С чего начать изучение python: С чего начать изучение Python: советы для начинающих программистов - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

книги для начинающих / Хабр

Друзья, забирайте в закладки подборку из 17 книг по Python.

Подборка поможет вам освоить язык программирования с нуля или с минимальными знаниями.
Готовы приступить к изучению Python?

Тогда начнем!

Начинаем подготовку к изучению Python

Если вы не переходите на Python с другого языка программирования, а начинаете с нуля, сначала разберитесь в базовых понятиях разработки. Чтобы читать техническую литература на английском, подтяните уровень языка. В этом помогут книги:

«Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts», Натан Кларк

Новички могут легко утонуть в профессиональных понятиях. Эта книга поможет разобраться в терминологии: что такое функции, функциональное и объектно-ориентированное программирование, как структурировать и развернуть программу, как хранить, управлять и обмениваться данными.

«English for Information Technology», Пирсон Лонгман

Даже если вы хорошо владеете английским, профессиональная терминология может загнать в тупик — потратите время на гугление.

Этот учебник с аудиокнигой и интерактивными словарями поможет подтянуть уровень грамматики и пополнить словарный запас техническими терминами.

«Basic English for Computing», Оксфорд

Учебный курс, который поможет улучшить навыки грамматики, пополнить словарный запас техническими терминами. Фишка книги — она содержит тексты и диаграммы для лучшего понимания материала, словарь современных вычислительных терминов, сокращений и символов.

Знакомимся с Python

Начните изучать язык программирования с теоретических основ — разберитесь в терминах, принципах работы языка. Для этого изучите книги:

«Hello World. Занимательное программирование», Картер Сэнд, Уоррен Сэнд

Простая книга для введения в Python — автор объясняет основные термины, особенности языка доступным языком. Издание в основном теоретическое, из практики — руководства по созданию нескольких элементарных программ.

«Программируем на Python», Майкл Доусон

Опытный разработчик и преподаватель рассказывает об основных принципах разработки на примерах создания простых игр. После каждой главы автор предлагает проект игры, резюме пройденного материала и задачи для закрепления. После прочтения вы освоите базовые навыки разработки на Python и научитесь применять их на практике.

Переходим к практике

Когда разберетесь в теоретических основах, переходите на книги с практикой — реальными примерами кода, задачами, руководствами по разработке первых простых проектов:

«Изучаем Python», Марц Лутц

Автор описывает основные типы объектов в Python, порядок их создания и дальнейшей работы с ними, рассказывает об основном процедурном элементе языка — функциях. После каждой главы приводит контрольные вопросы для закрепления материала, а после каждой части — практические упражнения.

«Программирование на Python», Марк Лутц

Руководство по использованию Python в различных сферах — системном администрировании, создании веб-приложений и графических интерфейсов. Автор рассказывает, как работать с базами данных, программировать сетевые взаимодействия, создавать интерфейсы для сценариев и других задач.

«Python — к вершинам мастерства», Лучано Рамальо

Книга разработчика Лучано Рамальо для тех, кто уже научился писать на языке Python, но еще не использует все его возможности. Автор рассказывает о базовых средствах и библиотеках языка и приводит наглядные примеры, как сделать код короче, понятнее и быстрее.

«Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners», Брайан Дженкинс

Пошаговое руководство для новичков, которые хотят освоить язык программирования с нуля. Автор объясняет базовый синтаксис, учит работать с типами данными и переменными, классами и объектами, обрабатывать файлы и исключения.

«Python Programming: The Basic, Blackhat, Intermediary and Advanced Guide to Python Programming», Ричард Озер

Эта книга — полноценное руководство по Python, состоящее из четырех частей. Новичкам стоит изучить первую часть книги. Автор просто и понятно рассказывает о механизмах работы Python, как разобраться в основах языка и написать свою первую программу.

