Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Основы программирования на языке Python
Python — востребованный язык программирования, который сочетает простоту и широкие возможности. Он подходит для создания сайтов, анализа данных, автоматизации задач и разработки игр. Этот гайд поможет вам понять, как начать программировать на Python, какие инструменты использовать и где найти практические задачи для тренировки.
Основы программирования на языке Python
В современном мире все стремительно меняется. И порой на одном месте можно проработать несколько лет, но вдруг осознать, что выбранная профессия больше не приносит удовлетворения или перестала быть актуальной. Хорошая новость — для смены карьеры больше не нужно тратить пять лет на обучение в университете. Сегодня чтобы стать специалистом в новой для вас сфере, достаточно пройти качественные онлайн-курсы.
Lifelong learning, или непрерывное обучение, — уже давно не просто тренд, а необходимость для всех, кто хочет оставаться востребованным и успешно развиваться в своей профессии.
В статье разберем, какие специальности можно освоить на курсах и как они могут помочь построить успешную карьеру.
Lifelong learning, или непрерывное обучение, — уже давно не просто тренд, а необходимость для всех, кто хочет оставаться востребованным и успешно развиваться в своей профессии.
В статье разберем, какие специальности можно освоить на курсах и как они могут помочь построить успешную карьеру.
Основные области применения Python
Python универсален и применим в различных сферах. Вот направления, где он особенно популярен:
- Веб-разработка. Python подходит для создания сайтов и серверных приложений. Он обрабатывает пользовательские запросы, взаимодействует с сервером, управляет базами данных и настраивает маршруты для обработки данных. Язык поддерживает интеграцию с API и подходит как для небольших проектов, так и для разработки сложных приложений.
- Кибербезопасность. Python — полезный инструмент для тестирования на проникновение, написания сканеров уязвимостей и анализа сетевой активности. Гибкость языка позволяет быстро создавать решения для задач информационной безопасности.
- Анализ данных и Data Science. Язык активно применяют в бизнес-аналитике, исследовательской работе и разработке прогнозных моделей. Он помогает обрабатывать большие массивы информации, строить аналитические модели и находить инсайты. Визуализация результатов — еще одно преимущество, позволяющее превращать сухие цифры в понятные графики и диаграммы.
- Автоматизация задач. Python подходит для написания скриптов — от автоматической сортировки файлов до сбора данных с сайтов и мониторинга систем. Инструменты вроде BeautifulSoup или Selenium упрощают такие задачи.
- Финансовая аналитика. В финансах Python помогает моделировать рынки, проводить автоматизированные расчеты и анализировать данные. Дополнительные библиотеки облегчают прогнозирование и управление рисками.
- Машинное обучение и ИИ. На Python обучают модели для прогнозирования цен, создания рекомендательных систем и анализа больших массивов данных. Применяют для обработки изображений, разработки чат-ботов, систем перевода и фильтрации спама. Удобные инструменты Python упрощают весь процесс: от подготовки данных до создания сложных алгоритмов и их тестирования.
- Встраиваемые системы и IoT. Python применяют в Интернете вещей и встроенных системах вроде Raspberry Pi, где он помогает управлять сенсорами, камерами и другими устройствами.
Как эффективно изучать Python: пошаговый план
Следуйте этим шагам, чтобы понять основы Python с нуля.
- Поставьте конкретные цели.
Определите, зачем вам Python: хотите научиться анализу данных, веб-разработке или автоматизации? Конкретная цель поможет фокусироваться на нужных аспектах языка и выбирать подходящие ресурсы.
2. Начните с основ сами или пройдите готовый курс.
Для самостоятельного обучения оптимально выделять минимум пять дней в неделю по 1–2 часа. Так материал усваивается постепенно и лучше закрепляется в памяти.
Полезные книги для изучения Python с нуля на русском языке:
Популярные книги на английском:
Совет: книги по Python не охватывают последние обновления языка. Что-то могло измениться — добавились новые возможности, обновились библиотеки, а какие-то функции устарели. Это не помешает вам изучить основы, но в мелочах придется разобраться самостоятельно. Это обычная часть работы программиста — быть на шаг впереди и следить за обновлениями.
Официальная документация Python, где можно найти множество актуальных примеров и объяснений, лежит на сайте на python.org.
