Программирование на python обучение: Программирование на Python — Stepik

Содержание

Python. Обучение программированию. Курсы

Python — широко используемый на практике и в прототипировании язык, который также хорошо зарекомендовал себя как язык для обучения программированию. Питон обладает простым и ясным синтаксисом, в то же время поддерживает подавляющее большинство современных парадигм, включает множество модулей как в стандартной библиотеке, так и от сторонних разработчиков. Таким образом, изучая программирование на Python с нуля, вы входите в мир практической разработки.

Обучение обычно начинают со структурного программирования, где рассматриваются типы данных, синтаксис и семантика языка, встроенные функции, ветвления, циклы, функции, структуры данных.

Курс «Python. Введение в программирование»

На этом этапе важно прорешать серию задач по программированию, привыкнуть к формальному языку, познакомиться с основными алгоритмами.

Задачи по программированию на Python

Современная разработка практически не мыслима без объектно-ориентированного программирования.

Знание данной парадигмы позволяет не только создавать собственные классы и описывать взаимодействие объектов, также осмысленно использовать сторонние модули, библиотеки, фреймворки.

Курс «Объектно-ориентированное программирование на Python»

Приложения для конечного пользователя предполагают наличие графического интерфейса. Изучение разработки GUI знакомит вас с событийно-ориентированным подходом в программировании, основными компонентами интерфейса.

Курс «Tkinter. Программирование GUI на Python»

Разработка игр — большая отрасль программирования. Изучение возможностей библиотеки Pygame дает представление о ключевых особенностях в программировании игр. С помощью Pygame можно создать небольшую 2D-игру.

Курс «Pygame. Введение в разработку игр на Python»

Дополнительные материалы:

Генераторы списков в Python
Итерируемый объект, итератор и генератор в Python
Сортировка по произвольным элементам вложенных списков
Функции min и max в Python
Функция enumerate
Функция filter() — фильтрация последовательностей
Функция zip

Изучение Python с нуля (моя история) / Песочница / Хабр

Здравствуйте, хотел поделиться своей истории о моем изучении Python с уровня “знаю пару тегов HTML”, до простого приложения на Django за 4 месяца.
  • Цель 1 — помочь ссылками, материалами, тем, кто соберется изучать программирование и первым языком возьмет Python. Показать, что это не так сложно, как кажется.
  • Цель 2 — собрать в комментариях ссылки на полезные и интересные материалы по этой теме.

0. А получится ли у меня?


С самого начала я сомневался в том, что у меня получится сделать что-то большее чем Hello World. Мне казалось, что программирование это сверх сложно и сверх магия. К тому же есть работа, хобби, семья, что будет отвлекаться от полноценного изучения.

Зря боялся и вам не советую. Программирование наверное никогда не станет моей основной профессией, но это отличный способ творческой реализации. Это шахматы и Civilization в одном флаконе.

Все проще чем кажется и гораздо интереснее.

1. Литература


Марк Лутц “Программирование на Python” — его советуют читать на многих форумах и курсах. Мне он показался излишне подробным и нагруженным для новичка. Читать много, программировать мало. Гораздо полезнее его читать после овладевания Python минимума.

Марк Саммерфилд “Программирование на Python 3” — динамично, с отличными примерами и заданиями. Без излишнего углубления, которое только все усложняет в начале. Я рекомендую начать именно с этой книги, она поможет быстро вникнуть, не пугая сложностями.

Все остальные книги оказались мене полезными и информативными. Вообще, хорошую литературу по этой теме трудно просто так взять и купить в магазине или в цифровой версии.

2. Что читать в интернете


http://pythonworld.ru/ — простым и понятным языком рассказывается об азах языка, часто использовал, как шпаргалку.

Учебник на wikisource — неплохой мини учебник. Единственное, неудобный шрифт для чтения.

3. Курсы обучения за деньги


Так сложилось, что мне удалось одновременно проходить курсы по программированию на Python сразу в двух местах в г. Москва. Тут нашелся явный победитель. Рекомендую почитать Марка Саммерфилда перед тем, как идти на курсы. Это поможет вам не отвлекаться на простые и понятные вещи, которые вы в состоянии изучить сами.

Школа Программирования — обучение проходило в формате двух часового вебинара два раза в неделю, вечером во вторник и днем в субботу. Обучение без отвлечения на ненужные темы, даются главные основы плюс несколько примеров вариации, отлично подготовленные, интересные и интерактивные домашние задания, в конце каждой лекции высылается весь учебный материал и видео лекции. Длиться все 4 недели. За это время поэтапно рассказывается обо всех основных вещах, примеры работы основных и самых популярных библиотек, в том числе и начальные знания Django. Отличный курс для старта обучения, с этими знаниями уже можно самостоятельно разбираться и учиться.

Пример домашнего задания на третьей неделе обучения, пример присланной лекции — здесь.

Учебный Центр «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана — звучало очень сильно, обещали многое. Занятия проходили по воскресеньям с 10 до 17. Если кратко — пожалел, что заплатил деньги. Обучение не системное, много воды и ненужной информации. Говоря откровенно, я большему научился самостоятельно из униги за месяц до курсов. Больше половину аудитории — студенты начальных курсов хороших Московских ВУЗов, помогал им разбираться, многие так и не осили в конце да же азов. Тексты лекции из Школы Программирования расходились, как пирожки. А главное то, что в Школе Программирования мы прошли за один курс то, что здесь разбирается на протяжении 3 (каждый по месяцу) и за каждый платить надо отдельно. Выложить какие-то материалы не могу, потому что их не присылали и не радовали.

Если интересно, вот тут (документ GoogleDocs) мой подробный отчет и сравнение обоих центров.

4. Бесплатные курсы


Из всех бесплатных курсов, которые я смог найти, единственное, что мне показалось стоящик, было — codecademy.com. Как минус — нужно минимально владеть английским языком (хотя может это и плюс). В курсе реально с самого начала и азов дойти до решения простых задач.
Все обучения разбито на множество кратких интерактивных уроков.

5. Где брать задачи?


  • Проект Эйлера — сборник интересных задач. Здесь можно развить умение оставлять правильные алгоритмы. Для некоторых задач мой первый алгоритм работал 3-4 часа, но после вдумчивого изучения — 2-3 минуты. После того, как решить задачу, можно посмотреть, как решили ее другие люди (в том числе и на других языках программирования). Задачи на английском языке, но существует сайт с переводом задач.
  • http://www.checkio.org/ — игра, в которой нужно проходит уровни, а в качестве прохождения решать задачи на Python. Удобная среда программирования встроенная прямо в игру. Интересные задания. Нужно обладать хотя бы минимальными знаниями англйиского языка.
  • http://www.pythonchallenge.com/ — интересный квест, здесь нужно будет не только составлять алгоритмы, но и подумать над тем, как пройти квест дальше. Самый интересный преокт в плане прохождения из этих трех.

6. Что в итоге?


Я действительно удивлен тем, что это оказалось и проще и интереснее, чем я думал в начале.

Через месяц, я смогу написать первое приложение (нет, не Django) которое проверяет работоспособность моих сайтов, наличие чужих ссылок и оповещает меня об этом в Твиттере и по СМС. И да, я знаю, что там “говнокод”. Но это первая моя программа вообще в жизни + обучению пользованию git https://github.com/idoziru/site_cheker

Еще через два месяца я смог создать свое первое приложение на Django. Но главное, что теперь у меня достаточно знания для самостоятельного развития и обучения. Самое трудное — это добраться до этой точки.

Еще через месяц я подключился к двум проектам на GitHub и принимаю в них участие. Задачи решаю конечно пока простые, но взамен получаю советы и обучение.

Python Разработчик | ЦДПО НИУ ИТМО

Python один из наиболее популярных и активно развивающихся высокоуровневых языков программирования. Язык поддерживает большое количество удобных конструкций, которые позволяют писать элегантно и компактно. Специалисты любят Python за ясный синтаксис, значительно облегчающий процесс его изучения, а также за большой объем полезных функций. Курс “Разработка программного обеспечения средствами Python” предназначен для подготовки программистов-профессионалов в области ООП, специализирующихся на разработке программного обеспечения различного класса и уровня сложности.

Цель программы – дать слушателям глубокие знания и практические умения, необходимые и достаточные для успешной работы на позиции “Программист-аналитик Python”.

По окончании курса вы сможете занять позицию – программист-аналитик Python – программист, работающий на наиболее универсальном объектно-ориентированном языке программирования. Специалисты этого профиля свободно владеют системными ресурсами компьютера и способны участвовать в реализации IT-проектов любого уровня сложности. Основная специализация – системный анализ, проектирование, прикладное программирование и разработка локального / сетевого ПО с использованием новейших технологий.

Курс обучения охватывает все аспекты программирования на языках Python начиная с основ и заканчивая объектно-ориентрованным проектированием и программированием. В процессе обучения особое внимание уделяется практическому решению проблем, связанных с разработкой приложений и web программированием.

Программа предназначена для любителей и энтузиастов кому интересы современные средства программирования, желающих в дальнейшем занять позицию Программист-аналитик (Python), для действующих программистов, ориентированных на изменение / систематизацию профиля основной специальности а также для студентов профильный вузов.

Преподаватели курса – действующие Python-программисты высокой квалификации, имеющие весомые теоретические знания и богатый профессиональный опыт работы по специальности. Все преподаватели имеют специальное компьютерное образование, многие из них работают в сфере IT.

Курс Python, обучение Python course онлайн, курсы Python, программист Python — курсы

Основной профиль моей работы — автоматизация тестирования серверных приложений.
И мне давно хотелось перейти на другую сторону — стать полноценным разработчиком, поэтому выбрал курс «Разработчик Python».

Изначально долго сомневался, нужно ли мне это обучение, так как был уверен, что в питоне разбираюсь на уровне миддл разработчика,
но всё-таки подкупило, что в этом курсе почти целый месяц был выделен на изучение веб-технологий, и джанги, которую давно хотелось освоить.
Сомнения в уровне своих знаний закрались уже после первых занятий. Ибо существует целая пропасть меджу понятиями рабочий код и «production ready код».
Последнее как раз и требовалось от нас в выполнении домашней работы, в которой, мне на радость, не было никаких задач комивояжера, задач по перестановке слов и прочей абстрактности.
Только «боевые» примеры, нацеленные на решение конкретных проблем.

Весь курс был построен как хороший сериал и постоянно держал в напряжении, большая часть задач давалась тяжело, а остальные просто приводили в отчаяние, что «Я никогда этого не сделаю».
Никогда бы не подумал, что начну читать документацию и дополнительную литературу, но порой ссылки в лекциях на дополнительные ресурсы выводили из ступора и спасали при выполнении домашнего задания.

Все старания хорошо окупаются, некоторые куски кода из выполненных работ хорошо легли в мои рабочие проекты.

Курс очень понравился, он дал мне понимание того, как устроен Python, как правильно его применить в зависимости от ситуации,
а в некоторых случаях
может и отказаться от Питона в пользу «Go» или языка «C»; мне стало легче читать и понимать чужой код.

Шёл на курс ради Джанги, но оказалось, что для меня в питоне было ещё много не изученного, и я очень рад, что удалось закрыть эти пробелы.

Всем новичкам этого курса, рекомендую спланировать свой отпуск на работе в угоду решения домашек курса.

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

©

Jefferson Santos / Unsplash


Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.


Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

©

Fatos Bytyqi / Unsplash


Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Обучение программированию Phython в Екатеринбурге

Образовательный центр «Альтернатива» приглашает детей и школьников познакомиться с основами программирования на языке Python, обучение которому открывает широкие перспективы для дальнейшего роста и выбора профессии.

Курсы Python рассчитаны на детей и подростков среднего и старшего школьного возраста. Уроки позволяют изучить язык «с нуля», освоить базовые принципы создания компьютерных программ и постепенно сформировать полезные практические навыки. Занятия в нашем обучающем центре проводятся в компактных группах, где каждый ребенок получает максимум внимания преподавателя.

  1. Приглашаем школьников 6, 7, 8, 9, 10 классов.
  2. Продолжительность курса – с октября по май.
  3. Длительность занятий – 1,5 часа 2–3 раза в неделю.

Курсы проводятся на базе образовательного центра «Альтернатива» в Екатеринбурге. Преподаватели – квалифицированные специалисты, которые не только обладают колоссальным профессиональным опытом, но и превосходно ладят с детьми, стремясь передать им свои знания и умения в доступной и легкой для восприятия форме.

Почему Python?

Язык программирования Python считается простым в использовании и интересным для изучения. Его преимущества для новичков:

  • четкий и последовательный синтаксис;
  • большое количество функций в стандартной библиотеке;
  • легкая читаемость кода;
  • кроссплатформенность;
  • активное развитие и международная востребованность.

Интерактивный режим интерпретатора Python – прекрасная возможность воочию увидеть результаты своего труда. Введенные с клавиатуры операторы тот час же выполняются, итог выводится на экран. Такая визуализация создает у детей стимул к дальнейшим экспериментам, дает прочувствовать удовлетворение от проделанной работы и помогает поддерживать интерес на стабильно высоком уровне.

Язык Python дружелюбен к начинающим программистам и именно поэтому считается оптимальным стартом для новичка.

Цель обучения детей в нашем центре – вселить в них уверенность в своих силах, стимулировать творчество, предоставить инструменты для поиска собственных путей и решений. За один учебный год учащиеся пройдут путь от составления простейших алгоритмов до написания своих игр и приложений.

Курс основ программирования на Python для школьников станет отличной базой для их будущего образования в компьютерной сфере, выбора востребованной профессии программиста и поступления в профильный вуз.

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

Изучение Python — Автостопом по Python

Начинающий

Учебник Python

Это официальное руководство. Он охватывает все основы и предлагает экскурсию по язык и стандартная библиотека. Рекомендуется для тех, кому нужен краткое руководство по языку.

Настоящий Python

Real Python — это репозиторий бесплатных и подробных руководств по Python, созданных разнообразной командой профессиональных разработчиков Python. В Real Python вы можете изучить Python с нуля.Все, от абсолютных основ Python до веб-разработки и веб-скрейпинга, до визуализации данных и т. Д.

Основы Python

pythonbasics.org — это вводное руководство для начинающих. В учебное пособие включены упражнения. Он охватывает основы, а также есть подробные уроки, такие как объектно-ориентированное программирование и регулярные выражения.

Python для начинающих

thepythonguru.com — это учебник, ориентированный на начинающих программистов.Он охватывает многие концепции Python глубоко. Он также научит вас некоторым продвинутым конструкциям Python, таким как лямбда-выражения и регулярные выражения. И, наконец, он завершается учебником «Как получить доступ к базе данных MySQL с помощью Python»

Интерактивное учебное пособие по изучению Python

Learnpython.org — это простой и не пугающий способ познакомиться с Python. Веб-сайт использует тот же подход, что и популярные Попробуйте сайт Ruby. Имеет интерактивный Python встроенный в сайт переводчик, позволяющий проходить уроки без необходимости устанавливать Python локально.

Python для вас и меня

Если вам нужна более традиционная книга, Python For You and Me — отличный вариант. ресурс для изучения всех аспектов языка.

Изучите Python шаг за шагом

Techbeamers.com предоставляет пошаговые инструкции по обучению Python. Каждое руководство дополнено логически добавленными фрагментами кода и дополнительным опросом по изученному предмету. Есть раздел для вопросов на собеседовании по Python, чтобы помочь соискателям. Вы также можете прочитать важные советы по Python и узнать о лучших методах написания качественного кода. Здесь вы получите подходящую платформу для быстрого изучения Python.

Изучите Python с базового до продвинутого

Интернет-преподаватель Python

Online Python Tutor дает вам наглядное пошаговое представление того, как работает ваша программа. Репетитор по Python помогает людям преодолеть фундаментальный барьер на пути к обучению программирование, понимая, что происходит, когда компьютер выполняет каждую строку исходного кода программы.

Изобретайте собственные компьютерные игры с Python

Эта книга для начинающих предназначена для тех, у кого нет опыта программирования. Каждый В главе есть исходный код небольшой игры с использованием этих примеров программ чтобы продемонстрировать концепции программирования, чтобы дать читателю представление о том, что программы «похожи».

Взлом секретных шифров с помощью Python

Эта книга учит программированию на Python и основам криптографии для абсолютного новички. В главах также представлен исходный код для различных шифров. как программы, которые могут их сломать.

Твердый путь изучения Python

Это отличное руководство по Python для начинающих программистов. Он охватывает «привет мир »из консоли в Интернет.

Сбой в Python

Также известный как Python для программистов на 3 часа , это руководство дает опытные разработчики с других языков ускоренный курс по Python.

Погружение в Python 3

Dive Into Python 3 — хорошая книга для тех, кто готов сразу перейти к Python 3.Это хорошее прочтение, если вы переходите с Python 2 на 3 или у вас уже есть иметь опыт программирования на другом языке.

Think Python: как думать как компьютерный ученый

Think Python пытается дать введение в основные концепции компьютера наука с помощью языка Python. В центре внимания было создание книги с множеством упражнений, минимальным жаргоном и разделом в каждой главе, посвященном к теме отладки.

При изучении различных функций, доступных в языке Python, автор вплетает различные шаблоны дизайна и лучшие практики.

