Что делают программисты на python

Сферы применения Python

У Python всегда найдется несколько способов применения, которые заинтересуют даже опытных разработчиков. Что уж говорить о начинающих!

Не нужно быть профессионалом, чтобы начать работу с Python — это его главное достоинство. Синтаксис Python делает код похожим на естественный язык, благодаря чему его легко изучать.

В данной статье будет перечислено все, что можно сделать с помощью Python: от простых приложений, не требующих от разработчика особой подготовки, до продвинутых продуктов, для создания которых нужны знания в других областях, помимо программирования.

Автоматизация

Это самый простой способ применения Python. Не нужно становиться экспертом, чтобы создать простую автоматизацию, которая избавит от выполнения повторяющихся задач.

Достаточно только найти то, что стоит автоматизировать, а затем изучить библиотеки Python, которые помогут выполнить эту задачу.

Что стоит автоматизировать? Да что угодно. Вот лишь несколько сценариев.

• Автоматизация утренних новостей.
• Отправка электронных писем.
• Автоматизация отчетов Excel.
• Сообщения в WhatsApp.
• Tinder.

Вот как я использовал Python для отправки сообщений в WhatsApp.

Написав скрипт для автоматизации задачи, можно запланировать его выполнение на любое удобное время. Забудьте о том, чтобы выполнять скучные задачи вручную!

Если вы еще не определили для себя отправную точку, стоит начать с веб-автоматизации. Существует множество сайтов, которые можно автоматизировать с помощью одной библиотеки Python — Selenium.

Веб-скрейпинг

Веб-скрейпингом называется сбор данных с сайтов. Это навык, которым должны обладать аналитики данных и специалисты по исследованию данных. Но его можно использовать в любой области, где есть потребность в данных.

Веб-скрейпинг — это техника, которая заключается в создании скрейперов (автоматических ботов), извлекающих миллионы точек данных из интернета. Это похоже на копирование данных с сайта и последующую вставку их в электронную таблицу. Однако, если на выполнение такой задачи вручную могут уйти часы, то веб-скрейпер справится за пару минут (или секунд).

В этом 3-минутном видео (на английском языке) показано все, что нужно знать о веб-скрейпинге.

Вот как выглядит этот процесс (все действия выполняются ботом, данные автоматически извлекаются и печатаются в текстовом редакторе Python).

В Python можно скрейпить сайты с помощью таких библиотек, как Beautiful Soup, Selenium и Scrapy.

• Beautiful Soup — простая в освоении библиотека, но у нее много ограничений.
• Selenium — это библиотека для автоматизации веб-процессов, которая может скрейпить сайты на JavaScript, но особой скоростью не отличается.
• Scrapy — надежный фреймворк со множеством функциональных возможностей, который работает быстрее, чем две другие библиотеки.

Анализ данных и наука о данных

Данные — одна из самых ценных элементов интернета. Некоторые даже называют данные “новой нефтью XXI века”.

Даже если это не так, невозможно отрицать то, что в интернете и у крупных организаций хранится огромный объем данных. По прогнозам IBM, в 2020 году глобальный объем данных достиг 35 зеттабайт.

При наличии такого количества данных растет спрос на профессионалов, способных работать с ними и извлекать из них пользу. Именно здесь в игру вступают аналитики и специалисты по исследованию данных.

При анализе данных Python помогает в процессах их очистки и обработки, а также при создании визуализаций. Для этого используются конкретные библиотеки Python — Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn.

Специалисты в сфере науки о данных обычно используют Python для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают результаты на основе переданных данных.

Информация об использовании Python в науке о данных, изложенная в 5-минутном видео:

Поскольку машинное обучение часто применяется в науке о данных, следует изучить sklearn — базовую библиотеку для машинного обучения на Python. Она является основой для других продвинутых библиотек Python, таких как TensorFlow и Keras.

Вот примеры моделей, которые можно построить с помощью машинного обучения:

• обнаружение фейковых новостей;
• выявление мошенничества с кредитными картами;
• прогнозирование оттока клиентов.

Веб-разработка

С помощью Python можно даже создать собственный сайт!

У Python есть несколько фреймворков, таких как Flask и Django, которые позволяют разрабатывать бэкенд сайта. Конечно, для создания фронтенда все равно придется использовать HTML, CSS и JavaScript. Однако вам не о чем беспокоиться, поскольку HTML — очень простой язык, а использование Bootstrap позволит не создавать код CSS и JavaScript с нуля.

Многие сайты используют Python для разработки бэкенда, например Reddit.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение — это направление ИИ, которое позволяет машине автоматически обучаться на основе прошлых данных без явного программирования.

Для этого одного Python недостаточно. Здесь потребуются знания по линейной алгебре, исчислениям и многим другим областям. При этом в Python можно использовать такие высокоуровневые библиотеки, как Numpy, Pandas, PyTorch и TensorFlow, которые возьмут на себя всю математическую работу, связанную с моделью машинного обучения. Ваша задача будет заключаться в том, чтобы понять результаты и принять наилучшее решение, используя аналитические навыки.

Вот наиболее популярные реализации машинного обучения:

• самоуправляемый автомобиль Google;
• системы рекомендаций от Amazon, YouTube и Netflix;
• обнаружение мошенничества.

Конечно, это продвинутые приложения. Чтобы погрузиться в машинное обучение и искусственный интеллект, нужно иметь прочную основу в исчислении, линейной алгебре и знать библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и PyTorch.

После ознакомления с основами машинного обучения можно изучать более продвинутые библиотеки Python, такие как TensorFlow и Keras.

Как только вы приобретете базовые навыки, перед вами откроются безграничные просторы!

Вы можете использовать эти знания для специализации в более продвинутых темах, таких как обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект (AI) и глубокое обучение (DL), и даже бросить вызов самому себе, решая проблемы беспилотных автомобилей!

Чего не следует делать с Python

В Python есть сотни библиотек, но это не значит, что они являются оптимальным решением для всех задач.

В ряде случаев придется выбрать более удобный, популярный и подходящий для определенной области язык программирования. Убедимся в этом на конкретных примерах.

Разработка игр

В Python есть библиотеки для создания игр, например Pygame. Однако это базовая библиотека для простых разработок вроде “Змейки”, но когда дело доходит до создания надежной игры со множеством функций, Pygame недостаточно.

Если вы серьезно относитесь к разработке игр, освойте такой язык, как C++. Это самый популярный язык для создания игровых движков с должным уровнем графического дизайна, моделей физической среды, звуковых эффектов и игровых ботов, управляемых искусственным интеллектом.

Другие языки, рекомендуемые для разработки игр: C#, JavaScript и Java.

Десктопные приложения

В Python есть библиотеки для создания приложений с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Одна из них — Tkinter. Это стандартный графический интерфейс Python, позволяющий создавать приложения, подобные приведенному ниже.

Как и при разработке игр, такие языки, как C++, C# и Java, являются более популярными для создания таких приложений.

Кто такой Python-разработчик и чем он занимается

Рассказываем, чем занимаются программисты, которые пишут на самом модном языке программирования.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Высокоуровневый язык общего назначения Python, придуманный Гвидо ван Россумом больше 30 лет назад, сегодня возглавляет индекс популярности TIOBE. Он собрал вокруг себя огромное сообщество фанатов и продолжает развиваться по сей день. Профессия Python-разработчика остаётся стабильно престижной — даже новички довольно быстро могут устроиться на работу с высокой зарплатой.

Это неудивительно, если учесть, что у Python сильная неявная динамическая типизация. С одной стороны, интерпретатор сам решает, к какому типу отнести данные, и делает это уже во время выполнения программы. А с другой — он не даёт смешивать данные разных типов, и благодаря этому программы ведут себя более предсказуемо.

В результате Python работает, возможно, чуть медленнее компилируемых языков, но зато код на нём пишется быстро, читается легко, а его инструменты можно использовать гибко. А главное — освоить его просто.

Чем занимается Python-разработчик

Согласно ежегодному исследованию команды Python и JetBrains, питонисты востребованы в сфере анализа данных, веб-разработки и DevOps.

Но это ещё не всё: Python — универсальный язык, на котором можно написать что угодно. Например, Intel, IBM и HP используют его для тестирования аппаратного обеспечения, Industrial Light & Magic и Pixar — для создания анимационных фильмов, НАСА — в научных вычислениях, а Google — в элементах поисковой системы.

Также среди активных пользователей Python — YouTube, Reddit, Netflix, Spotify, Pinterest, Dropbox, VK, «Яндекс», «Сбер», «Тинькофф», «Альфа-Банк», ВТБ, «Лаборатория Касперского», МТС, «Ростелеком», «Билайн», «МегаФон», KazanExpress и многие другие.

Преимущества Python

Низкий порог входа. Для освоения профессии Python-разработчика не нужны глубокие знания, поэтому его часто выбирают в качестве первого языка.

Простой и понятный синтаксис. Python устроен таким образом, что похож на естественный язык. Код на нём легко как писать, так и читать.

Большое и активное комьюнити. У Python второе по размерам сообщество на Stack Overflow, которое еженедельно отвечает на тысячи вопросов. Если у вас возникнет проблема — скорее всего, в интернете уже описано несколько способов её решения.

Универсальность и развитая экосистема. Так как Python используется во множестве разных сфер, для него есть десятки тысяч подключаемых библиотек и фреймворки под разные задачи.

Востребованность. Знание Python — самое частое требование, которое предъявляют к соискателям на «Хабр.Карьере». Оно встречается в 9,5% вакансий.

Недостатки Python

Низкая скорость. Динамическая типизация даёт языку гибкость, но за неё приходится платить медленной в сравнении с компилируемыми языками работой программ. Поэтому иногда в скрипты на Python добавляют фрагменты кода на C/C++.

Высокое потребление памяти. Ещё одно следствие динамической типизации и гибкости: Python плохо поддаётся оптимизации. Из-за этого для выполнения более низкоуровневых процессов часто подключают другие инструменты.

Что нужно знать начинающему Python‑разработчику

Язык дружелюбен к новичкам, поэтому для его изучения не требуется профильное образование, специальные навыки и знания. Python доступен даже для детей.

Будущему Python-разработчику достаточно выучить базовый синтаксис, разобраться в типах данных и переменных, научиться работать с условными конструкциями, циклами и функциями.

Дальнейший путь в профессии зависит от того, в какой сфере вы хотите развиваться. Работать в аналитике данных не получится без математической подготовки, веб-разработчику понадобится знание веб-фреймворков, а системному администратору — UNIX-систем.

Вариантов, куда можно пойти с владением Python, много. И практически для каждой сферы есть подходящая библиотека или фреймворк, часто даже несколько.

Профессии, связанные с Python

Веб-разработчик создаёт сайты, приложения и сервисы на бэкенде. Впрочем, на Python можно писать даже фронтенд, но чаще всего его используют в паре с каким-нибудь другим языком — например, с JavaScript.

Часто сайты и приложения пишут не на чистом Python, а на фреймворках — это «каркасы» приложений, содержащие готовые блоки кода. Среди фреймворков для Python — Django, FastAPI, Flask, Tornado, Pyramid, TurboGears, CherryPy.

Также программисту необходимо уметь работать с базами данных, протоколом HTTP, API и разбираться в веб-вёрстке хотя бы на базовом уровне.

Data Science и анализ данных — огромная дисциплина, методы которой применяются в машинном и глубоком обучении, моделировании, естественных и точных науках, финансах и сфере услуг.

Аналитик данных получает на входе поток неструктурированной информации, а потом с помощью алгоритмов заставляет её работать для решения научных и бизнес-задач. Такому специалисту необходимо разбираться в своей профильной сфере, матстатистике и базах данных.

Из библиотек дата-аналитики используют Pandas, а специалисты по машинному обучению — scikit-learn и TensorFlow.

Требования к профессии разработчика ПО могут меняться от проекта к проекту, но базовым умением остаётся хорошее знание Python. Для роста такому специалисту часто нужно иметь либо профильное образование, либо богатый опыт работы. А лучше и то и другое, потому что сфера требует широкого спектра навыков.

Тестировщику ПО владение Python пригодится в написании автотестов. Вместо того чтобы проверять программы вручную, он может ускорить и автоматизировать свою работу. А в крупных проектах без этого совсем не обойтись. Среди библиотек для тестирования ПО самые популярные — PyTest, PageObject, Robot Framework и Behave.

Для системного администратора знание языка программирования является скорее вспомогательным инструментом, чем необходимым условием работы. Python поможет в автоматизации процессов, повышении надёжности и эффективности работы IT-инфраструктуры, которую такой специалист обслуживает.

Основная задача DevOps-инженера — автоматизация, повышение эффективности процессов развёртывания и поддержка кода. Так что и для него Python будет полезен в качестве дополнительного инструмента.

Python популярен среди научных сотрудников благодаря простоте изучения и лаконичному синтаксису, который помогает сконцентрироваться на задаче. В язык встроено несколько библиотек, предназначенных для научных исследований: NumPy, SkiPy и Matplotlib.

Что должен уметь программист на Python

Любой Python-разработчик должен хорошо разбираться в синтаксисе и возможностях языка. Также ему следует знать одну или несколько библиотек, использующихся в сфере, в которой он работает.

Если это веб-разработка, то владение веб-фреймворком (обычно Django) практически обязательно.

Во многих сферах необходимо уметь работать с базами данных: знать SQL и какую-нибудь СУБД. Ещё почти везде требуется владение Git и Docker.

Python-разработчику полезно — а нередко и обязательно — знать Linux, уметь работать в командной строке и использовать скрипты.

Python настолько объектно-ориентированный язык, что каждый его элемент является объектом. Так что питонисту следует разбираться в принципах ООП и уметь применять их в работе. В некоторых вакансиях в качестве преимущества указывают понимание принципов асинхронного программирования.

Большим плюсом будет знание английского языка на уровне чтения технической документации.

Навыки по грейдам

Теперь посмотрим, чего работодатели ждут от кандидатов на должность Python-разработчика в зависимости от квалификации.

Junior

С навыками, перечисленными выше, можно с уверенностью претендовать на должность крепкого junior-разработчика. Более того, мы не нашли ни одной джуновской вакансии, в которой все эти требования встречались бы разом.

Технологический стек джунов в большинстве случаев более узкий и зависит от сферы, в которой они работают.

Middle

От middle-разработчиков обычно ожидают примерно тех же навыков, но на более продвинутом уровне. Плюс в зависимости от специфики сферы может появиться несколько дополнительных требований.

В веб-разработке, например, это знание какого-нибудь языка для фронтенда вроде JavaScript, а в дата-аналитике — владение методами статистического анализа.

Senior

Senior-разработчику нужно обладать широким спектром знаний и владеть множеством технологий, чтобы принимать стратегические решения, выстраивать и развивать архитектуру проекта.

Если это специалист в области Data Science и анализа данных, то ему нужно обладать глубокими фундаментальными знаниями в области математики (матанализ, статистика, линейная алгебра, теория вероятностей, временные ряды), а иногда ещё и физики.

От сеньоров чаще, чем от специалистов других грейдов, ожидают развитых социальных навыков, потому что им часто приходится брать на себя руководящие функции.

Зарплаты Python-разработчиков

На октябрь 2022 года на HeadHunter опубликовано 4,5 тысячи вакансий на позицию Python-разработчика, на «Хабр.Карьере» — более 400. Среди работодателей — «Сбер, » ВТБ, «Тинькофф», МТС, «Ростелеком».

Согласно исследованию «Хабр.Карьеры», средняя зарплата «питонистов» — 140 тысяч рублей. По нашим наблюдениям, джунам предлагают от 30 до 100 тысяч рублей, мидлам — от 90 до 250 тысяч, сеньорам — от 230 до 480 тысяч.

Где учиться на Python‑разработчика

Python считается самым модным языком программирования, а чтобы изучать его, не нужно никаких фундаментальных знаний.

В интернете есть множество учебников, пособий, самоучителей, задачников, курсов и видеоуроков по профессии — платных и бесплатных.

Если вы хотите учиться в вузе, то обратите внимание на направления «Прикладная информатика», «Прикладная математика и информатика», «Математическое моделирование и вычислительная математика».

Выбор огромен, и можно найти то, что подойдёт именно вам. У нас, например, тоже есть целая серия обучающих статей для начинающих программистов по самостоятельному изучению Python.

Кто такой Python-разработчик. Обзор изнутри от Александры Воронцовой

О профессии рассказывает Александра Воронцова, наставник курса «Python-developer» в Яндекс Практикуме.

Продолжаем цикл материалов об IТ-специальности. Каждую описывает «типичный представитель» — опытный специалист и просто авторитетный коллега, тот самый человек, который знает все тайные уголки своей профессии. Мы надеемся, эти материалы помогут школьникам, студентам, переквалификантам, джуниорам и всем тем, кто заинтересован в выборе IТ-специальности. Цикл не только поможет оценить перспективы, но и даст возможность лучше понять индустрию и особенности профессии изнутри.

О профессии рассказывает Александра Воронцова, наставник курса «Python-developer» в Яндекс Практикуме.

Продолжаем цикл материалов об IТ-специальности. Каждую описывает «типичный представитель» — опытный специалист и просто авторитетный коллега, тот самый человек, который знает все тайные уголки своей профессии. Мы надеемся, эти материалы помогут школьникам, студентам, переквалификантам, джуниорам и всем тем, кто заинтересован в выборе IТ-специальности. Цикл не только поможет оценить перспективы, но и даст возможность лучше понять индустрию и особенности профессии изнутри.

Содержание

— Я около двух лет была разработчиком в Яндекс Диске, а до этого занималась обработкой больших данных в Яндексе. Каждый день примерно на 2Тб мы считали статистику использования фич. Например, как часто люди нажимали кнопку перехода на сайт после того, как им пришло письмо. Сейчас разрабатываю инструменты для международной логистики в Joom, например, для отслеживания посылок и оптимизации стоимости перевозок.

Python — это хороший язык, чтобы начать изучать программирование. У него низкий порог входа за счет простого и понятного синтаксиса. За выходные с помощью интернета и видеоуроков можно научиться писать программы, которые упростят ваш быт. Например, Telegram-бот, в который любой член семьи может отправить напоминание о том, что надо купить в магазине. А когда соберетесь за покупками, пишите команду: «Я в магазине. Что надо купить?» И получите список покупок.

Чем занимается Python-разработчик

Python чаще всего используют в разработке серверной части веб-приложений. При этом многое можно реализовать как на Python, так и на C++ или Java. То, чем вы будете заниматься на работе, зависит от сферы, в которую вы попадете. Python также применяют для анализа больших данных и проектирования нейросетей.

