Для каких целей используют Python. Прикладное ПО для нормальных людей

Python является широко используемым, высокоуровневым языком программирования, который был назван в честь знаменитого британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона ». Язык Python простой по своей структуре, и в то же время невероятно гибкий и мощный. Учитывая, что код Python легко читаемый и без излишней строгости в синтаксисе, многие считают, что он является лучшим вводным языком программирования.

Python — описание языка, которое дали в Foundation описывает Python :

Python – это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования. Он включает в себя модули, исключения, динамическую типизацию, высокоуровневые динамические типы данных и классы. Python сочетает в себе отличную производительность с понятным синтаксисом. В нем реализованы интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также различным оконным системам и он расширяем с помощью C и C++. Python используется как язык расширения для приложений, которым нужен программный интерфейс. И наконец, Python — это кроссплатформенный язык: он работает на многих версиях Unix, на Mac и на компьютерах под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS/2.

Какой язык программирования изучить первым?

Можно начать изучение с Python языка программирования. Чтобы проиллюстрировать, чем Python отличается от других вводных языков, вспомните время, когда вы были подростком.

Изучение программирования с помощью Python подобно вождению родительского минивэна. Как только вы сделаете на нем несколько кругов по парковке, вы начнете понимать, как управлять автомобилем.

Пытаться изучить программирование с помощью C (или даже ассемблера ) это как, учиться водить, собирая минивэн ваших родителей. Вы застрянете в гараже на несколько лет, компонуя части вместе, и когда у вас появится полное понимание того, как работает машина, и будете способны выявлять неисправности и прогнозировать будущие проблемы, вы уже перегорите, прежде чем когда-либо сядете за руль.

Преимущества Python

Язык Python для начинающих универсален. Вы можете автоматизировать рабочие процессы, создавать сайты, а также настольные приложения и игры с помощью Python . К слову, спрос на разработчиков Python (PostgreSQL, OOP, Flask, Django ) резко вырос за последние несколько лет в таких компаниях, как Instagram , Reddit , Tumblr , YouTube и Pinterest .

Высокоуровневый язык общего назначения

Python относится к высокоуровневым языкам программирования. Используя его, вы сможете создавать практически любые типы программного обеспечения. Эта универсальность поддерживает ваш интерес, так как вы разрабатываете программы и решения, ориентированные на ваши интересы, а не застреваете в дебрях языка, беспокоясь о его синтаксисе.

Интерпретируемый язык

Язык программирования Python для начинающих является интерпретируемым, а это значит, что вам не нужно знать, как компилировать код. Поскольку этап компиляции отсутствует, возрастает производительность, а время для редактирования, тестирования и отладки в значительной мере уменьшается. Просто скачайте интегрированную среду разработки (IDE ), напишите свой код и нажмите «Выполнить » (Run ).

Читаемость кода является ключевым моментом

Простой, легкий в изучении синтаксис Python делает упор на читаемость и задает хороший стиль программирования. С Python вы можете выразить свою концепцию меньшим количеством строк кода. Этот язык также заставляет вас обдумывать логику программы и алгоритмы. В связи с этим он часто используется как скриптовый или интегрирующий язык (glue language ), чтобы связать существующие компоненты вместе и писать большие объемы легко читаемого и работоспособного кода в короткие промежутки времени.

Это просто весело

Нельзя назвать язык программирования в честь Монти Пайтона , не имея чувства юмора. Более того, было проведено тестирование для сравнения времени, необходимого для написания простого скрипта на различных языках (Python, Java, C, J, BASIC ):

…Python требует меньше времени, меньше строк кода и меньше концептов, чтобы достичь поставленной цели… И в довершение всего, программирование на Python это весело! Веселье и частый успех порождает уверенность и интерес у студентов, которые становятся лучше подготовленными к дальнейшему изучению языка Python.

Перевод статьи «Why Learn Python? » был подготовлен дружной командой проекта .

Хорошо Плохо

Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.

О себе

Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.

У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.

Первичное обучение языку

1) Изучил книги:

• Марк Лутц - Изучаем Python
• Марк Лутц - Программирование на Python
• Чед Фаулер – Программист Фанатик
• Билл Любанович – Простой Python

Свой первый проект

В создания сайта я

1) Изучил книги:

• Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
• Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
• Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.

Свой первый нормальный проект

Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.

После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.

Я хочу быть крутым

• Django Rest Framework
• Celery
• Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
• Class-based view Django
• Angular/React (На выбор что-то одно)

Ты не тру без C/C++

• Брайн Керниган – Язык программирования С
• Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс

Я готов к бою!

И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.

С этим вопросом я вышел на рынок

1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.

2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.

3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:

• 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
• 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
• ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)

Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.

4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.

5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.

6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
Но опять же от случая к случаю.

В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!

Но есть другой путь!

Так что в итоге

Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.

Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.

P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

• Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
• Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

• scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
• TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

• низкий порог вхождения;
• освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Есть английский язык. На нём общаются люди. А ещё – на немецком, филиппинском, испанском, греческом и прорве других.

А есть Питон (голос зануды про правильное название). Это язык, на котором человек общается с компьютером. С компьютером можно общаться на куче языков: Си, Паскаль, Хаскель, Го, Свифт, Руби, ПХП, Бейсик, Эрланг, Эр и много других.

Мы тут будем учить именно Питон. Начнём с короткого обзора того, чем он отличается от остальных языков. Делать ничего не надо: прочитал, запомнил пару пунктов и всё, можно хвастаться всем, что ты в теме (не надо так).

Лаконичность

У Питона такое сообщество, что оно не приветствует разброда в использовании языка. Стандарт написания кода – это часть языка. Философия написания кода – тоже часть языка. Поэтому два хороших программиста напишут очень похожий код: не надо тратить время на "блин, а что он тут имел в виду?...".

У Питона такой синтаксис, что он помогает писать код очень коротко. Нет лишних скобок, длинных ключевых слов, сложных трюков и всякого такого. Описать логику, перевести на английский, разбавить отступами и синтаксисом – всё, программа готова.

У Питона такая стандартная библиотека, что она помогает выполнять кучу рутинных операций. Она поможет отправить емейл, закодировать строку, поднять веб-сервер, узнать время, удалить файл, посчитать дисперсию, заархивировать файл, вытащить данные из базы данных и ещё прорву всего всего парой строк.

У Питона такое количество сторонних модулей, что можно сэкономить тысячи человеко-часов работы. Нужно написать сайт? Научить нейронную сеть разгадывать капчу? Скачать аудио из "Вконтакте"? Узнавать людей на фотографиях? Смоделировать полёт ракеты? Написать бота? Для всего этого есть готовые модули, их надо только установить и воспользоваться.

Всё это делает процесс написания кода очень быстрым.

Крутая документация

Попробуйте загуглить , или, например . В первых результатах будет ссылка на https://docs.python.org – сайт официальной документации.

Это потому что документация очень подробная: в ней есть материалы для новичков, доки к каждому модулю, рекомендации по использованию, подводные камни и дальнейшее чтение. И это всё – для каждой версии языка. Такой удобной и подробной документации нет ни у кого.

А ещё есть http://stackoverflow.com/ – сайт, на котором одни программисты отвечают другим программистам на вопросы о программировании. За время его существования там были заданы все возможные вопросы. Серьёзно: любой вопрос в духе "как это сделать на Питоне" или "почему этот код не работает" уже был задан, просмотрен и отвечен.

Всё это делает процесс изучения и написания кода быстрым: вся нужная информация находится на расстоянии одного удачного поискового запроса.

Какого из этих вопросов нет в официальных FAQ официальной документации?

• Why am I getting strange results with simple arithmetic operations?
• Why is Python installed on my machine?
• How can I implement base abstract factory class in Python?
• Writing C is hard; are there any alternatives?

Строгая динамическая типизация

Динамическая типизация – значит, в одной и той же переменной в разное время могут храниться значения разных типов. Сейчас – число, потом – строка, и всё – в одной переменной.

Во многих языках так нельзя: создал, мол, целочисленную переменную, вот и храни в ней целые числа. Это удобно для компьютера, но не всегда удобно для программиста.

Строгая типизация – значит, нельзя просто так производить действия с объектами разных типов. Например, строку с числом сложить не получится: сначала надо превратить строку в число, а только потом – сложить. Сам Питон такое преобразование делать не будет.

Может показаться, что это неудобно, но на самом деле это защищает от прорвы ошибок. Чтобы понять о чём речь, достаточно посмотреть на JavaScript, язык со слабой типизацией:

Автоматическое управление памятью

Управление памятью – это когда для каждой кучки данных в программе нужно руками выделить место в оперативной памяти. Следить, чтобы данные не вышли за пределы этого места. Не забыть освободить это место после того, как данные не нужны. В общем, адский геморрой.

В Питоне об этом думать не надо: язык программирования всё сделает за программиста. Правда, сделает неидеально: о том, как Питон работает с памятью, надо знать.

И ещё много всякого

Помимо перечисленного, Питон знаменит много чем ещё: отступами, интроспекцией, дзеном, портируемостью, GIL-ом, названием.

Студенты Skillbox, преподаватель и разработчик рассказывают об особенностях языка и требованиях рынка.

В закладки

Материал подготовлен при поддержке

В серии публикаций студенты образовательной онлайн-платформы рассказывают о том, что подтолкнуло их к освоению новой специальности, преподаватели защищают методики, а эксперты объясняют, зачем такие специалисты вообще нужны.

Это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Синтаксис языка минималистичен: это нужно, чтобы увеличить производительность разработчика и читаемость кода.

Python - один из самых популярных и адаптивных языков, который очень быстро развивается. Разработчики на Python всегда востребованы на рынке.

Никита Соболев - разработчик, основатель студии Wemake.services

Если владеешь любым другим языком программирования, то научиться Python будет очень просто. Это моя история - я программировал на Java, но мне внезапно понадобилось изучить Python. Проблем не было: язык простой, входной порог низкий.

У меня были собственные проекты на Java, но Python мне понравился больше. В частности, с этим языком я успеваю написать больше кода. Производительность программиста, который работает на Python, в разы выше. Поэтому наша команда полностью перешла на этот язык.

Спустя год работы с Python можно стать намного эффективнее. Для сравнения - я три года мучаюсь с языками Erlang и Elixir и всё равно многого не знаю, потому что у них есть своя специфика. С Python меньше трудностей.

Программисты со знанием Python очень сильно востребованы. Если указать в своем профиле на Github проекты с Python, у которых есть хотя бы 10–15 звездочек, то автоматически попадаешь в алгоритмы HR-специалистов, которые начинают заваливать письмами каждые два дня: сиди, выбирай и соглашайся на всё, что нравится.

Никита Соболев

Разработчик и основатель студии Wemake.services

Компаниям нужно много людей, но их просто нет в таком количестве. На рынке есть несколько подразделов Python-разработки, которые сейчас наиболее популярны - работодатели берут даже новичков. Первый - Data Science. Это направление практически полностью основано на Python. Специалистам нужна хорошая математическая подготовка и базовые знания языка.

Второй подраздел - это Scrapping. Разработчики пишут «пауков», которые ходят и собирают информацию на сайтах и используют для тех или иных целей полученные сведения. Таким специалистам нужны базовые знания программирования на Python.

Через эти два вида деятельности легко войти в сферу программирования на Python: учишь базовые понятия, находишь работу, начинаешь получать реальные деньги, подтягиваешь уровень и постепенно становишься серьезным специалистом.

Однако, естественно, есть веб-разработка, в которую достаточно сложно войти, обладая только начальными знаниями. В этой сфере установлены самые высокие требования. Но заняться веб-разработкой на Python, обладая базовыми навыками, тоже реально. Есть два варианта входа - это опенсорс и фриланс.

По моим субъективным оценкам, большая часть вакансий по-прежнему предусмотрена для программистов на Java и JavaScript. Но Python входит в тройку лидеров. Перед Python-программистом открывается много перспектив, потому что платформа достаточно разнообразная и используется для разных технологий. Карьерный рост тоже быстрый - из-за простоты языка.

Но несмотря на востребованность Python-разработчиков, серьезных специалистов достаточно мало, и их тяжело найти. Они все скрыты, потому что компании их охраняют, берегут и молятся на них: найти замену такому специалисту крайне тяжело.

Вадим Шандринов - преподаватель курса

Я программирую 30 лет. Впервые начал в восьмом классе, продолжил в институте. Именно Python-разработкой я занимаюсь с 2000 года.

Плюс этого языка программирования в том, что у него низкий порог входа для обучения. Чтобы написать примитивный небольшой код, хватит нескольких дней. Но на изучение более тонких вещей - библиотек, принципов и подходов - предстоит потратить гораздо больше времени.

Python - открытый язык, есть исходники. Программист может посмотреть, что и как делают другие разработчики. Так как язык старый, то для него написано много библиотек - на все случаи жизни.

Сейчас, как мне кажется, Python стал чересчур популярен - его начали использовать многие организации: NASA, Google, Dropbox, Instagram и другие. Подобная ситуация была с Java, который сейчас используют большие компании. Например, вся Android-разработка проходит на этом языке.

Я изучаю вакансии, которые публикуются на hh.ru: ежедневно соискателям доступно около 200 различных предложений. Рынок очень большой, специалисты сильно востребованы. Но есть провал - компаниям, как правило, нужен программист с уровнем Middle или Senior. Практически во всех вакансиях указывается опыт работы от двух–трех лет. Очень редко требуются Junior-программисты - позволить себе нанимать молодых специалистов обычно могут только большие компании вроде «Яндекса».

Поэтому Junior-программисты мучаются с поиском работы - они знают язык, у них есть проекты, но не могут трудоустроиться, несмотря на востребованность.

Я думаю, что наш курс поможет устранить этот разрыв: мы готовим специалистов со знанием не просто языка, но и того, какие есть библиотеки и фреймворки. Также собираемся организовать стажировки: приглашаем компании стать партнёрами, чтобы потом брать к себе на практику лучших.

Особенность курса в том, что обучение начинается с самых основ. Мы включили много элементов геймификации - некоторые моменты я объясняю, что называется, на пальцах. Например, с помощью мультфильмов или инсценировок.

В курсе большая визуальная составляющая - с помощью кода выводятся падающие снежинки, космические корабли и другие элементы. Это гораздо интереснее, чем просто строки в консоли.

Мы погружаем студентов в профессиональную среду с помощью использования системы контроля версий. У всех программистов это основной инструмент работы. Я взаимодействую со студентами через Git (распределённая система управления версиями): они пишут код, коммитят его, загружают на сервер, а я проверяю и оставляю комментарии.

Коммит - это комментарий разработчика, в котором описаны изменения, произошедшие в коде.

Можно сказать, что мы эмулируем профессиональную жизнь программиста. Это нужно, потому что компании при приеме на работу спрашивают не про знания систем контроля версий, а про опыт работы с ними.

Курс разбит на две части. Первая посвящена самому Python, навыкам программированиям на нем. После прохождения первой части студент понимает, подходит ему это или нет. Вторая часть курса - веб-разработка с использованием фреймворка Django. После окончания обучения студент может себя позиционировать как крепкого Junior-программиста.

Игорь, 25 лет - студент с небольшим опытом программирования на C++

Я работаю преподавателем в клубах робототехники - рассказываю детям про электронику и программирование. У меня есть высшее техническое образование, но его качество я могу назвать «никаким». Также я обладаю базовыми навыками программирования на C++.

Я регулярно читаю журналы - «Популярную механику», «Машины и механизмы» и РБК. В этих изданиях говорится о развитии ИТ-индустрии, о машинном обучении, интернете вещей, блокчейне, квантовых компьютерах и других. В этих областях часто встречается использование Python: он популярен, а область его применения широка. Можно сказать, что язык поможет залезть в большое количество разных сфер.

Мне захотелось более плотно заняться программированием, и я решил попробовать изучить Python. Искал курсы в интернете, пересмотрел разные варианты и остановился на Skillbox.

После каждого модуля есть домашнее задание - без его выполнения не получится перейти к следующей теме. Задания бывают разные. Например, один раз надо было запрограммировать текстовый симулятор жизни, в котором есть человек и коты - надо было понять, сколько животных он смог бы прокормить.

Работы преподаватели проверяют с профессиональной точки зрения, как в реальной компании: код должен не просто работать, но и быть чистым. Сначала кажется, что преподаватель придирается к мелочам, но на самом деле он досконально изучает код - это хорошо.

Игорь Сенский

Если есть какие-то вопросы и проблемные моменты, то задания отправляются на доработку. У меня получилось сдать с первого раза только начальную домашнюю работу. В конце обучения должен быть выпускной проект.

Курс дает базовые знания - он на это и рассчитан, исходя из его содержания и цены. Для людей, у которых нет навыков программирования, он, наверное, подойдет, но в какой-то момент может показаться сложным. В начале даются базовые понятия, с которыми всё просто, но для более сложных нужен определенный склад ума и опыт.

Моя основная цель - проверить, насколько мне подходит подобный формат обучения, так как я впервые в жизни записался на онлайн-курс. Если всё будет хорошо, то планирую потом найти уроки по Python-разработке с более глубоким погружением.

На мой взгляд, базовые знания, которые даёт курс, равняются опыту Junior-разработчика. Значит, можно устроиться на стажировку в ту или иную компанию.

Александра, 29 лет - студентка с опытом программирования на C++

Я занимаюсь программированием пять лет. Один из языков, который я знаю - C++. Но моя работа связана с наукой, и написание кода не стоит на первом месте в списке моих обязанностей.

В какой-то момент я заметила, что растеряла навыки программирования, так как последние годы уделяла ему очень мало времени. Решив, что забыла, как писать код, я решила поучиться чему-то новому.

Я уже долгое время была подписана на Skillbox и увидела информацию о курсе по Python-разработке. Раньше я никогда не работала с этим языком и не интересовалась им, хоть и знала о его существовании. Зря: оказалось, что это клевый и интересный язык программирования.

Александра Олейникова

Студентка

Я только недавно записалась на курс и нахожусь на начальном этапе обучения. Нам даются видеоуроки, но если есть вопросы, можно написать преподавателю. После каждой темы предусмотрены домашние задания - их преподаватель проверяет вручную и затем говорит, что исправить. Когда результат его удовлетворяет, можно перейти к следующему уроку.

В начале задания казались мне скучными, потому что курс начинается с самых основ и ориентирован на людей, которые ничего не знают о программировании. Первые домашние работы очень простые – нужно вывести какие-то значения или что-то посчитать. Но с каждым уроком задания усложняются и появляются такие, в которых можно проявить фантазию.

Мне кажется, что студентам без знаний программирования легко освоить такие темы, как переменные, циклы и условия. Но может стать тяжело, когда начнётся объектно-ориентированное программирование.

Но преподаватели заинтересованы в том, чтобы студенты всё понимали. На уроках иногда даже показывают мультфильмы, чтобы объяснять сложные моменты. Мне это, конечно, кажется смешным, но если студентам непонятно и тяжело, то такой подход может помочь.

У меня пока нет планов на использование Python на практике, потому что я не собираюсь уходить со своей работы. Я рассматривала этот курс в качестве встряски для мозга, чтобы вспомнить программирование: какой бы язык ни был, основы одинаковые, и есть, что вспомнить. Но, конечно, не хотелось бы закончить курс и совсем забыть про Python: это правда крутой язык.

Python - второй по популярности язык программирования в мире. Практический 4-х месячный курс программирования на Python с индивидуальным наставником подойдёт тем, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке.

• Более 80 видеоуроков в 16 модулях.
• Проверка каждого домашнего задания преподавателем.
• Сертификат о прохождении курса.