В чем заключается работа python разработчика

Кто такой Python-разработчик и как им стать

Почему Python считается самым простым языком программирования? Чем помимо нейросетей и анализа данных занимаются Python-разработчики? И какие отделы Netflix и Spotify используют язык? Разбираемся в устройстве профессии

Об эксперте: Дмитрий Петров, ведущий инженер «Верайзон Рус», преподаватель онлайн-бакалавриата Data Science & Machine Learning Skillbox и РАНХиГС.

Вместе с подъемом машинного обучения и нейросетей, который мир наблюдает с начала 2010-х годов, стремительно растет и популярность Python. Язык стал профессиональным стандартом индустрии. Разберемся в этих и других сферах применения Python и в необходимых для старта карьеры разработчика навыках.

История языка программирования Python

Исходный код Python был опубликован в 1991 году. Его автор — голландский программист Гвидо ван Россум, который занимался разработкой языка на досуге. Своим названием Python обязан любви создателя к британскому комедийному телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». К слову, это снимает вопросы о корректном произношении: если в российской языковой среде нормами считаются и «Пайтон», и «Питон», то, уезжая за рубеж, лучше все-таки ориентироваться на англоязычный вариант. За время существования Python претерпел несколько релизов, в которых устранялись недостатки предыдущих версий. Что важно, за процессом его доработок стоит не один человек, а целое комьюнити программистов-энтузиастов: в реальном времени они предлагают варианты улучшений и возможностей кода. Проект является опенсорсным, то есть его архитектура и описание доступны для каждого. Так, в его компилятор можно заглянуть на GitHub, вносить правки под свои задачи. Начать работать с Python и присоединиться к комьюнити разработчиков довольно просто. Можно скачать среду разработки с официального сайта, либо воспользоваться более удобной сборкой Anaconda, где можно сразу начать реализовывать свои первые программы в интерактивной среде разработки.

Чем занимаются Python-разработчики

Python применяется в разных сферах. Степень использования языка и набор навыков разработчика зависят от конкретной профессии и области применения. Например, Python активно используется в исследовательской деятельности при работе с данными. Для этих целей не нужно быть полноценным Python-разработчиком, достаточно знать необходимые для конкретных задач инструменты для расчетов и их автоматизации: библиотеки SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib и другие. Это же относится и к специалистам других областей, например тестировщикам, операторам станков ЧПУ, маркетологам, социологам и многим другим. Всю работу с любого рода данными можно так или иначе упростить и автоматизировать с помощью Python.

Без базовых знаний Python сегодня не обойтись аналитикам данных. Для специалистов этой сферы не так важны знания сложных конструкций языка, сколько умение пользоваться его библиотеками (например, IPI, TensorFlow), максимально ясно и чисто писать код. А также дополнительные хард-навыки: знание линейной алгебры на уровне последнего класса математической школы или первого курса технического вуза, логики, теории вероятности и SQL — для написания запросов к базам данных. Более продвинутого уровня владения Python потребуют нейросети, объемы данных здесь существенно больше. Именно нейросетевые технологии стоят за системой рекомендаций для каждого пользователя в Netflix, Spotify и «Яндекс.Музыке». Чтобы сохранять высокую скорость обработки больших данных, разработчику необходимо уметь писать чистый код и знать, как его оптимизировать. Также потребуются знания более продвинутой математики — раздел матриц, математического анализа, структур матриц — и такие инструменты, как технология увеличения производительности программных систем JIT, библиотеки TensorFlow, Keras и PyTorch, а также плюсом будет знание языков программирования C++ и Java. Следующая сфера — бэкенд веб-приложений. На Python работает серверное обеспечение таких гигантов, как Google, Dropbox, Spotify, Netflix. Здесь в основном используются два фреймфорка, написанных на Python: Django, который позволяет писать сложные веб-приложения, а также микрофреймворк Flask. Дополнительные полезные для карьеры разработчика навыки включают базовое понимание работы фронтенда — языков JavaScript, CSS, HTML. И последняя сфера, на которой хотелось бы остановиться, — это робототехника. Операционная система ROS, которая является популярной для робототехнических систем, использует Python как один из основных языков. Здесь он помогает соединить части машины в одно целое. Также Python можно использовать для платформы быстрой разработки электронных устройств Arduino. Разработчики имеют знания в схемотехнике, а тем, кто занимается автономным движением и управлением манипуляторами, потребуется серьезный математический бэкграунд.

Сколько зарабатывает Python-разработчик

Знание Python в чистом виде не является основным критерием определения дохода. Зарплата будет зависеть от направления деятельности и дополнительных навыков разработчика.

• направление (аналитика, DS, веб-разработка, тестирование, робототехника),
• локация (регионы или Москва, Санкт-Петербург),
• уровень позиции (intern, junior, middle, senior),
• формат работы (удаленно или офис работодателя).

Предложения в офисе в Москве обычно выше, чем в регионе. В тестировании или веб-разработке предложений на удаленке обычно больше, чем в DS и робототехнике. Все это влияет на уровень предлагаемой оплаты. Говоря о стажерских позициях в крупных компаниях и на junior-позициях, в среднем по рынку можно рассчитывать на вилку ₽45–65 тыс. в зависимости от результатов технического интервью. А вот дальнейший рост сильно зависит от выбранного направления. Самое высокооплачиваемое направление — Data Science, но оно и самое сложное для входа. Заработные платы в нем могут достигать в среднем ₽200–300 тыс. у middle-специалистов и ₽400 тыс. у senior».

