🐍🛣️ От нуля до джуна за 90 дней: путеводитель по Python от «Библиотеки программиста»

С чего начать изучение Python?

Если вы хотите за вечер понять, ваш ли это язык программирования и вообще, как это — программировать, начните с 🐍 Самоучителя для начинающих: как освоить Python с нуля за 30 минут?

Мне подходит Python. Что дальше?

Дальше определитесь, в какой области вы планируете работать. Питон применяется в основном в науке о данных и машинном обучении. Во вторую очередь на Питоне пишут веб-сайты и занимаются тестированием. В третью очередь пишут многочисленные скрипты, упрощающие жизнь непрограммистам. И в четвертую — редактируют код, который выдает ChatGPT. Что и в каком порядке изучать, вы узнаете в наших дорожных картах.

Дорожные карты

• 🐍 Дорожная карта Python-разработчика — кратко и обо всем: веб-разработка, тестирования, наука о данных, машинное обучение.
• 🐍🛣 Дорожная карта Python-разработчика в 2023 году — акцент на веб-разработке.

Я определился с направлением. Какой следующий шаг?

Установить Python и IDE (редактор кода) на компьютер и начать веселиться. Рекомендуем пройти наш бесплатный самоучитель по Python с задачками в каждом уроке. Если что-то пойдет не так, «встанете» на какой-то теме, пишите в комментариях — поможем.

1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE + статья 🐍 Как создать виртуальное окружение в Python и перестать думать о зависимостях.
2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
3. Типы данных: преобразование и базовые операции
4. Методы работы со строками
5. Методы работы со списками и списковыми включениями + статьи 🐍 8 способов добавить элемент в начало списка и строки в Python, 🧊 Фундаментальные структуры данных: массивы и связанные списки с реализацией на Python.
6. Методы работы со словарями и генераторами словарей + статья 🐍 15 вещей, которые нужно знать о словарях Python.
7. Методы работы с кортежами
8. Методы работы со множествами
9. Особенности цикла for + статья 🐍 Python enumerate: упрощаем циклы с помощью счетчиков.
10. Условный цикл while
11. Функции с позиционными и именованными аргументами + статья 🐍 Как в Python применяются вложенные функции.
12. Анонимные функции
13. Рекурсивные функции
14. Функции высшего порядка, замыкания и декораторы + статья 🐍 Всё, что нужно знать о декораторах Python.
15. Методы работы с файлами и файловой системой
16. Регулярные выражения + статья 🐍 Регулярные выражения в Python за 5 минут: теория и практика для новичков и не только.
17. Основы скрапинга и парсинга
18. Основы ООП: инкапсуляция и наследование + статья 🤹 Введение в объектно-ориентированное программирование (ООП) на Python
19. Основы ООП: абстракция и полиморфизм
20. Графический интерфейс на Tkinter
21. Основы разработки игр на Pygame
    
22. Основы работы с SQLite
    
23. Основы веб-разработки на Flask
    
24. Основы работы с NumPy
    
25. Основы анализа данных с Pandas
    

Python + игры

• 🐍🕹️ Как написать игру на Python: 5 игровых движков
• 🐍 Пишем Тетрис на Python с помощью библиотеки Pygame
  

Python + базы данных

• 🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 22: Основы работы с SQLite
  
• 🐍🐬 Python + MySQL: как подключиться к СУБД MySQL и работать с ней с помощью Python
• 🐍🐬 Python и MySQL: практическое введение
  
• 🐍🗄️ Управление данными с помощью Python, SQLite и SQLAlchemy
  
• 📈 Загрузка данных временных рядов на сервер SQL с помощью Python
  
• Работаем с SQL Server с помощью Python
  
• Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство
  

Python + математические пакеты

• 🐍 Как работать с линейными системами в Python с помощью scipy.linalg
• 🎞️ Изучаем manim. Часть 1: основные сведения о библиотеке для новичков
  
