Разное

Как стать python программистом: Говорят, выучить Python и стать программистом легко. Правда?

Содержание

Кто такой Python-разработчик. Обзор изнутри от Александры Воронцовой

Про профессию рассказывает Александра Воронцова, наставник курса «Python-разработчик» в Яндекс. Практикуме.

Продолжаем цикл материалов про ИТ-специальности. Каждую описывает «типичный представитель» — опытный специалист и просто авторитетный коллега, тот самый человек, который знает все тайные уголки своей профессии. Мы надеемся, эти материалы помогут школьникам, студентам, переквалификантам, джуниорам и всем тем, кто заинтересован в выборе ИТ-специальности. Цикл не только поможет оценить перспективы, но и даст возможность лучше понять индустрию и особенности профессии изнутри. Обсуждайте и дополняйте материал в комментариях, чтобы сделать его еще полезней.

— Я около двух лет была разработчиком в Яндекс. Диске, а до этого занималась обработкой больших данных в Яндексе. Каждый день примерно на 2 Тб мы считали статистику использованиях фич. Например, как часто люди нажимали кнопку перехода на сайт, после того как им пришло письмо. Сейчас разрабатываю инструменты для международной логистики в Joom, например для отслеживания посылок и оптимизации стоимости перевозок. 

Python — это хороший язык, чтобы начать изучать программирование. У него низкий порог входа за счет простого и понятного синтаксиса. За выходные с помощью интернета и видеоуроков можно научиться писать программы, которые упростят ваш быт. Например, Telegram-бот, в который любой член семьи может отправить, что надо купить в магазине. А когда соберетесь за покупками, пишите команду «Я в магазине. Что надо купить?», и он выдает список покупок. 

Чем занимается Python-разработчик

Python чаще всего используют в разработке серверной части веб-приложений. При этом многое можно реализовать как на Python, так и на C++ или Java. То, чем вы будете заниматься на работе, зависит от сферы, в которую вы попадете. Python также применяют для анализа больших данных и проектирования нейросетей.

Главная задача python-разработчика ― сделать так, чтобы сервисы понимали запрос, а сайты правильно реагировали на действия пользователей. Порядок работы над проектом может быть такой. 

  1. Получить задачу и декомпозировать ее (то есть разбить на маленькие части). Важно услышать, что конкретно от вас хотят, и договориться, кто и что будет делать.
  2. Написать код.
  3. Покрыть код тестами и проверить, что все тесты проходят. Иногда этот пункт меняют местами со вторым, в такой ситуации сначала проверяют, что программа не работает.
  4. Закоммитить (зафиксировать изменения) и пройти код-ревью — получить комментарии от более опытного разработчика и внести его правки.
  5. Выкатить релиз или собрать образ на машине.
  6. Поддерживать код, пока он кем-то используется.

Как проходит типичный день Python-разработчика

Спойлер: магия разработки будет первые пару лет, пока вы изучаете что-то новое. А дальше программирование скатывается в рутину. 

День начинает с того, что я провожу код-ревью — проверяю код на ошибки и неточности. И порой появляются принципиальные вопросы, которые мы потом обсуждаем с командой.    

В течение четырех–пяти часов я работаю с кодом в том или ином виде, а оставшиеся время провожу с продуктовыми менеджерами, коллегами или руководителями за обсуждением текущих и будущих задач. Например, добавить новую промоакцию, закрыть часть функциональности для пользователей с определенным набором фич или сделать часть API, которое выдает список фотоальбомов определенного типа.  

Написание кода непосредственно на Python занимает малый процент моего рабочего времени. Бывает, что за день пишешь десять строчек, в хорошем случае — 50.

Большую часть времени занимают:

  • чтение кода,
  • тесты,
  • исправление ошибок.

Иногда оказывается, что предыдущие написанные десять строк не вписываются в существующую архитектуру и ты не можешь их использовать. Тогда приходится все переписывать сначала.

Бывают ситуации, когда тесты не находят проблемы в коде. И когда он выходит в продакшн, нужно следить, чтобы нововведения у пользователя работали правильно. Иногда появляется уникальный пользователь со своим набором фич, и начинаются проблемы. В этом случае откатываем релиз и разбираемся, что происходило. 

Я также обрабатываю задач из поддержки. Агенты разбирают вопросы по мере своей компетенции, но не все могут решить из-за отсутствия доступов. Тогда подключаются разработчики и начинают что-то чинить или объяснять, почему должно быть именно так, а не иначе. 


В работе я использую Slack (робот jenkins присылает мне информацию о том, как протестировался коммит на гитхаб), Github, почту, свободный интернет, PyCharm (среда разработки), Things 3 (тудушник), Iterm 2, так как часть действий удобнее проворачивать через командную строку.

Что надо знать Python-разработчику

Нужно базово знать язык программирования. В моем понимании к базовым знаниям относятся:  

  • типы и структуры данных: чем они отличаются друг от друга, например, в каких случаях лучше использовать списки, а когда ― кортежи,
  • как хранятся переменные,
  • что такое условные конструкции, циклы и функции.  

При этом список нужных для работы скиллов отличается от направления, в котором вы хотите развиваться. Конкретнее расскажу про два самых популярных: веб-разработка и анализ данных. 

Веб-разработка
  • Фреймворки. Первый — Flask, с его помощью можно быстро запрограммировать что-то работающее. Но все дополнительные функции нужно подключать и скачивать отдельно, если они нужны, конечно. 
  • Django. С ним надо познакомиться хотя бы чуть-чуть, потому что долгое время он был одним из самых популярных. Поэтому велика вероятность, что, придя разработчиком на Python в какую-нибудь компанию, вы застанете проект на Django, и его надо будет поддерживать. Основное отличие Django от Flask — всё, что вам может потребоваться, встроено в сам фреймворк. 

На старте нужно знать хотя бы один из этих фреймворков. Остальной набор зависит от того, в каком направлении вы хотите развиваться и какие задачи ставит перед вами тимлид. Обычно третьим советуют изучить асинхронный фреймворк. Например, Async IO либо Fast API.

Асинхронность нужна, чтобы обойти проблемные места, связанные с загрузкой процессора. При синхронной разработке пользователь не сможет взаимодействовать со страницей, пока не придет ответ от сервера. Асинхронность решает эту проблему: один поток подгружает интерфейс, а второй — ждет ответ от сервера. 

  • Устройство Unix-систем (хотя бы на базовом уровне). Перед собеседованием поработайте с Linux, поэкспериментируйте с командой стройкой и попробуйте какое-то время пользоваться только ей, без графического интерфейса. Вероятно, что когда вы придете на первую работу, единственным способом коммуникации с сервером, на котором запущено ваше приложение, будет командная строка. Этот навык осваивается очень быстро: день на то, чтобы прочитать документацию, и буквально неделя на то, чтобы закрепить знания. 
  • SQL и базы данных. Начинающему разработчику не нужны глубокие знания в этой области, но нужно понимать, что такое база данных, и как в ней хранится информация. Будет здорово, если перед первым собеседованием вы развернете какую-нибудь базу данных и попробуете составить к ней несколько запросов. 
Анализ данных
  • Математика. Перцентили, нормальное распределение, векторы и матрицы — всё это нужно понимать, чтобы знать, что вы считаете. Обычно сложные вычислительные операции можно реализовать с помощью готовых функций, но без понимания, что и зачем используется, высока вероятность получить на выходе что-то ненужное вместо полезных данных. 
  • Pandas. Это библиотека Python, которая часто применяется в анализе данных. Ее используют в работе практически каждый день, поэтому нужно знать, как с ней работать. 
  • Визуализация данных станет огромным плюсом для начинающего разработчика. Например, базовая библиотека — Matplotlib. Еще есть Seaborn, которая расширяет возможности первой и в основном служит для более простых данных, например, корреляции или анализа одномерного или двумерного массива. 
Soft skills

Хорошие soft skills порой важнее hard skills.  Самое важное — умение и готовность задавать вопросы. У меня есть алгоритм, которым я делюсь со своими студентами. Он поможет подготовиться к обсуждению проблемы со старшим коллегой и сэкономить его время. Для этого нужно ответить на четыре вопроса.

  1. Что я хочу сделать? Кратко описать задачу и что именно вы хотите сделать. Например: я хочу вывести среднее число по конкретному массиву. 
  2. Как сейчас работает программа? На каком этапе вы зашли в тупик, какое сообщение об ошибке всплывает или какой результат вместо ожидаемого она выводит. 
  3. Что я уже пытался сделать, чтобы исправить ошибку? Например, поискал ошибку в поисковике или пробовал написать другую функцию. 
  4. Конкретный вопрос, чем может помочь наставник или руководитель: посмотреть конкретный фрагмент кода или подсказать, какую функцию лучше использовать. 

