Главная
Программирование с нуля питон: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Программирование с нуля питон: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

что нужно знать, сколько и где учиться

За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.

Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.

В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.

Зачем учить Python?

Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.

Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.

Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.

Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.

Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.

За сколько можно выучить Python?

Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».

Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.

В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.

Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.

Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:

  • в веб-разработке,
  • при анализе данных,
  • в машинном обучении и нейросетях,
  • для парсинга/сбора данных,
  • в тестировании ПО,
  • реже в других областях.

Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.

За сколько можно выучить основы?

Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.

Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.

Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

  1. Синтаксис:
    • Как создаются программы Python.
    • Переменные.
    • Типы данных.
    • Вывод инструкций в консоль.
    • Арифметика (базовая математика).
    • Комментарии.
  2. Условные конструкции.
    Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
  3. Циклы.
    Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
  4. Функции.
    Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
    Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
    Вот что нужно знать касательно функций в Python:
    • Как они работают.
    • Формальные и реальные параметры.
    • Системные и пользовательские функции.
    • Импорт библиотек.
    • Основы объектно-ориентированного программирования.
  5. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
    1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
    2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
    Вот что нужно знать о списках:
    • Основы списков.
    • Как они индексируются.
    • Основы словарей.
    • Сравнение списков и словарей.
    • Структуры данных в Python.
    • Как получить часть списка.
    • Как перебрать элементы списка.
  6. Объекты и классы.
    • Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
    • Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
  7. Работа с файлами.
    Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
  8. Другие подтемы.
    Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.
Онлайн-курсы по Python
Бесплатный доступ к курсам Skillbox
  • Основы Python,
  • Веб-верстка для начинающих,
  • Разработчик игр на Unity с нуля,
  • и еще более 30 курсов по IT-направлениям для каждого.

Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.

Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн
  • Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста.
  • Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля.
  • Разработка Telegram ботов на Python.
  • Полный курс по веб разработке с нуля на Python + Django.
  • Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации.

Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.


Сайты-справочники и ютуб
PythonRu.com

На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:

  1. Уроки Python для начинающих.
  2. Стрелялка с Pygame.
  3. 19 уроков по Flask.
  4. Блог на Django — 35 уроков.
  5. Введение в библиотеку pandas.
  6. База данных SQLite в python.
Русскоязычные Youtube каналы

Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:

  • Python программирование / Уроки для начинающих (3 млн просмотров),
  • Язык программирования PYTHON для начинающих (1.2 млн просмотров),
  • Базовый Python 3 (185 тыс. просмотров),
  • Основы Python (105 тыс. просмотров).

Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.

Python на Хабре

Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.

Книги по Python

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.

Python. Книга рецептов

Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.

После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.

Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

  • Посмотрите, что создают другие разработчики.
  • Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучаствовать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
  • Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
  • Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
  • Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

  • Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
  • Сайт для показа рейтинга фильмов.
  • Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
  • Телеграм бота для списка дел.
  • Приложение для отслеживания привычек.
  • Игру гонки.
  • Консольный покер или блэкджек.
  • Сайт для сокращения ссылок.
  • Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов

Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.

Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.


Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:

  • Можно ли улучшить что-то в уже существующей программе?
  • Добавить в проект новые функции?
  • Добавить платежную систему, чтобы позволить пользователям покупать доступ?
  • Использовать внешние данные для улучшения программы?
  • Задействовать сторонние библиотеки?

Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.

Выводы

В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.

После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.

Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.

как освоить Python с нуля за 30 минут?

Прочитав статью, вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами. В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.

***

Установка Python

Python в Ubuntu предустановлен. Чтобы узнать версию Python, откроем терминал комбинацией клавиш Ctrl + Alt + T и введем следующую команду:

python3 --version

Для Windows нужно скачать Python с официального сайта и установить как обычную программу.

Установка редактора кода

Для работы нам понадобится редактор кода (IDE). Самые популярные:

  • PyCharm
  • Atom
  • Visual Studio Code
  • Sublime Text

Для установки Atom в Ubuntu введем в терминале:

wget -qO - https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/gpgkey | sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/any/ any main" > /etc/apt/sources.list.d/atom.list'
sudo apt-get update
sudo apt-get install atom
Рис. 1. Страница установки Atom для Windows

Для Windows скачаем Atom с официального сайта. После установки редактора кода установим для него плагин run-python-simply (есть и другие) для запуска Python. Два способа установки:

  • Перейдем на страничку плагина и нажмем кнопку Install.
  • Откроем Atom, перейдем во вкладку File →
    Settings     → Install , введем в поле поиска run-python-simply и установим его.

Создание проекта

Создадим проект, в котором будем хранить код и другие файлы. Для этого перейдем во вкладку File → Add Project Folder и выберем любую свободную папку.

Онлайн-редакторы кода

Если под рукой только смартфон, воспользуемся бесплатными онлайн-редакторами кода:

  • repl.it
  • onlinegdb.com
  • tutorialspoint.com
  • paiza.io
  • onecompiler.com

1. Синтаксис

Python использует отступы, чтобы обозначить начало блока кода:

if 3 > 1:
    print("Три больше единицы") # Три больше единицы

Python выдаст ошибку, если вы пропустите отступ:

if 3 > 1:
print("Три больше единицы") # Ошибка: IndentationError: expected an indented block

Рекомендуется использовать отступ, равный четырем пробелам.

2. Hello, World

Создадим файл example.py, где example – имя файла, .py – расширение, которое означает, что программа написана на языке программирования Python.

Напишем в example.py следующую строчку:

print('Hello, World') # Hello, World

У нас установлен плагин run-python-simply и запустить код мы можем двумя способами:

  • перейти во вкладку Packages → Run Python Simply → Toggle F5;
  • или нажать на клавишу F5.

После запуска кода появится окно терминала с результатом или ошибкой.

В нашем случае в терминале отобразится фраза

Hello, World.

Здесь:

print() – функция, выводящая на экран фразу Hello, World.

'Hello, World' – строка (заключена в кавычки).

Также можно использовать переменную word, которой присвоим значение 'Hello, World':

word = 'Hello, World'
print(word) # Hello, World

Python – язык с динамической типизацией, то есть нам не нужно заранее объявлять тип переменной, является ли она строкой, числом и так далее.

О функциях поговорим в конце статьи, сейчас разберемся со строками и другими типами данных.