Какие скиллы нужно освоить для трудоустройства

Есть и стандартный пакет навыков, которые пригодятся любому Python-разработчику:

• базовое знание математики — делимость чисел, четные и нечетные числа и прочее;
• базовое знание логики — истина и ложь;
• знание алгоритмов сортировок и структур данных (стек, массив, список и так далее);
• умение работать с системой контроля версий Git — для командной разработки;
• базовые знания Docker — специального программного обеспечения для запуска своих программ в виртуальном окружении.

Где учиться на Python-разработчика

Освоить Python довольно просто. Можно скачать среду разработки и начать создавать свои первые программы по гайдам из открытого доступа. Если вам интересны более системные знания, можно присмотреться к программам дополнительного профессионального образования. Эксперты образовательных платформ формируют прицельные на трудоустройство треки, наполняя процесс обучения необходимой для этого теорией и практикой, проектами командной разработки для портфолио. Еще один вариант — высшее образование. Как правило, здесь вы не фокусируетесь на каком-то одном языке программирования, но обучаетесь общим принципам, математике, архитектуре систем, компиляторам, структурам данных, алгоритмам, эффективности. Студенты учатся программировать на разных языках. Например, в бакалавриате Skillbox и РАНХиГС Data Science & Machine Learning, на который уже идет набор групп на 2022 год, помимо Python студенты углубленно изучают C#.

Как искать работу Python-разработчику

Анна Хохол, карьерный консультант Центра карьеры Skillbox в направлении «Программирование»:

«Для начала необходимо понять, в какое направление и отрасль применения Python вы хотите двигаться — аналитика, веб-разработка, а может быть, тестирование? В зависимости от этого в вашем резюме будут отражены желаемая должность, ключевые навыки. Рекрутеру важно видеть вашу мотивацию двигаться в конкретном направлении. Второй момент — это подготовка портфолио, которое стоит рассматривать не только как то, что можно показать работодателю, но и как практический навык решения конкретных бизнес-задач в своем направлении. А далее задействовать максимальное количество каналов поиска вакансий.

Рекомендуем в первую очередь прямой поиск: составить список интересных работодателей, направлять резюме и сопроводительные письма напрямую их рекрутерам. Помимо работных сайтов обязательно подключать поиск на «Хабр Карьере» и в телеграм-каналах по конкретным профессиональным направлениям — в аналитике, веб-разработке, data science. По количеству: делать не менее 50 откликов в неделю и запрашивать обратную связь у рекрутеров, параллельно устраняя выявленные в процессе поиска пробелы. Сегодня в трудоустройстве активно участвуют и образовательные платформы. Например, у нас для этого существует Центр карьеры. HR-специалисты начинают общаться со студентами на 6–7-м месяце обучения, помогают с подготовкой резюме и организовывают три собеседования в партнерские компании».

Кто такой Python-разработчик. Обзор изнутри от Александры Воронцовой

Про профессию рассказывает Александра Воронцова, наставник курса «Python-разработчик» в Яндекс. Практикуме.

Продолжаем цикл материалов про ИТ-специальности. Каждую описывает «типичный представитель» — опытный специалист и просто авторитетный коллега, тот самый человек, который знает все тайные уголки своей профессии. Мы надеемся, эти материалы помогут школьникам, студентам, переквалификантам, джуниорам и всем тем, кто заинтересован в выборе ИТ-специальности. Цикл не только поможет оценить перспективы, но и даст возможность лучше понять индустрию и особенности профессии изнутри. Обсуждайте и дополняйте материал в комментариях, чтобы сделать его еще полезней.

Что надо знать Python-разработчику

Нужно базово знать язык программирования. В моем понимании к базовым знаниям относятся:

• типы и структуры данных: чем они отличаются друг от друга, например, в каких случаях лучше использовать списки, а когда ― кортежи,
• как хранятся переменные,
• что такое условные конструкции, циклы и функции.

При этом список нужных для работы скиллов отличается от направления, в котором вы хотите развиваться. Конкретнее расскажу про два самых популярных: веб-разработка и анализ данных.

Веб-разработка

• Фреймворки. Первый — Flask, с его помощью можно быстро запрограммировать что-то работающее. Но все дополнительные функции нужно подключать и скачивать отдельно, если они нужны, конечно.
• Django. С ним надо познакомиться хотя бы чуть-чуть, потому что долгое время он был одним из самых популярных. Поэтому велика вероятность, что, придя разработчиком на Python в какую-нибудь компанию, вы застанете проект на Django, и его надо будет поддерживать. Основное отличие Django от Flask — всё, что вам может потребоваться, встроено в сам фреймворк.

На старте нужно знать хотя бы один из этих фреймворков. Остальной набор зависит от того, в каком направлении вы хотите развиваться и какие задачи ставит перед вами тимлид. Обычно третьим советуют изучить асинхронный фреймворк. Например, Async IO либо Fast API.

Асинхронность нужна, чтобы обойти проблемные места, связанные с загрузкой процессора. При синхронной разработке пользователь не сможет взаимодействовать со страницей, пока не придет ответ от сервера. Асинхронность решает эту проблему: один поток подгружает интерфейс, а второй — ждет ответ от сервера.

