Отримати нову навичку для своєї професії або перейти на новий кар'єрний шлях сьогодні простіше, ніж будь-коли. Особливо коли йдеться про вивчення технічних навичок, які користуються попитом — таких як програмування. Численні курси, спільноти та безкоштовні ресурси створюють міцну екосистему навколо найпопулярніших мов програмування. Це означає, що яку б мову ви не обрали, у вас будуть все для того, щоб стати в ній профі.
У цій статті детально розберемо, як вивчити Python — оптимальну мову для старту в програмуванні, навіть якщо у вас немає технічного досвіду. Python зручний у використанні, універсальний, популярний у веброзробці, аналізі даних і автоматизації. Це хороший вибір незалежно від того, чи вчите ви його для кар'єрного розвитку чи просто хочете отримати знання для розробки власних проєктів.
Ми в JavaRush, як експерти з перекваліфікації людей із різних професій у програмістів, підготували детальний покроковий посібник, щоб допомогти вам опанувати програмування на Python. Дотримуйтесь викладених кроків, щоб досягти своєї мети й навчитися кодити, уникаючи поширених пасток і помилок.
Чому варто вивчати Python?
Існує багато ситуацій, у яких уміння програмувати на Python буде корисним.
Почнемо з очевидного. Python — одна з найпростіших (серед найпопулярніших) мов, яку ви можете опанувати, навіть якщо у вас немає досвіду роботи з кодом:
Плавне навчання: простий синтаксис Python імітує природну мову, що значно полегшує навчання для новачків
Багатофункціональність: ви можете використовувати Python у різних сферах — веброзробці, науці про дані, автоматизації та багатьох інших
Велика спільнота: велика спільнота розробників на Python означає, що новачку доступна безліч ресурсів, навчальних посібників і підтримки
Не забуваємо й про кар'єрні перспективи для тих, хто володіє Python. Ця мова може підвищити вашу професійну цінність практично в будь-якій сфері, від маркетингу та управління продуктами до наукових досліджень і хардкорного програмування.
Кар'єри, доступні зі знанням Python
Веброзробник: створює та підтримує вебсайти.
Аналітик даних: інтерпретує складні дані, щоб допомогти компаніям приймати рішення.
Програміст: розробляє та створює програмні рішення.
Інженер із машинного навчання: розробляє алгоритми, які дозволяють комп'ютерам навчатися й ухвалювати рішення.
Інженер DevOps: керує й оптимізує розробкою програмного забезпечення та IT-операціями.
Скільки заробляють Python-спеціалісти?
Це залежить від напряму роботи й досвіду. Медіанні зарплати новачків у сфері розробки на Python — $950 на місяць, максимум — $1300. Для спеціалістів рівня middle (1-3 роки досвіду) медіанна зарплата — $2500, максимум — $3200. Senior спеціалісти (3-5+ років досвіду) заробляють $4700-$5700 на місяць.
Застосування в повсякденному житті
Python — чудова мова для розробки ваших проєктів "для домашнього використання". Ось кілька прикладів того, як ви можете позбутися рутини завдяки знанню основ цієї мови:
написати скрипти для автоматизації повторюваних завдань, таких як перейменування файлів, надсилання електронних листів або організація даних;
розробити свою гру, застосунок або вебсайт — для розваги або практичного використання;
створити інструменти для обліку часу, відстеження звичок або організації нотаток.
І, звісно, ви можете глибше вивчати мову, щоб дослідити інші галузі знань. Наприклад, штучний інтелект, робототехніку або візуалізацію даних. Ці технології використовують Python, тому Python може стати вашим ключем до майбутнього в tech-сфері.
Як вивчити Python: 9 простих кроків до досягнення мети
Сподіваємось, ви вже достатньо натхненні ідеєю вивчення Python — і це правильно! Але, будь ласка, поверніться на свої місця, і давайте детально розглянемо найкращий шлях від новачка до досвідченого програміста на Python.
