С чего начать изучение Python?

В этой статье рассказываем, с чего начать изучать Python, как научиться на нем программировать и можно ли выучить язык по играм.

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!')

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python». Вот несколько правил из этого списка:

• Явное лучше, чем неявное
• Простое лучше, чем сложное
• Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Содержание

• Где используется Python
• Python в Data Science
• Что нужно, чтобы начать программировать на Python
• Что еще нужно знать
• Сколько времени нужно, чтобы выучить Python
• Полезные материалы для изучения Python
• Что дальше

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

• Видеоигры
• Десктопные приложения
• 3D-графику
• Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

• Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
• NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
• Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
• Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

• Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
• Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
• Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
• Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
• Циклы — для чего нужны и как использовать.
• Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
• Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
• Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [], а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True]

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

• Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
• Списки можно объединять. Для этого используют оператор +.
• Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while.
• Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True.

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово 'dog' — это строка. Класс такого объекта называется str. Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора +. Но лучше использовать вместо него .join().

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь'
a2 = 'писать код на Python'
а1 + а2
>>> 'Я учусь писать код на Python'

Во втором:

''.join([а1, а2])
>>> 'Я учусь писать код на Python'

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex. Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

• . — заменяет любой символ;
• \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
• […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
• | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
• [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
• $ — конец строки;
• ^ — начало строки.

Читайте также:

Программирование на Python особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

• Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
• Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
• Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
• Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

• Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
• Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random.
• Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
• Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Библиотека React: особенности, перспективы, ситуация на рынке труда

Язык программирования PHP: почему его выбирают разработчики и с чего начать изучение

С чего начать изучение JavaScript и как это делать эффективно

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту действующих разработчиков, базовые знания по Python можно получить за 1 или 2 месяца, если заниматься регулярно до пяти часов в неделю. За это время вы научитесь писать простые скрипты, работать с переменными, циклами и условиями, а также сможете решать базовые задачи.

Однако путь к уверенной работе в профессии, например, в качестве backend-разработчика, аналитика данных или автоматизатора тестирования, потребует больше времени — от 6 до 12 месяцев, в зависимости от целей, интенсивности обучения и практики. Ключ к успеху — не просто «выучить синтаксис», а научиться применять Python в реальных задачах: от работы с API и базами данных до написания автоматизированных тестов или анализа данных.

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте.

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

• LeetCode
• Codewars
• Exercism
• okpython.net
• Проект Эйлера
• CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

• Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
• CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
• Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

• Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
• Марк Лутц «Изучаем Python»
• Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования», в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если вы хотите не просто выучить Python, а действительно освоить профессию и начать применять язык в реальных задачах — выбирайте структурированный подход. Курс «Python-разработчик» на Хекслете помогает не только разобраться в синтаксисе, но и пройти весь путь от основ до уверенной разработки: вы будете писать рабочий код, разбираться в архитектуре, работать с реальными инструментами и учиться по практико-ориентированной методике. Пройдете гарантированную стажировку и поработаете над настоящим проектом вместе с командой разработчиков, тестировщиков и продактов. Это идеальный старт для тех, кто хочет перейти в IT и зарабатывать как разработчик.