книги для начинающих / Хабр

Друзья, забирайте в закладки подборку из 17 книг по Python.

Подборка поможет вам освоить язык программирования с нуля или с минимальными знаниями.

Готовы приступить к изучению Python?

Тогда начнем!

Начинаем подготовку к изучению Python

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

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

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

«English for Information Technology», Пирсон Лонгман

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

«Basic English for Computing», Оксфорд

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

Знакомимся с Python

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

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

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

«Программируем на Python», Майкл Доусон

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

Переходим к практике

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

«Изучаем Python», Марц Лутц

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

«Программирование на Python», Марк Лутц

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

«Python — к вершинам мастерства», Лучано Рамальо

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

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

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

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

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

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

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

«Python на практике», Марк Саммерфилд

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

Продолжаем изучение: книги о Python по направлениям

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Старт в Python. Опытные разработчики о том, с чего начать учить новый язык программирования

Python известен своим приятным синтаксисом и простотой. Говорят, выучить его может каждый. Но с чего начать и как выстроить обучение, чтобы не забросить его на половине пути? Web Academy расспросила об этом программистов, которые не первый год работают с Python. Они рассказали и о своих первых шагах и о том, как понять, что уровень новичка пройден и можно смело подавать резюме в компанию мечты.

Антон Мазун, Python developer в GeeksForLess Inc (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Python, как и любой другой язык программирования, может выучить любой человек. Многие думают, что нужно специальное образование. Но на самом деле это не совсем так. Все дело в практике и желании обучаться.

Понятие «Python как язык программирования» стоит рассматривать с точки зрения области его применения, а не самого языка. Язык программирования — это просто инструмент. Если вы хотите работать в data science, то конечно же, вам понадобится ещё очень мощный математический аппарат. А если же работать как back-end developer, то может хватить и школьной программы.

С чего Python начал учить я

Очень долго пытался выучить Python по видеоурокам, но понял, что все тщетно. Тут же параллельно сел читать книги и осознал, что мне не хватает какого-то интереса, нет конкретной цели — того, что я хочу получить, зная Python. Опять-таки, как я уже говорил, Python — это инструмент, своего рода удочка. И вы же на одну и ту же удочку всегда можете поймать разную рыбу. В моем случаи рыбой был интернет-магазин. Стало интересно, как это все работает — вот тогда начал уже искать в интернете конкретно то, что мне нужно. И так шаг за шагом я получил очень простой, но свой интернет-магазин.

Поэтому всем рекомендую выбрать для себя понравившуюся область и просто начать понемногу писать проект. В этом деле главное практика. Спустя какое-то время я вернулся к прочтению книг. Автор — Марк Лутц. Всем рекомендую.

Ближайший курс по направлению: Python с нуля

С чего начинать учить Python сегодня

Для начала нужно выбрать направление, в котором хотите развиваться. Затем — посмотреть, какие инструменты вам для этого нужны.

Вот несколько полезных ссылок от меня:

• документация Python;
• задачник;
• практикум;
• SoloLearn — приложение для изучения.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Чтобы не путаться в тонне информации из интернета, я рекомендую пойти на курсы. Во всяком случае, там с вами будет тренер, у которого всегда можно что-то спросить. Но нужно понимать одну простую вещь: просто прослушав 100 часов лекций, работу мечты вы не получите. Курс нужен для того, чтобы структурировать ваш процесс обучения и получить ответы на вопросы от более опытных людей в этой сфере. Курсы — это только 20%, остальные 80% — это правильная обработка первых 20%.

Думаю, все-таки лучше совмещать курсы с самостоятельным обучением, потому что так у вас будет больше вопросов и не только теме курса. И логично предположить, что если больше есть больше вопросов, то будет больше и ответов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Если вы уже не боитесь таких слов как декоратор, генератор, ООП, сможете рассказать, что такое полиморфизм, инкапсуляция, знаете правильный ответ True+True и понимаете, почему так происходит — можно и работать. Но это те знания, которые нужны для работы с инструментом Python. А дальше все зависит от сферы, в которую пойдете.

Как не быть в Python вечным новичком

Старайтесь больше узнавать новинок в сфере. По возможности — переходите на другие проекты. Чем больше проектов вы попробуете, тем круче для новичка. Увидите разные подходы, структуры, архитектуры и технологии.

Максим Орлюк, Software engineer в Reface (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Кто угодно, кому интересен Python, может его учить. Я в принципе рекомендую начинать двигаться в направлении изучения программирования только в том случае, если это интересно. Потому что эта сфера специфична. И если нет «живого» интереса, вряд ли что-то получится.

Начинать учить можно абсолютно с нуля. Потому что Python сам по себе прост, в нем есть все конструкции, которые пригодятся в будущем. И нет особой нужды в каких-то специальных знаниях. Если разбираетесь на базовом уровне в алгоритмике, например, знаете, что такое оператор if, что такое цикл, будет просто отлично. Но в целом — ничего такого необязательно на старте.