Книга также включает несколько тематических исследований, которые побуждают читателя исследовать темы, обсуждаемые в книге более подробно, применяя эти темы к примеры из реального мира. Тематические исследования включают задания по программированию GUI и Маркову. Анализ.

Python Koans

Python Koans — это порт Ruby Koans от Edgecase. Он использует тестовый подход к предоставлению интерактивного обучения обучение базовым концепциям Python. Путем исправления утверждений, которые терпят неудачу в тестовый скрипт, он обеспечивает последовательные шаги для изучения Python.

Для тех, кто привык к языкам и самостоятельно разгадывает головоломки, это может быть забавный, привлекательный вариант. Для тех, кто плохо знаком с Python и программированием, имея дополнительные ресурсы или ссылки будут полезны.

Дополнительную информацию о разработке через тестирование можно найти на следующих ресурсах:

Байт Python

Бесплатная вводная книга, в которой преподается Python на начальном уровне, предполагается, что нет опыта программирования.

Путь компьютерных наук на Codecademy

Курс Codecademy для абсолютного новичка в Python. Этот бесплатный и интерактивный курс предоставляет и обучает основам (и не только) программирования на Python, в то время как проверка знаний пользователя в перерывах. Этот курс также имеет встроенный переводчик для мгновенного получения отзывов о вашем обучении.

Код блока

Кодируйте блоки. предоставляет бесплатные интерактивные руководства по Python для новички.Он сочетает в себе программирование на Python с трехмерной средой, где вы «размещаете блоки» и строите конструкции. Учебники научат вас как использовать Python для создания все более сложных 3D-структур, сделать процесс изучения Python увлекательным и увлекательным.

Продвинутый

Pro Python

Эта книга предназначена для программистов Python от среднего до продвинутого, которые хотят понять, как и почему Python работает именно так, и как они могут код на следующий уровень.

Эксперт по программированию на Python

Expert Python Programming рассматривает передовой опыт программирования на Python и ориентирован на более продвинутую толпу.

Он начинается с таких тем, как декораторы (с кешированием, прокси и диспетчером контекста). тематические исследования), порядок разрешения методов с использованием super () и метапрограммирования, а также общий PEP 8 передовой опыт.

Он содержит подробный пример из нескольких глав по написанию и выпуску пакета и, наконец, приложение, включая главу об использовании zc. строить из. Позже главы подробно описывают передовой опыт, такой как написание документации, тестирование разработка, контроль версий, оптимизация и профилирование.

Руководство по магическим методам Python

Это коллекция сообщений в блоге Рэйфа Кеттлера, в которых объясняются «магические методы». в Python. Магические методы окружены двойным подчеркиванием (т.е. __init__) и может заставить классы и объекты вести себя по-разному и волшебным образом.

Разные темы

Решение проблем с помощью алгоритмов и структур данных

Решение проблем с помощью алгоритмов и структур данных охватывает диапазон данных структуры и алгоритмы.Все концепции проиллюстрированы кодом Python вместе с интерактивными примерами, которые можно запускать прямо в браузере.

Программирование коллективного разума

Коллективный разум программирования представляет широкий спектр основных машин методы обучения и интеллектуального анализа данных. Экспозиция не очень математична формальным, но скорее фокусируется на объяснении лежащей в основе интуиции и показывает как реализовать алгоритмы на Python.

Преобразование кода в красивый идиоматический Python

Преобразование кода в красивый идиоматический Python — это видео Раймонда Хеттингера.Научитесь лучше использовать лучшие возможности Python и улучшать существующий код через серию преобразований кода: «Когда вы видите это, сделайте это вместо этого».

Полный стек Python

Fullstack Python предлагает полный комплексный ресурс для веб-разработки. используя Python.

От настройки веб-сервера до разработки интерфейса, выбора базы данных, оптимизация / масштабирование и т. д.

Как следует из названия, он охватывает все необходимое для создания и запуска полного веб-приложение с нуля.

Питониста Кафе

PythonistaCafe — это онлайн-сообщество энтузиастов Python и разработки программного обеспечения, доступное только по приглашениям, которые помогают друг другу добиваться успеха и расти. Думайте об этом как о клубе взаимного совершенствования питонистов, где каждый день обсуждается широкий спектр вопросов программирования, карьерных советов и других тем.

Список литературы

Python в двух словах

Python в двух словах, написанный Алексом Мартелли, охватывает большинство кроссплатформенных Использование Python, от его синтаксиса до встроенных библиотек и сложных тем, таких как как написание расширений C.

Справочник по языку Python

Это справочное руководство по Python. Он охватывает синтаксис и основную семантику языка.

Основные сведения о Python

Python Essential Reference, написанный Дэвидом Бизли, является исчерпывающим справочником руководство по Python. Он кратко объясняет как основной язык, так и наиболее важные части стандартной библиотеки. Он охватывает версии Python 3 и 2.6.

Карманный справочник Python

Python Pocket Reference, написанный Марком Лутцем, представляет собой простой в использовании справочник по основной язык с описанием часто используемых модулей и наборов инструментов. Это охватывает версии Python 3 и 2.6.

Поваренная книга Python

Поваренная книга

Python, написанная Дэвидом Бизли и Брайаном К. Джонсом, заполнена практические рецепты. Эта книга охватывает основной язык Python, а также задачи общий для самых разных областей применения.

Написание идиоматического Python

Writing Idiomatic Python, написанный Джеффом Кнуппом, содержит наиболее распространенные и важные идиомы Python в формате, максимально упрощающем идентификацию и понимание.Каждая идиома представлена ​​как рекомендация по написанию какой-нибудь часто используемый фрагмент кода, после которого следует объяснение, почему идиома это важно. Он также содержит два образца кода для каждой идиомы: «Вредный» способ написания и «Идиоматический» способ.

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2020 году — Dataquest

Представьте, что вам нужно подняться на скалу из скучных вещей, прежде чем вы сможете добраться до того, чего на самом деле хотите!

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. Я знаю это по опыту.

Одна из вещей, которые меня больше всего расстраивали, когда я изучал Python, было то, насколько универсальный все учебные ресурсы. Я хотел узнать, как 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 весьма 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? Понимать, 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 весь синтаксиса 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 прекращаете все это.Мне нравится думать об этом как о «скалах скалы» . 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 я несколько раз столкнулся с «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. Выясните, 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 нужно было 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 область, которая вас интересует, 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 основного 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 выделить достаточно того, что вам следует 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, когда застрянете позже. 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 безопасность дырки не будут исправлены!

Шаг 3. Создание структурированных проектов

После того, как вы изучите основной 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 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 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 — основная библиотека машинного обучения Python. Здесь есть отличная документация и руководства.
  • CS109 — это класс Гарварда, который преподает 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, который позволяет создавать мобильные приложения с помощью Python. У них есть руководство о том, как начать.

Веб-сайты

  • Учебник по Flask — Flask — популярный веб-фреймворк для Python. Это вводное руководство.
  • Учебник по бутылкам — Bottle — еще одна веб-платформа для Python. Вот как с этим начать.
  • How To Tango With Django — Руководство по использованию Django, сложной веб-среды Python.

Games

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 при отладке ошибок и проблем с вашими программами. Вот некоторые ресурсы, с которыми вам следует ознакомиться:

  • 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. Вы должны 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 функций.
  • Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
  • Отправляйтесь на встречи Python в вашем районе и найдите людей, которые работают над интересными проектами.
  • Найдите пакеты с открытым исходным кодом, чтобы 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 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 выполнен. 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 в области науки и машинного обучения

  • Карта, которая визуализирует результаты голосования по штатам.
  • Алгоритм, предсказывающий погоду там, где вы живете.
  • Инструмент, предсказывающий фондовый рынок.
  • Алгоритм, автоматически суммирующий новостные статьи.

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

Идеи проекта мобильного приложения

  • Приложение для отслеживания ежедневного расстояния, на которое вы ходите.
  • 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.

Аппаратное обеспечение / Датчики / Идеи проекта роботов

  • Датчики, которые контролируют температуру в вашем доме и позволяют 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 не выглядело 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 вам абсолютно комфортно то, что вы создаете, значит, пора попробовать что-то посложнее.

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 постоянно развивается. Есть всего несколько человек, которые могут законно 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 вас интересует, означает, что вам никогда не надоест и не будет скучно.

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 полезно в вашем путешествии. Если у вас есть какие-либо другие ресурсы, сообщите нам об этом!

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 учебных ресурсов по Python — именно здесь, в Dataquest, у нас есть десятки бесплатных руководств по Python, а наша интерактивная обучающая платформа по 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 того, чтобы выучить то, что вы хотите, вам, вероятно, придется объединить 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, которое предлагает Dataquest), а также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

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

Да. В Dataquest у нас было много учеников, которые начинали, не имея опыта программирования, и затем устраивались на 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 написать 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.

