Разработка программ на языке Python увлекательна.

Пламенный привет посетителям этой страницы, пришедшим из социальных сетей, да и всем остальным тоже!

В апреле 2021-го года наблюдал удивительное явление: обильный поток посетителей из 4-х социальных сетей. В связи с этим настоятельно рекомендую всем неоднократно и регулярно посещать сайт rtbsm.ru — там в общих чертах изложена Российская Теннисная Балльная Система Марии (Шараповой).

Приглашаю всех полюбоваться на Фото и Видео красавицы Марии — надеюсь, что Вы поделитесь адресом сайта rtbsm.ru с друзьями и знакомыми.

Главная проблема — известить Марию, чтобы она лично как можно скорее заявила на весь мир о РТБСМ.

Разработка программ на языке Python мной слегка освоена и опробована на нескольких простых программах, но взяться за серьёзный проект нет времени и желания.

В приведенной ниже публикации самым ценным материалом, по моему мнению, является Дорожная карта Python, которую я продублировал в самом конце публикации в увеличенном размере.

Привожу информацию со страницы https://tproger.ru/articles/python-roadmap/ :

Разработка на Python с нуля: роадмап программиста

Марина Александровна 11 августа 2020 в 15:44
176 397
Партнёрский материал.

Программирование на Python с нуля: легко или не очень? По факту, изучение Python почти ничем не отличается от изучения любого другого языка. Всё стандартно: установка, настройка рабочего окружения, базы данных, переменные, функции и первый «Hello World».

Но дальше — круче, ведь в ход идёт разделение на сферы применения, синхронное и асинхронное программирование, тестирование и сопутствующие инструменты, часто индивидуальные для каждого языка.

Дорожная карта Python

Чтобы окончательно не запутаться, нужно всё структурировать. Именно поэтому мы совместно с Факультетом Python-разработки GeekUniversity составили дорожную карту, которая поможет в изучении Python с нуля.

Дорожная карта Python

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

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

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

Как стать разработчиком с нуля

tproger.ru

Веб-разработка

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

Неофициальный и консервативный FAQ по Django

tproger.ru

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

Django 2 в примерах

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

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

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

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python

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

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

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составит никакого труда.

Data Science

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

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

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

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

Книги по теме

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

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

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

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

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

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

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

Другие направления

Хоть это и не включено в дорожную карту, но можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений. Однако, несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Основные инструменты Python-разработчика

Изучение основ Питона не может быть полноценным без набора полезных инструментов под рукой. Мы собрали небольшой список и разделили его на категории.

Базовые

• Pip — популярный менеджер пакетов в Python, с помощью которого можно устанавливать и управлять программными пакетами.
• Pipenv — инструмент для управления виртуальным окружением в Python.
• Setuptools — целый набор инструментов для создания пакетов в Python.
• Virtualenv — инструмент для создания виртуального окружения с пакетами.

Документация

• Sphinx — генератор документации, который изначально создавался для работы с Python, но впоследствии стал инструментом общего пользования.
• autodoc — расширение Sphinx для создания reStructuredText файлов из исходного кода.

Тестирование

• py.test — платформа для тестирования на Python со множеством функций. Инструмент автоматически находит тесты, запускает их и выводит отчёты.
• Selenium WebDriver — в тандеме с другими инструментами позволяет эффективно тестировать веб-приложений.
• unittest — модуль инструментов с настройкой используемых данных, управлением комплектами и наборами тестов, возможностью запускать тесты в графическом или текстовом режиме.

Прочие

• flake8 и SonarLint — популярные линтеры.
• pyenv — менеджер версий Python.
• Mypy — статический анализатор типов.

Дополнительные материалы для программирования на Python с нуля

Чтобы обучение языку Python с нуля было максимально эффективным, следует запастись полезными ресурсами.

Книги

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

Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода.

Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объёма данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

Изучаем программирование на Python

Возможно, вам уже надоели однотипные и непонятные руководства по программированию. Если да, то рекомендуем к прочтению эту книгу. Она рассчитана на начинающих разработчиков.

В процессе вы создадите полноценное веб-приложение и научитесь управлять базами данных, отслеживать и обрабатывать исключения, а также использовать контекстные менеджеры. Вы научитесь пользоваться декораторами и генераторами.

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений

В этой книге рассказывается о Python 3: функции, типы данных, операторы и принципы ООП. Также из неё вы узнаете о прикладных возможностях языка: регулярные выражения, популярные инструменты стандартной библиотеки и работа с файлами. Тут вы ознакомитесь с системой SQLite, узнаете о способах доступа к базам данных и методах получения информации из них.

Много моментов посвящено модулю PyQt 5, который позволяет без лишнего труда разрабатывать приложения с графической оболочкой на Python.

Также в книге рассказывается обо всех необходимых интерфейсных компонентах: кнопки, панели, меню, текстовые поля и многое другое. Тут вы узнаете, как грамотно работать с многопоточностью и обрабатывать события.

Курсы Python

Отличным подспорьем для программирования на Python с основ станут Видео-лекции:

 

 

 

 

 

 

 

Но курсы программирования на Python этим не ограничиваются. Освоить базу из представленной дорожной карты Python можно в онлайн-университете GeekBrains, где помимо теории есть возможность прокачать и практические навыки: создать интернет-магазин, сетевой чат, поработать в команде и получить фидбек от опытных разработчиков.

Подкасты

• 38 попугаев
• Python Junior подкаст
• Moscow Python Podcast

Что дальше?

Не останавливайтесь на достигнутом, ведь изучение Python с нуля — задача непростая, несмотря на всю лёгкость языка. Как только знания станут уверенными, переходите к использованию теории на практике. В этом поможет игра Python Challenge, где нужно решать задачки с помощью написания небольших программ: с каждым пройденным этапом будет увеличиваться сложность. Также вы можете поучаствовать в работе над любым open source проектом.

Изучайте теорию, закрепляйте практикой и переходите к реальным задачам.

Data Science

Python

Веб-разработка

Машинное обучение

Партнёрский материал

Планы обучения

Что думаете?

Ivan Ivan
Можете посоветовать бесплатные курсы по аналитике данных на Python? А то куча разрозненных материалов: книги, видео, статьи. Хватаю по верхам, но чувствую, что нет основы, видения общей картины.
28 июня 2021 в 15:15

Борис Пол
Хорошо, но дорого. Да, сейчас за всё надо платить.  А если нет этих мани?
4 мая 2021 в 17:27

Pavel Res
попробуйте sololearn, помимо базы там есть и куча других курсов
3 сентября 2021 в 08:34

Владимир Прин
что тоже платный, а бесплатный — урезает практику
12 ноября 2021 в 17:58

Aliaksandr Martsavy
Не согласен с Вами. Есть бесплатные курсы по Python для начинающих. Например: https://gb.ru/courses/112, https://stepik.org/course/58852
5 мая 2021 в 12:12

Дорожная карта Python

!…

Приглашаю всех высказываться в Комментариях. Критику и обмен опытом одобряю и приветствую. В особо хороших комментариях сохраняю ссылку на сайт автора!

И не забывайте, пожалуйста, нажимать на кнопки социальных сетей, которые расположены под текстом каждой страницы сайта.
Продолжение тут…