Что должен знать junior python: Что должен знать Junior Python разработчик

Какие знания нужны для Python Junior-а? — Хабр Q&A

Мне когда-то на подобный вопрос дали развернутый ответ (еще раз спасибо этому человеку). Я не смог найти ссылку на тот форум, но сам ответ у меня был сохранен:

Вот список знаний, которыми должен обладать потенциальный Junior Python developer:

Уметь самообучаться, находить нужную информацию.

Иметь общие представления о том, что такое ОС и зачем она появилась.
Понимать что такое процесс и как он “живёт” в ОС.
Понимать что такое поток.
Понимать что такое сокеты и зачем они нужны.
Иметь представление о том, как устроен стек протоколов TCP/IP.

Понимать что такое Linux.
Уметь работать в sh.
Понимать что такое виртуализация и знать какие бывают типы.
Уметь настраивать виртуальные машины через vagrant или подобные инструменты.
Уметь работать с GIT(создавать ветки, разрешать конфликты, etc)

Понимать что такое ООП, на чём он основан и почему им удобно пользоваться.
Понимать что такое императивный и декларативный стиль.
Понимать что такое MVC
Понимать что такое декоратор(стандартный вопрос на собеседовании) и зачем он нужен.
Понимать что такое замыкание.
Понимать что такое интроскпекция.
Понимать асинхронную концепцию программирования.

Уметь работать с БД(хотя бы CRUD, join)
Уметь работать с nginx(хотя бы проксирование настроить)

(можно просто написать — “прочитать Лутца”, но выделю пару вопросов)
Знать чем отличаются new style классы от old style.
Знать чем отличаются Python2 от Python3
Знать чем отличается str от unicode и почему в программе нужно работать с unicode.
Понимать алгоритм импорта модулей в Python.
Понимать что такое генераторы и итераторы.
Понимать что такое дескрипторы.
Понимать что такое GIL и зачем он нужен.
Понимать что такое WSGI и зачем он появился.

+ Уметь писать тесты, понимать зачем это нужно.
+ Практические и теоритические основы по framework.

+ выполнить норматив по ГТО
+ не пить и не курить.

Так же можешь потренироваться по заданиям Юры Юревича.

Заданиям Юры Юревича — тыц.

Что должен знать Python разработчик в 2020 году.

Добрый день, дорогие читатели блога ITVDN! Предлагаем вашему вниманию новую публикацию в рубрике “Что должен знать разработчик…”, в которой мы пишем о самых популярных IT-профессиях. Ранее уже были опубликованы обзоры по FrontEnd и .NET. В этот раз в центре внимания язык Python. В каких сферах он успешно применяется, а в каких буквально незаменим? Какими знаниями нужно обладать, чтобы стать, к примеру, Python BackEnd разработчиком? Все это вы узнаете в нашей статье. Приятного чтения!

В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным Stack Overflow Developer Survey 2019, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python в 2019 году опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров как Java, С# и С++. Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.

Как видите, сферы применения довольно обширны. Мы постараемся затронуть самые популярные, в которых Python используется в качестве основного средства программирования.

Начнем с технологий, которые должен знать любой Python-разработчик вне зависимости от специализации.

Python

Многие сходятся во мнении, что язык программирования Python  — один из самых легких для изучения, его часто рекомендуют в качестве первого языка начинающим программистам. В то же время это высокоуровневый язык программирования общего назначения, с большим потенциалом повышения производительности программиста, скорости разработки и читаемости кода. Каждый Python-девелопер должен владеть таким набором знаний:

1. Синтаксис языка Python: типы данных, строки и символы, операции с целыми и вещественными числами, отступы, условные и циклические конструкции, функции, списки, словари, классы, файловый ввод-вывод, логические операции и операции сравнения.
2. Популярные библиотеки и фреймворки. Этот пункт зависит от выбранного IT-направления. К примеру, если вы планируете себя реализовать в веб-разработке, отличным выбором станет библиотека Requests, которая облегчит процессы составления HTTP-запросов, также будут полезны фреймворки Django и Flask. Если же вас увлекает машинное обучение, то Theano, TensorFlow, Keras и другие библиотеки помогут с построением и тренировкой нейронных сетей.
3. IDE и редактор кода. Проекты лучше создавать в интегрированной среде разработки (IDE) или в редакторе кода. Это позволяет сделать написание кода максимально удобным: подсветка синтаксиса, автодополнение, инструменты сборки, возможность отладки код и прочее. Самыми популярными платформами являются PyCharm, WingWare IDE, Komodo.

Открытым остается и вопрос, какую версию Python стоит изучать: 2.x либо 3.х? Согласно информации из официального источника разработчиков python.org, в 2020 году прекращается поддержка Python 2.7. Соответственно, стоит сконцентрировать усилия на изучении именно версии 3.х.

Разработчик должен иметь глубокие знания языка Python, понимать и уметь применять на практике принципы объектно-ориентированного программирования (ООП).

Английский язык

Знание английского языка — естественное требование для каждого разработчика в IT, поскольку большинство новых сведений о технологиях, курсы, учебные и справочные материалы появляются в первую очередь на английском. Для работы в команде разработчиков обычно знаний языка на уровне чтения технической документации и комментирования кода вполне достаточно, однако если вы планируете самостоятельно вести переговоры и переписку с иностранным заказчиком, ваш уровень должен быть выше.  

Git & GitHub

Git — наиболее популярная система контроля версий, которая позволяет вести историю разработки проекта с возможностью доступа к каждой сохраненной версии.

Помимо этого, стоит уметь работать с сервисом онлайн-хостинга проектов, использующих систему контроля версий. В данном случае это GitHub. В тандеме с Git он позволяет разработчикам сохранять свой код онлайн, а затем взаимодействовать с другими разработчиками в разных проектах.

Данные системы позволяют команде программистов работать над одним проектом одновременно, сохраняя внесенные изменения, а также отслеживать выполнение задач каждым членом группы.

Алгоритмы и структуры данных

Понимание алгоритмов и структур данных является очень важным для любого программиста. Исключением могут быть разве что FrontEnd разработчики.

Данные используются во всех сферах нашей жизни: от банковских счетов и медицинских карт вплоть до списка оплаченных покупок в супермаркете. Знание структур данных поможет вам хранить информацию в упорядоченном виде, что упростит работу с ней. Также это повысит общую производительность ваших программ.

Знание алгоритмов позволит вам создавать сложные конструкции для эффективного решения широкого спектра задач.

Методологии разработки Agile/Scrum

Методологии разработки — это своеобразные путеводители по процессам эффективной разработки ПО. Их применение помогает организовать максимально продуктивную работу всех участников, которые напрямую или косвенно задействованы в разработке продукта в соответствии с выбранной стратегией. 

Agile — семейство гибких методологий разработки программного обеспечения, которое позволяет выпускать продукт небольшими частями, постоянно его дополняя и совершенствуя. При таком подходе технические и бизнес-подразделения работают совместно, ПО постоянно обновляется, обеспечивается быстрое принятие решений и выявление неправильных подходов, приложение проще обслуживать, а качество кода готового продукта более высокое. Agile имеет собственный манифест, который подробно описывает основные принципы, на которых строится гибкая разработка.

Scrum является одной из реализаций agile-подхода. Его используют многие команды, поэтому знание особенностей работы со scrum-моделью для разработчика серверного ПО является востребованным и весьма полезным.

Итак, мы рассмотрели технологии, которыми должны владеть все Python разработчики, не зависимо от прикладной области, в которой они работают. Теперь давайте рассмотрим наиболее популярные специализации, в которых может себя реализовать Python разработчик, а это:

1. Data Scientist
2. BackEnd Developer
3. DevOps Engineer
4. Automation QA Engineer (Python)

Проанализируем каждое направление, затронув основные технологии. Также расскажем, каким образом Python используется в Desktop, Mobile и Game разработке.

Что должен знать Python Developer, работающий в сфере Data Science

Легкий и лаконичный Python нашел себе широкое применение в такой важной сфере разработки, как Data Science. Почему именно Python? Он прост в изучении и способен в несколько строк кода создать искусственный интеллект, который будет способен к самообучению, либо посчитать матрицу внушительных размеров.

Data Science подразумевает работу с большими объемами данных и включает в себя сбор, анализ, структурирование и дальнейшую визуализацию информации. Каждый специалист данной области занимается:

• сбором большого количества неупорядоченных данных и преобразованием их в удобный формат;
• решением бизнес-задач с использованием данных;
• программированием на Python, R и других языках;
• работой со статистикой;
• использованием Machine Learning, Deep Learning и текстовой аналитике;
• сотрудничеством с IT и бизнесом в равной мере;
• изучением современных тенденций, которые могут помочь в разработке, которая ведется на данный момент в компании.    

Итак, какими технологиями необходимо владеть, чтобы стать Data Scientist?

Линейная алгебра и математический анализ

Data Science — это как раз та область, в которой без знаний математики ну никак. Работа с колоссальным объемом данных предусматривает в обязательном порядке применение аппарата линейной алгебры. А это матрицы, векторы, линейные уравнения, различные алгоритмы классификации и кластеризации, которые широко используются (подробнее в следующих разделах). Также необходимо знать оптимизацию средствами матанализа.

Статистика

Наука, которая применяет совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных, чтобы впоследствии на их основании сделать те или иные выводы.

Статистика содержит такие важные разделы, как: выборка, распределение частот, среднее значение, взвешенное среднее значение, медиана, вероятность, распределения вероятностей, тестирование значимости, а также ряд других тем и понятий. В интернете есть множество хороших англоязычных курсов, которые помогут освоить разделы статистики, которые обязательны для специалиста Data Science.

Библиотеки и дополнительные инструменты Python

Для всевозможных математических вычислений используется Python, а точнее — его библиотеки. К примеру, Matplotlib и Seaborn используются при необходимости визуализации данных, NumPy для работы с уже упомянутой линейной алгеброй. Для научных вычислений прибегают к использованию SciPy. Pandas позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных из разных источников — Excel, SQL, веб-страницы, файлы CSV. Таким образом, библиотеки Python предоставляют отличный набор для анализа данных и визуализации.

Среди дополнительных инструментов особого внимания заслуживает Jupyter Notebook, который позволяет создавать очень наглядные и информативные аналитические отчеты путем совместного хранения кода, иллюстраций, комментариев, формул и графиков.  

Базы данных

Поскольку работа Data Scientist-а плотно связана с обработкой большого количества информации, очевидно, что без баз данных тут не обойтись. Необходимо знать, как извлекать и обрабатывать данные, уметь писать и выполнять сложные запросы.

Существуют реляционные базы данных (так называемые, SQL базы данных) которые используют структурированный язык запросов, и нереляционные (NoSQL), которые предлагают динамическую структуру для определения и обработки данных. К системам управления баз данных (СУБД) первого типа относят MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle. Ко второму типу — MongoDB, Cassandra, BigTable, Redis, RavenDB и прочие.

Несмотря на широкое распространение NoSQL, специалисты Data Science все же используют SQL технологии, поскольку зачастую работают именно с упорядоченным множеством данных (медицинские карты пациентов, транзакции клиентов и т. д.). Здесь наилучшим выбором станет PostgreSQL/MySQL/SQL Server.

Машинное обучение

Это ответвление искусственного интеллекта, основная идея которого состоит в следующем: компьютер должен не просто использовать заранее написанный алгоритм, а самостоятельно обучаться решению поставленной задачи (например, задачи определения символов по отсканированному изображению текста, опознавания лиц и голосов, подборки видеороликов на YouTube с учетом просмотренных ранее).

Минимальный набор базовых алгоритмов машинного обучения, который необходимо знать: линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM (метод опорных векторов), random forest (“случайный лес”), дерево принятия решений, Gradient Boosting, РСА (метод главных компонент), k-means (кластеризация методом k-средних), k-NN (классификация методом k-ближайших соседей), ARIMA (интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего).

Говоря о библиотеках Python, которые применяются в машинном обучении, отметим scikit-learn (работа с классическими алгоритмами машинного обучения), TensorFlow и Keras (работа с глубоким обучением, которое направленное на работу с нейронными сетями).

Если подытожить вышеизложенное, вам необходимо знать основные алгоритмы кластеризации, классификации, уметь работать с нейронными сетями, умело использовать указанные библиотеки в ходе решения задач, а также понимать и применять на практике принципы машинного обучения. Затем можно будет переходить к подробному изучению глубокого обучения, искусственного интеллекта и разрабатывать проекты для портфолио.

Что должен знать Python BackEnd Developer

Веб-сервера (Nginx, Apache)

BackEnd разработчику необходимо знать общие принципы работы веб-серверов, а также понимать, как в целом работает интернет и каким образом ваш код взаимодействует с серверами, базами данных и вообще с “внешним миром”.

 Веб-сервер — это программное обеспечение либо аппаратное средство, которое работает с целью приема HTTP-запросов, их обработки и последующей выдачи НТТР-ответов. На данный момент их существует множество, однако наибольшее распространение получили Nginx и Apache.

Этим двум веб-серверам посвящено несметное количество статей, которые рассматривают их плюсы и минусы и благодаря которым вы сможете определиться, какой из них лучше всего подходит под решение ваших задач.

Но также отметим, что сами по себе Nginx и Apache способны не только конкурировать, а и эффективно взаимодействовать между собой при правильной конфигурации, создавая мощную, гибкую и высокофункциональную систему с возможностью горизонтального масштабирования.

Базы данных (MySQL, MongoDB)

Серверная сторона программного обеспечения предусматривает активное использование серверов (от англ. “to serve” — служить). Это компьютеры, которые выполняют какую-либо сервисную задачу по приему, обработке и предоставлению информации пользователям.

Для BackEnd разработчика знание серверов и умение работать с ними является настолько же важным, насколько для FrontEnd разработчика — знание триады HTML, CSS и JavaScript.  

Работаете со структурированными данными, а среди ваших приоритетов надежность, окупаемость и совместимость со всеми основными ОС? Выбирайте MySQL. Если же вы ориентируетесь на скорость, гибкость, масштабируемость, удобство в управлении СУБД, либо вы просто не можете определить схему для своей БД, вам стоит сфокусироваться на изучении систем управления нереляционными базами данных. Хорошим выбором станет MongoDB благодаря своей распространенности.   

Фреймворки Flask/Django

Два данных фреймворка являются самыми популярными в веб-разработке на языке Python. Какому стоит отдать предпочтение?

Flask подойдет тем, кто заинтересован в тонкостях настройки проекта, и кто хочет иметь полноту власти над всеми его компонентами. Также данный фреймворк лучше подходит для создания REST API. Минимализм, максимальный контроль составляющих приложения, свобода в управлении каждым элементом — это визитные карточки Flask.

С другой стороны, если вы ищете набор готовых инструментов, стоит обратить внимание на Django. Он ориентирован больше на стек готовых решений и конечный продукт, нежели на подробную настройку всех компонентов проекта. Если вас интересует разработка и развертывание приложения в кратчайшие сроки, простота в его создании, масштабируемость, поддерживаемость и наличие очень хорошо структурированной и детальной документации по используемому фреймворку, смело выбирайте Django.

Паттерн MVC (Model-View-Controller)

Паттерн MVC достаточно востребован в наше время. Данный шаблон предусматривает разделение приложения на три компонента: Модель, Представление, Контроллер, благодаря чему реализуется концепция разделения и закрепления ответственности за каждым компонентом, что упрощает разработку веб-проектов. 

Вспомогательные технологии (Celery, RabbitMQ)

Среди известных технологий, которые облегчают жизнь BackEnd разработчику можно отметить Celery. Это инструмент для управления очередями задач, который применяется для фоновой обработки долго выполняющихся задач, снижая нагрузку на процессор.

Упомянем также и RabbitMQ — менеджер сообщений, который предназначен для передачи данных (так называемых сообщений) между сервисами и упрощающий работу со сложными ресурсоемкими задачами при помощи очередей.

Что должен знать Python Developer для работы в сфере DevOps

Python особо популярен у DevOps специалистов. DevOps — это методология, которая совмещает в себе разработку (Development) и системное администрирование (Operations) с целью увеличения частоты выпуска релизов. Данные специалисты также должны обладать навыками использования облачных технологий и автоматизации инфраструктуры.

DevOps инженеры отдают свое предпочтение Python за его простоту, мощность, надежность, многозадачность, поддержку большого количества специальных пакетов, которые повышают эффективность данного языка программирования и за другие преимущества. Python используют, в основном, вместе с командной оболочкой Bash для упрощения процессов развертывания ПО и автоматизации различных задач системного администрирования (написание скриптов).

Что еще должен уметь DevOps инженер, помимо написания скриптов?

1. Понимать устройство ОС Linux/Windows.
2. Знать, как работают компьютерные сети (сетевая модель передачи данных TCP/IP и эталонная модель OSI), понимать инфраструктуру сетей.
3. Знать основные сетевые протоколы (HTTP, HTTPS, SSH, IP, TCP и другие).
4. Работать с популярной облачной инфраструктурой AWS.
5. Применять контейнеризацию (Docker), кластеризацию (Kubernetes), принципы CI/CD (Jenkins), инструменты мониторинга (Zabbix, Nagios), управлять ПО на удаленных серверах (Ansible).
6. Работать с веб-серверами (например, Nginx и Apache), уметь их настраивать.

Данный стек технологий вполне достаточный для уверенного старта в качестве DevOps инженера.

Что должен знать Automation QA Engineer (Python)

Python также имеет большую популярность в тестировании. Он применяется для написания скриптов, которые автоматизируют процессы проведения тестов. Помимо классических навыков и знаний тестирования необходимо владеть языком Python, разбираться в принципах ООП и также владеть тестовыми фреймворками (в данном случае — PyTest, Robot Framework, unittest и другие).  

Desktop, Mobile, Game Python Developer

Менее популярные сферы использования Python. Для разработки настольных приложений можно использовать библиотеку Tkinter и фреймворк PyQt, который позволяет работать с графическим инструментарием, подобным тому, что использует Visual Studio для создания Windows Forms приложений.

Игры на Python также можно создавать — PyGame библиотека в помощь. Однако они будут далеко не уровня ААА. При этом Python успешно используется в таких тяжеловесах гейм-индустрии, как World Of Tanks, Battlefield 2 и EVE Online для запуска скриптовых сцен, реализации пользовательского интерфейса, обработки событий.

Если говорить о мобильных приложениях, то там Python применяется разве что для реализации серверной стороны приложения. К примеру, клиент Instagram для iOS написан на языке Objective-C, а сервер — на Python.

Итоги

Мы рассказали вам об IT-специальностях, в которых Python пользуется наибольшим спросом. Благодаря своей универсальности, кроссплатформенности, простому синтаксису, читабельности и значительному количеству разнообразных библиотек и фреймворков этот язык программирования значительно облегчает работу программистов и тестировщиков, позволяя существенно сократить время написания кода.

Сейчас Python просто незаменим в Data Science из-за своего богатейшего инструментария сбора, анализа, обработки и дальнейшей визуализации данных. DevOps инженеры в несколько строк кода могут с легкостью автоматизировать рутинные и/или масштабные процессы. BackEnd разработчики используют все возможности, которые им предоставляют веб-фреймворки для создания эффективных веб-приложений.    

На ITVDN есть подборка видео курсов по языку программирования Python, а также по нескольким самым популярным технологиям, которые должен знать специалист. Комплексная программа обучения состоит из 12 курсов общей продолжительностью более 82 часов. Для формирования практических навыков написания кода мы рекомендуем использовать интерактивные тренажеры по Python.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь информацией с теми, кому она может быть интересна. Пишите в комментариях, на какие еще вопросы, связанные с выбором специальности и планированием обучения вы хотите получить ответы. Мы постараемся ответить на них в наших новых обзорах.

Смотрите также:

17 вопросов джуну: что должен знать Junior-разработчик

***

Что должен знать Junior-разработчик, чтобы получить должность или удержаться на уже «завоёванной» позиции?

Джун — это уже пусть и младший, но специалист. Подразумевается, что он самостоятельно умеет писать код, может справиться с простыми задачами сам, а со средними по сложности задачами — под присмотром ментора.

Олег Власенко, заместитель генерального директора SimbirSoft

Кто-то говорит, что требования завышены, и в 2020 году младший программист должен знать то, что знал Middle в нулевых. Кто-то парирует аргументами о росте конкуренции, сложности задач и, соответственно, требований.

Что касается технических требований к джунам, то в последние годы они действительно выросли. Профессия программиста стала доступнее из-за курсов, и рынок переполнился начинающими разработчиками. Поэтому компании начали выставлять определённые требования, чтобы найти из общей массы тех, кто лучше других.

Например, теперь на позицию начинающего front-end разработчика недостаточно просто знать JavaScript, HTML5/CSS3: нужны базовые знания одного из популярных фреймворков (React, Vue, Angular). Кажется, что со временем требования будут расти ещё сильнее.

Александр Норовяткин, PR&HR в FINCH

Мы разобрались, что должен знать Junior-программист в 2020 году, и собрали общие вопросы с собеседований, по которым работодатели определяют, дотягивает кандидат до нужной планки или нет.

Hard skills

1

Почему вы выбрали этот язык программирования?

Вопрос нехитрый, но джун должен хорошо понимать, где лучше использовать один язык, а где отдать предпочтение другому, какие у выбранного языка сильные и слабые стороны.

2

Где проходили обучение, участвовали ли в реальных проектах?

В Galileosky мы всегда обращаем внимание на следующие моменты:

3

Назовите принципы ООП

Старо как мир, но всё так же актуально. Держите шпаргалку по принципам ООП: там всё разложено по полочкам. Если вы хорошо разбираетесь в ООП, можете рассказать о своём опыте их применения на практике. Идеально, если вы также расскажете, почему те или иные принципы не стоит применять в некоторых ситуациях.

4

Какие алгоритмы сортировки вы знаете? Напишите код с использованием быстрой сортировки.

Ох уж эти алгоритмы сортировки — понять бы, где они пригодятся в реальной жизни. А зачем вообще Junior-разработчику это знать? Тут всё просто: понимание принципов и гибкость мышления. Опять же, с помощью небольшого примера вы покажете, что владеете синтаксисом языка и умеете объяснять, что происходит в вашем коде.

5

Какие технологии вы знаете?

Для работы на реальном проекте мало знать сам язык программирования. Младшему разработчику необходим большой багаж знаний. Если мы рассматриваем разработчика на Java, кроме  самого языка, необходимо иметь хотя бы начальные знания о Spring, базах данных, SQL, системах контроля версий. Это не означает глубокое изучение всех аспектов, но представление о работе с этими технологиями быть должно, даже если нет реальной практики. Зачастую разница между Middle- и Junior-разработчиком — это реальный опыт.

Михаил Шушпанов, руководитель направления, компания Bell Integrator

Если говорить о знании конкретных технологий, от начинающего разработчика требуется опыт разработки на каком-то классическом языке программирования со строгой типизацией — подойдёт Java, C++, C#. При этом не так важно, на каком языке программирования придётся писать в будущем: синтаксис языка выучить легко, а вот понимание, что «можно» делать, а чего «нельзя» — нет.

Олег Лекшин, начальник отдела разработки прикладного ПО «ИВК»

6

Расскажите, с какими IDE вы работали

Достаточно назвать одну, но хорошо в ней разбираться: какие редакции есть, как подключить библиотеку к проекту, чем выбранная среда разработки лучше других, какие плагины вы использовали, etc.  Это то, что должен знать Junior-разработчик.

7

Есть ли опыт работы с базами данных? Сколько нормальных форм вы знаете и чем они отличаются?

Знать, как обращаться к БД, нужно, а вот что касается нормальных форм — это, скорее, плюс, чем необходимость. Будет хорошо, если вы назовёте СУБД, с которыми работали, обозначите их ключевые особенности.

Также к навыкам стоит добавить SQL. Да, на SQL сейчас никто не пишет, но без SQL невозможно понимание логики работы СУБД.

Олег Лекшин, начальник отдела разработки прикладного ПО «ИВК»

8

У вас был свой проект? В чём заключалась задача и как вы её решали?

Чтобы стать Junior-разработчиком, нужно знать теорию и применять её на практике. Разумеется, вы как джун уже должны были что-то писать, будь то на курсах или для себя. Перед собеседованием стоит разобрать один из самых сложных проектов, вспомнить, какие проблемы возникали в процессе работы над ним, и как вы их решали.

9

Какие методологии создания продукта вы знаете? Назовите несколько принципов Agile

Да, вам стоит почитать об Agile. Даже если вы твёрдо уверены, что никогда не столкнётесь с командной разработкой, поверьте — столкнётесь. Это не то, что обязательно знать Junior-разработчику, но будет плюсом, если вы разбираетесь.

10

Есть ли опыт работы с Git? Какой веб-сервис для хостинга проектов вы используете?

Неважно, GitHub это, GitLab или BitBucket. Интервьюера интересует главное — разбираетесь ли вы в системе контроля версий.

11

Также вас могут попросить решить несколько несложных задач

Минимальный испытательный набор состоит из трёх тестов.

Во-первых, оценивается логическое мышление соискателя. Для этого человеку дают несколько достаточно простых задач, которые позволяют проверить, может ли кандидат выполнить обобщение или сделать выводы из поступившей информации.

Во-вторых, смотрят, как кандидат усваивает информацию, как работает его внимание и память. Обычно перед разработчиком ставится задача из 5–6 вводных пунктов, после чего идёт обсуждение её решения. Кандидат должен резюмировать задачу, описать своё решение, а затем сделать выводы.

В-третьих, по косвенным признакам, оценивается коммуникабельность кандидата — развитие его речевых навыков и способность работать в команде. Часто от соискателей на Junior-позицию требуется проактивность (её оценят, предложив несколько «поведенческих» задач) и скорость мышления.

Дмитрий Макаров, директор департамента Digital “Техносерв Консалтинг”

Soft skills

12

Вы командный игрок?

Коммуникативные навыки — одни из важнейших, и даже если вы разработчик-одиночка, акцентируйте внимание на том, что вы с удовольствием приобщитесь к командной работе.

Даже опытные разработчики могут ошибиться с оценкой сроков, но они знают, как с этим быть — сразу сообщают менеджеру, обращаются за помощью к коллегам. Джуниор с неразвитыми soft skills промолчит и будет пытаться решить вопрос самостоятельно, в результате ничего толком не сделает и только потратит время.

Степан Ермилов, руководитель мобильной разработки в MediaSoft

В удалённой работе гораздо большую роль начинают играть soft skills. Гибкие навыки — это не только умение общаться с коллегами, но и банальное уважение к коллегам, к примеру, в чатах — когда ты отмечаешь коллегу, дублируешь сообщение, которое могло потеряться, и закрепляешь важные ссылки на самом верху.

Салават Ханов, основатель сервиса блокировки рекламы и защиты данных 1Blocker

13

IT-сфера изменчива, постоянно появляются новые технологии. Готовы ли вы всё время учиться?

Все понимают, что у младшего разработчика нет большого опыта и, скорее всего, нет глубоких знаний фреймворков. Поэтому на собеседовании больше внимания уделяется его soft skills: насколько разработчик мотивирован, готов ли он обучаться.

Алексей Харюков, руководитель тренинг-центра EPAM в Санкт-Петербурге

14

Каков ваш уровень английского языка?

Для нас, в EPAM, важным фактором является также уровень английского языка — не ниже Intermediate, поскольку после обучения можно попасть на проект с распределённой командой, с разработчиками из других стран.

Алексей Харюков, руководитель тренинг-центра EPAM в Санкт-Петербурге

Кроме того, аутсорсинговые компании зачастую работают с иностранными заказчиками, организовывают с ними встречи и созвоны. И вообще, читать и писать документацию стоит на английском, да и на Stack Overflow лежит всё, что нужно знать Junior-разработчику. Поэтому перед собеседованием обязательно подтяните английский язык.

15

Умеете ли вы справляться со стрессом?

Часто младший разработчик сталкивается с трудностями, на которые он тратит много сил и времени из-за отсутствия опыта. Поэтому просто необходимо уметь понижать свой уровень стресса, когда это требуется, иначе обучение затянется.

Иван Катков, фронтед-разработчик ИТ-компании ОТР

16

Если возникла проблема, как вы будете её решать?

Это больше вопрос на самостоятельность, нежели на способы решения.

Хочется поделиться советом: прежде чем идти к более опытным коллегам с вопросом, постарайтесь сами разобраться в проблеме. Во всех командах очень ценится, когда человек подходит не просто с вопросом «А как это сделать?», а уже обладает какой-то информацией, прикинул варианты решения и обращается за советом, как решить проблему правильнее.

Тимур Гайфулин, руководитель группы разработки IT-компании DD Planet

17

Можете ли вы оценить время выполнения задачи?

Да, это то, что должен уметь Junior-разработчик уже с кое-каким опытом, но на стадии обучения вы должны были получить хотя бы базовый навык оценки сроков.

У нас сотрудники работают удалённо. Поэтому важно грамотно распределять время для решения задач, уметь сосредотачиваться, оценивать сроки и соблюдать их.

Руслан Львов, основатель диджитал-агентства ADDEO

Что должен знать Junior-разработчик? Отвечают эксперты

Олег Власенко

заместитель генерального директора SimbirSoft

Говоря о необходимых навыках, сразу важно прочертить границу между джуном и стажёром, поскольку эти роли достаточно часто путают.

Стажёр — человек, который только учится, часто он не имеет опыта разработки. Со стажёрами мы в компании чаще всего имеем дело на наших стажировках, которые мы в разных форматах организовываем с 2012 года. Как правило, значительная часть их аудитории — это студенты без опыта работы. Конечно, если стажёр хорошо себя показывает, мы можем пригласить его на собеседование, а по итогам собеседования даже взять его в компанию, если есть надежда, что он за пару месяцев выйдет на уровень джуна. Но далеко не все стажёры так быстро дорастают до этого.

Тем временем джун — это уже пусть и младший, но специалист. Подразумевается, что он самостоятельно умеет писать код, может справиться с простыми задачами сам, а со средними по сложности задачами — под присмотром ментора. Соответственно, такой специалист обязан обладать уверенными знаниями как минимум одного языка и фреймворка. Да, его знания, скорее всего, не будут глубокими, но он должен знать основы. Значительная часть сил джуна уходит на освоение нового. Ведь чтобы стать мидлом и выйти на новый уровень оплаты своего труда, джуну придётся освоить несколько фреймворков пусть и поверхностно, глубоко изучить как минимум один фреймворк, возможно, подготовиться и сдать экзамен по сертификации, получить опыт в разных проектах. Соответственно, важнейшими soft skills для джуна (да и для любого ИТ-специалиста вообще) будут навыки самообучения, навыки и опыт решения любых проблем, самодисциплина и мотивация к обучению.

Если рассматривать hard skills, то, наверное, нужно упомянуть такие профессиональные навыки, как умение искать информацию в поисковых системах, знание средств коллективной разработки (Git и другие), знание IDE, языка и фреймворка.

Завышены ли требования к джунам? Уверен, нет. Всё проясняется, если разделить понятия стажёр и джун и рассматривать джунов, как младших специалистов, а не просто тех, кто начал учиться.

София Техажева

руководитель программ «Python-разработчик» и «Алгоритмы для разработчиков» в Яндекс.Практикуме

Junior-разработчику, как в принципе и любому специалисту в сфере ИТ, важны такие качества, как ответственность, стремление к профессиональному росту, умение управлять рабочим временем и работать в команде. Кроме того, от начинающих разработчиков дополнительно ждут умения быстро осваивать новый материал и вникать в суть задач.

Требования к hard skills будут зависеть от направления. Например, мы уже подробно рассказывали, что работодатели ждут от Junior-Python-разработчика. Для таких специалистов это чаще всего знание языка программирования Python, алгоритмов и структур данных, опыт работы с базами данных и фреймворками.

Современные требования к Junior-разработчикам не кажутся мне завышенными. Во-первых, требования очень отличаются от компании к компании. Нужно также иметь в виду, что в описании вакансий обычно пишут портрет идеального соискателя, на деле же готовы брать кандидатов не со всеми перечисленными навыками. Во-вторых, большинство работодателей понимают, что любого джуниор-специалиста придётся учить, поэтому хотят от кандидатов в первую очередь бойкости и заинтересованности.

В технических навыках обычно требуется наличие какого-то (хотя бы учебного) опыта программирования, знакомство с основными инструментами, умение решать типовые задачи. Для получения даже этих навыков придётся постараться. Разработка имеет относительно высокий порог входа по сравнению с другими ИТ-профессиями, но планка по найму в последние годы, скорее, снижалась, чем наоборот.

Александр Махновский

руководитель отдела разработки Аванпост

По нашему опыту в последние годы требования к Junior-разработчикам у нетоповых компаний снизились. Связано это с кадровым голодом, вызванным, с одной стороны, ростом рынка, с другой, демографическим провалом девяностых–начала 2000-х.

В целом для джуна, планирующего работать в прикладной разработке, требования можно определить следующим образом:

Основные хард-скиллы:

• Знать синтаксис языка, на котором предстоит работать.
• Знать основу стандартной библиотеки языка и представлять её структуру в целом.
• Понимать принципы работы технологической платформы и среды исполнения (например jvm).

Дополнительные хард-скиллы:

• Понимать принципы работы реляционных СУБД, иметь навыки работы с ними.
• Знать основы веб-разработки.
• Понимать, как в целом устроен мир: как работает сетевое взаимодействие, какая инфраструктура существует в интернет- и корпоративных сетях, понимать отличия парадигм программирования, скриптовых языков от компилируемых и т. д.

Практические навыки:

• Уметь решать простые прикладные задачи, т. е. применять знания, перечисленные выше, с пользой.

Софт-скиллы:

• Умение слушать, воспринимать постановку задач и пояснения, не упускать детали, но и не зацикливаться на них.
• Способность и желание обучаться в процессе работы.
• Умение задавать вопросы и в целом формулировать мысли.
• Любознательность и стремление к развитию.
• Ответственность.

Как правило, у всех ребят, приходящих к нам на собеседование, всё в порядке с основными хард-скиллами, учитывая, что они предварительно проверяются простейшим тестовым заданием.

Большинство же отклонений по результатам собеседования происходит по причине отсутствия практических навыков или критичных софт-скиллов, таких, как умение слушать.

Это не самые высокие требования: могу с уверенностью сказать, что 10-15 лет назад требования были значительно серьезней. Отрасль была менее лояльной к новичкам, готовность брать на работу, платить не самую низкую зарплату и учить была у единиц компаний. Сейчас же все, даже самые небольшие софтверные и не только компании, готовы вкладываться в обучение вчерашних студентов, несмотря на все сопутствующие риски. Всё, что нужно джуну сегодня, — общая адекватность и минимальные знания технологий.

Выводы

Мнения насчёт того, завышены требования к джунам или нет, очень разнятся. Но практически все эксперты сходятся в том, что Junior-разработчик должен знать о преимуществах и сферах применения выбранного языка или технологии, уметь работать с Git, знать основные алгоритмы, библиотеки и фреймворки в своей сфере, быть в курсе возможностей хотя бы одной IDE, знать английский не ниже уровня Intermediate и уметь работать в команде.

А вот что должен знать Middle-разработчик.

Что работодатели ждут от Junior Python-разработчика

Python — один из самых популярных языков программирования. В рейтинге Stack Overflow 2020 года он занимает третье место. Его легко освоить, а на рынке нет дефицита вакансий. По запросу «Python-разработчик» HeadHunter предлагает 3340 вакансий за месяц. Python используют при создании веб-приложений, в машинном обучении и Data Science. Анастасия Новикова, автор курса «Python-разработчик» в Яндекс.Практикуме, делится опытом прохождения интервью на позицию Python-разработчика и рассказывает, что работодатели обычно ждут от начинающих специалистов.

Анастасия Новикова

автор курса «Python-разработчик» в Яндекс.Практикуме

Какое нужно образование?

Обычно резюме на Junior Python-разработчика подают выпускники или студенты последних курсов технических и математических специальностей. Профильное дополнительное образование, пройденные курсы на Stepik, Coursera или других платформах станут плюсом к основному образованию. Если вы хотите работать в Data Science, то бонусом будут магистерская степень или аспирантура, наличие публикаций и выступления на конференциях.

Работодатели иногда готовы брать на junior-позицию кандидатов без соответствующего высшего образования. Для таких соискателей, как правило, проводят дополнительные испытания, внимательнее относятся к тестовому заданию и учебным проектам в портфолио.

Как проверяют опыт работы?

Обычно опыт работы для начинающих специалистов не обязателен. Но на некоторые вакансии ищут кандидатов с опытом от полугода — года или соискателей, которые прошли стажировку. Если вы нигде не работали, приготовьтесь рассказать про законченные учебные и личные проекты. Личными проектами также интересуются, чтобы проверить заинтересованность кандидата в профессии и его стремление к развитию.

Завершённые проекты можно опубликовать, например, в личном профиле на GitHub или создать сайт-портфолио. На собеседовании вы сможете рассказать, какая перед вами стояла задача, какие технологии вы выбрали и почему. Дополнительные проекты помогут не только прокачать навыки, но и выделиться среди других кандидатов.

Какие soft skills пригодятся в первую очередь?

