Программирование на Python билет до станции «профессионал»

Кто из вас знает комик-группу Монти Пайтон ? Названный в честь их телешоу, язык Python такой же интересный, веселый и не грузящий. Разработчики Dropbox использовали Python , когда создавали серверную часть и десктопное приложение, а теперь этим инструментом пользуются более 500 млн людей . На Python пишут в Google, Facebook, Netflix, Quora, Reddit и других крупных компаниях .

Примеры известных компаний, активно использующих PythonПримеры известных компаний, активно использующих Python

В этом материале, подготовленном нами при поддержке факультета Python-разработки GeekBrains, мы разберемся, с чем связана такая популярность языка и как выучить Python.

У Python последовательный ясный синтаксис и простой подход к модульной архитектуре. Язык является высокоуровневым – многие задачи Python «берет на себя». То, что в других языках занимает 10 строчек кода, в Python часто уже реализовано в виде готового решения – одной из эффективных функций стандартной библиотеки.

Это одна из множества причин, почему Python повсюду: в веб-разработке и анализе данных, серверных и десктопных приложениях, бизнес-инструментах и научных исследованиях. Язык портируется почти на все существующие платформы – от мобильных гаджетов до крупных вычислительных узлов.

Еще одна мощно развивающаяся сфера – машинное обучение . Например, извлечение искусственным интеллектом смысла из текстов, написанных на естественном языке или генерация изображений . Популярность языка в этой области связана с большим количеством библиотек для анализа данных .

На Python пишут скрипты для автоматизации рутинных процессов сбора данных с веб-страниц и вычленения паттернов в больших корпусах текстов. Набор Python-скриптов может автоматизировать рутинные задачи SEO-специалиста или собрать координаты геолокаций.

Python применяется даже в разработке игр : в Sims 4 для внутриигрового моддинга, а в Civilization IV – для создания собственных модификаций игры.

�� Ныряем в волшебный мир Python

Конечно, становление разработчика начинается с изучения языка. Материалы по ключевым темам Python приведены в публикации Программирование на Python: от новичка до профессионала. Фактически это готовый план к изучению основных структур языка.

Не будет лишним пройтись по отдельным особенностям языка и более сложным темам:

Источник: <a href="https://xkcd.ru/353/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">xkcd</a>Источник: xkcd

Для продвинутой разработки понадобятся знание стандартной библиотеки Python. По многим модулям стандартной библиотеки на proglib.io есть увлекательные инструкции:

    (о модулях time, calendar, datetime)
    (модуль heapq) (модуль pickle)

В большинстве этих публикаций есть приложения в виде блокнотов Jupyter – не придется копировать программы по кусочкам.

�� Книги по Python

Книг по Python много, топ-3 для хорошего старта:

��‍��️ Бесплатные онлайн-курсы по Python

    – краткий бесплатный курс на английском языке. Экспресс-формат подойдет тем, кто хочет поскорее приступить к практике. – курс на русском языке с сертификатом по итогам обучения. Базовые знания + подготовка среднего уровня. Около 40 часов. – формат видеоуроков на русском языке. Для тех, кто любит смотреть, а не читать.

Наконец, более 70 бесплатных русскоязычных онлайн-курсов по Python и связанным технологиям можно найти в суперподборке.

��️ Технологии, языки, первые проекты

Описания требований в вакансиях не ограничиваются самим языком. Вместе с уверенным знанием языка нужно обладать и другими навыками. Рассмотрим несколько популярных.

Базы данных. Почти каждое из направлений использования Python требует умений работы с базами данных. О том, как связать Python и реляционные базы данных SQLite, MySQL и PostgreSQL, Библиотека программиста рассказывала в статье Как подружить Python и базы данных SQL. Чтобы разобраться с самим языком запросов, есть замечательный интерактивный тренажер по SQL.

Веб-разметка. Кроме баз данных пригодится знать языки веб-разметки HTML и CSS. Это нужно не только в веб-разработке, но и в анализе данных – для понимания процесса парсинга страниц.

JS. Еще один must have – JavaScript. В сочетании с JS у Python появляются суперсилы – вместе они умеют больше. Зная один язык, проще понять другой. Эта концепция освещена в статье JavaScript для Python-программистов.

Linux. Большинство удаленных серверов, с которыми придется работать, построены на Linux. Знание Linux существенно расширит ваши возможности в выборе направления.

Источник: <a href="https://xkcd.ru/644/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">xkcd</a>Источник: xkcd

Git. Независимо от типа разработки, вам потребуется система управления версиями кода. Система контроля версий позволяет хранить несколько версий одного и того же документа, возвращаться к более ранним версиям, определять, кто и когда сделал изменение. Наиболее популярная среди таких систем – Git, а самый популярный сайт для удаленного хранения кода – GitHub. Его м ожно использовать не только для рабочих проектов, но и учебных – научитесь работать с системой как можно раньше. Активность на GitHub положительно скажется на оценке вашего портфолио.

Python – универсальный язык. Хотя большинство Python-разработчиков трудятся в сферах веб-разработки и анализа данных, в менее крупных направлениях работы тоже хватает. Внимательно изучите текущее состояние рынка и то, какие технологии соответствуют интересным для вас вакансиям.

�� Что по работе и зарплате?

На момент публикации материала на hh.ru открыто 6 978 вакансий, связанных с Python: Junior Python разработчик, инженер по Big Data, стажер по анализу данных, тестировщик профильного ПО и т. д. Кто знает, может, ваше неординарное мышление подарит миру новые профессии?

Чем больше область знаний и ответственность, тем выше заработная плата. В 55 вакансиях из списка зарплата превышает 335 тыс. руб. Как вам? По статистике того же hh.ru минимальная заработная плата разработчика Python составляет 75 тыс. руб.

�� Удачи и упорства!

Не все привыкли учиться дистанционно, многим нужна поддержка в новом формате обучения. Как расставлять приоритеты, планировать загрузку и прочее.

Факультет Python-разработки онлайн-университета GeekBrains сделали ребята, которые когда-то были на вашем месте. Профессионалы, которые проанализировали всю доступную информацию, поняли, что нужно для успеха, и включили в программу многие темы из перечисленных в этом материале. Компания настолько уверена в своей учебной программе, что по итогам успешного прохождения курсов гарантирует трудоустройство.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях