Сколько времени уходит на изучение python

За какое время можно выучить Python?

И очень интересный вопрос, что значит познать? Синтаксис-то можно бегло за пару дней понять, а вот со всякими декораторами, метапрограммированием, самостоятельным управлением памяти, написанием дополнений на C придется повозиться. Да и глупо ставить цель изучать язык, надо пробовать делать конкретную нужную задачу.

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 8 Комментировать

Разработчик в Cisco, CA.

На этот вопрос нельзя ответить. Можно ответить на вопрос «Сколько нужно ботать питон, чтобы устроиться на работу программистом?». Можно сесть как перед экзаменом и за пару недель вытащить на джуниорский уровень.

За сколько можно научиться программированию, если заниматься всего 1,5 часа в день?

Советы начинающим и будущим программистам. Чем и как может помочь ИИ?

Время, необходимое для изучения программирования, сильно зависит от различных факторов, таких как:

1. Ваш опыт. Если у вас уже есть опыт работы с другими языками программирования или вы знакомы с компьютерными науками, вам будет проще начать изучение нового языка.
2. Цели обучения. Ваши цели также определяют, сколько времени потребуется для изучения программирования. Если вы хотите просто познакомиться с основами, это займет меньше времени, чем если вы стремитесь стать профессиональным разработчиком.
3. Избранный язык программирования. Некоторые языки программирования сложнее изучать, чем другие. Например, языки вроде Python и JavaScript считаются более доступными для новичков, нежели C++ или Java.
4. Личные способности и стиль обучения. Все люди учатся по-разному и в разном темпе. Ваш индивидуальный стиль обучения и способности также влияют на то, как быстро вы научитесь программированию.

Предполагая, что вы абсолютный новичок и занимаетесь 1,5 часа в день, вы можете ожидать, что освоите основы программирования на простом языке, например, Python, за 2-3 месяца. Однако для достижения профессионального уровня потребуется гораздо больше времени на обучение.

Если вы хотите стать профессиональным разработчиком, рассчитывайте на несколько месяцев до года активного обучения и практики. Запомните, что ключ к успешному изучению программирования — это постоянная практика и работа над реальными проектами.

Если вы занимаетесь не каждый день, а, например, только по выходным, процесс может затянуться на годы.

Несколько советов, которые могут помочь вам ускорить процесс и стать успешным разработчиком:

1. Изучайте теорию и практикуйте. Основы компьютерных наук и теории программирования очень важны, но одновременно с этим необходимо активно практиковаться. Решайте задачи, создавайте небольшие проекты и экспериментируйте с кодом.
2. Используйте онлайн-ресурсы. Интернет предлагает множество ресурсов для изучения программирования, от бесплатных учебников и видеоуроков до интерактивных платформ и сообществ. Воспользуйтесь этим разнообразием и найдите ресурсы, которые подходят именно вам.
3. Присоединяйтесь к сообществам разработчиков. Сообщества разработчиков, такие как форумы, группы в социальных сетях и платформы для разработчиков, могут быть очень полезными. Здесь вы можете задавать вопросы, делиться опытом и получать поддержку от коллег.
4. Работайте над реальными проектами. Как только вы освоите основы программирования, начните работать над реальными проектами. Это позволит вам применить полученные знания на практике, развивать навыки решения проблем и создавать портфолио для будущих работодателей.
5. Не бойтесь ошибок. Ошибки являются неотъемлемой частью процесса обучения. Они помогают вам учиться, расширять знания и становиться лучше. Не бойтесь ошибаться и учиться на своих ошибках.
6. Верьте в себя и будьте настойчивыми. Изучение программирования может быть сложным, и иногда вам может показаться, что вы не справляетесь. Важно сохранять веру в себя и продолжать учиться, даже если процесс кажется медленным или трудным.

Помните, что успех в программировании требует времени, терпения и постоянной практики. Следуйте этим советам, и вы сможете ускорить свой прогресс и стать успешным разработчиком.

