Как выучить питон: Как выучить Python с нуля: 15 бесплатных курсов и сайтов для самостоятельного изучения

Как выучить python самому в 2020 году. Блоги, видео, книги и советы ~ PythonRu

Красивое лучше, чем уродливое. Явно лучше, чем неявное. Простое лучше, чем сложное. Сложное лучше, чем запутанное. — Дзен Python, Тим Петерс

Этот пост не расскажет о том, что такое Python. Узнать об этом можно, просто введя соответствующий запрос в Google.

В материале «The Incredible Growth of Python» (невероятный рост Python) на StackOverflow есть такая цитата: «Python уверенно претендует на то, чтобы быть самым быстрорастущим языком программирования», и это правда. Статья также утверждает, что «Тег Python был самым посещаемым на StackOverflow среди пользователей из стран с высоким уровнем дохода». И это не просто высказывания случайного блогера. Факты основаны на статистике использования сайта за целый год.

Просто взгляните на этот график, показывающий тенденцию развития языка программирования Python. Разве он не прекрасен?

Вот список ресурсов, которые можно использовать, чтобы стать программистом самоучкой на Python.

• Начните с Python 3. Python 2 «уходит на пенсию», а будущее за Python 3.
• Изучите основы. Начать можно со следующего:
  • Если хочется интерактивного обучения, то стоит попробовать Codeacademy Python
  • Если нравятся видеоуроки, то их можно найти здесь:
  • YouTube — это тоже огромная библиотека видеоуроков. Вот некоторые каналы и плейлисты для изучения основ Python.
  • Если лучше всего учиться удается с помощью книг, то попробовать стоит вот эти. Они доступны бесплатно.

Совет: следуйте одной книге, не перескакивайте.

Кое-какую информацию можно найти в этом репозитории GitHub. Тут охватываются основы Python.

• Развейте привычку читать и разбираться в официальной документации Python.
• Если с чем-то возникли проблемы, не бойтесь задавать вопросы на StackOverflow с тегом #Python3. Но будьте точны, спрашивая. Можете следовать этому руководству, чтобы правильно написать вопрос.
• После изучения основ переходите к более сложному материалу. С ним можно ознакомиться в одном из этих блогов:
• Не бойтесь искать в Google решение проблем. Также не бойтесь уточнять мелочи при изучении таких тем, как декораторы, генераторы, паттерны программирования и так далее.
  

  Совет: всегда пытайтесь сначала самостоятельно решить проблему. Это единственный способ научиться. Если не выходит — задавайте вопросы.

• Когда пишите код, следуйте правилам хорошего кодинга Python. О нем можно почитать здесь: https://pep8.org.
• Используйте на максимум редакторы кода или IDE, такие как PyCharm, VsCode, SublimeText.
• Проекты, проекты, проекты (очевидно).
• Необязательно делать сложные коммерческие проекты. Но убедитесь, что реализуете основные концепции ядра Python.
• Реализуйте основные библиотеки, поставляемые в виде пакетов: json, csv, urlliv3 и т. д. Также используйте пакеты от сторонних разработчиков.
• Если ищите идеи, то некоторые перечислены здесь:
• Создайте аккаунт на GitHub. Публикуйте там сделанные проекты. Если не знакомы с Git или GitHub, воспользуйтесь https://try.github.io. Это точно лишним не будет.
  

  Со временем GitHub превратится в полноценное портфолио

• Следите за крупными группами по теме Python в Facebook. Отдельные их участники делятся хорошими материалы и проектами
• Практика Практика Практика
• Следите за проектами с открытым исходным кодом на GitHub. Здесь есть курируемый список таких проектов: https://awesome-python.com
• Узнайте об инструментах:
• Разобравшись с основами, ознакомьтесь со следующими библиотеками и веб-фреймворками:

• Создавайте маленькие проекты с помощью изученных фреймворков и библиотек и выкладывайте их на GitHub.
• Каждый день знакомьтесь с новой темой.

Как изучить язык программирования Python?

1829

просмотров

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

Шаг 0. Скачать и установить Python, среды разработки

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

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

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

Шаг 1. Изучение синтаксиса

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

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

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

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

a = 2

b = 3

c = a + b

print (str(c))

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

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

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

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

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

Шаг 2. Определись с направлением

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

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

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

Шаг 3. Решение задач

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

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

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

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

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

Шаг 4. Библиотеки

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

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

1. Pandas.
2. Pytorch.
3. Seaborn.
4. SciKit-Learn.
5. Matplotlib.
6. Keras.

Для квантовых вычислений подойдут такие библиотеки, как:

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

Рекомендация 1. ООП

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

Рекомендация 2. Используй функции

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

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

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

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

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

Рекомендация 3. Оставляй комментарии

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

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

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

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

Рекомендация 4. Не знаешь сам, спроси у Google

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

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

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

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

Выводы

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

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

Python 3 для начинающих и чайников

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

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

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

Python 3: преимущества и недостатки языка

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

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

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

Питонтьютор

Питонтьютор

Учите Питон

Бесплатный курс по программированию с нуля.

Работает прямо в браузере.

Легко начать

Питонтьютор работает из браузера. Не парьтесь по поводу установки среды разработки, интерпретатора и других сложных штук.

По-русски

Ошибки в программах неизбежны. Наш пошаговый отладчик переводит сообщения об ошибках на русский язык и объясняет их.

Разнообразно

У нас больше сотни задач разной сложности. Когда вы решите задачу, мы покажем вам другие варианты решения, чтобы вы смогли изучить разные подходы.

Почему Питон?

Питон — современный язык, на котором пишут миллионы: школьники сдают экзамены, студенты анализируют данные, учёные запускают марсоходы.

print(2 * 2)

Питон создавали как лаконичный язык, поэтому программы на нём короткие и понятные. Меньше заклинаний — яснее суть.

Универсал

Функционал Питона расширяется модулями и библиотеками. И вот вы уже обучаете свою нейросеть для беспилотного автомобиля.

И Тиньков, и Гугль

Компании ищут питонистов: аналитиков, разработчиков и специалистов по машинному обучению.

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функцияи

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

One course to rule them all

Проведём вас за руку через основные функции языка, закрепим теорию сотнями задач и пересадим вам мозг программиста.

Наши ученики. Тысячи их

За четыре года 25 000 учеников, 25 школ и 7 вузов в СНГ начали учить Питон. Присоединяйтесь.

Я готов

Приступайте к первому уроку и решайте задачи, чтобы покорить все олимпиады, сделать научную работу и стать программистом.

Приступить

С чего начать изучение Python: 3 первых шага

В прошлой статье мы рассказали, почему стоит изучать Python и какие он даёт перспективы на рынке труда. Сегодня поможем сделать первые шаги в освоении Python.

Разработчики называют код на Python понятным и лаконичным. В этом нет ни грамма лести: всё в рамках философии программирования “The Zen of Python”. Тем не менее, немного поработать всё же придётся. Переменные, циклы, условия, функции, операторы — всё это можно назвать основой языка, без которой не обойтись.

Знакомиться с синтаксисом можно по-разному. Вот несколько способов, которые можем посоветовать:

— Читайте книги. Недавно мы публиковали подборку книг для тех, кто изучает Python. Чтобы было удобнее, разбили её на несколько частей: от самых азов до сложных практических задач. Пробуйте читать книги из списка и выбирайте самую подходящую по манере изложения и балансу между теорией и практикой.

— Штудируйте официальную документацию. Способ для тех, кто ладит с английским и готов довериться теории с официального сайта Python. Заходите в раздел «С чего начать» и двигайтесь от пункта к пункту.

— Смотрите обучающие видео на YouTube и образовательных платформах.

Открытое занятие Нетологии «Создаём скрипт на Python с нуля»

Прежде чем запускать код, нужно его куда-то записать. Мы рекомендуем использовать для этих целей специальные программы — IDE (Integrated Development Environment). Они умеют искать ошибки, помогают ориентироваться в коде и дают полезные подсказки при вводе.

Так выглядит популярная IDE для Python — PyCharm. В левой части — дерево файлов и папок проекта, справа — написанный код

Но для первых попыток вам хватит repl.it — IDE, которая работает в облаке и умеет всё то же самое, что и PyCharm. Зайдите на http://repl.it.

Нажмите New repl и выберите Python из списка языков программирования. В результате получится такое:

Так выглядит рабочее окно repl.it. Здесь вы можете написать код и сразу выполнить его. Самые внимательные увидят уже работающую программу 🙂

Дальше всё просто: пишете код, нажимаете на кнопку Run — программа запускается. Если захотите показать кому-нибудь свою программу, жмите кнопку Share и копируйте ссылку из строки Share Link. В разделе с примерами вы ещё увидите такие ссылки и сможете их протестировать.

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.

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

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!

Для начинающих — как выучить Python как язык программирования? [Картина]

Для начинающих — как выучить Python как язык программирования? [Рисунок]:
Для многих начинающих пользователей Python3 они часто сталкиваются со следующими вопросами: какой из них следует изучать между Python2 и Python3? Вы хотите установить Linux для изучения Python? Какую версию Python3 я должен установить? Какую книгу, видео и электронный учебник выбрать? Какой из различных инструментов разработки я должен использовать?
Как мне выучить этот язык программирования? 1. Как выбрать Python2 и Python3? Поскольку Python3 не совместим с Python2, это затрудняет выбор многих людей.
Многие люди искали ответ на этот вопрос в Интернете и часто видят, что Python3 не получил широкого распространения, а большинство сторонних библиотек еще не поддерживают Python3.
Однако учтите, что информация, найденная в Интернете, часто не зависит от времени.
Содержимое многих веб-сайтов является псевдо-оригинальным или собранным. Может показаться, что дата выхода очень близка, но содержание — несколько лет назад.
В настоящее время Python3 широко используется, и большинство сторонних библиотек уже поддерживают Python3.
Выбор Python3 является наиболее правильным выбором.

