Курс полный курс python для начинающих

Что нужно учить в первую очередь?

Базовые знания языка Python	Операторы, выражения, переменные, условный оператор if, ветвления, циклы (while, for), циклы со счетчиком, работа со списками и их сортировка, массивы, кортежи и строки, словари, функции, работа с модулями, работа с файлами (открытие, чтение, запись), основы работы с сетью. Изучить фреймворки, например, Django.
Основы программирования	Что такое ООП (объектно-ориентированное программирование), алгоритмы и структура данных, базы данных (какие бывают, как с ними работать).
Системы контроля версий	В первую очередь Git.
Дополнительные знания	Если планируете работать в сфере веб-разработки, лучше дополнительно освоить HTML и CSS, основы JavaScript, научиться верстать адаптивные макеты.

За сколько времени можно выучить Python?

• От 4 до 6 месяцев, если вы осваиваете только язык программирования без дополнительных технологий. Точное время зависит от уровня начальных знаний и частоты занятий. Например, опытному разработчику достаточно 1-2 недели, чтобы разобраться с синтаксисом языка и что-то начать на нем делать. Если вы учите Пайтон с нуля, то первое время вам будет сложнее ориентироваться в большом объеме новой информации.

• От 8 до 12 месяцев, если вы изучаете программирование с нуля и хотите освоить разные технологии, нужные для поиска работы. Например, курс в Skillbox для Питон-разработчиков идет ровно год. Он рассчитан на новичков, и в его рамках обучают самому языку, а также верстке, работе с базами данных и Git.

BQ Berkeley — насколько полезен Android-смартфон с полной русской клавиатурой?

За много лет использования iPhone я в целом привык к экосистеме iOS и однозначно ею доволен. Но недавно мне понадобился второй телефон, и я решил не просто попробовать что-то из Android, а взять какое-нибудь реально необычное, и при этом бюджетное устройство. Рыться во множестве китайских магазинов мне было реально лень, а под руку повернулся BQ Berkley, подкупивший наличием полной русифицированной клавиатуры (насколько я знаю единственный такой в своем роде) и весьма доступной ценой в 3990 рублей. Так как я пишу очень много текстов, решил попробовать, можно ли набирать на телефоне хотя бы черновики.
Телефон, в целом, очень бюджетный, цена диктует все возможные ограничения. Подозреваю, что у него найдутся конкуренты, сравнимые по «железу» (даже у самой BQ есть модели лучше, типа Stanford), но русифицированная клавиатура, главная фишка телефона, аналогов не имеет.

Напоследок: зачем и как учиться программированию

Как ни странно, программирование — в первую очередь свобода. Свобода обращения с данными. Ты можешь как угодно их комбинировать, сравнивать, обрабатывать сложными алгоритмами, класть в основу моделей машинного обучения… При этом тебя не отвлекают мелочи вроде разных форматов и источников (API? просто сайт? куча файлов? — без разницы! под все давно есть готовые решения). Исключительно ценное умение для SEO-специалиста и интернет-маркетолога.

В ходе обучения главное — как можно быстрее добиться этого ощущения свободы, родства с языком. Оно появляется, когда ты делаешь первый самостоятельный шаг, решаешь настоящую задачу. Очень похоже на прыжок с парашютом.

Сначала долгий период страха и сомнений. Суетливая, не слишком осмысленная подготовка (копание в статьях и мануале без системы).

И вдруг — полет наедине с небом. Все становится простым и понятным (чувство, когда написал свой первый настоящий скрипт).

Потом, конечно, тебя не очень дружелюбно встретит земля. Практика быстро покажет, что ты еще не самый выдающийся программист. Но память о небе вокруг останется навсегда. Незнакомые функции и библиотеки больше не пугают. Ты чувствуешь, что всегда с ними справишься, стоит только захотеть.

Поделиться
Твитнуть
Поделиться
Отправить

Вышла версия 1.0 фреймворка Tornado

Популярный проект, по созданию неблокирующего web-сервера и «сопутствующего» фреймворка на языке Python, объявил о релизе версии 1.0.
Скачать новую версию можно тут:
По сравнению с последним релизом версии 0.2, было добавлено множество новшеств,
— возможность запуска WSGI-приложений, под управлением сервера Tornado (например приложения Django и CherryPy)
— улучшенная производительность в MacOS X (с использованием kqueue) и экспериментальная поддержка win32
— переписан класс AsyncHTTPClient
— поддержка .mo файлов в модуле локализации
— поддержка пре-форкинга для запуска нескольких процессов Tornado
— поддержка SSL и gzip в HTTP-сервере
И многое другое.

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:

my_integers = 

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:

my_integers = 
print(my_integers) # 5
print(my_integers) # 7
print(my_integers) # 4

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

relatives_names = 

print(relatives_names) # Kaio

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:

bookshelf = []
bookshelf.append("The Effective Engineer")
bookshelf.append("The 4 Hour Work Week")
print(bookshelf) # The Effective Engineer
print(bookshelf) # The 4 Hour Work Week

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.

Основы Python — кратко. Строки.

Поскольку число положительных отзывов превысило число отрицательных, продолжу выкладывание уроков. Те кто уже знаком с основами — можете или просто пропустить урок, или попробовать сделать задание 3 самым коротким способом 🙂
Для начала маленькое замечание.
Начиная с Python 2.3, всем, кто использует не-ASCII кодировку нужно добавлять указание о кодировке в самом начале программы. Для русского языка это будет в основном:

# -*- coding: cp1251 -*-

или использовать для хранения исходных текстов файлы utf-8 (что предпочтительней).
Изучив управление числами, пришла пора осваивать строки. Пайтон обладает весьма богатым набором возможностей в этой области.Строки

Читайте также

Hello, silverlight!

После основательной подготовки и установки всех необходимых для Silverlight-разработки программ, мы наконец-то приготовились сказать наше первое «привет мир».
Поскольку написание разнообразнейших хеловордов уже набило сильнейшую оскомину (по крайней мере лично у меня), то в общем-то наш первый пример будет сложнее (но не менее тривиален).
Мы напишем супер-онлайн-web2.0-числосумматор. Если у кого-то возникает вопрос, при чем тут web2.0 – все элементарно. Наш сумматор будет складывать как раз-таки 2 числа, и кто скажет что это не 2.0 – пусть идет писать cgi на ассемблере :).
В общем, в любом деле главное – хорошее начало. А для начала нам надо создать в Visual Studio новый проект, выбрав для него тип проекта «Silverlight Application».

PHP: начало

Желание освоить PHP появилось, когда я начал заниматься собственными информационными сайтами. Лет пять назад, без кучи качественных современных плагинов для WordPress, работать всерьез, не имея навыков разработки было непросто. Постоянно возникали мелкие проблемы, для решения которых приходилось заказывать услуги на фрилансе или задавать вопросы на форумах.

Например:

Задача абсолютно элементарная для любого, кто уделил изучению программирования хотя бы пару недель.

Подлил масла в огонь и неудачный проект, где на подготовку ТЗ и контроль результатов ушло невероятное количество времени и сил.  Да я чаще переписывался с программистом, чем с женой! Требовалось поменять ситуацию.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составим вам какого-либо труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Silverlight 2.0 — с чего начать?

Сколько я знаком с технологией Flash, столько же я хотел научиться ее использовать. Мне хотелось уметь рисовать мультики, интерактивные сайты, игры, работающие прямо в браузере.
Я ставил Macromedia Flash, качал уроки, шаг за шагом проходил их, но бросал, не дойдя и до половины. Отсутствие дизайнерских навыков давало себя знать. В общем я уже смирился с мыслью что не дано мне стать видным флешером. И невидным – тоже.
Недремлющая компания Microsoft примерно с год назад представила свой вариант решения проблемы создания «красоты» в Web под названием Silverlight. Первая его версия была мною скачана, осмотрена и для собственного применения забракована. По сути она мало чем отличалась от обычного Flash, «только в профиль».
Но свежий ветер маркетологии принес к нам из-за морей свежую весть – оказывается, будущее будет за так называемыми Rich Internet Applications, то есть (грубо говоря) программами, которые будут одинаково работать как онлайн, так и при полном этого самого онлайна отсутствии. И самое интересное, что уже популярный и знакомый AJAX – это совсем-таки неудобно для создания RIA, а нужно нам нечто совсем другое. Вариантов «другого» оказалось немало. Многие компании ринулись строить «другое» на базе того что у них уже было. Так появились JavaFX, Adobe AIR, Microsoft Silverlight 2.0 и другие…
Из всего вышеперечисленного, именно Silverlight 2.0 пришелся мне по душе. Он разительно отличается от первой версии и предоставляет куда больше возможностей. При этом, даже такой закоренелый программист как я – может его с легкостью использовать без знаний о дизайне.

Что такое Python? Он подходит только для Data Science?

Теоретическая часть будет короткой. Но вам нужно знать две вещи о языке, прежде чем начинать использовать его.

1. Python — язык общего назначения и он используется не только для Data Science. Это значит, что его не нужно знать идеально, чтобы быть экспертом в сфере работы с данными. В то же время даже основ будет достаточно, чтобы понимать и другие языки, а это очень удобно для работы в IT.
2. Python — высокоуровневый язык. Это значит, что в отношении процессорного времени он не самый эффективный. С другой же стороны, он был создан очень простым, «удобным для использования» и понятным. Так, пусть вы и проиграете в процессорном времени, но сможете отыграться в процессе разработки.

Почему Python так популярен?

Одна из самых привлекательных черт Python – интерпретируемость. Интерпретируемый язык программирования — тот, который не требует компиляции программы перед запуском.

Интерпретатор может запускать код Python на любом компьютере. Это же значит, что программист способен быстро увидеть результат. С другой стороны, это значит, что Python медленнее компилируемых языков, таких как C. Причина в том, что Python работает не прямо на ПК.

• Из-за того что Python является интерпретируемым языком программирования, тестирование маленьких блоков кода и перемещение их между разными платформами — простая задача. А из-за совместимости с большинством операционных систем язык еще и универсален.
• для начинающих. Это высокоуровневый язык программирования, с которым разработчик может сосредоточиться на том, что нужно сделать, а не на том, как именно. Это одна из основных причин, почему написание кода на Python занимает меньше времени по сравнению с остальными языками.
• Python похож на английский, поэтому его проще учить в сравнении с другими языками. Также разработчикам проще читать и запоминать синтаксис этого языка.
• Python поддерживает написание скриптов, но также может быть использован для создания крупных коммерческих приложений. Основной залог популярности Python – это надежность. Будучи высокоуровневым языком программирования, он позволяет сосредоточиться на основных возможностях приложений. А остальными задачами занимается сам язык.

Теперь должно быть понятно, почему Python – один из самых любимых языков программирования среди разработчиков, специалистов в сфере Data Science и хакеров.

Ключевой фактор — гибкость и объектно-ориентированные особенности. Это одна из причин, почему Python используется в таких отраслях, как машинное обучение и Data Science.

Основы Python №1: переменные и типы данных

В Python значения присваиваются переменным. Почему? Потому что это улучшает код — делает его более гибким, понятным и позволяет легко использовать повторно. В то же время «концепция присваивания» является одной из самых сложных в программировании. Когда код ссылается на элемент, который в свою очередь ссылается на другой элемент… это непросто. Но как только привыкаете, это начинает нравиться!

Посмотрим, как это работает!

Предположим, что есть собака (“Freddie”), и нужно сохранить ее черты (, , , и так далее) в переменных Python. В ячейке Jupyter Notebook нужно ввести следующее:

С этого момент если вводить названия переменных, то те будут возвращать соответствующие значения:

Как и в SQL в Python есть несколько типов данных.

Например, переменная хранит строку: . В Python 3 строка — это последовательность символов в кодировке Unicode (например, цифры, буквы, знаки препинания и так далее), поэтому она может содержать цифры, знаки восклицания и почти все что угодно (например, ‘R2-D2’ — допустимая строка). В Python легко определить строку — она записывается в кавычках.

и хранят целые числа ( и ) — это числовой . Другой тип данных — числа с плавающей точкой (float). В примере это со значением .

Значение переменной — это логический тип (или булевый тип). В этом типе есть только два значения: и .

Резюме в таблице:

Имя переменной	Значение	Тип данных
		str (сокр. от ‘string’ — строка)
		int (сокр. от ‘integer’ — целое число)
		bool (сокр. от Boolean — булев тип)
		float (сокр. от floating — с плавающей запятой)
		int (сокр. от integer)

Есть и другие типы данных, но для начала этих четырех будет достаточно.

Важно знать, что любую переменную Python можно перезаписать. Например, если запустить:. в Jupyter Notebook, тогда имя пса больше не будет ‘Freddie’…

в Jupyter Notebook, тогда имя пса больше не будет ‘Freddie’…

Переменные Python — основные операторы

Вы знаете, что такое переменные. Пора поэкспериментировать с ними! Определим две переменные: и :

Что можно сделать с и ? В первую очередь, есть набор арифметических операций! Ничего необычного, но вот список:

Оператор	Что делает?	Результат
	Складывает a и b	7
	Вычитает b из a	-1
	Умножает a на b	12
	Делит a на b	0.75
	Делит b на a и возвращает остаток	1
	Возводит a в степень b	81

Вот как это выглядит в Jupyter:

Можно использовать переменные с операторами сравнения. Результатом всегда будут логические или . и все еще и .

Оператор	Что делает?	Результат
	Оценивает, больше ли чем
	Оценивает, меньше ли чем
	Оценивает, равны ли и

В Jupyter Notebook:

В итоге, переменные сами могут быть логическими операторами. Определим и :

Оператор	Что делает?	Результат
	, если и —
	, если или —
	Противоположное

Это легко и, возможно, не так интересно, но все-таки: попробуйте ввести все это в , запустите команды и начните соединять элементы — будет интереснее.

Время переходить к заданиям.

Проверьте себя №1

Вот несколько переменных:

Какой тип данных вернется, и каким будет результат всей операции?

Ответ: это будет логический тип данных со значением .

Почему? Потому что:

• Значение равно , поскольку 1 не равняется ‘cool’
• Значение равно по определению
• Значение равно , потому что 3 больше 2

Таким образом, превращается в , что в итоге приводит к .

Проверьте себя №2

Используйте переменные из прошлого задания:

Но в этот раз попробуйте определить результат слегка измененного выражения:

Чтобы правильно решить эту задачку, нужно знать порядок исполнения :

1. not
2. and
3. or

Ответ: .

Почему? Разберем.

Пользуясь логикой прошлого задания, можно прийти к выводу, что выражение равняется: .

Первым исполняется оператор . После того как все оценены, остается: .

Второй шаг — определить оператор . Переводим и получаем , что приводит к .

И финальный шаг — :

→

Начинайте учиться программировать сейчас

На большинстве современных ПК, Python предустановлен. Желательно обновиться до последней версии, чтобы использовать преимущества асинхронности и нового синтаксиса. На момент написания статьи, стабильной версией считается Python 3.8.

Сейчас лучшее время начать изучать основы . В современном мире для этого существует множество эффективных способов.

Используйте видео, электронные книги, презентации. Есть полезные сайты и YouTube-каналы с огромным количеством полезной информации. Читайте и следите за блогами о разработке на Python, как этот.

Можно записаться на курс «Python с нуля», где программировать учат практикующие разработчики. Они дают практические задания, проверяют их и разбирают ошибки. На онлайн-курсе GeekBrains гарантировано трудоустройство, после успешного окончания обучения.

Вариантов достаточно много, остается выбрать подходящий.

Запуск программ от имени администратора и отключение UAC

UAC — система контроля учетных записей пользователей Windows, созданная для контроля за разграничением прав доступа пользователей к функциям операционной системы и предотвращения несанкционированного запуска различных приложений в «фоновом» режиме.

Повышенными привилегиями в системе обладает только администратор. И только он может запускать многие системные службы и установленные на компьютере приложения! По этому, если у вас не запускается какая-либо программа, попробуйте ее перезапустить с административными правами. Заодно, можно отключить систему UAC, чтобы не мешала в дальнейшем.

Подробнее о том, как это делается, можно прочитать в руководстве «Запуск от имени администратора, отключение UAC «.

Определитесь для чего изучать python

Каждый, кто хочет изучать Python, еще до начала обучения должен решить, зачем это нужно. Это поможет точнее определиться со специализацией, и ускорит процесс обучения. Также поможет понять, нужны ли дополнительные знания из других языков программирования.

Например, если хотите стать веб-разработчиком, помимо Python изучите HTML, CSS и основы JavaScript. Это три разных языка, но они помогут вам стать Full-stack разработчиком.

Тем кто планирует заниматься анализом данных, могут потребоваться знания SQL, R и другие инструменты: например, Tableau или Elastic Search.

Путь в мир программирования — это полноценное путешествие, но понимание того, куда вы хотите двигаться, поможет спланировать первые шаги.

Webbynode — VPS для разработчиков

Я с интеренсом наблюдаю за развитием проекта webbynode. Разработчики обещают создать «cloud computing решение для разработчиков».
Вот только некоторые из «приятных особенностей» данного проекта:

• VPS хостинг на основе Xen.
• Ориентация на хостинг приложений и оптимизированный под это интерфейс управления.
• Технология «ReadyStack», позволяющая быстро развертывать готовые решения для популярных фреймворков. Прямо сейчас есть решения для RoR, Django, и LAMP.
• Высокая доступность, благодаря использованию многих датацентров.

Я зарегестрировался в программе для бета-тестеров, и вскоре мне пришло приглашение со всей необходимой для входа информацией.
После логина открылась удобная web-консоль для управления развернутым VPS.