«Python Programming Illustrated For Beginners & Intermediates: «Learn By Doing» Approach-Step By Step Ultimate Guide To Mastering Python: The Future Is Here!», Вильям Салливан

Пошаговое руководство, которое поможет освоить язык Python и применять его на практике. Автор рассказывает, как запустить первую программу, описывает переменные, типы данных, идентификаторы и делится другой полезной информацией.

«Python на практике», Марк Саммерфилд

Книга для новичков, которые уже освоили язык Python и хотят программировать лучше. Автор рассказывает, как использовать паттерны программирования, чтобы улучшить код, проводить распараллеливание и компиляцию программ, объясняет принципы высокоуровневого сетевого программирования и графики.

Продолжаем изучение: книги о Python по направлениям

Python можно использовать для решения многих задач — работы с сайтами, веб-приложениями, машинного обучения. Определитесь, в каком направлении хотите развиваться, и начните с профильной литературы:

«ГИС-приложения — Разработка геоприложений на языке Python», Эрик Вестра

Автор подробно рассказывает, как писать геоприложения. Вы научитесь получать доступ к геоданным и визуализировать их, читать и записывать данные в векторном и растровом формате, хранить и получать доступ, выполнять геопропространственные расчеты на языке Python.

«Скрапинг сайтов — Скрапинг веб-сайтов с помощью Python», Райан Митчелл

Руководство, как примененять скрипты Python и веб-API, чтобы собирать и обрабатывать данные с тысяч сайтов. Будет интересна программистам и веб-администраторам, которые хотят изучить работу веб-скраперов, освоить анализ сырых данных и тестирование интерфейса.

«Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными», Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Книга для новичков. Авторы доступно для понимания рассказывают, как строить системы машинного обучения, подробно объясняют этапы работы с применением Python и библиотек scikit-learn, NumPy и matplotlib.

«Django. Подробное руководство», Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс

Книга о Django — фреймворке для разработки веб-приложений на Python. Авторы рассказывают о компонентах фреймворка и методах работы с ним, приводят примеры применения в разных проектах.

«Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python», Мигель Гринберг

Автор учит работать с популярным фреймворком Flask, приводит пошаговое руководство, как создать приложение социального блогинга. Узнаете возможности фреймворка, научитесь расширять приложения дополнительными технологиями.

🐍 Дорожная карта Python-разработчика — Proglib Academy на vc.ru

В нашей версии дорожной карты рассказываем, в каком порядке нужно изучать Python, чтобы пройти путь от основ до веб-разработки, тестирования, науки о данных или машинного обучения.

4602 просмотров

Чтобы не превратить обучение в рутину можно одновременно учить основы и не спеша изучать что-то продвинутое: Django, Selenium, математику для дата-сайенс, алгоритмы. Придумывайте себе челленджи, участвуйте в хакатонах, конкурсах Kaggle (раз, два, три). Не скучайте.

1. Где и как учиться?

Итак, у нас есть четыре способа изучения языка:

Пойти на курсы с кураторами или купить подписку на онлайн-тренажер.
Отправиться на буткемп.
Учить самостоятельно по Ютубу и книгам, делать пет-проекты.
Найти наставника.

Ищите курсы с трудоустройством, поскольку на всех курсах, ютуб-роликах дают примерно одинаковые знания: отличается только подача материала и наличие куратора, который придет на помощь. Если вам нужно полностью погрузиться в процесс обучения, чтобы чему-то научиться, то выбирайте буткемп – интенсивные курсы/лагеря по программированию. Основам вполне можно научиться самостоятельно и вы не одни на этом пути. Главное при таком подходе – самодисциплина и умение вовремя взять перерыв. И, наконец, идеальный вариант – найти наставника, который проведет по всем подводным камням и поделится знаниями.

Окей, я выбираю путь самообразования. Что дальше?

Дальше – выбор операционной системы.

