практика программирования на python 3 лекция 1

Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы

Учебные материалы разделены на 3 разных подхода, деление это весьма условное, но с ним будет удобнее объяснить какие то моменты. Чтобы не расписывать одно и тоже(из-за чего сильно растет размер поста), я буду ссылаться на прошлые свои посты.

1. Автоматизация рутины

Кроме того, что это, рациональный способ изучения python(язык позволяет быстро сделать что то интересное/полезное/работающие, почему бы не использовать эту приятную, и довольно впечатляющую возможность). Это в принципе, правильный способ изучения программирования, именно программирования, а не просто синтаксиса языка(я делал пару постов об этой проблеме).

1.3 Огромное кол-во туториалов по автоматизации. Книга Свейгарта породила целую волну материалов по «автоматизации». Если вбить на ютубе «python automation», то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. Более классический подход

2.1. Книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями ‘классического’ подхода:

— Лутц, Изучаем Python. Наверно самая рекомендуемая и популярная книга по питону. Может оказаться несколько перегруженной для начинающих(в этом нет ничего страшного), в таком случае стоит выбрать один из вариантов ниже.

3 замечательные книги, немного разные по стилю(можно выбрать что ближе), во всех 3 очень хорошая подача, именно для начинающих

—Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Эрик

—Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

—Программируем на Python, Доусон Майкл

3. Академический подход

Два замечательных курса(МФТИ) Тимофея Хирьянова. Одни из лучших лекции по Python, и скорее всего, лучшие на русском.

3.2. Если все хорошо с английским, довольно интересный вариант:

4. Что с этим всем делать?

4.2. Но можно и оптимизировать процесс, предугадав какие то проблемы, и решив их до наступления. Вариант который кажется, наиболее удачным:

После Свейгарта, можно, как минимум, научится с помощью кода закрывать, как говорит книга, свою рутину. Мб не столь впечатляющий круг задач, но это уже настоящее программирование. К тому же, если будет принято решение дропнуть процесс(будем реалистами, это случается часто), то как минимум, останется очень полезный навык.

4.3. Существует куча других отличных книг/курсов, и далеко не 2 вуза выкладывают свои лекции, более того, можно выдумать, куда более сложный способ изучения, и он может быть вполне рабочим. Но нужно ли все это? Меня смущает обилие списков с кучей учебных материалов, которые забывают упомянуть одну важную штуку: для того, чтобы выучить основы программирования, и мочь что-то сделать используя определенный яп, всего пары названий из подобного списка будет достаточно.

5. После основ(не зависит от выбранного подхода)

Ряд учебных материалов, изучение которых, на раннем этапе, сильно поднимет уровень.

5.1. Уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы. Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.

Этот Гарвардский курс полезно посмотреть всем начинающим программистам. Делал отдельный большой пост, о том, как его вписать в изучение питона, и почему это хорошая идея.

5.5. Один из лучших каналов для изучающих python Ссылка на видео, где разбирают исходники одной python библиотеки. Думаю очевидно, насколько это ценный и редкий(тем более на русском) контент. Отдельно стоит отметить стримы с code review.

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык(тратить на это кучу времени), нужно просто подобрать самый удобный инструмент, сосредоточится на практике, если после, знаний категорически не хватает для реализации практики, нужно снова подобрать самый удобный инструмент и получить их.

Программирование на python

217 постов 7.5K подписчика

Правила сообщества

Публиковать могут пользователи с любым рейтингом. Однако!

• уважение к читателям и авторам

• простота и информативность повествования

• тег python2 или python3, если актуально

• код публиковать в виде цитаты, либо ссылкой на специализированный сайт

• допускать оскорбления и провокации

• распространять вредоносное ПО

• просить решить вашу полноценную задачу за вас

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык

Новые знания окрыляли меня, я бросился писать (что бы вы подумали?) очередную имиджборду. Я не писал раньше имиджборд, эта была моей первой. По пути пришлось освоить азы вёрстки на html и css, но там всё оказалось совсем не сложно.

Я плавно двигался вперёд, наращивая функционал. И знаете что? Я упёрся в недостаток производительности. Ну, так мне показалось. Я делал замеры, устранял места с тяжёлым кодом. Тысячи раз запускал ab, но так и не сумел перейти порог в 300 запросов в секунду. Я как-то ожидал большего и был немного разочарован.