С чего Python начал учить я

Я начал с книги, суть которой сводилась к тому, чтобы учить Python, разрабатывая игры. Но это были не те игры на компьютерах и смартфонах, которые мы знаем сегодня. Это были консольные игры вроде «Крестиков-ноликов». В этом формате я учил основы.

Также взял курс, но там были только лекции, а мне хотелось получать и домашние задания. Позже еще проходил курс от CyberBionic Systematics «Python Advanced».  На нем разбирали уже более сложные темы, но навыков я получил много.

С чего начинать учить Python сегодня

Сейчас сфера онлайн-образования очень развита: есть курсы с преподавателем и без, есть много статей на том же «Хабрахабр» или Medium. Что касается онлайн-платформ, рекомендую Coursera или Udemy. Можно выбрать любую и начинать.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Даже без привязки к какому-то конкретному курсу, я рекомендую начинать с них. Потому что в идеале всегда лучше учить что-то новое с человеком, у которого есть опыт. Это может быть в формате курсов, может быть формат менторства. Все потому, что сейчас в информационном поле, даже в сфере онлайн-образования, слишком много всего. Сферы переполнены, ведь есть уйма тем и инструментов, с которыми можно и нужно ознакомиться. Но это чревато последствиями.

В свое время я столкнулся с проблемой: я не понимал, куда двигаться, так как сложно понять, что важного вычленить для себя, сосредоточиться и учить.

Выучить все сразу не получится — это очевидно. И из-за этого может возникать впечатление на первых порах, что как много ты не учил бы, знаешь все равно очень мало. А пласт знаний, который еще предстоит освоить, огромный. И найти путь, по которому двигаться дальше, чтобы обучение шло как по маслу, непросто. Но опытный человек, если будет рядом, поможет с этим разобраться.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Важно понимать, что для работы нужен не только Python. Я не видел ни единой вакансии или работы, где было бы достаточно знать только лишь этот язык программирования. Обычно в требованиях хотя бы один или два фреймворка: Django, асинхронный фреймворк вроде aiohttp и пр. Также необходимо уметь работать с Git – это система контроля версий. А еще — иметь базовые понятия о том, как работает проект. Последнее необязательно, но крайне желательно.

Круто, если с первым резюме вы покажете свои pet-проекты. Это проект, который вы делаете для себя или, чтобы освоить что-то новое. Например, может быть pet-проект с использованием того или иного фреймворка, который даст понимание, как его использовать в боевых условиях, а не знать об этом только в теории. Это может быть телеграмм-бот, который будет присылать вам прогноз погоды. Или сервис, который будет присылать раз в день какую-то песню. Pet-проекты, по большому счету, могут не иметь какой-то пользы с точки зрения юазбилити. Но они показывают, что вы умеете работать с теми или иными инструментами.

Чтобы подаваться на вакансию, нужны отличные знания Python и знание процентов 75-80 стека технологий, с которыми будете работать. Не нужно знать все, но большинство — обязательно.

Я бы не рекомендовал начинать с фриланса. Во-первых, будем смотреть правде в глаза, вряд ли найдутся люди, которые дадут проект человеку без какого-либо опыта. Найти заказы будет трудно. Ведь если нет опыта, как вы будете знать, что вам нужно делать с заданием?

Работа в компании дает много преимуществ, помимо самого факта работы: опыт работы в команде, Code Review (старшие коллеги будут смотреть код), вы узнаете, что и как реализовано в проекте. Все это полезно на любом этапе карьеры, но на старте — особенно. Ведь с таким опытом со временем вы сможете решать проблемы, которые видели в компании, самостоятельно.

Как не быть в Python вечным новичком

На самом деле, изучением программирования в целом должна руководить заинтересованность: что и как работает, почему именно так, а не иначе, что используют для решения тех или иных проблем и т.д. В таком случае, дальнейшее продвижение в сфере будет органичным.

Например, я, даже когда работал, читал статьи на «Хабре», где были темы по Python: о нововведениях, оптимизации, улучшению и пр.

Органично и правильно — это когда вы познаете Python и все, что с ним связано, не потому, что нужно, а потому, что интересно.

И вопрос «Как не остаться новичком в знании Python навечно?» отпадает, как только вы получаете первую работу. На проекте будет много фреймворков, изучая которые вы перерастете уровень новичка.

Николай Осиный, Python Software Engineer в PrivatBank

Кто может изучать Python

Python доступен кому угодно. Здесь трудно не вспомнить Эйнштейна, который говорил: «Дело не в том, что я такой умный. Я просто трачу на решение задач больше времени». Сфера программирования ничем не отличается от других сфер: кто-то талантлив от природы и ему это легче дается, кому-то нужно будет приложить невероятные усилия. Но возможность есть у всех, тем более сейчас.

С чего Python начал учить я

Я начинал с изучения Java Core. И случайно, после обучения, на работе увидел книгу по Python. Меня удивило, что, оказывается, Hello World можно напечатать в консоль одной строкой, не объявляя классы и прочее. Так что меня зацепил «синтаксический сахар», а дальше по шаблону: узнал, что язык разносторонний для развития, что США диктует моду на него и т. д. Первым шагом к изучению стала онлайн-платформа на Stepic.org.