2. Операционная система и редактор кода (IDE)

Кодить на Питоне можно на Винде, Макоси и Линуксе. Лучший выбор питонщика – дистрибутив Линукс, который называется Убунту. Питон на нем предустановлен, плюс все инструкции по использованию библиотек преимущественно пишутся под этот дистрибутив. Вопросы на Стековерфлоу по Питону, как правило, тоже задают для Убунту. Редко, но бывают случаи, что на Винде очень сложно установить библиотеку, а в Убунту она ставится за пару команд. Макось – на вкус и цвет.

IDE – программа для кодинга, которая значительно упрощает работу за счет разнообразных плагинов: автодополнение кода, автоматическое создание виртуального окружения и т. д. Новичкам советуют IDE PyCharm, потому что в ней все работает из коробки. Альтернативы – Atom, Visual Studio Code, Sublime.

Какую ОС выбрать?

Не Винду. На ней можно покрывать 90% задач, но потом все равно придется столкнуться с Линуксом, потому что питонщики занимаются бэкенд-разработкой и их программы в итоге запускаются в среде Линукс.

Порядок изучения Ubuntu:

Установка ОС.
Командная строка.
Установка пакетов.
Управление пользователями и группами.
Файловая система.
Скрипты Bash.

3. Основы Python

В нашем арсенале десятки курсов на Ютубе, Степике, Coursera и бесплатные онлайн-тренажеры. Если предпочитаете читать книги, обратите внимание на статью «ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала».

Каждый проект начинайте в новом виртуальном окружении. Виртуальное окружение – отдельная папка, в которую копируется интерпретатор Python и устанавливаются библиотеки для отдельно взятого проекта. Такой подход позволит в каждый проект устанавливать нужную версию библиотеки.

Скорость разработки – важный параметр, но куда важнее писать код, от которого у другого разраба не будет течь кровь из глаз. Каждому, кто пишет на Питоне, рекомендуется следовать общепринятому стилю написания кода PEP 8.

Как понять, где заканчиваются основы?

Плюс-минус основы включают в себя:

Понятие интерпретатора.
Типы данных.
Переменные, PEP 8.
Логические операторы.
Условные операторы if/else.
Циклы.
Итераторы и генераторы.
Файлы.
Модули.
Установка библиотек.
Функции.

В публикации «Самоучитель для начинающих: как освоить Python с нуля за 30 минут?» разбираются основы Питона до функционального программирования включительно. Поверхностно, но за пару часов получите минимальное представление о языке.

4. Git и GitHub

Git – распределенная система управления версиями кода, которая отслеживает какие изменения были внесены в код и ведет историю изменений, чтобы можно было откатиться назад.

Код хранится в хранилище – репозитории. Проще говоря, в папке с кодом. Репозитории можно хранить на локальной машине и размещать в онлайн-репозиториях, таких как GitHub и GitLab. Без Git не работает ни один серьезный проект и знать его – мастхэв для всех кодеров.

Порядок изучения:

Установка и настройка Git.
Репозитории и управление файлами.
История изменений и ветки репозиторий.
Публикация репозитория и слияние веток.
Создание pull request.

База освоена. Вы еще не джун, но уже большой молодец, потому что не бросили. Теперь выбираем дорожку, на которую свернуть: веб-разработка, тестирование, наука о данных или машинное обучение.

5. Веб-разработка

Питонисты пишут бэкенд веб-приложений на фреймворках и микрофреймворках.

Фреймворк – платформа, набор технологий, который помогает разработчику создавать, масштабировать и обслуживать веб-приложения. Самый популярный веб-фреймворк на Питоне – Django. Весь необходимый для создания сайта функционал в Джанго присутствует из коробки, например, работа с базами данных. Для него существует огромное количество дополнений, которые подключаются за несколько строчек кода. Акцент в этом фреймворке сделан на скорости разработки.

Микрофреймворки – Flask, FastAPI, Bottle, Pyramid – имеют минимальный функционал и предоставляют в основном только роутинг (переход на страницу), а для всего остального нужно ставить дополнительный плагины или писать их самому. Больше гибкости, но ниже скорость разработки.