Главная задача python-разработчика — сделать так, чтобы сервисы понимали запрос, а сайты правильно реагировали на действия пользователей. Порядок работы над проектом может быть такой.

1. Получить задачу и декомпозировать ее (то есть, разбить на маленькие части). Важно услышать, что конкретно от вас хотят, и договориться, кто и что будет делать.
2. Написать код.
3. Покрыть код тестами и проверить, что все тесты проходят. Иногда этот пункт меняют местами со вторым, в такой ситуации сначала проверяют, что программа не работает.
4. Закоммитить (зафиксировать изменения) и пройти код-ревью — получить комментарии от более опытного разработчика и внести его правки.
5. Выкатить релиз или собрать образ на машине.
6. Поддерживать код, пока он кем-то используется.

Как проходит типичный день Python-разработчика

Спойлер: магия разработки сохраняется первые пару лет, пока вы изучаете что-то новое. А дальше программирование скатывается в рутину.

День начинает с того, что я провожу код-ревью — проверяю код на ошибки и неточности. И порой появляются принципиальные вопросы, которые мы потом обсуждаем с командой.

В течение четырех-пяти часов я работаю с кодом в том или ином виде, а оставшееся время провожу с продуктовыми менеджерами, коллегами или руководителями за обсуждением текущих и будущих задач. Например, добавить новую промоакцию, закрыть часть функциональности для пользователей с определенным набором фич или сделать часть API, которое выдает список фотоальбомов определенного типа.

Написание кода непосредственно на Python занимает малый процент моего рабочего времени. Бывает, что за день пишешь десять строчек, в хорошем случае — 50.

Большую часть времени занимают:

• чтение кода
• тесты
• исправление ошибок

Иногда оказывается, что предыдущие написанные десять строк не вписываются в существующую архитектуру, и ты не можешь их использовать. Тогда приходится все переписывать сначала.

Бывают ситуации, когда тесты не находят проблемы в коде. И когда он выходит в продакшн, нужно следить, чтобы нововведения у пользователя работали правильно. Иногда появляется уникальный пользователь со своим набором фич, и начинаются проблемы. В этом случае откатываем релиз и разбираемся, что происходило.

Я также обрабатываю задачи из поддержки. Агенты разбирают вопросы в меру своей компетенции, но не все могут решить из-за отсутствия доступов. Тогда подключаются разработчики и начинают что-то чинить или объяснять, почему должно быть именно так, а не иначе.

В работе я использую Slack (робот jenkins присылает мне информацию о том, как протестировался коммит на гитхаб), Github, почту, свободный интернет, PyCharm (среда разработки), Things 3 (тудушник), Iterm 2, так как часть действий удобнее проворачивать через командную строку.

Что должен знать Python-разработчик

Нужно базово знать язык программирования. В моем понимании, к базовым знаниям относятся:

• типы и структуры данных: чем они отличаются друг от друга, например, в каких случаях лучше использовать списки, а когда — кортежи
• как хранятся переменные
• что такое условные конструкции, циклы и функции

При этом список нужных для работы скиллов отличается от направления, в котором вы хотите развиваться. Конкретнее расскажу о двух самых популярных: веб-разработка и анализ данных.

Веб-разработка

• Фреймворки. Первый — Flask. С его помощью можно быстро запрограммировать что-то работающее. Но все дополнительные функции нужно подключать и скачивать отдельно, если они нужны, конечно.
• Django. С ним надо познакомиться хотя бы чуть-чуть, потому что длительное время он был одним из самых популярных. Поэтому велика вероятность, что, придя разработчиком на Python в какую-нибудь компанию, вы застанете проект на Django, и его надо будет поддерживать. Основное отличие Django от Flask — всё, что вам может потребоваться, встроено в сам фреймворк.

На старте нужно знать хотя бы один из этих фреймворков. Остальной набор зависит от того, в каком направлении вы хотите развиваться, и какие задачи ставит перед вами тимлид. Обычно третьим советуют изучить асинхронный фреймворк. Например, Async IO либо Fast API.

Асинхронность нужна, чтобы обойти проблемные места, связанные с загрузкой процессора. При синхронной разработке пользователь не сможет взаимодействовать со страницей, пока не придет ответ от сервера. Асинхронность решает эту проблему: один поток подгружает интерфейс, а второй — ждет ответ от сервера.

