Курс Python-разработчик с нуля — онлайн-обучение языку программирования Python (питон) для начинающих в Яндекс Практикуме — Яндекс Практикум

Итак, прошло две недели с окончания курса.

Меня буквально на днях спросили, а нужны ли эти курсы, можно же самому всё выучить и стать программистом… Я бы хотел повторить то, что сказал в тот раз: выучить весь материал без курсов конечно возможно, но это очень сложно. Это связано с тем, что при самостоятельном изучении нет обратной связи, не понятно где и что делаешь правильно, а что нет. Не любой написанный код выполняющий требуемые задачи написан правильно, множество аспектов останутся не рассмотренными. Я в интернете встречал очень много кода работающего и выдающего требуемый результат, но написанного в учебных целях, в разрез с устоявшимися правилами. Очень много технологий вообще не будет рассмотрено при самостоятельном изучении в связи с тем, что в учебных задачах не появляется необходимости в их применении.

Так же очень сильно мотивирует к работе горящие сроки и дедлайны. Они настраивают на рабочий лад, на умение оценивать сложность задачи и оценивать время необходимое на её решение.

Я специально не говорю конкретики с примерами так как понимаю, что эта конкретика для каждого направления будет своя.

Лично мне именно общение с наставниками и ревьюерами дало гораздо больше чем решение примеров и задач, предложенных на курсе.

Теперь пара слов о наболевшем: я часто запинался на формулировках задач. Иногда они написаны были достаточно двусмысленно и попадались задачи в которых при написании кода строго по заданию не получалось пройти тест, оказывается имелось ввиду что-то другое. В некоторых местах алгоритмам проверки не хватало гибкости, требовалось вставить ответ строго по заявленному шаблону в то время как код написанный чуть иначе выдавал ровно тот же результат, который требовался, но не проходил проверок.

Зубная и головная боль – Яндекс.Контекст – это просто что-то с чем-то. Формулировки задачь написанные в контексте приходилось очень часто переводить с контекстовского на русский и далеко не всегда это удавалось. Некоторые аспекты вообще в условиях не были упомянуты, приходилось догадываться.

По структуре – лично мне кажется, что некоторые части находятся не на своём месте, но я не уверен на 100%, возможно в таком порядке была своя какая-то логика которую я упускаю. По моему мнению «Углублённый Python» должен был идти сразу после «Основы Python». Этот материал явно дан не вовремя, с опозданием.

Отдельно я бы не упирал только на Google API в «Python для бизнеса», а скорее перечислил бы существующие API в целом и какие-то их особенности если они есть. В частности, не плохо было бы в текущих условиях рассмотреть поглубже продукты экосистемы Яндекса, Google, банковские API, ещё что-то в том же направлении. Может быть взаимодействие с государственными службами. Но это опять же уже моё мнение и мой взгляд на «Python для бизнеса».

В завершении могу сказать, что не жалею о выборе данных курсов, так как они сэкономили мне на изучении очень много времени, а моё время – это тоже деньги.

Я научился смотреть на поставленные задачи шире, чем раньше, научился искать информацию, разбираться в проблемах и ошибках. Я понимаю тот набор технологий, которые сейчас присутствуют на рынке и понимаю что смогу самостоятельно изучить те, которые не затрагивались на курсах, опираясь на полученные знания и навыки.

Я в очередной раз убедился, что настоящий программист – это тот, кто не зная какой-то технологии или языка программирования сможет написать на нём программу опираясь на документацию. На Яндекс Курсах учат именно этому, учат разбираться и искать ответ самостоятельно, быстро и качественно, учат не бояться ошибок и разбираться в поставленных задачах. А для лучшего результата в любой момент на помощь придут очень грамотные и знающие люди.

Разработка на Python — Инфографика «Экосистема разработки в 2021 году»

Основные выводы

Образ жизни и интересные факты

Демография

Методология

Исходные данные

C

C#

C++

Go

Java

JavaScript

Kotlin

PHP

Python

R

Ruby

Rust

Scala

Swift и Objective-C

Big Data

Базы данных

DevOps

Образование

Встраиваемые системы

Микросервисы

Прочие технические вопросы

Инструменты для командной работы

Техническая документация

Тестирование

Вопросы о Python были заданы только тем, кто выбрал Python в качестве одного из трех основных языков программирования.

Какую версию Python вы используете чаще всего?

Только 3% разработчиков на Python продолжают использовать в 2021 году версию Python 2! Пять лет назад их доля составляла 47%.