3. Типы данных

3.1. Строки

Строка – упорядоченная последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки:

"Cat and dog" # пример записи строки
'Cat and giraffe'

Операции со строками

Изменение регистра первого символа к верхнему регистру с помощью метода title():

string = 'cat'
print(string.
 
 title()) # Cat

Преобразование всех символов к верхнему и нижнему регистру методами upper() и lower() соответственно:

string = 'cat'
print(string.upper()) # CAT
string = 'DOG'
print(string.lower()) # dog

Объединение строк (конкатенация). Строки объединяются с помощью знака сложения +:

first_animal = 'cat'
second_animal = 'dog'
all_animals = first_animal + ',' + ' ' + second_animal
print(all_animals) # cat, dog

Повторение строки:

animal = 'Cat'
print(animal * 5) # CatCatCatCatCat

Вычисление длины строки. Чтобы определить длину строки воспользуемся встроенной функцией len() (сокращённое от англ. length):

animal = 'Cat'
print(len(animal)) # 3
Рис. 2. Доступ к элементу строки по индексу в Python

Индексация начинается с 0. В нашем случае символ C имеет индекс

0, a – 1, t – 2.

Для получения элемента по индексу воспользуемся квадратными скобками []:

animal = 'Cat'
print(animal[0]) # C

В предыдущем примере по индексу мы получали один элемент строки. По срезу можно получить несколько элементов:

animal = 'CatDog'
print(animal[1:3]) # at
print(animal[0:6:2]) # Cto – выводится нулевой элемент и каждый второй после него

Как формируется срез:

list_name[start:stop:step], где start – начало среза, stop – конец среза, step – шаг среза.

Получим с помощью среза последний элемент:

animal = 'CatDog'
print(animal[-1]) # g

Все элементы, кроме первого:

animal = 'CatDog'
print(animal[1:]) # atDog

Все элементы, кроме последнего:

animal = 'CatDog'
print(animal[0:5]) # CatDo
print(animal[:5]) # CatDo
print(animal[:-1]) # CatDo

Создание копии строки через срез:

animal = 'CatDog'
animal_copy = animal[:]
print(animal_copy) # CatDog

Методом replace() заменим символы в строке:

animal = 'CatDog'
print(animal.replace('Cat', 'Dog')) # DogDog

В скобках метода replace() указана дополнительная информация: Cat – элемент, подлежащий замене на элемент Dog.

Для удаление пробелов слева и справа применяется метод

strip(), только справа – rstrip(), только слева – lstrip():

animal = ' CatDog  '
print(animal.strip()) # CatDog
print(animal.rstrip()) #  CatDog  – здесь остался пробел слева 
print(animal.lstrip()) # CatDog – здесь остался пробел справа

Преобразование строки в список индивидуальных символов:

animal = 'CatDog '
print(list(animal)) # ['C', 'a', 't', 'D', 'o', 'g', ' ']

3.2. Числа

Целые числа (int) не имеют дробной части:

print(25 + 0 - 24) # 1

Число с плавающей точкой (float) имеет дробную часть:

print(2.8 + 4.1) # 6.8999999999999995

Операции над числами:

print(2 + 3) # Сложение: 5
print(5 - 4) # Вычитание: 1
print(5 * 5) # Умножение: 25
print(4 / 2) # Деление: 2. 0
print(4 ** 4) # Возведение в степень: 256

Порядок операций. Выражение в скобках будет просчитываться в первую очередь:

print(3*4 + 5) # 17
print(3*(4 + 5)) # 27

Чтобы преобразовать число с плавающей точкой в целое воспользуемся функцией int(), а для обратного преобразования – функцией float():

print(int(5.156)) # 5
print(float(4)) # 4.0

3.3. Списки

Список (англ. list) – набор упорядоченных элементов произвольных типов. Списки задаются квадратными скобками [] и содержат объекты любого типа: строки, числа, другие списки и так далее. Элементы можно менять по индексу.

Создадим список animals и выведем его на экран:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']

Обратимся к второму элементу списка:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals[1]) # dog

Чтобы изменить элемент списка, обратимся к нему по индексу и присвоим новое значение:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals[2] = 'orangutan' # меняем третий элемент
print(animals)  # ['cat', 'dog', 'orangutan']
animals[2] = ['orangutan']
print(animals) # ['cat', 'dog', ['orangutan']] – список внутри списка, вложенный список

Для добавления элемента в конец списка воспользуемся методом append():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals. append('tyrannosaurus')
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe', 'tyrannosaurus']

Метод insert() вставляет элемент по индексу:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.insert(1, 43)
print(animals) # ['cat', 43, 'dog', 'giraffe']

Число 43 вставляется на место с индексом 1, остальные элементы сдвигаются вправо. Первый элемент остается на прежнем месте.

Для удаления элемента из списка, обратимся к элементу по индексу, используя команду del:

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
del animals[2]
print(animals) # ['cat', 'dog']

Другой способ удаления – метод pop():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.pop(2)
print(animals) # ['cat', 'dog']

В двух предыдущих примерах мы удаляли элемент по его индексу. Теперь удалим элемент по его значению с помощью метода remove():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.remove('dog')
print(animals) # ['cat', 'giraffe']

Чтобы упорядочить список по алфавиту используем метод sort():

animals = ['giraffe', 'cat', 'dog']
animals.sort()
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']

Список в обратном порядке выводится методом reverse():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.reverse()
print(animals) # [giraffe', 'dog', 'cat']

Для определения длины списка воспользуемся функцией len():

animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(len(animals)) # 3

3.4. Кортежи

Рис. 3. Доступ к элементам кортежа по индексу в Python

Кортеж (англ. tuple), как и список хранит элементы, только в отличие от списка, элементы кортежа не изменяются. Кортеж задается круглыми скобками ():

animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0]) # Получение элемента кортежа с индексом 0: cat

Одноэлементный кортеж задается с помощью запятой после первого элемента. Без запятой получим строку. Чтобы узнать какой тип данных мы получаем на выходе воспользуемся функцией type():

animals = ('cat',)
print(animals) # ('cat',)
print(type(animals)) # <class 'tuple'> – кортеж
animals = ('cat')
print(animals) # cat
print(type(animals)) # <class 'str'> – строка

Конкатенация кортежей:

print(('cat',) + ('dog', 2))  # ('cat', 'dog', 2)

Повторение кортежа:

print(('cat', 'dog', 4) * 2) # ('cat', 'dog', 4, 'cat', 'dog', 4)

Срез кортежа:

animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0:1]) # ('cat',)
print(animals[0:2]) # ('cat', 'dog')

Чтобы создать список из элементов кортежа применим функцию list():

animals_tuple = ('cat', 'dog', 33)
animals_list = list(animals_tuple)
print(animals_list)  # ['cat', 'dog', 33]

3.

5. Словари Рис. 4. Устройство словаря в Python

Словарь – неупорядоченная коллекция произвольных элементов, состоящих из пар «ключ-значение». Словарь объявляется через фигурные скобки {}: dictionary = {‘pets‘: ‘cat‘, ‘numbers‘: (1, 2)}, где pets и numbers – ключи, а cat, (1, 2) – значения. Если в списке мы получаем объект по его индексу, то в словаре по ключу.

Получим по ключам соответствующие значения из словаря dictionary:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
print(dictionary['pets']) # cat
print(dictionary['numbers'])  # (1, 2)
print(dictionary['numbers'][1])  # 2

Чтобы добавить новую пару «ключ-значение» используем следующую запись словарь['новый_ключ'] = новое_значение:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['dinosaur'] = 'tyrannosaurus', 'pterodactylus'
print(dictionary) # {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2), 'dinosaur': ('tyrannosaurus', 'pterodactylus')}

Изменение существующего значения похоже на добавление нового значения словарь['существующий_ключ'] = новое_значение:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['pets'] = 'dog'
print(dictionary) # {'pets': 'dog', 'numbers': (1, 2)}

Командой del можно удалить ключ со значением:

dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
del dictionary['pets']
print(dictionary) # {'numbers': (1, 2)}

3.

6. Множества

Множества – неупорядоченные последовательности не повторяющихся элементов. Множество задается через фигурные скобки {}:

animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
print(animals_and_numbers) # {'cat', 99, 100, 'dog'}

Операции над множествами:

animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
numbers = {555, 99}
animals = {'cat', 'dog'}
print(animals_and_numbers.union(numbers)) # {'cat', 99, 100, 'dog', 555} – добавляет в множество animals_and_numbers элементы множества numbers
print(animals_and_numbers.intersection(numbers)) # {99} – возвращает множество, являющееся пересечением множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers.difference(numbers)) # {'cat', 'dog', 100} – Возвращает разность множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers.issuperset(animals)) # True – Возвращает True, если animals является подмножеством animals_and_numbers.

3.7. Файлы

С помощью функции open() мы создаем файловый объект для работы с файлами. Создадим в папке с python-файлом текстовой файл example.txt, напишем в нем слово test, сохраним и закроем. Следующий код открывает и выводит на экран содержимое текстового файла example.txt:

with open('example.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line)

Здесь:

example.txt – путь к файлу и его имя. В нашем случае файл расположен в папке с выполняемой программой.

r – режим работы «только чтение».

Попробуем дозаписать числа в конец файла:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file. write(number + '\n')
0 # в файл запишется последовательность чисел, каждое число с новой строчки
1
2
3

Здесь:

numbers – список чисел.

a – режим записи «в конец текстового файла».

\n – перенос на новую строчку.

Без переноса строки результат будет следующий:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file.write(number)
0123 # результат записи без переноса строки

4. Ввод данных

Для ввода данных применяется функция input():

input_word = input('Введите какое-нибудь слово: ')
print('Слово: ' + input_word)

5.

Условные инструкции Рис. 5. Условный оператор if в Python

Оператор if выполняет код в зависимости от условия. Проверим, если число три меньше пяти, то выведем на экран слово true:

if 3 < 5:
    print('true') # true

Попробуем оператор if-else. else переводится как «в другом случае». Когда условие if не выполняется, то идет выполнение кода после else:

if 3 > 5:
    print('true')
else:
    print('false') # false

elif = else + if – код выполняется, если предыдущее условие ложно, а текущее истинно:

number = 15
if number < 3:
    print('число меньше трех')
elif 4 < number < 10:
    print('число в промежутке от 4 до 10')
elif number > 10:
    print('число больше 10') # число больше 10

6.

Цикл while Рис. 6. Цикл while в Python

Напишем цикл, который 5 раз выведет на экран слово hello:

x = 0
while x < 5:
    print('hello')
    x += 1
# получаем пять раз слово hello
hello
hello
hello
hello
hello

Здесь:

while – обозначение цикла.

x < 5 – условие, которое записывается после while. Каждый раз после выполнения цикла (после одной итерации) проверяется это условие. Если оно становится ложным, цикл прекращает работу.

print('hello') – вывести на экран слово hello.

x += 1 – это сокращенный способ записи x = x + 1. То есть при каждой итерации значение x увеличивается на единицу.

Бесконечный цикл записывается с помощью while True:

while True:
    print('hello')
hello
hello
hello
hello
hello
…

7. Цикл for

Рис. 7. Цикл for в Python

Цикл for перебирает элементы последовательности:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
for i in range(0, len(numbers)):
    print(numbers[i])
# на экран выводятся числа 0, 1, 2 и 3
0
1
2
3

Здесь:

i – переменная, которая принимает значение из диапазона значений range(0, len(numbers)).

range(0, len(numbers)) – последовательность чисел от 0 до значения длины списка numbers.

print(numbers[i]) – тело цикла, выводит на экран i-й элемент списка numbers.

Второй вариант записи:

numbers = ['0', '1', '2', '3']
for number in numbers:
    print(number)
# идентичный результат
0
1
2
3

8. Функции

Функция выполняет одну конкретную задачу и имеет имя. Напишем функцию greeting(), которая выводит на экран приветствие:

def greeting(): # объявление функции
    print('hello') # тело функции
greeting() # запуск функции

Здесь:

def – создает объект функции и присваивает ей имя greeting. В скобках можно указать аргументы (см. следующий пример). В нашем случае аргументов нет и скобки пустые.

print('hello') – выводит на экран слово hello.

Напишем функцию summation(), которая складывает два числа:

def summation (a, b):
    return print(a + b)
summation(3, 8) # 11

Здесь:

a и b – аргументы функции.

return возвращает значение функции.

9. Модули

Модуль – файл, содержащий функции, классы и данные, которые можно использовать в других программах.

from math import trunc
print(trunc(3.9)) # 3

Здесь:

from math import trunc – из встроенного в Python модуля math импортируем функцию trunc, которая отбрасывает дробную часть числа.

Это был импорт отдельной функции. Теперь импортируем весь модуль и обратимся к функции через модуль.имя_функции():

import math
print(math.trunc(3.9))  # 3

10. Комментарии

Комментирование кода помогает объяснить логику работы программы. Однострочный комментарий начинается с хеш-символа #:

a = 45 # комментарий к коду

Многострочный комментарий заключается с обеих сторон в три кавычки:

"""
a = 45
b = 99
"""

Литература

  • «Изучаем Python», Марк Лутц
  • «Программируем на Python», Майкл Доусон
  • «Изучаем программирование на Python», Пол Бэрри
  • «Начинаем программировать на Python», Тонни Гэддис
  • «Простой Python. Современный стиль программирования», Билл Любанович

Шпаргалки

  • Шпаргалка по Python3 (.pdf)
  • Python Cheat Sheet (.pdf)
  • Beginners Python Cheat Sheet (.pdf)
  • Essential Python Cheat Sheet
  • Python Conditions Cheat Sheet

Больше шпаргалок в нашей группе ВКонтакте.

