Питон язык программирования для начинающих: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

10 самых популярных сайтов написанных на Django

Django набирает популярность и многие крупные компании используют его для создания веб проектов. Мы подобрали 10 популярных сайтов, написанных на Django.

Django это фреймворк языка Python, который очень сильно облегчает работу над созданием веб проектов. Построение сайтов на этой технологии достаточно удобное, а сайты могут быть любых масштабов и жанров.

#1 — YouTube

Крупнейший видео хостинг YouTube является частью компании Google, которая во многих своих проектах использует язык Python и фреймворк Django. YouTube также не стал исключением и вся эта гигантская платформа написана на этом фреймворке. 

#2 — Google Search

Компания Google с давних пор использует язык Python во многих своих продуктах. Они всегда видели потенциал данного языка и старались внедрять его как можно больше и как можно чаще. Компания использует язык Python и фреймворк Django и для своего главного проекта — Поисковика Гугл.

#3 — DropBox

Один из крупнейших в мире сайтов для хранения данных или проще говоря облачное хранилище. DropBox создал новый способ хранения данных: вместо компьютера — на облаке. Dropbox позволяет нам хранить, синхронизировать и делиться почти чем угодно, используя мощь Python.

#4 — Instagram

Инстаграм является одной из наиболее крупных социальных сетей в мире. Он позволяет пользователям выкладывать свои фотографии, лайкать другие и вникать в жизнь не только своих друзей, но и различных знаменитостей по всему миру. Инстаграм является мобильным приложением, но если говорить про его веб версию, то она полностью и целиком построена на Python Django.

#5 — Reddit

 Reddit это крупнейший социальный новостной проект. Сами пользователи могут размещать различные статьи, а также комментировать и голосовать за други статьи других авторов. На этом сайте вы найдете тысячи Интернет новостей и споров на различные тематики. Большая часть всего функционала сайта выполнена как раз на Python.

#6 — Pinterest

Ресурс Pinterest очень схож с инстаграмом. Здесь пользователи также могут делиться различными фотографиями, но лишь теми фотографиями, которые отвечают их интересам или же их подборке. К примеру, если пользователь ведет Pin про самые быстрые машины, то подписавшись на него вы будете получать кучу фотографий с быстрыми машинами.

#7 — Quora

Сайт Quora это американский аналог сайта Отеты Mail.ru. На этом сайте пользователи могут задавать различные большие или не очень вопросы и другие пользователи могут отвечать на них. Чем больше вы ответите на вопросы, тем больший рейтинг у вас будет на сайте. Так, если вы не знаете ответа на что-либо, то самым легким вариантом добиться ответа — будет написать его на этом сайте.

#8 — Yahoo Maps

В целом Yahoo использует для своих проектов платформу Node.js. Тем не менее, они решили использовать язык Python для создания своих карт. Yahoo Maps это обычная, хорошая карта, которая позволяет вам получить маршрут из точки А в точку B. В странах СНГ данный поисковик не особо популярен, но на западе он является весьма крупным и популярным поисковиком. Карты от Yahoo считаются надежными, поэтому многие люди используют именно их в своих ежедневных поездках.

#9 — Spotify

Spotify — это приложение, которое позволяет вам бесплатно находить, прослушивать и делиться музыкой с друзьями. Приложение очень удобно, так как позволяет быстро находить релевантную музыку и добавлять её к себе в плейлист. 

#10 — Onion

Onion это сатирическая газета, которая также имеет онлайн версию своей газеты. Все публикации, дизайн и вся функциональность их сайта выполнены на Python с использованием Django.

Это лишь небольшая часть всех сайтов, которые были созданы при помощи технологии Django. Если вы знаете еще какие-либо крупные проекты, которые также созданы при помощи этой технологии, то обязательно оставляйте ваш отзыв с ссылкой на проект в комментариях к этой статье!

Python.

Курс «Python. Введение в программирование» рассчитан на старшеклассников и всех желающих познакомиться с программированием. В курсе рассматриваются основные типы данных, принципы и понятия структурного программирования. Используется версия языка Python ветки 3.x.

Выбор Python обусловлен такими его преимуществами как ясность кода и быстрота реализации на нем программ.

Курс рассчитан примерно на 25 часов.

Основной целью курса является знакомство с программированием, формирование базовых понятий структурного программирования, подготовка к последующему изучению объектно-ориентированного программирования.

Текущая версия курса: сентябрь 2020 г.