С чего начинать учить Python сегодня

Онлайн-платформы вроде Stepic.org, Udemy. Читать классическую литературу тоже не помешает. Рекомендую книги Марка Лутца.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Лучше учить новый язык программирования самостоятельно и под кураторством ментора. Самостоятельно можно действительно разобраться и запомнить вопрос на всю жизнь. Ментор необходим для преодоления тупиковых ситуаций. Но сфера IT очень романтизирована сейчас, и рисуется чуть ли не как рай на Земле. Многие, попадая на реальную работу разочаровываются, что все не так, как было в рекламном буклете. Поэтому с курсами нужно быть осторожным — можно просто выкинуть деньги на ветер.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Нужно закончить хотя бы один свой маленький проект. Программирование — это, в первую очередь, избегание рутин. Придумать, к примеру, сортировщик файлов на ПК, чтобы файлы по расширению складывались в определённые директории. Потом можно будет прикрутить электронную почту, которая будет присылать отчет раз в неделю об изменении в файловой системе ПК и т.д. Нет предела совершенству.

Но когда будет что-то более-менее рабочее, нужно браться за реальную работу. Пересидеть на позиции трейни — тоже плохо.

Как не быть в Python вечным новичком

Рецепта нет. Выберите сферу, которая нравится (web/bigdata/ml) и постоянно работайте, изучайте новинки. Работая, трудно остаться новичком. Либо будет прогресс, либо сфера «выплюнет» человека на берег. Не без исключений, конечно.

Владислав Романюк, Python Software Engineer в PandaDoc

Кто может изучать Python

Каждый может, главное — усидчивость. Плюс Python в том, что ты не должен завязываться на определенную нишу, можно пойти в back-end, в Artificial Intelligence, Machine Learning и другие отрасли.

С чего Python начал учить я

Сам я знакомился с Python с книги Марка Лутца, но это очень плохой опыт. Книга была скучная и большая.

С чего начинать учить Python сегодня

Идеально начинать учить Python по книге Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners. Она нескучная и есть практические задания. Также рекомендую классный курс от Дэвида Бизли.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Сложно сказать, как лучше учить Python. Здесь все зависит от человека. Если он может сам заниматься и ему не нужен контроль, то вполне можно обойтись и без курсов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Понять, можно ли начинать карьеру, очень просто. Попробуйте пройти собеседование. Чаще всего перед собеседованиями дают тестовое задание. Соответственно, если с ним справились, готовы к работе.

А что касается фриланса — однозначно сказать сложно, так как там все устроено иначе. Иногда достаточно научиться делать простенькие сайты-магазины и уже можно идти в бой.

Как не быть в Python вечным новичком

Я слежу на Pycon’ами, читаю книги и статьи, но самое главное — не уходить с головой в Python. Можно посмотреть в сторону других языков, учить фреймворки, базы данных, очереди сообщений и т.д. Чаще всего только лишь знаний Python не будет достаточно для того, чтобы получить работу. Нужно однозначно уметь работать с Git, базами данных и знать какой-то фреймворк: flask, fast api, aiohttp, django.

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2022 году

Изучение Python было для меня чрезвычайно трудным, но это не должно было быть так.

Чуть более десяти лет назад я окончил колледж со степенью по истории и имел мало перспектив. Затем я стал успешным инженером по машинному обучению, консультантом по науке о данных, а теперь — генеральным директором Dataquest.

Однако это не история успеха за одну ночь. Мой путь к изучению Python был долгим, неэффективным и часто разочаровывающим.

Если бы я мог сделать это снова, я бы следовал шагам, которыми я собираюсь поделиться с вами в этой статье. Это ускорило бы мою карьеру, сэкономило бы тысячи часов потраченного впустую времени и предотвратило бы сильный стресс.

Это руководство покажет вам, как правильно изучать Python.

Шаг 1: понять, почему большинство терпит неудачу

Изучение Python не должно быть трудным. На самом деле, если вы используете правильные ресурсы, это может быть легко (и весело).

Проблема с большинством учебных ресурсов

Многие курсы усложняют изучение Python. Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения, я приведу вам личный пример.

Когда я впервые начал изучать Python, я хотел заниматься тем, что меня вдохновляло, например создавать веб-сайты. К сожалению, курс, который я проходил, заставил меня потратить несколько месяцев на синтаксис. Это была агония.

На протяжении всего курса код Python продолжал выглядеть чужеродным и запутанным. Это было похоже на чужой язык. Неудивительно, что я быстро потерял интерес.

К сожалению, большинство руководств по Python очень похожи на это. Они предполагают, что вам нужно изучить весь синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-то интересное. Стоит ли удивляться, что большинство людей сдаются?

Вместо того, чтобы тратить время на эти обыденные задачи, вы можете испытать настоящие острые ощущения от Python. Подумайте об анализе данных, создании веб-сайта или создании автономного дрона с искусственным интеллектом!

Более простой способ

После многих неудачных попыток я нашел способ, который мне больше подошёл. На самом деле, я считаю, что это лучший способ научиться программированию на Python.

Во-первых, я потратил как можно меньше времени на заучивание синтаксиса Python . Затем я взял то, что узнал, и сразу же с головой погрузился в проект, который мне действительно показался интересным.

Выполнение описанных ниже шагов не только веселее, но и позволяет учиться с невероятной скоростью!

На самом деле, именно благодаря этому лучшему способу обучения я создал Dataquest. Наши курсы по науке о данных помогут вам создавать проекты немедленно, с минимальными затратами времени на скучные вещи. Ознакомьтесь с нашими курсами здесь. Регистрация бесплатна .

Шаг 2. Определите, что вас мотивирует

Хорошая новость: любой может достичь высокого уровня владения Python при наличии правильной мотивации.

Будучи новичком, я изо всех сил старался не заснуть, пытаясь запомнить синтаксис. Однако когда мне нужно было применить основы Python для создания интересного проекта, я с радостью не спал всю ночь, чтобы закончить его.

Какой здесь урок? Вам нужно найти то, что вас мотивирует, и получить от этого удовольствие! Для начала найдите одну или две интересующие вас области:

• Наука о данных/Машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Информатика
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Оборудование/датчики/роботы
• Автоматизация рабочих задач

Да, вы можете создавать роботов с помощью языка программирования Python! Из кулинарной книги Raspberry Pi.

Шаг 3. Быстро изучите базовый синтаксис

Знаю, знаю. Я сказал, что мы потратим как можно меньше времени на синтаксис. К сожалению, полностью пропустить этот шаг нельзя.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы Python, не убивая вашу мотивацию:

• Dataquest — курс Python для основ науки о данных — я начал Dataquest, чтобы упростить изучение Python и науки о данных. Dataquest обучает синтаксису Python в контексте изучения науки о данных. Например, вы изучите основные команды Python, анализируя данные о погоде.
• Learn Python the Hard Way — Книга, в которой изучаются концепции Python, начиная с основ и заканчивая более углубленными программами.
• Учебник по Python — Учебник на основном сайте Python.

Не могу не подчеркнуть: Узнайте, какой синтаксис вы умеете, и двигайтесь дальше.   В идеале на этот этап вы потратите пару недель, но не больше месяца.

Чем раньше вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису позже, если это необходимо.

Краткое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие онлайн-ресурсы для изучения Python по-прежнему преподают Python 2. Но Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправляться не будут!

Шаг 4. Создание структурированных проектов

Изучив базовый синтаксис Python, начинайте создавать проекты. Немедленное применение знаний поможет вам запомнить все, что вы узнали.

Лучше начинать со структурированных проектов, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты самостоятельно. Здесь, в Dataquest, мы стратегически включили структурированные проекты практически во все наши курсы Python. Таким образом, вы сможете сразу применить полученные знания.

Вот несколько примеров реальных проектов Dataquest. Какой из них разжигает ваше любопытство?

• Побег из тюрьмы: Где и когда происходит большинство побегов из тюрьмы на вертолете? Узнайте с помощью этого управляемого проекта для начинающих Python.
• Опросы сотрудников при увольнении: этот структурированный проект, разработанный для пользователей Python со средними навыками, предлагает вам очистить наборы данных, чтобы найти ответы для заинтересованных сторон в Министерстве образования Квинсленда, Австралия.
• Очистка данных и визуализация в стиле «Звездных войн». Фанаты «Звездных войн» не захотят пропустить этот структурированный проект с использованием реальных данных из фильма.

Вдохновение для структурированных проектов

Когда дело доходит до структурированных проектов, не существует единственно правильного места для начала. Лучшие ресурсы для вас будут зависеть от того, что вас мотивирует, а также от ваших целей в программировании на Python.

Вас интересует общая наука о данных или машинное обучение? Вы хотите создать что-то конкретное, например, приложение или веб-сайт? Вот некоторые рекомендуемые ресурсы для вдохновения, организованные по категориям:

Наука о данных / машинное обучение

• Dataquest — интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. В конечном итоге вы строите сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Документация Scikit-learn — Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. У него есть отличная документация и учебные пособия.
• CS109 — это курс Гарварда, который преподает Python для науки о данных. У них есть некоторые из их проектов и других материалов в Интернете.

Мобильные приложения

• Kivy Guide — Kivy — это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения с помощью Python. У них есть руководство по началу работы.

Веб-сайты

• Учебное пособие по Bottle — Bottle — еще один веб-фреймворк для Python. Вот руководство по началу работы с ним.
• How To Tango With Django — руководство по использованию Django, сложного веб-фреймворка Python.

Игры

• Учебники по Pygame — список руководств по Pygame, популярной библиотеке Python для создания игр.
• Making Games with Pygame — книга, в которой рассказывается, как создавать игры на Python.

Изобретите собственные компьютерные игры с помощью Python — книга, в которой рассказывается, как создавать несколько игр с использованием Python.

Пример игры, которую можно сделать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хэсси.