С какой целью вы используете Python?

За последние 5 лет проведения опроса JetBrains «Экосистема разработки» основные сферы применения языка Python не изменились. Чаще всего он используется для веб-разработки и анализа данных — эти направления назвали примерно по 50% респондентов.

Лишь 4% пользователей Python разрабатывают игры, из них 77% занимаются этим в качестве хобби.

Язык программирования Python используют 75% респондентов, занятых научными исследованиями, — это самый популярный язык в данной сфере.

Какие веб-фреймворки/библиотеки вы используете в дополнение к Python?

Какие фреймворки для анализа данных вы используете в дополнение к Python?

Python и JavaScript — те языки, которые респонденты чаще всего изучают: почти 30% участников опроса изучали их в течение прошедших 12 месяцев.

Мы спросили, на каких платформах открытых онлайн-курсов люди чаще всего изучают Python, если они вообще пользуются такими платформами. Чаще всего респонденты называли Udemy, Coursera и edX. Если сравнивать с другими языками, интересно, что Udemy обычно мене популярна, в то время как Coursera и edX используются значительно чаще.

Компания JetBrains запустила собственную образовательную платформу — JetBrains Academy. Для изучения Python и обучения этому языку можно использовать специальную IDE PyCharm Edu.

Какие фреймворки/библиотеки вы используете в дополнение к Python?

Половина разработчиков, участвовавших в опросе, изучали Python, когда получали образование.

Какие еще технологии вы используете совместно с Python?

Доля разработчиков на Python, которые работают в очень крупных компаниях (свыше 5000 сотрудников), составляет 20% — это больше, чем среди других разработчиков (15%). Что касается компаний других размеров, соотношение примерно такое же, как и у остальных разработчиков.

Какую IDE или редактор вы чаще всего используете для разработки на Python?

Несмотря на все усилия по созданию репрезентативной выборки респондентов, результаты могут быть немного смещены в сторону пользователей продуктов JetBrains, поскольку вероятность их участия в опросе выше, чем у других людей.

Сегодня Python — основной язык для Data Science. Большинство разработчиков, занятых анализом данных (54%), инжинирингом данных (54%) и машинным обучением (71%), используют Python.

Компания JetBrains разработала несколько новых инструментов для Data Science, предлагающих широкие возможности.

Datalore — эффективная среда для Jupyter Notebooks. Она доступна для любых пользователей онлайн, а также ее можно установить локально в корпоративной среде.

DataSpell — новая IDE, разработанная JetBrains для Data Science. Это высокопроизводительная среда разработки для специалистов в области Data Science, которые активно занимаются разведочным анализом данных и прототипированием моделей машинного обучения.

Подробнее о состоянии экосистемы разработки на Python можно прочитать в официальном Отчете об опросе разработчиков на Python, подготовленном совместно с Python Software Foundation.

PyCharm

IDE для профессиональной разработки на Python

Datalore

Умное веб-приложение для анализа данных

PyCharm Edu

Профессиональный инструмент для обучения программированию на Python

DataSpell

Новая IDE от JetBrains для Data Science

Предыдущий раздел

PHP

Следующий раздел

R

Основные выводы

Образ жизни и интересные факты

Демография

Методология

Исходные данные

C

C#

C++

Go

Java

JavaScript

Kotlin

PHP

Python

R

Ruby

Rust

Scala

Swift и Objective-C

Big Data

Базы данных

DevOps

Образование

Встраиваемые системы

Микросервисы

Прочие технические вопросы

Инструменты для командной работы

Техническая документация

Тестирование

Если результаты исследования показались вам интересными, поделитесь ими с друзьями и коллегами.

Примите участие в будущих опросах

Я хочу принимать участие в будущих опросах JetBrains

Я хочу получать результаты будущих исследований JetBrains

Я хочу получать электронные письма о новостях, продуктах и услугах компании JetBrains

By submitting this form I agree to the JetBrains Privacy Policy

Если у вас есть вопросы или пожелания, свяжитесь с нами по адресу [email protected].

Руководство разработчика Python

Изменить эту страницу

Переключить боковую панель оглавления

Это руководство представляет собой исчерпывающий ресурс для внесения
на Python — как для новых, так и для опытных участников. это
поддерживается тем же
сообщество, поддерживающее Python. Мы приветствуем ваш вклад в Python!

Краткий справочник

Вот основные шаги, необходимые для настройки и внесения исправления.
Это предназначено в качестве контрольного списка, когда вы знаете основы. Для полного
инструкции см. в руководстве по установке.

1. Установка и настройка Git и других зависимостей
   (подробную информацию см. на странице настройки Git).

2. Разветвить репозиторий CPython
   в свою учетную запись GitHub и получите исходный код, используя:

    клон git https://github.com//cpython
   компакт-диск cpython
    

3. Сборка Python, в UNIX и macOS используйте:

    ./configure --with-pydebug && make -j
    

   и в Windows используйте:

    PCbuild\build.bat -e -d
    

   См. также более подробные инструкции,
   как установить и построить зависимости,
   и страницы для конкретных платформ для UNIX,
   macOS и Windows.

4. Запустить тесты:

    ./python -m тест -j3
    

   В большинстве систем macOS замените ./python .
   с ./python.exe . В Windows используйте python.bat .

5. Создайте новую ветку, в которой будет проходить ваша работа над проблемой, например:

    git checkout -b fix-issue-12345 основной
    

   Если проблема еще не существует, создайте ее. Тривиальные проблемы (например, исправления опечаток)
   не требуют создания каких-либо проблем.

6. После устранения проблемы запустите тесты, запустите , выполните проверку исправлений и, если
   все в порядке, коммит.

7. Разместите ветку на своем форке на GitHub и создайте запрос на вытягивание. Включите номер выпуска, используя gh-NNNN в
   Описание пулреквеста. Например:

    gh-12345: исправлена ​​ошибка в спам-модуле.
    

8. Добавить запись новостей в каталог Misc/NEWS.d в виде отдельного файла.
   запись новостей может быть создана с помощью аннотации,
   или инструмент аннотации и его аннотация добавить
   команда. Пожалуйста, прочитайте больше о рекламе в документации.

Примечание

Вступающие впервые должны будут подписать Лицензию участника
Соглашение (CLA), как описано в разделе «Лицензирование»
это руководство.

Быстрые ссылки

Вот несколько ссылок, на которые вы, вероятно, будете часто ссылаться во время
участие в Python:

• Система отслеживания ошибок

• Статус билдбота

• Где получить помощь

• PEP (предложения по улучшению Python)

• Git Bootcamp и шпаргалка

Содействие

Мы призываем всех внести свой вклад в Python, поэтому мы разместили это
руководство разработчика. Если у вас остались вопросы после ознакомления с материалом в
этого руководства, то группа Core Python Mentorship доступна, чтобы помочь новым
участников в процессе.

Несколько человек из сообщества Python внесли свой вклад в серию
отличных руководств на Open Source Guides.

Основные разработчики и участники найдут полезными следующие руководства:

• Как внести свой вклад в Open Source

• Создание доброжелательных сообществ

Руководство по разработке Python:

Мы рекомендуем читать документы в этом руководстве по мере необходимости. Ты
можете остановиться там, где вам удобно, и сразу начать вносить свой вклад, не
чтение и понимание этих документов одновременно. Если вы решите пропустить
в документации, имейте в виду, что она написана с учетом предыдущего
документация была прочитана, поэтому вам может понадобиться вернуться назад, чтобы заполнить
недостающие понятия и терминология.

Предложение изменений в самом Python

Улучшение кода, документации и тестов Python — это текущие задачи, которые
никогда не будет «закончен», поскольку Python работает как часть постоянно развивающегося
система техники. Еще более сложная текущая задача, чем эти
необходимая деятельность по техническому обслуживанию заключается в поиске способов сделать Python в виде
стандартная библиотека и определение языка, еще лучший инструмент в
инструментарий разработчика.

Хотя такие изменения происходят гораздо реже, чем описанные выше, они
случиться, и этот процесс также описан в этом руководстве:

• Добавление в стандартную библиотеку

• Изменение языка Python

Другие реализации интерпретатора

Это руководство предназначено специально для поддержки эталонного интерпретатора Python,
также известный как CPython (хотя большая часть стандартной библиотеки написана на Python,
ядро интерпретатора написано на C и легче всего интегрируется с C и
экосистемы С++).

Существуют и другие реализации Python, каждая со своей направленностью. Нравиться
CPython, у них всегда есть больше вещей, которые они хотели бы сделать, чем они имеют
разработчиков для работы над ними. Некоторые основные примеры, которые могут представлять интерес:

• PyPy: интерпретатор Python, ориентированный на высокоскоростную (JIT-компиляцию) работу.
  на основных платформах

• Jython: интерпретатор Python, ориентированный на хорошую интеграцию с Java.
  Среда виртуальной машины (JVM)

• IronPython: интерпретатор Python, ориентированный на хорошую интеграцию с
  Общеязыковая среда выполнения (CLR), предоставляемая .NET и Mono

• Stackless: интерпретатор Python, ориентированный на предоставление легкого
  микропотоки, оставаясь в значительной степени совместимыми со специфическими для CPython
  модули расширения

Ключевые ресурсы

Дополнительные ресурсы

• Любой может клонировать исходники этого руководства. Видеть
  Помощь с Руководством разработчика.

