Программирование на Python и Objective-C в Mac OS

Программирование на Python и Objective-C под Mac OS и для iPhone / iPod Touch

Изучение python с чего начать: Изучаем язык программирования Python. С чего начать?

Содержание

статья из блога IT-школы Hillel

История Python и актуальные версии

Язык программирования Python был разработан в 1980-х годах голландским программистом Гвидо Ван Россумом, название Python взято в честь британского комедийного шоу 1970-х годов «Летающий цирк Монти Пайтона».

В настоящее время поддерживаются две версии Python — 2.7. * и 3.9. *. Вторая версия поддерживается только для того, чтобы избежать угрозы безопасности, и ее поддержка будет остановлена в ближайшее время, поэтому актуальным является Python версии 3.9 и выше.

Философия Python (Zen of Python)

Философия Python — это рекомендации, как сделать код привлекательным и понятным. Переведенная версия философии выглядит следующим образом:

  • Красивое лучше, чем уродливое
  • Явное лучше, чем неявное
  • Простое лучше, чем сложное
  • Сложное лучше, чем запутанное
  • Плоское лучше, чем вложенное
  • Разреженное лучше, чем плотное
  • Читаемость имеет значение
  • Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила
  • При этом практичность важнее безупречности
  • Ошибки никогда не должны замалчиваться
  • Если они не замалчиваются явно
  • Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать
  • Должен существовать один и, желательно, только один очевидный способ сделать это
  • Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец
  • Сейчас лучше, чем никогда
  • Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас
  • Если реализацию сложно объяснить — идея плоха
  • Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша
  • Пространства имён — отличная штука! Будем делать их больше!

Преимущества и недостатки

К достоинствам языка относят:

  • Низкий порог для входа
  • Развитое сообщество программистов
  • Все библиотеки хорошо документированы
  • Стандарт написания кода PEP8
  • Большое количество готовых библиотек

Недостатком Python можно считать относительно низкую скорость выполнения кода.

Где применяется питон?

Рекомендуем курс по теме
  • Основы Python
    basic

Web

Одной из основных сфер является написание Back-end части веб-приложений, яркими примерами применения Python являются части таких приложений:

Для этого используются такие фреймворки:

  • Django
  • Flask
  • aiohttp
  • FastApi

Machine learning & Data Science

Второй по популярности сферой применения является написание моделей машинного обучения и наука про данные, искусственный интеллект и анализ данных.

Для этого в Python есть следующие инструменты:

  • NumPy

  • SciPy

  • Matplotlib

  • Pandas

  • Scikit-learn

  • TensorFlow

  • PyTorch

Games

Python используется и для написания игр, на нем полностью или частично написаны такие игры:

  • Battlefield 2

  • Word of Tanks

  • Civilization 4

Для этого используются такие фреймворки:

Test Automatization

Большую роль в обеспечении стабильного кода играют автоматизированные тесты, Python для этого в своем распоряжении имеет следующие инструменты:

Как выучить пайтон

Основой того, что нужно изучить в начале своего пути, может быть следующий перечень:

  • Английский язык (не ниже B1 и чем выше, тем лучше)
  • Синтаксис языка программирования и его особенности
  • Структуры данных и алгоритмы
  • Клиент-серверная архитектура

После изучения этих основ вы будете иметь представление того, как устроено программирования и как в современности работает интернет.

Advanced stuff (Куда развиваться)

После изучения основ, рекомендую двигаться в следующем направлении:

  • Объектно-ориентированное программирование
  • Базы данных
  • SOLID, GoF & GRASP Patterns, Antipatterns
  • Защита данных
  • Облачные технологии
  • Инфраструктура и сети

С чего начать изучение Python


Автор Амина С. На чтение 8 мин Опубликовано

Если у вас есть вопросы, с чего начать изучение Python, вы – не одни. Большое количество людей думают то же самое. Ничего страшного, сегодня мы разберемся, какие шаги нужно совершить для того, чтобы начать изучение Python.

  1. Шаг 1: разобраться в синтаксисе
  2. Шаг 2. Настройте среду разработки.
  3. Шаг 3. Регулярная практика
  4. Программирование на Python: простой пример расчета
  5. Программирование на Python – пример с выводом на экран
  6. Подборка книг для изучения профессионального английского языка
  7. «Компьютерное программирование для начинающих: основы терминов и концепций программирования», Натан Кларк
  8. Английский язык для информационных технологий, Пирсон Лонгман
  9. Базовый английский для компьютерных наук, Оксфорд
  10. Знакомимся с Python
  11. «Hello World. Занимательное программирование», Картер Сэнд, Уоррен Санд.
  12. «Программируем на Python» Майкла Доусона
  13. Что почитать, чтобы перейти к практике?
  14. «Изучаем Python», Марк Лутц
  15. «Программирование на Python», Марк Лутц
  16. «Python – к вершинам мастерства», Лучано Рамальо
  17. «Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners», Брайан Дженкинс
  18. Изучение Python по направлениям

Разработчики называют код Python ясным и лаконичным. В целом, это соответствует действительности: все в рамках философии программирования «Дзен Python». Однако вам еще предстоит немного поработать, чтобы разобраться в языке. Переменные, циклы, условия, функции, операторы — все это можно назвать базой языка. И без этого фундамента обойтись не получится.

Вы можете познакомиться с особенностями языка по-разному. Вот несколько способов, которые мы можем посоветовать:

  • Читайте книги. С этого проще всего начать свой путь в Python. Есть книги как для опытных разработчиков, так и для новичков. И уделять им время придется на протяжении всего периода работы с ним. Причем даже когда вы станете довольно опытным разработчиком, все равно придется время от времени читать книги, поскольку нет предела совершенству. Но начинать надо с наиболее простой литературы, которая начинает объяснять основы, и дальше усложняет материал по мере появления новых знаний.
  • Изучите официальную документацию. Метод для тех, кто отлично знает английский и готов доверять теории Python, которая размещена на официальном сайте. Перейдите в раздел «С чего начать» и последовательно изучайте приведенные там материалы.
  • Просматривайте обучающие ролики на YouTube и других образовательных платформах. Так будет проще освоить работу не только с конструкциями языка, но и научиться гибко взаимодействовать со средой программирования.

К слову, давайте теперь действительно перейдем к среде.

Шаг 2. Настройте среду разработки.

Перед выполнением кода его следует записать в каком-то месте. Для этих целей рекомендуется использовать специальные программы — IDE (Integrated Development Environment). Они знают, как находить ошибки, помогают понимать код на каждом этапе его исполнения и дают полезные рекомендации при вводе кода (а также подсвечивают ключевые слова и операторы специальным цветом для наглядности).

Но для первых нескольких попыток вам достаточно repl.it: IDE, которая работает в облаке и может делать то же самое, что и PyCharm. Перейдите на http://repl.it.

Нажмите «New repl» и выберите Python из списка языков программирования. Результат будет таким:

Далее все очень легко: пишите код, нажимаете «Выполнить» — приложение включается. Если вам нужно показать другому человеку свое детище, кликните «Поделиться» и скопируйте ссылку из строки «Share Link». В разделе с примерами вы также можете увидеть такие ссылки и протестировать их.

Шаг 3. Регулярная практика

Чтобы освоить любой навык, необходимо регулярно практиковаться. Здесь ничего не поделать.

Если шаги на предыдущих этапах вас не напугали, приступайте к программированию — чем больше, тем лучше. Ниже приведены некоторые примеры. Разберите их и попытайтесь понять, как все это работает.

Программирование на Python: простой пример расчета

Главная задача для начинающих — понять, что любой может программировать. Постепенно вы переключаетесь на прикладные и более сложные задачи, собственные проекты и личное портфолио.

К примеру, на многих онлайн-курсах по разработке программ студентами создается 4 4 личных проекта за 6 месяцев: онлайн-библиотека, кулинарная книга, кредитный калькулятор и служба знакомств, как примеры. С таким портфолио гораздо проще устроиться на работу. Также они могут предоставить ряд других примеров.

Начнем с простой математики: создайте переменные, возведите их значения в степень, затем сложите результат и отобразите его — делайте все, что захочется. Перед запуском программы попробуйте предугадать результат. Если он окажется одинаковым, у вас все неплохо получается.

Сперва мы объявили две переменные. Они сделали третью из них и четвертую часть. Получившийся результат был выведен на экран в виде строки. А теперь давайте попробуете вычислить ответ!

Программирование на Python – пример с выводом на экран

Также можно попробовать создать программу, которая пообщается с тем человеком, который ее запустит. Ее код такой.

Подборка книг для изучения профессионального английского языка

Если вы не изучаете Python с опытом обучения другому языку программирования, а начинаете с нуля, сначала разберитесь с фундаментальными особенностями разработки. Чтобы понимать техническую литературу на английском языке, улучшите свои языковые навыки. Такие книги помогут в этом:

«Компьютерное программирование для начинающих: основы терминов и концепций программирования», Натан Кларк

Новички запросто могут утонуть в профессиональных терминах, особенно если речь идет об английском языке. Эта книга поможет вам понять терминологию: что означают функции, функциональное и объектно-ориентированное программирование, как структурировать и развернуть приложение, как сохранять, управлять и обмениваться данными. Рекомендуется ее читать на языке оригинала. Впрочем, как и все остальные книги по программированию. 

Английский язык для информационных технологий, Пирсон Лонгман

Даже если вы свободно говорите по-английски, профессиональная терминология может сбивать с толку — в результате приходится тратить время за поиском в Google. Этот учебник с интерактивными аудиокнигами и словарями поможет вам улучшить грамматику и словарный запас с помощью терминов, описанных в этой книге

Базовый английский для компьютерных наук, Оксфорд

Этот учебный курс рассчитан то, чтобы усовершенствовать языковые навыки, в том числе, и грамматические. Также он поможет пополнить словарный запас техническими терминами. У этой книги есть одна особенность – она включает тексты и диаграммы для более качественного понимания материала. Помимо этого, есть словарь вычислительных терминов, сокращений и символов.

Настоятельно рекомендуется изучать английский язык. Это – ключевой навык для разработчика, стирающий границы между странами. Вы с легкостью сможете работать в Великобритании или США, получая тысячи долларов, не выходя из дома.

Знакомимся с Python

Начните с изучения языка программирования с теории, поймите термины и особенности языка. С этого рекомендуется начинать любое обучение. Для этого почитайте книги:

«Hello World. Занимательное программирование», Картер Сэнд, Уоррен Санд.

Простая книга для знакомства с Python — автор доступным языком разъясняет основные понятия, особенности языка. Публикация в основном рассчитана на теоретическое обучение, из практики — рекомендации по созданию нескольких простейших приложений.

«Программируем на Python» Майкла Доусона

Умелый программист и преподаватель объясняет базовые особенности создания приложений на примерах разработки небольших игр. К слову, очень прибыльная сфера. После каждой главы автор предлагает черновик игры, краткое изложение пройденного материала и задания для закрепления. Прочитав его, вы овладеете базовыми навыками разработки на Python и научитесь применять их на практике.

Что почитать, чтобы перейти к практике?

После того, как вы поймете теоретические основы разработки на Python, вы можете приступить непосредственно к практике. В этом вам помогут следующие книги, содержащие реальные примеры кода, задачи, руководства по разработке первых простых проектов.

«Изучаем Python», Марк Лутц

Автор вводит в курс основных типов объектов в Python, раскрывает особенности их создания и дальнейшей работы с ними. Также он повествует об основном процедурном элементе этого языка программирования – функциях. После каждой главы приводится перечень контрольных вопросов, чтобы повторить пройденный материал. А после каждой части также приводится перечень практических упражнений.

«Программирование на Python», Марк Лутц

Это еще одна книга того же автора. Это руководство по применению языка в самых разных сферах – системной администрировании, создании веб-приложений и графических интерфейсов. Автором раскрываются вопросы работы с базами данных, программирования сетевых взаимодействий, создания интерфейсов для сценариев и для выполнения других задач.

«Python – к вершинам мастерства», Лучано Рамальо

Эта книга разработана Лучано Рамальо, и она уже предназначена для более профессионального углубления в этот язык. Если вы уже имеете базовые представления о разработке на этом языке, но хотите на полную использовать его возможности, читайте эту книгу. Автором раскрываются вопросы применения библиотек языка и указываются примеры, каким образом сделать код более коротким, легким для чтения и быстрым.

«Python Programming: A Step By Step Guide For Beginners», Брайан Дженкинс

Это пошаговая инструкция для новичков, которые желают начать изучать язык программирования с нуля. Автором раскрывается базовый синтаксис языка, он обучает работе с типами данных и переменными, классами и объектами. Также после прочтения этой книги вы научитесь обрабатывать файлы и исключения.

Изучение Python по направлениям

Python – это язык программирования, который можно использовать для выполнения самых разных задач, начиная работой с сайтами, веб-приложениями и заканчивая машинным обучением. 

Чтобы понять, в каком направлении развиваться, можете почитать такие книги:

  1. «ГИС-приложения – Разработка геоприложений на языке Python» – Эрик Вестра.
  2. «Скрапинг сайтов – Скрапинг веб-сайтов с помощью Python» – Райан Митчелл.
  3. «Django. Подробное руководство» – Адриан Головатый, Джейкоб Каплан-Мосс.

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

С чего аналитику начать изучение Python

Многие аналитики задумываются об изучении Python, но не представляют себе первых шагов.

В первую очередь, тем кто не знаком с Python я бы рекомендовал установить дистрибутив Anaconda. Это удобнее, чем устанавливать чистый Python, т. к. Anaconda содержит большинство пакетов, необходимых для анализа данных.

Следующий шаг — выбор среды разработки. Для анализа данных лучше всего подойдет Jupyter Notebook. Эта среда разработки устанавливается вместе с Anaconda. Вот простой туториал по работе с Jupyter Notebook.

Тем, кто вообще никогда не сталкивался с языками программирования (например, не писал на Паскале или Бейсике в школе), я бы посоветовал пройти любые курсы базового питона. Например, на Stepik или Codecademy.

Многие аналитики начинают учить Python, но быстро бросают. Чаще всего это происходит потому, что люди начинают изучение с синтаксиса и простых абстрактных примеров. Поначалу это может быть интересным, но потом надоедает. Лучше всего проходить основы языка (на курсах или с помощью учебника), но параллельно попробовать решать простые практические задачи, автоматизируя рутину и сразу же ощущая как Python улучшает вашу жизнь.

В автоматизации задач на Python очень помогает обширное число разнообразных библиотек. Я публикую в канале ссылки как на туториалы по уже ставшим классикой библиотекам, так и на новые интересные библиотеки.

На мой взгляд, самая главная библиотека для аналитика — Pandas. Если вы хотите быстро очищать, трансформировать, агрегировать, объединять и вообще всячески манипулировать табличными данными, то Pandas будет в этом надежным помощником. Для аналитика эта библиотека покрывает 90% задач. Про Pandas есть хорошая статья в блоге khashtamov.com (и весь блог годный!). Также советую почитать более хардкорную статью ребят из ODS. Если вы решите выбрать образовательные курсы — это отлично, но не советую надеяться, что выбрав какую-то одну образовательную программу вы получите всеохватывающий спектр знаний, поэтому вашей надёжной подмогой станет постоянное изучение различных материалов: статей в блогах (пример), видео (пример), онлайн-учебников (пример). Не забывайте про документацию и вопросы на стаковерфлоу — почти как кофе и сигареты — это комбинация.

А ещё я подготовил большую подборку ссылок про Pandas.

Начните использовать Python с решения какой-то простой практической задачи, например, выгрузки данных через API Яндекс.Метрики и сохранения полученных данных в Excel. Узнать как начать работать с API Яндекс.Метрики можно из моей статьи.

Данные из Яндекс.Метрики в Python можно получить с помощью вот такого простого сниппета. Начните с получения токена для API Яндекс.Метрики и выполните этот код в Jupyter Notebook. Вы удивитесь как это просто!

Дальше можно усложнять скрипт, например, сделать несколько различных запросов и выгрузить данные на несколько вкладок в одном Excel-файле. Или выгрузить из Метрики данные с множеством dimensions и попробовать на их основе сделать в Pandas несколько таблиц с группировкой с помощью функции groupby, а также сводные таблицы с помощью функции pivot_table.

Успехов в автоматизированной борьбе с рутиной!

Вступайте в группу на Facebook и подписывайтесь на мой канал в Telegram, там публикуются интересные статьи про анализ данных и не только.

Как выучить Python (шаг за шагом) к 2021 году

Python – важный язык программирования, который необходимо знать – он широко используется в таких областях, как наука о данных, веб-разработка, разработка программного обеспечения, разработка игр, автоматизация. Но как лучше всего изучить Python? Это может быть сложно и болезненно понять.

Когда мы изучали Python, нас больше всего расстраивало то, насколько  универсальными были все учебные ресурсы. Мы хотели узнать, как создавать веб-сайты с использованием Python, но казалось, что каждый учебный ресурс хотел, чтобы мы потратили два долгих, скучных месяца на синтаксис Python, прежде чем мы смогли даже подумать о том, что нас интересует.

Это несоответствие сделало изучение Python довольно пугающим для нас. Мы откладывали это на несколько месяцев. Мы посмотрели на код Python, но он был чуждым и запутанным:

from django.http import HttpResponse
def index(request):
    return HttpResponse("Здравствуй, мир. Вы находитесь в индексе опросов.")

 

Приведенный выше код взят из руководства по Django, популярной среде разработки веб-сайтов на Python. Опытные программисты часто бросают вам фрагменты, подобные приведенным выше. «Это просто!» – обещают они.

Но даже несколько, казалось бы, простых строк кода могут сбивать с толку. Например, почему некоторые строки имеют отступ? Что django.http? Почему некоторые вещи указаны в скобках? Понять, как все сочетается, когда вы мало знаете Python, может быть очень сложно.

Проблема в том, что вам нужно понимать строительные блоки языка Python, чтобы построить что-нибудь интересное. Приведенный выше фрагмент кода создает представление, которое является одним из ключевых строительных блоков веб-сайта, использующего популярную  архитектуру MVC. Если вы не знаете, как написать код для создания представления, на самом деле невозможно создать динамический веб-сайт.

Большинство руководств предполагают, что вам нужно изучить  весь  синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-нибудь интересное. Это то, что приводит к месяцам, потраченным только на синтаксис, когда вы действительно хотите заниматься анализом данных, или созданием веб-сайта, или созданием автономного дрона.

Это то, что приводит к угасанию вашей мотивации и к тому, что вы просто отказываетесь от всего этого. Нам нравится думать об этом как об «скучном обрыве». Вы должны быть в состоянии взобраться на «скалу скуки», чтобы попасть в «страну интересных вещей, над которыми вы работаете» (лучшее название еще не принято).

Изучение синтаксиса Python не должно быть таким.

После того, как мы несколько раз столкнулись с «обрывом скуки» и ушли, мы нашли способ, который нам больше подошел. На самом деле, мы думаем, что это лучший способ изучить Python.

Что сработало, так это сочетание изучения основ и создания интересных вещей. Мы потратили как можно меньше времени на изучение основ, а затем сразу же погрузился в создание вещей, которые нас интересовали. В этой записи блога мы шаг за шагом расскажем, как воспроизвести этот процесс, независимо от того, почему вы хотите изучать Python.

 

Шаг 1. Определите, что мотивирует вас изучать Python

Прежде чем вы начнете изучать Python онлайн, стоит спросить себя, почему вы хотите его изучать. Это потому, что это будет долгий и иногда болезненный путь. Без достаточной мотивации вы, вероятно, не справитесь. Например, мы проспали уроки программирования в средней школе и колледже, когда нам нужно было запоминать синтаксис, а у нас не было мотивации. С другой стороны, когда нам нужно было использовать Python для создания веб-сайта для автоматической оценки эссе, мы не спали ночами, чтобы закончить его.

Выяснение того, что вас мотивирует, поможет вам определить конечную цель и путь, который приведет вас к ней без скуки. Вам не нужно раздумывать точный проект, просто общая область, которая вас интересует, когда вы готовитесь к изучению Python.

Выберите интересующую вас область, например:

  • Наука о данных/машинное обучение
  • Мобильные приложения
  • Сайты
  • Игры
  • Обработка и анализ данных
  • Оборудование/датчики/роботы
  • Скрипты для автоматизации вашей работы

 

Определите одну или две области, которые вас интересуют, и вы готовы придерживаться их. Вы будете направлять свое обучение на них и в конечном итоге будете строить в них проекты.

 

Шаг 2. Изучите базовый синтаксис

К сожалению, этот шаг нельзя пропустить. Вы должны изучить самые основы синтаксиса Python, прежде чем углубляться в выбранную область. Вы должны потратить на это минимум времени, так как это не очень мотивирует.

Мы не могли не подчеркнуть, что вы должны тратить минимально возможное количество времени на основной синтаксис. Чем быстрее вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису, если позже застрянете. В идеале вы должны потратить на эту фазу всего пару недель, и определенно не больше месяца.

Также небольшое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие ресурсы по «изучению Python» в Интернете по-прежнему преподают Python 2, но вам определенно следует изучить Python 3. Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправлены не будут!

 

Шаг 3. Создавайте структурированные проекты

После того как вы изучите базовый синтаксис, можно начинать создавать проекты самостоятельно. Проекты – отличный способ учиться, потому что они позволяют применить свои знания. Если вы не примените свои знания, их будет сложно сохранить. Проекты расширят ваши возможности, помогут узнать новое и помогут вам создать портфолио, которое можно будет показать потенциальным работодателям.

Однако проекты очень свободной формы на этом этапе будут болезненными – вы будете часто застревать, и вам нужно будет обратиться к документации. Из-за этого обычно лучше создавать более структурированные проекты, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты полностью самостоятельно. Многие учебные ресурсы предлагают структурированные проекты, и эти проекты позволяют создавать интересные вещи в тех областях, которые вам небезразличны, но при этом не дают вам застрять.

Давайте посмотрим на несколько хороших ресурсов для структурированных проектов в каждой области:

 

Наука о данных/машинное обучение

  • Dataquest  – интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков в хоккее. В конечном итоге вы создаете сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
  • Python для анализа данных – написано автором крупной библиотеки анализа данных Python, это хорошее введение в анализ данных в Python.
  • Документация Scikit-learn – Scikit-learn – основная библиотека машинного обучения Python. Здесь есть отличная документация и руководства.
  • CS109  – это Гарвардский класс, в котором преподается Python для науки о данных. У них есть в Интернете некоторые из их  проектов и другие материалы.

 

Мобильные приложения

  • Руководство по Kivy  – Kivy – это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения на Python. У них есть руководство о том, как начать изучение.

 

Игры

  • Codecademy  – проведет вас через создание пары простых игр.
  • Учебники Pygame  – Pygame – популярная библиотека Python для создания игр, и это список руководств для нее.
  • Создание игр с Pygame  – книга, которая научит вас создавать игры на Python.
  • Изобретайте свои собственные компьютерные игры с помощью Python  – книги, в которой рассказывается, как создать несколько игр с помощью Python.

 

Скрипты для автоматизации вашей работы

  • Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python  – узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Выполнив несколько структурированных проектов в своей области, вы сможете перейти к работе над собственными проектами. Но прежде чем вы это сделаете, важно потратить некоторое время на изучение того, как решать проблемы.

Что нужно для изучения Python, чтобы начать?

Python — это язык программирования. Возможно, вы слышали о многих популярных языках программирования, таких как очень сложный язык C, очень популярный язык Java, базовый язык для начинающих, язык Java для веб-программирования и т. Д. Python является одним из них. Что изучает Python?

Один: базовое изучение Python.

1. Понять, что такое Python и что можно сделать?

2. Знать, что такое переменные, алгоритмы, интерпретаторы

3. Основные типы данных Python

4. Как работать со списками и кортежами

5. Методы обработки строк

6. Базовый метод работы со словарем

Во-вторых, освоите условия Python, циклы и соответствующие операторы выполнения

Любое знание его базовых знаний немного скучно, и теперь мы можем начать что-то делать на логическом уровне. Освойте использование этих операторов, таких как if, else, elif, while, for, continue, break, и понимание списка, а также обработку исключений в программе.

3. Объектно-ориентированные знания

Столкнувшись с объектной ООП, структурой программы Python более высокого уровня, повторным использованием кода, чтобы избежать избыточности кода, упаковкой кода, параметрами функции, областью действия и т. Д.

Классы могут помочь нам сократить время разработки и повысить эффективность программирования, что очень важно для крупных и средних проектов.

4. Практика проекта

На этом этапе мы должны практиковать больше и полагать, что практика является единственным стандартом для проверки правдивости, поиска и обработки ошибок и исключений, встречающихся в процессе, поиска проблем в Интернете и не забывайте общаться с лекторами.

Python хорошо известен своей элегантностью и простотой, имеет низкий порог входа в систему, может работать на таких позициях, как эксплуатация и обслуживание Linux, инженер веб-сайта Python, автоматическое тестирование Python, анализ данных и искусственный интеллект. Многие люди хотят изучать Python.

Для друзей с нулевыми основами, если вы решите учиться самостоятельно, я рекомендую: «Путешествие отца и сына по программированию», чтобы узнать больше об основных принципах работы компьютеров и основных понятиях программирования. Вы можете сослаться на книги «Глупые способы изучения Python», «Head First Python», «Программирование на Python — от входа к практике».

Источник: Шанхай Цяньфэн

Почему стоит изучать Python в 2021?

Сфера технологий является наиболее привлекательным направлением для всех желающих сменить профессию. Особенно интересным и востребованным стал навык программирования. И если выбирать для своего развития профессию разработчика, то лучшим стартом будет изучение языка программирования Python. Почему именно его? Давайте разберемся.

Огромная популярность и простота в изучении

По рейтингам dou использование “питона” в работе украинскими разработчиками занимает четвертое место, а среди тех, кто желает начать изучение Python в 2021 году — второе.

Стремительный рост применения “питона” в разработке новых проектов начался лет пять назад и продолжает увеличиваться. Такой возрастающий интерес к языку имеет ряд причин.

Легкость изучения

Одной из главных причин быстро растущего спроса является легкость изучения. Благодаря чистому и простому синтаксису кода, даже новичку несложно пройти обучение Python с нуля и начать программировать с его помощью. Для программирования используются ключевые слова, взятые из английского языка. А знание базовых английских слов на сегодня не является проблемой.

Простота написания кода

Сравнивая его с такими популярными, но сложными кодами, как в Java или C++ можно отметить, что “питон” имеет простой в написании код и при этом обладает большими возможностями. Например, для вывода фразы на монитор, код на “питоне” займет всего одну строку. Это в три раза меньше, чем на Java и C++.

В современных школах часто школьники начинают изучение Python с нуля и через короткое время уже умеют программировать роботов или создавать мини игры без особых усилий.

Универсальность применения

Третьей причиной популярности является универсальность использования в разных сферах. Программы на Python одинаково работают на всех платформах, где есть интерпретатор выполнения его кода. Удобство использования делает его незаменимым для стартапов, а значит интерес будет только возрастать с каждым годом.

Гибкость и универсальность Python

Развитие языка программирования “питон” не прекращается. В его арсенале множество библиотек и фреймворков, которые созданы для упрощения и ускорения процесса написания кода. Например, для веб-программирования нужны такие frameworks, как Flask или Django, а для аналитики данных существуют библиотеки SciPy, Pandas, Matplotlib, NumPy. Так, в любом проекте, где используется код “питона”, есть свои библиотеки и фреймворки, помогающие справиться с решением базовых задач любому junior-специалисту. 

Основными областями применения языка Python можно выделить:

  • web-программирование;
  • автоматизированное тестирование;
  • разработка мобильных приложений;
  • программирование игр;
  • анализ и визуализация данных;
  • искусственный интеллект и нейронные сети.

Это далеко не полный список проектов, в которых программисты применяют “питон” для разработки. С его помощью создают сайты и автоматизированные приложения, разрабатывают решения для увеличения продаж, внедряют системы анализа данных.

Повышение уровня оплаты python-разработчикам

Популярность применения языка в различных областях растет с каждым годом, а вместе с этим растет и востребованность в квалифицированных специалистах. А там, где есть спрос, повышается и уровень оплаты. Вот почему украинцев все чаще интересует обучение Python в 2021 году.

Сколько же платят python-разработчикам?

По статистике последнего года спрос на питон-программистов удвоился. Представленные результаты проведенных анализов Code Platoon показали, что вакансия питон-разработчика год назад занимала первые позиции и по количеству вакансий, и по величине предложенных зарплат.

В Украине также за последний год работающих python-программистов стало на 14 % больше. И эта цифра продолжает расти. Это объясняется еще и тем фактом, что такие гиганты, как Google, IBM и Yahoo нуждаются в разработчиках на языке программирования “питон”. Не отстают от них и другие интересные для перспективной работы компании, среди которых Pinterest, Instagram и YouTube.

По данным work.ua и diceus.com средний заработок в Украине составляет:

  • Junior-разработчик — от 8 220 $ в год
  • Middle-разработчик — от 25 200 $ в год
  • Senior-разработчик — от 48 000 $ в год

Эти суммы значительно возрастают при переезде в Европу или США, что становится реально возможным для каждого, кто готов начать даже с нуля. И мы готовы предоставить Вам эту возможность.

Кому подходят наши курсы?

Курсы программирования Python в Академии «Сетевые Технологии» подойдут всем, кто хочет вывести свои знания на новый уровень. Легкость в изучении, тщательно подобранная программа, а также опытные и квалифицированные инструкторы смогут помочь разобраться в написании кода на “питоне” даже новичкам, не связанным со сферой IT.

Академия «Сетевые Технологии» предлагает курсы Python с нуля всем без исключения. С нами Вы начнете новую карьеру с новыми возможностями! Свяжитесь с нами для получения консультации по курсам.

Начало изучения Python 3 с нуля — Самостоятельное обучение программированию и совершенствование

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер «понимать» данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения —  программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

  • Назначение функций.
  • Синтаксис функций.
  • Аргументы.
  • Возврат значений из функции.
  • Вложенные функции.
  • Рекурсию.

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

  • Узнать, что такое модули и пакеты.
  • Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
  • Разобраться с областями видимости модулей.
  • Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

  • Класс и его экземпляры.
  • Объекты.
  • Конструктор.
  • Методы и поля класса.
  • Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: «all-python.ru». Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Самая лучшая практика — это делать коммерческие проекты. Но на начальном этапе можно написать программу, которой вы сами будете пользоваться или ваши знакомые.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

Программисту нужно запоминать огромное количество информации, в каждой сфере программирования используются уникальные инструменты, выучить их все невозможно. Однако существуют определенные базовые знания и навыки, которые актуальны не только по прошествии времени, но и для разных сфер программирования.

Алгоритмы

Сложно поверить, но программисты тратят большую часть времени не на написание кода, а на обдумывание структуры программы, организации её работы.

Каждый специалист должен уметь находит нужные алгоритмы, позволяющие сделать эффективную и оптимизированную программу.

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё. Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее.

Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, что-то используется чаще, что-то подойдет только в особых случаях. Программисты не придумывают новый алгоритм сортировки для каждого нового проекта, однако они должны выбрать тот, который наиболее подходит для его эффективной реализации.

Умение искать информацию

Python имеет большое интернет-сообщество. Когда возникает какая-то проблема, на 99% можно быть уверенным, что её решение есть в интернете. Оно может быть не идеальным, возможно, его придётся немного изменить для проекта, однако оно есть.

Интернет делает информацию доступной, программист может найти здесь всё необходимое, однако, доступность информации порождает проблему её избыточности. Запрос в поисковой системе не приведёт сразу к нужному решению, большинство информации будет бесполезной. Поэтому каждый Python-разработчик должен уметь находить в огромном объёме информации нужную.

Понимание работы OC

Любой проект так или иначе связан с операционной системой, потому что операционная система — архитектурный уровень компьютера, который связывает аппаратную часть с программной.

Программист на Python должен понимать, что такое процессы, потоки, память.

Понимание ООП

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, без которой невозможна поддержка крупных проектов. ООП используется везде, начиная от разработки игр, заканчивая написанием сайтов.

Python-разработчик должен понимать основные принципы ООП, уметь работать с синтаксисом классов и всем, что с ними связано. Кроме того, он должен обладать навыками, позволяющими строить эффективную структуру приложений.

Работа с командной строкой

Графический интерфейс операционной системы не может дать программисту все необходимые инструменты, что ограничивает его возможности.

Умение работать с командной строкой или терминалом будет полезным навыком, который к тому же часто проверяется на собеседованиях.

Понимание работы интернета

Это особенно актуально для web-разработчика на Python, однако, сейчас с интернетом связаны не только сайты, но и приложения. Поэтому программист должен понимать основные принципы работы глобальной сети, чтобы можно было взаимодействовать с кодом, который пишет команда программистов, занимающаяся разработкой backend составляющей приложения.

Системы контроля версий (git)

Любой проект должен быть связан с системой контроля версий. Это позволит сохранять состояния проекта и, при необходимости, откатывать проект на более ранней версии, например, если возник баг, который нельзя отследить.

Как мне начать изучать Python?

Python сейчас в моде. Недавно несколько человек спросили меня, как им начать изучать Python. Вот мои ответы с разными целями и ролями.

Я совершенно новичок в программировании. Как я могу начать изучать Python?

Это круто! Python — отличный язык для начинающих. С Python можно делать что угодно, и его кривая обучения ниже, чем у других языков. Вот что я рекомендую:

  1. Сначала найдите друга, который знает Python.Они могут подбодрить вас в вашем путешествии, а также помочь, когда вы застрянете. Если вам нужна помощь в поиске друзей по Python, поищите местную встречу по Python или просто свяжитесь со мной.
  2. Во-вторых, установите на свой компьютер последнюю версию Python с Python.org. Если вы хотите изучить Python, вам придется запачкать руки!
  3. В-третьих, прочтите хорошую книгу по Python для начинающих. Несмотря на все материалы, доступные в Интернете, ничто не сравнится с хорошей книгой. Я рекомендую «Автоматизировать скучные вещи с помощью Python» Эла Свигарта.Это книга, написанная специально для новичков в программировании, и в ней показаны очень практические вещи, которые можно делать с Python. Вы даже можете бесплатно прочитать его онлайн! Udemy также предлагает онлайн-курс на основе этой книги. Убедитесь, что вы следуете примеру кода на своем компьютере.

Как только вы закончите свою первую книгу, продолжайте учиться! Попробуйте другую книгу. Пройдите онлайн-курс. Придумайте забавный проект, который вы можете сделать сами, например, создать веб-сайт или запрограммировать печатную плату.

Я любитель.Как я могу начать изучать Python в свое удовольствие?

Python — отличный язык для забавных сторонних проектов. Его легко освоить, и в нем есть множество пакетов, позволяющих делать что угодно. Если вы просто хотите начать программировать в целом, я бы порекомендовал прочитать «Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python» Эла Свигарта или «Ускоренный курс Python» Эрика Маттеса. No Starch Press также издает ряд других книг по Python на такие интересные темы, как игры, математика и шифры.

Если вы любитель, то моя главная рекомендация — придумать веселый проект.Изучение Python само по себе — это здорово, но изучение Python для выполнения крутого проекта будет поддерживать у вас мотивацию к достижению четкой цели. Вот несколько идей:

Я инженер-программист. Как мне быстро освоить Python?

Если вы уже умеете программировать и вам просто нужно освоить Python для проекта, не волнуйтесь. Python будет очень быстро освоен. Когда я повторно изучил Python несколько лет назад, я прочитал книгу Python Programming в Викиучебнике. Выучите X за Y минут и изучайте python.org также являются отличным ресурсом для быстрого обучения на собственном примере. Как только вы освоите язык, вам, вероятно, потребуется изучить пакеты и фреймворки, специфичные для вашего проекта. У некоторых проектов документы лучше, чем у других. Например, у Django и pytest есть отличная онлайн-документация.

Я ученый. Стоит ли мне начать использовать Python, и если да, то как?

Специалисты по обработке данных были первым научным сообществом, принявшим Python в большом количестве, но теперь ученые из всех областей используют его для анализа и визуализации данных.Я лично знаю ученого-эколога и вирусолога, которые начали использовать Python в последние несколько лет. По сравнению с другими языками, такими как R и Julia, у Python просто больше пользователей, больше пакетов и больше поддержки. Кроме того, опрос разработчиков Python 2018 показал, что более половины всех пользователей Python используют Python для анализа данных. Так что да, если вы ученый, вам следует начать использовать Python!

Чтобы начать работу с Python, сначала убедитесь, что у вас есть базовые навыки программирования.Может возникнуть соблазн с головой погрузиться в кодирование сценариев анализа данных, но ваша работа будет намного лучше, если вы сначала изучите основы. Если вы новичок в программировании, начните с чтения книги Эла Свигарта «Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python». Чтобы узнать конкретно об анализе данных с помощью Python, прочтите «Python для анализа данных» Уильяма МакКинни. Я также рекомендую прочитать дополнительные книги или пройти несколько курсов по конкретным инструментам и фреймворкам, которые вы собираетесь использовать. Более того, я бы посоветовал всем коллегам в вашем научном сообществе, у которых есть рекомендации.

Я тестировщик программного обеспечения. Как я могу начать изучать Python для автоматизации?

Python — отличный язык для автоматизации тестирования. Если вы тестируете вручную и раньше не занимались программированием, сосредоточьтесь на том, чтобы научиться программировать, прежде чем изучать автоматизацию. Следуйте совету, который я дал выше для новичков. Как только у вас появятся базовые навыки Python, изучите pytest, самый популярный и, возможно, лучший фреймворк для тестирования Python. Я рекомендую прочитать руководство по быстрому запуску pytest от Бруно Оливейры или Python Testing with pytest от Брайана Оккена.Если вы хотите узнать о разработке через тестирование с помощью приложения Django, ознакомьтесь с козьей книгой Гарри Персиваля.

Я ребенок. Есть ли у меня хорошие способы изучить Python?

Да! Python — отличный язык как для детей, так и для взрослых. Его кривая обучения невысока, но он по-прежнему обладает огромной мощностью. No Starch Press издает несколько книг о Python специально для детей. Наборы проектов от Adafruit и Raspberry Pi — еще один отличный способ для детей запачкать руки веселыми проектами.Если вы хотите учиться, создавая игры, посетите Arcade Academy или PursuedPyBear. Многие конференции по Python также проводят мероприятия «Молодые программисты», которые побуждают детей приходить и делать что-то с Python.

Должен ли я изучать Python, JavaScript, Java или другой язык?

У каждого языка программирования есть свои преимущества и недостатки, но главным фактором при выборе языка должно быть то, что вы собираетесь развивать. Например, интерфейсам веб-приложений требуется JavaScript, потому что браузеры используют JavaScript, а не другие языки.Java популярна повсюду для нескольких приложений, таких как серверные службы и приложения для Android. C # — это основа разработки Microsoft .NET. Python превосходит серверную веб-разработку, инфраструктуру, автоматизацию и анализ данных.

Если вы новичок в программировании и просто хотите с чего-то начать, я настоятельно рекомендую Python. По сравнению с другими языками программирования, его легко выучить. По мере того, как вы развиваете свои навыки, Python будет расти вместе с вами, потому что у него так много пакетов. Вы также можете исследовать различные интересы в сообществе Python, потому что Python популярен во многих областях.В наши дни вы просто не ошибетесь, изучая Python!

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Learn Python 3. Срок службы Python 2 истечет 1 января 2020 года. Некоторые старые проекты могут продолжать использовать Python 2, но поддержка Python 2 прекращена.

Какие инструменты мне следует использовать для написания кода на Python?

Самым важным инструментом для написания кода на любом языке, возможно, является редактор или IDE. Сейчас я использую Visual Studio Code с расширением Python. VS Code кажется легковесным, но он предоставляет все, что мне нужно как разработчику: подсветку синтаксиса, запуск и отладку, интеграцию с Git и терминал в одном окне.VS Code также полностью настраивается. JetBrains PyCharm — еще один отличный редактор, который я рекомендую. PyCharm немного тяжелее VS Code, но также имеет более богатые возможности. Оба варианта — фантастический выбор.

Виртуальные среды — неотъемлемая часть разработки Python. Они управляют пакетами зависимостей Python локально для каждого проекта, а не глобально для всей машины. Локальное управление пакетами необходимо, когда у пользователя нет общесистемного доступа или когда проекту требуется версия пакета, отличная от установленной глобально.Чтобы узнать о виртуальных средах, прочтите руководство venv в официальных документах Python.

Контроль версий — еще одна важная часть программирования. Использование системы контроля версий, такой как Git, позволяет вести историю вашего проекта. Если вы когда-нибудь сделаете ошибку, вы можете вернуть код в его последнее известное рабочее состояние. Управление исходным кодом также упрощает одновременную работу нескольких человек над одним проектом. Git — один из самых популярных инструментов управления версиями, используемых сегодня. Чтобы узнать больше о Git, ознакомьтесь с учебными ресурсами GitHub.

Какие книги по Python мне следует прочитать?

Пожалуйста, ознакомьтесь с моими предложениями выше, чтобы узнать, какие книги по Python могут быть вам полезны.

Какие курсы Python мне следует пройти в Интернете?

Если честно, у меня нет каких-либо конкретных курсов Python, которые можно было бы порекомендовать. Большинство онлайн-курсов очень похожи. Они включают видео, стенограммы, викторины и, возможно, даже проекты. Если вы хотите пройти онлайн-курс, я рекомендую найти тот, который вам нравится, и попробовать.Я также рекомендую использовать несколько ресурсов — либо пройти более одного курса, либо прочитать более одной книги. Второй проход укрепит основы, а также откроет новые лакомые кусочки, которые, возможно, упустил первый проход.

Следует ли мне пройти курс обучения Python?

Учебные лагеря — это высокоинтенсивные программы, которые обучают людей становлению разработчиков. Многие учебные лагеря сосредоточены на одном основном технологическом стеке или навыке, таком как веб-разработка с помощью JavaScript или наука о данных с помощью Python. На их выполнение могут уйти недели или месяцы, и они могут быть дорогими.

Учебный лагерь подходит не всем. Большинство людей отправляются в учебный лагерь, чтобы найти работу после завершения программы. Они могут стать отличным способом изменить вашу карьеру, если вы серьезно хотите стать разработчиком программного обеспечения, но не хотите «возвращаться в школу». Однако они могут быть не идеальными, если вы просто хотите изучать программирование для развлечения или в качестве второстепенного навыка.

Лично у меня нет учебных лагерей, которые можно было бы порекомендовать, но я знаю, что в большинстве крупных городов США есть учебные лагеря.Если вы думаете, что учебный лагерь подходит вам, проверьте их.

Стоит ли мне пойти на конференцию Python?

ДА! Абсолютно да! Люди приходят к Python ради языка, но они остаются ради людей. Конференции Python — лучший способ привлечь сообщество Python. Это места, где можно учиться и вдохновляться. Вы также получите массу крутых подарков. На конференциях Python жизнь меняется.

Основная конференция Python — PyCon US. Тысячи людей посещают каждый год.Тем не менее, есть несколько других конференций Python по всему миру и на региональном уровне в США. Лично я был в PyCon, PyOhio, PyGotham, PyCon Canada, PyCaribbean, PyTexas, PyCascades, DjangoCon и PyData Carolinas. Попробуйте найти ближайшую к вам региональную конференцию, если вы не можете приехать на PyCon.

Какие общие вопросы на собеседовании по Python?

Большинство собеседований, которые я брал, больше касались общих инженерных навыков, а не чисто языковых мелочей. Тем не менее, если вы выполняете роль, требующую программирования на Python, вы должны быть готовы к некоторым вопросам, связанным с Python.Интернет-статьи, такие как «Как нанять отличного разработчика Python» от Toptal и «Вопросы для собеседования по Python» от Cake, раскрывают то, что кандидат должен знать о Python.

Сколько будет стоить использование и изучение Python?

Выучить и использовать Python можно бесплатно! Python — это язык с открытым исходным кодом. Если у вас есть компьютер с доступом в Интернет, вы можете бесплатно скачать Python и приступить к работе. В Интернете также есть множество бесплатных учебных ресурсов. Как правило, вы можете изучить основы бесплатно, но, возможно, вы захотите купить книги или курсы по определенным инструментам или фреймворкам.

Как это:

Нравится Загрузка …

Лучший способ изучить Python [Массовое пошаговое руководство к 2021 году]

Python — очень популярный язык.

Это также один из языков, с которого я рекомендую начинать.

Но как лучше всего изучать Python?

В этой статье я делю курс обучения Python на 6 уровней. И я научу вас перемещаться по этим уровням, шаг за шагом, шаг за шагом, пока вы не достигнете мастерства в Python.

Каждый уровень охватывает подмножество языка, которое вам необходимо освоить, прежде чем переходить к следующему.

Я сфокусирован на этой статье, чтобы вы были компетентным и разносторонним программистом, чтобы вы могли легко найти работу в любой технологической компании по вашему выбору.

Как лучше всего выучить Python?

Лучший способ изучить Python — проходить эти уровни по одному за раз. Убедитесь, что вы полностью понимаете и имеете обширный практический опыт на каждом уровне, прежде чем переходить к следующему.Это означает, что вам действительно нужно открыть свой ноутбук и написать код. Много кода. Сделайте это, и вы будете на пути к мастерству Python!

Приступим.

Уровень 0: Начало

Это уровень, с которого вы начинаете, если вы абсолютный новичок .

И под абсолютным новичком я имею в виду того, кто никогда раньше не программировал на Python или любом другом языке программирования в этом отношении.

Если вы переходите с другого языка программирования, вам следует перейти на уровень 1.

📚 Курсы Python

👶 Для уровня 0: посмотрите мой плейлист на YouTube.

🚀 Для уровня 1: ознакомьтесь с моим курсом объектно-ориентированного программирования на Udemy или на моем веб-сайте (проверьте оба, чтобы узнать, есть ли в продаже какие-либо)

На этом уровне большинство понятий, которые вы будете изучать, являются общими понятиями программирования. Фундаментальные навыки, которые помогут вам стать программистом.

Это означает, что эти концепции не являются исключительными для Python, но могут быть распространены и на другие языки программирования.

Видите ли, многие языки программирования очень похожи, и знание того, что общего (а что нет) между языками программирования, поможет вам перейти на другой язык в будущем.

Шпаргалка по Python 3 для начинающих

Загрузите подробную шпаргалку для начинающих с обширными примерами кода, охватывающими все темы, которые вам необходимо изучить.

Итак, о каких общих концепциях программирования я говорю?

Некоторые из этих фундаментальных понятий — это переменные, типы данных, операции, функции, условные выражения и циклы.

Если вы понимаете, что это за концепции, переходите на уровень 1.

В противном случае, позвольте мне дать вам очень краткое введение о том, что означают эти концепции.

Переменные

Переменные — это, по сути, хранилище данных в вашей программе.

Точнее, это способ дать имя данным для последующего использования.

Давайте посмотрим на пример.

  # переменные
msg = "Hello World!"
печать (сообщение)
# Этот код выводит Hello World! на экране  

В приведенном выше фрагменте кода Python мы определяем переменную msg, в которой хранится значение Hello World!

Это позволяет нам позже напечатать Hello World! на экране, просто используя имя переменной, в которой хранится это значение, вместо того, чтобы вводить значение Hello World! каждый раз, когда мы хотим его использовать.

Типы данных

Мы говорили о переменных как о хранилище данных, а теперь поговорим о данных.

В Python данные имеют типы.

Например, в приведенном выше фрагменте кода данные Hello World! имеет определенный тип, который Python (и другие языки программирования) называют строкой .

A Строка — это просто последовательность символов.

Но строки — не единственный тип данных в Python, есть также целые числа , числа с плавающей запятой , логическое , списки , кортежи и словари .

К концу уровня 0 вы должны хорошо освоить эти типы данных и понимать, когда (и как) использовать их в вашей программе.

Операции

Операции — это то, как вы управляете и изменяете данные в своей программе.

Другими словами, ваши программы должны оперировать данными и производить больше данных, с которыми вы также оперируете, пока вы не достигнете окончательного результата.

Это просто жизненный цикл любой программы.

В Python и всех языках программирования существует не менее арифметических операций , сравнения и логических операций .

  # пример арифметической операции
х = 5 + 2

# пример операции сравнения
у = 3> 4

# пример логической операции
z = Верно или неверно  

Условные обозначения

Чтобы написать любую полезную программу, вам почти всегда потребуется способность проверять условия и соответствующим образом изменять поведение программы.

Условные операторы с использованием if, if else или if elsif else дают вам эту возможность.

Вот пример оператора if-else в Python.

  >>> если 3> 5:
... print ('3 больше 5')
... еще:
... print ('3 не больше 5')
...
3 не больше 5  

Функции

Функция — это, по сути, блок кода Python, который выполняется только в том случае, если он равен и называется .

Вы можете передавать параметры в функцию в качестве входных данных, а функция может возвращать данные в качестве выходных данных.

В Python вы определяете функцию с помощью ключевого слова def .

Вот пример программы hello world, использующей функцию say_hello

  def say_hello (msg):
  # это функция
  # msg - входной параметр
  print (f'hello {msg} ')

# вызов функции say_hello
say_hello ('мир')

# выход:
# привет мир  

Итак, это был пример фундаментальных концепций, которые вам следует изучить на этом уровне.

Но самое главное, что вам действительно нужно сделать для того, чтобы овладеть этим уровнем, — это использовать вышеупомянутые концепции для решения проблем.

Вы никогда не станете хорошим программистом, если все, что вы делаете, это читаете книги или проходите курсы.

Вам нужно попрактиковаться в решении проблем, так что начните решать простые задачи с помощью Python. Вы можете начать с решения задач Project Euler.

Я не могу переоценить важность овладения уровнем 0 .

