Первоначально опубликовано на https://www.hackerculture.com 10 января 2023 г.
Согласно многочисленным опросам, Python — самый любимый язык программирования как среди новичков, так и среди экспертов. И не только разработчики программного обеспечения, но и другие люди из разных дисциплин используют Python для самых разных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. д.
Никогда не было лучшего времени для изучения Python, и с нашими ресурсами, созданными профессиональными разработчиками Python с многолетним опытом, вы можете освоить навыки и методы, которые действительно важны в реальном мире. Вы можете использовать Python для создания веб-приложений, мобильных приложений и настольных приложений, а также для тестирования программного обеспечения и даже для некоторых реальных хакерских атак.
Независимо от того, хотите ли вы изучить Python для веб-разработки, науки о данных или машинного обучения, мы рассмотрим самые важные библиотеки и ресурсы, которые вам нужно изучить после изучения основ.
Основы Python
Во-первых, нам нужно установить Python, чтобы мы могли поиграть с ним:
Настройка Python и Virtualenvs с помощью Pyenv
Затем вы можете следовать этой дорожной карте, чтобы перейти от новичка в Python к знанию «достаточно, чтобы быть опасным» с Python. Хотя этот список не охватывает каждую отдельную функцию, он охватывает многие из наиболее примечательных функций Python и позволит вам читать и писать модули и программы Python.
- Основы Python: создайте свою первую программу на Python
- Переменные и операторы
- Числа и математика
- Строки и строковые методы
- Основные типы данных в Python
- Циклы в Python
- Обработка исключений
- Модули
Этот раздел предоставит вам инструменты для создания сложных приложений и познакомит вас с концепциями объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python:
Продвинутые темы Python
Этот раздел основан на предыдущих и учит вас, как использовать фреймворки и библиотеки, доступные на языке Python:
После выполнения всех предыдущих шагов у вас должно быть все необходимое для использования Python в реальных приложениях.
Python используется почти во всех отраслях, и у вас есть несколько вариантов развития карьеры. Давайте посмотрим на некоторые из них.
Python для веб-разработки
Роль веб-разработчика заключается в создании веб-сайтов и приложений, доступных через веб-браузер. Python обычно используется на стороне сервера.
Популярной веб-платформой, которую многие компании используют для создания веб-приложений, является Flask. Это руководство поможет вам познакомиться с созданием приложений с помощью Flask:
Вы также должны ознакомиться с базами данных. В этом руководстве рассказывается, как интегрировать базы данных с вашим сервером Flask:
Подключение базы данных к вашему проекту Flask с помощью SQLAlchemy
В этой статье вы также можете узнать, как развернуть приложения Flask, чтобы поделиться ими со всем миром:
Как развернуть ваши приложения Flask
Наконец, вам может быть интересно узнать больше о Интернете и о том, как ваши пользователи будут взаимодействовать с вашими приложениями в своих браузерах. Этот курс поможет вам стать более разносторонним веб-разработчиком с полным стеком:
Python для автоматизации
Автоматизация — это область выполнения повторяющихся или трудоемких задач, таких как ввод данных, просмотр веб-страниц и автоматизация различных системных процессов таким образом, чтобы их можно было повторно использовать и повторять без особых усилий.
Конкретным вариантом использования автоматизации является непрерывное тестирование программных проектов, в котором мы пишем сценарии для взаимодействия с существующей программой и сообщаем об ошибках.
Автоматизация также может использоваться для управления другим программным обеспечением, таким как веб-браузер, Excel, или даже оборудованием, таким как роботизированные системы. Некоторые библиотеки, которые стоит проверить для этого:
Python для DevOps
Инженеры DevOps отвечают за внедрение и обслуживание инфраструктуры для поддержки программных систем, и они работают над тем, чтобы программные системы развертывались быстро, эффективно и с минимальным временем простоя.
Эта книга представляет собой всеобъемлющее введение в область DevOps:
Python для DevOps: научитесь безжалостно эффективной автоматизации
Некоторые из других технологий, используемых инженерами DevOps для автоматизации развертывания программного обеспечения и поддержания бесперебойной работы:
Python для науки о данных
Основная задача специалиста по данным — извлекать идеи и знания из данных. Обычно это включает в себя ряд различных задач, включая сбор и очистку данных, разработку предсказаний и прогнозов с использованием статистики и визуализацию результатов.
Специалист по данным должен быть знаком с базами данных и должен уметь запрашивать большие объемы данных, чтобы выявлять закономерности и тенденции. Обычно основными инструментами, используемыми учеными данных, являются:
Если вы хотите глубже погрузиться в науку о данных, рассмотрите следующие книги:
Наука о данных с нуля Python для анализа данных: обработка данных с помощью Pandas, NumPy, IPython
Python для машинного обучения
Инженер по машинному обучению создает и разрабатывает компьютерные программы, которые могут «учиться» на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для решения реальных задач, таких как предсказание погоды или определение выражений лица.
Обычно это предполагает работу с большими наборами данных, которые можно изучить с помощью библиотеки pandas, чтобы подготовить данные для использования в моделях:
Начало работы с Pandas в Python
Очень популярная библиотека, помогающая обучать модели машинного обучения различным задачам, — Scikit-learn.
Если вас интересуют модели, использующие язык, ознакомьтесь с этим ресурсом НЛП:
Обработка естественного языка (NLP) с помощью Python — Учебное пособие
Если вместо этого вы предпочитаете читать книги, эти книги — отличный способ познакомиться с машинным обучением с помощью Python:
Введение в машинное обучение с помощью Python Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
Советы по изучению программирования на Python
Научиться писать компьютерные программы сложно, но изучение Python, в частности, значительно проще, чем многие другие языки программирования. Эти советы помогут вам оставаться сосредоточенными и мотивированными для достижения ваших целей:
- Иметь терпение. Изучение нового языка всегда требует больше усилий и времени, поэтому поймите, что потребуется время, чтобы все усвоилось.
- Не пугайтесь сложных терминов, ошибок и проблем. Не сдавайтесь, это случается со всеми в программировании. Изучите тему, используя другие ресурсы, и вернитесь к ней с ясным умом.
- Разочарование и боль являются частью процесса. Примите их, а не избегайте, и вы их победите.
- Быть последовательным. Если вы непоследовательны в обучении, это займет гораздо больше времени и усилий.
- Не пытайтесь выучить все сразу. Лучше практиковать конкретную тему каждый день, прежде чем переходить к следующей.
- Создавайте небольшие проекты, чтобы опробовать то, чему вы научились, и укрепить свою уверенность. Вы должны добавить их в свой профиль на github, чтобы помочь вам найти работу.
Вы нашли это полезным?
Мне бы хотелось услышать об этом. Пожалуйста, дайте мне знать в комментариях.
У вас есть вопросы?
Оставьте свой вопрос в комментарии ниже, и мы дадим на него лучший совет.
