Получить новый навык для вашей профессии или перейти на новый карьерный путь сегодня проще, чем когда-либо. Особенно если речь идет об изучении востребованных технических навыков, таких как программирование. Многочисленные курсы, сообщества и бесплатные ресурсы создают прочную экосистему вокруг самых популярных языков программирования. Это значит, что какой бы язык вы ни выбрали, у вас будут все карты на руках, чтобы стать в нем профи.
В этой статье подробно разберем, как выучить Python — оптимальный язык для старта в программировании, если у вас нет технического бекграунда. Python удобен в использовании, универсален, востребован в веб-разработке, анализе данных и автоматизации. Это хороший выбор независимо от того, учите вы его для карьерного прыжка или просто хотите получить знания для разработки собственных проектов.
Мы в JavaRush, как эксперты по переподготовке людей из разных профессий в программистов, подготовили подробное пошаговое руководство, чтобы помочь вам освоить программирование на Python. Следуйте изложенным шагам, чтобы достичь своей цели и научиться кодить, избегая частых ловушек и ошибок.
В чем польза от изучения Python?
Есть множество ситуаций, в которых умение программировать на Python будет полезным.
Начнем с того, что лежит на поверхности. Python — один из самых простых (среди самых популярных) языков, который вы можете освоить, даже если у вас нет опыта в работе с кодом:
Плавное обучение: простой синтаксис Python имитирует естественный язык, что делает обучение для новичков значительно проще.
Многофункциональность: вы можете использовать Python в различных сферах — веб-разработке, науке о данных, автоматизации и многих других.
Большое сообщество: обширное сообщество разработчиков на Python означает, что новичку доступно множество ресурсов, учебных пособий и поддержки.
Не будем забывать и о карьерных перспективах для тех, кто владеет Python. Этот язык может прокачать вас как профессионала практически в любой сфере, от маркетинга и управления продуктами до научных исследований и хардкорного программирования.
Карьеры, доступные со знанием Python
Веб-разработчик: создает и поддерживает веб-сайты
Аналитик данных: интерпретирует сложные данные, чтобы помочь компаниям принимать решения
Программист: разрабатывает и создает программные решения
Инженер по машинному обучению: разрабатывает алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться и принимать решения
Инженер DevOps: управляет и оптимизирует разработку программного обеспечения и ИТ-операции
Сколько зарабатывают Python-специалисты?
Это зависит от направления работы и опыта. Медианные зарплаты новичков в сфере разработки на Python — $950 в месяц, максимум — $1300. Для специалистов уровня middle (1-3 года опыта) медианная зарплата — $2500, максимум — $3200. Senior специалисты (3-5+ лет опыта) зарабатывают $4700-$5700 в месяц.
Применение в повседневной жизни
Python — отличный язык для разработки ваших проектов “для домашнего использования”. Вот несколько примеров того, как вы можете избавиться от рутины благодаря знанию основ этого языка:
написать скрипты для автоматизации повторяющихся задач, таких как переименование файлов, отправка электронных писем или организация данных
разработать свою игру, приложение или веб-сайт — для развлечения или практического использования
создать инструменты для учета времени, отслеживания привычек или организации заметок
И, конечно, вы можете глубже изучать язык, чтобы исследовать другие области знаний. Например, искусственный интеллект, робототехнику или визуализацию данных. Эти технологии используют Python, поэтому Python может стать вашим ключом к будущему в tech-сфере.
Как выучить Python: 9 простых шагов к достижению цели
Надеемся, вы уже достаточно воодушевлены идеей изучения Python — и это правильно! Но, пожалуйста, вернитесь на свои места, и давайте подробно пройдемся по наилучшему пути от новичка до опытного программиста на Python.
Изучение программирования может ошеломить; это то, что мы знаем из опыта выпускников JavaRush. Чтобы не разочароваться на полпути, давайте обозначим четкие шаги учебного процесса, которые приведут вас к цели — начать программировать на Python.
Шаг 1: Определите свою мотивацию и цели
Ваш учебный план зависит от конечной цели вашего обучения программированию. Когда дело касается изучающих Python, вот некоторые распространенные мотивы:
Карьерный рост: многие люди решают начать учить Python, чтобы улучшить свои карьерные перспективы и получить квалификацию для таких ролей, как аналитик данных, программист или инженер по машинному обучению. Python высоко ценится в различных областях, поэтому это популярный выбор для тех, кто меняет карьеру, и тех, кто хочет продвинуться в нынешней сфере.
Анализ и визуализация данных: библиотеки Python, такие как pandas, NumPy и Matplotlib, делают удобными анализ и визуализацию данных. Python можно использовать для анализа больших наборов данных, создания визуальных отчетов и получения инсайтов, которые помогают в принятии решений.
Автоматизация и скриптинг: Python часто используется для автоматизации повторяющихся задач, таких как управление файлами, веб-скрейпинг и ввод данных. С его знанием можно оптимизировать свои рабочие процессы и экономить время, создавая скрипты, которые выполняют эти задачи.
Веб-разработка: с такими фреймворками, как Django и Flask, Python считается удачным выбором для создания веб-сайтов и веб-приложений. Этот язык позволяет разрабатывать веб-сайты, создавать веб-сервисы или вносить вклад в проекты с открытым исходным кодом.
Научные вычисления: исследователи и ученые используют Python для выполнения симуляций, моделирования и решения сложных математических задач. Изучение Python помогает им выполнять задачи, связанные с научными вычислениями.
Хобби-проекты: энтузиасты-разработчики на Python часто занимаются проектами “ в свое удовольствие”, такими как разработка игр, создание ботов или приложений.
Изучение основ программирования: многие новички рассматривают Python как легкое введение в программирование. Благодаря простому синтаксису и читабельности его можно считать отличной отправной точкой для понимания базовых концепций написания кода.
Глубина и время обучения будут отличаться в зависимости от базы знаний, необходимой для вашей цели. Однако в любом из этих случаев вам следует придерживаться своего учебного плана, не теряя мотивации. Постарайтесь сделать программирование своей ежедневной привычкой, чтобы добиться успеха.
Шаг 2: Тщательно изучите основы
Что входит в понятие “основы Python”? Вот основные темы, которые вам следует изучить с самого начала:
Переменные и типы данных: узнайте, как хранить и управлять данными с помощью переменных. Ознакомьтесь со стандартными типами данных, такими как целые числа, числа с плавающей запятой, строки и логические значения.
Структуры управления: попрактикуйтесь в использовании условных операторов (if, elif, else) для принятия решений в вашем коде.
Циклы: разберитесь, как работают циклы (for и while) для повторного выполнения кода до тех пор, пока не будет выполнено условие.
Функции: попробуйте определить повторно используемые блоки кода с помощью def для создания функций. Изучите параметры и возвращаемые значения.
Списки и кортежи (Lists and Tuples): попробуйте работать с коллекциями элементов. Списки (lists) изменяемы, а кортежи (tuples) неизменяемы.
Словари: изучите, как использовать пары ключ-значение для эффективного хранения и извлечения данных.
Манипуляции со строками: изучите методы для манипуляции и форматирования строк.
Работа с файлами: попробуйте читать и записывать файлы для управления сохранением данных.
Обработка исключений: узнайте, как использовать try, except, finally для обработки ошибок в коде.
Основы ввода/вывода (Input/Output): изучите, как принимать ввод данных от пользователя и отображать вывод.
Списочные включения: попробуйте использовать лаконичный синтаксис для создания списков на основе существующих списков.
На первый взгляд — не так уж и много. Однако даже с базовыми знаниями вы сможете решить ряд интересных задач. Например, самостоятельно написать программы, которые читают текст из файла и анализируют его, сортируют цифры или даже выполняют простые арифметические операции.
Помните, что идеальная формула для изучения программирования — это 20% теории и 80% практики, поэтому не пропускайте задачи по кодингу.
Шаг 3: Углубитесь в продвинутые концепции языка Python
Когда вы уверены в своих базовых знаниях, пора переходить к продвинутым концепциям:
Объектно-ориентированное программирование (ООП): принципы ООП включают классы, объекты, наследование, инкапсуляцию и полиморфизм. Знание ООП помогает создавать и управлять сложными структурами данных и поведением.
Декораторы: функции, которые изменяют поведение других функций или методов. Позже вы будете использовать их для логирования, контроля доступа, инструментирования и других сквозных задач.
Генераторы и итераторы: разберитесь, как создавать итераторы и генераторы с использованием ключевого слова yield. Это может быть полезно для обработки больших потоков данных и реализации пользовательского поведения итерации.
Менеджеры контекста: операторы with и протоколы менеджеров контекста (методы __enter__ and __exit__) используются для эффективного и безопасного управления ресурсами, такими как файловые потоки или сетевые соединения.
Метапрограммирование: освойте написание кода, который манипулирует кодом, например, создание декораторов, менеджеров контекста и использование метаклассов. Этот процесс включает использование функции type, модуля inspect и понимание модели объектов Python.
