Работа питон: Вакансии Python developer, зарплаты и требования к разработчику ~ Обзор рынка

Программирование на Python. Инструкция для начинающих.

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle), научных и математических вычислений (Orange, SymPy, NumPy) для настольных графических пользовательских интерфейсов (Pygame, Panda3D).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Особенности программирования на Python

1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
   У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C#. Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
   Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
2. Бесплатный и с открытым кодом
   Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
   Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
3. Портативность
   Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
   Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
4. Масштабируемый и встраиваемый
   Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
   Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
   В отличии от C/C++, вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
   Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
   Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb, добавляя ее строкой import MySQLdb.
   Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
7. Объектно-ориентированный
   В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
   Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS.
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

1. Простой элегантный синтаксис
   Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

   a = 2  
   b = 3  
   sum = a + b  
   print(sum)
   

   Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

2. Не слишком строгий
   Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
   Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
3. Выразительность языка
   Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
4. Большое сообщество и поддержка
   У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:

Первая программа на Python

Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print("Hello, World!"). Поэтому, мы напишем другую программу.

Программа сложения двух чисел

num1 =  3
num2 =  5
sum  = num1 + num2
print(sum)

Как работает эта программа?

Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

Строка 3: num2 = 5
Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2.

Строка 4: sum = num1 + num2
Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора +. Результат сложения сохраняется в другой переменной sum.

Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

Важные вещи, о которых следует помнить.

Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP).
Вместо фигурных скобок { }, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

im_a_parent:  
	im_a_child:  
		im_a_grand_child  
	im_another_child:  
		im_another_grand_child  

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

Обложка	Описание
	Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
	Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
	Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
	Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Что нужно знать, уметь и понимать, чтобы не иметь проблем с поиском работы питонистом

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5%, а то и меньше.

Эта статья повторяет и дополняет содержание моего выступления «Что отличает джуниора от сеньора или как питонисту не иметь проблем с поиском работы» на последнем MoscowPython Meetup 39. Многие обращались ко мне после выступления с вопросами и я обещал опубликовать статью на Хабре и обсудить в комментариях.

Под катом вы найдете ответ на тему статьи и немного оффтопа. Имейте ввиду, что эта статья написана мной лично, по моему практическому опыту, так как у меня редко когда-либо возникали трудности с поиском работы. Она может отличаться от опыта других людей и я буду очень рад любым дополнениям и исправлениям, если я в чем-нибудь неправ.

Ответы будут чуть ниже

Сперва расскажу о результатах опроса с митапа (если кто был там или слушал трансляцию):

Кто же приходит на митап?

Из поднявших руки примерно по трети — джуниоров, мидов и сеньоров и совсем немного — тимлидов и технических директоров. При этом подняли руки примерно половина и кто остальные — остается загадкой

Есть ли вообще проблема?

Далее на митапе я спрашивал есть ли у присутствующих проблема поиска работы. Для неуверенного большинства проблем нет, но соотношение, на вскидку, примерно 60/40 (из тех кто поднял руки). Так что тема определенно актуальна и статья многим может стать полезной.

Как устроиться работать джуниором?

Это почти самый популярный вопрос, на который я отвечу так: работодатель вряд ли наймёт вас, если вы вообще ничего не знаете и не имеете никакого опыта. Весьма редко работодатели нанимают джуниоров и это зачастую что-то типа экперимента — вдруг поймаем реально таланта, который резко станет мидом, а мы сможем платить ему зп джуниора? Поэтому мой вам совет: не старайтесь устроиться джуниором, а лучше как следует изучите то, что здесь написано и сразу цельтесь в миды. Многие не знают и половины того, что надо и их берут только из-за «опыта» (зачастую бестолкового). Короче не бойтесь и не считайте себя ни на что не способными, вооружайтесь знаниями, практикуйтесь и ничего не бойтесь!

Что нужно знать

• Английский язык. Он нужен для чтения документации, примеров на stackoverflow и статьей, а так же чтобы клеить иностранок, когда будете ездите в отпуск. Многие в России имеют печальный опыт обучения языку в школе и в институте, но на самом деле, ребят, это действительно на 95% проблема системы образования, а на остальные 5% — отсутствие реальной необходимости в языке. Не существует людей (не считая немых и больных амнезией), которые не смогли бы научиться говорить на английском, а уж тем более свободно читать. Почти все вы уже умеете читать со словарем и для начала этого вполне достаточно.
• POSIX-операционная система. Конечно с появлением docker и прочих vagrant’ов это стало не так критично как ранее, но все же работать на UBUNTU или MacOS на порядок комфортнее из-за нормальной нативной консоли (особенно под убунтой) с ее командами ls, cd, cat, ps, grep, kill, killall, vim, ssh, cp/scp и множеством других, используемых ежедневно в работе. Оболочка bash, переменные окружения, ssh и ключи доступа к удаленным машинам — все это используется весьма и весьма часто. Как изучать? Да никак особо, просто установите и пользуйтесь, постепенно само все изучится, ну можно статейки по отдельным командам посмотреть.
• Python и его структуры данных. Структуры данных называются в питоне немного иначе, чем в других языках. Для изучения синтаксиса я настоятельно рекомендую самый обычный туториал на официальном сайте, он отлично написан — если не сильны в английском заодно и попрактикуете. Помните, если вы собираетесь работать питонистом, то английский нужен будет постоянно.
• Библиотеки Python. Именно знание их в основном от вас будут ожидать работодатели. О существовании некоторых достаточно просто знать, а некоторые нужно знать хорошо. Django сейчас в тренде и хорошее знание этого фреймворка сильно упрощает поиск работы. Вкратце: с одним лишь знанием языка вы нафик никому не нужны. Нужно иметь представление о популярных библиотеках, а найти список таких можно просто полистав вакансии.
• Форматы данных XML, HTML, JSON. Это форматы данных, без которых нынче никуда. Для изучения XML я рекомендую почитать документацию lxml (и попробовать все примеры оттуда), для HTML — htmlbook.ru, для json — хотя бы просто погуглите что это.
• Протокол HTTP. Имхо, самое полезное в нем это знать статусы сообщений HTTP, что такое cookies, session, заголовки, тело и reason. Мне кажется статьи в википедии хватит для начала, но может кто подскажет хорошую статью?
• Базы данных. Их можно изучать годами — настолько обширная тема и хорошее знание баз данных, умение оптимизировать структуру и запросы необходимы чтобы стать ведущим разработчиком с большой зарплатой. Но для начала вам нужен хотя бы минимум — уметь установить СУБД и знать что такое INSERT, UPDATE, SELECT, JOIN, GROUP BY для реляционных баз. Лично я рекомендую PostgreSQL, так как она хорошо поддерживает гео-данные, которые нынче в каждом втором стартапе. Помимо реляционных, вам надо знать, что есть ещё noSQL типа Mongo (и зачем они нужны) и key-value хранилища типа Redis.
• (очень желательно) Javascript, jQuery и прочие AngularJS. Сейчас все больше сайтов уже не генерят HTML, а асинхронно обмениваются с сервером информацией и ее отображают. Надо понимать зачем это все и из этого вытекает следующий пункт.
• (желательно) Архитектуры информационных систем. Фактически хорошее понимание архитектур вкупе с хорошим знанием баз данных делает вас сеньором. www.insight-it.ru — к сожалению мало обновляется последнее время, но даже то что там есть я нахожу крайне полезным.
• (желательно) Еще один тренд — это асинхронное программирование. Это не является чем-то необходимым для того чтобы найти работу, но это может быть вектором для дальнейшего развития.

Не пугайтесь такого большого списка. Английский и ОС изучаются по ходу, не нужно отдельно тратить на это месяцы и годы; Python, основы баз данных, форматы данных, HTTP изучаются за считанные дни, доскональное их знание не требуется, если это не отмечено в вакансии отдельно. Изучение архитектур, знакомство с Javascript — этим конечно можно заниматься годами, но для начала тоже можно лишь ознакомиться.

