Какие программы нужны для изучения python
Перейти к содержимому

Какие программы нужны для изучения python

  • автор:

Выбираем IDE: средства для программирования на Python

Выбираем IDE: средства для программирования на Python

Мария Жарова

Мария Жарова Эксперт по Python и математике для Data Science, ментор одного из проектов на курсе по Data Science.

Если у вас на компьютере установлен язык программирования (компилятор или интерпретатор), можно писать код даже в Блокноте, а затем исполнять его через консоль. Но это неудобно. Разработчики пользуются редакторами кода или IDE — интегрированными средами разработки. Так называется комплекс программных средств для кодинга: в них можно писать, редактировать, исполнять и отлаживать код. Мы поговорим о таких средствах для Python. Это популярный язык программирования, который применяется во множестве отраслей: от веба до прикладной математики. Поэтому инструменты многочисленны и разнообразны. Узнать о нем больше можно в нашей статье Кому и для чего нужен Python?

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»
Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

картинка - 2023-03-14T190323.524

Профессия / 12 месяцев
Fullstack-разработчик на Python
Создавайте веб-проекты самостоятельно
4 116 ₽/мес 7 483 ₽/мес

dffsdd (3)

IDE и редактор кода для Python: в чем разница

  • Редактор кода — это простая легковесная программа, которая похожа на текстовый редактор, только больше адаптированная под написание кода. Она сохраняет проекты в нужном расширении, подсвечивает синтаксис и автоматически проверяет отступы в коде.
  • IDE — более масштабный инструмент, программный комплекс. Помимо редактора в нем есть собственная консоль, инструменты для запуска, тестирования и отладки кода. Через IDE можно создавать крупные проекты, подключать систему контроля версий (Git). Некоторые IDE позволяют устанавливать внутри себя новые фреймворки и библиотеки, не заходя в терминал системы.

Пройдите тест и узнайте, какой вы аналитик данных и какие перспективы вас ждут. Ссылка в конце статьи.

Чем редактор кода и IDE отличается от текстового редактора

Редактор кода — это или самостоятельная программа, или часть IDE. Он выглядит как окно, где можно набрать текст, но более адаптирован под код.

Подсветка синтаксиса. Это означает, что, например, служебные слова будут одного цвета, комментарии — другого, классы будут выделяться другим начертанием и так далее. Это помогает быстрее ориентироваться в коде и находить нужные места. Более того, большинство существующих инструментов используются для нескольких языков программирования, поэтому знают синтаксис не только Python. При создании файла можно выбрать, на какой язык будет ориентироваться подсветка. Также программа может понять это самостоятельно по расширению файла.

Форматирование и установка отступов. Отступы используются практически во всех языках программирования, но в Python они обязательны и являются частью синтаксиса. Редакторы обычно умеют поддерживать и ставить нужные отступы автоматически. Но это только малая часть. Хорошие IDE и редакторы поддерживают более масштабное автоформатирование. например, во многих редакторах есть спеллчекеры — они показывают, если что-то написано неправильно, и обращают внимание пользователя на ошибку. Также есть инструменты, которые автоматически дополняют команды и функции из кода.

Возможность запуска кода. Изначально запуск кода был прерогативой IDE, но в некоторых редакторах есть возможность запуска написанного кода в консоли непосредственно из него. Не нужно выходить из редактора и открывать терминал, все запустится автоматически нажатием соответствующей кнопки в редакторе.

Создание, редактирование и сохранение файлов. Большинство редакторов и практически все IDE могут показывать структуру файлов в папке. Обычно это нужно для проектов, которые включают больше одного файла. Прямо внутри среды можно переключаться между файлами, создавать новые в папках и подпапках, сохранять изменения. Более того, многие приложения поддерживают системы контроля версий вроде Git и дают возможность делать коммиты прямо из среды, причем это умеют не только IDE, но и некоторые редакторы.

Отладка. Это процесс нахождения и исправления ошибок. Чтобы это можно было сделать быстрее, существуют расширенные возможности: пошаговое выполнение кода, остановка исполнения в определенной точке, просмотр содержимого переменных в любой момент времени и многое другое. Все это входит в функционал инструментов отладки.

Кастомизация. Любую IDE и почти любой редактор можно настроить под себя. Это не только цветовая гамма и размеры шрифта, но и расположение окон и кода, панели под рукой, горячие клавиши и многое другое. Некоторые инструменты поддерживают дополнения — сторонние расширения, дополняющие функциональность. Их можно установить в IDE или даже в редактор. Например, браузерные расширения или возможность по-новому редактировать код или дополнять слова.

Читайте также С чего начать учить Python

Что содержится в IDE для написания программ на «Питоне»

В редакторах есть все инструменты для начального уровня работы с кодом, и часто их бывает достаточно. Рассмотрим отдельные возможности, которые предоставляют IDE:

  • визуальный редактор для быстрого создания проектов из блоков и отдельных файлов;
  • полная синхронизация с системой контроля версий;
  • интерактивная консоль;
  • дополнительные инструменты для того или иного направления IT;
  • множество возможностей для наглядной отладки, тестирования, анализа кода, а также решения различных задач;
  • возможность установить фреймворк или библиотеку через интерфейс среды;
  • возможность работать с несколькими языками программирования, в том числе одновременно.

Кому-то будет удобнее работать с простым и не занимающим много памяти редактором, а кому-то — с масштабной IDE со множеством дополнительных возможностей.

Станьте Fullstack-разработчик на Python и найдите стабильную работу
на удаленке

Популярные IDE для Python

PyCharm

Отличный вариант как для начинающих, так и для продвинутых программистов. У PyCharm понятный интерфейс, она изначально адаптирована под Python. Ее не придется долго донастраивать, чтобы код просто запустился, — можно установить Python IDE и сразу начать работать. Среда отлично поддерживает всевозможные дополнения и дает огромный простор действий. Но загружается и работает она все же медленнее, чем средний редактор.

PyCharm существует в платной коммерческой и бесплатной комьюнити-версии. Бесплатной хватает большинству начинающих программистов, а коммерческая нужна в основном компаниям и профессионалам, работающим с большими проектами.

Spyder

Это бесплатная опенсорсная IDE для Python с важным нюансом: она рассчитана на разработку в сфере Data Science. В ней есть много инструментов и оптимизаций для работы с данными, но для других задач она подходит не так хорошо. Например, Spyder «из коробки» включает пакетный менеджер Anaconda, который используется в анализе данных и машинном обучении. Он хорошо и быстро работает с библиотеками для математики и ML. Кроме того, за него не надо платить, а основные функции IDE в нем есть.

Минус в том, что это специализированный инструмент — разработчикам вне науки о данных и машинного обучения он может показаться недостаточно удобным.

Python IDLE

Эта среда по умолчанию поставляется с Python. Она написана на нем, имеет все возможности интегрированной среды разработки, проста и минималистична. С ней можно начать писать программы на «Питоне», но для дальнейшей работы, скорее всего, будет удобнее другой, более масштабный инструмент.

Интересный факт: как язык Python был назван в честь комик-группы «Монти Пайтон», так и IDLE назвали в честь одного из участников этой группы — Эрика Айдла.

Thonny

Еще один вариант для начинающих, простой, но функциональный. Эта IDE уже включает в себя нужную разработчику версию Python и не требует сложных дополнительных настроек. Ее называют Python IDE for beginners — это определение дали среде ее разработчики.

Для начинающих Thonny действительно подойдет: в ней легко разобраться, она бесплатная и понятная. Но для тех, кому нужна расширенная функциональность, ее будет недостаточно.

Мультиязычные IDE с поддержкой Python

Существует как минимум две IDE, изначально созданные для других языков, но поддерживающие в данный момент и Python. Такие IDE будут полезны тем, кто работает с несколькими языками одновременно.

Visual Studio

Мощная мультиязычная среда от Microsoft. Она гибко настраивается под задачи, включает инструменты для написания кода под множество платформ и направлений. VS поддерживает C/C++, Java, Python, JavaScript и TypeScript и пр. Ей пользуются для веба, для написания приложений под ПК и мобильные устройства, для создания программ под разные операционные системы. В ней есть все, что нужно любому разработчику, а дополнительные модули расширяют функциональность среды под конкретные задачи. В VS есть и инструменты для сборки интерфейсов, и отладка, и ПО для рефакторинга или дополнения слов.

Чтобы работать с Python в Visual Studio, понадобится расширение Python Tools for Visual Studio. Все расширения официальные и бесплатные, их можно скачать с сайта. Для различных конкретных задач существуют разные сборки VS. Есть и продвинутые платные версии среды, но для начинающих и любителей будет достаточно бесплатной Community-версии.

Eclipse

Изначально IDE использовалась для Java, но сейчас она позволяет работать и с Python — для этого понадобится установить расширение PyDev. По функциональности Eclipse сравнима с VS, но, в отличие от нее, опенсорсная и полностью бесплатная, разрабатывается при поддержке сообщества энтузиастов.

Обе среды очень масштабные. Они позволяют одновременно писать код на Python, создавать интерфейс, работать с SQL Server, создавать проекты на нескольких языках программирования и т.д., но у новичков могут вызвать затруднения. Большинство инструментов нужны или профессиональным разработчикам, или тем, кто пользуется не одним языком.

Редакторы кода для Python и других языков

Sublime Text

В теории это платный редактор, но на практике необходимость платить выражается только в баннере в интерфейсе — ПО работает и без оплаты. Sublime легкий, удобный и быстрый, подходит для большинства платформ, хорошо поддерживается сообществом. Для него есть множество пакетов, которые позволяют расширять и дополнять поддержку синтаксиса.

Но Sublime Text — только редактор. В отличие от других двух программ из списка, он не умеет запускать и отлаживать код. Это плата за легковесность и возможность быстро работать в любой ОС.

Visual Studio Code

Как и Visual Studio, редактор разработал Microsoft. Но его идея совсем другая — это небольшой и емкий инструмент. Для него существует множество плагинов, написанных разными разработчиками, он полностью бесплатный. Visual Studio Code можно настроить под любой язык — нужно скачать расширения, доступные в маркетплейсе внутри самого редактора.

VS Code не такой легкий, как Sublime Text. Он более функционален, в нем есть инструменты для запуска и отладки и интеграция с системой контроля версий. Но он весит больше и медленнее работает.

VS Code написан на фреймворке Electron. Это инструмент, который позволяет создавать приложения под разные ОС с помощью HTML, CSS и JavaScript. Это удобно, но из-за этого любое Electron-приложение, по сути, работает внутри специального браузера. Оно взаимодействует с системой напрямую, поэтому сильнее нагружает мощности компьютера, чем нативное (которое оптимизировано под конкретную ОС, поэтому может работать корректнее и быстрее).

Atom

Этот редактор кода создала компания GitHub. Он многофункциональный, с удобным интерфейсом и широкими возможностями для настройки под себя. Его хвалят за визуальную ориентированность: понятную структуру папок, множество тем и настроек интерфейса. Он мало весит, при этом в нем есть встроенный менеджер пакетов и много других фишек. Из минусов — разработчики отмечают, что Atom работает медленнее аналогов. Редактор бесплатный, его можно легко скачать из официального репозитория на GitHub.

GNU Emacs

Emacs — общее название для семейства расширяемых текстовых редакторов. Расширяемых — потому что для них можно скачать дополнения и плагины, способные превратить их в полноценные редакторы кода. Конкретно GNU Emacs — свободный и бесплатный редактор. Его разработал и поддерживает проект GNU. В нем множество функций и горячих клавиш, которые при необходимости можно изменять и дорабатывать. Расширения для Emacs есть в сети, но так как у GNU-версии открытый исходный код, разработчик при желании может написать дополнения самостоятельно. Интерфейс довольно простой, а сам редактор легкий, но при этом функций и возможностей в нем достаточно. Обычно его используют в Unix-системах, например Linux или macOS.

Vi / Vim

«Научиться выходить из Vim» — локальная шутка в среде разработчиков. И правда: этот бесплатный редактор, изначально текстовый, довольно сложен в освоении. Он тоже предназначен для Unix-систем, встроен в ОС Linux, и его всегда можно открыть через командную строку. Интерфейс у редактора консольный: в нем можно работать прямо из терминала. Команды для управления редактором — наборы горячих клавиш, которые нужно помнить, чтобы полноценно работать с Vim. Интересная особенность редактора — наличие нескольких режимов работы:

  • режим управления через горячие клавиши;
  • режим дописывания текста;
  • режим выделения и вставки и так далее.

Всего режимов 12, и новичку бывает легко в них запутаться. У Vim высокий порог входа. Но опытные разработчики уверяют: если научиться пользоваться редактором, он окажется удобным, мощным и многофункциональным инструментом.

Notepad++

Редактор, который можно использовать для написания текста и кода на «Пайтон». Он очень простой: интерфейс похож на обычный «Блокнот», только функций больше. Например, Notepad++ «понимает» и графически выделяет синтаксис огромного количества языков программирования, даже редких. Он легкий, быстрый и бесплатный, к нему можно скачать и установить дополнения, которые покроют отсутствующие функции. Но Notepad++ менее функционален, чем редакторы, предназначенные специально для написания кода. Хотя это хороший инструмент, чтобы писать короткие скрипты, или при необходимости кодить за чужим компьютером без установки более сложного ПО.

Онлайн-редакторы

Если ничего устанавливать не хочется, можно воспользоваться многочисленными онлайн-редакторами кода. Они бывают мультиязычными, как Repl.it, и предназначенными специально для Python, например online-python. Такие программы открываются в браузере как обычный сайт, им не нужна установка. Можно просто открыть новую вкладку, зайти в аккаунт и начать писать код. Интерфейс у онлайн-редакторов обычно довольно понятный и похожий на десктопные редакторы. Конечно, для полноценной разработки такой способ вряд ли будет удобен, но для обучения или проверки идей с помощью кода подойдет отлично. Кстати, есть специальные онлайн-редакторы для обучения, например PythonTutor, умеющий визуализировать пошаговое выполнение кода.

На что ориентироваться при выборе

  • Новичкам, которые впервые работают в редакторе кода, можно посоветовать редакторы VS Code либо Atom. Если вам не требуются отладка и запуск, зато важна скорость, неплохим вариантом будет Sublime Text.
  • Людям, которые уже работали с IDE и хотят большего, советуем обратить внимание на специализированные инструменты для конкретных задач вроде Spyder. А если нужна универсальная IDE, оптимальный вариант — PyCharm.
  • Разработчикам на нескольких языках, которые работают над большими проектами, может подойти VS или Eclipse. Но если хотите что-то попроще и побыстрее, подойдут редакторы Atom и VS Code. Они могут поддерживать ряд языков одновременно, а дополнительные инструменты обеспечивают запуск и отладку.

Коротко о главном

Где программировать на Python?

Вы можете программировать на Python на своем компьютере, используя специальные IDE или редакторы кода, а также на онлайн-платформах для разработки программ.

Что нужно для программирования на Python?

Для программирования на Python вам нужен компьютер, IDE или редактор кода, а также установленный Python-компилятор.

Где писать код на «Питоне»?

Вы можете писать код на Python в специальных IDE или редакторах кода, таких как PyCharm, Sublime Text, VS Code и других.

Какой IDE выбрать для Python?

Для Python можно использовать множество IDE, включая PyCharm, IDLE, Visual Studio Code, Eclipse, Atom и другие. Выбор зависит от ваших индивидуальных потребностей и предпочтений.

Можно ли программировать на Python онлайн?

Да, существуют онлайн-платформы для разработки программ на Python, такие как repl.it, trinket.io и другие.

Нужно ли платить за IDE для Python?

Не обязательно. Существует множество бесплатных IDE и редакторов кода на «Питоне», такие как IDLE, Visual Studio Code, PyCharm Community Edition и другие. Однако, платные версии IDE могут предоставлять более продвинутые функции и возможности.

Мария Жарова Эксперт по Python и математике для Data Science, ментор одного из проектов на курсе по Data Science.

Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм

Отдел продаж проклял нас за эту статью! От вас — пара часов в день, от нас — список бесплатных материалов для входа и прокачки в Python.

Иллюстрация: Альберто Блинчиков для Skillbox Media

Цокто Жигмытов

Цокто Жигмытов

Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.

Python — основной язык в data science и один из трёх главных языков в веб-разработке — наряду с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.

  • Для каких задач подходит Python
  • 5 проектов на Python
  • Для чего нужен Python
  • Сколько зарабатывают Python-разработчики

Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него десятки тысяч подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.

Так что если вы решаете, с какого языка вам вкатиться в программирование с нуля, то Python — ваш кандидат! А в этом самоучителе расскажем, как освоить Python самостоятельно и бесплатно:

  • С чего начать обучение
  • Основы языка программирования
  • Пишем первое приложение
  • Python для data science
  • Что в итоге

Как убедиться, что Python — отличный язык для старта в разработке? Простой алгоритм:

  • Прочитайте нашу статью «Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python». Мы сравнили детище Гвидо ван Россума с Java и JavaScript.
  • Если этого мало — изучите увлекательную краткую историю Python.
  • Стереотипы и сомнения всё не отпускают? Мы развеяли 10 главных мифов о Python.
  • Теперь мы точно на одной волне: пора приобщиться к тайным знаниям и прочитать, какие ошибки совершают новички при изучении Python.

С чего начать обучение Python

Мы собрали для вас ссылки на обучающие материалы, которые накопились за годы работы Skillbox Media. Они бесплатны и разбиты по трём направлениям: основы, приложения, data science. Внутри каждого направления статьи отсортированы по возрастанию сложности: от простых до заковыристых.

Как вам выучить Python по нашим материалам:

  • Читаете статьи.
  • Смотрите видео.
  • Повторяете за преподавателем или автором.
  • Гуглите, если что-то совсем не получается.
  • Вбиваете в Telegram слово «Python» и присоединяетесь к лучшим чатам, где опытные питонисты смогут ответить на любой ваш вопрос — если захотят, конечно.

Настало время добрых советов — часть из них могут показаться банальными, но они и правда работают!

Выделите на занятия 1–2 часа ежедневно, чтобы знания не успевали выветриваться (согласно кривой забывания), и постарайтесь продержаться в таком темпе три недели — говорят, за этот срок вырабатывается привычка.

Не бойтесь ошибок. Их будет много — и в процессе обучения, и когда вы станете настоящим программистом. Воспринимайте ошибки как повод впасть в депрессию узнать что-то новое. Цикл вашего обучения должен выглядеть приблизительно так:

  • Проба.
  • Ошибка.
  • Google, чат или помощь друга.
  • Исправление ошибки.
  • GO TO п. 1.
  • .
  • Воскресенье PROFIT!

Только учтите: статьи и вебинары могут не отражать самые новые фишки языка. Что-то могло измениться: исчезли команды, обновились библиотеки, сервисы стали другими. Это не помешает учиться, но в каких-то мелочах придётся разобраться самостоятельно — и да, это часть ежедневной работы программиста.

Python: основы языка программирования для начинающих

С помощью нашего самоучителя Python вы изучите язык на базовом уровне: установка интерпретатора, синтаксис языка, импорт библиотек, основные типы данных и операции над ними. Кстати, этого вполне достаточно, чтобы создавать довольно сложные и полезные программы — и стать начинающим разработчиком.

Установка

Программировать на Python можно на своём компьютере, скачав и установив дистрибутив (рекомендуем пакет Anaconda или среду разработки PyCharm), либо в браузере с помощью специальных сервисов (например, Google Colab).

  • Как запустить Python на Linux, Windows, macOS
  • Как использовать сервис Google Colab
  • PyCharm: как её установить и использовать

Базовый синтаксис

Путь питониста начинается с основных операторов, базового синтаксиса языка и установки библиотек. Чтобы изучить Python с нуля, советуем начать с этих материалов:

  • График курса доллара в Anaconda. Установим дистрибутив Anaconda, изучим синтаксис и нарисуем график курса доллара.
  • Типы данных в Python. Когда с языком познакомились, пора узнать, что такое типы данных и какие они бывают в Python.
  • Облако слов на Python. Нарисуем облако самых частотных слов со страницы «Википедии» прямо в браузере с помощью Google Colab.
  • Устанавливаем библиотеку в Python. Основные способы: ручная установка, с помощью easy install и самый популярный — c помощью утилиты PIP.
  • Вебинар «Рисуем дерево с помощью Python». Изучим чуть больше команд и функций, разберёмся с циклами и условиями, импортируем библиотеку для рисования.

Списки

Списки — самый популярный тип данных, с которым вы будете работать большую часть своего времени, поэтому стоит узнать, что это такое. Начинающий Python-разработчик должен знать:

  • Списки в Python. Начинаем, конечно же, с основ и разбираемся, как устроены списки.
  • Удаляем элемент из списка в Python. Узнаём о четырёх способах удаления элемента из списка.
  • Методы append () и extend () в Python. Разбираемся, в чём различия двух методов добавления элементов в список.
  • Преобразование списка в строку. Ещё полезно знать, как разные типы данных можно переделывать в другие — например, списки в строки.
  • 11 вопросов про списки. Если на собеседовании вас начнут гонять по этому типу данных, вы не потеряетесь.

Строки

Постмодернисты говорили: мир как текст и текст как мир. Это особенно актуально в программировании — в том числе на Python. Поэтому важно уметь работать со строками.

  • Форматированные строки на примерах. Разбираем удобный и наглядный способ вывода строк.
  • Объединение строк. Их вечно приходится объединять, поэтому пора узнать самые эффективные методы.
  • Регулярные выражения. Они полезны, когда вам нужно проанализировать и обработать строки.

Инструменты и фишки

Хороший программист — любопытный программист. Знание фишек и неочевидных нюансов языка — один из признаков хорошего программиста, даже начинающего.

  • Генераторы в Python: что это и зачем они нужны. Одна из характерных фич Python — создание сложных объектов буквально в 1–2 строки. В этом помогут и генераторы.
  • 15 коротких программ на Python. Короткие и понятные программы позволяют лучше понять язык.
  • Библиотека collections. Инструменты, которые вы будете постоянно использовать в разработке.
  • Vim как IDE для Python. Если вы хотите стать хардкорным разработчиком, то скорее учите Vim. Он круто выглядит, быстро работает и имеет кучу классных фишек.

Продвинутые возможности

Python снисходителен к новичкам — потому что позволяет решать какие-то задачи довольно небрежно, жертвуя чистотой кода в обмен на скорость разработки. Но это не значит, что правильного и красивого решения не существует.

  • Корректное объединение строк в Python. Да, можно просто объединять строки с помощью знака +, но это не лучший способ.
  • Декораторы: что отвечать на собеседовании. Функция, которая изменяет (декорирует) другую функцию. Звучит перспективно!
  • Случайные числа в Python. Случайностей не бывает, особенно в Python. Или…
  • Рефакторинг кода в Python. Большая часть работы программиста — не написание нового кода, а чтение и переделка (рефакторинг) старого. Будем же делать это правильно!
  • Рекурсивные функции. Функции могут вызывать сами себя. Это называется «рекурсия». Разбираемся, как она работает и где бывает полезна.

Объектно-ориентированное программирование

Однажды вы увидите, что ваши программы становятся всё больше и больше, а их поддержка становится сложнее. Тогда вы задумаетесь, как это всё исправить. Ответ простой — используйте ООП.

  • ООП в Python. Наверное, самая важная тема из всех остальных. Вы узнаете, что такое объекты и классы, и научитесь писать лаконичный код.
  • Создаём «Змейку» на Pygame. Попробуйте закрепить знания и переписать код игры по принципам ООП. Уверены, что у вас получится.

Чтобы глубже изучить тему ООП, советуем также прочитать наши статьи о главных концепциях этой парадигмы:

  • Классы и объекты. Базовые элементы всего ООП, от которых строится всё остальное.
  • Особенности работы с объектами. Нюансы при работе с объектами.
  • Инкапсуляция и модификаторы доступа. Доступ к методам внутри объектов иногда нужно защищать, делается это с помощью инкапсуляции и модификаторов доступа.
  • Перегрузка методов и операторов. Приём в объектно-ориентированном программировании, который позволяет определить несколько методов с одним и тем же названием.
  • Полиморфизм. Более подробно про перегрузку на концептуальном уровне.
  • Наследование и ещё немного полиморфизма. Избавляемся от дубликатов кода и делаем проекты ещё лаконичнее.
  • Абстрактные классы и интерфейсы. Удаляемся от всех материальных вещей и думаем абстрактными идеями — или абстрактными классами и интерфейсами в случае ООП.

Python: пишем приложения

Лучшего способа обучения, чем многократное повторение за учителем, пока что не придумали. Повторяйте все действия за нашими преподавателями, и вы научитесь работать в PyCharm, взламывать пароли и создавать настоящие мессенджеры.

Можно проматывать и ускорять видео, пересматривать сложные места — записи именно для этого и сделаны.

Считаем калории и пишем голосового ассистента

Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных в Сбербанке, демонстрирует процесс создания нескольких простых программ в PyCharm. Бонусом — советы по началу карьеры в Python.

«Нет неподходящего возраста, есть неправильно преподнесённое резюме».

Подбираем пароли и работаем с сетью

Никита Левашов, технический директор в Lia, учит основам хакинга на Python.

  • В первый день вы вспомните основы Python и напишете простую программу — парсер паролей.
  • Во второй день изучите работу с файлами и сетью, а также закодите утилиту для автоматического подбора паролей.
  • На третьем, итоговом, занятии Никита разберёт домашние задания — можно будет сравнить со своими решениями.

Интенсив «Хакинг на Python»: день первый, день второй, день третий.

Создаём мессенджер с формами и интерфейсом

Алексей Коновалов, старший разработчик «ООО МТС-Диджитал», показывает, как написать мессенджер на Python.

  • Традиционно первый день посвящён основам языка и написанию простой программы.
  • Во второй день вы напишете ещё одну программу, сделаете формы регистрации пользователей и настроите отправку и получение сообщений.
  • В третий день Алексей рассказывает о пользовательском интерфейсе и подводит итоги.

Интенсив «Мессенджер на Python за 3 дня»: день первый, день второй, день третий.

Парсим данные

Парсинг — это когда мы собираем данные с сайтов и потом что-то с ними делаем, например анализируем или создаём базу данных.

  • Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup
  • Парсим данные в Telegram на Python
  • Чат-боты в Telegram на Python

Пишем десктопное приложение

На Python можно и приложения с графическим интерфейсом писать. Делать это удобно, потому что:

  • Python — простой и понятный язык;
  • в Python есть много инструментов, которые ускорят разработку;
  • вы всегда сможете найти ответ на свой вопрос.

