Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Меня порой посещают различные идеи по саморазвитию. Это бывают совершенно разные мысли по поводу того, что мне стоило бы освоить, чему научиться, что понять. И вот в один из таких моментов, я задумался о изучении программирования. Я начинал с языка Pascal, актуального в то время, а сейчас, уже изучив порядка 3-х языков, задумался, а стоит ли изучать Python?

Из этой статьи вы узнаете:

Я, Гридин Семён, приветствую всех читателей моего блога kip-world. Вы давно думаете о том, чтобы начать изучать программирование? Может быть вы размышляете на тему того, как же язык программирования выбрать для начала?

Или, возможно, вы просто боитесь начать? Или же вы просто человек случайно наткнувшийся на мою статью? В любом случае, тут вы найдете ответы на некоторые свои вопросы!

В любом из вышеперечисленных случаев я хочу задать вам самый важный вопрос: Какие задачи вы будете решать с помощью того или иного языка?

Я составил для вас небольшую «микростатью-рассуждение» для размышлений.

Стоит ли учить Python?

Думаю, ни для кого не секрет, что буквально еще 5-6 лет назад, первым языком для изучения программирования в любой школе был Pascal. Pascal замечательный язык своей эпохи, но, к сожалению или к счастью, он своё отжил и теперь как первый язык программирования это разумный выбор для каждого начинающего программиста!

Вы возможно сейчас зададитесь вопросом: «А почему стоит изучать Python как первый язык программирования?» В этом нет никакой тайны, как и нет загадки.

Преимущества языка программирования Python

Во-первых , важно знать, что данный язык программирования сейчас востребован во многих предприятиях, особенно это выражено в Москве и Санкт-Петербурге. Так что если вам повезло жить в этих городах, то с этим языком можно поискать очень интересную и высокооплачиваемую работу.

Во-вторых , это развивающийся язык программирования, различные изменения в нём происходят раз в два-три года, а это очень хороший показатель для языка программирования.

В-четвёртых , многие поддерживают скриптовый язык программирования. Вы можете общаться с внешним миром через внешние входы-выходы.

Программисты просто обожают этот язык за краткость и простоту кода. Там где в языке JavaScript или C++ вам потребуется написать две-три страницы, в Pythone вы уложитесь всего в одну!

А ещё очень важной особенностью языка Python является то, что он применяется для Web-разработок. Причем он используется не как обычный язык, а выполняет одну из интересных функций. Python для web-разработок применяется в тех случаях, когда другие языки не справляются! Это ведь очень интересный и любопытный факт. В данной сфере у языка своя собственная, личная ниша!

Давайте подведем небольшой итог:

• Python – это полноценный и многофункциональный язык программирования
• Этот язык применяется в самых различных сферах, в том числе в web-программировании
• Это идеальный язык для того, чтоб начать своё становление как программиста, потому что он понятен и прост в использовании
• Является любимым языком множества профессиональных программистов

И если у кого-то все ещё остались вопросы: «Стоит ли изучать Python?», «Подходит ли этот язык для начинающих?», «Смогу ли я, выучив этот язык устроиться на хорошую работу?» Мой ответ: «Определенно да! Учите данный язык, независимо от того, начинающий вы программист или уже бывалый. Он вам точно пригодится и поможет в вашей деятельности!»

На данной ноте я вынужден с вами попрощаться. Подписывайтесь на мой блог, рассказывайте о нём друзьям – тут будет ещё очень много интересной и важной информации!

P.S. А какой язык по вашему подходит для начала? Может быть кто-то дал вам другие советы? Я был бы очень рад мнению со стороны в комментариях!

Python является широко используемым, высокоуровневым языком программирования, который был назван в честь знаменитого британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона ». Язык Python простой по своей структуре, и в то же время невероятно гибкий и мощный. Учитывая, что код Python легко читаемый и без излишней строгости в синтаксисе, многие считают, что он является лучшим вводным языком программирования.

Python — описание языка, которое дали в Foundation описывает Python :

Python – это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования. Он включает в себя модули, исключения, динамическую типизацию, высокоуровневые динамические типы данных и классы. Python сочетает в себе отличную производительность с понятным синтаксисом. В нем реализованы интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также различным оконным системам и он расширяем с помощью C и C++. Python используется как язык расширения для приложений, которым нужен программный интерфейс. И наконец, Python — это кроссплатформенный язык: он работает на многих версиях Unix, на Mac и на компьютерах под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS/2.