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: более компактный Python 3. Несколько лет назад это все еще было темой споров, и некоторые экстремальные прогнозы даже утверждали, что Python 3 будет » убить Python. «Этого не произошло, и сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python для изучения в 2020 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.

Более того, навыки работы с данными Python могут быть действительно полезно, даже если у вас нет стремления стать штатным специалистом по данным или программированием.Наличие некоторых навыков анализа данных с помощью Python может быть полезно для широкого круга задач — если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что есть вещи, которые вы могли бы делать быстрее и лучше с небольшим Python.

Обучение программированию — полный стек Python

Обучение программированию — это понимание того, как переводить мысли в исходный код, который может выполняться на компьютерах для достижения одной или нескольких целей.

В обучении программированию много шагов, в том числе

  1. настройка среды разработки
  2. выбор языка программирования, из которых Python — лишь одна из многих удивительных экосистем что вы можете решить использовать
  3. понимание синтаксиса и команд для языка
  4. писать код на языке, часто используя уже существующие библиотеки кода и каркасы
  5. выполнение программы
  6. ошибок отладки и тестирование на неожиданные результаты
  7. развертывание приложения, чтобы оно могло работать по назначению пользователи

Как мне научиться программировать?

Существует несколько точек зрения на то, как человеку начать учиться программировать.Одна школа мысли заключается в том, что программирование нижнего уровня язык, такой как ассемблер или C, являются наиболее подходящими языками для начала с, потому что они заставляют новых разработчиков писать свои собственные структуры данных, узнать об указателях и, как правило, решать сложные проблемы в информатике.

Несомненно, в этой философии «сначала низкий уровень» есть мудрость, потому что она заставляет новичка получить прочную основу, прежде чем переходить к более высокому уровню такие темы, как разработка веб-приложений и мобильных приложений.Эта философия является одним из наиболее часто используемых в университетских программах по информатике.

Атомарные единицы прогресса в методе обучения «сначала низкий уровень» равны

  1. аспекты понимания языка программирования (системы типов, синтаксис)
  2. количество закодированных структур данных, которые можно использовать (стеки, очереди)
  3. алгоритмов в наборе инструментов разработчика (быстрая сортировка, бинарный поиск)

Другая точка зрения состоит в том, что новым разработчикам следует сами, работая над проектами на любом языке программирования интересует их достаточно, чтобы продолжать преодолевать разочарования, которые несомненно, происходят.

В этом «проектном» мышлении количество завершенных проектов которые расширяют возможности программиста, являются единицами прогресса. Дополнительная ценность стремится сделать проекты открытыми и работать с опытными наставников, чтобы узнать, что он или она могут улучшить в своих программах.

Еще один способ обучения, сочетающий в себе обучение на основе проектов с определенными цель — сыграть в компьютерную игру, которая проведет вас через процесс изучения. Например, TwilioQuest обучает основам Python в одной из своих миссий, а затем получает тонна бесплатного контента для изучения тем среднего и продвинутого уровней.

Стоит ли мне сначала изучить Python?

Python — хороший выбор в проектном подходе из-за обширного наличие бесплатные и недорогие вводные ресурсы, многие из них представляют собой примеры проектов, на которых можно опираться.

Обратите внимание, что этот вопрос о том, является ли Python хорошим первым языком для начинающего программиста очень субъективен, и эти подходы не исключают друг друга. Python также широко преподается в университетах, чтобы объяснять фундаментальные концепции информатики, что соответствует с философией «сначала низкий уровень», чем методом «сначала проекты».

Вкратце, является ли Python правильным первым языком программирования для обучение зависит от вашего стиля обучения и того, что кажется правильным. Если Ruby или Java кажется, что их легче изучить, чем Python, выбирайте эти языки. Языки программирования и окружающие их экосистемы созданы людьми. конструкции. Найдите тот, который соответствует вашему личному стилю, и оцените его. попробуйте, зная, что что бы вы ни выбрали, вам нужно будет потратить много долгих дней и ночи, чтобы действительно освоиться в качестве разработчика программного обеспечения.

Практические задачи

Работа над практическими задачами программирования и изучение их решений в Python или другой язык — отличный способ узнать, просто ли вы начинающий или опытный разработчик. Вот многочисленные открытые исходники репозиториев и сайтов с практическими проблемами и решениями:

  • Pytudes — потрясающая коллекция программ Python для практики и демонстрации навыков. Эти проблемы выходить за рамки общих структур данных и вопросов об алгоритмах часто встречается в других наборах задач практики.

  • Интерактивное собеседование по программированию на Python замечательный блокнот Jupyter для изучения и проверьте свои знания структур данных и алгоритмов на Python.

  • Проект Kindling предоставляет прекрасный список ресурсов, которые бросают вызов новичкам задачи программирования, которые новички могут решать для повышения своих навыков.

  • Создайте свой собственный «х» не содержит практических задач, но вместо этого предоставляет учебные пособия для как создавать свои собственные языки программирования, блокчейн, боты, базы данных, фреймворки и другие классные проекты.

  • Упражнения по программированию на Python это бесплатная короткая книга в формате PDF с упражнениями по многим стандартным Python языковые функции, такие как словари, классы и функции.

  • Код проблемы обеспечивает общие проблемы алгоритмов и структур данных с решениями в нескольких языки программирования, включая Python.

  • Основы Python содержат материалы и упражнения для изучения базового синтаксиса Python 3, такого как переменные, функции и списки.

  • TeachCraft сочетает Minecraft с Python для изучать кодирование.

  • 500 Практические задачи структур и алгоритмов данных и их решения охватывает большую часть пространства компьютерных наук. Это не важно знать все эти алгоритмы и структуры данных, но иметь опыт работы с многие из них будут очень полезны, чтобы стать лучшим разработчиком.

Консультации из первых рук

Эти статьи написаны программистами, которые объясняют, как они научились код.Их не следует воспринимать как «вот как вы должны учиться», а вместо этого приведите примеры путей, о которых вы можете подумать как новичок:

  • Обучение программированию читается долго, но учитывает опыт Дэна в математике и инженерии прежде чем полностью посвятить себя разработке программного обеспечения.

  • Разработка как девелопер дает общие советы о качествах, необходимых для того, чтобы стать программистом, включая настойчивость, уважение к другим и рассмотрение идей, которые вне вашей зоны комфорта.

  • Освоение программирования Кент Бек содержит шаблоны и наблюдения за тем, как опытные программисты он работал в прошлом стали великими разработчиками программного обеспечения.

  • Это изображение изменит ваш способ обучения программированию охватывает хорошо проработанную графику многих современных концепций и инструментов, которые разработчики используют. Сообщение напоминает вам, что вы не будете и не должны учиться все, кроме того, что вы должны выбрать инструменты, в которых вы хотите получить опыт при этом в целом зная, что еще там есть.

Перспективы преподавания

Вы опытный программист, работающий с начинающими и молодыми программистами? Эти статьи дают представление о том, как вы можете структурировать Ваш педагогический стаж:

Что вы хотите узнать о программировании?

Какой редактор мне следует использовать для написания кода моего приложения Python?

Почему Python — хороший язык программирования?

Покажите мне список лучших ресурсов для изучения Python.

Руководств по программированию на Python


Введение в Python 3 (основы) — Обучение программированию на Python 3

Что вам понадобится для этой серии руководств:

  1. Либо ActivePython , который является предварительно скомпилированным дистрибутивом Python, который поставляется с большинством пакетов, которые вам понадобятся сразу, либо ванильный Python 3+, загруженный с Python.org
  2. Готовность учиться!

Добро пожаловать во введение в Python и программирование.Моя цель в этой серии статей — сделать вещи немного отличающиеся от того, что вы обычно видите с помощью руководств по программированию. Проблема с большинством базовых руководств заключается в том, что они просто охватывают синтаксис языка и используют игрушечный пример для каждой новой концепции, повторяя это до сотен вещей, таких как операторы, методы и другие парадигмы программирования.

Во-первых, это скучно. Во-вторых, не так тот, кого я когда-либо встречал, на самом деле учится программировать, это определенно не так, как я это делал, и моя цель с этим веб-сайтом и каналом на YouTube всегда заключалась в том, чтобы создавать контент так, как я хотел бы учил.В моей текущей серии основ я обычно говорю людям следовать основам до части 13 (это серия из 70 частей), но даже до части 13 не совсем то, что я думаю, нужно учиться программировать или Python.

Если вы считаете, что эта серия слишком динамична, как и некоторые из них, вы можете просмотреть более старую, которая движется намного медленнее и является более базовой оригинальным учебником по основам Python 3 . Сохраните / добавьте его в закладки, если хотите, или вы можете просто вернуться сюда, если чувствуете себя ошеломленным этой серией.

То, как вы действительно научитесь программировать на таком языке, как Python, является кульминацией трех вещей:

  1. Что такое «программирование» — что такое программирование на самом деле, включая правильные термины для описания того, что вы делаете.
  2. Ваш набор инструментов — понимание языка, с которым вы конкретно работаете, включая такие вещи, как встроенные функции, синтаксис и т. Д.
  3. Как собрать эти вещи вместе для достижения некоторой задачи — это то, что находится за пределами языка программирования.Большинство проектов, приложений … и т. Д. Не зависят от языка, они могут быть выполнены на * любом * языке. Вы также должны научиться искусству перехода от идеи к коду.

Итак, вот сделка. Если вы ищете какое-то пошаговое справочное руководство по языку, не ищите ничего, кроме официального руководства Python 3 . Все другие учебные пособия по Python 3, которые я когда-либо видел, являются всего лишь его версиями, включая старые, которые я сделал. Вот почему я не вижу особого смысла делать это снова.Если вы уже хорошо знаете язык программирования, тогда у вас будет все в порядке с официальной документацией. Если вы новичок в программировании или по какой-то причине все еще хотите следовать ему, давайте сделаем это!

Python — это язык программирования общего назначения, созданный на основе C. Что вы можете делать с Python? Почти все, и большинство вещей довольно легко. Такие темы, как анализ данных, машинное обучение, веб-разработка, настольные приложения, робототехника и многое другое, — это все, что вы можете сразу же начать делать с Python без особых усилий.Лично я использовал Python для создания различных веб-сайтов, включая этот! Я использовал Python для обучения ИИ для игры в Grand Theft Auto 5 , чтобы помочь компаниям обнаруживать болезни, помогать обнаруживать мошенничество и злоупотребления в отношении серверов, создавать игры, торговать акциями, и я построил и помог построить несколько предприятий с Python. Python и программирование меняют жизнь, и для меня большая честь поделиться этим с вами!

В то время как необработанный Python является однопоточным и медленным, Python на практике довольно быстр, намного быстрее, чем любой код, который большинство людей, говорящих вам, что Python медленный, могли написать в свои лучшие дни.Тем не менее, если бы вы искали самое быстрое время выполнения, вы все равно, вероятно, выбрали бы вариант C, без сомнений. Красота Python в том, насколько быстро и легко вы можете создавать вещи. Большинство из нас не пишут операционные системы не потому, что мы слишком глупы, а потому, что нам не нужны миллионы операционных систем. Однако нам действительно нужны миллионы приложений в этом мире.

Python имеет сильное и постоянно растущее сообщество людей, которые создают так называемые «пакеты», «библиотеки», «оболочки», «фреймворки» или любые другие имена, которые люди могут им дать.Там, где важна скорость, тяжелая работа над этими пакетами выполняется на C / C ++, но вы взаимодействуете с ними на Python. Поэтому, когда вы проводите анализ данных с помощью Python, вы получаете легкость и скорость разработки, которые мы знаем и любим с Python, но скрытые под капотом вычисления числа происходят в C / C ++.

Хорошо, давайте сделаем кое-что. Ваша операционная система не важна. Я буду использовать Windows, потому что это лучше всего работает с моим программным обеспечением для записи и редактирования. Вы можете использовать любую ОС, какую захотите!

Чтобы получить Python, вы можете либо взять что-то вроде ActivePython , который является предварительно скомпилированным дистрибутивом Python, который поставляется с большинством пакетов, которые вам понадобятся сразу, либо ванильный Python 3+, загруженный с Python.org . Разница между предварительно скомпилированными версиями Python и обычным «ванильным» Python обычно заключается лишь в некоторой разнице в скорости и в том факте, что вам не придется загружать много других библиотек, если таковые имеются, для использования Python. ActivePython — это просто более быстрый / простой способ погрузиться в программирование на Python.

Я буду делать эту серию на Python 3.7. Вы также должны иметь возможность следовать в будущих версиях Python 3. Если у вас возникли проблемы, просто спросите! Либо оставьте комментарий к соответствующему видео на YouTube, либо присоединитесь к нашему Python Discord . Если вы работаете на 32-битной машине, перейдите к загрузкам и загрузите Python 3. Если вы работаете на 64-битной машине, убедитесь, что у вас 64-битный Python. Вам нужен 64-битный Python, поэтому у вас нет ограничения памяти в 2 ГБ. На данный момент путь для получения 64-битного Python в Windows, например, — это навести курсор на загрузки, выбрать «Все выпуски», прокрутить вниз, выбрать последнюю версию Python, щелкнуть часть версии №, прокрутить до конца. внизу и выберите 64-битную версию, соответствующую вашей операционной системе. Для меня я использую исполняемый установщик Windows x86-64 .

Теперь запустите это. Вы можете либо «установить сейчас», либо настроить установку. Я предпочитаю настроить путь установки на более простой, чем путь по умолчанию. Поэтому я собираюсь выбрать выборочную установку, после установки флажка для Добавить Python 3.7 в PATH . Нажмите «Далее», я использую все значения по умолчанию, кроме пути установки. Вместо этого я собираюсь использовать C: / Python37 . Красиво и коротко. У меня в системе несколько версий Python. Если вы продолжите работать с Python, вы, вероятно, тоже будете.приятно иметь возможность быстро ссылаться на одно или другое. При этом установите его!

Далее вам понадобится редактор. Какой редактор на самом деле не так уж и важен, просто выберите тот, который вам нравится. Вы можете написать свой Python в блокноте или в документе Word, если хотите. Я бы не стал этого предлагать, но вы могли бы.

Каждый скажет вам, что их редактор лучший по тем или иным причинам. Это не так уж важно. Лично я предпочитаю более простые редакторы. Я использовал IDLE, редактор, который поставляется с Python около 5 лет, и до сих пор часто использую его.Мне нравятся простые редакторы, * потому что * они ничего не делают за меня. По прошествии времени я больше подошел к Sublime-Text , который я использую в этой серии. Вероятно, самый популярный редактор на данный момент — PyCharm . Чтобы увидеть полный список, ознакомьтесь со всеми Python Editors . Их довольно много! Поскольку редакторов так много, я не хочу тратить много времени на их настройку. Я подозреваю, однако, что большая часть людей захочет использовать возвышенный текст, поскольку я здесь использую именно его.Моя настройка Sublime-text очень проста, так что это не займет много времени!

После того, как вы установили Sublime, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши по файлу и открыть в Sublime, или просто открыть sublime-text, начать печатать и файл> сохранить как. Чтобы запустить файл в возвышенном виде, вы можете нажать ctrl + b . Здесь вас в первый раз спросят, как вы хотите запускать, выберите Python. Просто как тот. Вы также можете запустить python из терминала / командной строки. Подробнее об этом позже.

А пока вы можете написать в sublime-text следующее:

 печать () 

print () — это встроенная функция (подробнее об этом позже), которая выводит все, что вы передаете в консоль.Здесь вы можете передать что-нибудь простое, например строку. Строка — это тип объекта, заключенный в кавычки и обычно используемый для представления фактического письменного текста. Это могут быть слова, хеши паролей, имена людей и т. Д. Итак, напечатаем строку:

 print ("Hello Universe") 

Теперь нажмите ctrl + b , чтобы запустить его, и вы должны увидеть, что «Hello Universe» выводится в консоли. В Sublime это внизу окна.

Хорошо, мы создали нашу первую программу на Python, и она работает! Ву! В следующем руководстве мы увидим еще один базовый пример простоты Python, прежде чем погрузиться в наш всеобъемлющий проект этой серии.

Следующий учебник: Кортежи, строки, циклы — обучение программированию на Python 3 (основы)


Сколько времени нужно, чтобы изучить Python? (& 5 обучающих приемов)

Стоит ли изучать Python в 2020 году?

Да. Разработчики Python востребованы в самых разных отраслях, но рынок Python особенно популярен в мире науки о данных, где Python используется для всего, от базового анализа и визуализации данных до создания сложных алгоритмов машинного обучения.

HiringLab компании Indeed.com изучила тенденции развития технических навыков в начале 2020 года и обнаружила, что спрос на навыки Python в области обработки данных вырос на 128% за последние пять лет и на 12% в течение 2019 года!

Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по обработке данных, обладающие навыками Python, могут получать зарплату значительно выше 100 000 долларов в год в Соединенных Штатах, и эти типы должностей получают зарплаты намного выше средних в большинстве других частей мира.

С финансовой точки зрения инвестирование в изучение Python почти наверняка того стоит.

Сколько времени

на самом деле нужно, чтобы изучить Python?