YouTube-каналы и курсы

Бесплатные курсы на русском и английском языках в YouTube и на образовательных ресурсах:

На английском:

  • Programming with Mosh
  • freeСodeСamp.org
  • Microsoft Developer
  • Introduction To Python Programming (Udemy)

На русском:

  • Python с нуля
  • Python для начинающих
  • Python с нуля от А до Я
  • Программирование на Python (Stepik)
  • Python: основы и применение (Stepik)
  • Питонтьютор (онлайн-тренажер)

Python в «Библиотеке Программиста»

  • подписывайтесь на тег Python, чтобы получать уведомления о новых постах на сайте;
  • телеграм-канал «Библиотека питониста»;
  • телеграм-канал для поиска работы «Python jobs — вакансии по питону, Django, Flask».

***

Мы кратко познакомились с основными понятиями Python: команды, функции, операторы и типы данных. У этого языка низкий порог вхождения, простой синтаксис, поэтому вероятность освоить его человеку, который никогда не занимался программированием – высокая (по моей субъективной оценке – 90%).

Больше полезной информации вы можете получить на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста».

***

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.

Спешите зарегистрироваться, количество мест ограничено

C чего начать учить Python

Python известен своим приятным синтаксисом и простотой. Говорят, выучить его может каждый. Но с чего начать и как выстроить обучение, чтобы не забросить его на половине пути? Web Academy расспросила об этом программистов, которые не первый год работают с Python. Они рассказали и о своих первых шагах и о том, как понять, что уровень новичка пройден и можно смело подавать резюме в компанию мечты.

Антон Мазун, Python developer в GeeksForLess Inc (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Python, как и любой другой язык программирования, может выучить любой человек. Многие думают, что нужно специальное образование. Но на самом деле это не совсем так. Все дело в практике и желании обучаться.

Понятие «Python как язык программирования» стоит рассматривать с точки зрения области его применения, а не самого языка. Язык программирования — это просто инструмент. Если вы хотите работать в data science, то конечно же, вам понадобится ещё очень мощный математический аппарат. А если же работать как back-end developer, то может хватить и школьной программы.

С чего Python начал учить я

Очень долго пытался выучить Python по видеоурокам, но понял, что все тщетно. Тут же параллельно сел читать книги и осознал, что мне не хватает какого-то интереса, нет конкретной цели — того, что я хочу получить, зная Python. Опять-таки, как я уже говорил, Python — это инструмент, своего рода удочка. И вы же на одну и ту же удочку всегда можете поймать разную рыбу. В моем случаи рыбой был интернет-магазин. Стало интересно, как это все работает — вот тогда начал уже искать в интернете конкретно то, что мне нужно. И так шаг за шагом я получил очень простой, но свой интернет-магазин.

Поэтому всем рекомендую выбрать для себя понравившуюся область и просто начать понемногу писать проект. В этом деле главное практика. Спустя какое-то время я вернулся к прочтению книг. Автор — Марк Лутц. Всем рекомендую.

Ближайший курс по направлению: Python с нуля

С чего начинать учить Python сегодня

Для начала нужно выбрать направление, в котором хотите развиваться. Затем — посмотреть, какие инструменты вам для этого нужны.

Вот несколько полезных ссылок от меня:

  • документация Python;
  • задачник;
  • практикум;
  • SoloLearn — приложение для изучения.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Чтобы не путаться в тонне информации из интернета, я рекомендую пойти на курсы. Во всяком случае, там с вами будет тренер, у которого всегда можно что-то спросить. Но нужно понимать одну простую вещь: просто прослушав 100 часов лекций, работу мечты вы не получите. Курс нужен для того, чтобы структурировать ваш процесс обучения и получить ответы на вопросы от более опытных людей в этой сфере. Курсы — это только 20%, остальные 80% — это правильная обработка первых 20%.

Думаю, все-таки лучше совмещать курсы с самостоятельным обучением, потому что так у вас будет больше вопросов и не только теме курса. И логично предположить, что если больше есть больше вопросов, то будет больше и ответов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Если вы уже не боитесь таких слов как декоратор, генератор, ООП, сможете рассказать, что такое полиморфизм, инкапсуляция, знаете правильный ответ True+True и понимаете, почему так происходит — можно и работать. Но это те знания, которые нужны для работы с инструментом Python. А дальше все зависит от сферы, в которую пойдете.

Как не быть в Python вечным новичком

Старайтесь больше узнавать новинок в сфере. По возможности — переходите на другие проекты. Чем больше проектов вы попробуете, тем круче для новичка. Увидите разные подходы, структуры, архитектуры и технологии.

Максим Орлюк, Software engineer в Reface (тренер Web Academy)

Кто может изучать Python

Кто угодно, кому интересен Python, может его учить. Я в принципе рекомендую начинать двигаться в направлении изучения программирования только в том случае, если это интересно. Потому что эта сфера специфична. И если нет «живого» интереса, вряд ли что-то получится.

Начинать учить можно абсолютно с нуля. Потому что Python сам по себе прост, в нем есть все конструкции, которые пригодятся в будущем. И нет особой нужды в каких-то специальных знаниях. Если разбираетесь на базовом уровне в алгоритмике, например, знаете, что такое оператор if, что такое цикл, будет просто отлично. Но в целом — ничего такого необязательно на старте.

С чего Python начал учить я

Я начал с книги, суть которой сводилась к тому, чтобы учить Python, разрабатывая игры. Но это были не те игры на компьютерах и смартфонах, которые мы знаем сегодня. Это были консольные игры вроде «Крестиков-ноликов». В этом формате я учил основы.

Также взял курс, но там были только лекции, а мне хотелось получать и домашние задания. Позже еще проходил курс от CyberBionic Systematics «Python Advanced».  На нем разбирали уже более сложные темы, но навыков я получил много.

С чего начинать учить Python сегодня

Сейчас сфера онлайн-образования очень развита: есть курсы с преподавателем и без, есть много статей на том же «Хабрахабр» или Medium. Что касается онлайн-платформ, рекомендую Coursera или Udemy. Можно выбрать любую и начинать.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Даже без привязки к какому-то конкретному курсу, я рекомендую начинать с них. Потому что в идеале всегда лучше учить что-то новое с человеком, у которого есть опыт. Это может быть в формате курсов, может быть формат менторства. Все потому, что сейчас в информационном поле, даже в сфере онлайн-образования, слишком много всего. Сферы переполнены, ведь есть уйма тем и инструментов, с которыми можно и нужно ознакомиться. Но это чревато последствиями.

В свое время я столкнулся с проблемой: я не понимал, куда двигаться, так как сложно понять, что важного вычленить для себя, сосредоточиться и учить.

