этими же переменными в другой раз в коде, ты просто вызовешь эту функцию и дашь ей нужные параметры.

Сложно? Ничуть. Возможно, первые функции будут вызывать у тебя недоумение, зато потом, когда ты будешь делать свое первое приложение, ты поймешь, насколько они облегчают жизнь программиста и делают код более красивым и практичным.

Рекомендация 3. Оставляй комментарии

Программист программисту рознь. К сожалению, далеко не все, кто сегодня занимается разработкой, умеют оставлять такие комментарии, которые бы были действительно полезны. А некоторые и вовсе умудряются писать кучу кода без комментариев.

Казалось бы, зачем они нужны? Когда ты пишешь одну функцию, в которой всего одно действие и две переменные, комментарии излишни. Здесь и так все понятно. Но если ты пишешь большое приложение с длинным кодом, конечно, лучше оставлять комментарии. Даже для себя, чтобы понимать потом, какая часть кода за что отвечает.

Для чего еще нужны комментарии? Представь, что тебе предложили хорошие деньги в другой компании. Ты собрался и ушел, а на твое место в старой компании пришел другой разработчик. Естественно, он получает твой код и недоумевает. Без комментариев он будет очень долго вникать в суть написанного тобой.

Казалось бы, ну и ладно, но что, если такой код придет к тебе? В общем, учись сразу взаимоуважению и правильно комментируй. Да и вообще, старайся изначально учиться так называемым Best Practices, то есть лучшим практикам в программировании.

Рекомендация 4. Не знаешь сам, спроси у Google

Многие начинающие программисты, которые только постигают азы разработки на Python или на другом языке, как-то стесняются обращаться к Google, а иногда и не знают, как правильно задавать вопросы.

На самом деле Google (условно любая поисковая система) – лучший друг программиста. Если ты думаешь, что все разработчики все помнят и знают, ты глубоко ошибаешься. Конечно, они не идут в Google чтобы посмотреть, как в языке объявляются переменные или как оборачивать код в функцию. Но у них хватает других вопросов.

К тому же, есть масса профильных форумов и сайтов, где можно пообщаться с другими разработчиками и получить ответы на свои вопросы.

Очень важно научиться правильно спрашивать. В этом случае ты будешь получать максимально полезные ответы в сжатые сроки. Хотя в первое время придется поучиться пользоваться поисковиком.

В этой статье мы пошагово рассмотрели все, что тебе пригодиться, чтобы начать изучать Python. Мы дали тебе также несколько практических рекомендаций, который действительно полезны, так как они получены исходя из опыта обучения программированию.

Ещё больше информации о Python на нашем шестимесячном курсе «Профессия: Разработчик» �� Узнать подробности!