Альтернативно, можно выбрать полноценное обучение с уроками в записи, который даст структуру обучения. Например, онлайн-курс ProductStar по Python для начинающих предлагает не только комфортный формат обучения в удобном темпе, но и практические задания с разбором ошибок, поддержку менторов и доступ к проектной работе для портфолио. Вы сможете пересматривать уроки, повторять задания и получать помощь в реальном времени.
Полезные книги для изучения Python с нуля на русском языке:
- «Изучаем Python» Марка Лутца — для новичков, поможет понять основы языка программирования Python.
- «Программируем на Python» Майкла Доусона — в книге много примеров и задач, чтобы закрепить базовые знания.
- «Python для детей» Джейсона Бриггса — простое руководство для детей и подростков, но также будет полезно для новичков любого возраста.
Популярные книги на английском:
- «Python Crash Course» — подойдет для начинающих. В первой части объясняются основы синтаксиса и структуры Python, а во второй — проекты, которые помогают закрепить знания на задачах.
- «Automate the Boring Stuff with Python» — книга поможет понять, как выучить Python через практические задачи: работа с файлами, сбор данных с сайта и автоматизация повседневных процессов.
- «Think Python: How to Think Like a Computer Scientist» — учебник для тех, кто хочет понять не только синтаксис Python, но и научиться мыслить как программист. Автор фокусируется на логике и структуре программ, чтобы лучше понять суть программирования.
Совет: книги по Python не охватывают последние обновления языка. Что-то могло измениться — добавились новые возможности, обновились библиотеки, а какие-то функции устарели. Это не помешает вам изучить основы, но в мелочах придется разобраться самостоятельно. Это обычная часть работы программиста — быть на шаг впереди и следить за обновлениями.
Официальная документация Python, где можно найти множество актуальных примеров и объяснений, лежит на сайте на python.org.
Альтернативно, можно выбрать полноценное обучение с уроками в записи, который даст структуру обучения. Например, онлайн-курс ProductStar по Python для начинающих предлагает не только комфортный формат обучения в удобном темпе, но и практические задания с разбором ошибок, поддержку менторов и доступ к проектной работе для портфолио. Вы сможете пересматривать уроки, повторять задания и получать помощь в реальном времени.
3. Изучите основные библиотеки и модули.
Освоив базовый синтаксис, переходите к библиотекам Python, которые пригодятся на практике:
Постепенно переходите к более сложным библиотекам, чтобы расширить возможности и освоить инструменты для разных типов задач.
- os — модуль для работы с операционной системой, который управляет файлами и папками для автоматизации и работы с файловой системой;
- random — модуль для генерации случайных чисел, который используется в играх, симуляциях и статистических задачах;
- math — математические функции для расчетов, логарифмов и тригонометрии;
- datetime — модуль для работы с датами и временем, полезный для вычислений временных интервалов и создания меток времени;
- json — модуль для работы с форматом JSON, который часто используется для обмена данными в веб-приложениях;
- re — модуль для работы с регулярными выражениями, который находит и обрабатывает шаблоны в тексте.
Постепенно переходите к более сложным библиотекам, чтобы расширить возможности и освоить инструменты для разных типов задач.
Основы синтаксиса Python для новичков
Python ценят за легкость освоения и читаемость кода. Разберем основные элементы, которые стоит выучить в первую очередь.
Переменные
Легкие для изучения языки, с помощью которых можно быстро написать эффективный код, обычно пользуются большим спросом. Например, недавно появившийся Go был создан разработчиками с большим опытом работы на старых и неудобных ЯП. Их целью было реализовать более простой и удобный язык.
Ввод и вывод
Функция print() выводит текст на экран, а input() — получает данные от пользователя:
Функция print() выводит текст на экран, а input() — получает данные от пользователя:
name = input("Введите ваше имя: ")
print("Привет,", name)
Условные операторы (if, else)
Условия позволяют программе принимать решения. Например, если пользователь ввел возраст, программа может проверить, достиг ли он 18 лет, и показать подходящее сообщение. Для этого используют команды if (если) и else (иначе):
Условия позволяют программе принимать решения. Например, если пользователь ввел возраст, программа может проверить, достиг ли он 18 лет, и показать подходящее сообщение. Для этого используют команды if (если) и else (иначе):
age = 18
if age >= 18:
print("Вход разрешен.")
else:
print("Вход запрещен.")
