Как научиться программировать на python

Язык программирования Python 3 для начинающих и чайников

Язык программирования Python 3 — это мощный инструмент для создания программ самого разнообразного назначения, доступный даже для новичков. С его помощью можно решать задачи различных типов.

Этот сайт призван помочь начинающим и чайникам научиться программировать на python 3. Также здесь можно подробнее узнать об особенностях функционирования этого языка.

Язык Python обладает некоторыми примечательными особенностями, которые обуславливают его широкое распространение. Поэтому прежде чем изучать python, следует рассказать о его достоинствах и недостатках.

Python 3: преимущества и недостатки языка

1. Python — интерпретируемый язык программирования. С одной стороны, это позволяет значительно упростить отладку программ, с другой — обуславливает сравнительно низкую скорость выполнения.
2. Динамическая типизация. В python не надо заранее объявлять тип переменной, что очень удобно при разработке.
3. Хорошая поддержка модульности. Вы можете легко написать свой модуль и использовать его в других программах.
4. Встроенная поддержка Unicode в строках. В Python необязательно писать всё на английском языке, в программах вполне может использоваться ваш родной язык.
5. Поддержка объектно-ориентированного программирования. При этом его реализация в python является одной из самых понятных.
6. Автоматическая сборка мусора, отсутствие утечек памяти.
7. Интеграция с C/C++, если возможностей python недостаточно.
8. Понятный и лаконичный синтаксис, способствующий ясному отображению кода. Удобная система функций позволяет при грамотном подходе создавать код, в котором будет легко разобраться другому человеку в случае необходимости. Также вы сможете научиться читать программы и модули, написанные другими людьми.
9. Огромное количество модулей, как входящих в стандартную поставку Python 3, так и сторонних. В некоторых случаях для написания программы достаточно лишь найти подходящие модули и правильно их скомбинировать. Таким образом, вы можете думать о составлении программы на более высоком уровне, работая с уже готовыми элементами, выполняющими различные действия.
10. Кроссплатформенность. Программа, написанная на Python, будет функционировать совершенно одинаково вне зависимости от того, в какой операционной системе она запущена. Отличия возникают лишь в редких случаях, и их легко заранее предусмотреть благодаря наличию подробной документации.

Изучение языка программирования python — это просто и понятно даже для чайников. Уже сейчас вы можете скачать python и написать свою первую программу!

Также у нас появился самоучитель Python, собранный из материалов данного сайта. Удачного изучения Python!

• Модуль csv — чтение и запись CSV файлов
• Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
• Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ

С чего начать учить Python

Анна Агабекян Эксперт в Frontend, Data Science. Ментор, автор курсов в SkillFactory.

Python — один из самых популярных языков программирования. На нем разрабатывают алгоритмы машинного обучения, собирают и анализируют данные о клиентах в крупных компаниях, пишут игры. Вместе с Python-разработчицей Анной Агабекян рассказываем все, что нужно знать на старте новичку.

Освойте профессию
«Python-разработчик»

Где используется язык программирования Python?

По замыслу создателя языка Гвидо ван Россума, Python должен был повысить продуктивность разработчиков, пишущих на языках C и C++. Однако благодаря своей простоте язык быстро приобрел популярность в среде программистов и вышел за рамки своего первоначального назначения. Чаще всего язык применяется в веб-разработке, анализе больших данных и машинном обучении. Кроме того, на Python пишут сценарии для компьютерных игр (например World of Tanks и EVE Online). В 2023 году в рейтинге TIOBE, который формируется на основе поисковых запросов, включающих упоминание языков, Python занимает первое место среди самых востребованных языков, обогнав Java и C.

Python-разработчик
Освойте Python, самый популярный язык программирования
3 383 ₽/мес 6 150 ₽/мес

У языка есть собственный свод правил, так называемый «дзен Python», который написал американский разработчик Тим Петерс. Одно из правил звучит так: «Должен существовать один — и желательно только один — очевидный способ сделать это». Это правило отлично описывает назначение языка: с его помощью можно один раз решить задачу, а потом просто автоматизировать ее.

Как изучать Python?

Синтаксис

• Один из самых популярных — Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts Натана Кларка. Книга написана простым языком — она поможет разобраться в терминологии, понять, что такое состояния, операторы и функции, чем объектно-ориентированное программирование отличается от функционального.
• На русском языке можно обратить внимание на книгу преподавателя и разработчика Майкла Доусона «Программируем на Python» — книга хороша тем, что в ней не только теория, но и реальные кейсы, показывающие, как применять полученные знания на практике. После каждой главы Доусон поясняет тему на примере простой игры и предлагает задачи для закрепления материала.
• Подробнее о функциях (часть приложения, выполняющая определенную задачу) можно узнать из книги Марка Луца «Изучаем Python».
• Для тех, кто уже усвоил основы языка, но еще не умеет использовать все его возможности, будет полезной книга Лучано Рамальо «Python: к вершинам мастерства». Автор рассказывает о библиотеках и средствах языка, а также демонстрирует приемы, с помощью которых код можно сделать короче и понятнее.