• Устройство Unix-систем (хотя бы на базовом уровне). Перед собеседованием поработайте с Linux, поэкспериментируйте с командой стройкой и попробуйте какое-то время пользоваться только ей, без графического интерфейса. Вероятно, что когда вы придете на первую работу, единственным способом коммуникации с сервером, на котором запущено ваше приложение, будет командная строка. Этот навык осваивается очень быстро: день на то, чтобы прочитать документацию, и буквально неделя на то, чтобы закрепить знания.
• SQL и базы данных. Начинающему python developer-у не нужны глубокие знания в этой области, но нужно понимать, что такое база данных, и как в ней хранится информация. Будет здорово, если перед первым собеседованием вы развернете какую-нибудь базу данных и попробуете составить к ней несколько запросов.

Анализ данных

• Математика. Перцентили, нормальное распределение, векторы и матрицы — всё это нужно понимать, чтобы знать, что вы считаете. Обычно сложные вычислительные операции можно реализовать с помощью готовых функций, но без понимания, что и зачем используется, высока вероятность получить на выходе что-то ненужное вместо полезных данных.
• Pandas. Это библиотека Python, которая часто применяется в анализе данных. Ее используют в работе практически каждый день, поэтому нужно знать, как с ней работать.
• Визуализация данных станет огромным плюсом для начинающего разработчика. Например, базовая библиотека — Matplotlib. Еще есть Seaborn, которая расширяет возможности первой и в основном служит для более простых данных, например, корреляции или анализа одномерного или двумерного массива.

Soft skills

Хорошие soft skills порой важнее hard skills. Самое важное — умение и готовность задавать вопросы. У меня есть алгоритм, которым я делюсь со своими студентами. Он поможет подготовиться к обсуждению проблемы со старшим коллегой и сэкономить его время. Для этого нужно ответить на четыре вопроса.

1. Что я хочу сделать? Кратко описать задачу и что именно вы хотите сделать. Например: я хочу вывести среднее число по конкретному массиву.
2. Как сейчас работает программа? На каком этапе вы зашли в тупик, какое сообщение об ошибке всплывает или какой результат вместо ожидаемого она выводит.
3. Что я уже пытался сделать, чтобы исправить ошибку? Например, поискал ошибку в поисковике или пробовал написать другую функцию.
4. Конкретный вопрос, чем может помочь наставник или руководитель: посмотреть конкретный фрагмент кода или подсказать, какую функцию лучше использовать.

Готовность учиться и воспринимать замечания. Нужно уметь услышать позицию другого человека и понять, почему более опытный разработчик считает так или иначе. При этом абсолютно нормально, если джуниор вступает в дискуссию с такими аргументами: «Я слышал, что…», а не «Я знаю, что надо так, и точка». Нужно показать свои знания и спросить, почему старший разработчик думает иначе. В дальнейшем это позволит быстрее набрать базу знаний, дорасти до middle-разработчика и принимать более взвешенные решения.

Важно, чтобы с человеком было приятно работать в одном кабинете и поговорить не только о работе.

Где учиться на Python-разработчика

Высшее образование

Я ступаю на скользкую дорожку, но считаю, что не всем будет полезно высшее образование в ИТ. Вуз полезен, если решите идти дальше в Computer Science, чтобы заниматься программированием более фундаментально: не создавать новые сервисы, а изучать, каким образом писать эффективнее, или программировать более низкоуровневые системы. Например, университетский курс полезен, чтобы писать операционные системы, среду разработки или базы данных.

Еще вуз помогает уложить знания в структуру, потому что расписанием занимаются методисты. Они продумывают, в каком порядке и какие курсы давать, и обозначают спектр вопросов, на которые студент в дальнейшем должен уметь ответить на госэкзаменах.

Огромный плюс обучения в университете — возможность ездить по зарубежным стажировкам. При этом ваш возраст и этап обучения совсем не важен. Без вуза, скорее всего, такого шанса не будет.

Хорошие советы о том, как проходить собеседования на стажировки в крупные компании, например Google, Apple, Microsoft, Amazon, Facebook и Palantir Technologies, есть в книге Cracking the Coding Interview («Карьера программиста»).

Минус в том, что на это нужно потратить как минимум четыре года и вас, скорее всего, не научат продакшн-разработке. А ещё не все вузы позволяют совмещать учебу и работу.

Курсы для Python-разработчика

Есть много курсов на Coursera, Stepik, EdX. Поищите лекции на YouTube, а вопросы задавайте в комментариях. Еще можно читать Хабр. Правда, полезно там далеко не все. Но за неделю можно найти пару хороших статей, которые расширят кругозор и могут однажды пригодиться на собеседовании.

Проблема такого подхода в том, что надо обладать ненулевой мотивацией и очень хотеть что-то изучить, потому что никто не будет за вами бегать и проверять домашние задания. И так как вы не заплатили за это деньги, пропадает ответственность за результат. В такой ситуации может сложиться плохой паттерн: вы начинаете учиться и бросаете на середине. Мозг привыкает, что когда становится тяжело, сложно или просто нет времени, легко можно на что-то забить.

Ментор

Ещё вариант — работа с ментором. Рядом с вами будет человек, который заинтересован, чтобы вы прошли курс и получили конкретные знания. Если повезет и вы будете хорошим учеником, вам предложат устроиться в компанию или, как минимум, передадут ваше резюме менеджеру.

Когда вы учитесь с конкретным человеком один на один и хотите решить какую-то задачу, ментор берет на себя декомпозицию проблемы, помогает с выбором конкретной технологии, подсказывает, что читать и как отвечать на вопросы. Он же проведет код ревью.