Помните сериал «Кремниевая долина» и его главного героя Ричарда Хендрикса, CEO «Пегого Дудочника»? Он был отличным программистом, но ему явно не хватало умения общаться с людьми, работать в команде и руководить сотрудниками. На практике одного умения решать поставленные задачи с помощью технических навыков бывает недостаточно, успешность кандидата зависит также от его социальных качеств.

Ответственность, стремление к профессиональному росту, умение управлять рабочим временем и работать в команде — это базовые soft skills, которые нужны практически на любой должности в ИТ-сфере.

От junior разработчика дополнительно ждут умение быстро осваивать новый материал, вникать в суть задач, понимать требования и быть готовым к рутинным задачам. На собеседованиях junior-специалистов могут спросить: «Как вы относитесь к рутинным задачам?» — потому что их работа часто включает монотонные процессы, не всегда творческая. Работодатель не хочет вас напугать — скорее хочет убедиться в том, что вам не станет скучно на этой позиции через несколько месяцев и вы не захотите уйти. Ответ на такой вопрос можно сформулировать так: «Сейчас подобные задачи для меня — возможность получить опыт, на них я смогу отработать свои навыки, чтобы в будущем браться за более сложную работу».

На собеседовании также могут спросить, почему вы хотите работать на этой должности и в этой компании. С помощью этого вопроса работодатель пытается понять, подходит ли соискатель компании, а компания — соискателю. Если вам действительно не интересен проект, то работа в нем вряд ли доставит удовольствие, и вряд ли вы принесете пользу компании.

Изучите перед собеседованием свои будущие задачи, продукты и проекты, с которыми работают в компании, этап развития компании (например, стартап или ИТ-гигант), корпоративную культуру, отзывы сотрудников, местоположение, условия работы. И выберите среди всего то, что вам действительно важно. Это может быть простое «это компания, где я могу полностью реализовать свои компетенции и продолжить карьеру» или «мне кажется, мой опыт отлично подходит под требования» и перечислите ключевые навыки.

Какие технические навыки необходимы?

Основное требование — знание языка программирования Python. Но иногда на позицию Python-разработчика рассматривают специалистов с опытом в других популярных языках (например, C++, Java, Go).

На собеседованиях работодатель может проверить общую ИТ-грамотность, например спросить, как устроен компьютер или как работает интернет. Чаще всего от кандидатов ждут знания алгоритмов и структур данных. В некоторых компаниях есть отдельный этап, или даже несколько этапов отбора, посвященных проверке этого навыка. Про то, зачем разработчику изучать алгоритмы и структуры данных, мы уже писали раньше.

Также на собеседованиях часто спрашивают про опыт работы с базами данных и фреймворками, понимание принципов многопоточного и асинхронного программирования, умение работать в командной строке.

Python-разработчиков также ищут под задачи машинного обучения. Поэтому при отборе на позиции, связанные с Data Science, проверяют знание алгоритмов машинного обучения и умение их применять, опыт участия в соревнованиях на Kaggle или в хакатонах. От соискателей ждут знания математики: теории вероятностей, линейной алгебры и математического анализа.

Что повторить перед собеседованием

Алгоритмы и структуры данных (без привязки к языку программирования). Желательно знать, как устроены массивы, связные списки, хеш-таблицы, множества, бинарные деревья поиска, графы. Какая сложность (в O-нотации) основных операций при работе с ними. Могут также задать вопросы по базовым алгоритмам. Например, попросить рассказать про основные алгоритмы сортировки, бинарный поиск или способы обхода графов.

Структуры данных в Python: примеры применения, различия, преимущества и недостатки. Будьте готовы отвечать на вопросы про числовые типы данных, строки, списки, кортежи, множества и словари. Преимуществом будет знание и опыт применения встроенных в язык структур данных, например, OrderedDict или defaultdict из модуля collections.

Изменяемые и неизменяемые типы данных в Python: в чём разница между ними, примеры использования. Часто просят просто перечислить изменяемые и неизменяемые типы данных, которые вы знаете. Могут предложить решить задачу и спросить, какой тип или какую структуру данных вы бы выбрали для её решения и почему.

Декораторы: что это такое и как они устроены. Могут, например, попросить написать код декоратора для измерения времени работы функции или декоратора с параметром. Полезным будет знание functools.wraps.

Контекстные менеджеры: что это такое и для чего используют. Могут попросить реализовать контекстный менеджер для работы с файлами, аналогичный встроенному open().

Генераторы и итераторы: что это такое, для чего они используются, какая между ними разница. Могут, например, попросить написать генератор чётных чисел или чисел Фибоначчи.

GIL: зачем он нужен и как работает. Вопрос на собеседовании может быть такой: «Могут ли в Python одновременно выполняться больше одного потока?» От начинающих специалистов обычно не требуют знаний про GIL, но они могут выгодно выделить вас на фоне других кандидатов.

Как устроен один из популярных фреймворков, например Django или Flask. Хорошо, если вы понимаете его сильные и слабые стороны. Могут попросить спроектировать базу данных для приложения, написать несколько запросов с помощью ORM или на чистом SQL.

Как работает интернет: понимание модели/моделей OSI/TCP IP, основных протоколов. Популярный вопрос из этого раздела: «Что происходит, когда в поисковой строке вбиваешь google.com?»

Утилиты командной строки. Могут попросить рассказать про пять – десять команд, которыми вы чаще всего пользуетесь.

Потоки, процессы, асинхронное программирование. Например, в чём разница между потоком и процессом, или какие способы межпроцессного взаимодействия вы знаете.

Логические и математические задачи: для их решения может понадобиться школьная математика, базовые знания комбинаторики, теории вероятностей, умение работать с числами в разных системах счисления.

Вряд ли на собеседовании вам зададут вопросы из всех этих разделов. От соискателя на позицию младшего разработчика не ждут, что он верно ответит на все вопросы, скорее, будут смотреть, в правильном ли направлении он думает. Но чем более подготовленными вы будете, тем больше у вас шансов получить желаемую работу.

Что почитать начинающему Python-разработчику

«Чистый код: создание, анализ и рефакторинг», Мартин Роберт К. «Грязный» код мешает развитию проекта и компании, потому что требует значительных ресурсов на поддержку. В книге много реальных примеров, которые научат отличать плохой код от хорошего. Она пригодится всем начинающим разработчикам, читается легко. Возможно, не всё получится сразу применить на практике, но когда вы столкнётесь с ситуацией, упомянутой в книге, вам будет легче найти решение.

«Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих», Адитья Бхаргава. Думаете, алгоритмы это сложно? Книга убедит вас в обратном. В ней подробно разбирается каждый алгоритм: будет понятно даже ребёнку. Воспроизвести их на любом языке программирования не составит труда.

«Программируем на Python», Майкл Доусон. Автор книги — опытный разработчик. Он помогает освоить фундаментальные принципы на примере создания простых игр. Так вы получите базовые навыки и сможете пополнить портфолио. Для более продвинутых специалистов книга может показаться скучной, главная аудитория — всё-таки начинающие разработчики.

«Python на практике», Марк Саммерфилд. Знания из книги помогут лучше подготовиться к собеседованиям. Подходит начинающим и опытным программистам. В основе четыре темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышение быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика.

«Изучаем Python», «Программируем на Python», «Python. Карманный справочник», Марк Лутц. Это несколько книг известного инструктора по Python. Их лучше читать в оригинале. Они помогают восполнить пробелы в знаниях и разобраться в сложных вещах. В «Карманном справочнике» вы найдёте основные сведения о типах данных и операторах, специальных методах, встроенных функциях, которые пригодятся при работе с Python.

«Python. Книга Рецептов», Дэвид Бизли, Брайан К. Джонс. Пособие для начинающих и опытных разработчиков, которое поможет создавать легкочитаемый, оптимизированный и поддерживаемый код. 15 глав охватывают основные темы Python, каждая глава содержит конкретные «рецепты» с примерами кода, которые вы сможете использовать в своих проектах.

«Алгоритмы: построение и анализ», Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. Это справочник и пособие по алгоритмам, которое пригодится и начинающим разработчикам, и сеньорам, и тимлидам. Описания даются на простом языке, главы независимы друг от друга, можно изучать в любом порядке и объёме.

15 вопросов по Python: как джуниору пройти собеседование

Готовитесь к собеседованию на позицию Python-джуниора? Подборка важных вопросов по Python с объяснением и полезными ссылками вам поможет.

Python надежно занял место в пятерке самых популярных языков программирования. Кажется, в ближайшее время он не собирается сдавать позиции. Число разработчиков растет быстрее, чем количество рабочих мест для них. Чтобы получить должность джуниора в хорошей компании, важно отлично показать себя на собеседовании. Итак, что же должен знать начинающий Python-программист по мнению работодателя.

О Питоне в двух словах

Разумеется, отправляясь на интервью по Python, соискатель должен иметь общее представление об этом языке программирования.

Мировые IT-лидеры, такие как Google и Dropbox, активно используют Python в своих проектах. Причина популярности кроется в его простоте и мощности.

Прежде всего, язык эффективен в активно развивающихся сферах веб-разработки, машинного обучения и big data. На нем создаются игры и научные модели. Также он с успехом применяется в системном администрировании и автоматизации задач.

Python относится к интерпретируемым языкам и не требует компиляции. Обработчик проходит по Python-коду построчно и сразу его выполняет. Это облегчает отладку, но может негативно отражаться на скорости работы. Самый известный интерпретатор называется CPython.

Официально язык поддерживает ООП. Но в то же время в нем имеются средства для функционального программирования. Так что Python не ограничивает разработчика в парадигмах.

10 базовых вопросов по Python

Прежде всего, программист должен хорошо знать свой рабочий инструмент и его возможности. В противном случае придется изобретать велосипеды и тратить время на поиски очевидных решений. Чтобы показать себя в лучшем свете на собеседовании, просмотрите еще раз справочники по Python.

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Все данные относятся к одному из двух типов – неизменяемые или изменяемые. Очевидно, что первые в конце программы выглядят точно так же, как и в начале. К ним относятся числа, строки и кортежи. С другой стороны, списки и словари могут измениться в процессе работы. Например, добавятся или удалятся элементы.

Когда данные передаются в функцию, способ их обработки зависит от типа. Например, для неизменяемых чисел создается независимая копия. Следовательно, любое преобразование внутри функции не повлияет на исходное число. И наоборот, вместо изменяемого списка передается указатель на то место в памяти, где он хранится. Таким образом, все трансформации повлияют на внешний объект.

def foo(a=[]):
    a.append(1)
    print(a)

foo()
foo()
foo()

Первый вызов функции foo предсказуемо выведет список, состоящий из одного элемента 1. Однако если вы ожидаете такого же результата от второго и третьего вызовов, то будете удивлены. На самом деле, вывод будет следующим:

# [1]
# [1, 1]
# [1, 1, 1]

Так происходит, потому что при первом вызове в памяти создается пустой список a. Именно к нему функция будет обращаться и дальше, если не получит собственный аргумент. Так как список не копируется, а передается по ссылке, он будет изменяться.

Эту концепцию важно понять, чтобы не допускать подобных ошибок. Их сложно отследить в процессе отладки, поэтому приходится тратить много времени на поиск проблемы.

Хеширование

Хеш-таблицы – это особые структуры данных, подобные ассоциативным массивам. Ключами в них могут выступать не только числа, но и другие объекты. Однако есть одно важное условие. Для каждого ключа требуется вычислить особый уникальный код. Этим занимаются специальные функции.

Хеш-функции получают на входе данные разного объема, а возвращают хеш фиксированной длины. Набор данных может пройти через такую функцию много раз, но результат для него будет одинаковым. И наоборот, для наборов, отличающихся хотя бы одним символом, коды всегда разные.

Не каждую порцию данных можно хешировать. Возьмем, например, список, изменяющийся в процессе работы программы. В разные моменты времени его хеш будет разным.

Часто говорят, что изменяемые объекты Python в принципе нельзя хешировать, а неизменяемые – всегда можно. На самом деле, возможность хешировать объект и его неизменяемость – понятия разные.

Лучше разобраться в концепции поможет видео:

Виды строк

Оперировать строками в Python – одно удовольствие, так как язык предоставляет для них множество удобных методов. Также имеется поддержка «сырых» строк и строковых литералов.

Чтобы строка стала «сырой», перед ней необходимо поставить символ r в любом регистре:

common_string = 'C:\file.txt'
raw_string = r'C:\file.txt'
print(common_string) # C: ile.text
print(raw_string) # C:\file. txt

В такой строке отключается экранирование. Это значит, что обратная косая черта считается самостоятельным символом. Основное применение сырых строк – работа с регулярными выражениями.

Строковые литералы заключаются в тройные кавычки или апострофы. С их помощью удобно обрабатывать большие блоки текста, например, HTML-код, так как их можно разбить на несколько строк. Экранирование кавычек внутри литерала не требуется.

s = '''<div>
  <a href="#">content</a>
</div>'''
print(s)

Этот код выведет все, что находится между тройными апострофами. При этом кавычки в значении атрибута и переносы строк сохранятся.

Лямбда-выражения

Лямбды пришли в Python из языка Lisp. Это простые анонимные функции, записанные в одну строку. Их можно объявить даже там, где нельзя воспользоваться инструкцией def. Например, эти выражения часто используются в методах filter и map.

foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]

print(list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)))
# [18, 9, 24, 12, 27]

print(list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)))
# [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64] 

Списки

Многие программисты испытывают сложности с пониманием списков. Однако, это очень важная тема, и в ней необходимо разобраться.

Вот небольшая задачка по python-спискам для тренировки мозга:

A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))
A1 = range(10)
A2 = sorted([i for i in A1 if i in A0])
A3 = sorted([A0[s] for s in A0])
A4 = [i for i in A1 if i in A3]
A5 = {i:i*i for i in A1}
A6 = [[i,i*i] for i in A1]

Определите, что находится в каждой переменной, и сравните свои предположения с ответом.

A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4} 
A1 = range(0, 10)
A2 = []
A3 = [1, 2, 3, 4, 5]
A4 = [1, 2, 3, 4, 5]
A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]

Если эти преобразования вам непонятны, потратьте на них немного времени.

Итераторы и генераторы

Итератор – это интерфейс, который позволяет перебирать элементы последовательности. Он используется, например, в цикле for ... in ..., но этот механизм скрыт от глаз разработчика. При желании итератор можно получить «в сыром виде», воспользовавшись функцией iter().

Чтобы получить следующий элемент коллекции или строки, нужно передать итератор функции next().

Под капотом функциональность реализуется в методах __iter__ и __next__.

Пример простого итератора:

class SimpleIterator:
    def __iter__(self):
        return self

    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit
        self.counter = 0

    def __next__(self):
        if self.counter < self.limit:
            self.counter += 1
            return 1
        else:
            raise StopIteration

simple_iter = SimpleIterator(5)

for i in simple_iter:
    print(i)
# 1
# 1
# 1
# 1
# 1

На базе итераторов в языке появились новые элементы синтаксического сахара: выражения-генераторы и генераторы коллекций. Они позволяют устанавливать условия для отбора.

numbers = range(10)
squared = [n ** 2 for n in numbers if n % 2 == 0]
print(squared)   # [0, 4, 16, 36, 64]

В этом примере из списка чисел отбираются четные, а в финальную коллекцию вносятся их квадраты.

Выражения-генераторы не создают целый список заданной длины сразу, а добавляют элементы по мере необходимости.

Очевидно, что генераторы могут выполнять работу функций map и filter. Более того, они справляются с этой задачей эффективнее.

*args и **kwargs

Иногда нельзя предсказать, сколько аргументов получит функция. Чтобы обработать их, используются специальные конструкции *args и **kwargs.

На самом деле, названия переменных – args, kwargs – это просто соглашение. Важны здесь только звездочки. Они обозначают сборку аргументов в коллекцию (список или словарь). Одна звездочка предназначена для обычных аргументов, две – для именованных.

Можно заменить *args на *vars, а **kwargs на **options или другое слово. Программа будет работать так, как ожидается. Однако, другие разработчики могут вас не понять.

def test_args(farg, *args):
    print("Первый известный аргумент: ", farg)
    for arg in args:
        print("Один из оставшихся аргументов: ", arg)

test_args(1, "two", 3)
# Первый известный аргумент: 1
# Один из оставшихся аргументов: two
# Один из оставшихся аргументов: 3

def test_kwargs(farg, **kwargs):
    print("Первый известный аргумент: ", farg)
    for key in kwargs:
        print("Один из оставшихся аргументов: %s: %s" % (key, kwargs[key]))

test_kwargs(farg=1, myarg2="two", myarg3=3)
# formal arg: 1
# Один из оставшихся аргументов: myarg2: two
# Один из оставшихся аргументов: myarg3: 3

Конструкции *args и **kwargs можно использовать как самостоятельно, так и в комбинации с любым количеством обычных аргументов. Например, в коде выше первый параметр farg обрабатывается отдельно, а все остальные собираются в коллекцию.

Декораторы

Функции и классы в Python – объекты удобные. Они сами могут быть входящими и исходящими аргументами функций. Это свойство можно использовать, чтобы сделать жизнь разработчика немного приятнее.

Смысл паттерна Декоратор заключается в том, что некоторая функция заворачивается в другую функцию, приобретая от нее новые возможности. Например, так можно вести логи, вводить пред- и постусловия, добавлять методы для классов.

Декораторы в Python – это, по сути, синтаксический сахар. Для их обозначения используется символ @.

Код ниже описывает обычный вариант приготовления сэндвича. Нужно взять что-нибудь мясное, обложить с двух сторон овощами и положить в булку.

def bread(func):
  def wrapper():
      print "</''''''\>"
      func()
      print "<\______/>"
  return wrapper

def vegetables(func):
  def wrapper():
      print "#помидорка#"
      func()
      print "~лист салата~"
  return wrapper

def sandwich(food="--ветчина--"):
  print food

sandwich = bread(vegetables(sandwich))
sandwich()

#</''''''\>
# #помидорка#
# --ветчина--
# ~лист салата~
#<\______/>

Изначально функция sandwich только печатает начинку, а затем она становится полноценным бутербродом. То же самое можно сделать чуть проще:

@bread
@vegetables
def sandwich(food="--ветчина--"):
  print food

sandwich()

Вместо привычного синтаксиса вызова функции, используются два декоратора, которые оборачивают исходный сэндвич. Название остается прежним, но результат работы уже другой.

В Python есть несколько встроенных декораторов, например, @classmethod, @staticmethod, @property.

Исключения

При анализе или исполнении кода иногда возникают ошибки или исключения. Например, это может произойти при попытке чтения файла, которого не существует. Хороший разработчик должен уметь ловить и обрабатывать их.

В Питоне определен главный класс BaseException, от которого наследуются все остальные классы ошибок. У него есть четыре прямых наследника:

• SystemExit – произошел выход из программы.
• KeyboardInterrupt – пользователь прервал выполнение программы (комбинация Ctrl+C).
• GeneratorExit – завершена работа объекта generator.
• Exception – родительский класс для пользовательских исключений.