Пожалуй, единственное что я настоятельно рекомендую, это освоить какой-нибудь фреймворк и сделать что-нибудь реальное, что можно будет показать. Готовый сайт, пусть даже простой, выложенный на хостинге — это показатель того, что вы освоили каждый из множества небольших шагов на пути.

Постойте, а как же алгоритмы?

После митапа ко мне подошел один парень и спросил «а как же алгоритмы?». За 6 лет работы Python-разработчиком мне довольно редко приходилось писать что-то действительно не тривиальное, в основном все сводится к каким-нибудь манипуляциям с данными, их преобразование из одной формы в другую для дальнейших нужд ну и элементарная логика уровня школьной информатики. Чаще всего все алгоритмы давно реализованы в рамках специфичных библиотек и легко доступны.

Что нужно уметь?

• Читать чужой код — если не умеете, то фактически вы не умеете пользоваться существующими ресурсами и каждый раз будете пилить велосипед. Как правило это не эффективно (ну давайте может быть еще язык программирования каждый раз снова создавать под каждую задачу?). Со временем вы поймете, что иногда быстрее написать что-то свое, но по началу — старайтесь учиться у других. Даже если вы в итоге решите писать что-то свое, у вас будет уже хоть какое-то представление о том как надо или как не надо делать.
• Владеть IDE — это и ускорение написания кода и возможности отладки, тэстирования кода, подсказки ошибок и недочетов, где вы не следуете гайдлайнам, множество полезных инструментов. Я рекомендую PyCharm или PyDev — они достаточно зрелые и имеют хороший функционал прямо из коробки.
• Сразу осваивайте и пользуйтесь стандартными инструментами — virtualenvwrapper, pip. Недавно наткнулся на pyenv — имхо тоже хорошая штука.
• Немножко сисадминить — это пересекается со знанием ОС, рано или поздно надо все-таки уметь настраивать софт на сервере где ваше приложение/сайт будет жить (Дима, привет).
• Совсем забыл сказать на митапе и ребята подсказали: конечно же системы контроля версий — хотя бы только git, но не помешают и mercurial с svn — мало ли где с ними столкнетесь. НИКОГДА не используйте архивы и прочий PHP-стайл. Владение git должно быть чуть ли не выше, чем самим Python, если вы устраиваетесь на работу в команду. Посмотрите github.com, bitbucket.org.
• (желательно) освоить такие средства как vagrant, docker, puppet/chef/ansible, fabric — если у кого в этом пробелы, советую Moscow Python Conf, я вот сам пойду, если будет возможность.

Все это — постоянно используемые в работе инструменты, без знания которых даже отлично владея языком вы будете обузой для команды, потому что либо вы будете медленно работать (не используя IDE), либо постоянно писать велосипеды не используя существующие решения (не читая чужой код; особенно извращенная форма — не изучив даже код своих коллег в рамках проекта), будете испытывать проблемы с переходом на новые версии используемых библиотек (не используя virtualenvwrapper), дергать других при любой задаче связанной с сервером (не имея элементарных навыков админа), создавая лютый зуд в заднице коллег косячными коммитами (не зная git). Вас проще будет убить, чем прокормить в команде, а ваша эффективность может быть даже отрицательной, потому что другие могут тратить время на исправление ваших косяков и помощь вам. Поэтому потратьте немного времени, освойте эти инструменты, это тоже совсем-совсем не долго.

Что нужно понимать

С этого я начал свое выступление на митапе, потому что в устном выступлении сперва надо было наладить контакт с аудиторией, но здесь я постарался это сократить.

Помните, что для работодателя вы — инструмент решения бизнес-задач, которые в будущем должны принести ему выгоду. Поэтому фактически ваша задача на собеседовании убедить его, что платить вам зарплату — выгодное вложение денег. Вас нанимают не по клавиатуре стучать, а генерировать прибыль.

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5% или даже меньше.

_{Таблица соответствия того, что нужно работодателю и как вы можете ему с этим помочь}

Интересно что он ей такое сказал на самом деле?

Советы

1. Развивайте коммуникацию. Когда ищете работу — ходите на как можно больше собеседований. Успех собеседования напрямую зависит от навыка коммуникации и она отлично оттачивается на собеседованиях. Вот вам пример

   Приехали мы как-то в баню, и там чувак вениками орудует. А я веников 3 года не видал — в Азии туго с ними. Ну я ему “ого, братюня, фартануло тебе, где ты веников раздобыл?”. Он мне: “да вот привез с собой из России, че хочешь я тебя тоже напарю?”. Ну я не дурак отказываться, конечно. Пообщались с ним, нормальный такой чувак. Ну и разъехались по домам. Через пару недель опять приезжаем — там он же, опять с веником, стали снова общаться, он меня и спрашивает, мол, “а ты вообще чем занимаешься?”. Я говорю ну так-сяк, вот коворкинг у меня свой, а в свободное время на питоне программирую. Он “да ладно? Мне как раз питонщики нужны”. Оказался он основателем небезызвестной компании и я до сих пор с ним работаю.

   
   Помимо собеседований рекомендую играть в мафию (только не по турнирным правилам, а таким, когда возможна дискуссия, но чтобы без балагана — это очень круто тренирует нервы и навык общения), ходите на хакатоны, митапы, конференции. Не пропустите, кстати, Moscow Conf, такие конференции даже не каждый год бывают — это вам не митап двухчасовой, а реально можно за день наобщаться с опытными ребятами, позадавать вопросы спикерам.

2. Навык продаж. Этот навык позволяет иметь ЗП выше рыночной. Вряд ли конечно вы побежите работать продавцом, но если у вас есть такой опыт, то считайте это плюсом. Антипример:

   Жил у нас в коворкинге один парень — крутейший JS-программист, уровня сеньора с зп 120000+. Работает за 80, потому что неловко себя чувствует на собеседованиях, не может себя правильно позиционировать.

3. Привирайте. Слегка, ну может процентов на 20, не больше. Например, можно сказать, что вы знаете что-то, о чем вы всего лишь слышали или слегка знакомы. Правда жизни

   Правда жизни в том, что как правило, никто не держит в голове все что он когда-либо делал. Сколько есть случаев, когда человек начинает искать ответ на какой-то вопрос, а находит свою собственную статью на эту тему 1-3 годовой давности. В конечном итоге работодателю как правило важно чтобы вы умели решать поставленные задачи, а не были ходячей энциклопедией.

4. Чаще меняйте работу. Профессиональный рост на новом месте работы длится обычно порядка 2-3 месяц, изредка до полугода, потом начинается рутина и мало нового. Чтобы этого избежать, надо как можно чаще менять место работы (примерно раз в полгода-год). Как вариант — переходить на другую должность или в другой проект в рамках одной крупной компании, но если вы засиделись на одной позиции уже год и никаких изменений не предвидится — смело уходите. Исключения

   Исключения для этого совета: если вам ну очень интересен проект в котором вы работаете и/или у вас есть опцион и проект явно ждет успех.

   UPD Этот пункт вызвал много споров в комментариях. Дело в том, что вас нанимают не за карму, а за ваше умение делать работу. Сидение 5 лет в одной конторе и делание одного и того же все это время сделает из вас мастера делать это одно и то же, но не сделает вас действительно хорошим специалистом. Умение решать любую задачу — это ценно, для этого вам надо сталкиваться с как можно большим количеством различных задач. Не надо впадать в крайности и менять работу каждые 2 месяца — это конечно чересчур (но и бояться уйти с говноработы где вам реально не нравится тоже не стоит — уходите и не парьтесь). В конечном итоге удержать вас в проекте — это головная боль работодателя, а не ваша. Это немного цинично, но это лишь совет и вам самим решать. Просто имейте ввиду — если вы уйдете с работы где как вы чувствуете у вас остановилось развитие или тем более вам что-то не нравится — скорее всего будет хорошей идеей.

