Топ-999+ лучших бесплатных курсов для обучения python с нуля в 2020 году

Содержание:

Установка Visual Studio CodeInstall Visual Studio Code

При использовании VS Code в качестве текстового редактора или интегрированной среды разработки (IDE) вам доступны IntelliSense (помощь в завершении кода), анализ кода (помогает избежать ошибок в коде), поддержка отладки (помогает находить ошибки в коде после запуска), фрагменты кода (шаблоны для небольших повторно используемых блоков кода) и модульное тестирование (тестирование интерфейса кода с различными типами входных данных).By using VS Code as your text editor / integrated development environment (IDE), you can take advantage of IntelliSense (a code completion aid), Linting (helps avoid making errors in your code), Debug support (helps you find errors in your code after you run it), Code snippets (templates for small reusable code blocks), and Unit testing (testing your code’s interface with different types of input).

VS Code также содержит встроенный терминал, который позволяет открывать командную строку Python с помощью командной строки Windows, PowerShell или любой другой, создавая простой рабочий процесс между редактором кода и командной строкой.VS Code also contains a built-in terminal that enables you to open a Python command line with Windows Command prompt, PowerShell, or whatever you prefer, establishing a seamless workflow between your code editor and command line.

  1. Чтобы установить VS Code, скачайте VS Code для Windows: https://code.visualstudio.com.To install VS Code, download VS Code for Windows: https://code.visualstudio.com.

  2. Установив VS Code, необходимо также установить расширение Python.Once VS Code has been installed, you must also install the Python extension. Для установки расширения Python можно выбрать ссылку на VS Code в Marketplace или открыть VS Code и выполнить поиск по фразе Python в меню расширений (Ctrl+Shift+X).To install the Python extension, you can select the VS Code Marketplace link or open VS Code and search for Python in the extensions menu (Ctrl+Shift+X).

  3. Python — интерпретируемый язык, и для выполнения кода Python необходимо указать VS Code, какой интерпретатор нужно использовать.Python is an interpreted language, and in order to run Python code, you must tell VS Code which interpreter to use. Мы советуем использовать Python 3.7, если только у вас нет конкретной причины для выбора другой программы.We recommend sticking with Python 3.7 unless you have a specific reason for choosing something different. После установки расширения Python выберите интерпретатор Python 3, открыв палитру команд (CTRL+SHIFT+P), и начните вводить команду Python: Select Interpreter (Python: выбор интерпретатора) для поиска, а затем выберите появившуюся команду.Once you’ve installed the Python extension, select a Python 3 interpreter by opening the Command Palette (Ctrl+Shift+P), start typing the command Python: Select Interpreter to search, then select the command. Вы также можете использовать параметр Select Python Environment (Выбрать среду Python) в нижней строке состояния, если она доступна (возможно, уже отображается выбранный интерпретатор).You can also use the Select Python Environment option on the bottom Status Bar if available (it may already show a selected interpreter). Команда предоставляет список доступных интерпретаторов, которые VS Code может найти автоматически, включая виртуальные среды.The command presents a list of available interpreters that VS Code can find automatically, including virtual environments. Если нужный интерпретатор не отображается, перейдите к статье о настройке сред Python.If you don’t see the desired interpreter, see Configuring Python environments.

  4. Чтобы открыть терминал в VS Code, выберите Просмотр > Терминал или используйте клавиши CTRL+` (символ обратного апострофа).To open the terminal in VS Code, select View > Terminal, or alternatively use the shortcut Ctrl+` (using the backtick character). Терминалом по умолчанию является PowerShell.The default terminal is PowerShell.

  5. В окне терминала VS Code откройте Python, просто введя команду: Inside your VS Code terminal, open Python by simply entering the command:

  6. Попробуйте использовать интерпретатор Python, введя: .Try the Python interpreter out by entering: . Python вернет фразу «Hello World».Python will return your statement «Hello World».

Другие курсы, которые понравятся школьникам

11-17 лет

Разработка игр на Unity

Под руководством опытного преподавателя ученики создадут 3D-игру: разработают сюжет, дизайн и механику.

Подробнее

11-17 лет

Курс по кибербезопасности

Ученики разберутся в основах IT-безопасности, научатся предотвращать угрозы и противостоять хакерским атакам.