Причина в том, что этот уровень закладывает основу и фундаментальные концепции не только для освоения Python, но и для освоения любого другого языка программирования.

Так что, даже если это уровень 0, не воспринимайте это всерьез.

Уровень 1: Объектно-ориентированное программирование

Если вы находитесь на этом уровне, у меня есть курс, который научит вас всему, что вам нужно знать об объектно-ориентированном программировании. Посмотрите здесь 🙂

Все в Python — это объект.

Вы это либо уже слышали, либо вам суждено услышать об этом 🙂

Но постойте, что же такое объект?

Существует множество различных способов, моделей или парадигм для написания компьютерных программ.

Одна из самых популярных парадигм программирования называется объектно-ориентированным программированием (ООП).

В объектно-ориентированном программировании объект относится к конкретному экземпляру класса .

А Class подобен плану состояния и действий , которые может выполнять объект.

Например, в Python Person Class может выглядеть примерно так.

  класс Лицо:
  def __init __ (я, имя, возраст):
    self.name = имя
    self.age = возраст
  
  def get_name (self):
    вернуть self.name  

Объявленный выше класс описывает состояние и действия любого объекта Person .

Например, любой объект Person будет иметь имя и возраст . Эти два поля определяют состояние объекта.

В терминологии ООП имя и возраст называются атрибутами объекта .

Вы также можете вызвать get_name () для любого объекта Person , чтобы вернуть имя человека.

Мы вызываем get_name методом .

A Этот метод, в дополнение к любым другим методам, которые мы определяем, определяет действия объекта .

Другими словами, объект Python имеет атрибуты и методы , которые определены в классе объекта .

Вот как создать объект Person

  >>> p = Человек ('Алиса', 22)
>>> p.get_name ()
'Алиса'  

Объектно-ориентированное программирование — это, по сути, один из способов структурирования и проектирования вашего кода.

Однако я хочу, чтобы вы поняли, что это не единственный способ и не обязательно лучший.

Чтобы изучить ООП в Python, вам необходимо пройти несколько шагов.

Шаг 1. Изучите концепции ООП

Как я упоминал ранее, ООП — это парадигма программирования, способ структурирования и проектирования вашего кода.

Концепции

ООП не являются эксклюзивными для Python, поэтому концепции, которые вы выучите, легко перенесутся на любой другой язык программирования.

Некоторыми примерами этих концепций являются наследование, инкапсуляция и полиморфизм.

Поэтому убедитесь, что вы понимаете эти концепции на абстрактном уровне, прежде чем переходить к ООП Python.

Шаг 2. Узнайте о классах и объектах Python

На этом шаге вам нужно применить абстрактные концепции, которые вы узнали на предыдущем шаге, но особенно в Python.

Научитесь писать классы и создавать объекты.

Напишите классы, которые наследуются от других классов, и исследуйте атрибуты и методы созданных объектов.

Шаг 3. Решите проблемы Python с помощью ООП

.

Это важный шаг.

На этом этапе вы хотите узнать, как использовать ООП для разработки и структурирования кода.

И вообще, этот шаг больше искусство, чем наука. Это означает, что единственный способ стать лучше — это практика, практика и еще больше практики.

Снова продолжайте решать больше проблем с помощью Python, но попробуйте структурировать свои решения объектно-ориентированным способом.

Чем больше вы практикуетесь, тем легче вы будете чувствовать себя с ООП.

Уровень 2: Параллельное и параллельное программирование

Времена одноядерных процессоров давно прошли.

В настоящее время, независимо от того, покупаете ли вы стандартный ноутбук или высокопроизводительный сервер для своего бизнеса, ваш процессор определенно будет иметь несколько ядер.

И иногда вашей программе необходимо использовать преимущества этих нескольких ядер для параллельной работы.

Это потенциально может привести к увеличению пропускной способности, производительности и быстродействию.

Но позвольте мне прояснить здесь одну вещь.

Если высокая производительность и повышенная пропускная способность абсолютно необходимы, Python не будет лучшим языком для поддержки параллельного программирования.

В этой ситуации я бы лично предпочел golang (или старый добрый C ).

Но поскольку это статья о Python, давайте сосредоточимся на Python.

Прежде чем вы начнете писать свою первую параллельную программу, вам следует изучить несколько концепций параллельной обработки.

Вот некоторые из этих концепций.

Взаимное исключение

Когда у вас есть данные, которые совместно используются несколькими потоками или процессами, важно синхронизировать доступ к этим общим ресурсам.

Если вы этого не сделаете, может произойти состояние гонки, которое может привести к неожиданным, а иногда и катастрофическим последствиям. Подробнее об условиях гонки я расскажу позже.

Взаимное исключение означает, что один поток блокирует дальнейшее продвижение других параллельных потоков, которым требуется использование общего ресурса.

Замки

Блокировки — это одна из различных реализаций взаимного исключения.

Чтобы понять, что такое замки, вы можете подумать о них с концептуальной точки зрения.

Если поток хочет получить доступ к общему ресурсу, этот поток должен захватить блокировку, прежде чем ему будет предоставлен доступ к этому ресурсу.

И после того, как это будет сделано с ресурсом, он снимает эту блокировку.

Если блокировка недоступна, потому что она была захвачена другим потоком, то поток должен дождаться, пока блокировка не будет снята первым.

Эта простая концепция гарантирует, что максимум один поток может иметь доступ к общему ресурсу одновременно.

Тупики

Тупиковая ситуация — это когда ваша программа полностью останавливается, потому что некоторые потоки не могут продолжить работу, потому что они не могут получить блокировку.

Например, представьте, что поток A ожидает от потока B снятия блокировки. В то же время поток B ожидает от потока A снятия другой блокировки, которую поток A в настоящее время удерживает.

В этой ужасной ситуации ни поток A, ни поток B не могут продвигаться дальше, поэтому ваша программа закрыта!

Вот что такое тупик.

И это случается чаще, чем вы думаете.

Что еще хуже, это также одна из самых сложных проблем для устранения.

Условия гонки

Как я упоминал ранее, состояние гонки — это ситуация, которая возникает, когда доступ к общему ресурсу не защищен (например, блокировками).

Это может привести к катастрофическим неожиданным результатам.

Взгляните на этот пример.

  импортная резьба
# x - общая ценность
х = 0
COUNT = 1000000

def inc ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х + = 1

def dec ():
    глобальный x
    для _ в диапазоне (COUNT):
        х - = 1

t1 = заправка.Тема (цель = inc)
t2 = threading.Thread (цель = dec)
t1.start ()
t2.start ()
t1.join ()
t2.join ()

печать (х)  

Вот что делает приведенный выше код. Существует общая глобальная переменная x, которая инициализируется значением 0.

Две функции inc и dec работают параллельно. inc () увеличивает значение x на 1 миллион раз, тогда как dec () уменьшает значение x на 1 миллион раз.

Быстро просматривая код, можно сделать вывод, что окончательное значение x должно быть 0… но так ли это?

Вот что я получаю, когда запускаю приведенный выше код.

  $ python3 race.py
158120
 $ python3 race.py
137791
 $ python3 race.py
-150265
 $ python3 race.py
715644  

Причина, по которой это происходит, заключается в том, что общий ресурс x не защищен (например, блокировками).

Параллельное программирование Python

Только после того, как вы освоитесь с концепциями, обсужденными выше, вы будете готовы научиться писать параллельные программы на Python.

Во-первых, вы должны узнать, чем определение многопоточности в Python отличается от многопоточности .(Между прочим, это совершенно не связано с потоками и процессами с точки зрения ОС).

Чтобы понять различие между многопроцессорностью и многопоточностью с точки зрения Python, вам необходимо изучить и понять глобальную блокировку интерпретатора (GIL).

Вам также необходимо будет узнать о модулях Python для потоковой обработки, очереди и многопроцессорной обработки.

Все эти модули предоставляют вам примитивы, необходимые для написания параллельных программ.

Вот хорошая статья о многопроцессорности в Python.

Уровень 3: Программирование сокетов

К настоящему времени вам должно быть очень удобно писать код Python, работающий на одной машине.

Но что, если вы хотите написать код, который обменивается данными с другими машинами по сети?

Если вы хотите это сделать, вам нужно узнать о программировании сокетов.

И для этого я настоятельно рекомендую вам сначала изучить основы компьютерных сетей. Вот моя любимая книга.

Изучив основные концепции сети, вы можете использовать библиотеки Python для написания кода на одном компьютере, который взаимодействует с кодом на другом.

Это похоже на волшебство. Я до сих пор помню радость, которую я испытал, когда впервые у меня было два ноутбука, которые обменивались данными друг с другом по сети Wi-Fi.

Чтобы начать работу, выполните следующие три шага.

Шаг 1. Напишите эхо-программу

На этом этапе вы будете использовать модуль сокетов Python для написания простого TCP-сервера на одной машине и TCP-клиента на другой.

Убедитесь, что это два разных компьютера и оба они подключены к вашей домашней сети.

Идея программы Echo проста. Клиентская сторона читает сообщение от пользователя и отправляет это сообщение на сервер по сети.

На стороне сервера, когда это сообщение получено, сервер отправляет то же сообщение обратно клиенту.

Думайте о программе Echo как о программе Hello World , но для программирования сокетов.

После этого можно переходить к более сложным программам.

Шаг 2. Поэкспериментируйте с HTTP

Когда вы освоитесь с написанием простых TCP-клиент-серверных приложений, вы можете начать использовать модуль запросов Python для отправки и получения HTTP-сообщений.

Это особенно полезно, потому что сегодня подавляющее большинство веб-сервисов предоставляют интерфейс HTTP API, с которым вы можете взаимодействовать программно. Например, у всех карт Facebook, Twitter и Google есть интерфейсы HTTP API, с которыми может взаимодействовать ваш код.

И если вы чувствуете себя немного более предприимчивым и хотите пойти дальше, вы также можете очистить Интернет с помощью BeautifulSoup.

Шаг 3. Знай свои инструменты

Как и любая другая программа, иногда, когда вы пишете сетевую программу, ваша программа не будет работать с первой попытки.

Однако отладка сетевых программ немного отличается от отладки обычных программ.

Вот почему вам нужно вооружиться инструментами, необходимыми для устранения неполадок.

Вот некоторые из самых популярных сетевых инструментов, которые вам понадобятся.

ping используется для проверки связи между вашим компьютером и другим.

netstat — это универсальный сетевой инструмент, который позволяет, помимо прочего, контролировать входящие и исходящие сетевые соединения.

tcpdump — один из моих любимых инструментов для изучения сетей. Этот инструмент позволяет вам прослушивать, захватывать и анализировать реальные пакеты, входящие и исходящие из вашего компьютера через любой сетевой интерфейс.

Wireshark — красивый графический интерфейс, который делает почти все, что может делать tcpdump . Я рекомендую начать с Wireshark, прежде чем переходить к tcpdump, просто потому, что он немного удобнее для пользователя.

И, как я уже сказал, чтобы понять, что означают все эти Get, SYN, SYN ACK, FIN, вам необходимо сначала изучить основы работы с сетью.

Уровень 4: Структуры данных и алгоритмы в Python

Если вы достигли этого уровня, похлопайте себя по плечу.

Потому что к настоящему времени у вас есть навыки, позволяющие решать самые разные задачи.

Однако чего-то не хватает.

Вы все еще недостаточно опытны в написании эффективного кода .

Что я имею в виду?

Например, вы не знаете, как изменить код, чтобы он работал быстрее.Вы даже не можете понять, почему он вообще такой медленный.

Это нормально.

Знаний, которые вы изучили на предыдущих уровнях, недостаточно для того, чтобы вы твердо понимали, что такое производительность на самом деле и как изменить существующий код, чтобы он работал быстрее.

Не верите? Посмотрите на этот простой код, который вычисляет n-е число Фибоначчи.

  def fib (n):
    если n <2:
        вернуть n
    вернуть fib (n-2) + fib (n-1)

печать (фиб (100))  

Код выглядит достаточно простым и понятным, не так ли?

Попробуйте использовать этот код для вычисления fib (100) [ОПОВЕЩЕНИЕ СПОЙЛЕРА: это займет очень много времени]

Теперь давайте внесем простую модификацию в код.

  def fib (n, d):
    если n <2:
        вернуть n
    если n не в d:
        d [n] = fib (n-2, d) + fib (n-1, d)
    вернуть d [n]

print (fib (100, {}))  

На этот раз потребовалось всего несколько миллисекунд, и вы получите ответ: 354224848179261

5 на случай, если вам интересно 🙂

Я использовал так называемое динамическое программирование , чтобы решить эту проблему и заставить ее работать астрономически быстрее.

Что ж, я надеюсь, что вы уже убедились, что вам следует изучить структуры данных и алгоритмы.

Навыки, которые вы собираетесь изучить на этом уровне, являются одними из основных различий между средними кодировщиками и серьезными программистами.

Вам нужно будет узнать о связанных списках, деревьях, стеках, очередях, графах, хэш-таблицах, рекурсии, динамическом программировании, алгоритмах поиска и сортировки и т. Д.

Освоив эти концепции, вы окажетесь в нескольких шагах от работы по разработке программного обеспечения в любой технической компании по вашему выбору.

Я действительно серьезно!

Уровень 5: Собеседование по программированию на Python

Поздравляем! Теперь у вас есть все, что нужно, чтобы подать заявку на любую вакансию разработчика программного обеспечения в любой технологической компании во всем мире.

Вам нужно только пройти это ужасное собеседование по программированию.

По сути их серия.

Если вы находитесь на этом уровне, я написал подробную статью о том, как вы можете подготовиться к собеседованию по кодированию.

Типичное собеседование по кодированию оценит ваши навыки решения проблем, коммуникативные навыки, знание структур данных и алгоритмов, а также то, насколько хорошо и эффективно вы переводите свои мысли в код.

Лучший способ пройти собеседование по программированию - это уделить себе достаточно времени на подготовку.

Чем больше вы подготовитесь, тем лучше будет ваше собеседование и тем больше шансов, что вы получите работу своей мечты.

Leetcode - отличный ресурс с множеством вопросов для собеседований по кодированию.

Leetcode позволяет вам отправлять свои решения Python на вопросы кодирования и мгновенно получать отзывы о достоверности и эффективности ваших решений.

После того, как вы начнете работать, вы многому научитесь на работе и начнете приобретать обширный опыт за очень короткое время.

Это когда начинается уровень 6.

Уровень 6: Продвинутый Python

Если вы хотите выйти на территорию свободного владения Python и поднять свои навыки на новый уровень, то я настоятельно рекомендую книгу «Свободный язык Python».

Предполагается, что вы уже хорошо разбираетесь в основах Python.

В Fluent Python, некоторые концепции, которые вы уже узнали из вводных книг, рассматриваются под другим углом, более подробно и с большей глубиной.

В дополнение к этому вы также узнаете некоторые новые концепции.

Например, некоторые из новых концепций, которые вы изучите в этой книге, - это

  1. Функции высшего порядка : объясняет, как функции могут использоваться как первоклассные
  2. Thissobjects на Python
  3. Поток управления : охватывает тему генераторов, менеджеров контекста, сопрограмм и параллелизма
  4. Метапрограммирование : по сути, это написание кода, который манипулирует кодом.Некоторые из обсуждаемых здесь тем - это декораторы и мета-классы
  5. .


Необязательно 1. Библиотеки и фреймворки Python

Теперь у вас есть все основы, вы - профессионал Python.

Молодец.

Но путешествие на этом не заканчивается, у Python есть масса полезных библиотек, которые могут помочь вам еще больше.

Знание, какие библиотеки использовать и когда их использовать, может сэкономить вам много времени и усилий и позволит вам обладать обширными знаниями, необходимыми для выбора правильных инструментов для правильной работы.

Итак, давайте поговорим о некоторых из самых популярных библиотек и фреймворков Python.

1. Создание сервисов API с помощью Python (Flask)

В наши дни большие и масштабируемые веб-приложения создаются путем создания группы небольших приложений, которые взаимодействуют друг с другом.

Эта архитектура называется архитектурой микросервисов [предупреждение о модном слове], и каждое из этих небольших приложений называется службой или микросервисом.

Эти микросервисы могут обмениваться данными различными способами, но одним из самых популярных методов является HTTP.

Другими словами, каждая из этих служб будет предоставлять HTTP API, с которым другие службы смогут взаимодействовать.

С учетом сказанного, научиться создавать службы API на Python - это очень хорошее вложение.

И одна из самых популярных библиотек Python, которая упрощает эту задачу, - Flask.

Вот хороший учебник по Flask.

2. Создание веб-приложений с помощью Django

Django - это полноценный веб-фреймворк, который позволяет создавать целые веб-приложения (как интерфейсные, так и серверные) на Python.

Изучая Django, вы также познакомитесь с некоторыми концепциями, которые очень популярны в других веб-фреймворках на других языках, таких как MVC (модель-представление-контроллер) и ORM (объектно-реляционный преобразователь).

MVC - это способ структурирования и организации вашего веб-приложения, тогда как ORM - это метод, который устраняет разрыв между объектно-ориентированным программированием и доступом к данным в базе данных.

И пока мы говорим об ORM, стоит упомянуть, что вам следует взглянуть на SQLAlchemy, очень популярную и широко используемую библиотеку ORM в Python.

Так что закатайте рукава и вперед, создайте свое первое веб-приложение

3. Библиотеки машинного обучения

Python фактически стал языком машинного обучения и обработки данных.

Это неудивительно, учитывая зрелость библиотек машинного обучения Python.

Если вы хотите быть специалистом по данным, я настоятельно рекомендую сначала изучить математические и статистические основы машинного обучения, прежде чем изучать библиотеки машинного обучения на Python.

Введение в статистическое обучение - отличное место для начала.

Если вы предпочитаете видеокурс, тогда вам следует пройти курс машинного обучения Эндрю Нг на Coursera.

Когда вы освоите основы, начните экспериментировать с этими библиотеками Python.

1- scikit-learn В этой библиотеке есть все, что нужно для алгоритмов машинного обучения.

2- Tensorflow Еще одна очень популярная среда машинного обучения с открытым исходным кодом.

3- pandas Популярная библиотека для анализа данных.

Необязательно 2: Реализация Python (CPython)

Python - это интерпретируемый язык.

Это означает, что ваш код Python не компилируется напрямую в машинный код, но сначала он компилируется на промежуточный язык, называемый байт-кодом , , который позже интерпретируется другой частью программного обеспечения, называемой интерпретатором .

Хотите увидеть, как байт-код выглядит для простой программы Hello World ?

Создадим исходный файл helloworld.ру

  # helloworld.py
print ("привет, мир")  

Вот как просмотреть байт-код для указанного выше исходного кода

  $ python3 -m dis helloworld.py
2 0 LOAD_NAME 0 (печать)
            2 LOAD_CONST 0 ('привет, мир')
            4 CALL_FUNCTION 1
            6 POP_TOP
            8 LOAD_CONST 1 (Нет)
           10 ВОЗВРАТНАЯ ЗНАЧЕНИЕ  

Этот байт-код затем будет интерпретирован интерпретатором.Это когда он запускается, и вы, наконец, видите, что hello world напечатано на вашем экране.

Существуют различные реализации Python для компилятора и интерпретатора.

Однако CPython является наиболее широко используемым и используется по умолчанию. Он полностью написан на языке C.

.

Это и интерпретатор , и компилятор , поскольку он компилирует код Python в байт-код , а затем интерпретирует байт-код в машинный язык.

Так почему я говорю о реализации Python?

Вам действительно нужно знать эти мельчайшие подробности Python, чтобы стать мастером Python?

Честно говоря, нет.

Но если вам интересно, как реализованы список, кортежи, функции и т. Д. В Python, и если вы желаете попутно изучать новый язык (C), то, возможно, вам стоит подумать об участии в CPython .

А если вы не знаете, с чего начать, я настоятельно рекомендую 10-часовой курс Филипа Го на CPython.

Часто задаваемые вопросы

Q: Трудно ли выучить Python?

Трудное и легкое относительно.

Могу вас заверить, что изучать Python проще, чем изучать другие языки программирования, такие как C ++, и, кстати, я люблю C ++ 🙂

Это также тот случай, когда большинство университетов используют Python для своего класса CS 101 просто из-за того, насколько легко и быстро выучить Python.

Q: Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Если вы новичок в программировании в целом, я бы дал себе 6 месяцев, чтобы изучить уровень 0 (основы) и уровень 1 (ООП).

Если вы уже программист, пришедший с другого языка программирования, я бы дал ему две недели.

После уровня 1 нелегко оценить, сколько времени это займет у вас, потому что для полного понимания концепций за пределами уровня 1 вам также необходимо изучить множество фундаментальных концепций CS, которые ортогональны Python (например, структуры данных, Алгоритмы, операционные системы, сети и т. Д.…)

Q: Я новичок в программировании, могу ли я изучить Python за 24 часа или за неделю?

Q: Что я могу делать с Python?

Я написал об этом статью.

Вопрос: Что мне следует изучать - Python 2 или Python 3?

Python 3.

Python 2 подошел к концу и больше не будет поддерживаться.

Q: Предлагаете ли вы какие-либо ресурсы для изучения Python?

Да. Вот ресурсы, которые я предлагаю:

  1. Этот блог afternerd.com
  2. Мой информационный бюллетень.
  3. [Новое] Мой канал на YouTube.
  4. [Новое] Мои курсы премиум-класса.

И, кроме меня, в Интернете есть множество других ресурсов.

Избранные сообщения

Вы начинаете карьеру программиста?

Я предлагаю свои лучшие материалы для новичков в информационном бюллетене.

  • Советы по Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.
  • CS Советы и рекомендации по карьере.
  • Специальные скидки на мои премиальные курсы при их запуске.

И многое другое…

Подпишитесь сейчас.Это бесплатно.

Лучший способ изучить Python в 2021 году (бесплатные и платные учебные пособия по Python)

Популярность

Python постоянно растет, в основном из-за его использования в новых технологиях, таких как обработка данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Он также стал лидером в разработке программного обеспечения благодаря своей эффективности, универсальности и простоте обучения.

В настоящее время Python является вторым по популярности языком программирования (после JavaScript) на GitHub. Если вы хотите изучить Python как полный новичок или у вас уже есть некоторый опыт программирования и вы хотите повысить свою квалификацию для улучшения карьерных перспектив, эта статья для вас.

Мы составили список лучших руководств по Python, включая как бесплатные, так и платные ресурсы.

Что такое Python?

Логотип Python.

Python - это язык программирования высокого уровня с открытым исходным кодом, разработанный Гвидо ван Россумом. Философия дизайна этого языка программирования, выпущенного в 1991 году, направлена ​​на удобочитаемость кода, поэтому это один из самых простых языков для изучения.

Кроме того, Python является объектно-ориентированным, рефлексивным, функциональным, процедурным и структурным языком.Все эти подходы Python помогают программистам писать логичный и понятный код для проектов любого масштаба.

На данный момент существует три основных версии Python, последняя из которых - Python 3. Он также поддерживает широкий спектр библиотек для упрощения написания кода.

Характеристики

Возможности

Python:

  • Открытый исходный код и бесплатно: Python является открытым исходным кодом, и вы можете бесплатно загрузить его код, чтобы использовать и изменять его для своих проектов.
  • Легко выучить: Python становится популярным, потому что его легче выучить по сравнению с другими языками.Его более простой синтаксис использует простой английский с меньшей сложностью. Следовательно, он удобен для разработчиков и легко кодируется.
  • Обширные библиотеки: стандартная библиотека Python обширна с богатыми модулями и функциями, которые помогут вам быстрее завершить ваши проекты, вместо того, чтобы писать код с нуля. Вы можете найти многоразовый код для таких процессов, как обработка изображений, модульное тестирование, CGI и т. Д. Примеры включают Django, Flask, NumPy и SciPy.
  • Extensible: Python обладает высокой расширяемостью с помощью различных модулей для расширения основных функций.Например, вы можете добавить программируемый интерфейс к существующему приложению.
  • Объектно-ориентированный: Python использует концепции объектно-ориентированного программирования, такие как объекты, классы, наследование, инкапсуляция данных и многое другое.
  • Интерпретация и простота отладки: Python выполняет код линейно, как Java, C и C ++. Таким образом отпадает необходимость в компиляции и упрощается отладка.
  • Динамически типизированный: Указание типа переменной, например char, int, double и т. Д., не требуется в Python, поскольку это решено во время выполнения кода, а не в начале. В результате это упрощает программирование и сокращает количество строк кода.
  • Portable: Python использует переносимый код. Таким образом, вы можете использовать один и тот же код на разных платформах, таких как Windows, macOS, Unix или Linux.

Знаете ли вы, что Python - второй по популярности язык программирования (сразу после JavaScript)? 🤓 Еще одна причина добавить его в свой инструментарий программирования 🛠Нажмите, чтобы написать в Твиттере

Где используется Python?