Циклы: for и while
Циклы выполняют один и тот же код несколько раз. Python поддерживает for и while циклы.
Циклы выполняют один и тот же код несколько раз. Python поддерживает for и while циклы.
- Цикл for — используется для прохода по спискам или диапазонам:
for i in range(3):
print("Привет!") # Выведет "Привет!" три раза
Цикл while выполняет одни и те же действия, пока заданное условие остается верным. Например, он может повторять вывод текста, пока число меньше 5:
count = 0
while count < 5: # Цикл продолжает работать, пока count меньше 5
print("Текущее значение:", count)
count += 1 # Увеличиваем значение count на 1 с каждой итерацией
Списки
Списки — структура данных для хранения нескольких значений в одном месте. Они добавляют, удаляют и изменяют элементы:
Списки — структура данных для хранения нескольких значений в одном месте. Они добавляют, удаляют и изменяют элементы:
fruits = ["яблоко", "банан", "вишня"]
print(fruits[0]) # Вывод: яблоко
fruits.append("апельсин")
Функции
Функции — это фрагменты кода, которые можно вызывать многократно. Они помогают избежать повторения одного и того же кода, делая программу более понятной и удобной для изменения:
Функции — это фрагменты кода, которые можно вызывать многократно. Они помогают избежать повторения одного и того же кода, делая программу более понятной и удобной для изменения:
def greet(name): # Определяем функцию с параметром name
print(f"Привет, {name}!") # Функция выводит приветствие
# Вызов функции с разными именами
greet("Анна")
greet("Иван")
Эти базовые элементы — ваш стартовый набор для начала работы с Python. Понимание переменных, ввода и вывода, условий, циклов и списков заложит фундамент для освоения сложных концепций.
Подписка РБК Pro на 3 месяца
Мини-курс на выбор
Любой интенсив РБК Pro
Профессия «Python-разработчик» со скидкой до 70%
Как настроить среду разработки для работы с Python
Рассмотрим инструменты, которые помогут перейти к практике.
- Загрузка и установка Python.
Скачайте актуальную версию Python с официального сайта. При установке выберите опцию Add Python to PATH — это упростит доступ к Python из командной строки.
Есть версии для Windows, macOS, Linux, Other
2. Выбор подходящей среды разработки (IDE) и ее установка.
Для комфортной работы выберите и установите интегрированную среду разработки, которая поддерживает автодополнение, отладку и управление зависимостями.
Вот несколько популярных IDE для Python:
Вот несколько популярных IDE для Python:
- Проста в использовании и подходит для первых шагов, когда нужно написать и запустить код без лишних настроек.
IDLE — базовая среда для новичков, входит в пакет Python
- Jupyter Notebook — простой и удобный инструмент для работы с кодом на старте. Jupyter выполняет код по ячейкам — небольшими кусочками, так что вы сразу видите результат работы каждой части программы. Скачайте его через pip install notebook или, если не хотите ничего устанавливать, попробуйте Google Colab — онлайн-версию Jupyter, которая работает в браузере и автоматически сохраняет проекты в Google Drive.
- PyCharm — особенно хорош для крупных проектов: он помогает структурировать код, отслеживать ошибки и даже имеет встроенные инструменты для работы с базами данных и фреймворками. Для начинающих есть бесплатная версия (Community Edition). Установить PyCharm можно с сайта JetBrains.
3. Создание и настройка виртуального окружения.
Виртуальное окружение упрощает работу над проектами на Python, изолируя зависимости и библиотеки в конкретном проекте — это помогает избежать конфликтов. Например, один ваш проект может использовать библиотеку версии 1.0, а другой — версию 2.0. Виртуальное окружение позволяет каждому проекту работать с нужной версией библиотеки, не влияя на другие проекты.
Вот пошаговая инструкция, как его создать:
3. Если папки проекта еще нет, создайте ее:
mkdir my_project && cd my_project
4. Создайте виртуальное окружение
Выполните команду для создания окружения:
python -m venv venv
Здесь venv — название папки, в которой будут храниться файлы окружения.
5. Убедитесь, что папка с окружением успешно создалась.
Она должна содержать:
После активации все зависимости и библиотеки, которые вы устанавливаете с помощью pip install, будут сохраняться внутри виртуального окружения и не повлияют на другие проекты.