Во-вторых, вы хотите установить систему Linux для изучения Python?
Ответ на этот вопрос не является точным.
Если это чисто для обучения, в этом нет необходимости.
Python сам по себе является кроссплатформенным языком, для изучения можно использовать любую систему.
Однако следует отметить, что в разных системах могут быть некоторые различия. Например, Linux поддерживает функцию fork (), а Windows не имеет этой функции.
Эти различия обычно можно узнать в процессе обучения. При обнаружении таких различий их можно сначала пропустить, что не мешает процессу обучения.
Конечно, в практических приложениях наше понимание различных систем необходимо.
Потому что часто производственная среда проекта будет использовать систему Linux.
Мы можем использовать систему Windows для обучения, а также знакомиться с другими типами систем в рамках обучения.
3. Какую версию Python3 мне следует установить?
Различные версии Python3 основаны на поддерживающей версии Python3, и установка более поздней версии в основном не будет иметь проблем с совместимостью.
И в старшей версии часто появляется новый контент, достойный нашего понимания и изучения, такой как «f-string» в Python 3.6.
Следовательно, с точки зрения обучения, установка последней официальной версии является наилучшим вариантом.
4. Какую из множества книг, видео и электронных руководств выбрать?
В настоящее время учебные материалы по Python3 намного меньше, чем Python2.
Однако многие учебные материалы также обновляются, например, некоторые известные книги включают переход с Python2 на Python3.
Выбор учебных материалов действительно затруднен из-за большого количества и неодинакового качества.
И многие материалы очень скучные и трудные для понимания, особенно некоторые классические книги, переведенные из-за границы, потому что качество перевода низкое, а читаемость очень плохая.
Поэтому при выборе материалов рекомендуется не просто смотреть на соблазнительную рекламу и знакомство, сначала тщательно понимать содержание материала, а затем слушать, пробовать или читать перед покупкой.
Конечно, в Интернете есть много общих ресурсов, которые могут выбрать все. Также очень полезно выбрать несколько общих материалов с хорошей репутацией для изучения.
Но будьте осторожны: не пытайтесь найти все виды материалов, но все ответственные авторы попытаются сделать свои работы более полной системой, поэтому выберите подходящий. После информации, начните учиться немедленно. Нет необходимости преследовать все больше и больше, чтобы найти слишком много информации, потому что даже если вы найдете много информации, они часто составляют коллекцию.
Здесь большое спасибо за то, что вы выбрали магический Питон Сяолоу в качестве первого выбора для обучения. Как всегда, я буду посвящать более простые для понимания, полные и систематические учебные материалы для всех.
5. Какой из различных инструментов разработки мне следует использовать?
Инструмент разработки также называется средой разработки.
Задавая этот вопрос, вы часто будете видеть различные ответы.
В частности, некоторые люди рекомендуют использовать Блокнот …
Да.
Основная идея Python — просто, гибко и быстро достигать целей разработки.
Работая или учась, эффективность должна быть в центре внимания.
Несмотря на то, что неплохо разбираться в различных инструментах разработки, необходимо выбрать инструмент с низкой сложностью и высокой эффективностью.
Теперь, когда сеть настолько развита, а аппаратная среда также очень хороша, лучше всего выбирать инструменты, которые богаты функциональностью и просты в использовании.
Нам не нужно выбирать легкий инструмент разработки, чтобы злоупотреблять собой для установки *, и чтобы нам было труднее учиться и работать.
Особенно в процессе обучения наша цель — изучить грамматику и спецификации языка программирования, развить хорошие навыки программирования, улучшить идеи и навыки программирования, а не рассеивать нашу энергию, чтобы адаптироваться к новому началу. Учебно-недружественный инструмент.
Не беспокойтесь, что вы не сможете найти инструменты, которые используете, когда программируете один день, это редкое явление.
Поэтому выбор отличного инструмента с богатыми функциями — это первый выбор для начинающих.
Здесь я рекомендую использовать последнюю версию PyCharm (не спрашивайте, какая версия является последней, последняя версия, когда вы видели эту статью).
Конечно, я не исключаю разработчика, который осваивает использование нескольких инструментов разработки. Я думаю, что когда мы изучаем программирование на этапе, у нас есть базовое понимание концепций программирования, и При наличии хороших навыков программирования и методов обучения, еще не слишком поздно узнать о других инструментах разработки, и трудность адаптации к этим инструментам разработки будет значительно снижена.
6. Как мне выучить этот язык программирования?
1. Научитесь использовать официальные документы
Когда вы установили Python3, официальная документация, соответствующая установленной версии, была помещена в установочную директорию. Например, для системы Windows она находится в директории «Python36 \ Doc \». Или вы можете увидеть это в настройках [Пуск] — [Python 3.x].
Этот официальный документ является постоянным учебным справочным материалом.
Некоторые проблемы, встречающиеся в исследовании, можно найти в этом документе путем поиска ответов.
2. С помощью инструментов перевода
Язык программирования является препятствием для большинства разработчиков.
Если английский не очень хорош, большинство последних технических документов невозможно прочитать.
Однако, даже если вы не можете этого понять, вы должны прочитать его. С помощью инструмента перевода вы выработаете привычку читать документы на английском языке.
По мере накопления времени чтения мы постепенно можем улучшить нашу способность к чтению на английском языке.
Это похоже на то, как ребенок учится говорить, и он может достичь своей цели только благодаря постоянным усилиям и повторениям.
3. Эффективно используйте поисковые системы
В процессе обучения мы часто сталкиваемся с некоторыми проблемами, которые необходимо решить.
Ваше первое решение — не спрашивать везде. Запросы везде будут только развивать вашу инертность и зависимость.
И программисты должны развивать независимость для решения проблем.
На самом деле в Интернете есть огромные ресурсы, помогающие нам решать проблемы.
Но вы не обязательно можете искать.
Поскольку многим людям нравится искать популярные ключевые слова, например запрашивать информацию о Python, им нравится вводить такие ключевые слова, как «Учебник по Python» или «Введение в Python».
Проверьте результаты поиска!
— это несколько старых материалов Python.
Почему поисковые системы не отображают последнюю информацию?
Поскольку новый материал сам по себе имеет процесс включения и вес поиска увеличился.
Это похоже на мои милые новые заметки в Python3, хотя это очень новые учебные материалы, также включенные в поисковую систему, но вам все еще сложно искать ключевые слова, такие как «Заметки Python3» Нашел.
И запрос полного имени данных даст очень хорошие результаты.
Поэтому, когда вы ищете информацию в поисковых системах, не используйте очень краткие ключевые слова для запроса, а используйте длинные ключевые слова (то есть ключевые слова с более подробным описанием). Запрос, потому что, как правило, новая информация оптимизирует ключевые слова с длинным хвостом (потому что горячим словам действительно сложно занять первое место), чтобы достичь цели поиска пользователями.
4. Понять концепцию
В программировании существует множество концепций, переменных, функций, объектов, методов, классов, процессов, потоков . ..
Эти основные понятия необходимо понимать.
На самом деле эти понятия буквально трудно понять. Если их объяснить (конечно, их легко понять), их легко понять.
Понимание этих концепций — лучший способ улучшить наши идеи программирования.
Если вы не понимаете концепцию, даже если вы можете следить за информацией, чтобы написать код, это все еще беспорядок, когда вы на самом деле разрабатываете его.
Следовательно, очень важно по-настоящему понять точку знаний в процессе обучения.
5. Замедлите
Не жадничайте, вы легко упустите детали.
В процессе обучения мы должны тщательно и всесторонне следить за качеством, а не за скоростью.
Из-за стремления к скорости в начальный период и пренебрежения качеством на поздней стадии обучения будут обнаружены различные проблемы.
Таким образом, после усердного и методичного освоения каждой точки базовых знаний, следующая наиболее эффективная точка обучения — самый эффективный способ обучения.
6. Просто имейте смысл
Смысл в том, чтобы продолжить детали.
Автор любого документа имеет другую точку зрения.
Таким образом, учебные материалы, предоставленные разными авторами данных, также будут иметь свой собственный акцент или свои личные предпочтения.
Автор не является безответственным и не может сделать данные полными и подробными, но когда они расширяются, они часто становятся очень сложной структурой данных. Например, контент веб-разработки будет включать в себя такие знания, как HTML, JS и т. Д. Если эти знания также подробно отображаются в материале, то этот материал больше не может быть изучен.
Поэтому, когда мы обнаружили в материале какой-то расплывчатый или необычный контент, не отпускайте его, но, по крайней мере, немного поняли.
Хотя невозможно углубиться, но основное содержание должно быть общим пониманием.
Это хорошо, это сделает нас более осведомленными.
Если в будущем мы столкнемся со связанными проблемами, мы сможем быстро найти решение.
7. Сформируйте привычку
Обучение программированию — это непрерывный процесс.
Написание кода каждый день — это привычка, которую должны развивать разработчики программ.
Возможность программирования имеет функцию отступления без прогресса.
Если время прерывания слишком велико, это приведет к ухудшению способностей и даже забудет полученные знания.
Поэтому, даже если нет среды для написания кода, мы должны попытаться узнать через сеть некоторую соответствующую техническую информацию, чтобы поддерживать состояние непрерывного обучения.
Наконец, я должен сказать еще одну вещь: будь смел, чтобы сдаться!
Не каждый подходит для разработки программ.

У каждого свои сильные стороны, и серьезным примером серьезного пристрастия в школе является типичный пример. Программисты должны иметь способность к непрерывному обучению, потому что технологии всегда инновации. Программисты должны иметь отличные логические навыки, потому что код полон логики. Биография Хуланхэ (http://www.simayi.net/dushubiji/6178.html) Чтение заметок, выдержка из хороших слов и предложений и благодарность, программистам нужна способность самостоятельно решать проблемы, поскольку прогресс в разработке часто бывает довольно Стресс, когда в программе возникает проблема, она должна быть в состоянии решить быстро и самостоятельно, а не ждать, пока кто-то вам поможет. 

Программистам нужна сильная способность понимать, будь то дрянные документы или код, программистам нужно понимать, используется ли он для решения проблем или брать на себя работу, переданную другими, Эта способность нужна.
Поэтому, если у вас нет этих способностей, рекомендуется отказаться от обучения!
Направьте свое время и энергию в том направлении, в котором вы хороши. Если вы не знаете, в чем вы хороши, найдите это как можно скорее.
Некоторые люди могут возразить: не правда ли, что вы не можете уклониться от проблем?
Я хочу сказать: мужество продолжать основывается на самопонимании. Тофу используют для еды, кирпичи используют для строительства стен. У кирпичей нет части тофу. Идеал будет нарушен!

Как выучить Python (шаг за шагом) к 2021 году

Python – важный язык программирования, который необходимо знать – он широко используется в таких областях, как наука о данных, веб-разработка, разработка программного обеспечения, разработка игр, автоматизация. Но как лучше всего изучить Python? Это может быть сложно и болезненно понять.

Когда мы изучали Python, нас больше всего расстраивало то, насколько  универсальными были все учебные ресурсы. Мы хотели узнать, как создавать веб-сайты с использованием Python, но казалось, что каждый учебный ресурс хотел, чтобы мы потратили два долгих, скучных месяца на синтаксис Python, прежде чем мы смогли даже подумать о том, что нас интересует.

Это несоответствие сделало изучение Python довольно пугающим для нас. Мы откладывали это на несколько месяцев. Мы посмотрели на код Python, но он был чуждым и запутанным:

from django.http import HttpResponse
def index(request):
    return HttpResponse("Здравствуй, мир. Вы находитесь в индексе опросов.")

Приведенный выше код взят из руководства по Django, популярной среде разработки веб-сайтов на Python. Опытные программисты часто бросают вам фрагменты, подобные приведенным выше. «Это просто!» – обещают они.

Но даже несколько, казалось бы, простых строк кода могут сбивать с толку.  Например, почему некоторые строки имеют отступ? Что django.http? Почему некоторые вещи указаны в скобках? Понять, как все сочетается, когда вы мало знаете Python, может быть очень сложно.

Проблема в том, что вам нужно понимать строительные блоки языка Python, чтобы построить что-нибудь интересное. Приведенный выше фрагмент кода создает представление, которое является одним из ключевых строительных блоков веб-сайта, использующего популярную  архитектуру MVC. Если вы не знаете, как написать код для создания представления, на самом деле невозможно создать динамический веб-сайт.

Большинство руководств предполагают, что вам нужно изучить  весь  синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-нибудь интересное. Это то, что приводит к месяцам, потраченным только на синтаксис, когда вы действительно хотите заниматься анализом данных, или созданием веб-сайта, или созданием автономного дрона.

Это то, что приводит к угасанию вашей мотивации и к тому, что вы просто отказываетесь от всего этого. Нам нравится думать об этом как об «скучном обрыве». Вы должны быть в состоянии взобраться на «скалу скуки», чтобы попасть в «страну интересных вещей, над которыми вы работаете» (лучшее название еще не принято).

Изучение синтаксиса Python не должно быть таким.

После того, как мы несколько раз столкнулись с «обрывом скуки» и ушли, мы нашли способ, который нам больше подошел. На самом деле, мы думаем, что это лучший способ изучить Python.

Что сработало, так это сочетание изучения основ и создания интересных вещей. Мы потратили как можно меньше времени на изучение основ, а затем сразу же погрузился в создание вещей, которые нас интересовали. В этой записи блога мы шаг за шагом расскажем, как воспроизвести этот процесс, независимо от того, почему вы хотите изучать Python.

Шаг 1. Определите, что мотивирует вас изучать Python

Прежде чем вы начнете изучать Python онлайн, стоит спросить себя, почему вы хотите его изучать. Это потому, что это будет долгий и иногда болезненный путь. Без достаточной мотивации вы, вероятно, не справитесь. Например, мы проспали уроки программирования в средней школе и колледже, когда нам нужно было запоминать синтаксис, а у нас не было мотивации. С другой стороны, когда нам нужно было использовать Python для создания веб-сайта для автоматической оценки эссе, мы не спали ночами, чтобы закончить его.

Выяснение того, что вас мотивирует, поможет вам определить конечную цель и путь, который приведет вас к ней без скуки. Вам не нужно раздумывать точный проект, просто общая область, которая вас интересует, когда вы готовитесь к изучению Python.

Выберите интересующую вас область, например:

• Наука о данных/машинное обучение
• Мобильные приложения
• Сайты
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Оборудование/датчики/роботы
• Скрипты для автоматизации вашей работы

Определите одну или две области, которые вас интересуют, и вы готовы придерживаться их. Вы будете направлять свое обучение на них и в конечном итоге будете строить в них проекты.

Шаг 2. Изучите базовый синтаксис

К сожалению, этот шаг нельзя пропустить. Вы должны изучить самые основы синтаксиса Python, прежде чем углубляться в выбранную область. Вы должны потратить на это минимум времени, так как это не очень мотивирует.

Мы не могли не подчеркнуть, что вы должны тратить минимально возможное количество времени на основной синтаксис. Чем быстрее вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису, если позже застрянете. В идеале вы должны потратить на эту фазу всего пару недель, и определенно не больше месяца.

Также небольшое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие ресурсы по «изучению Python» в Интернете по-прежнему преподают Python 2, но вам определенно следует изучить Python 3. Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправлены не будут!

Шаг 3. Создавайте структурированные проекты

После того как вы изучите базовый синтаксис, можно начинать создавать проекты самостоятельно.  Проекты – отличный способ учиться, потому что они позволяют применить свои знания. Если вы не примените свои знания, их будет сложно сохранить. Проекты расширят ваши возможности, помогут узнать новое и помогут вам создать портфолио, которое можно будет показать потенциальным работодателям.

Однако проекты очень свободной формы на этом этапе будут болезненными – вы будете часто застревать, и вам нужно будет обратиться к документации. Из-за этого обычно лучше создавать более структурированные проекты, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты полностью самостоятельно. Многие учебные ресурсы предлагают структурированные проекты, и эти проекты позволяют создавать интересные вещи в тех областях, которые вам небезразличны, но при этом не дают вам застрять.

Давайте посмотрим на несколько хороших ресурсов для структурированных проектов в каждой области:

Наука о данных/машинное обучение

• Dataquest  – интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков в хоккее. В конечном итоге вы создаете сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Python для анализа данных – написано автором крупной библиотеки анализа данных Python, это хорошее введение в анализ данных в Python.
• Документация Scikit-learn – Scikit-learn – основная библиотека машинного обучения Python. Здесь есть отличная документация и руководства.
• CS109  – это Гарвардский класс, в котором преподается Python для науки о данных. У них есть в Интернете некоторые из их  проектов и другие материалы.

Мобильные приложения

• Руководство по Kivy  – Kivy – это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения на Python. У них есть руководство о том, как начать изучение.

Игры

• Codecademy  – проведет вас через создание пары простых игр.
• Учебники Pygame  – Pygame – популярная библиотека Python для создания игр, и это список руководств для нее.
• Создание игр с Pygame  – книга, которая научит вас создавать игры на Python.
• Изобретайте свои собственные компьютерные игры с помощью Python  – книги, в которой рассказывается, как создать несколько игр с помощью Python.

Скрипты для автоматизации вашей работы

• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python  – узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Выполнив несколько структурированных проектов в своей области, вы сможете перейти к работе над собственными проектами. Но прежде чем вы это сделаете, важно потратить некоторое время на изучение того, как решать проблемы.

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2021 году — Dataquest

Какой лучший способ изучить Python? Это не должно быть похоже на взбирание со скалы!

Python — важный язык программирования, который необходимо знать. Он широко используется в таких областях, как наука о данных, веб-разработка, разработка программного обеспечения, разработка игр, автоматизация. Но как лучше всего изучать Python? Это может быть сложно и болезненно понять. Я знаю это по опыту.

Обновление Covid-19: изменился ли лучший способ изучения Python?

Нет! Пандемия Covid-19 определенно нарушила возможности личного обучения Python, такие как учебные курсы, университетские программы и т. Д.Но лучший способ изучить Python не изменился.