Готовность учиться и воспринимать замечания. Нужно уметь услышать позицию другого человека и понять, почему более опытный разработчик считает так или иначе. При этом абсолютно нормально, если джуниор вступает в дискуссию с такими аргументами: «Я слышал, что…», а не «Я знаю, что надо так, и точка». Нужно показать свои знания и спросить, почему старший разработчик думает иначе. В дальнейшем это позволит быстрее набрать базу знаний, дорасти до middle-разработчика и принимать более взвешенные решения.

Важно, чтобы с человеком было приятно работать в одном кабинете и поговорить не только о работе. 

Где учиться на Python-разработчика

Высшее образование

Я ступаю на скользкую дорожку, но считаю, что не всем будет полезно высшее образование в ИТ. Вуз полезен, если решите идти дальше в Computer Science, чтобы заниматься программированием более фундаментально: не создавать новые сервисы, а изучать, каким образом писать эффективнее, или программировать более низкоуровневые системы. Например, университетский курс полезен, чтобы писать операционные системы, среду разработки или базы данных.

Еще вуз помогает уложить знания в структуру, потому что расписанием занимаются методисты. Они продумывают, в каком порядке и какие курсы давать, и обозначают спектр вопросов, на которые студент в дальнейшем должен уметь ответить на госэкзаменах. 

Огромный плюс обучения в университете — возможность ездить по зарубежным стажировкам. При этом ваш возраст и этап обучения совсем не важен. Без вуза, скорее всего, такого шанса не будет.

Хорошие советы о том, как проходить собеседования на стажировки в крупные компании, например Google, Apple, Microsoft, Amazon, Facebook и Palantir Technologies, есть в книге Cracking the Coding Interview («Карьера программиста»). 

Минус в том, что на это нужно потратить как минимум четыре года и вас, скорее всего, не научат продакшн-разработке. А ещё не все вузы позволяют совмещать учебу и работу. 

Курсы

Есть много курсов на Coursera, Stepik, EdX. Поищите лекции на YouTube, а вопросы задавайте в комментариях. Еще можно читать Хабр. Правда, полезно там далеко не все. Но за неделю можно найти пару хороших статей, которые расширят кругозор и могут однажды пригодиться на собеседовании.  

Проблема такого подхода в том, что надо обладать ненулевой мотивацией и очень хотеть что-то изучить, потому что никто не будет за вами бегать и проверять домашние задания. И так как вы не заплатили за это деньги, пропадает ответственность за результат. В такой ситуации может сложиться плохой паттерн: вы начинаете учиться и бросаете на середине. Мозг привыкает, что когда становится тяжело, сложно или просто нет времени, легко можно на что-то забить. 

Ментор

Ещё вариант — работа с ментором. Рядом с вами будет человек, который заинтересован, чтобы вы прошли курс и получили конкретные знания. Если повезет и вы будете хорошим учеником, вам предложат устроиться в компанию или, как минимум, передадут ваше резюме менеджеру. 

Когда вы учитесь с конкретным человеком один на один и хотите решить какую-то задачу, ментор берет на себя декомпозицию проблемы, помогает с выбором конкретной технологии, подсказывает, что читать и как отвечать на вопросы. Он же проведет код ревью.  

Но ментора надо искать так же внимательно, как психотерапевта. Даже если наставник хороший специалист, может оказаться, что вам с ним неприятно работать. Из-за отсутствия методиста полученные знания могут оказаться однобокими и плохо сбалансированными. Например, если ментор посчитает неважным изучать unix, вы его не затроните. 

Платные курсы. Я преподаю в Яндекс. Практикуме, где дается большое количество теоретического материала и есть учебные прое

Что должен знать Python разработчик в 2020 году.

Добрый день, дорогие читатели блога ITVDN! Предлагаем вашему вниманию новую публикацию в рубрике “Что должен знать разработчик…”, в которой мы пишем о самых популярных IT-профессиях. Ранее уже были опубликованы обзоры по FrontEnd и .NET. В этот раз в центре внимания язык Python. В каких сферах он успешно применяется, а в каких буквально незаменим? Какими знаниями нужно обладать, чтобы стать, к примеру, Python BackEnd разработчиком? Все это вы узнаете в нашей статье. Приятного чтения!

 

В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным Stack Overflow Developer Survey 2019, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python в 2019 году опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров как Java, С# и С++. Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.

Как видите, сферы применения довольно обширны. Мы постараемся затронуть самые популярные, в которых Python используется в качестве основного средства программирования.

Начнем с технологий, которые должен знать любой Python-разработчик вне зависимости от специализации.

 

Python

Многие сходятся во мнении, что язык программирования Python  — один из самых легких для изучения, его часто рекомендуют в качестве первого языка начинающим программистам. В то же время это высокоуровневый язык программирования общего назначения, с большим потенциалом повышения производительности программиста, скорости разработки и читаемости кода. Каждый Python-девелопер должен владеть таким набором знаний:

  1. Синтаксис языка Python: типы данных, строки и символы, операции с целыми и вещественными числами, отступы, условные и циклические конструкции, функции, списки, словари, классы, файловый ввод-вывод, логические операции и операции сравнения.
  2. Популярные библиотеки и фреймворки. Этот пункт зависит от выбранного IT-направления. К примеру, если вы планируете себя реализовать в веб-разработке, отличным выбором станет библиотека Requests, которая облегчит процессы составления HTTP-запросов, также будут полезны фреймворки Django и Flask. Если же вас увлекает машинное обучение, то Theano, TensorFlow, Keras и другие библиотеки помогут с построением и тренировкой нейронных сетей.
  3. IDE и редактор кода. Проекты лучше создавать в интегрированной среде разработки (IDE) или в редакторе кода. Это позволяет сделать написание кода максимально удобным: подсветка синтаксиса, автодополнение, инструменты сборки, возможность отладки код и прочее. Самыми популярными платформами являются PyCharm, WingWare IDE, Komodo.

Открытым остается и вопрос, какую версию Python стоит изучать: 2.x либо 3.х? Согласно информации из официального источника разработчиков python.org, в 2020 году прекращается поддержка Python 2.7. Соответственно, стоит сконцентрировать усилия на изучении именно версии 3.х.

Разработчик должен иметь глубокие знания языка Python, понимать и уметь применять на практике принципы объектно-ориентированного программирования (ООП).

 

 Английский язык

Знание английского языка — естественное требование для каждого разработчика в IT, поскольку большинство новых сведений о технологиях, курсы, учебные и справочные материалы появляются в первую очередь на английском. Для работы в команде разработчиков обычн

Специальность Python developer, задачи и обязанности Python разработчиков

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности и читаемости кода.

На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования со стремительно растущим охватом сфер применения. Последние 5 лет он входит в ТОП-10 самых востребованных технологий на рынке IT.

Python используется для решения огромного класса как научных, так и бизнес-задач. Что касается применения его в научной сфере – его широкого используют западные учёные-непрограммисты (математики, физики, биологи) по причине простоты его изучения для решения научных задач. Он также входит в тройку наиболее значимых языков в сфере машинного обучения и анализа больших данных. Как универсальный язык, Python имеет некоторое применение практически везде, даже в игровой индустрии, однако в настоящее время он наиболее популярен как язык для написания серверной части веб-сайтов и бекенда для мобильных и веб-приложений, а также построения разного рода сервисов и API.

Видеокурс Python Starter является введением в программирование «с нуля» и отлично подойдет начинающим программистам. В видеокурсе Python Essential акцент смещен на получение фундаментальных знаний о внутреннем устройстве языка, принципах работы интерпретатора, иерархии стандартных типов и причин тех или иных архитектурных решений в языке.

ITVDN рекомендует уделить внимание и время изучению асинхронного программирования в Python. Веб-разработчику, который пишет на Python, также нужно знать дополнительные технологии из фронтенд разработки и язык программирования JavaScript для полноценного обеспечения любого высоконагруженного веб-проекта.

В течение последних 5 лет Python-разработчики очень востребованы и есть постоянный недостаток специалистов в данной сфере.