Python - универсальный язык программирования.Вы можете использовать Python для различных целей, в том числе:

  • Веб-разработка: Благодаря своей эффективности, скорости и другим положительным аспектам Python отлично подходит для веб-разработки. Благодаря доступности обширных библиотек, таких как Django и Flask, процесс становится намного более управляемым. Некоторые популярные компании, использующие его для этой цели, включают Instagram, Reddit, Uber и Spotify.
  • Разработка программного обеспечения: Используя Python, вы можете создавать программы и приложения, работающие на ваших устройствах.Многие пакеты Python, такие как NumPy, Tkinter, SciPy и т. Д., Упрощают процедуры разработки программного обеспечения. Вы также можете разрабатывать сложные приложения с научными и числовыми вычислениями. Некоторые важные пользователи, использующие его для разработки программного обеспечения, включают Dropbox, PyChess, BitTorrent, Gramps и т. Д.
  • Машинное обучение и искусственный интеллект: От поисковых систем и социальных сетей до чат-ботов и виртуальных помощников алгоритмы повсюду и основаны на машинном обучении и искусственном интеллекте.Этим целям служат эксклюзивные библиотеки Python, такие как SciPy, Seaborn, TensorFlow, NumPy, Pandas и т. Д.
  • Data Science: Python широко используется в Data Science. Он имеет множество связанных библиотек и фреймворков, таких как PyBrain, Bottle, Flask, web3py и т. Д., Полезных в науке о данных для визуализации и анализа больших объемов данных и других целей. Это также помогает при парсинге веб-страниц, что в наши дни стало очень важным для бизнеса.
  • Создание графических интерфейсов рабочего стола: Благодаря модульной структуре Python он работает с различными операционными системами и позволяет создавать графические интерфейсы рабочего стола с использованием эффективных фреймворков, модулей или текстовых процессоров, таких как PyGUI, PyGtk, PyQt4, PyQt5 и т. Д.
  • Разработка игр: Вы можете разрабатывать игры, используя библиотеки Python, такие как PySoy (трехмерный игровой движок, основанный на Python). Игры, разработанные с использованием Python, - это Disney's Toontown Online, Battlefield 2, Frets on Fire и т. Д.

4 преимущества изучения Python

Learning Python имеет несколько преимуществ для ваших карьерных перспектив. Давайте узнаем ответ на вопрос: «Зачем изучать Python»?

1. Эффективность в разработке

Python не только прост в изучении и программировании, но и ускоряет весь процесс разработки.Он имеет широкий спектр фреймворков, пакетов, библиотек и модулей, которые не требуют от вас делать все с нуля.

Вы также можете использовать повторно используемый код, чтобы писать код быстрее и стабильнее. Это помогает автоматизировать стандартные процессы и сэкономить время, чтобы сосредоточиться на логике и других жизненно важных аспектах веб-разработки и разработки программного обеспечения.

2. Чрезвычайно универсальный

Python - универсальный язык, что является одной из причин его популярности и удобства использования.Python работает с одинаковой эффективностью от небольших до крупных проектов. Помимо упомянутых выше применений, разработчики используют его для глубокого обучения, инженерии данных, автоматизации процессов, Интернета вещей (IoT) и многого другого.

Тем не менее, его универсальность может быть связана с огромным количеством поддерживаемых им функций, методов, фреймворков и библиотек. А удобочитаемость, популярность и удобство использования Python способствовали еще большему увеличению числа библиотек, что сделало язык более удобным для пользователя.

3. Спрос на разработчиков Python

Спрос на разработчиков Python на рынке растет с его популярностью и использованием в новых технологиях. Он находит применение в сфере бизнес-услуг, страхования, авиакосмической, розничной торговли, банковского дела, финансов, информационных технологий, консалтинга, здравоохранения и оборудования, и это лишь некоторые из них.

Ведущими компаниями, использующими Python, являются Google, NASA, YouTube, Quora, IBM, HP, Qualcomm и Dropbox. И они также часто нанимают разработчиков Python.

В 2021 году средняя зарплата разработчиков Python в США составит 110 840 долларов в год.Итак, изучение Python может быть полезным для вашей карьеры.

4. Поддерживающее сообщество

Хотя доступна официальная документация Python, иногда вы можете застрять, особенно если вы новичок. В настоящее время вам может помочь поддерживающее сообщество. К счастью, у Python есть обширное сообщество разработчиков, к которым можно обратиться в случае сомнений или вопросов.

Вы можете найти онлайн-форумы, такие как Stack Overflow, сообщества с открытым исходным кодом и местные встречи для изучения языка.Кроме того, существует множество курсов, руководств, веб-сайтов и других ресурсов, посвященных Python (некоторые из которых мы обсудим в этой статье).

Как выучить Python шаг за шагом

Даже если у вас в руках лучший учебник по Python, вы не сможете извлечь из него полную пользу, если не знаете, как лучше всего выучить Python. Вот почему давайте поговорим о пошаговом процессе изучения Python.

Шаг 1. Подумайте, почему вы хотите изучать Python

Прежде чем что-то начинать, сначала выясните, почему вы хотите это сделать.То же самое относится к изучению Python. Должна быть какая-то цель, чтобы поддерживать вашу мотивацию на протяжении всего этого путешествия; в противном случае это может быть болезненно.

Выясните, чем вас интересует Python, хотите ли вы повысить квалификацию или построить карьеру в качестве разработчика Python. Это может быть наука о данных, машинное обучение, искусственный интеллект, создание веб-сайтов, приложений и игр, сценарии для автоматизации работы, анализ данных, парсинг веб-страниц или что-то еще.

После того, как вы поставили цель, переходите к следующему шагу.

Шаг 2. Основные сведения

Понятно, без всяких сомнений, основы Python.Изучите синтаксис, основные аспекты языка программирования, такие как переменные, типы данных, функции и т. Д. Ресурсы Python, упомянутые в этой статье, помогут вам на этом этапе.

Однако это может стать утомительным, если вы просто рассмотрите теорию. Главное здесь - практиковаться и делать перерывы между ними.

Напишите простой код самостоятельно или с помощью примеров, приведенных в выбранном вами руководстве по Python. После того, как основы будут завершены, вы можете переходить к более сложным темам.

Шаг 3. Применяйте знания в проектах

После изучения основ попробуйте завершить проект по реализации своих знаний.Проекты раскроют ваш потенциал и помогут узнать больше при создании портфолио для отображения потенциальных работодателей.

Вы можете создавать структурированные проекты в области науки о данных, машинного обучения, веб-сайтов, мобильных приложений, игр, сценариев автоматизации и т. Д. Вы найдете множество ресурсов для структурированных проектов, таких как Dataquest, документация Scikit-learn, руководство по бутылкам, Codecademy, Learning Robotics используя Python, и автоматизируйте скучную работу с Python, и это лишь некоторые из них.

После того, как вы изучите расширенные темы, поработайте над проектами, которые вы создаете самостоятельно.Используйте доступные вам ресурсы, но работайте над тем, что вы хотите делать с Python.

К этому времени вы, должно быть, научились находить ошибки и отлаживать их. Вы можете расширить предыдущие проекты, найти платформы с открытым исходным кодом для участия, стать волонтером в некоммерческих организациях, внести свой вклад на GitHub и так далее.

Шаг 4: Сотрудничайте с другими

Сотрудничество с другими учащимися и экспертами поможет вам расширить свои знания, обсудить различные вопросы и узнать советы и рекомендации, которые можно применить в своих проектах.Вы можете встретить их в различных сообществах Python, форумах, встречах и мероприятиях. Некоторые примеры включают Stack Overflow, Python.org, Reddit и Sololearn.

Шаг 5: Продолжайте практиковать

Обучение - это непрерывный процесс. Следовательно, после того, как вы выполнили все шаги, всегда продолжайте практиковать то, что вы узнали. Будьте в игре как разработчик Python на полную ставку или любитель, работающий неполный рабочий день, для создания проектов Python в различных отраслевых вертикалях.

Просто продолжайте практику!

Далее мы наконец-то расскажем о лучших учебных пособиях по Python в 2021 году.

25 лучших бесплатных инструментов и ресурсов для изучения Python

Наши 25 лучших бесплатных ресурсов Python:

1. Python.org

Python.org

Если вы ищете бесплатный ресурс для изучения Python, ознакомьтесь с официальной документацией Python на Python.org. Он полезен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку охватывает широкий круг тем, от базовых до продвинутых, включая программирование на Python.

  • В нем дается краткое объяснение Python для начинающих.
  • Демонстрирует установку Python, IDE и интерпретаторов. Вы можете читать руководства и экспериментировать с интерпретатором Python.
  • Python.org предоставляет исчерпывающее руководство с расширенными темами для разработчиков Python, от установки зависимостей до руководств по стилю, написания кода, отслеживания проблем, устранения неполадок, непрерывной интеграции и тестирования и многого другого.
Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №
  • Учебники переведены на 81 язык, чтобы помочь людям, не являющимся носителями английского языка, более эффективно изучать Python.
  • Демонстрирует полный список страниц, включенных в Руководство для начинающих, которое вы можете загрузить и прочитать.
  • Это делает обучение интересным с помощью нескольких упражнений и викторин. Он также проверяет ваш стиль Python с помощью динамического подсчета очков и подсказок.
  • Предлагает другие ссылки для изучения Python, включая Codecademy, DataCamp, Dataquest и т. Д.

Помимо учебных пособий и руководств, вы можете получить доступ к подкастам, связанным с Python, информационным видео, последним событиям и новостям, сообществу разработчиков, историям успеха, часто задаваемым вопросам и т. Д.

2. Кодекадемия

Codecademy

Одно из лучших мест в Интернете для бесплатного изучения Python - это Codecademy. Эта платформа электронного обучения предлагает множество курсов по Python, как бесплатных, так и платных. Python 2 - это бесплатный курс, который они предоставляют, который является полезным введением в базовые концепции программирования и Python.

Они начинают с теории, а затем просят учащихся написать код Python онлайн, используя концепции. Курс проводили сотрудники NASA, IBM, Google, Facebook и других.

Вот некоторые из тем, которые они затрагивают:

  • Синтаксис Python
  • Строка Python и вывод консоли
  • Как использовать управление и условный поток для написания программ
  • Списки функций, циклов, словарей и структур данных Python

Самое лучшее в этом курсе - то, что все упражнения и уроки запускаются прямо в вашем браузере; следовательно, нет необходимости устанавливать Python на ваш компьютер.

Codecademy также предоставляет бесплатный редактор кода, в котором вы можете практиковаться при написании кода.Вы даже можете присоединиться к форуму, чтобы общаться и обсуждать с другими участниками.

Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность до завершения: 25 часов
  • Сертификат

  • : вы можете получить сертификат после завершения курса с членством PRO
  • Предварительные требования: Нет

3. Удеми

Udemy

Udemy предлагает обширную коллекцию курсов по различным предметам, включая Python. Они предлагают как бесплатные, так и платные уроки, подходящие как для начинающих, так и для экспертов.Если вы ищете видеоуроки, Udemy - одно из лучших мест.

Их бесплатный курс «Введение в программирование на Python» - это простое и быстрое введение в язык программирования Python. Это руководство доступно на английском языке и начинается с таких тем:

  • Основы Python, строки, типы данных и переменные
  • Циклы, условия, функции и манипуляции с файлами
  • Написание скриптов и функций Python

Некоторые особенности курса включают:

  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 1 час 39 минут, видео по запросу
  • Зачислено студентов: 619 075
  • Оценок: 4.4
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №

Курс Udemy's Python от начального до среднего за 30 минут подготовит вас к продвинутым концепциям Python. Он включает в себя серию руководств и лекций по программированию на Python, и вы узнаете, как писать код с нуля и устанавливать Python.

Предприниматели, студенты или все, кто интересуется изучением Python, могут пройти этот курс. Здесь вас учат:

  • Основы Python
  • Функции, модули, строки в Python
  • Операторы нарезки, последовательности, условные выражения и циклы
  • Работа с файлами и объектно-ориентированное программирование

Некоторые особенности курса включают:

  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 1 час 32 минуты, видео по запросу
  • Оценок: 4.2
  • Зачислено студентов: 92 015
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №

Как следует из названия, курс Udemy's Python for Absolute Beginners лучше всего подходит для людей, которые абсолютно не имеют представления о Python или любом другом языке программирования в этом отношении. Инструкторы обучают программированию на Python 3, охватывая следующие темы:

  • Установка Python
  • Как запускать сценарии Python и настраивать PyCharm IDE
  • Переменные, числа, строки, списки, словари и логические операторы
  • Модули, функции, циклы, аргументы и возвращаемые значения
  • Как разработать приложение-калькулятор с использованием Python
  • Финальный проект

Некоторые особенности курса включают:

  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 2 часа 16 минут, видео по запросу
  • Оценок: 4.5
  • Зачислено студентов: 75 783
  • Свидетельство: №
  • Предварительные требования: загрузка Python 3 и PyCharm (оба с открытым исходным кодом)

4. Coursera

Coursera

Coursera - это платформа, на которой вы можете учиться на различных курсах ведущих университетов мира, включая Йельский, Стэнфордский, Сиднейский университет и многие другие. Coursera предлагает бесплатный курс Python: специализация «Python для всех» Мичиганского университета.

Этот курс поможет вам научиться программировать на Python и анализировать данные.В конце курса вы будете самостоятельно разрабатывать программы Python и с их помощью собирать, очищать, визуализировать и анализировать данные.

Они добавили субтитры на 12 языках, включая английский, испанский, русский, арабский, итальянский, французский, немецкий, турецкий, португальский, вьетнамский, корейский и упрощенный китайский. Каждый специализированный курс требует, чтобы вы успешно завершили практический проект, чтобы получить сертификат.

Курс охватывает следующие темы:

  • Python установка и написание программ
  • Основы Python
  • Как использовать переменные для хранения, вычисления и извлечения данных
  • Как использовать основные аспекты программирования, такие как циклы и функции
  • Навыки, такие как структура данных, базовые языки программирования, СУБД, веб-парсинг, SQL, кортежи, семантика и синтаксис Python и многое другое
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: около 8 месяцев
  • Оценок: 4.8
  • Зачислено студентов: 1056382
  • Сертификация

  • : Да, можно поделиться в LinkedIn, профессиональных сетях и работодателях
  • Предварительные требования: Нет

5. Learnpython.org

Learnpython.org

Если вы ищете текстовый ресурс для изучения Python, Learnpython.org - хороший вариант. Это интерактивное руководство, которое будет полезно всем, независимо от того, опытны вы или нет. Вы также можете присоединиться к их группе в Facebook для обсуждений, обновлений и вопросов.

В учебное пособие включены такие темы, как:

  • Переменные и их типы, списки, операторы, условия, циклы, функции, списки, форматирование строк, строковые операции, объекты и классы, пакеты и модули и словари
  • Уроки Data Science включают основы Pandas и массивы Numpy
  • Расширенные учебные пособия, такие как генераторы, наборы, понимание списков, аргументы функций, исключительная обработка, регулярные выражения, сериализация, интроспекция кода, частичные функции, замыкания, фильтры, карты и Reduce
Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Зачислено студентов: 575000
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификация

  • : вы можете пройти сертификацию на LearnX и продемонстрировать ее в своем профиле LinkedIn

6.FreeCodeCamp

FreeCodeCamp

Learn Python: Full Course for Beginners - это учебник, который предлагает FreeCodeCamp, и он отличный, особенно если вам нравятся текстовые курсы. Однако у них также есть видео на YouTube, где они красиво объяснили концепции Python для начинающих.

На сайте вы можете узнать:

  • Основы Python, включая переменные, операторы потока управления, циклы, массивы, структуру данных, словарь и т. Д.
  • Класс и объект
  • Концепции объектно-ориентированного программирования, такие как инкапсуляция и наследование данных

Лучшее, что они объяснили каждую концепцию с хорошими примерами и кодированием.В видео на YouTube также рассказывается, как установить PyCharm и Python, как создать калькулятор, а также идеи по интерпретаторам Python. В целом, это неплохой вариант, если вы новичок в программировании и Python.

Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 4 часа 20 минут видео на YouTube
  • Просмотры: 24+ миллиона просмотров
  • Предварительные требования: Нет

У них также есть аккаунт Medium, где вы можете прочитать сотни полезных статей по различным языкам программирования.

7. DataCamp

DataCamp

DataCamp отлично подходит для обучения людей науке о данных. Они предлагают этот курс - Введение в Python - чтобы помочь вам освоить основы анализа данных в Python и расширить свои навыки, изучив Numpy для научных вычислений.

В курс включены 11 видео и 57 упражнений, причем совершенно бесплатно. Еще одно преимущество DataCamp заключается в том, что вам не нужно устанавливать Python на свой компьютер; вместо этого они предлагают впечатляющий пользовательский интерфейс и веб-компилятор.

УТП этого курса, которое отличает его от других онлайн-руководств по Python, заставляет студентов изучать Python для науки о данных. Здесь вы узнаете:

  • Эффективные способы хранения данных и управления ими
  • Инструменты анализа данных
  • Базовые концепции Python
  • Как использовать Python в интерактивном режиме
  • Как использовать Python с помощью скрипта
  • Для создания переменных и идей по типам данных Python
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 4 часа
  • Зачислено студентов: 3 миллиона +
  • Оценок: 4.6/5
  • Предварительные требования: Никаких навыков, только учетная запись Google, Facebook или LinkedIn

8. eDx

eDx

Подобно Coursera, eDx также является платформой электронного обучения, предлагающей онлайн-курсы от ведущих мировых университетов. В настоящее время у них доступно более 3000 курсов, и они связаны с более чем 160 университетами, включая Гарвард, Массачусетский технологический институт, Беркли и другие.

Просто зайдите на сайт edX и найдите нужные курсы, и он покажет все соответствующие доступные курсы и программы.

Давайте поговорим о некоторых бесплатных курсах Python, которые они предлагают.

Если вы хотите вывести свои базовые знания Python на новый уровень, Гарвардский университет «Использование Python для исследований» - это то, что вам нужно. Предлагаемый Гарвардским университетом, он поможет вам изучить Python 3 и то, как вы можете использовать его в своих исследованиях.

Здесь вы узнаете:

  • Основы программирования на Python 3
  • Некоторые инструменты Python, такие как SciPy и NumPy, для исследовательских целей
  • Как реализовать инструменты Python для исследования в практических сценариях
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 12 недель, 2-4 часа в неделю
  • Зачислено студентов: 284 309
  • Сертификат

  • : Вы можете получить проверенный сертификат, заплатив 169 долларов.14
  • Тип курса: Самостоятельный курс в зависимости от вашего времени
  • Язык: английский
  • Предварительные требования: некоторый предыдущий опыт программирования на Python

Другие бесплатные курсы:

  • Основы Python для науки о данных от IBM : В этом курсе рассказывается о Python, его приложениях в науке о данных, его основах, использовании Pandas для анализа данных и многом другом. Продолжительность этого курса для самостоятельного изучения составляет 5 недель, и вы можете добавить сертификат, заплатив 99 долларов.
  • Computing in Python I : Fundamentals and Procedural Programming by Georgia Tech поможет вам изучить основы вычислений на Python, такие как переменные и операторы, а также вы можете писать и отлаживать свою программу. Это займет 5 недель, и вы можете добавить сертификат, заплатив 130,30 долларов.
  • Машинное обучение с помощью Python: практическое введение : Этот вводный курс поможет вам изучить методы, алгоритмы, статистическое моделирование машинного обучения и реальные примеры того, как ИМ влияет на общество.Это 5-недельный курс от IBM, и вы можете добавить сертификат, заплатив 99 долларов.

9. Класс Python

от Google

Google использует Python для многих проектов, в том числе для создания систем, инструментов рекламных минут, инструментов оценки кода, API и анализа данных. В рамках Google for Education их курс Python бесплатный и очень полезен для людей с базовыми навыками программирования.

Этот класс включает видео лекций, текстовый контент и упражнения по коду, которые помогут вам попрактиковаться в программировании на Python.Здесь вы узнаете:

  • Основные понятия Python, такие как списки и строки в первых упражнениях
  • Полные программные упражнения с текстовыми файлами, HTTP-соединениями и процессами
  • Как установить и настроить Python
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 2 дня
  • Пререквизиты: Базовые навыки программирования
  • Свидетельство: №

Вы также можете посмотреть их видеоуроки прямо на YouTube.

10. LinkedIn

LinkedIn

LinkedIn - это не только сетевая платформа для профессионалов, но и центр полезных ресурсов, позволяющих получить множество навыков, включая Python. Они предлагают базовое обучение Python бесплатно, зарегистрировавшись в LinkedIn Learning и начав бесплатный месяц.

В этом курсе инструктор демонстрирует Python 3 в создании хорошо продуманных сценариев и поддержке существующих проектов. Это полезно как для начинающих, так и для учащихся среднего уровня.

Курс охватывает:

  • Базовый синтаксис, использование и расширенные функции Python, такие как объекты, исключения, генераторы и т. Д.
  • Как значения и типы соотносятся с объектами
  • Как использовать функции, операторы управления и циклы
  • Модульная система Python
  • Как использовать декораторы и генераторы
  • Примеры, показывающие сценарии Python в реальной реализации
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 4 часа 51 минута
  • Зрителей: курс уже понравился более 20 000 человек
  • Сертификат

  • : общий сертификат от LinkedIn Learning
  • Включает тесты в 16 разделах
  • Доступ на смартфоне и планшете
  • Предварительные требования: Нет

11.Microsoft

Microsoft

Научитесь писать базовый код, изучать вывод и ввод консоли и объявлять переменные с помощью курса Microsoft Introduction to Python. Он связан с их учебными ресурсами Azure, но также полезен для студентов, начинающих Python и разработчиков.

Курс включает 10 разделов и охватывает различные темы, такие как:

  • Основы Python
  • Упражнение по созданию приложения с использованием Python
  • Типы данных, переменные, программа «Hello», как читать ввод с клавиатуры
  • Как создать приложение-калькулятор
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность курса: 1 час 7 минут
  • Оценок: 4.7/5
  • Предварительные требования: Нет
  • Язык: английский

12. Simplilearn

Simplilearn

Simplilearn - ведущая платформа онлайн-обучения с обширными курсами по науке о данных, разработке программного обеспечения, ИТ, облачным вычислениям, цифровому маркетингу, управлению проектами и другим новейшим технологиям.

Учебник Python для начинающих

Simplilearn разработан, чтобы помочь вам выучить язык самым простым способом с помощью упражнений. Это упрощает понимание таких понятий, как классы объектно-ориентированного программирования (ООП), атрибуты, потоки, сценарии и многое другое.Курс полезен для начинающих и учеников среднего уровня.

В этом курсе вы узнаете:

  • Как установить Python в Windows
  • Концепция ООП
  • PyCharm и NumPy
  • Переменные Python, числа, циклы, функции, условные операторы, списки, строки, срезы, RegEx, потоки, наборы, словари и т. Д.
  • Потоки Python, классы и объекты, Pandas, Tuples, IDE и Matplotlib
  • Фреймворк Scikit и Django
  • Навыки, чтобы стать разработчиком Python
  • Вопросы для собеседования

Если у вас есть сомнения, вы также можете обратиться за помощью на форум их сообщества.

Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность курса: 9 часов, включает 33 урока
  • Тип курса: Видеоурок
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №

13. SoloLearn

SoloLearn

SoloLearn предлагает множество бесплатных курсов Python, предназначенных для учащихся с разным уровнем навыков. И их база учащихся растет в геометрической прогрессии, и на каждом из предлагаемых им курсов обучаются миллионы человек.

Они предлагают 5 курсов Python:

Из них Python Core является самым популярным, его изучают 7,2 миллиона человек. Этот курс поможет вам изучить Python с помощью практики написания кода. Вы даже можете собирать за это очки и расширять свои навыки, чтобы получить лучшие возможности.

Этот курс разделен на 10 модулей. Каждый модуль объединяет уроки и соответствующие практики или упражнения для проверки ваших усвоенных навыков. Рассмотрены следующие темы, связанные с модулем:

  • Основные понятия Python и почему вам следует его изучить
  • Строки и переменные, новые строки, строковые операции, работа с входами
  • Управляющие структуры, такие как операторы if и else, логические значения и сравнения, операторы и условия, циклы, списки, диапазон
  • Функции и модули, стандартная библиотека и pip
  • Исключения и файлы
  • Словари, кортежи, срезы, функции, форматирование строк, анализатор текста
  • Функциональное программирование, лямбда, генераторы, карты и фильтры, декораторы, рекурсия и т. Д.
  • Концепции ООП, включая классы, наследование, инкапсуляцию и т. Д.
  • Регулярные выражения
  • Питонность и упаковка
Характеристики
  • Тип курса: Тип видео
  • Зачислено студентов: 7,2 миллиона
  • Свидетельство: №
  • Предварительные требования: Нет

Помимо Python, SoloLearn также предлагает бесплатные курсы по многим другим темам, таким как JavaScript, HTML, адаптивный веб-дизайн, CSS, SQL, Angular + NestJS, PHP, jQuery и другие.

14. Учебный пункт

Tutorials Point

Tutorial Point - отличная платформа, которая бесплатно предоставляет качественный контент. Их учебник по Python поможет вам изучить Python с помощью подробного текстового руководства с богатыми примерами. Он лучше всего подходит для новичков в Python и для тех, кто плохо знаком с языками программирования.

Кроме того, есть множество практических упражнений и вариантов кодирования, чтобы вы могли проверить свои навыки. Даже если у вас есть некоторые предварительные знания Python, вы можете отточить свои навыки программирования с помощью этого руководства.

Он охватывает не только базовые концепции Python, но и продвинутые предметы, в том числе:

  • Причины, по которым вы должны изучить Python
  • Характеристики и приложения Python
  • Настройка среды
  • Как написать свою первую программу «Hello World» на Python
  • Базовый синтаксис Python, переменные, операторы, циклы, числа, списки, строки, словарь, кортежи, дата и время, модули, функции, исключения и т. Д.
  • Темы продвинутого уровня, такие как классы, объекты, регрессия, программирование CGI, работа в сети, доступ к базе данных, многопоточность, отправка электронной почты, программирование графического интерфейса пользователя, обработка XML и расширения.
Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Предварительные требования: Базовые знания терминологии, используемой в компьютерном программировании
  • Версия учебного пособия для загрузки в формате PDF
  • Краткое руководство
  • Ресурсы, поиск работы и дискуссионная панель
  • Свидетельства: №

15.W3Schools

W3Schools

W3Schools - это известный веб-сайт, который предлагает множество руководств, в том числе Python на легком для понимания языке. Они предлагают учебное пособие по Python, в котором есть хорошо организованные уроки и примеры.

Кроме того, вы можете использовать их редактор «Попробуйте сами», чтобы отредактировать код Python самостоятельно, а затем просмотреть результаты.

В этом руководстве рассматриваются следующие темы:

  • Введение в Python и с чего начать
  • Синтаксис, комментарии, типы данных, переменные, числа, строки, приведение типов, логические значения, операторы, кортежи, списки, лямбда-выражения, концепции ООП, Python PIP и т. Д.
  • Обработка файлов с помощью Python, чтение файлов, запись, создание или удаление файлов.
  • Модули

  • Python - учебник по NumPy, SciPy и Pandas
  • Python Matplotlib - Pyplot, маркеры, построение, линия, метки, подзаголовки, сетка, гистограммы, разброс, круговые диаграммы и столбцы
  • Машинное обучение с Python
  • Python MySQL и MongoDB
  • Справочные материалы, практические руководства, примеры и тесты Python
Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификат

  • : после прохождения этого руководства вы можете проверить свои навыки Python с помощью онлайн-викторин.Затем вы можете подать заявку на сертификат, уплатив плату за экзамен и сдав онлайн-экзамен в любом месте и в любое время.

Помимо Python, в W3Schools есть курсы и руководства по HTML, JavaScript, CSS, SQL, Bootstrap, PHP, C ++, jQuery, Java и многим другим. Вы также можете найти на этом сайте множество ссылок на различные технологии, чтобы расширить свои знания.

Подпишитесь на информационный бюллетень

Хотите узнать, как мы увеличили трафик более чем на 1000%?

Присоединяйтесь к 20 000+ другим пользователям, которые получают нашу еженедельную новостную рассылку с инсайдерскими советами по WordPress!

Подпишитесь сейчас

16.Программирование с помощью Mosh

YouTube также является отличной платформой, где вы можете найти множество бесплатных руководств по Python. Программирование с помощью Mosh - один из лучших учебных пособий по Python на YouTube. Создателем этого канала является Мош, который предлагает учебник по Python для начинающих на этом канале YouTube.

В этом руководстве представлены все основные концепции Python и даже 3 проекта, которые вам предстоит выполнить. Обсуждаемые темы:

  • Установка Python 3
  • Написание первой программы на Python
  • Основные понятия, такие как переменные, преобразование типов, форматированные строки, арифметические операции, математические функции, операторы, циклы, 2D-списки, преобразователь Emoji, параметры, кортежи, распаковка, конструкторы, концепции ООП и т. Д.
  • Шпаргалка по Python
  • Программа преобразования веса
  • Создание игры в угадывание и автомобильной игры
  • Каталоги, Pip и Pypi
  • Проекты по автоматизации с помощью Python, ML с Python и создание веб-сайтов с помощью Django
Характеристики
  • Тип обучения: Видео
  • Продолжительность: 6 часов 14 минут
  • Просмотры: 18+ миллионов
  • Подписчиков: 1,85 миллиона
  • Рекомендует дополнительные книги по Python
  • Включает дополнительные материалы
  • Предварительные требования: Нет

17.CS DOJO

CS Dojo - фантастический канал на YouTube, который предлагает учебное пособие по Python для абсолютных новичков. В нем также есть учебные пособия для учащихся со средним уровнем навыков Python.

Все уроки в руководстве объясняются простым языком с подходящими примерами. Инструктор также дает несколько ценных советов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из этого урока. Кроме того, здесь вы также можете скачать образцы файлов. В нем рассматриваются следующие темы:

  • Введение в Python и его использование
  • IDE и Jupyter Notebook
  • Как установить Jupyter и Python
  • Переменные и их назначение
  • Практическая задача и решение
Характеристики
  • Тип обучения: Видео
  • Продолжительность: 24 минуты
  • Просмотры: 6+ миллионов
  • Подписчики канала: 1.68 миллионов
  • Предварительные требования: Нет

18. Умный программист

Еще один учебник YouTube Python в списке - «Умный программист» от Qazi. Это также отличный вариант, если вы полный новичок, который хочет изучить Python с нуля.

На сегодняшний день он загрузил на свои каналы более 350 видео, и все они бросают бомбу ценности для учащихся. Кроме того, если вы хотите стать веб-разработчиком, он также предлагает мастер-класс. Темы, которые он освещает в своем учебнике - Учебное пособие по Python для начинающих -:

  • Все основные концепции Python
  • Приведение, нарезка, кортежи, соединение и разбиение и т. Д.
  • Словари, изменчивость, регулярные выражения и понимание списков
  • Функции парсинга и почтового индекса
  • 4 проекта: игра в крестики-нолики, приложение Twilio SMS, приложение со списком дел и клон Craiglist
  • Руководство для фрилансера Python
Характеристики
  • Тип обучения: Видео
  • Продолжительность: 11 часов
  • Просмотры: 2+ миллиона
  • Подписчиков: 968000+
  • Предварительные требования: Нет

19.Pythonspot

Pythonspot - еще один полезный ресурс, если вы ищете бесплатные текстовые ресурсы Python. На этом веб-сайте есть полное руководство по Python, охватывающее Python 2 и 3. Он подходит как для профессиональных разработчиков, так и для начинающих.

Они подробно объяснили каждую концепцию с практическими примерами, чтобы помочь вам легко ее понять. В него включены следующие темы:

  • Основные концепции Python, концепции ООП, рекурсивные функции, фабричный метод, лямбда-выражения, многопоточность, графики, модули, двоичные числа, отладка Python и т. Д.
  • Базы данных: чтение / запись файлов, плоская база данных, SQLite, MySQL и ORM
  • Веб-разработка: веб-разработка на Python, кодирование и декодирование JSON, Flask и Django
  • GUI: PyQt4, PyQt5, wxPython и Tkinter
  • Сеть: HTTP, FTP, POP3, извлечение ссылок и др.
  • Advanced: Matplotlib, регулярное выражение, создание приложений квантовых вычислений, плагины Chrome, речевые движки и забавные трюки с использованием Python
  • Больше руководств по Android, компьютерному зрению, робототехнике и созданию игр с Python
Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №

20.Studytonight

Studytonight

Еще один бесплатный ресурс для изучения Python с нуля - Studytonight. Они предлагают учебник Python для начинающих, чтобы научить основам Python, а затем постепенно подготовят вас к концепциям продвинутого уровня, включая концепции ООП в деталях.

Содержание легко понять с помощью примеров, что делает его популярным онлайн-учебником. Вы получите множество упражнений, чтобы проверить свои навыки работы с Python, полученные в этом руководстве, и применить полученные знания при создании полезных инструментов.

У них также есть форум вопросов и ответов, чтобы помочь учащимся обсуждать вопросы и искать помощи друг у друга. В учебнике рассматриваются следующие темы:

  • Основы Python, Python 2.x против Python 3.x, синтаксис, функции, строка, ввод и вывод, переменные, операторы и т. Д.
  • Сложные типы данных, концепция ООП, ошибки и обработка файлов, многопоточность, ведение журнала, MySQL и прочие темы
  • Библиотечные функции

Они также охватывают библиотеки Python, такие как NumPy, Matplotlib, Tkinter, сетевое программирование и парсинг веб-страниц с помощью BeautifulSoup.

Характеристики
  • Тип курса: Текстовый
  • Предварительные требования: Нет
  • Продолжительность: самообучение
  • Свидетельства: №

21. Полный стек Python

Full Stack Python

Если у вас есть базовые знания языков программирования, вы можете перейти к руководству Full Stack Python. Это бесплатное онлайн-руководство по Python поможет вам овладеть Python, чтобы использовать лучшие карьерные возможности и реализовать обучение на практике.

Этот учебник ориентирован на то, чтобы научить вас создавать, работать и развертывать приложения Python. Эта книга с открытым исходным кодом описывает технические темы и концепции простым языком. Содержание курса позволяет вам изучать его последовательно или выбрать конкретную тему и щелкнуть по ней для просмотра.

Включает такие темы, как:

  • Введение в Python, Python 2 или Python 3 и их использование
  • Сообщество Python, компании, использующие его, лучшие ресурсы, подкасты и видео, которые необходимо посмотреть
  • Среды разработки и работа с базами данных
  • Веб-разработка: веб-фреймворки, такие как Flask, Django и т. Д., механизмы шаблонов, веб-дизайн, генераторы статических сайтов, тестирование, создание сетей, создание и интеграция API, безопасность и многое другое
  • Разработка веб-приложений, DevOps и концепции Meta
Характеристики
  • Тип курса: Книга
  • Продолжительность: самообучение
  • Предварительные требования: базовые знания Python
  • Свидетельство: №
  • Доступно для покупки в форматах PDF, MOBI и EPUB

22. Изобретайте с Python

Если вы никогда раньше не писали ни одной строчки кода, Invent with Python - хороший выбор.Помимо основных концепций, которые вы можете найти в других ресурсах, этот веб-сайт выделяется тем, что учит вас навыкам создания ценных инструментов для повседневных целей.

Автор этого веб-сайта опубликовал множество бесплатных онлайн-книг по Python и красиво представил все концепции, чтобы вы могли применить полученные знания в реальном мире.

Если вы профессионал, который хочет повысить свои навыки, студент, который хочет продолжить карьеру в области разработки программного обеспечения, или любитель, который любит создавать видеоигры, этот веб-сайт с превосходными онлайн-книгами для вас.

Доступно множество онлайн-книг, которые вы можете читать онлайн бесплатно, получить копию электронной книги у этого издателя или купить копию на Amazon. Вот лишь несколько:

  • Большая книга небольших проектов Python
  • Помимо базовых вещей с Python
  • Автоматизируйте скучную работу с помощью Python (второе издание)
  • Коды взлома с Python
  • Изобретайте собственные компьютерные игры с Python
  • Создание игр на Python и Pygame

23.Автостопом по Python

Автостопом по Python

Замечательный текстовый материал, который вы можете использовать для изучения Python, - это Автостопом по Python. Он содержит исчерпывающее объяснение каждой концепции Python и создан вручную, чтобы помочь вам понять Python, его установку и использование в реальном мире.

Это руководство полезно как для начинающих, так и для опытных разработчиков и помогает им эффективно практиковать Python. Он также содержит краткий список рекомендаций вместо списка, содержащего каждую веб-платформу Python.

Темы включают:

  • Выбор интерпретатора Python
  • Установка Python в Windows, macOS и Linux
  • Использование Pipenv и виртуальных сред
  • Среда разработки: IDE, текстовые редакторы, интерпретаторы и другие инструменты
  • Структурирование проекта, стиль кода, чтение и тестирование кода, документация, ведение журнала, выбор лицензии и многое другое
  • приложений Python, таких как сетевые приложения, веб-приложения и фреймворк, парсинг HTML, приложения командной строки, приложения с графическим интерфейсом пользователя, базы данных, сети, непрерывная интеграция, научные приложения, криптография, машинное обучение и т. Д.
  • Развертывание кода и его распространение
Характеристики
  • Тип курса: Книга
  • Продолжительность: самообучение
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №
  • Доступно для скачивания в формате PDF
  • Переводы на английском, французском, бразильском португальском, филиппинском, японском, корейском и китайском языках

24.Python для вас и меня

«Питон для тебя и меня» - это онлайн-книга, доступная для чтения бесплатно. Он также известен как книга PYM и объясняет язык программирования Python простыми словами. Эта книга полезна для программистов, которые хотят изучить Python, а также для начинающих.

Все содержание этой книги разделено на чистые главы с тематическими уроками. Темы:

  • Установка Python в Windows, Linux / GNU
  • Как использовать интерпретатор Python, исходный файл, отступы, пробелы, оценку кода и т. Д.
  • Редактор

  • mu: как установить и использовать
  • Переменные, типы данных, выражения, операторы, операторы потока управления и циклы
  • Структуры данных, строки, функции, обработка файлов, исключения, класс и модули
  • Как использовать vs code, рекомендации PEP8, virtualenv , декораторы, итераторы и генераторы
  • Тестирование простого кода, аннотации, подсказки типов, структура проекта
  • Разработка приложений командной строки и простого графического интерфейса пользователя с PyperCard
  • Фляга
Характеристики
  • Тип курса: Книга
  • Продолжительность: самообучение
  • Предварительные требования: Нет
  • Свидетельство: №
  • Доступно для загрузки в форматах PDF, HTML и EPUB

25.Поговори со мной на Python

Talk Python to Me

Talk Python to Me - отличный подкаст, посвященный Python и связанным с ним концепциям и технологиям. Он доступен как в бесплатной, так и в PRO версии. Он ориентирован на организации и людей, которые кодируют на Python. Они приглашают разных гостей в каждый из своих эпизодов, чтобы рассказать о своей работе на Python.

По этим причинам он предлагает огромную возможность учиться у реальных программистов Python и самостоятельно реализовывать Python для создания потрясающих приложений и инструментов.На данный момент у них есть 320 записанных эпизодов на захватывающие темы, связанные с Python.

Кроме того, они также предлагают онлайн-курсы Python для начинающих по PyCharm и другим предметам.

Характеристики
  • Тип материала: Подкаст
  • Доступно на: Google Podcasts, iTunes, Overcast и Soundcloud
  • Вы также можете найти их на YouTube, Facebook, Twitter и GitHub.

10 лучших платных инструментов и ресурсов для изучения Python

До сих пор мы видели бесплатные онлайн-курсы по Python.Но если вы серьезный разработчик или хотите построить прочную карьеру в качестве разработчика Python, вы можете выбрать некоторые из доступных платных курсов.

Поехали!

1.Удеми

Udemy

Наряду с бесплатными курсами Python, Udemy также предлагает несколько платных курсов, и это, вероятно, одно из лучших мест для изучения Python в Интернете. Их платные курсы доступны для начинающих и опытных разработчиков.

Здесь вы получаете углубленное изучение помимо основных концепций Python.Некоторые из лучших платных курсов Python, доступных на Udemy:

1. 2021 Завершите учебный курс Python от нуля до героя на Python

Этот курс разработан, чтобы помочь вам изучить Python с нуля и перейти на продвинутые уровни для создания игр и приложений. Курс является всеобъемлющим и простым по Python 3 и подходит для людей, которые никогда раньше не программировали, имеют базовые знания или хотят получить навыки продвинутого уровня в Python.

Содержание курса разделено на 23 раздела и 155 лекций.Он охватывает следующие темы:

  • Часто задаваемые вопросы об основах и курсах Python
  • Настройка Python, объекты и основы структуры данных
  • Операторы сравнения, утверждения, функции и модели
  • ООП, пакеты и модули, исключения и обработка ошибок
  • Декораторы, генераторы, расширенные модули,
  • Парсинг веб-страниц, электронная почта, работа с электронными таблицами, изображениями, файлами PDF и CSV
  • Дополнительные материалы: графические интерфейсы и Python 2
  • 2 проекта Milestone и последний проект Capstone на Python
Характеристики
  • Тип курса Видео
  • Продолжительность: 22 часа 13 минут
  • Зачислено студентов: 1,311,104
  • Оценок: 4.6/5 (368 004 оценки)
  • 14 статей и 19 упражнений по кодированию
  • Язык: английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, польский и португальский
  • Предварительные требования: только компьютер и подключение к Интернету
  • Пожизненный доступ на ТВ и мобильном телефоне
  • Сертификат: есть
  • Комиссия: 117,99 долларов США, 30-дневная гарантия возврата денег
2. Библия Питона

Библия Python считается одним из лучших ресурсов для изучения Python. Это то, что вы можете проверить.Он предназначен для новичков в программировании или Python, и люди с базовыми навыками Python также могут его использовать.

Они сформулировали содержание в интерактивном режиме, чтобы объяснить технические аспекты, делая обучение увлекательным и легким для понимания. Содержание курса разделено на 11 разделов и 74 лекции, в том числе:

  • Введение в курс
  • Установка Python и начало работы
  • Переменные, числа, строки и условный поток
  • Структуры данных, циклы, функции и ООП в Python
  • Ресурсы
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 9ч 8мин
  • Зачислено студентов: 117 563
  • Оценок: 4.6/5 (33 530 оценок)
  • 4 статьи, 11 упражнений по кодированию и 3 загружаемых ресурса
  • Язык: английский, испанский и португальский
  • Предварительные требования: ноутбук / настольный компьютер с подключением к Интернету
  • Пожизненный доступ на ТВ и мобильном телефоне
  • Сертификат: есть
  • Комиссия: 165,85 долларов США, 30-дневная гарантия возврата денег

Достойные упоминания: Помимо этих двух популярных курсов Python, в Udemy есть множество других полезных и платных курсов.Он включает Python для науки о данных и учебный курс машинного обучения, мастер-класс по программированию на Python, 100 дней кода и мега-курс Python.

2. Кодекадемия

Codecademy

Codecademy однажды появилась на нашем бесплатном ресурсе Python выше. Это было для Python 2. Но если вы хотите изучить Python 3, Codecademy предлагает платный курс Learn Python 3, который вы можете пройти, выбрав их план членства PRO.

Этот курс знакомит вас как с базовыми понятиями Python, так и с концепциями программирования в целом.Текущая версия Python 3 имеет различные улучшения по сравнению с Python 2, которые повышают простоту и эффективность кода при написании.

Он охватывает такие темы, как:

  • Синтаксис Python и программа «Hello World»
  • Как создать поток управления, логические операторы и логические переменные
  • Списки, циклы, функции, задачи кода, строки, модули и словари
  • Автоматическая обработка файлов, классы и аргументы
  • Портфельные проекты: печатные буквы, создание квитанций и волшебная игра в 8 мячей
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 30 часов
  • учащихся: 45 млн + учащихся Codecademy
  • Включает в себя викторины и статьи в каждом разделе
  • Предварительные требования: Нет, только ваше устройство и Интернет
  • Сертификат: есть
  • Плата: ежемесячная подписка стоимостью около 20 долларов

3.eDx

eDx

Как уже говорилось ранее, eDx - это известная платформа для онлайн-обучения, имеющая связи с ведущими университетами мира. Помимо бесплатных курсов, они также предлагают платные программы с профессиональными сертификатами для повышения ваших навыков и перспектив карьерного роста.

Некоторые из лучших платных курсов Python, которые они предлагают:

1. Введение в программирование на Python

Этот курс предлагается Технологическим институтом Джорджии и предназначен для всех, кто хочет изучить Python. Это превратит вас из новичка в опытного программиста на Python.

Этот сложный курс предоставит вам прочную основу для изучения Python и других исследований в области информатики. Он разработан уникальным образом и охватывает основные принципы информатики и концепции Python.

Вы получите доступ к коротким видео с упражнениями по программированию, вопросами с несколькими вариантами ответов и примерами из реальной жизни, а также получите постоянную обратную связь от инструкторов о вашем понимании и прогрессе.

Темы, которые он охватывает:

  • Основы программирования, такие как написание кодов, выполнение, интерпретация результатов и т. Д.
  • Основы, такие как переменные, операторы, логическая арифметика и т. Д.
  • Управляющие структуры, обработка ошибок и библиотеки Python
  • Структуры данных и манипуляции с файлами
  • Навыки и алгоритмы ООП
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 5 месяцев, 9-10 часов в неделю, самостоятельное обучение
  • 4 курса повышения квалификации
  • Сертификация: Да
  • Комиссия: 536 долларов США
2. Наука о данных Python

Если вы хотите продолжить карьеру в области науки о данных, курс Python Data Science от IBM может быть разумным вариантом.Неважно, если вы новичок в этой области или уже имеете некоторый опыт, этот курс поможет вам улучшить свои навыки.

Он подготовит вас к карьере в области машинного обучения и анализа данных. Курс включает в себя обширные уроки по каждой концепции Python, визуализацию и анализ данных, а также практическое введение в машинное обучение. В конце концов, вы завершите последний проект, решив реальную бизнес-проблему.

Этот курс направлен на подготовку к работе и практическое обучение. Вы будете работать с наборами данных и использовать библиотеки и наборы инструментов Python.

Темы, которые охватывает этот курс:

  • Основы Python и их применение в науке о данных
  • Итерационные концепции с использованием таких инструментов, как IBM Cloud и Jupyter Notebooks
  • Анализ данных с помощью таких инструментов, как NumPy и Pandas
  • Создание визуализаций данных с помощью Folium, Seaborn и Matplotlib
  • Построение моделей машинного обучения с помощью Scipy и Scikit-learn
  • Решение реальных проблем, связанных с наукой о данных
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 7 месяцев, 3-5 часов в неделю, самостоятельное обучение
  • 6 курсов повышения квалификации
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификат: есть
  • Комиссия: 574 долл. США

4.Coursera

Coursera предлагает множество курсов Python, и курс специализации по программированию Python 3 от Мичиганского университета является одним из лучших среди них. Это поможет вам стать опытным программистом на Python, обучая вас базовым и средним концепциям и упражнениям Python 3.

К моменту завершения этой программы вы сможете писать программы для запросов API и извлечения данных, использовать новые API и модули, читая документацию Python. Этот курс поможет вам сделать следующий шаг, если вы уже знакомы со специализацией Coursera Python для всех (как описано в разделе бесплатных ресурсов).

В этот курс включены следующие темы:

  • Как понять и проверить API и сторонние библиотеки, подходящие для использования с Python 3
  • Применение библиотеки изображений на Python для просмотра изображений и управления ими
  • Использование библиотеки Python tesseract (py-tesseract) с Python 3, обнаружение изображений с помощью оптического распознавания символов (OCR)
  • Использование библиотеки с открытым исходным кодом - OpenCV - для распознавания лиц на изображениях и управления лицами и использования ее для контактных листов
  • Практический проект для получения сертификата об окончании курса
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: прибл.5 месяцев, 7 часов в неделю (рекомендуется)
  • Оценок: 4,7 / 5 (12777 оценок)
  • Зачислено студентов: 137 249
  • Субтитры: английский, арабский, испанский, французский, итальянский, русский, немецкий, корейский, вьетнамский и португальский
  • Пререквизиты: Нет
  • Сертификат: Да, делится
  • Комиссия: 7 дней бесплатного пробного периода, а затем 49 долларов США в месяц

Кроме этого, на Coursera есть и другие достойные курсы Python, например:

  • Ускоренный курс по Python от Google: этот 32-часовой курс предназначен для начинающих и поможет вам понять Python и его важность для автоматизации.Он также поможет вам в создании объектов Python.
  • Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки от IBM: этот 17-часовой курс, в котором участвуют более 300 000 студентов, поможет вам изучить Python для веб-разработки, науки о данных и искусственного интеллекта.

5. Один месяц

Один месяц

Learn Python by One Month - это самый продаваемый онлайн-курс Python, который можно пройти за 30 дней. Если вы новичок, это один из лучших курсов Python, на который вы можете пойти, поскольку он разработан специально для новичков.

В нем есть важные ингредиенты, которые помогут вам изучить кодирование Python:

  • Крошечный контент
  • Еженедельные цели
  • Практические проекты

Их учебная программа по курсу Learn Python также преподается в престижной Колумбийской школе бизнеса. Кроме того, они улучшили свои уроки с учетом отзывов студентов MBA и руководителей бизнеса за последние 3 года.

Темы включают:

  • Основы Python и концепции среднего уровня
  • Как писать скрипты на Python
  • Работа с фреймворками Python, такими как Flask
  • Как извлекать данные из API
  • Как создать веб-сайт с Python
Характеристики
  • Тип курса: Видеоурок
  • Продолжительность: 30 дней
  • 6+ часов пошаговых видеоуроков
  • Реальные проекты Python
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификат: есть
  • Взнос: 299 долларов в год, 100% гарантия возврата денег в случае неудовлетворения

Еще одна примечательная особенность One Month - это сочетание видеолекций и дискуссий между учащимися и преподавателями.Вы можете взаимодействовать с другими учащимися через канал Slack.