Как вы узнаете из этой статьи, правильный способ изучения Python предполагает работу над личными проектами, так что действительно заботится о тем, что вы делаете, и у вас есть мотивация продолжать. Это редко возможно при личном обучении — вам и остальным участникам вашего класса Python будут назначены одни и те же общие практические задачи, потому что в противном случае учителю будет слишком сложно выставлять оценки!

Самостоятельное изучение Python, конечно, сопряжено с проблемами, но, по нашему опыту, единственным наиболее важным фактором успеха или неудачи является ваш личный уровень мотивации. А поскольку большинство людей лично не увлечены синтаксисом Python, способ поддерживать вашу мотивацию и страсть к обучению в долгосрочной перспективе — это работать над проектами, которые что-то для вас значат.

И, конечно же, вы по-прежнему можете работать и учиться у других удаленно. Сообщество Dataquest — это активное, инклюзивное пространство, где изучающие Python могут делиться, работать вместе и учиться друг у друга.

И, конечно же, есть много других способов учиться вместе с другими или у других, не находясь в одном физическом пространстве! Поиск наставника в Интернете и сеансы Google Meet или Zoom могут быть очень полезны, когда вы находитесь на более поздних этапах обучения и начинаете думать о карьере.

Одна из вещей, которые меня больше всего расстраивали, когда я изучал Python, было то, насколько generic все учебные ресурсы были. Я хотел научиться создавать веб-сайты с использованием Python, но казалось, что каждый учебный ресурс хотел, чтобы я потратил два долгих, скучных месяца на синтаксис Python, прежде чем я смог даже подумать о том, что меня интересует.

Это несоответствие сделало изучение Python довольно пугающим для меня. Я откладывал это на несколько месяцев.Я получил пару уроков из руководств по Codecademy, затем остановился. Я посмотрел на код Python, но он был чужим и запутанным:

  из django.http import HttpResponse
def index (запрос):
    return HttpResponse («Привет, мир. Вы находитесь в списке опросов.»)  

Приведенный выше код взят из руководства по Django, популярной среде разработки веб-сайтов на Python. Опытные программисты часто бросают вам фрагменты, подобные приведенным выше. «Это просто!» — обещают они.

Но даже несколько, казалось бы, простых строк кода могут сбить с толку.Например, почему некоторые строки имеют отступ? Что такое django.http ? Почему некоторые вещи указаны в скобках?

Понять, как все сочетается друг с другом, когда вы мало знаете Python, может быть очень сложно.

Проблема в том, что вам нужно понимать строительные блоки языка Python, чтобы построить что-нибудь интересное. Приведенный выше фрагмент кода создает представление, которое является одним из ключевых строительных блоков веб-сайта, использующего популярную архитектуру MVC. Если вы не знаете, как написать код для создания представления, невозможно создать динамический веб-сайт.

Большинство руководств предполагают, что вам нужно изучить и синтаксиса Python, прежде чем вы сможете начать делать что-нибудь интересное. Это приводит к тому, что месяцы тратятся только на синтаксис, когда вы действительно хотите заниматься анализом данных, или созданием веб-сайта, или созданием автономного дрона.

Все это время, потраченное на синтаксис, а не на то, что вы хотите, чтобы делал, заставляет вашу мотивацию угасать, и вы просто отказываетесь от всего этого.

Мне нравится думать об этом как о «скучный обрыв» .Вы должны быть в состоянии взобраться на «скалу скуки», чтобы попасть в «страну интересных вещей, над которыми вы работаете» (лучшее название еще не принято).

Но вы, , не должны месяцами сидеть на этой скале.

Изучение синтаксиса Python не должно быть таким.

После того, как я несколько раз столкнулся со «скучным обрывом» и ушел, я нашел способ, который мне больше подошел. На самом деле, я думаю, что это лучший способ изучить Python.

Сработало сочетание изучения основ и построения интересных вещей.Я потратил как можно меньше времени на изучение основ, а затем сразу же погрузился в создание вещей, которые меня интересовали.

В этой записи блога я шаг за шагом расскажу, как воспроизвести этот процесс, независимо от того, почему вы хотите изучать Python.

Шаг 1. Определите, что мотивирует вас изучать Python

Прежде чем вы начнете изучать Python в Интернете, стоит спросить себя, почему вы хотите его изучать. Это потому, что это будет долгий и иногда болезненный путь.Без достаточной мотивации вы, вероятно, не справитесь. Например, я проспал уроки программирования в средней школе и колледже, когда мне приходилось запоминать синтаксис, а у меня не было мотивации. С другой стороны, когда мне нужно было использовать Python для создания веб-сайта для автоматической оценки эссе, я не спал ночами, чтобы закончить его.

Выяснение того, что вас мотивирует, поможет вам определить конечную цель и путь, который приведет вас к ней без скуки. Вам не нужно раздумывать конкретный проект, только общая область, которая вас интересует, когда вы готовитесь к изучению Python.

Выберите интересующую вас область, например:

• Наука о данных / машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Аппаратное обеспечение / датчики / роботы
• Сценарии для автоматизации ваша работа

Да, вы можете создавать роботов, используя Python! Из Поваренной книги Raspberry Pi.

Определите одну или две области, которые вас интересуют, и вы готовы придерживаться их.Вы будете направлять свое обучение на них и в конечном итоге будете строить в них проекты.

Шаг 2. Изучение базового синтаксиса

К сожалению, этот шаг нельзя пропустить. Вы должны изучить самые основы синтаксиса Python, прежде чем углубляться в выбранную область. Вы должны потратить на это минимум времени, так как это не очень мотивирует.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы:

Я не могу особо подчеркнуть, что вам следует тратить минимально возможное количество времени на базовый синтаксис.Чем быстрее вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису, если позже застрянете. В идеале вы должны потратить на эту фазу всего пару недель, и определенно не больше месяца.

Также небольшое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие онлайн-ресурсы по «изучению Python» по-прежнему преподают Python 2, но вам определенно следует изучить Python 3. Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и безопасность дырки не будут исправлены!

Шаг 3.

Создание структурированных проектов

После того, как вы изучите базовый синтаксис, можно начинать создавать проекты самостоятельно.Проекты — отличный способ учиться, потому что они позволяют применить свои знания. Если вы не примените свои знания, их будет сложно сохранить. Проекты расширят ваши возможности, помогут узнать новое и помогут создать портфолио, которое можно будет показать потенциальным работодателям.

Однако проекты очень произвольной формы на этом этапе будут болезненными — вы будете часто застревать, и вам нужно будет обратиться к документации. Из-за этого обычно лучше создавать более структурированные проекты, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты полностью самостоятельно.Многие учебные ресурсы предлагают структурированные проекты, и эти проекты позволяют создавать интересные вещи в тех областях, которые вам небезразличны, но при этом не дают вам застрять.

Давайте рассмотрим несколько хороших ресурсов для структурированных проектов в каждой области:

Наука о данных / машинное обучение

• Dataquest — интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. В конечном итоге вы создаете сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Python для анализа данных — написанный автором крупной библиотеки анализа данных Python, это хорошее введение в анализ данных в Python.
• Документация Scikit-learn — Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. Там есть отличная документация и руководства.
• CS109 — это Гарвардский класс, в котором преподается Python для науки о данных. У них есть в сети некоторые их проекты и другие материалы.

Мобильные приложения

• Руководство по Kivy — Kivy — это инструмент, который позволяет создавать мобильные приложения с помощью Python.У них есть руководство о том, как начать.

Веб-сайты

Игры

Пример игры, которую вы можете создать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1. 0 от Фила Хасси.

Аппаратное обеспечение / датчики / роботы

Сценарии для автоматизации вашей работы

После того, как вы выполнили несколько структурированных проектов в своей области, вы сможете перейти к работе над своими собственными проектами. Но прежде чем вы это сделаете, важно потратить некоторое время на то, чтобы научиться решать проблемы.

Шаг 4. Работайте над проектами Python самостоятельно

После того, как вы завершили несколько структурированных проектов, пришло время поработать над проектами самостоятельно, чтобы продолжить лучше изучать Python. Вы по-прежнему будете обращаться к ресурсам и концепциям обучения, но вы будете работать над тем, над чем хотите работать. Прежде чем вы погрузитесь в работу над собственными проектами, вы должны почувствовать себя комфортно, отлаживая ошибки и проблемы с вашими программами. Вот некоторые ресурсы, с которыми вы должны быть знакомы:

• StackOverflow — сайт сообщества вопросов и ответов, на котором люди обсуждают проблемы программирования. Здесь вы можете найти вопросы, относящиеся к Python.
• Google — наиболее часто используемый инструмент каждого опытного программиста. Очень полезно при попытке исправить ошибки. Вот пример.
• Документация Python — хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

После того, как вы хорошо разбираетесь в проблемах отладки, вы можете начинать работу над своими собственными проектами. Вам следует работать над тем, что вас интересует. Например, я работал над инструментами для автоматической торговли акциями очень скоро после того, как научился программированию.

Вот несколько советов по поиску интересных проектов:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали ранее, и добавьте больше функциональности.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Посещайте встречи Python в вашем районе и найдите людей, которые работают над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые можно внести свой вклад.
• Посмотрите, не ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы их расширить или адаптировать.Github — хорошее место для их поиска.
• Просмотрите сообщения других людей в блогах, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые сделают вашу повседневную жизнь проще, и создайте их.

Не забывайте начинать с очень малого. Часто бывает полезно начать с очень простых вещей, чтобы обрести уверенность. Лучше начать с небольшого проекта, а вы закончить этот огромный проект, который никогда не будет завершен. В Dataquest мы руководим проектами, которые дают вам небольшие задачи, связанные с наукой о данных, которые вы можете использовать.

Также полезно найти других людей, с которыми можно поработать для большей мотивации.

Если вы действительно не можете придумать хороших идей для проектов, вот некоторые из них в каждой области, которую мы обсуждали:

Идеи проектов по науке о данных / машинному обучению

• Карта, которая визуализирует голосование на выборах по штатам.
• Алгоритм, предсказывающий погоду там, где вы живете.
• Инструмент, предсказывающий фондовый рынок.
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей.

Вы можете сделать более интерактивную версию этой карты. От RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение, которое позволяет отслеживать, как далеко вы ходите каждый день.
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде.
• Чат на основе местоположения в реальном времени.

Идеи проекта веб-сайта

• Сайт, который поможет вам спланировать свое еженедельное питание.
• Сайт, позволяющий пользователям просматривать видеоигры.
• Платформа для записей.

Идеи игрового проекта Python

• Мобильная игра на основе местоположения, в которой вы захватываете территорию.
• Игра, в которой вы программируете для решения головоломок.

Аппаратные средства / датчики / идеи проекта роботов

• Датчики, которые контролируют температуру в вашем доме и позволяют вам контролировать ваш дом удаленно.
• Умный будильник.
• Беспилотный робот, который обнаруживает препятствия.

Идеи проекта автоматизации работы

• Сценарий для автоматизации ввода данных.
• Инструмент для очистки данных из Интернета.

Моим первым собственным проектом была адаптация моего автоматического алгоритма оценки эссе с R на Python. В конечном итоге это выглядело не очень красиво, но дало мне чувство выполненного долга и помогло мне развить свои навыки.

Главное — выбрать что-нибудь и сделать это. Если вы слишком зацикливаетесь на выборе идеального проекта, есть риск, что вы никогда его не сделаете.

Шаг 5: Продолжайте работать над более сложными проектами

Продолжайте увеличивать сложность и масштаб ваших проектов.Если вы полностью довольны тем, что создаете, значит, пора попробовать что-то посложнее.

Вы можете выбрать новый проект, который

Вот несколько идей, когда придет время:

• Попробуйте научить новичка, как построить проект, который вы сделали.
• Можете ли вы расширить свой инструмент? Может ли он работать с большим объемом данных или может обрабатывать больше трафика?
• Можете ли вы заставить вашу программу работать быстрее?
• Можете ли вы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей?
• Как бы вы коммерциализировали то, что сделали?

В перспективе

В конце концов, Python все время развивается.Лишь несколько человек могут на законных основаниях утверждать, что полностью понимают язык, и они его создали.

Вам нужно постоянно учиться и работать над проектами. Если вы сделаете это правильно, то обнаружите, что оглядываете свой код полгода назад и думаете о том, насколько он ужасен. Если вы дойдете до этого момента, вы на правильном пути. Работа только над тем, что вам интересно, означает, что вы никогда не перестанете выгорать или скучать.

Python — действительно интересный и полезный язык для изучения, и я думаю, что любой может достичь высокого уровня владения им, если найдет правильную мотивацию.

Надеюсь, это руководство было полезным в вашем путешествии. Если у вас есть какие-либо другие ресурсы, пожалуйста, дайте нам знать!

Узнайте больше о том, как вы можете изучить Python и добавить этот навык в свое портфолио, посетив Dataquest.

Общие вопросы по Python:

Трудно ли выучить Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей, и у вас, вероятно, будут моменты разочарования. Сохранение мотивации к продолжению обучения — одна из самых больших проблем.

Однако, если вы воспользуетесь пошаговым подходом, который я описал здесь, вы обнаружите, что легко справиться с неприятными моментами, потому что вы будете работать над проектами, которые действительно вас интересуют.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных ресурсов по обучению Python — именно здесь, в Dataquest, у нас есть десятки бесплатных руководств по Python, а наша интерактивная платформа обучения науке о данных, которая обучает Python, бесплатна для регистрации и включает в себя множество бесплатных миссий.В Интернете полно бесплатных учебных ресурсов по Python!

Обратной стороной бесплатного обучения является то, что для изучения того, что вы хотите, вам, вероятно, придется собрать кучу различных бесплатных ресурсов. Вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно узнать дальше, а затем на поиск бесплатных ресурсов, которые этому научат. Платформы, которые стоят денег, могут предлагать более эффективные методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest), а также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

Можете ли вы выучить Python с нуля (без опыта программирования)?