От класса Exception наследуется больше десятка различных ошибок, которые может обработать программист. Вот лишь некоторые из них:

• IOError – ошибка ввода-вывода, например, «файл не найден».
• ImportError – ошибка импорта модуля.
• IndexError – обращение к несуществующему индексу последовательности.
• OSError – ошибка системы.
• SyntaxError – синтаксическая ошибка.
• TypeError – ошибка типа данных, например, функция вызывается с неподходящим по типу аргументом.
• ZeroDivisionError – деление на ноль.

Чтобы поймать и обработать исключения, нужно использовать конструкцию try – except – finally.

try:
    k = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    k = 0

print(k)

# 0

В блоке try размещается код, который должен быть выполнен. Блок except дает возможность поймать и обработать нужные ошибки. При необходимости можно добавить еще инструкцию finally, которая выполнится в любом случае.

ООП

В Python изначально заложена поддержка ООП, метаклассов, наследования, включая множественное, и инкапсуляции.

Пример наследования в Python:

class Animal(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def say(self):
        print(self.name + " хочет что-то сказать")

    def swim(self):
        print(self.name + " подходит к воде")


class Cat(Animal):
    def say(self):
        super(Cat, self).say()
        print(self.name + " говорит Мяу")

    def swim(self):
        super(Cat, self).swim()
        print(self.name + " боится воды")


class Dog(Animal):
    def say(self):
        super(Dog, self). say()
        print(self.name + " говорит Гав")

    def swim(self):
        super(Dog, self).swim()
        print(self.name + " плывет по-собачьи")


class CatDog(Cat,Dog):
    swim = Dog.swim

    def say(self):
        super(CatDog, self).say()

cat = Cat("Кот")
dog = Dog("Пес")
catDog = CatDog("КотоПес")

cat.say()
# Кот хочет что-то сказать
# Кот говорит Мяу

dog.say()
# Пес хочет что-то сказать
# Пес говорит Гав

catDog.say()
# КотоПес хочет что-то сказать
# КотоПес говорит Гав
# КотоПес говорит Мяу

cat.swim()
# Кот подходит к воде
# Кот боится воды

dog.swim()
# Пес подходит к воде
# Пес плывет по-собачьи

catDog.swim()
# КотоПес подходит к воде
# КотоПес плывет по-собачьи

В коде определяется родительский класс Animal с базовой реализацией методов say() и swim(). У Animal есть два наследника: Cat и Dog.

Дочерние классы дополняют методы родителя собственным поведением. Чтобы сделать это, им приходится вызывать метод суперкласса с помощью функции super().

Класс CatDog демонстрирует пример множественного наследования в Python. Он берет лучшее от обоих родителей: плавает как Dog и говорит на двух языках.

5 вопросов о Python-технологиях

Потоки

Вопрос о потоках – один из самых животрепещущих в сообществе. Поэтому вполне можно ожидать, что он прозвучит на собеседовании по Python.

Работа нескольких потоков иногда заканчивается конфликтом. Чтобы защититься от этого, CPython использует технологию Global Interpreter Lock.

Глобальный блокировщик следит за тем, чтобы активен был всегда только один поток. По сути, он просто запрещает параллельность. Хотя такой подход очень упрощает работу, он фактически убирает все преимущества многопоточной модели. Например, нельзя ускорить программу, разделив один поток на несколько. Python-сообщество неоднократно просило убрать GIL, однако, создатель языка решил оставить все как есть.

Впрочем, иногда потоки нужны. Например, на них можно переложить загрузку файлов с сервера. Для этого в Python используется модуль threading.

Код ниже демонстрирует добавление функции clock в поток.

import threading
import time
def clock(interval):
    while True:
        print("The time is %s" % time.ctime())
        time.sleep(interval)
t = threading.Thread(target=clock, args=(15,))
t.daemon = True
t.start()

Асинхронность

Асинхронность – еще один способ выполнения нескольких задач сразу. Она предлагает решать проблему с помощью функций обратного вызова (callback).

Встретив в коде блокирующий запрос, интерпретатор вешает на него сигнальный маячок и идет дальше. Когда запрос завершится, маячок подаст сигнал. В этот момент обработчик вернется, получит результат и вызовет коллбэк.

В Python есть несколько асинхронных библиотек. Самые популярные из них – стандартная AsyncIO и Tornado.

В последних версиях языка появились новые синтаксические конструкции async и await.

Тестирование

В Python есть стандартный модуль unittest. Он позволяет объединять тесты в группы, настраивать и автоматизировать их. Дополнение Mock дает возможность использовать mock-объекты, что облегчает тестирование.

Отладка

Python-код можно и нужно отлаживать. Для этого в языке есть специальный интерактивный дебаггер pdb.

Расширения на C/C++

Интерпретатор CPython позволяет внедрять в программы расширения, которые написаны на C и C++. Разработчик может оптимизировать код и пользоваться библиотеками языка C. Кроме того, можно управлять ресурсами на низком уровне.

Другие вопросы

Список из 15 вопросов по Python не является исчерпывающим.

Многое зависит от специфики компании, которая проводит интервью. Где-то требуется знание популярных фреймворков, например, Django. В другом месте важно понимать основы взаимодействия с базами данных.

Тем не менее вопросы охватывают большую часть знаний, которые нужны разработчику. Разобравшись в них, вы улучшите свои шансы на успех.

Вероятно, вам предложат задачи по Python. Чтобы решить их, нужна не только хорошая теоретическая подготовка, но и практика. Начните с простых упражнений и постепенно поднимайте свой уровень.

Что нужно знать Python-разработчику в 2021 году

Здравствуйте! Меня зовут Павел Сушко. Я Senior Python Developer в компании LeverX Group. В 2021 году Python исполнится 30 лет. Согласитесь, серьезная дата. Однако и сегодня есть много вопросов, которые волнуют разработчиков.

В каких сферах Python будет особенно востребован? Сможет ли он стать популярнее Java? Может ли Python-разработчик обойтись без soft skills и реально ли стать идеальным «питонистом»?

Собрал для вас факты и последние новости, которые должен знать каждый Python-разработчик, если хочет оставаться востребованным специалистом в 2021 году.

Актуальность за счет универсальности

«Второй лучший язык программирования» — именно так сегодня о Python говорят в IT-сообществе. И это правда: если вы изучите различные рейтинги, то увидите, что Python занимает в них уверенное второе место. Временами даже выходит на лидирующую позицию, обгоняя C и Java.

Особенным этот язык делает его универсальность. Python можно использовать практически в любой сфере. Его активно применяют в веб-программировании, поскольку он позволяет разработать и запустить веб-приложение в самые короткие сроки, что актуально для стартапов.

Более широкое распространение Python получил в Data Science и Machine Learning. Сейчас есть немало новых библиотек с интерфейсами, которые просты в применении, ускоряют разработку и позволяют Junior-специалистам не знать сложной математики при решении базовых задач.

Язык постоянно развивается и совершенствуется. Если появляется какая-то технология, будьте уверены: новая библиотека на Python не заставит себя долго ждать.

Спрос на специалистов продолжит расти

Сейчас все чаще встает вопрос о том, не превращается ли Python в новый PHP. В свое время PHP был популярен как среди разработчиков, так и среди заказчиков, поэтому не было недостатка ни в вакансиях, ни в кандидатах.

Однако не стоит забывать, что PHP изначально был больше похож на динамический язык разметки. Привычные для языков программирования атрибуты появились в нем позже. Python же с момента своего появления развивался как язык программирования. Это позволяет строить оптимистичные прогнозы о его будущем.

Согласно Bloomberg, за последний год число стартапов выросло на 24,58%, а объемы инвестиций в них достигли отметки в $1,27 млрд, что на 61% больше прошлогодних показателей. Поскольку Python — удобный инструмент для стартапов, такие цифры говорят о росте спроса на Python-специалистов в 2021 году.

Сегодня нет предпосылок к снижению популярности и востребованности Python. Даже когда приходили другие языки (например, Go, который тоже предлагал сочетание простого синтаксиса, низкого порога входа и возможность написания конкурентного работающего кода), они не смогли подвинуть Python с его лидирующих позиций.

Повышение зарплат

Если проанализировать спрос на Python-разработчиков, то становится видно, что он непрерывно растет и за последний год увеличился в два раза. Согласно отчетам Code Platoon, вакансия Python-разработчика в 2020 году занимает первое место как по количеству открытых вакансий, так и по уровню зарплат.

Из анализа рынка, который провел DOU, также видно, что, несмотря на то, что Python в Украине пока не входит в топ-3 языков программирования, интерес к нему постоянно увеличивается. Только за последний год количество Python-разработчиков здесь выросло на 13,2%.

Причина тому проста: большинство гигантов, например Google, Yahoo! и IBM, в своих разработках постоянно используют Python. Спрос на таких специалистов резко вырос и в компаниях Instagram, Reddit, Tumblr, YouTube и Pinterest. Чтобы не отставать от лидеров индустрии, все чаще обращаются к нему и другие компании.

Кроме этого, будет расти и зарплата Python-разработчиков. Для наглядности рассмотрим медианные зарплаты специалистов из Украины, Беларуси и России.

Опираясь на данные сайтов DOU, dev.by и Habr, мы можем проследить, как изменялась заработная плата Python-разработчиков с конца 2018 года по 3-й квартал 2020-го. На графике с конца 2019 года четко виден стабильный рост, который наверняка продолжится благодаря интересу к этой специальности.

Востребованный Python-разработчик — какой он

На зарплату любого специалиста влияет множество факторов, и гарантия ее увеличения — постоянное повышение квалификации. Какими же знаниями и навыками должен обладать Python-разработчик?

Синтаксис, базы данных и фреймворки

Необходимый стек знаний зависит от общего уровня специалиста и от задач, которые перед ним поставлены. Однако, помимо общих частей синтаксиса, всегда полезно разбираться в особенностях языка: как он работает с внутренними структурами данных и конкурентной моделью, его возможные пути реализации.

Если говорить о конкретных технологиях, то в веб-разработке вам будет полезно знать фреймворк Django — один из самых больших и функциональных сегодня. Если используете его уже не первый день, необходимо понимать, как работает его ORM (объектно-реляционное отображение).

Можно выбрать фреймворк Flask в связке со SQLAlchemy ORM. Его вряд ли можно назвать альтернативой Django: масштабы не те. Но Flask можно использовать как базу для конструктора, если разработчики не хотят или не могут применить Django. В таких случаях одной из частей конструктора становится именно SQLAlchemy ORM, поскольку реляционные базы данных и сегодня остаются надежным инструментом для работы с back-end, хранения и обработки данных. Их тоже будет полезно знать.

В бэкенд-разработке обычно используется реляционная база данных PostgreSQL. Одно из стандартных решений — MySQL. Стоит также обратить внимание на популярные NoSQL-инструменты, такие как MongoDB и DynamoDB.

Знание и понимание методологий разработки

Методологии разработки, или Agile-методологии, — это совокупность подходов к организации разработки. Сегодня существует множество вариантов их реализации.

Источник: Organize Agile, Consultancy.eu

На графике видно, что самая популярная форма сегодня — Scrum. Согласно статистике, ее использует более 80% компаний. Главная задача — оптимизация и повышение эффективности процессов разработки.

Однако не стоит забывать: ни один из методов не должен сковывать команду. Знание методологий определенно полезно при выстраивании рабочего процесса, но подход к работе должен подстраиваться под команду, а не наоборот.

Английский язык

Большинство представителей Python-комьюнити владеет английским. И даже если кто-то не является носителем этого языка, он все равно создает продукты, выступает с докладами и записывает подкасты на нем. Поэтому ваш английский должен быть хорош хотя бы на уровне восприятия.

Однако не стоит забывать, что любая IT-компания заинтересована в иностранных заказчиках, которые во время работы будут общаться с вами на английском языке. И здесь уже без умения говорить по-английски никак не обойтись. Вы должны уметь объяснить, что, как и зачем делаете. Это существенно сэкономит время вам, вашей команде и клиенту.

Многие IT-компании в качестве бонуса для своих сотрудников предусматривают бесплатные корпоративные курсы английского языка. Обращайте на это внимание во время поисков работы. Это отличная возможность совершенствовать свой уровень.

Soft skills

Первое, что ожидают от любого разработчика, — это умение работать в команде.

Поэтому понятие soft skills (гибкие навыки) включает в себя:

• умение доносить свою мысль;
• умение слышать собеседника;
• спокойное отношение к конструктивной критике;
• умение обсуждать и приходить к оптимальному решению.

Сегодня создать успешный программный продукт в одиночку практически невозможно, поэтому большинство проектов — это командная работа. Здесь без soft skills вам не обойтись. Они нужны каждому Python-специалисту для максимально эффективного взаимодействия с коллегами.

В целом в IT-индустрии нет предела совершенству, потому что эта сфера меняется каждый день и мотивирует постоянно учиться и оттачивать профессиональные навыки. В таких условиях сложно достичь идеала, ведь идеал — это «потолок», выше которого подняться уже нельзя. Но тот стек знаний, который я описал выше, в сочетании с soft skills точно поможет вам стать востребованным специалистом.

Что нужно знать в разрезе специализаций

Python — язык универсальный, именно поэтому он прижился во многих сферах ІТ.

Веб-разработка

К основным инструментам веб-разработки относятся Django и Flask. Также сюда стоит добавить популярные сегодня асинхронные фреймворки, начиная с базовой библиотеки Asyncio, ее реализации Aiohttp и заканчивая фреймворком FastAPI.

Если при разработке используются асинхронные фреймворки, то в качестве ORM снова выступает SQLAlchemy с асинхронными адаптерами для базы данных.

На сайте Real Python можно найти много полезной информации как о популярных фреймворках, так и о веб-разработке на Python в целом.

Также посоветую отличную книгу о Django — Two Scoops of Django 3.x: Best Practices for the Django Web Framework.

Data Science

Здесь вам пригодится базовый инструментарий — библиотеки pandas и NumPy, Jupyter Notebook. Если решили уйти в Machine Learning, обратите внимание на библиотеки Scikit-learn или более сложные PyTorch и Keras. Последняя — враппер над TensorFlow — популярной библиотекой от Google.

Более подробно о базовом инструментарии для Data Science можно узнать здесь. Есть и руководство для специалистов в области Machine Learning.

На сайте Coursera есть хороший курс от компании «Яндекс». Также можно попробовать свои силы на курсе Data Scientist with Python.

DevOps Engineering

Python также применяется в различных DevOps-приложениях. Одни из самых известных оркестраторов — Ansible и Fabric, которые стоит взять на заметку веб- и бэкенд-разработчикам, поскольку идеология DevOps подразумевает единство знаний о разработке и доставке кода.

Automation QA Engineer

Python может выступить и в качестве скриптового языка, который поможет автоматизировать проверку качества. Для этой цели в нем есть различные библиотеки, например враппер над Selenium, который тестирует и проверяет графические интерфейсы.

Для пополнения знаний о тестировании на Python можно изучить подкаст Test & Code.

Инструменты, которые важно знать всем Python-разработчикам

Существуют инструменты, которые с языком программирования либо никак не связаны, либо связаны частично. В первую очередь это система контроля версий Git.

Важно знать и интегрированные системы разработки. Одно из самых популярных коммерческих решений на рынке — PyCharm, но всегда можно найти альтернативу, например Visual Studio Code.

Не стоит забывать о важности инструментов для контроля качества кода. Это статические анализаторы кода, анализаторы типов, юнит-тестирование. Python-комьюнити предоставило много хороших вариантов для этих задач, например PyTest.

От Junior до Senior: как стать опытным специалистом

Чтобы подготовиться к интервью, можно заранее изучить список вопросов, но без опыта и знаний все равно не обойтись, а они не возникают в нашей голове по щелчку пальцев. Для всего нужно время.

Junior

Если вы новичок и пришли на собеседование, от вас будут ждать знания синтаксиса языка и понимания его особенностей; основные принципы работы с тем фреймворком, который необходим для проекта: это и настройка, и базовые структуры. И, конечно же, умение пользоваться своим собственным инструментом. Это начальные знания Gitflow или умения работы с ветками в Git.

Если вы начинаете свой путь в веб-разработке, будет плюсом знать, как работает Request-response- и RESTful-архитектура.

Помимо этого, даже если вы Junior, не надо забывать о таком понятии, как инженерная культура. Во время написания кода помните о его чистоте и о тех людях, которые тоже будут с ним работать. Вы же не хотите, чтобы они потом вспоминали вас плохими словами?

Middle

Middle-разработчик должен хорошо знать свои инструменты — фреймворк и набор его функций, дополнительные библиотеки.

Работа с документацией неизбежна на любом из уровней, но Middle подразумевает, что разработчик при решении базовых задач обращается к ней реже или четко знает, где можно найти необходимую информацию.

Уровень Middle — это также возможность решать определенные бизнес-задачи, например реализация больших фич, самостоятельно либо с минимальным вмешательством со стороны старших коллег.

Senior

Это широкий кругозор, глубокое знание инструментов, их концептуальное понимание и умение принимать глобальные стратегические решения при разработке. Кроме того, возможность быть наставником, то есть вести либо всю команду, либо отдельных разработчиков в правильном направлении.

Если же вы планируете строить карьеру Python-разработчика в США и дорасти там до уровня Senior, полезно будет заранее изучить тамошние требования к специалистам.

Где искать опыт и знания

Накапливать знания можно разными способами: самостоятельно, изучая учебники, видеогайды и подкасты; с помощью ментора, который будет направлять. Но ничто не помогает расти профессионально так, как живой опыт работы на проектах. Вы можете совместить его с занятиями с ментором, чтобы у вас было плечо, на которое можно опереться в случае тупика или ошибки.

Работа на проекте хороша еще и тем, что дает опыт выполнения бизнес-задач. За каждой из них кроется реальная потребность. Как правило, это нетривиальный случай, который подталкивает специалиста к исследовательской работе и стимулирует расширение его кругозора.

Если говорить о теоретической подготовке, то в первую очередь стоит обратиться к официальной документации Python, где содержится хорошее руководство для новичков. Также я бы порекомендовал следующие ресурсы:

Codecademy — платформа с интерактивными курсами, которая подойдет всем новичкам. Вы узнаете о том, как писать код на Python. А также сможете пройти несколько практических уроков.

Automate the Boring Stuff with Python — книга, которая будет полезна и новичку, и опытному разработчику. В каждой главе рассматриваются решения, которые можно автоматизировать с помощью Python.

A Byte of Python — электронная книга для начинающих, благодаря которой удастся разобраться в основах языка.

Essential Reads for Any Python Programmer — сборник советов для разработчиков, которые переходят на Python с других языков.

Google’s Python class — ресурс для тех, кто хочет изучить язык на профессиональном уровне. Он подойдет специалистам, которые уже имеют базовые знания о Python и хотят их расширить. Здесь найдете видеолекции, текстовые материалы и упражнения по коду.

Fluent Python — книга, в которой много интересной информации как о технической стороне реализации языка, так и о встроенных библиотеках.

Python Weekly — еженедельная рассылка с главными новостями из мира Python.

TutsPlus — руководство, которое пригодится и новичкам, и ветеранам Python. Здесь найдете множество ресурсов для изучения языка. Можно даже составить свой учебный план, чтобы точно знать, когда и к какому источнику обратиться.

Что принесет Python-разработчикам 2021 год: прогнозы и ожидания

Из года в год Python-разработчики ждут улучшения производительности языка. С этим ожиданием мы входим и в 2021 год. Даже сам создатель Python в своем Twitter написал, что хотел бы, чтобы язык работал быстрее на любой платформе.

Сюда можно добавить и желание отказаться от работы с GIL (Global interpreter lock), однако это нетривиальная задача, которая вряд ли будет решена в этом году.

В 2021-м Data Science и Machine Learning останутся в тренде и продолжат двигать процессы разработки вперед. Не станет этот год последним и для веб-разработки, потому что стартапы все еще нуждаются в быстро разработанных прототипах.

Также напомню: в 2020 году закончилась поддержка второй версии Python. К сожалению, не все проекты и даже библиотеки организовали переезд на новую версию. Исходя из этого, вряд ли стоит тратить время на изучение особенностей второй версии, но стоит держать в уме, что, возможно, вам придется перевести продукт, проект или библиотеку на третью, поэтому на всякий случай держите в закладках документацию и руководство о том, как это сделать.

В остальном же в 2021 году Python продолжит давать разработчикам большую свободу выбора в направлениях для развития.

Підписуйтеся на Telegram-канал «DOU #tech», щоб не пропустити нові технічні статті.

Іcторія українського ІТ від 90-х до сьогодні з Дімою Малєєвим. Спецвипуск подкасту DOU

Требования к Python-разработчику на мировом рынке 2019 года

Исследование о наборе навыков, необходимых Python-разработчику в 2019 году. Будьте самым востребованным на мировом рынке труда!

Команда CV Compiler (доступно по VPN) обработала 300 требований к Python-разработчику, взятых на StackOverflow, AngelList, LinkedIn и других площадках. Результатом стал представленный ниже рейтинг упоминания навыков. Числа соответствуют числу упоминаний каждого навыка.

Среди не вошедших в чарт нередко упоминаемых навыков оказались юнит-тестирование (32), непрерывное развертывание (30), MongoDB (30) и ООП (30). Среди навыков машинного обучения наиболее часто упоминаются Pandas (29), NumPy (24), SciPy (15) и Scikit-Learn (11).

Конечно, необходимость навыков определяется тем, как именно вы используете Python. Если вы инженер по машинному обучению, вам не обязательно знать Django.

Обратите внимание: описываемое исследование показывает тенденции на рынке труда, но не предпочтения разработчиков. Рейтинг может отличаться от списка технологий, которые большинство Python-разработчиков предпочитают использовать в работе. Если вам интересна эта обратная сторона, посмотрите обзор от Python Software Foundation или Octoverse GitHub.

Исследователи поделились результатами с несколькими экспертами. Приведем примеры цитат.

Майкл Фурд, разработчик ядра Python. Создатель «mock» (теперь часть стандартной библиотеки unittest.mock):

«В настоящее время абсолютным стандартом для разработчиков является знакомство с Git, GitHub и Travis CI. Тестирование с pytest и – в разумных пределах – unittest.mock также жизненно необходимо для хорошо управляемого проекта. Контейнерные технологии и технологии виртуализации (Docker, lxc, AWS, Azure, Kubernetes и OpenStack) совершенно естественны как для разработки, так и для развертывания. Создание артефактов с развертыванием промежуточной версии инфраструктуры, тестирование, развертывание в рабочей среде, при необходимости откат к предыдущей версии, – всё это должно выполняться по одному клику.

Django по-прежнему популярен и полезен. Мощной, но пока не столь востребованной комбинацией является пара Flask и SQLAlchemy. Что касается Data Science, то это восходящая звезда мира Python. Библиотека Pandas, Numpy и SciPy – инструменты, которые пользуются большим спросом наряду с блокнотами Jupyter. В этой сфере также важно знание баз данных».

Михаил Кашкин, системный архитектор и эксперт по языку Python:

«Проведенное исследование довольно четко показывает направление развития мира разработки. AWS, Docker, облачные вычисления и Kubernetes довольно новы, но уже стали частью повседневной рутины программистов. Это не значит, что Python-разработчику нужно знать все нюансы этих технологий, но вы будете ежедневно с ними сталкиваться.

Машинное обучение – это в 9 случаях из 10 язык программирования Python. Python-разработчику не нужны навыки машинного обучения. И, напротив, если вы выбираете машинное обучение или ИИ, вам, скорее всего, понадобится язык Python.

Слово «микросервисы» разместилось в чарте близко к Go, REST и API. Однако это небольшое слово незаметно меняет весь рынок. Я рекомендую потратить время на понимание того, в чем это может проявляться».

Трей Ханнер, тренер команды Python и Django, бывший директор Фонда программного обеспечения Python:

«Я не думаю, что есть одна вещь, которую стоит изучить/знать Python-разработчику, чтобы преуспеть. Наука о данных, DevOps, веб-разработка и автоматизация – совершенно разные области, но все они относятся к разработке на Python. Тем не менее, клиенты всё чаще спрашивают меня об инструментах Data Science».

Майк Дрисколл, автор книг по Python, блогер, участник учебной команды Real Python:

«За последние год или два я побывал на нескольких собеседованиях. Определенно есть много работодателей, которым нужен AWS или другой опыт работы с облачными вычислениями. В дополнение к этому я вижу большой рост в области науки о данных и машинного обучения. Как показывает это исследование, остается востребованным и направление веб-разработки».

Ниже представлены списки ресурсов, используемых для оттачивания навыков опытными разработчиками Python по всему миру.

Ресурсы, связанные непосредственно с Python (включая веб-разработку)

Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект

Как показывают конференции, среди зарубежных разработчиков в качестве средства самопрезентации наиболее популярен твиттер. Кроме приведенных выше ссылок, есть еще несколько интересных:

• @kennethreitz  –  создатель Pipenv и Requests.
• @dabeaz  –  автор Python Cookbook.
• @raymondh  –  разработчик ядра Python.
• @1st1 –  разработчик ядра Python, основатель EdgeDB.
• @adrianholovaty  – один из создателей Django.
• @jacobian  –  один из создателейf Django.
• @pydanny  –   один из соавторов книги Two Scoops of Django, open source программист.
• @ixek  – советник по облачной разработке в Microsoft.

Источник

Оригинал исследования на сайте сервиса (доступно через VPN)

10 лучших навыков разработчика Python, которые вы должны знать

С ростом популярности и преимуществ Python он стал одним из самых востребованных и широко используемых языков программирования в отрасли. Создавая эйфорию среди разработчиков, непременно задаешься вопросом, какие навыки Python Developer нужны для того, чтобы стать разработчиком Python.

В этой статье я проведу вас через структурированный подход к 10 основным навыкам, необходимым для того, чтобы стать разработчиком Python, и к карьерному анализу.

Давайте посмотрим на 10 основных навыков, необходимых для того, чтобы стать разработчиком Python:

Давайте начнем.

Опыт в Core Python

Это формирует ступеньку для того, чтобы стать разработчиком Python. Чтобы им стать, вы должны хорошо владеть основными концепциями Python, которые включают следующие аспекты:

Если вы хотите получить Чтобы получить более подробное представление об основных концепциях Python, вы можете обратиться к Руководству по Python.

Давайте продвинемся вперед и рассмотрим следующий навык, посвященный веб-фреймворкам.

Хорошее понимание веб-фреймворков

Хороший веб-разработчик на Python имеет невероятное мастерство в работе с двумя веб-фреймворками, Django или Flask, или с обоими сразу. Django — это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который поощряет хороший, чистый и прагматичный дизайн, а Flask также является широко используемым веб-фреймворком Python для микро-веб. Также ожидается хорошее знание интерфейсных технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript.

Двигаясь вперед, давайте посмотрим на следующий навык разработчика Python.

Object Relational Mappers

ORM — это метод программирования в информатике, который пригодится, когда мы конвертируем данные между двумя несовместимыми системами типов с использованием объектно-ориентированных языков программирования. Он создает «базу данных виртуальных объектов», которую можно использовать на любом языке программирования. Программисты используют индивидуализированные инструменты ORM.

Переходя к навыкам разработчиков Python, давайте посмотрим, какой путь ведет к науке о данных.

Дорога к науке о данных

Наука о данных — это океан возможностей. После того, как вы глубоко погрузитесь в то же самое, вы должны знать определенные предварительные условия, начиная с математики в средней школе, состоящей из вероятностей, статистики и т. Д.Другие наиболее распространенные аспекты того же самого.

• Визуализация данных
• Анализ данных
• Обработка данных и очистка данных
• Использование пакетов Python, таких как (NumPy, MatPlotlib, Scikit learn и т. Д.) Для науки о данных.
• Хорошее знание SQL.

Машинное обучение и AI

Когда мы говорим о областях машинного обучения и искусственного интеллекта, которые попадают в категорию Data Science. Ожидается, что вы знакомы со всеми аспектами Data Science с точки зрения новичка, а также хорошо знакомы с алгоритмами машинного обучения.Это требует хорошего понимания того, как получать данные из наборов данных, анализировать данные, визуализировать данные, получать информацию из данных, изучать нейронные сети и т. Д.

Забегая вперед, давайте рассмотрим еще один важный навык разработчика Python.

Глубокое обучение

Глубокое обучение — одна из самых быстрорастущих областей, которая также относится к Data Science. Есть также несколько аспектов глубокого обучения. Ожидается, что вы будете совершенствоваться в архитектуре нейронной сети, но перед тем, как погрузиться в нее, начните с основ Data Science, а также познакомьтесь с различными аспектами машинного обучения и искусственного интеллекта.

Другие аспекты включают:

• NLP (Обработка естественного языка)
• Обработка видео
• Обработка звука

Продвигаясь вперед, давайте рассмотрим еще один Навык разработчика Python.

Понимание многопроцессорной архитектуры

Ваша команда может состоять из инженера-проектировщика, но вы также должны знать, как код работает при развертывании и выпуске. Как Python-Dev вы обязательно должны знать об архитектуре MVC (Model View Controller) и MVT (Model View Template).Как только вы поймете многопроцессорную архитектуру, вы сможете решать проблемы, связанные с основной структурой и т. Д.

Аналитические навыки

Стать хорошим разработчиком на Python или экспертом по языкам программирования. Нужно иметь хорошие навыки анализа с точки зрения Python, который он включает. Хорошее понимание алгоритмов, так что вы пишете чистый, а не избыточный код, можете писать оптимизированные алгоритмы, лучше визуализировать наборы данных по сравнению с Data Science, создавать хорошие веб-сайты w.r.t веб-разработка.

Теперь давайте посмотрим на следующий навык разработчика Python.

Навыки дизайна

Теперь, когда я говорю об этой конкретной теме. То, что я действительно имею в виду под хорошими навыками проектирования, связано с тем фактом, что вы также должны уметь разрабатывать масштабируемые продукты, внедрять серверы таким образом, чтобы они были высокодоступными. Также следует помнить о фреймворках python, таких как Django или Flask, при разработке веб-сайта, поскольку python может работать как в клиентском, так и в серверном программировании.

Навыки общения

Один из самых важных аспектов любой профессии во многом зависит от наличия действительно хороших коммуникативных навыков. Если вы можете внести свой вклад в команду, провести экспертную оценку кода, эффективно общаться, тогда половина вашей работы будет сделана там сама. Даже в основной технической роли вы должны специально общаться со своими товарищами по команде и вносить свой вклад в решение проблем или помогать другим.

Надеюсь, мой блог «Навыки разработчиков Python» был для вас актуален.Чтобы получить более глубокие знания о Python и его различных приложениях, ознакомьтесь с нашим интерактивным онлайн-курсом Edureka по сертификации Python здесь, который включает круглосуточную поддержку, которая поможет вам на протяжении всего периода обучения.

Топ-12 навыков разработчиков Python, которые вам необходимо знать | Клэр Д. Коста

Python — самый мощный язык, который вы все еще можете читать.
— Pau Dubois

Python активно используется в различных областях, таких как Data Science, машинное обучение, веб-приложения и многое другое.В этом разделе мы рассмотрим более десяти обязательных навыков для разработчиков Python, которые помогут вам овладеть искусством работы с Python —

Перед тем, как перейти к фреймворку или среде разработки, очень важно сначала освоить основные концепции любого языка программирования. То же самое и с Python или любым другим языком программирования. Вам следует сосредоточить свое внимание на том, чтобы получить твердое представление о различных основополагающих концепциях , таких как:

• Переменные и типы данных
• Структура данных
• Обработка исключений
• Обработка файлов
• Объектно-ориентированное программирование
• и многое другое

Если вы не знаете, с чего начать, вы можете найти несколько хороших и полезных ресурсов в Интернете.Вы даже можете использовать справочники Python , поскольку они прекрасно справляются со всеми этими темами.

Фреймворки Python — своего рода находка для разработчиков. Они лучше всего ускоряют процесс разработки , устраняя необходимость беспокоиться о низкоуровневых материалах, таких как сокеты , протоколы или потоки . Есть несколько фреймворков Python, из которых вы можете выбрать, например Django , Flask , Web2Py , Bottle и многие другие.

Такие фреймворки могут в одиночку упростить жизнь Python-разработчика, как только он освоится. Фреймворк Python может позволить вам быстро разработать прототип приложения, поскольку фреймворк может существенно избавить вас от хлопот, связанных с вводом повторяющегося кода . Удобство использования фреймворков Python не ограничивается только разработкой веб-приложений, они также охватывают такие области, как искусственный интеллект , машинное обучение и наука о данных.

5 лучших фреймворков в Python —

Одна из лучших особенностей Python — это то, что он имеет одну из самых больших коллекций библиотек .

Согласно индексу пакетов Python , Python имеет более 267 тысяч проектов . Очень высока вероятность того, что все, что вы планируете создать, уже создано и легко доступно для использования с достаточной документацией.

Умный разработчик Python должен быть достаточно опытным, чтобы находить, изучать и правильно внедрять пакеты, предоставляемые экосистемой Python, поскольку вы будете использовать их почти каждый день.Эти библиотеки охватывают широкий спектр областей, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных и многое другое. У Python также есть активное и гостеприимное сообщество , где вы можете получить помощь от других разработчиков со всего мира.

Некоторые полезные статьи, связанные с библиотеками Python —

Различия между Python Framework и библиотекой Python —

Фото Флориана Оливо на Unsplash

Вы можете ошибаться, если думаете, что будучи разработчиком Python, вам достаточно работать с серверными технологиями.Разработчику Python часто приходится работать с интерфейсными технологиями, чтобы гарантировать, что клиентская сторона соответствует на стороне сервера. В корпоративной среде это часто вовлекает команду UI / UX, менеджеров проектов и мастеров SCRUM для лучшей координации рабочего процесса. Работа над интерфейсом дает вам четкое представление как о внешнем виде, так и о работе приложения.

Но отсутствие этих обязанностей не означает, что вы не должны работать над своими навыками фронтенд-разработки.Хорошее знание нескольких интерфейсных технологий, таких как JavaScript , CSS и HTML , окажется полезным. Несмотря на то, что эти навыки и опыт могут быть не обязательными везде, но они определенно более чем приветствуются, поскольку некоторые проекты, если не все, могут их использовать.

В последнее время наблюдается бум таких отраслей, как машинное обучение и искусственный интеллект. Частично это связано с поразительной скоростью инноваций и аналогичной скоростью внедрения этих инноваций в отрасли.Поскольку ML и AI являются очень востребованными технологиями , разработчик Python должен погрузиться в свои базовые концепции и алгоритмы , чтобы получить четкое представление.

Знание Data Science также будет иметь решающее значение при работе с проектами, имеющими дело с большими объемами данных. Как только вы научитесь получать, анализировать, визуализировать и прогнозировать информацию на основе данных, вам не составит труда нарисовать ясную картину для заинтересованных сторон на основе ваших наблюдений с любыми сопутствующими выбросами.

Некоторые полезные статьи по машинному обучению —

После того, как вы изучили основы искусственного интеллекта и машинного обучения, следующим шагом на вашем пути должно стать глубокое обучение. Глубокое обучение является частью машинного обучения, и его процессы и методы обучения очень похожи на те, которые используются в нашем человеческом мозге. У нас есть контролируемого, частично контролируемого и неконтролируемого обучения.

Как только вы поймете, что такое глубокое обучение, вы сможете использовать свои вновь обретенные навыки для разработки систем на основе глубокого обучения, таких как:

• Системы рекомендаций
• Обработка естественного языка
• Распознавание изображений
• Автоматически Распознавание речи
• Восстановление изображения
• и многое другое

ORM или объектно-реляционные преобразователи , по сути, представляют собой класс библиотек, которые облегчают передачу данных из реляционной базы данных в объекты Python.Разработчики могут использовать эти библиотеки для непосредственного внесения изменений в данные, хранящиеся в их базах данных, используя код Python вместо SQL . SQLAlchemy, Peewee ORM , Django ORM , PonyORM и Tortoise ORM — это лишь некоторые из многих библиотек ORM, доступных для Python.

Преимущества, предоставляемые библиотеками ORM, часто позволяют сэкономить значительную часть времени разработки, предлагая гибкость при переключении на другую реляционную базу данных при необходимости.

Любой программный проект, будь то на Python или на любом другом языке программирования, претерпевает множество изменений и версий на этапах разработки. Контроль версий может помочь вам отслеживать даже самые крошечные изменения с полной прослеживаемостью. Это становится все более важным при работе с другими разработчиками над проектом.

Есть несколько лучших инструментов контроля версий, таких как Git , Mercurial , Apache Subversion и многие другие, но Git — самый любимый из них.Изучая управление версиями, вы встретите такие термины, как «фиксация», «толчок», «вытягивание» и «вилка» , которые, по сути, делают возможным управление версиями. Имейте в виду, что это будет один из тех инструментов, которые вы будете использовать чаще всего после IDE или редактора кода , поэтому мы рекомендуем уделять особое внимание изучению этого навыка.

При разработке веб-приложения разработчик Python должен выбрать архитектуру разработки или фреймворк, чтобы отделить внутреннюю работу приложения от пользователей.Современные разработчики могут выбирать между использованием архитектуры Model View Controller или архитектуры Model View Template.

Хотя это роль инженера-проектировщика, но будучи разработчиком Python, вы должны иметь базовое представление о том, как ваш код будет работать в средах выпуска или развертывания. После понимания архитектуры, как только вы начнете работать в этих средах, вы сможете выявлять и решать проблемы в основной структуре для достижения лучших и оптимизированных результатов.

Фото Остина Дистела на Unsplash

Хорошие коммуникативные навыки необходимы не только разработчикам Python, но и всем в профессиональной или личной среде. Человек с хорошими коммуникативными навыками не оставляет пробелов или путаницы при общении с другими и передает свое сообщение кристально ясно.

Поскольку разработчикам часто приходится заниматься парным программированием с другими программистами, четкое общение становится еще более важным при совместной работе над проектом или проверке кода, чтобы оставаться на одной странице.Более того, четкое общение с членами вашей команды может решить множество проблем и принести успех любой организации.

Фото Лукаса из Pexels

Программирование иногда может быть сложной задачей, но если вам не хватает аналитических навыков, необходимых для работы, это станет для вас кошмаром. Не только Python, но и любой разработчик, работающий с любым языком программирования , должен обладать сильными аналитическими навыками, солидным опытом и хорошим пониманием алгоритмов , управляющих вещами.

Одним из многих навыков хорошего разработчика является способность писать ясный, неизбыточный и чрезвычайно оптимизированный код с правильной логикой . Как только вы начнете это делать, вы сможете увидеть, как улучшаются ваши навыки анализа, поскольку это становится все более актуальным и важным в таких отраслях, как Data Science, где вы постоянно обрабатываете, анализируете и визуализируете данные.

Давайте проясним, что здесь мы не имеем в виду дизайнерские навыки в отношении внешнего дизайна.Под навыками проектирования мы называем проектирование высокомасштабируемых систем. Сегодня компании процветают на эффективно спроектированных системах и решениях , которые могут использоваться каждым с минимальным временем простоя.

Чтобы соответствовать этому критерию, вы должны знать лучшие методы и инструменты разработки, например, Django или Flask . Обе эти платформы могут помочь в создании систем, которые могут эффективно работать как на стороне клиента, так и на стороне сервера.

Сколько Python мне нужно выучить, чтобы устроиться на работу? — Советы по здоровому образу жизни и путешествия

рабочих мест Python растет.Благодаря быстрорастущей популярности Python есть много возможностей для карьерного роста. Python — это язык программирования общего назначения, используемый для веб-разработки, разработки приложений, машинного обучения, искусственного интеллекта и анализа данных. Python — отличный выбор карьеры. Средняя зарплата профессионала в Django составляет 117000 долларов. Получите опыт в Python Django REST framework, Django Models, Django AJAX, Django jQuery и т. Д. Узнать больше!

Сколько мне нужно знать Python, чтобы устроиться на работу?

Прежде чем я смогу ответить на этот вопрос, мне нужно знать, сколько Python вы уже знаете.Вы уже являетесь разработчиком программного обеспечения, работающим с другими языками программирования? Причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что то, сколько Python вам нужно изучить, зависит от того, насколько Python или разработка программного обеспечения вы уже знаете. Если вы в настоящее время программист на Java, вы можете быстро изучить основы языка программирования Python, такие как синтаксис, часто используемые модули и базовые типы.

Но если Python является для вас первым языком программирования, вам потребуется гораздо больше времени, чтобы освоить навыки, необходимые для получения работы.

Может ли изучение Python помочь вам получить работу?

Прежде чем я начал писать эту статью, я быстро поискал работу. Я хотел посмотреть, какова ситуация с работой на Python. Я нашел более 52 000 разрекламированных вакансий. Итак, если вам нужна работа на Python, у вас есть много вариантов. Даже если у вас нет формального образования в области информатики, вы можете научиться программировать на Python.

Если вы мечтаете получить работу в любой из следующих областей, изучение Python может оказаться огромным подспорьем:

• Python широко используется для веб-разработки.
• Python играет важную роль в больших данных.
• Python — один из основных языков программирования, используемых командами DevOps для улучшения своих усилий по автоматизации. Популярные инструменты DevOps, такие как Ansible, написаны на Python.
• Python — отличный язык программирования для быстрого развертывания и масштабирования контейнерных облачных приложений.
• Python широко считается лучшим языком программирования для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Если вы все еще не уверены, вот несколько дополнительных причин, по которым вам следует изучить Python:

• Его среда модульного тестирования и отличные функции интеграции процессов способствуют быстрой разработке приложений.
• Python отлично работает как функционально, так и процедурно.
• Поскольку это интерпретируемый язык, код можно запускать немедленно. Эта функция делает Python отличным языком для создания прототипов.
• Он без проблем работает со многими платформами, такими как Windows, Linux, Unix, Raspberry Pi, Apple и другими.
• Python имеет чистый объектно-ориентированный дизайн и обширные библиотеки поддержки.

Сколько мне нужно знать Python, чтобы устроиться на работу?

К сожалению, это расплывчатый вопрос.Позволь мне объяснить. Все работы на Python требуют одних и тех же базовых навыков, но для получения работы требуется больше. Python — это язык общего назначения. Некоторые называют Python хамелеоном мира программирования. Компании используют Python для создания масштабируемых корпоративных платформ и сложных веб-сайтов, анализа данных и автоматизации DevOps. Сколько Python вам нужно выучить, чтобы получить работу, зависит от того, какую работу вы хотите.

Как можно заработать деньги в качестве разработчика Python?

Есть несколько способов заработать деньги с помощью навыков Python:

• Работаю в компании разработчиком Python.
• Возьмите внештатные проекты Python.
• Создайте собственное программное обеспечение с помощью Python.

Могу ли я устроиться на работу Python без высшего образования?

Да, вы можете получить работу Python без высшего образования. Реальность такова, что навыки Python очень востребованы. Работодатели хотят получить профессиональные навыки, а не диплом о высшем образовании. На самом деле, диплом в любом случае не даст вам работу. Только ваши навыки, энтузиазм и способность к прохождению собеседований помогут вам получить работу.

Могу ли я устроиться на работу, если выучу Python?

Каждую неделю публикуются тысячи новых вакансий Python.Трудно найти компанию, которая не использует Python в какой-то форме. Разработчики Python помогают компаниям решать проблемы аналитики данных, внедрять защиту и безопасность данных, создавать веб-сайты, оптимизировать алгоритмы данных, писать код.

Как обстоят дела на рынке труда Python?

Есть тысячи вакансий Python для людей с нужными навыками. Вот некоторые из самых популярных вакансий Python:

• Менеджер по продукту
• Тестер программного обеспечения
• Финансовые консультанты
• Разработчик Python
• Аналитик данных
• Инженер по машинному обучению
• Воспитатель

Какие навыки Python востребованы?

В течение многих лет популярность Python постепенно росла.Сегодня Python повсюду.

Многие задаются вопросом: Какие навыки Python востребованы?

Вот некоторые из наиболее часто требуемых навыков Python от соискателей:

• Базовые знания Python
• Веб-приложения
• Автоматизация задач
• Машинное обучение и AI
• Глубокое обучение
• Наука о данных
• Навыки дизайна
• Решение общих проблем
• Мягкие навыки, такие как общение

Какие навыки необходимы разработчику Python?

Недостаточно просто овладеть Python, чтобы получить работу своей мечты.Вам не нужно изучать все фреймворки Python, но у вас должны быть необходимые навыки.

Необходимые навыки работы с Python:

• Объектно-реляционные преобразователи
• Узнайте, как использовать RESTful API.
• Core Python — знание основ, практические знания Python 2 и 3.
• Веб-фреймворки — проекты Python выполняются в рамках фреймворков. Django — это стандартный фреймворк Python, изучите его.
• Изучите многопроцессорную архитектуру для разработки высокопроизводительных приложений.
• Знайте, как упаковать код для развертывания.
• Создавайте высокомасштабируемые решения.
• Эффективно общаться с членами команды.

Трудно ли выучить Python?

Некоторые вещи в Python просты, но для большинства задач требуются отличные технические навыки и способности решать проблемы. Python так же сложен, как и другие языки программирования, такие как Java. Дело не столько в том, насколько сложно учиться. Это больше касается того, сколько времени вы готовы посвятить изучению языка.

Если Python будет первым языком программирования, который вы изучаете, это будет сложнее. Если вы уже знаете хотя бы один другой язык программирования, изучение Python будет несколько проще.

Еще одна вещь, которую вы должны знать о сложности изучения Python. Если вам нравится идея изучения Python, это будет проще. Вы любите смотреть на свой экран, просматривая код? Если чтение кода построчно звучит весело, вы изучите Python.

Могу ли я изучить Python самостоятельно?

Если вы опытный программист, вы быстро освоите Python самостоятельно.Есть много онлайн-документации. Вы можете выбрать одно из бесчисленных учебных пособий, которые помогут вам быстрее освоиться. Но если Python — ваш первый язык программирования, вам может быть полезно записаться на курс, где есть инструктор, который вам поможет.

Могу ли я выучить Python за один месяц?

Прежде всего, изучение Python — это широкая вещь. Как и во всем остальном, есть уровни мастерства.

Сколько часов в день вы можете потратить на изучение Python? Если вы будете тратить 12 часов каждый день в течение 30 дней на изучение Python, вы добьетесь большого прогресса.

Вы можете изучить базовый синтаксис Python за пару дней. Но это не то же самое, что писать код и создавать масштабируемые приложения. Чтобы стать полноценным Python-разработчиком, нужно больше месяца.

Что делать, если я уже разработчик программного обеспечения?

Вы можете изучить Python за месяц, если вы уже опытный разработчик программного обеспечения. Возможно, вы уже являетесь опытным Java-разработчиком. В этом случае 30 дней может быть достаточно для перехода на Python.

Сколько месяцев нужно, чтобы выучить Python?

Если у вас нет опыта разработки программного обеспечения, вы, вероятно, потратите месяцы на обучение, прежде чем сможете подумать о поиске работы на Python.

Сколько времени вам понадобится на обучение, зависит от:

• Сколько часов в день вы можете изучать Python?
• Насколько хорошо вы владеете программированием?

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python, чтобы устроиться на работу?

Есть много разных Python заданий. Они требуют разных навыков. Некоторые школы утверждают, что вы могли бы изучить Python примерно за 5 месяцев, если бы вы тратили хотя бы 4 часа каждый день.

Выучить навыки Python — это одно, а найти работу — другое.У вас есть необходимые навыки работы с людьми? Вы хорошо разбираетесь в сети? У вас отличные навыки поиска работы? Все эти навыки также необходимы, чтобы найти работу на Python.

Какой контрольный список лучше всего подходит для изучения Python?

Имейте в виду, что не существует такой вещи, как изучение всего, что возможно с Python. Мы говорим об изучении основ и некоторых критических навыков.

Ваш контрольный список для изучения Python должен включать следующее:

• Синтаксис и основы — функции, модули, импорт, оболочка Python, базовая арифметика, управляющие структуры, строки, приведение типов, прием пользовательского ввода, циклы, обработка исключений.
• Концепции объектно-ориентированного программирования — если вы их еще не знаете.
• Список и функции списков — понимание списка, нарезка списка
• Форматирование строки
• Лямбды
• Список, словари и кортежи
• Фреймворки веб-разработки, такие как Django, Flask, Tornado, Pyramid и Tornado
• Библиотеки для создания настольных приложений, таких как PyQT, Tkinter и Kivy
• Pandas, Seaborn, Numpy для анализа данных
• PyTorch, TensorFlow и Scikit-Learn для машинного обучения

Главное строить проекты и решать проблемы.Работодатель хочет знать, что вы сможете выполнять проекты Python. Изучение Python имеет смысл только в том случае, если вы сосредоточены на решении реальных проблем.

Мне 15. Как я могу заработать на программировании на Python?

В 15 лет может быть сложно устроиться на работу в качестве разработчика Python. Но это не значит, что вы не можете зарабатывать деньги в подростковом возрасте, изучая Python. Вы можете обратиться к компаниям и посмотреть, сможете ли вы работать на них в качестве фрилансера. Если вы умеете разговаривать по телефону, вы можете работать над удаленными внештатными проектами.

Как можно заработать карманные деньги с Python?

Существует множество онлайн-форумов по трудоустройству для фрилансеров. Большинство проектов небольшие, поэтому не ожидайте, что вы разбогатеете с помощью такого подхода. Преимущество работы на платформах для работы фрилансером заключается в том, что вы работаете только тогда, когда хотите. Вы можете взять проект здесь и там, чтобы заработать немного денег на карманные расходы. Если вы хотите взять отпуск, вы не участвуете ни в каких проектах.

Могу ли я зарабатывать деньги, будучи новичком в Python?

Лучший способ заработать для новичка — это подать заявку на стажировку.Если вы хотите больше, чем стажировка, вам нужно подготовить резюме и начать подавать заявку на вакансии Python начального уровня. Стоит подать заявку прямо сейчас. Если вы дождетесь подходящего момента для подачи заявления о приеме на работу, вы можете упустить возможность заработать деньги.

Время, когда у вас появится возможность зарабатывать деньги в качестве разработчика Python, может случиться раньше, чем вы думаете.

Могу ли я зарабатывать деньги в Интернете, изучая Python самостоятельно?

Это 100 процентов возможно. Вы можете зарабатывать деньги как разработчик Python-самоучки.Самоучка — не недостаток. У вас есть навыки для работы? Работодателей не волнует, как вы приобрели навыки Python. Все, что их волнует, — это то, что вы можете выполнять свою работу.

Достаточно ли одного Python, чтобы устроиться на работу?

Python может быть достаточно, чтобы устроиться на работу, но для большинства рабочих мест требуется набор навыков. Специализация необходима, но важна и техническая универсальность. Например, вы можете получить задание написать код Python, который подключается к базе данных MySQL. Для создания веб-приложения вам потребуются Javascript, HTML и CSS.Если вы хотите заняться машинным обучением, вам нужно знать о математическом моделировании.

Помимо сложных технических навыков, это также помогает поработать над вашими мягкими навыками. Вы можете легко подготовиться к вопросам собеседования, связанным с мягкими навыками, перед собеседованием.

Сколько мне нужно выучить Python, чтобы устроиться на работу?

То, как много вам нужно научиться, чтобы устроиться на работу, напрямую зависит от того, где вы сейчас находитесь. Вы абсолютный новичок? У вас есть технический опыт? У вас есть опыт разработки программного обеспечения? Чтобы устроиться на работу, вы должны освоить основы Python.Вы должны подумать о требованиях к реальным проектам.

Самое важное, что вы можете здесь сделать, — это проанализировать должностные инструкции. Посмотрите на требования к вакансиям, которые вас интересуют. Изучите необходимые навыки.

Предположим, вы хотите подать заявку на позицию веб-разработчика, изучить такие пакеты, как Django или Flask. Django — один из самых популярных фреймворков для веб-разработки.

Сколько мне нужно знать Python для машинного обучения?

Если вам нужна работа в области машинного обучения, Python просто необходим.Часть вашей подготовки к машинному обучению должна включать изучение или, по крайней мере, знакомство с:

• Pandas — для представления фреймов данных
• NumPy — (Числовой Python)
• Matplotlib — для создания графиков и визуализаций
• Scikit-Learn — построено на NumPy, SciPy и matplotlib

Сколько мне нужно знать Python для науки о данных?

После того, как вы изучите основы Python, вам также следует изучить библиотеки Python Data Science.

Три самых важных библиотеки науки о данных:

Лучший способ учиться — задавать вопросы. Обращайтесь к сообществу Python по мере того, как приобретаете навыки работы с данными. Разработчики Python готовы поделиться своими знаниями и помочь вам приобрести нужные навыки.

Создание портфолио в области науки о данных — важная часть обучения. Ваши учебные проекты должны содержать несколько разных наборов данных и оставлять у людей интересную информацию. Портфель проектов в области науки о данных может использоваться как резюме.Он подчеркивает полученные вами навыки работы с данными.

Сколько мне нужно знать Python для Django?

Прежде чем приступить к работе с Django, вам потребуются базовые знания Python. Учитесь, решая проблемы. Начните с простых задач и увеличивайте сложность по мере обучения. Разработчики Python используют Django как среду быстрой разработки.

Стоит ли изучать Django?

Да. Определенно стоит изучить Django, если вы хотите устроиться на работу в веб-разработке. Существует множество фреймворков для веб-разработки, но Django выделяется.Это также основной выбор для разработки приложений на Python. Django — востребованный навык Python. На момент написания этой статьи было более 1700 вакансий с требованиями Django.

Насколько сложно изучить Django?

Лучший способ изучить основы Django — овладеть фреймворком Django. Ознакомьтесь с этим ресурсом, чтобы изучить Django, работая над вариантами использования в реальном времени, и получите сертификат Django в конце курса.

Как устроиться на работу на Python без опыта?

Если вы хотите получить работу Python без опыта, вам нужно работать над ней.Создайте свой собственный репозиторий GitHub. Не просто изучайте синтаксис Python. Подготовка к решению реальных проблем является обязательной. Создавайте приложения. Даже простые приложения помогают изучать фреймворки. Единственный способ устроиться на работу без опыта — это найти ответы на реальные проблемы.

Ознакомьтесь с различными библиотеками, доступными в Python, если вы хотите подать заявку на работу по машинному обучению, изучите библиотеки, такие как Numpy, TensorFlow и Keras. Погрузитесь в культуру программирования, подпишитесь на сабреддиты, пообщайтесь с разработчиками Python, слушайте подкасты.

Сколько можно заработать с Python?

Средняя зарплата разработчика Python превышает 127 000 долларов в год.

Сколько могут заработать фрилансеры Python?

Когда вы работаете фрилансером, ваш доход зависит от типов проектов, над которыми вы работаете. Если вы подаете заявку на проекты стоимостью 500 долларов на одной из платформ для фрилансеров, вам будет сложно получить солидный доход.

Чтобы максимизировать свой доход как фрилансер Python, вы должны сосредоточиться на продажах. Это совершенно другой набор навыков, чем у разработчика Python.Чем крупнее проекты вы продаете и реализуете, тем больше денег вы можете заработать.

Как хорошо заработать в Интернете, изучая Python?

Вы можете спокойно зарабатывать себе на жизнь, работая разработчиком Python, но настоящие деньги — это создание продуктов. Если вы можете создать веб-сайт или веб-приложение, вы сможете построить прочный бизнес. Вы можете построить бизнес SaaS на Python. Вы можете создать курс, обучающий других тому, как стать разработчиком Python.

Вы можете начать работать фрилансером и перейти к созданию бизнеса, используя свои навыки Python.Фриланс также является отличным способом финансирования вашего бизнеса.

Как лучше всего зарабатывать в Интернете с помощью Python?

