Программирование на python с нуля: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

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!

Программирование на Python: от новичка до профессионала

Пошаговая инструкция для всех, кто хочет изучить программирование на Python (или программирование вообще), но не знает, куда сделать первый шаг.

Мы просмотрели множество обучающих материалов и просто хороших статей и составили список того, что необходимо изучить, чтобы освоить этот язык программирования и развиваться в нем.

1. Первым делом изучите основы. Узнайте, что такое переменные, управляющие структуры, структуры данных. Эти знания необходимы без привязки к конкретному языку.

2. Займитесь изучением литературы. Начните с классики – Dive into Python. Эта книга вообще может стать настольной. Еще можно почитать Майкла Доусона «Программируем на Python» и Алексея Васильева «Python на примерах. Практический курс по программированию». Доусон – опытный программист и преподаватель, а в книге учит программировать, создавая простые игры. В книге Васильева, напротив, больше внимания уделяется основам и теории.

3. Практикуйтесь. Можно (и нужно) делать это параллельно с изучением теории. Пройдите курс Learn Python на Codecademy: вся необходимая для выполнения заданий теория подается прямо во время заданий. Как вариант, можно посетить Питонтьютор – бесплатный интерактивный курс по Python на русском.

Также есть хорошие курсы на Stepik:
Программирование на Python, Python: основы и применение

4. Пройдите курс «Введение в компьютерные технологии и программирование на языке Python» от MIT.

5. Узнайте, какие библиотеки и инструменты Python и для каких целей используют другие питонисты. Найдите что-то интересное для себя.

6. Если вас интересуют веб-технологии, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Узнайте, для каких целей какой из них лучше подходит, начните изучать тот, что подходит вам.

7. Узнайте, как получать и анализировать массивы данных с отдельных сайтов, со всего Интернета и вообще откуда угодно – только старайтесь держаться в рамках закона.

8. Ищите информацию о методах машинного обучения.

9. Оптимизируйте работу с инструментами, автоматизируйте рутину и все, что еще не автоматизировано.

Несколько полезных ссылок на ресурсы, которые помогут чуть меньше гуглить и определиться, в каком направлении работать.

Полезные ресурсы

Python Tutor

Этот инструмент помогает перейти фундаментальный барьер на пути к пониманию изучаемого языка программирования: путем визуализации кода этот ресурс даст понимание того, что происходит, когда компьютер исполняет каждую строку кода.

Bucky Roberts на YouTube

Если вы не знакомы с программированием, эти туториалы очень вам помогут. Они просты для понимания и охватывают все, что может пригодиться сначала, начиная с установки языка.

Derek Banas про Python на YouTube

Дерек – программист-самоучка, и у него свой взгляд на подход к изучению языков программирования. Он делает небольшие видеообзоры на различные языки длиной в 40-60 минут, в которых рассказывает все, что нужно, чтобы в общих чертах понять назначение языка.

Corey Schafer на YouTube

У Кори хорошие видео на тему форматирования строк, генераторов, программистских терминов (комбинации и перестановки, DRY, замыкания) и многого другого, что поможет понять основные концепции.

Django Getting Started

Официальная документация по веб-фреймворку Django. Покрывает все, что нужно узнать на первых порах, от установки до первого приложения.

Введение во Flask

Видеокурс на YouTube для желающих ознакомиться с Flask, понять некоторые его тонкости и узнать, зачем он вообще нужен.