Да. В Dataquest у нас было много учеников, которые начинали, не имея опыта программирования, и затем получали работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров по данным. Python — отличный язык для изучения новичками в программировании, и вам не нужен какой-либо предварительный опыт работы с кодом, чтобы понять его.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — на самом деле вы никогда не закончите , потому что языки программирования развиваются, и всегда есть чему поучиться! Однако вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени нужно, чтобы подготовиться к работе, зависит от ваших целей, работы, которую вы ищете, и от того, сколько времени вы можете посвятить учебе. Но в некотором контексте учащиеся Dataquest, опрошенные нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год — многие менее чем за шесть месяцев — при менее чем десяти часах обучения в неделю.

Как я могу быстрее выучить Python?

К сожалению, секретных ярлыков на самом деле нет! Лучшее, что вы можете сделать, — это найти платформу, которая обучает Python (или составить учебную программу для себя) , в частности для навыков, которые вы хотите изучить (например, Python для разработчиков игр или Python для науки о данных).

Это должно гарантировать, что вы не будете тратить время на изучение вещей, которые вам не нужны для повседневной работы с Python. Но не заблуждайтесь: что бы вы ни делали с Python, вам потребуется время, чтобы научиться!

Вам нужен сертификат Python для поиска работы?

Мы подробно писали о сертификатах Python, но краткий ответ: вероятно, нет. У разных компаний и отраслей разные стандарты, но в науке о данных сертификаты не имеют большого значения.Работодатели заботятся о ваших навыках — возможность показать им GitHub, полный отличного кода Python, на намного важнее, чем возможность показать им сертификат.

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Мы также писали о Python 2 или Python 3, но краткий ответ таков: изучает Python 3 . Несколько лет назад это все еще было предметом споров, и некоторые экстремальные прогнозы даже утверждали, что Python 3 «убьет Python». Этого не произошло, и сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python для изучения в 2021 году?

Да. Python — популярный и гибкий язык, который профессионально используется в самых разных контекстах.

Мы обучаем Python для науки о данных и машинного обучения, например, но если вы хотите применить свои навыки Python в другой области, Python используется в финансах, веб-разработке, разработке программного обеспечения, разработке игр и т. Д.

Если вы ‘ При работе с данными Python — самый востребованный язык программирования, который вы могли выучить.Вот данные из открытых объявлений о вакансиях на Indeed.com в феврале 2021 года:

Как видите, Python является критически важным навыком, и он указан над всеми остальными техническими навыками в объявлениях о вакансиях в области анализа данных и инженерии данных. Он занимает второе место после SQL в объявлениях о вакансиях аналитика данных. Многие вакансии во всех трех областях потребуют навыков и Python и SQL, но SQL — это язык запросов. С точки зрения навыков программирования наиболее востребован Python.

(Кстати, нас иногда спрашивают, почему Dataquest не обучает Джулию науке о данных.Приведенные выше диаграммы, вероятно, отвечают на этот вопрос — наша учебная программа очень сфокусирована на реальных навыках, и мы выбираем, какие курсы проводить на основе анализа данных о вакансиях, чтобы мы могли быть уверены, что навыки, которые вы изучаете в Dataquest, пригодятся в процессе обучения. реальный мир.)

Более того, навыки работы с данными Python могут быть действительно полезны, даже если у вас нет стремления стать специалистом по данным или программировать на полную ставку. Наличие некоторых навыков анализа данных с помощью Python может быть полезно для самых разных работ — если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что есть вещи, которые вы могли бы делать быстрее и лучше с небольшим Python.

8 советов по быстрому изучению Python

Можно выучить Python быстро . Скорость зависит от того, чего вы хотите достичь с его помощью, и сколько времени вы можете уделять регулярному изучению и практике Python. Прежде чем мы углубимся в подробности, я хотел бы высказать некоторые предположения, которые я сделал о вас и причинах, по которым вы читаете эту статью:

Сначала я расскажу, как быстро вы должны научиться изучать Python. Если вы заинтересованы в изучении основ программирования на Python, это может занять у вас всего две недели с рутинной практикой.Если вы заинтересованы в освоении Python для выполнения сложных задач или проектов или для стимулирования смены карьеры, это займет гораздо больше времени. В этой статье я дам советы и ресурсы, которые помогут вам в короткие сроки получить знания о программировании на Python.

Если вам интересно, сколько будет стоить изучение Python, ответ тоже: «в зависимости от обстоятельств». В Интернете доступен большой выбор бесплатных ресурсов, не говоря уже о различных книгах, курсах и платформах, опубликованных для начинающих.Подробнее об этом чуть позже.

Еще один вопрос, который может у вас возникнуть: «насколько сложно будет изучить Python?» Это тоже зависит. Если у вас есть опыт программирования на другом языке, таком как R, Java или C ++, вероятно, будет легче выучить Python быстро, чем тому, кто раньше не программировал. Но изучение языка программирования, такого как Python, похоже на изучение естественного языка, и все делали это раньше. Вы начнете с запоминания базовой лексики и изучения правил языка.Со временем вы добавите новые слова в свой репертуар и опробуете новые способы их использования. Изучение Python ничем не отличается.

Сейчас вы думаете: «Хорошо, это здорово. Я могу выучить Python быстро , дешево и легко. Просто скажи мне, что читать, и покажи мне дорогу ». Не так быстро. Есть четвертая вещь, которую вам нужно рассмотреть, и это , как изучать Python. Исследования в области обучения показали, что не все люди учатся одинаково. Одни лучше всего учатся, читая, другие — видя и слыша.Некоторым людям нравится учиться в играх, а не на курсах или лекциях. Просматривая тщательно подобранный список ресурсов ниже, учитывайте свои собственные предпочтения в обучении при оценке вариантов.

А теперь давайте углубимся. Ниже приведены восемь моих советов, которые помогут вам быстро изучить Python.

1. Изучите следующие основы Python.

Как минимум вы (и ваш ресурс) должны знать основы. Без их понимания вам будет нелегко работать над сложными проблемами, проектами или вариантами использования.Примеры основ Python:

• Переменные и типы
• Списки, словари и наборы
• Основные операторы
• Форматирование строк
• Базовые операции со строками
• Условия
• Циклы
• Функции
• Составления списков
• Классы и объекты

Если вы ‘ Времени очень мало, все эти основы можно быстро изучить на различных веб-сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org. См. Более подробную информацию в разделе «Веб-сайты» ниже.

2. Установите цель своего исследования.

Прежде чем вы начнете изучать Python, установите цель для своего обучения. Проблемы, с которыми вы столкнетесь в начале обучения, будет легче преодолеть, если вы будете помнить о своей цели. Кроме того, вы будете знать, на каком учебном материале следует сосредоточиться или просмотреть, поскольку он соответствует вашим целям.Например, если вы заинтересованы в изучении Python для анализа данных, вам нужно будет выполнять упражнения, писать функции и изучать библиотеки Python, которые облегчают анализ данных. Ниже приведены типичные примеры целей Python, которые могут иметь отношение к вам:

• Анализ данных
• Наука о данных и машинное обучение
• Мобильные приложения
• Разработка веб-сайтов
• Автоматизация работы

3. Выберите ресурс (или ресурсы) для быстрого изучения Python.

Ресурсы

Python можно разделить на три основные категории: интерактивные ресурсы, неинтерактивные ресурсы и видеоресурсы. Личные курсы также возможны, но мы не будем их рассматривать в этом посте.

Интерактивные ресурсы стали обычным явлением в последние годы благодаря популяризации интерактивных онлайн-курсов, которые предлагают практические задачи кодирования и объяснения. Если кажется, что вы кодируете, это потому, что вы действительно это делаете. Интерактивные ресурсы обычно доступны бесплатно или за символическую плату, или вы можете подписаться на бесплатную пробную версию перед покупкой.

Неинтерактивные ресурсы — ваши самые традиционные и проверенные временем; это книги (цифровые и в мягкой обложке) и веб-сайты («онлайн-руководства»). Многие изучающие Python впервые предпочитают их из-за знакомой и удобной природы этих сред. Как вы увидите, существует многих неинтерактивных ресурсов, из которых вы можете выбирать, и большинство из них бесплатны.

Видеоресурсы были популяризированы за последние 10 лет с помощью МООК (массовые открытые онлайн-курсы) и напоминали университетские лекции, снятые на видео.Фактически, их часто поддерживали или продвигали ведущие университеты. Сейчас существует множество видеоресурсов по разным предметам, включая программирование на Python. Некоторые из этих видеоресурсов представляют собой предварительно записанные курсы, размещенные на учебных платформах, а другие — это курсы в режиме реального времени, предоставляемые поставщиками онлайн-образования. General Assembly выпускает живой курс по Python, который охватывает основы Python за одну неделю.

Ниже я составил список ресурсов, которые помогут вам быстро начать изучение Python.Они попадают в категории, изложенные выше, и, как минимум, охватывают основы Python. Насколько мне известно, во всем списке я отмечал звездочкой (*), какие ресурсы являются бесплатными.

Интерактивные ресурсы: инструменты и уроки

• CodeAcademy: одна из самых популярных интерактивных онлайн-платформ для быстрого изучения Python. Я знаю многих программистов Python, в том числе и меня, которые прошли курс основ Python CodeAcademy. Он отлично подходит для новичков, и вы можете справиться с ним за неделю. увлечет вас программированием на Python.
• DataCamp: короткие видеоролики от экспертов с непосредственными упражнениями на клавиатуре. Это соответствует курсам CodeAcademy.
• * PythonTutor.com: инструмент, который поможет вам шаг за шагом писать и визуализировать код. Я рекомендую объединить этот инструмент с другим учебным ресурсом. Этот инструмент значительно упрощает изучение основ Python, потому что вы можете визуализировать, что делает ваш код.

Не интерактивные ресурсы

Неинтерактивные ресурсы делятся на две подкатегории: книги и веб-сайты.

Книги

Изучая книги, я заметил, что большинство из них на самом деле предназначены для существующих программистов, заинтересованных в изучении Python, или для опытных программистов на Python, которые ищут надежные справочные материалы («кулинарные книги») или специализированную литературу. Ниже я перечислил только книги, которые, на мой взгляд, могут быть полезны новичкам.

Сайты

Сначала мой список начинался с более чем 20 примеров веб-сайтов, посвященных основам Python.Вместо того, чтобы делиться ими всеми, я решил включить только те, которые имели явное преимущество с точки зрения удобства или учебной программы. Все эти ресурсы бесплатны.

• * Класс Python от Google: учебные пособия, видео и упражнения по программированию на Python для начинающих от компании, ориентированной на Python.
• * Автостопом по Python: это руководство поможет вам изучить и улучшить код Python, а также научит настраивать среду программирования. Поиск по сайту невероятно эффективен, помогая вам найти то, что вам нужно.Я не могу достаточно рекомендовать этот сайт.
• * Python for Everybody: онлайн-книга, содержащая инструкции по изучению Python для тех, кто заинтересован в решении задач анализа данных. Доступен в формате PDF на испанском, итальянском, португальском и китайском языках.
• * Python For You and Me: онлайн-книга, которая охватывает темы Python для начинающих и продвинутых, а также знакомит с популярной средой Python для веб-приложений.
• * Python.org: официальная документация Python. На сайте также есть руководство для начинающих, глоссарий Python, руководства по настройке и практические инструкции.
• * Программирование на Python: Programiz имеет длинный учебник по основам Python, который действительно хорошо сделан. Это не должно быть бесплатным, но это так.
• * RealPython.com: большая коллекция специализированных руководств по Python, большинство из которых сопровождается видеодемонстрациями.
• * Sololearn: 92 главы и 275 связанных викторин, а также несколько проектов, охватывающих основы Python, к которым также можно получить доступ через мобильное приложение.
• * Tutorialspoint.com: учебник без излишеств, охватывающий основы Python.
• * W3Schools for Python: Еще одно серьезное руководство от уважаемого ресурса для веб-разработчиков.

Видеоресурсы

Видеоресурсы становятся все более популярными, и не зря: они удобны. Зачем читать учебник или учебное пособие, если вы можете охватить тот же материал в видеоформате на своем компьютере или мобильном устройстве? Они делятся на две подкатегории: предварительно записанные видеокурсы и видеокурсы в реальном времени.

Предварительно записанные курсы

• Coursera: Большой каталог популярных курсов Python для всех уровней.Большинство курсов можно пройти бесплатно, а платные курсы имеют сертификаты. Вы также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.
• EdX: Проведение университетских курсов, посвященных конкретным сценариям использования Python (наука о данных, разработка игр, искусственный интеллект), но также охватывающих основы программирования. У EdX также есть мобильное приложение.
• Pluralsight: каталог видеороликов, охватывающих основы Python, а также специализированные темы, такие как машинное обучение на Python.
• RealyPython.com: коллекция предварительно записанных видеороликов по основам Python для начинающих.
• * TreeHouse: Библиотека видео по основам Python и промежуточным материалам.
• EvantoTutsPlus: 7,6 часа предварительно записанных видео по основам Python плюс некоторый промежуточный контент.
• * Udacity: Предоставляет 5-недельный курс по основам Python. Также охватывает популярные модули в стандартной библиотеке Python и других сторонних библиотеках.
• Udemy: Библиотека популярных курсов Python для учащихся всех уровней. Трудно выделить конкретный курс. Я рекомендую предварительно просмотреть несколько курсов Python для начинающих, пока не найдете тот, который вам больше всего нравится.Вы также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.

Живые курсы

• General Assembly: Этот интерактивный онлайн-курс от General Assembly устраняет все догадки при изучении Python. С General Assembly у вас есть тщательно подобранная и всеобъемлющая учебная программа по Python, живой инструктор и технический консультант, а также сеть сверстников и выпускников, с которыми вы можете общаться во время и после курса.

4. Рассмотрите возможность изучения библиотеки Python.