5. Изучайте смежные отрасли, новинки, новые библиотеки. Дедушка Ленин завещал ведь.
6. Работайте за валюту напрямую на иностранных работодателей. Хорошим специалистам — на toptal.com, попроще — на upwork.com. С хорошим английским переехать в США, Австралию, Германию и прочие Великобритании дело вообще не хитрое. как я английский выучил

   Сперва я 9 лет изучал английский в школе, потом 3 года в институте и уже мог разве что читать и переводить со словарем. Потом я несколько лет оттачивал навык чтением документации, но сказать сложнее «how much for coconut» получалось с трудом. Первым действительно эффективным шагом был просмотр видеоуроков Дмитрия Петрова «Полиглот» с канала Культура, следующим шагом — практика общения с иностранцами в нашем коворкинге на Пхукете, ну а совсем легко стало после женитьбы на филиппинке. Кроме всего прочего один мой знакомых открыл школу английского с уникальным методом, который позволяет за месяц-два обучиться, правда это на Пхукетике опять же.

7. Идите вообще на воркшоп. В США это нормальная практика — окончив школу (даже не вуз, представьте себе) пойти отучиться 2-3 месяца на воркшопе и всё — ты уже востребованный специалист, который без труда найдёт высокооплачиваемую работу наравне с выпускниками вузов и с опытом работы. Это мне рассказал один молодой-парень, американец, который жил у нас в коворкинге и прошёл именно такой путь. У нас в России такой практики пока, к сожалению, нет (чаще это трата 5 лет в вузе, просто курсы синтаксиса языка, который, как я надеюсь вы поняли — лишь малая часть того, что нужно знать). После митапа у меня возникла идея организовать воркшоп, но в конце октября я уже улетаю обратно в Азию и просто не успею провести его здесь. Поэтому если есть желающие уехать на зимовку вместе с нами, а заодно научиться всему тому, что я тут написал — пишите в личку, что-нибудь придумаем.

UPD: В комментариях выразили мнение, что эта статья относится только к веб-разработке на питоне. Это не совсем так, просто веб-фреймворк Django, который я советую к изучению является самым востребованным на данный момент в чем легко можно убедиться. Вы можете запросто выбрать другое направление и большая часть статьи так же останется актуальной, но легко ли вам будет найти работу — я не знаю. Более того, совет про изучение других популярных библиотек именно на то и нацелен, чтобы вы не ограничивались только лишь Django и расширяли свои знания по другим направлениям.

Буду бесконечно признателен за любые дополнения и постараюсь оперативно добавлять их в статью! Про орфографию пишите, пожалуйста, в личку, чтобы не засорять комментарии.

Как начать программировать на Python — руководства на Skillbox

запись вебинара

 2 часа2  мин.

статья

 15 мин.

Экономия времени

 1ч. 47 мин.

1. Легко читаемый код — синтаксис языка построен таким образом, что он не позволяет писать «некрасивый» и неструктурированный код. Программа на Python выглядит как английский текст.
2. Переносимость языка — Python является интерпретируемым языком и работает под виртуальной машиной, а это означает, что его можно запускать на разных платформах: MacOS, Linux, Windows, Android, iOS и прочих.
3. Ускоренный цикл разработки — языку Python, в отличие от компилируемых языков программирования, таких как С, С++, С#, не нужно время на сборку и компиляцию программы, поэтому программа на Python быстро запускается и сразу показывает результат.
4. Множество пакетов — язык имеет большое количество готовых решений и пакетов.
5. Поддержка всех стилей программирования — императивный (приказной), объектный, функциональный.
6. Низкий порог входа — за несколько дней можно начать писать свои первые программы.

В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

• Создание веб-приложений — имеет фреймворки для создания сайтов и веб-приложений, например, Django, Flask.

• Автоматизация вычислительных комплексов — специальные серверные программы (Fabric, Ansible), которые разносят обновления по серверам, собирают информацию, позволяют автоматически инсталлировать систему и прочие процессы, которые требуют автоматизации.

• Ведение научных исследований — обработка структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, добыча и анализ данных в научной сфере (библиотеки NumPy, Pandas).

• Создание полноценных десктопных приложений — создание переносимых десктоп-приложений (wxPython, pyQt).

• Встраивание приложений в мобильные системы — написание программ и игр под мобильные устройства (kivi), а также для различных устройств (stackless python): терминалов, кассовых аппаратов, роутеров, систем видеонаблюдения.

• Написание скриптов поведения в играх — например, в World of Tanks, EVE Online.

Множество известных компаний использует язык Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Создатель языка Python Гвидо Ван Россум. Источник: «Википедия»

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

Для начала давайте представим, из чего состоит структура дерева. Это ствол и ветки. В нашей программе дерево будет строиться из векторов — направленных отрезков. Попробуем нарисовать вектор. Перейдем в редактор, создадим новый файл draw.py и пропишем следующий код:

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector_1.draw()

simple_draw.pause()

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

Представим, что мы отрисовали ствол дерева. Теперь попробуем создать еще несколько векторов, чтобы нарисовать ветви. У дерева может быть огромное количество веток, поэтому придется создавать и большое количество векторов. Такой код будет слишком громоздким и длинным. Чтобы этого избежать, автоматизируем процесс рисования векторов и создадим функцию branch, принимающую на вход параметры point, angle, length и width, которая и будет рисовать ветви.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

point_2, angle_2, length_2, width_2 = branch(point, angle, length, width)

point_3, angle_3, length_3, width_3 = branch(point_2, angle_2, length_2, width_2)

point_4, angle_4, length_4, width_4 = branch(point_3, angle_3, length_3, width_3)

point_5, angle_5, length_5, width_5 = branch(point_4, angle_4, length_4, width_4)

simple_draw.pause()

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

if length < 10:

return

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw()

branch(vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

branch(point, angle, length, width)

simple_draw.pause()

Чтобы функция до бесконечности не вызывала саму себя, нужно установить ей условие, при котором она будет останавливать выполнение. То есть мы указываем, что когда длина вектора при очередном вызове окажется меньше10 пикселей, то функция завершит свое выполнение и дальше ветви рисовать не будет.

Теперь сделаем так, чтобы с конца каждой ветви дерева исходили вправо и влево другие ветви, меньшего размера. Для этого в тело функции нужно добавить еще один вызов самой себя, в котором параметр angle будет увеличиваться на30 градусов. Таким образом ветви будут отрисовываться и вправо (angle –30), и влево (angle +30).

Добавим немного красоты нашему дереву и сделаем так, чтобы цвет каждой ветви генерировался случайным образом. Для этого внутри функции vector.draw() в скобках укажем параметр simple_draw.random_color() — это функция, которая возвращает случайный цвет.

Таким образом, конечный код выглядит следующим образом:

import simple_draw

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

if length < 10:

return

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

vector.draw(simple_draw.random_color())

branch(vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width)

branch(vector.end_point, angle + 30, length * 0.8, width)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3 

branch(point, angle, length, width)

simple_draw.pause()

Запустим на выполнение и получим красивое, разноцветное дерево.

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.

Курс «Python-разработчик с нуля»

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

•  32 часа теории и 16 практических заданий
• Живая обратная связь с преподавателями
• Неограниченный доступ к материалам курса
• Стажировка в компаниях-партнёрах
• Дипломный проект от реального заказчика
• Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

что нужно знать джуниору, чтобы работать и развиваться / Хабр

Мы сделали сокращенную расшифровку с главными мыслями из Python Junior Podcast: в нем мы обсудили, с чего начинать и куда податься начинающему разработчику на Python. В последнее время у нас много контента для миддлов и сеньоров, но этот выпуск — точно для джунов.

