Изучение Python с нуля. Как? Где? Зачем?
За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.
Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.
В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.
Зачем учить Python?
Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.
Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.
Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.
Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.
Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.
За сколько можно выучить Python?
Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».
Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.
Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.
В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.
Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.
Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.
Для чего нужен Python?
Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:
Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.
За сколько можно выучить основы?
Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.
Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.
Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.
Лучший способ изучить Python бесплатно
Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.
Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.
Шаг 1: определение мотивации
Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.
Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.
Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.
Шаг 2: изучите основы Python
Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».
Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.
Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:
Онлайн-курсы по Python
Бесплатный доступ к курсам Skillbox
Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.
Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн
Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.
Сайты-справочники и ютуб
PythonRu.com
На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:
Русскоязычные Youtube каналы
Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:
Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.
Python на Хабре
Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.
Книги по Python
Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения
Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.
Python. Книга рецептов
Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.
Автоматизация рутинных задач с помощью Python
Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.
После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.
Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.
Шаг 3: создание проектов
Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.
Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.
И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.
Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.
Советы по созданию первых проектов
Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:
Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:
Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов
Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.
Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.
Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:
Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.
Выводы
В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.
После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.
Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.
🐍 Топ-20 бесплатных ресурсов для изучения Python: сохрани это в закладки
Бесплатные курсы и пособия для программистов на Python
Получить теоретические знания и практические навыки проще всего на курсах, притом некоторые из них есть в свободном доступе. Не стоит думать, будто бесплатные курсы – пустая трата времени. Новичкам они помогут получить базовое представление о языке программирования, способах его применения и потенциале развития в профессии.
Программирование на Python
Материал подойдет тем, кто не имеет опыта программирования. Курс содержит 28 уроков, разъясняющих базовые понятие и элементы синтаксиса Python: списки, операторы, циклы, условия, строковые и числовые переменные. Для проверки знаний доступно 27 тестов. В продолжении курса есть еще 19 уроков и 25 тестов с реальными задачи и советами по каждой теме.
Введение в Python
Теоретическая информация по синтаксису, типам коллекций, функциям, операторам и юникоду с проверкой пройденного материала после каждой лекции. Для каждого урока доступно видео с текстовой базой (основные моменты теории и код).
Язык программирования Python: Информация
Подойдет для любителей читать, т.к. в курсе много теоретической информации в виде текста. Рассмотрены библиотеки и форматы данных, а главное – применение Python для создания программ в разных предметных областях.
A Byte of Python
Learnpython.org
Информация для новичков и опытных программистов: основы (функции, классы, операции и т.д.), руководство по базам данных, материалы для продвинутых разработчиков (специализации, карты, многопользовательские аргументы, частичные функции и пр.). Здесь можно проверить знания на практике: написать код, запустить программу и получить отчет по ошибкам.
Codecademy
Изучение Python 2 от фундаментальных знаний до написания кода. Интерактивные занятия с возможностью запустить и проверить код через браузер без дополнительных настроек. Преимущество платформы в отсутствии потребности писать код целиком – необходимо только вносить небольшие изменения и запускать программы.
Udemy
На этом сайте собрано несколько бесплатных курсов c видеоматериалами. Наиболее востребованы следующие:
Educative
Интеграционная текстовая платформа, которая позволяет изучать концепцию и писать код по каждому уроку. Новичку не придется ничего скачивать и настраивать на своем устройстве, все обучение происходит на сайте. В начале курса идет объяснение основ и концепций, по которым придется решать задачи для работы с функциональным программированием и структурами данных.
Coursera
Этот популярный ресурс предлагает несколько учебных программ от специалистов ведущих университетов (INSEAD, Stanford, National University of Singapore и прочие). Стоит обратить внимание на курс от преподавателей Мичиганского университета « Специализация Python для всех », который (среди прочего) включает следующие разделы: « Структуры данных в Python », « Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python» и « Using Databases with Python ».