Помимо изучения Python, полезно изучить одну или две библиотеки Python.Библиотеки — это наборы специализированных функций, которые служат «ускорителями». Без них вам пришлось бы писать собственный код для выполнения специализированных задач. Например, Pandas — очень популярная библиотека для управления табличными данными. Numpy помогает выполнять математические и логические операции с массивами. Для освещения библиотек потребуется еще один пост — пока просмотрите эту страницу Python.org о стандартных библиотеках Python и эту страницу GitHub о дополнительных библиотеках.

5. Ускорьте процесс установки Python с помощью Anaconda.

Вы можете решить проблему загрузки установщика Python с веб-сайта Python Software Foundation, а затем получить и загрузить дополнительные библиотеки, или вы можете загрузить установщик Anaconda, который уже поставляется со многими из пакетов, которые вы обычно используете, особенно если вы планируете использовать Python для анализа данных или науки о данных.

6. Выберите и установите IDE.

Вам нужно установить интегрированную среду разработки (IDE), которая представляет собой приложение, которое позволяет создавать сценарии, тестировать и запускать код на Python.

Когда дело доходит до IDE, правильная — это та, которая вам нравится больше всего. Согласно различным источникам, наиболее популярными IDE / текстовыми редакторами Python являются PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom и Sublime. Во-первых, хорошие новости: все они бесплатны, так что попробуйте пару, прежде чем остановитесь на одном. Далее, «плохие» новости: каждая IDE / текстовый редактор имеет немного другой пользовательский интерфейс и набор функций, поэтому потребуется некоторое время, чтобы научиться использовать каждую из них.

Для новичков в Python я рекомендую писать код в Jupyter Notebook.У него простой дизайн и оптимизированный набор возможностей, которые не будут отвлекать и упростят практику и создание прототипа на Python. Он также имеет специальный дисплей для фреймов данных и графиков. Если вы загрузите Anaconda, Jupyter Notebook будет предустановлен. Со временем я рекомендую вам попробовать другие IDE, которые лучше подходят для разработки (Pycharm) или науки о данных (Rodeo) и допускают интеграцию (Sublime).

Кроме того, рассмотрите возможность установки обработчика ошибок или автозаполнения в дополнение к вашей среде IDE, особенно если вы в конечном итоге работаете над длительными проектами.Это укажет на ошибки и поможет вам быстрее писать код. Kite — хороший вариант, к тому же он бесплатный и интегрируется с большинством IDE.

7. В случае сомнений используйте Google для устранения неполадок кода.

Когда вы работаете над упражнениями, примерами и проектами Python, одним из простейших способов устранения ошибок будет обучение у других разработчиков Python. Просто выполните быстрый поиск в Интернете и включите ключевые слова о своей ошибке. Например, «как объединить два списка в Python» или «Python, как преобразовать в datetime» — вполне приемлемый поисковый запрос для запуска, который приведет вас к нескольким популярным форумам сообщества, таким как StackOverFlow, Stack Exchange, Quora, Programiz. и GeeksforGeeks.

8. Запланируйте изучение Python и придерживайтесь его.

Это та часть, которую пропускает большинство людей, что приводит к неудачам или задержкам. Теперь все, что вам осталось, это составить расписание. Я рекомендую вам установить как минимум двухнедельный график, чтобы выделить время в учебе и убедиться, что у вас достаточно времени, чтобы адекватно изучить основы Python, попрактиковаться в программировании в своей среде IDE и устранить неполадки в коде. Часть проблемы (и удовольствия) изучения Python или любого языка программирования — это устранение ошибок.По прошествии первых двух недель вы будете поражены тем, как далеко вы продвинулись, и у вас будет достаточно практики, чтобы продолжить изучение более сложных материалов, предоставляемых выбранным вами ресурсом.

Заключительные мысли

К этому моменту мы установили минимальный график обучения, вы знаете, как выбрать цель для своего исследования, у вас есть список учебных ресурсов, из которых вы можете выбрать, и вы знаете, какие еще соображения по программированию вам необходимо учесть. Мы надеемся, что вы воспользуетесь этими советами, чтобы ускорить изучение Python!

Где выучить Python бесплатно

Python стал одним из наиболее широко используемых языков программирования в индустрии высоких технологий.В отчете Github за 2020 год Python занял второе место среди языков, наиболее часто используемых программистами, которые участвовали в создании сайта, а Python был четвертым по популярности языком в опросе разработчиков Stack Overflow 2020 года. Рост Python был быстрым, в то время как популярность других языков, таких как Ruby, упала.

Одной из причин такого всплеска использования может быть универсальность Python. Как язык программирования общего назначения Python может использоваться для множества технических функций, включая анализ данных, разработку программного обеспечения, внутреннюю веб-разработку и машинное обучение.Python особенно популярен среди стартапов и в индустрии финансовых технологий.

Широкая популярность и применимость Python означает больше возможностей для программистов Python. Это также означает, что Python — отличный язык для изучения, если вы хотите прорваться в технологическую индустрию.

Бесплатные онлайн-курсы Python предоставляют целеустремленным студентам возможность с минимальным риском «замочить ноги». Вдобавок, по сравнению со многими другими языками программирования, Python относительно прост в изучении.В приведенном ниже списке описаны 10 мест, где вы можете бесплатно изучить Python в Интернете.

10 лучших бесплатных курсов Python

Класс Python от Google

Класс Python от Google нацелен на людей, которые имеют некоторые базовые знания в области программирования, но плохо знакомы с Python. Класс включает видеолекции, письменные уроки и практические упражнения по кодированию. Учащиеся начинают с изучения строк и списков, а затем переходят к более сложным понятиям, таким как HTTP-соединения, процессы и текстовые файлы.

Введение в курс Python от Microsoft

Этот курс Python для начинающих учит студентов, как писать базовый код Python, включая работу с консольным вводом и выводом и объявление переменных. Студенты учатся использовать интерпретатор Python для выполнения скриптов и создания собственных приложений.

Введение в программирование на Python на Udemy

Это краткое введение в программирование на Python обучает студентов основам Python, чтобы они могли начать писать свои собственные функции и сценарии.Студенты изучают строки, переменные, типы данных и многое другое. Этот курс рассчитан на учащихся, не имеющих опыта программирования. Посмотреть другие курсы кодирования, предлагаемые Udemy, можно здесь.

Изучите Python 3 с нуля от Educative

Этот интерактивный 10-часовой курс содержит 75 уроков, которые помогут вам научиться программировать на Python. Студенты начинают с изучения основных строительных блоков Python, таких как типы данных и переменные, а затем переходят к таким темам, как циклы, функции и библиотеки.Курс включает в себя задачи по программированию и викторины.

Python для всех на Coursera

Мичиганский университет предлагает этот курс, который учит студентов анализировать данные и код с помощью Python. Студенты учатся писать программы, которые собирают, анализируют и визуализируют данные. Этот курс подходит для учащихся без предварительного опыта, и на его прохождение должно уйти около восьми месяцев, если студенты посвящают курсу около трех часов работы в неделю.

Python для науки о данных и искусственного интеллекта на Coursera

IBM предлагает этот курс Python для начинающих, посвященный науке о данных и искусственному интеллекту.Курс является частью требований для сертификата IBM Full-Stack Cloud Developer Professional и профессионального сертификата IBM Data Analyst на Coursera.

Изучите Python 2 на Codecademy

Студенты этого курса изучают базовые концепции программирования Python, включая синтаксис, строки, функции, списки и словари. Курс также охватывает сложные темы, такие как лямбда-выражения, срезы списков, понимание списков и структуры данных. Дополнительные курсы кодирования, предлагаемые Codecademy, можно найти здесь.

Изучите Python 3.6 для начинающих на Udemy

Этот курс предназначен для новичков, которые совершенно не знакомы с программированием. Студенты узнают о словарях, кортежах и списках, а также о том, как обрабатывать ошибки. Курс включает семь упражнений по кодированию и их решения.

Попробуйте Django 1.11 // Веб-разработка на Python на Udemy

Этот курс учит студентов использовать Django 1.11 — ведущую среду веб-разработки для Python. Студенты также изучают Python 3.Курс охватывает базовую интеграцию с базой данных, маршрутизацию URL-адресов, запросы и сохранение данных в базе данных и другие темы.

Learn Python — Полный курс для начинающих от freeCodeCamp

Это четырехчасовое видео знакомит студентов с основными понятиями Python, такими как переменные, строки, кортежи, функции, операторы if и словари. Во время просмотра видео учащимся предлагается продолжить программирование. Дополнительные курсы кодирования, предлагаемые freeCodeCamp, можно найти здесь.

Часто задаваемые вопросы о бесплатных курсах Python

Расширить все

Где я могу бесплатно изучить Python?

Этот список из 10 бесплатных курсов Python — отличное место для начала поиска бесплатных инструкций по Python.Вы также можете посетить веб-сайт Meetup, чтобы узнать, есть ли в вашем районе группы кодирования, которые предлагают личные семинары, которые могут помочь вам изучить Python бесплатно.

Могу ли я научиться Python?

Если вы целеустремленны и можете сосредоточиться на задаче, у вас должна быть возможность бесплатно изучить Python онлайн. Существует множество бесплатных онлайн-курсов по Python и других ресурсов на выбор, большинство из которых основаны на формате для самостоятельного изучения, который позволяет вам учиться со своей скоростью.

Должен ли я изучать Java или Python?

Java и Python пользуются популярностью у работодателей. Если вы мечтаете устроиться на работу в конкретную компанию, постарайтесь узнать, какие языки эта компания использует в своей работе. Также подумайте о своей идеальной роли. Например, Java — лучший язык для изучения, если вы хотите разрабатывать приложения для Android. Многие считают Python немного более легким для изучения языком, чем Java, поэтому это также может повлиять на ваше решение.

Дополнительные ресурсы

Последнее обновление: 14 мая 2021 г.

Изучите Python с помощью онлайн-курсов и классов

Обзор

Что такое Python?

Python — популярный язык программирования общего назначения, известный своей удобочитаемостью и обширной библиотекой инструментов для работы в таких областях, как наука о данных и веб-разработка. Язык программирования поддерживает несколько парадигм, таких как функциональное, процедурное и объектно-ориентированное программирование (oop), и сопоставим с другими языками высокого уровня, такими как Java и JavaScript.Благодаря своим мощным функциям, простоте использования и огромной стандартной библиотеке Python — один из самых полезных языков в современном мире разработки программного обеспечения.

Зачем изучать Python?

Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим заняться разработкой программного обеспечения, или более опытным программистом, стремящимся перейти к веб-разработке, науке о данных или разработке программного обеспечения, Python — отличный язык, который можно выучить для продвижения своей карьеры.

Официальный индекс пакетов Python, PyPI, содержит более 200 000 пакетов Python, таких как pandas, библиотека, которая позволяет анализировать данные и работать с базами данных SQL; Django, фреймворк, позволяющий быстро разрабатывать веб-приложения с использованием Python; и больше.Эта огромная библиотека пакетов делает Python полезным в академических кругах и в промышленности.

Изучение Python с помощью онлайн-курсов и руководств по Python

Массачусетский технологический институт, Гарвард и другие ведущие учреждения используют Python в своих вводных курсах по информатике, науке о данных и исследовательских курсах. Введение в информатику с использованием Python в Массачусетском технологическом институте — это популярный онлайн-курс для самостоятельного изучения, разработанный для того, чтобы дать новичкам всесторонний обзор программирования на Python. Он перенесет вас от «привет, мир» к пониманию таких тем, как синтаксис Python, структуры данных, типы данных, базовые алгоритмы и отладка кода Python.Альтернативы этим курсам для начинающих включают «Введение в программирование на Python» Технологического института Джорджии, «Программирование для всех» Мичиганского университета (начало работы с Python) и «Основы Python для науки о данных» от IBM.

Когда вы станете более опытным программистом и освоитесь с базовым кодом Python, поднимите свои навыки на новый уровень с помощью классов Python среднего или продвинутого уровня. Введение в вычислительное мышление и науку о данных Массачусетского технологического института знакомит вас с тонкостями языка программирования Python.Курс предлагает подробные учебные пособия по Python в контексте науки о данных и знакомит с такими понятиями, как анализ данных, визуализация данных и машинное обучение. Другие продвинутые курсы программирования на Python будут охватывать такие темы, как декораторы, взаимодействие с веб-приложениями с помощью Django и Flask, а также проведение статистического анализа с помощью инструментов машинного обучения, таких как PyTorch. Продвинутые онлайн-курсы Python на edX включают Машинное обучение MIT с Python, Визуализацию текстовой аналитики и обработки естественного языка с помощью Python Кентерберийского университета, а также Построение современных приложений Python на AWS от AWS.

Запишитесь сегодня на бесплатный курс edX и изучите все тонкости языка программирования Python с помощью интерактивных руководств по Python от ведущих университетов и получите сертификат, подтверждающий ваш опыт.

Стоит ли изучать Python 2 или Python 3?

Мы рекомендуем изучить Python 3. Хотя некоторые службы по-прежнему полагаются на Python 2, Python 3 более современный, более востребованный и предлагает более мощные функции в широком диапазоне областей; Python 2 устарел, использует старый синтаксис и не обеспечивает такой поддержки, как Python 3.Большинство бесплатных онлайн-курсов по Python на edX научат вас Python 3.

Python Jobs

Python полезен при разработке программного обеспечения во многих отраслях. Быстрый поиск на сайте Indeed.com показывает более 40 000 вакансий, в которых навыки программирования на Python или опыт указываются в качестве требований. Обычные должности: разработчик Python, программист Python, инженер-программист Python, разработчик полного стека и программист баз данных Python. Из перечисленных вакансий, связанных с Python, 43% предлагают зарплату выше 100 тысяч долларов в год, а некоторые должности старшего инженера-программиста Python предлагают более 200 тысяч долларов в год.

Навыки и опыт работы с Python могут сделать карьеру не только прибыльной, но и полезной и безопасной. Правильная сертификация python может значительно увеличить ваши шансы быть замеченным менеджером по найму, который хочет занять определенную роль в своей команде разработчиков.