Полезные ссылки

Новичку

Python 3 для начинающих
«Укус Питона» (англ. «A Byte of Python»)
Видеолекции от JetBrains
Спецкурс ВМК МГУ по Python
Интерактивный онлайн-учебник
Бизли Д. «Python. Подробный справочник» (2010, PDF)

Прохоренок Н.А. «Python 3 и PyQt. Разработка приложений» (2012, PDF)
Программирование на Python 3.Подробное руководство
Программирование на Python для начинающих (2015, PDF)
Самоучитель Python 3 (2015, PDF)

Знающему основы для углубленного изучения

М. Лутц «Программирование на Python, 4-е издание» (2011, PDF): первый том, второй том
Программирование компьютерного зрения на Python (2016)
Л. Рамальо «Python. К вершинам мастерства» (2015)
М. Лутц «Изучаем Python» (4-е издание) (2011, DjVu)
Justin Seiz «Gray Hat Python»(rus) (2012, PDF)
Гифт Н., Джонс Дж.М. «Python в системном администрировании UNIX и Linux» (2009, PDF)
М. Саммерфилд «Программирование на Python 3. Подробное руководство» (2009, PDF)

Профессионалу

Много всего на Хабрахабре
Подборка англоязычных книг по различным областям применения Python
Python Machine Learning (2015, PDF)

Видеоматериалы

Некоторые записи видео-конференции Python Meetup

Путь Python Junior-а в 2017

10 скрытых особенностей Python

Python уроки для начинающих — курсы с нуля

Уроки программирования Python для начинающих. Обучение с нуля для чайников. Большой видео курс по изучению языка Питон.

Информация про Python

Питон входит в топ популярнейших языков программирования по нынешним оценкам рейтинга TIOBE. Именно с него многие программисты начинают карьеру в своих домах или университетах. Вам не составит особого труда самостоятельно разобраться в языке. 

Программирование на нём приносит эстетическое удовольствие и неплохой доход. Даже у неопытного программиста здесь получается лаконичный и легко читаемый код. Питон – это красивый и очень мощный язык.

Из-за распространения языка, вокруг него ходит много легенд, мифов и тайн. Многие начинающие программисты просто не понимают, почему Python невероятно полезен в современном мире. По этой причине мы решили составить небольшой обзорный материал.

Где применяется Python?

Несколько основных функциональных достоинств Python:

  • Умеет работать с расширениями xml/html;
  • Поддерживает управление http-запросами;
  • Обладает графическим интерфейсом;
  • Помогает создавать веб-скрипты;
  • Может работать с FTP;
  • Способен оперировать картинками, видео и звуковыми файлами;
  • Используется в разработке робототехники;
  • Отвечает за создание научных, вычислительных площадок и ещё много всего другого.

Можно сказать, что Python отлично подходит для выполнения большей части ежедневных задач программистов. Участвует как в создании обычных бекапов или чтении писем с почты, так и в разработке крупных игр. Питон практически не имеет ограничений по сферам использования, что позволяет использовать его в проектах колоссальных масштабов. 

Python часто применяется китами мира IT – Google и Яндекс. Если добавить к этому простоту создания программ, несложно понять, почему Питон заслуживает место в списке лучших языков.

Чтобы начать работать на Python, прежде стоит пройти на официальный веб-ресурс для скачивания дистрибутива языка. На сайте есть масса полезной информации в отношении правил написания кода и расширяемости языка.

Сфера применения языка выходит далеко за пределы разработки обычных приложений. Он используется в разработке игр, веб-программировании и многом другом. Для работы в подобных направлениях нужно только подобрать, скачать и установить соответствующий фреймворк. Библиотеки помогут расширить функции языка в конкретном направлении. С библиотеками проще создавать проекты, так как не требуется создавать «велосипед».

Создание сайтов на Python

На сегодня популярнейшей библиотекой является Django — это фреймворк для веб-разработки сайтов, в котором есть функции для быстрого добавления действий на веб-ресурс. Google активно применяет язык в ряде собственных проектов, а всё по причине удобной работы и широкого функционала, применимого в любых направлениях программирования. Если метите на место в Гугл, изучение Python – неплохой шанс начать работать в компании.

План курса

В ходе курса вы изучите основы языка Python и научитесь писать консольные программы на нём. Далее вам потребуется изучить дополнительные библиотеки, которые будут расширять и дополнять язык. На нашем сайте вы можете изучить не только Python, но и дополнительные библиотеки. Множество курсов по языку Python представлен по этой ссылке.