Выучить все сразу не получится — это очевидно. И из-за этого может возникать впечатление на первых порах, что как много ты не учил бы, знаешь все равно очень мало. А пласт знаний, который еще предстоит освоить, огромный. И найти путь, по которому двигаться дальше, чтобы обучение шло как по маслу, непросто. Но опытный человек, если будет рядом, поможет с этим разобраться.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Важно понимать, что для работы нужен не только Python. Я не видел ни единой вакансии или работы, где было бы достаточно знать только лишь этот язык программирования. Обычно в требованиях хотя бы один или два фреймворка: Django, асинхронный фреймворк вроде aiohttp и пр. Также необходимо уметь работать с Git – это система контроля версий. А еще — иметь базовые понятия о том, как работает проект. Последнее необязательно, но крайне желательно.

Круто, если с первым резюме вы покажете свои pet-проекты. Это проект, который вы делаете для себя или, чтобы освоить что-то новое. Например, может быть pet-проект с использованием того или иного фреймворка, который даст понимание, как его использовать в боевых условиях, а не знать об этом только в теории. Это может быть телеграмм-бот, который будет присылать вам прогноз погоды. Или сервис, который будет присылать раз в день какую-то песню. Pet-проекты, по большому счету, могут не иметь какой-то пользы с точки зрения юазбилити. Но они показывают, что вы умеете работать с теми или иными инструментами.

Чтобы подаваться на вакансию, нужны отличные знания Python и знание процентов 75-80 стека технологий, с которыми будете работать. Не нужно знать все, но большинство — обязательно.

Я бы не рекомендовал начинать с фриланса. Во-первых, будем смотреть правде в глаза, вряд ли найдутся люди, которые дадут проект человеку без какого-либо опыта. Найти заказы будет трудно. Ведь если нет опыта, как вы будете знать, что вам нужно делать с заданием?

Работа в компании дает много преимуществ, помимо самого факта работы: опыт работы в команде, Code Review (старшие коллеги будут смотреть код), вы узнаете, что и как реализовано в проекте. Все это полезно на любом этапе карьеры, но на старте — особенно. Ведь с таким опытом со временем вы сможете решать проблемы, которые видели в компании, самостоятельно.

Как не быть в Python вечным новичком

На самом деле, изучением программирования в целом должна руководить заинтересованность: что и как работает, почему именно так, а не иначе, что используют для решения тех или иных проблем и т.д. В таком случае, дальнейшее продвижение в сфере будет органичным.

Например, я, даже когда работал, читал статьи на «Хабре», где были темы по Python: о нововведениях, оптимизации, улучшению и пр.

Органично и правильно — это когда вы познаете Python и все, что с ним связано, не потому, что нужно, а потому, что интересно.

И вопрос «Как не остаться новичком в знании Python навечно?» отпадает, как только вы получаете первую работу. На проекте будет много фреймворков, изучая которые вы перерастете уровень новичка.

Николай Осиный, Python Software Engineer в PrivatBank

Кто может изучать Python

Python доступен кому угодно. Здесь трудно не вспомнить Эйнштейна, который говорил: «Дело не в том, что я такой умный. Я просто трачу на решение задач больше времени». Сфера программирования ничем не отличается от других сфер: кто-то талантлив от природы и ему это легче дается, кому-то нужно будет приложить невероятные усилия. Но возможность есть у всех, тем более сейчас.

С чего Python начал учить я

Я начинал с изучения Java Core. И случайно, после обучения, на работе увидел книгу по Python. Меня удивило, что, оказывается, Hello World можно напечатать в консоль одной строкой, не объявляя классы и прочее. Так что меня зацепил «синтаксический сахар», а дальше по шаблону: узнал, что язык разносторонний для развития, что США диктует моду на него и т.д. Первым шагом к изучению стала онлайн-платформа на Stepic.org.

С чего начинать учить Python сегодня

Онлайн-платформы вроде Stepic.org, Udemy. Читать классическую литературу тоже не помешает. Рекомендую книги Марка Лутца.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Лучше учить новый язык программирования самостоятельно и под кураторством ментора. Самостоятельно можно действительно разобраться и запомнить вопрос на всю жизнь. Ментор необходим для преодоления тупиковых ситуаций. Но сфера IT очень романтизирована сейчас, и рисуется чуть ли не как рай на Земле. Многие, попадая на реальную работу разочаровываются, что все не так, как было в рекламном буклете. Поэтому с курсами нужно быть осторожным — можно просто выкинуть деньги на ветер.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Нужно закончить хотя бы один свой маленький проект. Программирование — это, в первую очередь, избегание рутин. Придумать, к примеру, сортировщик файлов на ПК, чтобы файлы по расширению складывались в определённые директории. Потом можно будет прикрутить электронную почту, которая будет присылать отчет раз в неделю об изменении в файловой системе ПК и т.д. Нет предела совершенству.

Но когда будет что-то более-менее рабочее, нужно браться за реальную работу. Пересидеть на позиции трейни — тоже плохо.

Как не быть в Python вечным новичком

Рецепта нет. Выберите сферу, которая нравится (web/bigdata/ml) и постоянно работайте, изучайте новинки. Работая, трудно остаться новичком. Либо будет прогресс, либо сфера «выплюнет» человека на берег. Не без исключений, конечно.

Владислав Романюк, Python Software Engineer в PandaDoc

Кто может изучать Python

Каждый может, главное — усидчивость. Плюс Python в том, что ты не должен завязываться на определенную нишу, можно пойти в back-end, в Artificial Intelligence, Machine Learning и другие отрасли.

С чего Python начал учить я

Сам я знакомился с Python с книги Марка Лутца, но это очень плохой опыт. Книга была скучная и большая.

С чего начинать учить Python сегодня

Идеально начинать учить Python по книге Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners. Она нескучная и есть практические задания. Также рекомендую классный курс от Дэвида Бизли.

Python лучше учить на курсах или самостоятельно

Сложно сказать, как лучше учить Python. Здесь все зависит от человека. Если он может сам заниматься и ему не нужен контроль, то вполне можно обойтись и без курсов.

Как понять, что от изучения Python уже можно переходить к работе

Понять, можно ли начинать карьеру, очень просто. Попробуйте пройти собеседование. Чаще всего перед собеседованиями дают тестовое задание. Соответственно, если с ним справились, готовы к работе.

А что касается фриланса — однозначно сказать сложно, так как там все устроено иначе. Иногда достаточно научиться делать простенькие сайты-магазины и уже можно идти в бой.

Как не быть в Python вечным новичком

Я слежу на Pycon’ами, читаю книги и статьи, но самое главное — не уходить с головой в Python. Можно посмотреть в сторону других языков, учить фреймворки, базы данных, очереди сообщений и т.д. Чаще всего только лишь знаний Python не будет достаточно для того, чтобы получить работу. Нужно однозначно уметь работать с Git, базами данных и знать какой-то фреймворк: flask, fast api, aiohttp, django. 