Как может помочь начинающему программисту GPT от OpenAI

Современные, новомодные нейросети могут помочь начинающему программисту во многих аспектах.

1. Обучение и мануал. GPT-3 может предложить материалы для изучения и обучения, такие как книги, видео, онлайн-курсы, статьи и блоги, которые соответствуют вашему уровню знаний и интересам.
2. Пояснение концепций. Если у вас возникли вопросы по конкретным концепциям, терминам или алгоритмам, нейросеть может объяснить их вам простым и понятным языком.
3. Решение проблем и отладка. Если у вас возникают проблемы с вашим кодом или вы столкнулись с ошибками, GPT-4 может предложить решения и подсказки для отладки кода.
4. Подсказки по синтаксису и структуре кода. GPT-4 может помочь вам вспомнить синтаксис и структуру кода для разных языков программирования, а также предложить лучшие практики по написанию чистого и эффективного кода.
5. Готовый код. GPT-4 по описанию словами, может сделать готовый код, небольшое приложение, простенький сайт или игру. Однако, следует внимательно проверять код от нейросети, так как возможны ошибки.
6. Мотивация и поддержка. Изучение программирования может быть сложным и требовательным процессом. GPT может предложить вам советы по управлению временем, сохранению мотивации и преодолению препятствий, с которыми сталкиваются начинающие программисты.

Чтобы получить помощь от GPT-3-4, зарегистрируйтесь на сайте OpenAI: https://chat.openai.com . Для регистрации понадобиться VPN и временный телефонный номер разрешенной странны; GPT-3 — бесплатный, GPT-4 — платный.

Задайте свой вопрос или опишите проблему, затем отправьте это сообщение ИИ, через несколько секунд появиться ответ. Существует множество аналогов, например, PaLM, Sphere, Galactica и т.д.

Следует отметить, что использование нейросетей, для изучения программирования, необязательно, но значительно облегчает данную задачу. Мы постепенно входим в новую эру, где жизнь без искусственного интеллекта уже не представляется возможным.

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

Об авторе

Обучаю работе на компьютере детей и взрослых. Офис, принтеры, сканеры. Информационная безопасность. Редактирование аудио, фото-видео. Основы программирования и английского языка. Делаю ремонт и диагностику неисправности устройств. Образование: Новосибирский государственный педагогический университет.

Автор Павел НА Рейтинг 0.00
Блог Оффтопик 324 2724 RSS Вступить Подписаться
Не упускай интересное! Подпишись на нас в ВК и Telegram.