Подробнее

11-17 лет

Игры на Java

Под руководством опытного преподавателя ученики с нуля разработают кроссплатформенную ролевую 2D-игру: от идеи, сюжета до реализации.

Подробнее

11-17 лет

Основы веб-разработки

Под руководством опытного преподавателя ученики разработают сайт о любимой игре, супергерое, музыканте или о чем угодно.

Подробнее

10-12 лет

Разработка игр на Python

Под руководством опытного преподавателя ученики придумают сюжет, напишут код и сделают игру, которую смогут совершенствовать после обучения.

Подробнее

11-17 лет

Основы программирования на Python

Под руководством опытного преподавателя вы освоите основы программирования и напишете свой первый сайт на Python

Подробнее

10-15 лет

Робототехника на Arduino

Поможем освоить конструктор Arduino: расскажем о радиокомпонентах, научим рисовать схемы и программировать работу датчиков и двигателей.

Подробнее

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Самая лучшая практика – это делать коммерческие проекты. Но на начальном этапе можно написать программу, которой вы сами будете пользоваться или ваши знакомые.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

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.

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.

Преподаватель

Илья Фофанов

О преподавателе курса

  • Инженер-программист с опытом более 10 лет
  • Сертифицированный специалист по WPF и WCF
  • Организатор и координатор .NET митапов MskDotNet

«Я благодарен за то, что люблю своё дело.

Профессионально занимался проектированием и реализацией ПО больше 10 лет, преимущественно на платформе .NET. Люблю работать над созданием богатых и мощных приложений с использованием современных технологий. Сертифицированный специалист по WPF и WCF. Один из координаторов московских .NET митапов MskDotNet.

О стиле преподавания: самое главное, что характеризует мои курсы — выжимка самого необходимого. Краткость — сестра таланта, и я верю в то, что в современную эпоху информационной перегруженности — необходимо сосредотачиваться на самом главном и отсеивать «лишнее» до тех пор, пока это «лишнее» действительно не понадобится.

Пожелание студентам: Fake it Till You Make it! Это означает: притворяйся, пока не получится.  Хотите стать senior developer? Имитируйте его деятельность, старайтесь делать всё то же, что делает senior developer, и так или иначе — вы им станете. Поэтому — учиться, учиться и  ещё раз учиться. Нет унынию. Fake it Till You Make it!»

План курса

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

развернуть все

свернуть все

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

1. Введение в Python

  • 1.1 Почему Python?04:24
  • 1.2 Python с технической точки зрения07:26
  • 1.3 Python 2 vs Python 303:04
  • 1.4 Стандартная библиотека03:35
  • 1.5 Редакторы коды для Python04:42
  • 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda04:06
  • 1.7 Введение в Anaconda08:40
  • 1.8 Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?03:52
  • 1.9 Тестирование00:15
  • 1.9 Тестирование00:15
  • 1.9 Тестирование00:15

2. Основы Python

  • 2.1 Обзор основных типов данных07:31
  • 2.2 Числа и элементарная математика07:58
  • 2.3 Упражнение по написанию кода: Элементарная арифметика05:00

  • 2.4 Переменные06:19

  • 2.5 Упражнение по написанию кода: Объявление переменных05:00

  • 2.6 bool и None07:23

  • 2.7 Тип string20:59

  • 2.8 Упражнение по написанию кода: Работа со строками05:00

  • 2.9 Функции string23:45

  • 2.10 Форматирование строк09:42

  • 2.11 Операторы сравнения12:59

  • 2.12 Операции над файлами23:12

  • 2.13 Строки и байты: str, bytes, bytearray17:57

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

3. Коллекции, циклы и логика в Python

  • 3.1 list — список15:52

  • 3.2 dict — словарь17:14

  • 3.3 OrderedDict vs dict08:32

  • 3.4 tuple — кортеж06:12

  • 3.5 namedtuple — именованные кортежи07:46

  • 3.6 Логика с условиями08:18

  • 3.7 set — множество18:02

  • 3.8 Цикл for17:27

  • 3.9 list comprehension17:34

  • 3.10 Цикл while, continue, break07:22

  • 3.11 Генераторы17:44

  • 3.12 Домашнее задание: Угадай число01:00

  • 3.13 Решение ДЗ: пишем Игру «угадай число»07:45

  • 3.14 Домашнее задание: Игра в палочки01:00

  • 3.15 Решение ДЗ: пишем Игру в палочки12:52

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

4. Функции и модули

  • 4.1 Помощь по функциям04:27

  • 4.2 Встроенные функции21:40

  • 4.3 Основы функций20:36

  • 4.4 Лямбды15:42

  • 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных12:19

  • 4.6 Декораторы16:30

  • 4.7 Декоратор @wraps06:30

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.9 Домашнее задание: Парсинг римских чисел01:00

