Как изучить python с нуля самостоятельно бесплатно

Изучение Python: от нуля до мастера

Первым делом спросим себя, что такое Python? Создатель языка, Гвидо ван Россум, описывает его следующим образом:

“Язык программирования высокого уровня, главная идея которого — это простая читабельность и синтаксис, который позволяет программистам выражать концепцию программы парой строк кода”

Лично для меня, первой причиной изучать Python было то, что это очень красивый язык программирования, выражать мысли в котором просто и естественно.

Следующей причиной было то, что Python мультизадачный. Мы можем его использовать для анализирования данных, разработки сайтов, машинного обучения. Quora, Pinterest и Spotify используют именно Python для своего back-end’а. Хорошая мотивация, чтобы узнать чуть больше об этом.

Основы

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём “one”. Это будет выглядеть следующим образом

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной “one”.

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная “two” хранит числовое значение 2, а переменная “some_number” хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово “if” используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении “истинно” будет выполняться описанный после слова “if” блок, например:

2 больше, чем 1, поэтому выполняется “print”-команда.

Блок “else” выполнится при условии, если условие “if” ложно.

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке “else”.

Также можно использовать “elif” условие:

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

Циклу while нужно “условие повтора”. Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную “num” для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Списки: коллекция, массив, структура данных

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: “А как нам получить нужное значение из списка?”.

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером(индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это “The Effective Engineer”) как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

Словарь: структура данных в виде ключ-значение

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ “age”(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Итерации: циклы для структур данных

Как описывалось выше — итерации в списках довольно просты. Обычно Python-разработчики используют цикл for. Давайте посмотрим как это выглядит:

Таким образом, за каждую книгу на книжной полке(bookshelf) мы вызываем функцию print. Достаточно просто и интуитивно. Это Python.

Для хэш-структуры данных мы используем тот же цикл for, но в качестве счётчика выступает key:

Это пример того как мы используем этот цикл. За каждый ключ в словаре, мы используем print для вывода ключа и его значения.

Также есть другой способ сделать это используя функцию iteritems.

Мы назвали наши параметры как key и value, но в этом нет необходимости. Мы можем назвать их как угодно. Давайте проверим это:

В данном примере мы использовали attribute, как параметр для ключей словаря. Как видим, всё работает корректно. Отлично!

Классы и объекты

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Инкапсуляция: сокрытие информации

Инкапсуляция — это механизм, который ограничивает свободный доступ к данным и методам объекта. Но в то же время, это упрощает доступ к данным(методам объекта).

“Инкапсуляция может использоваться для сокрытия данных и функций. Под определением инкапсуляции имеется ввиду то, что внутреннее представление объекта сокрыто от просмотра вне определения объекта.” — Википедия

Вся внутренняя реализация объекта недоступна извне. Только сам объект может взаимодействовать со своими внутренними данными.

Для начала нам нужно понять как работают публичные и не-публичные переменные и методы.

Публичные экземпляры данных

Для Python-класса мы можем инициализировать публичный экземпляр переменной внутри нашего конструктор-метода. Давайте посмотрим:

Здесь мы применяем значение first_name как аргумент для публичного экземпляра переменной.

Здесь нам не нужно применять first_name как аргумент, а все экземпляры объектов будут иметь заранее прописанный атрибут класса. В нашем случае first_name будет заполнено строкой “ТК.

Круто. Теперь мы узнали как можно использовать публичные экземпляры переменных и атрибуты класса. Ещё одна интересная особенность публичных данных в том, что мы можем управлять значениями переменных. Что я имею в виду под этим? Наш объект может управлять значением переменной: получать и устанавливать значения переменной.

Помня о классе person зададим значение для переменной first_name

Вот и всё. Мы просто задали другое значение(kaio) экземпляру переменной first_name и оно обновилось. И всё на этом. Поскольку это публичная переменная, то мы можем делать это так.

Не-публичные экземпляры данных

Мы не используем термин “приватный”, поскольку в Python нет действительно приватных атрибутов(если только не задаваться тяжёлой целью создать их). — PEP 8

Точно так же, как с публичными экземплярами переменных, мы можем объявить и не-публичные экземпляры. Оба внутри конструктор-метода или внутри класса. Синтаксис несколько отличается: не-публичные экземпляры переменных должны начинаться с нижнего подчёркивания(“_”) перед именем переменной.

