Хочу научиться программировать на python. с чего начать?

«Базовый Python 3» от Андрея Андриевского

Пройти курс

Продолжительность: 34 видеоурока.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

Подготовка рабочей среды.
Числа, текст и математика.
Тонкости работы со строками.
Списки и работа с ними.
Переменные и их именование.
Установка и знакомство с IDE PyCharm.
Ввод информации посредством input().
Операторы ветвления if, elif и else.
Логические выражения.
Цикл for на примере списка.Функция range().
Цикл While и отличие от For.
Знакомство с функциями.
Выход из функции.
Область видимости переменных.
Распаковка аргументов и тонкости работы с ними.
Списки, словари и множества.
Модульная система.
from и import в модулях.
Файлы и каталоги.
Скачивание изображений, своя функция.
Исключения в python TRY & EXCEPT.
Простой парсер валюты.
Классы, ООП.
Работа с классами и экземплярами.
Классы, наследование.
Импортирование классов.
Работа с JSON.
Счетчик повторяющихся слов.
Тестирование в Python.
Игра пей понг на Python.

Чему научитесь:

освоите синтаксис языка Python;
вникните в ООП;
научитесь получать информацию с других сайтов;
изучите способы тестирования и обработки исключений;
научитесь работать с файлами и структурами данных.

Шаг 3. Практиковаться-практиковаться-практиковаться

Если предыдущие шаги вас не испугали, начинайте писать код — чем больше, тем лучше. Ниже найдёте несколько примеров, которые придумали мы. Разберите их по частям и попробуйте понять, как всё работает.

Программирование на Python: пример простого расчета

Цель задач для начинающих — показать, что программировать могут все. Постепенно вы перейдёте к более прикладным и сложным задачам, собственным проектам и личному портфолио.

К примеру, на курсе «Python-разработчик» в Нетологии студенты за 6 месяцев создают 4 личных проекта: онлайн-библиотеку, кулинарную книгу, кредитный калькулятор и сервис знакомств. C таким портфолио устраиваться на работу намного легче.

Начните с простой математики: создавайте переменные, возводите их в степень, потом складывайте результат и выводите на экран — делайте всё, что приходит в голову. Перед тем, как запустить программу, попробуйте предсказать результат. Если совпадает, вы неплохо справляетесь.

Сначала мы создали две переменные. Из них сделали третью, а из третьей — четвёртую, которую и вывели на экран в формате строки. Попробуете посчитать ответ? ?

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/FineShockedReality

Программирование на Python: пример с выводом на экран

Ещё можно написать программу, которая немного с вами пообщается.

Мы сами задаём фразы для ответов и выставляем паузу в секундах между репликами

Запустить программу или показать другу: https://repl.it/repls/AgitatedModernSoftwaresuite.

Чтобы запустить программу и общаться с роботом, нажмите Run

В целом, это должно хватить для первых шагов в изучении Python. Если понравится — практикуйтесь ещё больше и не останавливайтесь на достигнутом. Успехов!

Как изучать Python?

Синтаксис

Начните с изучения синтаксиса (правил, по которым пишутся команды) — в первую очередь прочтите официальную документацию. В сети есть много хороших самоучителей для новичков.

Один из самых популярных — Computer Programming for Beginners: Fundamentals of Programming Terms and Concepts Натана Кларка

Книга написана простым языком — она поможет разобраться в терминологии, понять, что такое состояния, операторы и функции, чем объектно-ориентированное программирование отличается от функционального.
На русском языке можно обратить внимание на книгу преподавателя и разработчика Майкла Доусона «Программируем на Python» — книга хороша тем, что в ней не только теория, но и реальные кейсы, показывающие, как применять полученные знания на практике. После каждой главы Доусон поясняет тему на примере простой игры и предлагает задачи для закрепления материала.
Подробнее о функциях (часть приложения, выполняющая определенную задачу) можно узнать из книги Марка Луца «Изучаем Python».
Для тех, кто уже усвоил основы языка, но еще не умеет использовать все его возможности, будет полезной книга Лучано Рамальо «Python: к вершинам мастерства»

Автор рассказывает о библиотеках и средствах языка, а также демонстрирует приемы, с помощью которых код можно сделать короче и понятнее.

Подборка полезных видеоуроков на YouTube:

Python для начинающих — короткие видеоуроки, посвященные основам языка;
Видеоуроки Python — среди прочего тут есть, например, ролики, как редактировать видео на Python или работать с Википедией с помощью этого языка;
Clever Programmer — видеоуроки по программированию, советы и рекомендации, как прокачать свои навыки;
Telusko — более 100 роликов, посвященных Python: от начального до продвинутого уровня.