Основы Python

В этом разделе вы изучите основы Python. Если вы новичок в программировании на Python, этот раздел основ Python идеально подходит для вас.

После прохождения учебных пособий вы будете уверенно программировать на Python и сможете создавать простые программы на Python.

Раздел 1. Основы

  • Синтаксис — познакомит вас с основным синтаксисом программирования Python.
  • Переменные — объясните вам, что такое переменные и как создавать краткие и содержательные переменные.
  • Строки — узнайте о строковых данных и некоторых основных операциях со строками.
  • Числа — познакомить вас с часто используемыми типами чисел, включая целые числа и числа с плавающей запятой.
  • Логические значения — объясняют логический тип данных, ложные и истинные значения в Python.
  • Константы — покажет вам, как определять константы в Python.
  • Комментарии — узнайте, как делать заметки в коде.
  • Преобразование типов — узнайте, как преобразовать значение одного типа в другой, например, преобразовать строку в число.

Раздел 2. Операторы

  • Операторы сравнения. Знакомство с операторами сравнения и их использованием для сравнения двух значений.
  • Логические операторы — показать вам, как использовать логические операторы для объединения нескольких условий.

Раздел 3. Поток управления

  • оператор if…else — узнайте, как выполнить блок кода на основе условия.
  • Тернарный оператор — познакомьте вас с тернарным оператором Python, который делает ваш код более кратким.
  • цикл for с функцией range() — покажет вам, как выполнить блок кода фиксированное количество раз, используя цикл for с функцией range().
  • while — показать вам, как выполнить блок кода, если условие истинно.
  • break — научиться преждевременному выходу из цикла.
  • продолжить — показать вам, как пропустить текущую итерацию цикла и начать следующую.
  • pass — показать вам, как использовать оператор pass в качестве заполнителя.

Раздел 4. Функции

  • Функции Python — познакомит вас с функциями Python, а также с тем, как определять функции и повторно использовать их в программе.
  • Параметры по умолчанию — показывает, как указать значения по умолчанию для параметров функции.
  • Аргументы ключевого слова — узнайте, как использовать аргументы ключевого слова, чтобы сделать вызов функции более очевидным.
  • Рекурсивные функции — узнайте, как определять рекурсивные функции в Python.
  • Лямбда-выражения — покажет вам, как определять анонимные функции в Python с помощью лямбда-выражений.
  • Строки документации — покажите, как использовать строки документации для документирования функции.

Раздел 5. Списки

  • Список — познакомит вас с типом списка и с тем, как эффективно манипулировать элементами списка.
  • Кортеж — познакомить вас с кортежем, представляющим собой список, который не меняется на протяжении всей программы.
  • Сортировка списка на месте — показано, как использовать метод sort() для сортировки списка на месте.
  • Сортировка списка — узнайте, как использовать функцию sorted() для возврата нового отсортированного списка из исходного списка.
  • Нарезка списка — покажет вам, как использовать технику нарезки списка для эффективного управления списками.
  • Распаковать список — показать, как связать элементы списка с несколькими переменными с помощью распаковки списка.
  • Итерация по списку — узнайте, как использовать цикл for для итерации по списку.
  • Найти индекс элемента — покажет вам, как найти индекс первого вхождения элемента в список.
  • Iterables — объясните вам iterables и разницу между iterable и iterator.
  • Преобразование элементов списка с помощью map() — покажет вам, как использовать функцию map() для преобразования элементов списка.
  • Фильтровать элементы списка с помощью filter() — используйте функцию filter() для фильтрации элементов списка.
  • Уменьшите элементы списка до значения с помощью функции reduce() — используйте функцию сокращения(), чтобы уменьшить элементы списка до одного значения.
  • Понимание списков — покажет вам, как создать новый список на основе существующего списка.

Раздел 6. Словари

  • Словарь — познакомить вас с типом словаря.
  • Понимание словаря — покажет вам, как использовать понимание словаря для создания нового словаря из существующего.

Раздел 7. Наборы

  • Наборы — объясните вам тип набора и покажите, как эффективно манипулировать элементами набора.
  • Понимание набора — объясните вам понимание набора, чтобы вы могли создать новый набор на основе существующего набора с более кратким и элегантным синтаксисом.
  • Объединение наборов — покажет вам, как объединить два или более набора с помощью метода union() или оператора объединения наборов ( и ).
  • Пересечение множеств — показывает, как пересекать два или более множества с помощью метода пересечения () или оператора пересечения множеств (|).
  • Разность наборов — узнайте, как найти разницу между наборами с помощью метода set разность() или оператора разности наборов ( - ) используя 9).
  • Подмножество — проверьте, является ли набор подмножеством другого набора.
  • Надмножество — проверьте, является ли набор надмножеством другого набора.
  • Непересекающиеся множества — проверьте, не пересекаются ли два множества.

Раздел 8. Обработка исключений

  • try…except — показывает, как более изящно обрабатывать исключения с помощью оператора try…except.
  • try…except…finally – узнайте, как выполнить блок кода независимо от того, возникает исключение или нет.
  • try…except…else — объясните вам, как использовать оператор try…except…else для управления выполнением программы в случае возникновения исключений.

Раздел 9. Подробнее о циклах Python

  • for…else — объясните вам оператор for else .
  • while…else – обсудите оператор while else .
  • эмуляция цикла do…while — покажет вам, как эмулировать цикл do…while в Python с помощью оператора цикла while.

Раздел 10. Дополнительные сведения о функциях Python

  • Распаковка кортежей — покажет вам, как распаковать кортеж, который присваивает отдельные элементы кортежа нескольким переменным.
  • *args Параметры — узнайте, как передать функции переменное количество аргументов.
  • **kwargs Параметры — показать вам, как передать переменное количество аргументов ключевого слова в функцию.
  • Частичные функции — узнайте, как определять частичные функции.
  • Типовые подсказки — показывают, как добавлять подсказки к параметрам функции и как использовать средство проверки статического типа (mypy) для статической проверки типа.

Раздел 11. Модули и пакеты

  • Модули — познакомит вас с модулями Python и покажет, как писать собственные модули.
  • Путь поиска модуля — объясните, как работает путь поиска модуля Python при импорте модуля.
  • __name__ переменная — покажет вам, как использовать переменную __name__ для управления выполнением файла Python как скрипта или модуля.
  • Пакеты — узнайте, как использовать пакеты для более структурированной организации модулей.