Оборудование/датчики/роботы

• Использование Python с Arduino — Узнайте, как использовать Python для управления датчиками, подключенными к Arduino.
• Изучение Python с Raspberry Pi — Создавайте аппаратные проекты с помощью Python и Raspberry Pi.
• Изучение робототехники с использованием Python — Узнайте, как создавать роботов с помощью Python.
• Поваренная книга Raspberry Pi — узнайте, как создавать роботов с помощью Raspberry Pi и Python.

Скрипты для автоматизации вашей работы

• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Проекты имеют решающее значение. Они расширяют ваши возможности, помогают изучить новые концепции Python и позволяют продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям. После того, как вы сделали несколько структурированных проектов, вы можете перейти к работе над своими собственными проектами.

Шаг 5. Самостоятельная работа над проектами Python

После того, как вы проработали несколько структурированных проектов, пришло время наращивать темпы. Вы можете ускорить свое обучение, работая над независимыми проектами Python.

Вот ключ: Начните с небольшого проекта. Лучше закончить небольшой проект, чем браться за огромный проект, который никогда не будет завершен.

8 советов по открытию увлекательных проектов Python

Я знаю, что найти хороший проект Python для работы может быть сложно. Вот несколько советов по поиску интересных проектов:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали раньше, и добавьте больше функций.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Посетите встречи Python в вашем районе и найдите людей, работающих над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые можно внести свой вклад.
• Узнайте, ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы расширить или адаптировать их. Github — хорошее место для начала.
• Просмотрите сообщения в блогах других людей, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые облегчат вашу повседневную жизнь. Затем постройте их.

17 идей для проектов Python

Нужно больше вдохновения? Вот несколько дополнительных идей для вашего творчества:

Идеи проекта по науке о данных/машинному обучению

• Карта, которая визуализирует выборы по штатам
• Алгоритм, предсказывающий местную погоду
• Инструмент, предсказывающий фондовый рынок
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей

Попробуйте сделать более интерактивную версию этой карты из RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение для отслеживания расстояния, которое вы проходите каждый день
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде
• Чат в режиме реального времени с определением местоположения

Веб-сайт Project Ideas

• Сайт, который поможет вам спланировать свое питание на неделю
• Сайт, позволяющий пользователям просматривать видеоигры
• Платформа для заметок

Идеи игрового проекта Python

• Мобильная игра с определением местоположения, в которой вы захватываете территорию
• Игра, в которой вы решаете головоломки с помощью программирования

Аппаратное обеспечение/датчики/роботы Проектные идеи

• Датчики, которые удаленно контролируют ваш дом
• Умный будильник
• Беспилотный робот, обнаруживающий препятствия

Идеи проекта автоматизации работы

• Скрипт для автоматизации ввода данных
• Инструмент для извлечения данных из Интернета

Суть в том, чтобы что-то выбрать и сделать. Если вы слишком зацикливаетесь на поиске идеального проекта, вы рискуете так и не начать его.

Мой первый независимый проект заключался в адаптации моего автоматизированного алгоритма оценки эссе с R на Python. В итоге это не выглядело красиво, но дало мне чувство выполненного долга и направило меня на путь развития моих навыков.

Помните: препятствия неизбежны. Создавая свой проект, вы столкнется с проблемами и ошибками в вашем коде. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам.

3 лучших ресурса Python, которые помогут выйти из тупика

Не позволяйте неудачам обескуражить вас. Вместо этого ознакомьтесь со следующими полезными ресурсами:

• StackOverflow — сайт вопросов и ответов сообщества, на котором люди обсуждают вопросы программирования. Вопросы по Python можно найти здесь.
• Google — Наиболее часто используемый инструмент любого опытного программиста. Очень полезно при попытке устранить ошибки. Вот пример.
• Документация по Python — хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

Шаг 6. Продолжайте работать над более сложными (и более сложными) проектами

По мере того, как вы добиваетесь успеха в независимых проектах, продолжайте увеличивать сложность и объем своих проектов. Изучение Python — это процесс, и вам понадобится импульс, чтобы пройти через него.

Когда вы полностью освоитесь с тем, что строите, пришло время попробовать что-нибудь посложнее. Продолжайте находить новые проекты, которые бросают вызов вашим навыкам и подталкивают вас к росту.

5 Советы по освоению Python

Вот несколько идей на тот случай, когда придет время:

• Попробуйте научить новичка создавать один из ваших проектов.
• Спросите себя: можете ли вы масштабировать свой инструмент? Может ли он работать с большим количеством данных или обрабатывать больше трафика?
• Попробуйте ускорить работу вашей программы.
• Представьте, как вы могли бы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей.
• Представьте, как коммерциализировать то, что вы сделали.

Вперед с Python

Помните, что Python постоянно развивается. В мире есть всего несколько человек, которые могут заявить, что полностью понимают Python. И это люди, которые его создали!

И что тебе остается? В постоянном состоянии обучения и работы над новыми проектами, чтобы отточить свое мастерство.