Большой курс

Хотите изучить больше информации и далее устроиться на фриланс или разрабатывать проекты для себя? Проходите нашу онлайн программу «Профессия Python разработчик».

Как начать программировать на Python

Разберём, как устроены базовые функции в Python.

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

Если мы захотим напечатать переменную V, мы используем функцию:

Напоминаем, что в Python мы не пишем тип переменных.

При спуске этот код выведет нам 2.

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

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

Есть и операции поинтереснее, менее очевидные:

Иногда в Python можно встретить артефакты вроде такого:

1 – 1.3 = -0.30000000004.

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

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

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

print(“Hello, World!”)

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

name = “Valentin”
print(“Hello, {}!”.format(name))
>>> Hello, Valentin!

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

print(f“Hello, {name}!”)

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

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

Например:

A = 5
B = 10
A > B
>>>False
A < B
>>>True
A == B
>>>False
A != B
>>>True
A == 5
>>>True

Курс Python программирования для начинающих — Онлайн обучение Python с нуля до специалиста

Python — это именно тот язык с которого стоит начинать изучать программирование.

Python высокоуровневый язык программирования общего назначения, т.е. его можно использовать практически для любых целей. Python входит в ТОП-10 наиболее популярных языков программирования.

Популярность Python объясняется не только тем, что его легко изучать, но и реальными преимуществами языка в смысле его профессионального применения для решения сложных проблем автоматизации. Python — кросс-платформенный язык и работает под Windows, Linux, Mac OS. Множество архитектурных конструкций в этом языке строятся без нагромождения абстракций, как часто происходит в других языках программирования. Огромное количество уже готовых библиотек даёт возможность не изобретать велосипеды на каждом шагу.

Этот курс покрывает все основные возможности Python и даёт рекомендации по написанию грамотного, «чистого» кода.

Чему вы научитесь

  • Установка Python, работа с редактором кода Anaconda для Python-программирования
  • Все основные конструкции языка Python — переменные, операторы, типы данных, работа со строками, условия, циклы, работа с файлами, работа с функциями, модулями и пакетами, применение классов и др.
  • Писать простые программы на Python 3
  • Как писать простые игры типа крестиков-ноликов или виселицы
  • Логика с условиями и циклами
  • Обработка ошибок и исключений, юнит-тестирование
  • Объектно-ориентированное программирование на Python
  • Использование Jupyter Notebook
  • Использование коллекций в Python: списки, словари и так далее
  • Декораторы
  • Неизменяемые объекты
  • Лучшие практики по написанию «чистого» кода на Python
Дополнительно изучим темы:
  • Отладка, реализуем stack, namedtuple, декораторы, datetime, enum, интроспекция, управление памятью
  • Встроенные модули: json, itertools, requests
  • Инфраструктура и новые фичи: линтеры, виртуальные окружения, data classes, type hints
  • PyCharm: установка, создание проекта, отладка, рефакторинг, quick fixes
  • И многое другое из области изучения и применения Python на практике!

Для кого этот курс

  • Новички, которые никогда не пробовали программировать. В курсе обучение Python проходит с нуля
  • Программисты, которые хотят вникнуть в новый для себя язык программирования

Python часто используется в задачах связанных с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Поэтому в последние годы его популярность выросла в несколько раз, а специалисты таких направлений будут востребованы ближайшие 5-10 лет! С интересными задачами программирования на языке Python вам точно не придется скучать!

Начинайте изучение Python прямо сейчас — вступайте в новую увлекательную жизнь программирования на Python!

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

Мы собрали отзывы учеников, прошедших онлайн курс. Оставьте свой отзыв после прохождения Полного Курса Python 3 для начинающих — с нуля до специалиста.

Илья Фофанов

О преподавателе курса

  • Инженер-программист с опытом более 10 лет
  • Сертифицированный специалист по WPF и WCF
  • Организатор и координатор .NET митапов MskDotNet

«Я благодарен за то, что люблю своё дело.