Code School
Бесплатно после регистрации можно получить доступ только на 10 дней, а за дальнейшее обучение нужно заплатить 29$. Материалы курсов рассчитаны опытных разработчиков, которым необходимо повысить уровень знаний.
Codewars
Интерактивный ресурс с собранием функциональных задач, интересными тестами, отображением результатов, проведением дискуссий с коллегами и повышением ранга. Игровой процесс мотивирует быстро щелкать задачки.
Chekio
Игровая платформа, в которой получение новых знаний и навыков кодирования происходит в непринужденном режиме. Творческий подход к обучению и поддержка коллег позволяют достичь желаемых целей в короткие сроки.
w3schools
Для любителей разработки это отличный ресурс, который позволяет проверить знания Python. На сайте можно изучить теоретические основы языка и примеры его использования, а также поупражняться в создании программ по всем представленным материалам.
Сообщества разработчиков программ на Python
Обучение в режиме общения, консультации с коллегами, ответы на конкретные вопросы – все это можно получить в сообществах. Их преимуществом является бесплатная поддержка от начинающих разработчиков и матерых специалистов. Задавать вопросы нужно, четко обозначив тему и расписав требующую решения проблему.
Форум Python Программистов
Профессиональные программисты в сообществе отвечают на вопросы новичков и более опытных разработчиков. Здесь можно быстро получить консультацию по коду, если правильно оформить заголовок и четко сформулировать вопрос.
Pyslackers
Международное сообщество, которое собрало единомышленников по программированию на Python. Общение происходит через сервис Slack, в котором написать и быстро найти любого участника сообщества не составит труда. Общение по тематическим каналам и личная переписка ускорят процесс обучения и решения проблем.
Python-сообщество
Бесплатные видеолекции по программированию на Python
Любителям визуального и голосового восприятия информации в изучении языка программирования помогут видеоролики. Представляем небольшую подборку видеокурсов, в которых лекторы рассказывают об основах языка, а также дают практические рекомендации по разработке приложений.
Изучаем Python – Полный курс для начинающих
Видео англоязычное, но с русскими субтитрами. В длительной (более 4-х часов) лекции собрана информация по установке и настройке Python и PyCharm, показано создание калькулятора и игры. В курсе представлено все – от переменных и списков, до модулей и функций.
Python Tutorial – Python for Beginners
Классы, модули, параметры и другая теория рассмотрена в шестичасовом видео. В конце инструктор Мош разбирает три проекта: по автоматизации, машинному обучению, а также по созданию веб-сайта. Лектор дает материал на хорошем английском, доступны также субтитры на русском языке.
Python Tutorial for Beginners
Плейлист из 220 видео, в котором собраны всевозможные данные для изучающих программирование на Python новичков. Синтаксис, команды, обработка исключений, расширения и все прочее, что нужно для интерактивного обучения.
Google Python Class
19 видео от команды Google Developers с информацией о веб-программировании на Python. Опытные разработчики демонстрируют практическое применение материала, представленного на теоретических курсах Google’s Python Class.
На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.
🐍 Где изучать Python в 2021 году: 78 ресурсов для начинающих
Ресурсы отобраны по четырем направлениям:
Курсы по Питону для начинающих
Основы Python 3 (Udemy, 19 лекций) – установите Python на Windows и Mac OS, напишите Hello, World!, узнаете какие бывают типы чисел и что такое строка и ее свойства.
Python – практика для начинающих (Udemy, 8 лекций) – в этом курсе узнаете: что такое ООП, функции, циклы и условные операторы и остальные базовые понятия.
Программирование на Python (Stepik, 28 уроков) – познакомитесь с базовыми понятиями языка Python: как установить Python на компьютер, операции с числами, типы данных и условные операторы if, else, elif.
Python – практические задачи (Stepik, 21 урок) – дают основы Python: ввод данных, условия, циклы, функции и словари.