Лучший способ написать десктопное приложение — с помощью библиотеки Tkinter.

Python для data science

Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.

Если вы планируете карьеру в этом направлении, то в дополнение к основным вебинарам прочитайте статьи:

  • Карта развития дата-сайентиста: с чего начать и куда идти.
  • Как изучить Data Science по-настоящему (а не развлекаться трюками).
  • Семь базовых понятий из статистики для Data Science.

Первые модели

Одна из сильных сторон Python — это то, что настоящую модель машинного обучения можно закодить буквально в пару десятков строк, а то и меньше. И, разумеется, чтобы написать эти строки, глубокое знание Python не требуется.

  • Галопом по Python: языковой минимум для начинающего дата-сайентиста
  • Первичное преобразование данных: использование библиотеки Pandas
  • Работаем с Pandas: основные понятия и реальные данные
  • Библиотека NumPy: всё, что нужно знать новичку
  • Ваша первая модель машинного обучения

Делаем умного чат-бота

Михаил Овчинников, директор по разработке в лондонской компании Noon Academy, научит вас делать умных чат-ботов.

  • В первый день познакомимся с архитектурой будущего чат-бота, узнаем, что такое NLU, а также, как обычно, освежим в памяти основы Python.
  • Во второй день научим чат-бота понимать текст. Для этого подготовим данные, превратим слова в числа, обучим модель и встроим её в чат-бота.
  • На третий день создадим телеграм-бота и запустим наконец-то наше приложение. Восстание машин уже близко!

Интенсив «Чат-бот с искусственным интеллектом на Python»: Первый день, Второй день, Третий день.

Пишем зрячую нейросеть

Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.

  • Первый день: основы Python для работы с нейросетью, работа в Google Colab, что такое компьютерное зрение.
  • Второй день: обучение модели распознаванию объектов.
  • Третий день: написание приложения, подключение его к стриму.

Интенсив «Пишем нейросеть для распознавания предметов и слежки»: первый день, второй день, третий день.

Что в итоге

Вдумчивое освоение указанных материалов даст вам достаточно навыков, чтобы претендовать на позиции стажёра или, если повезёт, даже джуниора, в зависимости от требований в конкретной компании.

Самое главное — не останавливаться. Путь программиста — это путь постоянного обучения, и Python-программисты не исключение. Эта статья — лишь начало вашего путешествия в огромный мир IT. Заметим, что совершенно необязательно входить в него в одиночестве.

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python

Аватарка пользователя Елена Капаца

Собрали несколько популярных мобильных приложений для изучения Python и не только и описали их плюсы и минусы.

Обложка поста ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python

Если срочно потребовалось — или просто захотелось — изучить, закрепить новую тему, а ноутбука под рукой нет, выход — мобильные приложения для изучения Python. В статье собрали пять вариантов: простых, удобных и условно бесплатных. Описанные плюсы и минусы — собственный опыт и отзывы на App Store.

1. SoloLearn

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python 1

Это приложение предлагает курсы по множеству языков программирования, в том числе Python, JavaScript, C++, C# и другие. В нём есть интерактивные задачи, лидерборды, форум и даже челленджи.

В разделе «Сообщество» много фичей, выгодно отличающих SoloLearn. Помимо возможности бросить любому юзеру вызов, здесь вы найдёте тренажеры кода, небольшую базу статей о структурах данных, Git и NumPy, и даже Ask me Anything – возможность поболтать в режиме трансляции в разными разработчиками.

С момента, как я в последний раз обращалась к этой SoloLearn, приложение здорово «подросло» в плане UX и дизайна: соревнования стали выглядеть привлекательнее, с графикой а-ля Duolingo, усовершенствована система начисления очков опыта. Теперь их дают не только за прохождение курсов, но и за другие виды активности.

  • кроссплатформенность;
  • выгружаемые сертификаты;
  • качественные вопросы.
  • энциклопедия от участников сообщества довольно скромная; только войдешь во вкус — уже конец раздела;
  • множество языков, легко схватить эффект «разбежавшихся глаз» и в конечном итоге, не окончить ни одну из выбранных программ.

2. Enki

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python 2

Помимо Python, Enki предлагает курсы по множеству других тем: SQL, анализ данных, Go, Git, Docker, язык R, техническое интервью и другие. Каждый день пользователи получают новые уроки, которые помогают поддерживать уровень знаний.

  • продуманный UX;
  • уроки разбиты на небольшие «порции» — воркауты; приложение предлагает заниматься понемногу каждый день;
  • 27 направлений для изучения — их можно назвать набором, необходимым, чтобы создать полноценный современный сайт, так что избыточными не назову;
  • карта скила — курс Python разделён на несколько категорий: теория ЯП и ООП, упражнения, в том числе для технического собеседования.
  • нет поддержки русского языка;
  • неудобно разбираться, к какой команде студентов присоединиться: в разделе Team при введении ключа Python появляется множество групп, и просмотреть их без вступления нельзя.

3. Mimo

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python 3

Mimo — приложение, которое предлагает курс «Программирование на Python» с основами языка. Создатели сконцентрировались на двух карьерных треках: Python и веб-разработка — и это положительно сказалось на качестве материала и поддержке.

  • небольшие практические задания, нет чувства, что учиться становится тяжелее и тяжелее с каждым новым модулем;
  • узкая подборка – Python, HTML, SQL, Javascript;
  • качество уроков замечательное, ошибок нет вовсе;
  • симпатичный UI, очень напоминающий тот же Duolingo.
  • для новичков;
  • нет полноценной поддержки русского языка, только автоперевод.

4. DataCamp

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python 4

Приложение и сконцентрировано на Data Science и машинном обучении, но можно найти и годные вводные курсы по Python.

  • кроссплатформенность — можно продолжить обучение на ноутбуке;
  • продуманный UX;
  • сконцентрированность на Data Science и машинном обучении: Python, R, Scala, и важные для DS дисциплины-спутники (SQL, Docker, Business Intelligence);
  • флэш-карточки, позволяющие повторять материал, как при изучении иностранного языка (на скриншоте).
  • нет поддержки русского языка.

5. Coursera

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python 5

Coursera предлагает множество онлайн-курсов от университетов и компаний со всего мира. На момент написания статьи попытки регистрации на курс вызывали ошибку. Вероятно, это ограничение для студентов на территории РФ.

  • кроссплатформенность.
  • верифицированные «монстрами» вроде Google курсы на узкие темы, например, Data Science Fundamentals with Python and SQL от IBM — полагаю, с таким сертификатом действительно можно выделиться среди других кандидатов при прохождении собеседования.
  • нельзя записаться без VPN;
  • слишком большой выбор: платформа стимулирует появление курсов обо всём и для всех
  • периодически возобновляющиеся проблемы, например, некоторые курсы недоступны на iOS.

К мобильным приложениям, несмотря на разносторонние ожидания пользователей, требования все же высокие: и «прозрачный» интерфейс, и поддержка множества языков, и стабильная кроссплатформенность. Причём от пользователя к пользователю требования индивидуальные, так что выделять идеальный вариант для всех не буду.

В моём рейтинге победил SoloLearn, поскольку сервис сочетает в себе, помимо учебных материалов, ещё и элементы комьюнити. То есть в случае затыка студент не останется один-на-один со своей проблемой — а это происходит довольно часто и без привычки здорово фрустрирует.

Как начать писать на Python

Что такое алгоритмы и структуры данных в Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Типы данных в Python: какие они бывают и как их различать

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

В мире программирования есть языки на все вкусы, но если вы только начинаете свой путь в этой области, то есть язык, который особенно подходит для новичков. Разрешите представить вам Python — язык программирования, который обладает удивительной простотой и мощью одновременно. Независимо от того, хотите ли вы создавать веб-приложения, анализировать данные или даже играть с роботами, Python обеспечивает легкий старт и возможность для воплощения самых смелых идей. Давайте разберемся, как начать писать на python, почему он стал идеальным выбором для множества начинающих программистов и как он может помочь вам воплотить ваши самые амбициозные проекты.

Установка Python и выбор среды разработки

Давайте разберемся, как установить Python на свой компьютер и выбрать среду разработки.

Для начала, вам понадобится загрузить Python с официального сайта. Просто откройте браузер, найдите сайт python.org и перейдите туда. Там вы найдете ссылку для загрузки последней версии. Нажмите на нее и следуйте инструкциям по установке. После нескольких кликов вы уже будете готовы к дальнейшей работе.

Теперь давайте подумаем о среде разработки (IDE) — это такой инструмент, который помогает писать и запускать свой код. Их есть много, и все зависит от ваших предпочтений. Предлагаем несколько популярных вариантов:

  • первый вариант — PyCharm. Это мощная и полнофункциональная среда разработки от JetBrains. Она предлагает широкий набор инструментов для удобной работы и обладает множеством функций, которые помогут вам стать настоящим гуру Python;
  • второй вариант — Visual Studio Code (VS Code). Это бесплатная и легкая в использовании среда разработки от Microsoft. Она имеет множество расширений для работы с Python, что делает ее очень гибкой и настраиваемой;
  • третий вариант — Jupyter Notebook. Это интерактивная среда, которая позволяет писать код, запускать его по ячейкам и сразу видеть результаты. Она особенно полезна при анализе данных и создании прототипов.

Шагните в мир Python с нашим курсом Python Start! ����

Мечтаете стать программистом? У нас есть идеальный старт для вас. Наша программа включает:

�� Основы и настройку Python

�� Функции и работу с файлами

�� Занятия онлайн, свободный доступ к материалам и поддержка в чате Slack. Начните с нуля и познакомьтесь с Python за 2-4 недели. ��

Вот, пожалуй, основные варианты. Попробуйте каждый из них и выберите ту, которая больше всего вам подходит. Не бойтесь экспериментировать и менять среды разработки по своему усмотрению.

Обзор основного синтаксиса

Как только мы установили Python и выбрали среду разработки, давайте познакомимся с основным синтаксисом языка. Python использует простой и интуитивно понятный синтаксис, что делает его прекрасным выбором для начинающих программистов.

Это как основные строительные блоки, которые вы будете использовать для создания своих программ.

И начнем мы с переменных. В Python, переменные — это как контейнеры, в которых мы можем хранить значения. Название переменной может быть любым, но есть несколько правил: они должны начинаться с буквы или символа подчеркивания, не могут содержать пробелы, и нельзя использовать зарезервированные слова Python (типа «if» или «for») в качестве имен переменных. Например, мы можем создать переменную «x» и присвоить ей значение 5:

x = 5

Теперь давайте поговорим о типах данных. В Python есть различные типы данных, которые помогают нам работать с разными видами информации. Некоторые из них — это целые числа (integers), числа с плавающей точкой (floats), строки (strings) и булевы значения (booleans). Вот примеры:

age = 25 # целое число price = 19.99 # число с плавающей точкой name = "John" # строка is_student = True # булево значение

Теперь давайте поговорим об операторах. Операторы позволяют нам выполнять различные операции с переменными и значениями. Например, мы можем складывать, вычитать, умножать или делить числа с помощью арифметических операторов:

x = 10 + 5 # сложение y = 10 - 5 # вычитание z = 10 * 5 # умножение w = 10 / 5 # деление

Мы также можем использовать операторы сравнения, чтобы сравнить значения. Например:

a = 10 b = 5 is_greater = a > b # оператор "больше" is_equal = a == b # оператор "равно" is_not_equal = a != b # оператор "не равно"

Это всего лишь небольшой обзор основного синтаксиса Python. Но не волнуйтесь, изучить язык программирования python достаточно просто, а с практикой вы достаточно быстро освоите его! Python — дружелюбный язык, который позволяет писать понятный и лаконичный код.

Основы программирования на Python

Давайте поговорим об основах и о том, как начать программировать на python. Это важные концепции, которые помогут вам создавать более сложные и интересные программы.

Для начала, поговорим о циклах. Они позволяют нам выполнять определенный блок кода несколько раз. Самый распространенный тип цикла — это «for». Он позволяет нам перебирать элементы в некоторой последовательности или коллекции. Вот пример:

fruits = ["apple", "banana", "orange"] for fruit in fruits: print(fruit)

Этот код выведет каждый фрукт из списка fruits на отдельной строке.

Еще один важный концепт — условные операторы. Они позволяют нам принимать решения в зависимости от выполнения определенных условий. Самый часто используемый условный оператор — это «if». Вот пример:

age = 18 if age >= 18: print("Вы совершеннолетний") else: print("Вы несовершеннолетний")

В этом примере мы проверяем, если age больше или равно 18, то выводим сообщение «Вы совершеннолетний», в ином случае — выводим сообщение «Вы несовершеннолетний».

Наконец, поговорим о функциях. Это блоки кода, которые могут быть вызваны и выполнены в любой момент. Они позволяют нам организовать и структурировать наш код, делая его более понятным и повторно используемым. Вот пример:

def greet(name): print("Привет, " + name + "!") greet("Ольга")

В этом примере мы создаем функцию greet, которая принимает аргумент name и выводит приветствие с использованием этого имени. Затем мы вызываем функцию, передавая ей аргумент «Ольга».

Это всего лишь небольшой обзор основ программирования на Python. Используя циклы, условные операторы и функции, вы сможете управлять потоком своего кода и создавать удивительные программы!

Ресурсы для изучения

Когда начинаешь изучать новый язык программирования, всегда полезно обратиться к ресурсам, которые помогут в этом. Предлагаем несколько ресурсов, которые могут быть вам полезны:

Ресурсы для изучения Python

  • Официальная документация Python. Здесь вы найдете подробную информацию о языке, его стандартной библиотеке и других важных аспектах. Официальная документация доступна на сайте python.org и может быть очень полезной для разъяснения конкретных вопросов.
  • Учебники и онлайн-курсы. Существует множество рекомендованных учебников, которые покрывают диапазон от начального до более продвинутого уровня в изучении Python. Предлагаем несколько вариантов:
    • «Python Crash Course» by Eric Matthes — книга идеально подходит для начинающих. Понятное введение в Python, множество практических упражнений и проектов, которые помогут закрепить полученные знания;
    • «Automate the Boring Stuff with Python» by Al Sweigart — идеальная книга для тех, кого интересует автоматизация задач и создание полезных программ. Она объясняет основы Python и дает примеры использования для автоматизации повседневных задач;
    • «Fluent Python» by Luciano Ramalho — для большего углубления знаний. Она покрывает различные аспекты языка и обобщенные концепции программирования;
    • «Python Cookbook» by David Beazley and Brian K. Jones — книга рассматривает различные практические задачи и предлагает эффективные решения с использованием Python. Она подходит для тех, кто уже знаком с основами Python и хочет расширить свои знания.

Похожие материалы

Что такое алгоритмы и структуры данных в Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Типы данных в Python: какие они бывают и как их различать

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Я новичок в программировании. С чего мне начать изучение Python?

Начните с официальной документации Python и базовых учебников или курсов для начинающих.

Какие инструменты мне понадобятся для начала работы с Python?

Вам понадобится интерпретатор Python, который можно скачать с официального сайта, и редактор кода или IDE, например, PyCharm.

Какие темы я должен изучить в первую очередь?

Начните с основ синтаксиса, типов данных, условных операторов, циклов, функций и основ объектно-ориентированного программирования.

Есть ли какие-то ресурсы или книги, которые вы бы порекомендовали для начинающих?

«Python Crash Course» от Эрика Мэтиза и «Automate the Boring Stuff with Python» от Эла Свейгарта — отличные книги для начинающих.

Насколько быстро я смогу начать писать свои программы на Python?

Это зависит от вашего темпа обучения, но многие начинающие могут начать писать простые программы уже через несколько дней или недель обучения.

Каковы перспективы карьеры для разработчика на Python?

Python — один из самых популярных языков программирования, и спрос на разработчиков на Python высок во многих областях, включая веб-разработку, науку о данных, искусственный интеллект и многие другие.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *