Почему большинство программистов выбирают Python
Python — второй (после JavaScript) по распространенности и признанию язык программирования, который используют 15,7 млн человек. Об этом свидетельствуют результаты опроса, проведенного в 1 квартале 2022 года и зафиксированные в 22-м издании отчета State of the Developer Nation.
Согласно данным отчета, количество пользователей Python увеличилось на 4,4 млн человек. Это самый большой прирост среди многих языков, отобранных для исследования. Более 70% разработчиков, занятых в области науки о данных и машинного обучения, используют Python, что позволяет связать рост его популярности с развитием этих областей. При этом Python применяется и в других сферах.
Определение Python
Python — универсальный высокоуровневый язык программирования, представленный в начале 1990-х годов и известный своей простотой. На этом языке разработаны популярные сайты и продукты, в том числе бэкенд Google, Spotify и Netflix. На этом языке можно создавать как простые инструменты, так и продукты с пользовательской базой, превышающей несколько сотен миллионов человек.
Например, с помощью Python и таких его библиотек, как Requests и Beautiful Soup, можно разработать собственную программу веб-скрейпинга. И это только одно из многочисленных применений Python.
Особенности Python
1. Простота чтения и написания
Синтаксис языка Python сравнивают с синтаксисом английского языка. Благодаря этому, код Python легко читать и писать. Достаточно взглянуть на него, чтобы определить, для чего он предназначен. Неудивительно, что Python занимает 3-е место среди наиболее изучаемых языков. В противоположность ему C++ является самым сложным языком для изучения.
2. Возможность легкого внесения исправлений
Как только вы научитесь анализировать ошибки и погрешности языка, Python позволит легко обнаруживать и исправлять их.
3. Доступность
Официальный сайт языка программирования Python предлагает бесплатно скачать и использовать его открытый исходный код.
4. Объектно-ориентированность
Python — объектно-ориентированный язык программирования. Объекты обладают полями (данными) и поведением/процедурами, которые способны изменять данные для представления различных аспектов задачи.
5. Универсальность
Python — это язык высокого уровня. Он не зависит от системных архитектур, таких как x86 и ARM. Следовательно, код Python переносим и может быть запущен на любом компьютере и устройстве.
6. Большое сообщество разработчиков
Python может похвастаться большим сообществом разработчиков, что подчеркивает степень его зрелости. Ведь многие из пользователей Python наверняка являются авторами публикаций и комментариев на форумах, помогающих программистам в чем-то разобраться, а новичкам — изучить язык с нуля. Для сравнения, Go (или Golang), который стал общедоступным в 2012 году, все еще развивается и имеет небольшое сообщество.
7. Огромная библиотека общего назначения
По имеющимся данным, создано более 137 000 библиотек Python. Стандартная библиотека включает в себя регулярно используемые команды, определения для различных языков, функции, константы, а также константы, предназначенные для выполнения определенных функций. Например, команды и методы отправки запросов HTTP/HTTPS доступны в пакете Python requests.
8. Поддержка многопроцессорности
Python содержит модуль под названием “multiprocessing”, который при использовании в программе и выполнении дает команду компьютеру на одновременный запуск нескольких процессов. Многопроцессорность использует несколько ядер процессора или потоков и ускоряет ход работы.
9. Гибкость и интегрируемость
Программы на Python могут быть написаны на C и C++. Чтобы создать естественный Python-интерфейс для кода на C или C++, можно использовать SWIG. Кроме того, Python легко сочетать с этими языками.
10. Поддержка графического интерфейса пользователя (GUI)
Такие модули Python, как wxPython, PyQt5 и PyQt4, позволяют создавать приложения с GUI-интерфейсом.
11. Переносимость
Код Python можно выполнять на любой платформе и операционной системе. Например, скрипт, созданный на компьютере с установленной ОС Windows, можно запустить на машинах под управлением Linux и macOS.
Применение Python
Python используется в следующих случаях:
- при разработке веб-приложений на стороне сервера (бэкенд-разработке);
- для автоматического чтения и изменения файлов, а также подключения систем баз данных;
- для быстрого создания прототипов и разработки готовых к производству приложений (системного создания скриптов);
- для разработки приложений искусственного интеллекта и машинного обучения;
- для управления большими объемами данных и выполнения сложных математических операций;
- для создания веб-скрейперов и краулеров.