Требования к Python-разработчику варьируются в зависимости от сферы деятельности и, конечно, от конретного проекта. Если говорить о типичной вакансии Python веб-разработчика, то актуальны следующие требования:

  • Уверенное знание Python
  • Знание фреймворка Django или Flask/Pyramid/Tornado
  • Базовые знания HTML, CSS, знание JavaScript – для адаптивной верстки страницы
  • Репозиторий Git
  • Знание SQL, опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL), умение использовать ORM (например, Django ORM)
  • Английский язык на уровне чтения технической литературы
  • Будет плюсом опыт работы с нереляционными базами данных, в частности, MongoDB
  • Умение работать в команде, понимание Agile (Scrum) и традиционных методологий разработки

Python-разработчик может занимать такие должности:


Junior/Middle/Senior Python Developer

Python Software Engineer

Python Team Lead

QA Automation Engineer (Python)

Middle Python Backend Developer

Backend Engineer (Python)

Full Stack Python Developer/Django Web Developer

Lead Python Engineer

Data Scientist/Big Data Engineer

Советы начинающим Python-разработчикам

Когда ты только приступаешь к изучению чего-то нового, всегда немного страшно и зачастую непонятно, за что хвататься. Каждый из нас, становясь разработчиком (поваром, садоводом, водителем — в данном контексте специальность не важна) совершал множество ошибок. Постепенно, по мере накопления опыта, ошибок становится все меньше, а с возникающими проблемами начинаешь справляться все быстрее.

Этот самый опыт, упомянутый в предыдущем
абзаце, накапливается путем проб и
ошибок. Но есть вещи, которые вовсе
необязательно познавать именно таким
образом. Гораздо быстрее и эффективнее
— перенять опыт других людей. Вам часто
будут встречаться статьи с советами
разработчиков по самым разным темам:
обращайте на них внимание. В этой статье
мы собрали советы общего характера для
начинающих программистов.

1. Будьте скромны и терпеливы,
а также не бойтесь показаться глупым

Вы только начинаете
свой путь, так что нет ничего удивительного
или постыдного в том, что вы чего-то не
знаете. Более, того, от вас никто и не
ожидает, что вы будете все знать.
Напротив, все
ваши коллеги морально готовы к шквалу
вопросов с вашей стороны, да и к вашим
ошибкам тоже.

Продолжайте учиться и терпеливо
продвигайтесь вперед. Читайте новости
и статьи в блогах о всяких новинках из
сферы разработки, а не только по своей
специализации. Таким образом вы будете
расширять свой кругозор и в результате
сможете лучше отбирать вещи для более
детального изучения.

2. Не бойтесь провалов

Ошибки это часть процесса учебы,
поэтому их не нужно бояться: на них нужно
учиться. Даже великие разработчики,
бывало, вылетали с работы, ошибались,
огорчались из-за этого. Но то, что они
все же сумели снова подняться и извлечь
уроки из своих ошибок, в результате
сделало их великими.

3. Соблюдайте «10 заповедей
обезличенного программирования»

Можете даже распечатать и на стенку
повесить.

(В оригинале — «The
Ten Commandments of Egoless Programming». «Egoless Programming»
переводится как «обезличенное
программирование»: организация
разработки, при которой программист,
написавший часть программы, обычно не
сопровождает ее в дальнейшем; предполагает
унификацию средств разработки и стиля
программирования. — Прим.ред.)

«Заповеди»:
  1. Осознайте и смиритесь с тем, что
    вы будете допускать ошибки.
    Главное
    — обнаружить их как можно раньше, до
    того как они попадут в продакшен. К
    счастью, за исключением разработки в
    сфере космических технологий, наши
    ошибки редко бывают фатальными. Поэтому
    мы можем (и должны) извлечь уроки,
    посмеяться и двигаться дальше.
  2. Вы — не ваш код. Помните, что
    цель ревью кода — найти в нем проблемы,
    поэтому проблемы точно будут найдены.
    Не нужно воспринимать это как личное
    оскорбление.
  3. Не важно, сколько «приемов карате»
    вы знаете: все равно найдется кто-то,
    кто будет знать больше.
    И такой человек
    сможет научить вас новым движениям,
    если вы попросите. Принимайте вклад
    других людей в вашу работу, особенно
    если считаете, что в этом нет необходимости.
  4. Не переписывайте код, не
    проконсультировавшись.
    Между
    «исправлением кода» и «переписыванием
    кода» довольно тонкая грань. Эту разницу
    нужно чувствовать, особенно, когда
    делаете ревью кода. Помните, что вы не
    одиночка, а командный игрок.
  5. Относитесь к людям, которые знают
    меньше вас, с уважением и терпением.

    Не-технари, которые постоянно имеют
    дело с разработчиками, считают нас
    «примадоннами», и это в лучшем случае.
    Не позволяйте своему гневу или нетерпению
    подпитывать эти стереотипы.
  6. В мире постоянны только перемены.
    Принимайте это с улыбкой. Рассматривайте
    каждое изменение в требованиях,
    платформе, инструментарии как новый
    вызов, а не как ужасное неудобство, с
    которым нужно бороться.
  7. Настоящий авторитет зиждется
    только на знаниях, а не на названии
    должности.
    Если хотите заслужить
    уважение в среде обезличенного
    программирования, — приобретайте новые
    знания.
  8. Боритесь за то, во что верите, но
    при этом достойно принимайте поражение.

    Поймите и примите, что порой ваши идеи
    будут отвергаться. И даже если потом
    окажется, что вы были правы, не нужно
    повторять «а я говорил!» (по крайней
    мере, не делайте это слишком часто).
  9. Не будьте «парнем из той комнаты».
    (Возможно, это отсылка к сериалу
    «Айтишники», где Ричмонд работал в
    кладовке. В любом случае, речь о
    стереотипном представлении о
    программистах, — прим. ред.). Не будьте
    человеком, который тихонько кодит в
    темном офисе, выходя из него только за
    колой. Парень, сидящий в кладовке,
    изолирован от всего, неподконтролен и
    ему нет места в открытой среде
    сотрудничества.
  10. Критикуйте код, а не людей. И
    добры будьте к авторам кода, а не к коду.
    Старайтесь сделать свои комментарии
    максимально позитивными и направленными
    на улучшение кода. Ссылайтесь на
    локальные стандарты, спецификации
    программы, повышение производительности
    и т. п.

4. Читайте чужой код

Github — ваш друг. Выберите какие-нибудь
проекты и начните читать их код. Поначалу
все в коде вам будет непонятно, но не
стесняйтесь спрашивать (об этом — в
следующем пункте) и продолжайте учиться
читать код других людей.

5. Спрашивайте, спрашивайте,
спрашивайте, спрашивайте и спрашивайте

Да, как уже упоминалось в первом пункте,
следует оставаться скромным. Поэтому
задавайте побольше вопросов товарищам
и более опытным программистам, учитесь
у них. Полученные ответы стоит обдумывать
и анализировать. Ищите ответ на свой
вопрос и в других источниках: не для
того, чтобы оспорить мнение человека,
давшего совет, а наоборот — чтобы найти
дополнительные обоснования.

6. Нет никаких разработчиков-звезд,
ниндзя, гуру и т. п.

Это лишь маркетинговые уловки. Некоторые
компании в своей рекламе пишут, что у
них в штате — сплошные гуру и ниндзя,
но это наглая ложь. Все хорошие программисты
допускают ошибки. Они не супергерои, а
такие же люди, как и все. Программирование
— это не дар небес, это ремесло, и решающее
значение имеет опыт.

7. Помимо изучения инструментов,
языков и фреймворков читайте книги о
карьерном росте

Программирование это не только
написание кода.

8. Ведите блог

Начните вести блог и пишите там о том,
что вы изучили за день. Пишите так, чтобы
ваш пост мог быть источником знаний для
вас самого. Когда-нибудь, возможно, вы
забудете изученные темы, и тогда вам
пригодится ваш конспект. Ну и, кроме
того, ваш блог может быть полезен другим
людям.

9. Принимайте участие в
разработке проектов с открытым исходным
кодом

Участвуя в open source проекте, можно многому
научиться, да еще и сообществу помочь.
Начинайте с чего-то маленького. Узнайте
побольше о проекте, в котором хотите
что-то исправить/дополнить. При выборе
обратите внимание на фреймворк или
инструмент, которым сами пользуетесь.
Принять участие можно по-разному:

  • сообщить о баге;
  • воспроизвести баг и написать в
    тикете, как его воспроизвести;
  • написать документацию;
  • перевести программу или документацию
    на свой язык;
  • написать код для исправления бага
    или реализации новой функции.

10. Наслаждайтесь процессом

Ваш путь к мастерству в программировании
не будет ни быстрым, ни легким. Старайтесь
получать удовольствие от процесса. Не
забывайте, что нужно проявлять терпение,
и продолжайте двигаться вперед.

Полный обзор интернет-профессии Python-разработчик

Всегда можно найти работу, которая придётся по душе. А если она нравится — то наверняка будет приносить и прибыль. Профессия разработчик на Python одна из тех, которой могут овладеть люди разных возрастов и с разными способностями. Считается, что интернет-профессия Python-разработчик достаточно проста и способна приносить неплохой доход.

Так ли это? Попробуем разобраться.

Содержание статьи

Python-разработчик: кто это и чем занимается

Слово «программист» воспринимают по разному. Для одних это человек в чистой белой рубашке, галстуке, который работает на крупную корпорацию, другие представляют себе бородатого хакера, который одет неопрятно, ест за компьютером.

Некоторые представляют себе фрилансера, который работает дистанционно, находится где-то на тропическом курорте. Кто-то видит человека, который работает в Калифорнии, ездит на собственном Bentley. Кем стать — решать вам. Если приложить достаточно усилий, можно всегда добиться поставленной цели.

Кто такой Python-разработчик? Нужно понять, что это за язык программирования и где он применяется. Основных сфер применения у него две: backend-разработка и анализ данных. Для тех, кто хочет заниматься фрилансом, работать дистанционно, имеет смысл изучить Python именно для бэкенда. Это разработка программ, скриптов, приложений, которые управляют работой сайта на стороне сервера.

Наоборот, frontend-разработчик пишет программы, которые выполняются на стороне клиента браузером.

Что делает Python-разработчик при разработке бэкенда, зависит от его конкретной задачи. Серьёзные сайты редко делаются одним человеком, скорее всего новичок будет junior-программистом, или по-нашему — младшим программистом.

Junior занимается обычно отладкой, тестированием, поиском ошибок и не так часто пишет программы с нуля.Следующая ступень — это middle-программист, и наконец, вершина «эволюции» — senior, или старший программист. Он уже управляет работой других программистов, тестировщиков, инженеров.

Конкретные обязанности программистов всех уровней сильно зависят от организации, где приходится работать.

Вторая сфера применения этого языка — анализ данных. Это чаще требуют организации, занимающиеся финансами, научными исследованиями, проектированием, безопасностью, логистикой. Здесь Python-разработчик должен иметь ещё какие-то знания, например — профессию инженера-конструктора химических аппаратов, если этот язык используется для расчёта их на прочность под давлением. Часто на Python пишут компьютерные игры, программируют логику ботов, поведение окружения.

Сколько зарабатывает Python-разработчик

Естественное желание человека, который хочет получить новую профессию — узнать, сколько денег она ему принесёт. Какая зарплата у разработчика на Python? Могу порадовать — хороший разработчик получает достаточно. Узнать конкретные цифры можно на любом сайте поиска работы.

Средняя зарплата хорошего программиста-фрилансера зависит только от него самого — как много он готов работать и учиться. Да-да, программист обязан постоянно учиться, изучать изменяющиеся протоколы веба, операционные системы, различные устройства и их взаимодействие с компьютером.

Самый крупный работодатель для программистов СНГ — это Яндекс. Сколько получают Python-разработчики Яндекса, зависит от уровня. Junior-программист зарабатывает от пятисот до тысячи долларов, смотря по квалификации, региону работы и проекту. Возможен карьерный рост.

Однако надо помнить, что работать обычно придётся в офисе, которые есть в крупных городах. Если планируете работать тут — рекомендую всерьёз задуматься о переезде. Попасть туда на работу можно, если есть опыт от года. Для новичка это будет лучший выбор, хоть и не самый оплачиваемый.

Яндекс обычно указывает реальные цифры зарплат, в отличие от многих других работодателей. Как везде на работах Яндекса, придётся перерабатывать. Вообще для программиста, где бы он ни работал, восьмичасовой рабочий день — недостижимая мечта.

Где учиться на Python-разработчика

Единственный способ пройти обучение профессии Python-разработчик — это пройти его самостоятельно. Глупо надеяться, что придёт добрый волшебник, которому можно заплатить немного денег, он взмахнёт своей волшебной палочкой — и вот, вы уже программист.

Даже вузовская программа не даёт необходимых знаний, умений — все они приобретаются самостоятельно, хоть и под руководством учителя.

Существует множество как онлайн-школ, так и учебников, при помощи которых можно получить базовые знания. Есть смысл остановиться на конкретных курсах, по итогам которых формируется начальное портфолио. Также большинство платных курсов предлагают трудоустройство при успешном прохождении.

Вот три популярных онлайн-школы:

1. Skillbox. Есть теоретический курс, практические занятия, помощь ментора. Программа ориентирована на подготовку backend-разработчика. Стоимость обучения — около $50 за месяц, продолжительность курса — 1 год. Формат обучения — смешанный, интерактивный учебник, тесты, консультации. Завершает обучение защита диплома, формируется портфолио. Гарантируют трудоустройство.

Ссылка на курс Python разработчика — https://course.skillbox.ru/profession-python

2. Нетология. Формат обучения — вебинар, поэтому следует заранее спланировать свой график, чтобы посещать все занятия онлайн. Также нужно будет выполнять и практические занятия. Есть онлайн-консультации со специалистом, форум, чат, где можно задать вопросы. Стоимость — около $65 за месяц, продолжительность обучения полгода. Формируется портфолио из четырёх работ, даются рекомендации по прохождению собеседования. Гарантированного трудоустройства нет.

Ссылка на курс Python разработчика — https://netology.ru/programs/python

3. Гикбрейнс. Продукт от Mail.ru — второй по размеру работодатель в России после Яндекса. Трудоустройство предлагается там же, в Mail.ru. Сроки обучения — один год. Форма обучения — интерактивы, теоретический материал, практика. К каждому ученику прикрепляется наставник. Стоимость — около $150 в месяц. Самый дорогой курс из всех.

Ссылка на курс Python разработчика — https://geekbrains.ru/geek_university/python

Не так важно, где учиться на Python-разработчика. Гораздо важнее, как это будет делать сам ученик, насколько он готов посвятить себя обучению.

Как стать Python-разработчиком

С чего начать Python-разработчику? Как я уже говорил, Python применяется для backend-разработки. Если нет каких-то дополнительных знаний, высшего образования, которое позволит использовать Python для написания профессиональных программ под определённые цели, лучше всего нацелиться именно на backend.

Для этого нужно как минимум знать:

1. Сам язык Python;

2. Фреймворки Jango и Flask, два самых распространённых;

3. Работу операционной системы Linux и веб-сервера Apache;

4. HTML, CSS, JavaScript;

5. MySQL.

Перечень того, что должен знать разработчик на Python, намного больше. Но всё необходимое можно будет изучить при работе над конкретным проектом. Многие люди, которые хотят программировать, задаются вопросом, какой же язык всё-таки учить первым?

Однозначно это даже не Python – это английский. Все протоколы, доки, маны пишутся на английском, все лучшие ресурсы по языку, в том числе образовательные и бесплатные — англоязычные.

Здесь хочу порадовать читателя: Python – язык с достаточно низким уровнем вхождения, и научиться писать на нём программы можно даже не имея каких-то дополнительных знаний о работе компьютера. Поэтому изучить сам язык сможет любой: школьница, пенсионер или гуманитарий, если приложат достаточно усилий.

После изучения необходимо сформировать портфолио. Обычно работодатель смотрит даже не «послужной список» программиста, а его портфолио, когда хочет определить, годится ему работник или нет. Должно быть несколько достаточно больших проектов, работающих, где будет хорошее качество кода, много комментариев, модульность, работа с фреймворками и библиотеками.

Когда портфолио готово, можно искать работу. Хорошую и высокооплачиваемую вряд ли сразу предложат, можно соглашаться на любую, лишь бы была реальная практика, которая поможет влиться в профессию. Заниматься придётся отладкой. Это хорошо — можно познакомиться с тем, как пишут код опытные программисты.

Лучшим стартом будет не фриланс, а работа в офисе. Большинство крупных компаний, где имеет смысл начинать новичку, требуют работать именно так. При такой работе будет много возможностей проконсультироваться с опытным специалистом. Будет меньше ответственности, что по твоей вине сорвётся дедлайн или какая-то другая работа будет напрочь запорота. Фрилансер должен быть более квалифицированным, надеяться ему приходится только на себя.

После того, как получили опыт Python-разработчика за один-два года, можно подумать о повышении. Например, поставить цель перейти с junior на middle, а затем дойти до senior. При этом нужно постоянно обновлять и формировать портфолио.

Как стать Python-разработчиком высокого класса? Отличный выбор — участие в каком-то Open-Source проекте. Если ваше имя будет среди разработчиков открытого свободного софта, то это откроет дорогу к трудоустройству в иностранные компании. А там уровень зарплат программиста уже совсем другой. Помним про английский язык.

Многие иностранные фирмы нанимают на работу программистов из СНГ, при этом открывается перспектива эмиграции в США, Китай, Южную Корею, Японию или Европу, страны с высоким уровнем жизни. Особенно это привлекательно для молодых, поэтому сейчас именно со школы имеет смысл готовить себя для IT-профессии.