Станьте разработчиком на Python и решайте самые разные задачи: от написания кода до автоматизации процессов

Подборка полезных видеоуроков на YouTube:

• Python для начинающих — короткие видеоуроки, посвященные основам языка;
• Видеоуроки Python — среди прочего тут есть, например, ролики, как редактировать видео на Python или работать с Википедией с помощью этого языка;
• Clever Programmer — видеоуроки по программированию, советы и рекомендации, как прокачать свои навыки;
• Telusko — более 100 роликов, посвященных Python: от начального до продвинутого уровня.

Python имеет несколько направлений, поэтому стеки и технологии, которые нужно знать новичку, зависят от специализации. Например, для начинающего веб-разработчика необходимо прежде всего знание фреймворков Django и Flask. Для дата-аналитики или Data Science нужно уметь работать с библиотеками, предназначенными для обработки и анализа данных: NumPy, Pandas , Sklearn, TensorFlow. Для разработки десктоп-приложений в первую очередь важно знать библиотеку Tkinter и фреймворк PyQt5, для мобильной разработки — уметь работать в среде Kivy, для разработки игр — знать набор библиотек Pygame.

Настройка среды разработки

Изучив синтаксис, можно начать писать код. Для этого скачайте и установите среду разработки — IDE. Она объединяет несколько инструментов, предназначенных для разработки: редактор кода, инструменты для сборки, выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Читайте также Выбираем IDE: средства для программирования на Python

Самый базовый редактор — IDLE. Гвидо ван Россум назвал его в честь одного из актеров «Монти Пайтона» — Эрика Айдла. C помощью этой среды разработки можно просматривать, редактировать, запускать и отлаживать программы на Python. IDLE поставляется вместе с дистрибутивом. Скачайте и запустите редактор и в открывшемся окне можете начинать писать код.

Практика: сервисы и сайты

Решайте задачи. Их можно взять, например, на проекте Эйлера — это некоммерческий онлайн-проект, названный в честь знаменитого швейцарского математика Леонарда Эйлера. Проект (есть на русском и английском языке) объединяет сотни тысяч любителей математики и программирования — участники могут выбрать одну из задач и решить ее с помощью любого известного им языка программирования, в том числе с помощью Python. После того как участник получил правильный ответ, он может обсудить и сравнить с другими пользователями найденные им алгоритмы и способы решения.

Сайты, где еще можно порешать задачи Python:

Участвуйте в играх и квестах: например, chekio — это игра с заданиями разных уровней сложности и встроенной средой программирования или квест python challenge, в котором надо составить алгоритм, чтобы перейти к следующему шагу. Поискать задачки и упражнения также можно в соответствующем хабе на Хабре.

Напишите собственные несложные программы. Например, настроить автоматическую сортировку файлов по папкам, создать собственный сервер или написать игру на Python.

Читайте также Я освоила Python на карантине и теперь работаю в консалтинге

Что дальше?

Python-разработчик — востребованная профессия с высокими зарплатами. Свои первые заказы можно искать на онлайн-биржах, например fl.ru, weblancer.net, workzilla, или в Telegram-каналах с удаленной работой: Finder.vc, HomeWork и других.

Начинающий Python-разработчик получает от 80 тыс. рублей, а лид может рассчитывать на зарплату около 400 тыс. рублей.

От джуниора, помимо знания синтаксиса и основных библиотек, работодатели ждут умения быстро осваивать новый материал, вникать в суть задания, понимать требования и быть готовым к рутинным задачам.

Карьерный рост зависит от компаний, в которых работает специалист, от его личных особенностей, от наличия опытных коллег, у которых можно учиться и от владения soft skills.

Тестировщик-автоматизатор

Как ворваться в IT, даже если вы не умеете программировать? Стать тестировщиком. Для старта достаточно базовых знаний ПК. А начать работать можно уже через 4 месяца обучения.

Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм

Отдел продаж проклял нас за эту статью! От вас — пара часов в день, от нас — список бесплатных материалов для входа и прокачки в Python.

Иллюстрация: Альберто Блинчиков для Skillbox Media

Цокто Жигмытов

Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.

Python — основной язык в data science и один из трёх главных языков в веб-разработке — наряду с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.

• Для каких задач подходит Python
• 5 проектов на Python
• Для чего нужен Python
• Сколько зарабатывают Python-разработчики

Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него десятки тысяч подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.

Так что если вы решаете, с какого языка вам вкатиться в программирование с нуля, то Python — ваш кандидат! А в этом самоучителе расскажем, как освоить Python самостоятельно и бесплатно:

• С чего начать обучение
• Основы языка программирования
• Пишем первое приложение
• Python для data science
• Что в итоге

Как убедиться, что Python — отличный язык для старта в разработке? Простой алгоритм:

• Прочитайте нашу статью «Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python». Мы сравнили детище Гвидо ван Россума с Java и JavaScript.
• Если этого мало — изучите увлекательную краткую историю Python.
• Стереотипы и сомнения всё не отпускают? Мы развеяли 10 главных мифов о Python.
• Теперь мы точно на одной волне: пора приобщиться к тайным знаниям и прочитать, какие ошибки совершают новички при изучении Python.

С чего начать обучение Python

Мы собрали для вас ссылки на обучающие материалы, которые накопились за годы работы Skillbox Media. Они бесплатны и разбиты по трём направлениям: основы, приложения, data science. Внутри каждого направления статьи отсортированы по возрастанию сложности: от простых до заковыристых.

Как вам выучить Python по нашим материалам:

• Читаете статьи.
• Смотрите видео.
• Повторяете за преподавателем или автором.
• Гуглите, если что-то совсем не получается.
• Вбиваете в Telegram слово «Python» и присоединяетесь к лучшим чатам, где опытные питонисты смогут ответить на любой ваш вопрос — если захотят, конечно.

Настало время добрых советов — часть из них могут показаться банальными, но они и правда работают!

Выделите на занятия 1–2 часа ежедневно, чтобы знания не успевали выветриваться (согласно кривой забывания), и постарайтесь продержаться в таком темпе три недели — говорят, за этот срок вырабатывается привычка.

Не бойтесь ошибок. Их будет много — и в процессе обучения, и когда вы станете настоящим программистом. Воспринимайте ошибки как повод впасть в депрессию узнать что-то новое. Цикл вашего обучения должен выглядеть приблизительно так:

• Проба.
• Ошибка.
• Google, чат или помощь друга.
• Исправление ошибки.
• GO TO п. 1.
• .
• Воскресенье PROFIT!

Только учтите: статьи и вебинары могут не отражать самые новые фишки языка. Что-то могло измениться: исчезли команды, обновились библиотеки, сервисы стали другими. Это не помешает учиться, но в каких-то мелочах придётся разобраться самостоятельно — и да, это часть ежедневной работы программиста.

Python: основы языка программирования для начинающих

С помощью нашего самоучителя Python вы изучите язык на базовом уровне: установка интерпретатора, синтаксис языка, импорт библиотек, основные типы данных и операции над ними. Кстати, этого вполне достаточно, чтобы создавать довольно сложные и полезные программы — и стать начинающим разработчиком.

Установка

Программировать на Python можно на своём компьютере, скачав и установив дистрибутив (рекомендуем пакет Anaconda или среду разработки PyCharm), либо в браузере с помощью специальных сервисов (например, Google Colab).

• Как запустить Python на Linux, Windows, macOS
• Как использовать сервис Google Colab
• PyCharm: как её установить и использовать

Базовый синтаксис

Путь питониста начинается с основных операторов, базового синтаксиса языка и установки библиотек. Чтобы изучить Python с нуля, советуем начать с этих материалов:

• График курса доллара в Anaconda. Установим дистрибутив Anaconda, изучим синтаксис и нарисуем график курса доллара.
• Типы данных в Python. Когда с языком познакомились, пора узнать, что такое типы данных и какие они бывают в Python.
• Облако слов на Python. Нарисуем облако самых частотных слов со страницы «Википедии» прямо в браузере с помощью Google Colab.
• Устанавливаем библиотеку в Python. Основные способы: ручная установка, с помощью easy install и самый популярный — c помощью утилиты PIP.
• Вебинар «Рисуем дерево с помощью Python». Изучим чуть больше команд и функций, разберёмся с циклами и условиями, импортируем библиотеку для рисования.

Списки

Списки — самый популярный тип данных, с которым вы будете работать большую часть своего времени, поэтому стоит узнать, что это такое. Начинающий Python-разработчик должен знать:

• Списки в Python. Начинаем, конечно же, с основ и разбираемся, как устроены списки.
• Удаляем элемент из списка в Python. Узнаём о четырёх способах удаления элемента из списка.
• Методы append () и extend () в Python. Разбираемся, в чём различия двух методов добавления элементов в список.
• Преобразование списка в строку. Ещё полезно знать, как разные типы данных можно переделывать в другие — например, списки в строки.
• 11 вопросов про списки. Если на собеседовании вас начнут гонять по этому типу данных, вы не потеряетесь.

Строки

Постмодернисты говорили: мир как текст и текст как мир. Это особенно актуально в программировании — в том числе на Python. Поэтому важно уметь работать со строками.

• Форматированные строки на примерах. Разбираем удобный и наглядный способ вывода строк.
• Объединение строк. Их вечно приходится объединять, поэтому пора узнать самые эффективные методы.
• Регулярные выражения. Они полезны, когда вам нужно проанализировать и обработать строки.

Инструменты и фишки

Хороший программист — любопытный программист. Знание фишек и неочевидных нюансов языка — один из признаков хорошего программиста, даже начинающего.

• Генераторы в Python: что это и зачем они нужны. Одна из характерных фич Python — создание сложных объектов буквально в 1–2 строки. В этом помогут и генераторы.
• 15 коротких программ на Python. Короткие и понятные программы позволяют лучше понять язык.
• Библиотека collections. Инструменты, которые вы будете постоянно использовать в разработке.
• Vim как IDE для Python. Если вы хотите стать хардкорным разработчиком, то скорее учите Vim. Он круто выглядит, быстро работает и имеет кучу классных фишек.

Продвинутые возможности

Python снисходителен к новичкам — потому что позволяет решать какие-то задачи довольно небрежно, жертвуя чистотой кода в обмен на скорость разработки. Но это не значит, что правильного и красивого решения не существует.

• Корректное объединение строк в Python. Да, можно просто объединять строки с помощью знака +, но это не лучший способ.
• Декораторы: что отвечать на собеседовании. Функция, которая изменяет (декорирует) другую функцию. Звучит перспективно!
• Случайные числа в Python. Случайностей не бывает, особенно в Python. Или…
• Рефакторинг кода в Python. Большая часть работы программиста — не написание нового кода, а чтение и переделка (рефакторинг) старого. Будем же делать это правильно!
• Рекурсивные функции. Функции могут вызывать сами себя. Это называется «рекурсия». Разбираемся, как она работает и где бывает полезна.

Объектно-ориентированное программирование

Однажды вы увидите, что ваши программы становятся всё больше и больше, а их поддержка становится сложнее. Тогда вы задумаетесь, как это всё исправить. Ответ простой — используйте ООП.

• ООП в Python. Наверное, самая важная тема из всех остальных. Вы узнаете, что такое объекты и классы, и научитесь писать лаконичный код.
• Создаём «Змейку» на Pygame. Попробуйте закрепить знания и переписать код игры по принципам ООП. Уверены, что у вас получится.

Чтобы глубже изучить тему ООП, советуем также прочитать наши статьи о главных концепциях этой парадигмы:

• Классы и объекты. Базовые элементы всего ООП, от которых строится всё остальное.
• Особенности работы с объектами. Нюансы при работе с объектами.
• Инкапсуляция и модификаторы доступа. Доступ к методам внутри объектов иногда нужно защищать, делается это с помощью инкапсуляции и модификаторов доступа.
• Перегрузка методов и операторов. Приём в объектно-ориентированном программировании, который позволяет определить несколько методов с одним и тем же названием.
• Полиморфизм. Более подробно про перегрузку на концептуальном уровне.
• Наследование и ещё немного полиморфизма. Избавляемся от дубликатов кода и делаем проекты ещё лаконичнее.
• Абстрактные классы и интерфейсы. Удаляемся от всех материальных вещей и думаем абстрактными идеями — или абстрактными классами и интерфейсами в случае ООП.

Python: пишем приложения

Лучшего способа обучения, чем многократное повторение за учителем, пока что не придумали. Повторяйте все действия за нашими преподавателями, и вы научитесь работать в PyCharm, взламывать пароли и создавать настоящие мессенджеры.

Можно проматывать и ускорять видео, пересматривать сложные места — записи именно для этого и сделаны.

Считаем калории и пишем голосового ассистента

Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных в Сбербанке, демонстрирует процесс создания нескольких простых программ в PyCharm. Бонусом — советы по началу карьеры в Python.

«Нет неподходящего возраста, есть неправильно преподнесённое резюме».

Подбираем пароли и работаем с сетью

Никита Левашов, технический директор в Lia, учит основам хакинга на Python.

• В первый день вы вспомните основы Python и напишете простую программу — парсер паролей.
• Во второй день изучите работу с файлами и сетью, а также закодите утилиту для автоматического подбора паролей.
• На третьем, итоговом, занятии Никита разберёт домашние задания — можно будет сравнить со своими решениями.

Интенсив «Хакинг на Python»: день первый, день второй, день третий.

Создаём мессенджер с формами и интерфейсом

Алексей Коновалов, старший разработчик «ООО МТС-Диджитал», показывает, как написать мессенджер на Python.

• Традиционно первый день посвящён основам языка и написанию простой программы.
• Во второй день вы напишете ещё одну программу, сделаете формы регистрации пользователей и настроите отправку и получение сообщений.
• В третий день Алексей рассказывает о пользовательском интерфейсе и подводит итоги.

Интенсив «Мессенджер на Python за 3 дня»: день первый, день второй, день третий.

Парсим данные

Парсинг — это когда мы собираем данные с сайтов и потом что-то с ними делаем, например анализируем или создаём базу данных.

• Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup
• Парсим данные в Telegram на Python
• Чат-боты в Telegram на Python

Пишем десктопное приложение

На Python можно и приложения с графическим интерфейсом писать. Делать это удобно, потому что:

• Python — простой и понятный язык;
• в Python есть много инструментов, которые ускорят разработку;
• вы всегда сможете найти ответ на свой вопрос.

Лучший способ написать десктопное приложение — с помощью библиотеки Tkinter.

Python для data science

Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.

Если вы планируете карьеру в этом направлении, то в дополнение к основным вебинарам прочитайте статьи:

• Карта развития дата-сайентиста: с чего начать и куда идти.
• Как изучить Data Science по-настоящему (а не развлекаться трюками).
• Семь базовых понятий из статистики для Data Science.

Первые модели

Одна из сильных сторон Python — это то, что настоящую модель машинного обучения можно закодить буквально в пару десятков строк, а то и меньше. И, разумеется, чтобы написать эти строки, глубокое знание Python не требуется.

• Галопом по Python: языковой минимум для начинающего дата-сайентиста
• Первичное преобразование данных: использование библиотеки Pandas
• Работаем с Pandas: основные понятия и реальные данные
• Библиотека NumPy: всё, что нужно знать новичку
• Ваша первая модель машинного обучения

Делаем умного чат-бота

Михаил Овчинников, директор по разработке в лондонской компании Noon Academy, научит вас делать умных чат-ботов.

• В первый день познакомимся с архитектурой будущего чат-бота, узнаем, что такое NLU, а также, как обычно, освежим в памяти основы Python.
• Во второй день научим чат-бота понимать текст. Для этого подготовим данные, превратим слова в числа, обучим модель и встроим её в чат-бота.
• На третий день создадим телеграм-бота и запустим наконец-то наше приложение. Восстание машин уже близко!

Интенсив «Чат-бот с искусственным интеллектом на Python»: Первый день, Второй день, Третий день.

Пишем зрячую нейросеть

Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.

• Первый день: основы Python для работы с нейросетью, работа в Google Colab, что такое компьютерное зрение.
• Второй день: обучение модели распознаванию объектов.
• Третий день: написание приложения, подключение его к стриму.

Интенсив «Пишем нейросеть для распознавания предметов и слежки»: первый день, второй день, третий день.

Что в итоге

Вдумчивое освоение указанных материалов даст вам достаточно навыков, чтобы претендовать на позиции стажёра или, если повезёт, даже джуниора, в зависимости от требований в конкретной компании.

Самое главное — не останавливаться. Путь программиста — это путь постоянного обучения, и Python-программисты не исключение. Эта статья — лишь начало вашего путешествия в огромный мир IT. Заметим, что совершенно необязательно входить в него в одиночестве.

С чего начать изучение Python?

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python» . Вот несколько правил из этого списка:

• Явное лучше, чем неявное
• Простое лучше, чем сложное
• Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

• Видеоигры
• Десктопные приложения
• 3D-графику
• Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

• Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
• NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
• Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
• Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

• Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
• Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
• Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
• Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
• Циклы — для чего нужны и как использовать.
• Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
• Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
• Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

• Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
• Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
• Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
• Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 

''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

• . — заменяет любой символ;
• \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
• […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
• | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
• [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
• $ — конец строки;
• ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

• Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
• Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
• Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
• Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

• Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
• Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
• Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
• Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте .

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

• LeetCode
• Codewars
• Exercism
• okpython.net
• Проект Эйлера
• CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

• Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
• CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
• Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

• Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
• Марк Лутц «Изучаем Python»
• Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования» , в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.