Я думаю, что лучший способ заработать в Интернете с помощью Python — это познать себя. Позволь мне объяснить. Вы можете быть прирожденным предпринимателем. Вы понимаете, что единственный способ быть счастливым — это начать свой бизнес. Если вас пугает владение бизнесом, лучший способ заработать на Python — это найти работу.

Если вы заботитесь о своей свободе, участие в внештатных проектах может быть для вас лучшим вариантом заработка.Ключ здесь в том, чтобы быть честным с самим собой. Следуй за своим сердцем и не оглядывайся назад.

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Python популярен, потому что он широко используется для решения технических проблем. Веб-разработчики, программисты и специалисты по обработке данных любят Python за его гибкость, универсальность и объектно-ориентированные функции. Если вы хотите обеспечить себе работу, любите программировать и любите бросать вызов, изучите Python.

Если вы хотите получить высокооплачиваемую работу разработчика Python, изучите самые востребованные навыки Python здесь.

11 проектов Python, которые могут создать молодые разработчики для практики программирования

Чтобы достичь совершенства в разработке программного обеспечения, вы должны создавать проекты.

Ни один.

Не два.

Очень много проектов!

Но начинать надо правильно. Если вы в качестве новичка или младшего разработчика включитесь в какой-либо случайный проект, вы не только почувствуете себя потерянным, но и начнете сомневаться, подходит ли вам программирование. Так что работайте с умом.

Начни с малого.

Во-первых, укрепите свою уверенность в одном крошечном проекте. Потом еще один крошечный проект. После нескольких небольших проектов переходите к чему-то большему и делайте все, что позволяет ваше воображение.

Прежде чем строить какой-либо проект, изучите основы.

Если вы не изучите основы, вы построите шаткий фундамент.

Независимо от того, какой уровень мастерства вы надеетесь достичь в Python, вам понадобятся эти основы, прежде чем вы начнете какой-либо проект.

Вам необходимо знать, как:

• объявлять переменные
• собирать вводимые пользователем данные
• сохранять информацию
• повторять действие через циклы
• записывать функции для повторения блоков кода

Вот и все.

Конечно, на Python есть чему поучиться, но это стандартные вещи, которые вам нужно знать, и они будут достаточно хороши, чтобы вы могли перейти к проектам для начинающих.

Возникает заманчивое ощущение, что вам нужно закончить множество руководств по Python, прежде чем работать над каким-либо проектом.

Не делай этого.

Многие попадают в ловушку изучения руководств по Python в ожидании, когда почувствуют себя суперготовыми. Вместо этого сначала изучите основы. Затем создайте несколько крошечных проектов.Затем вернитесь к обучению с другими учебниками.

Поверьте мне, вы можете закончить 100 руководств по Python и при этом почувствовать, что вы не готовы создавать какие-либо проекты.

Одного обучения недостаточно.

Надо построить.

Как использовать эти проекты

• Сначала прочтите инструкции и убедитесь, что вы поняли то, что прочитали. Попытайтесь сказать то, что вы читаете, своими словами.
• Попытайтесь решить эту проблему самостоятельно, не просматривая учебник YouTube или пример кода на Github.Скорее всего, вы будете бороться. Отлично. Заставь себя. Это идея осознанной практики из поведенческой психологии.
• Если вы вообще не добились каких-либо успехов, посмотрите учебник YouTube, где он есть, а затем просмотрите пример кода. Вы также можете выполнить поиск в Интернете, чтобы увидеть больше примеров руководств и кода Python для той же проблемы.
• Пройдя через, вернитесь и попробуйте написать код самостоятельно, не просматривая руководство. Опять же, подтолкни себя. Это твердость также в поведенческой психологии.Вы нуждаетесь в этом.
• Что бы вы ни делали, не копируйте вслепую код из учебника, а потом похлопайте себя по плечу. Вы можете закончить быстро, но на самом деле вы ничему не научились.
• Если после множества попыток вы чувствуете, что полностью застряли, сделайте перерыв. Когда вы отойдете, мы знаем из исследований нейробиологии, что ваше подсознание продолжит обучение. Это потому, что ваш ум перешел из сфокусированного режима в рассеянный.
• Когда вы что-то решаете, празднуйте это! Вам нужно положительное подкрепление, чтобы создать внутренние ссылки на то, что вы сделали это.В будущем, когда ваш разум шепчет «вы не можете этого сделать» в момент сомнения, вы ответите «это неправда, вот доказательство того, что я делал в прошлом, поэтому я тоже могу это сделать» .
• Повторять, повторять, повторять.

Вы также можете использовать эту разбивку для любого проекта, помимо перечисленных ниже. Перейдем к проектам Python.

Проекты для младших разработчиков Python

Вот несколько проектов для начинающих, над которыми вы можете поработать:

1. Нечетные или даже
2. Mad Libs Game
3. Количество слов
4. Биография
5. Какой у меня акроним?
6. Камень, ножницы, бумага
7. Угадайте число
8. Это палиндром
9. Подсчитайте чаевые
10. Слайсер электронной почты
11. Генератор текстов

Нечетный или четный

Приветствуйте пользователя, затем спросите его число от 1 до 1000.

Когда пользователь дает вам номер, вы проверяете, четный он или нечетный, а затем распечатываете сообщение, сообщающее им об этом.

Пример:

• Подсказка: О каком числе вы думаете?
• Ввод: 25
• Выход: Это нечетное число! Есть еще один?

Игра Mad libs

Попросите пользователя ввести данные.

Это может быть что угодно, например имя, прилагательное, местоимение или даже действие.Как только вы получите ввод, вы можете изменить его, чтобы создать свою собственную историю.

Количество слов

Спросите пользователя, что у него на уме. Затем, после того, как пользователь ответит, подсчитайте количество слов в предложении и распечатайте его как результат.

Пример:

• Подсказка: о чем вы думаете сегодня?
• Ввод: ну, это просто день для меня, чтобы стать экспертом в кодировании
• Вывод: о, хорошо, вы только что сказали мне, что у вас на уме в 13 словах!

Чтобы продвинуться дальше, откройте переданный вам файл, подсчитайте количество слов в нем и распечатайте его.

Вот пример кода на Github.

Биография

Спрашивайте у пользователя его личную информацию по одному вопросу за раз. Затем убедитесь, что введенная информация действительна. Наконец, распечатайте сводку всей введенной им информации.

Пример: как вас зовут? Если пользователь вводит * , вы подсказываете им, что введены неверные данные, и просите их ввести допустимое имя.

В конце вы распечатываете сводку, которая выглядит следующим образом:

  - Имя: Джон Доу
- Дата рождения: 1 января 1954 г.
- Адрес: 24 пятая авеню, Нью-Йорк.
- Личные цели: стать лучшим программистом на свете. 

Какой у меня акроним?

Попросите пользователя ввести полное значение организации или концепции, и вы предоставите пользователю аббревиатуру. Например:

• Ввод -> Как можно скорее . Вывод -> Как можно скорее .
• Ввод -> Всемирная организация здравоохранения . Выходные данные -> ВОЗ .
• Ввод -> Отсутствует без отпуска . Выход -> AWOL .

Камень, ножницы, бумага

Это популярная игра, в которую играют два человека.Каждый игрок может сформировать одну из трех форм, используя свою руку:

• камень (сжатый кулак)
• бумага (плоская рука)
• ножницы (кулак с вытянутым указательным и средним пальцами. , образуя V)

Вот учебник на YouTube по написанию кода «камень-ножницы-бумага» на Python.

Угадайте число

Вы просите пользователя угадать число от 1 до 50.

Если он угадает за пределами этого диапазона, вы увидите сообщение об ошибке, побуждающее его выбрать число в правильном диапазоне.

Каждый раз, когда они угадывают неправильный номер, вы спрашиваете, хотят ли они продолжить игру или уйти.

Наконец, когда пользователь в конце концов угадывает правильное число, вы его поздравляете и показываете количество попыток, которые у него были.

Вот учебник на YouTube по написанию игры по угадыванию чисел на Python.

Это палиндром

Попросите пользователя дать вам пять слов. Затем проверьте, является ли какое-либо из пяти слов палиндромом.

Палиндром — это слово, которое остается неизменным независимо от того, читается оно вперед или назад.

Пример:

• мадам — палиндром.
• так же малаялам .
• А не выродки .

Вот пример кода с Github.

Рассчитать чаевые

Ваша цель — выяснить, сколько именно чаевых вы должны дать после получения услуги. В этом случае запрашивайте общую сумму счета. Затем отобразите подсказку для 18%, 20% и 25%.

Пример:

• Подсказка: , пожалуйста, какой общий счет на сегодня?
• Ввод: 55 $.87
• Вывод: 18% чаевых составляют 10,06 доллара, в результате чего общая сумма составит 65,93 доллара

Помните, что вы хотите быть хорошим, поэтому не забывайте округлять в большую сторону. Чтобы добиться большего, спросите количество вовлеченных людей, а затем поровну разделите чаевые и общую стоимость между ними.

Чтобы пойти еще дальше, разделите его неравномерно (например, один человек оплачивает 70% счета, а другой — 30%)

Слайсер электронной почты

Получите адрес электронной почты от пользователя, а затем выясните, если пользователь имеет собственное доменное имя или популярное доменное имя.Например:

• Ввод: [email protected]
• Выход: Привет, Мэри, я вижу, что ваш адрес электронной почты зарегистрирован в Google. Это круто! .
• Ввод: [email protected]
• Вывод: Эй, Питер, похоже, у вас есть свои собственные настройки в MyFantasy. Впечатляющий! .

Это удобный проект на Python, который будет широко использоваться в будущем. Программа помогает получить имя пользователя и доменное имя с адреса электронной почты.

Если вы хотите продвинуть это дальше, вы можете настроить приложение и отправить сообщение на хост с этой информацией.

Вот руководство для Youtube и пример кода с Github.

Генератор текстов песен

Попросите пользователя выбрать из списка из 10 песен. Когда пользователь это делает, вы распечатываете текст песни, которую он выбрал.

Пример:

  Добро пожаловать, пожалуйста, выберите песню из 10 лучших песен:

1. Ребенок Бибера
2. Горячая линия Дрейка.
3.Безупречный Бейонсе
4. Падение Эминема ...
  

  Вы выбрали Безупречный от Бейонсе. Ну вот:

------- Безупречный, Бейонсе ------------
Я выхожу из этого H, город приближается
Я спускаюсь, капаю конфеты на землю
H, город, город, я спускаюсь, спускаюсь
Конфеты капают на землю ...

Нажмите *, чтобы выбрать еще раз.
  

Чтобы продвинуться дальше, запишите как минимум 3 песни одного и того же исполнителя.

Затем попросите пользователя ввести имя исполнителя, чтобы вы могли показать им только варианты этого исполнителя.Затем пользователь может выбрать конкретную песню из этого списка.

Завершение работы

Работая над этими проектами, вы можете столкнуться с препятствиями и полностью разочароваться. Все в порядке. Вы справитесь.

Помните, сделайте перерыв, а потом вернитесь к нему. Вы также можете прочитать эти истории разработчиков из самых разных слоев общества, которые сделали это, чтобы мотивировать себя продолжать работу.

Разработка программного обеспечения — сложная область. Но с большим количеством наград.

Если так много сделали другие, вы тоже можете это сделать.

Спасибо за чтение

Если вам это понравилось, то это еще не все.

Heads Up — Я люблю исследования, поэтому я склонен подкреплять свои советы и подход концепциями из поведенческой психологии и нейробиологии.

Выучить Python достаточно, чтобы получить работу

Если вы хотите заниматься программированием на Python, заранее подготовьтесь к большому объему работы. Язык легко освоить, но вам нужно сделать больше, чем просто изучить основы; чтобы устроиться на работу, вам нужно хорошо разбираться в некоторых довольно сложных процессах.

Python — это язык общего назначения, что означает, что он не используется только для одной цели, например для веб-разработки. Скорее, он используется во многих различных отраслях, и отрасль, в которой вы решите работать, будет определять, как вы на самом деле выучите язык.

Например, если вас наняли для написания приложений, которые взаимодействуют с операционными системами и контролируют устройства, вам может не понадобиться знать, как использовать модули Python для научного и численного программирования. Аналогичным образом, если вас наняли для написания кода Python, который взаимодействует с базой данных MySQL, вам не нужно разбираться в том, как он работает с CouchDB.

Ознакомьтесь с последними вакансиями, связанными с Python.

Поэтому я собираюсь предложить три уровня изучения основ Python:

• Изучите сам базовый язык, такой как синтаксис и базовые типы; узнать разницу между Python 2 и Python 3.

• Изучите часто используемые модули и ознакомьтесь с другими модулями.

• Изучите более широкую картину разработки программного обеспечения с помощью Python, например, включение Python в процесс сборки, использование диспетчера пакетов pip и т. Д.Это включает в себя изучение различных баз данных и других технологий, в зависимости от того, где вы хотите работать.

Настоящие новички

На базовом уровне Python — это простой язык для изучения и использования. Вы можете быстро научиться создавать переменные и циклы, например, и расширять их до кортежей, списков и словарей. Любой новичок в Python должен знать, какие типы неизменяемы, что означает, что объект этого типа не может быть изменен (ответ: кортежи и строки). С неизменяемыми типами само значение объекта не может изменяться, но переменная, содержащая объект, может:

[python] a = ‘abc’

а = а.верхний ()

[/ python]

В приведенном выше примере исходная строка «abc» не изменилась, поскольку строки не могут измениться; вместо этого мы вычислили новую строку «ABC» и сохранили ее обратно в исходную переменную. Знание такого рода вещей должно быть второй натурой для любого, кто хочет понять, как работает Python.

Кроме того, любой, кто изучает Python, должен знать, как этот язык работает с объектно-ориентированным программированием и как создавать классы и создавать экземпляры объектов.Также важно знать, как использовать исключения и обработчики исключений и как взаимодействуют модули. (Для получения ключевых идей я рекомендую вам прочитать и понять Справочник по языку Python; если вы когда-либо не уверены в синтаксисе или в том, как работает язык, или спорите с коллегой, последнее слово будет за сайтом.)

Новичок в Python также должен знать, чем Python 2 и Python 3 отличаются. Python 3 был выпущен довольно давно, но все еще есть много проектов, которые полагаются на Python 2.Если вы проходите собеседование на вакансию, вам нужно будет спросить, какой Python они используют; если вы хорошо осведомлены, то можете рассказать о различиях.

Немного более продвинутый

Освоив некоторые базовые концепции, вы можете переходить к чуть более продвинутым концепциям. Если вы знакомы с такими языками, как JavaScript, строгая типизация Python может вас удивить; Например, вы не можете просто добавить «привет» к «10», чтобы получить «привет10». (Вы получите исключение.) Это предназначено для предотвращения ошибок в вашем коде, и это означает, что вам нужно будет хорошо познакомиться с динамической типизацией, строгой типизацией, утиной типизацией и тем, как Python реализует все три.

Программисты

C ++, приходящие к Python, могут быть удивлены тем, что вам не нужно предоставлять интерфейс для параметра в функции; Если переданный объект имеет необходимые методы, все готово. Это упрощает полиморфизм.

Отсюда важно знать о замыканиях и «первоклассных объектах». Python поддерживает оба, что приводит к концепции, называемой декораторами, которые очень хорошо объясняются в этой статье. Вот интересный пример замыканий, измененный по сравнению с тем, что предлагается в связанной статье; это вводится из интерактивной оболочки:

[питон]

>>> def outer (x):

… y = x * 2

… по умолчанию (z):

… возврат y + z

… возврат внутренний

…

>>> q = внешний (5)

>>> r = внешний (6)

>>> q (2)

12

>>> q (3)

13

>>> г (2)

14

>>> г (3)

15

>>>

[/ python]

Функция external создает замыкание с переменной с именем y и возвращает новую функцию, которую вы можете вызвать.Я дважды вызвал внешнюю функцию, чтобы создать две такие функции; затем я дважды вызвал эти две функции.

И последнее, но не менее важное: прочтите «Дзен Python», который является забавным и реальным, и просмотрите эту ветку на Stack Overflow, чтобы получить отличные предложения о том, как освоить язык. Зайдите на GitHub и найдите любой из многих популярных проектов Python; изучите код как можно больше.

Боковое примечание: изучите модули

Модули — это ваши библиотеки, ваши помощники.Знайте, что доступно в стандартной библиотеке; вам не нужно запоминать каждого члена каждого класса и каждый класс каждого модуля, но вы действительно хотите знать, что доступно, чтобы, когда вам что-то понадобится, вы не стали переписывать его с нуля.

Ознакомьтесь с каждым модулем. Многие из них, например файловый ввод-вывод, имеют доступ почти к каждому приложению; знать их от и до. Например, знать, как открыть файл с другим доступом, как прочитать файл, как записать файл и как определить, существует ли файл или каталог.Знайте, как использовать модуль os.path для соединения и нормализации пути к файлу, а не писать свои собственные строковые подпрограммы для обработки путей к файлам. Наконец, поймите последствия кроссплатформенности.

Далее: Изучите разработку программного обеспечения с Python

Существует множество инструментов для интеграции Python в цикл разработки программного обеспечения. Если вы хотите освоить язык в реальном контексте, узнайте, как получить пакеты Python с помощью pip. Вы также должны научиться проводить модульное тестирование, которое является фундаментальным для разработки программного обеспечения на Python; Многим людям отказывают в работе, связанной с Python, потому что они не могут ответить на вопросы собеседования в этой области.(«Автостопом по Python» есть отличная информация по модульному тестированию.)

Вы также должны знать, как упаковывать программы Python для распространения, и разбираться в командной строке Windows и оболочке Linux bash. Любой достойный разработчик может использовать инструменты для общей разработки программного обеспечения, от редакторов и IDE до git для управления исходным кодом.

Ориентация на отрасль или технологию

После того, как вы ознакомитесь со всем вышеперечисленным, вы можете начать углубляться в отраслевые знания.

Если вас интересует написание расширений C или C ++ для Python, ознакомьтесь с этим ресурсом. Если вам нравится веб-разработка, вам нужно понимать разницу между сервером Web , написанным на Python, который вы можете расширять, и фреймворком Web , который позволяет вам писать собственное серверное программное обеспечение на Python. Если вы выберете веб-путь, вам нужно будет хорошо разбираться в веб-технологиях — не только в других языках, таких как JavaScript, но и в разработке масштабируемого веб-программного обеспечения.

Существует также некоторая перекрестная связь между специализациями. Например, если вы создаете программное обеспечение веб-сервера на Python, которое работает в облаке, вам может потребоваться знать, как создавать инструменты для мониторинга и управления облаком (возможно, также на Python). Эти инструменты включают Amazon AWS SDK для Python или официальные клиенты OpenStack, которые также написаны на Python.