Вивчення програмування може здаватися складним; це те, що ми знаємо з досвіду випускників JavaRush. Щоб не розчаруватися на півдорозі, давайте окреслимо чіткі кроки навчального процесу, які приведуть вас до мети — почати програмувати на Python.
Крок 1: Визначте свою мотивацію та цілі
Ваш навчальний план залежить від кінцевої мети опанування програмування. Коли йдеться про вивчення Python, ось деякі поширені мотиви:
Кар'єрне зростання: багато людей вирішують почати вчити Python, щоб покращити свої кар'єрні перспективи та отримати кваліфікацію для таких ролей, як аналітик даних, програміст або інженер із машинного навчання. Python високо цінується в різних сферах, тому це популярний вибір як для тих, хто змінює кар'єру, так і для тих, хто хоче просунутися у теперішній сфері.
Аналіз та візуалізація даних: бібліотеки Python, такі як pandas, NumPy та Matplotlib, роблять зручними аналіз і візуалізацію даних. Python можна використовувати для аналізу великих наборів даних, створення візуальних звітів і отримання інсайтів, які допомагають у прийнятті рішень.
Автоматизація та скриптинг: Python часто використовується для автоматизації повторюваних завдань, таких як управління файлами, вебскрейпінг і введення даних. Завдяки його знанню ви зможете оптимізувати свої робочі процеси й економити час, створюючи скрипти, які виконують ці завдання.
Веброзробка: з такими фреймворками, як Django та Flask, Python вважається вдалим вибором для створення вебсайтів і вебзастосунків. Ця мова дозволяє розробляти вебсайти, створювати вебсервіси або робити внески в проєкти з відкритим вихідним кодом.
Наукові обчислення: дослідники та науковці використовують Python для виконання симуляцій, моделювання та вирішення складних математичних задач. Вивчення Python допомагає їм виконувати завдання, пов'язані з науковими обчисленнями.
Хобі-проєкти: ентузіасти-розробники на Python часто займаються проєктами "для задоволення", такими як розробка ігор, створення ботів або застосунків.
Вивчення основ програмування: багато новачків розглядають Python як легкий вступ до програмування. Завдяки простому синтаксису та читабельності його можна вважати чудовою відправною точкою для розуміння базових концепцій написання коду.
Глибина та тривалість навчання відрізнятимуться залежно від рівня знань, необхідних для вашої мети. Однак у будь-якому з цих випадків вам слід дотримуватися свого навчального плану, не втрачаючи мотивації. Постарайтеся зробити програмування своєю щоденною звичкою, щоб досягти успіху.
Крок 2: Ретельно вивчіть основи
Що містить поняття "основи Python"? Ось основні теми, які вам слід вивчити з самого початку:
Змінні та типи даних: дізнайтеся, як зберігати й керувати даними за допомогою змінних. Ознайомтеся зі стандартними типами даних, такими як цілі числа, числа з плаваючою комою, рядки й логічні значення.
Структури управління: практикуйтеся у використанні умовних операторів (if, elif, else) для прийняття рішень у вашому коді.
Цикли: зрозумійте, як працюють цикли (for та while) для повторного виконання коду, доки не буде виконано умову.
Функції: спробуйте визначити блоки коду, які можна використовувати повторно, за допомогою def для створення функцій. Вивчіть параметри й повернення значень.
Списки та кортежі (Lists and Tuples): спробуйте працювати з колекціями елементів. Списки (lists) можна змінювати, а кортежі (tuples) — незмінні.
Словники: дізнайтеся, як використовувати пари ключ-значення для ефективного зберігання й отримання даних.
Маніпуляції з рядками: вивчіть методи для роботи й форматування рядків.
Робота з файлами: спробуйте читати та записувати файли для керування збереженням даних.
Обробка винятків: дізнайтеся, як використовувати try, except, finally для обробки помилок у коді.
Основи введення/виведення (Input/Output): вивчіть, як приймати введення даних від користувача й відображати виведення.
Спискові включення: спробуйте використовувати стислий синтаксис для створення списків на основі наявних списків.