Профессионально занимался проектированием и реализацией ПО больше 10 лет, преимущественно на платформе .NET. Люблю работать над созданием богатых и мощных приложений с использованием современных технологий. Сертифицированный специалист по WPF и WCF. Один из координаторов московских .NET митапов MskDotNet.

О стиле преподавания: самое главное, что характеризует мои курсы — выжимка самого необходимого. Краткость — сестра таланта, и я верю в то, что в современную эпоху информационной перегруженности — необходимо сосредотачиваться на самом главном и отсеивать «лишнее» до тех пор, пока это «лишнее» действительно не понадобится.

Пожелание студентам: Fake it Till You Make it! Это означает: притворяйся, пока не получится.  Хотите стать senior developer? Имитируйте его деятельность, старайтесь делать всё то же, что делает senior developer, и так или иначе — вы им станете. Поэтому — учиться, учиться и  ещё раз учиться. Нет унынию. Fake it Till You Make it!»

Начало изучения Python 3 с нуля — Самостоятельное обучение программированию и совершенствование

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения —  программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Самая лучшая практика – это делать коммерческие проекты. Но на начальном этапе можно написать программу, которой вы сами будете пользоваться или ваши знакомые.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

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

Алгоритмы

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

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

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё. Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее.

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

Умение искать информацию

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

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

Понимание работы OC

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

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

Понимание ООП

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

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

Работа с командной строкой

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

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

Понимание работы интернета

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

Системы контроля версий (git)

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

Руководств по программированию на Python


K-средние с нуля в Python

Добро пожаловать в 37-ю часть нашей серии руководств по машинному обучению и еще одно руководство по теме «Кластеризация ». .

В этом уроке мы собираемся построить наш собственный алгоритм K-средних с нуля. Напомним методологию алгоритма K Means:

  1. Выберите значение для K
  2. Произвольно выберите K наборов функций для запуска в качестве центроидов
  3. Расчет расстояния до центроидов всех остальных наборов функций
  4. Классифицировать другие наборы функций как те же, что и ближайший центроид
  5. Возьмите среднее значение каждого класса (среднее значение всех наборов функций по классам), что означает новый центроид
  6. Повторяйте шаги 3-5 до оптимизации (центроиды больше не перемещаются)

Для начала начнем с:

 импорт matplotlib.pyplot как plt
из стиля импорта matplotlib
style.use ('ggplot')
импортировать numpy как np

X = np.array ([[1, 2],
              [1.5, 1.8],
              [5, 8],
              [8, 8],
              [1, 0,6],
              [9,11]])

plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], s = 150)
plt.show () 

Должно быть очевидно, где находятся наши кластеры. Мы собираемся выбрать K = 2 . Мы начнем строить наш класс K-средних:

 класс К_Средство:
    def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300):
        я.к = к
        self.tol = tol
        self.max_iter = max_iter 

Мы только что установили здесь некоторые начальные значения, k равно … ну … k. Значение tol — это наш допуск, который позволит нам сказать, что мы оптимизированы, если центроид не перемещается больше, чем значение допуска. Значение max_iter ограничивает количество циклов, которые мы хотим запустить.

Теперь начнем работать над методом подгонки:

 def fit (self, data):

        self.centroids = {}

        для i в диапазоне (self.л):
            self.centroids [i] = data [i] 

Для начала мы знаем, что нам просто нужно передать те данные, которым мы подходим. Затем мы начинаем пустой словарь, который скоро будет содержать наши центроиды. Затем мы начинаем цикл for, который просто назначает наши начальные центроиды в качестве первых двух выборок данных в наших данных. Если вы хотите действительно случайным образом выбрать начальные центроиды, вы можете сначала перетасовать данные, но это должно быть нормально.