• Устройство Unix-систем (хотя бы на базовом уровне). Перед собеседованием поработайте с Linux, поэкспериментируйте с командной строкой и попробуйте какое-то время пользоваться только ею, без графического интерфейса. Вероятно, что когда вы придете на первую работу, единственным способом коммуникации с сервером, на котором запущено ваше приложение, будет командная строка. Этот навык осваивается очень быстро: день на то, чтобы прочитать документацию, и буквально неделя на то, чтобы закрепить знания.
• SQL и базы данных. Начинающему разработчику не нужны глубокие знания в этой области, но нужно понимать, что такое база данных и как в ней хранится информация. Будет здорово, если перед первым собеседованием вы развернете какую-нибудь базу данных и попробуете составить к ней несколько запросов.

Анализ данных

• Математика. Перцентили, нормальное распределение, векторы и матрицы — всё это нужно понимать, чтобы знать, что вы считаете. Обычно сложные вычислительные операции можно реализовать с помощью готовых функций, но без понимания, что и зачем используется, высока вероятность получить на выходе что-то ненужное вместо полезных данных.
• Pandas. Это библиотека Python, которая часто применяется в анализе данных. Ее используют в работе практически каждый день, поэтому нужно знать, как с ней работать.
• Визуализация данных станет огромным плюсом для начинающего разработчика. Например, базовая библиотека — Matplotlib. Еще есть Seaborn, которая расширяет возможности первой и в основном служит для более простых данных, например, корреляции или анализа одномерного или двумерного массива.

Soft skills

Хорошие soft skills порой важнее hard skills. Самое важное — умение и готовность задавать вопросы. У меня есть алгоритм, которым я делюсь со своими студентами. Он поможет подготовиться к обсуждению проблемы со старшим коллегой и сэкономить его время. Для этого нужно ответить на четыре вопроса.

1. Что я хочу сделать? Кратко описать задачу и то, что именно вы хотите сделать. Например: я хочу вывести среднее число по конкретному массиву.
2. Как сейчас работает программа? На каком этапе вы зашли в тупик, какое сообщение об ошибке всплывает или какой результат вместо ожидаемого она выводит.
3. Что я уже пытался сделать, чтобы исправить ошибку? Например, поискал ошибку в поисковике или пробовал написать другую функцию.
4. Конкретный вопрос, чем может помочь наставник или руководитель: посмотреть конкретный фрагмент кода или подсказать, какую функцию лучше использовать.

Готовность учиться и воспринимать замечания. Нужно уметь услышать позицию другого человека и понять, почему более опытный разработчик считает так или иначе. При этом абсолютно нормально, если джуниор вступает в дискуссию с такими аргументами: «Я слышал, что…», а не «Я знаю, что надо так, и точка». Нужно показать свои знания и спросить, почему старший разработчик думает иначе. В дальнейшем это позволит быстрее набрать базу знаний, дорасти до middle-разработчика и принимать более взвешенные решения.

Важно, чтобы с человеком было приятно работать в одном кабинете и поговорить не только о работе.

Где учиться профессии Python-developer

Высшее образование

Я ступаю на скользкую дорожку, но считаю, что не всем будет полезно высшее образование в IТ. Высшее учебное заведение полезно, если решите идти дальше в Computer Science, чтобы заниматься программированием более фундаментально: не создавать новые сервисы, а изучать, каким образом писать эффективнее или программировать более низкоуровневые системы. Например, университетский курс полезен, чтобы писать операционные системы, среду разработки или базы данных.

Еще высшее учебное заведение помогает уложить знания в структуру, потому что расписанием занимаются методисты. Они продумывают, в каком порядке и какие курсы давать, а также обозначают спектр вопросов, на которые студент в дальнейшем должен уметь ответить на государственных экзаменах.

Огромный плюс обучения в университете — возможность ездить на зарубежные стажировки. При этом ваш возраст и этап обучения совсем не важны. Без университета, скорее всего, такого шанса не будет.

Хорошие советы о том, как проходить собеседования на стажировки в крупные компании, например Google, Apple, Microsoft, Amazon, Facebook и Palantir Technologies, есть в книге Cracking the Coding Interview («Карьера программиста»).

Минус в том, что на это нужно потратить как минимум четыре года и вас, скорее всего, не научат продакшн-разработке. А ещё не все университеты позволяют совмещать учебу и работу.

Курсы

Есть много курсов на Coursera, Stepik, EdX. Поищите лекции на YouTube, а вопросы задавайте в комментариях. Еще можно читать Хабр. Правда, полезно там далеко не все. Но за неделю можно найти пару хороших статей, которые расширят кругозор и могут однажды пригодиться на собеседовании.

Проблема такого подхода в том, что надо обладать ненулевой мотивацией и очень хотеть что-то изучить, потому что никто не будет за вами бегать и проверять домашние задания. И так как вы не заплатили за это деньги, пропадает ответственность за результат. В такой ситуации может сложиться плохой паттерн: вы начинаете учиться и бросаете на середине. Мозг привыкает, что когда становится тяжело, сложно или просто нет времени, легко можно на что-то забить.