Вы можете приобрести android-приложение или pdf-версию курса с ответами и пояснениями к практическим работам, а также дополнительными уроками — «Генераторы списков», «Матрицы», «Множества», «Особенности работы операторов and и or в Python», «Lambda-выражения».

Программа курса

1. Краткая история языков программирования

История программирования в кратком и понятном изложении. Что такое машинный язык, почему появились ассемблеры, языки высокого уровня и объектно-ориентированные. Зачем нужен транслятор, и почему он может быть либо компилятором, либо интерпретатором.

2. Знакомство с Python

Особенности языка Python, работа в интерактивном режиме и подготовка файлов с исходным кодом.

3. Типы данных. Переменные

Базовые типы данных в Python: целое, вещественное числа, строки. Изменение типа данных с помощью встроенных функций. Понятие об операциях и переменных. Присваивание значения переменной.

4. Ввод и вывод данных

Для вывода на экран в Python 3.x используется функция print(). Вывод может быть предварительно отформатирован. Для ввода данных с клавиатуры используется функция input(), которая возвращает в программу строку.

5. Логические выражения и операторы

Логические выражения. Логические операторы языка Python: == (равно), != (не равно), (больше), = (больше или равно), and (логическое И), or (логическое ИЛИ), not (отрицание).

6. Ветвление. Условный оператор

Ветвление в Python реализуется с помощью условный оператора if-else. Ветка if выполняется если условие верно, необязательная ветка else — в остальных случаях.

7. Ошибки и исключения. Обработка исключений

Общее представление об ошибках и исключениях в языке программирования Python. SyntaxError, NameError, TypeError, ValueError, ZeroDivisionError. Обработка исключений с помощью инструкции try-except.

8. Множественное ветвление: if-elif-else

Оператор множественного ветвления языка Python позволяет организовать более двух веток выполнения программы без необходимости вложения условных операторов друг в друга. Конструкция включает одну ветку if, произвольное количество elif и необязательную ветку else.

9. Циклы в программировании. Цикл while

С помощью циклов в программировании организуется многократное следующее друг за другом выполнение одних и тех же участков кода. Бывают циклы с условием и со счетчиком. К первым относится цикл while, или цикл «пока».

10. Функции в программировании

Функции — важный элемент структурного программирования. Они позволяют обособить участок кода, выполняющий определенную задачу. В дальнейшем к нему можно обращаться из разных мест программы по имени, которым он назван. В языке Python функции определяются с помощью оператора def.

11. Локальные и глобальные переменные

В программировании важное значение имеет представление о локальных и глобальных переменных. Локальные переменные существуют внутри функций и не доступны за ее пределами. Глобальные переменные видны во всей программе.

12. Возврат значений из функции. Оператор return

С помощью оператора return можно вернуть значение из тела функции в основную программу. В языке программирования Python можно вернуть несколько значений, перечислив их через запятую после оператора return. Также в функции может быть несколько return, но всегда выполняется только один из них.

13. Параметры и аргументы функции

Если функция имеет параметры, то при вызове в нее можно передавать данные в виде аргументов-значений или аргументов-ссылок. Параметры перечисляются в заголовке функции в скобках после имени, представляют собой локальные переменные. В Python тип параметров не указывается, хотя в других языках это может быть обязательным требованием.

14. Встроенные функции

Язык программирования Python включает множество встроенных функций. В предыдущих уроках мы использовали такие функции как print() и input(), а также функции преобразования типов данных. В этом уроке рассматриваются встроенные функции для работы с символами и числами.

15. Модули

Использование модулей в программировании позволяет изолировать код, выполняющий частные задачи, в отдельные файлы. После чего обращаться к нему из разных программ. Создание модулей — следующий шаг после функций, когда участок кода обособляется внутри одного файла-программы. Для языка Python есть множество встроенных и сторонних модулей.

16. Генератор псевдослучайных чисел – random

Для генерации псевдослучайных чисел в языке программирования Python используются функции модуля random. Функция random() генерирует вещественное число от 0 до 1. Функции randint() и randrange() производят целые псевдослучайные числа в указанных диапазонах.

17. Списки

Списки в Python — это аналог массивов в других языках программирования. Однако список может содержать элементы разных типов. В терминологии Python список — это изменяемая упорядоченная структура данных. Можно заменять его элементы, добавлять и удалять их, брать срезы. В язык встроены методы для работы со списками.