Но ментора надо искать так же внимательно, как психотерапевта. Даже если наставник хороший специалист, может оказаться, что вам с ним неприятно работать. Из-за отсутствия методиста полученные знания могут оказаться однобокими и плохо сбалансированными. Например, если ментор посчитает неважным изучать unix, вы его не затроните.

Платные курсы. Я преподаю в Яндекс. Практикуме, где дается большое количество теоретического материала и есть учебные проекты, на которых можно тренироваться. Кураторы и наставники заботятся, чтобы разработчики получили релевантный опыт, трудоустроились в компанию и начали карьеру в ИТ. Они всегда отвечают на вопросы и помогают сориентироваться в неизвестной теме. Но задания одинаковы для всех студентов. Поэтому если вы хотите что-то конкретное, придется заниматься этим дополнительно, а не вместо проектов курса.

Мне нравится подход, когда платные курсы становятся бейзлайном — основной линией, по которой идет обучение. Но всегда будут темы, которые понятны не до конца или оставляют новые вопросы. Чтобы восполнить эти пробелы, можно найти материалы на YouTube, Хабр или в книге, попросить совета у наставника, почитать и дополнительно разобраться.

Параллельно я преподаю на Learn Python. Здесь не помогают трудоустроиться, но зато можно разобраться, подходит ли мне эта профессия и захочу ли я заниматься этим в будущем. Там есть материалы, которые рассчитаны на всех, а дальше идут самостоятельные проекты. Студент выбирает, что хочет реализовать за условные восемь недель, и параллельно с наставником работает над проектом.

Как подготовиться к собеседованию

Когда я искала свою первую работаю, поступила просто: искала в интернете вопросы для junior Python-разработчика. Так вы понимаете, с чем придется столкнуться и оцениваете свой уровень. Например, на какие-то вопросы сможете ответить сразу, а какие-то — придется погуглить. Соответственно, продолжаете заниматься, через пару месяцев смотрите этот список и пытаетесь дать честный ответ, как ответили бы на собеседовании.

Тогда же я составила себе список для middle-разработчика, чтобы определить траекторию дальнейшего обучения и не тратить потом на него время. А еще дополнительные знания иногда помогают получить более хорошее предложение на старте.

Если получится, найдите знакомого, который совсем ничего не понимает в программировании, чтобы он задавал дополнительные вопросы. Это называют методом Фейнмана. Свое кредо он описал так: «Если вы ученый, квантовый физик, и не можете в двух словах объяснить пятилетнему ребенку, чем вы занимаетесь, — вы шарлатан».

Хорошим показателем готовности к собеседованию будет наличие работающего проекта на GitHub, который вы можете использовать в своей жизни. Я уже писала в начале про бота, который помогает составить список покупок. Если есть такой или другой аналогичный по сложности проект, вы его написали и сами пользуетесь, выкладывайте на GitHub и рассылайте резюме с сопроводительными письмами. Это уже хороший старт.

Что почитать

Telegram-каналы

• Библиотека программиста — публикуют подборки книг и инструментов, инструкции, аналитику и все остальное, что помогает погрузиться в ИТ-сферу и освоить разработку.
• NOP:Nuances of programming — авторские материалы и переводы статей, связанных с программированием.

Книги

• «Карьера программиста», Макдауэлл Лакман. Автор пишет о своем опыте собеседований в крупнейшие ИТ-компании. В книге 189 задач и вопросов, которые помогут восполнить пробелы в знаниях и подготовиться к интервью.
• «Совершенный код», Макконнелл Стив. Внутри много советов и рекомендаций, которые научат писать код лучше и чище, проектировать с максимальной продуктивностью, быстро находить в проекте проблемы и разрабатывать качественнее.
• «Чистая архитектура», Мартин Роберт. Книга про архитектуру и дизайн кода. Автор объясняет, что и почему нужно делать, чтобы стать успешным программистом. Много рассказывается про объектно-ориентированное программирование, но внутри используется Java.

Еще советую пару раз в неделю читать статьи на Habr по любым темам, чтобы не выпадать из состояния «я изучаю программирование».

Профессия «Python-разработчик» — кто это, чем занимается и что должен знать

Python — один из популярных языков программирования. По данным популярного среди программистов ресурса Stackoverflow, Python входит в тройку самых популярных и востребованных языков на протяжении 5 последних лет. Это объясняется его универсальностью и простотой синтаксиса.

В статье мы разберем кто такой Python-разработчик, что он делает и чем занимается, что нужно уметь, чтобы устроиться на позиции Junior, Middle и Senior, рассмотрим зарплаты по уровню владения технологиями, а также регионам.

Содержание статьи скрыть

Python-программист: кто это и чем занимается

Python-разработчик — специалист, который применяет в работе многоуровневый язык программирования Python. Язык отличается минимальным набором символов и прост для изучения и использования относительно других языков. В силу универсальности позволяет выполнять различную работу: писать плагины и скрипты, разрабатывать игры, мобильные приложения, онлайн-сервисы, сопровождать ПО.

Python-программист занимается следующим:

• Создаёт вычислительные программы;
• Работает с сетевыми протоколами HTTP и HTTPS;
• Пишет программное обеспечение (парсер) для сбора и структурирования данных;
• Пишет новые парсеры для сбора данных с сайтов;
• Администрирует работу парсеров;
• Правит написанные ранее парсеры при изменении данных;
• Настраивает отдачу данных в модуль машинного обучения;
• Создаёт многопоточные приложения;
• Использует систему контроля версий.

Бесплатный вебинар

Сегодня мы проведем для вас мастер-класс по программированию, который посвятим разработке на Python. Что вас ждет в прямом эфире: — возможности, которые дает язык программирования Python; — обзор возможностей языка Python; — как работать с функциями в Python; — потенциал Python-разработчика на рынке труда; — первый продукт на Python в режиме online: практика.

Вадим Шандринов Программист-наставник Skillbox

Python — универсальный язык программирования, но наиболее применим в следующих направлениях:

• Веб-разработка. Наиболее популярные web-фреймворки – Django и Flask. Это инструменты облегчающие написание и запуск веб-приложений. Они многое умеют из коробки: есть готовая админ панель, которая играет роль CMS, готовые модули аутентификации и авторизации, упрощенные методы работы с базами данных (ORM), работа с XML и многое другое. Django признан веб-разработчиками как один из наиболее удобных и быстрых способов реализовать идею в жизнь.

• Математические вычисления (анализ и визуализация данных). В Python есть множество библиотек для работы с вычислениями разного характера. Например, matplotlib и seaborn для визуализации данных, NumPy для линейной алгебры, SciPy для научных вычислений. При помощи Python можно в несколько строк кода написать самообучающийся искусственный интеллект или посчитать огромную матрицу. . Код на питоне легко преобразуется в более быстрый C++ , что делает использование языка невероятно удобным, простым и универсальным.

• Машинное обучение (Machine Learning) . Набор алгоритмов, которые позволяют определять закономерности. Специалист загружает массив данных — начальные и конечные, затем эти данные проходят через матрицу. С помощью информации о конечных данных получается желаемый результат. Системы могут учиться искать закономерности и принимать решения практически без участия человека.

• Глубокое обучение (Deep Learning) . Система методик, которые основываются на обучении представлениям под определённые задачи, а не алгоритмам. Такая сеть представляет собой нейронные связи, аналогичные связям в человеческом мозге. Машинное и глубокое обучение позволяет практически автоматизировать и упростить процесс обработки данных.

• Администрирование ОС и локальных сетей. Использование Python совместно с Bash значительно упрощает работу системным администраторам.

• Программное обеспечение. Python отличается простотой и в то же время высокой производительностью, что отлично подходит для работы с программным обеспечением. Кросс-платформенная графическая библиотека tkinter, входящая в стандартную библиотеку Python позволяет реализовать программу под любую операционную систему.
• Автоматизация и написание скриптов. Пишется скрипт, который автоматизирует работу. Используется в случае когда нужно сымитировать поведение приложения в среде окружения. Чтобы не писать одинаковое количество программ, создается один сценарий и с помощью процесса автоматизации прорабатывается.

Рекомендую посмотреть подборку специализированных программ: лучшие онлайн-курсы по Python

Ежедневные советы от диджитал-наставника Checkroi прямо в твоем телеграме!
Подписывайся на канал
Подписаться

Что нужно знать Python-разработчику

Стартовать в любой карьере, в том числе и python-программисту стоит с азов профессии. Итак, давайте для начала разберёмся, какими знаниями должен обладать Junior Python-developer (новичок). Потенциальному Python-специалисту следует читать много литературы, уметь быстро находить нужную информацию, а также:

• Представлять что такое операционные системы, для чего они нужны, какие там происходят процессы;
• Знать, что такое поток;
• Что такое сокеты и для чего они нужны;
• Представлять, как устроен стек протоколов TCP/IP;
• Что такое Linux, sh.;
• Понимать виртуализацию и все её типы;
• Уметь настраивать онлайн-машины с помощью различных инструментов;
• Понимать, что такое ООП и его функционал;
• Работать с GIT(создавать ветки);
• Понимать, что такое MVC и зачем он нужен;
• Уметь работать с базами данных;
• Понимать асинхронную концепцию программирования;
• Работать с nginx (настройка прокси);
• Разбираться в отличиях Python2 от Python3;
• Представлять что такое алгоритм импорта модулей в Python;
• Что представляют из себя генераторы и итераторы;
• Понимать что такое GIL и зачем он нужен;
• Разбираться в WSGI и понимать как использовать его в работе.

Окунувшись в новый мир и поняв как много в нём интересного, программисты с новым опытом продолжают свой карьерный путь. Далее, рассмотрим список того, что должен знать python-разработчик в среднем, по мнению работодателей (в дополнение к предыдущим требованиям):

• Умело использовать сам язык, библиотеки, его синтаксис, веб-фреймворки (Django и Flask);
• Понимать принципы работы с базами данных, алгоритмами и SQL;
• Английский язык, потому что команды в Python пишутся на этом языке;
• Знать и уметь использовать в работе системы контроля версий (Git);
• Понимать управление пакетами (версии, зависимости) в дистрибутиве и окружении Python;
• Уметь тестировать код, работать с непрерывной интеграцией;
• Разбираться в опциях развёртывания кода;
• Реализовывать все уровни стека (проекта);
• Работать с библиотеками для распределения и обработки данных;
• Уметь работать в команде на уровне кода: писать читаемый код, анализировать код своих коллег (code-review);
• Понимать методологию разработки.

Вместе с этими навыками специалисту необходимы такие личные качества как усидчивость, трудолюбие, аналитический склад ума и умение работать в команде.

Сколько зарабатывает Python-программист в Москве и областях?

Согласно сайту hh.ru средняя зарплата Python-разработчика в Москве составляет 70 000 руб. Основные требования работодателей:

• Работа с чужим кодом;
• Работа с командной строкой Linux (Debian);
• Понимание математической статистики;
• Знание Python 3;
• Умение работать с фреймворками для веб-разработки(предпочтительно Django, Flask).

Дополнительные бонусы, влияющие на оклад — знание английского языка, статистики/data science, машинного обучения, машинной лингвистики и стремление повышать квалификацию.Зарплата старшего специалиста в Москве начинается от 300 000 руб. От такого специалиста требуется не только заниматься разработкой программных обеспечений, но и осуществлять координацию работы других программистов.

Согласно сайту trud.com средний уровень зарплаты для профессии Python-программист по областям России следующий:

Как стать Python-программистом

Принято получать образование программиста в ВУЗе. НО в университете придётся потратить время на изучение лишних предметов, которые не пригодятся на практике. Особенно при условии, что упор в таких заведениях идёт на теорию.

Программирование Python — это отдельное направление, которое можно за небольшой срок изучить на курсах . Специально разработанный план для новичков и помощь в практических заданиях позволят старательным начинающим программистам Python без опыта быстро освоить новый профиль.

Можно освоить профессию самостоятельно. Python — не требует знания сложных логарифмов и подходит для изучения человеку, который очень далёк от технологий IT или не знаком с ними. Можно начать с написания простых программ и постепенно, с опытом, расти как специалист. Несмотря на то, что Python довольно прост в изучении, он все таки требует труда и усидчивости. Для многих людей вопрос самоорганизованности становится небольшим препятствием на пути к желанной цели.

→ Курсы по Python станут отличным дополнением человеку, решившему изучать данное направление самостоятельно.

В рамках программы нужно будет регулярно выполнять домашние задания, где указываются дедлайны, тем самым вопрос с организацией учебного процесса будет решён. А практическая база поможет начать зарабатывать уже в процессе обучения, при должном упорстве.

Поскольку Python широко применяется в разных областях, в том числе и в тестировании, я решил оставить здесь ссылку на → курсы для тестировщиков. Половина из программ обучения автоматизирует сценарии именно при помощи этого языка программирования.

Если после прочтения статьи у вас остались сомнения изучать данную сферу или нет, подумайте — какое направление могло бы вас заинтересовать? Мобильные приложения, игры, веб-разработка, машинное обучение – все это возможно с Python.

5 интересных фактов о языке программирования «Python»:

• Мультиплатформенный — работает на всех операционных системах, включая: Linux, Window, FreeBSD, Macintosh, Solaris;
• Название языка произошло от телевизионного шоу — «Летающий цирк Монти Пайтона»;
• 20 февраля 2019 года языку Python исполнилось 28 лет;
• С Python работают Google, YouTube, Pinterest, Reddit, Netflix и Spotify;
• Python похож на английский язык.

Поделитесь материалом в соцсетях — обсудите его с друзьями и коллегами!

Не знаете с чего начать?

Получите персональный список курсов, пройдя бесплатный тест по карьере

Кто такой разработчик Python и чем он занимается

Рассказываем, кто такой разработчик Python, почему он так востребован, какие задачи решает каждый день и без каких hard skills ему не обойтись.

Освойте профессию
«Python-разработчик»

Почему Python такой популярный

Python — универсальный язык программирования высокого уровня, который используется IT-специалистами в разных областях. В 2022 году, например, Python чаще всего использовался в анализе данных (43% респондентов), веб-разработке (43%) и машинном обучении (39%). На четвертом месте было системное администрирование (31%), а затем разработка веб-парсеров (30%) и тестирование ПО (27%).

Python-разработчик
Освойте Python, самый популярный язык программирования
3 075 ₽/мес 6 150 ₽/мес

Рост популярности Python начался в 2010-х годах и продолжается до сих пор: Питон — лидер индекса TIOBE с 2022 года. Также он занимает первое место в рейтинге языков программирования GitHub и считается самым востребованным среди российских IT-специалистов. У такой популярности есть несколько причин: Низкий порог входа. У Python простой и понятный синтаксис, который легко читать и воспринимать человеку, потому что он похож на обычный английский язык. Поэтому новички часто начинают изучать программирование именно с Python, а бэкендеры выбирают его в качестве основного языка. Интерпретируемость. Код, написанный на Python, не компилируется в машинный, а сразу выполняется с помощью программы-интерпретатора. Кроссплатформенность. Python-разработчик может запустить свою программу на любой платформе, где установлен интерпретатор, — например, на Windows, Linux или macOS. Инструменты. Для Python доступно огромное количество фреймворков и библиотек, которые содержат готовые шаблоны кода и помогают веб-разработчикам, дата-аналитикам или ML-инженерам решать задачи любой сложности. Единый стиль. PEP8 — документ от создателя Python Гвидо ван Россума, который описывает стандарты внешнего вида и структуры кода: максимальную длину строки, использование пустых строк, пробелы, табуляции и др. PEP8 формирует единый стиль разработки на Python, что помогает программистам легко читать чужой код и упрощает работу в команде. Развитое сообщество. Python собрал вокруг себя активное комьюнити, где можно найти полезные материалы, задать вопрос и просто пообщаться с другими питонистами. Вот несколько интересных ссылок: — крупнейший англоязычный телеграм-чат Python-сообщества из 120 000+ участников, которые ежедневно общаются и помогают друг другу; — еще один активный и полностью русскоязычный чат по разработке на Python в телеграме; — база вопросов с меткой «Python» на сайте StackOverflow, где также можно задавать свои вопросы; — российский форум Python-сообщества для поддержки и взаимопомощи.

Откуда берутся мемы

Несмотря на рост популярности Питона, его полюбили далеко не все разработчики. Оказывается, многие из них считают Питон языком для новичков, которому нечего делать в «серьезном» программировании. Причина неприязни проста — слишком легкое и быстрое обучение: пока одни программисты мучаются с длинным синтаксисом, питонисты могут освоить язык всего за несколько недель. Давайте разбираться наглядно. Для этого напишем простую программу «Hello, World!» на трех конкурирующих языках — Python, Java и C++, — а затем сравним их синтаксис.

class App < public static void main(String[] args) < System.out.println("Hello, World!"); >>

main()

print('Hello, World!')

Код на Python действительно получился самым коротким и простым. Впрочем, низкий порог вхождения и понятный синтаксис — скорее преимущество, чем недостаток. А хейтеры, которые утверждают, что Python не подходит для разработки сложных проектов, сильно ошибаются: именно на Питоне написаны крупнейшие веб-ресурсы Reddit, Pinterest, YouTube и Spotify, поисковые системы Google и стриминговый сервис Netflix.

Артур Ампилогов,
Technical Lead в Dev Aces

Язык Python недолюбливают программисты других языков. Основная причина — в динамическом исполнении кода и из-за этого слабой проверки ошибок на этапе компиляции проекта. Такие языки, как Java, C#, Rust, C/C++, а также в большей части Golang и TypeScript, имеют огромное количество автоматических проверок. Например, функция, принимающая строку, выдаст ошибку при передаче массива или числа в качестве аргумента во время сборки программы. В то же время Python будет готов принять почти любой тип. Если вы случайно передали число, то ошибку увидите только во время запуска программы. Бывает, что проблемы с кодом обнаруживаются на самом позднем и неприятном этапе — у клиентов. Еще один камень, который бросают в сторону Python, — скорость работы фреймворков. Отчасти это правда: для финансовых операций на биржах, как правило, используют Java, .NET и C++. Тем не менее лучше не кидать камни, а использовать языки и утилиты под задачи, для которых они хорошо подходят. Например, библиотеки Python для работы со статистическими данными, такие как NumPy, написаны на C и C++, а Python просто является оберткой над вызовами. Скорость обработки будет почти одинакова как для Python, так и для C++ в этом случае. Также есть альтернатива для ускорения Python-проектов с добавлением типов в код и статической компиляции под названием Cython — от смешения C и Python. Хотя у Python есть свои недостатки, он остается одним из самых красивых и простых языков программирования. Python обладает лаконичным синтаксисом и легко читается. Примеры на «псевдокоде» часто являются действующим кодом и на Python. Это делает его популярным выбором для обучения студентов и начинающих программистов.

Станьте разработчиком на Python и решайте самые разные задачи: от написания кода до автоматизации процессов

Разработчик на Python: что делает и где работает

Python Developer — это программист, который использует Python в качестве своего основного языка, пишет на нем код, разрабатывает веб-сайты, приложения, десктоп-программы и даже небольшие игры. Рабочий день программиста на Python состоит из написания кода, проведения проверочных юнит-тестирований и исправления ошибок. Также разработчик может оптимизировать код, вместе с командой участвовать в обсуждении архитектуры продукта, писать SQL-запросы к базам данных и выполнять другие обязанности, характерные для сферы его деятельности. Специалисты по работе с Python в нескольких областях: Веб-разработка. Python обычно используется бэкенд-разработчиками для создания серверной части веб-ресурсов, так как не подходит для разработки элементов фронтенда. Также на Python иногда разрабатывают бэкенд для десктопных и некоторых мобильных приложений. Популярные фреймворки — Django и Flask. Аналитика данных и Data Science. C помощью Python аналитики и дата-сайентисты анализируют, очищают, обрабатывают и визуализируют большие массивы данных. Раньше для этих целей использовался язык R, но потом его вытеснил Python. Популярные библиотеки — Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib и др. Машинное обучение. С помощью библиотек для Python ML-специалисты создают и тренируют модели ИИ, пишут системы по распознаванию лиц и речи, а также проводят глубокое машинное обучение. Популярные библиотеки — scikit-learn, Seaboarn, TensorFlow и Keras — надстройка над TensorFlow для Deep Learning. Тестирование ПО. Прежде чем выкатывать решение в прод, бэкенд-разработчики тестируют готовый код на предмет багов и недочетов. Библиотеки — unittest для юнит-тестирований и Pytest. Геймдев. Несмотря на то что на Python не пишут игровые движки из-за низкой скорости, вы все равно можете написать на Python простую 2D-игру с помощью библиотеки PyGame.

Артур Ампилогов,
Technical Lead в Dev Aces

Python можно назвать королем среди языков программирования в машинном обучении. Как только вы попробуете создать модель для искусственного интеллекта, скорее всего, придете к применению следующих известных пакетов: PyTorch, Tensorflow.py, Keras или scikit. Все они написаны на Python. Предупрежу, что такие современные облачные провайдеры, как Azure, AWS, Google, Yandex, предоставляют решения по дообучению существующих мощных моделей на данных пользователей, и Python в этом случае уже не применяется. Тем не менее для создания своих моделей с нуля и как минимум для понимания того, что происходит в области машинного обучения, без Python не обойтись. Так, для одного медицинского проекта мне приходилось создавать как свою модель ИИ, так и модели на основе Google Auto ML и сравнивать результаты. Для анализа данных Python и R являются наиболее популярными языками. В сообществе Python-разработчиков существуют известные пакеты, такие как SciPy, NumPy, Pandas и Matplotlib, которые позволяют проводить статистический анализ данных и их визуализацию. Надежные данные являются основой для моделей искусственного интеллекта, и Python-библиотеки обеспечивают эффективную подготовку и очистку данных. Мне приходилось готовить данные по пациентам, например фильтровать пустые ячейки таблиц, людей с неправдоподобным возрастом, с регистрацией со спам-email-адресов. Еще одна область применения языка — DevOps. Инженерам по развертыванию и настройкам инфраструктуры удобнее писать небольшие скрипты на Python, чем на языке bash под Linux или Powershell для Windows. Мне приходилось писать скрипты с вызовом REST-запросов о результатах развертывания виртуальных машин, а также скрипты для автоматических проверок кода разработчиков перед коммитами в систему версий GIT.

Читайте также Бесплатные онлайн ресурсы для изучения Python для новичков: курсы, тренажеры и блоги

Какие навыки нужны для работы на языке Python

Чтобы прокачать знания Python с нуля и до Junior, вы должны выучить синтаксис, а также переменные, структуры и типы данных, циклы, функции, классы, объекты и другие базовые принципы. Из hard skills также пригодится: — знание популярных фреймворков и библиотек; — умение пользоваться Git и GitHub; — знание SQL и умение работать с базами данных; — работа с платформой для контейнеризации приложений Docker; — написание юнит-тестов. Среди soft skills работодатели оценят коммуникативные навыки, умение работать в команде, логическое мышление и высокую ответственность.

Востребованность на рынке труда

Сейчас на hh.ru открыто свыше 9600 вакансий для программистов Python по России. По данным Хабр.Карьеры, средняя зарплата всех Python-разработчиков за 1-е полугодие 2023 года — 188 000 рублей в месяц. А теперь рассмотрим перспективы и зарплаты программистов на Python для каждого из трех грейдов по отдельности. Junior Python: 390+ вакансий на hh.ru, средняя зарплата Junior Python — 76 000 рублей в месяц. Middle Python: 760+ вакансий на hh.ru, средняя зарплата Middle Python — 186 000 рублей в месяц. Senior Python: 3200+ вакансий на hh.ru, средняя зарплата Senior Python — 272 000 рублей в месяц.

Как стать Python-разработчиком: пошаговая инструкция

Благодаря интуитивно понятному синтаксису выучить Python сможет даже новичок без технического образования и опыта в программировании. Рассказываем, как правильно начать погружение в Python. Шаг первый. В первую очередь подготовьте Python Junior Roadmap — дорожную карту с пошаговым планом освоения навыков. С помощью роадмап можно не только быстрее добиться поставленной цели, но и понять, куда вам двигаться дальше. Полезные ссылки: — роадмап для новичков, которые только начинают изучать основы и синтаксис языка Python; — подробный роадмап для начинающих Python-разработчиков, актуальный на 2023 год. Шаг второй. Приступайте к чтению профильной литературы. В интернете вы найдете множество учебников как для начинающих, так и для продвинутых питонистов. Если у вас совсем нет опыта работы с Python, начните с учебников М. Доусона «Программируем на Python» и М. Лутца «Изучаем Python». Тем, кто уже знаком с разработкой на среднем уровне, подойдет книга Д. Бейдера «Чистый Python». Если вы решили развиваться в Data Science и аналитике данных, то учебник У. Маккини «Python и анализ данных» — ваш must read. Для изучения Python в сфере машинного обучения рекомендуем книгу А. Мюллера «Введение в машинное обучение с помощью Python». Полезные ссылки: — электронная версия книги «Программируем на Python»; — официальный сайт Python, где собрана целая библиотека обучающих книг для разработчиков разных уровней подготовки; — лучшее пособие для Python-разработчиков любого грейда — официальная документация, которая содержит инструкции и примеры кода. Шаг третий. Когда вы освоите теорию, начинайте решать задачи и закреплять материал. Чем больше задач решите, тем лучше. Надоели упражнения? Пройдите квест и учитесь писать код прямо во время игры. Полезные ссылки: — Проект Эйлера — сайт, куда русскоязычное сообщество питонистов выкладывает задачи, переведенные с английского языка; — okpython — сборник неплохих упражнений для начинающих; — Exercism — бесплатная англоязычная платформа, где доступны 137 упражнений по Python; — квест PythonChallenge, где ваша задача — составить алгоритм для перехода на следующий уровень; — детская игра CodeMonkey, где игрок помогает обезьянке собрать бананы с помощью команд, написанных на Python. Шаг четвертый. Постепенно углубляйте свои знания: начните изучать основы объектно-ориентированного программирования, популярные библиотеки и фреймворки, научитесь работать с системой управления Git и GitHub. Полезные ссылки: — официальная документация по фреймворку Django с полезной информацией для начинающих; — небольшой видеокурс на YouTube, посвященный введению в работу с фреймворком Flask. Шаг пятый. Установите на своем компьютере среду разработки — например, стандартный редактор IDLE, Sublime Text или Visual Studio от Microsoft — и начинайте писать. Сначала вы напишете один фрагмент кода, затем — небольшую программу, а потом создадите собственный pet-проект, который будет хорошо выглядеть в вашем портфолио и резюме Junior Python-разработчика и поможет быстрее найти работу.

Сколько зарабатывают программисты на Python?
От 76 000 рублей до 272 000 рублей.
Кем может работать Python программист?

Разработчик на Python может найти себя в веб-разработке, Data Science, DevOps, создании систем автоматизации.