  • 4.10 Решение ДЗ: парсим римские числа07:45

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

  • 5.1 Основы обработки ошибок23:00

  • 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений12:10

  • 5.3 Основы юнит-тестирования10:04

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

6. ООП в Python

  • 6.1 Основы классов11:52

  • 6.2 Атрибуты и методы07:43

  • 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства23:05

  • 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod22:27

  • 6.5 Наследование и полиморфизм16:08

  • 6.6 Множественное наследование17:45

  • 6.7 Миксины11:34

  • 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC11:00

  • 6.9 Магические методы05:05

  • 6.10 Домашнее задание: Крестики-нолики01:00

  • 6.11 Решение ДЗ: реализуем Крестики-нолики12:39

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

7. Модули и пакеты

  • 7.1 PyPi и Pip04:30

  • 7.2 Модули и пакеты12:29

  • 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__06:34

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

8. Дополнительно

  • 8.1 Отладка07:36

  • 8.2 Реализуем Stack09:22

  • 8.3 datetime — даты и время20:07

  • 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__12:29

  • 8.5 Pickle — консервирование10:55

  • 8.6 repr and str, eq and ne, eval16:27

  • 8.7 Deep copy vs Shallow copy19:19

  • 8.8 Enum — перечисления12:07

  • 8.9 Работаем с JSON27:51

  • 8.10 Модуль intertools44:08

  • 8.11 Интроспекция10:43

  • 8.12 Модуль requests25:47

  • 8.13 Управление памятью11:58

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

9. Движемся дальше

  • 9.1 Введение в Линтеры13:10

  • 9.2 Виртуальное окружение11:56

  • 9.3 Установка «системного» Python04:51

  • 9.4 Установка PyCharm08:37

  • 9.5 Создаём проект в PyCharm04:57

  • 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm14:27

  • 9.7 Type Hints18:55

  • 9.8 Введение в dataclasses07:06

  • 9.9 Домашнее задание: Виселица01:00

  • 9.10 Решение ДЗ: Виселица32:55

  • 9.11 Домашнее задание: Верю-не-верю (истина или ложь)01:00

  • 9.12 Решение ДЗ: Верю-не-верю31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

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.

Основные инструменты Python-разработчика

Изучение Питона не может быть полноценным без набора полезных инструментов под рукой. Мы собрали небольшой список и разделили его на категории.

Базовые

  • Pip — популярный менеджер пакетов в Python, с помощью которого можно устанавливать и управлять программными пакетами.
  • Pipenv — инструмент для управления виртуальным окружением в Python.
  • Setuptools — целый набор инструментов для создания пакетов в Python.
  • Virtualenv — инструмент для создания виртуального окружения с пакетами.

Документация

  • Sphinx — генератор документации, который изначально создавался для работы с Python, но впоследствии стал инструментом общего пользования.
  • autodoc — расширение Sphinx для создания reStructuredText файлов из исходного кода.

Тестирование

  • py.test — платформа для тестирования на Python со множеством функций. Инструмент автоматически находит тесты, запускает их и выводит отчёты.
  • Selenium WebDriver — в тандеме с другими инструментами позволяет эффективно тестировать веб-приложений.
  • unittest — модуль инструментов с настройкой используемых данных, управлением комплектами и наборами тестов, возможностью запускать тесты в графическом или текстовом режиме.

Материалы для непрерывного обученияResources for continued learning

Мы рекомендуем использовать следующие ресурсы, чтобы продолжить изучение разработки на Python в Windows.We recommend the following resources to support you in continuing to learn about Python development on Windows.