18. Цикл for

Цикл for в языке программирования Python предназначен для перебора элементов структур данных (списков, словарей, кортежей, множеств) и многих других объектов. Это не цикл со счетчиком, каковым является for во многих других языках. Нередко цикл for используется совместно с функцией range(), генерирующей объекты-диапазоны.

19. Строки

В Python строки — это неизменяемые последовательности символов или подстрок. Из них, так же как из списков, можно извлекать отдельные символы с помощью индексов или подстроки с помощью взятия срезов. В языке Python есть множество встроенных строковых методов, позволяющих упростить обработку строк.

20. Кортежи

Кортежи в Python — это неизменяемые структуры данных, состоящие из элементов одного или разных типов. Кортежи подобны спискам и обычно используются для защиты последних от изменений. Преобразование одного в другой выполняется с помощью встроенных функций tuple() и list().

21. Словари

Словарь в Python — это изменяемая неупорядоченная структура данных, элементами которой являются пары «ключ:значение». В словари можно добавлять и удалять элементы, изменять значения ключей. В Python словари имеют ряд методов, упрощающих работу с ними.

22. Файлы

В языке программирования Python открытие файлов выполняется с помощью функции open(), которой передается два аргумента — имя файла и режим. Файл может быть открыт в режиме чтения, записи, добавления. Также может быть указан тип файла — текстовый или бинарный. Для файлов есть ряд встроенных методов чтения, записи и др.

Итоги курса «Python. Введение в программирование»

В этом курсе были изучены основы структурного программирования, в качестве инструмента использовался язык Python. Были рассмотрены встроенные типы данных, ветвления и циклы, обработчик исключений, функции, работа с модулями. Одной из целей курса является подготовка к изучению объектно-ориентированного программирования.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

• высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
• сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
• множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
• средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
• востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Facebook, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

• операции с целыми и вещественными числами;
• типы данных;
• переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
• логические операции, операции сравнения;
• условия: if, else, elif;
• блоки, отступы;
• строки и символы;
• циклы while, for;
• операторы break, continue;
• установка и подключение модулей;
• списки;
• функции;
• словари;
• интерпретатор: установка, запуск скрипта;
• файловый ввод/вывод.

Дополнительно

IDE и редакторы кода

Писать в IDLE или Python Shell удобно только простой код, но для проектов лучше найти интегрированную среду разработки (IDE) или редактор кода. IDE включает в себя редактор с подсветкой синтаксиса и автодополнением, инструменты сборки, выполнения и отладки и другие функции. В большинстве редакторов есть подсветка синтаксиса и форматирование, выполнение и отладка кода. Как правило, этот инструмент работает быстрее IDE, но имеет меньше функций. Среди самых популярных платформ — PyCharm, Wing IDE, Komodo и другие. Больше вариантов — в нашем обзоре.

Git

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

Онлайн-курсы на английском языке

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

• тест на читабельность кода и тест на знание языка;
• проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
• игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
• квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

Изучение Python: от нуля до мастера | by NOP | NOP::Nuances of Programming

Первым делом спросим себя, что такое Python? Создатель языка, Гвидо ван Россум, описывает его следующим образом:

“Язык программирования высокого уровня, главная идея которого — это простая читабельность и синтаксис, который позволяет программистам выражать концепцию программы парой строк кода”

Лично для меня, первой причиной изучать Python было то, что это очень красивый язык программирования, выражать мысли в котором просто и естественно.

Следующей причиной было то, что Python мультизадачный. Мы можем его использовать для анализирования данных, разработки сайтов, машинного обучения. Quora, Pinterest и Spotify используют именно Python для своего back-end’а. Хорошая мотивация, чтобы узнать чуть больше об этом.

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём “one”. Это будет выглядеть следующим образом

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной “one”.

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная “two” хранит числовое значение 2, а переменная “some_number” хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово “if” используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении “истинно” будет выполняться описанный после слова “if” блок, например:

2 больше, чем 1, поэтому выполняется “print”-команда.

Блок “else” выполнится при условии, если условие “if” ложно.

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке “else”.

Также можно использовать “elif” условие:

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

Циклу while нужно “условие повтора”. Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную “num” для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: “А как нам получить нужное значение из списка?”.

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером(индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это “The Effective Engineer”) как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ “age”(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Как описывалось выше — итерации в списках довольно просты. Обычно Python-разработчики используют цикл for. Давайте посмотрим как это выглядит:

Таким образом, за каждую книгу на книжной полке(bookshelf) мы вызываем функцию print. Достаточно просто и интуитивно. Это Python.

