🐍 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.
🐍 Самоучитель для начинающих: как освоить Python с нуля за 30 минут?
Прочитав статью, вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами. В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.
Установка Python
Python в Ubuntu предустановлен. Чтобы узнать версию Python, откроем терминал комбинацией клавиш Ctrl + Alt + T и введем следующую команду:
Для Windows нужно скачать Python с официального сайта и установить как обычную программу.
Установка редактора кода
Для работы нам понадобится редактор кода (IDE). Самые популярные:
Для установки Atom в Ubuntu введем в терминале:
Рис. 1. Страница установки Atom для Windows
Создание проекта
Создадим проект, в котором будем хранить код и другие файлы. Для этого перейдем во вкладку File → Add Project Folder и выберем любую свободную папку.
Онлайн-редакторы кода
Если под рукой только смартфон, воспользуемся бесплатными онлайн-редакторами кода:
1. Синтаксис
Python использует отступы, чтобы обозначить начало блока кода:
Python выдаст ошибку, если вы пропустите отступ:
Рекомендуется использовать отступ, равный четырем пробелам.
2. Hello, World
Напишем в example.py следующую строчку:
У нас установлен плагин run-python-simply и запустить код мы можем двумя способами:
После запуска кода появится окно терминала с результатом или ошибкой.
‘Hello, World’ – строка (заключена в кавычки).
Python – язык с динамической типизацией, то есть нам не нужно заранее объявлять тип переменной, является ли она строкой, числом и так далее.
О функциях поговорим в конце статьи, сейчас разберемся со строками и другими типами данных.
3. Типы данных
3.1. Строки
Строка – упорядоченная последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки:
Операции со строками
Изменение регистра первого символа к верхнему регистру с помощью метода title() :
Преобразование всех символов к верхнему и нижнему регистру методами upper() и lower() соответственно:
Объединение строк (конкатенация). Строки объединяются с помощью знака сложения + :
Вычисление длины строки. Чтобы определить длину строки воспользуемся встроенной функцией len() (сокращённое от англ. length):
Рис. 2. Доступ к элементу строки по индексу в Python
Для получения элемента по индексу воспользуемся квадратными скобками [] :
В предыдущем примере по индексу мы получали один элемент строки. По срезу можно получить несколько элементов:
Как формируется срез:
Получим с помощью среза последний элемент:
Все элементы, кроме первого:
Все элементы, кроме последнего:
Создание копии строки через срез:
Методом replace() заменим символы в строке:
Преобразование строки в список индивидуальных символов:
3.2. Числа
Целые числа (int) не имеют дробной части:
Число с плавающей точкой (float) имеет дробную часть:
Операции над числами:
Порядок операций. Выражение в скобках будет просчитываться в первую очередь:
3.3. Списки
Список (англ. list) – набор упорядоченных элементов произвольных типов. Списки задаются квадратными скобками [] и содержат объекты любого типа: строки, числа, другие списки и так далее. Элементы можно менять по индексу.
Создадим список animals и выведем его на экран:
Обратимся к второму элементу списка:
Чтобы изменить элемент списка, обратимся к нему по индексу и присвоим новое значение:
Для добавления элемента в конец списка воспользуемся методом append() :
Метод insert() вставляет элемент по индексу:
Для удаления элемента из списка, обратимся к элементу по индексу, используя команду del :
Другой способ удаления – метод pop() :
В двух предыдущих примерах мы удаляли элемент по его индексу. Теперь удалим элемент по его значению с помощью метода remove() :
Чтобы упорядочить список по алфавиту используем метод sort() :
Список в обратном порядке выводится методом reverse() :
Для определения длины списка воспользуемся функцией len() :
3.4. Кортежи
Кортеж (англ. tuple), как и список хранит элементы, только в отличие от списка, элементы кортежа не изменяются. Кортеж задается круглыми скобками () :
Одноэлементный кортеж задается с помощью запятой после первого элемента. Без запятой получим список. Чтобы узнать какой тип данных мы получаем на выходе воспользуемся функцией type() :
Чтобы создать список из элементов кортежа применим функцию list() :
3.5. Словари
Получим по ключам соответствующие значения из словаря dictionary :
Чтобы добавить новую пару «ключ-значение» используем следующую запись словарь[‘новый_ключ’] = новое_значение :
Изменение существующего значения похоже на добавление нового значения словарь[‘существующий_ключ’] = новое_значение :
Командой del можно удалить ключ со значением:
3.6. Множества
Множества – неупорядоченные последовательности не повторяющихся элементов. Множество задается чрез фигурные скобки <> :
Операции над множествами:
3.7. Файлы
example.txt – путь к файлу и его имя. В нашем случае файл расположен в папке с выполняемой программой.
r – режим работы « только чтение».
Попробуем дозаписать числа в конец файла:
numbers – список чисел.
a – режим записи «в конец текстового файла».
\n – перенос на новую строчку.
Без переноса строки результат будет следующий:
4. Ввод данных
Для ввода данных применяется функция input() :
5. Условные инструкции
Оператор if выполняет код в зависимости от условия. Проверим, если число три меньше пяти, то выведем на экран слово true :
elif = else + if – код выполняется, если предыдущее условие ложно, а текущее истинно:
6. Цикл while
Напишем цикл, который 5 раз выведет на экран слово hello :
while – обозначение цикла.
Бесконечный цикл записывается с помощью while True :
7. Цикл for
Цикл for перебирает элементы последовательности:
Второй вариант записи:
8. Функции
a и b – аргументы функции.
return возвращает значение функции.
9. Модули
Модуль – файл, содержащий функции, классы и данные, которые можно использовать в других программах.
Это был импорт отдельной функции. Теперь импортируем весь модуль и обратимся к функции через модуль.имя_функции() :
10. Комментарии
Комментирование кода помогает объяснить логику работы программы. Однострочный комментарий начинается с хеш-символа # :
Многострочный комментарий заключается с обеих сторон в три кавычки:
Литература
Шпаргалки
YouTube-каналы и курсы
Бесплатные курсы на русском и английском языках в YouTube и на образовательных ресурсах:
Python в «Библиотеке Программиста»
Мы кратко познакомились с основными понятиями Python: команды, функции, операторы и типы данных. У этого языка низкий порог вхождения, простой синтаксис, поэтому вероятность освоить его человеку, который никогда не занимался программированием – высокая (по моей субъективной оценке – 90%).
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.
Топ-8 сайтов с бесплатными курсами по Python для начинающих
Python вдохновил многих людей на изучение программирования, да и продолжает вдохновлять. Я лично знаю несколько человек, изучивших Python для разных целей, от веб-разработки до машинного обучения.
Также я видел много новичков, создающих веб-приложения с использованием Django или модели машинного обучения с использованием Python, или просто пишущих какие-нибудь скрипты для автоматизации рутинных задач. В настоящее время Python лидирует среди языков программирования, а его популярность растет день ото дня. Этим он не в последнюю очередь обязан популярности науки о данных и машинного обучения, а также своим прекрасным библиотекам, таким как Pandas, NumPy и TensorFlow.
Если вы тоже решили в текущем году изучить Python или даже уже начали писать код на этом языке, но все еще интересуетесь бесплатными обучающими ресурсами, эта статья — для вас. В ней я поделюсь ссылками на несколько сайтов и порталов, где можно изучать Python бесплатно.
Учеба по бесплатным руководствам это просто потрясающе. Вам не нужна кредитная карта, не нужно платить за курс. Все, что нужно, — жажда знаний.
Но выбрать подходящие ресурсы непросто, ведь ассортимент курсов, книг и сайтов очень велик. Это как искать иголку в стоге сена. Но с этой проблемой я вам помогу.
Кстати, если вы не имеете ничего против того, чтобы потратить несколько долларов на изучение такого ценного и полезного языка как Python, могу посоветовать курс Джоша Портиллы на Udemy — «The Complete Python 3 Bootcamp». Этот курс позволит вам изучить Python быстро и более структурированно, а во время распродаж его можно купить всего за 10 долларов.
Топ-8 платформ и бесплатных ресурсов по Python для начинающих
Здесь я перечислю несколько лучших мест, где вы можете изучать Python совершенно бесплатно. Этот список я составлял в компании с экспертами по Python. Мы специально старались отобрать как можно меньше ресурсов, но при этом все же оставить какую-то возможность выбора.
1. CodeCademy
Если вам нравится интерактивное обучение, для вас нет лучшего места, чем CodeCademy. На этой платформе вас сначала очень кратко учат теории, а затем просят написать код (онлайн), используя изученную концепцию. А самое главное — вам не придется ничего настраивать. Не нужно даже устанавливать Python на свою машину! Запускать код вы сможете прямо в браузере.
Второе преимущество этой платформы состоит в том, что вам не придется писать программу целиком, пока вы не будете готовы к этому. Вы будете вносить маленькие изменения и выполнять код. Это отличный и увлекательный способ научиться программировать на Python.
С помощью этой интерактивной платформы я изучил JavaScript, Java, Python и Linux. Раньше все курсы были совершенно бесплатными, но сейчас у них «фримиум»-модель, т. е., некоторые уроки и курсы доступны только для платных подписчиков.
В настоящее время курс Learn Python 2 бесплатный, в отличие от курса по Python 3. Если можете себе это позволить, — подпишитесь, но если нет, вы вполне можете начать с курса по Python 2: он прекрасно подойдет новичкам с нулевым опытом.
2. Udemy
Это еще одна популярная платформа с онлайн-курсами. Пожалуй, здесь хранится самая большая коллекция онлайн-курсов на земле. Мне нравится Udemy, потому что на этой платформе можно найти курс буквально по любой теме, которую вы хотите изучить, к тому же эти курсы бесплатны.
Как и на CodeCademy, подписываться не обязательно. Нужно лишь создать бесплатный аккаунт, и сразу можно будет начать проходить бесплатные курсы по Python. При первом запуске курса большинство инструкторов делают уроки бесплатными, чтобы привлечь внимание к своему курсу и получить отзывы.
Но есть и целые курсы, причем отличные, которые выкладываются совершенно бесплатно. На них вы сможете довольно глубоко изучить Python 3.
Преимущество Udemy в том, что учить вас будут эксперты. Но здесь нет той интерактивности, которую вы найдете на CodeCademy. В общем, если вам нравится учиться по видео, для вас нет лучшего места, чем Udemy.
3. Класс по Python от Google
Если вы не знали, то скажу, что у Google тоже есть отличный набор туториалов по Python для начинающих, т. н. Класс по Python. Это бесплатный курс для людей, желающих изучить Python и имеющих начальные знания в программировании. В этом курсе вы найдете текстовые руководства, видеолекции и множество упражнений для практики в написании кода на Python.
Первые упражнения позволят вам отработать базовые концепции Python, такие как строки и списки, а в следующих вы будете создавать уже целые программы, работая с текстовыми файлами, процессами и http-соединениями.
Компания Google и сама использует Python во многих своих проектах. Материалы курса используются внутри компании для обучения языку Python людей, которые только начали изучать программирование или имеют совсем небольшой опыт.
Лучшее в этом курсе то, что его видеоматериалы доступны на YouTube, так что вам не потребуется создавать дополнительный аккаунт. Также в рамках курса вас научат настраивать вашу собственную среду разработки на Python. Это не такая простая задача, но очень важная в долгосрочной перспективе.
4. Бесплатный курс по Python от Microsoft
Раз у Google есть Класс по Python, разве может Microsoft отставать? Эта компания тоже представила бесплатный курс и выложила его на Edx — еще одном популярном онлайн-портале для бесплатного самообразования. Курс называется «Introduction to Python: Absolute Beginner» («Вступление в Python для абсолютных новичков»). Ведет его Эрик Камплин, Senior Content Developer.
В рамках этого курса вы будете изучать Python в Jupyter Notebooks — браузерном редакторе кода для Python. Это значит, что вам не придется устанавливать что-либо на свою машину. Прохождение курса занимает 5 недель, на каждую неделю приходится 3-4 часа занятий.
Этот курс также является частью программы Microsoft «Entry-Level Software Development», которая тоже бесплатна. Но если захотите добавить в свое резюме или профиль на LinkedIn сертификат о прохождении курса, за него уже придется заплатить.
6. Изучение Python: полный курс для начинающих от FreeCodeCamp
В этом видео вы получите превосходное вступление ко всем основным концепциям Python. Смотреть можно совершенно бесплатно на YouTube. Вот список тем с разбивкой по времени:
7. Изучение Python с нуля на Educative
Educative.io — это текстовая интерактивная платформа, где можно изучать программирование и писать код прямо в браузере. Вы можете изучить какую-либо концепцию и написать соответствующий код прямо в следующей строке. То есть, вам не придется ничего скачивать или настраивать. Это огромное преимущество любого курса для начинающих, поскольку большинство новичков, столкнувшись с трудностями настройки, просто не продвигаются дальше.
Если вы хотите начать изучать Python, эта платформа — отличное место для старта. Курс начинается с пояснения базовых строительных блоков, а дальше вы знакомитесь с более высокоуровневыми концепциями, такими как функции и циклы. По мере прохождения курса вы будете решать увлекательные задачки, используя при этом изученные концепции.
К концу курса вы будете знакомы со структурами данных и функциональным программированием на Python. Курс бесплатный, для доступа к нему нужно только создать аккаунт на Educative.io.
8. Coursera
Если хотите учиться по программам ведущих мировых университетов, не платя за это ни копейки, обратите внимание на платформу Coursera. Там предлагаются онлайн-курсы от университета Стэнфорда, INSEAD, Национального университета Сингапура и многих других.
Кроме того, один из самых популярных курсов на Coursera — «Python — Programming for Everybody» («Python — программирование для всех»).
Этот курс предназначен для обучения Python 3 с нуля. Для его прохождения не нужно иметь даже начальных знаний программирования. Уже больше 850 тысяч учащихся записалось на этот курс и научилось писать код на Python, и вы тоже вполне можете им воспользоваться.
Вообще на Coursera есть целый блок курсов, посвященных Python, и «Python — Programming for Everybody» — часть этого блока. Кроме него есть еще курсы для более глубокого изучения этого языка:
На все эти курсы можно записаться бесплатно и проходить их, так сказать, в роли вольного слушателя. То есть, за практическую часть курса и сертификат придется будет платить (если они вам нужны).
В принципе, если вы можете себе позволить заплатить за этот блок курсов — сделайте это. Он, без сомнения, стоит вашего времени и денег.
Наш список бесплатных ресурсов для изучения Python подошел к концу. Все сайты, указанные в нем, прекрасны, вы можете смело выбирать любой из них. Не стоит браться за все: это займет слишком много времени, к тому же будет совершенно бессмысленно. Выбирайте тот, который лучше всего подойдет для вашего стиля учебы.
Например, если вам нравится интерактивное обучение, выбирайте CodeCademy. Если вам больше по душе неформальные видеокурсы, остановите свой выбор на Udemy. А если предпочитаете более структурированную учебу, как в университете, тогда стоит отдать предпочтение Coursera. И наконец, для тех, кому больше нравится читать тексты, чем смотреть видео, есть класс по Python от Google.