Онлайн-курсы для изучения PythonOnline courses for learning Python

  • Введение в Python на Microsoft Learn. Попробуйте интерактивную платформу Microsoft Learn и получите навыки выполнения этого модуля, охватывающего основы написания базового кода Python, объявления переменных и работы с входными и выходными данными консоли.Introduction to Python on Microsoft Learn: Try the interactive Microsoft Learn platform and earn experience points for completing this module covering the basics on how to write basic Python code, declare variables, and work with console input and output. Интерактивная среда песочницы предоставляет эту отличную возможность начать пользователям, у которых еще не настроена среда разработки Python.The interactive sandbox environment makes this a great place to start for folks who don’t have their Python development environment set up yet.

  • Python на Pluralsight: 8 курсов, 29 часов. Схема обучения Python на Pluralsight предлагает онлайн-курсы, охватывающие различные темы, связанные с Python, включая средство для измерения навыков и поиска пробелов в знаниях.Python on Pluralsight: 8 Courses, 29 Hours: The Python learning path on Pluralsight offers online courses covering a variety of topics related to Python, including a tool to measure your skill and find your gaps.

  • Учебники на сайте LearnPython.org. Приступите к изучению Python без необходимости дополнительной установки или настройки с помощью этих бесплатных интерактивных учебников по Python от DataCamp.LearnPython.org Tutorials: Get started on learning Python without needing to install or set anything up with these free interactive Python tutorials from the folks at DataCamp.

  • Учебники на сайте Python.org. Предоставляют читателям неформальное описание основных понятий и функций языка и системы Python.The Python.org Tutorials: Introduces the reader informally to the basic concepts and features of the Python language and system.

  • Изучение Python на сайте Lynda.com. Основные сведения о Python.Learning Python on Lynda.com: A basic introduction to Python.

Работа с Python в VS CodeWorking with Python in VS Code

  • Редактирование Python в VS Code. Узнайте больше о том, как воспользоваться преимуществами автозаполнения VS Code и поддержкой IntelliSense для Python, включая их настройку или отключение.Editing Python in VS Code: Learn more about how to take advantage of VS Code’s autocomplete and IntelliSense support for Python, including how to customize their behavior… or just turn them off.

  • Анализ кода Python. Анализ кода — это процесс запуска программы, которая будет анализировать код на наличие возможных ошибок.Linting Python: Linting is the process of running a program that will analyse code for potential errors. Узнайте о различных формах поддержки анализа кода VS Code для Python и о том, как выполнить его настройку.Learn about the different forms of linting support VS Code provides for Python and how to set it up.

  • Отладка Python. Отладка — это процесс обнаружения и удаления ошибок из компьютерной программы.Debugging Python: Debugging is the process of identifying and removing errors from a computer program. В статье по этой ссылке описывается инициализация и настройка отладки для Python с помощью VS Code, установка и проверка точек останова, присоединение локального скрипта, выполнение отладки для различных типов приложений или на удаленном компьютере, а также некоторые основные способы устранения неполадок.This article covers how to initialize and configure debugging for Python with VS Code, how to set and validate breakpoints, attach a local script, perform debugging for different app types or on a remote computer, and some basic troubleshooting.

  • Модульное тестирование Python. В статье по этой ссылке содержатся некоторые основные сведения о модульном тестировании, включении платформы тестирования, создании и выполнении тестов, отладке тестов и параметрах конфигурации теста, а также приведено пошаговое руководство с примером.Unit testing Python: Covers some background explaining what unit testing means, an example walkthrough, enabling a test framework, creating and running your tests, debugging tests, and test configuration settings.

Курсы с преподавателем (цена по возрастанию)

Онлайн-курс Introduction Python от IT Hillel

Курс для тех, кто совсем не знаком с основами программирования или не знает, в какой области ему хочется работать. Вы познакомитесь с устройством компьютера, освоите основы основ программирования и на начальном уровне изучите Python. Перед началом занятий можно пройти бесплатную консультацию и технический тест с базовыми вопросами на уровень владения ПК.

Профессия Python-программист от «Хекслет»

В этой школе вам сразу дается доступ ко всем курсам профессии. Вы можете пройти все за месяц, а можете работать в спокойном темпе. Со студентами работают менторы, и как результат обучения — у вас в кармане портфолио с 4 полноценными проектами. Как бонус — помощь в трудоустройстве.