Ответ на этот вопрос зависит от ваших целей. Очень немногие люди изучают все о Python. Python — это инструмент, и вы узнаете, как использовать его в контексте проблем, которые вы пытаетесь решить.

Например, если вы маркетолог, который хотел бы более тщательно анализировать данные Google Analytics, вы можете изучить основной синтаксис Python и методы pandas, которые вам понадобятся, в течение нескольких недель. Это не сделает вас квалифицированным разработчиком Python или аналитиком данных, но этого будет достаточно, чтобы решить вашу проблему.

Если вы учитесь с нуля и хотите работать полный рабочий день с использованием Python, вы можете рассчитывать потратить как минимум несколько месяцев на обучение с неполным рабочим днем. Сколько месяцев будет зависеть от работы, которую вы ищете. Например, прохождение курса «Аналитик данных в Python» поможет вам подать заявку на вакансию аналитика данных. Большинству учащихся требуется не менее трех месяцев, чтобы пройти этот путь.

Для ясности, вы, вероятно, могли бы всю жизнь изучать Python. Существуют сотни библиотек, многие из которых регулярно улучшаются и развиваются, и сам язык также меняется со временем. Чтобы достичь того момента, когда вы сможете решать проблемы с помощью Python, не потребуется слишком много времени, но стать мастером Python означает, что постоянно учится и растет на протяжении вашей карьеры.

Почему Python пользуется таким высоким спросом?

В сообществе Python есть шутка, что Python — второй лучший язык для всего. Конечно, самое лучшее — это субъективно, но Python невероятно гибок. Это наиболее часто используемый язык для науки о данных (на втором месте R), а также он часто используется в ряде других отраслей.

Одна из причин его широкой популярности заключается в том, что это один из самых простых языков для изучения и использования при работе с данными. И, к счастью как для работодателей, так и для специалистов по анализу данных, для этого не требуются годы долгих учебных часов.

Можете ли вы научить себя Python?

Да, выучить Python самостоятельно очень возможно.В Интернете доступно множество учебных ресурсов, которые помогут вам изучить Python для всего, от разработки игр до робототехники.

Здесь, в Dataquest, мы помогли тысячам студентов изучить Python и получить работу в области науки о данных, и все это в соответствии с их собственным графиком, не выходя из дома.

Однако самообучение Python требует времени. Вы также должны быть уверены, что пишете код и применяете полученные знания в реальных сценариях, а не просто смотрите видео лекций и отвечаете на вопросы с несколькими вариантами ответов.

Правильный подход к изучению Python также может стать решающим фактором между успехом или неудачей, когда вы учитесь самостоятельно.

Трудно ли выучить Python?

Python считается одним из самых простых языков программирования для изучения. Однако это не значит, что это просто! Хотя любой может изучить программирование на Python — даже если вы никогда раньше не писали ни строчки кода — вы должны ожидать, что это займет время, и вы должны ожидать моменты разочарования.

Нужно ли мне хорошо разбираться в математике, чтобы изучать Python?

Нет! Долгое время считалось, что прирожденный талант к математике облегчает изучение программирования, однако недавнее исследование показало, что это не так. Фактически, если вы выучили иностранный язык, вы можете найти легче, выучить Python, чем «математику»!

Однако, как мы уже говорили, выучить Python может каждый. Мы видели учащихся с самыми разными знаниями, которые достойны прохождения наших курсов и преуспели, поэтому не позволяйте собственному опыту помешать вам попробовать Python!

Стоит ли изучать Python 2 или Python 3?

Вам следует изучить Python 3. Хотя некоторые устаревшие учебные ресурсы по-прежнему преподают Python 2, эта версия языка больше не поддерживается, и уязвимости безопасности не будут исправлены.

Вам следует изучить самую последнюю версию Python, то есть Python 3.

Что может сделать изучение Python для вас?

Вот 3 причины, по которым вам следует начать изучать Python для работы, личной жизни или того и другого:

1. Он позволяет автоматизировать задачи

Python — универсальный язык программирования, а это значит, что в нем найдется что-то для всех. .Изучив Python, вы легко сможете работать с огромными наборами данных, если это вам нравится. Вы сможете извлекать данные из Интернета и получать доступ к API, если это вам нужно. Вы сможете использовать его, чтобы улучшить свою работу в Excel, если вы регулярно работаете с программой для работы с электронными таблицами. И вы сможете автоматизировать все виды задач.

Самостоятельное обучение автоматизации задач может оказаться невероятно полезным, потому что ваше время ценно! Позвольте роботам отправлять ваши электронные письма и получать данные из Интернета. А если вы очень амбициозны, вы даже можете создать следующее приложение для доставки кофе, чтобы вы могли легко получать дозу кофеина каждое утро.

(Хотя это может потребовать немного больше работы.)

Скорее всего, вы сможете начать находить творческие решения для людей и компаний, в которых вы работаете. Когда вы изучаете Python, вы буквально изучаете новый язык, который основан на выявлении и прогнозировании закономерностей — и по мере того, как вы обнаруживаете закономерности, вы сможете передать эти результаты таким образом, чтобы это оказало большое влияние на вашу профессиональную, отраслевую и Мир.

2. Вы можете произвести впечатление на своего начальника

Изучение Python также является отличным способом произвести впечатление на работе (или получить продвижение по службе, за которое вы боролись).

Тем, кто не умеет программировать, умение программировать иногда кажется суперсилой. Программирование дает вам возможность использовать свои знания и увеличить результат. С его помощью вы сможете выполнить в десять раз больше работы за то же время.

Как упоминалось выше, изучая Python, вы сможете быстро собирать данные и «переводить» эти числа в реальные решения.

Например, в бизнес-среде вы можете повысить ценность, выполняя такие действия, как парсинг веб-страниц, автоматическая отправка электронных писем или даже анализ производственной цепочки поставок, чтобы найти упущенные возможности для экономии средств и / или контроля качества.

Если ваш начальник упомянул, что понимание науки о данных может помочь вам продвигаться к карьерным целям, курс для самостоятельного изучения Python в Интернете может стать идеальным способом сбалансировать карьеру и личное развитие.

3.Это открывает новые захватывающие возможности для карьерного роста

Если вы ищете совершенно новую карьеру или, возможно, не чувствуете себя удовлетворенным на своей нынешней должности, вы попали в нужное место.

Спрос на программистов Python, особенно в области науки о данных, никогда не был таким высоким. Наука о данных — это полезная область, и за нее очень хорошо платят. Типичная зарплата аналитика данных начального уровня составляет около 65 432 долларов, а зарплата специалистов по данным может достигать более 100 000 долларов в год.

Эти возможности иногда доступны удаленно, поэтому вы можете работать в американской компании из любого места, не будучи привязанным к местоположению в США. Наука о данных — относительно новая область, и с этой свежестью приходят современные методы найма. Упор на понимание своего дела и способность добиваться результатов постепенно начинает преобладать над необходимостью получения степени за 4 года и офиса в коридоре.

Мы видели, как многие из наших выпускников нашли успешную карьеру (в офисе или удаленно) после прохождения курса Data Science.На самом деле, наши курсы построены так, чтобы помочь вам выйти на новый уровень в поисках работы. У вас будет опыт работы с реальными данными и портфолио, полное готовых проектов в области науки о данных.

Для многих отделов кадров, оценивающих ваше резюме, это может быть гораздо важнее, чем ваша степень.

Как я могу выучить Python быстрее?

Если вы изучаете Python самостоятельно, креативные привычки к тайм-менеджменту будут очень полезны, особенно если вы хотите изучить Python раньше, чем позже.Хотя 5 часов могут показаться большим количеством для вашего и без того загруженного еженедельного графика, это вполне достижимо для тех, кто работает полный рабочий день или имеет полный календарь школьных обязательств.

Вот несколько способов найти свободные часы:

1. Установите будильник на 30 минут раньше

Лучшее время, которое вы можете выделить для изучения Python каждый день, — утро.

С биологической точки зрения ваше лучшее и наиболее продуктивное время — это первые два часа каждого дня.Вы не хотите жертвовать сном, но можете ложиться спать пораньше, чтобы немного потренироваться перед работой.

Конечно, это обязательство. Но если накануне вечером вы отложите одежду, приготовите кофе и уже знаете, над какими аспектами Python вы собираетесь работать, это немного проще. Скажите себе, что вы не можете смотреть в свой телефон или электронную почту, пока не посвятите 30 минут изучению Python и не сделаете это привычкой!

Время, которое это сэкономит, и продвижение по карьерной лестнице будет стоить дополнительных усилий.Дополнительным преимуществом является то, что вы будете чувствовать себя более здоровым, если у вас будет продуктивное начало рабочего дня.

Вы можете даже удивиться — многие люди, которые думают, что они просто «не утренние люди», после того, как выспались каждую ночь, обнаруживают, что это всего лишь вопрос смены рабочего времени и выработки здоровых привычек.