Исходники в ведро, всё переписать! Меня переполняло новое знание, поток мыслей ровно ложился в строчки кода. Я просто не мог остановиться. Чашка кофе. Ещё чашка. Мой небольшой кусочек софта приобретал кристалльную чистоту, я смертельно устал, но продолжал в умилении полировать его зудящими руками, нанося последние штрихи.

Пять тысяч. Я получил производительность в пять тысяч запросов в секунду. В ту ночь я так и не смог заснуть.

Наиувлекательнейший мир хай-лоада открылся передо мной. Позже я изучил ещё много классных вещей типа сверхбыстрых асинхронных key-value-хранилищ, или, например, такого необычного подхода к обработке данных, как map-reduce.

Это уже был другой я, новый, обновлённый. С незашоренным взглядом, с жаждой новых знаний и незнакомых концепций. Я летел вперёд, оставляя за спиной ступень за ступенью.

За пол-года я сменил несколько мест работы, и моя зарплата взлетела до умопомрачительных сумм. Сотни замечательных мест открыли передо мной свои двери. Любые, самые изысканные девушки проявляли просто чудеса изобретательности, чтобы находиться рядом со мной.

А ещё, я никогда не забуду тот момент, когда на одной из конференций я впервые в жизни поймал на себе завистливый взгляд. Это был взгляд какого-то сливающегося с толпой неудачника, взгляд преисполненный ненависти, презрения и желчного вожделения, направленного на мой Олимп. Наверное, он всю свою никчёмную жизнь писал на каком-нибудь си-шарпе или там на джаве, проводя долгие дни в одиночестве. И теперь начинал подсознательно догадываться, что долгие годы безуспешно пытался построить замок из навоза.

Против «Погружения», стандартной библиотеки и PEP8 ничего не имею. А вот советовать не самые мощные веб-серверы я бы не стал [1]. Рекомендую uWSGI позади nginx.

Источник

Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы

Приветствую, это уже 2 подобный пост. На этот раз он исключительно про основы, немного перегруппировал прошлые уч. материалы и добавил новые, так же появился пункт, рассказывающий что со всеми этими уч. материалами делать. Думаю, что все это хорошо дополнит пост о том, как делать проекты(скоро он выйдет), и в каком то смысле, получится гайд из 2 частей, о том как учить основы питона.

Учебные материалы разделены на 3 разных подхода, деление это весьма условное, но с ним будет удобнее объяснить какие то моменты.

1. Автоматизация рутины

Кроме того, что это, рациональный способ изучения python(язык позволяет быстро сделать что то интересное/полезное/работающие, почему бы не использовать эту приятную, и довольно впечатляющую возможность). Это в принципе, правильный способ изучения программирования, именно программирования, а не просто синтаксиса языка.

1.3 Огромное кол-во туториалов по автоматизации. Книга Свейгарта породила целую волну материалов по «автоматизации». Если вбить на ютубе «python automation», то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. Более классический подход

2.1. Книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями ‘классического’ подхода:

— Лутц, Изучаем Python. Наверно самая рекомендуемая и популярная книга по питону. Может оказаться несколько перегруженной для начинающих(в этом нет ничего страшного), в таком случае стоит выбрать один из вариантов ниже.

3 замечательные книги, немного разные по стилю(можно выбрать что ближе), во всех 3 очень хорошая подача, именно для начинающих

—Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Эрик

—Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

—Программируем на Python, Доусон Майкл

3. Академический подход

Два замечательных курса(МФТИ) Тимофея Хирьянова. Одни из лучших лекции по Python, и скорее всего, лучшие на русском.

3.2. Если все хорошо с английским, довольно интересный вариант:

4. Что с этим всем делать?

4.2. Но можно и оптимизировать процесс, предугадав какие то проблемы, и решив их до наступления. Вариант который кажется, наиболее удачным:

После Свейгарта, можно, как минимум, научится с помощью кода закрывать, как говорит книга, свою рутину. Мб не столь впечатляющий круг задач, но это уже настоящее программирование. К тому же, если будет принято решение дропнуть процесс(будем реалистами, это случается часто), то как минимум, останется очень полезный навык.

4.3. Существует куча других отличных книг/курсов, и далеко не 2 вуза выкладывают свои лекции, более того, можно выдумать, куда более сложный способ изучения, и он может быть вполне рабочим. Но нужно ли все это? Меня смущает обилие списков с кучей учебных материалов, которые забывают упомянуть одну важную штуку: для того, чтобы выучить основы программирования, и мочь что-то сделать используя определенный яп, всего пары названий из подобного списка будет достаточно.