Раздел 12. Работа с файлами

  • Чтение из текстового файла – научитесь читать из текстового файла.
  • Запись в текстовый файл — показать вам, как писать в текстовый файл.
  • Создать новый текстовый файл — пошаговые инструкции по созданию нового текстового файла.
  • Проверить, существует ли файл — показано, как проверить, существует ли файл.
  • Чтение файлов CSV — показывает, как читать данные из файла CSV с помощью модуля csv.
  • Запись файлов CSV — узнайте, как записывать данные в файл CSV с помощью модуля csv.
  • Переименовать файл — подскажет, как переименовать файл.
  • Удалить файл — покажет вам, как удалить файл.

Раздел 13. Рабочие каталоги

  • Работа с каталогами – показывает часто используемые функции для работы с каталогами.
  • Список файлов в каталоге — список файлов в каталоге.

Раздел 14. Сторонние пакеты, PIP и виртуальные среды

  • Указатель пакетов Python (PyPI) и pip — познакомьтесь с указателем пакетов Python и узнайте, как устанавливать сторонние пакеты с помощью pip.
  • Виртуальные среды — узнайте, что такое виртуальные среды Python и, что более важно, зачем они вам нужны.
  • Установите pipenv в Windows — покажите, как установить инструмент pipenv в Windows.

Раздел 15. Строки

  • F-строки — узнайте, как использовать f-строки для форматирования текстовых строк в понятном синтаксисе.
  • Необработанные строки — используйте необработанные строки для обработки строк, содержащих обратную косую черту.
  • Обратная косая черта — объясните, как Python использует обратную косую черту ( \ ) в строковых литералах.

Объектно-ориентированное программирование Python (ООП)

В этом ООП Python ясно объясняется объектно-ориентированное программирование Python, чтобы вы могли применять его для более эффективной разработки программного обеспечения.

К концу этого модуля Python OOP вы будете хорошо знать принципы объектно-ориентированного программирования. И вы узнаете, как использовать синтаксис Python для создания надежных и надежных программных приложений.

Чему вы научитесь

  • Создавайте объекты в Python, определяя классы и методы.
  • Расширение классов с помощью наследования.
  • Принципы SOLID в объектно-ориентированном программировании.

Для кого предназначен этот учебник?

Если вы новичок в объектно-ориентированном программировании или если у вас есть базовые навыки Python и вы хотите подробно изучить, как и когда правильно применять ООП в Python, это руководство для вас.

Раздел 1. Классы и объекты

  • Объектно-ориентированное программирование — познакомит вас с важными понятиями объектно-ориентированного программирования Python.
  • Класс — узнайте, как определить класс и создать новые объекты из класса.
  • Переменные класса — объясните переменные (или атрибуты) класса
  • Методы экземпляра — расскажут вам о методах экземпляра и помогут понять различия между функцией и методом.
  • __init__() — покажет вам, как использовать метод __init__ для инициализации атрибутов объекта.
  • Переменные экземпляра — понять переменные экземпляра.
  • Частные атрибуты — узнайте о частных атрибутах и ​​о том, как их эффективно использовать.
  • Атрибуты класса — понимание атрибутов класса и, что более важно, когда следует использовать атрибуты класса.
  • Статические методы — объясняют вам статические методы и показывают, как их использовать для группировки связанных функций в классе.

Раздел 2. Специальные методы

  • Метод __str__ показывает, как использовать метод __str__ dunder для возврата строкового представления объекта.
  • Метод __repr__ — узнайте, как использовать метод __repr__ и основное различие между методами __str__ и __repr__.
  • Метод __eq__ — научитесь определять логику равенства для сравнения объектов по значениям.
  • Метод __hash__ — покажет вам, как сделать класс хешируемым с помощью метода __has__.
  • Метод __bool__ — поможет вам определить, является ли пользовательский объект True или False с помощью метода __bool__.
  • Метод __del__ — понять, как работает метод __del__.

Раздел 3. Свойство

  • Свойство — показывает, как использовать класс свойств для создания свойства.
  • Декоратор @property — узнайте, как использовать декоратор @property для создания свойства.
  • Свойство только для чтения — узнайте, как определять свойства только для чтения и использовать их для вычисляемых свойств.
  • Удалить свойство — руководство по удалению свойства объекта.

Раздел 4. Одиночное наследование

  • Наследование – объясните вам концепцию наследования и как определить класс, который наследуется от другого класса.
  • Методы переопределения — покажите, как работают методы переопределения.
  • super() — научитесь делегировать методы родительского класса из метода дочернего класса.
  • __slots__ — используйте __slots__, чтобы сделать класс более эффективным с точки зрения использования памяти.
  • Абстрактный класс — узнайте, что такое абстрактные классы и как определять абстрактные классы.

Раздел 5. Перечисление

  • Перечисление — покажет вам, как определить перечисление в Python.
  • Псевдонимы перечисления и @enum.unique — познакомим вас с псевдонимами перечисления и тем, как использовать декоратор enum.unique для обеспечения уникальности значений членов.
  • Настройка и расширение перечислений — узнайте, как настроить поведение классов перечислений и как расширить собственный класс перечислений.
  • auto — используйте класс enum auto для создания уникальных значений для членов перечисления.

Раздел 6. Принципы SOLID

Этот раздел знакомит вас с принципами объектно-ориентированного программирования SOLID. Эти пять принципов проектирования делают ваше программное обеспечение более удобным в сопровождении и гибким.

  • Принцип единой ответственности — класс должен иметь единую ответственность.
  • Принцип открытости/закрытости – класс должен быть открыт для расширения, но закрыт для модификации.
  • Лисков Принцип замещения – дочерний класс должен иметь возможность заменять родительский класс.
  • Принцип разделения интерфейсов – используйте множество маленьких интерфейсов вместо одного большого интерфейса.
  • Принцип инверсии зависимостей — сделать высокоуровневый модуль зависимым от абстракции, а не низкоуровневого модуля.

Раздел 7. Множественное наследование

  • Множественное наследование — узнайте, как реализовать множественное наследование, и поймите, как работает порядок разрешения методов (MRO) в Python.
  • Mixin — познакомит вас с концепцией миксина и с тем, как реализовать миксин в Python.

Раздел 8. Дескрипторы

  • Дескрипторы. Объясните, как работают дескрипторы и как их использовать для повторного использования кода.
  • Данные и неданные дескрипторы – понимание различий между данными и неданными дескрипторами

Раздел 9.

Метапрограммирование
  • __new__ — узнайте, как Python использует метод __new__ для создания нового экземпляра класса. Класс типов
  • — покажет вам, как динамически создавать класс с использованием класса типов.
  • Метакласс — объясните метакласс и покажите, как определить собственный метакласс для создания других классов.
  • Пример метакласса — покажите вам пример метакласса, который позволяет внедрить множество функций в классы.
  • класс данных — используйте класс данных для добавления специальных методов, таких как __init__ и __repr__, в пользовательские классы.