Через шесть месяцев вы обнаружите, что оглядываетесь на свой код и думаете о том, насколько он ужасен. Не отчаивайтесь! Когда вы доберетесь до этой точки, вы поймете, что находитесь на правильном пути.

Если вы относитесь к тому типу людей, которым нужна минимальная структура, то у вас есть все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие. Однако, если вам нужно немного больше рекомендаций, вам могут помочь наши курсы.

Я основал Dataquest, чтобы помочь людям быстро учиться и избегать вещей, которые обычно заставляют людей бросать работу. Вы будете писать настоящий код за считанные минуты и завершать реальные проекты за несколько часов.

Если вы хотите выучить Python, чтобы стать бизнес-аналитиком, аналитиком данных, инженером данных или специалистом по данным, у нас есть пути карьерного роста, которые предназначены для того, чтобы вы прошли путь от новичка до готовой работы за несколько месяцев. Или вы можете сначала окунуться в воду и протестировать наш вводный курс Python здесь.

Общие вопросы по Python

Сложно ли изучать Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей. Однако если вы воспользуетесь описанным здесь пошаговым подходом, вы обнаружите, что это намного проще, чем вы думаете.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных обучающих ресурсов по Python. Например, у нас в Dataquest есть десятки бесплатных руководств по Python. Вы можете бесплатно зарегистрироваться на нашей интерактивной обучающей платформе по науке о данных.

У бесплатного обучения есть один недостаток: чтобы учиться эффективно, вам нужно объединить несколько бесплатных ресурсов. Это означает, что вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно выучить дальше и как это выучить.

Премиум-платформы могут предлагать лучшие методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest). Они также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

Можете ли вы выучить Python с нуля (без опыта программирования)?

Да. Python — отличный язык для начинающих программистов, потому что вам не нужен предварительный опыт работы с кодом, чтобы его освоить. Dataquest помогает студентам, не имеющим опыта программирования, устроиться на работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров данных.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — вы никогда не закончите ! Это потому, что языки развиваются, поэтому всегда есть чему учиться! Тем не менее, вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени потребуется, чтобы подготовиться к работе? Это зависит от ваших целей, конкретной работы, которую вы ищете, и того, сколько времени вы можете посвятить учебе.

учащихся Dataquest, опрошенных нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год. Многие сделали это менее чем за полгода . И это при не более десяти часов обучения в неделю.

Как я могу быстрее выучить Python?

Найдите платформу, которая обучает Python (или создайте для себя учебную программу) специально для того навыка, который вы хотите освоить (например, Python для разработки игр или Python для обработки данных).

Таким образом, вы не тратите время на изучение вещей, не связанных с вашей повседневной работой с Python.

Нужна ли вам сертификация Python, чтобы найти работу?

Вероятно, нет. В науке о данных сертификаты не имеют большого значения. Работодатели заботятся о навыках, а не о бумажных документах.

Перевод? GitHub, полный отличного кода Python, намного важнее сертификата.

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Python 3, руки вниз. Несколько лет назад это все еще было предметом дискуссий. Некоторые экстремисты даже утверждали, что Python 3 «убьет Python». Этого не произошло. Сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python за пределами науки о данных/машинного обучения?

Да. Python — популярный и гибкий язык, который профессионально используется в самых разных контекстах.

Мы преподаем Python для науки о данных и машинного обучения. Однако вы можете применить свои навыки Python в другой области. Вы обнаружите, что он используется в финансах, веб-разработке, разработке программного обеспечения, разработке игр и многом другом.

Некоторые навыки анализа данных в Python могут быть полезны и для многих других работ. Например, если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что с Python вы могли бы делать некоторые вещи быстрее и лучше.

На самом деле возможности Python безграничны. Станьте частью революции. Готовы начать? Узнайте больше о том, как Dataquest может помочь вам изучить Python онлайн, и зарегистрируйтесь сегодня без риска.

Лучший способ начать изучение Python — полная дорожная карта

Python… Самый быстрорастущий и самый популярный в мире язык программирования не только среди инженеров-программистов, но и среди математиков, аналитиков данных, ученых, бухгалтеров, сетевых инженеров и даже детей! потому что это очень удобный язык программирования для начинающих. Люди из разных дисциплин используют Python для самых разных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. д. Вы можете написать скрипты Python для автоматизации множества скучных задач, таких как копирование файлов и папок, переименование их и загрузить на сервер. Таким образом, Python используется не только разработчиками программного обеспечения, но и другими профессионалами для автоматизации своих задач и облегчения своей жизни. Python — это многоцелевой язык, вы можете использовать Python для создания веб-приложений, мобильных приложений и настольных приложений, а также для тестирования программного обеспечения и даже для взлома.

Всех вышеперечисленных причин достаточно, чтобы сказать вам, почему Python — самый популярный язык среди программистов и почему его стоит изучать. Теперь вопрос где запустить python? Сколько времени потребуется, чтобы изучить Python? какие темы вы должны охватить при изучении python? что такое библиотеки или фреймворки Python? Как новичок, вы будете смущены тем, что я должен выбрать в первую очередь. Должен ли я изучать все концепции из книги или мне следует пройти онлайн-учебник? Давайте обсудим всю дорожную карту, чтобы стать разработчиком Python.