5. После основ(не зависит от выбранного подхода)

Ряд учебных материалов, изучение которых, на раннем этапе, сильно поднимет уровень.

5.1. Уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы. Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.

Этот Гарвардский курс ввода в computer science полезно посмотреть всем начинающим программистам.

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык(тратить на это кучу времени), нужно просто подобрать самый удобный инструмент, сосредоточится на практике, если после, знаний категорически не хватает для реализации практики, нужно снова подобрать самый удобный инструмент и получить их.

Источник

Урок 1
Установка. Синтаксис.

В борьбе за красивый и понятный код Python-сообществу нужны ориентиры: что такое хорошо, и что такое плохо. Создатель языка Гвидо ван Россум(Guido van Rossum) и его соратник Барри Уорсо(Barry Warsaw) дали рекомендации по написанию «правильного» Py-кода в документе PEP8.

Далее мы приведем краткий обзор PEP8, что поможет вам лучше ориентироваться в руководстве(при этом мы настоятельно рекомендуем изучить оригинал PEP8).

Итак, перед Вами 18 правил написания кода на Python:

Зачем нужен PEP8?
Единый стиль оформления делает код понятным для самого программиста и его коллег с разным уровнем подготовки. В идеале наиболее сложный фрагмент кода должен быть понятен с первого прочтения. Это упрощает командную разработку и обучение новичков, позволяет вам быстро возвращаться к собственным давним проектам.

А также предлагаем вам посмотреть наше видео-руководство, где мы наглядно показываем, как установить интерпретатор Python на операционные системы Windows 10 и MacOS.

Как попасть в интерактивный режим?
Необходимо выполнить следующие действия:

Прежде чем приступить к написанию программ на Python в файлах, нам нужен редактор для работы с файлами программ. Одно из самых основных требований – это подсветка синтаксиса, когда разные элементы программы на Python раскрашены так, чтобы вы могли легко видеть вашу программу и ход её выполнения.

Рекомендации по выбору редактора получили, идем дальше. Для того, чтобы запустить на исполнение файл с программным кодом на Python, необходимо выполнить следующие действия:

Подробная видео-инструкция по работе c двумя режимами интерпретатора Python ждет вас в Уроке 2. Типы данных в Python. А пока предлагаем вам самостоятельно выполнить следующие действия:

Источник

Python с абсолютного нуля. Учимся кодить без скучных книжек

Содержание статьи

От редакции

Не­дав­но мы про­води­ли опрос о том, какой курс по Python был бы инте­рес­нее читате­лям. Две пер­вые строч­ки с боль­шим отры­вом в нем заняли вари­анты «для хакера» и «Python с нуля». Узнав о таком положе­нии дел, мы немед­ленно заказа­ли статью о том, как начать прог­рамми­ровать на Python. Если она будет иметь успех, то может прев­ратить­ся в целую серию. Отли­чие нашего под­хода — в том, что мы объ­ясня­ем все живым язы­ком и даем нес­кучные при­меры. В общем, обу­чение в фир­менном сти­ле «Хакера»!

И, пос­коль­ку это экспе­римент, статья дос­тупна без плат­ной под­писки.

Ес­ли у тебя на ком­пе есть сов­ремен­ный дис­три­бутив Linux, то в него уже вхо­дит Python 3, а писать пер­вые прог­раммы будет удоб­но в IDLE — прос­том редак­торе кода, который при­лага­ется к Python. В Ubuntu, что­бы уста­новить его, набери в кон­соли

В Windows при уста­нов­ке Python обя­затель­но отметь на пер­вом экра­не уста­нов­щика галоч­ку Add to Path, что­бы мож­но было запус­кать python3 из коман­дной стро­ки в любом удоб­ном мес­те.

За­пус­тив IDLE, зай­ди в Options → Configure IDLE, перей­ди на вклад­ку General и пос­тавь галоч­ку на пун­кте Open Edit Window, наж­ми ОK и переза­пус­ти IDLE. Теперь мож­но писать прог­раммы, сох­ранять их и запус­кать кла­вишей F5. Ну что, пог­нали?