6. Изучите Python трудным путем

Если вы любитель книг и желаете изучить Python, то «Learn Python the Hard Way» Зеда Шоу - это все, что вам нужно. В этой фантастической книге для обучения Python новичков автор упростил способ изучения Python, чтобы вы могли плавно перейти от нулевого уровня к программисту более высокого уровня.

Содержание курса разделено на 52 великолепных упражнения, которые помогут вам узнать, как работает Python, написать код, исправить свои ошибки, а также дать советы и рекомендации для улучшения ваших навыков.Он охватывает следующие темы:

  • Установка среды Python
  • Написание и упорядочивание кода
  • Базовая математика, переменные, строки, обработка файлов, логика и циклы
  • Структура данных и дизайн программы
  • ООП, классы, объекты и модули
  • Упаковка, автоматическое тестирование и отладка Python
  • Базовая разработка веб-сайтов и игр

В этой книге есть DVD с более чем 5 часами видеороликов, в которых Зед Шоу обсуждает различные аспекты книги, чтобы помочь вам еще больше.

Характеристики

7. Udacity

Udacity

Еще одна платформа для онлайн-обучения, предлагающая курсы Python, - это Udacity. Их курс Learn Immediate Python является частью их программы нанотехнологий, которая включает миниатюрные курсы на разных языках программирования.

Этот курс поможет вам получить навыки Python на уровне практикующего специалиста и научиться применять машинное обучение, науку о данных и многое другое.

Этот курс отлично подходит для людей, которые хотят изучить Python продвинутого уровня.Он позволяет учащимся использовать функции и возможности, предоставляемые Python, и оптимизировать функции приложений, которые выполняют сложные задачи, такие как классификация файлов, парсинг веб-страниц и многое другое.

После завершения программы вы получите портфолио, демонстрирующее ваши навыки Python, чтобы вы могли подать заявку на соответствующие вакансии.

Охватываемые темы:

  • Продвинутые уроки Python, такие как методы, функции, стратегии решения проблем, объектно-ориентированный дизайн, классы и объекты, создание кодовых баз и слияние Python с внешними документами
  • Как писать, расширять и структурировать коды для поддержки разработки больших систем
  • Как использовать библиотеки с открытым исходным кодом для быстрого добавления расширенных функций и упаковки кода в свои библиотеки
  • Как применять объектно-ориентированное программирование, чтобы ваш код оставался модульным, понятным и ясным
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 2 месяца, 10 часов в неделю
  • Пререквизиты: Базовые знания Python и объектно-ориентированного программирования
  • Рейтинг: 4.6/5
  • Включает реальные проекты с иммерсивным контентом от экспертов
  • Техническая поддержка наставника, которая направит вас, ответит на ваши вопросы и мотивирует вас
  • Карьерная поддержка, такая как поддержка резюме, оптимизация профиля LinkedIn и обзор портфолио GitHub
  • Гибкий план обучения по вашему расписанию
  • Неограниченное количество циклов обратной связи и представления
  • Цена: 530,58 $ за 2 месяца

8. PluralSight

PluralSight

Если вы хотите применить приобретенные навыки Python в реальных проектах, вам нужен PluralSight.У них есть курс, который поможет вам создать доску объявлений с использованием Python и Flask (веб-фреймворк).

Этот курс подходит как для начинающих, так и для программистов среднего уровня. Они проведут вас через все важные аспекты изучения Python, включая установку и настройку среды сборки, чтобы вы могли удобно выполнять задачи.

В него включены следующие темы:

  • Как настроить локальную среду и Flask
  • Стилизация и базовый шаблон для единообразного вида
  • Подготовка динамического контента
  • Отображение отдельных заданий и всех заданий в базе данных
  • Отображение работодателей индивидуально с перечисленными вакансиями
  • Создание формы обзора работодателя, чтобы пользователи могли получать отзывы по шкале от 1 до 5
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 2 часа 35 минут
  • Рейтинг: 4/5
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификат: NA
  • Комиссия

  • : свяжитесь с их отделом продаж, и у вас есть 10-дневная бесплатная пробная версия.

9.Simplilearn

Simplilearn

Simplilearn - это центр высококачественных руководств по различным дисциплинам, включая Python. Их курс сертификации Python - это комплексное руководство, которое познакомит вас с основами Python, несколькими операциями, Django, сценариями оболочки и многим другим.

Кроме того, вы возьмете на себя практический проект, который в конечном итоге завершит и подготовит себя к успешной карьере в программировании на Python. Курс знакомит вас с приложениями Python в реальном мире и включает множество модулей, заданий и проектов.

Этот курс охватывает следующие темы:

  • Основы Python и цели обучения
  • Операторы данных, функции и условные операторы
  • Файловые операции и обработка ошибок
  • Django и сценарии оболочки
  • Инфраструктура модульного тестирования и регистрации данных
  • Сетевые концепции
  • Живой виртуальный класс по первым четырем темам, указанным выше
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 38-часовое смешанное обучение, 30-часовое обучение под руководством инструктора и 8-часовое самостоятельное обучение онлайн
  • 5 тестов в конце каждого урока, 1 заключительный проект и 20+ вспомогательных практик для каждого модуля
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификат: есть
  • Пошлины: 135 долларов США.50 для самостоятельного обучения и 243,95 долл. США для учебного онлайн-курса, оба варианта - пожизненный доступ

10. Codingnomads

Codingnomads

Хотите создавать приложения с нуля с помощью API и SQL?

Learn Python Online от Codingnomads - еще один отличный вариант. Успешное завершение этого курса также поможет вам сделать захватывающую карьеру в веб-разработке, искусственном интеллекте и науке о данных.

Курс включает такие темы как:

  • Примеры использования и основные концепции Python
  • Критически важные инструменты для программистов, такие как GitHub, виртуальные среды, PyCharm IDE и CLI
  • Программирование на Python для создания программного обеспечения для автоматизации
  • Введение в SQL и базы данных и их интеграция с Python
  • Как интегрировать приложения Python с RESTful API и использовать миллионные наборы данных
  • Проект Capstone
Характеристики
  • Тип курса: Видео
  • Продолжительность: 200-часовой учебный план и 9+ часов видеоуроков
  • Более 500 страниц руководств и документации
  • 300+ лабораторных упражнений и примеров кода
  • 150+ пользовательских демонстраций и видеоуроков
  • Доступ к форуму только для членов для связи с преподавателями и студентами
  • Предварительные требования: Нет
  • Сертификация: Да
  • Комиссия: несколько уровней программ ежемесячных платежей и бесплатная пробная версия

Благодаря использованию в новых технологиях, таких как наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект, Python стал более популярен, чем когда-либо 💪 Начните изучать его сегодня с этого руководства ⤵️ Щелкните, чтобы написать в Твиттере

Сводка

Python в наши дни пользуется большим спросом.Ожидается, что он останется таковым и в будущем, поскольку обладает прекрасными возможностями для новых технологий. Но если вы хотите изучить Python, сначала установите цель.

Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или уже немного знакомы с языками программирования, возьмите подходящий ресурс Python. Это может быть видео, текстовое обучение, книги, подкасты или блоги. Вы также можете использовать смешанный подход, например, чередуя просмотр видеокурса и прослушивание любимого подкаста Python.

Выберите учебник Python в зависимости от ваших целей, уровня навыков, наличия сертификата и, наконец, вашего бюджета. А после того, как вы закончите курс Python, продолжайте применять свои навыки в реальных проектах для достижения своих целей, продолжайте учиться и экспериментировать.

Есть ли у вас какие-нибудь советы по изучению Python? Делитесь в комментариях!


Экономьте время, деньги и повышайте производительность сайта с помощью:

  • Мгновенная помощь от экспертов по хостингу WordPress, 24/7.
  • Интеграция Cloudflare Enterprise.
  • Глобальный охват аудитории с 28 центрами обработки данных по всему миру.
  • Оптимизация с помощью нашего встроенного мониторинга производительности приложений.

Все это и многое другое в одном плане без долгосрочных контрактов, поддержки миграции и 30-дневной гарантии возврата денег. Ознакомьтесь с нашими планами или поговорите с отделом продаж, чтобы найти план, который подходит именно вам.

Ваш первый проект машинного обучения на Python: пошаговые инструкции

Последнее обновление 19 августа 2020 г.

Вы хотите заниматься машинным обучением с использованием Python, но у вас возникли проблемы с началом работы?

В этом посте вы завершите свой первый проект машинного обучения с использованием Python.

В этом пошаговом руководстве вы:

  1. Загрузите и установите Python SciPy и получите самый полезный пакет для машинного обучения на Python.
  2. Загрузите набор данных и разберитесь в его структуре с помощью статистических сводок и визуализации данных.
  3. Создайте 6 моделей машинного обучения, выберите лучшую и получите уверенность в надежности.

Если вы новичок в машинном обучении и хотите, наконец, начать использовать Python, это руководство было разработано для вас.

Начните свой проект с моей новой книги «Мастерство машинного обучения с Python», включающей пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим!

  • Обновление, январь / 2017 г. : обновлено, чтобы отразить изменения в scikit-learn API в версии 0.18.
  • Обновление март / 2017 : добавлены ссылки, помогающие настроить среду Python.
  • Обновление, апрель / 2018 : добавлены полезные ссылки о случайности и прогнозировании.
  • Обновление сентябрь / 2018 : добавлена ​​ссылка на мою собственную размещенную версию набора данных.
  • Обновление , февраль / 2019 : Обновлено для sklearn v0.20, также обновлены графики.
  • Обновление, октябрь / 2019 : в конце добавлены ссылки на дополнительные руководства, которые можно продолжить.
  • Обновление ноябрь / 2019 : Добавлены полные примеры кода для каждого раздела.
  • Обновление декабрь / 2019 : Обновлены примеры удаления предупреждений из-за изменений API в v0.22.
  • Обновление, январь / 2020 г. : Обновлено: убран фрагмент для тестовой оснастки.

Ваш первый проект машинного обучения на Python, шаг за шагом
Фото cosmoflash, некоторые права защищены.

Как начать машинное обучение на Python?

Лучший способ изучить машинное обучение - разрабатывать и выполнять небольшие проекты.

Python может напугать при запуске

Python - популярный и мощный интерпретируемый язык. В отличие от R, Python представляет собой законченный язык и платформу, которые вы можете использовать как для исследований и разработок, так и для разработки производственных систем.

Существует также множество модулей и библиотек на выбор, предлагающих несколько способов выполнения каждой задачи. Это может показаться подавляющим.

Лучший способ начать использовать Python для машинного обучения - это завершить проект.

  • Это заставит вас установить и запустить интерпретатор Python (по крайней мере).
  • Это даст вам представление о том, как выполнять небольшой проект с высоты птичьего полета.
  • Это придаст вам уверенности, возможно, вы сможете продолжить свои небольшие проекты.

Новичкам нужен небольшой комплексный проект

Книги и курсы разочаровывают. Они дают вам множество рецептов и отрывков, но вы никогда не увидите, как все они сочетаются друг с другом.

Когда вы применяете машинное обучение к своим собственным наборам данных, вы работаете над проектом.

Проект машинного обучения может быть нелинейным, но он имеет ряд хорошо известных шагов:

  1. Определить проблему.
  2. Подготовьте данные.
  3. Оценить алгоритмы.
  4. Улучшение результатов.
  5. Настоящие результаты.

Лучший способ по-настоящему освоить новую платформу или инструмент - это проработать весь проект машинного обучения и охватить ключевые этапы. А именно, от загрузки данных, обобщения данных, оценки алгоритмов и выполнения некоторых прогнозов.

Если вы можете это сделать, у вас есть шаблон, который вы можете использовать для набора данных за набором данных. Вы можете заполнить пробелы, такие как дальнейшая подготовка данных и улучшение результатов задач, позже, когда у вас появится больше уверенности.

Привет, мир машинного обучения

Лучший небольшой проект для начала работы с новым инструментом - это классификация цветов ириса (например, набор данных ириса).

Это хороший проект, потому что он так хорошо изучен.

  • Атрибуты являются числовыми, поэтому вам нужно выяснить, как загружать и обрабатывать данные.
  • Это проблема классификации, позволяющая вам попрактиковаться, возможно, с более простым типом алгоритма контролируемого обучения.
  • Это проблема классификации нескольких классов (многозначная), которая может потребовать специальной обработки.
  • У него всего 4 атрибута и 150 строк, то есть он небольшой и легко умещается в памяти (и на экране или на странице A4).
  • Все числовые атрибуты представлены в одних и тех же единицах измерения и в одном масштабе, и для начала не требуется никакого специального масштабирования или преобразований.

Давайте начнем с вашего проекта машинного обучения Hello World на Python.

Машинное обучение на Python: пошаговое руководство

(начало здесь)

В этом разделе мы рассмотрим небольшой проект машинного обучения от начала до конца.

Вот обзор того, что мы собираемся осветить:

  1. Установка платформы Python и SciPy.
  2. Загрузка набора данных.
  3. Подведение итогов набора данных.
  4. Визуализация набора данных.
  5. Оценка некоторых алгоритмов.
  6. Делаем прогнозы.

Не торопитесь. Прорабатывайте каждый шаг.

Попробуйте ввести команды самостоятельно или скопируйте и вставьте команды, чтобы ускорить процесс.

Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте, пожалуйста, комментарий внизу сообщения.

Нужна помощь с машинным обучением на Python?

Пройдите мой бесплатный двухнедельный курс электронной почты и откройте для себя подготовку данных, алгоритмы и многое другое (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Начните БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс прямо сейчас!

1. Загрузка, установка и запуск Python SciPy

Установите платформу Python и SciPy в вашей системе, если она еще не установлена.

Я не хочу подробно останавливаться на этом, потому что другие уже сделали это. Это уже довольно просто, особенно если вы разработчик. Если вам действительно нужна помощь, задавайте вопрос в комментариях.

1.1 Установить библиотеки SciPy

В этом руководстве предполагается, что Python версии 2.7 или 3.6+.

Вам необходимо установить 5 ключевых библиотек. Ниже приведен список библиотек Python SciPy, необходимых для этого руководства:

  • scipy
  • число
  • матплотлиб
  • панд
  • склеарн

Есть много способов установить эти библиотеки.Мой лучший совет - выбрать один метод, а затем последовательно устанавливать каждую библиотеку.

На странице установки scipy представлены отличные инструкции по установке вышеуказанных библиотек на нескольких различных платформах, таких как Linux, Mac OS X и Windows. Если у вас есть сомнения или вопросы, обратитесь к этому руководству, за ним последовали тысячи людей.

  • В Mac OS X вы можете использовать macports для установки Python 3.6 и этих библиотек. Для получения дополнительной информации о macports см. Домашнюю страницу.
  • В Linux вы можете использовать диспетчер пакетов, например yum в Fedora, для установки пакетов RPM.

Если вы работаете в Windows или не уверены, я бы порекомендовал установить бесплатную версию Anaconda, которая включает в себя все, что вам нужно.

Примечание : В этом руководстве предполагается, что у вас установлена ​​версия scikit-learn 0.20 или выше.

Нужна дополнительная помощь? См. Одно из этих руководств:

1.2 Запустите Python и проверьте версии

Рекомендуется убедиться, что ваша среда Python была успешно установлена ​​и работает должным образом.

Приведенный ниже сценарий поможет вам протестировать вашу среду. Он импортирует каждую библиотеку, требуемую в этом руководстве, и распечатывает версию.

Откройте командную строку и запустите интерпретатор Python:

Я рекомендую работать непосредственно в интерпретаторе или писать сценарии и запускать их в командной строке, а не в больших редакторах и IDE. Сохраняйте простоту и сосредоточьтесь на машинном обучении, а не на цепочке инструментов.

Введите или скопируйте и вставьте следующий сценарий:

# Проверяем версии библиотек

# Версия Python
import sys
print ('Python: {}'.формат (sys.version))
# scipy
импортный scipy
print ('scipy: {}'. format (scipy .__ version__))
# numpy
import numpy
print ('число: {}'. формат (число .__ версия__))
# matplotlib
импортировать matplotlib
print ('matplotlib: {}'. format (matplotlib .__ version__))
# панды
импортные панды
print ('панды: {}'. формат (панды .__ версия__))
# scikit-learn
импортный склеарн
print ('sklearn: {}'. format (sklearn .__ version__))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

# Проверить версии библиотек

# Версия Python

import sys

print ('Python: {}'.format (sys.version))

# scipy

import scipy

print ('scipy: {}'. format (scipy .__ version__))

# numpy

import numpy

print ('numpy: {} '.format (numpy .__ version__))

# matplotlib

import matplotlib

print (' matplotlib: {} '. format (matplotlib .__ version__))

# pandas

import pandas

import pandas

{} '. format (pandas .__ version__))

# scikit-learn

import sklearn

print (' sklearn: {} '.формат (sklearn .__ version__))

Вот результат, который я получаю на своей рабочей станции OS X:

Python: 3.6.11 (по умолчанию, 29 июня 2020 г., 13:22:26)
[GCC 4.2.1, совместимый с Apple LLVM 9.1.0 (clang-902.0.39.2)]
scipy: 1.5.2
число: 1.19.1
matplotlib: 3.3.0
панды: 1.1.0
sklearn: 0,23,2

Python: 3.6.11 (по умолчанию, 29 июня 2020 г., 13:22:26)

[GCC 4.2.1 Совместимый Apple LLVM 9.1.0 (clang-902.0.39.2)]

scipy: 1.5.2

numpy: 1.19.1

matplotlib: 3.3.0

pandas: 1.1.0

sklearn: 0.23.2

Сравните приведенный выше вывод с вашими версиями.

В идеале, ваши версии должны соответствовать или быть более поздними. API-интерфейсы не меняются быстро, поэтому не беспокойтесь, если вы отстали на несколько версий. Скорее всего, все в этом руководстве по-прежнему будет работать для вас.

Если вы получили ошибку, остановитесь. Пришло время исправить это.

Если вы не можете запустить приведенный выше сценарий без ошибок, вы не сможете выполнить это руководство.

Мой лучший совет - поискать сообщение об ошибке в Google или задать вопрос на Stack Exchange.

2. Загрузите данные

Мы собираемся использовать набор данных цветов ириса. Этот набор данных известен тем, что он используется в качестве набора данных «привет, мир» в машинном обучении и статистике практически всеми.

Набор данных содержит 150 наблюдений за цветками ириса. Есть четыре столбца размеров цветов в сантиметрах. Пятая колонка - это вид наблюдаемого цветка. Все наблюдаемые цветы принадлежат к одному из трех видов.

Вы можете узнать больше об этом наборе данных в Википедии.

На этом этапе мы собираемся загрузить данные радужной оболочки из URL-адреса файла CSV.

2.1 Импорт библиотек

Во-первых, давайте импортируем все модули, функции и объекты, которые мы собираемся использовать в этом руководстве.

# Загрузить библиотеки
из панд импортировать read_csv
из pandas.plotting import scatter_matrix
из matplotlib import pyplot
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из sklearn.model_selection import StratifiedKFold
из sklearn.metrics импорт классификации_report
из sklearn.metrics импортировать confusion_matrix
из sklearn.metrics импортировать precision_score
из склеарна.linear_model импорт LogisticRegression
из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
из sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB
из sklearn.svm импортировать SVC
...

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

# Загрузить библиотеки

из pandas import read_csv

from pandas.plotting import scatter_matrix

from matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import Stratified_report2000

000 из sklearn.model_selection импорт Stratified_Matrics

import Stratified_Matrics

import Stratified_Matrics import

из sklearn.metrics импортировать precision_score

из sklearn.linear_model импортировать LogisticRegression

из sklearn.дерево импорт DecisionTreeClassifier

из sklearn.neighbours import KNeighborsClassifier

из sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

из sklearn.naive_bayes import GaussianNB

из sklearn

Все должно загрузиться без ошибок. Если у вас есть ошибка, остановитесь. Прежде чем продолжить, вам понадобится рабочая среда SciPy. См. Приведенный выше совет по настройке вашей среды.

2.2 Загрузить набор данных

Мы можем загружать данные прямо из репозитория машинного обучения UCI.

Мы используем панды для загрузки данных. Далее мы также будем использовать панды, чтобы исследовать данные как с описательной статистикой, так и с визуализацией данных.

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

...
# Загрузить набор данных
url = "https: //raw.githubusercontent.com / jbrownlee / Datasets / master / iris.csv "
names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
набор данных = read_csv (URL, имена = имена)

...

# Загрузить набор данных

url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"

names = ['sepal-length', 'sepal-width ',' длина лепестка ',' ширина лепестка ',' класс ']

набор данных = read_csv (url, names = names)

Набор данных должен загрузиться без происшествий.

Если у вас есть проблемы с сетью, вы можете загрузить файл iris.csv в свой рабочий каталог и загрузить его тем же способом, изменив URL-адрес на имя локального файла.

3. Обобщение набора данных

Теперь пора взглянуть на данные.

На этом этапе мы собираемся взглянуть на данные несколькими разными способами:

  1. Размеры набора данных.
  2. Просмотрите сами данные.
  3. Статистическая сводка всех атрибутов.
  4. Разбивка данных по переменной класса.

Не волнуйтесь, каждый просмотр данных - это одна команда. Это полезные команды, которые вы можете использовать снова и снова в будущих проектах.

3.1 Размеры набора данных

Мы можем быстро понять, сколько экземпляров (строк) и сколько атрибутов (столбцов) содержат данные с помощью свойства shape.

...
# форма
печать (dataset.shape)

...

# shape

print (dataset.shape)

Вы должны увидеть 150 экземпляров и 5 атрибутов:

3.2 Заглянуть в данные

Также всегда полезно внимательно следить за своими данными.

...
# голова
печать (dataset.head (20))

...

# head

print (dataset.head (20))

Вы должны увидеть первые 20 строк данных:

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка класс ширины лепестка
0 5.1 3,5 1,4 0,2 Ирис сетоса
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис сетоса
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис сетоса
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис сетоса
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис сетоса
5 5,4 3,9 1,7 0,4 Ирис сетоса
6 4,6 3,4 1,4 0,3 Ирис сетоса
7 5.0 3,4 1,5 0,2 Ирис сетоса
8 4,4 2,9 1,4 0,2 Ирис сетоса
9 4,9 3,1 1,5 0,1 Ирис сетоса
10 5,4 3,7 1,5 0,2 Ирис сетоса
11 4,8 3,4 1,6 0,2 Ирис сетоса
12 4,8 3,0 1,4 0,1 Ирис сетоса
13 4,3 3,0 1,1 0,1 Ирис сетоса
14 5.8 4,0 1,2 0,2 ​​Ирис сетоса
15 5,7 4,4 1,5 0,4 Ирис сетоса
16 5,4 3,9 1,3 0,4 Ирис сетоса
17 5,1 3,5 1,4 0,3 Ирис сетоса
18 5,7 3,8 1,7 0,3 Ирис сетоса
19 5,1 3,8 1,5 0,3 Ирис сетоса

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка класс ширины лепестка

0 5.1 3,5 1,4 0,2 Iris-setosa

1 4,9 3,0 1,4 0,2 Iris-setosa

2 4,7 3,2 1,3 0,2 Iris-setosa

3 4,6 3,1 1,5 0,2 Iris-setosa

4 5,0 3,6 1,4 0,2 Iris-setosa

5 5,4 3,9 1,7 0,4 Iris-setosa

6 4,6 3.4 1,4 0,3 Iris-setosa

7 5,0 3,4 1,5 0,2 Iris-setosa

8 4,4 2,9 1,4 0,2 Iris-setosa

9 4,9 3,1 1,5 0,1 Iris-setosa

10 5,4 3,7 1,5 0,2 Iris-setosa

11 4,8 3,4 1,6 0,2 Ирис сетоса

12 4,8 3,0 1.4 0,1 Iris-setosa

13 4,3 3,0 1,1 0,1 Iris-setosa

14 5,8 4,0 1,2 0,2 ​​Iris-setosa

15 5,7 4,4 1,5 0,4 Iris-setosa

16 5,4 3,9 1,3 0,4 Iris-setosa

17 5,1 3,5 1,4 0,3 Ирис сетоса

18 5,7 3,8 1,7 0.3 Ирис сетоса

19 5,1 3,8 1,5 0,3 Ирис сетоса

3.3 Статистическая сводка

Теперь мы можем взглянуть на сводку по каждому атрибуту.

Сюда входят подсчет, среднее, минимальное и максимальное значения, а также некоторые процентили.

...
# описания
print (dataset.describe ())

...

# descriptions

print (dataset.описать ())

Мы видим, что все числовые значения имеют одинаковый масштаб (сантиметры) и одинаковые диапазоны от 0 до 8 сантиметров.

