Как учить Python: девять кратких практических советов

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы; они помогают закрепить теорию.
Уже на этапе изучения основ языка (или даже до этого) задумайтесь о том, чем вы конкретно хотите заниматься с помощью Python. Лучше сразу определиться, выбираете вы искусственный интеллект или веб-разработку, так как рано или поздно нужно будет понять, какие библиотеки стоит изучить — для каждой сферы применения нужен свой набор библиотек.
Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту также нужно уметь работать в Jupyter Notebook и, возможно, стоит изучить Spyder.
Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из библиотеки itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
Если ваша цель — квантовые вычисления, изучите библиотеки Qiskit, Cirq и PennyLane.
Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.

Если вы уже уверены в том, что хотите начать карьеру Python-разработчика, ждём вас на Python-факультете Geek University. Ближайшие потоки начинаются совсем скоро — 14 и 18 января. Если ещё сомневаетесь, то посмотрите для вдохновения истории наших выпускников-питонистов: