Погружение в пучину интерпретатора python. ч1

Библиотеки и фреймворки

В Python есть уже встроенные библиотеки, поставляемые вместе с интерпретатором. Они служат для расширения возможностей разработчика при написании программ. Также есть огромное количество внешних библиотек и фреймворков, которые можно подключить и использовать.

Такое количество библиотек дает преимущество, и способствует популярности Python. Например, высокоуровневая библиотека Pandas. Назначение Pandas – это обработка и анализ данных. Она используется в таких профессиях как Data Science и продолжает активно развиваться.

Для того, чтобы жизнь разработчика была легче, разработано множество веб фреймворков. Они позволяют автоматизировать рутинные процессы и задачи. Также фреймворки дают готовую структуру для написания web приложений.

Python бибиотека Pandas

Одним из самых популярных фреймворков с открытым свободным кодом является Django. С его помощь можно не добавлять разные библиотеки отдельно, а установить большинство стандартных функций одним пакетом. В 2010 году с помощью фреймворка Django был создан Instagram и в 2012 году Facebook купил его за миллиард долларов.

Pyramid является еще одним open-source популярным фреймворком. Он универсальный, и дает возможность работать с большими и малыми приложениями. У него хорошее и понятное руководство или пособие. Pyramid используется в тех случаях, когда не требуется разработки полноценной CMS, а хватает веб приложения. Этот фреймворк позволяет быстро собрать проект.

Ответы на вопросы читателей

Насколько сложно выучить Python? Азы Питона изучаются достаточно просто. Чтобы стать экспертом и высококлассным специалистом потребуется практика и решение реальных задач. Быстро выучить можно, было бы желание.

Какие программы можно создавать, овладев Питоном? Перечень программ органичен лишь фантазией. Разработчики создают порталы и многофункциональные сайты, парсеры, менеджеры баз данных, системы управления ресурсами, чат-боты, программные интерфейсы, сервисы анализа данных, графические оболочки.

Сколько времени потребуется на изучение Питона? Стандартных временных рамок не существует. Однако уже через 1-2 месяца при интенсивной самостоятельной работе с языком можно создавать простые парсеры, небольшие игры, автоматизаторы рутинных задач. А вообще, есть правило 10 тыс. часов – именно столько времени практики потребуется, чтобы посчитать себя специалистом хорошего уровня.

Есть ли слабые стороны у Питона? У любого языка программирования они имеются. Во-первых, скорость работы несколько ниже, чем у компилируемых языков (С++, Java), но ее обычно хватает. Во-вторых, работа с 3d-графикой ограничена. В-третьих, отсутствует проверка типа переменной в момент компиляции.

Какая зарплата у Python-разработчика начинающего уровня? В зависимости от региона она варьируется, но даже Junior-разработчик вполне может рассчитывать на 30-50 тыс. руб. в первые месяцы работы. По мере роста количества навыков лимиты повышаются в разы, а то и десятки раз.

Как лучше учить Python? В наше время методик обучения бесчисленное количество: видеокурсы, книги, игровые платформы, буткампы и пр. Поэтому можно выбрать тот способ, что подходит именно вам. Главное помнить: постоянная практика закрепляет пройденный материал. Простая зубрежка материала не даст никаких видимых результатов.

Где можно посмотреть задачи для новичков, простые проекты? Чтобы попрактиковаться в навыках, необходимо решать разные задачи и сравнивать результаты с другими программистами. Для этого подойдут следующие ресурсы: https://www.codingame.com/, https://www.codewars.com/, https://www.hackerrank.com/. Здесь имеются задания для специалистов любого уровня.

Кто он, программист C#

Согласно исследованию SuperJob, язык программирования С# почти не интересует соискателей-программистов женского пола. Из 100% программистов, пишущих на нем и желающих получать за это деньги, 73 – мужчины.

Усредненный портрет соискателя на вакансию программиста С#

Также среди таких специалистов довольно мало действительно молодых и даже юных программистов – средний возраст соискателя в этом сегменте составляет 35 лет. В то же время у подавляющего большинства из них (у 78%) есть высшее образование, а вот менять город проживания ради работы в компании готовы менее трети соискателей – всего 28%.

Синтаксис питона

Для того, чтобы было удобнее работать программистам с языком Python был придуман достаточно простой синтаксис. Приведу основные принципы.

• Конец строки обозначает завершение инструкции. Не нужно специально обозначать точкой с запятой или какими — то другими символами;
• Для того, чтобы отделить вложенные блоки друг от друга, используется отступ при помощи табуляции. Как правило, это четыре пробела;
• Основная инструкция заканчивается двоеточием. После нее под строкой располагается вложенная инструкция или блок с отступом в четыре пробела.

Есть еще некоторые специальные случаи, которые лучше рассмотреть отдельно.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

Онлайн-курс Профессия Python-разработчик

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. Создадите несколько действующих сервисов и получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer).
Последнее обновление курса — Август 2021 года
Узнать больше →

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Где используется Python и почему

В последние 5 лет Питон непрерывно находится в тройке самых популярных языков программирования. У него есть ряд сильных сторон, которые привлекают разработчиков со всего мира.

К типичным областям использования Python относят:

• Веб-разработка (сайты любой сложности и функциональности без проблем создаются при помощи данного языка);
• Работа с базами данных (можно работать как с «встроенной» sqlite3, так и любыми другими – реляционными и нереляционными);
• Графические приложения (реально не просто писать исполняемые скрипты, но и разрабатывать полноценные графические интерфейсы под свои нужды);
• Научные задачи (сложные вычисления, машинное обучение, нейронные сети);
• Сетевое программирование (включает не только взаимодействие с сайтами, но и почтовыми сервисами, JSON-объектами, Интернет-протоколами);
• Бизнес-приложения и игровая индустрия (ERP-системы, непрерывная разработка и тестирование, простые игры).

Озвученный спектр направлений показывает, что Питон имеет определенные преимущества по сравнению с другими языками, раз он пригоден для такого широкого класса задач.

Основные показаны ниже (рис. 1).

Сильные стороны языка Python

Простота подразумевает легкость освоения и высокий уровень абстракции (минимум кода при максимальном эффекте).

Выразительность связана с минимальным количеством кода для достижения результата (некоторые особенности Питона сокращают объем кода чуть ли не до одной строки, если сравнивать с другими языками).

Скрипты на Python’e легко читать: нет лишних символов, нагромождения скобок, дополнительных уточнений.

Полнота демонстрирует масштаб встроенных и сторонних библиотек под специфичные нужды (не нужно с нуля создавать функционал, ведь его уже кто-то реализовал).

Немаловажно и то, что исходный код Python свободно распространяется. Любая редакция языка доступна каждому как для личных, так и коммерческих нужд

Кроссплатформенность в дополнение ко всему гарантирует достижение идентичных результатов что на Windows, Linux, MacOS, так и на мобильных системах.

Отметим, также, ключевые плюсы и минуса Питона (таблица 1).

Таблица 1 – Сильные и слабые стороны Python’a

Уровень зарплат в России и в других странах

В Москве программист Python получает от 30 000 до 450 000 рублей в зависимости от компании и его уровня квалификации. В Санкт-Петербурге от 25 000 до 350 000. Средняя зарплата разработчика составляет 120-150 тысяч в городах федерального значения и 75-100 в региональных центрах.

В странах СНГ сильный разброс зарплат. Например, в Узбекистане средний доход составляет от 20 до 40 тысяч в пересчете на российские рубли. В Белоруссии средняя зарплата — 2-3 тысячи долларов.

Зарплата в странах Европы составляет от 1500 до 5000 долларов в месяц в зависимости от страны и квалификации сотрудника. В США программистам предлагают от 2500 до 8500 тысяч долларов в месяц.

Чем занимается Python-разработчик

Недавно я начал работать в компании Neon Banana, которая разрабатывает мобильные игры. В мои обязанности входит backend-разработка серверной архитектуры на Python для игр. Компания создает свой первый продукт, и пока я единственный, кто занимается backend в компании. Но сейчас я провожу собеседования и ищу себе сотрудников в команду.

Пока первая игра в разработке, на backend приходится много небольших задач. Например, нужно добавить нового персонажа или обновить цену предмета в игровой валюте. Чтобы все это отображалось в игре правильно, я пишу код на Python, который соединяет приложение с сервером. Когда игру будут выпускать на рынок, задачи будут сложнее. Например, нужно будет шардировать базу данных — перестраивать структуру данных, чтобы приложение загружало их быстрее.