Ментор

Ещё вариант — работа с ментором. Рядом с вами будет человек, который заинтересован, чтобы вы прошли курс и получили конкретные знания. Если повезет и вы будете хорошим учеником, вам предложат устроиться в компанию или, как минимум, передадут ваше резюме менеджеру.

Когда вы учитесь с конкретным человеком один на один и хотите решить какую-то задачу, ментор берет на себя декомпозицию проблемы, помогает с выбором конкретной технологии, подсказывает, что читать и как отвечать на вопросы. Он же проведет код-ревью.

Но ментора надо искать так же внимательно, как и психотерапевта. Даже если наставник хороший специалист, может оказаться, что вам с ним неприятно работать. Из-за отсутствия методиста полученные знания могут оказаться однобокими и плохо сбалансированными. Например, если ментор посчитает неважным изучать unix, вы его не затронете.

Платные курсы. Я преподаю в Яндекс. Практикуме, где дается большое количество теоретического материала и есть учебные проекты, на которых можно тренироваться. Кураторы и наставники заботятся, чтобы разработчики получили релевантный опыт, трудоустроились в компанию и начали карьеру в IТ. Они всегда отвечают на вопросы и помогают сориентироваться в неизвестной теме. Но задания одинаковы для всех студентов. Поэтому если вы хотите что-то конкретное, придется заниматься этим дополнительно, а не вместо проектов курса.

Мне нравится подход, когда платные курсы становятся бейзлайном — основной линией, по которой идет обучение. Но всегда будут темы, которые понятны не до конца или оставляют новые вопросы. Чтобы восполнить эти пробелы, можно найти материалы на YouTube, Хабр или в книге, попросить совета у наставника, почитать и дополнительно разобраться.

Параллельно я преподаю на Learn Python. Здесь не помогают трудоустроиться, но зато можно разобраться, подходит ли мне эта профессия и захочу ли я заниматься этим в будущем. Там есть материалы, которые рассчитаны на всех, а дальше идут самостоятельные проекты. Студент выбирает, что хочет реализовать за условные восемь недель, и параллельно с наставником работает над проектом.

Как подготовиться к собеседованию

Когда я искала свою первую работу, поступила просто: интересовалась в Интернете вопросами для junior Python-разработчика. Так вы понимаете, с чем придется столкнуться, и оцениваете свой уровень. Например, на какие-то вопросы сможете ответить сразу, а какие-то — придется погуглить. Соответственно, продолжаете заниматься, через пару месяцев смотрите этот список и пытаетесь дать честный ответ, как ответили бы на собеседовании.

Тогда же я составила себе список для middle-разработчика, чтобы определить траекторию дальнейшего обучения и не тратить потом на него время. А еще дополнительные знания иногда помогают получить более выгодное предложение на старте.

Если получится, найдите знакомого, который совсем ничего не понимает в программировании, чтобы он задавал дополнительные вопросы. Это называют методом Фейнмана. Свое кредо он описал так: «Если вы ученый, квантовый физик, и не можете в двух словах объяснить пятилетнему ребенку, чем вы занимаетесь, — вы шарлатан».

Хорошим показателем готовности к собеседованию будет наличие работающего проекта на GitHub, который вы можете использовать в своей жизни. Я уже писала в начале о боте, который помогает составить список покупок. Если есть такой или другой аналогичный по сложности проект, вы его написали и сами пользуетесь, выкладывайте на GitHub и рассылайте резюме с сопроводительными письмами. Это уже хороший старт.

Что почитать

Telegram-каналы

— публикуют подборки книг и инструментов, инструкции, аналитику и все остальное, что помогает погрузиться в IТ-сферу и освоить разработку. — авторские материалы и переводы статей, связанных с программированием.

Книги

. Автор пишет о своем опыте собеседований в крупнейших IТ-компаниях. В книге 189 задач и вопросов, которые помогут восполнить пробелы в знаниях и подготовиться к интервью. . Много советов и рекомендаций, которые научат писать код лучше и чище, проектировать с максимальной продуктивностью, быстро находить в проекте проблемы и разрабатывать качественнее. . Книга об архитектуре и дизайн-коде. Автор объясняет, что и почему нужно делать, чтобы стать успешным программистом. Много рассказывается об объектно-ориентированном программировании, но внутри используется Java.

Еще советую пару раз в неделю читать статьи на Habr по любым темам, чтобы не выпадать из состояния «я изучаю программирование».

Python-разработчик: почему стоит выбрать это направление, где учиться и сколько можно зарабатывать на старте

Самый легкий старт в мире программирования – язык Python. У него интуитивно понятный синтаксис и большое количество библиотек и фреймворков, которые облегчают работу.

