Разработка на Python с нуля: роадмап программиста

Ключевые выводы:
- Python — один из самых популярных языков для старта в программировании благодаря простому синтаксису
- Дорожная карта включает базовые навыки (Git, ООП, тестирование) и специализацию (веб, Data Science)
- Для веб-разработки на Python используют Django и Flask, для Data Science — NumPy, Pandas, TensorFlow
- Практика на реальных проектах и open source — лучший способ закрепить знания

Программирование на Python с нуля: легко или не очень? По факту, изучение Python почти ничем не отличается от изучения любого другого языка. Все стандартно: установка, настройка рабочего окружения, базы данных, переменные, функции и первый «Hello World». Но дальше — круче, ведь в ход идут разделение на сферы применения, синхронное и асинхронное программирование, тестирование и сопутствующие инструменты, часто индивидуальные для каждого языка.

Дорожная карта Python

Чтобы окончательно не запутаться, нужно все структурировать. Именно поэтому мы совместно с Факультетом Python-разработки GeekUniversity составили дорожную карту, которая поможет в изучении Python с нуля.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Как стать разработчиком с нуля

tproger.ru

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Неофициальный и консервативный FAQ по Django

tproger.ru

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django 2 в примерах

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и легкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составит никакого труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определенный формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Другие направления

Хоть это и не включено в дорожную карту, но можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений. Однако, несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Основные инструменты Python-разработчика

Изучение основ Питона не может быть полноценным без набора полезных инструментов под рукой. Мы собрали небольшой список и разделили его на категории.

Базовые

• Pip — популярный менеджер пакетов в Python, с помощью которого можно устанавливать и управлять программными пакетами.
• Pipenv — инструмент для управления виртуальным окружением в Python.
• Setuptools — целый набор инструментов для создания пакетов в Python.
• Virtualenv — инструмент для создания виртуального окружения с пакетами.

Документация

• Sphinx — генератор документации, который изначально создавался для работы с Python, но впоследствии стал инструментом общего пользования.
• autodoc — расширение Sphinx для создания reStructuredText файлов из исходного кода.

Тестирование

• py.test — платформа для тестирования на Python со множеством функций. Инструмент автоматически находит тесты, запускает их и выводит отчеты.
• Selenium WebDriver — в тандеме с другими инструментами позволяет эффективно тестировать веб-приложений.
• unittest — модуль инструментов с настройкой используемых данных, управлением комплектами и наборами тестов, возможностью запускать тесты в графическом или текстовом режиме.

Прочие

• flake8 и SonarLint — популярные линтеры.
• pyenv — менеджер версий Python.
• Mypy — статический анализатор типов.

Дополнительные материалы для программирования на Python с нуля

Чтобы обучение языку Python с нуля было максимально эффективным, следует запастись полезными ресурсами.

Книги

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода.

Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объема данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

Изучаем программирование на Python

Возможно, вам уже надоели однотипные и непонятные руководства по программированию. Если да, то рекомендуем к прочтению эту книгу. Она рассчитана на начинающих разработчиков.

В процессе вы создадите полноценное веб-приложение и научитесь управлять базами данных, отслеживать и обрабатывать исключения, а также использовать контекстные менеджеры. Вы научитесь пользоваться декораторами и генераторами.

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений

В этой книге рассказывается о Python 3: функции, типы данных, операторы и принципы ООП. Также из нее вы узнаете о прикладных возможностях языка: регулярные выражения, популярные инструменты стандартной библиотеки и работа с файлами. Тут вы ознакомитесь с системой SQLite, узнаете о способах доступа к базам данных и методах получения информации из них.

Много моментов посвящено модулю PyQt 5, который позволяет без лишнего труда разрабатывать приложения с графической оболочкой на Python.

Также в книге рассказывается обо всех необходимых интерфейсных компонентах: кнопки, панели, меню, текстовые поля и многое другое. Тут вы узнаете, как грамотно работать с многопоточностью и обрабатывать события.

Курсы Python

Отличным подспорьем для программирования на Python с основ станут видеолекции:

Но курсы программирования на Python этим не ограничиваются. Освоить базу из представленной дорожной карты Python можно в онлайн-университете GeekBrains, где помимо теории есть возможность прокачать и практические навыки: создать интернет-магазин, сетевой чат, поработать в команде и получить фидбек от опытных разработчиков.

Подкасты

• 38 попугаев
• Python Junior подкаст
• Moscow Python Podcast

Что дальше?

Не останавливайтесь на достигнутом, ведь изучение Python с нуля — задача непростая, несмотря на всю легкость языка. Как только знания станут уверенными, переходите к использованию теории на практике. В этом поможет игра Python Challenge, где нужно решать задачки с помощью написания небольших программ: с каждым пройденным этапом будет увеличиваться сложность. Также вы можете поучаствовать в работе над любым open source проектом.

Изучайте теорию, закрепляйте практикой и переходите к реальным задачам.

Часто задаваемые вопросы

Сложно ли изучить Python с нуля?

Python считается одним из самых простых языков программирования для начинающих. Его синтаксис читается почти как английский текст, а обширная стандартная библиотека позволяет решать задачи без установки дополнительных пакетов. Большинство новичков могут написать первую работающую программу уже через несколько часов изучения.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python?

Для освоения базового синтаксиса и написания простых скриптов достаточно 2–4 недель при ежедневных занятиях по 1–2 часа. Для уверенного владения языком и выбранной специализацией (веб-разработка, Data Science) потребуется от 6 месяцев до года практики на реальных проектах.

Какое направление Python самое востребованное?

По данным рынка труда, наиболее востребованы Python-разработчики в области бэкенд-разработки (Django, FastAPI) и Data Science/Machine Learning. Оба направления предлагают высокие зарплаты и большое количество вакансий. Выбор зависит от ваших интересов: если нравится работа с данными — идите в DS, если нравится создавать веб-сервисы — в бэкенд.

Нужно ли знать математику для Python?

Для веб-разработки на Python глубокие знания математики не требуются — достаточно базовой логики и алгебры. Для Data Science и Machine Learning потребуется понимание линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. Однако начать изучение Python можно и без серьезной математической подготовки, углубляя знания по мере необходимости.