Сделайте карьеру в качестве разработчика Python

Большие данные и веб-приложения находятся на подъеме. Потребность в бизнес-аналитиках, специалистах по обработке данных, веб-разработчиках и программистах, разбирающихся в Python, будет продолжать расти быстрыми темпами.Запишитесь на бесплатный онлайн-курс Python и выучите язык всего за несколько недель.

Большинство наших онлайн-курсов по Python являются самостоятельными, поэтому вы можете начать учиться программировать уже сегодня. От вводного Python для новичков до более продвинутых курсов по науке о данных и машинному обучению, edX предлагает экспертные руководства от ведущих академических и отраслевых профессионалов, которые помогут вам освоить Python. Погрузитесь в бесплатный онлайн-курс, чтобы изучить Python уже сегодня!

Как правильно изучить Python для науки о данных

Большинство честолюбивых специалистов по данным начинают изучать Python с курсов программирования, предназначенных для разработчиков.Они также начинают разгадывать загадки программирования Python на таких веб-сайтах, как LeetCode, предполагая, что им нужно хорошо разбираться в концепциях программирования, прежде чем приступить к анализу данных с помощью Python.

Это огромная ошибка, потому что специалисты по обработке данных используют Python для извлечения, очистки, визуализации и построения моделей; а не для разработки программных приложений. Следовательно, для выполнения этих задач вам нужно сосредоточить большую часть своего времени на изучении модулей и библиотек Python.

Следуйте этим пошаговым инструкциям, чтобы изучить Python для науки о данных.

Настройте среду программирования

Jupyter Notebook — это мощная среда программирования для разработки и представления проектов в области науки о данных.

Самый простой способ установить Jupyter Notebook на свой компьютер — это установить Anaconda. Anaconda — это наиболее широко используемый дистрибутив Python для науки о данных, который предварительно загружен со всеми наиболее популярными библиотеками.

Вы можете просмотреть сообщение в блоге под названием «Руководство для начинающих по установке Jupyter Notebook с использованием дистрибутива Anaconda», чтобы узнать, как установить Anaconda.При установке Anaconda выберите последнюю версию Python 3.

После установки Anaconda прочтите эту статью в Code Academy, чтобы узнать, как использовать Jupyter Notebooks.

Изучите основы Python

Code Academy предлагает отличный курс по Python, на его прохождение у вас уйдет примерно 20 часов. Вам не нужно обновляться до версии Pro, поскольку ваша цель — просто познакомиться с основами языка программирования Python.

Numpy and Pandas — отличный ресурс для их изучения

Python медленен для алгоритмов с большим количеством чисел и обработки больших объемов данных.Вы можете спросить, почему Python является самым популярным языком программирования для науки о данных?

Ответ заключается в том, что в Python легко перенести вычислительные задачи на нижний уровень в виде расширения C или Fortran. Это именно то, что делают Нумпи и Панды.

Во-первых, вы должны изучить Numpy. Это самый фундаментальный модуль для научных вычислений с Python. Numpy обеспечивает поддержку высокооптимизированных многомерных массивов, которые являются самой базовой структурой данных большинства алгоритмов машинного обучения.

Затем вы должны выучить Pandas. Специалисты по данным тратят большую часть своего времени на очистку данных, что также называется подменой данных или обработкой данных.

Pandas — самая популярная библиотека Python для управления данными. Pandas — это расширение NumPy. Базовый код для Pandas широко использует библиотеку NumPy. Первичная структура данных в Pandas называется фреймом данных.

Уэс МакКинни, создатель Pandas, написал фантастическую книгу под названием «Python для анализа данных».Пройдите главы 4, 5, 7, 8 и 10, чтобы изучить Pandas и Numpy. В этих главах рассматриваются наиболее часто используемые функции Numpy и Pandas для управления данными.

Научитесь визуализировать данные с помощью Matplotlib

Matplotlib — это фундаментальный пакет Python для создания базовых визуализаций. Вы должны научиться использовать Matplotlib для создания некоторых из наиболее распространенных диаграмм, таких как линейные диаграммы, гистограммы, точечные диаграммы, гистограммы и прямоугольные диаграммы.

Еще одна хорошая библиотека для построения графиков, построенная на основе Matplotlib и тесно интегрированная с Pandas, называется Seaborn.На этом этапе я бы посоветовал вам быстро научиться создавать базовые диаграммы в Matplotlib, а не сосредотачиваться на Seaborn.

Я написал руководство из четырех частей о том, как разрабатывать базовые графики с помощью Matplotlib.

Часть первая: Основные цифры в Matplotlib

Часть вторая: Как управлять стилем и цветом фигуры, например маркерами, толщиной линий, рисунками линий и использованием цветовых карт.

Часть третья: Аннотация, управление диапазоном осей, соотношением сторон и системой координат

Часть четвертая: Работа со сложными фигурами

Вы пройдете через эти руководства, чтобы понять основы Matplotlib.

Небольшое примечание: вам не нужно тратить слишком много времени на изучение Matplotlib, потому что в настоящее время компании начали внедрять такие инструменты, как Tableau и Qlik, для создания интерактивных визуализаций.

Как использовать SQL и Python

В организациях данные хранятся в базе данных. Следовательно, вам нужно знать, как получать данные с помощью SQL и выполнять анализ в Jupyter Notebook с помощью Python.

Data Scientists манипулируют данными, используя как SQL, так и Pandas.Потому что есть определенные задачи по манипулированию данными, которые легко выполнить с помощью SQL, и есть определенные задачи, которые можно эффективно выполнять с помощью Pandas. Мне лично нравится использовать SQL для извлечения данных и манипуляции с ними в Pandas.

Сегодня компании используют аналитические платформы, такие как Mode Analytics и Databricks, для простой работы с Python и SQL.

Итак, вы должны знать, как эффективно использовать SQL и Python вместе. Чтобы узнать это, вы можете установить базу данных SQLite на свой компьютер, сохранить в ней CSV-файл и проанализировать его с помощью Python и SQL.Вот замечательная запись в блоге, в которой показано, как это сделать: Программирование с базами данных на Python с использованием SQLite.

Прежде чем вы прочтете вышеуказанный пост в блоге, вы должны понять основы SQL. В Mode Analytics есть хороший учебник по SQL: Введение в SQL. Пройдите через их раздел BASIC SQL, чтобы действительно хорошо понять основы SQL, поскольку каждый специалист по данным определенно должен знать, как эффективно извлекать данные с помощью SQL.

Изучите основную статистику с Python

Большинство начинающих специалистов по данным сразу же начинают изучать машинное обучение, даже не изучая основ статистики.

Не делайте такой ошибки, потому что статистика — это основа науки о данных. С другой стороны, начинающие специалисты по данным, изучающие статистику, просто изучают теоретические концепции, а не практические.

Под практическими концепциями я имею в виду, что вы должны знать, какие проблемы могут быть решены с помощью статистики. Понимание того, какие проблемы вы можете преодолеть с помощью статистики.

Вот некоторые из основных статистических концепций, которые вы должны знать:

Выборка, частотные распределения, среднее значение, медиана, режим, мера изменчивости, основы вероятности, значимое тестирование, стандартное отклонение, z-значения, доверительные интервалы и проверка гипотез (включая A / B-тестирование).

Очень хорошая книга для обучения практической статистике — «Практическая статистика для специалистов по данным: 50 основных концепций». К сожалению, для таких любителей Python, как я, примеры кода в книге написаны на R. Я рекомендую вам прочитать первые четыре. главы книги. Просмотрите первые 4 главы книги, чтобы понять основные статистические концепции, которые я упоминал ранее, игнорируйте примеры кода и просто поймите концепции. Остальные главы книги в основном посвящены машинному обучению.В следующем разделе я расскажу о том, как изучать машинное обучение.

Большинство людей рекомендуют Think Stats для изучения статистики с помощью Python, но автор обучает своим собственным пользовательским функциям вместо использования стандартных библиотек Python, таких как Statsmodels, для выполнения статистики. Вот почему я не рекомендовал эту книгу.

После этого ваша цель — реализовать основные концепции, которые вы изучили на Python. StatsModels — популярная библиотека Python, используемая для построения статистических моделей в Python.На веб-сайте StatsModels есть хорошие руководства о том, как реализовать статистические концепции с помощью Python.

Вы также можете посмотреть это видео Гаэля Вароку. Он показывает вам, как выполнять выводную и исследовательскую статистику с использованием моделей Pandas и Stats.

Выполните машинное обучение с помощью Scikit-Learn

Scikit-Learn — одна из самых популярных библиотек машинного обучения на Python. Ваша цель — узнать, как реализовать некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения с помощью Scikit-Learn.

Вот как это сделать.

Сначала посмотрите видеоролики на 1, 2, 3, 6, 7 и 8 неделе курса машинного обучения Эндрю Нга на Coursera. Я пропустил разделы о нейронных сетях, потому что в качестве отправной точки вы должны сосредоточиться на наиболее распространенных методах машинного обучения.

Когда вы закончите с этим, прочтите книгу «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow». Просто прочтите первую часть книги (около 300 страниц). Это одна из самых практичных книг по машинному обучению.

Выполняя упражнения по кодированию из этой книги, вы узнаете, как реализовать теоретические концепции, изученные вами в курсе Эндрю Нга, с помощью Python.

Заключение

Ваш последний шаг — выполнить проект по науке о данных, который охватывает все вышеперечисленные шаги. Вы можете найти набор данных, который вам нравится, а затем придумать интересные бизнес-вопросы, на которые вы сможете ответить, проанализировав его. Но не выбирайте для своего проекта общие наборы данных, такие как Titanic Machine Learning.Вы можете прочитать «19 мест, где можно найти бесплатные наборы данных для вашего проекта по науке о данных», чтобы найти наборы данных.

Другой способ — применить науку о данных в области, которой вы увлечены. Например, если вы хотите спрогнозировать цены на фондовом рынке, вы можете в режиме реального времени извлекать данные из Yahoo Finance, сохранять их в базе данных SQL и использовать машинное обучение для прогнозирования курсов акций.

Если вы хотите перейти к науке о данных из другой отрасли, я рекомендую вам поработать над проектом, который использует ваш опыт в предметной области.Я дал подробное объяснение этого подхода в своих предыдущих сообщениях в блоге «Пошаговое руководство по переходу вашей карьеры в науку о данных — часть 1» и «Пошаговое руководство по переходу вашей карьеры к данным. Наука — Часть 2 ».

Дайте мне знать, если у вас возникнут вопросы в комментариях!

Связанный:

Лучший способ изучить Python [Массовое пошаговое руководство до 2021 года]

Python — очень популярный язык.

Это также один из языков, с которого я рекомендую начинать.

Но как лучше всего изучать Python?

В этой статье я разделю курс обучения Python на 6 уровней. И я научу вас перемещаться по этим уровням, шаг за шагом, шаг за шагом, пока вы не достигнете мастерства в Python.

Каждый уровень охватывает подмножество языка, которое вам необходимо освоить, прежде чем переходить к следующему.

Я сфокусирован на этой статье, чтобы вы были компетентным и разносторонним программистом, чтобы вы могли легко найти работу в любой технологической компании по вашему выбору.

Как лучше всего выучить Python?

Лучший способ изучить Python — проходить эти уровни по одному за раз. Убедитесь, что вы полностью понимаете и имеете обширный практический опыт на каждом уровне, прежде чем переходить к следующему. Это означает, что вам действительно нужно открыть свой ноутбук и написать код. Много кода. Сделайте это, и вы будете на пути к мастерству Python!

Приступим.

Уровень 0: Начало

Это уровень, с которого вы начинаете, если вы абсолютный новичок .

И под абсолютный новичок я имею в виду того, кто никогда раньше не программировал на Python или любом другом языке программирования в этом отношении.

Если вы переходите с другого языка программирования, вам следует перейти на уровень 1.

📚 Курсы Python

👶 Для уровня 0: посмотрите мой плейлист на YouTube.

🚀 Для уровня 1: ознакомьтесь с моим курсом объектно-ориентированного программирования на Udemy или на моем веб-сайте (проверьте оба, чтобы узнать, есть ли в продаже какие-либо)

На этом уровне большинство понятий, которые вы будете изучать, являются общими понятиями программирования.Фундаментальные навыки, которые помогут вам стать программистом.

Это означает, что эти концепции на самом деле не являются эксклюзивными для Python, но также могут быть распространены на другие языки программирования.

Видите ли, многие языки программирования очень похожи, и знание того, что общего (а что нет) между языками программирования, поможет вам перейти на другой язык в будущем.

Шпаргалка по Python 3 для начинающих

Загрузите подробную шпаргалку для начинающих с обширными примерами кода, охватывающими все темы, которые вам необходимо изучить.

Итак, о каких общих концепциях программирования я говорю?

Некоторые из этих фундаментальных понятий — это переменные, типы данных, операции, функции, условные выражения и циклы.

Если вы понимаете, что это за концепции, переходите на уровень 1.

В противном случае, позвольте мне дать вам очень краткое введение о том, что означают эти концепции.

Переменные

Переменные — это, по сути, хранилище данных в вашей программе.

Точнее, дает имя для данных для последующего использования.

Давайте посмотрим на пример.

  # переменные
msg = "Hello World!"
печать (сообщение)
# Этот код выводит Hello World! на экране  

В приведенном выше фрагменте кода Python мы определяем переменную msg, в которой хранится значение Hello World!

Это позволяет нам позже напечатать Hello World! на экране, просто используя имя переменной, в которой хранится это значение, вместо того, чтобы вводить значение Hello World! каждый раз, когда мы хотим его использовать.

Типы данных

Мы говорили о переменных как о хранилище данных, а теперь поговорим о данных.

В Python данные имеют типы.

Например, в приведенном выше фрагменте кода данные Hello World! имеет определенный тип, который Python (и другие языки программирования) называют строкой .

Строка — это просто последовательность символов.

