Начало работы с python в windows для начинающихget started using python on windows for beginners

Как учить Python

Правильный настрой

Чтобы одержать успех в долгосрочной перспективе, нужно иметь образ мышления инженера. Для этого требуется адаптироваться и изучать, как эффективно решать проблемы. Изучения основ будет недостаточно.

Развивайте навыки решения проблем

Есть масса путей, с помощью которых можно развивать навыки решения проблем и стратегического мышления. Один из них — использования mind map или дневника для запуска процесса креативного мышления. Эти техники помогают генерировать больше идей и решений.

Главное — это последовательность

Опытные программисты рекомендуют упражняться в написании кода каждый день. Это не только улучшит знание Python, но позволит изучать новые техники решения проблем. Чем последовательнее вы, тем быстрее сможете начать заниматься программированием профессионально.

Программы обучения профессии «Python-разработчик»

Полноценное обучение с нуля до уровня junior-программиста. На многих программах обучения имеется вступительное тестирование на умение пользоваться ПК.

Программа Разработчик Python от otus:

  • Если вы писали личные проекты на Python, но нет опыта промышленной разработки
  • Дадутся объяснения следующих вопросов:
    • Как писать простой и идиоматичный код, за который не будет мучительно стыдно?
    • Как тестировать и поддерживать код на Python?
    • Как написать приложение, которое не умрёт под нагрузкой?

После прохождения курса у вас останется:

  • 1 мини веб-проект
  • богатый список литературы для ознакомления и углубления знаний программистов
  • код и материалы занятий, соединенные вместе в виде jupyter-ноутбуков
  • видеозаписи всех вебинаров занятий
  • проектная работа на интересную вам тему

Цена 56000₽ для новых клиентов otus (скидка 4000₽ в течение 7 дней после регистрации).

Программа Профессия Python-разработчик от skillbox:

  • Научитесь с нуля программировать на Python
  • Изучите основы вёрстки сайтов и web-приложений
  • Освойте популярный фреймворк Django
  • Изучите асинхронное программирование для написания высокопроизводительных приложений
  • Реальный опыт разработки — Реализация искусственного интеллекта роботов для оптимального сбора ресурсов — Вёрстка landing page

Цена 93600₽

Программа Факультет Python-разработки от GeekUniversity:

  • Проектно-ориентированное обучение
  • Совместная разработка
  • Год опыта Python-разработки
  • Множество необходимых для работы навыков
    • Умение создавать клиент-серверные приложения для Desktop
    • Навыки прототипирования мобильных приложений
    • Навыки верстки сайтов на HTML, CSS, Bootstrap
    • Навыки frontend-разработки на Javascript и JQuery
    • Умение создавать сайты на Django Framework
    • Знание алгоритмов и структур данных
    • Умение работать в команде, знание методологий разработки: Agile, Scrum
    • Умение работать с GIT
    • Навыки успешного прохождения собеседований и общения с заказчиками
    • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования
    • Умение писать «чистый» код
  • Имеются бесплатные подготовительные курсы для тех, кто не сможет пройти тестирование на знания базовых понятий программирования

Что такое IDE и редактор кода?

IDE (или интегрированная среда разработки) — это программа, предназначенная для разработки программного обеспечения. Как следует из названия, IDE объединяет несколько инструментов, специально предназначенных для разработки. Эти инструменты обычно включают редактор, предназначенный для работы с кодом (например, подсветка синтаксиса и автодополнение); инструменты сборки, выполнения и отладки; и определённую форму системы управления версиями.

Большинство IDE поддерживают множество языков программирования и имеют много функций, из-за чего могут быть большими, занимать много времени для загрузки и установки и требуют глубоких знаний для правильного использования.

Product Owner

Exness, Лимассол, Кипр, По итогам собеседования

tproger.ru

Вакансии на tproger.ru

С другой стороны, есть редакторы кода, которые представляют собой текстовый редактор с подсветкой синтаксиса и возможностями форматирования кода. Большинство хороших редакторов кода могут выполнять код и использовать отладчик, а лучшие даже могут взаимодействовать с системами управления версиями. По сравнению с IDE, хороший редактор кода, как правило, легковесней и быстрее, но зачастую ценой меньшей функциональности.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

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

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

Веб-разработка

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

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

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

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

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

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

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

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

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

Data Science

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

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

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

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

Книги по теме

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

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

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

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

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

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

Создание простой игры с помощью PygameCreate a simple game with Pygame

Pygame — это популярный пакет Python для создания игр, который позволяет учащимся изучать программирование увлекательным способом.Pygame is a popular Python package for writing games — encouraging students to learn programming while creating something fun. Pygame отображает графические изображения в новом окне, поэтому метод «только командной строки» WSL не подойдет.Pygame displays graphics in a new window, and so it will not work under the command-line-only approach of WSL. Но если вы установили Python с помощью Microsoft Store, как описано в этом учебнике, все получится.However, if you installed Python via the Microsoft Store as detailed in this tutorial, it will work fine.

  1. После установки Python установите Pygame из командной строки (или терминала в VS Code), введя .Once you have Python installed, install pygame from the command line (or the terminal from within VS Code) by typing .

  2. Протестируйте установку, запустив пример игры: Test the installation by running a sample game :

  3. Если все в порядке, откроется окно игры.All being well, the game will open a window. По завершении игры закройте окно.Close the window when you are done playing.

Вот как начать написание кода собственной игры:Here’s how to start writing your own game.

  1. Откройте PowerShell (или командную строку Windows) и создайте пустую папку с именем bounce.Open PowerShell (or Windows Command Prompt) and create an empty folder called «bounce». Перейдите к этой папке и создайте файл с именем bounce.py.Navigate to this folder and create a file named «bounce.py». Откройте папку в VS Code:Open the folder in VS Code:

  2. С помощью VS Code введите следующий код Python (или скопируйте и вставьте его):Using VS Code, enter the following Python code (or copy and paste it):

  3. Сохраните его как: .Save it as: .

  4. Запустите его в терминале PowerShell, введя: .From the PowerShell terminal, run it by entering: .

Попробуйте изменить некоторые из чисел, чтобы увидеть, как они влияют на прыгающий шарик.Try adjusting some of the numbers to see what effect they have on your bouncing ball.

Дополнительные сведения о создании игр с помощью Pygame см. на сайте pygame.org.Read more about writing games with pygame at pygame.org.

Цифровая обработка сигналов на языке Python (2017)

Изучить обработку сигналов легко – достаточно знания основ математики и программирования на Python. Обычно изучение этой сложной темы начинают с теории, а в основу данной книги положены сугубо практические примеры. Уже в первой главе звук будет разложен на гармоники, которые модифицируются и создают новые звуки. Кроме того, в книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия информации; дискретное и быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа, а также многое другое.

Установка Visual Studio CodeInstall Visual Studio Code

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

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

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

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

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

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

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

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

Шаг 3. Практиковаться-практиковаться-практиковаться

Если предыдущие шаги вас не испугали, начинайте писать код — чем больше, тем лучше. Ниже найдёте несколько примеров, которые придумали мы. Разберите их по частям и попробуйте понять, как всё работает.

Программирование на Python: пример простого расчета

Цель задач для начинающих — показать, что программировать могут все. Постепенно вы перейдёте к более прикладным и сложным задачам, собственным проектам и личному портфолио.

К примеру, на курсе «Python-разработчик» в Нетологии студенты за 6 месяцев создают 4 личных проекта: онлайн-библиотеку, кулинарную книгу, кредитный калькулятор и сервис знакомств. C таким портфолио устраиваться на работу намного легче.

Начните с простой математики: создавайте переменные, возводите их в степень, потом складывайте результат и выводите на экран — делайте всё, что приходит в голову. Перед тем, как запустить программу, попробуйте предсказать результат. Если совпадает, вы неплохо справляетесь.


Сначала мы создали две переменные. Из них сделали третью, а из третьей — четвёртую, которую и вывели на экран в формате строки. Попробуете посчитать ответ?

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/FineShockedReality

Программирование на Python: пример с выводом на экран

Ещё можно написать программу, которая немного с вами пообщается.


Мы сами задаём фразы для ответов и выставляем паузу в секундах между репликами

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/AgitatedModernSoftwaresuite.


Чтобы запустить программу и общаться с роботом, нажмите Run

Data Science. Наука о данных с нуля (2017)

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине.

В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Недостатки языка Python

Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.

Программы на Python считаются одними из самых медленных.

Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.

Сильная зависимость языка от системных библиотек

Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.

Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.

Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.

Как применяют Python?

Как уже было сказано выше, Python универсален, поэтому его используют и в вебе, и на мобильных девайсах, и в приложениях, связанных с Machine learning, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но давайте обо всём по порядку.

Веб-разработка на Python

Сегодня Python довольно часто применяют в веб-разработке. Для работы используют такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, для создания сайтов на языке программирования Python существуют специальные движки:
• Saleor;
• Wagtail;
• Abilian SBE;
• Ella;
• Django-CMS.

Ещё на языке Python нередко пишут парсеры, предназначенные для сбора информации в сети Интернет. К примеру, в компании Google язык Python используют для индексации сайтов.

Программные приложения на Python

С помощью языка Python можно создавать и десктопные программы. Вот примеры программ:
• GIMP — визуальный Linux-редактор;
• Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu;
• BitTorrent до 6-й версии включительно — менеджер торрент-закачек (сейчас программу переписали на C++);
• Blender — приложение для создания графики 3D.

Мобильные приложения на Python

Не менее популярна и мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java/C++/C#, а для iOS используют Swift/Objective-C. Но если речь идёт о программировании серверной части мобильных приложений, то тут нередко используют Python. Допустим, тот же Instagram-клиент для iOS пишется на Objective-C, зато сервер — на Python.

Игры на Python

Много компьютерных игр либо полностью, либо частично написаны на языке Python. Бытует мнение, что данный язык не очень подходит для серьёзных проектов, однако на деле он применялся при разработке следующих хитов:
• World of Tanks;
• Battlefield 2;
• Civilization IV;
• EVE Online.

Но несмотря на возможность реализовать пользовательский интерфейс и работу с графикой, на языке программирования Python чаще всего пишут скрипты запуска сцен, взаимодействия персонажей, обработки событий.

Встроенные системы

На языке Python программируют встроенные системы для разных устройств. К примеру, язык пригодился «Сбербанку» для управления банкоматами.

Есть и другие успешные проекты:
• The Owl Embedded Python System;
• Raspberry Pi;
• Python Embedded Tools;
• Embedded Python.

Кроме того, Python используется во встроенном промышленном ПО на станках с ЧПУ, на телекоммуникационном оборудовании, а также при работе со средствами автоматического регулирования давления, температуры, расхода жидкостей и пр.

Создание скриптов на Python

Мы уже говорили про скрипты на Python. Речь идёт о написании плагинов и скриптового кода к уже готовым программам, то есть, когда нужно создать дополнительные модули или реализовать какую-нибудь логику. Такие скрипты встраивают в ПО, написанное на других языках программирования, чтобы автоматизировать определённые задачи.

Системное администрирование на Python

Системные администраторы используют Python для автоматизации задач. Это простой и мощный язык, поддерживающий специальные пакеты, повышающие его эффективность. Главный плюс заключается в том, что Python инсталлирован на все серверы с Linux по умолчанию.

Научные исследования на Python

Для Python есть ряд библиотек, которые применяются при выполнении вычислений и исследований:
• SciPy;
• NumPy;
• Matplotlib.

Благодаря наличию специализированных библиотек, а также простоте освоения, многие учёные (физики, математики, биологи) выбирают именно этот язык.

Data Science и Python

Python считается наиболее востребованным языком в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Также с его помощью обслуживают облачные сервисы и хранилища данных.

Python 3 — Самое Необходимое (2018)

Описан базовый синтаксис языка Python 3: типы данных, операторы, условия, циклы, регулярные выражения, встроенные функции, классы и объекты, итераторы и перечисления, обработка исключений, часто используемые модули стандартной библиотеки. Даны основы SQLite, описан интерфейс доступа к базам данных SQLite и MySQL, в том числе посредством ODBC. Рассмотрена работа с изображениями с помощью библиотек Pillow и Wand, получение данных из Интернета и работа с архивами различных форматов. Книга содержит более двухсот практических примеров, помогающих начать программировать на языке Python самостоятельно. Весь материал тщательно подобран, хорошо структурирован и компактно изложен, что позволяет использовать книгу как удобный справочник.

Электронное приложение-архив, доступное на сайте издательства, содержит листинги описанных в книге примеров.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
Добавить комментарий