Python имеет несколько направлений, поэтому стеки и технологии, которые нужно знать новичку, зависят от специализации. Например, для начинающего веб-разработчика необходимо прежде всего знание фреймворков Django и Flask. Для дата-аналитики или дата-сайенс нужно уметь работать с библиотеками, предназначенными для обработки и анализа данных: NumPy, Pandas , Sklearn, TensorFlow

Для разработки десктоп-приложений в первую очередь важно знать библиотеку Tkinter и фреймворк PyQt5, для мобильной разработки — уметь работать в среде, для разработки игр — знать набор библиотек Pygame

Курс

Python для веб-разработки

Пройдите 9-месячный курс и научитесь самостоятельно создавать и поддерживать сайты. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Настройка среды разработки

Изучив синтаксис, можно начать писать код. Для этого скачайте и установите среду разработки — IDE. Она объединяет несколько инструментов, предназначенных для разработки: редактор кода, инструменты для сборки, выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Самый базовый редактор — IDLE. Гвидо ван Россум назвал его в честь одного из актеров «Монти Пайтона» — Эрика Айдла. C помощью этой среды разработки можно просматривать, редактировать, запускать и отлаживать программы на Python. IDLE поставляется вместе с дистрибутивом. Скачайте и запустите редактор и в открывшемся окне можете начинать писать код.

Практика: сервисы и сайты

Решайте задачи. Их можно взять, например, на проекте Эйлера — это некоммерческий онлайн-проект, названный в честь знаменитого швейцарского математика Леонарда Эйлера. Проект (есть на русском и английском языке) объединяет сотни тысяч любителей математики и программирования — участники могут выбрать одну из задач и решить ее с помощью любого известного им языка программирования, в том числе с помощью Python. После того как участник получил правильный ответ, он может обсудить и сравнить с другими пользователями найденные им алгоритмы и способы решения.

Участвуйте в играх и квестах: например, chekio — это игра с заданиями разных уровней сложности и встроенной средой программирования или квест python challenge, в котором надо составить алгоритм, чтобы перейти к следующему шагу. Поискать задачки и упражнения также можно в соответствующем хабе на Хабре.

Напишите собственные несложные программы. Например, настроить автоматическую сортировку файлов по папкам или создать собственный сервер.

Шаг 2. Настроить среду разработки

Прежде чем запускать код, нужно его куда-то записать. Мы рекомендуем использовать для этих целей специальные программы — IDE (Integrated Development Environment). Они умеют искать ошибки, помогают ориентироваться в коде и дают полезные подсказки при вводе.

Так выглядит популярная IDE для Python — PyCharm. В левой части — дерево файлов и папок проекта, справа — написанный код

Но для первых попыток вам хватит repl.it — IDE, которая работает в облаке и умеет всё то же самое, что и PyCharm. Зайдите на http://repl.it.

Нажмите New repl и выберите Python из списка языков программирования. В результате получится такое:

Так выглядит рабочее окно repl.it. Здесь вы можете написать код и сразу выполнить его. Самые внимательные увидят уже работающую программу ?

Дальше всё просто: пишете код, нажимаете на кнопку Run — программа запускается. Если захотите показать кому-нибудь свою программу, жмите кнопку Share и копируйте ссылку из строки Share Link. В разделе с примерами вы ещё увидите такие ссылки и сможете их протестировать.

«Python: основы и применение» от Stepik

Продолжительность: 19 занятий.

Форма обучения: видеоуроки и практические задания.

Программа обучения:

Вступление.
Объектная модель.
Функции и аргументы.
Пространства имён и области видимости.
Основы ООП.
Наследование классов.
Обработка исключений.
Импорт и дополнительные модули.
Итераторы и генераторы.
Доступ к файлам.
Усложненное использование функций.
Стандарты оформления кода.
Работа со строками.
Регулярные выражения в Python.
Работа с интернетом.
Подготовка данных к передаче.
API.
Библиотеки для работы с XML.
Заключение.

Чему научитесь:

освоите синтаксис языка Python;
ознакомитесь с парадигмой объектно-ориентированного программирования;
научитесь писать читаемый код в соответствии с требованиями PEP8;
изучите регулярные выражения.

теоретический материал закрепляется тестами и интерактивными задачами;
занятия проводят опытные программисты;
подробный разбор основ языка.

Многострочные операторы

Многострочные операторы записываются в блокнот как редактор и сохраняются с расширением .py. В следующем примере мы определим выполнение нескольких строк кода с помощью скрипта Python.

Код:

name = "Andrew Venis"
branch = "Computer Science"
age = "25"
print("My name is: ", name, )
print("My age is: ", age)

Файл сценария:

Плюсы и минусы режима сценария

Режим сценария также имеет несколько преимуществ и недостатков. Давайте разберемся в следующих преимуществах запуска кода в режиме скрипта:

Мы можем запускать несколько строк кода.
Отладка выполняется легко в режиме сценария.
Подходит как для новичков, так и для экспертов.

Посмотрим на недостатки скриптового режима:

Нужно сохранять код каждый раз, если мы вносим в него какие-либо изменения.
Когда мы запускаем одну или несколько строк кода, это может быть утомительно.

Идентификаторы Python

Идентификаторы Python относятся к имени, используемому для идентификации переменной, функции, модуля, класса, модуля или других объектов. Есть несколько правил, которым нужно следовать при присвоении имени переменной Python.

Имя переменной должно начинаться с английской буквы или символа подчеркивания(_).
Имя переменной не может начинаться с числа.
В имени переменной нельзя использовать специальные символы.
Имя переменной чувствительно к регистру.

Пример –

number = 10
print(num)

_a = 100
print(_a)

x_y = 1000
print(x_y)

Выход:

10
100
1000

Мы определили базовый синтаксис языка программирования Python. Мы должны ознакомиться с основной концепцией любого языка программирования. Как только мы запомним концепции, упомянутые выше, изучение Python станет проще.

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Анализ датасета

Теперь пришло время взглянуть на данные более детально. На этом этапе мы погрузимся в анализ данные несколькими способами:

Размерность датасета
Просмотр среза данных
Статистическая сводка атрибутов
Разбивка данных по атрибуту класса.

Не волнуйтесь, каждый взгляд на данные является одной командой. Это полезные команды, которые можно использовать снова и снова в будущих проектах.

3.1 Размерность датасета

Мы можем получить быстрое представление о том, сколько экземпляров (строк) и сколько атрибутов (столбцов) содержится в датасете с помощью метода shape.

Вы должны увидеть 150 экземпляров и 5 атрибутов:

3.2 Просмотр среза данных

Исследовании данных, стоит сразу в них заглянуть, для этого есть метод head()

Это должно вывести первые 20 строк датасета.

3.3 Статистическая сводка

Давайте взглянем теперь на статистическое резюме каждого атрибута. Статистическая сводка включает в себя количество экземпляров, их среднее, мин и макс значения, а также некоторые процентили.

Мы видим, что все численные значения имеют одинаковую шкалу (сантиметры) и аналогичные диапазоны от 0 до 8 сантиметров.

3.4 Распределение классов

Давайте теперь рассмотрим количество экземпляров (строк), которые принадлежат к каждому классу. Мы можем рассматривать это как абсолютный счет.

Мы видим, что каждый класс имеет одинаковое количество экземпляров (50 или 33% от датасета).

4. Визуализация данных

Теперь когда у нас есть базовое представление о данных, давайте расширим его с помощью визуализаций.

Мы рассмотрим два типа графиков:

Одномерные (Univariate) графики, чтобы лучше понять каждый атрибут.
Многомерные (Multivariate) графики, чтобы лучше понять взаимосвязь между атрибутами.

4.1 Одномерные графики

Начнем с некоторых одномерных графиков, то есть графики каждой отдельной переменной. Учитывая, что входные переменные являются числовыми, мы можем создавать диаграмма размаха (или «ящик с усами», по-английски «box and whiskers diagram») каждого из них.

Это дает нам более четкое представление о распределении атрибутов на входе.

Диаграмма размаха атрибутов входных данных

Мы также можем создать гистограмму входных данных каждой переменной, чтобы получить представление о распределении.

Из графиков видно, что две из входных переменных имеют около гауссово (нормальное) распределение. Это полезно отметить, поскольку мы можем использовать алгоритмы, которые могут использовать это предположение.

Гистограммы входных данных атрибутов датасета

4.2 Многомерные графики

Теперь мы можем посмотреть на взаимодействия между переменными.

Во-первых, давайте посмотрим на диаграммы рассеяния всех пар атрибутов. Это может быть полезно для выявления структурированных взаимосвязей между входными переменными.

Обратите внимание на диагональ некоторых пар атрибутов. Это говорит о высокой корреляции и предсказуемой взаимосвязи

Операции со строками

Изучение проще начинать с простейших примеров базовых операций вроде операций со строками, числами, датой и временем, файловой системой. И только после освоения элементарных вещей приступать к более сложным решениям.

Примеры операций со строками:

Объединение:

str = "welcome " + "to python"

print (str)

Умножение:

str = "Losst" * 2

print (str)

Объединение с преобразованием (с числом или логическим значением):

str = "Это тестовое число " + str(15)

print (str)

Каждый из примеров рекомендуется внести в интерпретатор и посмотреть на результат. Понятно, что такие пробы ни к чему не приведут без теоретической основы. В ее качестве рекомендуется взять книги «Программируем на Python» Майкла Доусона и «Hello World. Занимательное программирование» Картера и Уоррен Сэнд. Также будут полезны «Изучаем Python» Марца Лутца и «Python – к вершинам мастерства» Лучано Рамальо.

Избыток информации на начальном этапе пойдет только на пользу, ведь новичок еще не определил для себя специализацию, поэтому стоит взяться за все доступные основы.

«Python для Начинающих» от ADV-IT

Пройти курс

Продолжительность: 36 видеозанятий.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

Установка.
Переменные.
Строки.
Номера.
Циклы.
Массивы.
Управляющие структуры.
Словари.
Система ввода-вывода.
Функциональное программирование.
Использование модулей.
Объектно-ориентированное программирование.
Чтение-запись в файлы.
Отслеживание и обработка исключений.
Подготовка данных к отправке.
Работа с терминалом.
Регулярные выражения.
Графический модуль.
Компиляция под различные платформы.
Работа с Базами Данных SQL Server.
Интернет-запросы
Django.

Чему научитесь:

изучите синтаксис языка Python;
познакомитесь с веб-разработкой;
освоите принципы ООП;
научитесь работать с графикой и файлами;
ознакомитесь с базами данных.

«Уроки PYTHON для начинающих» от selfedu

Пройти курс

Продолжительность: 30 уроков.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

Инсталляция интерпретатора языка.
Переменные, основные операции и типизация языка.
Основы ввода-вывода.
Математические действия.
Условный оператор if.
Циклическое повторение блоков кода.
Строковый тип.
Списки.
Словари.
Кортежи.
Функции.
Проектирование разработки. Создание простой игры.
Рекурсивные и лямбда-функции.
Тестирование программ.
Области видимости.
Множества.
Итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield.
Дополнительные функции
Методы сортировки элементов.
Отлавливание и обработка ошибок.
Чтение-запись в файлы.
Методы форматирования.
Разработка и импорт модулей.
Пакеты (package).
Декораторы функций.

Чему научитесь:

изучите синтаксис языка Python;
научитесь тестировать программы;
освоите работу с файлами и строками;
ознакомитесь с обработкой исключений.

Использование Python¶

Python-программа, установленная по умолчанию, называется интерпретатором. Интепретатор принимает команды и выполняет их после ввода. Очень удобно для тестирования чего-либо.

Чтобы запустить интерпретатор, просто введи python и нажми Enter.

Чтобы узнать, какая версия Python запущена, используй

Взаимодействие с Python’ом

Когда Python запустится, ты увидишь что-то вроде этого:

Python 3.3.2 (default, May 21 2013, 15:40:45)
 on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

Примечание

>>> в последней строке означает, что сейчас мы находимся в интерактивном интерпретаторе Python, также называемом “Оболочкой Python (Python shell)”. Это не то же самое, и что обычная командная строка!

Теперь ты можешь ввести немного Python-кода. Попробуй:

print("Hello world")

Нажми и посмотри, что произошло. После вывода результата Python вернёт тебя обратно в интерактивную оболочку, в которой мы можем ввести какую-нибудь другую команду:

>>> print("Hello world")
Hello world
>>> (1 + 4) * 2
10

Очень полезна команда , которая поможет тебе изучить досконально изучить Python, не выходя из интерпретатора. Нажми , чтобы закрыть окно со справкой и вернуться в командную строку Python.

Чтобы выйти из интерактивной оболочки, нажми и затем , если используешь Windows, и , если используешь GNU/Linux или OS X. Этого же можно добиться вводом Python-команды .

Запуск файлов с Python-кодом

Когда Python-кода становится слишком много, лучше записывать его в файлы. Это, например, позволит тебе редактировать отдельные части кода (исправлять ошибки) и тут же запускать их без необходимости перепечатывать текст. Просто сохрани код в файл, и передай его имя python‘у. Записанный в файл исходный код будет выполнен без запуска интерактивного интерпретатора.

Давай попробуем сделать это. С помощью своего любимого текстового редактора создай файл в текущей директории и запиши в него программу команду, выводящую фразу “Hello world”, из примера выше. На GNU/Linux или OS X также можно выполнить команду , чтобы создать пустой файл для последующего редактирования. Выполнить сохранённую в файле программу проще простого:

$ python hello.py

Примечание

Для начала убедись, что ты находишься в командной строке (на конце строк должны находиться символы или , а не , как в интерактивной оболочке Python).

В Windows нужно два раза кликнуть на пиктограмму файла, чтобы запустить его.

Когда ты нажмешь <Enter> в консоли, наш файл выполнится и результат его работы будет выведен на экран. В этот момент интерпретатор Python выполнит все инструкции, находящиеся в скрипте и вернет управление командной строке, а не интерактивной оболчке Python.

Теперь всё готово, и мы можем приступить к черепашке!

Примечание

Вместо ожидаемого “Hello world” ты получил какие-то странные ошибки “can’t open file” или “No such file or directory”? Скорее всего, что ты работаешь не в той директории где сохранен твой Pyhton-скрипт. С помощью командной строки легко сменить текущий активный каталог, используя команду cd, что означает “change directory” (сменить каталог). В Windows эта команда может выглядеть так:

> cd Desktop\Python_Exercises

В Linux или OS X:

$ cd Desktop/Python_Exercises

С помощью этой команды мы перейдем в папку Python_Exercises, которая находиться в папке Desktop (конечно же, на твоем компьютере названия папок будут отличаться). Если ты не знаешь путь к каталогу, где ты сохранил свой файл, попробуй просто перетащить папку в окно консоли. А если ты не знаешь в какой папке ты сейчас находишься в консоли — воспользуйся командой pwd, которая означает “print working directory” (показать активную директорию).

Предупреждение

Эксперементируя с черепашкой, не называй рабочий файл — лучше выбрать более подходящие имена, такие как или , иначе при обращении к Python будет использовать твой файл вместо из стандартной библиотеки.

Классы и объекты

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

«Уроки Python для начинающих» от Олега Шпагина

Пройти курс

Продолжительность: 50 уроков.

Форма обучения: видеоуроки.

Программа обучения:

Установка, настройка и пишем первую программу.
Как запустить Python IDLE и сделать первую программу (для начинающих).
Как использовать Sublime Text для Python.
Вычисления и переменные для начинающих.
Строки для начинающих.
Списки для начинающих.
Кортежи, Словари для начинающих.
Как в Python работать с массивами и списками.
Индексы и срезы в массивах, списках.
Конструкция if elif else.
Логические операторы И, ИЛИ, НЕ (AND, OR, NOT).
Циклы for и while.
Встроенные функции Python.
Именованные аргументы.
try except.
Как создать функцию, что такое функции в Python, как с ними работать.
Что такое модули.
Что такое классы, объекты.
Рекурсия.
Запуск внешних приложений.
Как программировать на Python Online.
Работа с файлами Excel считываем данные и формулы.
Работаем с CSV файлами.

Чему научитесь:

настраивать рабочую среду;
познакомитесь с синтаксисом языка Python;
изучите основы ООП;
научитесь работать со сторонними приложениями.

Загрузите данные

Мы будем использовать датасет цветов ирисов Фишера. Этот датасет известен тем, что он используется практически всеми в качестве «hello world» примера в машинном обучении и статистике.

Набор данных содержит 150 наблюдений за цветами ириса. В датасете есть четыре колонки измерений цветов в сантиметрах. Пятая колонна является видом наблюдаемого цветка.

Все наблюдаемые цветы принадлежат к одному из трех видов. Узнать больше об этом датасете можно в Википедия.

На этом этапе мы загрузим данные из URL-адреса в CSV файл.

2.1 Импорт библиотек

Во-первых, давайте импортировать все модули, функции и объекты, которые мы планируем использовать в этом уроке.

Все должно загружаться без ошибок. Если у вас есть ошибка, остановитесь. Перед продолжением необходима рабочая среда SciPy. Посмотрите совет выше о настройке вашей среды.

2.2 Загрузка датасета

Мы можем загрузить данные непосредственно из репозитория машинного обучения UCI.

Мы используем модуль pandas для загрузки данных. Мы также будем использовать pandas чтобы исследовать данные как целей описательной статистики, так для визуализации данных.

Обратите внимание, что при загрузке данных мы указываем имена каждого столбца. Это поможет позже, когда мы будем исследовать данные

Датасет должен загрузиться без происшествий.Если у вас есть проблемы с сетью, вы можете скачать файл iris.csv в рабочую директорию и загрузить его с помощью того же метода, изменив URL на локальное имя файла.