Пожаловаться на комментарий

10 комментариев

Добавить комментарий

Я забыл из какого это фильма, но там на вопрос ГГ, сколько нужно времени, чтобы этому научится, ответ был — вся жизнь. Быть хорошим специалистом — это всегда смесь таланта и упорства. Талант — это когда ты делаешь что то не из под палки, а по собственному желанию. Например занимаешься самообучением и ставишь перед собой свои собственные цели и достигаешь их. Но талант нужно развивать. И тут помогает упорство. Не знаю, почему в сегодняшних школах на это забили, но я начинал с графики. Я любил игры, хотел создавать свои, любил рисовать. А потому я писал графические программы. А все остальное приложилось уже потом со временем. Насчет первого языка программирования существует большая дилемма. С одной стороны начинать лучше с более простого. Например я даже не понимаю, почему C++ по крайней мере до недавнего времени считался лучшим языком — он ведь жутко кривоватый. С другой стороны потом тяжело будет переучиваться на более сложный. Но тут уже важную роль играют мета-знания. Т.е. если понимать основные принципы, то синтаксис языка становится уже вторичным. И тут очень помогает изучение ассемблера. Изучение ассемблера как изучение электроники. Конечно можно сказать, что и обезьянку можно научить тыкать кнопочки и для повседневных задач настолько глубокие знания не нужны, а иногда даже вредны, т.к. забивают голову лишней информацией, но на самом деле это очень важная вещь, т.к. она дает понимание того, что язык программирования это только обертка над машинными кодами и позволяет использовать определенные инструменты языка с умом и пониманием того, для чего они нужны, а не просто потому, что это стильно-модно-молодежно. Но не стоит становится адептом культа ассемблеристов, которые считают, что только на ассемблере можно написать самый быстрый код. Это далеко не так. Ассемблер забивает голову лишними проблемами и отвлекает от главной вашей задачи — реализации алгоритма. А современные компиляторы имеют уровень оптимизации, не доступный человеку. Но не стоит забывать о главном. Если вы хотите зарабатывать деньги, то должны понимать, что делать что то вам придется не для себя, а для других. А потому следите за потребностью в программистах на определенных языках. К сожалению Python сам по себе не очень хороший язык, да и скриптовый язык в качестве основного — это не очень хорошая затея. Т.к. люди привыкают к удобствам скриптовых языков и пишут потом на них крупные проекты, которые потом выливаются в жуткие тормоза для их пользователей. Но, насколько я знаю, это язык, который сейчас наиболее востребован. Да, писать на ассемблере круто, но специалистов, которые способны например сами писать языки программирования, нужно не так уж и много. Выбор за вами. Быть «настоящим» программистом конечно круто, но иногда я жалею, что не пошел в 1С-ники.

Очень со многим согласен. 1,5 часа в день — ничто. 10-12 часов в день. Без изучения книг по основам программирования и отладки — будет дополнительная громадная потеря времени. Тут можно и нужно сэкономить силы и время.
Ну и крайне желательно, что бы за это время платил работодатель 😉 Так что, базовый курс, немного своих поделок для портфолио и скорее в команду на реальный проект, и там набираться околопроектного опыта, шлифовать навыки.
—
«И тут очень помогает изучение ассемблера.» — не согласен, из личного опыта и вот почему:
ассемблер — процедурный язык, максимально приближенный к машинному коду. (подпрограммы, функции, библиотеки — вот и все структурирование). Все объектно-ориентированные (ОО) «сущности» возникают на следующем уровне языков. Так вот, переход от простой и понятной процедурной концепции к объектной, не так уж прост и требует серьезной перестройки мышления программиста.
При том, что в относительно простых программах, особенно при работе с микроконтроллерами, процедурный подход удобнее и проще. Простота процедурного программирования развращает. 🙂 Лично я, например, до сих пор недолюбливаю обьектный подход и избегаю его, по возможности. В инете, недостатки и достоинства объектных языков подробно разбираются, то же наследование — вещь в себе, но будущее за ОО языками, это факт.
По этому, имхо, не стоит тратить начальное время на ассемблер и процедурные языки, а потом переучиваться на объектные. Проще и результативнее — наоборот, начать с ОО, а ассемблер потом, если уж очень понадобится. 🙂
Да и все серьезные проекты, связанные с ИИ, как ни крути — на ОО языках.

Объектно-ориентированный подход не зависит от языка программирования. Например в WinAPI нет классов и объектов в явном виде, а на самом деле они там есть. И на ассемблере можно реализовать ООП — никто не мешает. ООП — это вопрос масштабируемости. Если нужен один объект — то его можно реализовать и в процедурном подходе. Но всегда нужно держать в голове, что завтра их может потребоваться два, три, десять, неопределенное количество. Потому лучше сразу реализовывать это в ООП, даже если в данный момент это не нужно. А про ассемблер скажу честно, что бывали случаи, когда даже при написании программы на ЯВУ только отладка машинного кода помогала найти скрытую ошибку. При написании сложного кода бывает, что компилятор тебя «неправильно понимает» и это например приводит к неверному неявному преобразованию типов. Выскакивает AV, а почему — не понятно. И если не знать машинного кода и не уметь отлаживать код на этом уровне — никогда и не поймешь. И это я уже не говорю о том, чтобы просто знать, во что в итоге компилируется тот или иной синтаксический сахар. Яркий пример, который я всегда привожу — замыкания в компилируемых языках. Не все знают, что компилируются они на самом деле в интерфейсы. А не зная во что оно компилируется, не будешь знать и когда их лучше применять, а когда не стоит.

На деле во многих API Windows есть классы и объекты в самом явном виде. Обычно они реализованы используя COM, но не всегда. Общеизвестным примером такого API является DirectX. Другим примером является Windows Media Foundation.

План-карта по быстрому обучению Python c нуля до профессионала

Выучить Python можно быстро. Насколько быстро — зависит от того, чего конкретно вы хотите достичь с его помощью и сколько времени можете выделить на регулярное изучение и практику. Профессионал с десятилетним стажем, который обучает языку последние пять лет, составил roadmap из восьми последовательных этапов обучения для всех начинающих программистов.

Курс UI/UX для геймдеву.

Під час навчання ви розробите проекти для портфоліо, що складається з 5 ключових аспектів UX/UI-дизайну, та отримаєш необхідні навички для професійного росту.

Эта статья — пересказ оригинальной статьи с нашими дополнениями.

Сначала хочу сделать некоторые предположения о вас и причинах, которые побудили прочитать эту статью. Вот на что мы рассчитываем на старте:

У вас практически нет опыта изучения Python.

Курс С++ для GameDevData analyst.

Комплексний курс, який навчить кодити на C++ з нуля, отримай необхідні навички щоб заволодіти затребуваною мовою програмування.

Этот материал написан для начинающих. В нем есть советы и стратегии, чтобы любой мог изучать Python самостоятельно и максимально эффективно. Но если у вас возникнут трудности при изучении, то хороший ментор поможет вам в изучении.

Насколько быстро можно выучить Python

Если вас интересуют базовые основы программирования на Python, то обучение может занять не более трех-четырех недель при регулярной практике. Если же вы заинтересованы в освоении Python для выполнения сложных задач или реальных проектов для смены профессии, то это займет уже гораздо больше времени.

У кого-то на это уходит пару месяцев, но обычно гуманитарий овладевает языком программирования (при должном старании) примерно в течение года. В этой статье приведены советы и лучшие ресурсы, которые помогут получить знания по программированию на Python в максимально короткие сроки.

Если вы задаетесь вопросом, сколько будет стоить изучение Python, то ответ будет: «зависит от ситуации». В интернете есть большой выбор бесплатных ресурсов, не говоря уже о различных книгах, курсах и платформах, которые опубликованы в электронном виде специально для начинающих. Но в целом, можно сказать, изучение языка программирования — это довольно бюджетное увлечение.

Изучайте «Питон» играючи

Другой вопрос, который может возникнуть: насколько сложно выучить Python? Это тоже зависит от ситуации. Если на старте у вас есть опыт программирования на другом языке, например, R, Java или C++, то вам, скорее всего, будет легче быстро выучить Python, чем тому, кто раньше не программировал вообще.

Изучение такого языка программирования, как Python, похоже на изучение естественного языка. Сначала вы запоминаете базовую лексику и изучаете правила синтаксиса . Со временем добавляете в свой репертуар новые слова и пробуете новые способы их использования. С изучением Python все то же самое.

Курс Python basic.

Після курсу ви зможете впевнено працювати з чатботами, скриптами, вбудованими системами, веб- та мобільними застосунками, а також навіть ігровими програмами.

Сейчас вы уже думаете: «Здорово! Можно выучить Python быстро, дешево и легко. Просто скажите, что читать, и направьте меня по нужному пути». Не так быстро! Есть еще четвертая вещь, которую нужно учесть, и это то, как именно учить Python.

