Лучший способ начать изучение Python - полная дорожная карта

Опубликовано: 26 Июня, 2021

Python… Самый быстрорастущий и популярный язык программирования в мире не только среди разработчиков программного обеспечения, но и среди математиков, аналитиков данных, ученых, бухгалтеров, сетевых инженеров и даже детей! потому что это очень удобный для новичков язык программирования. Люди из разных дисциплин используют Python для множества различных задач, таких как анализ и визуализация данных, искусственный интеллект и машинное обучение, автоматизация и т. Д. Вы можете написать скрипт Python для автоматизации множества скучных задач, таких как копирование файлов и папок, переименование. их, загружая на сервер. Таким образом, Python используется не только разработчиками программного обеспечения, но и другими профессионалами для автоматизации своих задач и облегчения их жизни. Python - это многоцелевой язык, вы можете использовать Python для создания веб-приложений, мобильных приложений и настольных приложений, а также для тестирования программного обеспечения и даже взлома.

Всех вышеперечисленных причин достаточно, чтобы понять, почему Python является самым популярным языком среди программистов и почему вы должны его изучать. Теперь вопрос, с чего начать? Сколько времени потребуется, чтобы выучить этот язык? какие темы вам следует освещать? что такое библиотеки или фреймворки Python? Как новичок, вы запутаетесь, что мне выбрать в первую очередь. Должен ли я изучать все концепции из книги или мне следует обратиться к онлайн-руководству? Давайте обсудим всю дорожную карту, чтобы стать разработчиком Python.

Почему Python? (Решите свою конечную цель)

Прежде чем вы начнете свое путешествие с этим языком, у вас должна быть четкая цель, почему вы хотите изучать Python? Что именно вы хотите делать с этим языком? Вы хотите автоматизировать скучные или утомительные задачи или хотите создать веб-приложения?
Большинство новичков совершают распространенную ошибку, когда начинают изучать язык только ради того, чтобы выучить его, не имея в виду цели. Имейте в виду, что изучение языка - это другое дело, и использование его для создания некоторых реальных приложений - другое дело, и как программист ваша цель должна заключаться в том, чтобы уметь создавать вещи, а не просто изучать язык. Поэтому сначала исследуйте каждую область и выясните, в чем заключается ваш интерес.
Мы уже обсудили различные области, в которых можно использовать Python. Итак, прежде всего, решите, что именно вы хотите построить, как только ваша цель будет определена, придерживайтесь ее и переходите к следующему шагу, то есть к поиску ресурсов.

Образовательные ресурсы

В Интернете доступно множество документации и видео, поэтому очень непонятно, с чего начать изучение этого языка, особенно когда Python можно использовать в различных областях. Поймите, что одной книги или видеокурса недостаточно, чтобы научить вас всему на Python, и изначально, будучи новичком, вы также будете перегружены множеством концепций, но наберитесь терпения, исследуйте и оставайтесь приверженными этому. Ниже приведены некоторые ресурсы, которые мы отфильтровали, чтобы начать изучение Python, но убедитесь, что любой ресурс, который вы предпочитаете, вместе с ним.

Если у вас уже есть опыт программирования, ознакомьтесь с официальной документацией: 3.8.1. или узнайте из Python Tutorial GeeksforGeeks. Вы также можете пройти некоторые онлайн-видеоуроки или курсы, но большинство курсов будут начинаться с уровня новичков (это просто пустая трата времени), все же это зависит от вас и вашего предыдущего опыта в кодировании.
Если вы новичок и читать документацию вам скучно, выберите комплексный онлайн-курс Python. Один из курсов, который подходит для новичков, - это полный мастер-класс по Python: изучение Python с нуля.

Какие бы ресурсы вы ни предпочли, определите крайний срок для завершения курса. Вы можете закончить курс в течение 10–11 недель, если вы новичок и посвящаете обучению 2–3 часа каждый день. Теперь перейдем к следующему шагу и проверим важные темы Python, которые вам следует осветить. Имейте в виду, что есть так много вещей, которые нужно изучить, поэтому, как только вы закончите изучение тем, начните изучать язык Python самостоятельно.

Важные темы в Python

1. Изучите синтаксис и основы

Сначала начните с установки Python в вашей системе. Просто посетите официальный сайт Python, загрузите последнюю версию, и все готово. После завершения установки вы можете использовать IDLE для написания и выполнения кода Python. Теперь мы собираемся перечислить некоторые темы, чтобы начать изучение Python. На то, чтобы охватить все основные вопросы, потребуется почти 1–1,5 недели, но это зависит от вашего учебного процесса.

Оболочка Python, основы арифметики.
Управляющие структуры.
Принятие пользовательского ввода, строки и приведение типов.
Цикл в Python: циклы For и While.
Обработка исключений.
Функции, модули и импорт.

2. Концепции ООП, встроенные структуры данных и другие вещи

Этот раздел будет немного сложным, особенно если вы не знакомы с концепциями объектно-ориентированного программирования. Воспользуйтесь некоторыми ресурсами, о которых мы упомянули, и с некоторой практикой вы сможете понять концепции. Эти концепции будут широко использоваться при создании сложных приложений, поэтому хорошо разбирайтесь в этих темах. На обучение может уйти 1–1,5 недели.

Объектно-ориентированное программирование на Python
Списки и функции списков
Регулярные выражения
Понимание списка
Нарезка списка
Форматирование строки
Лямбды
Список, словари и кортежи

Как только вы овладеете вышеуказанными темами и достаточно попрактикуетесь в каждой из них, пора что-то сделать из этого. Python имеет хороший набор модулей, пакетов, библиотек и фреймворков, которые вы можете использовать для различных приложений. Поэтому вместо того, чтобы создавать все с нуля, используйте фреймворки и библиотеки, доступные на этом языке. Вам будет проще что-то построить, используя эти фреймворки и библиотеки. Подберите фреймворк или библиотеки в соответствии с вашей конечной целью (веб-разработка, настольные приложения и т. Д.)

3. Фреймворки для веб-разработки

В Python так много фреймворков для веб-приложений, среди которых есть Django, Flask, Bottle, Tornado и Pyramid.

Django: веб-фреймворк высокого уровня, который в основном используется в стартапах и на предприятиях для веб-разработки. Он следует шаблону MVC, и вы можете использовать несколько баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, SQLite и Oracle. Если вы полный новичок и не знакомы с терминологической аутентификацией, маршрутизацией URL, API и моделями, тогда вы почувствуете много боли при изучении Django, но не торопитесь, наберитесь терпения, просмотрите еще несколько ресурсов и поймите каждую строку кода. . Постепенно вы все поймете. Изучение Django может занять 2–2,5 недели .
Flask: Flask - один из самых простых в освоении микрофреймворков на Python. Если вы хотите разработать простое и легкое веб-приложение, для этого подойдет Flask. Он не такой мощный и обширный, поскольку Django по-прежнему предоставляет такие функции, как поддержка модульного тестирования и создание REST API. Обучение Flask займет 1–1,5 недели .

4. Для создания настольных приложений

Библиотеки Tkinter, PyQT, Kivy, WxPython или PyGUI очень хороши для создания настольных приложений.

Tkinter: Tkinter - это библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать настольные приложения с графическим интерфейсом пользователя с использованием Python. Изучение Tkinter простое и предоставляет графический интерфейс. На изучение Tkinter уйдет около 1 недели.
PyQT: PyQt - одна из самых мощных кроссплатформенных библиотек GUI, принадлежащих Nokia. Он сочетает в себе программирование на Python и библиотеку Qt. Его можно использовать для разработки графических пользовательских интерфейсов для настольных приложений.
Киви: Его можно использовать для создания настольных приложений, также он поддерживает такие платформы, как Android, iOS, Linux и Raspberry Pi.

5. Для анализа данных

Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, SciPy, Matplotlib - эти библиотеки хороши для анализа данных. Эти библиотеки полезны для тех, кто хочет стать аналитиком данных / исследователем данных. Изучение Numpy или Pandas займет около 1 недели.

Numpy: это пакет обработки массивов, обеспечивающий высокопроизводительный объект массива. Он широко используется для научных вычислений с помощью Python и предоставляет важные функции.
Pandas: Pandas также является очень хорошей библиотекой с открытым исходным кодом, которая используется для анализа данных. Он предоставляет высокоуровневые структуры данных (такие как DataFrame) и широкий спектр инструментов для анализа. Он также может переводить сложные операции в несколько команд. Используя эту библиотеку, манипулирование данными становится намного более простой задачей.

6. Для машинного обучения:

TensorFlow: самая популярная библиотека глубокого обучения, разработанная Google. Это вычислительная среда, используемая для выражения алгоритмов, включающих многочисленные тензорные операции.
Scikit-Learn: библиотека машинного обучения для Python, предназначенная для работы с числовыми библиотеками, такими как SciPy и NumPy.
PyTorch: он может обрабатывать графики динамических вычислений на ходу. Он также предоставляет простой в использовании API.

Строить проекты

До сих пор мы охватили почти все на Python, теперь последний этап - создание проектов. Все обучение на Python имеет смысл только в том случае, если вы можете создавать несколько проектов. Помните, что лучший способ проверить свои навыки программирования - это работать над сложным проектом, который решает проблему. Построение сложного проекта - непростая задача для новичков, поэтому начните с малого. Сначала создайте простой проект, а затем постепенно продвигайтесь вперед. Если вы хотите создать сложный проект, начните с небольшого и простого модуля, продолжайте добавлять в него функции. Вы увидите свой прогресс вместе с вашим проектом, и вы поймете, как программисты решают реальные сложные проблемы.

Проекты действительно помогают оттачивать ваши навыки. Работая над проектом, вы столкнетесь с разочарованием, множеством препятствий, проблем и трудностей. Когда вы работаете над этими проблемами и трудностями, вы приобретаете много навыков. Решение этих проблем дает вам достаточно опыта в решении проблем с использованием Python.

Теперь есть несколько проектов, которые вы можете создать с помощью Python. Простой калькулятор процентов / EMI, погодное приложение, Simple Crawler - все это простые проекты, которые вы можете сделать. Если мы говорим о каком-то сложном проекте, то вы можете создать полнофункциональный сайт электронной коммерции, веб-сканер, который динамически сканирует определенную веб-страницу, онлайн-генератор резюме, который генерирует резюме в формате PDF из необработанного текста.

Советы:

Наберитесь терпения, это касается не только изучения Python, но и другого языка. Изучение первого языка всегда требует больше усилий и времени, поэтому поймите, что потребуется время, чтобы все утопить.
Придерживайтесь своей цели и языка. Не просто изучайте синтаксис и переходите на новый язык программирования.
Разочарование и боль - это часть процесса обучения, примите это, а не избегайте.
Из-за некоторых сложных терминов, ошибок и проблем вы захотите сдаться. Не делайте этого, это случается со всеми в программировании. Дайте немного времени себе и разберитесь в теме, используя какой-либо другой ресурс и сосредоточенно.
Будьте последовательны, если вы непоследовательны в обучении, это займет гораздо больше времени и усилий.
Строительный проект всегда помогает укрепить уверенность в себе, поэтому не игнорируйте его важность.