Продолжаем строить класс:

 класс К_Средство:
    def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300):
        self.k = k
        self.tol = tol
        self.max_iter = max_iter

    def fit (self, data):

        self.centroids = {}

        для i в диапазоне (self.k):
            self.centroids [i] = data [i]

        для i в диапазоне (self.max_iter):
            self.classifications = {}

            для i в диапазоне (self.k):
                self.classification [i] = [] 

Теперь мы начинаем перебирать значение max_iter . Здесь мы начинаем с пустых классификаций, а затем создаем два ключа dict (путем итерации по диапазону self.к ).

Затем нам нужно перебрать наши объекты, вычислить расстояния от них до текущих центроидов и классифицировать их как таковые:

 класс К_Средство:
    def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300):
        self.k = k
        self.tol = tol
        self.max_iter = max_iter

    def fit (self, data):

        self.centroids = {}

        для i в диапазоне (self.k):
            self.centroids [i] = data [i]

        для i в диапазоне (self.max_iter):
            я.классификации = {}

            для i в диапазоне (self.k):
                self.classification [i] = []

            для набора функций в данных:
                Distance = [np.linalg.norm (featureset-self.centroids [centroid]) для центроида в self.centroids]
                классификация = distance.index (min (расстояния))
                self.classifications [классификация] .append (набор функций) 

Далее нам нужно будет создать новые центроиды, а также измерить движение центроидов.Если это движение меньше нашего допуска ( self.tol ), то все готово. Включая это дополнение, полный код до этого момента:

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
из стиля импорта matplotlib
style.use ('ggplot')
импортировать numpy как np

X = np.array ([[1, 2],
              [1.5, 1.8],
              [5, 8],
              [8, 8],
              [1, 0,6],
              [9,11]])

plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], s = 150)
plt.show ()

colors = 10 * ["g", "r", "c", "b", "k"]


класс K_Means:
    def __init __ (self, k = 2, tol = 0.001, max_iter = 300):
        self.k = k
        self.tol = tol
        self.max_iter = max_iter

    def fit (self, data):

        self.centroids = {}

        для i в диапазоне (self.k):
            self.centroids [i] = data [i]

        для i в диапазоне (self.max_iter):
            self.classifications = {}

            для i в диапазоне (self.k):
                self.classification [i] = []

            для набора функций в данных:
                Distance = [np.linalg.norm (featureset-self.centroids [centroid]) для центроида в self.центроиды]
                классификация = distance.index (min (расстояния))
                self.classifications [классификация] .append (набор функций)

            prev_centroids = dict (self.centroids)

            для отнесения к самоклассификации:
                self.centroids [классификация] = np.average (self.classifications [классификация], ось = 0)
             

В следующем уроке мы закончим наш класс и посмотрим, как он работает!

Следующий учебник: Завершение K-средних с нуля в Python


.

Учебное пособие по Python для начинающих — Изучите программирование на Python с нуля

перейти к содержанию
  • Искать:
  • Блоги
  • Учебники по большим данным
  • Руководства по Hadoop
  • Учебные пособия по Spark
  • Учебники по науке о данных
  • Учебники Python
  • R Учебники
  • Учебники по машинному обучению
  • Главная страница блога
  • Наука о данных
    • Учебники по науке о данных
    • Учебники по машинному обучению
    • Большие данные
      • Учебники по большим данным
      • Руководства по экосистеме Hadoop
      • Учебники Apache Spark
      • Руководства по Apache Flink
      • Уроки Apache Kafka
    • Учебники Python
      • Учебники Python
      • Учебные пособия по TensorFlow
      • Pandas Учебники
      • Учебники по Django
    • BI Учебники
      • Учебные пособия по Tableau
      • Учебники по Power BI
      • Учебники QlikView
      • Учебные пособия по Qlik Sense
      • Учебники по SAP HANA
    • SQL и NoSQL
      • Учебные пособия по SQL
      • Cassandra Уроки
      • Учебники по MongoDB
    • Учебные пособия по Интернету вещей
    • R Учебники
    • Учебные пособия по SAS
    • Учебники AI
  • Категории
    • Программирование
      • C Учебники
      • Учебники Scala
      • Учебники по Java
      • Учебники Spring
    • Облако
      • Учебники по облачным вычислениям
      • Учебники AWS
    • Руководства по Android
    • Руководства по блокчейну
    • Учебники по Linux
    • Учебники по JavaScript
    • Учебники по AngularJS
  • курсов
    • Большие данные Hadoop и Spark Scala
    • Курс Python
    • Большие данные и Hadoop
    • Apache Kafka
    • Apache Spark и Scala

270+ Руководств по Python — Изучите Python с нуля

.

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих

Язык программирования Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простоте доступа и более простой реализации сложных задач язык программирования Python оставил свой след в ИТ-индустрии. Количество разработчиков, переходящих на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована почти в любой области.Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и в отношении объема данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных достижений на рынке Data Science.

Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также резко возросло, и только в 2020 году ожидается 2 миллиона рабочих мест. И это как раз случай с Data Science, когда речь идет о других карьерных возможностях, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. Д., — лишь верхушка айсберга.Когда мы исследуем рынок вакансий Python, ожидается рост числа рабочих мест, связанных с наукой о данных, которые составят почти 700 000 рабочих мест только в 2020 году.

Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python. Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются глубокие знания в области программирования Python, начиная с самых основ.

Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы.Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком. — Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc

Начало работы с Python

Чтобы начать свое путешествие в Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология. И первое, что вы узнаете, — это то, как вы можете настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

Я предлагаю студентам изучать Python на наших курсах для студентов и выпускников по семантической сети. Почему? Потому что в принципе нет ничего другого с такой гибкостью и таким количеством веб-библиотек. — Профессор Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

Основы Python

После того, как вы закончите настройку среды Python, установите подходящие IDE, вы должны начать свое обучение с самых основ. Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны овладеть ими также и на Python, чтобы получить хорошие навыки отладки и написания сценариев.

Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордные сроки с минимальным количеством разработчиков, — Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube.com

Продвинутые концепции Python

Когда вы закончите с основными концепциями в Python, перейдите к расширенным концепциям в Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как все делается с Python с помощью расширенных концепций Python.

Python для науки о данных

Когда вы закончите освоение основ и продвинутых концепций Python, вы можете начать свой путь в Data Science с Python. Поскольку Data Science — самая популярная профессия в текущем рыночном сценарии, изучение Data Science с Python также даст вам профессиональный рост.

Python для машинного обучения

Машинное обучение — еще один аспект изучения Python.Благодаря развитой поддержке библиотеки и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом по машинному обучению.

Python для искусственного интеллекта ence

Искусственный интеллект с Python служит средством для технологических достижений, совершенствуйте свои навыки искусственного интеллекта с Python.

Веб-разработка на Python

Веб-разработка на Python так же просто, как написать программу на простом английском языке.

Другие учебные пособия по Python для практики

Вот еще несколько учебных пособий по Python, которые помогут вам быстрее освоить программирование на Python.

На этом мы подошли к концу статьи. Я надеюсь, что вам понятен структурированный подход, которому следует следовать при изучении Python.

Если вы сочли эту статью «Изучение Python» актуальной, ознакомьтесь с сертификационным курсом по программированию на Python от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учеников по всему миру.

Мы здесь, чтобы помочь вам на каждом этапе вашего пути и составить учебную программу, предназначенную для студентов и профессионалов, которые хотят стать разработчиками Python. Курс разработан, чтобы дать вам фору в программировании на Python и обучить как основным, так и продвинутым концепциям Python, а также различным фреймворкам Python, таким как Django.

Если у вас возникнут какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать все свои вопросы в разделе комментариев «Learn Python».Наша команда будет рада ответить.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Theme: Overlay by Kaira Extra Text
Cape Town, South Africa