Исследования в области обучения показали, что не все люди учатся одинаково. Одни лучше всего учатся, когда читают что-то самостоятельно, другие — когда видят и слышат (иногда — лучше в группе из единомышленников). Некоторым нравится учиться в игре, а не на курсах или лекциях. Изучая приведенный ниже список ресурсов, учитывайте свои предпочтения в обучении.

А теперь приступим к работе. Ниже приведены восемь базовых советов, которые помогут быстро выучить Python. Это общая пошаговая стратегия, которую можно дополнять

ИЗУЧИТЕ ОСНОВЫ PYTHON

Для начала надо изучить основы. Без их понимания вам будет трудно работать над сложными проблемами, проектами или сценариями использования. Примеры основ Python включают такие направления:

• Переменные и типы.
• Списки, словари и множества.
• Основные операторы.
• Форматирование строк.
• Основные операции со строками.

Курс Project Manager.

Впроваджуйте покроковий алгоритм управління проєктами вже зараз. У цьому вам допоможе Павло Харіков — Head of IoT у Veon Group (Kyivstar).

Все эти основы можно быстро изучить на различных сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org. Или записаться на специальный курс от наших друзей Hillel и Powercode. Они качественно подают информацию и объясняют на примерах.

Подробнее см. раздел «Веб-сайты» ниже.

ОПРЕДЕЛИТЕ ЦЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ

Прежде чем начать изучать Python, определите цель своего обучения. Трудности, с которыми вы столкнетесь в начале, будет легче преодолеть, если вы будете четко помнить о цели. Кроме того, вы будете знать, на каком учебном материале сосредоточиться, а какой можно пропустить.

Например, если хотите изучить Python для анализа данных, то надо будет выполнять упражнения, писать функции и изучать библиотеки Python, которые облегчают анализ данных. Ниже приведены типичные примеры целей изучения Python, которые могут быть для вас актуальны:

• Анализ данных.
• Наука о данных и машинное обучение.
• Мобильные приложения.
• Разработка веб-сайтов.
• Автоматизация работы.

ВЫБЕРИТЕ РЕСУРС ДЛЯ БЫСТРОГО ИЗУЧЕНИЯ PYTHON

Ресурсы по изучению Python можно разделить на три основные категории:

• интерактивные ресурсы;
• неинтерактивные ресурсы;
• видеоресурсы.

Очные или удаленные платные курсы тоже один из вариантов, но мы их не будем рассматривать в этом посте (мы же обещали бюджетное и доступное всем обучение).

Интерактивные ресурсы широко распространились е в последние годы благодаря популяризации интерактивных онлайн-курсов, которые предоставляют практические задачи по кодингу и объяснения. А если вам кажется, что вы кодите, то это потому, что вы действительно кодите. Интерактивные ресурсы обычно доступны бесплатно или за символическую плату — или есть бесплатная пробная версия перед покупкой.

Неинтерактивные ресурсы — самые традиционные и проверенные временем, например, книги (цифровые и бумажные) и веб-сайты («онлайн-учебники»). Многие начинающие изучать Python предпочитают их из-за привычного и удобного вида. Есть множество таких неинтерактивных ресурсов, и большинство из них полностью бесплатны.

Видеоресурсы стали популярны в последние десять лет благодаря МООКам (массовым открытым онлайн-курсам) и напоминают университетские лекции, записанные на видео. Более того, они часто поддерживаются или продвигаются ведущими университетами.

Сейчас, например, на YouTube есть огромное количество видеоресурсов по различным предметам, включая программирование на Python. Некоторые из этих видеоресурсов представляют собой предварительно записанные курсы, а другие транслируются в прямом эфире. Например, компания General Assembly выпускает такой курс по Python, который охватывает основы языка за одну неделю.

Ниже собран список ресурсов, которые помогут быстро освоить Python. Они относятся к категориям, указанным выше, и охватывают как минимум основы Python. В списке отмечены звездочкой (*) бесплатные ресурсы.

И сразу замечание: привыкайте к английскому языку, это значительно поможет, когда вы перейдете к этапу поиска работы, ведь в процессе учебы вы прекрасно схватите всю терминологию на английском. Без английского языка зарабатывать на программировании довольно сложно, поэтому сразу начните учиться на английском. Это значительно улучшит ваши шансы на крутую работу.

Интерактивные ресурсы: инструменты и уроки

• CodeAcademy: одна из самых популярных интерактивных онлайн-платформ для быстрого изучения Python. Курс CodeAcademy по основам Python отлично подходит для абсолютного новичка, пройти его можно за неделю. Он поможет вам увлечься программированием на Python.
• DataCamp: короткие видеоролики от экспертов с практическими упражнениями на клавиатуре. Не уступает курсам CodeAcademy.
• *PythonTutor.com: инструмент, который помогает шаг за шагом писать и визуализировать код. Его можно использовать в паре с другим учебным ресурсом. Этот инструмент значительно облегчает изучение основ Python, поскольку вы можете визуализировать, что делает ваш код.
• * stepik.org: обалденный адаптивный тренажер. Заходите на « Степик » и находите все курсы на тему Python, это очень эффективно тренирует ваши практические навыки. Соваться туда есть смысл только после освоения базовой теории, ИМХО для контроля своих знаний нет ничего лучше.

Неинтерактивные ресурсы

Неинтерактивные ресурсы делятся на две подкатегории: книги и веб-сайты.

Книги

Большинство книг предназначены для программистов, которые заинтересованы в глубоком изучении Python, или для мастеров Python, которые ищут надежные справочные материалы («поваренные книги») или специализированную литературу. Ниже я перечислил только те книги, которые РЕАЛЬНО полезны для начинающих.

• Введение в Python, 2-е издание: єта книга сочетает в себе учебники и рецепты кода в стиле поваренной книги для объяснения фундаментальных концепций Python.
• Learn Python 3 The Hard Way: 52 хорошо разработанных упражнения для начинающих изучать Python.
• Основы Python: A Practical Introduction to Python 3: на сайте книги все сказано — она предназначена для того, чтобы вы прошли путь от новичка до среднего уровня.
• Python Crash Course, 2nd Edition: эта книга дает основы общих концепций программирования, основ Python и решения проблем с помощью реальных проектов.

Сайты

Я решил включить только те, которые имеют явное преимущество в плане удобства или учебной программы. Все эти ресурсы бесплатны.

• *Google’s Python Class: Учебники, видео и упражнения по программированию на Python для начинающих от компании, дружественной к Python.
• *Hitchhiker’s Guide to Python: Это руководство поможет изучить и улучшить ваш код на Python, а также научит настраивать среду кодирования. Поиск по сайту невероятно эффективно помогает найти то, что нужно.
• *Python для всех: Онлайн-книга, содержащая инструкцию по изучению Python для тех, кто заинтересован в решении проблем анализа данных. Доступна в формате PDF на испанском, итальянском, португальском и китайском языках.
• *Python для тебя и меня: Онлайн-книга, которая охватывает темы для начинающих и продвинутых в концепциях Python, а также знакомит с популярным фреймворком Python для веб-приложений.
• *Python.org: Официальная документация по Python. На сайте также представлены руководство для начинающих, глоссарий Python, руководства по настройке и методички.
• *Programiz in Python: Programiz содержит подробный учебник по основам Python, который действительно хорошо сделан. Он настолько крут, что не должен быть бесплатным, но бесплатен.
• *RealPython.com: Большая коллекция специализированных учебников по Python, большинство из них сопровождаются видеодемонстрациями.
• *Sololearn: 92 главы, 275 тестов и несколько проектов по основам Python, доступ к которым можно получить через мобильное приложение.
• *Tutorialspoint.com: Простой учебник по основам Python.
• *W3Schools for Python: Еще один простой учебник от авторитетного ресурса для веб-разработчиков.

