Как стать Python-разработчиком

Путеводитель по самому популярному языку программирования

Python сегодня является одним из самых популярных языков программирования, и его влияние на мир разработки программного обеспечения сложно переоценить. Одним из ключевых факторов популярности Python является его простой и читаемый синтаксис, который делает его хорошим выбором как для начинающих программистов, так и для опытных разработчиков. В этой статье мы рассмотрим все ключевые аспекты его популярности среди разработчиков.

Преимущества языка программирования Python 

Согласно опросу Stack Overflow в 2023 году, Python остается одним из самых любимых и востребованных языков программирования среди разработчиков. Ежегодные отчеты компании TIOBE также подтверждают его высокую позицию в рейтинге популярности языков программирования. 

Python активно поддерживается огромным сообществом разработчиков, что приводит к широкому выбору библиотек, фреймворков и решений для различных задач, что упрощает разработку ПО для разработчиков.

Python широко применяется в области научных исследований, анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря мощным библиотекам, таким как NumPy, Pandas, TensorFlow, Keras и много других.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 27956

Удобство и пригодность Python делают его выбором для многих университетов и образовательных программ, влияя на подготовку новых специалистов в области программирования в мире.Ведущие технологические компании активно используют Python в своих проектах и разработках, включая Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix и др. Python является одним из основных языков программирования в крупных корпорациях, таких как IBM и NASA.

 Синтаксис Python прост и легко читается, приближая его к псевдокоду. Одна из философий Python ― «читабельность кода», что делает его весьма привлекательным для новичков и опытных разработчиков.

Python является универсальным языком программирования, использование которого можно найти в самых разных сферах ― от веб-разработки и научных исследований до анализа данных и искусственного интеллекта. Python имеет широкий выбор библиотек и фреймворков, которые значительно упрощают процесс разработки.

Python-разработчики востребованы на рынке труда, их спрос постоянно растет. Их заработная плата также относится к одной из самых высоких в сфере программирования. Все эти факты подчеркивают значимость изучения Python и его привлекательность как языка программирования. 

Как выучить Python (курсы, онлайн-уроки, литература)

Существует множество способов изучения Python, одного из самых популярных языков программирования в мире. Вот некоторые из них:

1. Курсы. В большинстве крупных городов есть курсы по Python, которые проводятся в учебных центрах, колледжах и университетах. Эти курсы обычно предлагаются как начинающим, так и опытным программистам, и могут включать в себя как основы языка, так и более специализированные темы, такие как разработка веб-приложений или анализ данных.
2. Онлайн-уроки. Существует множество онлайн-уроков по Python, доступных на различных платформах, таких как Coursera, Udemy, Codecademy и другие. Они обычно предлагаются как самостоятельные курсы или в рамках специализированных программ, и могут быть как бесплатными, так и платными.
3. Литература. На рынке существует множество книг по Python, начиная от учебников для начинающих до специализированных пособий по различным аспектам языка. Книги могут быть отличным способом изучения Python, так как они предоставляют структурированную информацию и упражнения для самостоятельной работы.

Если вас заинтересовала разработка на этом языке программирования, то мы можете пройти обучение этой профессии в GeekBrains на курсе «Python-разработчик: быстрый старт в профессии». Вы изучите Python с нуля и без навыков программирования, узнаете, как создавать телеграм-ботов, сайты, приложения, нейросети и использовать Python для научных исследований. В результате станете Python-разработчиком и гарантированно найдете работу.

Каждый из этих способов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор зависит от индивидуальных предпочтений и возможностей.  Важно выбрать способ, который соответствует вашему стилю обучения и поможет вам достичь поставленных целей в изучении Python.

Базовые концепции Python: синтаксис, типы данных, условия, циклы

Python ― высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, который изначально был разработан для легкого и быстрого написания кода.