Concurency и параллелизм: разберитесь в использовании потоков, многопроцессорности и асинхронного программирования (asyncio) для выполнения задач одновременно или параллельно. Это полезно для повышения производительности и обработки операций, связанных с вводом-выводом и ЦП.
Тестирование и отладка: освойте продвинутые техники написания и выполнения тестов с использованием фреймворков, таких как unittest, pytest и mock. Попробуйте использовать инструменты и практики отладки, такие как pdb, логирование и профилирование для эффективного поиска и исправления ошибок.
Функциональное программирование: разберитесь с парадигмами функционального программирования, такими как функции высшего порядка, чистые функции и неизменяемость. Используйте инструменты: map, filter, reduce, и списковые включения.
Сетевое программирование: изучите создание и работу с сетевыми приложениями с использованием библиотек, таких как socket, asyncio, и фреймворков, таких как Flask и Django для веб-разработки.
Продвинутые структуры данных: разберитесь в реализации и использовании сложных структур данных, таких как кучи, сбалансированные бинарные деревья, графы и префиксные деревья. Изучите влияние различных структур данных на производительность.
Управление пакетами и зависимостями: изучите управление зависимостями и окружениями проекта с использованием инструментов, таких как pip, virtualenv и poetry. Разберитесь в создании и распространении пакетов с использованием setuptools и публикации в Python Package Index (PyPI).
Рефлексия и интроспекция: освойте техники для изучения и изменения свойств объектов, функций и модулей во время выполнения. Попробуйте использовать модуль inspect и понять применение функций getattr, setattr и других функций интроспекции.
Сериализация данных: изучите техники сериализации и десериализации данных с использованием JSON, XML и бинарных форматов с библиотеками, такими как pickle и JSON.
Регулярные выражения: разберитесь, как использовать модуль re для выполнения сложных задач по сопоставлению шаблонов и манипуляциями с текстом.
Управление памятью и оптимизация производительности: сформируйте глубокое понимание модели памяти Python, сборки мусора и техник оптимизации производительности, таких как профилирование, кэширование и использование эффективных структур данных.
Эти продвинутые концепции помогут вам создавать более сложные, производительные и масштабируемые приложения.
Шаг 4: Попрактикуйтесь на простых проектах
Не забывайте усиливать свою подготовку решением различных задач по программированию и написанием простых проектов. Вот несколько идей проектов, которые помогут закрепить основы и поднять уверенность в своих силах:
Создайте простой калькулятор, который выполняет сложение, вычитание, умножение и деление. Этот проект поможет вам попрактиковаться в выполнении базовых арифметических операций и обработке ввода данных от пользователя.
Разработайте в командной строке приложение для учета списка дел (to-do list), где пользователи смогут добавлять, просматривать и удалять задачи. Это поможет вам лучше разобраться в манипуляции списками и базовой работе с файлами для сохранения задач.
Напишите игру, в которой программа случайным образом выбирает число, а пользователь должен его угадать. Вы получите опыт работы с циклами, условными операторами и генерацией случайных чисел.
Создайте программу, которая генерирует случайные пароли. Этот проект углубит ваше понимание работы со строками и использования библиотек, таких как random.
Постройте инструмент для конвертации единиц измерения (например, преобразование километров в мили, Цельсия в Фаренгейт). В таком проекте вы попрактикуетесь в обработке ввода от пользователя, условных операторах и базовых математических операциях.
Шаг 5: Переходите к независимым проектам посложнее
Переходя к изучению продвинутым концепциям в вашем обучении, усложняйте и “домашние” проекты:
Создайте приложение для отслеживания доходов и расходов. Пользователи могут добавлять, редактировать и удалять транзакции, а приложение будет рассчитывать баланс. Этот проект будет включать работу с файлами, ввод данныз от пользователя и манипуляцию данными.
Создайте приложение с прогнозом погоды, которое получает данные с API погоды и отображает текущие погодные условия для заданного местоположения. Вы узнаете, как работать с API и данными в формате JSON.
Разработайте простой блог, где пользователи могут создавать, редактировать и удалять посты. Этот проект познакомит вас с базовыми операциями CRUD (создание, чтение, обновление, удаление) и работой с файловой базой данных.
Создайте приложение с карточками для изучения новых слов или понятий. Пользователи могут добавлять новые карточки, просматривать их и отмечать как изученные. Этот проект помогает практиковаться в работе со структурами данных и дизайне пользовательского интерфейса.
Постройте простую систему рекомендаций, которая предлагает фильмы на основе предпочтений пользователя. Этот проект поможет вам понять базовые концепции машинного обучения и обработки данных.