Раздел 10. Исключения

  • Исключения — узнайте об исключениях в контексте объектов
  • Обработка исключений — руководство по правильной обработке исключений с помощью инструкции try.
  • Raise Exceptions — показать вам, как использовать оператор повышения для создания исключений.
  • Поднять исключение из причины — узнайте, как изменить и перенаправить существующее исключение с указанием причины.
  • Пользовательские исключения — пошаговые инструкции по созданию пользовательского класса исключений.

Этот урок был вам полезен?

Ранее

Python String isalnum()

Далее

Объектно-ориентированное программирование на Python

Изучение программирования на Python с нуля | Python для начинающих

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих | Edureka

Глобальная инфраструктура AWS

Data Science

Рассматриваемые темы

  • Бизнес-аналитика с R (32 блога)
  • Data Science (39 блогов)
  • Mastering Python (70 блогов)
  • Моделирование дерева решений.

    1 / 17 Блог из Введение в Python

    Стать сертифицированным специалистом

    Язык программирования Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простоте доступа и более простой реализации сложных задач язык программирования Python оставил свой след в ИТ-индустрии. Количество разработчиков, перешедших на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

    Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована практически в любой области. Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и объем данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных разработок на рынке науки о данных.

    Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также выросло как хоккейная клюшка: ожидается, что только в 2020 году будет создано 2 миллиона рабочих мест. И это как раз тот случай с наукой о данных, когда дело доходит до других карьерных путей, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. д., — это лишь верхушка айсберга. Когда мы изучаем рынок труда Python, ожидается увеличение количества рабочих мест, связанных с наукой о данных, которое составит около 700 000 рабочих мест только в 2020 году.

    Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python. Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются всесторонние знания в программировании на Python, начиная с самых основ.

    Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем людей со знанием этого языка. — Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc.

     

     

    Начало работы с Python

    Чтобы начать знакомство с Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология. И самое первое, что вы узнаете, — это то, как настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

    • Установка Python
    • Как установить путь Python?
    • Python IDE
    • Запуск первой программы на Python

    Студенты изучают Python на наших курсах семантической сети для студентов и выпускников. Почему? Потому что в принципе нет ничего другого с гибкостью и таким количеством веб-библиотек. – Проф. Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

     

     

    Основы Python

    После завершения настройки среды Python и установки подходящих IDE вы должны начать обучение с самых основ. Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны освоить их и в Python, чтобы развить сильные навыки отладки и написания сценариев.

    • Python Variables
    • Data Types In Python
      • Lists in Python 
      • Dictionary In Python 
      • Tuple In Python
      • Sets In Python
    • Расширенные структуры данных в Python 
    • Операторы в Python
    • Условные и управляющие операторы в Python
    • Loops In Python
    • For Loop In Python
    • Python While Loop
    • Python Functions
    • Classes And Objects
    • File Handling In Python
    • Exceptional Handling In Python
    • Программы для практики
    • Программы шаблонов Python

    Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордно короткие сроки с минимальным количеством разработчиков, — Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube . com

     

    Полный курс Python — изучение Python за 12 часов | Учебник Python для начинающих | Edureka

    Это видео Edureka о полном курсе Python поможет вам изучить язык программирования Python и его основные концепции с помощью примеров с нуля.

     

    Расширенные концепции Python

    Когда вы закончите с основными концепциями Python, перейдите к расширенным концепциям Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как работают с Python с помощью продвинутых концепций Python.

    • Generators In Python
    • Iterators In Python
    • Python Decorators
    • Python Modules
    • System Programming 
    • Databases

    Python For Data Science 

    Когда вы закончите изучение основ и расширенных концепций Python, вы можете начать свое путешествие в науку о данных с Python. Поскольку наука о данных является самым популярным профилем работы в текущем рыночном сценарии, изучение науки о данных с помощью Python также даст вам профессиональный рост.

    • Introduction To Data Science
    • Statistics And Probability For Data Science
    • Python Libraries For Data Science
      • Numpy
      • Pandas
      • Matplotlib
      • Seaborn
      • Scikit-learn 
    • Проекты и модели по науке о данных

    Полный курс Python для науки о данных — 9Часы | наука о данных с помощью Python | Edureka

    Это видео Edureka о «Python для науки о данных» поможет вам изучить Python для науки о данных, включая все соответствующие библиотеки.

     

    Python для машинного обучения

    Машинное обучение — еще один аспект изучения Python. Благодаря расширенной поддержке библиотек и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.

    • Introduction To Machine Learning
    • Mathematics For Machine Learning
    • Supervised Learning 
    • Unsupervised Learning 
    • Reinforcement Learning 
    • Python Libraries For Machine Learning 
      • Tensorflow
      • Scikit-learn
      • Алгоритмы машинного обучения
      • Classification
      • Naive Bayes
      • KNN
      • Decision Tree
      • Support Vector Machine
      • Artificial Neural Network
    • Regression
      • Logistic Regression
      • Линейная регрессия
    • Нейронные сети
    • Глубокое обучение

    Машинное обучение с помощью Python Полный курс за 6 часов | Учебное пособие по Python для машинного обучения | Edureka

    Это видео Edureka Machine Learning with Python поможет вам понять и изучить основы машинного обучения с нуля.

     

    Python для искусственного интеллекта ence

    Искусственный интеллект с Python служит средством для технологических достижений, совершенствуйте свои навыки ИИ с помощью Python.

    • Introduction To AI
    • Types Of AI
    • Theano
    • OpenCV
    • Pytorch
    • Artificial Intelligence Algorithms
      • K Means Clustering
      • Gradient Усиление
    • Распознавание образов
    • Обнаружение объектов
    • Распознавание речи
    • Чат-боты

    Искусственный интеллект с Python | Учебное пособие по искусственному интеллекту с использованием Python | Edureka

    Это видео Edureka на тему «Искусственный интеллект с помощью Python» предоставит вам всестороннее и подробное знание концепций искусственного интеллекта с практическими примерами.

     

    Веб-разработка на Python 

    Веб-разработка на Python так же проста, как написание программы на простом английском языке.

    • Программирование графического интерфейса
    • Python Web Frameworks
    • Django Dultior
    • Python App Development
    • . освоить программирование на Python.

      • Парсинг веб-страниц в Python
      • Robot Framework в Python
      • Top Python Projects
      • Requests In Python 
      • Selenium With Python
      • Python Visual Studio
      • DevOps With Python
      • Python And Netflix
      • Ruby vs Python 
      • Java против Python
      • R против Python

      На этом мы подошли к концу этой статьи.

Оставить комментарий