Синтаксис

Python имеет чистый и простой синтаксис, который легко понять и использовать. Используется пробел для обозначения блоков кода, а не фигурные скобки, как в других языках программирования. Это делает код более читаемым и позволяет избежать проблем с отступами.

Типы данных

Python поддерживает различные типы данных. Некоторые из них включают в себя:

   ― Числа: целые числа (int), числа с плавающей запятой (float) и комплексные числа (complex).

   ― Строки: последовательность символов, заключенных в кавычки. Можно использовать как одинарные, так и двойные кавычки.

   ― Списки: упорядоченные коллекции элементов, которые могут быть разных типов.

   ― Кортежи: неизменяемые упорядоченные коллекции элементов.

   ― Словари: неупорядоченные коллекции, состоящие из пар «ключ-значение».

Условия

   Python имеет конструкцию if-else, которая позволяет выполнять разные действия в зависимости от условий:

   if condition:

       # код, который выполняется, если условие истинно

   else:

       # код, который выполняется, если условие ложно

Циклы

   Python поддерживает несколько типов циклов:

   ― Цикл while: выполняет определенный блок кода до тех пор, пока условие истинно.

   ― Цикл for: выполняет определенный блок кода для каждого элемента в последовательности.

   Примеры:

   i = 0

   while i < 5:

       print(i)

       i += 1

   for i in range(5):

       print(i)

   Вывод:

   0

   1

   2

   3

   4

   0

   1

   2

   3

   4

Есть также ключевые слова break и continue, которые могут быть использованы для остановки или пропуска выполнения цикла соответственно.

Это лишь краткое описание базовых концепций Python. Язык Python имеет много других возможностей и функций, которые делают его очень мощным и популярным среди разработчиков.

Различные структуры данных и их применение в Python

В Python существует несколько различных структур данных, таких как списки, словари и кортежи. Каждая из этих структур имеет свои особенности и применяется в различных ситуациях.

Списки ― это упорядоченные изменяемые коллекции объектов. Они могут содержать элементы разных типов данных и могут быть изменены после создания. Списки в Python создаются с использованием квадратных скобок, элементы разделяются запятыми. Пример создания списка и добавления элемента в него:

fruits = [‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’]

fruits.append(‘orange’)

print(fruits)  # [‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘orange’]

Словари ― это неупорядоченные изменяемые коллекции объектов, которые хранятся в виде пар ключ-значение. Ключи в словаре должны быть уникальными, а значения могут быть любого типа данных. Словари в Python создаются с использованием фигурных скобок и элементы пары ключ-значение разделяются двоеточием.

Пример создания словаря:

person = {‘name’: ‘John’, ‘age’: 30, ‘city’: ‘New York’}

print(person[‘name’])  # ‘John’

Кортежи ― это неизменяемые упорядоченные коллекции объектов. Они могут содержать элементы разных типов данных и не могут быть изменены после создания. Кортежи в Python создаются с использованием круглых скобок и элементы разделяются запятыми. Пример создания кортежа:

point = (3, 4)

print(point[0])  # 3

Каждая из этих структур данных имеет свои преимущества и применяется в различных ситуациях. Например, списки удобны для хранения упорядоченных коллекций объектов, словари позволяют быстро находить значения по ключу, а кортежи могут использоваться для создания неизменяемых наборов данных.

Функции и их роли в организации кода

Функции позволяют разбивать большие задачи на более мелкие и легко управляемые части, что делает код более читаемым, модульным и поддерживаемым. Функции также позволяют избегать дублирования кода, что улучшает его эффективность и уменьшает вероятность ошибок.

Функции в Python начинаются с ключевого слова «def» и за ним следует имя функции, список параметров в круглых скобках и двоеточие. Затем идет блок кода, который выполняется при вызове функции. В конце функции может быть ключевое слово «return», которое возвращает значение из функции.

Пример определения функции в Python:

def greet(name):

    return «Hello, » + name

print(greet(«John»))  

Вывод: Hello, John

Функции также могут быть использованы для разделения кода на отдельные файлы и модули, что упрощает его организацию и управление. Кроме того, Python имеет встроенные функции и модули, такие как math, random, string и другие, которые предоставляют широкие возможности для работы с различными типами данных и выполнения различных операций.

Модули Python и их использование в различных проектах

Модули Python ― это файлы, которые содержат код и определения функций, классов и переменных, которые могут быть использованы в других программах. Они позволяют организовать код в логические блоки, делать его более удобным для чтения и повторного использования.

Модули в Python можно импортировать в другие программы с помощью ключевого слова `import`. После импорта модуля вы можете использовать его функции, классы или переменные, указывая имя модуля и имя объекта через точку.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Python-разработчик» до 05 мая

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Например, предположим, что у нас есть модуль под названием `math_utils.py`, который содержит функцию `addition()`. Мы можем импортировать эту функцию и использовать ее в другой программе:

# Импорт модуля

import math_utils

# Использование функции из модуля

result = math_utils.addition(1, 2)

print(result)

Модули Python также могут иметь переменные, классы и другие структуры данных, которые могут быть использованы в приложениях. Важно заметить, что модули позволяют разделять код на отдельные компоненты и таким образом делают код более организованным и легким для обслуживания.

Кроме встроенных модулей Python, существует большая библиотека сторонних модулей, которые могут быть установлены с помощью инструмента управления пакетами `pip`. Эти модули предоставляют дополнительные функции и возможности для различных типов проектов, таких как работа с базами данных, веб-разработка, обработка изображений и многое другое.

Популярные библиотеки и фреймворки в Python

1. Django ― это высокоуровневый фреймворк для создания веб-приложений на Python. Он предоставляет мощные инструменты для работы с базами данных, обработки форм, аутентификации пользователей, а также для создания административной панели.
2. Flask ― это легковесный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Он предоставляет минимальный набор инструментов для создания веб-приложений, но при этом очень гибок и позволяет разработчикам выбирать необходимые инструменты.
3. NumPy ― это библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения математических операций над ними. Она предоставляет мощные инструменты для работы с числовыми данными и вычислений.
4. Pandas ― это библиотека для обработки и анализа данных. Она предоставляет удобные инструменты для чтения и записи данных из различных источников, а также для выполнения операций над данными, включая фильтрацию, сортировку и группировку.

Эти библиотеки и фреймворки являются очень популярными среди разработчиков на Python и предоставляют мощные инструменты для создания веб-приложений, работы с данными и выполнения математических операций.

Значение создания собственных проектов на Python

Создание собственных проектов на Python имеет большое значение для закрепления знаний и развития навыков программирования. Вот несколько причин, почему создание собственных проектов на Python полезно:

• Применение теоретических знаний

Создание собственных проектов позволяет применить теоретические знания, полученные в процессе изучения Python. Это помогает углубить понимание языка и его возможностей.

• Практическое применение

Создание собственных проектов на Python позволяет применить язык для решения реальных задач. Это помогает развить навыки проблемного мышления и алгоритмического проектирования.

• Улучшение навыков отладки

Создание собственных проектов на Python позволяет столкнуться с ошибками и проблемами, которые могут возникнуть в процессе разработки. Это помогает развить навыки отладки и исправления ошибок.

Только до 6.05

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

• Создание портфолио

Создание собственных проектов на Python позволяет создать портфолио, которое можно показать потенциальным работодателям или использовать при поиске работы в сфере разработки программного обеспечения.

• Развитие креативности

Создание собственных проектов на Python дает возможность проявить свою креативность и экспериментировать с различными идеями и концепциями.

• Расширение знаний и навыков

Создание собственных проектов на Python позволяет изучать новые концепции и технологии, которые могут быть полезными в будущей карьере разработчика.

Примеры проектов с использованием Python

Простые скрипты

   ― Скрипт для автоматического резервного копирования файлов.

   ― Скрипт для парсинга веб-страницы и извлечения информации.

   ― Скрипт для генерации случайных паролей.

   ― Скрипт для отправки автоматических электронных писем.

Веб-разработка

   ― Простое веб-приложение для управления задачами (to-do list).

   ― Блог с использованием фреймворка Django или Flask.

   ― Интернет-магазин с возможностью добавления и покупки товаров.

   ― Социальная сеть с функциями регистрации, авторизации и обмена сообщениями.

Анализ данных

   ― Анализ данных о погоде для предсказания температуры.

   ― Визуализация данных о продажах с помощью библиотеки Matplotlib.

   ― Машинное обучение для классификации текстовых данных.

   ― Обработка естественного языка (Natural Language Processing) для анализа тональности текста.

Игры

   ― Простая игра в крестики-нолики.

   ― Классическая игра «Змейка» с использованием библиотеки Pygame.

   ― Игра на основе искусственного интеллекта, например, шахматы.

Это всего лишь некоторые примеры проектов, которые можно реализовать с использованием Python. 

Машинное обучение и анализ данных на Python

Python является одним из наиболее популярных языков программирования для машинного обучения и анализа данных. Его популярность обусловлена мощными библиотеками, широким сообществом и обширными возможностями для обработки данных и создания моделей машинного обучения. Давайте рассмотрим несколько ключевых аспектов использования Python в этих областях:

Библиотеки для машинного обучения и анализа данных

   ― NumPy: Библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами, обеспечивает высокую производительность и широкие возможности для математических операций.

   ― Pandas: Предоставляет удобные и эффективные структуры данных и инструменты для анализа временных рядов, работы с таблицами и большими данными.

   ― Matplotlib и Seaborn: Библиотеки визуализации данных, которые позволяют создавать качественные и информативные графики и диаграммы.

Инструментарий машинного обучения

   ― scikit-learn: Мощная библиотека для машинного обучения, предоставляющая инструменты для построения классических моделей машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и многое другое.

   ― TensorFlow и Keras: Библиотеки, предоставляющие возможности для создания и обучения нейронных сетей и глубокого обучения.

   ― PyTorch: Еще один популярный выбор для глубокого обучения с широким спектром возможностей и гибкостью.

Общие преимущества Python для анализа данных и машинного обучения

   ― Простота и читаемость кода, что упрощает разработку и процесс прототипирования моделей.

   ― Широкий выбор библиотек и инструментов, что позволяет создавать сложные модели и обрабатывать большие объемы данных.

   ― Большое сообщество разработчиков, что обеспечивает доступ к обучающим материалам, библиотекам, форумам и поддержке.

Роль самообразования в карьерном росте разработчика

Поздравляем вас с первыми шагами в изучении и применении Python! Вы уже сделали важный шаг в обогащении своих навыков программирования. Python ― это мощный язык программирования, который может быть использован для различных задач: от написания простых скриптов до разработки сложных веб-приложений, анализа данных и машинного обучения. 

Вы узнали, как использовать Python для решения задач и создания полезных приложений. Не останавливайтесь на этом: Python ― живой и динамичный язык, постоянно разрабатываемый и обновляемый. Изучение Python ― это непрерывный процесс, который открывает перед вами бесконечные возможности и вызовы.

Продолжайте развиваться, учиться новым концепциям и экспериментировать с Python. Применяйте его в своих проектах и становитесь частью активного сообщества Python-разработчиков. И помните, что ваши усилия и настойчивость позволят вам достичь своих целей.

Расскажите в комментариях о вашем опыте обучения и работы Python-разработчиком. Стоит ли начинающим выбирать эту профессию и сложно ли ее освоить? Нам важно узнать ваше мнение! 

Автор статьи

Максим Агаджанов

Оцените статью

Рейтинг: 3

( голосов 2 )

Поделиться статьей