“‘Приватный’ экземпляр данных, доступ к которому открыт только изнутри, не существует в Python. Тем не менее, есть условность, которая выполняется в большей части Python-кода: имена с префиксом “_”(например, “_spam”) должны обрабатываться как не-публичные части API(будь то функция, метод или какие-то данные)” — Python Software Foundation

Увидели переменную email? Вот так мы описываем не-публичную переменную:

Мы имеем доступ и может обновить это. Не-публичные переменные это условность, при которой эти переменные обрабатываются как не-публичная часть API.

Таким образом мы создаём метод, который позволяет нам вносить изменения внутри определения класса. Давайте реализуем два метода(email и update_email), чтобы понять это:

Теперь мы имеем доступ и можем обновить значения не-публичных переменных используя эти методы. Посмотрим:

1. Мы объявили новый объект, в котором first_name заполнено строкой “ТК” и email заполнено строкой “tk@mail.com”
2. Выводим email получая доступ к не-публичной переменной через метод
3. Пробуем задать новый email извне нашего класса
4. Нам нужно обращаться в не-публичной переменной как к не-публичной части API
5. Обновляем нашу не-публичную переменную с нашим методом экземпляра
6. Успех! Мы можем обновить это внутри нашего метода с помощью метода-помощника

Публичные методы

Публичные методы мы тоже можем использовать вне класса:

Давайте протестируем это:

Прекрасно. Мы можем использовать это без каких-либо проблем.

Не-публичные методы

Но не-публичные методы мы не можем использовать так просто. Давайте реализуем тот же класс Person, но теперь метод show_age станет не-публичным с нижним подчёркиванием.

А теперь попробуем вызвать этот не-публичный метод с помощью нашего объекта:

У нас есть доступ и мы можем обновить это. Не-публичные методы это просто условность, при которых они обрабатываются как не-публичная часть API.

Здесь пример того, как мы можем использовать это:

Здесь у нас есть не-публичный метод _get_age и публичный метод show_age. show_age может использоваться нашим объектом(вне класса), в то время как _get_age используется только внутри определения нашего класса(внутри метода show_age). Но опять же, в виду условностей.

Вывод об инкапсуляции

С помощью инкапсуляции мы можем убедиться, что наша внутренняя реализация объекта сокрыта от внешних манипуляций.

Наследование: поведение и характеристики

Разные объекты могут иметь некоторую схожесть, обладать поведением и характеристиками.

Например, я унаследовал какие-то характеристики и поведение от своего отца. Я получил его глаза и волосы в качестве своих характеристик, а его нетерпеливость и интровертность в качестве своего поведения.

В объектно-ориентированном программировании классы могут наследовать простые характеристики(данные) и поведение(методы) от других классов.

Давайте посмотрим другой пример и реализуем его в Python.

Представьте машину. Количество колёс, сидячих мест и максимальная скорость — всё это атрибуты машины. Мы можем сказать, что класс электромашины наследует эти схожие характеристики от обычного класса машины.

Наш класс машины реализует:

Один раз реализовав, мы можем использовать все созданные экземпляры переменных. Неплохо.

В Python, мы применяем класс-родитель к нашему классу-наследнику как параметр. Класс электромашины может наследоваться от класса машины.

Вот так просто. Нам не нужно реализовывать какой-либо другой метод, потому что этот класс уже имеет его(унаследовав от класса машины). Давайте докажем это:

Бесплатные курсы python с нуля

В нынешнее время, многие начали понимать, что программистами не рождаються, а становятся. И для того чтобы начать кодить, не нужно хватать звезд с неба, нужно просто найти достойные курсы или наставника, который проведет тебя в этот так желанный всеми мир и поможет там освоиться.

Чтобы получить профессию разработчика, нужно как минимум пройти курс Python с нуля. И это нужно, как минимум для того чтобы удостовериться, действительно ли вы готовы окунуться в мир компьютерных технологий.

И тут, возникает следующий вопрос. сколько длятся полноценные курсы разработчиков? Это самый верный вопрос, с которого нужно начинать, если вы конечно определились с языком программирования, на котором хотите писать код остаток своей жизни)). Так вот, обучение программированию с нуля с полным погружением в разработку может длиться от полугода до года, все зависит от количства занятий и программы обучения. Нужно ли говорить, сколько стоит такое удовольствие? Думаю да, Курс программирования с нуля стоит от нескольких десятков до сотни тысяч рублей/гривен.

Вот мой небольшой но довольно ценный совет — Бесплатные курсы по программированию. Это именно то, что нужно тем, кто еще до конца не определился, стоит ли покупать платный курс Python с нуля и бросить его через неделю-другую или же повременить и попробовать себя в качестве программиста. Ответ прост — бесплатные курсы , то что нужно, самое главное найти нормальные бесплатные курсы. И для того чтобы вы не заблудились и не выбрали непосильный курс, который может навсегда отбить охоту программировать, вот небольшой список хороших бесплатных курсов:

Бесплатные курсы Python с нуля HEXLET

• очень полезный, хорошо продуманный курс с уроками в текстовом формате и заданиями в встроенной среде разработки;
• пройдя курс, освоите базовые навыки программирования и алгоритмического мышления;
• особых знаний и навыков не требуется;
• курс поможет изучить переменные, циклы, алгоритмы, строки, списки, кортежи, функции;
• очень рекомендуем данный курс, он создан идеально

Бесплатные курсы Python с нуля STEPIK

• не требует знаний программирования;
• дает полноценные базовые знания по языку;
• для курса нет необходимости в специализированных знаниях, но желательно иметь знания по математике на уровне средней школы и быть продвинутым пользователем ПК;
• основан на видеоуроках с возможностью сохранения конспекта после каждой главы;
• после окончания курсов, вы получите сертификат от Stepik курс Python с нуля;
• нет временных рамок, курс готов полностью к просмотру, время на изучение определяете только вы сами;
• оправдывает все ожидания, один из лучших бесплатных курсов;
• сертификат после окончания курса;

Бесплатные курсы Python с нуля SOLOLEARN

Sololearn — платформа идеально подойдет начинающим, у которых меньше знаний в программировании. Но если у вас уже есть некоторый опыт, то вместе с sololearn вам следует попробовать и другие платформы, поскольку одного sololearn недостаточно.

• не нужны дополнительные программы;
• база по языку программирования;
• есть русский язык в интерфейсе;
• много сопроводительных курсов, от самых разных авторов;
• бесплатно;
• доступно бесплатное мобильное приложение на платформах IOS и Android;
• сертификат после окончания курса;
• очень достойный курс, где можно получить базу языка программирования;

Бесплатные курсы Python с нуля ПИТОНТЬЮТОР

Pythontutor — платформа бесплатного изучения языка программирования Python онлайн. Проходит с теоретической частью и практикой в браузере без дополнительного программного обеспечения. Полностью на русском языке, но при необходимости доступна и английская версия сайта.

• полный базовый синтаксис Python;
• большая база практических заданий;
• весь код можно запускать в браузере, кроме этого доступно пошаговое выполнение кода;
• программа курса изложена максимально просто и интересно — идеально для новичков;
• бесплатно;
• это курс который должен попробовать каждый новичек;

Бесплатные курсы Python для начинающих PROMETEUS

Платформа массовых открытых онлайн-курсов Prometheus — первый и самый крупный проект бесплатного образования для всех и каждого в Украине. Миссия Prometheus — сделать лучшие курсы от ведущих преподавателей, университетов и организаций мира доступными для всех. На платформе размещен полный курс по программированию на Python от Киевского политехнического университета (КПИ). После успешного прохождения курса, выпускник получает сертификат от данного университета.

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

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.

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:

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).

Базовый синтаксис

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

. Установим дистрибутив Anaconda, изучим синтаксис и нарисуем график курса доллара. . Когда с языком познакомились, пора узнать, что такое типы данных и какие они бывают в Python. . Нарисуем облако самых частотных слов со страницы «Википедии» прямо в браузере с помощью Google Colab. . 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:

. Начинаем, конечно же, с основ и разбираемся, как устроены списки. . Узнаём о четырёх способах удаления элемента из списка. . Разбираемся, в чём различия двух методов добавления элементов в список. . Ещё полезно знать, как разные типы данных можно переделывать в другие — например, списки в строки. . 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.

. Разбираем удобный и наглядный способ вывода строк. . Их вечно приходится объединять, поэтому пора узнать самые эффективные методы. . 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.

. Одна из характерных фич Python — создание сложных объектов буквально в 1–2 строки. В этом помогут и генераторы. . Короткие и понятные программы позволяют лучше понять язык. . Инструменты, которые вы будете постоянно использовать в разработке. . 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.

. Да, можно просто объединять строки с помощью знака +, но это не лучший способ. . Функция, которая изменяет (декорирует) другую функцию. Звучит перспективно! . Случайностей не бывает, особенно в Python. Или… . Большая часть работы программиста — не написание нового кода, а чтение и переделка (рефакторинг) старого. Будем же делать это правильно! . 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.