«Поколение Python»: курс для начинающих (Stepik, 61 урок) – модули курса включают в себя: ввод-вывод данных, типы данных, условные операторы, циклы for и while и работу над мини-проектом. Курс стал победителем Stepik Awards 2020 в номинации «Лучший бесплатный онлайн-курс, размещенный на платформе Stepik».
Основы программирования на языке Python в примерах и задачах (Stepik, 19 уроков) – курс ориентирован на практику; даются минимальные теоретические аспекты программирования для решения задач. В научно-популярной форме объясняется суть каждой задачи.
Python: основы и применение (Stepik, 19 уроков) – курс для тех, кто уже знаком с базой. Научитесь писать функции, работать с модулями, файловой системой, лямбда-функциями и примените полученные знания для анализа текста.
Основы программирования на Python (Coursera, 60 видео) – познакомитесь с ООП, процедурным и функциональным программированием и, конечно, с базовыми понятиями.
Python для начинающих (YouTube, 17 уроков) – рассказывают про Питон, начиная с типов данных, условных операторов, заканчивая множествами и ООП. В конце курса напишите Telegram-бота для приема платежей.
Учим Python за 1 час! (YouTube, 4 млн просмотров) – спидран по Питону.
Python-джедай (YouTube, 20 уроков) – продолжение курса Учим Python за 1 час! на 5.5 часов. Пройдете путь от азов до функционального программирования.
Уроки Python для начинающих (YouTube, 25 уроков) – Гоша Дударь рассказывает и показывает, как программировать на Python.
Python для Начинающих (YouTube, 36 уроков) – Питон с нуля, плюс два проекта на Django.
Дополнительные курсы
Основы Git (Stepik, 25 уроков) – курс по Git в формате практикума.
Основы Linux (Stepik, 34 урока) – курс основан на книге «Фундаментальные основы Linux» и рекомендован для начинающих сисадминов.
Введение в Linux (Stepik, 23 урока) – познакомитесь с ОС Linux и основами ее использования.
Интерактивные курсы и онлайн-тренажеры
Адаптивный тренажер Python (Stepik, 53 урока) – десятки задач разных уровней сложности.
Питонтьютор (11 занятий) – интерактивный учебник по основам программирования на Питоне. Больше сотни интересных задач.
Code Basics (69 уроков) – всеобъемлющий курс по Питону для начинающих.
letpy (16 уроков) – дают базовые знания, а если нужно больше – на сайте есть подробный справочник по методам, операторам и т. д.
Телеграм-каналы
Библиотека питониста – полезные материалы по всему, что может быть полезно питонисту.
Pythonist.ru – разбор вопросов с собеседований, книги, тесты и задачи на логику.
Python задачки – задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, задачи для джунов.
Python Books – книги по программированию в формате PDF.
Python in Depth – рассказывают об основах программирования и лучших практиках.
Python Quiz – протестируйте ваши знания Питона.
Python (11 тыс. участников) – питоний чат.
SPb Python (1.5 тыс. участников) – чат питонщиков из СПб.
Python (2 тыс. подписчиков) – еще один чат.
PythonNoobs – канал для новичков.
Машинное обучение
Введение в Data Science и машинное обучение (Stepik, 30 уроков) – подробно разбирают теорию и учат работать с библиотеками pandas и numpy.
Машинное обучение (Stepik, 71 урок) – узнаете как обрабатывать данные и поймете как строить модели машинного обучения.
Быстрый старт в искусственный интеллект (Stepik, 23 урока) – разбирают четыре модуля: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, математические идеи в анализе данных и искусственном интеллекте.
Нейронные сети (Stepik, 24 урока) – объясняют алгоритмы, лежащие в основе нейронных сетей и их практическое применение.
Нейронные сети и компьютерное зрение (Stepik, 37 уроков ) – сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Этот курс получил премию «Stepik Awards 2019».
Deep Learning: базовый поток (Stepik, 39 уроков) – дают базу по высшей математике и Питону.
Аналитика с pandas (Stepik, 10 уроков) – аналитика с помощью библиотеки pandas в Python
Специализация «Машинное обучение и анализ данных» (Coursera, 6 курсов) – познакомитесь с математическим анализом, научитесь размечать и строить выводы по данным и получите другие мастхэв математические знания.
Введение в машинное обучение (Coursera, 31 видео) – изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения: классификация, регрессия и кластеризация.
Курс OpenDataScience и Mail.ru Group по машинному обучению (YouTube, 10 лекций) – рассказывают о классификации, регрессиях, временных рядах, градиентном бустинге и так далее.
Машинное обучение от ВШЭ (YouTube, 61 видео) – курс по машинному обучению для бакалавров НИУ ВШЭ.
Машинное обучение (YouTube, 22 видео) – курс от школы анализа данных Яндекса.
Телеграм-каналы
Библиотека data scientist’а – полезные материалы по всему, что может быть интересно дата сайентисту.
gonzo-обзоры ML статей – обзоры статей по машинному обучению.
Machine Learning World – последние новости из AI и ML.
Hey Machine Learning – новости, кейсы, разборы интересных проектов из мира ИИ.
NeuroHive – Нейронные сети – канал про нейронные сети и новейшие методы в машинном обучении.
addmeto – новости из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.
Data Science и все такое – простым языком об анализе данных, машинном обучении и обо всем таком.
OpenDataScience RU – анонсы мероприятий по Data Science.
Machinelearning – актуальная информация из мира ML, нейронных сетей.
Data Science Chat (4.5 тыс. участников) – чат о Data Science.
Нейронные сети (AI Community) (2.7 тыс. участников.) – чат про нейронные сети.
AI / Big Data / Machine Learning (5 тыс. участников) – чат про Data Science, Big Data, AI, ML.
Веб-разработка
Django (YouTube, 52 видео) – полный курс по фреймворку Django. Даже капчу поставите.
Создание сайта на Django (YouTube, 12 видео) – Гоша Дударь рассказывает как запилить свой первый сайт. Также есть курс в коротком полуторачасовом формате.
Уроки Django | Django Docker Nginx Gunicorn (YouTube, 30 мин.) – узнаете как завернуть Джанго-проект в докер и настроить обработку запросов на nginx и gunicorn.
Бекенд на Django (YouTube, 10 уроков) – хорошая подача материала.
Тестирование в Django (YouTube, 148 лайков и 2 дизлайка) – протестируете django-проект и познакомитесь с модулем mock.
Изучение Flask (YouTube, 3 видео) – создадите веб-блог.
Flask: делаем простое веб приложение на Python (YouTube, 15 мин.) – сделаете простое веб-приложение с формами ввода.
Телеграм-каналы
Python/ django – публикуют ссылки на обучающие статьи.
Django [ru] (4.2 тыс. участников)– русскоязычный чат по Джанго
Django (800 участников) – чат по Джанго.
Python Flask (1.5 тыс. участников) – чат по Flask.
Тестирование
Автоматизация тестирования с помощью Selenium и Python (Stepik, 26 уроков) – научитесь писать автотесты, использовать тестовые фреймворки и работать с git и GitHub.
Unit тесты в Python. Тестирование кода (YouTube, 354 лайка и 8 дизлайков) – протестируете код вдоль и поперек.
Pytest: введение в автотесты (YouTube) – расскажут как работать с библиотекой pytest.
Эффективное тестирование с pytest (YouTube) – научитесь запускать тесты c помощью pytest.
Тесты в Python: легкий старт (YouTube) – пошаговая инструкция на примерах: чем тестировать, что тестировать, как тестировать.
Телеграм-каналы
Библиотека тестировщика (2 тыс. участников) – полезные материалы по всему, что может быть интересно тестировщику.
QA_PRO (3.5 тыс. участников) – информация для профессиональных тестировщиков и QA инженеров.
Тестирование и жизнь (1 тыс. участников) – канал про тестирование, работу, образование и все около того.