Заключение
Прежде чем внедрять Python в свой ИТ-стек, сопоставьте его возможности с вашими потребностями. Кроме того, крайне важно подумать о том, какие инструменты Python вы хотите разрабатывать (проанализируйте свой сценарий использования).
Python отлично подходит для дата-сайентистов и программистов-любителей, но в то же время используется ведущими компаниями, такими как Amazon и Apple, что является весомым аргументом в пользу его перспективности и полезности.
Синтаксис Python — в чем главные подводные камни на первый взгляд легкого ЯП. Перспективы языка
Python — один из самых популярных языков программирования. Как мы писали, в январе 2022 года он во второй раз за свою историю стал лидером ежемесячного рейтинга языков программирования Tiobe. Рост популярности Python за год составил 1,86%.
Популярность языка обусловлена его относительной простотой — работать с ним может быстро начать даже новичок. Конечно, никто не говорит, что этот новичок сможет сразу же писать высоконагруженные проекты, нет. Но решать задачи базового уровня — вполне. Но все же есть проблемы даже здесь, и о них поговорим в статье. Разбираем подводные камни Python вместе с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python и спикером профессии “Python-разработчик” в Skillbox.
Немного о достоинствах языка
На Хабре очень много статей о достоинствах Python, поэтому повторяться не будем. Скажем только, что язык действительно знаменит своей простотой. Причем с течением времени в нём появилось много “синтаксического сахара”, который позволяет быть ему немногословным и понятным языком, похожим на псевдокод. А всё сложное убрано “под капот”, чтобы не отвлекать разработчика. Простота позволяет быстро создавать прототипы и проверять гипотезы. Благодаря этому новичкам проще всего начать изучать программирование с Python.
Что такое синтаксический сахар? Это набор синтаксических конструкций, применение которых не влияет на поведение программы, но делает использование языка более удобным для человека. Например, паттерн “декоратор”:
Таких конструкций в языке достаточно много, они упрощают чтение кода и работу с ним.
Интерпретатор Python берёт на себя всю скучную и сложную работу по управлению памятью, потоками и т.д. Но есть и проблема. Дело в том, что из-за всех этих приятных плюсов Python теряет в скорости по сравнению с другими языками программирования.
Подробно о проблемах
Кроме потерь в скорости есть и другие подводные камни, о которых далеко не всегда знают начинающие разработчики. Среди них особенно выделяются две крупные проблемы, это динамическая типизация и так называемый «новый сахар».
Динамическая типизация
Python — динамически типизированный язык программирования. Это позволяет быстро разрабатывать прототипы и писать код. Динамическая типизация, если объяснять “на пальцах”, значит, что одна и та же переменная в разное время может ссылаться на данные разного типа. Например:
И это будет работать.
Статистические языки программирования, например C, такого сделать не позволяют. Но в динамической типизации есть подвох. Если в простых проектах все ок и проблем не возникает, то, чем масштабнее проект на Python, тем больше появляется ошибок, связанных с типом переменных. Так, где-то далеко в коде введена функция, которая на вход принимает переменную data, введенную пользователем. В функции проверили, что введенное число является двузначным:
При выполнении этого кода мы внезапно получаем ошибку
Это означает, что в каком-то участке нашего кода строка уже переведена в число, и добавлена в переменную data. Подобные ошибки — далеко не редкость. Чаще всего они возникают на проектах, где работает от двух человек. Для того, чтобы ошибок не было, необходимо писать тесты, которые проверяют, нужный ли формат данных у переменных. У статических языков программирования таких проблем нет.
Еще один вариант решения — использование псевдостатической типизации и ее проверки при помощи статического анализатора mypy. Если проблемы с типами данных не нужны, то потребуется писать код следующим образом:
После написания кода приходится запускать для проверки mypy. Система проверяет, что int как строка нигде не используется. И если запустить mypy, то появится ошибка о передаче неверной переменной в функцию len:
Почему здесь употребляется термин «псевдостатическая типизация»? Дело в том, что при запуске скрипта Python проверка не будет проводиться сразу же, так что разработчик не будет знать, корректно ли выполняется передача значения в функцию len или нет. Ошибка появится лишь тогда, когда будет запущена программа с передачей в нее входного значения.