• 📊 Коллекция продвинутой визуализации в Matplotlib и Seaborn с примерами
  
• 🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning
  
• 📊 Ваша повседневная шпаргалка по Matplotlib
  
• 🐍 Линейное программирование. Практика решения задач оптимизации на Python
  
• 🎛️🐍 Преобразования Фурье для обработки сигналов с помощью Python
  
• Иллюстрированное руководство по изменению формы массивов NumPy
  

Python + тестирование

• 🐍 Создайте автотест Web UI на Python и Selenium за 7 шагов: инструкция для новичков
• 🐍 Python для автоматизации тестирования: создаем несложный REST-тест за 4 шага
  

Python + хакинг

• 🕵 Python для этичного хакинга: изучаем основы
• 🕵 Пишем кейлоггер на Python для Windows за 5 минут
  

Python + машинное обучение, наука о данных и визуализация данных

• 👨‍🎓️Пишем нейросеть на Python с нуля
  
• 🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning
  
• 🤖🐍 Искусственное воображение: создание изображений из текста с помощью DALL·E 2 и OpenAI API
• 🐼 25 возможностей Pandas, о которых вы не знали
  
• 🐼 Как правильно сортировать данные в Pandas
  
• 🐼 Сюжет с пандами: визуализация данных на Python для начинающих
  
• 📊Django, Pandas и Chart.js для быстрой панели инструментов
  
• 🎲🐍 Моделируем игру в кости на Python с помощью метода Монте-Карло
  
• 🤖 Наивный байесовский алгоритм классификации: преимущества и недостатки
  
• 🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText
  
• 🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle
  
• 🐍 Создание интерактивных панелей с Streamlit и Python
  
• 📊 NLP и визуализация текста на примере твитов о президентских выборах в США
• 📊 Инструменты дата-журналиста #1: Jupyter Notebook и библиотека Pandas
  
• 📊 Инструменты дата-журналиста #2: веб-скрапинг, парсинг и визуализация данных
  
• 🗺 Работа с геоданными в Python и Jupyter
  
• 📊 Туториал: визуализация данных в вебе с помощью Python и Dash
  
• 🐍 Анимация градиентного спуска и ландшафта функции потерь на Python
  
• Анимация графиков в Python за 4 шага
  
• 😷 Учим Raspberry Pi распознавать маску на лице
  
• 🐍 Учим Raspberry Pi распознаванию лиц
  
• 🔥 «Люблю» и «ненавижу»: анализ эмоциональной окраски текста с помощью Python
  
• 🥇 Осваиваем Python и машинное обучение с помощью Kaggle
  
• 📈 Искусственный интеллект для фондового рынка
  
• 🎞️ Параллельная обработка видео с помощью OpenCV
  
• 📊 Интерактивный биннинг в Jupyter: подбираем оптимальную ширину полос гистограммы
  
• 📊 11 популярных библиотек Python для Data Science
  
• 🤼 Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель на PyTorch
  
• Моем датасет: руководство по очистке данных в Python
  

Python + алгоритмы

• 🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU
• 🐍 Сложность алгоритмов и операций на примере Python
  
• 🤖 Робот в лабиринте: обрабатываем в Python очереди с приоритетом
  

Ускорение Python

• 🐍 Как ускорить код на Python: выбираем инструмент для оптимизации производительности программы
• 🐍 PyPy: ускоряем Python с минимальными усилиями
  
• 🐍10 практик кода, ускоряющих выполнение программ на Python
  

Разное

• 🐍 20 важных концепций в Python, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком
  
• 🐍🧹 3 принципа написания чистого кода на Python
• 🐍 Конкурентность и параллелизм в Python: в чем разница?
  
• 🐍📈 Как «оживлять» графики и впечатлять всех красивыми анимациями с помощью Python
  
• 🐍 Что такое yield в Python? Самый популярный вопрос на Стаковерфлоу по Питону
  
• 🐍🤖​ Как использовать GitHub Copilot вместе с Python: подробная инструкция
  
• 🐍 Вопрос века: какие кавычки использовать в Python – одинарные или двойные?
  
• 🐍 3 классических паттерна проектирования в Python: синглтон, декоратор и итератор
  
• 🐍 Аннотации типов в Python: все, что нужно знать за 5 минут
  
• 🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
  
• 🐍 Конфигурационные файлы как инструмент управления приложениями на Python
  
• 🐍 3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения кода на Python
  
• 🐍 Скрытые сокровища Python
  
• 🐍 Помнить всё. Как работает память в Python
  
• ✨ Python и API: превосходное комбо для автоматизации работы с публичными данными
  
• 🐍 30 уловок на языке Python, которые сделают вас лучшим программистом
  
• 🤹 11 забавных пасхалок в Python
  
• 🐍 Язык C для программистов на Python
  
• ⛱️ Как правильно ничего не делать в Python: инструкция pass
  
• 🌐 Концепция IP-адресов на примере Python-модуля ipaddress
  
• Безопасная загрузка изображений в веб-приложении на Django
  
• Динамическое выполнение выражений в Python: eval()
  
• Как хранить объекты Python со сложной структурой
  
• Как опубликовать свою Python библиотеку на PyPI
  

Базу освоил, почувствовал вкус к программированию. Как отточить свои навыки?

Практика, практика и только практика: решать задачи и пилить проекты.

Задачи

• 🐍🧩 Словари в Python: 12 задач для начинающих с решениями
• 🐍 Словари в Python: 5 задач с решениями для изучения генераторов и методов словарей
  
• 🐍🧩 5 классических задач по Python для начинающих с решениями
  
• 🐍🧩 5 задач по Python для новичков с решениями
  
• 🐍🧩 5 задач с решениями на Python для начинающих разработчиков
  
• 🐍 Работа с файлами в Python: 5 задач для начинающих с решениями
  
• 🐍 Функции в Python: 5 задач для тренировки *args, **kwargs и lambda-функций
  
• 🐍🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков
  
• 🐍🧩 Задача о поврежденной XML-строке
  
• 🐍🧩 Задача об определении латинского квадрата
  

Проекты в портфолио

• 🐍 40 проектов на Python для новичков и продвинутых разработчиков
  
• 🐍 6 проектов на Python, которые можно завершить за выходные
  
• 🕵 Пишем кейлоггер на Python для Windows за 5 минут
  
• 🎼 Переносим треки из Яндекс.Музыки в Spotify с помощью Python
  
• 🐍 Как сделать сайт на Python за 5 минут с помощью SSG-генератора Pelican
• 🐍 Пишем Тетрис на Python с помощью библиотеки Pygame
  
• Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python
  
• 🐍 Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словарей и запоминания иностранных слов
  
• 🐍🚀 Пишем гибридное приложение для хранения заметок на Django, Django Ninja REST Framework и Alpine.js
  
• 🐍⛩️🥤 Руководство для начинающих по шаблонам Jinja в Flask
  
• 🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
  
• 🔩 Полный фуллстек: пишем сайт на Django, Vue и GraphQL
  
• 🐍 Соединяем Python и Electron/Node.js в приложении для десктопа
  
• 🐍🚀 Django с нуля. Пишем многопользовательский блог для клуба любителей задач Python. Часть 1, 2, 3.
  
• 🐍🥤 Flask за час. Создаем адаптивный сайт для GitHub Pages. Часть 1, 2.
  
• 🐍📚 Создаем аналог LiveLib.ru на Flask. Основы работы с SQLAlchemy. Часть 1, 2.
  
• 🐍🚀 Создаем рекрутинговый портал на Django. Часть 1, 2, 3.
  

Что почитать?

• 🐍📚 ТОП-15 книг по Python для начинающих и опытных разработчиков в 2023 году
• 🐍 ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала
  
• 🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 2. Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
  

С кем поговорить?

В упомянутой выше статье 🐍 Где изучать Python в 2023 году: 88 ресурсов для начинающих вы также найдете списки телеграм-чатов по направлениям: машинное обучение, веб-разработка, тестирование.

Как пройти собеседование?

• 🐍 15 самых часто задаваемых вопросов на собеседовании про Python
• 📝👍 Тесты на собеседовании: как к ним подготовиться и получить оффер
  
• 🧒💼 Как найти работу junior-разработчику: 5 самых неочевидных способов
  

Дорогу осилит идущий. Удачи!