Какой язык программирования изучить первым?

Можно начать изучение с Python языка программирования. Чтобы проиллюстрировать, чем Python отличается от других вводных языков, вспомните время, когда вы были подростком.

Изучение программирования с помощью Python подобно вождению родительского минивэна. Как только вы сделаете на нем несколько кругов по парковке, вы начнете понимать, как управлять автомобилем.

Пытаться изучить программирование с помощью C (или даже ассемблера ) это как, учиться водить, собирая минивэн ваших родителей. Вы застрянете в гараже на несколько лет, компонуя части вместе, и когда у вас появится полное понимание того, как работает машина, и будете способны выявлять неисправности и прогнозировать будущие проблемы, вы уже перегорите, прежде чем когда-либо сядете за руль.

Преимущества Python

Язык Python для начинающих универсален. Вы можете автоматизировать рабочие процессы, создавать сайты, а также настольные приложения и игры с помощью Python . К слову, спрос на разработчиков Python (PostgreSQL, OOP, Flask, Django ) резко вырос за последние несколько лет в таких компаниях, как Instagram , Reddit , Tumblr , YouTube и Pinterest .

Высокоуровневый язык общего назначения

Python относится к высокоуровневым языкам программирования. Используя его, вы сможете создавать практически любые типы программного обеспечения. Эта универсальность поддерживает ваш интерес, так как вы разрабатываете программы и решения, ориентированные на ваши интересы, а не застреваете в дебрях языка, беспокоясь о его синтаксисе.

Интерпретируемый язык

Язык программирования Python для начинающих является интерпретируемым, а это значит, что вам не нужно знать, как компилировать код. Поскольку этап компиляции отсутствует, возрастает производительность, а время для редактирования, тестирования и отладки в значительной мере уменьшается. Просто скачайте интегрированную среду разработки (IDE ), напишите свой код и нажмите «Выполнить » (Run ).

Читаемость кода является ключевым моментом

Простой, легкий в изучении синтаксис Python делает упор на читаемость и задает хороший стиль программирования. С Python вы можете выразить свою концепцию меньшим количеством строк кода. Этот язык также заставляет вас обдумывать логику программы и алгоритмы. В связи с этим он часто используется как скриптовый или интегрирующий язык (glue language ), чтобы связать существующие компоненты вместе и писать большие объемы легко читаемого и работоспособного кода в короткие промежутки времени.

Это просто весело

Нельзя назвать язык программирования в честь Монти Пайтона , не имея чувства юмора. Более того, было проведено тестирование для сравнения времени, необходимого для написания простого скрипта на различных языках (Python, Java, C, J, BASIC ):

…Python требует меньше времени, меньше строк кода и меньше концептов, чтобы достичь поставленной цели… И в довершение всего, программирование на Python это весело! Веселье и частый успех порождает уверенность и интерес у студентов, которые становятся лучше подготовленными к дальнейшему изучению языка Python.

Перевод статьи «Why Learn Python? » был подготовлен дружной командой проекта .

Хорошо Плохо

С некоторого времени в голове крутилась мысль о том, а не написать ли мне небольшую заметку на тему почему язык программирования Python стоит изучать, и более того, создавать на нём программные проекты.

Некоторые из вас знают, что совсем недавно я посетил крупнейшее событие в сообществе Python программистов - . Полностью все расходы были покрыты мною самостоятельно без привлечения спонсоров и работодателей. Пожалуй, чтобы посетить такое мероприятие, нужно иметь некоторую эмоциональную привязанность к предмету, и это правда.

Что такое Python?

Python это язык программирования общего назначения, нацеленный в первую очередь на повышение продуктивности самого программиста, нежели кода, который он пишет. Говоря простым человеческим языком, на Python можно написать практически что угодно (веб-/настольные приложения, игры, скрипты по автоматизации, комплексные системы расчёта, системы управления жизнеобеспечением и многое многое другое) без ощутимых проблем. Более того, порог вхождения низкий, а код во многом лаконичный и понятный даже тому, кто никогда на нём не писал. За счёт простоты кода, дальнейшее сопровождение программ, написанных на Python, становится легче и приятнее по сравнению с Java или C++. А с точки зрения бизнеса это влечёт за собой сокращение расходов и увеличение производительности труда сотрудников.