Как устроиться на работу

Трудоустройство — больная тема. Где найти работу Python-разработчику, если опыта нет, а без опыта никуда не берут?

Начинающим можно оттачивать свои навыки, формируя портфолио. Участие в открытых проектах на Github, написание скриптов для свободных графических редакторов типа Gimp, Krita, Incscape будет отличным выбором. Можно открыть свой проект, например, сделать файловый менеджер, мессенджер-чат, обучающий симулятор вождения и т. д. После этого вопрос, как устроиться на работу Python-разработчиком без опыта уже стоять не будет, смело можно говорить, что опыт есть.

Важный момент — рекомендации. Будет очень хорошо, если вы при выполнении каких-то работ получите положительные отзывы, рекомендательные письма, другие свидетельства ваших умений.

Для поиска работы программисты пользуются интернет-ресурсами или посылают резюме туда, где они хотели бы работать. Практически во все банки, логистические фирмы, транспортные компании, коммуникационные, интернет-фирмы и сервисы требуются программисты. При этом условия везде разные, требования и зарплаты тоже.

Можно пообщаться с опытными программистами на форумах, чатах, узнать, где и сколько платят, какие условия и требования. Вас примут в команду, если посчитают, что портфолио и знания находятся на должном уровне.

Заключение: программирование — тяжёлый труд, но очень хорошо оплачиваемый. Программистом на языке Python можно стать, не имея специальных познаний по математике и информатике, но потом их всё равно придётся получать.

Начинающему лучше всего стремиться найти работу в крупной компании, где можно будет общаться с более опытными товарищами. И главное — программист всё время учится, потому что информационные технологии постоянно меняются.

Полезные ссылки

Видео по теме




Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен

Python появился в мире программирования довольно давно, но с начала 2010 годов переживает бум — он уже обогнал по популярности C, C#, Java и JavaScript. До каких пор будет сохраняться тенденция роста, когда Python заменит какой-то другой язык и почему?

Автор колонки считает, что у Python есть несколько свойств, которые помогли ему стать популярным языком. Но есть и слабые места, которые уничтожат его в будущем.

Что делает Python популярным прямо сейчас

Популярность языка программирования можно отследить по динамике количества тегов на самом востребованном у разработчиков ресурсе — Stack Overflow. Так, судя по графику, рост Python начался с 2010 года, а стремительным он стал в 2015 году. В то время как R в течение последних нескольких лет находится на плато, а многие другие языки находятся в упадке. У такой популярности Python есть причины.

Популярность языков программирования на Stack Overflow

Время существования

Python можно смело назвать довольно старым языком — он появился в 1991 году, то есть практически 30 лет назад. За это время он постепенно собрал вокруг себя большое сообщество.

Как стать разработчиком Python | Путь изучения Python

С ростом популярности языка программирования Python и растущим спросом на разработчиков Python на рынке возникает вопрос: «Как стать разработчиком Python». В этом блоге я расскажу вам о структурированном подходе, понимании карьеры и навыках, необходимых для того, чтобы стать разработчиком Python.

Ниже приведены темы, которые будут рассмотрены в этом блоге:

Кто такой разработчик Python?

Позвольте мне сначала ответить на вопрос: «Кто именно является разработчиком Python?».Что ж, для разработчика Python нет учебного определения, существуют определенные области и рабочие роли, которые разработчик Python может занять в соответствии с имеющимися у него навыками. Разработчик Python может быть веб-разработчиком, инженером-программистом, аналитиком данных, специалистом по данным или тестировщиком автоматизации и т. Д. И, следовательно, разработчик Python может быть любым из вышеперечисленных.

Теперь следующий вопрос: зачем становиться разработчиком на Python, когда уже существует так много языков программирования, которые мы можем изучить.Давайте рассмотрим несколько причин, по которым вам следует стать разработчиком на Python.

Зачем становиться разработчиком Python?

Python был самым популярным языком программирования в 2018 году, и график за этот год, похоже, тоже идет вверх. Простота доступа и повышенный спрос достаточно интригуют, чтобы стать разработчиком Python. Спрос хорошо подходит для вакансий, и наличие востребованных навыков поможет вам выделиться среди толпы.

Язык программирования Python имеет множество функций, которые заставляют разработчиков переключаться на Python вместо других языков программирования.Легкий синтаксис и удобочитаемость значительно упрощают изучение Python.

Поскольку это очень просто, разработчикам теперь не нужно прилагать столько усилий для создания сложных программ. Они будут сосредоточены только на части реализации, которую на самом деле обеспечивает Python.

Python — это интерпретируемый язык программирования общего назначения. В нем есть множество библиотек для удовлетворения наших требований. Например: Matplotlib, Numpy, Pandas и т. Д.

Python также является бесплатным и имеет открытый исходный код.Его можно запускать на разных платформах, таких как Windows, Mac, Linux и т. Д. Популярность Python-разработчика с годами росла, это также помогло в увеличении спроса.

Вот несколько компаний, использующих язык программирования Python. Глядя на этих гигантов, вы можете представить, какое влияние Python оказывает на отрасль:

Если вы разработчик Python, то наверняка будете получать очень хорошие деньги. Как видно на графике, сколько зарабатывает разработчик на Python за год.

Это фантастическая сумма, и для ее достижения требуется много тяжелой работы и структурированный подход. Но это, конечно, не так сложно, как кажется. Ниже представлен график:

Давайте взглянем на несколько рабочих ролей и их ожидаемые навыки:

Должностные роли

Разработчик программного обеспечения / инженер

Разработчик / инженер программного обеспечения должен хорошо разбираться в с ядром Python, веб-фреймворками, объектно-реляционными преобразователями.Они должны иметь представление о многопроцессорной архитектуре и RESTful API для интеграции приложений с другими компонентами.

Навыки фронтенд-разработки и знания баз данных — вот некоторые из тех навыков, которые полезно иметь для разработчика программного обеспечения. Написание скриптов Python и системное администрирование также являются дополнением, когда вы стремитесь стать разработчиком программного обеспечения.

Веб-разработчик Python

Веб-разработчик Python необходим для написания веб-логики на стороне сервера.Они должны быть знакомы с веб-фреймворками и HTML и CSS, которые являются фундаментом для веб-разработки.

Хорошее знание баз данных и написание сценариев Python — это хорошо, если иметь навыки. Необходимы библиотеки, такие как Tkinter, для веб-приложений на основе графического интерфейса. Овладейте всеми этими навыками, и вы станете веб-разработчиком на Python.

Data Analyst

Аналитик данных необходим для выполнения интерпретации и анализа данных. Они должны хорошо разбираться в математике и статистике.

Библиотеки Python, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib, seaborn и т. Д., Используются для визуализации данных и манипулирования данными, поэтому изучение Python также может быть полезным здесь.

Data Scientist

Специалист по данным должен иметь глубокие знания в области анализа, интерпретации, обработки, математики и статистики данных, чтобы помогать в процессе принятия решений. Они также должны быть мастерами в области машинного обучения и искусственного интеллекта со всеми алгоритмами машинного обучения, такими как регрессионный анализ, наивный байес и т. Д.

Специалист по данным должен хорошо знать библиотеки, такие как Tensorflow, scikit-learn и т. Д. Специалист по данным будет выполнять роли, которые включают в себя всестороннюю разработку.

Как видно на рисунке ниже, уровень мастерства, необходимый или ожидаемый от специалиста по данным. Поэтому ваш подход должен быть сбалансированным и поровну разделенным на все эти области.

Инженер по машинному обучению

Инженер по машинному обучению должен понимать концепции глубокого обучения, архитектуру нейронной сети и алгоритмы машинного обучения, помимо математики и статистики.Инженер по машинному обучению должен достаточно хорошо разбираться в таких алгоритмах, как градиентный спуск, регрессионный анализ и построение моделей прогнозирования.

Ниже приведены несколько библиотек Python, которые обычно используются в машинном обучении. Ожидается, что инженер по машинному обучению не ограничится простым программированием.

Они требуются, чтобы машина выполняла определенную задачу. Инженер по машинному обучению использует творческий потенциал и направляет его для реализации современных приложений.

Инженер ИИ

Инженер ИИ должен иметь навыки программирования, знание концепций Data Science и концепций моделирования данных. Также необходимо глубокое обучение и понимание нейронных сетей.

Ожидается, что инженер искусственного интеллекта запрограммирует компьютеры так, чтобы они думали, как человеческий разум, или как человек отреагирует на эту конкретную ситуацию. Все это происходит посредством когнитивного моделирования.

Общие задачи включают рассуждение, представление знаний, обработку естественного языка и общий интеллект.Ниже представлена ​​нейронная сеть.

Инженер по тестированию автоматизации

Навыки программирования — это как фундамент для любого инженера по тестированию автоматизации. Веб-драйвер Selenium и все связанные с ним технологии являются обязательными. Например: TestNG, методология ATLC.

Как инженер по автоматизации вы должны определять программные процессы для автоматизации. Они должны разрабатывать и выполнять сценарии автоматизации, которые будут проверять функциональность процессов. Они также разрабатывают стратегии тестирования и структуры для автоматизации.

Теперь, когда мы поняли различные рабочие роли, которые может выполнять разработчик на Python после овладения специальными навыками, давайте также рассмотрим подход, которому мы должны следовать, чтобы стать разработчиком Python.

Как стать разработчиком Python?

Начав свой путь стать разработчиком на Python, вы должны применить структурированный подход, чтобы овладеть всеми своими навыками. Ниже приведен их список:

Основы Python
  1. Переменные и типы данных
  2. Структуры данных и алгоритмы
  3. Циклы, условные операторы и операторы управления
  4. Операции ввода-вывода и обработка исключений
  5. Модули и обработка файлов
  6. Знания о базе данных

Начиная с основ Python, вы должны овладеть всеми этими базовыми концепциями, которые являются основой любого языка программирования.

Освоив эти концепции, вы можете выбрать для себя карьерный путь и аналогичным образом работать над овладением всеми навыками, необходимыми для достижения своей цели.

Веб-фреймворки
  1. Django Or Flask
  2. HTML, CSS
  3. Архитектура MVC-MVT
  4. Разработка на стороне сервера
  5. Навыки интерфейса
  6. Написание скриптов

Освоение веб-фреймворков приведет вас к этим концепциям стать веб-разработчиком.

Вы можете разрабатывать приложения на основе графического интерфейса пользователя или веб-приложения в соответствии с вашими требованиями, чтобы улучшить свои навыки.

На пути к науке о данных
  1. Математика и статистика
  2. Библиотеки (Matplotlib, Numpy, Pandas, Seaborn)
  3. Визуализация данных
  4. Интерпретация базы данных
  5. и анализ данных

    9015

Эти концепции и навыки сделают вас на шаг ближе к тому, чтобы стать специалистом по данным.

Для практики вы можете взять набор данных и попытаться проанализировать и интерпретировать данные.Вы также можете вносить изменения в набор данных, чтобы управлять данными.

Машинное обучение и концепции искусственного интеллекта
  1. Алгоритмы машинного обучения
  2. Прикладная математика и статистика
  3. Библиотеки (Scikit-learn, Tensorflow, Keras)
  4. Построение моделей прогнозирования 163
  5. Это передовые концепции обучения, чтобы стать специалистом по данным.

    Вы можете начать свою практику с построения моделей прогнозирования.Возьмите набор данных и попробуйте предсказать результат, используя модель логистической регрессии. Ниже представлена ​​библиотека, которая используется для машинного обучения.

    Глубокое обучение
    1. Архитектура нейронной сети
    2. Обработка естественного языка

    Эти концепции являются скорее дополнением, или вы можете сказать углубленное обучение в направлении глубокого обучения, которое поможет вам стать инженер глубокого обучения.

    Вот диаграмма для анализа, чтобы увидеть, насколько эффективна глубина обучения.Как видите, производительность растет экспоненциально с глубоким обучением.

    Тестирование автоматизации
    1. Веб-драйвер Selenium, IDE, Selenium Grid
    2. TestNG

    Обладая лучшими навыками программирования, вы можете пойти намного дальше, когда дело доходит до автоматизации тестирования. Создание и проектирование скриптов на Python для автоматизации процессов.

    Написание скриптов на Python для проверки функциональности и тестирования процессов — это то, что вы можете выполнить, чтобы улучшить свои навыки автоматизации.

    Разные навыки
    1. Веб-парсинг с использованием Beautiful Soup, библиотека запросов
    2. Компьютерное зрение с использованием OpenCV

    Теперь это несколько различных навыков, которые вы можете освоить и которые помогут вам стать лучше программистом. Практика применения изученной вами теории — ключ к тому, чтобы стать разработчиком на Python.

    Успешные разработчики python всегда предлагают, чтобы теория, которую вы изучаете, должна составлять 20% ваших общих усилий, а остальные 80% усилий должны идти на реализацию теории, которую вы изучаете.

    После изучения любого нового навыка программирования, вы должны реализовать его в проекте. Я перечислил несколько проектов ниже, которые вы можете использовать на практике.

    Проекты для практики

    Python Project для начинающих: игра «Виселица» с Python

    Промежуточный проект Python: работа с графиками

    Advanced Python Project: реализация CIFAR10 с использованием TensorFlow в Python

    Часть «как» для того, чтобы стать разработчиком Python через этот блог, структурированный подход и обучение помогут вам легко достичь цели, если вы будете мудро следовать своему карьерному пути.

    Я надеюсь, что вы разбираетесь в темах, затронутых в этом блоге, и готовы начать свой путь к тому, чтобы стать разработчиком на Python. Если вы еще не начали свой квест, чтобы стать разработчиком Python, я предлагаю вам начать прямо сейчас. Вы также можете записаться в одну из программ сертификации Edureka, чтобы начать обучение.

    Есть вопросы? Не забывайте упоминать их в комментариях. Мы вернемся за тобой.

    Как стать разработчиком Python?

    Все курсы Вход в системуРесурсы Другие сегментыAgile и ScrumБольшие данные и аналитикаЦифровой маркетингУправление ИТ-безопасностьюУправление ИТ-услугами и архитектуройУправление проектамиПродажное обучениеВиртуализация и облачные вычисленияКарьера ускоренная

    Как установить Python в Windows?

    Урок 1

    Концепция ООП для Python

    : вот что вам нужно знать

    Урок — 2

    Начало работы с Jupyter Network

    Урок — 3

    PyCharm Tutorial: Начало работы с PyCharm

    Урок — 4

    Руководство по переменным Python для начинающих

    Урок — 5

    Числа Python: целые числа, числа с плавающей запятой, комплексные числа

    Урок — 6

    Узнайте о функциях Python от А до Я

    Урок — 7

    Основы циклов Python

    Урок — 8

    Введение в Python While Loop

    Урок — 9

    Python для циклов, объяснение с примерами

    Урок — 10

    Понимание заявления Python If-Else

    Урок — 11

    Введение в строки Python

    Урок — 12

    Все, что вам нужно знать о нарезке Python

    Урок — 13

    Все, что вам нужно знать о списке Python

    Урок — 14

    Регулярное выражение Python (RegEX)

    Урок — 15

    Введение в потоки Python

    Урок — 16
    Карьерные возможности

    Python — стоит ли изучать Python?

    Бесплатный курс Python с 25 проектами (код купона: DATAFLAIR_PYTHON) Начать сейчас

    Возможности карьерного роста в Python — Какой из них вы выберете?

    Следующая большая вещь, на которую стоит обратить внимание, — это Python, и в этом нет никаких сомнений.Не стоит беспокоиться о вопросах, связанных с его стоимостью, возможностями карьерного роста или доступной работой. Поскольку Python быстро теряет популярность среди разработчиков и в других областях, его вклад в продвижение вашей карьеры огромен.

    Есть причины, по которым Python является «единственным». Это язык с простыми сценариями, который можно быстро выучить. Следовательно, сокращается общее время разработки кода проекта. Он имеет набор различных библиотек и API, которые поддерживают анализ данных, визуализацию данных и манипулирование данными.

    Прежде чем продолжить, вы должны проверить путь карьеры Python

    Возможности карьерного роста в Python

    Возможности карьерного роста в Python

    Количество рабочих мест Python

    В то время как в Индии существует высокий спрос на разработчиков Python, предложение действительно очень мало. Чтобы засвидетельствовать это, мы примем во внимание заявление специалиста отдела кадров. Ожидалось, что профессионал наберет по 10 программистов для Java и Python. Прибыло около сотни хороших резюме по Java, но они получили только 8 хороших резюме по Python.Итак, хотя им пришлось пройти долгий процесс, чтобы отфильтровать хороших кандидатов, с Python у них не было другого выбора, кроме как выбрать этих 8 кандидатов.

    Что это говорит вам о ситуации? Несмотря на то, что у Python простой синтаксис, нам действительно нужно больше людей в Индии, чтобы повысить свою квалификацию. Это то, что дает индийцам прекрасную возможность научиться питону. Когда мы говорим о количестве рабочих мест, для Python в Индии может быть не так уж много. Но у нас есть отличное количество рабочих мест на программиста Python.