Видеоресурсы

Видеоресурсы становятся все более популярными, и на то есть веские причины: они удобны. Зачем читать учебник или учебное пособие, если можно комфортно изучить тот же материал в видеоформате на компьютере или мобильном устройстве? Видеокурсы делятся на две подкатегории: предварительно записанные и живые.

Предварительно записанные курсы

• Coursera: Большой каталог популярных курсов по Python для всех уровней. Большинство курсов можно пройти бесплатно, а платные курсы сопровождаются сертификацией. Также можно просматривать курсы в мобильном приложении.
• EdX: проводит университетские курсы, посвященные конкретным областям применения Python (наука о данных, разработка игр, искусственный интеллект), а также основам программирования. У EdX также есть мобильное приложение.
• Pluralsight: Каталог видеоматериалов, посвященных основам Python, а также специализированным темам, таким как машинное обучение на Python.
• RealyPython.com: Коллекция предварительно записанных видео по основам Python для начинающих.
• *TreeHouse: Библиотека видеоматериалов по основам Python и промежуточным материалам.
• EvantoTutsPlus: восемь часов предварительно записанных видео по основам Python, а также некоторые промежуточные материалы.
• *Udacity: Предоставляет пятинедельный курс по основам Python. Также рассматриваются популярные модули стандартной библиотеки Python и другие сторонние библиотеки.
• Udemy: Библиотека популярных курсов по Python для учеников всех уровней. Сложно выделить какой-то конкретный курс. Рекомендую предварительно просмотреть несколько курсов по Python для начинающих, пока не найдете тот, который вам больше всего понравится. Также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.

Живые курсы

General Assembly: Этот известный живой онлайн-курс от General Assembly избавляет от всех догадок или неточностей при изучении Python. В General Assembly у вас есть подготовленная и всеобъемлющая программа изучения Python, живой преподаватель, помощник, а также сеть коллег и выпускников, с которыми можно общаться во время и после курса.

РАССМОТРИТЕ ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗУЧИТЬ БИБЛИОТЕКУ PYTHON

В дополнение к изучению языка Python полезно изучить одну или две библиотеки Python. Библиотеки — это наборы специализированных функций, которые служат «ускорителями» для стандартных задач разработки. Без них вам пришлось бы писать собственный код с нуля для выполнения специализированных задач. Например, Pandas — очень популярная библиотека для работы с табличными данными. Numpy помогает выполнять математические и логические операции над массивами.

Для описания популярных библиотек потребуется отдельный пост, а пока ознакомьтесь с этой страницей Python.org о стандартных библиотеках Python и этой страницей GitHub о дополнительных библиотеках Python.

УСКОРЬТЕ ПРОЦЕСС УСТАНОВКИ PYTHON С ПОМОЩЬЮ ANACONDA

Вы можете загрузить программу установки Python с сайта Python Software Foundation, а затем искать и загружать дополнительные библиотеки; или можно загрузить программу установки Anaconda, которая уже поставляется со многими пакетами, которые вы будете регулярно использовать, особенно если планируете использовать Python для анализа данных или науки о данных.

ВЫБЕРИТЕ И УСТАНОВИТЕ IDE

Вам необходимо установить интегрированную среду разработки (IDE), которая представляет собой приложение, позволяющее создавать сценарии, тестировать и выполнять код на Python.

Когда речь идет об IDE, правильной будет та, которой вам больше всего нравится пользоваться. Согласно различным источникам, наиболее популярными IDE/текстовыми редакторами Python являются PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom и Sublime. Сначала хорошие новости: почти все они бесплатны, так что попробуйте несколько, прежде чем остановиться на одном.

Далее «плохие» новости: каждая IDE/текстовый редактор имеет немного отличающийся пользовательский интерфейс и набор функций, поэтому потребуется некоторое время, чтобы научиться пользоваться каждой из них, чтобы наконец осознанно выбрать что-то свое.