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка ширина лепестка
счет 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000
среднее 5,843333 3,054000 3,758667 1,198667
стандартный 0,828066 0,433594 1,764420 0,763161
min 4.300000 2.000000 1.000000 0,100000
25% 5,100000 2,800000 1,600000 0,300000
50% 5,800000 3,000000 4,350000 1,300000
75% 6.400000 3.300000 5.100000 1.800000
макс 7.

0 4.400000 6.

0 2.500000

длина чашелистика ширина чашелистика длина лепестка ширина лепестка

кол-во 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000

среднее 5.843333 3.054000 3.758667 1.198667

стандарт 0.828066 0.433594 1.764420 0.763161

мин. 4.300000 2.000000 1.000000 0.100000

25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000

25% 5.100000 2.800000 1.600000 0.300000

50% 5.800000 3.000000

50% 5.800000 3.000000

50% 5.800000 3.000000

1.30000

50% 5.800000 3.000000

3.4 класс распределения

Давайте теперь посмотрим на количество экземпляров (строк), принадлежащих каждому классу. Мы можем рассматривать это как абсолютный подсчет.

...
# распределение классов
print (dataset.groupby ('класс'). size ())

...

# class distribution

print (dataset.groupby ('class'). Size ())

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

класс
Ирис сетоса 50
Ирис разноцветный 50
Ирис вирджиника 50

класс

Iris-setosa 50

Iris-versicolor 50

Iris-virginica 50

3.5 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один сценарий.

Полный пример приведен ниже.

# обобщить данные
из панд импортировать read_csv
# Загрузить набор данных
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"
names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
набор данных = read_csv (URL, имена = имена)
# форма
печать (dataset.shape)
# голова
печать (dataset.head (20))
# описания
печать (набор данных.describe ())
# распределение классов
print (dataset.groupby ('класс').размер ())

# суммировать данные

из pandas import read_csv

# Загрузить набор данных

url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"

names = ['sepal- length ',' sepal-width ',' petal-length ',' petal-width ',' class ']

набор данных = read_csv (url, names = names)

# shape

print (dataset.shape)

# head

print (набор данных.head (20))

# descriptions

print (dataset.describe ())

# class distribution

print (dataset.groupby ('class'). size ())

4. Визуализация данных

Теперь у нас есть общее представление о данных. Нам нужно расширить это с помощью некоторых визуализаций.

Мы рассмотрим два типа участков:

  1. Одномерные графики для лучшего понимания каждого атрибута.
  2. Многомерные графики для лучшего понимания взаимосвязей между атрибутами.

4.1 Одномерные графики

Мы начинаем с нескольких одномерных графиков, то есть графиков каждой отдельной переменной.

Учитывая, что входные переменные являются числовыми, мы можем создать диаграммы в виде ящиков и усов для каждой из них.

...
# графиков коробок и усов
dataset.plot (kind = 'box', subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)
pyplot.show ()

...

# диаграммы ящиков и усов

набор данных.plot (kind = 'box', subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)

pyplot.show ()

Это дает нам гораздо более четкое представление о распределении входных атрибутов:

Ящичковые и усатые диаграммы для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

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

...
# гистограммы
dataset.hist ()
пиплот.показать ()

...

# гистограммы

dataset.hist ()

pyplot.show ()

Похоже, что две входные переменные имеют гауссово распределение. Это полезно отметить, поскольку мы можем использовать алгоритмы, которые могут использовать это предположение.

Графики гистограммы для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

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 отношений между входными переменными.

...
# матрица точечной диаграммы
scatter_matrix (набор данных)
pyplot.show ()

...

# матрица точечной диаграммы

scatter_matrix (набор данных)

pyplot.show ()

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

Матричный график рассеяния для каждой входной переменной для набора данных Iris Flowers

4.3 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один сценарий.

Полный пример приведен ниже.

# визуализировать данные
из панд импортировать read_csv
из pandas.plotting import scatter_matrix
из matplotlib import pyplot
# Загрузить набор данных
url = "https: // raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv "
names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
набор данных = read_csv (URL, имена = имена)
# графиков коробок и усов
dataset.plot (kind = 'box', subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)
pyplot.show ()
# гистограммы
dataset.hist ()
pyplot.show ()
# матрица точечной диаграммы
scatter_matrix (набор данных)
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

# визуализировать данные

из pandas import read_csv

from pandas.plotting import scatter_matrix

from matplotlib import pyplot

# Загрузить набор данных

url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"

names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']

dataset = read_csv (url, names = names)

# графики прямоугольников и усов

dataset.plot (kind = ' box ', subplots = True, layout = (2,2), sharex = False, sharey = False)

pyplot.show ()

# гистограммы

набор данных.hist ()

pyplot.show ()

# матрица диаграммы разброса

scatter_matrix (набор данных)

pyplot.show ()

5. Оцените некоторые алгоритмы

Теперь пора создать несколько моделей данных и оценить их точность на невидимых данных.

Вот что мы рассмотрим на этом этапе:

  1. Выделите набор данных проверки.
  2. Настройте тестовую жгут для использования 10-кратной перекрестной проверки.
  3. Создание нескольких различных моделей для прогнозирования видов на основе измерений цветов
  4. Выберите лучшую модель.

5.1 Создание набора данных проверки

Нам нужно знать, что созданная нами модель хороша.

Позже мы будем использовать статистические методы для оценки точности моделей, которые мы создаем на невидимых данных. Мы также хотим получить более конкретную оценку точности лучшей модели на невидимых данных, оценив ее на фактических невидимых данных.

То есть мы собираемся удерживать некоторые данные, которые алгоритмы не смогут увидеть, и мы будем использовать эти данные, чтобы получить второе и независимое представление о том, насколько точной на самом деле может быть лучшая модель.

Мы разделим загруженный набор данных на два, 80% из которых мы будем использовать для обучения, оценки и выбора среди наших моделей, а 20% мы будем удерживать в качестве набора данных для проверки.

...
# Разделение набора данных проверки
массив = набор данных. значения
X = массив [:, 0: 4]
y = массив [:, 4]
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1)

...

# Разделенный набор данных проверки

массив = набор данных.значения

X = массив [:, 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, размер_теста = 0,20, случайное_состояние = 1)

Теперь у вас есть обучающие данные в X_train и Y_train для подготовки моделей и в наборах X_validation и Y_validation , которые мы можем использовать позже.

Обратите внимание, что мы использовали фрагмент Python для выбора столбцов в массиве NumPy.Если это для вас в новинку, возможно, вы захотите проверить этот пост:

5.2 Испытательный жгут

Мы будем использовать стратифицированную 10-кратную перекрестную проверку для оценки точности модели.

Это разделит наш набор данных на 10 частей, обучит на 9 и тестирует на 1 и будет повторяться для всех комбинаций разбиений поезд-тест.

Стратифицированный означает, что каждая свертка или разделение набора данных будет стремиться к тому же распределению примера по классам, которое существует во всем наборе обучающих данных.

Дополнительную информацию о методике перекрестной проверки в k-кратном порядке см. В руководстве:

Мы устанавливаем случайное начальное число с помощью аргумента random_state на фиксированное число, чтобы гарантировать, что каждый алгоритм оценивается в одних и тех же разделах набора обучающих данных.

Конкретное случайное начальное число не имеет значения, подробнее о генераторах псевдослучайных чисел можно узнать здесь:

Для оценки моделей мы используем показатель « точность ».

Это отношение количества правильно спрогнозированных экземпляров к общему количеству экземпляров в наборе данных, умноженное на 100 для получения процентного значения (например, с точностью 95%). Мы будем использовать переменную для оценки при следующем запуске сборки и оценки каждой модели.

5.3 модели сборки

Мы не знаем, какие алгоритмы подходят для этой проблемы или какие конфигурации использовать.

Из графиков мы получаем представление о том, что некоторые классы частично линейно разделимы в некоторых измерениях, поэтому мы ожидаем в целом хороших результатов.

Давайте протестируем 6 различных алгоритмов:

  • Логистическая регрессия (LR)
  • Линейный дискриминантный анализ (LDA)
  • K-Ближайшие соседи (KNN).
  • Деревья классификации и регрессии (CART).
  • Наивный Байес по Гауссу (NB).
  • Машины опорных векторов (SVM).

Это хорошая смесь простых линейных (LR и LDA), нелинейных (KNN, CART, NB и SVM) алгоритмов.

Давайте построим и оценим наши модели:

...
# Алгоритмы выборочной проверки
models = []
models.append (('LR', LogisticRegression (solver = 'liblinear', multi_class = 'ovr')))
models.append (('LDA', LinearDiscriminantAnalysis ()))
models.append (('KNN', KNeighborsClassifier ()))
модели.append (('КОРЗИНА', DecisionTreeClassifier ()))
models.append (('NB', GaussianNB ()))
models.append (('SVM', SVC (gamma = 'auto')))
# оцениваем каждую модель по очереди
результаты = []
имена = []
для имени, модели в моделях:
kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)
cv_results = cross_val_score (модель, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = 'precision')
results.append (cv_results)
names.append (имя)
print ('% s:% f (% f)'% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

...

# Алгоритмы выборочной проверки

models = []

models.append (('LR', LogisticRegression (solver = 'liblinear', multi_class = 'ovr')))

моделей.append (('LDA', LinearDiscriminantAnalysis ()))

models.append (('KNN', KNeighborsClassifier ()))

models.append (('CART', DecisionTreeClassifier ()))

models.append ( ('NB', GaussianNB ()))

models.append (('SVM', SVC (gamma = 'auto')))

# оценить каждую модель по очереди

results = []

names = [ ]

для имени, модели в моделях:

kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)

cv_results = cross_val_score (model, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = 'precision')

результатов.append (cv_results)

names.append (name)

print ('% s:% f (% f)'% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

5.4 Выберите лучшую модель

Теперь у нас есть 6 моделей и оценки точности для каждой. Нам нужно сравнить модели друг с другом и выбрать наиболее точные.

Запустив приведенный выше пример, мы получаем следующие необработанные результаты:

LR: 0,960897 (0,052113)
LDA: 0,973974 (0,040110)
КНН: 0.957191 (0,043263)
КОРЗИНА: 0,957191 (0,043263)
NB: 0,948858 (0,056322)
SVM: 0,983974 (0,032083)

LR: 0,960897 (0,052113)

LDA: 0,973974 (0,040110)

KNN: 0,957191 (0,043263)

КОРЗИНА: 0,957191 (0,043263)

NB: 0,948858 (0,043263)

NB: 0,948858 (0,0820322)

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности.Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Какие баллы вы набрали?
Разместите свои результаты в комментариях ниже.

В этом случае мы видим, что похоже, что машины опорных векторов (SVM) имеют наибольшую оценку точности около 0,98 или 98%.

Мы также можем создать график результатов оценки модели и сравнить разброс и среднюю точность каждой модели. Для каждого алгоритма существует совокупность показателей точности, поскольку каждый алгоритм оценивался 10 раз (с помощью 10-кратной перекрестной проверки).

Полезный способ сравнить выборки результатов для каждого алгоритма - создать график в виде прямоугольников и усов для каждого распределения и сравнить распределения.

...
# Сравнить алгоритмы
pyplot.boxplot (результаты, метки = имена)
pyplot.title ('Сравнение алгоритмов')
pyplot.show ()

...

# Алгоритмы сравнения

pyplot.boxplot (results, labels = names)

pyplot.title ('Сравнение алгоритмов')

pyplot.show ()

Мы можем видеть, что диаграммы ящика и усов раздавлены в верхней части диапазона, при этом многие оценки достигают 100% точности, а некоторые опускаются до высокой точности 80%.

График ящиков и усов, сравнивающий алгоритмы машинного обучения на наборе данных Ирис Флауэрс

5.5 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один сценарий.

Полный пример приведен ниже.

# сравнить алгоритмы
из панд импортировать read_csv
из matplotlib import pyplot
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из sklearn.model_selection import StratifiedKFold
из sklearn.linear_model import LogisticRegression
из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
из склеарна.Discriminant_analysis импорт LinearDiscriminantAnalysis
из sklearn.naive_bayes импортировать GaussianNB
из sklearn.svm импортировать SVC
# Загрузить набор данных
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"
names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
набор данных = read_csv (URL, имена = имена)
# Разделение набора данных проверки
массив = набор данных. значения
X = массив [:, 0: 4]
y = массив [:, 4]
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1, shuffle = True)
# Алгоритмы выборочной проверки
models = []
models.append (('LR', LogisticRegression (solver = 'liblinear', multi_class = 'ovr')))
models.append (('LDA', LinearDiscriminantAnalysis ()))
models.append (('KNN', KNeighborsClassifier ()))
models.append (('КОРЗИНА', DecisionTreeClassifier ()))
models.append (('NB', GaussianNB ()))
models.append (('SVM', SVC (gamma = 'auto')))
# оцениваем каждую модель по очереди
результаты = []
имена = []
для имени, модели в моделях:
kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)
cv_results = cross_val_score (модель, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = 'precision')
полученные результаты.добавить (cv_results)
names.append (имя)
print ('% s:% f (% f)'% (имя, cv_results.mean (), cv_results.std ()))
# Сравнить алгоритмы
pyplot.boxplot (результаты, метки = имена)
pyplot.title ('Сравнение алгоритмов')
pyplot.show ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

# алгоритмы сравнения

из pandas import read_csv

from matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import cross_val_score

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

from sklearnifier.linear_model import LogisticRegression

002 from sklearnifier_model import LogisticRegression

002 from sklearnifier_model импортировать

LinearDiscriminantAnalysis

из sklearn.naive_bayes импортирует GaussianNB

из sklearn.svm import SVC

# Загрузить набор данных

url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"

names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']

dataset = read_csv (url, names = names)

# Выделенный набор данных проверки

array = dataset.values ​​

X = array [: , 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1, shuffle = True)

# Алгоритмы выборочной проверки

models = []

models.append (('LR', LogisticRegression (solver = 'liblinear', multi_class = 'ovr')))

models.append (('LDA', LinearDiscriminantAnalysis ()))

models.append (('KNN', KNeighborsClassifier ()))

models.append (('CART', DecisionTreeClassifier ()))

models .append (('NB', GaussianNB ()))

models.append (('SVM', SVC (gamma = 'auto')))

# оценить каждую модель по очереди

results = []

names = []

для имени, модель в моделях:

kfold = StratifiedKFold (n_splits = 10, random_state = 1, shuffle = True)

cv_results = cross_val_score (model, X_train, Y_train, cv = kfold, scoring = ' точность ')

результатов.append (cv_results)

names.append (name)

print ('% s:% f (% f)'% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ()))

# Сравнить алгоритмы

pyplot.boxplot (результаты, метки = имена)

pyplot.title ('Сравнение алгоритмов')

pyplot.show ()

6. Делайте прогнозы

Мы должны выбрать алгоритм, по которому будем делать прогнозы.

Результаты предыдущего раздела показывают, что SVM была, пожалуй, самой точной моделью.Мы будем использовать эту модель в качестве нашей окончательной модели.

Теперь мы хотим получить представление о точности модели на нашем проверочном наборе.

Это даст нам независимую окончательную проверку точности лучшей модели. Важно сохранить набор для проверки на тот случай, если вы допустили ошибку во время обучения, например, при переобучении обучающего набора или утечке данных. Обе эти проблемы приведут к излишне оптимистичному результату.

6.1 Делайте прогнозы

Мы можем подогнать модель ко всему набору обучающих данных и сделать прогнозы по набору данных проверки.

...
# Сделайте прогнозы на основе набора данных проверки
модель = SVC (гамма = 'авто')
model.fit (X_train, Y_train)
прогнозы = model.predict (X_validation)

...

# Сделать прогнозы по набору данных проверки

model = SVC (gamma = 'auto')

model.fit (X_train, Y_train)

predictions = model.predict (X_validation)

Вы также можете делать прогнозы для отдельных строк данных.Примеры того, как это сделать, см. В руководстве:

.

Вы также можете сохранить модель в файл и загрузить ее позже, чтобы делать прогнозы на основе новых данных. Примеры того, как это сделать, см. В руководстве:

6.2 Оценка прогнозов

Мы можем оценить прогнозы, сравнив их с ожидаемыми результатами в наборе проверки, затем вычислить точность классификации, а также матрицу неточностей и отчет о классификации.

....
# Оценивать прогнозы
print (precision_score (Y_validation, прогнозы))
print (confusion_matrix (Y_validation, прогнозы))
печать (классификационный_отчет (Y_validation, прогнозы))

....

# Оценить прогнозы

print (precision_score (Y_validation, predictions))

print (confusion_matrix (Y_validation, predictions))

print (classification_report (Y_validation, predictions))

Мы видим, что точность удерживаемого набора данных составляет 0,966 или около 96%.

Матрица неточностей указывает на допущенные ошибки.

Наконец, отчет о классификации предоставляет разбивку по каждому классу по точности, отзыву, баллу f1 и поддержке, демонстрируя отличные результаты (при условии, что набор данных проверки был небольшим).

0,9666666666666667
[[11 0 0]
[0 12 1]
[0 0 6]]
точный отзыв поддержка f1-score

Ирис сетоса 1,00 1,00 1,00 11
Ирис разноцветный 1,00 0,92 0,96 13
Ирис вирджинский 0,86 1,00 0,92 6

точность 0,97 30
макрос ср. 0,95 0,97 0,96 30
взвешенное среднее 0.97 0,97 0,97 30

0,9666666666666667

[[11 0 0]

[0 12 1]

[0 0 6]]

поддержка точности f1

Iris-setosa 1.00 1.00 1.00 11

versicolor

Iris-setosa 1,00 0,92 0,96 13

Iris-virginica 0,86 1,00 0,92 6

точность 0.97 30

макросредн 0,95 0,97 0,96 30

средневзвешенный 0,97 0,97 0,97 30

6.3 Полный пример

Для справки, мы можем связать все предыдущие элементы в один сценарий.

Полный пример приведен ниже.

# делать предсказания
из панд импортировать read_csv
из sklearn.model_selection import train_test_split
из склеарна.метрики импорт классификации_report
из sklearn.metrics импортировать confusion_matrix
из sklearn.metrics импортировать precision_score
из sklearn.svm импортировать SVC
# Загрузить набор данных
url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/iris.csv"
names = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'класс']
набор данных = read_csv (URL, имена = имена)
# Разделение набора данных проверки
массив = набор данных. значения
X = массив [:, 0: 4]
y = массив [:, 4]
X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1)
# Сделайте прогнозы на основе набора данных проверки
модель = SVC (гамма = 'авто')
model.fit (X_train, Y_train)
прогнозы = model.predict (X_validation)
# Оценивать прогнозы
print (precision_score (Y_validation, прогнозы))
print (confusion_matrix (Y_validation, прогнозы))
печать (классификационный_отчет (Y_validation, прогнозы))

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

# делать прогнозы

из панд импортировать read_csv

из sklearn.model_selection import train_test_split

из sklearn.metrics import classification_report

from sklearn.metrics import confusion_matrix

from sklearn.metrics import precision_score

from sklearn.svm import SVC

# Загрузить набор данных 9000: ur

.githubusercontent.com / jbrownlee / Datasets / master / iris.csv "

names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'class']

dataset = read_csv (url, names = names)

# Отдельный набор данных проверки

array = dataset.значения

X = массив [:, 0: 4]

y = массив [:, 4]

X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = train_test_split (X, y, test_size = 0.20, random_state = 1)

# Сделать прогнозы по набору данных проверки

model = SVC (gamma = 'auto')

model.fit (X_train, Y_train)

predictions = model.predict (X_validation)

# Оценить прогнозы

предсказания))

печать (confusion_matrix (Y_validation, предсказания))

print (классификация_report (Y_validation, предсказания))

Машинное обучение можно выполнять на Python

Пройдите по руководству выше.На это у вас уйдет 5-10 минут, максимум!

Не нужно все разбираться . (по крайней мере, прямо сейчас) Ваша цель - пройтись по учебнику от начала до конца и получить результат. Необязательно все понимать с первого раза. Записывайте свои вопросы по ходу дела. Широко используйте синтаксис справки help («FunctionName») в Python, чтобы узнать обо всех функциях, которые вы используете.

Вам не нужно знать, как работают алгоритмы .Важно знать об ограничениях и о том, как настраивать алгоритмы машинного обучения. Но изучение алгоритмов может появиться позже. Вам необходимо постепенно накапливать знания об алгоритмах в течение длительного периода времени. Сегодня начните с освоения платформы.

Вам не нужно быть программистом на Python . Синтаксис языка Python может быть интуитивно понятным, если вы новичок в нем. Как и в других языках, сосредоточьтесь на вызовах функций (например, function () ) и назначениях (например.грамм. a = «b» ). Это поможет вам в большинстве случаев. Вы разработчик и знаете, как быстро освоить основы языка. Просто начните и погрузитесь в подробности позже.

Вам не нужно быть специалистом по машинному обучению . Вы можете узнать о преимуществах и ограничениях различных алгоритмов позже, и есть множество сообщений, которые вы можете прочитать позже, чтобы освежить в памяти этапы проекта машинного обучения и важность оценки точности с помощью перекрестной проверки.

А как насчет других шагов в проекте машинного обучения . Мы не охватили все этапы проекта машинного обучения, потому что это ваш первый проект, и нам нужно сосредоточиться на ключевых этапах. А именно, загрузка данных, просмотр данных, оценка некоторых алгоритмов и выполнение некоторых прогнозов. В последующих руководствах мы рассмотрим другие задачи по подготовке данных и улучшению результатов.

Сводка

В этом посте вы пошагово узнали, как завершить свой первый проект машинного обучения на Python.

Вы обнаружили, что выполнение небольшого сквозного проекта от загрузки данных до составления прогнозов - лучший способ познакомиться с новой платформой.

Ваш следующий шаг

Вы прорабатываете учебник?

  1. Пройдите по вышеуказанному руководству.
  2. Перечислите любые вопросы, которые у вас есть.
  3. Найдите или исследуйте ответы.
  4. Помните, что вы можете использовать справку («FunctionName») в Python, чтобы получить справку по любой функции.

У вас есть вопрос?
Напишите об этом в комментариях ниже.

Еще учебники?

Если вы хотите и дальше практиковать свои навыки машинного обучения, ознакомьтесь с некоторыми из этих руководств:

Откройте для себя быстрое машинное обучение на Python!

Разрабатывайте собственные модели за считанные минуты

... всего несколько строк кода scikit-learn

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Мастерство машинного обучения с Python

Охватывает руководств для самостоятельного изучения и сквозных проектов , например:
Загрузка данных , визуализация , моделирование , настройка и многое другое...

Наконец-то привнесите машинное обучение в

Ваши собственные проекты

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Лучший способ выучить Python для детей

Python - это язык программирования высокого уровня, который ежедневно используется такими компаниями, как Netflix и Google. В результате это отличный реальный язык программирования для более продвинутых студентов. Итак, сегодня мы собираемся раскрыть лучший способ изучить Python для детей.

В этом посте вы узнаете, как выучить Python в молодом возрасте, чтобы весело провести время и подготовиться к успешной карьере! Читайте дальше, чтобы узнать, где можно изучить Python и с чего начать. Кроме того, вы можете насладиться потрясающими учебными пособиями, ресурсами и руководствами, которые вам следует знать, чтобы максимально использовать возможности Python для вашего ребенка. Вы даже можете сразу приступить к занятиям с лучшими уроками Python для детей.

Откройте для себя лучший способ выучить Python для детей

Для вашего удобства мы собрали в одном месте одни из лучших ресурсов для изучения Python.Но сначала мы раскроем некоторые ответы на распространенные вопросы, которые задают начинающие программисты о Python, начиная с возраста, когда он лучше всего начинает изучать Python, и заканчивая тем, чем он отличается от других языков программирования.

1. Что такое Python?

Python - это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня. Переведенный на , не говорящий на CS, , Python представляет собой удобный язык, который позволяет кодировщикам быстро создавать и запускать мощный код.

Это отличный язык как для начинающих, так и для профессионалов, и его часто называют одним из лучших языков для изучения.За последние несколько лет Python также стал одним из самых популярных языков, затмив основные компоненты программирования, такие как C ++ и Java.

Тенденции вопросов о переполнении стека - Python превосходит все другие языки

2. Чем Python отличается от других языков программирования?

Одним из основных отличий Python от других языков программирования является то, что его легче читать и использовать. Синтаксис Python очень близок к английскому, что делает код значительно более понятным для среднего зрителя, чем такой язык, как C ++.

Python также не скомпилирован программистом, что означает, что программисту не нужно предпринимать дополнительных шагов для запуска программы и он может сосредоточиться на самом коде.

Еще одна важная черта Python - это огромная коллекция модулей. Модули Python содержат код, написанный другими пользователями, который можно импортировать и использовать в ваших собственных проектах. Таким образом, Python служит не только языком программирования, но и точкой доступа к тысячам полезных функций и аналитических инструментов. Эти модули - большая часть причины, по которой Python так популярен среди разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и программистов-любителей.