Довольно круто сказать: «Я не спал всю ночь, кодируя».

Но часто мы переоцениваем свою продуктивность — вы не успеваете сделать столько же или не сохраняете столько информации, когда устали.Если вы посмотрите на цифры свежим взглядом, вы сможете лучше усвоить то, что узнали!

2.
Отключитесь от своей вечерней привычки Netflix

Если вы уже просыпаетесь в 5 утра, чтобы приступить к работе каждый день, раннее пробуждение может быть не лучшим вариантом для вас.

В этом случае вы можете потратить первые 2 часа, приходя домой с работы каждый день, на изучение Python. Если вас одолевает идея выделить 2 часа между поездкой на работу, тренажерным залом, ужином и отдыхом, потратьте неделю на то, как вы проводите вечера.

Запишите, чем вы занимались каждый день на этой неделе — сколько времени вы тратили на просмотр Netflix? Вы потратили несколько часов на соцсети (если честно)? Вы заблудились, прокручивая Amazon? Можете ли вы приготовить еду в воскресенье, чтобы сократить время на приготовление пищи в будни?

Оставьте боевой автобус Fortnite на одну ночь и вспомните те причины, по которым вы хотели изучить Python для начала.

Или вы можете завершить свой день наукой о данных. Выделив утренние часы для самых важных проектов, вы можете пересмотреть свою работу или поучаствовать в форумах перед сном, чтобы улучшить свое мастерство.

3. Воспользуйтесь преимуществами спокойного субботнего утра

Мы убедились, что ежедневная практика — лучший способ выучить Python. Для студентов, которые быстрее всего усвоили принципы науки о данных, включая несколько выходных.

Важно быть максимально последовательным, но иногда жизнь мешает. Вот для чего нужны выходные. Если вы полностью заняты с 5:00 до 18:00 каждый день, вы можете не сбиться с пути, выделяя дополнительные часы на выходных.

Плюс, это отличный способ провести непрерывное время в пространстве, которое вы посвятили только изучению Python. Привяжите его к чему-нибудь полезному — прогулке по парку, сэндвичу из любимой кофейни — и сделайте свое изучение Python тем, чего вы с нетерпением ждете!

Следует иметь в виду одну вещь: учиться два часа в день намного лучше, чем 10 часов в один день в выходные. Если у вас есть другие обязательства в течение недели, даже 10 минут каждое утро будут иметь значение по сравнению с просмотром материалов Python только один раз в неделю.

4. Присоединяйтесь к сообществу программистов Python

Присоединение к сообществу разработчиков Python поможет вам не сбиться с пути к своей цели — изучать Python.

Встречи Python довольно распространены на Meetup.com, и вы получите рекомендации от других членов этих групп. Кроме того, студенты Dataquest используют наше сообщество участников для общения и обсуждения проблем Python, устранения неполадок и проектов портфолио по науке о данных.

Если вы выделяете несколько минут каждый день на общение, вы завершите свою курсовую работу с новым навыком и новой сетью, когда вы выйдете на рынок труда!

5.Соревнуйтесь на Kaggle

Kaggle проводит соревнования по науке о данных. Регистрация бесплатна, и участники отправляют сценарии Python, чтобы найти наиболее подходящую модель для данного набора данных. В вашем портфолио Dataquest вы найдете множество конкурсов с целями, аналогичными управляемым проектам.

Если вы один из тех поклонников Fortnite, о которых мы упоминали выше, то сотрудничество с другими учениками Dataquest в соревнованиях Kaggle может помочь заменить часть вашего игрового времени таким образом, чтобы вы могли изучить Python без потери конкурентного исправления!

6.
Прочтите книги о Python

Существует множество руководств, написанных для общих и конкретных приложений Python, и мы выделили несколько, которые вы можете прочитать, не заплатив ни копейки, при условии, что вы не против прокрутки цифровых копий.

Вы можете использовать эти книги в дополнение к курсам Dataquest, где вы узнаете эту и многое другое, специально предназначенное для анализа данных и науки о данных. Это идеально подходит для студентов, которым нужен реальный контекст для навыков, которые они изучают на наших курсах науки о данных.

Готовы изучать Python в удобном для вас темпе?

У всех специалистов по обработке данных есть советы и рекомендации, которые помогли им на этом пути. Некоторые люди могут похвастаться тем, что выучили Python всего за месяц, в то время как другим требуется несколько лет, чтобы достичь желаемого уровня мастерства.

Будьте осторожны с собой и дайте себе время изучить Python в удобном для вас темпе. Лучше потратить немного больше времени, чем спешить, не заложив прочный фундамент в основах!

Отличные инструкции по основам Python помогут вам автоматизировать свою жизнь и работу, преуспеть в вашей текущей работе или даже позволить вам начать новую. Интерактивные курсы Dataquest предлагают мгновенное практическое обучение и сообщество сокурсников, которые помогут вам в вашем путешествии.

Если ваша цель — не только изучить Python для науки о данных, но и по-настоящему овладеть им, Dataquest — это то, что вам нужно.

К тому времени, когда вы закончите наши бесплатные миссии, вы уже будете на правильном пути к изучению Python. Начните сегодня совершенно бесплатно по нашему пути Data Scientist, и ваши первые строки кода будут готовы за считанные минуты!

Учебник Python


Обучение на примерах

С помощью нашего редактора «Попробуйте сами» вы можете редактировать код Python и просматривать результат.

Щелкните кнопку «Попробуйте сами», чтобы увидеть, как это работает.


Обработка файлов Python

В разделе «Обработка файлов» вы узнаете, как открывать, читать, писать и удалить файлы.

Обработка файлов Python


Обработка базы данных Python

В нашем разделе базы данных вы узнаете, как получить доступ и работать с базами данных MySQL и MongoDB:

Python MySQL Учебник

Учебное пособие по Python MongoDB


Упражнения Python



Примеры Python

Учись на примерах! Этот учебник дополняет все пояснения поясняющими примерами.

Просмотреть все примеры Python


Python Quiz

Проверьте свои навыки Python с помощью викторины.

Python Викторина


Ссылка на Python

Вы также найдете полные ссылки на функции и методы:

Справочный обзор

Встроенные функции

Строковые методы

Списки / массивы

Словарные методы

Кортежные методы

Методы установки

Файловые методы

Ключевые слова Python

Исключения Python

Глоссарий Python

Случайный модуль

Модуль запросов

Математический модуль

Модуль CMath


Загрузить Python

Загрузите Python с официального веб-сайта Python: https: // питон.org


Экзамен по Python — получите свой диплом!

Интернет-сертификация W3Schools

Идеальное решение для профессионалов, которым необходимо совмещать работу, семью и карьеру.

Уже выдано более 30 000 сертификатов!

Получите сертификат »

Сертификат HTML документирует ваши знания HTML.

Сертификат CSS документирует ваши знания в области расширенного CSS.

Сертификат JavaScript документирует ваши знания JavaScript и HTML DOM.

Сертификат Python документирует ваши знания Python.

Сертификат Data Science Certificate документирует ваши знания в области Data Science.

Сертификат jQuery подтверждает ваши знания о jQuery.

Сертификат SQL документирует ваши знания SQL.

Сертификат PHP подтверждает ваши знания PHP и MySQL.

Сертификат Java документирует ваши знания Java.

Сертификат XML документирует ваши знания XML, XML DOM и XSLT.

Сертификат Bootstrap документирует ваши знания о среде Bootstrap.


Как выучить Python простым способом (а не так, как я)

Python должен быть одним из самых простых языков программирования для изучения. Знание этого заставило меня почувствовать себя очень плохо, когда я в первый раз попробовал и не смог научиться этому. Когда я проиграл второй раз, было еще хуже.

Но оказывается — и я понял это с третьей попытки — что Python может быть действительно доступен даже для такого любящего гуманитарий человека, который не занимается программированием, вроде меня.Просто нужно подойти к этому правильно.

Как я потерпел неудачу в изучении Python… в первый раз

Впервые я попытался изучить Python почти десять лет назад. Я не совсем понимал, что хочу с этим делать — возможно, автоматизировать часть моей работы, может быть, написать небольшое приложение. Это просто казалось умением, которое было бы хорошо знать.

Итак, я взял копию бесплатного в то время PDF-файла Learn Python the Hard Way и начал работать над ним.

Первой преградой, на которую я наткнулся, была установка Python в моей собственной системе.Особенно в то время большинство инструкций о том, как это сделать, были написаны для опытных программистов, и мне потребовалась целая вечность, чтобы все это проделать.

Я хотел научиться писать код Python, и первым делом я потратил пять часов на борьбу с командной строкой? Я был демотивирован еще до того, как начал.