Для хэш-структуры данных мы используем тот же цикл for, но в качестве счётчика выступает key:

Это пример того как мы используем этот цикл. За каждый ключ в словаре, мы используем print для вывода ключа и его значения.

Также есть другой способ сделать это используя функцию iteritems.

Мы назвали наши параметры как key и value, но в этом нет необходимости. Мы можем назвать их как угодно. Давайте проверим это:

В данном примере мы использовали attribute, как параметр для ключей словаря. Как видим, всё работает корректно. Отлично!

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Уроки программирования Python для начинающих: бесплатные видео для самостоятельного обучения

Уроки программирования Python для начинающих: бесплатные видео для самостоятельного обучения

Один из самых популярных языков программирования за последние несколько лет, Python используется в веб-приложениях, машинном обучении, анализе данных, автоматизации процессов. Имеет возможности динамической типизации, автоматического управления памятью, полной интроспекции, поддержки многопоточных вычислений, а также удобные структуры данных и механизм обработки исключений. 

Установка

Введение

Огромную популярность Python приобрел благодаря легкости в изучении, простому синтаксису, краткости, возможности использования большого количества библиотек, а также распространенностью среди IT-компаний. В уроке рассказывается об основах программирования, возможностях применения, крупнейших приложениях, написанных с помощью «питона». Также описываются среды для разработки кода (IDE, текстовый редактор, Jupyter Notebook) и начало работы в программе.

Переменные

Приложение о погоде

Устройство Python

Переменные

Новички узнают о проработке, выводах, присвоении значения и многое другое. Переменная представляет некую ячейку в памяти, куда можно поместить информацию. Ссылаются на ячейку благодаря присвоенному имени. Нельзя начинать с цифровых значений.

Типы данных

Функции

Советы новичкам

Придерживаясь рекомендаций, можно избежать многих ошибок и довольно быстро выйти на хороший уровень программирования, писать более чистый код. Сразу начинайте изучать последнюю 3-ю версию, потому что предыдущая устарела и не имеет поддержки. В обучении лучше сочетать теорию с наглядными примерами из практики. Постарайтесь узнать все сильные стороны языка и возможности использования. Чтобы свободно себя чувствовать в мире IT, необходимо приложить много усилий и научится усидчивости, дотошности в постановке и выполнении задач.

Бесплатный курс

Смотрите также:

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

С чего начать изучение Python: книги для начинающих

Нетология рассказала, с какой книги начать изучать Python и как освоить этот язык программирования с нуля или с минимальными знаниями. Сохраните в закладки, если готовы приступить к изучению Python.

Обучение в онлайн-университете: профессия «Python-разработчик с нуля»

Начинаем подготовку к изучению Python

Если вы не переходите на Python с другого языка программирования, а начинаете с нуля, сначала разберитесь в базовых понятиях разработки. Чтобы читать техническую литература на английском, подтяните уровень языка. В этом помогут книги:

«Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts», Натан Кларк

Новички могут легко утонуть в профессиональных понятиях. Эта книга поможет разобраться в терминологии: что такое функции, функциональное и объектно-ориентированное программирование, как структурировать и развернуть программу, как хранить, управлять и обмениваться данными.

«English for Information Technology», Пирсон Лонгман

Даже если вы хорошо владеете английским, профессиональная терминология может загнать в тупик — потратите время на гугление. Этот учебник с аудиокнигой и интерактивными словарями поможет подтянуть уровень грамматики и пополнить словарный запас техническими терминами.

«Basic English for Computing», Оксфорд

Учебный курс, который поможет улучшить навыки грамматики, пополнить словарный запас техническими терминами. Фишка книги — она содержит тексты и диаграммы для лучшего понимания материала, словарь современных вычислительных терминов, сокращений и символов.

Знакомимся с Python

Начните изучать язык программирования с теоретических основ — разберитесь в терминах, принципах работы языка. Для этого изучите книги:

«Hello World. Занимательное программирование», Картер Сэнд, Уоррен Сэнд

Простая книга для введения в Python — автор объясняет основные термины, особенности языка доступным языком. Издание в основном теоретическое, из практики — руководства по созданию нескольких элементарных программ.

«Программируем на Python», Майкл Доусон

Опытный разработчик и преподаватель рассказывает об основных принципах разработки на примерах создания простых игр. После каждой главы автор предлагает проект игры, резюме пройденного материала и задачи для закрепления. После прочтения вы освоите базовые навыки разработки на Python и научитесь применять их на практике.