Мне нравится ритм стартапа: ты сам ставишь себе задачи и ищешь необычные решения. Но это и большая ответственность: от тебя зависит то, каким будет новый продукт.

В большой компании все по-другому: ты ощущаешь себя винтиком в большом механизме, который делает стандартные задачи. До этого я работал в онлайн-кинотеатре ivi.ru, там тоже занимался backend. Например, я разрабатывал инструменты на Python для определения аудитории, которой будет интересен новый фильм. Такие задачи помогают маркетологам, а мне хотелось решать задачи, связанные с продуктом, поэтому я ушел в разработку игр.

Что такое питон простыми словами

Для того чтобы понять, что такое Python нужно разобраться зачем вообще нужны языки программирования. Они нужны для взаимодействия человека и компьютера. Между собой люди общаются на естественном языке.

Язык программирования Python

Питон является относительно простым высокоуровневым скриптовым языком, который служит для создания различных сценариев. Это означает, что для программирования на Python, не требуется знания машинных кодов — команд для компьютера.

Программирование при помощи машинных кодов ускоряет программу, но очень трудоемко и требует хорошего знания архитектуры компьютера. Одним из таких низкоуровневых языков является ассемблер. Чаще всего низкоуровневое программирование используется в промышленности для специализированных контроллеров, где нет большого объема памяти.

Python может использоваться для программирования контроллеров в станках ЧПУ и в робототехнике. Популярный во всем мире одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi также программируется на питоне. С помощью «малинки» можно программировать роботов, умные дома, квадрокоптеры и множество других вещей. Pi в названии миникомпьютера обозначает, что программирование происходит на Python.

одноплатный микрокомпьютер Raspberry Pi

На языке высокого уровня нужно уметь программировать при помощи понятий, обозначаемых словами. Чаще всего это английский язык, но есть и примеры кодирования на других языках. Например, программу «Бухгалтерия 1С» можно редактировать и изменять на русском.

Питон поддерживает объектно-ориентированное программирование и является интерпретируемым языком. Это означает, что программа выполняется построчно и для ее выполнения на компьютере должен быть установлен интерпретатор. Самым распространенным и популярным интерпретатором является CPython.

Научитесь самостоятельно программировать на Python

Изучите Python с помощью PythonRU.com

PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.

Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

Рекомендуемые книги

Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.

Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.

Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

Обучение Python с нуля

Начать обучение питону с нуля можно при помощи книг таких как «Программируем на Python» Майкла Доусона, «Изучаем Python» Марка Лутца и других. Но обычно книги используются как справочная информация или руководство по питону.

Книга «Программируем на Python» Майкла Доусона

Кроме книг в интернете представлено большое количество сайтов с обучающими материалами. Их можно найти, сделав запрос в поисковике. Есть много бесплатных и платных обучающих видеокурсов, в которых бывают материалы различного качества.

Но более качественно изучать Python лучше в высшем учебном заведении с уже хорошо отработанной методикой преподавания программирования. Хорошему программисту можно быстро перейти с одного языка программирования на другой за короткое время.

Установка Git (необязательно)

Если вы планируете совместно работать над кодом Python с другими пользователями или размещать проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), примите во внимание, что VS Code поддерживает. Вкладка системы управления версиями в VS Code отслеживает все изменения и содержит общие команды Git (добавление, фиксация, принудительная отправка, извлечение) прямо в пользовательском интерфейсе

Сначала необходимо установить Git для включения панели управления версиями.

1. Скачайте и установите Git для Windows с веб-сайта git-scm.

2. В комплект входит мастер установки, который задает вам ряд вопросов о параметрах установки Git. Рекомендуется использовать все параметры по умолчанию, если у вас нет конкретной причины изменить какой-либо из них.

3. Если вы никогда не использовали Git, обратитесь к руководствам по GitHub. Они помогут вам приступить к работе.

Фреймворки, библиотеки

У «Пайтон» много библиотек — специальных инструментов для решения конкретных задач. С какими именно знакомиться, какими пользоваться, зависит от сферы деятельности программиста.

Так, бэкендерам, отвечающим за серверную часть сайта, не обойтись без Django и Flask. Разработчикам игр и мультимедийных приложений пригодится Pygame. Библиотека с научными инструментами SciPy поможет в исследованиях и вычислениях. Для взаимодействия с базами данных применяют SQLAlchemy, для искусственного интеллекта и машинного обучения — NumPy, для 2-D 3-D графики — Matplotlib. В работе с большими данными подойдут Pandas, Jupyter Notebook.

Также программистам на Питоне важно владеть инструментами, не связанными напрямую с этим языком, например, системой контроля версий Git, инструментом контроля качества кода PyTest

Что происходит на рынке

Последние несколько лет Python-разработчики активно работают над блокчейном, криптовалютами и криптографией. Например, появляется много валют, альтернативных биткоину, — программисты пишут код блокчейн-сетей, на которых работают платежи. Помимо этого развивается и машинное обучение. В этих двух областях в ближайшем будущем будут востребованы хорошие разработчики на Python.

В самом языке Python развиваются фреймворки. Постепенно разработчики уходят с синхронного кода на асинхронный. В синхронном коде команды выполняются последовательно по тексту кода, а в асинхронном — по мере обработки описанных кодом событий. Это позволяет выполнять несколько команд одновременно и код работает быстрее. Например, сейчас очень популярен фреймворк FastAPI. На нем удобно писать быстрый backend для приложений.

Так что выбрать — PyTorch или Keras?

Необходимо понимать, что и PyTorch, и Keras — прекрасные инструменты, хорошо справляющиеся со своими задачами. Но разработчик, приступая к своему проекту, должен помнить о балансе между затраченными усилиями и эффектом от них.

Если речь идёт о прототипе или несложном решении — лучше остановиться на Keras. Если же необходимо кастомизированное решение, требующее отступлений от стандартных алгоритмов решения задачи, — выбираем PyTorch.

Хотите субъективный совет от автора статьи? Если вы прямо сейчас выбираете, какую библиотеку изучить, — присмотритесь к PyTorch. Как правило, бизнес-задачи с реальными данными сложно выполнить с помощью стандартных методов. Благодаря своей гибкости PyTorch справится с большинством задач, которые вам придётся решать сейчас и в будущем.

Изучить в подробностях другие инструменты data science и овладеть всеми необходимым навыками для дата-сайентиста вы можете на факультете искусственного интеллекта в GeekUniversity.

Что нужно знать

• Английский язык. Он нужен для чтения документации, примеров на stackoverflow и статьей, а так же чтобы клеить иностранок, когда будете ездите в отпуск. Многие в России имеют печальный опыт обучения языку в школе и в институте, но на самом деле, ребят, это действительно на 95% проблема системы образования, а на остальные 5% — отсутствие реальной необходимости в языке. Не существует людей (не считая немых и больных амнезией), которые не смогли бы научиться говорить на английском, а уж тем более свободно читать. Почти все вы уже умеете читать со словарем и для начала этого вполне достаточно.
• POSIX-операционная система. Конечно с появлением docker и прочих vagrant’ов это стало не так критично как ранее, но все же работать на UBUNTU или MacOS на порядок комфортнее из-за нормальной нативной консоли (особенно под убунтой) с ее командами ls, cd, cat, ps, grep, kill, killall, vim, ssh, cp/scp и множеством других, используемых ежедневно в работе. Оболочка bash, переменные окружения, ssh и ключи доступа к удаленным машинам — все это используется весьма и весьма часто. Как изучать? Да никак особо, просто установите и пользуйтесь, постепенно само все изучится, ну можно статейки по отдельным командам посмотреть.
• Python и его структуры данных. Структуры данных называются в питоне немного иначе, чем в других языках. Для изучения синтаксиса я настоятельно рекомендую самый обычный туториал на официальном сайте, он отлично написан — если не сильны в английском заодно и попрактикуете. Помните, если вы собираетесь работать питонистом, то английский нужен будет постоянно.
• Библиотеки Python. Именно знание их в основном от вас будут ожидать работодатели. О существовании некоторых достаточно просто знать, а некоторые нужно знать хорошо. Django сейчас в тренде и хорошее знание этого фреймворка сильно упрощает поиск работы. Вкратце: с одним лишь знанием языка вы нафик никому не нужны. Нужно иметь представление о популярных библиотеках, а найти список таких можно просто полистав вакансии.
• Форматы данных XML, HTML, JSON. Это форматы данных, без которых нынче никуда. Для изучения XML я рекомендую почитать документацию lxml (и попробовать все примеры оттуда), для HTML — htmlbook.ru, для json — хотя бы просто погуглите что это.
• Протокол HTTP. Имхо, самое полезное в нем это знать статусы сообщений HTTP, что такое cookies, session, заголовки, тело и reason. Мне кажется статьи в википедии хватит для начала, но может кто подскажет хорошую статью?
• Базы данных. Их можно изучать годами — настолько обширная тема и хорошее знание баз данных, умение оптимизировать структуру и запросы необходимы чтобы стать ведущим разработчиком с большой зарплатой. Но для начала вам нужен хотя бы минимум — уметь установить СУБД и знать что такое INSERT, UPDATE, SELECT, JOIN, GROUP BY для реляционных баз. Лично я рекомендую PostgreSQL, так как она хорошо поддерживает гео-данные, которые нынче в каждом втором стартапе. Помимо реляционных, вам надо знать, что есть ещё noSQL типа Mongo (и зачем они нужны) и key-value хранилища типа Redis.
• (очень желательно) Javascript, jQuery и прочие AngularJS. Сейчас все больше сайтов уже не генерят HTML, а асинхронно обмениваются с сервером информацией и ее отображают. Надо понимать зачем это все и из этого вытекает следующий пункт.
• (желательно) Архитектуры информационных систем. Фактически хорошее понимание архитектур вкупе с хорошим знанием баз данных делает вас сеньором. www.insight-it.ru — к сожалению мало обновляется последнее время, но даже то что там есть я нахожу крайне полезным.
• (желательно) Еще один тренд — это асинхронное программирование. Это не является чем-то необходимым для того чтобы найти работу, но это может быть вектором для дальнейшего развития.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Что будет на собеседовании

• знакомство и рассказ о себе;
• техническая часть;
• вопросы про софт-скилы;
• ваши вопросы интервьюеру.

Техническая часть собеседования

Теоретические вопросы

• Где хранится код, как устроены ветки в репозитории?
• Как проект запускается на сервере?
• Как появляется задача, как поступаете, когда непонятны требования?

ЗадачиАлгоритмыпроект ЭйлерЕсли не знаете ответ

Вопросы, чтобы понять, подойдёте ли вы команде

• Расскажите о каком-нибудь большом факапе, который вы совершили?
• Расскажите пример из вашей практики, когда вы успешно решили проблему?
• Как относитесь к ежедневным скрам-митингам?
• Как вы планируете свою работу?
• Вечер воскресенья, вы заходите на сайт веб-сервиса, над которым работаете, а он выдаёт ошибку. Ваши действия?

• Не высказывайтесь критично о своих предыдущих работодателях.
• Не высказывайтесь критично о каких-либо технологиях (например, «php — отстой»).
• Будьте открыты, отвечайте честно, даже если вам кажется, что ответ не понравится собеседующему.

Ваши вопросы

• Каким проектом я буду заниматься?
• В какой команде я буду и в какой роли?
• Какие технологии мне надо будет использовать в работе?

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

СКОЛЬКО ЗАРАБАТЫВАЕТ PYTHON-РАЗРАБОТЧИК?

Открыто порядка 3000 вакансий по России. Можно найти работу, как в столице, так и в регионах. Преимущества IT специализации заключается в том, что можно работать с дома или с любой точки мира. Python-специалисты везде востребованы.

Заработная плата специалиста:

• в Москве – 70 000 рублей от до 500 000 рублей в месяц;
• удаленная работа – 70 000 рублей до 400 000 рублей в месяц;
• проектная занятость – от 60 000 рублей до 350 000 рублей в месяц.

Уровень заработной платы зависит от опыта и умения специалиста. Плюсом будет знание английского языка, машинной лингвистики, машинного обучения и желания постоянно развиваться

Знание Python-языка откроет двери в самые известные IT-компании: Nasa, Instagram, Youtube, Google и т.д.