Главные темы:

• Какие знания нужны начинающему программисту, чтобы заниматься
  
  веб-разработкой?
• Чего ждут работодатели от разработчиков?
• Что делать, чтобы найти работу без опыта?
• Как может развиваться Python-разработчик?

Python Junior Podcast — подкаст о программировании для тех, кто хочет лучше разбираться в Python. Эфиры ведут евангелисты сообщества MoscowPython и преподаватели курсов Learn Python.

В разговоре участвовали:

• Валентин Домбровский,сооснователь MoscowPython
• Злата Обуховская, тимлид NVIDIA
• Григорий Петров, евангелист MoscowPython
• Алексей Штырняев, разработчик в FinEx, преподаватель курсов Learn
  
  Python

Почему Python хорош для веб-разработки

Валентин Домбровский: Почему именно Python подходит для веб-разработки? Почему не PHP или JavaScript, например?

Григорий Петров: Так ведь выбора особо нет. Несмотря на то что в современном Вебе можно фактически без бэкенда — чисто на фронтенд-технологиях, на JavaScript — собрать себе single page application или progressive web application, все равно это слишком сложно, плохо индексируется и требует крутых разработчиков.

Если мы хотим сделать сайт или сервис, мы используем комбинированный подход: у нас какой-то бэкенд осуществляет логику и создает веб-страницы и какой-то фронтенд рисует эти веб-страницы в браузере. И когда нам надо быстро это все на чем-то собрать, то выбора особо нет.

Давайте рассмотрим возможные варианты.

• C#. Microsoft действительно молодцы, они сделали .NET Core и всячески ее продвигают. Но, во-первых, это новая кроссплатформенная технология, и там еще не все гладко. Во-вторых, это действительно дорого, разработчиков C# мало — просто потому, что она непопулярна.
• Java. Это сложно. Сделать нормальный сайт на Java — это не 10 строчек кода, как на Python. Это много кода, это фреймворки, и нужно знать специфику настройки Java-серверов. В общем, сплошные боль и страдания.
• PHP. В последних версиях он замечательный. Я даже так скажу: PHP 7.2 не хуже Python. Но нельзя просто так взять и использовать PHP 7.2. Если обычный, не топовый разработчик делает сайт на PHP, он не будет писать только на 7.2: все равно придется читать какие-то учебники, туториалы, везде куча legacy-кода, и это не очень хорошо.
• JavaScript и Node.js. Это замечательно и очень современно, когда один язык и на фронтенде, и на бэкенде. Только не очень стабильно. Node.js — хорошая штука, но проблематично развернуть ее в продакшене так, чтобы она не падала и работала устойчиво. Плюс, если мы хотим писать качественный код на JavaScript, нам нужен не JavaScript, а TypeScript. А вот TypeScript неожиданно сложный, при виде него у рядового разработчика вскипают мозги.

Давайте опустим Ruby, Haskell, Erlang и другие нишевые штуки, и у нас остается… Python. Язык с консистентным синтаксисом, единообразной стандартной библиотекой, лучшей документацией, популярными легкими фреймворками, мегапопулярным комбайном Django.

Получается, что, несмотря на широчайший выбор, если у нас обычные, не топовые разработчики, мы обычный бизнес, который хочет делать обычные сайты, у нас нет отдела разработки на 50 человек, то мы берем Python.

Какие знания нужны для входа в профессию

Злата Обуховская: Я считаю, что один фреймворк нужно знать хорошо — и знать, какие еще бывают и когда они используются. Где Tornado, где Django, где Flask, где aiohttp и так далее.
Пригодится знать, что есть такая штука, как протоколы. В частности, знание протокола http — центральное для построения веб-приложений.

Еще нужно хотя бы приблизительно представлять себе, как в веб-проектах устроен фронтенд: что есть HTML, CSS, JS.

Алексей Штырняев: И знать, где лежит документация. Это самое главное.

Григорий Петров: Тут мы ступаем на очень зыбкую почву. Если нам не повезло и мы начали как-то серьезно изучать современный фронтенд, то он будет примерно раз в 10 сложнее, чем бэкенд на Python. Начинающему разработчику нужно ограничить свой фокус так, чтобы начать изучать HTML, но чтобы не провалиться во все эти div, span, float, как там все выравнивается и выстраивается.

Алексей Штырняев: Нужен базовый курс по Bootstrap. И основы HTML.

В первый год не стоит углубляться в JS-фреймворки (если вы фокусируетесь на бэкенде). В базовом курсе по Bootstrap уже есть готовые модули: хочешь слайдер — делай слайдер, хочешь плавающее меню — сделай плавающее меню.

Злата Обуховская: Думаю, что за изучением фронтенда можно погрузиться, в частности, в то, как вообще статика отдается веб-приложениям. Так разработчик плавно переходит к тому, чтобы начать узнавать, как в принципе устроена архитектура веб-приложений и как они живут на продакшене.

Григорий Петров: Да, порекомендую сразу на тот случай, если вы выбрали Python в качестве языка бэкенд разработки и, например, Django в качестве фреймворка: у Django есть документация в Django Book, она реально клевая, в ней все то, о чем сказала Злата, она и правда хороша для начинающего.

Алексей Штырняев: Еще для быстрого старта подойдет какой-нибудь Django Girls, если цель — изучить именно Django. Это такой туториал, где за один день можно пройти по верхам, понять основы и то, на что способен фреймворк.

Валентин Домбровский: Готовясь к записи подкаста, мы составили список того, что нужно программисту на Python для веб-разработки, чем и резюмируем ранее сказанное.

Что входит в базис для веб-разработки на Python

• Веб-фреймворки Django, Flask, aiohttp, Tornado и т. д. (и знать о существовании остальных).
• Протоколы и API: в первую очередь http, JSON-RPC, Protocol Buffers, gRPC.
• ORM и миграции, реляционные базы данных, SQLAlchemy, SQL, PostgreSQL, MySQL.
• Основы HTML, CSS, Bootstrap, а также JS-фреймворки и JQuery.
• Принципы работы приложений на продакшене, тестирование, юнит-тесты, автотесты, системы контроля версий, git.

Нужны ли джуниору алгоритмы

Злата Обуховская: Поначалу не нужно знать алгоритмы, они сами постепенно появятся в голове, если заниматься разработкой достаточно долго. Я знаю кучу хороших инженеров, у которых не было хорошего формального курса алгоритмов.

Григорий Петров: Я хочу подлить масла в огонь. Вот откуда вообще берется наша тяга к алгоритмам?

У нас сейчас нет фундаментального образования по алгоритмам, у нас не умеют обучать программистов, нет технической базы.

Это пытаются делать, но тут у нас история Хогвартса: мы не можем сделать школу волшебников, пока у нас нет ни одного волшебника. Поэтому что делать университету, в который приходят и просят: «Начните обучать программистов», а программистов у них нет, потому что все работают в Mail.ru, Rambler и «Яндексе», им там хорошо?

В университете смотрят и говорят:

— О’кей, программирование. Давайте найдем какую-то смежную область знаний и пригласим специалистов оттуда. Давайте пригласим журналистов, которые умеют писать текст, инженеров-электриков, которые умеют делать электрические схемы, и математиков, которые умеют в алгоритмы.

В итоге получается, что это настолько же целесообразно, как обучать строителя физике элементарных частиц лишь потому, что кирпич и цемент состоят из элементарных частиц.

При этом про сам цемент и кирпич не рассказывают, потому что физик, который пытается обучить строителя, дома строить не умеет. В итоге получаем строителя, который в состоянии прекрасно расписать, как «работает цемент», но ни разу его не видел и делать из него ничего не умеет.

Алгоритмы и структуры данных — это очень хорошо, но это очень маленькая прикладная область. Они остро нужны, например, если ты пишешь игровой движок, компилятор, сетевой протокол.