«Python Programming: For the Beginners», Нэви Фероз

Эта книга — самоучитель для начинающих, который поможет изучить Python с нуля. Автор рассказывает об истории создания и развития языка, его отличиях от других, объясняет синтаксис и дает основные знания по программированию. Книга написана простым языком, поэтому будет понятна, даже если вы ничего не слышали о Python.

«Python: — The Bible. 3 Manuscripts in 1 book», Маурис Томпсо

Новичкам стоит изучить первую часть книги. В ней автор рассказывает, как работает Python, как написать пользовательские функции и свою первую программу. Приводит словарь языка программирования и объясняет, что такое стиль кода.

Переходим к практике

Когда разберетесь в теоретических основах, переходите на книги с практикой — реальными примерами кода, задачами, руководствами по разработке первых простых проектов:

«Изучаем Python», Марц Лутц

Автор описывает основные типы объектов в Python, порядок их создания и дальнейшей работы с ними, рассказывает об основном процедурном элементе языка — функциях. После каждой главы приводит контрольные вопросы для закрепления материала, а после каждой части — практические упражнения.

«Программирование на Python», Марк Лутц

Руководство по использованию Python в различных сферах — системном администрировании, создании веб-приложений и графических интерфейсов. Автор рассказывает, как работать с базами данных, программировать сетевые взаимодействия, создавать интерфейсы для сценариев и других задач.

«Python — к вершинам мастерства», Лучано Рамальо

Книга разработчика Лучано Рамальо для тех, кто уже научился писать на языке Python, но еще не использует все его возможности. Автор рассказывает о базовых средствах и библиотеках языка и приводит наглядные примеры, как сделать код короче, понятнее и быстрее.

«Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners», Брайан Дженкинс

Пошаговое руководство для новичков, которые хотят освоить язык программирования с нуля. Автор объясняет базовый синтаксис, учит работать с типами данными и переменными, классами и объектами, обрабатывать файлы и исключения.

«Python Programming: The Basic, Blackhat, Intermediary and Advanced Guide to Python Programming», Ричард Озер

Эта книга — полноценное руководство по Python, состоящее из четырех частей. Новичкам стоит изучить первую часть книги. Автор просто и понятно рассказывает о механизмах работы Python, как разобраться в основах языка и написать свою первую программу.

«Python Programming Illustrated For Beginners & Intermediates: «Learn By Doing» Approach-Step By Step Ultimate Guide To Mastering Python: The Future Is Here!», Вильям Салливан

Пошаговое руководство, которое поможет освоить язык Python и применять его на практике. Автор рассказывает, как запустить первую программу, описывает переменные, типы данных, идентификаторы и делится другой полезной информацией.

«Python на практике», Марк Саммерфилд

Книга для новичков, которые уже освоили язык Python и хотят программировать лучше. Автор рассказывает, как использовать паттерны программирования, чтобы улучшить код, проводить распараллеливание и компиляцию программ, объясняет принципы высокоуровневого сетевого программирования и графики.

Продолжаем изучение: книги о Python по направлениям

Python можно использовать для решения многих задач — работы с сайтами, веб-приложениями, машинного обучения. Определитесь, в каком направлении хотите развиваться, и начните с профильной литературы:

«ГИС-приложения — Разработка геоприложений на языке Python», Эрик Вестра

Автор подробно рассказывает, как писать геоприложения. Вы научитесь получать доступ к геоданным и визуализировать их, читать и записывать данные в векторном и растровом формате, хранить и получать доступ, выполнять геопропространственные расчеты на языке Python.

«Скрапинг сайтов — Скрапинг веб-сайтов с помощью Python», Райан Митчелл

Руководство, как примененять скрипты Python и веб-API, чтобы собирать и обрабатывать данные с тысяч сайтов. Будет интересна программистам и веб-администраторам, которые хотят изучить работу веб-скраперов, освоить анализ сырых данных и тестирование интерфейса.

«Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными», Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Книга для новичков. Авторы доступно для понимания рассказывают, как строить системы машинного обучения, подробно объясняют этапы работы с применением Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib.

«Django. Подробное руководство», Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс

Книга о Django — фреймворке для разработки веб-приложений на Python. Авторы рассказывают о компонентах фреймворка и методах работы с ним, приводят примеры применения в разных проектах.

«Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python», Мигель Гринберг

Автор учит работать с популярным фреймворком Flask, приводит пошаговое руководство, как создать приложение социального блогинга. Узнаете возможности фреймворка, научитесь расширять приложения дополнительными технологиями.

Как студенты Нетологии изучают Python

Курс «Python-разработчик» подходит не только начинающим разработчикам, но и аналитикам, — ведь Python — стандарт для обработки Big Data.

На онлайн-вебинарах студенты разбераются, как работает код на Python, и закрепляют теорию с помощью практических заданий. Аспиранты и координаторы курса помогают решать проблемы и отвечают на возникающие вопросы.

В результате выпускник курса имеет 5 месяцев реального опыта разработки и 4 реализованных проекта. После выпуска студенты получают диплом Нетологии, а Центр развития карьеры Нетологии помогает с поиском работы.

Читать еще: «Как перейти в Machine learning, если знаешь Python»

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Учебник Python — документация Python 3.

Python — это простой в освоении мощный язык программирования. Имеет эффективный структуры данных высокого уровня и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированного программирования. Элегантный синтаксис и динамическая типизация Python, вместе с его интерпретируемой природой делают его идеальным языком для написания сценариев. и быстрая разработка приложений во многих областях на большинстве платформ.

Интерпретатор Python и обширная стандартная библиотека находятся в свободном доступе. в исходной или двоичной форме для всех основных платформ с веб-сайта Python, https: // www.python.org/ и может распространяться бесплатно. Тот же сайт также содержит дистрибутивы и указатели на многие бесплатные сторонние модули Python, программы и инструменты, а также дополнительную документацию.

Интерпретатор Python легко расширяется новыми функциями и типами данных. реализован на C или C ++ (или на других языках, вызываемых из C). Python также подходит в качестве языка расширения для настраиваемых приложений.

Это руководство знакомит читателя неформально с основными концепциями и особенности языка и системы Python.Помогает иметь Python переводчик удобен для практического опыта, но все примеры самодостаточны, так что учебник можно читать и в автономном режиме.

Описание стандартных объектов и модулей см. В Стандартной библиотеке Python. Справочник по языку Python дает более формальное определение языка. Написать расширения на C или C ++, прочтите Расширение и встраивание интерпретатора Python и Справочное руководство по Python / C API. Есть также несколько книг, в которых подробно рассматривается Python.

Это руководство не претендует на полноту и охватывает все функция или даже все часто используемые функции. Вместо этого он вводит многие из Наиболее примечательные функции Python, которые дадут вам хорошее представление о вкус и стиль языка. Прочитав его, вы сможете читать и писать модули и программы Python, и вы будете готовы узнать больше о различные модули библиотеки Python, описанные в стандартной библиотеке Python.

Глоссарий тоже стоит прочитать.

Изучение Python — Автостопом по Python

новичок

Учебник по 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 руководство для 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 основные 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 свои собственные компьютерные игры с Python

Эта книга для начинающих предназначена для тех, кто вообще не имеет 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.

Изучите Python трудным путем

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.Его хорошее чтение, 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 базовые концепции компьютера наука с помощью языка Python. В центре внимания было создание книги с большим количеством упражнений, минимальным жаргоном и разделом в каждой главе, посвященном к теме отладки.

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

Книга также включает несколько тематических исследований, которые побуждают читателя изучить темы, обсуждаемые в книге более подробно, применяя эти темы к примеры из реального мира. Тематические исследования включают задания по программированию графического интерфейса 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 решает головоломки самостоятельно, 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. 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. В этом курсе также есть встроенный переводчик для мгновенного получения отзывов о вашем обучении.

Кодовые блоки

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. Потом 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 широкий 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 др.

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

PythonistaCafe

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.

Python Pocket Ссылка

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

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

Написание идиоматического 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.

Изучите Python с помощью онлайн-курсов и классов

Обзор

Что такое Python?

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

Зачем изучать Python?

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

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

Изучение Python с помощью онлайн-курсов и руководств по Python

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

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

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

Стоит ли изучать Python 2 или Python 3?

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

Python Jobs

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

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

Сделайте карьеру в качестве разработчика Python

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

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

Как 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 общий все учебные ресурсы. Я хотел научиться создавать веб-сайты с использованием Python, но казалось, что каждый учебный ресурс хотел, чтобы я потратил два долгих, скучных месяца на синтаксис Python, прежде чем я смог даже подумать о том, что меня интересует.

Это несоответствие сделало изучение Python 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 индексе опросов.»)  

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

Но даже несколько, казалось бы, простых строк кода могут 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 все 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 , «скучном обрыве» . Вы должны быть в состоянии взобраться на «скалу скуки», чтобы попасть в «страну интересных вещей, над которыми вы работаете» (лучшее название еще не принято).