Новый сахар и усложнения в языке
Python постоянно развивается, в каждой новой версии языка появляется что-то новое, что упрощает разработчикам жизнь, позволяя решить задачу кодом с меньшим количеством строк, чем раньше. Но здесь и кроется проблема — программист может увлечься созданием конструкций, которые занимают меньше строк кода, но при этом и значительно уменьшают его читаемость.
Пример — задача по очистке входных данных с приведением их к целым числам. Раньше код программы выглядел бы следующим образом:
Но начиная с версии 3.8 блок с for вполне можно записать следующим образом:
Опытный разработчик в этом разберется без проблем, но для новичка чтение кода будет сложной задачей.
Какие еще есть сложности?
В целом, их не так мало. Обучение Python можно разделить на несколько этапов, и на каждом из них будут встречаться проблемы. Что касается этапов, то вот они:
Изучение простого синтаксиса, типов данных, функций, классов и т.д. На этом этапе нужно научиться понимать простые типы и структуры данных, а также “набить руку” на решении множества простых задач.
Изучение паттернов, которые реализованы уже в самом языке: декораторы, итераторы, генераторы, контекст менеджеры и т.д. На этом этапе идет осознание паттернов проектирования и как они реализованы в самом языке. Тут новичку из другой сферы будет непросто, но часто в осознании этих тем помогают наставники или хорошо подобранные статьи.
Изучение различных прикладных фреймворков: web (flask, FastApi, Django и др.), работа с БД (SQLAlchemy, sqlite3, Tortoise ORM и др.), работа с данными (numpy, pandas, marshmallow, pydantic и др.) и т.д. Здесь сталкиваемся со сложностью в определении направления своего развития и выстраивания своего маршрута в изучении доп. инструментов. Новичкам я бы посоветовал для этого проконсультироваться с опытным разработчиком или наставником.
Углублённое изучение языка: метаклассы, дескрипторы и т.д. В обычной работе разработчик с этим практически не встречается, так как 90% всех задач можно решить без этих знаний. Но если вы хотите стать первоклассным разработчиком, то этих тем вам не обойти.
В целом, обойти проблемы помогает постоянное обучение, а также более опытные коллеги и наставники. Не бойтесь обращаться к ним за помощью, как говориться: “Не тот глуп, кто не знает, но тот, кто знать не хочет.” К слову, если у вас возникли проблемы на каком-то из этих этапов, можете писать мне, постараюсь помочь.
А что насчет перспектив языка?
Если коротко, то с уверенностью могу сказать — они есть, изучать Python стоит, не сомневайтесь.
Если же расписать подробнее, то скажу, что с каждым годом требования для новичков со стороны работодателей возрастают. Все дело в том, что появляются новые фреймворки, более сложные версии языка программирования, новые инструменты и т.д.
Пять лет назад, чтобы устроиться junior python web-разработчиком нужно было уметь решать алгоритмические задачи и знать основы языка программирования. А сейчас добавилось следующее:
знание одного из фреймворка Flask/Django (желательно ещё и асинхронного фреймворка, например, FastAPI);
знание SQL и работа с PostgreSQL;
знание тестовых фреймворков pytest, unittest;
знание принципов контейнеризации и работы с docker;
знание основ Linux.
В ближайшее три-пять лет спрос будет расти на middle и senior разработчиков, так как именно они выполняют основную часть задач в IT-компаниях. Если смотреть на спрос стажёров/junior, то тут всё сложнее по следующим причинам:
Junior разработчик приносит только убыток компании, так ему нужен наставник (уровня middle/senior). В итоге на решение определенной задачи с учеником тратится больше времени, чем если бы задачу делал сам наставник.
Часто через полгода-год стажер/junior уходит из компании, в которой обучался, в другую с увеличением зарплаты в среднем в 2 раза. Соответственно, терпит убытки компания, которая первой наняла молодого специалиста на работу.
Завышенные ожидания у стажёров/junior. Многие переходят из других сфер, где они уже привыкли к своему доходу и не готовы переходить, к примеру, со 100 тыс. руб в месяц на 50 тыс. руб.
Через три-четыре года у стажёров/junior начнёт появляться конкурент в лице ИИ. Недавно компания DeepMind (дочка Alphabet), выполнила на платформе Codeforces 10 тестов и попала в 54% лучших участников. Вполне вероятно, что в скором будущем ИИ сможет решать простые, шаблонные задачи, которые в обычной ситуации дают стажерам/junior-разработчикам.