Для демонстрации лаконичности рассмотрим код на Python и Java, который открывает файл и сохраняет его содержимое в переменную:

File = open("file.txt") content = file.read()

Import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; public static void main(String args) throws IOException { String content = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("file.txt"))); }

Код на Java использует обновлённый интерфейс для работы с системой ввода-вывода. Старый способ выглядел бы ещё ужаснее:)

Кто использует Python?

Грош цена даже самому продвинутому языку программирования, если до него никому нет дела. Одним из составляющих успеха любой технологии является сообщество, созданное вокруг неё. Именно оно предопределяет будущий вектор развития путём совместных усилий. Сообщество вокруг Python одно из самых сильных в мире IT. Это сложный хорошо организованный и постоянно развивающийся организм. Помимо сотни тысяч индивидуальных разработчиков и небольших софтверных компаний, Python поддерживают такие гиганты IT как:

И многие многие другие. Впечатляет, не правда ли? Что же касается крупных и популярных проектов, написанных на Python то это такие монстры как:

• YouTube (большая часть кодовой базы полностью на Python)
• Первая версия поискового паука Google была написана на Python, а позже, из-за чрезвычайно высокой нагрузки и требований к скорости, была переписана на C++.
• Десктопный клиент Dropbox
• Reddit
• Instagram (500M юзеров на Python)
• Bitbucket (Python 2.7 и Django 1.7.11)
• EVE Online MMOPG
• Quora
• Spotify
• Критические сервисы PayPal, обрабатывающие до 2 миллиардов запросов в сутки. Подробнее можно узнать в подкасте от TalkPython, выпуск #54
• Сервисы Mozilla
• Популярный сервис идей Pinterest
• Сервис комментариев Disqus (использую в этом блоге, сервис реализован на Django)
• Внутренние сервисы Facebook (см. постер в моей )
• Система контроля версий Mercurial (до некоторых пор разработчики Python использовали её в своей работе)
• Сервисы Wargaming

и я уверен ещё множество других интересных и популярных приложений, которые я забыл здесь перечислить (велком в комментарии).

О чём это может говорить? О многом. А самое главное о том, что крупные корпорации не боятся строить свой бизнес вокруг Python , они уверены в том, что технология будет жить, а следовательно проблем с поиском специалистов ждать не стоит. Более того, разнообразие приложений также радует, что свидетельствует о широком круге задач, которые Python решает мастерски.

В заметке про книгу " ", я писал о том, что она была взята за основу в качестве учебного материала для вводного курса по программированию в MIT , компьютерным языком на тот момент выступал диалект Lisp - Scheme. Времена меняются, сейчас в качестве цифрового lingua franca лидирует что...? Правильно, Python. Именно его используют в качестве надёжного инструмента в столь удивительном ремесле.

Недостатки Python

У читателя незнакомого с Python может сложиться впечатление, что он панацея от всех бед, серебряная пуля и лекарство от рака. Но не всё так радужно и прекрасно. Как и у всего, у Python есть ряд своих недостатков, которые порой могут быть критическими и влиять на выбор не в пользу змеи.

Скорость

Одним из главных недостатков является его относительно низкая скорость выполнения. Python является языком с полной динамической типизацией, автоматическим управлением памятью. Если на первый взгляд это может казаться преимуществом, то при разработке программ с повышенным требованием к эффективности, Python может значительно проигрывать по скорости своим статическим братьям (C/C++, Java, Go). Что касается динамических собратьев (PHP, Ruby, JavaScript), то здесь дела обстоят намного лучше, Python в большинстве случаев выполняет код быстрее за счет предварительной компиляции в байт-код и значительной части стандартной библиотеки, написанной на Си. На конференциях мне довелось пообщаться с ребятами из крупных компаний вроде Wargaming, у многих из них наблюдается тренд перехода в сторону статики, и чаще всего это Go, Rust.

Интересный доклад про скорость и оптимизацию CPython (родная реализация языка на Си) был прочитан на PiterPy 2015 в Санкт-Петербурге:

Динамическая типизация

Для начинающих программистов, язык программирования с динамической типизацией на первый взгляд (и на второй и даже на третий) может казаться отдушиной, райским наслаждением, особенно для тех, кто ранее имел дело со "статикой". Но есть и обратная сторона луны. С ростом кодовой базы (а это часто неизбежный процесс в успешных проектах), следить за типом передаваемых друг другу данных бывает очень сложно (а при отсутствии внятных доков и тестов практически невозможно), отсюда появляются проблемы, когда, например, у None пытаются вызвать метод или обратиться к атрибуту в процессе выполнения кода. Для решения такого рода проблем динамические языки обрастают всевозможными костылями, свистелками и перделками в виде type annotations , проектов mypy по статическому анализу кода и так далее. Это же в свою очередь накладывает негативный оттенок на эстетическую сторону кода.

В связи с ограничениями языка, появляются альтернативные реализации интерпретаторов: PyPy, Pyston, Jython, Cython и многие другие. Сейчас тренд хорошо заметен именно в эту сторону, например Pyston разрабатывается в стенах т.н. Мекки Python программистов - компании Dropbox:)

Заключение

Несмотря на ряд проблем исторически присущих Python, он продолжает оставаться лидирующим инструментом в ряде ниш:

• Разработка веб-приложений (тут у нас бесусловный лидер в виде Django).
• Анализ данных и машинное обучение (пакеты scipy, scikit-learn, pandas, numpy признанные мировым ученым сообществом).
• Введение в программирование (pygame, turtle хорошо помогают мотивировать детей начинать кодить).
• Быстрое прототипирование идей в бизнесе за счёт обилия готовых библиотек, низкого порога вхождения в язык и высокой продуктивности программистов, пишущих на Python.
• Написание скриптов (сценариев) для автоматизации задач. Python по-умолчанию поставляется со всеми дистрибутивами unix-like систем и является отличной заменой Bash во всех смыслах.

Наверняка я ещё что-то забыл. В общем, Python рулит!

Ссылки

• Отличный доклад про GIL (Global Interpreter Lock). GIL один из серьёзных "затыков" в Python на пути к параллельному программированию.
• Доклад Гвидо ван Россума про type annotations на прошлогоднем PyCon US.
• Raymond Hettinger на прошлогоднем PyCon прочитал отличный доклад на тему pythonic подхода к написанию кода, показав как трансформировать Java-like в Python-like код. Безусловный must watch .
• Пост в техническом блоге Instagram о том как они справляются с нагрузками, используя Python и Django.
• 10 Myths of Enterprise Python в блоге PayPal.

Студенты Skillbox, преподаватель и разработчик рассказывают об особенностях языка и требованиях рынка.

В закладки

Материал подготовлен при поддержке

В серии публикаций студенты образовательной онлайн-платформы рассказывают о том, что подтолкнуло их к освоению новой специальности, преподаватели защищают методики, а эксперты объясняют, зачем такие специалисты вообще нужны.

Это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Синтаксис языка минималистичен: это нужно, чтобы увеличить производительность разработчика и читаемость кода.

Python - один из самых популярных и адаптивных языков, который очень быстро развивается. Разработчики на Python всегда востребованы на рынке.

Никита Соболев - разработчик, основатель студии Wemake.services

Если владеешь любым другим языком программирования, то научиться Python будет очень просто. Это моя история - я программировал на Java, но мне внезапно понадобилось изучить Python. Проблем не было: язык простой, входной порог низкий.

У меня были собственные проекты на Java, но Python мне понравился больше. В частности, с этим языком я успеваю написать больше кода. Производительность программиста, который работает на Python, в разы выше. Поэтому наша команда полностью перешла на этот язык.

Спустя год работы с Python можно стать намного эффективнее. Для сравнения - я три года мучаюсь с языками Erlang и Elixir и всё равно многого не знаю, потому что у них есть своя специфика. С Python меньше трудностей.

Программисты со знанием Python очень сильно востребованы. Если указать в своем профиле на Github проекты с Python, у которых есть хотя бы 10–15 звездочек, то автоматически попадаешь в алгоритмы HR-специалистов, которые начинают заваливать письмами каждые два дня: сиди, выбирай и соглашайся на всё, что нравится.

Никита Соболев

Разработчик и основатель студии Wemake.services

Компаниям нужно много людей, но их просто нет в таком количестве. На рынке есть несколько подразделов Python-разработки, которые сейчас наиболее популярны - работодатели берут даже новичков. Первый - Data Science. Это направление практически полностью основано на Python. Специалистам нужна хорошая математическая подготовка и базовые знания языка.

Второй подраздел - это Scrapping. Разработчики пишут «пауков», которые ходят и собирают информацию на сайтах и используют для тех или иных целей полученные сведения. Таким специалистам нужны базовые знания программирования на Python.

