Время чтения: Около 6 мин. Data Science

Python с нуля: с чего начать изучение?

Python с нуля: с чего начать изучение?

У новичков всегда разбегаются глаза, когда они приходят в мир программирования. С чего начать? За что хвататься? В этой статье мы вам подскажем первые шаги в изучении Python, дадим пару огненных советов, поддержим вашу мотивацию к обучению и осветим основные понятия, которые стоит знать.

Что такое Python

Python (разг. питон/ пайтон) — это популярный язык программирования, разработанный с акцентом на человеко-ориентированность и удобство использования. Язык имеет простой и понятный синтаксис, что делает его идеальным для начинающих разработчиков. Вот некоторые плюсы питона для опытных разработчиков:

  • Богатая экосистема библиотек и фреймворков
  • Возможность интеграции с другими языками программирования
  • Встроенная поддержка параллельных вычислений и многопоточности
  • Расширяемость и возможность создания своих собственных модулей и пакетов
  • Поддержка различных парадигм программирования: процедурное программирование, объектно-ориентированное программирование(ООП) и функциональное программирование.
  • Гибкость языка позволяет применять его для широкого спектра задач.

Что нужно сделать, чтобы начать изучать Python

  1. Установить интерпретатор Python последней версии
  2. Установить Bash
  3. Установить Git
  4. Завести аккаунт в GitHub или GitLab
  5. Выбрать и установить IDE
  6. Изучить основные понятия языка
  7. Разобраться в типах данных Python
  8. Ознакомиться с синтаксисом языка
  9. Начать изучать ООП.
* Кстати, если вы хотите узнать как правильно оформить профиль на GitHub, чтобы в будущем он приносил вам клиентов, то вам сюда.

Советы для начинающих питонистов

  1. Определитесь с целью. Это поможет вам ориентироваться в составлении учебного плана. Решите, для чего вы хотите использовать Python и кем вы хотите стать. Может вы мечтаете заниматься веб-разработкой или стать крутым тестировщиком, а может ваш путь — это Data Science?
  2. Обозначьте временные рамки. Время — это самый ценный ресурс в вашей жизни. Конечно, вы можете учить язык десятилетиями, но лучше поставить себе дельту минимальных сроков, например: «Я выучу Python за 5 – 12 месяцев». На основе временных рамок можете приступать к планированию. Решите, сколько часов в неделю, в день вы готовы посвятить обучению.
  3. Составьте план. Конкретный план поможет вам не потеряться в многообразии мира программирования. Разделите его на маленькие цели и шаг за шагом двигайтесь вперед. Используйте трекеры или планировщики, чтобы отслеживать прогресс.
  4. Найдите айти-сообщество. Подключитесь к сообществам питонистов в социальных сетях и на форумах, участвуйте в конференциях, митапах и различных айти-активностях. Общение с разработчиками разных уровней поможет вам учиться и расти, а также создать полезные связи.
  5. Практикуйте. Не только изучайте теорию, но и активно практикуйте. Решайте задачи, участвуйте в проектах с открытым исходным кодом и создавайте свои собственные проекты. Чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы будете понимать язык и его возможности.
  6. Пользуйтесь официальной документацией. Документация на официальном сайте Python — это источник информации номер один для Python-разработчиков.
  7. Изучайте чужой код. Чтение и анализ чужого кода — отличный способ улучшить свои навыки. Просматривайте проекты с открытым исходным кодом на GitHub или других платформах и изучайте разные подходы к решению задач на Codewars.
  8. Не отчаивайтесь! Запаситесь валерьянкой, ромашкой, медитациями и прочими успокаивающими элементами — 90% задач в программировании не решаются с первого раза и к этому надо привыкнуть.

Антистресс-цитаты на будущее

Не волнуйтесь, если что-то не работает. Если бы всё работало, вас бы уволили. — Mosher’s Law of Software Engineering
Если твой код работает, значит это хороший код. — Markus Persson
Сначала учите науку программирования и всю теорию. Далее выработайте свой программистский стиль. Затем забудьте всё и просто программируйте. — George Carrett

Основные понятия Python

Переменные

Переменные предназначены для хранения данных. Слева пишется имя переменной, а справа — ее значение, например:

name = "Толик"

Функции

Функции представляют собой объекты, которые принимают аргументы и возвращают значение, например:

def greet(name):
    print("Привет, " + name + "!")


greet("Толик")

В этом примере создается функция greet, которая принимает параметр name и выводит приветствие на экран.

Циклы

Циклы используются для повторения выполнения блока кода, например:

for i in range(5):
    print(i)

В этом примере цикл for используется для вывода чисел от 0 до 4 на экран.

Строки

Строки состоят из набора символов, выделенных одинарными или двойными кавычками, и применяются для работы с текстовыми данными:

message = "Учись с нами в Эльбрусе!"

или

message = 'Мир программирования ждет!'

В этом примере переменной message присваивается строковое значение.

Операторы

Операторы нужны для выполнения операций над данными, например:

x = 5
y = 3
sum = x + y
print(sum)

В этом примере оператор + используется для сложения двух чисел и сохранения результата в переменную sum.

Операторы бывают: арифметические, логические, битовые, сравнения, присваивания, тождественности и принадлежности.

Библиотеки

Библиотеки питона состоят из набора модулей, которые включают в себя дополнительные функции и инструменты.

Представьте, что вам нужно нарисовать график, чтобы это сделать вам нужно установить  библиотеку Matplotlib, так как без нее у вас не будет необходимых методов и функций для реализации задуманного.
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("График")
plt.show()

В этом примере библиотека Matplotlib подключается с помощью оператора import. Если название модуля чересчур длинное, то с помощью ключевого слова as для него можно создать псевдоним, так matplotlib.pyplot превратился в plt.

Теперь вы имеете доступ к функциям plot(), xlabel(), ylabel(), title() и show() и можете построить график.

Топ 7 библиотек Python в 2023 году

Библиотек огромное множество, но среди часто используемых выделяются семь:

  • pandas подходит для анализа и обработки данных, позволяет выполнять над ними различные операции, такие как фильтрация, сортировка, группировка и соединение.
  • NumPy предоставляет множество математических функций для выполнения операций на массивах, таких как универсальные функции, линейная алгебра и случайные числа.
  • SciPy опирается на NumPy и предоставляет функции для оптимизации, интерполяции, интегрирования, обработки сигналов, алгебры и статистики. Используется для научных и инженерных расчетов и моделирования.
  • Matplotlib применяется  для визуализации данных, включая построение линейных графиков, столбчатых диаграмм, круговых диаграмм, точечных диаграмм, трехмерной визуализации, гистограмм и многого другого. Matplotlib предлагает гибкие настройки для управления внешним видом графиков, а также возможность сохранения графиков в различных форматах файлов, включая PNG, PDF и SVG.
  • statsmodels — это библиотека для статистического моделирования и тестирования гипотез. Она предоставляет функции для оценки статистических моделей, проведения регрессионного анализа, временных рядов, ANOVA (анализ дисперсии) и тестирования гипотез.
  • scikit-learn предоставляет широкий выбор алгоритмов машинного обучения, таких как линейные модели, решающие деревья, случайные леса, метод опорных векторов, нейронные сети и другие.
  • Keras —  это высокоуровневая библиотека машинного обучения, которая является оберткой над низкоуровневыми библиотеками, такими как TensorFlow и Theano. Она предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей, включая сверточные сети, рекуррентные сети и комбинации различных видов слоев и моделей.

Структуры данных

  • Словари содержат пары ключ-значение. При этом ключи должны быть уникальными и неизменяемыми (обычно строки или числа), а значения могут быть любого типа данных. Давайте посмотрим, как выглядит создание словаря:
student = {
    "name": "Толик",
    "age": 20,
    "bootcamp": "Elbrus"
}

Пары ключ-значение не упорядочены в словаре и требуют ручной сортировки.

  • Кортежи содержат неизменяемые последовательности элементов и упорядочены, в отличие от словарей. А также они могут содержать элементы различных типов данных. Давайте полюбуемся на классический пример кортежа:
  • Списки в Python хоть и упорядочены как кортежи, но могут быть изменены. Их синтаксис выглядит так:
  • Множества часто используются для удаления дубликатов, так как представляют собой неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Давайте посмотрим на их синтаксис:
coordinates = (3, 2, "строка", false )
data = [1, 2, "строка", 3, true, 4, 5]
colors = {"red", "green", "blue"}

Индексы и срезы

Индексы и срезы в пайтон используются для доступа к элементам в строках, списке или других структурах данных.

name = "Толя"
print(name[0])  # Выводит 'Т'
print(name[1:3])  # Выводит 'ол'

В этом примере индекс [0] используется для доступа к первому символу строки name, а срез [1:3] используется для извлечения подстроки из второго и третьего символов.

Классы

Классы применяются для создания шаблонов, в которых объединяются атрибуты и методы в единый объект. Объявление класса в Python осуществляется с использованием ключевого слова class, за которым следует имя класса c большой буквы:

class Car:
# атрибуты_класса
# методы_класса

После объявления класса создается объект этого класса с тем же именем.

Объекты

В питоне объекты являются экземплярами классов, которые имеют свои собственные значения атрибутов и могут выполнять методы, определенные в классе. Каждый объект класса является уникальным и имеет доступ к атрибутам и методам, определенным в классе. Рассмотрим это подробнее:

# Определение класса
class Car:

    def __init__(self, make, model):
        self.make = make
        self.model = model

    def start_engine(self):
        print("Двигатель запущен!")
        
# Создание объекта класса
my_car = Car("Toyota", "Camry")

# Доступ к атрибутам объекта
print(my_car.make)  # Выводит "Toyota"

# Вызов метода объекта
my_car.start_engine()  # Выводит "Двигатель запущен!"

Методы

Методы — это функции, определенные внутри классов, и обеспечивающие функциональность объектов этого класса. Пример использования методов:

# Определение класса
   class Circle:
   
       def __init__(self, radius):
           self.radius = radius

       def calculate_area(self):
           return 3.14 * self.radius ** 2

   # Создание объекта класса
   my_circle = Circle(5)

   # Вызов метода объекта
   area = my_circle.calculate_area()
   print(area)  # Выводит 78.5

Атрибуты

Атрибуты — это данные, связанные с объектами класса. Они могут быть использованы для хранения информации о состоянии объектов или для предоставления значений, которые могут быть изменены и получены объектом. Атрибуты в пайтон могут быть переменными, функциями или другими объектами. Пример использования атрибутов:

# Определение класса
class Student:

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
        
    def greet(self):
        print("Привет, я из Эльбруса, меня зовут", self.name)# Создание объекта класса
        
student = Student("Толя", 25)# Доступ к атрибутам
print(student.name)# Выводит "Толя"
print(student.age)# Выводит 25# Изменение значения атрибута
student.age = 26# Вызов метода объекта
student.greet()# Выводит "Привет, я из Эльбруса, меня зовут Толя"

Так как понятий много и все в одном месте не упомнишь, то мы вам предоставим еще две классные ссылки:

Словарь терминов Python (DS): уровень 0, новичок

Базовый синтаксис Python: словарь терминов

Софья Пирогова

Софья Пирогова

Главный редактор / Автор статей