. Наверное, самая важная тема из всех остальных. Вы узнаете, что такое объекты и классы, и научитесь писать лаконичный код. . 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:

. Базовые элементы всего ООП, от которых строится всё остальное. . Нюансы при работе с объектами. . Доступ к методам внутри объектов иногда нужно защищать, делается это с помощью инкапсуляции и модификаторов доступа. . Приём в объектно-ориентированном программировании, который позволяет определить несколько методов с одним и тем же названием. . Более подробно про перегрузку на концептуальном уровне. . Избавляемся от дубликатов кода и делаем проекты ещё лаконичнее. . 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.

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:

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.

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.

25 бесплатных курсов по Python 2023 года

Тема обучения «Питону» — вечнозелёная, посколько Python отличный для начинающих язык. Особенно для тех, кто хотя бы на базовом уровне владеет английским: синтаксис Python с ним очень близок и легко читается.

Обучение облегчается и тем, что код можно запускать в интерпретаторе и тестировать непосредственно в ходе разработки. Еще одно его преимущество — многофункциональность. На Python можно написать и сайт, и веб-приложение, и игру, а также работать с большими данными и автоматизацией процессов. На «Питоне» есть множество библиотек, содержащих решения типовых задач и большое количество документации на все случаи жизни. Со знанием Python человеку по плечу много задач:

⦁ Бэкенд в web-разработке. Фреймворки языка Django и Flask используются для разработки серверной части web-приложений, программного кода, выполняемого на сервере.

⦁ Анализ и визуализация больших массивов данных. Python позволяет анализировать большие потоки данных, визуализируя их в виде графиков и диаграмм, что облегчает поиск закономерностей.

⦁ Машинное обучение. Фреймворки Python используются для разработки алгоритмов искусственного интеллекта. Пользуется огромной популярностью как простотой и гибкий язык с большим выбором библиотек.

⦁ Автоматизация процессов. Отлично подходит для создания сценариев работы любого программного обеспечения: обработка электронной почты, загрузка различного контента с хостингов и т. д.

Разработчик Python всегда найдет работу несмотря даже в начинающуюся эпоху продвинутых пишущих код ИИ.

Бесплатный курс не сделает из вас полноценного профессионала, но послужит отправной точкой и даст базу языка, которая позволит самому решать, как дальше осваивать Python-разработку.

Эта подборка идеально подходит, чтобы отправить её знакомым, которые не знают с чего начать. Здесь собраны курсы Python разных форматов:

просто уроки в записи,

онлайн-тренажеры с компиляторами кода,

курсы с тестированием и сертификатами.

Тренажёры

Даже если разработка приложений не входит в должностные обязанности, обучение Python разовьет способность анализировать сложные проблемы, систематизировать рутинные задачи и предлагать пути их автоматизации.

Тренажер по Python от Каталог-курсов.ру. Тренажёр состоит из блоков теории, после которого сразу идет практика с задачами прямо внутри тренажёра.

Тренажер W3schools.com — обучающий тренажёр.

Бесплатные курсы школ программирования

«Инди-курс программирования на Python» от Stepik: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. Состоит из 91 урока.

«Добрый, добрый Python» от Сергея Балакирева: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 67 уроков.

«Поколение Python: курс для начинающих» от Stepik: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 61 урок.

«Основы языка Python» от Hexlet: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 44 урока.

«Программирование для всех (начало работы с Python)» от Coursera: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 40 уроков.

«Программирование на Python» от Stepik: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 28 уроков.

«Основы программирования на языке Python в примерах и задачах» от Stepik: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. 13 уроков.

«Ключевые аспекты разработки на Python» от Hexlet: видеоуроки в записи и задания с самопроверкой. 7 уроков.

«Python-разработка для начинающих» от Нетологии: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой, 7 уроков.

«Программирование на Python для начинающих» от Михаила Русакова: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой, 22 урока.

«Python» от Skillbox: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой. Состоит из 17 уроков.

«Основы языка Python» от Hexlet: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой, 15 уроков.

«Введение в Python» от Hexlet: видеоуроки в записи и задачи с самостоятельной проверкой, 10 уроков.

Курсы на YouTube

Python для начинающих от Code Basics: обучающий онлайн-тренажер. Состоит из 69 видеоуроков.