🐍 Основы Python для менеджеров: как изучить язык программирования без особых хлопот?

Где применяется Python?

Благодаря простоте освоение Python (он же Питон или Пайтон) считается великолепным языком для новичков. При этом его актуальность из-за той же простоты очень велика, но и конкуренция среди новоиспеченных кодеров на рынке труда весьма серьезна.

Областей применения у Python множество. Среди них стоит особо выделить веб-разработку и науку о данных (сюда можно отнести всю «высшую математику», нейросети и машинное обучение).

Менеджерам этот замечательный язык пригодится по нескольким причинам:

• Простота освоения поможет быстро понять синтаксис, не вникая в глубины программирования.
• Это универсальный язык, поэтому на нём можно освоить все связанные с кодингом понятия. К тому же Python – мультипарадигмальный язык и поддерживает всё: от ООП до функционального программирования.
• На Python можно без лишних проблем написать скрипт для автоматизации рутинных задач – это под силу буквально каждому выпускнику средней школы.

Что нужно знать о Python?

Как мы уже писали, Python – мультипарадигмальный язык, т.е. в нём можно использовать любые парадигмы: объектно-ориентированное программирование (ООП), императивное, процедурное и структурное программирование, а также метапрограммирование и даже функциональное программирование. Благодаря универсальности Питон отлично подходит для создания прототипов приложений и/или проверки идей. Лёгкость изучения языка и простота его использования лишь поддерживает души прекрасные порывы.

Покончив с лирикой, определим необходимый для автоматизации повседневных задач минимум познаний в Python:

• input () и переменные. Это одна из особенностей языка, облегчающая жизнь программистам. input () позволяет объявлять переменную без привязки к типу: взяв введённое значение, Python сам определит тип данных.
• Условные операторы и блоки кода. В Python вместо классических фигурных скобок и точки с запятой используются пробельные отступы и отступы через Tab. К этому следует привыкнуть, особенно если у вас есть опыт в программировании на других языках. Здесь же следует разобраться с elif, if и else.
• Циклы. Для автоматизации и избавления кода от постоянного повторения строк как раз подойдут циклы.
• Списки, кортежи, словари и множества. Служат для управления сгруппированными данными. Упомянутые выше циклы облегчают использование этих сущностей.
• Функции. Через def можно определить собственную функцию, выполняющую требуемые действия.
• Модули или библиотеки. Одна из основных особенностей Python. Модуль – сторонняя библиотека со своим набором функций. Для решения задачи можно взять один из множества готовых модулей или написать собственный.
• Классы и их объекты. Основа ООП. Понимание классов здорово поможет любому программисту.

Разобравшись в основах Python, менеджер сможет не только автоматизировать собственную повседневную работу, но и станет лучше понимать программистов и улавливать их потребности. Это упрощает коммуникацию.

Как изучить Python?

Образовательные онлайн-платформы

За серьёзные курсы придется заплатить, но за свои деньги вы получите чётко структурированный план обучения и домашние задания. На связи со студентами всегда будут кураторы, а некоторые платформы помогают выпускникам и с трудоустройством.

Проблема в другом: по большей части онлайн-курсы рассчитаны на будущих айтишников – специальных программ с уклоном в автоматизацию повседневной работы менеджера не так много.

1. GeekBrains. Российская образовательная онлайн-платформа, крупнейшим инвестором которой является Mail.ru Group. Здесь можно найти различные курсы по программированию на Python, включая рассчитанную на неспециалистов учебную программу: «Python для решения бизнес-задач».
2. Skillbox. Российская площадка предлагает различные углублённые курсы продолжительностью от 12 до 24 месяцев. В качестве базового подойдет курс «Python-разработчик», рассчитанный на 12 месяцев занятий.
3. ITVDN. На этом российский сайте доступны видеоуроки по различным направлениям. Общеобразовательных курсов по Python там немного, в основном предлагаются углубленное обучение для программистов.
4. SkillFactory. Российский онлайн-университет от Mail.ru Group. По Python доступны курсы среднего уровня сложности.
5. Letpy. Российский онлайн-курс по Python. Есть собственная среда разработки со встроенным интерпретатором и 25 бесплатных уроков. Для изучения более сложных тем придётся оформить платную подписку.
6. DataCamp. Англоязычный сайт, предлагающий большие курсы по Python. Есть простые общеобразовательные программы, есть углублённые учебные планы с получением специализации.
7. Udemy. Крупнейшая международная онлайн-платформа. Учебный контент в основном на английском, но есть курсы и на русском языке в т.ч. по Python. Проблема в том, что площадка очень большая – далеко не все материалы (даже платные) здесь качественные, а отзывы пользователей не всегда адекватны.
8. Coursera. Англоязычный онлайн-университет с 900+ курсами по Python. Авторов курсов тоже много: от университета Мичигана до Google.
9. edX. Англоязычный онлайн-университет, предлагающий много курсов по программированию на Python.

Самообразование

Если вы готовы изучать язык самостоятельно, на помощь придут блоги и документация. Конечно составлять программу занятий самому и следовать ей гораздо сложнее – это требует больших трудозатрат и определенного уровня самодисциплины.

1. Python.org – основной сайт проект. Здесь просто и понятно описывают все нововведения в свежих версиях, а также есть несколько гайдов по изучению языка. Документация лежит отдельно, а также доступны ПЕП-ы – правила оформления кода на Python.
2. Pythonworld. Русскоязычный сайт для начинающих. На первых порах он подойдёт, но контент там давно не обновлялся.
3. afternerd. Англоязычный блог разработчика на Python: доступен общий курс по языку программирования, в котором есть ссылки на авторские видео с более детальными пояснениями.
4. PlanetPython. Англоязычный агрегатор блогов и постов о Python предлагает огромный выбор авторов и конкретных сайтов. Здесь можно найти различные мини-гайды, а также серьёзные посты по объёмным темам.

Книги по Python

Иногда просто хочется почитать что-то полезное или увидеть другую точку зрения на давнюю проблему. В этом случае на помощь приходят книги:

1. “A Byte of Python” (в переводе “Укус Питона”). Пожалуй одна из самых известных книг о популярном языке программирования. Распространяется она свободно, т.е. читать в онлайне или скачать книгу можно совершенно бесплатно.
   
2. Марк Лутц, “Изучаем Python”. Очень подробная книга, рассматривающая все нужные начинающему программисту темы.
3. Пол Бэрри, “Изучаем программирование на Python”. Хороший учебник, но некоторые его части (взаимодействие с SQL) нерелевантны. Отлично подходит для общего понимания.
4. Эрик Мэтиз, “Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения”. Полноценный учебник с практическими заданиями и хорошим стилем изложения. В конце автор предлагает читателю попробовать свои силы, написав полноценные рабочие проекты: игру Space Invaders, веб-приложение, интерактивный визуализатор данных.

Интересные факты:

1. Название Питон связано отнюдь не со змеями – оно пошло от британского телевизионного комедийного шоу Monty Python. Этот факт даже есть в официальном FAQ языка.
2. У Питона есть свой собственный Дзен, описывающий предложения по “культурной” работе с языком в виде глубокомысленных цитат. Вызывается с помощью команды import this.
3. На сайте проекта можно найти обширную библиотеку успешных проектов.
4. В интерпретатор зашито «Антигравитационное программирование» по команде import antigravity и другие пасхалки.

Как научиться программировать на Python максимально быстро и качественно?

В условиях повышенной конкуренции среди джунов, пойти учиться на курсы с преподавателями — самый прагматичный вариант, который позволит быстро и качественно освоить базовые навыки программирования и положить 5 проектов в портфолио. Преподаватель прокомментирует домашние задания, поделится полезными советами, когда надо подбодрит или даст «волшебного» пинка.

На курсе «Основы программирования на Python» с преподавателем вы научитесь:

1. работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook;
2. парсить веб-страницы;
3. создавать ботов для Telegram и Instagram;
4. работать с данными для различных материалов и дальнейшего анализа;
5. тестировать код.

Плюс положите 5 проектов в портфолио.