Если вы хотите получить работу в научной отрасли, вам необходимо знать различные научные и числовые модули как внутри, так и снаружи, а также иметь хорошие навыки в написании сложных алгоритмов.Для работы в высокопроизводительных вычислениях вам потребуются такие навыки, как параллельные алгоритмы, векторизация SIMD и многоядерное программирование. Полный список того, как использовать Python в рабочем контексте, можно найти на специальной странице приложений для этого языка.

Получение работы в качестве самоучителя разработчика Python — dbader.org

Я получил это письмо с вопросами о карьере в Python от читателя информационных бюллетеней Брэд:

Во-первых, что касается вашей книги Python Tricks, я подумал, что она хорошо написана и по хорошей цене.Я бы сказал, что мне пригодились 4 или 5 секций.

Я пишу на Python чуть меньше года. Я полностью самоучка и до этого не имел опыта программирования. Я понял это довольно быстро, просто проглатывая любую книгу, которая попадалась мне в руки. (Маккинни, Хилпиш, Шоу, Сарджент / Стахурски, ваш и др.)

Вот мой вопрос:

Если я думаю о том, чтобы сделать Python ядром моей карьеры / работы, а не только меньшей ее частью, по вашему мнению, необходимо ли формально вернуться в школу?

Если да, то с чего мне начать — на общие научные степени по компьютерным наукам или есть более конкретные программы? Сколько вы знаете парней-самоучок, которые очень хорошо себя зарекомендовали?

Хорошо, я насчитал там как минимум три вопроса

Давайте разберемся с ними по очереди.Я возьму «официально собираюсь вернуться в школу, чтобы устроиться на работу кодером» , сначала вопрос:

Получение формальной степени в области информатики — это «классический» вариант (это тот путь, по которому я пошел). И я думаю, что это исчерпывающий и полезный вариант, если вам нравится углубляться в теорию CompSci.

Я бы , а не , сделал бы это и получил степень CS исключительно для карьерного роста. Сделайте это, если вы любите и наслаждаетесь информатикой и хотите посвятить несколько лет развитию своих навыков с прочной теоретической базой.Не делайте этого, если ваша самая большая цель — «устроиться на работу» разработчиком —

Вот почему:

По моему опыту, большинство школ не обучают многим практическим навыкам и не помогают вам составить портфолио в рамках своих программ CS. Так что вам придется решать это самостоятельно и делать это на стороне. (Брэд звучит очень инициативно, так что это может не быть проблемой.) Кроме того, получение формального образования может быть довольно дорогостоящим — и, как я уже сказал, это, вероятно, не самый быстрый путь к «трудоустройству».”

Давайте поговорим о альтернативах общей степени по информатике, о которых Брэд спросил в своем электронном письме:

Если вы не хотите идти по пути формального образования и ваша главная цель — устроиться на работу кодером, другой вариант — присоединиться к учебному лагерю для разработчиков.

Это практический опыт продолжительностью от нескольких недель (до примерно 3 месяцев), когда вы встречаетесь, кодируете и учитесь с коллегами и наставниками. Самым большим преимуществом буткемпа является то, что вы получите несколько примеров проектов и кода в своем портфолио, которые сможете показать на собеседовании.

Вы знаете, что самая большая проблема для работодателей при найме младших разработчиков или разработчиков начального уровня заключается в том, что данных об их прошлой работе мало или совсем нет. Так что, если кто-то, еще только начинающий свою карьеру, ищет свою первую работу, очень помогает, если он может поделиться некоторым примером кода (в своем профиле GitHub и т. Д.)

Эти программы могут хорошо подойти тем, кто предан делу. Я работал с людьми, которые так вошли в индустрию разработчиков и сейчас уверенно продвигаются по пути построения карьеры программиста.

Итак, посещение учебного лагеря для разработчиков может быть для вас вариантом, который стоит изучить. Это также меньшее обязательство, чем степень CS, с точки зрения времени и денег. Кроме того, вы можете сочетать его с онлайн-учебными курсами, чтобы быстрее освоить теоретические основы и убедиться, что вы продолжаете совершенствоваться после завершения учебного лагеря.

Но для ясности:

Трехмесячный учебный курс по программированию — это , никогда не заменит широту и глубину четырехлетней программы бакалавриата по информатике.Нужно покрыть много материала, и требуется время и долгие усилия, чтобы все это усвоить. Но если ваша цель — как можно быстрее получить оплачиваемую работу кодера, они могут быть подходящим вариантом.

Еще нужно иметь в виду, что найти высококачественный учебный курс по Python с хорошей учебной программой и привлекательными учителями может быть непросто, особенно если вы живете за пределами США.

[Есть еще вопрос о карьере в Python? Я рассказываю о других из них в своих видеороликах «Python Q&A» на моем канале YouTube → Нажмите здесь, чтобы просмотреть полный список серий.]

Как изучить Python: полное руководство

Если вы когда-либо изучали веб-разработку и программирование, вы видели или слышали, как люди говорят о языке программирования Python.

Согласно The Economist , Python постепенно становится самым популярным языком программирования в мире. Это имеет значение, потому что чем популярнее язык программирования, тем больше работодателей начинают использовать его в качестве предпочтительного языка — и , что означает знание того, как использовать Python, поможет вам нанять (особенно важно, если вы хотите защитить свои навыки от рецессии). ).

«Отлично, — скажете вы, — все это имеет смысл». Но есть одна проблема: как начать изучать Python?

Мы составили это руководство о том, как именно изучать Python. От того, что такое Python, до того, как он используется, до того, где его изучить (и многое, многое другое), это руководство объяснит все, что вы когда-либо хотели узнать… и кое-что еще.

Между прочим, не думайте, что вам нужно воспринимать все за один присест. Добавьте эту страницу в закладки, возвращайтесь так часто, как хотите, и не торопитесь, просматривая все другие связанные статьи и ресурсы.Следующее, что вы знаете, вы станете профессионалом Python!

Содержание

1. Что такое Python?
2. Для чего используется Python?
3. Какие есть работы на Python?
4. Как (и где) мне это выучить?
5. Бонус: примеры программирования на Python, ресурсы и некоторые инструменты Python

Что такое Python?

Python — это язык программирования общего назначения. Это означает, что, в отличие от HTML, CSS и JavaScript, он может использоваться для других типов программирования и разработки программного обеспечения, помимо веб-разработки.

Какие вещи, спросите вы? Мы рассмотрим еще больше подробностей о том, для чего используется Python позже в этой статье, но общий список включает:

• Внутренняя (или серверная) разработка веб-приложений и мобильных приложений
• Разработка настольных приложений и программного обеспечения
• Обработка больших данных и выполнение математических вычислений
• Написание системных скриптов (создание инструкций, которые говорят компьютерной системе что-то «сделать»)

Но почему это называется Python?

Одно небольшое примечание, которое нам нужно добавить сюда:

Имя

Python не является ни сложной технической метафорой, ни сложным сокращением.Python назван в честь Монти Пайтона.

Да, ЭТО Монти Пайтон.

Согласно Python.org, «Когда он начал внедрять Python, Гвидо ван Россум также читал опубликованные сценарии из« Летающего цирка Монти Пайтона »… ему нужно было короткое, уникальное и немного загадочное имя, поэтому он решил назвать язык Python ».

Вы должны полюбить язык программирования с чувством юмора, верно?

Кому следует изучать Python?

Итак, означает ли широкий спектр использования Python, что новички в технологиях должны придерживаться более знакомых языков веб-разработки? Ни за что! Возможности Python могут показаться устрашающими, но он известен как простой в освоении и использовании язык программирования.А это значит, что Python — хороший язык для изучения:

• Начинающие кодировщики
• Разработчики веб- и мобильных приложений
• Инженеры-программисты
• Ученые данных
• Все, кто работает или изучает компьютерное программирование!

Почему вы должны изучать Python

Вы можете прочитать намного больше о том, почему именно ВАМ следует начать изучать и использовать Python здесь, но пока рассмотрим четыре основные причины:

1.Есть много работы на Python

На момент написания этой статьи Indeed.com перечисляет почти 69 000 вакансий, связанных с Python, на должностях от инженера по обеспечению качества и инженеров-программистов начального уровня до должностей высокого уровня, таких как инженеры по машинному обучению и искусственному интеллекту.

2. Python не требует много времени, чтобы учиться

Такой мощный язык, как Python, также удивительно прост в изучении. Специалисты отрасли говорят, что вы можете изучить основы Python (синтаксис Python, ключевые слова и типы данных) всего за 6-8 недель , если у вас есть предыдущий опыт работы с языками кодирования.

3. Вы можете изучить основы Python бесплатно

Нет! Это НЕ очень хорошо, чтобы быть правдой! Вы можете изучить основы Python, не тратя ни цента. Не верите нам? Ознакомьтесь с этим исчерпывающим (и БЕСПЛАТНЫМ) руководством по Python прямо с официального сайта Python Software Foundation. Кроме того, здесь вы можете найти еще больше бесплатных ресурсов Python.

4. Питон — популярный ребенок

Как мы упоминали ранее, Python быстро становится самым популярным языком программирования в мире.Меньше всего вам нужно потратить деньги и время на изучение языка, который недостаточно широко используется для получения работы. С Python это НЕ будет проблемой.

Бонусное чтение:

Tech 101: Что такое Python? Плюс 13 причин, почему вам стоит выучить его

Для чего используется Python?

Теперь у вас есть представление о том, что такое Python — и почему неплохо начать изучать, как его использовать — как насчет более четких примеров того, для чего он на самом деле используется? Здесь вы можете глубоко погрузиться в Python, его использование и отрасли, в которых он используется, но вот версия TL; DR.

Основные области применения Python:

1. Общая веб-разработка / Создание веб-приложений

Одно из основных направлений деятельности Python — это язык сценариев, помогающий создавать веб-сайты и веб-приложения. «Но подождите минутку», — скажете вы. «Разве JavaScript не является языком сценариев, используемым для веб-разработки? Если я уже знаю JavaScript, делает ли это Python избыточным? »

Вовсе нет!

Да, и JavaScript, и Python используются для написания сценариев, связанных с веб-разработчиками, но, хотя JavaScript чаще всего используется во внешнем интерфейсе веб-сайтов и приложений (те части, которые люди видят на своем экране и с которыми взаимодействуют), Python помещается в работа на серверной части (создание и поддержка невидимой инфраструктуры, которая заставляет веб-сайты и приложения работать).

Сочетание простоты использования Python (на основе синтаксиса, ориентированного на английский язык) и доступности библиотек и фреймворков Python, таких как Pyramid, Django и Flask, в совокупности делает его повсеместным присутствием в серверных веб-проектах.

2. Научные вычисления + наука о данных + машинное обучение

Python также используется для научных вычислений и обработки данных. У него даже есть несколько научных или специализированных библиотек, в том числе:

И если наука о данных недостаточно для вас научна, Python также является опорным языком для машинного обучения (технологическая область, сфокусированная на искусственном интеллекте).Библиотеки и фреймворки машинного обучения Python, включая scikit-learn и TensorFlow.

3. Стартапы

Стартапы, особенно технологические, любят Python, потому что он прост в использовании и масштабируем. Это означает, что Python можно использовать для создания цифрового продукта, который обслуживает горстку людей … и по-прежнему использовать для обновления и поддержки этого продукта, когда клиентская база вырастет до сотен, тысяч или даже миллионов.

4. FinTech + финансовая индустрия

Хотите знать, какой язык программирования отдает предпочтение финансовой индустрии при найме разработчиков и инженеров? Ты угадал.Python. Способность Python обрабатывать числа делает его идеальным для FinTech и означает, что он должен быть в верхней части вашего списка языков для изучения, если вы заинтересованы в работе в сфере финансов.

Бонусных чтений:

Для чего используется Python? 5 отраслей, без которых не обойтись

Tech 101: Python против JavaScript: в чем разница?

Что такое работа на Python?

Итак, следующий вопрос: как именно Python преобразуется в рабочие места?

Задания, связанные с Python, немного отличаются от заданий, связанных с более специфическими языками программирования.В то время как, например, работа с HTML и JavaScript, как правило, является вариацией ролей веб-разработчика. Задания Python более разнообразны, что имеет смысл, если подумать обо всех возможных способах использования Python.

При поиске вакансий Python на таком сайте, как Indeed, вы найдете:

Младшие позиции

• Инженеры по обеспечению качества
• Разработчики программного обеспечения начального уровня
• Младшие разработчики Python

Должности высшего уровня

• Специалисты по обработке данных
• Исследователи искусственного интеллекта
• Инженер по машинному обучению

Огромный диапазон вакансий Python может сбивать с толку, но лучший способ ориентироваться в этих списках — сузить круг задач, которые вы хотите выполнять, и ваш текущий уровень опыта.Чтобы расшифровать рынок вакансий Python, вот разбивка некоторых распространенных ролей Python, их общей направленности работы и средней заработной платы.

Общие задания Python

Разработчик программного обеспечения начального уровня

Как следует из названия, это должность начального уровня. Разработчики программного обеспечения работают над программами и веб-приложениями для создания команды. Разработка программного обеспечения не всегда означает использование Python, но Python — это общий язык, используемый в процессе разработки программного обеспечения, а знания и опыт Python — это одна из частей головоломки для получения вашей первой работы разработчика программного обеспечения.

Средняя зарплата: 52 491 $

Инженер по обеспечению качества

QA Engineers — это должности начального и среднего уровня, которые тестируют программное обеспечение и веб-приложения. Специалисты по контролю качества не создают программное обеспечение, которое они тестируют, но они ДЕЙСТВИТЕЛЬНО используют языки сценариев, такие как Python, для автоматизации и выполнения процесса тестирования.

Средняя зарплата: 61 459 долларов

Младший разработчик Python

Эта должность начального уровня — одна из самых известных ролей, если у вас есть опыт веб-разработки.Разработчики Python — это специалисты по Python, которые используют Python для создания веб-сайтов, мобильных приложений или программного обеспечения. Эта роль отличается от более общего разработчика программного обеспечения, описанного выше, тем, что основное внимание уделяется Python и аспектам проекта разработки, связанным с Python.

Средняя зарплата: 80 994 $

Старший разработчик Python

Это вариант разработчика Python среднего и высшего уровня. Тот же фокус, но после того, как у вас за плечами 3-5 лет разработки Python.

Средняя зарплата: 117 822 долларов

Специалист по данным

Data Scientists — это должности среднего и высшего звена, ответственные за интерпретацию и извлечение значения из полей данных. Специалисты по обработке данных обычно имеют опыт работы в математике, статистике, информатике или других количественных областях. Python — один из популярных языков программирования для науки о данных из-за его способности автоматизировать и анализировать данные.

Средняя зарплата: 121 031 $

Инженер по машинному обучению: 141 029 долл. США

Инженеры по машинному обучению — еще одна роль Python среднего и высшего звена.Эти инженеры разрабатывают машины, программное обеспечение и другие компьютерные системы, способные «обучаться» и применять полученные знания без конкретных инструкций. Инженеры машинного обучения часто имеют глубокие математические и компьютерные науки, включая высшее образование. Подобно науке о данных, способность Python обрабатывать алгоритмы и автоматизацию данных делает его основным инструментом программирования для машинного обучения.

Средняя зарплата: 141 029 долларов

Где найти работу Python?

Когда вы будете готовы искать работу на Python, где вы их найдете? Это легко.Вот список источников для списков вакансий Python:

Бонус чтения: TK Python Jobs Post

Как и где изучать Python

Продано на Python? Большой! Не знаете, с чего начать? Даже лучше!

Такой гибкий и мощный язык программирования, как Python, можно подумать, что на его изучение уйдут годы. Вы ошибаетесь. Как и в случае с такими языками, как JavaScript, консенсус состоит в том, что основы Python можно изучить менее чем за год, а иногда и всего за месяц или два (в зависимости от того, сколько часов вы посвящаете).Повторяю: вы можете выучить Python за несколько месяцев .

Вы можете не только изучить Python в разумные сроки, но и начать изучать его БЕСПЛАТНО.

Как? Как и в случае с другими языками программирования, для изучения основ Python имеется множество бесплатных качественных ресурсов, в том числе:

Опять же, все эти курсы и руководства по Python для начинающих бесплатны, и вы можете пройти их онлайн, не вставая с дивана. Тем не менее, чтобы освоить Python, вы в конечном итоге захотите потратиться на платный курс под руководством инструктора.Когда это время придет, вам не останется ничего дальше, чем наш новый курс Skillcrush Python, который будет запущен этой осенью.

Бонусных чтений:

80+ способов научиться кодировать бесплатно в 2019

Бонус

: примеры программирования на Python и инструменты Python

Если вы готовы начать изучать Python для себя, мы хотели бы оставить вам несколько дополнительных ресурсов, которые помогут вам: набор реальных фрагментов кода Python, чтобы показать вам, как на самом деле работает язык (и вдохновить вас чтобы попробовать свои собственные проекты для начинающих), а также список IDE Python и редакторов кода, которые значительно упростят процесс кодирования Python.

Примеры программирования на Python

Вы можете прочитать наш полный список из более чем 25 примеров программирования на Python здесь, но вот пять лучших, с которых можно начать.

Каждый из этих примеров включает в себя исходный код, который вы можете редактировать и настраивать, чтобы увидеть, как работает сценарий, и как вы можете изменить его, чтобы он работал по-другому.

Python IDE и редакторы кода

IDE

(или интегрированные среды разработки на языке разработчиков) — это программы, которые объединяют инструменты для написания и тестирования программного обеспечения, веб-сайтов и мобильных приложений в одну эффективную платформу (вы знаете, «интегрированную среду разработки»).

Редакторы кода

— это более легкие текстовые редакторы, оптимизированные для написания и редактирования определенных языков кодирования.

Здесь мы собрали список лучших IDE и редакторов кода для Python, но вы можете начать с этого списка «лучших хитов».

Простой (Python IDE)

Для кого: Начинающие пользователи Python

Цена: бесплатно (с открытым исходным кодом)

Тонни (Python IDE)

Для кого: Начинающие пользователи Python

Цена: бесплатно (с открытым исходным кодом)

PyCharm (Python IDE)

Для кого: от среднего до продвинутого пользователей Python

Цена: Freemium (бесплатная версия с ограниченными возможностями для сообщества, платная полнофункциональная профессиональная версия)

Sublime Text (редактор кода)

Для кого: Все пользователи Python

Цена: 80 долларов США

Visual Studio Code (редактор кода)

Для кого: Все пользователи Python

Цена: бесплатно (с открытым исходным кодом)

Vim (редактор кода)

Для кого: Все пользователи Python

Цена: бесплатно (с открытым исходным кодом)

Бонусных чтений:

25+ примеров программирования на Python

13 лучших Python IDE и редакторов кода

Чтобы узнать больше о создании дорожной карты для изучения Python и не только, посетите нашу страницу курсов .