В качестве вывода
Подводя итог, мы видим, что если вы хотите перейти в сферу IT как python-разработчик, то вам нужно:
Максимально сконцентрировать свои силы на обучении, учиться предстоит многому, это будет занимать время.
Быть готовым тому, что в течение полугода-года ваша зарплата не превысит 100 тыс. руб. в месяц.
Постараться устроиться на первую работу и начать учиться у более опытных коллег.
Не стоит пугаться вышесказанного, изучение Python часто позволяет внедрить автоматизацию в ту сферу, в которой вы уже работаете. Это повышает вашу ценность на текущей работе как специалиста, а также позволяет автоматизировать часть рутинных задач. Плюс ко всему, вы получаете коммерческий опыт разработки.
Язык программирования Python: плюсы, минусы, сфера применения. Каким языком является Python?
В этой статье мы поговорим о языке программирования Python: где он используется, какие имеет преимущества и недостатки. Это своеобразный гайд для всех, кто интересуется «Пайтоном».
Python — высокоуровневый скриптовый язык программирования. Его отличительная особенность — универсальность, поэтому «Питон» или «Пайтон» прекрасно подходит для решения самых разных задач. Сегодня он применяется во многих IT-сферах, таких как Machine learning, разработка приложений, веб, парсинг и много чего ещё.
Плюсы Python
Python является интерпретируемым языком программирования, который не компилируется. Таким образом, до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах, а сам язык логичен и хорошо спроектирован.
Кода в нём меньше, чем при использовании других языков программирования, поэтому разработка осуществляется быстрее. Вот, например, как выглядит код вывода текста «Hello, Otus!» на языке программирования Java:
В Python же для выполнения той же самой задачи достаточно всего одной строчки:
В том числе и поэтому считается, что Python хорошо подходит для новичков.
Как применяют Python?
Как уже было сказано выше, Python универсален, поэтому его используют и в вебе, и на мобильных девайсах, и в приложениях, связанных с Machine learning, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но давайте обо всём по порядку.
Веб-разработка на Python
Сегодня Python довольно часто применяют в веб-разработке. Для работы используют такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, для создания сайтов на языке программирования Python существуют специальные движки: • Saleor; • Wagtail; • Abilian SBE; • Ella; • Django-CMS.
Ещё на языке Python нередко пишут парсеры, предназначенные для сбора информации в сети Интернет. К примеру, в компании Google язык Python используют для индексации сайтов.
Программные приложения на Python
С помощью языка Python можно создавать и десктопные программы. Вот примеры программ: • GIMP — визуальный Linux-редактор; • Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu; • BitTorrent до 6-й версии включительно — менеджер торрент-закачек (сейчас программу переписали на C++); • Blender — приложение для создания графики 3D.
Мобильные приложения на Python
Не менее популярна и мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java/C++/C#, а для iOS используют Swift/Objective-C. Но если речь идёт о программировании серверной части мобильных приложений, то тут нередко используют Python. Допустим, тот же Instagram-клиент для iOS пишется на Objective-C, зато сервер — на Python.
Игры на Python
Много компьютерных игр либо полностью, либо частично написаны на языке Python. Бытует мнение, что данный язык не очень подходит для серьёзных проектов, однако на деле он применялся при разработке следующих хитов: • World of Tanks; • Battlefield 2; • Civilization IV; • EVE Online.
Но несмотря на возможность реализовать пользовательский интерфейс и работу с графикой, на языке программирования Python чаще всего пишут скрипты запуска сцен, взаимодействия персонажей, обработки событий.
Встроенные системы
На языке Python программируют встроенные системы для разных устройств. К примеру, язык пригодился «Сбербанку» для управления банкоматами.
Есть и другие успешные проекты: • The Owl Embedded Python System; • Raspberry Pi; • Python Embedded Tools; • Embedded Python.
Кроме того, Python используется во встроенном промышленном ПО на станках с ЧПУ, на телекоммуникационном оборудовании, а также при работе со средствами автоматического регулирования давления, температуры, расхода жидкостей и пр.
Создание скриптов на Python
Мы уже говорили про скрипты на Python. Речь идёт о написании плагинов и скриптового кода к уже готовым программам, то есть, когда нужно создать дополнительные модули или реализовать какую-нибудь логику. Такие скрипты встраивают в ПО, написанное на других языках программирования, чтобы автоматизировать определённые задачи.
Системное администрирование на Python
Системные администраторы используют Python для автоматизации задач. Это простой и мощный язык, поддерживающий специальные пакеты, повышающие его эффективность. Главный плюс заключается в том, что Python инсталлирован на все серверы с Linux по умолчанию.
Научные исследования на Python
Для Python есть ряд библиотек, которые применяются при выполнении вычислений и исследований: • SciPy; • NumPy; • Matplotlib.
Благодаря наличию специализированных библиотек, а также простоте освоения, многие учёные (физики, математики, биологи) выбирают именно этот язык.
Data Science и Python
Python считается наиболее востребованным языком в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Также с его помощью обслуживают облачные сервисы и хранилища данных.
Тестирование на Python
Наряду с Java, язык программирования Python широко используется для автоматизации тестирования.
Минусы языка программирования Python
Несмотря на множество плюсов (простота, лаконичность, универсальность), у языка есть и минусы. 1. Программы на Python считают недостаточно быстрыми. Для сравнения: софт для iOS, написанный на языке Swift, может работать в 8 раз быстрее, чем на Python. Также Python — не очень подходящее решение для задач, которые требуют большого объёма памяти, — такие задачи лучше решать с помощью C либо C++. 2. Высокий уровень зависимости от системных библиотек. В результате затрудняется перенос на другие системы. Да, проблема решается посредством Virtualenv, однако у этого инструмента свои недостатки: костыли, избыточность полных методов изоляции, дублирование системных библиотек. 3. Global Interpreter Lock не даёт возможности одновременно исполнять несколько потоков Python в реализации CPython. Но GIL мы можем на какое-то время отключить, как это реализовано в математическом пакете NumPy.
Вывод
Таким образом, можно уверенно сказать, что Python — популярный, универсальный и очень востребованный язык программирования. Следовательно, став Python-разработчиком, у вас не будет проблем с трудоустройством. А то, что труд программистов сегодня оплачивается очень достойно, я думаю, никому напоминать не стоит.
Если вас всерьёз заинтересовал язык программирования Python, добро пожаловать на курс OTUS — на нём вы не только получите ценные навыки и знания, но и сможете сделать своё резюме гораздо более привлекательным и добавить в портфолио проектную работу.
Язык программирования Python в 2023 году
Его известность начала расти еще в 2010-м, сегодня Python остается одним из самых востребованных языков программирования. По данным опроса Stack Overflow за 2020 год, он занимает четвертую строчку в рейтинге популярных технологий и располагается на первом месте в списке языков, которые хотели бы изучить пользователи ресурса. Согласно индексу сообщества программистов TIOBE, в мае 2021-го актуальнее Питона оказался только язык C.
Python — простой язык, он подходит для новичков, предоставляет им возможность развиваться в различных сферах IT. Чем еще хорош этот язык, в чем его недостатки, с чего начать обучение, сколько зарабатывает программист со знанием Python — рассказываем об этом и не только.
О Питоне
Python («Пайтон» или «Питон») не такой уж новый продукт. В 2021-м он празднует свое 30-летие. Его автором стал голландский программист Гвидо ван Россум. Изначально он разрабатывал «Питон» как расширяемый скриптовый язык для распределенной ОС Amoeba. Скриптовые языки обыкновенно применяют для решения небольших задач, но Python пошел намного дальше…
Кстати, название продукта не связано со змеей. Гвидо ван Россум был поклонником британского комедийного скетч-сериала «Летающий цирк Монти Пайтона». Ему и обязан своим именем Питон.
Простота. Python обладает понятным синтаксисом, код выглядит лаконично, его легко читать и писать. Потому этот язык выбирают многие новички — те, кто только входит в мир программирования.
Кроссплатформенность. Программа, написанная на этом языке, будет одинаково работать на любой платформе, на которой установлен интерпретатор для выполнения кода.
Развитая среда. За три десятилетия пользователи Пайтон образовали сообщество, которое готово поддержать начинающего коллегу. Много полезной информации можно найти на профильных форумах, в блогах или просто «загуглить».
Популярность и востребованность на рынке. Крупные компании отдают предпочтение этому языку. На нем почти полностью написан YouTube и серверная часть Instagram, Spotify и Amazon анализируют данные с помощью «Питона», его применяет даже NASA, чтобы создать систему автоматизации процессов WAS. Также язык часто используют стартапы, которых с каждым годом становится все больше.
Универсальность. Зная Python, можно работать в различных сферах — от веб-программирования до научных исследований.
Большое количество библиотек и фреймворков. Их использование упрощает работу, помогает решать конкретные задачи.
Низкая скорость. Интерпретируемость языка, которая позволяет запустить код на любой платформе, делает программы на нем не слишком быстрыми.
Плохо подходит для мобильной разработки. С помощью Питона, как правило, не создают мобильные приложения, но делают серверные и десктопные.
Ошибки исполнения. Скрипты компилируются каждый раз во время выполнения кода. Могут возникать ошибки, которые не предусмотрел разработчик. Потому необходимо проводить больше тестов для выявления недочетов.
Трудность перехода на другой язык. Может возникнуть, но необязательно. 🙂 Действительно после Python C++ может показаться непонятным из-за более сложного синтаксиса. Но при желании его удастся освоить.
Сферы применения
Выбор направлений для профессионального роста для тех, кто владеет Питоном, довольно большой. Вот основные сферы:
- Веб-разработка;
- Графический интерфейс;
- Базы данных;
- Системное программирование;
- Сложные вычислительные процессы;
- Машинное обучение;
- Автоматизация процессов;
- Индустрия игр.
Подробнее о каждом направлении мы писали в одной из предыдущих статей. Рекомендуем почитать!
Отметим, что Питон считается лучшим языком для таких активно растущих областей, как большие данные и машинное обучение. Например, с помощью Пайтон собирают информацию о покупательской активности и находят новые пути развития брендов, автоматизируют рутинные задачи, скажем, сбор всех изображений с сайта, готовят алгоритмы машинного обучения, так, Netflix создал свой сервис рекомендаций.
Питон помогает в развитии социальных сетей. С ним можно создать бота или собрать целевую аудиторию, написав программу для парсинга.
Думаем, эти примеры подтверждают, что Python не потеряет актуальности в будущем.
Фреймворки, библиотеки
У «Пайтон» много библиотек — специальных инструментов для решения конкретных задач. С какими именно знакомиться, какими пользоваться, зависит от сферы деятельности программиста.
Так, бэкендерам, отвечающим за серверную часть сайта, не обойтись без Django и Flask. Разработчикам игр и мультимедийных приложений пригодится Pygame. Библиотека с научными инструментами SciPy поможет в исследованиях и вычислениях. Для взаимодействия с базами данных применяют SQLAlchemy, для искусственного интеллекта и машинного обучения — NumPy, для 2-D 3-D графики — Matplotlib. В работе с большими данными подойдут Pandas, Jupyter Notebook.
Также программистам на Питоне важно владеть инструментами, не связанными напрямую с этим языком, например, системой контроля версий Git, инструментом контроля качества кода PyTest.
Перспективы в цифрах
Специалисты прогнозируют дальнейший рост востребованности Python. Это значит, что будет увеличиваться и потребность в профессионалах. Уже сейчас они имеют высокий уровень дохода.
По данным Хабр Карьеры, во втором полугодии 2020-го в России средняя зарплата программиста, работающего на Пайтон, составила 120 000 рублей.
На HeadHunter по состоянию на 21 мая 2021-го опубликованы 1 784 вакансии, в названии которых есть ключевое слово python, 682 из них в Москве, 283 в Петербурге.
Сколько предлагают работодатели на HH?
от 80 000 руб. — 494 вакансии,
от 145 000 руб. — 382,
от 205 000 руб. — 205,
от 270 000 руб. — 85,
от 335 000 руб. — 27.
Джуниор без опыта может рассчитывать в среднем на 50 000 – 60 000 рублей в месяц.
Как и чему учиться
Стать Python-разработчиком сегодня можно в достаточно короткие сроки. Для этого необязательно учиться в вузе на профильном факультете. Образовательные центры предлагают краткосрочные программы, которые длятся несколько месяцев. Например, мы в Бруноям подготовили онлайн-курс «Профессия Python-разработчик». В течение четырех месяцев вы освоите новую профессию и сможете претендовать на вакансию начинающего разработчика.