Используйте смайлики в Python с модулем emoji , рисуйте с модулем turtle , решайте сложные математические задачи с помощью модулей math или numpy или исследуйте множество других модулей, которые может предложить Python.

Чтобы узнать, чем Python отличается от других распространенных языков, прочтите нашу последнюю запись в блоге о Scratch, Python и Javascript.

3. Легко ли выучить Python? Python - хороший язык для новичка?

Python считается языком программирования высокого уровня.Это практически означает, что пользователю Python не нужно так много думать о , как код будет работать за кулисами.

Таким образом, многие проблемы языков программирования нижнего уровня снимаются, и кодировщик может сосредоточиться только на том, чего он хочет от своего кода. Кроме того, поскольку синтаксис Python близок к синтаксису английского языка, носителям английского языка может быть легче понять. По этим причинам Python - отличный язык для изучения начинающим программистом.

Для начинающего программиста существует множество точек доступа для Python. Многие студенты рано добиваются успеха в использовании модуля Python turtle , который позволяет пользователям рисовать и создавать анимации.

4. В каком возрасте можно изучать Python? Это хороший язык для детей?

Как правило, мы обнаруживаем, что учащиеся в возрасте 10 лет и старше, как правило, преуспевают в изучении Python. Предыдущий опыт программирования (например, Scratch) и умение печатать вслепую также являются важными факторами успеха учащегося.Поскольку Python - более продвинутый язык программирования, важно, чтобы ребенок хорошо разбирался в основных математических концепциях, прежде чем брать уроки Python.

Python - отличный язык для детей, поскольку он широко используется на всех уровнях навыков и может служить отправной точкой для других письменных языков. Вот почему Create & Learn предлагает полную последовательность классов Python, специально предназначенных для учеников средней школы.

5. Что мне следует выучить, прежде чем изучать Python?

Особенно младшим школьникам рекомендуется начинать изучать Python после того, как разовьется немного в другой беглости программирования.Мы рекомендуем скретч-кодирование, так как оно обучает студентов фундаментальным концепциям программирования, которые хорошо переносятся на Python, но любой опыт написания или использования кода будет полезен. Ваш ребенок также должен уметь печатать и использовать основные компьютерные программы и инструменты (браузеры, такие как Firefox или Chrome, копирование / вставка и т. Д.)

6. Как Python используется в реальном мире?

Python - невероятно универсальный язык, появляющийся практически во всех областях и отраслях: наука о данных, разработка программного обеспечения и игр, искусственный интеллект и многие другие.Благодаря простоте использования и обширным библиотекам кода Python отлично подходит как для начинающих, так и для опытных проектов по программированию. Студентам часто нравится использовать Python для создания анимаций и игр.

Вот наш учебник по анимации Python, который научит вас рисовать на Python!

7. Является ли Python бесплатным?

Да, Python бесплатен, как и большинство распространенных инструментов, используемых для его запуска (см. Ниже).

8. Какие технологические инструменты понадобятся моему ребенку, чтобы начать программировать на Python?

Мы рекомендуем использовать компьютер для программирования на Python, а не планшет или телефон.Компоновку и разработку кода Python намного проще выполнить с помощью полной клавиатуры, а доступ к большинству часто используемых инструментов Python более эффективен через компьютер (кроме того, большинство приложений не являются бесплатными).

Кроме того, большинство программистов Python предпочитают использовать интерактивную среду разработки или IDE. IDE позволяют кодировщикам писать и выполнять программы в одном окне и часто включают полезные функции, такие как код цветного кодирования и инструменты отладки. Для студентов trinket - отличная IDE, потому что она находится в сети, а значит, легко доступна и ею можно делиться.

trinket.io

IDLE, Spyder и PyCharm также являются хорошим выбором, если вам нужна среда IDE, которая хранится локально на вашем компьютере.

9. Как мне начать изучать Python для детей?

Изучите Python с помощью Create & Learn! Вы можете начать работу с отмеченного наградами бесплатного вводного виртуального класса Python, чтобы развить базовые навыки Python, создавать интересные проекты и настраивать себя на успешное программирование в средней школе и за ее пределами. Или изучите все наши варианты кодирования для подростков.

10. Как лучше всего выучить Python для начинающих?

Лучший способ изучить Python для начинающих - это онлайн-классы в режиме реального времени. Почему? Ответ прост. Это потому, что все, что нужно вашему ребенку, находится в одном месте и находится на экране его компьютера: учебные материалы, среда программирования и учитель. Когда все три будут в одном месте, ваш ученик преуспеет. Онлайн-классы предлагают мгновенное удовлетворение и помогают учащимся быстро прогрессировать.

Простые шаги для изучения Python

Давайте начнем с нескольких простых шагов, которые вы можете предпринять, чтобы познакомить вашего ученика с опытом работы с Python.Отличная отправная точка - учебные пособия! Смотрите ли вы их в видео на YouTube или получаете к ним доступ из файла PDF, уроки будут удобны, когда ваш ребенок начнет изучать Python.

1. Выберите простую в использовании среду кодирования

Подумайте о подписке на бесплатную простую в использовании веб-среду кодирования, такую ​​как те, которые есть на Trinket или Codecademy. Обе платформы предоставляют практические руководства и среду программирования с мгновенным удовлетворением.

2. Попробуй, пока учишься

Для новичков, которые предпочитают простой метод изучения Python без регистрации, очень полезный способ изучить синтаксис Python - это W3schools.W3Schools существует уже несколько десятилетий, и особенно известен своим кратким объяснением всего, что нужно знать о Python, за которым следует «попробуйте сами» - встроенную среду программирования, простую и удобную в использовании. Идея состоит в том, чтобы объяснить каждую концепцию как можно быстрее и сразу же побудить читателей к практике.

Откройте для себя забавные бесплатные руководства по Python для изучения Python для детей

Учебники полезны, потому что они работают! Надежный учебник позволяет новичкам ознакомиться с интересующим их материалом.Кроме того, обучающие программы делают обучение более увлекательным! Наслаждайтесь некоторыми тщательно отобранными учебными пособиями по Python - они приятны и интерактивны.

1. Учебник Python Turtle

В этом 10-минутном уроке на YouTube дети сразу перейдут к делу: заставьте черепаху рисовать красочные картинки. Этот учебник был создан для программистов Python первого уровня, и это так же просто, как кажется. Дети получат пошаговые инструкции, как создать проект Python, полный красочных дизайнов. В этом руководстве студенты узнают, насколько на самом деле мощен Python как язык программирования, а также насколько он полезен для графического дизайна.

2. Робо-чат / чат-бот

Отличный способ для детей понять, как самообслуживаемые чат-боты работают на определенных веб-сайтах, - это создать их самостоятельно! Для базового чат-бота требуется несколько строк кода, и это отличный способ представить Python как язык программирования для тех, кто только начинает.

3. Фигурка

Вот еще один забавный и простой урок для детей: рисование фигурки с помощью выбранного спрайта. Все, что нужно сделать, это выбрать фон и персонажа, который будет рисовать фигурку с помощью кода Python.Пошаговые инструкции по созданию их первой анимации можно найти здесь.

На таких сайтах, как code.org и Advent of Code, есть множество проектов, которые помогут вам развить и отточить свои навыки Python. Проекты выровнены, поэтому вы можете выбрать тот, который соответствует текущему уровню навыков и интересам вашего ребенка.

Изучите лучшие ресурсы Python

К счастью, в Интернете можно найти множество материалов для тех студентов, которые хотят изучать Python самостоятельно. Независимо от того, хочет ли ваш ученик прочитать о Python с книгой под рукой или предпочитает читать онлайн, здесь мы поделимся некоторыми из лучших ресурсов для изучения программирования на Python для начинающих всех возрастов.

Детские книги Python

Текстовый код Python на первый взгляд может показаться устрашающим для новичков, но ваш ребенок предпочитает учиться, читая книги. Рассмотрите более подходящие для детей книги, такие как «Питон для детей» Кристиана Моррисона или «Питон для детей» Джейсона Бригга. Обе книги содержат множество изображений и аккуратно организованы таким образом, чтобы привлечь внимание ваших детей.

Программы на Python

Есть также онлайн-программы для практики.Например, Codester.com предлагает отличное учебное пособие, состоящее из 18 шагов, чтобы студенты лучше узнали, как они могут создать простую программу с помощью Python.

Ваш ребенок может попрактиковаться в синтаксисе Python в бесплатном веб-редакторе кодирования через O’Reilly, интерактивный источник обучения, ориентированный на ИТ, которым пользуются студенты со всего мира. Или вы также можете изучить массу забавных упражнений на Python для детей, чтобы они продолжали развивать свои навыки.

И Khan Academy, и W3Schools предоставляют множество отличных видео и руководств по концепциям Python.Оба сайта отлично подходят для использования в качестве ссылок при кодировании, а также полезны, если вы хотите освежить концепцию или синтаксис.

Классы Python

Есть также классы Python для детей, включая бесплатный вводный урок. Большинство онлайн-курсов успешны, потому что они обучают небольшую группу студентов, что позволяет учителям отвечать на все вопросы, которые может задать студент в процессе обучения. Вот некоторые из лучших классов Python для детей:

  1. Python для AI: Бесплатное введение : этот класс ведет опытный учитель в классе из 5 или менее учеников, что делает его идеальным для обучения вашего ребенка. как писать код на Python менее чем за час!
  2. Python для AI - Модуль 1 : Это первый модуль нашего курса программирования Python для детей, мы начинаем изучать основные концепции синтаксиса Python, цикла, типов данных, переменных и многого другого.
  3. Python для AI - Unit 2: Мы изучим более сложные элементы программирования Python, такие как словари и файлы, и узнаем, как использовать мощные модули Python для создания игр, историй и проектов с данными из реального мира.
  4. Python для AI - Блок 3: Студенты познакомятся с объектно-ориентированным программированием и узнают, как использовать классы и объекты Python для выполнения более сложных игр и приложений.

Теперь вы знаете, как лучше всего выучить Python для детей

Мы поделились всеми важными ресурсами, такими как бесплатные онлайн-классы, учебные пособия, материалы для чтения и книги в Интернете, и уверены, что теперь вы знаете лучший способ выучить Python для детей, готовясь принять правильное решение для своего малыша.Начните с бесплатного вводного курса Python или присоединитесь к другим бесплатным классам программирования для детей!

Далее изучите интересные проекты Python для детей или узнайте больше о программировании для подростков.

Написано Сандрой Диздаревич, инструктором Create & Learn с 6-летним опытом преподавания STEM детям с 3 по 11 классы. Она имеет степень бакалавра и магистра в области информационных систем управления ООН.

Обучение Python | Python для науки о данных

Путешествие от новичка Python к Кагглеру на Python

Итак, вы хотите стать специалистом по обработке данных или, возможно, вы уже им являетесь и хотите расширить свой репозиторий инструментов.Вы попали в нужное место. Цель этой страницы - предоставить исчерпывающий путь обучения для людей, плохо знакомых с Python в области науки о данных. Этот путь предоставляет исчерпывающий обзор шагов, которые вам необходимо изучить, чтобы научиться использовать Python в науке о данных. Если у вас уже есть некоторый опыт или вам не нужны все компоненты, не стесняйтесь адаптировать свои собственные пути и дайте нам знать, как вы внесли изменения в путь.

Вы также можете проверить мини-версию этого пути обучения -> Инфографика: Краткое руководство по изучению Data Science в Python.

Читаете это в 2019 году? Мы разработали для вас обновленную схему обучения! Проверьте это на нашем портале курсов и начните свое путешествие по науке о данных сегодня.

Шаг 0: Прогрев

Перед тем, как отправиться в путешествие, первый вопрос, на который нужно ответить:

Зачем использовать Python?

или

Чем может быть полезен Python?

Посмотрите первые 30 минут этого выступления Джереми, основателя DataRobot на PyCon 2014, Украина, чтобы получить представление о том, насколько полезным может быть Python.

Шаг 1. Настройка машины

Теперь, когда вы приняли решение, пора настроить машину. Самый простой способ продолжить - просто загрузить Anaconda с Continuum.io. Он поставляется в комплекте с большинством вещей, которые вам когда-либо понадобятся. Основным недостатком этого пути является то, что вам нужно будет дождаться, пока Continuum обновит свои пакеты, даже если для базовых библиотек может быть доступно обновление. Если вы новичок, это не имеет значения.

Если у вас возникнут проблемы при установке, вы можете найти более подробные инструкции для различных ОС здесь.

Шаг 2. Изучите основы языка Python

Вы должны начать с понимания основ языка, библиотек и структуры данных. Бесплатный курс Analytics Vidhya по Python - одно из лучших мест для начала вашего путешествия. Этот курс посвящен тому, как начать работу с Python для науки о данных, и к концу вы должны освоить базовые концепции языка.

Задание: Пройдите потрясающий бесплатный курс Python от Analytics Vidhya

Альтернативные ресурсы: Если интерактивное программирование не является вашим стилем обучения, вы также можете посмотреть Класс Google для Python. Это двухдневная серия занятий, которая также охватывает некоторые части, обсуждаемые позже.

Шаг 3. Изучение регулярных выражений в Python

Вам нужно будет часто использовать их для очистки данных, особенно если вы работаете с текстовыми данными.Лучший способ выучить регулярные выражения - пройти курс Google и держать эту шпаргалку под рукой.

Задание: Выполните упражнение по именам ребенка

Если вам все еще нужно попрактиковаться, следуйте этому руководству по очистке текста. Он бросит вам вызов на различных этапах обработки данных.

Шаг 4. Изучите научные библиотеки на Python - NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas

Здесь начинается самое интересное! Вот краткое введение в различные библиотеки.Давайте начнем практиковать некоторые общие операции.

  • Тщательно изучите учебник NumPy, особенно массивы NumPy. Это станет хорошей основой для будущего.
  • Затем посмотрите руководства по SciPy. Пройдите введение и основы, а оставшиеся выполните в соответствии с вашими потребностями.
  • Если вы догадались о следующих уроках Matplotlib, то ошиблись! Они слишком всеобъемлющи для наших нужд. Вместо этого посмотрите на этот блокнот ipython до строки 68 (т.е. до анимации)
  • Наконец, давайте посмотрим на Панд.Pandas предоставляет функциональность DataFrame (например, R) для Python. Здесь вы также должны хорошо практиковаться. Панды станут наиболее эффективным инструментом для анализа всех данных среднего размера. Начните с краткого вступления, 10 минут для панд. Затем переходите к более подробному руководству по пандам.

Вы также можете посмотреть Исследовательский анализ данных с помощью Pandas и изменение данных с помощью Pandas

Дополнительные ресурсы:

  • Если вам нужна книга по Pandas и NumPy, «Python для анализа данных Уэса МакКинни»
  • В документации Pandas есть множество руководств.Вы можете посмотреть их здесь

Задание: Решите это задание из курса CS109 из Гарварда.

Шаг 5: Эффективная визуализация данных

Пройдите эту лекцию с формы CS109. Вы можете игнорировать первые 2 минуты, но то, что последует после них, просто потрясающе! Завершите эту лекцию этим заданием.

Шаг 6. Изучите Scikit-learn и машинное обучение

Теперь мы подошли к сути всего этого процесса.Scikit-learn - самая полезная библиотека на Python для машинного обучения. Вот краткий обзор библиотеки. Пройдите лекцию с 10 по 18 из курса CS109 из Гарварда. Вы пройдете обзор машинного обучения, алгоритмов контролируемого обучения, таких как регрессии, деревья решений, ансамблевого моделирования и алгоритмов неконтролируемого обучения, таких как кластеризация. Следуйте индивидуальным лекциям с заданиями из этих лекций.

Вам также следует пройти курс «Введение в науку о данных», чтобы получить большой импульс в своем стремлении получить должность специалиста по данным.

Дополнительные ресурсы:

Шаг 7: Практика, практика и практика

Поздравляю, у вас все получилось!

Теперь у вас есть все, что вам нужно в технических навыках. Это вопрос практики, и что может быть лучше, чем соревноваться с другими специалистами по данным на платформе DataHack. Примите участие в одном из живых соревнований, которые в настоящее время проводятся на DataHack и Kaggle, и попробуйте все, что вы узнали!

Шаг 8: Глубокое обучение

Теперь, когда вы изучили большинство методов машинного обучения, пришло время попробовать Deep Learning.Есть большая вероятность, что вы уже знаете, что такое глубокое обучение, но если вам все еще нужно краткое введение, вот оно.

Я сам новичок в глубоком обучении, поэтому отнеситесь к этим предложениям с недоверием. Самый полный ресурс - deeplearning.net. Здесь вы найдете все - лекции, наборы данных, задачи, учебные пособия. Вы также можете попробовать курс Джеффа Хинтона, чтобы попытаться понять основы нейронных сетей.

Начало работы с Python: Полное руководство по изучению науки о данных с помощью Python с нуля

стр.S. Если вам нужно использовать библиотеки больших данных, попробуйте Pydoop и PyMongo. Они не включены здесь, поскольку путь обучения Big Data - это отдельная тема.

Что делать после изучения Python? - Pythonista Planet

Python - довольно популярный язык программирования во всем мире. Поскольку он удобен для новичков, многие люди начинают изучать Python. Но что тогда после изучения основ Python? Большинство людей не знают, что делать после изучения основ языка.

С Python можно делать много вещей, и выбор правильного имеет жизненно важное значение. Итак, в этой статье давайте обсудим, что вы можете делать после изучения синтаксиса Python.

Прежде чем мы углубимся в тему, я хочу упомянуть одну вещь. Программирование - это высокооплачиваемый навык. Это одна из лучших вещей, которые у вас могут быть, которые помогут вам заработать много денег, и вы можете использовать свое творчество столько, сколько захотите.

Многие хорошие программисты не знают, что им делать со своими навыками, поэтому они бросают программирование и занимаются другой работой, чтобы заработать на жизнь.

Если вы увлеченный программист, вы должны принять это как свою профессию. Есть много способов сделать это. Некоторые из них мы обсудим в этой статье.

Итак, давайте посмотрим, что вам следует делать после изучения основ Python.

Что вы можете делать после изучения основ Python? Вот некоторые вещи, которые вы можете сделать после изучения Python:

  1. Изучите среду веб-разработки
  2. Изучите машинное обучение
  3. Начните преподавать Python для начинающих (и заработайте немного денег)

На мой взгляд, это три основных пути продолжения.Итак, давайте разберем каждую из этих вещей и научимся делать их наилучшим образом.

1. Веб-разработка на Python

Веб-разработка - одна из популярных профессий в мире программирования. Вы можете создавать веб-приложения с помощью различных языков программирования, включая Python.

В Python есть в основном две среды веб-разработки, которые помогут нам создавать веб-приложения: Django и Flask . Фреймворки веб-разработки, такие как Django и Flask, нацелены на автоматизацию накладных расходов, связанных с общими действиями, выполняемыми при веб-разработке.

Flask - самый простой из двух. Программисты чаще всего используют Flask для создания небольших веб-приложений. Это не требует большого обучения, и вы можете быстро приступить к созданию приложений.

Django несколько сложнее выучить. Но у Django есть много преимуществ перед Flask. Django - предпочтительный фреймворк при создании крупномасштабных веб-приложений.

Итак, рекомендую изучить Django. Однако вы можете сначала начать с Flask, а затем переключиться на Django.

Эти две платформы могут использоваться в серверной части веб-приложения. Он обрабатывает данные и логическую часть веб-приложения. Визуальный дизайн веб-приложения, интерфейсная часть, может быть разработан с использованием HTML и CSS.

Итак, вы должны изучить HTML, CSS, немного Javascript и Django, чтобы стать полнофункциональным веб-разработчиком (тем, кто может создать полное веб-приложение). Однако это не так сложно, как вы думаете.

Изучить веб-разработку будет легко, весело и увлекательно.Если вы хотите начать работу с Django, ознакомьтесь с этой статьей. Это поможет вам узнать, как создать простой проект hello world в Django.

Если вы ищете полный пошаговый курс, который проведет вас через все о Django и не будет стоить вам много, то вам обязательно стоит заглянуть в «Python and Django Full Stack Web Developer Bootcamp» на Удеми.

Это отличный курс, чтобы развить свои навыки и стать разработчиком Django намного быстрее, чем учиться самостоятельно.Щелкните здесь, чтобы проверить содержание курса, образцы видео и текущую цену.

2. Машинное обучение с помощью Python

Машинное обучение - довольно популярная область, и это одна из основных причин роста популярности языка Python. Как мы все знаем, Python - наиболее предпочтительный язык для машинного обучения.

Это в основном из-за наличия обширного набора библиотек машинного обучения на языке Python. Эти библиотеки могут очень помочь при выполнении сложных алгоритмов машинного обучения, а Python упрощает нам задачу.Говоря легко, я имею в виду относительно легко.

Исчерпывающие знания Python не означают, что вы легко можете заниматься машинным обучением. Многие люди считают, что машинное обучение - это проще простого. Но это не так. Вам необходимо обладать обширными знаниями по различным темам, таким как вычисления, вероятность, статистика, алгоритмы машинного обучения, фреймворки машинного обучения и т. Д.

Большинство людей сразу переходят к машинному обучению, даже не имея базовых математических знаний. Поэтому им все кажется ракетной наукой.

Я видел этот забавный мем в LinkedIn несколько дней назад. Это верно для многих людей. Не стоит сразу переходить к машинному обучению после Python.

Но машинное обучение - это не ракетостроение. Вы можете научиться этому, если подойдете к этому правильно. Не прыгайте прямо. Но используйте пошаговый подход.

Я написал статью о том, как стать экспертом в области машинного обучения, в которой я обсуждал подход к обучению сверху вниз и подход обучения снизу вверх.Вы можете просмотреть эту статью и посмотреть, какой подход к обучению вам подходит. Выберите правильный путь, и вы сможете стать экспертом по машинному обучению с Python.

Машинное обучение - ценный навык в наше время. В будущем у разработчиков машинного обучения будет много возможностей. В отличие от веб-разработки, сфера машинного обучения на данный момент менее конкурентоспособна. Итак, если вы не хотите упустить шанс, приступайте к обучению машинному обучению.

Я написал много руководств и идей для проектов на этом веб-сайте.Вы можете воспользоваться этим. Не только этот веб-сайт, но и множество бесплатных ресурсов, доступных в Интернете. Учитесь на этих материалах и выполняйте отличные проекты.

Если вы ищете идеально разработанный курс, который упростит вашу жизнь, ознакомьтесь со статьей о 15 лучших курсах машинного обучения, которую я написал, и выберите курс, который вам подходит.

3. Изучите Python для начинающих

Я не могу сказать вам, сколько людей пропускают этот шаг. Если вы любите программировать и хотите зарабатывать на этом деньги, это прекрасная возможность.Многие люди ждут, чтобы научиться программировать, особенно Python, поскольку это популярный язык программирования.

Python как язык программирования быстро развивается, в первую очередь благодаря буму искусственного интеллекта и машинного обучения. Следовательно, спрос на этот язык высок. Обучая других тому, что вы знаете, вы можете зарабатывать деньги еще до того, как получите настоящую работу.

Вы можете найти клиентов в вашем районе и обучить их. Но лучший способ сделать это - обучать клиентов онлайн.Существует множество онлайн-платформ, которые помогут вам найти студентов, которые хотят научиться программировать.

Вам не нужно быть опытным программистом, чтобы учить других. Лучше всего то, что есть много новичков, которые ничего не знают о программировании. Так что вам будет легко обучать тех, кто ниже вашего уровня.

Иногда идеальным учителем, а не экспертом будет человек, чуть выше уровня знаний ученика.

Если вы хотите найти клиентов для обучения Python, перейдите на TeacherOn, Wyzant и TakeLessons и создайте свой профиль на этих платформах.Тогда вы можете найти клиентов здесь. Вы можете обучать их лично или онлайн за почасовую оплату.

Я покажу вам, как мне удалось привлечь клиентов для обучения Python. Я создал бесплатный базовый профиль на TeacherOn. Вы можете посмотреть мой профиль здесь.

Через несколько недель я начал находить клиентов. Вот несколько снимков экрана тех клиентов, которые связались со мной, чтобы научить их Python.

Так вы научитесь намного быстрее. Вы также научитесь мягким навыкам, таким как общение, ведение переговоров и многому другому, которые помогут вам в будущем стать программистом-фрилансером.

Если вы хотите узнать больше, ознакомьтесь со статьей, которую я написал о том, как обучать программированию в Интернете и зарабатывать деньги.

Заключение

Изучить только основы Python недостаточно, чтобы выжить как программист в быстро меняющейся индустрии программного обеспечения. Итак, изучив основы Python, попробуйте поднять свои навыки на новый уровень.

Для меня это основные шаги, которые вы можете выбрать после изучения основ Python. Надеюсь, вы предпочтете правильный путь для карьерного роста программиста.

Если вам все еще не нравится Python, я бы посоветовал вам выбрать курс Python и тщательно его изучить. Я составил список лучших и недорогих курсов Udemy для Python.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.