На перший погляд це не так багато. Однак навіть із базовими знаннями ви зможете вирішувати низку цікавих завдань. Наприклад, самостійно написати програми, які читають текст із файлу й аналізують його, сортують цифри або навіть виконують прості арифметичні операції.
Пам’ятайте, що ідеальна формула для вивчення програмування — це 20% теорії та 80% практики, тому не пропускайте задачі з кодування.
Крок 3: Заглибтеся в просунуті концепції мови Python
Коли ви будете впевнені у своїх базових знаннях, час переходити до просунутих концепцій:
Об’єктно-орієнтоване програмування (ООП): принципи ООП включають класи, об’єкти, наслідування, інкапсуляцію та поліморфізм. Знання ООП допомагає створювати та керувати складними структурами даних і поведінкою.
Декоратори: функції, які змінюють поведінку інших функцій або методів. Пізніше ви використовуватимете їх для логування, контролю доступу, інструментування та інших наскрізних задач.
Генератори та ітератори: розберіться, як створювати ітератори та генератори за допомогою ключового слова yield. Це може бути корисно для обробки великих потоків даних та реалізації користувацької поведінки ітерації.
Менеджери контексту: оператори with та протоколи менеджерів контексту (методи __enter__ та __exit__) використовуються для ефективного та безпечного керування ресурсами, такими як файлові потоки чи мережеві з'єднання.
Метапрограмування: опануйте написання коду, який маніпулює іншим кодом, наприклад, створення декораторів, менеджерів контексту та використання метакласів. Цей процес включає використання функції type, модуля inspect та розуміння моделі об’єктів Python.
Конкурентність та паралелізм: розберіться у використанні потоків, багатопроцесорності та асинхронного програмування (asyncio) для виконання завдань одночасно або паралельно. Це корисно для підвищення продуктивності та обробки операцій, пов’язаних із введенням-виведенням і ЦП.
Тестування та відлагодження: опануйте просунуті техніки написання та виконання тестів із використанням фреймворків, таких як unittest, pytest та mock. Спробуйте використовувати інструменти й практики відлагодження, такі як pdb, логування та профілювання для ефективного пошуку й виправлення помилок.
Функціональне програмування: розберіться з парадигмами функціонального програмування, такими як функції вищого порядку, чисті функції та незмінюваність. Використовуйте інструменти: map, filter, reduce та спискові включення.
Мережеве програмування: вивчіть створення та роботу з мережевими застосунками з використанням бібліотек, таких як socket, asyncio, та фреймворків, таких як Flask і Django для веброзробки.
Просунуті структури даних: розберіться в реалізації та використанні складних структур даних, таких як купи, збалансовані бінарні дерева, графи та префіксні дерева. Вивчіть вплив різних структур даних на продуктивність.
Керування пакетами та залежностями: вивчіть керування залежностями та оточеннями проєкту з використанням інструментів, таких як pip, virtualenv та poetry. Розберіться у створенні та поширенні пакетів із використанням setuptools та публікації в Python Package Index (PyPI).
Рефлексія та інспекція: опануйте техніки для дослідження та зміни властивостей об'єктів, функцій і модулів під час виконання. Спробуйте використовувати модуль inspect і зрозуміти застосування функцій getattr, setattr та інших функцій інспекції.
Серіалізація даних: вивчіть техніки серіалізації та десеріалізації даних із використанням JSON, XML та бінарних форматів із бібліотеками, такими як pickle та json.
Регулярні вирази: розберіться, як використовувати модуль re для виконання складних завдань з відповідності шаблонам та маніпуляції з текстом.
Керування пам’яттю та оптимізація продуктивності: сформуйте глибоке розуміння моделі пам’яті Python, збору сміття та технік оптимізації продуктивності, таких як профілювання, кешування та використання ефективних структур даних.
Ці просунуті концепції допоможуть вам створювати складніші, продуктивніші й масштабовані застосунки.
Крок 4: Попрактикуйтесь на простих проєктах
Не забувайте зміцнювати свої знання, розв'язуючи різні задачі з програмування та створюючи прості проєкти. Ось кілька ідей проєктів, які допоможуть закріпити основи та підвищити впевненість у своїх силах:
Створіть простий калькулятор, який виконує додавання, віднімання, множення та ділення. Цей проєкт допоможе вам попрактикуватися в виконанні базових арифметичних операцій і обробці введення даних від користувача.
Розробіть у командному рядку застосунок для обліку списку справ (to-do list), де користувачі зможуть додавати, переглядати та видаляти завдання. Це допоможе вам краще розібратися в маніпуляції зі списками та базовій роботі з файлами для збереження завдань.
Напишіть гру, в якій програма випадковим чином вибирає число, а користувач повинен його вгадати. Ви отримаєте досвід роботи з циклами, умовними операторами та генерацією випадкових чисел.
Створіть програму, яка генерує випадкові паролі. Цей проєкт поглибить ваше розуміння роботи з рядками та використання бібліотек, таких як random.
Побудуйте інструмент для конвертації одиниць виміру (наприклад, перетворення кілометрів у милі, Цельсія у Фаренгейти). У такому проєкті ви попрактикуєтеся в обробці введення від користувача, умовних операторах і базових математичних операціях.
Крок 5: Переходьте до незалежних проєктів вищої складності
Переходячи до вивчення просунутих концепцій у вашому навчанні, ускладнюйте і "домашні" проєкти:
Створіть застосунок для відстеження доходів і витрат. Користувачі можуть додавати, редагувати та видаляти транзакції, а застосунок буде підраховувати баланс. Цей проєкт включає роботу з файлами, введення даних від користувача та маніпуляцію даними.
Створіть застосунок з прогнозом погоди, який отримує дані з API погоди та відображає поточні погодні умови для заданого місцезнаходження. Ви дізнаєтеся, як працювати з API та даними у форматі JSON.
Розробіть простий блог, де користувачі можуть створювати, редагувати та видаляти пости. Цей проєкт ознайомить вас з базовими операціями CRUD (створення, читання, оновлення, видалення) та роботою з файловою базою даних.
Створіть застосунок з картками для вивчення нових слів або понять. Користувачі можуть додавати нові картки, переглядати їх і позначати як вивчені. Цей проєкт допомагає практикуватися в роботі зі структурами даних і дизайном користувацького інтерфейсу.
Побудуйте просту систему рекомендацій, яка пропонує фільми на основі вподобань користувача. Цей проєкт допоможе вам зрозуміти базові концепції машинного навчання та обробки даних.
Крок 6: Киньте собі виклик справді складними проєктами
Нарешті, коли ви завершите вивчення основ Python і опануєте інші технології програмування, ви можете створити кілька великих і складних проєктів. Наприклад:
Розробіть повноцінний вебзастосунок із використанням фреймворку Django. Включіть автентифікацію користувачів, керування базою даних і динамічне відображення контенту. Цей проєкт допоможе вам зрозуміти веброзробку та програмування на стороні сервера.
Створіть застосунок для чату в реальному часі з використанням Python і WebSockets. Цей проєкт включає розуміння мережевих концепцій, передачу даних у реальному часі та взаємодію між фронтендом і бекендом.
Побудуйте панель аналізу даних із використанням бібліотек Python, таких як pandas і Plotly, інтегровану з вебфреймворком, таким як Flask. Цей проєкт включає маніпуляцію даними, візуалізацію та веброзробку.
Навчіть модель машинного навчання із використанням бібліотек, таких як scikit-learn або TensorFlow, і розгорніть її як вебсервіс із використанням Flask або FastAPI. Цей проєкт охоплює науку про дані, навчання моделей і розробку API.
Створіть систему домашньої автоматизації з використанням Python і Raspberry Pi. Керуйте освітленням, температурою та іншими пристроями віддалено. Цей проєкт включає взаємодію з обладнанням, мережеве взаємодія та програмування на Python.
Крок 7: Долучайтеся до Python-спільноти
Бути частиною спільноти з колегами-новачками та більш досвідченими програмістами варто не лише тому, що вам знадобиться допомога у вивченні деяких концепцій програмування. Це також найпростіший спосіб отримати цінну інформацію про свій рівень компетентності, прогалини в знаннях та точки зростання. Намагайтеся спілкуватися зі спільнотою з самого початку. Не просто ставте питання — допомагайте іншим новачкам з відповідями, коли можете запропонувати рішення. Це найкращий спосіб закріпити свої знання.
Найпопулярніші онлайн-спільноти Python:
Python.org: офіційний сайт, який містить великий список ресурсів з Python, документацію та посилання на спільноти.
Real Python: вебсайт, що пропонує навчальні посібники, статті та форум спільноти, присвячений програмуванню на Python.
Reddit (r/Python): популярний сабреддіт, де ентузіасти Python діляться новинами, проєктами та обговореннями.
Python Discord: велика та активна спільнота на Discord, де розробники на Python можуть спілкуватися, ділитися ресурсами та допомагати одне одному.
Найбільші загальні спільноти програмістів:
Спільнота JavaRush: одна з найбільших спільнот, серед учасників якої є як новачки, так і багато досвідчених розробників з досвідом програмування на різних мовах і купою крутих проєктів за плечима.
Stack Overflow: найбільший і найвідоміший сайт питань та відповідей для розробників, що охоплює всі мови програмування та теми.
GitHub: платформа для розміщення й спільної роботи над репозиторіями коду. Включає велику спільноту розробників, які вносять вклад у проєкти з відкритим кодом.
Reddit (r/programming): сабреддіт для загальних новин, обговорень та питань щодо програмування.
Dev.to: спільнота розробників, які діляться статтями, навчальними посібниками та обговореннями на різні теми програмування.
Крок 8: Створіть портфоліо проєктів
Створення портфоліо для початківця-програміста — єдиний правильний спосіб показати свої навички та прогрес, особливо якщо ви слідували нашим підказкам і створили кілька проєктів під час вивчення кодування. Якщо ви прагнете до кар’єри розробника, ці проєкти допоможуть вам підтвердити свою кваліфікацію майбутнім роботодавцям.
Тому радимо добре документувати ваш код, пояснюючи мету кожного проєкту та проблему, яку він вирішує. Використовуйте GitHub для розміщення вашого коду, щоб потенційні роботодавці могли легко отримати до нього доступ. По завершенню кожного проєкту зосереджуйтеся на покращенні якості та читабельності коду. Не страшно, якщо ваші ранні проєкти неідеальні. Ваша мета — показати зростання з часом.
Не забудьте додати короткий опис кожного проєкту до вашого портфоліо. Це "підсвітить" ваш шлях від новачка до більш досвідченого програміста й дасть вам перевагу під час відгуку на вакансії.
Ви навіть можете створити резюме у своєму профілі на GitHub, якщо прагнете до кар’єри розробника.
Якщо не знаєте, з чого почати при організації свого портфоліо, ось порада: надихайтеся іншими. Шукайте найкращі портфоліо розробників на Python на GitHub і робіть нотатки.
Крок 9: Постійно вчіться та вдосконалюйтеся
Якщо ви вже опанували основи та просунуті концепції Python, ось кілька стратегій для постійного навчання та покращення:
Робіть внесок до спільноти з відкритим кодом та створюйте власні проєкти. Практика програмування та спільна робота з іншими програмістами значно покращать ваші навички та принесуть нові ідеї для саморозвитку.
Стежте за останніми тенденціями. Вивчайте пропозиції щодо покращення Python (PEP), щоб розуміти нові функції та зміни у мові. Підписуйтеся на розсилки, блоги та YouTube-канали, такі як Real Python, Talk Python to Me та PyBites. І, звісно, підписуйтесь на розсилку JavaRush, щоб отримувати цінні поради для початківців програмістів.
Покращуйте свої практики написання коду. Беріть участь у код-рев'ю, спробуйте парне програмування та опановуйте рефакторинг коду, щоб покращити його структуру, читабельність та продуктивність.
Вивчайте нові парадигми та мови. Це розширить ваше розуміння різних підходів і парадигм, що, у свою чергу, прокачає ваші навички розробки на Python.
Поглиблюйте свої теоретичні знання. Вивчайте головні концепції комп'ютерних наук, такі як алгоритми, структури даних, теорія складності та проєктування систем.
Навчайте та діліться знаннями. Навчання — чудовий спосіб посилити своє розуміння "предмету". Наставляйте новачків у програмуванні на Python. Це може дати вам нові перспективи та закріпити ваші знання.
Чому багатьом не вдається вивчити Python: список помилок, яких слід уникати
Вивчення Python може бути цікавим досвідом, але багато учнів стикаються з труднощами, що сильно заважають їхньому прогресу. Ось деякі поширені помилки, які добре відомі, але все одно трапляються досить часто:
Недостатня практика: одна з головних причин невдачі — недостатня практика. Програмування — це навичка, яка вдосконалюється з постійною практикою роботи з кодом.
Ігнорування основ: новачкам потрібно отримати ґрунтовне розуміння основ, перш ніж переходити до просунутих тем. Прогалини в знаннях найпростіших концепцій можуть призвести до плутанини й відбити бажання вчитися далі.
Нереалістичні очікування: надія стати експертом за одну ніч може звести нанівець будь-які зусилля. Вивчення програмування вимагає часу та терпіння.
Страх робити помилки: багато новачків бояться помилятися або стикатися з ними. Проте помилки — це важлива частина процесу навчання.
Небажання звертатися за допомогою: спроби вчитися ізольовано, не звертаючись за допомогою у складний момент, можуть уповільнити прогрес. Спілкування зі спільнотою або пошук наставника навпаки допоможуть вийти зі ступору.
Перевантаженість ресурсами: навчальних посібників, книг і курсів — море, тому новачки часто відчувають "перевантаження" і не знають, з чого почати. Радимо почати з одного основного джерела (наприклад, курс з ментором) і 2-3 додаткових (платформа з завданнями для кодування, хороший відео-туторіал тощо).
Відсутність чітких цілей: без чітких цілей або проєктів для роботи можна швидко втратити мотивацію та напрям навчання.
Непослідовність: навчання за "плаваючим" графіком обов'язково призведе до того, що отримані знання зникнуть із пам'яті, а прогрес зупиниться.
Замість висновку: чому варто почати вчити Python уже зараз
Вивчення Python у 2024 році — чудова ідея для тих, хто хоче мати попит на ринку праці або просто розширити свої горизонти. Зробивши правильні кроки на цьому шляху, кожен може досягти успіху. Ми сподіваємося, що наше покрокове керівництво допоможе вам структурувати ваш досвід у вивченні програмування на Python і досягти вашої кінцевої мети.
Усе, що потрібно — ваше бажання, час та правильний ресурс для навчання.
Скільки ж часу потрібно, щоб опанувати програмування на Python? Звернімося до статистики випускників JavaRush. За 12 років більше 30 тисяч наших студентів почали кар’єру в IT після закінчення навчання. Більше 20% з них навчилися і знайли першу роботу програмістами лише за 3-6 місяців. Ще 30% — протягом 6-12 місяців.
Втім, якщо ви хочете вивчити програмування на Python з нуля, без поспіху і приголомшливого темпу, орієнтуйтеся, що вам знадобиться близько року регулярних занять — із менторингом, лекціями, вирішенням задач та часом на написання кодових проєктів. Саме таким чином побудовано програму курсу Python Software Fullstack Engineer, яка за рік готує студентів з нуля до працевлаштування на рівні Middle-спеціаліста.
Не важливо, який рівень у вас зараз. Важливо — кому ви довірите своє навчання. Спробуйте написати свій перший код і спостерігайте, як ваші навички покращуються з кожним днем. Готові зробити перший крок? Тоді 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 ...
[Читайте повну біографію]
ПЕРЕЙДІТЬ В ПОВНУ ВЕРСІЮ