• Помощь с …

  • Исследование внутренних органов

  • Изменение грамматики CPython

  • Руководство по синтаксическому анализатору

  • Дизайн компилятора

  • Конструкция сборщика мусора

• Опора для инструмента

  • Опора GDB

  • Динамический анализ с Clang

  • Различные инструменты с файлами конфигурации, которые находятся в каталоге Misc

  • Информацию о редакторах и их конфигурациях можно найти в
    вики

• обслуживание python.org

• Искать в этом руководстве

Кодекс поведения

Обратите внимание, что все взаимодействия на
Поддержка Python Software Foundation
инфраструктура покрыта
Кодексом поведения PSF,
который включает в себя всю инфраструктуру, используемую при разработке самого Python
(например, списки рассылки, средства отслеживания проблем, GitHub и т.  д.).
В целом это означает, что все должны быть открытыми, внимательными и
уважать других, независимо от их положения в проекте.

Статус веток Python

Перемещено в Статус версий Python

Полное содержание

Статус версий Python

Наверх

Изменить эту страницу

Переключить боковую панель оглавления

Основной веткой в ​​настоящее время является будущий Python 3.12, и это единственная
ветвь, которая принимает новые функции. Последний выпуск для каждого Python
версию можно найти на странице загрузки.

Цикл выпуска Python

Ганта
формат даты ГГГГ-ММ-ДД
Цикл выпуска Python
формат оси %Y
раздел Python 2.6
конец срока службы: крит, python2.6, 01.10.2008, 29.10.2013
раздел Python 3.0
конец срока службы: крит, python3.0, 03.12.2008, 27.06.2009
раздел Python 3.1
конец срока службы: крит, python3. 1, 27 июня 2009 г., 09 апреля 2012 г.
раздел Python 2.7
конец жизни: крит, python2.7, 03.07.2010, 01.01.2020
раздел Python 3.2
конец срока службы: крит, python3.2, 20 февраля 2011 г., 20 февраля 2016 г.
раздел Python 3.3
конец жизни: крит, python3.3, 2012-09-29,2017-09-29
раздел Python 3.4
конец жизни: крит, python3.4, 16.03.2014, 18.03.2019
раздел Python 3.5
конец срока службы: крит, python3.5, 13 сентября 2015 г., 30 сентября 2020 г.
раздел Python 3.6
конец жизни: крит, python3.6, 2016-12-23, 2021-12-23
раздел Python 3.7
безопасность: сделано, python3.7, 27.06.2018, 27.06.2023
раздел Python 3.8
безопасность: сделано, python3.8, 14.10.2019, 01.10.2024
раздел Python 3.9безопасность: сделано, python3.9, 05.10.2020, 01.10.2025
раздел Python 3.10
исправление: активно, python3.10, 04.10.2021, 01.10.2026
раздел Python 3.11
исправление: активно, python3.11, 24.10.2022, 01.10.2027
раздел Python 3.12
особенность: python3. 12, 2023-10-02,2028-10-01

Поддерживаемые версии

Даты, выделенные курсивом , запланированы и могут быть скорректированы.

Неподдерживаемые версии

Клавиша состояния

особенность:

принимаются новые функции, исправления ошибок и исправления безопасности.

Предварительная версия

:

исправления функций, исправления ошибок и исправления безопасности принимаются для
предстоящий выпуск функции.

Исправление

:

исправления ошибок и исправления безопасности приняты, новые двоичные файлы все еще
выпущенный. (Также называется обслуживание или стабильная версия )

безопасность:

принимаются только исправления безопасности, бинарные файлы больше не выпускаются,
но могут быть выпущены новые версии только с исходным кодом

окончание срока службы:

цикл выпуска заморожен; никакие дальнейшие изменения не могут быть внесены в него.

См. также страницу цикла разработки для получения дополнительной информации о ветвях.

По умолчанию окончание срока службы запланировано через 5 лет после первого выпуска.
но может быть скорректирован менеджером релизов каждой ветки.

This entry was posted in Популярное