Но строки — не единственный тип данных в Python, есть также целых , чисел с плавающей запятой , логических , списков , кортежей и словарей .

К концу уровня 0 вы должны хорошо освоить эти типы данных и понимать, когда (и как) использовать их в вашей программе.

Операции

Операции — это то, как вы управляете и изменяете данные в своей программе.

Другими словами, ваши программы должны оперировать данными и производить больше данных, с которыми вы также оперируете, пока вы не достигнете окончательного результата.

Это просто жизненный цикл любой программы.

В Python и всех языках программирования существует не менее операций Arithmetic , Comparison и Logic .

  # пример арифметической операции
х = 5 + 2

# пример операции сравнения
у = 3> 4

# пример логической операции
z = Верно или неверно  

Условные обозначения

Чтобы написать любую полезную программу, вам почти всегда потребуется способность проверять условия и соответствующим образом изменять поведение программы.

Условные операторы с использованием if, if else или if elsif else дают вам эту возможность.

Вот пример оператора if-else в Python.

  >>> если 3> 5:
... print ('3 больше 5')
... еще:
... print ('3 не больше 5')
...
3 не более 5  

Функции

Функция — это, по сути, блок кода Python, который запускается только тогда, когда он равен и называется .

Вы можете передавать параметры в функцию в качестве входных данных, а функция может возвращать данные в качестве выходных данных.

В Python вы определяете функцию с помощью ключевого слова def .

Вот пример программы hello world, использующей функцию say_hello

  def say_hello (msg):
  # это функция
  # msg - входной параметр
  печать (f'hello {msg} ')

# вызов функции say_hello
say_hello ('мир')

# выход:
# привет мир  

Итак, это был пример фундаментальных концепций, которые вам следует изучить на этом уровне.

Но самое главное, что вам действительно нужно сделать, чтобы овладеть этим уровнем, — это использовать вышеупомянутые концепции для решения проблем .

Вы никогда не станете хорошим программистом, если все, что вы будете делать, это читать книги или проходить курсы.

Вам нужно попрактиковаться в решении проблем, так что начните решать простые задачи с помощью Python. Вы можете начать с решения задач Project Euler.

Я не могу переоценить важность овладения уровнем 0 .

Причина в том, что этот уровень закладывает основу и фундаментальные концепции не только для освоения Python, но и для освоения любого другого языка программирования.

Так что, даже если это уровень 0, не воспринимайте это всерьез.

Уровень 1: Объектно-ориентированное программирование

Если вы находитесь на этом уровне, у меня есть курс, который научит вас всему, что вам нужно знать об объектно-ориентированном программировании. Посмотрите здесь 🙂

Все в Python — это объект.

Вы это либо уже слышали, либо вам суждено услышать об этом 🙂

Но постойте, что же такое объект?

Существует множество различных способов, моделей или парадигм для написания компьютерных программ.

Одна из самых популярных парадигм программирования называется объектно-ориентированным программированием (ООП).

В объектно-ориентированном программировании объект относится к конкретному экземпляру класса .

А Class похож на схему состояния и действий , которые может выполнять объект.

Например, в Python Person Class может выглядеть примерно так.

  класс Человек:
  def __init __ (я, имя, возраст):
    self.name = имя
    self.age = возраст
  
  def get_name (self):
    вернуть self.name  

Объявленный выше класс описывает состояние и действия любого объекта Person .

Например, любой объект Person будет иметь имя и возраст . Эти два поля определяют состояние объекта.

В терминологии ООП имя и возраст называются атрибутами объекта .

Вы также можете вызвать get_name () для любого объекта Person , чтобы вернуть имя человека.

Мы вызываем get_name как метод .

Этот метод, в дополнение к любым другим методам, которые мы определяем, определяет действий объекта .

Другими словами, объект Python имеет атрибутов и методов , которые определены в классе объекта .

Вот как создать объект Person

  >>> p = Person ('Алиса', 22)
>>> p.get_name ()
"Алиса"  

Объектно-ориентированное программирование — это, по сути, один из способов структурирования и проектирования вашего кода.

Однако я хочу, чтобы вы поняли, что это не единственный способ и не обязательно лучший.

Чтобы изучить ООП в Python, вам необходимо пройти несколько шагов.

Шаг 1. Изучите концепции ООП

Как я упоминал ранее, ООП — это парадигма программирования, способ структурирования и проектирования вашего кода.

Концепции

ООП не являются эксклюзивными для Python, поэтому концепции, которые вы выучите, можно легко перенести на любой другой язык программирования.

Некоторыми примерами этих концепций являются наследование, инкапсуляция и полиморфизм.

Поэтому убедитесь, что вы понимаете эти концепции на абстрактном уровне, прежде чем переходить к ООП Python.

Шаг 2. Узнайте о классах и объектах Python

На этом шаге вам нужно применить абстрактные концепции, которые вы узнали на предыдущем шаге, но особенно в Python.

Научитесь писать классы и создавать объекты.

Напишите классы, которые наследуются от других классов, и исследуйте атрибуты и методы созданных объектов.

Шаг 3. Решите проблемы Python с помощью ООП

Это важный шаг.

На этом этапе вы хотите узнать, как использовать ООП для разработки и структурирования кода.

И вообще, этот шаг больше искусство, чем наука. Это означает, что единственный способ стать лучше — это практика, практика и еще больше практики.

Снова продолжайте решать больше проблем с помощью Python, но попробуйте структурировать свои решения объектно-ориентированным способом.

Чем больше вы практикуетесь, тем легче вы будете чувствовать себя с ООП.

Уровень 2: Параллельное и параллельное программирование

Времена одноядерных процессоров давно прошли.

В настоящее время, независимо от того, покупаете ли вы стандартный ноутбук или высокопроизводительный сервер для своего бизнеса, ваш процессор определенно будет иметь несколько ядер.

И иногда вашей программе необходимо использовать преимущества этих нескольких ядер для параллельной работы.

Это потенциально может привести к увеличению пропускной способности, производительности и быстродействию.

Но позвольте мне прояснить здесь одну вещь.

Если высокая производительность и повышенная пропускная способность абсолютно необходимы, Python не будет лучшим языком для поддержки параллельного программирования.

В этой ситуации я бы лично предпочел golang (или старый добрый C ).

Но поскольку это статья о Python, давайте сосредоточимся на Python.

Прежде чем вы начнете писать свою первую параллельную программу, вам следует изучить несколько концепций параллельной обработки.

Вот некоторые из этих концепций.

Взаимное исключение

Когда у вас есть данные, которые совместно используются несколькими потоками или процессами, важно синхронизировать доступ к этим общим ресурсам.

Если вы этого не сделаете, может произойти состояние гонки, которое может привести к неожиданным, а иногда и катастрофическим последствиям. Подробнее об условиях гонки я расскажу позже.

Взаимное исключение означает, что один поток блокирует дальнейшее продвижение других параллельных потоков, которым требуется использование общего ресурса.

Замки

Блокировки — это одна из различных реализаций взаимного исключения.

Чтобы понять, что такое замки, вы можете подумать о них с концептуальной точки зрения.

Если поток хочет получить доступ к общему ресурсу, этот поток должен захватить блокировку, прежде чем ему будет предоставлен доступ к этому ресурсу.

И после того, как это будет сделано с ресурсом, он снимает эту блокировку.

Если блокировка недоступна, потому что она была захвачена другим потоком, то поток должен дождаться, пока блокировка не будет снята первым.

Эта простая концепция гарантирует, что максимум один поток может иметь доступ к общему ресурсу одновременно.

Тупики

Тупиковая ситуация — это когда ваша программа полностью останавливается, потому что некоторые потоки не могут продолжить работу, потому что они не могут получить блокировку.

Например, представьте, что поток A ожидает от потока B снятия блокировки. В то же время поток B ожидает от потока A снятия другой блокировки, которую поток A в настоящее время удерживает.

В этой ужасной ситуации ни поток A, ни поток B не могут продвигаться дальше, поэтому ваша программа закрыта!

Вот что такое тупик.

И это случается чаще, чем вы думаете.

Что еще хуже, это также одна из самых сложных проблем для устранения.

Условия гонки

Как я упоминал ранее, состояние гонки — это ситуация, которая возникает, когда доступ к общему ресурсу не защищен (например, блокировками).

Это может привести к катастрофическим неожиданным результатам.

Взгляните на этот пример.

  импорт резьбы
# x - общая ценность
х = 0
COUNT = 1000000

def inc ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х + = 1

def dec ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х - = 1

t1 = заправка.Тема (цель = inc)
t2 = threading.Thread (цель = dec)
t1.start ()
t2.start ()
t1.join ()
t2.join ()

печать (x)  

Вот что делает приведенный выше код. Существует общая глобальная переменная x, которая инициализируется значением 0.

Две функции inc и dec работают параллельно. inc () увеличивает значение x в 1 миллион раз, а dec () уменьшает значение x в 1 миллион раз.

Быстро просматривая код, можно сделать вывод, что окончательное значение x должно быть 0… но так ли это?

Вот что я получаю, когда запускаю приведенный выше код.

  $ python3 race.py
158120
 $ python3 race.py
137791
 $ python3 race.py
-150265
 $ python3 race.py
715644  

Причина, по которой это происходит, заключается в том, что общий ресурс x не защищен (например, блокировками).

Параллельное программирование Python

Только после того, как вы освоитесь с концепциями, обсужденными выше, вы будете готовы научиться писать параллельные программы на Python.

Во-первых, вы должны узнать, чем определение Python multiprocessing отличается от multithreading .(Между прочим, это совершенно не связано с потоками и процессами с точки зрения ОС).

Чтобы понять различие между многопроцессорностью и многопоточностью с точки зрения Python, вам необходимо изучить и понять глобальную блокировку интерпретатора (GIL).

Вам также необходимо будет узнать о модулях Python для потоковой обработки, очереди и многопроцессорной обработки.

Все эти модули предоставляют вам примитивы, необходимые для написания параллельных программ.

Вот хорошая статья о многопроцессорности в Python.

Уровень 3: Программирование сокетов

К настоящему времени вам должно быть очень удобно писать код Python, работающий на одной машине.

Но что, если вы хотите написать код, который обменивается данными с другими машинами по сети?

Если вы хотите это сделать, вам нужно узнать о программировании сокетов.

И для этого я настоятельно рекомендую вам сначала изучить основы компьютерных сетей. Вот моя любимая книга.

Изучив основные концепции сети, вы можете использовать библиотеки Python для написания кода на одном компьютере, который взаимодействует с кодом на другом.

Это похоже на волшебство. Я до сих пор помню радость, которую я испытал, когда впервые у меня было два ноутбука, которые обменивались данными друг с другом по сети Wi-Fi.

Чтобы начать работу, выполните следующие три шага.

Шаг 1. Напишите эхо-программу

На этом этапе вы будете использовать модуль сокетов Python для написания простого TCP-сервера на одной машине и TCP-клиента на другой.

Убедитесь, что это два разных компьютера и оба они подключены к вашей домашней сети.

Идея программы Echo проста. Клиентская сторона читает сообщение от пользователя и отправляет это сообщение на сервер по сети.

На стороне сервера, когда это сообщение получено, сервер отправляет то же сообщение обратно клиенту.

Думайте о программе Echo как о программе Hello World , но для программирования сокетов.

После этого можно переходить к более сложным программам.

Шаг 2. Поэкспериментируйте с HTTP

Когда вы освоитесь с написанием простых TCP-клиент-серверных приложений, вы можете начать использовать модуль запросов Python для отправки и получения HTTP-сообщений.

Это особенно полезно, потому что сегодня подавляющее большинство веб-сервисов предоставляют интерфейс HTTP API, с которым вы можете взаимодействовать программно. Например, карты Facebook, Twitter и Google имеют интерфейсы HTTP API, с которыми может взаимодействовать ваш код.

И если вы чувствуете себя немного более предприимчивым и хотите пойти дальше, вы также можете очистить Интернет с помощью BeautifulSoup.

Шаг 3. Знай свои инструменты

Как и любая другая программа, иногда, когда вы пишете сетевую программу, ваша программа не будет работать с первой попытки.

Однако отладка сетевых программ немного отличается от отладки обычных программ.

Вот почему вам нужно вооружиться инструментами, необходимыми для устранения неполадок.

Вот некоторые из самых популярных сетевых инструментов, которые вам понадобятся.

ping используется для проверки связи между вашим компьютером и другим.

netstat — это универсальный сетевой инструмент, который позволяет, помимо прочего, контролировать входящие и исходящие сетевые соединения.

tcpdump — один из моих любимых инструментов для изучения сетей. Это инструменты позволяют вам прослушивать, захватывать и анализировать реальные пакеты, входящие и исходящие из вашего компьютера через любой сетевой интерфейс.

Wireshark — красивый графический интерфейс, который делает почти все, что может делать tcpdump . Я рекомендую начать с Wireshark, прежде чем переходить к tcpdump, просто потому, что он немного удобнее для пользователя.

И, как я уже сказал, чтобы понять, что означают все эти Get, SYN, SYN ACK, FIN, вам нужно сначала изучить основы работы с сетью.

Уровень 4: Структуры данных и алгоритмы в Python

Если вы достигли этого уровня, похлопайте себя по плечу.

Потому что к настоящему времени у вас есть навыки, позволяющие решать самые разные задачи.

Однако чего-то не хватает.

Вы все еще недостаточно опытны в написании кода , эффективного .

Что я имею в виду?

Например, вы не знаете, как изменить код, чтобы он работал быстрее.Вы даже не можете понять, почему он вообще такой медленный.

Это нормально.

Знаний, которые вы усвоили на предыдущих уровнях, недостаточно для того, чтобы иметь твердое представление о том, что такое производительность на самом деле и как изменить существующий код, чтобы он работал быстрее.

Не верите? Посмотрите на этот простой код, который вычисляет n-е число Фибоначчи.

  def fib (n):
    если n <2:
        вернуть n
    вернуть fib (n-2) + fib (n-1)

печать (фиб (100))  

Код выглядит достаточно простым и понятным, не так ли?

Попробуйте использовать этот код для вычисления fib (100) [ОПОВЕЩЕНИЕ СПОЙЛЕРА: это займет очень много времени]

Теперь давайте внесем простую модификацию в код.

  def fib (n, d):
    если n <2:
        вернуть n
    если n не в d:
        d [n] = fib (n-2, d) + fib (n-1, d)
    вернуть d [n]

print (fib (100, {}))  

На этот раз потребовалось всего несколько миллисекунд, и вы получите ответ: 354224848179261

5 на случай, если вам интересно 🙂

Я использовал так называемое динамическое программирование , чтобы решить эту проблему и заставить ее работать астрономически быстрее.

Что ж, надеюсь, вы уже убедились, что вам следует изучить структуры данных и алгоритмы.

Навыки, которые вы собираетесь изучить на этом уровне, являются одними из основных различий между средними кодировщиками и серьезными программистами.

Вам нужно будет узнать о связанных списках, деревьях, стеках, очередях, графах, хэш-таблицах, рекурсии, динамическом программировании, алгоритмах поиска и сортировки и т. Д.

Освоив эти концепции, вы окажетесь в нескольких шагах от работы по разработке программного обеспечения в любой технической компании по вашему выбору.

Я действительно серьезно!

Уровень 5: Собеседование по программированию на Python

Поздравляем! Теперь у вас есть все, что нужно, чтобы подать заявку на любую вакансию разработчика программного обеспечения в любой технологической компании во всем мире.

Вам нужно только пройти это ужасное собеседование по программированию.

По сути их серия.

Если вы находитесь на этом уровне, я написал подробную статью о том, как подготовиться к собеседованию по кодированию.

Типичное собеседование по кодированию оценит ваши навыки решения проблем, коммуникативные навыки, знание структур данных и алгоритмов, а также то, насколько хорошо и эффективно вы переводите свои мысли в код.

Лучший способ пройти собеседование по программированию - это уделить себе достаточно времени на подготовку.

Чем больше вы подготовитесь, тем лучше будет ваше собеседование и тем больше шансов, что вы получите работу своей мечты.

Leetcode - отличный ресурс с множеством вопросов для собеседований по кодированию.

Leetcode позволяет вам отправлять свои решения Python на вопросы кодирования и мгновенно получать отзывы о достоверности и эффективности ваших решений.

После того, как вы начнете работать, вы многому научитесь на работе и начнете приобретать обширный опыт за очень короткое время.

Это когда начинается уровень 6.

Уровень 6: Продвинутый Python

Если вы хотите выйти на территорию свободного владения Python и поднять свои навыки на новый уровень, то я настоятельно рекомендую книгу «Свободный язык Python».

Предполагается, что вы уже хорошо разбираетесь в основах Python.

В Fluent Python, некоторые концепции, которые вы уже узнали из вводных книг, рассматриваются под другим углом, более подробно и с большей глубиной.

В дополнение к этому, вы также узнаете некоторые новые концепции.

Например, некоторые из новых концепций, которые вы изучите в этой книге, - это

1. Функции высшего порядка : объясняет, как функции могут использоваться как первоклассные
2. Thissobjects на Python
3. Control Flow : охватывает тему генераторов, менеджеров контекста, сопрограмм и параллелизма
4. Метапрограммирование : по сути, это написание кода, который манипулирует кодом.Некоторые из обсуждаемых здесь тем - это декораторы и мета-классы

.

Необязательно 1. Библиотеки и фреймворки Python

Теперь у вас есть все основы, вы - профессионал Python.

Молодец.

Но путешествие на этом не заканчивается, у Python есть масса полезных библиотек, которые могут помочь вам еще больше.

Знание, какие библиотеки использовать и когда их использовать, может сэкономить вам много времени и усилий и позволит вам обладать обширными знаниями, необходимыми для выбора правильных инструментов для правильной работы.

Итак, давайте поговорим о некоторых из самых популярных библиотек и фреймворков Python.

1. Создание сервисов API с помощью Python (Flask)

В наши дни большие и масштабируемые веб-приложения создаются путем создания группы небольших приложений, которые взаимодействуют друг с другом.

Эта архитектура называется архитектурой микросервисов [предупреждение о модном слове], и каждое из этих небольших приложений называется службой или микросервисом.

Эти микросервисы могут обмениваться данными различными способами, но одним из самых популярных методов является HTTP.

Другими словами, каждая из этих служб будет предоставлять HTTP API, с которым смогут взаимодействовать другие службы.

С учетом сказанного, научиться создавать службы API на Python - это очень хорошее вложение.

И одна из самых популярных библиотек Python, которая упрощает эту задачу, - Flask.

Вот хороший учебник по Flask.

2. Создание веб-приложений с помощью Django

Django - это полноценный веб-фреймворк, который позволяет создавать целые веб-приложения (как интерфейсные, так и серверные) на Python.

Изучая Django, вы также познакомитесь с некоторыми концепциями, которые очень популярны в других веб-фреймворках на других языках, таких как MVC (модель-представление-контроллер) и ORM (объектно-реляционный преобразователь).

MVC - это способ структурирования и организации вашего веб-приложения, тогда как ORM - это метод, который устраняет разрыв между объектно-ориентированным программированием и доступом к данным в базе данных.

И пока мы говорим об ORM, стоит упомянуть, что вам следует взглянуть на SQLAlchemy, очень популярную и широко используемую библиотеку ORM в Python.

Так что закатайте рукава и вперед, создайте свое первое веб-приложение

3. Библиотеки машинного обучения

Python фактически стал языком машинного обучения и обработки данных.

Это неудивительно, учитывая зрелость библиотек машинного обучения Python.

Если вы хотите быть специалистом по данным, я настоятельно рекомендую сначала изучить математические и статистические основы машинного обучения, прежде чем изучать библиотеки машинного обучения на Python.

Введение в статистическое обучение - отличное место для начала.

Если вы предпочитаете видеокурс, тогда вам следует пройти курс машинного обучения Эндрю Нг на Coursera.

Когда вы освоите основы, начните экспериментировать с этими библиотеками Python.

1- scikit-learn В этой библиотеке есть все, что нужно для алгоритмов машинного обучения.

2- Tensorflow Еще одна очень популярная среда машинного обучения с открытым исходным кодом.

3- pandas Популярная библиотека анализа данных.

Необязательно 2: Реализация Python (CPython)

Python - это интерпретируемый язык.

Это означает, что ваш код Python не компилируется в машинный код напрямую, но сначала он компилируется на промежуточный язык, называемый байтовым кодом , который позже интерпретируется другим программным обеспечением, называемым интерпретатором .

Хотите увидеть, как байт-код выглядит для простой программы Hello World ?

Создадим исходный файл helloworld.py

  # helloworld.py
print ("привет, мир")  

Вот как просмотреть байт-код для указанного выше исходного кода

  $ python3 -m dis helloworld.py
2 0 LOAD_NAME 0 (печать)
            2 LOAD_CONST 0 ('привет, мир')
            4 CALL_FUNCTION 1
            6 POP_TOP
            8 LOAD_CONST 1 (Нет)
           10 ВОЗВРАТНАЯ ЗНАЧЕНИЕ  

Этот байт-код затем будет интерпретирован интерпретатором.Это когда он запускается, и вы наконец видите hello world , напечатанный на вашем экране.

Существуют различные реализации Python для компилятора и интерпретатора.

Однако CPython является наиболее широко используемым и используется по умолчанию. Он полностью написан на C.

.

Это и интерпретатор , и компилятор , поскольку он компилирует код Python в байт-код , а затем интерпретирует байт-код в машинный язык.

Так почему я говорю о реализации Python?

Вам действительно нужно знать эти мельчайшие подробности Python, чтобы стать мастером Python?

Честно говоря, нет.

Но если вам интересно, как реализованы список, кортежи, функции и т. Д. В Python, и если вы желаете попутно изучать новый язык (C), то, возможно, вам стоит подумать об участии в CPython .

А если вы не знаете, с чего начать, я настоятельно рекомендую 10-часовой курс Филипа Го на CPython.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос: Трудно ли выучить Python?

Трудное и легкое относительно.

Могу вас заверить, что изучать Python проще, чем изучать другие языки программирования, такие как C ++, и, кстати, я люблю C ++ 🙂

Это также тот случай, когда большинство университетов используют Python для своего класса CS 101 просто из-за того, насколько легко и быстро выучить Python.

Вопрос: Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Если вы новичок в программировании в целом, я бы дал себе 6 месяцев, чтобы изучить уровень 0 (основы) и уровень 1 (ООП).

Если вы уже программист, пришедший с другого языка программирования, я бы дал ему две недели.

После уровня 1 нелегко оценить, сколько времени это займет у вас, потому что для полного понимания концепций за пределами уровня 1 вам также необходимо изучить множество фундаментальных концепций CS, которые ортогональны Python (например, структуры данных, Алгоритмы, операционные системы, сети и т. Д.…)

В: Я новичок в программировании, могу ли я изучить Python за 24 часа или за неделю?

№

Вопрос: Что я могу делать с Python?

Я написал об этом статью.

Вопрос: Стоит ли изучать Python 2 или Python 3?

Python 3.

Python 2 подошел к концу и больше не будет поддерживаться.

Q: Предлагаете ли вы какие-либо ресурсы для изучения Python?

Да. Вот ресурсы, которые я предлагаю:

1. Этот блог afternerd.com
2. Мой информационный бюллетень.
3. [Новое] Мой канал на YouTube.
4. [Новое] Мои курсы премиум-класса.

И, кроме меня, в Интернете есть множество других ресурсов.

Избранные сообщения

Вы начинаете карьеру программиста?

Я предлагаю свои лучшие материалы для новичков в информационном бюллетене.

• Советы по Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.
• CS Карьерные советы и рекомендации.
• Специальные скидки на мои премиальные курсы при их запуске.

И многое другое…

Подпишитесь сейчас.Это бесплатно.

Лучший способ выучить Python для абсолютного новичка

Если вы не знакомы с языками программирования, но хотите начать изучать язык программирования и исследовать новые возможности в 2021 году, Python - лучший выбор. Это один из самых простых языков программирования, который можно выучить и освоить. С другой стороны, если вы знакомы с другими языками программирования, изучение Python будет легкой прогулкой. За исключением простого синтаксиса, объектно-ориентированная программа остается прежней.Давайте посмотрим, как можно начать изучать и осваивать этот язык программирования.

Почему Python?

Python - это язык программирования с открытым исходным кодом, используемый миллионами пользователей по всему миру. Спрос на Python огромен, и если вы знаете этот навык, это будет для вас плюсом. Ниже приведены преимущества Python.

• Это простой в использовании, универсальный и быстрый в освоении язык.
• Изучить Python легко, и даже люди без каких-либо технических знаний могут учиться.В результате курсы python для начинающих пользуются спросом, и многие люди записываются на эти курсы.
• Синтаксис Python похож на обычный английский, и, следовательно, вам не нужно беспокоиться о мельчайших деталях языка и сосредоточиться на построении логики.
• Огромное сообщество поддерживает этот язык программирования; следовательно, вы можете получить поддержку на каждом этапе вашего обучения.
• Это язык программирования с открытым исходным кодом, поэтому практически не нужно платить за обучение.
• Python связан с многочисленными библиотеками и позволяет выполнять любые действия.
• Это отличное средство для изготовления прототипов в сжатые сроки.

Как изучить Python?

Лучший способ научиться чему-либо - практиковать и применять полученные знания. Следовательно, то же самое относится и к Python; вам нужно реализовать все, что вы читаете. Сначала откройте свою систему, установите Python и начните изучение. Однако вот несколько советов, которые помогут улучшить ваше обучение и стать экспертом в Python.

Сделайте прочный фундамент

Изучение основ - это первый шаг. Итак, сначала поймите игру, а затем управляйте ею. Чтобы понять основы Python, такие как ООП, синтаксис и другие вещи, вам нужно читать книги и смотреть учебные пособия. Вы можете записаться на курсы Python для начинающих и понять его основы.

Терпение - ключ к успеху

Терпение - настоящая добродетель, и оно требуется во всех сферах жизни. То же самое относится и к изучению этого языка программирования.Терпение необходимо, особенно если вы новичок и не знаете языков программирования. Несмотря на то, что это простой язык, требуется время, чтобы понять основы и начать работать с реальным миром.

Построй что-нибудь

Чтобы проверить свои знания, вы должны начать что-то строить и применять полученные знания. Это не обязательно должна быть сложная программа; это может быть небольшое приложение для начала вашего путешествия. Следовательно, создайте простой веб-сайт с помощью Django. Приложение может помочь вам отслеживать ваши расходы или что-то еще в этом отношении.

Погрузитесь в отладку

В процессе обучения ожидается совершение ошибок, поэтому, если вы получаете много ошибок при программировании чего-либо, не унывайте, вместо этого будьте смелыми, чтобы противостоять им. Вам следует отладить программы и выяснить причину возникновения ошибок. Чем больше вы отлаживаете, тем больше знаний вы получите.

Пройти онлайн-курс

Лучший способ изучить Python - это записаться на лучший курс с сертификацией по питону .Он предоставит все, от необходимых знаний для получения сертификата на Python. Лучший курс прибывает с отличным содержанием и преподается экспертами. Он поможет вам прогрессировать изо дня в день с отличным планом обучения.

Практика

Практике нет замены. Ежедневное программирование - лучший способ оценить ваши знания и перейти на следующий уровень. Очень важно уделять время программированию ежедневно. Ежедневно принимайте новые вызовы и сосредоточьтесь на той области, в которой вы боретесь.

Читайте как можно больше.

Существует множество обучающих программ python , доступных в Интернете. Но читать самому - лучший способ узнать все о Python. Там есть несколько полезных книг и блогов, чтобы отточить свои навыки. Итак, чтение из всех источников помогает укрепить ваши основы Python и открывает новые возможности.

.