Большинство программистов решают бизнес-задачи, где не нужны алгоритмы и структуры данных.

Там самая сложная математика — это два раза сложить, а потом разделить. Там нужны совсем другие знания. Для решения бизнес-задач требуются в основном прикладные, а не фундаментальные знания.

Начинающему разработчику лучше иметь представление о бизнесе и о том, как правильно и быстро собирать из готовых блоков нужные конструкции, как их отлаживать, как делать так, чтобы они не разваливались, знать, почему они разваливаются, что происходит, когда меняются требования и программа начинает «оседать на фундаменте», как дом после дождя.

Вот эти прикладные штуки и понимание того, как писать софт. Ему надо знать, что кроме отладчика у него есть набор инструментов, который покажет, где именно программа тормозит.

Валентин Домбровский: Мне такое сравнение пришло на ум: это перевод с языка бизнеса на язык, на котором можно общаться с компьютером. То есть программист — эдакий специфический лингвист.

Григорий Петров: Бизнесу нужен писатель, а не лингвист. Писателю не нужно знать, почему тысячу лет назад это слово трансформировалось вот в то. Ему надо уметь применять эти слова.

Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком

Алексей Штырняев: Наверное, нет универсального рецепта, по которому нужно готовить джуниора.

Если вы приходите в какую-то компанию, вас возьмут не за то, что вы знаете Django, JSON и немного алгоритмов. Вас, скорее всего, возьмут за те скиллы, которые здесь и сейчас нужны этой компании.

Компаний много, и у всех разные требования. Нет такого универсального объема знаний, которые нужно получить, чтобы дальше подготовить резюме и идти трудоустраиваться.

Григорий Петров: Когда мы в VoxImplant искали нескольких джунов, наш технический директор сформулировал базовое требование так: человек должен уметь решать задачи. Понятно, что джун это будет делать не всегда эффективно, не лучшим способом и не всегда правильно, но в идеале ты ставишь человеку задачу, он напрягается и решает ее. Это тот скилл, который в первую очередь ищут работодатели.

Злата Обуховская: Люди, которые ищут работу, переходя из других областей, имеют с точки зрения бизнеса некоторое преимущество, потому что уже прошли какой-то путь и умеют решать задачи быстро. Это soft skills, я бы это назвала даже трудовой культурой. Зачастую у выпускников вузов эта трудовая культура еще не наработана.

Но мне бы хотелось все-таки попытаться дать какой-то рецепт начинающим.

Первые шаги для начинающего разработчика

Злата Обуховская: Первое — это все-таки какой-то свой проект, потому что в резюме нужно что-то написать, показать минимальное портфолио. Круче, когда эти проекты сделаны не для себя, а на фрилансе — для кого-то.

После первых проектов уже можно делать резюме и рассылать его во все компании, где есть джуновские позиции. Собеседования дадут понимание того, что нужно компаниям. Рано или поздно вас кто-нибудь возьмет, хотя бы в маленькую компанию. Впоследствии этот опыт работы даст вам возможность попасть в компанию побольше и поинтереснее.

Валентин Домбровский: Кстати, мы на курсах готовим учеников к тому, чтобы у них появился свой проект за 10 недель обучения. Плюс тренируем навык командной разработки. Это как раз те soft skills, о которых говорила Злата.

Алексей Штырняев: По опыту скажу, что первую работу можно искать очень долго. Когда вы ищете месяц-два — это нормально. Если вы подаете резюме во все компании, ходите на собеседования, на третий месяц вы обязательно что-то найдете.

Валентин Домбровский: Можно пилить свои проекты или брать простые проекты на фрилансе и параллельно заниматься рассылкой резюме.

Какие перспективы есть у Python-разработчика

Злата Обуховская: Python-разработчик может пойти куда угодно. Можно пойти в тестирование, продолжить развиваться до senior-архитектора. Или даже в менеджмент. Технические менеджеры бывают разные, и можно дорасти до топ-менеджмента. Можно развиваться в data science, DevOps, пойти в автотесты или machine learning.

Валентин Домбровский: В общем вариантов масса, возможностей тоже, в том числе наши курсы. Знаний на входе нужно не так много, но желательно потом охватить более широкий спектр, потому что чем больше вы сможете, тем лучше для вас.

***

Это лишь часть выпуска Python Junior. Полную версию эпизода можно послушать.

Или даже посмотреть:

RSS подкаста

Спасибо, что прочитали, послушали или посмотрели.

Python-разработчик

Яндекс — это прежде всего технологическая компания. За нашими продуктами стоят инженеры, страстно любящие своё дело. У нас есть фанаты машинного обучения и те, кому интересны тонкости работы операционных систем, разработчики хранилищ петабайт данных и эксперты в настольных и мобильных приложениях, специалисты в методах статистического анализа и классификации данных, архитекторы высоконагруженных сервисов.

Присоединившись к нашей команде, вы сможете поработать c баннерной системой Яндекса, внести свою лепту в развитие внутренних сервисов компании, заняться системой непрерывной интеграции кода. У вас будет возможность усовершенствовать Яндекс.Диск или систему мониторинга Поиска. Вы сможете найти применение своим математическим знаниям и использовать на практике алгоритмы машинного обучения. Написанный вами код будет установлен на десятки тысяч серверов Яндекса, чтобы обслуживать миллиарды запросов в день. А вашими приложениями будут пользоваться миллионы людей — на компьютерах, планшетах и смартфонах.

Мы ищем талантливых инженеров, способных придумывать новое и воплощать свои идеи в коде на Python или одном из используемых в Яндексе языков программирования: C++, Java, JavaScript. Если вам ближе другой язык, посмотрите полный список наших вакансий. Возможно, там есть то, что вам нужно.

Требования:

• опыт применения в работе классических алгоритмов;
• знание структур данных;
• опыт промышленной разработки на Python от двух лет;
• последний год вы работали в аналогичной должности.

Плюсами будут:

• опыт многопоточного программирования;
• знание С++;
• опыт асинхронного программирования;
• глубокое знание Unix;
• опыт сетевого программирования;
• опыт проектирования и разработки высоконагруженных сервисов.

Как работает Python ?. Простое объяснение того, как код Python… | Друвил Карани

Простое объяснение того, как код Python выполняется иначе, чем старые языки программирования.

кредитов изображений — https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQAQ5hOZAjAWsKwFbOXNONYWW-Mg4dxL7cWc-1gufkYvviTnvH8SA&s

В качестве инженера по машинному обучению я использую Python больше года, чем год назад. Недавно я для развлечения начал изучать C ++. Это заставило меня понять, насколько простой и интуитивно понятный Python.Мне стало больше любопытно, чем Python отличается от других языков и как он работает. В этом блоге я пытаюсь поцарапать внутреннюю работу Python.

Python был начат как хобби-проект Гвидо Ван Россумом и впервые был выпущен в 1991 году. Язык общего назначения, Python используется в значительной части многих компаний, таких как Netflix и Instagram. В интервью Гвидо сравнивает Python с такими языками, как Java или Swift, и говорит, что, хотя последние два являются отличным выбором для разработчиков программного обеспечения — людей, чья основная работа — программирование, но Python был создан для людей, чья повседневная работа не имеет ничего общего с программным обеспечением. разработки, но они кодируют в основном для обработки данных.

Когда вы читаете о Python, довольно часто встречаете такие слова, как — скомпилировано против интерпретировано, байт-код против машинного кода, динамическая типизация против статической типизации, сборщики мусора и т. Д. Википедия описывает Python как

Python — это интерпретируемый язык программирования общего назначения высокого уровня. Он имеет динамическую типизацию и сборщик мусора.

Интерпретируемые языки

Когда вы пишете программу на C / C ++, вы должны ее скомпилировать.Компиляция включает в себя перевод вашего понятного человеку кода в машинно-понятный код или машинный код . Машинный код — это форма инструкций базового уровня, которые могут напрямую выполняться ЦП. После успешной компиляции ваш код создает исполняемый файл. Выполнение этого файла запускает операции в вашем коде шаг за шагом.

По большей части Python — это интерпретируемый язык, а не компилируемый, хотя компиляция — это этап. Код Python, написанный в .Файл .py сначала компилируется в так называемый байт-код (подробно обсуждается далее), который сохраняется в формате .pyc или .pyo .

Вместо того, чтобы переводить исходный код в машинный код, такой как C ++, код Python транслировался в байт-код. Этот байт-код представляет собой набор команд нижнего уровня, который может быть выполнен интерпретатором . На большинстве ПК интерпретатор Python установлен по адресу /usr/local/bin/python3.8. Вместо выполнения инструкций на ЦП инструкции байт-кода выполняются на виртуальной машине.

Почему переводят?

Одним из популярных преимуществ интерпретируемых языков является то, что они не зависят от платформы. Пока байт-код Python и виртуальная машина имеют одну и ту же версию, байт-код Python может выполняться на любой платформе (Windows, MacOS и т. Д.).

Еще одно преимущество — динамическая типизация. В языках со статической типизацией, таких как C ++, вы должны объявить тип переменной, и любые несоответствия, такие как добавление строки и целого числа, проверяются во время компиляции. В строго типизированных языках, таких как Python, задача интерпретатора — проверять правильность типов переменных и выполняемых операций.

Недостатки интерпретируемых языков

Динамическая типизация дает большую свободу, но в то же время делает ваш код рискованным, а иногда и трудным для отладки.

Python часто обвиняют в «медлительности». Хотя этот термин является относительным и часто обсуждается, причина медлительности в том, что интерпретатору приходится выполнять дополнительную работу, чтобы преобразовать инструкцию байт-кода в форму, которая может быть выполнена на машине. Сообщение StackOverflow упрощает понимание, используя аналогию —

Если вы можете поговорить с кем-то на своем родном языке, это, как правило, сработает быстрее, чем если бы переводчик переводил ваш язык на какой-то другой язык, чтобы слушатель понял.

Что такое сборка мусора?

В старых языках программирования выделение памяти выполнялось вручную. Много раз, когда вы используете переменные, которые больше не используются или на которые есть ссылки где-либо еще в программе, их необходимо очистить из памяти. Сборщик мусора сделает это за вас. Он автоматически освобождает место без каких-либо действий. Управление памятью работает двумя способами —

В упрощенном виде отслеживает количество ссылок на объект.Когда это число уменьшается до нуля, он удаляет этот объект. Это называется подсчет ссылок . Это нельзя отключить в Python.

В тех случаях, когда объект ссылается на себя или два объекта ссылаются друг на друга, помогает процесс, называемый генерацией сборки мусора. Это то, чего не может решить традиционный подсчет ссылок.

Что такое __pycache__?

Много раз в вашем личном проекте или на GitHub вы могли видеть, как автоматически создается папка с именем __pycache__.

 / папка - __pycache__ - preprocess.cpython-36.pyc - preprocess.py 

Как видите, имя файла такое же, как имя файла вне папки __pycache__. Расширение .pyc сообщает нам, что файл содержит байт-код для preprocess.py. Имена cpython обозначают тип интерпретатора. CPython означает, что интерпретатор был реализован на языке C. Точно так же JPython — это интерпретатор Python, реализованный на Java.

Но почему папка создается в первую очередь? Что ж, это немного увеличивает скорость работы программы Python.Если вы не измените свой код Python, перекомпиляция в байт-код будет исключена, что сэкономит время.

.

HOWTO Использование Python в Интернете — документация по Python 2.7.18

Программирование для Интернета стало горячей темой с момента появления «Web 2.0»,
который фокусируется на пользовательском контенте на веб-сайтах. Всегда было
Можно было использовать Python для создания веб-сайтов, но это была довольно утомительная задача.
Поэтому было создано множество фреймворков и вспомогательных инструментов, чтобы помочь
разработчикам в создании более быстрых и надежных сайтов. Этот HOWTO описывает
некоторые методы, используемые для объединения Python с веб-сервером для создания
динамический контент.Это не является полным введением, так как эта тема
слишком широки, чтобы их можно было охватить в одном документе. Однако краткий обзор
из самых популярных библиотек.

Низкий уровень обзора

Когда пользователь заходит на веб-сайт, его браузер подключается к
веб-сервер (это называется запросом ). Сервер ищет файл в
файловой системы и отправляет ее обратно в браузер пользователя, который отображает ее (это
ответ ).Примерно так работает базовый протокол HTTP.

Динамические веб-сайты основаны не на файлах в файловой системе, а на
программы, которые запускаются веб-сервером при поступлении запроса и которые
генерирует контента, который возвращается пользователю. Они могут делать всевозможные
полезные вещи, такие как отображение сообщений на доске объявлений, отображение вашей электронной почты,
настроить ПО или просто отобразить текущее время. Эти программы могут быть
написан на любом языке программирования, поддерживаемом сервером.Поскольку большинство серверов
поддержка Python, Python легко использовать для создания динамических веб-сайтов.

Большинство HTTP-серверов написаны на C или C ++, поэтому они не могут выполнять код Python.
напрямую — нужен мост между сервером и программой. Эти
мосты, или, скорее, интерфейсы, определяют, как программы взаимодействуют с сервером.
Было много попыток создать наилучший интерфейс, но
стоит упомянуть лишь некоторые из них.

Не каждый веб-сервер поддерживает каждый интерфейс.Многие веб-серверы поддерживают только
старые, устаревшие интерфейсы; однако их часто можно расширить с помощью
сторонние модули для поддержки более новых.

Общий интерфейс шлюза

Этот интерфейс, обычно называемый «CGI», является самым старым и
поддерживается практически каждым веб-сервером из коробки. Программы, использующие CGI для
связь со своим веб-сервером должна запускаться сервером для каждого
запрос. Итак, каждый запрос запускает новый интерпретатор Python, что требует некоторого
время для запуска — таким образом, весь интерфейс можно использовать только при низкой нагрузке
ситуации.

Плюс CGI в том, что он прост — написание программы на Python, использующей
CGI — это примерно три строки кода. Эта простота
цена: он мало что помогает разработчику.

Написание программ CGI, хотя и возможно, больше не рекомендуется. С
WSGI, тема, рассматриваемая далее в этом документе, можно написать
программы, которые имитируют CGI, поэтому их можно запускать как CGI, если нет лучшего варианта
доступный.

См. Также

Стандартная библиотека Python включает несколько модулей, которые полезны для
создание простых программ CGI:

• cgi — Обработка пользовательского ввода в сценариях CGI

• cgitb — Отображает хорошие трассировки при возникновении ошибок в CGI
  приложений, вместо отображения сообщения «500 Internal Server Error»

Вики Python содержит страницу сценариев CGI с некоторой дополнительной информацией.
о CGI в Python.

Простой скрипт для тестирования CGI

Чтобы проверить, работает ли ваш веб-сервер с CGI, вы можете использовать этот короткий и
простая программа CGI:

 #! / Usr / bin / env python
# - * - кодировка: UTF-8 - * -

# включить отладку
импорт cgitb
cgitb.enable ()

print "Content-Type: text / plain; charset = utf-8"
Распечатать

печать "Hello World!"
 

В зависимости от конфигурации вашего веб-сервера вам может потребоваться сохранить этот код с помощью
расширение .py или .cgi . Кроме того, этот файл может также потребоваться
в папке cgi-bin из соображений безопасности.

Вы можете задаться вопросом, о чем идет речь в строке cgitb . Эта линия делает возможным
чтобы отобразить красивую трассировку вместо того, чтобы просто сбой и отображение «Internal
Ошибка сервера »в браузере пользователя. Это полезно для отладки, но может
рискуют раскрыть некоторые конфиденциальные данные пользователю. Вы не должны использовать cgitb
в производственном коде по этой причине. Вы должны всегда перехватывать исключения и
отображать правильные страницы ошибок — конечные пользователи не хотят видеть невзрачные «Внутренние
Ошибки сервера »в своих браузерах.

Настройка CGI на собственном сервере

Если у вас нет собственного веб-сервера, это к вам не относится. Вы можете
проверьте, работает ли он как есть, а если нет, вам нужно будет поговорить с
администратор вашего веб-сервера. Если это большой хозяин, вы можете попробовать заполнить
билет с просьбой о поддержке Python.

Если вы являетесь собственным администратором или хотите настроить CGI для тестирования на
ваши собственные компьютеры, вы должны настроить его самостоятельно. Нет ни одного
способ настройки CGI, так как существует множество веб-серверов с разными
варианты конфигурации.В настоящее время наиболее широко используемым бесплатным веб-сервером является
Apache HTTPd, сокращенно Apache. Apache может быть
легко устанавливается почти в каждой системе с помощью системы управления пакетами
орудие труда. lighttpd — еще одна альтернатива,
сказал, что имеет лучшую производительность. Во многих системах этот сервер также может быть
установлен с помощью инструмента управления пакетами, поэтому вручную
сервер может не понадобиться.

• На Apache вы можете взглянуть на руководство по динамическому контенту с CGI, где все
  описан.В большинстве случаев достаточно просто установить + ExecCGI . В
  в руководстве также описаны наиболее распространенные ошибки, которые могут возникнуть.

• На lighttpd нужно использовать модуль CGI, который можно настроить
  простым способом. Это сводится к правильной настройке cgi.assign .

Общие проблемы со скриптами CGI

Использование CGI иногда приводит к небольшому неудобству при попытке получить эти
скрипты для запуска. Иногда, казалось бы, правильный сценарий не работает как
Ожидается, что причиной является небольшая скрытая проблема, которую трудно обнаружить.

Вот некоторые из этих потенциальных проблем:

• Скрипт Python не помечен как исполняемый. Когда скрипты CGI не
  исполняемый файл большинства веб-серверов позволит пользователю загрузить его вместо
  запускает его и отправляет результат пользователю. Для запуска сценариев CGI
  правильно в Unix-подобных операционных системах необходимо установить бит + x .
  Использование chmod a + x your_script.py может решить эту проблему.

• В Unix-подобной системе окончание строки в файле программы должно быть Unix
  стиль окончания строк.Это важно, потому что веб-сервер проверяет
  первая строка скрипта (называемая shebang) и пытается запустить программу
  указано там. Его легко запутать окончания строки Windows (Carriage
  Возврат и перевод строки, также называемый CRLF), поэтому вам нужно преобразовать файл в
  Окончания строк Unix (только Line Feed, LF). Это можно сделать автоматически
  загрузка файла по FTP в текстовом режиме вместо двоичного, но
  предпочтительный способ — просто сказать вашему редактору сохранить файлы с помощью строки Unix
  концовки.Большинство редакторов поддерживают это.

• Ваш веб-сервер должен иметь возможность читать файл, и вы должны убедиться, что
  разрешения верны. В unix-подобных системах сервер часто работает как пользователь.
  и сгруппируйте www-data , поэтому, возможно, стоит попробовать изменить файл
  владение, или сделать мир файла доступным для чтения с помощью chmod a + r
ваш_script.py .

• Веб-сервер должен знать, что файл, к которому вы пытаетесь получить доступ, является сценарием CGI.
  Проверьте конфигурацию вашего веб-сервера, так как она может быть настроена
  ожидать определенного расширения файла для сценариев CGI.

• В Unix-подобных системах путь к интерпретатору в shebang
  ( #! / Usr / bin / env python ) должно быть правильным. Эта линия вызывает
  / usr / bin / env , чтобы найти Python, но он не удастся, если нет
  / usr / bin / env , или если Python отсутствует на пути веб-сервера. Если ты знаешь
  там, где установлен ваш Python, вы также можете использовать этот полный путь. В
  команды , где python и type -p python могут помочь вам найти
  где он установлен.Как только вы узнаете путь, вы можете изменить шебанг
  соответственно: #! / usr / bin / python .

• Файл не должен содержать BOM (метка порядка байтов). Спецификация предназначена для
  определение порядка байтов кодировок UTF-16 и UTF-32, но некоторые редакторы
  запишите это также в файлы UTF-8. Спецификация мешает линии shebang,
  поэтому обязательно скажите своему редактору, чтобы он не писал спецификации.

• Если веб-сервер использует mod_python, mod_python может иметь
  проблемы. mod_python может самостоятельно обрабатывать сценарии CGI, но может
  также быть источником проблем.

mod_python

Людям, пришедшим из PHP, часто бывает трудно понять, как использовать Python в сети.
Их первая мысль — в основном mod_python,
потому что они думают, что это эквивалент mod_php . Собственно, там
есть много отличий. Что mod_python

.

1. Начало работы — Руководство разработчика Python

CPython предоставляет несколько флагов компиляции, которые помогают с отладкой различных
вещи. Хотя все известные флаги можно найти в
Misc / SpecialBuilds.txt , наиболее критичным из них является флаг Py_DEBUG
который создает так называемую сборку «pydebug». Этот флаг включает различные
дополнительные проверки работоспособности, которые помогают выявить распространенные проблемы. Использование флага так
Обычно включение флага является базовой опцией компиляции.

Вы всегда должны разрабатывать под pydebug сборку CPython (единственный экземпляр
когда вы не должны этого делать, если вы проводите измерения производительности). Даже когда
работая только с чистым кодом Python, сборка pydebug предоставляет несколько полезных
проверяет, что пропускать нельзя.

1.3.1. UNIX

Для основного интерпретатора CPython требуется только компилятор C,
однако для некоторых модулей расширения потребуются заголовки для разработки.
для дополнительных библиотек (таких как библиотека zlib для сжатия).В зависимости от того, над чем вы собираетесь работать, вам может потребоваться установить эти
дополнительные требования, чтобы скомпилированный интерпретатор поддерживал
желаемые функции.

Если вы хотите установить эти дополнительные зависимости, обратитесь к
Установите раздел зависимостей ниже.

Если их устанавливать не нужно, основные шаги по сборке Python
для разработки — настроить его, а затем скомпилировать.

Типичная конфигурация:

 ./configure --with-pydebug
 

Для настройки доступно больше флагов, но это минимум, который вам следует
do, чтобы получить сборку CPython с помощью pydebug.

Примечание

Может потребоваться запустить make clean до или после повторного запуска configure
в конкретном каталоге сборки.

После завершения настройки вы можете скомпилировать CPython с помощью:

Это построит CPython, на котором будут выводиться только предупреждения и ошибки.
stderr и использовать до 2 ядер ЦП. Если вы используете многоядерный компьютер
с более чем 2-мя ядрами (или одноядерной машиной) вы можете настроить количество
передается в флаг -j , чтобы соответствовать количеству ядер, которые у вас есть (или если ваш
версия Make поддерживает его, вы можете использовать -j без номера и Make
не будет ограничивать количество шагов, которые могут выполняться одновременно.).

В конце сборки вы должны увидеть сообщение об успешном завершении, возможно, с последующим
списком модулей расширения, которые не были созданы из-за их
зависимости отсутствовали:

Сборка

 Python успешно завершена!
Не удалось найти необходимые биты для сборки этих дополнительных модулей:
_bz2 _dbm _gdbm
_lzma _sqlite3 _ssl
_tkinter _uuid строка чтения
zlib
Чтобы найти нужные биты, загляните в setup.py в detect_modules ()
для имени модуля.
 

Если сборка завершилась неудачно и вы используете компилятор, совместимый с C89 или C99,
пожалуйста, откройте отчет об ошибке.

Если вы решите установить зависимости, вам нужно будет повторно запустить оба
настроить и сделать .

После завершения сборки CPython у вас будет рабочая сборка.
который можно запускать на месте; ./python на большинстве машин (и то, что используется в
все примеры), ./python.exe везде, где используется файловая система без учета регистра
(е.г. в OS X по умолчанию), чтобы избежать конфликтов с Python
каталог. Обычно нет необходимости устанавливать вашу собранную копию
Python! Интерпретатор поймет, откуда он запускается
и таким образом использовать файлы, найденные в рабочей копии. Если ты волнуешься
вы можете случайно установить свою рабочую копию сборки, вы можете добавить
--prefix = / tmp / python до этапа настройки. Когда бежишь от твоего
рабочий каталог, лучше избегать использования флага --enable-shared
на настроить ; если вы не будете очень осторожны, вы можете случайно запустить
с кодом из старой установленной общей библиотеки Python, а не из
только что построенный вами интерпретатор.

.

Общие вопросы по Python — документация Python 2.7.18

Что такое Python?

Python — это интерпретируемый интерактивный объектно-ориентированный язык программирования. Это
включает модули, исключения, динамическую типизацию, динамические данные очень высокого уровня
типы и классы. Python сочетает замечательную мощь с очень понятным синтаксисом.
Он имеет интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также к различным
оконных систем и расширяема на C или C ++. Его также можно использовать как
язык расширения для приложений, которым требуется программируемый интерфейс.Наконец, Python переносим: он работает во многих вариантах Unix, на Mac и на
ПК под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS / 2.

Чтобы узнать больше, начните с The Python Tutorial. Руководство для начинающих по
Ссылки Python на другие
вводные руководства и ресурсы для изучения Python.

Что такое Python Software Foundation?

Python Software Foundation — это независимая некоммерческая организация,
обладает авторскими правами на версии Python 2.1 и новее. Миссия PSF —
передовые технологии с открытым исходным кодом, связанные с языком программирования Python и
рекламировать использование Python.Домашняя страница PSF находится по адресу
https://www.python.org/psf/.

Пожертвования в PSF не облагаются налогом в США. Если вы используете Python и найдете его
полезно, пожалуйста, поделитесь через страницу пожертвований PSF.

Существуют ли ограничения авторского права на использование Python?

Вы можете делать с исходным кодом все, что захотите, если вы оставите
авторские права и отображать эти авторские права в любой документации по Python
что вы производите. Если вы соблюдаете правила авторского права, можно использовать Python для
коммерческое использование для продажи копий Python в исходной или двоичной форме (модифицированной или
немодифицированный), или продавать продукты, которые включают Python в той или иной форме.Мы будем
все же, конечно, хотелось бы знать обо всех случаях коммерческого использования Python.

Дополнительную информацию см. На странице лицензии PSF.
пояснения и ссылка на полный текст лицензии.

Логотип Python является товарным знаком, и в некоторых случаях требуется разрешение для
используй это. Дополнительные сведения см. В Политике использования товарных знаков.

Почему вообще был создан Python?

Вот очень краткое изложение того, с чего все началось, написано Гвидо ван
Россум:

У меня был большой опыт реализации интерпретируемого языка в
ABC group в CWI, и работая с этой группой, я многое узнал о
языковой дизайн.Это источник многих функций Python, включая
использование отступов для группировки операторов и включение
типы данных очень высокого уровня (хотя детали все различаются в
Python).

У меня было несколько претензий к языку ABC, но мне также понравились многие его
функции. Невозможно было расширить язык ABC (или его
реализация), чтобы исправить мои жалобы — на самом деле его отсутствие расширяемости
была одной из самых больших проблем. У меня был опыт использования Модула-2 +
пообщался с разработчиками Модулы-3 и прочитал отчет Модула-3.Modula-3 является источником синтаксиса и семантики, используемых для исключений, и
некоторые другие функции Python.

Я работал в группе распределенных операционных систем Amoeba в CWI. Мы
нужен был лучший способ системного администрирования, чем писать на C
программ или сценариев оболочки Bourne, поскольку у Amoeba был собственный системный вызов
интерфейс, доступ к которому из оболочки Bourne был затруднен. Мой
опыт обработки ошибок в Amoeba заставил меня остро осознавать
важность исключений как особенности языка программирования.

Мне пришло в голову, что язык сценариев с синтаксисом наподобие ABC, но с
доступ к системным вызовам Amoeba восполнит потребность. Я понял что это
было бы глупо писать язык, специфичный для Amoeba, поэтому я решил, что
нужен был язык, который в целом был расширяемым.

Во время рождественских каникул 1989 года у меня было много свободного времени, поэтому я
решил попробовать. В течение следующего года, в основном работая
на нем в свое время Python использовался в проекте Amoeba с увеличением
успеха, и отзывы коллег заставили меня добавить много ранних
улучшения.

В феврале 1991 года, после чуть более года разработки, я решил опубликовать
USENET. Остальное находится в файле Misc / HISTORY .

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения высокого уровня, который можно применять
ко многим различным классам задач.

Язык поставляется с большой стандартной библиотекой, охватывающей такие области, как
обработка строк (регулярные выражения, Unicode, вычисление различий между
файлы), Интернет-протоколы (HTTP, FTP, SMTP, XML-RPC, POP, IMAP, CGI
программирование), программная инженерия (модульное тестирование, ведение журнала, профилирование, синтаксический анализ
Код Python) и интерфейсы операционной системы (системные вызовы, файловые системы, TCP / IP
Розетки).Взгляните на содержание стандартной библиотеки Python, чтобы получить представление
из того, что доступно. Также доступны различные сторонние расширения.
доступный. См. Указатель пакетов Python, чтобы
найти интересующие вас пакеты.

Как работает схема нумерации версий Python?

версии Python имеют номера A.B.C или A.B. A — это основной номер версии — это
увеличивается только при действительно серьезных изменениях в языке. B — несовершеннолетний
номер версии, увеличенный для менее значительных изменений.C — это
микроуровень — увеличивается с каждым выпуском исправления. См. PEP 6 для получения дополнительной информации.
информация о выпусках исправлений.

Не все выпуски содержат исправления ошибок. В преддверии нового основного выпуска
выпускаются серии разрабатываемых выпусков, обозначаемых как альфа, бета или выпуск
кандидат. Альфа-версии — это ранние версии, интерфейсы которых еще не доработаны;
Неудивительно, что интерфейс между двумя альфа-версиями изменился.
Бета-версии более стабильны, сохраняя существующие интерфейсы, но, возможно, добавляя новые
модули и релиз-кандидаты заморожены, без изменений, кроме как при необходимости
исправить критические ошибки.

Альфа, бета и версии-кандидаты имеют дополнительный суффикс. В
суффикс для альфа-версии — «aN» для некоторого небольшого числа N, суффикс для
бета-версия — это «bN» для некоторого небольшого числа N, а суффикс для выпуска
версия кандидата — «cN» для некоторого небольшого числа N. Другими словами, все версии
с меткой 2.0aN предшествуют версиям с меткой 2.0bN, которые предшествуют версиям с меткой
2.0cN, а те, что предшествуют 2.0.

Вы также можете найти номера версий с суффиксом «+», e.г. «2.2+». Эти
невыпущенные версии, собранные непосредственно из репозитория разработки CPython. В
на практике, после того, как будет выпущен последний второстепенный выпуск, версия увеличивается до
следующая дополнительная версия, которая становится версией «a0», например «2.4a0».

См. Также документацию для sys.version , sys.hexversion и
sys.version_info

.