В партнерском проекте команда учебного центра SkillUP рассказывает, в чем преимущества языка программирования Python для новичков, сколько зарабатывают Python-разработчики и реально ли овладеть этой специальностью с нуля. А также приглашает на бесплатный вебинар «Программирование на Python с нуля» , который состоится 25 мая.

Почему Python – лучший старт в программировании

Из-за интуитивно понятного синтаксиса Python считается лучшим первым языком для начала изучения программирования. Новичку не нужны предварительные знания по программированию, но могут пригодиться знания математики и логики.

Для понимания простоты Python достаточно сравнить принципы написания простейшей программы, которая выводит на экран текстовое сообщение.

Так она выглядит в Java:

А так в Python:

Путь изучения языка программирования может быть уникальным для каждого человека, но в целом есть определенные этапы, которые проходят большинству начинающих.

1. Знакомство с основами языка программирования.
2. Изучение библиотек и фреймворков – они помогут решать задачи быстрее и эффективнее.
3. Отработка практических задач – это позволит закрепить полученные знания и усовершенствовать навыки программирования.
4. Развитие профессиональных навыков – они позволят работать над более сложными проектами.

Где используют Python

Знание Python открывает широкие возможности для работы в разных сферах. Веб-студии и компании по разработке программного обеспечения для электронной коммерции могут использовать Python в своих проектах. Большинство компаний, которые работают в финансовой, медицинской или рекламной отраслях, часто используют Python для обработки данных и создания прогнозных моделей. К примеру, финансовые аналитики с помощью этого языка программирования могут анализировать финансовые данные, разрабатывать алгоритмы для торговли и инвестирования. Кроме того, Python могут использовать в разработке компьютерных игр, науке, медиа, телекоммуникациях, автоматизации бизнес-процессов и так далее.

Среди известных мировых компаний, которые работают с Python, – Google, Amazon, Microsoft, Facebook, Spotify.

Узнать больше о профессии Python-разработчика можно на бесплатном вебинаре

Сколько зарабатывают Python-разработчики

Начальная зарплата для Python разработчиков зависит от уровня квалификации, опыта и локации работодателя. Например, в США начальная зарплата может составлять в пределах $50–80 тыс. в год, в зависимости от региона и уровня ответственности. В Украине стартовая зарплата для Junior Python-разработчика – $800 в месяц. Но новичок довольно быстро может овладеть новыми навыками и получать больше. Средняя зарплата Python-разработчика в Украине составляет $ 2,6 тыс. в месяц, а доход старшего специалиста может достигать $ 6 тыс. в месяц.

Python является очень гибким языком программирования, что позволяет разработчикам переходить между разными сферами. Человек может начать свою карьеру в веб-разработке, а затем перейти к науке о данных или машинному обучению, где выше уровень зарплаты.

Реально ли человеку без опыта попасть на первую работу

Junior Python developer отбирают по двум основным критериям: знание Python и умение думать. Кандидату обычно предлагают логические задачи и смотрят, как человек рассуждает. Не обязательно, чтобы ответ на все вопросы был правильным. Важны и реакции на ситуации, когда у кандидата не получается решить проблему или он чего-то не знает. Работодатели пытаются понять, может ли новичок с минимальной технической подготовкой быстро отреагировать на проблему, чтобы предложить несколько вариантов решения.

Учебный центр SkillUp гарантирует, что меньше чем за год овладеть специальностью Python-разработчика и устроиться на работу мечты реально.

Вот несколько советов от SkillUp, которые помогут сделать это как можно скорее:

1. Поставьте перед собой цель. Спланируйте, что вы хотите узнать и чего добиться в программировании. Это поможет вам ориентироваться и двигаться к конкретным целям.
2. Упражняйтесь. Во время обучения практикуйтесь самостоятельно. Каждый день пишите код, старайтесь создавать разные проекты, чтобы получать больше опыта.
3. Не бойтесь ошибок. Ошибки являются частью процесса обучения. Старайтесь понять, что именно пошло не так и как не допустить такой ошибки в будущем.
4. Не бойтесь задавать вопросы. Учеба может быть сложной, поэтому не бойтесь просить помощи. Обращайтесь к своим коллегам, преподавателям или программистам на форумах и сайтах.
5. Наслаждайтесь процессом. Попытайтесь найти драйв в самом процессе обучения. В том, что вам удается быстро или, наоборот, заставляет вас поразмыслить. Так обучение пройдет легче и будет в удовольствие.

Если вас заинтересовал Python, регистрируйтесь на бесплатный вебинар «Программирование на Python с нуля », который состоится 25 мая, от SkillUp. Это ваш первый шаг к тому, чтобы попасть в IT-сообщество.

Статья с партнерскими ссылками Этот материал содержит ссылки на партнеров — это не влияет на контент и политику редакции, но дает изданию возможность для развития.