Топ-8 сайтов с бесплатными курсами по python для начинающих

Где используется Python

Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.

Системное администрирование

Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.

Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.

Научные исследования

В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:

• SciPy — библиотека с научными инструментами;
• NumPy — расширение, которое добавляет поддержку матриц и многомерных массивов, а также математические функции для работы с ними;
• Matplotlib — библиотека для работы с 2D- и 3D-графикой.

Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.

Data Science

Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.

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.

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

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

Алгоритмы

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

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

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё

Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее

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

Умение искать информацию

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

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

Понимание работы OC

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

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

Понимание ООП

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

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

Работа с командной строкой

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

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

Понимание работы интернета

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

Системы контроля версий (git)

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

Начало работы в Питоне

Первое, что делают при изучении любого языка программирования, – вывод в консоль популярного сообщения «Hello world». Немного поменяем вывод, и в пустом файле скрипта напишем следующую команду:

Print – встроенная в Python функция, которая выводит на печать переданное в нее сообщение. Запуск скрипта отобразит в терминале соответствующую фразу.

Еще одна полезная команда – input. Она позволяет как бы общаться с пользователем при помощи консоли. Исполним следующий код:

Функция input приостанавливает исполнение скрипта до тех пор, пока пользователь не введет свой ответ. Сначала в консоли потребуется представиться, а потом передать свой возраст. И лишь потом в терминале отобразится сообщение: «Рад знакомству!».

Пока что все наши операции не имели большого смысла и никак не использовались в других местах программы, но легкость Питона, уважаемые читатели, наверняка ощущается.

Обсудим базовый синтаксис языка Python:

1. Любая часть кода отделяется от предыдущей переводом на новую строку (не нужно никаких точек с запятой в конце);
2. Отступы внутри блоков кода (о них пойдет речь дальше) задаются 4-мя пробелами;
3. Создаваемые функции и объекты отделяются друг от друга двумя пустыми строчками.

Даже если вы и забудете о сказанном, PyCharm вам напомнит: он подчеркнет синтаксические ошибки, даст подсказки по используемым функциям. Это не просто удобно, но и экономит массу времени.

Данная фраза от создателя языка свидетельствует о том, что Питон в своем синтаксисе максимально прозрачен.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составит никакого труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Шаг 3. Практиковаться-практиковаться-практиковаться

Если предыдущие шаги вас не испугали, начинайте писать код — чем больше, тем лучше. Ниже найдёте несколько примеров, которые придумали мы. Разберите их по частям и попробуйте понять, как всё работает.

Программирование на Python: пример простого расчета

Цель задач для начинающих — показать, что программировать могут все. Постепенно вы перейдёте к более прикладным и сложным задачам, собственным проектам и личному портфолио.

К примеру, на курсе «Python-разработчик» в Нетологии студенты за 6 месяцев создают 4 личных проекта: онлайн-библиотеку, кулинарную книгу, кредитный калькулятор и сервис знакомств. C таким портфолио устраиваться на работу намного легче.

Начните с простой математики: создавайте переменные, возводите их в степень, потом складывайте результат и выводите на экран — делайте всё, что приходит в голову. Перед тем, как запустить программу, попробуйте предсказать результат. Если совпадает, вы неплохо справляетесь.

Сначала мы создали две переменные. Из них сделали третью, а из третьей — четвёртую, которую и вывели на экран в формате строки. Попробуете посчитать ответ?

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/FineShockedReality

Программирование на Python: пример с выводом на экран

Ещё можно написать программу, которая немного с вами пообщается.

Мы сами задаём фразы для ответов и выставляем паузу в секундах между репликами

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/AgitatedModernSoftwaresuite.

Чтобы запустить программу и общаться с роботом, нажмите Run

В целом, это должно хватить для первых шагов в изучении Python. Если понравится — практикуйтесь ещё больше и не останавливайтесь на достигнутом. Успехов!

Уровни логирования на Python

Наверно, всем очевидно, что события, которые генерирует наш код кардинально могут отличаться между собой по степени важности. Одно дело отлавливать критические ошибки (), а другое — информационные сообщения (например, момент логина пользователя на сайте)

Соответственно, чтобы не засорять логи лишней информацией, в  Вы можете указать минимальный уровень фиксируемых событий.

Интенсив «3 дня машинного обучения: Python, нейросети и биткоин»

10–12 июня, Онлайн, Беcплатно

tproger.ru

События и курсы на tproger.ru

По умолчанию фиксируются только предупреждения () и события с более высоким приоритетом: ошибки () и критические ошибки ().

Уровни логирования

Если Вы хотите посмотреть все сообщения, необходимо передать соответствующий уровень ошибок:

А далее, чтобы записать информационное сообщение (или вывести его в консоль, об этом поговорим чуть позже), достаточно написать такой код:

И так далее. Теперь давайте обсудим, куда наши сообщения попадают.

«Python для начинающих» от Code Basics

Продолжительность: 69 занятий.

Форма обучения: текстовые уроки с проверкой знаний.

1. Привет, Мир!
2. Комментарии.
3. Инструкции.
4. Как мы проверяем ваши решения.
5. Синтаксические ошибки.
6. Арифметические операции.
7. Операторы.
8. Коммутативная операция.
9. Композиция операций.
10. Приоритет.
11. Линтер.
12. Кавычки.
13. Экранированные последовательности.
14. Конкатенация.
15. Кодировка.
16. Типы данных.
17. Сильная типизация.
18. Явное преобразование типов.
19. Что такое переменная.
20. Изменение переменной.
21. Выбор имени переменной.
22. Ошибки при работе с переменными.
23. Выражения в определениях.
24. Переменные и конкатенация.
25. Именование переменных.
26. Магические числа.
27. Константы.
28. Интерполяция.
29. Извлечение символов из строки.
30. Multi-line строки.
31. Функции и их вызов.
32. Сигнатура функции.
33. Стандартная библиотека.
34. Аргументы по умолчанию.
35. Вызов функции — выражение.
36. Выражения как аргументы.
37. Вызов функций в аргументах функций.
38. Детерминированность.
39. Побочные эффекты.
40. Неизменяемость и примитивные типы.
41. Создание (определение) функции.
42. Передача одного аргумента.
43. Передача нескольких аргументов.
44. Возврат значений.
45. Возврат по умолчанию.
46. Параметры по умолчанию.
47. Именование.
48. Окружение.
49. Логический тип.
50. Предикаты.
51. Комбинирование операций и функций.
52. Логические операторы.
53. Отрицание.
54. Логические операторы 2.
55. Условная конструкция.
56. else.
57. else + if = elif.
58. Тернарный оператор.
59. Истинность выражений.
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.

Чему научитесь:

• устанавливать программное обеспечение для разработки;
• изучите синтаксис и управляющие конструкции языка.

Шаг 6: Создание своего проекта

К настоящему моменту вы должны были найти подходящий вам способ изучения Python. Вы уже должны представлять примерно, что такое Python, и вы должны начать понимать, как создавать свои собственные программы. Сейчас лучше всего начать практиковать свои навыки.

По моему опыту, один из лучших способов изучения Python — это практиковать то, что вы уже знаете, создавая свои собственные программы. Создать свои собственные простые программы легко. Не переживайте, что вы сразу не создадите шедевр мирового масштаба. Вместо этого сосредоточьтесь на создании маленьких кусочков кода, которые делают определенные вещи. Следующие шаги помогут вам при запуске вашего первого проекта:

1. Придумайте парочку простых программ на Python. Запишите их, и выберите несколько, которые кажутся интересными и которые вы сможете создать.
2. Начните писать вашу программу. Убедитесь, что вы сразу исправляете ошибки по ходу программирования, прежде чем они выльются в серьезные проблемы. Возможно, вам будет полезно начать с написания краткого плана с подробным описанием шагов, которые необходимо предпринять для написания своей программы.
3. После того, как вы закончите свою программу, просмотрите на нее и убедитесь, что у вас есть комментарии в коде, объясняющие, что вы сделали и почему. Разместите свой код на онлайн-форуме и попросите людей проверить его для вас.

Ваша первая программа не будет представлять ничего особенного. Ожидайте много отрицательных отзывов, но вам необходимо принять к сведению этот отзыв и используете его для улучшения вашей следующей программы.

Работа с базовыми функциями

Разберём, как устроены базовые функции в Python.

Чтобы записать в переменную V сумму 1 и 1, мы напишем так:

Если мы захотим напечатать переменную V, мы используем функцию:

Напоминаем, что в Python мы не пишем тип переменных.

При спуске этот код выведет нам 2.

Если вы забыли, что делает функция, или нашли новую, вам поможет команда help (): она выпишет основную информацию о функции. Если мы используем ее на функцию print (), это будет выглядеть так:

В программировании мы будем много работать с числами. Все основные математические операции записываются в Python привычным образом, примерно как в калькуляторе:

Есть и операции поинтереснее, менее очевидные:

Иногда в Python можно встретить артефакты вроде такого:

В конце получившегося числа мы неожиданно видим 4. Это просто особенность компьютерного представления данных, и бояться этого не стоит, в большинстве случаев это не имеет значения. Но не забывайте об этой особенности, если вам важны точные числа (как, например, в астрофизике).

Вывод текста. Уже сложилась традиция, что первые слова, которые человек выписывает кодом, это «Hello, World!». Сделаем это и мы.

Мы уже выводили выше переменную, теперь выведем текст. Сделать это в Python очень просто:

Иногда (например, в цикле) надо выводить одно и то же с небольшим изменением. Для этого используется форматированный вывод. Это делается так: заменим часть, которая будет меняться, фигурными скобками, а за фразой напишем .format (). В скобки вставим переменную с нужным значением. Вот как это выглядит:

В некоторых версиях Python можно сделать то же самое и другим способом:

Результат будет один и тот же. Если у вас работают обе версии, то делайте так, как вам больше нравится.

Как устроены операции сравнения в Python

1. Операции сравнения будут возвращать ответ в виде правда/неправда: True/False.
2. Для проверки на равенство используются два знака «равно».
3. Для проверки на неравенство используется восклицательный знак (знак отрицания) со знаком «равно».

Например:

Программы обучения профессии «Python-разработчик»

Полноценное обучение с нуля до уровня junior-программиста. На многих программах обучения имеется вступительное тестирование на умение пользоваться ПК.

Программа Разработчик Python от otus:

• Если вы писали личные проекты на Python, но нет опыта промышленной разработки
• Дадутся объяснения следующих вопросов:
  • Как писать простой и идиоматичный код, за который не будет мучительно стыдно?
  • Как тестировать и поддерживать код на Python?
  • Как написать приложение, которое не умрёт под нагрузкой?

После прохождения курса у вас останется:

• 1 мини веб-проект
• богатый список литературы для ознакомления и углубления знаний программистов
• код и материалы занятий, соединенные вместе в виде jupyter-ноутбуков
• видеозаписи всех вебинаров занятий
• проектная работа на интересную вам тему

Цена 56000₽ для новых клиентов otus (скидка 4000₽ в течение 7 дней после регистрации).

Программа Профессия Python-разработчик от skillbox:

• Научитесь с нуля программировать на Python
• Изучите основы вёрстки сайтов и web-приложений
• Освойте популярный фреймворк Django
• Изучите асинхронное программирование для написания высокопроизводительных приложений
• Реальный опыт разработки — Реализация искусственного интеллекта роботов для оптимального сбора ресурсов — Вёрстка landing page

Цена 93600₽

Программа Факультет Python-разработки от GeekUniversity:

• Проектно-ориентированное обучение
• Совместная разработка
• Год опыта Python-разработки
• Множество необходимых для работы навыков
  • Умение создавать клиент-серверные приложения для Desktop
  • Навыки прототипирования мобильных приложений
  • Навыки верстки сайтов на HTML, CSS, Bootstrap
  • Навыки frontend-разработки на Javascript и JQuery
  • Умение создавать сайты на Django Framework
  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Умение работать в команде, знание методологий разработки: Agile, Scrum
  • Умение работать с GIT
  • Навыки успешного прохождения собеседований и общения с заказчиками
  • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования
  • Умение писать «чистый» код
• Имеются бесплатные подготовительные курсы для тех, кто не сможет пройти тестирование на знания базовых понятий программирования

Напишите что-нибудь

Большинство, если не все разработчики Python, с которыми вы общаетесь, скажут, что лучше изучать Python на практике. Выполнение упражнений поможет вам двигаться дальше: больше всего вы изучаете, программируя.

№10: Спроектируйте что-нибудь, что угодно

Для новичков есть масса упражнений, которые помогают чувствовать себя увереннее и развивать мышечную память. Мы уже говорили об этом.

Как только вы освоите базовые структуры (строки, списки, словари, множества), ООП и написание классов, самое время приступить к проектированию!

Не слишком важно, что именно проектировать. Гораздо важнее, как именно

Этот путь действительно будет наиболее познавательным. Можно освоить многое, читая статьи и изучая курсы по python. Но большую часть знаний вы получите при проектировании приложений. Проблемы, которые вы решите, научат многому.

Существует множество списков с идеями для проектов новичка. Вот некоторые идеи для старта:

• Игра «Угадай число»;
• Простой калькулятор;
• Симулятор игры в кости;
• Служба уведомления о цене биткоина.

№11: Участвуйте в Open Source проектах

В open-source модели исходники ПО лежат в открытом доступе, поэтому любой может внести свой вклад в разработку. Есть много библиотек Python, которые являются open-source проектами. Кроме того, многие компании публикуют open-source проекты. То есть можно работать с исходниками, которые написали сотрудники этих компаний.

Участие в open-source проекте Python — отличный способ получить чрезвычайно ценный опыт обучения. Например, вы решили пофиксить какой-то баг. Для этого вы отправляете «pull request» с исправлением ошибки. Далее менеджеры проекта рассмотрят вашу работу, предоставив комментарии и предложения. Это позволит вам узнать лучший способ программирования на Python, а также научиться общаться с другими разработчиками.

С чего начать изучение

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

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

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

• Переменные, их типы и операции над ними.
• Работа с числами, строками и другими типами.
• Условия.
• Циклы.
• Структуры данных (списки, кортежи, словари).
• Стандартные инструменты языка (ввод и вывод, округление).

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

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

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

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

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

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

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

Где используется Python и почему

В последние 5 лет Питон непрерывно находится в тройке самых популярных языков программирования. У него есть ряд сильных сторон, которые привлекают разработчиков со всего мира.

К типичным областям использования Python относят:

• Веб-разработка (сайты любой сложности и функциональности без проблем создаются при помощи данного языка);
• Работа с базами данных (можно работать как с «встроенной» sqlite3, так и любыми другими – реляционными и нереляционными);
• Графические приложения (реально не просто писать исполняемые скрипты, но и разрабатывать полноценные графические интерфейсы под свои нужды);
• Научные задачи (сложные вычисления, машинное обучение, нейронные сети);
• Сетевое программирование (включает не только взаимодействие с сайтами, но и почтовыми сервисами, JSON-объектами, Интернет-протоколами);
• Бизнес-приложения и игровая индустрия (ERP-системы, непрерывная разработка и тестирование, простые игры).

Озвученный спектр направлений показывает, что Питон имеет определенные преимущества по сравнению с другими языками, раз он пригоден для такого широкого класса задач.

Основные показаны ниже (рис. 1).

Сильные стороны языка Python

Простота подразумевает легкость освоения и высокий уровень абстракции (минимум кода при максимальном эффекте).

Выразительность связана с минимальным количеством кода для достижения результата (некоторые особенности Питона сокращают объем кода чуть ли не до одной строки, если сравнивать с другими языками).

Скрипты на Python’e легко читать: нет лишних символов, нагромождения скобок, дополнительных уточнений.

Полнота демонстрирует масштаб встроенных и сторонних библиотек под специфичные нужды (не нужно с нуля создавать функционал, ведь его уже кто-то реализовал).

Немаловажно и то, что исходный код Python свободно распространяется. Любая редакция языка доступна каждому как для личных, так и коммерческих нужд

Кроссплатформенность в дополнение ко всему гарантирует достижение идентичных результатов что на Windows, Linux, MacOS, так и на мобильных системах.

Отметим, также, ключевые плюсы и минуса Питона (таблица 1).

Плюсы	Минусы
Легко изучать, писать и читать код	Относительно медленный
Интерпретируемый (исполняет код на лету)	Не всегда эффективно расходует память
Динамически типизированный	Ограничен в мобильной разработке
С открытым исходным кодом	При исполнении могут возникать ошибки, что требует тщательного тестирования
Имеет широкую поддержку

Таблица 1 – Сильные и слабые стороны Python’a

«Язык программирования PYTHON для начинающих» от egoroff_channel

Пройти курс

Продолжительность: 80 уроков.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

1. Установка нужного программного обеспечения.
2. Программирование на языке Python.
3. Объекты. Арифметические операции.
4. Переменные в Python. Основные операторы.
5. Операции ввода-вывода.
6. Способы деления.
7. Логические операторы.
8. Строковый тип и работа с ним.
9. Использование списков.
10. Условный оператор if.
11. Функция range и итераторы.
12. Циклы.
13. Установка и применение дополнительных библиотек.
14. Методы сортировки.
15. Вложенные циклы.
16. Вложенные списки.
17. Треугольник Паскаля. Коэффициенты для Бинома Ньютона.
18. Словари и работа с ними.
19. Кортежи и способы их обработки.
20. Пользовательские функции и их вызов.
21. Область видимости.
22. Рекурсивные функции.
23. Лямбда-функция и лямбда-выражение.
24. Генераторы и итераторы.
25. Коллекции и их сортировка.
26. Спецсимволы.
27. Установка дополнительных модулей в Python.
28. Разновидности вызываемых объектов.
29. Работа с каталогами и файлами.
30. Замыкания.
31. Декораторы функций.
32. Подготовка данных к передаче.
33. Работа со сторонними программами.

Чему научитесь:

• освоите основы синтаксиса языка Python;
• познакомитесь с принципами ООП;
• научитесь взаимодействовать с другими приложениями;

• подробный разбор каждой темы;
• курс подойдёт как новичкам, так и опытным разработчикам;
• возможность изучения в любое время;
• не требуется регистрация.

Какие у Python конкуренты

Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.

Python vs. Java

Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.

Но много и различий.

Типизация

Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.

Компиляция

Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.

Скорость

Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.

Синтаксис и читаемость

Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.

В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.

Применение

Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.