Через эти два вида деятельности легко войти в сферу программирования на Python: учишь базовые понятия, находишь работу, начинаешь получать реальные деньги, подтягиваешь уровень и постепенно становишься серьезным специалистом.

Однако, естественно, есть веб-разработка, в которую достаточно сложно войти, обладая только начальными знаниями. В этой сфере установлены самые высокие требования. Но заняться веб-разработкой на Python, обладая базовыми навыками, тоже реально. Есть два варианта входа - это опенсорс и фриланс.

По моим субъективным оценкам, большая часть вакансий по-прежнему предусмотрена для программистов на Java и JavaScript. Но Python входит в тройку лидеров. Перед Python-программистом открывается много перспектив, потому что платформа достаточно разнообразная и используется для разных технологий. Карьерный рост тоже быстрый - из-за простоты языка.

Но несмотря на востребованность Python-разработчиков, серьезных специалистов достаточно мало, и их тяжело найти. Они все скрыты, потому что компании их охраняют, берегут и молятся на них: найти замену такому специалисту крайне тяжело.

Вадим Шандринов - преподаватель курса

Я программирую 30 лет. Впервые начал в восьмом классе, продолжил в институте. Именно Python-разработкой я занимаюсь с 2000 года.

Плюс этого языка программирования в том, что у него низкий порог входа для обучения. Чтобы написать примитивный небольшой код, хватит нескольких дней. Но на изучение более тонких вещей - библиотек, принципов и подходов - предстоит потратить гораздо больше времени.

Python - открытый язык, есть исходники. Программист может посмотреть, что и как делают другие разработчики. Так как язык старый, то для него написано много библиотек - на все случаи жизни.

Сейчас, как мне кажется, Python стал чересчур популярен - его начали использовать многие организации: NASA, Google, Dropbox, Instagram и другие. Подобная ситуация была с Java, который сейчас используют большие компании. Например, вся Android-разработка проходит на этом языке.

Я изучаю вакансии, которые публикуются на hh.ru: ежедневно соискателям доступно около 200 различных предложений. Рынок очень большой, специалисты сильно востребованы. Но есть провал - компаниям, как правило, нужен программист с уровнем Middle или Senior. Практически во всех вакансиях указывается опыт работы от двух–трех лет. Очень редко требуются Junior-программисты - позволить себе нанимать молодых специалистов обычно могут только большие компании вроде «Яндекса».

Поэтому Junior-программисты мучаются с поиском работы - они знают язык, у них есть проекты, но не могут трудоустроиться, несмотря на востребованность.

Я думаю, что наш курс поможет устранить этот разрыв: мы готовим специалистов со знанием не просто языка, но и того, какие есть библиотеки и фреймворки. Также собираемся организовать стажировки: приглашаем компании стать партнёрами, чтобы потом брать к себе на практику лучших.

Особенность курса в том, что обучение начинается с самых основ. Мы включили много элементов геймификации - некоторые моменты я объясняю, что называется, на пальцах. Например, с помощью мультфильмов или инсценировок.

В курсе большая визуальная составляющая - с помощью кода выводятся падающие снежинки, космические корабли и другие элементы. Это гораздо интереснее, чем просто строки в консоли.

Мы погружаем студентов в профессиональную среду с помощью использования системы контроля версий. У всех программистов это основной инструмент работы. Я взаимодействую со студентами через Git (распределённая система управления версиями): они пишут код, коммитят его, загружают на сервер, а я проверяю и оставляю комментарии.

Коммит - это комментарий разработчика, в котором описаны изменения, произошедшие в коде.

Можно сказать, что мы эмулируем профессиональную жизнь программиста. Это нужно, потому что компании при приеме на работу спрашивают не про знания систем контроля версий, а про опыт работы с ними.

Курс разбит на две части. Первая посвящена самому Python, навыкам программированиям на нем. После прохождения первой части студент понимает, подходит ему это или нет. Вторая часть курса - веб-разработка с использованием фреймворка Django. После окончания обучения студент может себя позиционировать как крепкого Junior-программиста.

Игорь, 25 лет - студент с небольшим опытом программирования на C++

Я работаю преподавателем в клубах робототехники - рассказываю детям про электронику и программирование. У меня есть высшее техническое образование, но его качество я могу назвать «никаким». Также я обладаю базовыми навыками программирования на C++.