Для новичков в Python я рекомендую кодировать в Jupyter Notebook. У него простой дизайн и упорядоченный набор возможностей, которые не будут отвлекать и облегчат практику и создание прототипов на Python. Он также поставляется со специальным дисплеем для отображения кадров данных и графиков. Если вы загрузите Anaconda, Jupyter Notebook будет предустановлен. Со временем я советую вам попробовать другие IDE, которые лучше подходят для разработки (Pycharm) или науки о данных (Rodeo) и позволяют интегрироваться (Sublime).

Кроме того, подумайте об установке обработчика ошибок или автокомплитера в дополнение к вашей IDE, особенно если вы работаете над длительными проектами. Он укажет на ошибки и поможет вам писать код быстрее. Хорошим вариантом является Kite, к тому же он бесплатный и интегрируется с большинством IDE.

ЕСЛИ СОМНЕВАЕТЕСЬ, ИСПОЛЬЗУЙТЕ GOOGLE ДЛЯ ПОИСКА И УСТРАНЕНИЯ НЕПОЛАДОК В КОДЕ

Когда вы, будучи новичком, работаете над упражнениями, примерами и проектами на Python, одним из самых простых способов устранения ошибок будет изучение опыта других разработчиков Python. Просто запустите быстрый поиск в интернете и укажите ключевые слова, касающиеся вашей ошибки.

Например, «how to combine two lists in Python» или «Python how to convert to datetime» — вполне приемлемые поисковые запросы, которые приведут вас на несколько популярных форумов, таких как StackOverFlow, Stack Exchange, Quora, Programiz и GeeksforGeeks.

СОСТАВЬТЕ ГРАФИК ИЗУЧЕНИЯ PYTHON И ПРИДЕРЖИВАЙТЕСЬ ЕГО

Это та часть, которую большинство людей пропускают, что приводит к неудачам или задержкам. Теперь все, что вам осталось, это составить расписание. Я рекомендую вам составить расписание минимум на две недели, чтобы распределить время между занятиями и обеспечить себе достаточно времени для адекватного изучения основ Python, практики кодирования в IDE и устранения неполадок в коде. Можно двигаться вперед такими двухнедельными спринтами, при этом очень важна систематичность занятий.

Часть сложности (и удовольствия) изучения Python или любого другого языка программирования заключается в устранении ошибок. После первых двух недель вы будете поражены тем, как далеко вы продвинулись, и у вас будет достаточно практики, чтобы продолжить изучение более продвинутого материала, предоставляемого выбранным вами ресурсом. По мере накопления опыта и систематичности занятий вы будете обретать все большую уверенность в том, что делаете. Пока это самообучение постепенно не станет самоподдерживающимся процессом, превратившись в еще одну (хочется верить, что полезную) привычку.

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ

Мы определили минимальные сроки обучения, вы знаете, как выбрать цель обучения, у вас есть список учебных ресурсов и методов обучения, из которых реально можно выбирать, и вы знаете, какие еще соображения нужно будет учесть в процессе обучения.

Я надеюсь, что вы воспользуетесь этими советами, чтобы ускорить и упорядочить свое обучение Python!

Сколько времени нужно чтобы стать программистом?

Многие считают, что нужно очень много времени, чтобы стать программистом. На самом деле это не так! Стать программистом намного проще, нежели многие считают.

Для многих программирование связанно с годами изучения языков программирования, потом еще много лет практики и только потом начало заработка на этом деле.

На самом деле все намного проще и какой-либо язык или технологию можно изучить всего за пару-тройку недель. Да, да, именно столько в среднем уходит на изучение какого-либо языка программирования. После этого вы можете заняться практикой или же подрабатывать на фрилансе оттачивая свои навыки и зарабатывая деньги.

Предлагаю вам посмотреть видео ролик на эту тему:

Больше интересных новостей

Пропорциональное уменьшение YouTube видео

Легальное хакерство или как заработать хакеру?

Как зарабатывать 24 000 $ в месяц на фрилансе?

Сервисы и программы для начинающих программистов