Почему Python? (Определите конечную цель)

Перед тем, как начать знакомство с Python, у вас должна быть четкая цель: почему вы хотите изучать Python? Что именно вы хотите сделать с этим языком? Вы хотите автоматизировать какие-то унылые или скучные задачи или хотите создать веб-приложение? Большинство новичков допускают распространенную ошибку, что начинают изучать язык только ради того, чтобы его выучить, не имея перед собой цели. Имейте в виду, что изучение языка — это другое дело, и использование его для создания какого-либо реального приложения отличается от программиста, ваша цель должна состоять в том, чтобы иметь возможность создавать вещи, а не просто изучать язык. Итак, сначала изучите каждую область и выясните, в чем заключается ваш интерес. Мы уже обсудили различные области, в которых можно использовать Python. Итак, прежде всего, решите, что именно вы хотите построить, как только ваша цель будет определена, придерживайтесь ее и переходите к следующему шагу, то есть к поиску ресурсов.

Учебные ресурсы

В Интернете доступно множество документации и видеороликов, поэтому очень сложно понять, с чего начать изучение этого языка, особенно когда Python можно использовать в различных областях. Поймите, что одной книги или видеокурса недостаточно, чтобы научить вас всему в Python, и изначально, как новичок, вы также будете перегружены таким количеством концепций, но наберитесь терпения, исследуйте и оставайтесь приверженными этому. Ниже приведены некоторые ресурсы, которые мы отфильтровали, чтобы начать изучение Python, но убедитесь, что любой ресурс, который вы предпочитаете, ваш код вместе с ним.

• Если у вас уже есть опыт программирования, то изучите официальную документацию: 3.8.1. или узнайте из Python Tutorial GeeksforGeeks . Вы также можете пройти некоторые онлайн-видеоуроки или курсы, но большинство курсов будут начинаться с уровня новичков (это просто пустая трата времени), тем не менее, это зависит от вас и вашего предыдущего опыта в кодировании.
• Если вы новичок и вам скучно читать документацию, выберите комплексный онлайн-курс Python. Один из курсов, который хорош для начинающих, — это Python Programming Foundation — курс для самостоятельного изучения , который специально курируется здесь, на Geeksforgeeks, Сандипом Джейном и дает полное знание Python с нуля.

Какие бы ресурсы вы ни предпочли, определите крайний срок завершения курса. Вы можете закончить курс в течение 10–11 недель , если вы новичок и посвящаете обучению 2–3 часа каждый день. Теперь давайте перейдем к следующему шагу и проверим важные темы в Python, которые вы должны осветить. Имейте в виду, что есть так много вещей, которые нужно изучить, поэтому, как только вы закончите изучение тем, начните изучать язык Python самостоятельно.

Важные темы по Python

1. Изучите синтаксис и основы Сначала начните с установки Python в вашей системе. Просто зайдите на официальный сайт Python, загрузите последнюю версию, и все готово. После завершения установки вы можете использовать IDLE для написания и запуска кода Python. Теперь мы собираемся перечислить некоторые темы, чтобы начать изучение Python. Потребуется почти 1-1,5 недели , чтобы охватить все основные вещи, но это зависит от вашего процесса обучения.

• Оболочка Python, базовая арифметика.
• Конструкции управления.
• Принятие пользовательского ввода, строк и приведения типов.
• Циклы в Python: циклы For и While.
• Обработка исключений.
• Функции, модули и импорт.

2. Концепции ООП, встроенные структуры данных и прочее Этот раздел будет немного сложным, особенно если вы не знакомы с концепциями объектно-ориентированного программирования. Воспользуйтесь помощью некоторых ресурсов, которые мы упомянули, и с некоторой практикой вы сможете понять концепции. Эти концепции будут широко использоваться при создании сложных приложений, поэтому хорошо разбирайтесь в этих темах. Это может занять 1 – 1.5 недели обучения.

• Объектно-ориентированное программирование в Python
• Списки и списки функции
• Регулярные выражения
• Понимание
• Список нарезки
• Формирование струн
• Lampdas
• DICTIONS

4005. ARMARSE 9005. ARMALS 9005. ARPORELY WOMPLAY 9005. ARMARSE

4. 9005. и достаточно потренировался в каждой теме, пора что-то из этого строить. Python имеет хороший набор модулей, пакетов, библиотек и фреймворков, которые вы можете использовать для различных приложений. Поэтому вместо того, чтобы создавать все с нуля, используйте фреймворки и библиотеки, доступные на этом языке. Вам будет проще что-то построить, используя эти фреймворки и библиотеки. Выберите фреймворк или библиотеки в соответствии с вашей конечной целью (веб-разработка, настольные приложения и т. д.) 

3. Фреймворки для веб-разработки Существует так много фреймворков для веб-приложений на Python, некоторые из них Django, Flask, Bottle, Tornado и Pyramid.

• Django: Высокоуровневая веб-инфраструктура, в основном используемая стартапами и предприятиями для веб-разработки. Он следует шаблону MVC, и вы можете использовать несколько баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Если вы полный новичок и не знакомы с терминологией аутентификации, URL-маршрутизации, API и моделей, то вы почувствуете много боли при изучении Django, но не торопитесь, наберитесь терпения, просмотрите еще несколько ресурсов и поймите каждую строку кода. . Медленно и постепенно вы все поймете. Изучение Django может занять 2 – 2,5 недели .
• Flask: Flask — одна из самых простых микрофреймворков для изучения Python. Если вы хотите разработать простое и легкое веб-приложение, Flask подойдет для этого. Он не такой мощный и обширный, как Django, но по-прежнему предоставляет такие функции, как поддержка модульного тестирования и создание REST API. Learning Flask займет 1–1,5 недели .

4. Для создания настольных приложений Библиотеки Tkinter, PyQT, Kivy, WxPython или PyGUI очень хороши для создания настольных приложений.

• Tkinter: Tkinter — это библиотека с открытым исходным кодом, позволяющая создавать настольные приложения с графическим интерфейсом пользователя с использованием Python. Изучение Tkinter простое и предоставляет графический интерфейс. Изучение Tkinter займет около 1 недели.
• PyQT: PyQt — одна из самых мощных кроссплатформенных библиотек с графическим интерфейсом, принадлежащая Nokia. Он сочетает в себе программирование на Python и библиотеку Qt. Его можно использовать для разработки графических пользовательских интерфейсов для настольных приложений.
• Kivy: Его можно использовать для создания настольных приложений, а также он поддерживает такие платформы, как Android, iOS, Linux и Raspberry Pi.

5. Для анализа данных Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, SciPy и Matplotlib эти библиотеки хороши для анализа данных. Эти библиотеки полезны для тех, кто хочет стать аналитиком данных/специалистом по данным. Изучение Numpy или Pandas займет около 1 недели.

• Numpy: Это пакет для обработки массивов, предоставляющий высокопроизводительный объект массива. Он широко используется для научных вычислений с Python и предоставляет важные функции.
• Pandas: Pandas также является очень хорошей библиотекой с открытым исходным кодом, которая используется для анализа данных. Он предоставляет высокоуровневые структуры данных (такие как DataFrame) и широкий набор инструментов для анализа. Он также может переводить сложные операции в несколько команд. Используя эту библиотеку, манипулирование данными становится намного проще.

6. Для машинного обучения:

• TensorFlow: Самая популярная библиотека глубокого обучения, разработанная Google. Это вычислительная среда, используемая для выражения алгоритмов, включающих многочисленные тензорные операции.
• Scikit-Learn: Библиотека машинного обучения для Python, предназначенная для работы с числовыми библиотеками, такими как SciPy и NumPy.
• PyTorch: Он может обрабатывать графики динамических вычислений на ходу. Он также предоставляет простой в использовании API.

Сборка проектов

До сих пор мы рассмотрели почти все в Python, теперь последний этап — сборка проектов. Все изучение Python имеет смысл только в том случае, если вы можете создать несколько проектов. Помните, что лучший способ проверить свои навыки программирования — это поработать над сложным проектом, который решает проблему. Создание сложного проекта — непростая задача для новичков, поэтому начните с малого. Сначала сделайте простой проект, а затем постепенно продвигайтесь вперед. Если вы хотите создать сложный проект, начните с небольшого и простого модуля, а затем продолжайте добавлять в него функции. Вы увидите свой прогресс вместе с вашим проектом и поймете, как программисты решают сложные проблемы реального мира. Проекты действительно помогают оттачивать свои навыки. Во время работы над проектом вы столкнетесь с разочарованием, многочисленными препятствиями, проблемами и трудностями. Когда вы работаете над этими задачами и трудностями, вы приобретаете большое количество навыков. Решение этих задач дает вам достаточный опыт решения проблем с использованием Python. Теперь есть несколько проектов, которые вы можете сделать с помощью Python. Калькулятор простых процентов/ электромагнитных помех, приложение Weather, Simple Crawler — все это простые проекты, которые вы можете сделать. Если мы говорим о каком-то сложном проекте, то вы можете создать полнофункциональный сайт электронной коммерции, веб-краулер, , который динамически сканирует определенную веб-страницу, или генератор онлайн-резюме, , который генерирует резюме в формате PDF из сырой текст.

Советы:

• Наберитесь терпения, это касается не только изучения Python, но и изучения другого языка. Изучение первого языка всегда требует больше усилий и времени, поэтому поймите, что потребуется время, чтобы все утопить.
• Придерживайтесь своей цели и языка. Не стоит просто изучать синтаксис и переходить на новый язык программирования.
• Разочарование и боль являются частью процесса обучения, примите их, а не избегайте.
• Из-за некоторых сложных терминов, ошибок и проблем вам захочется сдаться. Не делайте этого, это случается со всеми в программировании. Дайте себе немного времени и разберитесь в теме, используя какой-нибудь другой ресурс и сфокусировав внимание.
  

  This entry was posted in Популярное