Я регулярно читаю журналы - «Популярную механику», «Машины и механизмы» и РБК. В этих изданиях говорится о развитии ИТ-индустрии, о машинном обучении, интернете вещей, блокчейне, квантовых компьютерах и других. В этих областях часто встречается использование Python: он популярен, а область его применения широка. Можно сказать, что язык поможет залезть в большое количество разных сфер.

Мне захотелось более плотно заняться программированием, и я решил попробовать изучить Python. Искал курсы в интернете, пересмотрел разные варианты и остановился на Skillbox.

После каждого модуля есть домашнее задание - без его выполнения не получится перейти к следующей теме. Задания бывают разные. Например, один раз надо было запрограммировать текстовый симулятор жизни, в котором есть человек и коты - надо было понять, сколько животных он смог бы прокормить.

Работы преподаватели проверяют с профессиональной точки зрения, как в реальной компании: код должен не просто работать, но и быть чистым. Сначала кажется, что преподаватель придирается к мелочам, но на самом деле он досконально изучает код - это хорошо.

Игорь Сенский

Если есть какие-то вопросы и проблемные моменты, то задания отправляются на доработку. У меня получилось сдать с первого раза только начальную домашнюю работу. В конце обучения должен быть выпускной проект.

Курс дает базовые знания - он на это и рассчитан, исходя из его содержания и цены. Для людей, у которых нет навыков программирования, он, наверное, подойдет, но в какой-то момент может показаться сложным. В начале даются базовые понятия, с которыми всё просто, но для более сложных нужен определенный склад ума и опыт.

Моя основная цель - проверить, насколько мне подходит подобный формат обучения, так как я впервые в жизни записался на онлайн-курс. Если всё будет хорошо, то планирую потом найти уроки по Python-разработке с более глубоким погружением.

На мой взгляд, базовые знания, которые даёт курс, равняются опыту Junior-разработчика. Значит, можно устроиться на стажировку в ту или иную компанию.

Александра, 29 лет - студентка с опытом программирования на C++

Я занимаюсь программированием пять лет. Один из языков, который я знаю - C++. Но моя работа связана с наукой, и написание кода не стоит на первом месте в списке моих обязанностей.

В какой-то момент я заметила, что растеряла навыки программирования, так как последние годы уделяла ему очень мало времени. Решив, что забыла, как писать код, я решила поучиться чему-то новому.

Я уже долгое время была подписана на Skillbox и увидела информацию о курсе по Python-разработке. Раньше я никогда не работала с этим языком и не интересовалась им, хоть и знала о его существовании. Зря: оказалось, что это клевый и интересный язык программирования.

Александра Олейникова

Студентка

Я только недавно записалась на курс и нахожусь на начальном этапе обучения. Нам даются видеоуроки, но если есть вопросы, можно написать преподавателю. После каждой темы предусмотрены домашние задания - их преподаватель проверяет вручную и затем говорит, что исправить. Когда результат его удовлетворяет, можно перейти к следующему уроку.

В начале задания казались мне скучными, потому что курс начинается с самых основ и ориентирован на людей, которые ничего не знают о программировании. Первые домашние работы очень простые – нужно вывести какие-то значения или что-то посчитать. Но с каждым уроком задания усложняются и появляются такие, в которых можно проявить фантазию.

Мне кажется, что студентам без знаний программирования легко освоить такие темы, как переменные, циклы и условия. Но может стать тяжело, когда начнётся объектно-ориентированное программирование.

Но преподаватели заинтересованы в том, чтобы студенты всё понимали. На уроках иногда даже показывают мультфильмы, чтобы объяснять сложные моменты. Мне это, конечно, кажется смешным, но если студентам непонятно и тяжело, то такой подход может помочь.

У меня пока нет планов на использование Python на практике, потому что я не собираюсь уходить со своей работы. Я рассматривала этот курс в качестве встряски для мозга, чтобы вспомнить программирование: какой бы язык ни был, основы одинаковые, и есть, что вспомнить. Но, конечно, не хотелось бы закончить курс и совсем забыть про Python: это правда крутой язык.

Python - второй по популярности язык программирования в мире. Практический 4-х месячный курс программирования на Python с индивидуальным наставником подойдёт тем, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке.

• Более 80 видеоуроков в 16 модулях.
• Проверка каждого домашнего задания преподавателем.
• Сертификат о прохождении курса.