Вот пошаговая инструкция, как его создать:
- Откройте папку с проектом
- В терминале перейдите в директорию, где находится ваш проект:
3. Если папки проекта еще нет, создайте ее:
mkdir my_project && cd my_project
4. Создайте виртуальное окружение
Выполните команду для создания окружения:
python -m venv venv
Здесь venv — название папки, в которой будут храниться файлы окружения.
5. Убедитесь, что папка с окружением успешно создалась.
Она должна содержать:
- Scripts или bin — для запуска окружения;
- Lib — папку с установленными библиотеками;
- Include — дополнительные файлы для разработчиков.
После активации все зависимости и библиотеки, которые вы устанавливаете с помощью pip install, будут сохраняться внутри виртуального окружения и не повлияют на другие проекты.
4. Установка нужных библиотек и пакетов.
Для установки библиотек используйте команду pip install <название пакета>. Вот несколько полезных библиотек, которые пригодятся в разных задачах:
- requests — для отправки HTTP-запросов. Полезна при взаимодействии с веб-API, отправке или извлечения данных со страниц сайта;
- beautifulsoup4 — инструмент для сбора данных с сайтов из HTML- и XML-документов;
- flask — легковесный фреймворк для быстрого прототипирования и создания простых веб-приложений;
- plotly — библиотека для создания интерактивных графиков и визуализаций данных;
- pytest — инструмент для автоматизации тестирования, упрощающий процесс проверки кода.
5. Настройка IDE для работы с виртуальным окружением.
Теперь подключите виртуальное окружение к вашей IDE:
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=<название окружения>
Эти шаги помогут IDE распознавать установленные библиотеки и корректно работать с проектом.
- PyCharm: Перейдите в File > Settings > Project > Python Interpreter, нажмите на шестеренку и выберите Add. Найдите ваш venv и добавьте его.
- Jupyter Notebook: Для использования окружения в Jupyter Notebook установите ipykernel:
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=<название окружения>
Эти шаги помогут IDE распознавать установленные библиотеки и корректно работать с проектом.
Где практиковаться: ресурсы и сервисы для изучения Python
Практика — лучший способ закрепить знания по Python. Основы синтаксиса можно сразу проверить на реальных задачах, что делает изучение простым и увлекательным.
Начните с задач на платформе Project Euler — это некоммерческий онлайн-проект, названный в честь математика Леонарда Эйлера. Там собраны сотни головоломок, которые помогут прокачать аналитические способности и умение решать нестандартные задачи с помощью любых языков программирования, в том числе Python.
Начните с задач на платформе Project Euler — это некоммерческий онлайн-проект, названный в честь математика Леонарда Эйлера. Там собраны сотни головоломок, которые помогут прокачать аналитические способности и умение решать нестандартные задачи с помощью любых языков программирования, в том числе Python.
Один из примеров задач на платформе Project Euler
Еще несколько ресурсов для практики Python:
После тренировки на абстрактных задачах, пробуйте реализовать что-то полезное — чат-бот для Telegram или приложение для учета расходов. Это поможет набрать опыт и создать портфолио.
- Codewars — платформа с задачами разного уровня сложности, от базовых до продвинутых. Решайте задачи, сравнивайте свои решения с другими и повышайте свой «ранг»;
- LeetCode — популярный ресурс для подготовки к техническим собеседованиям. На платформе представлены задачи по алгоритмам и структурам данных;
- Python Tutor — платформа показывает, как каждая строка кода влияет на переменные и структуры данных для понимания базовых принципов работы языка.
После тренировки на абстрактных задачах, пробуйте реализовать что-то полезное — чат-бот для Telegram или приложение для учета расходов. Это поможет набрать опыт и создать портфолио.
Заключение
Python — язык, который открывает возможности для карьеры и профессионального роста. Ставьте цели, практикуйтесь, решайте задачи и не бойтесь ошибок, чтобы развивать навыки и быстро продвигаться вперед в изучении Python!
Комментарии
Нажимая кнопку «Получить консультацию», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности
Проконсультируйтесь
с карьерным специалистом
Проанализируем ваши навыки, сферу интересов и дадим рекомендации по дальнейшему профессиональному развитию
Вам может понравиться
Нажимая кнопку «Отправить», вы подтверждаете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями Политики конфиденциальности