Помимо самих фреймворков, пригодятся начальные знания HTML, CSS, JS, чтобы понимать как связываются бэкенд с фронтендом. Понадобится умение писать SQL-запросы (Django ORM, SQLAlchemy), настраивать сервер Nginx/Apache и понимать разницу между ASGI и WSGI.

Что выбрать?

Если нужно сделать сайт, веб-приложение, которое похоже на обычный сайт, то выбирайте Джанго. Для нестандартных задач – микрофреймворки. Вакансий по Джанго больше, чем по всем остальным фреймворками и микрофреймворкам.

Порядок изучения:

HTML, CSS.
Основы JavaScript.
Django и Django ORM.
Flask, шаблоны Jinja2, Blueprints и SQLAlchemy.
Nginx или Heroku.

6. Тестирование

Python широко используется в автоматизации тестирования, например, инженеры SpaceX пишут тесты для бэкенда именно на этом языке. В Python встроены библиотеки для тестирований Pytest и Unittest (запуск независимых тестов для отдельной функции или класса). Для автоматизации действий веб-браузера и тестирования сайтов и веб-приложений применяют библиотеку Selenium.

Порядок изучения:

Протокол HTTP, концепция DOM.
HTML, CSS, JavaScript.
Ручное тестирование.
Баг-системы, баг-репорты.
Автоматизация тестирования: Selenium, Pytest.
Кроссбраузерное тестирование.

7. Наука о данных

Питон имеет понятный синтаксис, код более лаконичен по сравнению с другими языками, поэтому он идеально подходит в качестве высокоуровневого интерфейса для решения сложных задач в науке о данных.

Дата-сайентисты работают в Jupyter Notebook – среде, в которой можно запускать отдельные фрагменты кода и визуализировать данные. Если датасеты большие, а компьютер слабый, воспользуйтесь бесплатным облачным сервисом Google Colab – это Jupyter Notebook, только онлайн.

Какие библиотеки освоить:

NumPy – удобно работать с многомерными матрицами/тензорами.
Pandas – применяется для обработки, группировки и визуализации больших наборов данных.
Matplotlib, Plotly, Seaborn, Bokeh и Altair – визуализируют данные.

Порядок изучения:

Pandas, Numpy, Matplotlib.
Выгрузка баз данных с помощью SQL.
Извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL).
Разведочный анализ данных (EDA).
Задачи классификации, регрессии и кластеризации.
Построение и отбор признаков (раз, два).
Линейная алгебра, матанализ, основы теории вероятностей.

8. Машинное обучение

В машинном обучении потребуется отличное знание Python. Начните с библиотек Numpy, Matplotlib, Scikit-learn. Не обойтись без математики и статистики: множества, пределы функций, производные, интегралы, случайные события, линейная регрессия и дисперсионный анализ.

Порядок изучения:

Numpy, Pandas.
SQL и получение данных.
Очистка данных.
Визуализация данных в Matplotlib.
Линейная алгебра, математический анализ и теория вероятности.
Линейные методы, деревья решений.
Алгоритмы кластеризации.
Функции потерь и оптимизации.
Оценка точности модели.

9. Продвинутый Python

Продвинутый Python стоит в конце списка, но по факту, вникать в детали языка можно сразу после основ («70 ресурсов для продвинутого изучения Python: каналы, сайты, сообщества, книги и курсы»).

Все серьезные библиотеки пишут с использованием объектно-ориентированного программирования (ООП). Разберитесь в парадигмах ООП: инкапсуляции, наследовании и полиморфизме. Узнайте что такое декораторы и когда их использовать. Освойте асинхронное (async/await) и многопоточное (threading) программирование. Помните об алгоритмах, их иногда спрашивают на собеседованиях.

Автор: Miroslav Kungurov

___________________________________________________________________________________

Мы продолжаем выпускать познавательный контент, чтобы вы оставались на плаву и не забывали получать новые знания.

Больше полезной информации вы найдете на наших телеграм-каналах «Библиотека программиста» и «Книги для программистов».

Мы также отдаем скидку 20% к любому нашему курсу по промокоду PYTHON. Воспользуйтесь промокодом на сайте.

Python 2 против Python 3: что лучше изучить?

Вы застряли, сравнивая Python 2 и Python 3, и не знаете, какой из них изучать? Узнайте об отличиях и совместимости этих версий Python.

Шэрон Уилфонг

Прочитать полную биографию

Писатель

Помимо учебных курсов, технологий и карьеры в BestColleges, Шэрон Уилфонг занимается SaaS, маркетингом, производством медиа, образованием и контентом, посвященным образу жизни. Она также является отмеченным наградами сценаристом, автором мемуаров и поэтом. …

Чек

Отредактировано

Мэдисон Хён

Прочитать полную биографию

редактор

Мэдисон Хоэн работала помощником редактора в BestColleges, занимаясь составлением рейтингов учебных курсов по кодированию и квалифицированными профессиями. Она увлечена предоставлением читателям альтернатив традиционному четырехлетнему колледжу. Она имеет степень бакалавра английского языка…

Чек

Рассмотрено

Дарнелл Кенебрю

Прочитать полную биографию

Рецензент

Дарнелл Кенебрю — инженер по анализу данных в Meta и исполнительный директор COOP Careers — некоммерческой организации по преодолению неполной занятости. Выпускник колледжа в первом поколении, Кенебрю получил степень бакалавра компьютерных наук, начав свою карьеру…

Обновлено 5 декабря 2022 г.

Узнайте больше о нашем процессе редактирования

4 минуты чтения

Поделиться этой статьей

BestColleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

Индекс Tiobe показал, что Python был самым популярным языком программирования в августе 2022 года.
Предприятия используют Python для всего: от анализа данных до разработки веб-сайтов и сетей.
Python — это объектно-ориентированный язык со встроенными структурами данных и простым синтаксисом.
Python 2 и его версии были сняты с производства в 2020 г. и больше не поддерживаются.

Согласно индексу Tiobe, Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Карьера Python охватывает отрасли и различные проекты кодирования, от разработки веб-приложений и приложений до анализа данных.

Предприятия используют кодирование Python для интеллектуального анализа данных, масштабируемости, машинного обучения и веб-фреймворков. Они также используют его для приложений графического дизайна, разработки сетей и сценариев автоматизации. Это лишь некоторые из областей, в которых Python делает процессы гибкими и эффективными.

Python широко используется в серверной веб-разработке для маршрутизации URL-адресов, отправки и обработки данных при обеспечении безопасности. Он также совместим с множеством других языков и фреймворков.

Многие начинающие программисты изучают Python как свой первый язык программирования, потому что он популярен и относительно прост для понимания. Однако у этого популярного языка программирования в настоящее время используются две версии.

Итак, вопрос в том, Python 2 или Python 3 — какой из них вы должны изучить?

Что такое Python?

Python — это высокоуровневый интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования со встроенными структурами данных, динамической типизацией и динамической привязкой. Он обеспечивает простой, легкий для изучения синтаксис, подчеркивающий удобство чтения.

Язык начинался как утилита для написания скриптов. Python — это язык программирования, ответственный за многие утилиты и сценарии в операционных системах Linux.

Но для каких еще приложений сегодня используется Python и почему этот язык программирования так популярен для бизнеса? Его простота является одним из факторов благодаря легкому для изучения синтаксису, использующему разрывы строк вместо символов для определения блоков кода.

Кроме того, Python ускоряет процесс разработки, предоставляя широкий выбор библиотек, упрощающих написание кода. Разработчики также могут выполнять и тестировать код без дополнительного процесса компиляции.

Популярность Python обусловлена его гибкостью благодаря фреймворкам и библиотекам, расширяющим возможности его использования. Например, предприятия FinTech используют код Python из-за его возможностей обработки данных и сторонних библиотек, предназначенных для финансового анализа.

Python 2 против Python 3

20 апреля 2020 г. был выпущен финальный выпуск Python 2, Python 2.7.18. Python 3.9, выпущенный 5 октября 2020 г., является последней версией, обеспечивающей уровни обратной совместимости для Python 2.

Итак, если вы хотите изучить версии Python 2, имейте в виду, что их совместимость с течением времени все больше и больше снижается, поскольку они больше не обновляются.

Сходства

В сравнении Python 2 и Python 3 мало общего, поскольку они в основном несовместимы. Однако обе версии исходят из одного и того же языка, поэтому некоторые основы сохраняются.

Во-первых, Python с самого начала всегда был объектно-ориентированным языком. Он использует класс, объекты и атрибуты, такие как переменные класса и переменные экземпляра.

Переменные класса определяются внутри класса, а элементы данных содержат данные, связанные с классом и его объектами. Python 2 упростил разработку кода по сравнению с более ранними версиями, а Python 3 должен был решить проблемы Python 29. 0003

Однако эти изменения сделали Python 3 несовместимым с Python 2. Более поздние версии Python 2 упростили для пользователей перенос функций на Python 3.

Например, Python 2.7 предлагает поддержку совместимости с расширенными модулями, такими как unittest для автоматизации тестирования и более удобными классами в коллекциях. Тем не менее, Python 2 не будет поддерживаться после 2020 года, а Python 3 постоянно развивается.

Различия

При сравнении Python 3 и Python 2 основное различие заключается в том, что в самой последней версии Python 3 используется более простой синтаксис. Дизайн делает Python более простым в использовании и изучении, чем в предыдущих версиях.

Кроме того, Python 3 заменяет оператор печати в Python 2 функцией print() . Смотрите точные примеры ниже.

Python 2:

print "Ответ есть", 42

Python 3:

print("Ответ есть", 42)

Вывод: 90 Ответ равен 42

Python 2 также использует специальный синтаксис для форматирования вывода на печать. Python 3 использует аргументы ключевых слов, sep и end. Смотрите точные примеры ниже.

Python 2:

print "Ответ есть", # запятая скрывает новую строку print 42

Python 3:

print( "Ответ есть", end=" " ) print (42)

Вывод: Ответ: 42

Python 3:

print ("01", "12", "1981", sep="-")

Вывод: 01-12-1981

Кроме того, вместо использования команды файла, как в Python 2, вы используете команду 9.0103 open () функция в Python 3. Функция range () в Python 3 похожа на x-range () в Python 2, но не возвращает список.

Какой из них я должен выучить?

В целом имеет смысл изучать Python 3, если компания, в которой вы работаете, в настоящее время не использует Python 2. Последний выпуск Python 2 был выпущен 20 апреля 2020 г. , а Python 3 предлагает самую последнюю версию языка.

Python 3 является более обширным, гибким и простым для новичков в изучении дизайна. Разработчики могут использовать Python 3 для всего: от разработки игр до машинного обучения и создания веб-приложений.

Карьера Python

Карьера Python варьируется от разработки мобильных приложений и веб-сайтов до разработки программного обеспечения и науки о данных. Согласно данным Payscale за август 2022 года, средняя базовая зарплата профессионалов, владеющих Python, составляет 94 000 долларов в год.

Внутренние веб-разработчики используют Python для запуска веб-приложений на стороне сервера и взаимодействия с базами данных и API. Они реализуют фреймворки и библиотеки, такие как Django и Flask, которые расширяют возможности Python.

Разработчики программного обеспечения используют Python в качестве языка поддержки для контроля сборки, управления и тестирования. Например, SCons — это инструмент для создания программного обеспечения с открытым исходным кодом, а Buildbot работает на Python для автоматизации непрерывной компиляции и тестирования.

Исследователи данных используют Python для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Они разрабатывают приложения на основе доступных библиотек очистки, анализа, визуализации и машинного обучения.

Как выучить Python

Python удобочитаем и относительно прост для понимания, поскольку в качестве модельного языка он использует английский. Однако, если вы новичок в изучении любого языка программирования, это может быть проблемой и может занять больше времени.

Онлайн-курсы для начинающих по Python предоставляют широкий обзор основ языка, таких как использование переменных и выражений. Учебные курсы по кодированию — это еще один способ подготовиться к карьере в Python и предоставить возможности для развития навыков и создания портфолио.

В то время как некоторые, такие как онлайн-введение Bottega в учебный курс Python, подходят для начинающих, другие требуют предыдущего опыта программирования. Степень бакалавра компьютерных наук не является обязательным требованием для всех профессий, связанных с Python. Многие работодатели предпочитают рабочие примеры.

Часто задаваемые вопросы о Python

Python 2 или 3 легче изучать?

Python 3 часто легче изучать новичкам, так как многие изменения в языке были специально внесены для его облегчения. Однако сообществу Python потребовалось время, чтобы обновить сторонние библиотеки.

Теперь Python 3 имеет более широкий выбор библиотек, чем Python 2. Кроме того, Python 3 включает в себя все новые функции из последней версии Python 2.

Python 3 более удобочитаем и популярен, чем Python 2, и имеет активное сообщество для поддержки. Единственная реальная причина для изучения Python 2 — необходимость переноса кода Python 2 в Python 3.

Нужно ли мне изучать Python 2 перед Python 3?

Python 3 — самая последняя версия, и для ее изучения вам не нужен опыт работы с Python 2. Имеет смысл сначала изучить Python 3, если вы только изучаете этот язык программирования.

Последняя версия Python 2 вышла в 2020 году. Большинство крупных организаций уже перешли на Python 3. Кроме того, многие онлайн-курсы посвящены самой последней версии Python 3.

Однако вам может понадобиться знание Python 2 для работы с кодом, который не поддерживается Python 3. Перевод Python 2 на Python 3 — это потенциальный вариант карьеры, поскольку все большему количеству предприятий необходимо перейти на совместимые библиотеки.

Будет ли Python 4?

TechRepublic сообщила, что создатель Python Гвидо ван Россум сказал, что Python 4 вряд ли появится, согласно интервью 2021 года. Однако Ван Россум не исключил полностью возможность Python 4.0.

Он предположил, что это произойдет только в том случае, если будут внесены существенные изменения в совместимость Python 3 с C. Основатель сказал, что его оговорка связана с трудностями, с которыми столкнулись разработчики при переходе с Python 2 на Python 3.

Период медленной миграции для пользователей Python растянулся на годы, и ван Россум и его команда не хотят делать это снова. Он также указал, что Python 2 оказался более успешным, чем они думали, и что разработчикам нужна поддержка, чтобы начать переход на Python 39.0003

Дополнительные ресурсы для учебных курсов

Посмотреть все

лучших учебных курсов Python | Лучшие колледжи

Налеа Ко

Прочитать полную биографию

Писатель

Налеа Дж. Ко работала журналистом на Гавайях, в Лос-Анджелесе и Нью-Йорке, освещая новости и развлечения. В настоящее время она пишет о технологиях, уделяя особое внимание программированию. Налеа получила степень магистра искусств в области художественной литературы в Бруклинском колледже и степень бакалавра в области ю…

Чек

Отредактировано

Мэдисон Хён

Прочитать полную биографию

редактор

Чек

Рассмотрено

Дарнелл Кенебрю

Прочитать полную биографию

Рецензент

Обновлено 18 апреля 2023 г.

Узнайте больше о нашем процессе редактирования

9 минут чтения