Когда я, наконец, все наладил, я мог писать код вместе с книгой. И я какое-то время замедлял сборку очень простой текстовой приключенческой игры.

Но когда я столкнулся с первой реальной проблемой — те моменты, которые всегда возникают в кодировании, когда что-то не работает, и вы просто не можете понять, почему, — я ухожу.

У меня были дела поважнее, чем биться головой о клавиатуру и ломать голову над непонятными сообщениями об ошибках. Особенно, когда моей конечной целью было создание текстовой приключенческой игры, которая меня не волновала и в которую никто бы никогда не играл.

Как мне не удалось выучить Python… второй раз

Несколько лет спустя я попробовал еще раз.К тому времени я работал журналистом и заинтересовался журналистикой данных и, в частности, сборщиком данных.

Я знал, что навыки программирования на Python будут необходимы, поэтому я нашел платформу для онлайн-обучения — не скажу, какую — и начал начальный курс Python.

Как и большинство МООК, этот курс был основан на видео. Я смотрел лекцию по теме, связанной с Python, отвечал на викторину на сайте курса, чтобы подтвердить, что усвоил материал, и переходил к следующему модулю.

Опытные программисты, вероятно, уже догадываются, что произошло дальше: когда я попытался написать код Python для себя, я ничего не смог сделать.

Наблюдая за чужим кодом в видео и слушая его объяснения, я думал, что учусь делать это для себя. И тесты с множественным выбором и заполнением пропусков, которые я получал на 100%, казалось, подтверждали, что я усвоил материал.

Но, конечно, когда пришло время применить его самостоятельно, я не смог.Я мог просмотреть видео и скопировать то, что делал лектор, но мне было очень трудно применить то, что я узнал, в моих собственных проектах.

Также было сложно сохранять мотивацию, потому что я работал над вещами, которые не казались актуальными.

Я хотел научиться чистке веб-страниц. Но вместо этого я изо всех сил пытался понять видео-лекции о концепции объектно-ориентированного программирования (ООП). Какое это имеет отношение к моим целям? Я не был уверен, и поэтому бросить курить было легко.Очередной раз.

Почему я потерпел неудачу

Оглядываясь назад, не так сложно понять, почему я потерпел неудачу. В первый раз мои большие ошибки были:

  1. Отсутствие четкой цели . Почему я изучал Python? Я действительно не знал. Это позволяет очень легко бросить курить, когда дела идут тяжело — а так будет всегда, рано или поздно.
  2. Слишком сложная задача . Рано или поздно мне пришлось бы выяснить, как установить Python в мою систему, но установив это с соответствующим опытом ноль , прежде чем я написал бы print ('Hello world!') было рецепт разочарования и неудач.

Когда вы изучаете что-то сложное, особенно если вы новичок, вам нужны ранние победы, чтобы поверить в то, что вы действительно можете это сделать.

Начало с разочаровывающей задачи, даже не связанной с программированием, гарантировало, что я не получил этих мотивирующих и подтверждающих ранних побед.

Во второй раз я избежал этих ошибок, но вместо этого сделал несколько новых:

  1. Я не учился на практике. Просмотр видео и прохождение тестов заставляли меня чувствовать , как будто я умею кодировать, но на самом деле я не занимался программированием.Когда я сделал попыток (и потерпел неудачу) написать код, это было еще более разочаровывающим, потому что я думал, что уже понял это. И потому, что мне приходилось много раз щелкать по каждому видео, чтобы пересмотреть разные разделы и заново изучить вещи.
  2. У меня была четкая цель, но не было четкого пути к ней. Я знал, что хочу заниматься журналистикой данных и веб-парсингом, но я проходил общий курс Python для начинающих. Это означало, что я усвоил уроки, которые могли иметь решающее значение для разработки программного обеспечения, но не имели такого отношения к журналистике данных.Мне часто было трудно связать основы, которые я изучал в классе, с тем, что я действительно хотел делать с кодом.

На протяжении всего этого я совершал еще одну большую ошибку в уме. Я думал об изучении Python в очень черно-белых тонах. Либо я «изучил Python» — весь Python, — либо нет.

Это делало перспективу обучения действительно пугающей. Всякий раз, когда я сталкивался с проблемой, это усугублялось тем, что я думал о какой-то мифической «финишной черте» Python, которая все еще находилась очень, , очень далеко, .

Это, конечно, заблуждение. Как и разговорный язык, Python (и другие языки программирования) — это не то, что вы на самом деле закончили изучать. И, как и в случае с разговорным языком, вам не обязательно свободно владеть Python, чтобы добиться желаемого.

Как вам скажет любой первокурсник по обмену, достаточно просто спросить: «Сколько это стоит?» и «Где ванная?» на местном языке может действительно повлиять на качество вашей жизни.

То же верно и для Python.Вам не нужно знать все, — или даже все это обязательно — чтобы реально изменить свою жизнь.

Но это урок, который я усвоил случайно.

Как я на самом деле изучил (немного) Python

К 2018 году я отказался от изучения Python. Я дважды пробовал и дважды потерпел неудачу! Но затем меня наняли в Dataquest, компанию, которая обучает навыкам работы с данными, включая программирование на Python, в Интернете.

Моя новая работа не требовала каких-либо навыков программирования, но я решил, что мне все равно нужно попробовать платформу обучения.Мне нужно было понять наш продукт и то, что чувствовали наши ученики. Возможно, подумал я, я смогу даже научиться достаточно, чтобы выполнять парсинг веб-страниц, как я планировал раньше.

Итак, с некоторым трепетом я создал учетную запись и начал наш курс по Python для науки о данных.

К моему удивлению, это было весело и легко. И, к моему большему удивлению, совсем скоро я почувствовал, что могу создавать некоторые проекты самостоятельно.

Я написал небольшой скрипт для сортировки писем.Я использовал Python, чтобы быстро проанализировать некоторые данные опросов. И, урывками, я построил большой проект по парсингу и анализу веб-страниц, о котором мечтал еще, когда был журналистом.

Я — и все еще am — на самом деле использовал Python для облегчения моей работы и улучшения моей жизни. Пару лет спустя я все еще начинающий программист, но я могу собрать вместе небольшие скрипты, чтобы упростить задачу и решить проблемы анализа данных, которые у меня возникают при работе с Python.

Это произошло потому, что я скорее случайно, чем намеренно, наткнулся на способ изучения Python, позволяющий избежать почти всех ошибок, которые я допустил в своих предыдущих усилиях:

  • Я пришел с четкой целью — учиться достаточно Python, чтобы иметь возможность немного работать с данными, чтобы я мог лучше понимать наших клиентов.
  • Я полностью избежал предварительной проблемы установки Python, потому что Dataquest позволяет вам изучать и писать код прямо в окне браузера.
  • Я учился кодировать, фактически кодируя, а не наблюдая за чужим кодом.
  • Я учился по пути, который был разработан специально для работы с данными Python, поэтому все, что я изучал, и каждое упражнение, которое я выполнял, были важны.
  • Я просто пытался узнать, что нужно I , а не пытался выучить весь Python.

Как облегчить изучение Python

Оглядываясь назад на свои ошибки, а затем и на свой случайный успех, я думаю, что все сводится к нескольким простым выводам:

Во-первых, поставьте цель. Почему вы хотите изучать Python? Что конкретно вы хотите с его помощью построить? Если у вас нет хорошего ответа на этот вопрос, будет действительно сложно сохранять мотивацию.

Во-вторых, найдите способ учиться, делая то, что вы действительно хотите делать. Если вы можете найти целевой учебный ресурс, например платформу, которая обучает Python специально для разработчиков игр, это прекрасно.Но общие учебные ресурсы тоже могут работать, если вы применяете полученные знания в некоторых проектах Python для начинающих в процессе обучения.

Ваше обучение программированию должно включать в себя собственно написание кода, и это должно быть фактическое написание кода, который делает что-то , в котором вы заинтересованы .

В-третьих, избегайте предварительной проблемы с установкой Python и его различных библиотек в вашей локальной системе.

Сейчас существует множество онлайн-платформ, которые позволяют писать и запускать код в веб-браузере, или вы можете писать и запускать код в блокноте на Google Colab или аналогичной платформе.Просто постарайтесь максимально упростить для себя начало работы. Позже вы можете побеспокоиться о своей локальной настройке.

В-четвертых, не пытайтесь «изучать Python». Это грандиозная долгосрочная цель, которая, возможно, недостижима — даже лучшие разработчики Python не знают о ней буквально всего.

Вместо этого попробуйте научиться использовать Python для создания простой версии вашего целевого проекта или одной части этого проекта. Затем узнайте, как использовать Python, чтобы сделать этот проект больше, или как перейти к следующему шагу.