    Еще одна хорошая новость о карьере Python —

    Не так давно одна из индийских компаний-производителей программного обеспечения для единорогов столкнулась с дилеммой. Он выиграл контракт на 200 миллионов долларов (1200 крор) с крупным американским банком на разработку для них магазина приложений. Но компании не хватало ловких программистов на Python. Поскольку Python был лучшим языком для проекта, вместо этого он заплатил втрое больше суммы счета группе внештатных программистов Python в США.

    Доски объявлений, такие как Indeed и Naukri, предлагают от 20 000 до 50 000 списков вакансий для Python, и это показывает, что возможности карьерного роста на Python в Индии высоки.Выбор Python для продолжения карьеры — хороший выбор. Приведенная ниже статистика показывает общее количество объявлений о вакансиях на основных языках программирования.

    Популярные языки программирования — Возможности карьерного роста в Python

    Типы вакансий Python

    Итак, на какие рабочие места вы можете попасть с Python?

    Ну, например, область Python интенсивно занимается наукой о данных и анализом. Клиенты часто хотят, чтобы скрытые шаблоны извлекались из их пулов данных. Его также предпочитают в машинном обучении и искусственном интеллекте.Специалисты по обработке данных любят Python. Кроме того, в нашей статье о приложениях Python мы читаем о том, как Python повсеместно используется в веб-разработке, настольных приложениях, науке о данных и сетевом программировании.

    Профили вакансий Python

    С Python в своем резюме вы можете получить одну из следующих должностей в известной компании:

    1. Инженер-программист
    • Анализировать требования пользователей
    • Напишите и проверьте код
    • Написать эксплуатационную документацию
    • Консультации клиентов и тесное сотрудничество с другими сотрудниками
    • Развитие существующих программ
    2.Старший инженер-программист
    • Разработка качественной архитектуры программного обеспечения
    • Автоматизировать задачи с помощью сценариев и других инструментов
    • Просмотр и отладка кода
    • Проведение валидационных и проверочных испытаний
    • Реализовать контроль версий и шаблоны проектирования
    3. DevOps-инженер
    • Развертывание обновлений и исправлений
    • Анализировать и решать технические проблемы
    • Разработка процедур технического обслуживания и поиска неисправностей
    • Разработка сценариев для автоматизации визуализации
    • Техническая поддержка уровня 2
    4.Специалист по данным
    • Определение источников данных и автоматизация сбора
    • Предварительная обработка данных и их анализ для выявления тенденций
    • Разработка прогнозных моделей и алгоритмов машинного обучения
    • Визуализация данных
    • Предлагать решения бизнес-задач
    5. Старший специалист по данным
    • Наблюдать за младшими аналитиками данных
    • Создавайте аналитические инструменты для анализа, выявления закономерностей и прогнозирования поведения
    • Реализация алгоритмов машинного обучения и статистики
    • Предложите идеи по использованию имеющихся данных
    • Сообщите результаты своим деловым партнерам

    Питон будущего

    Python Future — Python карьерные возможности

    В то время как многие ведущие компании придерживаются Java, Python — одна из старых, но популярных технологий.Будущее Python светлое с:

    1. Искусственный интеллект

    Искусственный интеллект — это интеллект, отображаемый машинами. Это контрастирует с естественным интеллектом людей и других животных. Это одна из новых технологий, захватывающих мир. Когда речь идет об искусственном интеллекте, Python — один из первых вариантов; фактически, это один из наиболее подходящих языков для этого.

    Для этой цели у нас есть различные фреймворки, библиотеки и инструменты, позволяющие ИИ заменить человеческие усилия.Это не только помогает в этом, но также повышает эффективность и точность. AI дает нам системы распознавания речи, автономные автомобили и т. Д.

    Для этих ветвей ИИ поставляются следующие инструменты и библиотеки:

    • Машинное обучение — PyML, PyBrain, scikit-learn, MDP Toolkit, GraphLab Create, MIPy
    • General AI — pyDatalog, AIMA, EasyAI, SimpleAI
    • Нейронные сети — PyAnn, pyrenn, ffnet, нейролаб
    • Естественный язык и обработка текста — Quepy, NLTK, genism
    2.Большие данные

    Большие данные — это термин для наборов данных, настолько объемных и сложных, что традиционное прикладное программное обеспечение для обработки данных не может справиться с ними.

    Python помог большим данным расти, его библиотеки позволяют нам анализировать и работать с большим объемом данных в кластерах:

    • Панды
    • scikit-learn
    • NumPy
    • SciPy
    • GraphLab Create
    • IPython
    • Боке
    • Агат
    • PySpark
    • Даск
    3.Сеть

    Python также позволяет нам настраивать маршрутизаторы и коммутаторы и выполнять другие задачи по автоматизации сети с минимальными затратами. Для этого у нас есть следующие библиотеки Python :

    • Ansible
    • Нетмико
    • NAPALM (Уровень абстракции сетевой автоматизации и программирования с поддержкой нескольких производителей)
    • Пиеапи
    • Юнос PyEZ
    • PySNM
    • Парамико SSH

    Все эти технологии полагаются на Python сегодня и завтра.

    Лучшие организации, использующие Python

    Лучшие компании, использующие Python — возможности карьерного роста на Python

    Благодаря своей чрезвычайной популярности и мощи, Python предпочитают и единороги:

    1. НАСА

    Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства использует Workflow Automation System (WAS) , приложение, написанное и разработанное на Python. Он был разработан американским подрядчиком НАСА по поддержке шаттлов (United Space Alliance).

    НАСА также использует Python для APOD (астрономическое изображение дня), API, PyTransit, PyMDP Toolbox, EVEREST.

    2. Google

    Кто на этой Земле живет и не знает Google? Мы используем его для всего — иногда даже для того, чтобы найти ответы на самые важные вопросы жизни. Google использует Python для своих внутренних систем, а также свои API для создания отчетов, анализа журналов, A / Q и тестирования, а также для написания основных поисковых алгоритмов.

    3. Nokia

    Этот телефон напоминает мне Nokia 3310, карманный телефон, который может сломать плитку. Nokia использует PyS60 (Python для S60). Он также использует PyMaemo (Python для Maemo) для своих программных платформ S60 (Symbian) и Maemo (Linux).

    4. IBM

    Американская многонациональная технологическая компания со штаб-квартирой в Нью-Йорке, IBM использует Python для своих заводских приложений для управления инструментами.

    5. Yahoo! Карты

    Maps — это картографический онлайн-портал Yahoo! Он использует Python во многих своих службах поиска карт и адресов.

    6. Анимационный фильм Уолта Диснея

    WDFA использует Python в качестве языка сценариев для анимации. За всей магией, происходящей в Диснейленде, стоит немного Python.

    Python Зарплата

    Эти впечатляющие цифры заработной платы в Python также доступны для различных профилей должностей. Согласно PayScale, навыки работы с Python приносят зарплату в размере около 62 878 долларов в год и более в США. Цифры становятся выше с повышением квалификации / сертификатов и опыта. Это один из самых быстрорастущих языков программирования, и он стабильно растет без каких-либо угроз. В настоящее время и в ближайшие годы он стал равным по важности с Java, C, C ++ и даже больше.Крупные компании, использующие Python для своих серверных и небольших проектов, увеличивают спрос на Python.

    Зарплата в Python — возможности карьерного роста в Python

    • Инженер-программист — 103 035 долл. США в год
    • Старший инженер-программист — 129 328 долларов в год
    • DevOps Engineer — 115 666 долларов в год
    • Data Scientist — 117 345 долларов в год
    • старший специалист по данным — 136 633 долл. США в год

    Почему Python?

    Итак, после всех этих разговоров о возможностях карьерного роста на Python, зачем вам изучать Python? Что он может вам предложить? Каковы возможности Python? Посмотрим.

    Почему Python — карьерные возможности в Python

    • Его простота и лаконичность делают его идеальным для начинающих.
    • У него большое сообщество, которое постоянно способствует его развитию.
    • Благодаря высокому соотношению спроса и предложения он предоставляет отличные возможности для карьерного роста, особенно в Индии.
    • У нас есть ряд фреймворков, которые упрощают веб-разработку.
    • Python является предпочтительным языком для искусственного интеллекта, а машинного обучения .
    • Raspberry Pi, микрокомпьютер, позволяет нам делать свои собственные поделки с Python по ценам, которые не сделают дыры в ваших карманах.
    • И стартапы, и корпорации широко используют Python благодаря его мощи и простоте.
    • Python последовательно возглавляет самый любимый язык программирования в отчете об опросе разработчиков StackOverflow.

    Самые популярные языки — возможности карьерного роста на Python

    • Отчеты опроса StackOverflow показали, что Python — самый быстрорастущий язык в странах с высоким уровнем дохода.IBM использовала модель STL для прогнозирования будущего роста числа основных языков в 2020 году, и кажется, что Python оставит всех позади.

    Проекция будущего трафика языков программирования — карьерные возможности в Python

    Почему Python пользуется спросом?

    Согласно экспертным исследованиям, существует огромный разрыв между спросом и предложением разработчиков / экспертов Python в таких странах, как Индия, США и другие. В результате доступным разработчикам на Python платят втрое больше, чем реальная зарплата, чтобы восполнить дефицит.Это важный урок для всех тех, кто сомневается в возможности карьерного роста в Python, а также не имеет хороших навыков в Python. Знания в Python путем приобретения опыта или даже через онлайн-обучение по сертификации Python. Это повышает ценность вашего резюме и в целом для вашей общей карьерной цели.

    Не забудьте проверить — Причины растущего спроса на Python

    Навыки Python

    Зная все возможности Python, полезно знать все тонкости.Главное внимание всегда уделяется навыкам, чтобы вы выделялись среди других. Их можно разбить следующим образом:

    • Core Python (достаточно базовых знаний между Python 2 и Python 3, полное знание всех модулей не требуется)
    • Web Frameworks (ознакомьтесь с распространенными средами Python, такими как Django или Pandas)
    • Объектно-реляционные преобразователи (возможность подключения к базе данных с помощью ORM, а не SQL)
    • Общие сведения о многопроцессорной архитектуре (способность писать потоки и управлять ими для обеспечения высокой производительности)
    • RESTful API (понять, как их использовать и уметь интегрировать с ними компоненты)
    • Создание приложений Python (нужно знать, как упаковать код, развернуть и выпустить)
    • Хорошие коммуникативные навыки и навыки проектирования (способность хорошо общаться с участниками, а также создавать масштабируемые, безопасные и высокодоступные серверы)

    Об этом говорилось в статье о карьерных возможностях Python.

    Сводка

    Развитие Python очень многообещающее в ближайшем будущем. Получив нужные навыки на правильной платформе, вы получите идеальную работу. Существуют различные доступные онлайн-курсы по сертификации, которые помогут быстро освоить желаемые навыки. Со своей стороны я могу порекомендовать вам экономичный и простой в изучении Сертифицированный курс Python , который поможет вам в этом. Не стоит беспокоиться о возможностях, которые откроет Python, вам просто нужно подтянуть штаны и приступить к делу!

    Теперь, когда вы знаете, какие двери Python может открыть для вас и какие возможности карьерного роста в Python вы выберете? Дайте нам знать об этом в комментариях.

    Кроме того, если у вас есть какие-либо затруднения, связанные с карьерными возможностями Python, поделитесь ими в разделе комментариев.

    Источники:

    Почему Python стал популярным выбором для разработки мобильных приложений в 2020 году?

    Когда дело доходит до популярных языков программирования для серверной разработки, Python приходит на ум большинству разработчиков. Этот высокоуровневый интерпретируемый язык динамического программирования общего назначения имеет меньше шагов по сравнению с C и Java. Этот атрибут Python делает его горячим фаворитом среди большинства разработчиков.И в наши дни это один из самых быстрорастущих и популярных языков программирования.

    Вам также может понравиться: 6 лучших языков программирования для разработки мобильных приложений

    Источник изображения: Stackflow

    Python также был самым успешным в .
    Индекс Tiobe
    % популярности языков программирования в 2018 году, увеличившись на 3,62% с января 2018 года по январь 2019 года, с рейтингом прибл.8,2% за этот месяц.

    Но полезен ли этот язык программирования для разработки мобильных приложений? Как мы создаем безопасные, масштабируемые и многофункциональные мобильные приложения с использованием языка Python? Какие инструменты помогут вам создавать лучшие в своем классе мобильные приложения?

    Давайте ответим на все эти вопросы в этом блоге.

    Почему Python является лидером в области разработки мобильных приложений?

    Python можно использовать для разработки API мобильных приложений.Разработчики мобильных приложений могут создавать приложения на этом языке программирования, так как он может работать в нескольких основных операционных системах.

    Кроме того, увеличение числа пользователей мобильных телефонов и рост спроса на приложения привели к использованию этого языка программирования для разработки мобильных приложений. В последние годы Python превратился в важный вариант на рынке разработки приложений.

    Python можно использовать в самых разных областях мобильных приложений.Легкий для понимания, взаимодействия и простой в реализации, язык программирования Python — это элегантный язык, который позволяет кодировать одну и ту же программу с гораздо меньшим количеством строк, чем PHP.

    Когда вы нанимаете компанию по разработке программного обеспечения , вы получаете профессионалов, обладающих знаниями в различных средах, с помощью которых они могут предоставлять лучшие услуги по разработке индивидуальных мобильных приложений по доступной цене. Большинство людей предпочитают Python из-за его надежности и простоты. Это также помогает вам работать быстрее и предлагает отличную интерактивную среду для разработчиков.

    Python сейчас является одним из самых читаемых языков в мире. Этот язык очень популярен среди разработчиков и широко используется многими программистами для создания мобильных приложений и программ. В частности, если сравнивать Python с другими языками, он считается самым простым из всех.

    Реализация этого языка программирования проста, и в то же время язык имеет очень чистую структуру по сравнению с другими языками. Следовательно, программистам и кодировщикам потребуется меньше кодировать.Кроме того, с помощью этого языка программирования написание кода приложения выполняется быстрее и проще.

    Поскольку язык программирования Python работает во многих основных операционных системах, он используется самыми разными программистами. Python можно использовать для создания мобильных приложений для Android, iOS и Windows. Поговорим конкретно об использовании Python в мире разработки мобильных приложений.

    Наиболее востребованные фреймворки для Python, предпочтительные для разработки мобильных приложений

    Киви против BeeWare

    Разработка мобильных приложений на заказ для iOS и Android в прошлом не была сильной стороной Python, но ситуация быстро меняется.Раньше у Python не было сильных сторон в написании графического интерфейса для мобильных приложений. Фактически, разработка мобильных приложений для iOS и Android была практически исключена с использованием только Python.

    С помощью ряда разработок последних лет, которые значительно улучшили перспективы использования Python для написания кодов для мобильных приложений. Давайте рассмотрим несколько последних вариантов разработки пользовательских мобильных приложений с использованием Python. В основном я хотел бы выделить 2 фреймворка: проект BeeWare и Kivy.

    Kivy– кроссплатформенный Python GUI s

    Kivy, библиотека Python с открытым исходным кодом для создания графического интерфейса для мобильных приложений на различных платформах. Он позволяет разработчикам создавать приложения Python с чистой графикой, которые работают на основных платформах (Linux, Windows, macOS), а также на iOS и Android.

    Теперь, каждый раз, когда кто-нибудь слышит о новом наборе инструментов графического пользовательского интерфейса, он или она всегда хочет знать, насколько он кажется «аутентичным».Я думаю, что большое приложение с графическим пользовательским интерфейсом должно использовать сильные стороны той конкретной платформы, на которой оно работает. Например, когда кто-то пользуется iPhone, он хочет согласованности между мобильными приложениями, которые они используют. Очень важно использовать мобильное приложение, разработанное с использованием стилей пользовательского интерфейса другой платформы.

    Kivy поставляется с набором инструментов для пользовательского интерфейса, который предлагает собственные версии текстовых наклеек, кнопок, форм ввода текста и многих других. Все это означает, что инструменты не представлены с использованием собственных элементов управления пользовательского интерфейса.В этом есть свои плюсы и минусы:

    С одной стороны, этот инструмент обеспечивает применимость и согласованность вашего мобильного приложения от одной платформы к другой. Но, с другой стороны, это означает, что мобильное приложение Android не будет звучать или выглядеть как мобильное приложение Android.

    Однако, в зависимости от типа мобильного приложения, которое вы рассматриваете, это может быть совсем не большой проблемой. Например, для большинства игр «колыбель» пользовательского интерфейса не имеет решающего значения.То же самое относится к различным типам специализированных мобильных приложений, таких как графические MIDI-контроллеры для создания музыки. Но для других типов мобильных приложений это сильно влияет на удобство использования.

    Таким образом, если вы можете работать с неродным набором инструментов пользовательского интерфейса в мобильных приложениях, Kivy — отличный выбор для вас. Этот инструмент позволяет вам создавать мобильные приложения, используя ваши навыки языка программирования Python, без необходимости изучать другой язык платформы, такой как Apple Swift.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены. Карта сайта