Шаг 6: Бросьте себе вызов по-настоящему сложными проектами
Наконец, когда вы завершите изучение основ Python и освоите другие технологии программирования, вы можете создать несколько крупных и сложных проектов. Например:
Разработайте полноценное веб-приложение с использованием фреймворка Django. Включите аутентификацию пользователей, управление базой данных и динамическую отрисовку контента. Этот проект поможет вам понять веб-разработку и программирование на стороне сервера.
Создайте приложение для чата в реальном времени с использованием Python и WebSockets. Этот проект включает понимание сетевых концепций, передачу данных в реальном времени и взаимодействие между фронтендом и бэкендом.
Постройте панель анализа данных с использованием библиотек Python, таких как pandas и Plotly, интегрированную с веб-фреймворком, таким как Flask. Этот проект включает манипуляцию данными, визуализацию и веб-разработку.
Обучите модель машинного обучения с использованием библиотек, таких как scikit-learn или TensorFlow, и разверните ее как веб-сервис с использованием Flask или FastAPI. Этот проект охватывает науку о данных, обучение моделей и разработку API.
Создайте систему домашней автоматизации с использованием Python и Raspberry Pi. Управляйте освещением, температурой и другими устройствами удаленно. Этот проект включает взаимодействие с оборудованием, сетевое взаимодействие и программирование на Python.
Шаг 7: Подключайтесь к Python-сообществу
Быть в одном комьюнити с коллегами-новичками и более опытными программистами стоит не только потому, что вам понадобится помощь в освоении некоторых концепций программирования. Это также самый простой способ получить ценную информацию о вашем уровне компетентности, пробелах в знаниях и точках роста. Старайтесь общаться с комьюнити с самого начала. Не просто задавайте вопросы — помогайте другим новичкам с ответами, когда можете предложить решение. Это лучший способ закрепить свои знания.
Самые популярные онлайн-сообщества Python:
Python.org: официальный сайт, который содержит обширный список ресурсов по Python, документацию и ссылки на сообщества.
Real Python: веб-сайт, предлагающий учебные пособия, статьи и форум сообщества, посвященный программированию на Python.
Reddit (r/Python): популярный сабреддит, где энтузиасты Python делятся новостями, проектами и обсуждениями.
Python Discord: большое и активное сообщество на Discord, где разработчики на Python могут общаться, делиться ресурсами и помогать друг другу.
Крупнейшие общие сообщества программистов:
Сообщество JavaRush: одно из самых больших сообществ, среди участников которого есть и новички, и масса опытных разработчиков с опытом программирования на разных языках и кучей крутых проектов за плечами.
Stack Overflow: крупнейший и самый известный сайт вопросов и ответов для разработчиков, охватывающий все языки программирования и темы.
GitHub: платформа для размещения и совместной работы над репозиториями кода. Включает обширное сообщество разработчиков, вносящих вклад в проекты с открытым исходным кодом.
Reddit (r/programming): сабреддит для общих новостей, обсуждений и вопросов по программированию.
Dev.to: сообщество разработчиков, делящихся статьями, учебными пособиями и обсуждениями на различные темы программирования.
Шаг 8: Создайте портфолио проектов
Создание портфолио для начинающего программиста — единственно правильный способ показать свои навыки и прогресс, особенно если вы следовали нашим подсказкам и создали несколько проектов во время изучения кодинга. Если вы стремитесь к карьере разработчика, эти проекты помогут вам доказать свою квалификацию будущим работодателям.
Поэтому мы советуем хорошо документировать ваш код, объясняя цель каждого проекта и проблему, которую он решает. Используйте GitHub для размещения вашего кода, чтобы потенциальные работодатели могли легко получить к нему доступ. По мере завершения каждого проекта сосредотачивайтесь на улучшении качества и читаемости кода. Не страшно, если ваши ранние проекты не идеальны. Ваша цель — показать рост со временем.
Не забудьте добавить краткое описание каждого проекта в ваше портфолио. Это “подсветит” ваш путь от новичка до более опытного программиста и даст вам преимущество при отклике на вакансию.
Вы даже можете создать резюме на своем профиле GitHub, если стремитесь к карьере разработчика.
Если вы не знаете, с чего начать при организации своего портфолио, вот совет: вдохновляйтесь другими. Ищите лучшие портфолио разработчиков на Python на GitHub и делайте заметки.
Шаг 9: Постоянно учитесь и совершенствуйтесь
Если вы уже освоили основы и продвинутые концепции Python, вот несколько стратегий для постоянного обучения и улучшения:
Делайте вклад в open source сообщество и пишите личные проекты. Практика программирования и совместная работа с другими программистами значительно улучшат ваши навыки и принесут новые идеи для саморазвития.