Переменные

А если изна­чаль­но неиз­вес­тно, какие чис­ла надо скла­дывать? Тог­да приш­лось бы спер­ва поп­росить юзе­ра ввес­ти их в кон­соли и нажать Enter. Давай так и сде­лаем:

Внут­ри ско­бочек у input ты пишешь пояс­нение для юзе­ра, что кон­крет­но его про­сят ввес­ти. Но вот беда, по умол­чанию все, что вво­дит­ся через input, счи­тает­ся не чис­лом, а стро­кой, поэто­му, преж­де чем скла­дывать количес­тво лит­ров пива, нуж­но сна­чала пре­обра­зовать вве­ден­ные стро­ки в чис­ла с помощью фун­кции int().

Во­обще, типов перемен­ных мно­го, но суть ты уло­вил — что­бы про­изво­дить с перемен­ными какие‑то дей­ствия, нуж­но их сна­чала при­вес­ти к одно­му типу — к стро­ково­му, или к чис­ловому, или еще к какому‑нибудь. Если с этим не замора­чивать­ся, Python сло­жит не чис­ла, а стро­ки и вве­ден­ные 2 и 3 лит­ра пива в сум­ме дадут не 5, а целых 23. Хорошо бы так было в реаль­нос­ти!

Вот еще при­мер­чик, рас­счи­тыва­ющий, сколь­ко тебе еще пить пиво, исхо­дя из сред­ней про­дол­житель­нос­ти жиз­ни в Рос­сии:

Условия

В осно­ве любой прог­раммы лежат усло­вия. В зависи­мос­ти от того, выпол­няют­ся они или не выпол­няют­ся, прог­рамма может пой­ти по одно­му или дру­гому пути. Пред­ставь, ты едешь на машине и смот­ришь на часы: если уже есть десять вечера, то повора­чива­ешь домой, если нет, то мож­но заехать в гос­ти. Точ­но так же работа­ет и прог­рамма: про­веря­ет какое‑то зна­чение и сво­рачи­вает туда или сюда и выпол­няет соот­ветс­тву­ющий кусочек кода.

Бло­ки кода в Python отде­лают­ся отсту­пами. Отступ на самом деле может быть любым, нап­ример некото­рые пред­почита­ют исполь­зовать вмес­то четырех про­белов кла­вишу Tab. Глав­ное — не сме­шивать в одной прог­рамме отсту­пы раз­ного типа. Если уж начал исполь­зовать четыре про­бела, то исполь­зуй по всей прог­рамме, а то Python будет на тебя ругать­ся и уни­жать.

Еще один важ­ный момент здесь — это знак равенс­тва в усло­вии. Он пишет­ся как двой­ное «рав­но» ( == ) и этим отли­чает­ся от прис­воения — оди­нар­ного «рав­но».

Фун­кция lower(), преж­де чем срав­нивать усло­вие, дела­ет все бук­вы в стро­ке малень­кими, потому что глу­пый юзер может ввес­ти сло­во YES с горящим Caps Lock, и это надо пре­дус­мотреть заранее.

На самом деле lower( ) — не прос­то фун­кция, а метод клас­са string (стро­ка). Имен­но поэто­му он вызыва­ется через точ­ку пос­ле перемен­ной, которая содер­жит стро­ку. О клас­сах и методах мы погово­рим как‑нибудь в дру­гой раз, а пока прос­то запом­ни, что некото­рые фун­кции вызыва­ются таким обра­зом.

Источник

Несколько полезных советов как практиковаться в Python

Привет, Хабр! Сегодня я предлагаю Вам перевод статьи Duomly, посвящённой изучению и практике программирования на языке Python.

Введение

Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.

Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!

К счастью, Python имеет широкое, дружелюбное и сообщённое друг с другом сообщество. Это Open-Source проекты которые действительно помогают в разработке.

Имеется много хороших советов о том, как практиковаться Python`у. Эта статья затронет всего 10 из них:

Выберете подходящее окружение

Для начала Вам следует использовать обычный Python 3 и пакетный менеджер, на операционной системе которую Вы используете. Windows, Mac OS, или любой дистрибутив Linux подойдёт для этого. (Даже Android с QPython, хотя возможности ограничены по сравнению с оригинальным Python). Позже Вы можете установить Anaconda на Windows, Mac OS или Linux. Он содержит интерпретатор Python, пакет Conda, зависимости и пакетный менеджер. С помощью него Вы сможете найти много сторонних библиотек которые могут показаться Вам полезными.

Вы должны выбрать нужную IDE (интегрированная среда разработка). Большинство популярных IDE, таких как Visual Studio, VSCode, Emacs, Vim, Sublime Text и др. имеют действительно хорошую поддержку для Python. Если Вам нравятся продукты от JetBrains, Вы можете попробовать использовать PyCharm.
Также в пакет дистрибуции Anaconda включён IDE под названием Spyder.

IPython и Jupyter Notebook хорошие инструменты которые предлагают удобную интерактивную функциональность. Также, имеется интерактивный интерпретатор Python, но Вы можете найти его более полезным для проверки простых кусочков кода, чем написания больших программ.

Также Вы можете посмотреть эту статью чтобы узнать больше о IDE для Python.
Помимо всего прочего, хорошей идеей будет установить и настроить линтеры для Python (Pylint, flake8 и прочие). Они являются маленькими пакетами которые просто подсвечивают проблемы Вашего кода (синтаксические, или связанные с несоблюдением стиля программирования на Python — PEP8).

Удостоверьтесь, что Вы имеете достаточную базу для изучения более сложных вещей

Если Вы хотите обучаться любому языку программирования, Вам нужно изучить хорошо изучить основы, поверх которых Вы будете строить Вашу карьеру в этом языке. Это означает, что Вам нужно по крайней мере знать: основной синтаксис языка, понимать основные концепты программирования, быть знакомыми со стандартными типами и структурами данных и так далее.

Вам следует найти нужную книгу для Вашего уровня о Python.
Duomly предлагает туториал по Python, который Вы можете использовать для изучения этих концептов и даже большего.
Также Вы можете начать с туториала на официальном сайте.

Пишите и улучшайте код

Написание большого количества кода для себя, является неотъемлимой частью изучения языков программирования.
Начните с кода из книг и туториалов. Затем попробуйте модифицировать его, например упростить, или более подходящим для каких-либо целей. После этого, попробуйте написать свои маленькие, но полезные программы.
Но главное, запомните одну из самых важных вещей о программирования: оно не о набирании кода, оно о понимании!

Вы будете делать ошибки. Все программисты их делают. И это вообще не плохо. Самое важное в этом — узнать, что пошло не так и конечно же, не повторять эти ошибки в будущем. Каждый раз, когда Вы получаете и исправляете ошибку, Вы становитесь немного лучшим программистом, чем Вы были раньше.
Иногда, важно вернуться назад к старому коду и попробовать улучшить его. Надеюсь, Вы увидете где Вы стали более лучше чем тогда, когда писали этот код.

Подумайте о проблемах, которые Вы хотели бы решить. В идеале, это те вопросы, которыми Вы увлечены. Эмоциональное вложение обычно улучшает результаты. Начните Ваши маленькие и средние проекты и пробуйте работать над их улучшением как можно чаще. Как только Вы изучите что-то новое, спросите себя, как Вы можете применить это к проблеме, которую вы хотите решить.

Читайте документацию

Документация очень важна в Python. Вам следует сделать привычкой читать её часто. Идеально будет, перед тем как использовать какую-либо существующую функцию, или метод, прочитать документацию о ней.

Документация может содержать больше деталей в некоторых моментах.

Вы можете изучить много нового из документации. Вы можете увидеть как использовать функцию, метод или класс, какие аргументы нужно передавать, что вернёт вызов функции, и так далее. Она также часто содержит связанные примеры, которые могут быть более информативны, а иногда поучительны.

Изучайте более сложные вещи после основ

Однажды, когда Вы будете понимать основы, Вы сможете начать изучать более сложные вещи. Не беспокойтесь, Вы не забудете основы. Они понадобятся Вам всегда.

Такие темы как обработка исключений, распаковка и упаковка аргументов, *args и **kwargs, декораторы, модули и пакеты, ООП и генераторы, часто используются и Вы должны знать и понимать их на хорошем уровне.
Также имеется много продвинутых тем которые нужно изучить. Например магические методы, корутины, асинхронное программирование, многопоточность, мультипроцессность, тестирование и так далее. Это не то, что понадобится Вам в начале. Так, Вы можете начать с чего-то более простого и полезного. Например, Вам нужно мощное средство для манипуляции со строками, Вы можете попробовать регулярные выражение. Если вы работаете над научным проектом, вероятно, Вы найдёте многопроцессность интересной для Вас.

Следите за стандартами, советами и трюками в языке Python

Имеется много специфичных вещей в программировании конкретно для языка Python, которые являются не самой простой задачей для изучения. Повезло, что есть много ресурсов, которые охватывают многие из этих тем.

Официальная документация Python содержит много информации. PEP 20, так же названый Дзеном Python, написанный Тимом Петерсом, обозначает главные принципы Python:

PEP 8, или руководство по написанию кода от Гвидо Ван Россума, B. Warsaw.
Также PEP 257, который обозначает соглашения для строк документации.

Анализируйте исходный код

Python — open-source`ный язык программирования, также как большинство популярных билиотек. Это значит, что Вы можете читать исходный код. Это часто возможно на Github, но есть и другие места где Вы можете это сделать.
Чтение и понимание кода библиотеки позволяет более лучше понимать, как она работает.

В дополнение, Вы можете изучать многое анализируя исходный код других (надеюсь хороших) программистов. Вы можете заимствовать идеи, смотреть на разные пути реализации, изучать новые паттерны, и так далее.

Интересуйтесь библиотеками

Python имеет множество полезных библиотек для разных задач:
регулярные выражения, математика, статистика, генерация случайных чисел, тестирование, итерирование, функциональное программирование, многопоточность и многопроцессность, абстрактные классы и многое другое.

Также имеются некоторые действительно полезные сторонние библиотеки для множества разных научных задач.
Очевидно, Вы не можете изучить как использовать их все, но Вы можете сфокусироваться на нескольких из них, которые кажутся Вам более интересными для Вашей специализации.

Если Вы хотите быть дата сайентистом или заниматься Machine Learning, Вам нужно начать с NumPy, который является основопологающей библиотекой, для манипуляции одно- и много-мерными массивами эффективным и простым путём. Он быстр и включает множество операций с массивами, без явного написания циклов for из Python.

Все эти библиотеки имеют превосходную документацию.

Если Вы хотите заниматься web-программированием, Вы можете изучить и попрактиковаться работать с некоторыми Python фреймворками для бэкенда. Самый популярный из них — Django, имеет большинство нужных возможностей. Это очень удобно для больших веб приложений. С другой стороны — Flask — мощный, гибкий микро-фреймворк с большим количеством дополнений. Django и Flask самые популярные Python веб-фреймворки.

Также Python имеет другие веб-фреймворки, например Pyramid, Bottle, Tornado и так далее.

SQLAlchemy — это пакет которые включает возможность работы с БД в объекто ориентированном стиле. Он часто используется в веб-фреймворках, но также в Data Science.

Станьте частью сообщества

Как уже было сказано, Python имеет большое и дружное сообщество. Вы можете стать его частью. Читайте публикации, комментируйте, спрашивайте, ищите объяснения.

Когда Вы будете иметь достаточный уровень знаний, Вы сможете начать вкладывать свои знания в open-source проекты, или помогать тем, кто пишет статьи или туториалы. Эти вещи очень ценятся сообществом и большинством потенциальных работадателей.

Изучите второй язык программирования

Python это мультипарадигмальный язык программирование, и во многих ситуациях, его хватает.
Но не смотря ни на что, всегда нужно искать преимущества в изучении других языков.
С помощью этого, Вы можете улучшить свои знания в программировании в целом, парадигмах и расширить свой кругозор. Когда Вы изучите один язык, изучение других будет проще. Большинство хороших программистов знают несколько языков.

Если Вы хотите быть веб-программистом, Вам вероятно нужно будет изучить JavaScript. Изучение C хорошо для лучшего понимания базовых концептов программирования, но Вы можете также писать на нём очень быстрые функции для Python. Rust это новый и очень классный язык, который уже имеет хорошую интеграцию с Python

Примеры проектов для практики

Имеется много маленьких проектов, которые Вы можете использовать для изучения Python. Например, попробуйте автоматизировать скучные задачи. Изучение строк, регулярных выражение, и даже библиотеки для шаблонов Jinja, может помочь Вам писать более эффективный код.

Официальный веб-сайт Flask содержит замечательную документацию и туториал, который Вы можете использовать для его изучения.

Doumly Machine Learning туториал имеет инструкции как Вы можете практиковаться в Data Science и machine learning.

Заключение

Вы прочитали несколько советов о том, как практиковаться Python. Надеюсь, они помогут Вам стать Python программистом. Запомните, что нужно много программировать, писать интересные программы, пытаться учиться на ошибках, и конечно же, стать частью сообщества.

Источник