Изучение синтаксиса Python не должно быть таким.

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

Сработало сочетание изучения основ и построения интересных вещей. Я потратил как можно меньше времени на изучение основ, а затем сразу же погрузился в создание вещей, которые меня интересовали. В этой записи блога я шаг за шагом расскажу, как воспроизвести этот процесс, независимо от того, почему вы хотите изучать Python.

Шаг 1. Определите, что мотивирует вас изучать Python

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

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

Выберите интересующую вас область, например:

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

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

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

Шаг 2. Изучение 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.

Кроме того, небольшое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие ресурсы по «изучению Python» в Интернете все еще преподают Python 2, но вам определенно следует изучить Python 3. Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и безопасность дырки не будут исправлены!

Шаг 3. Создание структурированных проектов

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

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

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

Наука о данных / машинное обучение

• Dataquest — интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. В конечном итоге вы создаете сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Python для анализа данных — написанный автором крупной библиотеки анализа данных Python, это хорошее введение в анализ данных в Python.
• Документация Scikit-learn. Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. 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.

Игры

Пример игры, которую вы можете создать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хасси.

Аппаратное обеспечение / датчики / роботы

Сценарии для автоматизации вашей работы

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

Шаг 4. Работайте над проектами Python самостоятельно

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

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

Когда 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.
• Посещайте 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.
• Просматривайте сообщения других людей в блогах, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые сделают вашу повседневную жизнь проще, и создайте их.

Не забудьте начать 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 для мобильных приложений

• Приложение для отслеживания ежедневной дальности ходьбы.
• 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, обнаруживающий 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 создавать 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?

Движение вперед

В конце концов, Python все время 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 вы, вероятно, будете разочарованы. 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.

Можете ли вы изучить Python бесплатно?

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

Обратной стороной бесплатного обучения является то, что для того, чтобы выучить то, что вы хотите, вам, вероятно, потребуется 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 получали работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров по данным. Python — отличный язык для изучения новичками в программировании, и вам не нужен какой-либо предварительный опыт работы с кодом, чтобы понять его.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — на самом деле вы никогда не закончите , потому что языки программирования развиваются, и всегда есть чему поучиться! Однако вы можете довольно быстро 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, 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 оставалось предметом 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 самых разных задач — если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что есть вещи, которые вы могли бы делать быстрее и лучше с небольшим Python.

10 лучших курсов для изучения Python в 2021 году | by javinpaul

10 лучших курсов Python на Udemy, Coursera и Pluaralsight для начинающих и программистов среднего уровня

Если вы только начали учиться программировать или закончили информатику, если вы заинтересованы в изучении Python, то вы пришли в нужное место.В этой статье я собираюсь поделиться своими любимыми онлайн-курсами по изучению Python в 2021 году.

Этот список состоит из лучших и высококачественных курсов, предлагаемых Udemy, Coursera, Pluralsight, One Month и другими авторитетными онлайн-курсами. платформы, которые я выбрал после полутора лет изучения бесчисленных книг, бесплатных курсов, онлайн-обучения, статей и учебных пособий.

Python — один из самых популярных языков программирования, который используется во многих областях, таких как веб-разработка, автоматизация, наука о данных и машинное обучение, и многие другие.

В последние годы Python также стал языком по умолчанию для проектов по науке о данных и машинному обучению, и это еще одна причина, по которой многие опытные программисты будут изучать Python в 2021 году.

Это также один из лучших языков в моем списке языков программирования. выучить в 2021 году. Но, несмотря на всю свою мощь и гибкость, Python по-прежнему остается очень простым языком для изучения и часто рекламируется как идеальный язык программирования для начинающих.

Если вы являетесь Java-разработчиком или веб-разработчиком, использующим JavaScript для создания веб-приложений, вам все равно стоит изучить Python, потому что, став программистом-полиглотом, т.е.е. Изучение нескольких языков программирования не только улучшает ваши знания и опыт, но и делает вас более привлекательными для работодателей.

Если вы думаете об изучении нового языка программирования, то Python — хороший выбор, особенно если вы хотите продвинуться по прибыльной карьере в области науки о данных или машинного обучения.

Раньше я писал в блоге о том, почему новичок должен выбирать Java вместо Python при запуске программирования, но с тех пор дела прошли долгий путь.В последние годы Python значительно вырос, что открыло все больше и больше возможностей для разработчиков Python.

Вот мой список из 5 лучших онлайн-курсов по изучению Python в 2021 году от Udemy и Pluralsight, двух моих любимых мест для изучения новой технологии в Интернете.

Python остается самым популярным языком программирования для изучения

Хотя Python может быть лидером, растет интерес к другим языкам, включая JavaScript, C и C ++, говорит О’Рейли.

Getty Images / iStockphoto

При использовании такого количества языков программирования профессиональные разработчики и потенциальные разработчики сталкиваются с проблемой выбора, на чем сосредоточить свои усилия. Это особенно верно, когда речь идет об изучении и изучении определенного языка для направления своей карьеры.В отчете, опубликованном в понедельник инструктором по технологиям О’Рейли, рассматривается, какие языки вызвали наибольший интерес у разработчиков.

SEE: 5 лучших языков программирования для изучения системными администраторами (бесплатный PDF) (TechRepublic)

Материалы для разработчиков, обязательные к прочтению

В своем отчете «Где в 2021 году возглавят программирование, операции, искусственный интеллект и облако» O’Reilly проанализировала данные своего онлайн-обучения, партнеров по публикации и режимов обучения, онлайн-курсов обучения и виртуальных мероприятий.

Среди всех языков Python зарегистрирован как самый популярный для изучения людьми, при этом интерес к нему в прошлом году вырос на 27% по сравнению с предыдущим годом. Python также желателен из-за аспектов машинного обучения (ML). Использование библиотеки машинного обучения scikit-learn языка увеличилось на 11%, в то время как фреймворк PyTorch ML, используемый для глубокого обучения, подскочил на 159%.

В ходе своего исследования О’Рейли обнаружила, что интерес к другим языкам растет. В частности, использование JavaScript выросло на 40% в прошлом году, C — на 12%, а C ++ — на 10%.Менее используемые языки, которые также вызвали больший интерес, включают Go, Rust, Ruby и Dart.

Изображение: O’Reilly

«Хотя мы считаем, что популярность Rust будет продолжать расти, не волнуйтесь; легко вырасти на 94%, когда вы начинаете с небольшой базы», ​​- отмечается в отчете. «Go явно зарекомендовал себя, особенно как язык для параллельного программирования, и Rust, вероятно, утвердится в системном программировании: создании новых операционных систем и инструментов для облачных операций.»

Одной из тенденций, которую видит О’Рейли, является дальнейшее внедрение программирования с низким кодом или без кода, что позволяет людям с небольшим опытом программирования или без него создавать приложения, используя относительно простые графические инструменты. Но этот переход к программированию без кода не дает это не означает, что профессиональные разработчики выйдут из цикла. Новые языки, новые библиотеки и новые инструменты, используемые для этого типа программирования, потребуют от опытных разработчиков их создания и поддержки.

«Низкий код — это часть демократизации движение, которое передает возможности вычислений в руки большего числа людей, и это почти всегда хорошо », — говорится в отчете.«Программисты, которые понимают, что означает это движение, не будут уволены с работы из-за непрограммистов. Именно они станут более продуктивными и будут писать инструменты, которые будут использовать другие».

Интерес к искусственному интеллекту и машинному обучению также вырос в прошлом году: AI подскочил на 64%, а ML — на 14%. Связанные темы, такие как обработка естественного языка, увеличились на 21%. Среди платформ машинного обучения лидирует TensorFlow с ростом интереса на 6% по сравнению с предыдущим годом.

Кроме того, продолжает расти спрос на обучение по темам, связанным с облачными технологиями.Хотя Amazon Web Services по-прежнему доминирует, интерес к AWS за год вырос всего на 5%. В то же время интерес к Microsoft Azure вырос на 136%, а к Google Cloud — на 84%. Такие тенденции показывают, что все больше организаций перемещают свои приложения и наборы данных в облако, говорится в отчете.

Наконец, пандемия коронавируса изменила то, как отдельные лица и организации используют обучение. Поскольку аудиторные и выездные тренинги больше не доступны или нецелесообразны, организации увеличили внедрение онлайн-тренингов в режиме реального времени, число которых выросло на 96%.Кроме того, использование книг для обучения выросло на 11%, а использование обучающих видео — на 24%.

Информационный бюллетень Developer Essentials

От самых популярных языков программирования до вакансий с самыми высокими зарплатами — получайте новости и полезные советы для разработчиков. Еженедельно

Гараж = «Феррари», «Хонда», «Порше», «Тойота»

для each_car в Гараже:
печать (каждый_кар)