Следите за последними тенденциями. Изучайте предложения по улучшению Python (PEP), чтобы понимать новые функции и изменения в языке. Подписывайтесь на рассылки, блоги и YouTube-каналы, такие как Real Python, Talk Python to Me и PyBites. И, конечно, подписывайтесь на рассылку JavaRush, чтобы получать ценные советы для начинающих программистов.
Улучшайте свои практики написания кода. Участвуйте в код ревью, пробуйте парное программирование и осваивайте рефакторинг кода, чтобы улучшить его структуру, читаемость и производительность.
Изучайте новые парадигмы и языки. Это расширит ваше понимание различных подходов и парадигм, что в свою очередь прокачает ваши навыки разработки на Python.
Углубляйте свои теоретические знания. Изучайте главные концепции компьютерных наук, такие как алгоритмы, структуры данных, теорию сложности и проектирование систем.
Обучайте и делитесь знаниями. Обучение — отличный способ усилить свое понимание “предмета”. Наставляйте новичков в программировании на Python. Это может дать вам новые перспективы и закрепить ваши знания.
Почему у многих не получается изучить Python: список ошибок, которых следует избегать
Изучение Python может быть интересным опытом, но многие учащиеся сталкиваются с трудностями, которые сильно мешают их прогрессу. Вот некоторые распространенные ошибки, которые хорошо известны, но при этом случаются удивительно часто:
Нехватка практики: одна из главных причин неуспеха — нехватка практики. Программирование — это навык, который улучшается с постоянной практикой работы с кодом.
Игнорирование основ: новичкам нужно получить прочное понимание основ, прежде чем переходить к продвинутым темам. Пробелы в знаниях простейших концепций могут привести к путанице и отбить желание учиться дальше.
Нереалистичные ожидания: надежда стать экспертом за одну ночь может положить конец любым усилиям. Изучение программирования требует времени и терпения.
Страх совершать ошибки: многие новички боятся совершать ошибки или сталкиваться с ними. Однако ошибки — это важная часть процесса обучения.
Нежелание обратиться за помощью: попытки учиться изолированно, не обращаясь за помощью в трудную минуту, могут замедлить прогресс. Общение с комьюнити или поиск наставника наоборот помогут выйти из ступора.
Перегруженность ресурсами: учебных пособий, книг и курсов — море, поэтому новички часто чувствовуют “перегруз” и не знают, с чего начать. Советуем начать с одного основного источника (например, курс с ментором) и 2-3 дополнительных (площадка с задачами по кодингу, хороший видео туториал, и т. д.)
Отсутствие четких целей: без четких целей или проектов для работы можно быстро потерять мотивацию и вектор обучения.
Непоследовательность: обучение по “плавающему” графику обязательно приведет к тому, что полученные знания исчезнут из памяти, а прогресс застопорится.
Вместо вывода: почему стоит начать учить Python уже сейчас
Изучение Python в 2024 году — отличная идея для тех, кто хочет быть востребованным на рынке труда или просто расширить свои горизонты. Сделав правильные шаги на этом пути, каждый может добиться успеха. Мы надеемся, что наше пошаговое руководство поможет вам структурировать ваш опыт в изучении программирования на Python и достичь вашей конечной цели.
Все, что нужно — ваше желание, время и правильный ресурс для обучения.
Сколько же времени нужно, чтобы овладеть программированием на Python? Обратимся к статистике выпускников JavaRush. За 12 лет более 30 тысяч наших студентов начали карьеру в IT после окончания обучения. Более 20% из них выучили Python и нашли первую работу программистами всего за 3-6 месяцев. Еще 30% — в течение 6-12 месяцев.
Тем не менее, если вы хотите изучить программирование на Python с нуля, без спешки и головокружительного темпа, ориентируйтесь на то, что вам потребуется около года регулярных занятий — с менторингом, лекциями, решением задач и временем для написания кодовых проектов. Именно таким образом построена программа курса Python Software Fullstack Engineer, которая за год готовит студентов с нуля до трудоустройства на уровне Middle-специалиста.
Неважно, какой уровень у вас сейчас. Важно — кому вы доверите своё обучение. Попробуйте написать свой первый код и наблюдайте, как ваши навыки улучшаются с каждым днем. Готовы сделать первый шаг? Тогда вперед!
Senior Java-разработчик и преподаватель в LearningTree
Senior Java-разработчик и преподаватель Java на курсах программирования Learning Tree International. Иногда пишу всякие глупости п ...
[Читать полную биографию]
ПЕРЕЙДИТЕ В ПОЛНУЮ ВЕРСИЮ