Основы программирования на Python от Центра Обучающих Технологий

Вы изучите с синтаксис языка Python, типы данных и управляющих конструкций, модули обработки данных. Поймете, как следует взаимодействовать с базами данных и познакомитесь со средствами сетевого взаимодействия и проектирования графического пользовательского интерфейса.

Python для анализа данных от SkillFactory

На этом курсе вы научитесь обрабатывать большие объемы данных, работать с API, парсить, создавать отчеты и автоматизировать сбор данных в интернете. Вам предоставят онлайн-доступ к вебинарам, упражнениям и сообществу студентов.

Дистанционный курс Python-разработчик от TeachMeSkills

На этих курсах в небольшой группе вас обучат процедурному и объектно-ориентированному программированию. А также поднатаскают в разработке приложений на фреймворке Django, работе с базами данных и серверами.

Как стать Python-разработчиком от «Яндекс.Практикума»

За 9 месяцев учебы вы освоите Python и соберете портфолио из 6 проектов. В вашем распоряжении будут онлайн-тренажер, множество задач для самостоятельной работы и постоянная поддержка наставников.

Учебник по некоторым основам работы с Python (на примере Hello World)Hello World tutorial for some Python basics

Python, согласно его создателю Гвидо ван Россуму, — это «язык программирования высокого уровня, и его основная философия проектирования — это удобочитаемость кода и синтаксис, позволяющий программистам выразить концепции в нескольких строках кода».Python, according to its creator Guido van Rossum, is a “high-level programming language, and its core design philosophy is all about code readability and a syntax which allows programmers to express concepts in a few lines of code.”

Python — интерпретируемый язык.Python is an interpreted language. В отличие от скомпилированных языков, в которых написанный код необходимо перевести в машинный код для выполнения процессором компьютера, код Python передается непосредственно интерпретатору и запускается напрямую.In contrast to compiled languages, in which the code you write needs to be translated into machine code in order to be run by your computer’s processor, Python code is passed straight to an interpreter and run directly. Просто введите код и запустите его.You just type in your code and run it. Попробуем сделать это!Let’s try it!

Откройте командную строку PowerShell и введите , чтобы запустить интерпретатор Python 3.With your PowerShell command line open, enter to run the Python 3 interpreter. (В некоторых инструкциях указано использовать команду или , которые также подойдут.)(Some instructions prefer to use the command or , these should also work). Если вы делаете все правильно, появится командная строка с тремя символами «больше, чем» (>>>).You will know that you’re successful because a >>> prompt with three greater-than symbols will display.

Существует несколько встроенных методов, позволяющих вносить изменения в строки в Python.There are several built-in methods that allow you to make modifications to strings in Python. Создайте переменную с помощью команды .Create a variable, with: . Нажмите клавишу ВВОД для создания новой строки.Press Enter for a new line.

Выведите переменную с помощью команды .Print your variable with: . Отобразится текст «Hello World!».This will display the text «Hello World!».

Выясните, сколько символов используется для переменной строки, с помощью команды .Find out the length, how many characters are used, of your string variable with: . Будет показано, что используется 12 символов.This will display that there are 12 characters used

(Обратите внимание, что пробел учитывается как символ в общей длине.)(Note that the blank space it counted as a character in the total length.)

Преобразуйте строковую переменную в буквы верхнего регистра: .Convert your string variable to upper-case letters:. Теперь преобразуйте строковую переменную в буквы нижнего регистра: .Now convert your string variable to lower-case letters: .

Подсчитайте, сколько раз буква «l» используется в строковой переменной: .Count how many times the letter «l» is used in your string variable: .

Найдите определенный символ в вашей строковой переменной

Давайте найдем восклицательный знак с помощью команды .Search for a specific character in your string variable, let’s find the exclamation point, with: . Будет показано, что восклицательный знак находится в позиции 11 строки.This will display that the exclamation point is found in the 11th position character of the string.

Замените восклицательный знак на вопросительный знак: .Replace the exclamation point with a question mark: .

Чтобы выйти из Python, введите , или нажмите клавиши CTRL+Z.To exit Python, you can enter , , or select Ctrl-Z.

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector