Как эффективно учить python

Как учить Python: девять кратких практических советов

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. А если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов:

Постигая Python: учёба в GU, практика в Австрии, развитие. Интервью с Python-разработчиком Максимом Столпасовым.
Говорят, стать Python программистом легко. Правда? История Артёма Сухаренко.
Поиск себя и быстрое погружение в веб-разработку. История Ильи Курбакова, который в 25 лет решил кардинально поменять направление в своей карьере.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

С чего начать изучение Python: 10 простых шагов

В прошлой статье мы рассказали о том, что такое Пайтон, где его применяют и почему он так популярен. Сегодня же разберемся, с какой стороны подойти к его изучению и как сделать процесс максимально эффективным. Если тебя заинтересовал этот язык программирования, оставайся с нами. У нас есть план из десяти шагов.

Шаг 1: определи цель

Путь самурая – это только в кино драматично и красиво. В реальной жизни, чтобы чего-то достичь, нам обязательно нужна цель. Подумай о том, что тебя мотивирует. Возможно, хочешь создавать сайты, игры, приложения или анализировать данные. Нужно найти что-то интересное и тогда изучение Python не превратится в скучные школьные уроки, с которых хочется сбежать. К тому же от выбранной области будет зависеть список программ и инструментов, которые тебе придется освоить. Планирование – наше все.

Шаг 2: установи Python

Да, вот так сразу. Зайди на официальный сайт и скачай в разделе Downloads актуальную версию Пайтона. Установка не займет много времени и кажется мелочью. Но это докажет твою решимость что-то изменить и двигаться дальше. К тому же обучение требует практики. Будет интересно!

Шаг 3: нам нужен план

Будем исходить из того, что твоя цель – стать Junior-разработчиком. Мы не знаем, какую сферу ты выбрал (уверены, что-то крутое). Поэтому просто перечислим то, что тебе желательно знать:

Синтаксис. Включает понимание основных элементов языка: типы данных, переменные, операторы, условные операторы и циклы.
Модули и функции . Нужно уметь создавать и применять функции для организации кода и повторного использования, а также работать с модулями.
Структуры данных. Это про словари, списки, множества и кортежи для хранения и манипулирования данными.
Объектно-ориентированное программирование. Изучи принципы ООП, такие как объекты, классы, инкапсуляция, полиморфизм и наследование.
Работа с файлами . Как открывать, читать и записывать данные в файлы, а также работать с разными форматами.
Обработка исключений . Понимание работы с исключениями и умение обрабатывать ошибки в программе для более надежного выполнения кода.
Базовые концепции алгоритмов и структур данных. Подразумевает знание основных алгоритмических понятий, таких как сортировка, поиск и обход структур данных.
Работа с библиотеками. Научись пользоваться стандартными библиотеками Python вроде random, math и datetime, а также популярными сторонними библиотеками: Pandas, NumPy и Flask. Их очень много и это только несколько примеров.
Чтение и понимание кода. Натренируй способность понимать и анализировать не только свой код, но и других Python-разработчиков . Так ты сможешь присоединиться к уже существующим проектам и вносить в них свой вклад.
Основы тестирования. Основные принципы тестирования ПО и написания простых тестов для проверки функциональности кода.

Это общий список того, что нужно знать про язык программирования Python для начинающих . Дальше придется углубляться в эти и другие концепции, исследовать новые технологии и инструменты.

Шаг 4: как выучить Python

Пайтон можно учить самостоятельно или на курсах. В интернете очень много теоретической информации. Это одновременно и хорошо, и плохо. Ты можешь просто загрузнуть во всех этих видео и статьях. Потратить время, но так и не продвинуться. А еще, кроме теории, нужна практика и обратная связь.

Для изучения Python лучше всего пойти на курс со структурированным обучением и менторами, которые ответят на твои вопросы и объяснят, как все работает в реальной жизни, а не весь этот сферический код в вакууме.

Кроме курса, можно подключить самостоятельное обучение: видео, подкасты, блоги, гайды и.д. Вот лучшие книги по Python:

«Learn Python the Hard Way» (Zed A. Shaw) – отличная книга для новичков с практическими задачами.
«Python Programming: An Introduction to Computer Science» (John Zelle) – основы программирования, структуры данных, алгоритмы и другие важные темы.
«Automate the Boring Stuff with Python» (Al Sweigart) – твой вариант, если хочешь использовать язык Python для автоматизации.
«Learning Python» (Mark Lutz) – введение в объектно-ориентированное программирование.
«Python Crash Course» (Eric Matthes) – покрывает основные концепции языка, включая функции, классы, работу с файлами и синтаксис. В ней много практических проектов и примеров.

Ну и про английский не забывай. Он правда-правда важен.

Шаг 5: высвободи время

Сразу скажем, не получится выучить Python за 2-3 недели и даже нескольких месяцев для этого будет мало. В GoIT курс занимает 10 месяцев, и на учебу нужно выделять примерно 15 часов в неделю. Но зато ты получишь все нужные знания, поддержку менторов и 3 готовых проекта (а без портфолио никуда).

Шаг 6: практикуйся

Практика – ключевой момент в изучении Python для начинающих и примерно 70% успеха. Пиши небольшие программы и проверяй, чтобы они запускались и правильно работали. Решай задачи и пробуй автоматизировать рутину. Напиши игру на Python и приложение, которое парсит информацию из соцсетей, когда у тебя будет достаточно знаний. Или скрипт для автоматического резервного копирования файлов. Вариантов много – найди то, что нравится.

Старайся писать чистый и хорошо организованный код. Используй понятные имена переменных и функций, разделяй код на логические блоки и придерживайся стандартов Пайтона (PEP8, например).

Шаг 7: общайся с единомышленниками

Вокруг Python сформировалось огромное сообщество разработчиков со всего мира. Существует много тематических форумов, где можно получить совет, найти интересную информацию или что-то обсудить. Еще общайся со студентами своего курса для дополнительной мотивации, ходи на вебинары и воркшопы. Поддерживающая среда единомышленников – это важно.

Шаг 8: создай проект

Это может быть приложение, игра, простой искусственный интеллект на Python или инструмент для анализа данных. Чем больше примеров в портфолио – тем лучше. Можно объединиться с другими студентами и написать что-то вместе. Именно поэтому на наших курсах обязательно есть реальные проекты, которые ты сможешь показать будущему работодателю.

Шаг 9: изучай примеры кода

Читай и анализируй код на Python, чтобы понять, как он работает или изучить новые концепции и приемы программирования. Ищи открытые исходные коды проектов и смотри, какие методы и функции используют опытные разработчики для достижения конкретных целей.

Шаг 10: никогда не останавливайся

Python– это язык, который постоянно развивается, поэтому оставайся любопытным и не прекращай изучать его новые инструменты и возможности. Экспериментируй, задавай вопросы, ищи оптимальные решения и становись крутым программистом.

Теперь ты знаешь про Пайтон чуть больше. А в следующей статье поговорим о том, чем занимаются разработчики и какие навыки им нужны. Не бойся начинать обучение, мы в тебя верим!

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Рассказываем, что нужно выучить в первую очередь, где брать знания и интересные задачи для тренировок.

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

операции с целыми и вещественными числами;
типы данных;
переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
логические операции, операции сравнения;
условия: if , else , elif ;
блоки, отступы;
строки и символы;
циклы while , for ;
операторы break , continue ;
установка и подключение модулей;
списки;
функции;
словари;
интерпретатор: установка, запуск скрипта;
файловый ввод/вывод.

Дополнительно

Python в одной картинке;
Карта развития разработчика;
Подборка Awesome Python.
Подборка Python-библиотек для Data science.

IDE и редакторы кода

Писать в IDLE или Python Shell удобно только простой код, но для проектов лучше найти интегрированную среду разработки (IDE) или редактор кода. IDE включает в себя редактор с подсветкой синтаксиса и автодополнением, инструменты сборки, выполнения и отладки и другие функции. В большинстве редакторов есть подсветка синтаксиса и форматирование, выполнение и отладка кода. Как правило, этот инструмент работает быстрее IDE, но имеет меньше функций. Среди самых популярных платформ — PyCharm, Wing IDE, Komodo и другие. Больше вариантов — в нашем обзоре.

Git

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Онлайн-курсы на русском языке

Stepik;
Geekbrains;
Питонтьютор;
Курс от Mail.Ru Group и МФТИ;

Онлайн-курсы на английском языке

Codecademy;
PyCharm Edu от JetBrains;

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

тест на читабельность кода и тест на знание языка;
проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

С чего начать изучение Python?

С чего начать изучение Python? главное изображение

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!')

И как это можно сделать с помощью языка Java:

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

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python». Вот несколько правил из этого списка:

Явное лучше, чем неявное
Простое лучше, чем сложное
Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Профессия «Python-разработчик»

Изучите Python — язык с простым и понятным синтаксисом
Научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения
Освойте популярный фреймворк Python — Django
Разберитесь в базах данных и научитесь управлять ими с помощью SQL

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

Видеоигры
Десктопные приложения
3D-графику
Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
Циклы — для чего нужны и как использовать.
Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Изучите основы Python на подготовительном курсе Хекслета В программу включено много теоретических и практических заданий, которые выполняются в браузерном тренажере. Вы изучите основные понятия программирования, научитесь мыслить как разработчики, исправлять ошибки в коде, а еще создадите свою полноценную программу.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True]

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python'

''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python'

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

. — заменяет любой символ;
\ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
[…] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
| — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
[^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
$ — конец строки;
^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте.

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
Марк Лутц «Изучаем Python»
Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования», в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.