С чего начать изучение Python?

Python - самый быстрорастущий и популярный язык программирования в мире не только среди разработчиков программного обеспечения, но и среди математиков, аналитиков данных, ученых, бухгалтеров, сетевых инженеров и даже подростков. Такую популярность язык получил по причине того, что это очень удобный для новичков язык программирования. Люди из разных дисциплин используют Python для множества различных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. д. Вы можете написать сценарий Python для автоматизации множества скучных задач, таких как копирование файлов и папок, их переименование, загрузка на сервер. Таким образом, Python используется не только разработчиками программного обеспечения, но и другими профессионалами для автоматизации своих задач и облегчения жизни. Python - это многоцелевой язык, вы можете использовать Python для создания веб-приложений, мобильных приложений и настольных приложений, а также для тестирования программного обеспечения и даже взлома.

Всех вышеперечисленных причин достаточно, чтобы понять, почему Python является самым популярным языком среди программистов и почему вам следует его изучить. Однако остается вопрос, с чего начать? Сколько времени потребуется, чтобы выучить этот язык? какие темы вам следует изучить? что такое библиотеки или фреймворки Python? Как новичок, вы можете не сразу решить, что выбрать в первую очередь. Нужно ли изучать все концепции из книги или следует обратиться к онлайн-руководству? В этой статье мы расскажем что и в каком порядке нужно изучать, чтобы стать разработчиком Python.

Определитесь, для чего вы хотите изучить Python

Прежде чем вы начнете изучене языка, у вас должна быть четкая цель, почему вы хотите изучать Python? Что именно вы хотите делать с этим языком? Вы хотите автоматизировать скучные или утомительные задачи или хотите создать веб-приложения?
Большинство новичков совершают распространенную ошибку: они начинают изучать язык только ради того, чтобы выучить его, не имея конкретной цели. Имейте в виду, что изучение языка - это одно дело, а использование его для создания какого-либо реального приложения - другое дело, и как программист ваша цель должна заключаться в том, чтобы уметь создавать вещи, а не просто изучать язык. Поэтому сначала исследуйте каждую область и выясните, в чем заключается ваш интерес.
Мы уже обсудили различные области, в которых можно использовать Python. Итак, прежде всего, решите, что именно вы хотите построить, как только ваша цель будет определена, придерживайтесь ее и переходите к следующему шагу, то есть к поиску ресурсов.

Выберите образовательные ресурсы

В Интернете доступно множество документации и видео, поэтому не очень понятно, с чего начать изучение этого языка, особенно когда Python можно использовать в различных областях. Поймите, что одной книги или видеокурса недостаточно, чтобы научить вас всему на Python, и изначально, будучи новичком, вы будете перегружены множеством концепций, но наберитесь терпения, исследуйте и не отступайте от своей цели. Ниже приведены некоторые ресурсы, которые мы проверили и можем рекомендовать для начала изучения Python.

  • Если у вас уже есть опыт программирования, ознакомьтесь с официальной документацией: 3.8.1 . Вы также можете пройти некоторые онлайн-видеоуроки или курсы, но большинство курсов будут начинаться с уровня новичков (если у вас есть опыт, это просто пустая трата времени).
  • Если вы новичок и читать документацию вам скучно, выберите комплексный онлайн-курс Python. К примеру, на сайте https://pythonstart.ru, вы сможете найти все необходимое для изучения основ Python и разобрать множество полезных примеров. 

Какие бы ресурсы вы ни предпочли, определите крайний срок для завершения курса. Вы можете закончить курс в течение 10–11 недель, если вы новичок и посвящаете обучению 2–3 часа каждый день. Теперь перейдем к следующему шагу и проверим важные темы Python, которые вам следует изучить. Имейте в виду, что есть так много вещей, которым нужно научиться, поэтому, когда вы закончите изучение тем, не забудьте продолжить изучать язык Python самостоятельно.

Важные темы в Python

1. Изучите синтаксис и основы

Сначала начните с установки Python в вашей системе. Просто посетите официальный сайт Python, загрузите последнюю версию, и все готово. После завершения установки вы можете использовать IDLE для написания и выполнения кода Python. Ниже мы перечислили некоторые темы, чтобы начать изучение Python. На то, чтобы охватить все основные вопросы, потребуется примерно 1–1,5 недели, но это зависит от вашего учебного процесса.

  • Оболочка Python, основы арифметики.
  • Управляющие структуры.
  • Принятие пользовательского ввода, строк и приведений типов.
  • Цикл в Python: циклы For и While.
  • Обработка исключений.
  • Функции, модули и импорт.

2. Концепции ООП, встроенные структуры данных и другие вещи

Этот раздел будет немного сложнее, особенно если вы не знакомы с концепциями объектно-ориентированного программирования. Воспользуйтесь некоторыми ресурсами, о которых мы упомянули, и после какого-то количества практики вы сможете понять концепции. Эти концепции будут широко использоваться при создании сложных приложений, поэтому нужно хорошо разобраться в этих темах. На обучение может уйти 1–1,5 недели.

  • Объектно-ориентированное программирование на Python
  • Списки и функции списков
  • Регулярные выражения
  • Понимание списка
  • Нарезка списка
  • Форматирование строки
  • Лямбды
  • Список, словари и кортежи

Как только вы овладеете вышеуказанными темами и достаточно попрактикуетесь в каждой теме, пора что-то сделать из этого. Python имеет хороший набор модулей, пакетов, библиотек и фреймворков, которые вы можете использовать для различных приложений. Поэтому вместо того, чтобы создавать все с нуля, используйте фреймворки и библиотеки, доступные на этом языке. Вам будет проще что-то построить, используя эти фреймворки и библиотеки. Выберите фреймворк или библиотеку в соответствии с вашей конечной целью (веб-разработка, настольные приложения и т. Д.)

3. Фреймворки для веб-разработки

В Python очень много фреймворков для веб-приложений, некоторые из них - Django, Flask, Bottle, Tornado и Pyramid.

  • Django: веб-фреймворк высокого уровня, который в основном используется в стартапах и на предприятиях для веб-разработки. Он следует шаблону MVC, и вы можете использовать несколько баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Если вы полный новичок и не знакомы с терминологической аутентификацией, маршрутизацией URL, API и моделями, тогда вы почувствуете много боли при изучении Django, но не торопитесь, наберитесь терпения, изучите еще несколько ресурсов и поймите каждую строку кода. Постепенно вы во всем разберетесь. Изучение Django может занять 2–2,5 недели.
  • Flask: Flask - одна из самых простых в освоении микрофреймворков на Python. Если вы хотите разработать простое и легкое веб-приложение, тогда Flask лучше всего подходит для этого. Он не такой мощный и обширный, поскольку Django по-прежнему предоставляет такие функции, как поддержка модульного тестирования и создание REST API. Обучение Flask займет 1–1,5 недели .

4. Библиотеки для создания настольных приложений

Библиотеки Tkinter, PyQT, Kivy, WxPython или PyGUI очень хороши для создания настольных приложений.

  • Tkinter: Tkinter - это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать настольные приложения с графическим интерфейсом пользователя с использованием Python. Изучение Tkinter простое и имеет графический интерфейс. На изучение Tkinter уйдет около 1 недели.
  • PyQT: PyQt - одна из самых мощных кроссплатформенных библиотек GUI, принадлежащих Nokia. Он сочетает в себе программирование на Python и библиотеку Qt. Его можно использовать для разработки графических пользовательских интерфейсов для настольных приложений.
  • Kivy: Ее можно использовать для создания настольных приложений, также она поддерживает такие платформы, как Android, iOS, Linux и Raspberry Pi.

5. Библиотеки для анализа данных

Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, SciPy, Matplotlib - эти библиотеки хороши для анализа данных. Эти библиотеки полезны для тех, кто хочет стать аналитиком данных / исследователем данных. Изучение Numpy или Pandas займет около 1 недели.

  • Numpy: это пакет обработки массивов, обеспечивающий высокопроизводительный объект массива. Он широко используется для научных вычислений с Python и предоставляет важные функции.
  • Pandas: Pandas - также очень хорошая библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для анализа данных. Она предоставляет структуры данных высокого уровня (такие как DataFrame) и широкий спектр инструментов для анализа. Она также может переводить сложные операции в несколько команд. Используя эту библиотеку, манипулирование данными становится намного более простой задачей.

6. Библиотеки для машинного обучения:

  • TensorFlow: самая популярная библиотека глубокого обучения, разработанная Google. Это вычислительная структура, используемая для выражения алгоритмов, включающих многочисленные тензорные операции.
  • Scikit-Learn: библиотека машинного обучения для Python, предназначенная для работы с числовыми библиотеками, такими как SciPy и NumPy.
  • PyTorch: она может обрабатывать графики динамических вычислений на ходу. Она также предоставляет простой в использовании API.

Создание своего проекта

До сих пор мы охватили почти все на Python, теперь последний этап - создание проектов. Все обучение на Python имеет смысл только в том случае, если вы можете создавать несколько проектов. Помните, что лучший способ проверить свои навыки программирования - это работать над сложным проектом, который решает какие-либо проблемы. Построение сложного проекта - непростая задача для новичков, поэтому начните с малого. Сначала сделайте простой проект, а затем постепенно двигайтесь вперед. Если вы хотите создать сложный проект, начните с небольшого и простого модуля, а далее просто продолжайте добавлять в него функции. Вы увидите свой прогресс вместе с вашим проектом, и поймете, как опытные программисты решают реальные сложные проблемы.

Создание проектов действительно помогают оттачивать ваши навыки. Работая над проектом, вы столкнетесь с разочарованием, множеством препятствий, проблем и трудностей. Когда вы работаете над этими проблемами и трудностями, вы приобретаете большое количество навыков. Решение этих проблем даст вам достаточно опыта в решении проблем с использованием Python.

После приобретения начальных навыков есть несколько проектов, которые вы можете создать с помощью Python. Простой калькулятор процентов / EMI, погодное приложение, Simple Crawler - все это простые проекты, которые вы можете сделать. Если мы говорим о каком-то сложном проекте, то вы можете создать полнофункциональный сайт электронной коммерции, веб-сканер, который динамически сканирует конкретную веб-страницу или онлайн-генератор резюме, который генерирует резюме в формате PDF из необработанного текста.

Подсказки:

  • Наберитесь терпения, это понадобится вам не только в случае изучения Python, но и в случае изучения любого другого языка. Изучение первого языка всегда требует больше усилий и времени, поэтому поймите, что потребуется время, чтобы все запомнить.
  • Придерживайтесь своей цели, а не просто изучайте синтаксис и переходите на новый язык программирования.
  • Разочарование и боль - это часть процесса обучения, примите это, а не избегайте.
  • Из-за некоторых сложных терминов, ошибок и проблем вы захотите сдаться. Не делайте этого, это случается со всеми в программировании. Дайте немного времени себе и разберитесь в теме, используя какой-нибудь другой ресурс.
  • Будьте последовательны, если вы не будете последовательны в обучении, это займет гораздо больше времени и усилий.
  • Создание собственного проекта всегда помогает укрепить уверенность в себе, поэтому не игнорируйте его важность.
0
0
Блог