Программирование на питоне

Как начать программировать на Python

Если вы не знаете, с какого языка начать изучать программирование, — почитайте, что думает об освоении Python программист Skillbox Вадим Шандринов.

6 преимуществ Python

1. Легко читаемый код — синтаксис языка построен таким образом, что он не позволяет писать «некрасивый» и неструктурированный код. Программа на Python выглядит как английский текст.
2. Переносимость языка — Python является интерпретируемым языком и работает под виртуальной машиной, а это означает, что его можно запускать на разных платформах: MacOS, Linux, Windows, Android, iOS и прочих.
3. Ускоренный цикл разработки — языку Python, в отличие от компилируемых языков программирования, таких как С, С++, С#, не нужно время на сборку и компиляцию программы, поэтому программа на Python быстро запускается и сразу показывает результат.
4. Множество пакетов — язык имеет большое количество готовых решений и пакетов.
5. Поддержка всех стилей программирования — императивный (приказной), объектный, функциональный.
6. Низкий порог входа — за несколько дней можно начать писать свои первые программы.

Python и другие языки

В 2017 году Ассоциация инженеров электротехники и электроники IEEE (I triple E, «Ай трипл и») провела опрос на тему популярности языков программирования, и по его результатам Python занял лидирующие позиции.

Возможности Python-разработчика

• Создание веб-приложений — имеет фреймворки для создания сайтов и веб-приложений, например, Django, Flask.

• Автоматизация вычислительных комплексов — специальные серверные программы (Fabric, Ansible), которые разносят обновления по серверам, собирают информацию, позволяют автоматически инсталлировать систему и прочие процессы, которые требуют автоматизации.

• Ведение научных исследований — обработка структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, добыча и анализ данных в научной сфере (библиотеки NumPy, Pandas).

• Создание полноценных десктопных приложений — создание переносимых десктоп-приложений (wxPython, pyQt).

• Встраивание приложений в мобильные системы — написание программ и игр под мобильные устройства (kivi), а также для различных устройств (stackless python): терминалов, кассовых аппаратов, роутеров, систем видеонаблюдения.

• Написание скриптов поведения в играх — например, в World of Tanks, EVE Online.

Кто программирует на Python

Компания Google создает свои версии языка и фреймворков. Серверная часть Instagram написана на Python с использованием фреймворка Django. «Яндекс» использует Python для различных внутренних решений, например, в «Яндекс.Картах». В NASA пишут программы для анализа проходящих полетов, различные скрипты для автоматизации вычислительных процессов. Облачное хранилище Dropbox полностью написано на Python, и, кстати, разработчик и создатель языка Гвидо Ван Россум сейчас работает именно там.

Как начать работу с Python

Начать писать программы на Python очень просто, для этого нужно:

1. Установить дистрибутив последней версии www.python.org/downloads/.
2. Установить подходящий текстовый редактор www.sublimetext.com/3.

После установки дистрибутива запускаем консоль Python через появившийся ярлык в меню «Пуск» и тестируем работоспособность: например, вводим выражение «2 + 2». Если видим результат 4, значит, все работает.

Работать в консоли не очень удобно, поэтому закроем ее, перейдем в текстовый редактор Sublime Text3 и настроим его для работы.

Для начала в главном меню редактора во вкладке Tools → Build System → Python укажем, что собираемся использовать синтаксис Python. Далее пропишем простую команду print(‘Hello world’), сохраним файл с расширением .py и запустим на выполнение комбинацией клавиш Ctrl + B. Если в консоли редактора вы увидите надпись «Hello world», значит, все настроено правильно и можно приступать к работе.

Пишем скрипт для рисования

В данном примере мы напишем скрипт, который будет рисовать дерево. Для работы с графикой в открытом доступе существует специальная Python-библиотека simple_draw. Чтобы установить ее, необходимо открыть командную строку (cmd) и прописать в ней команду pip install simple_draw.

Для начала давайте представим, из чего состоит структура дерева. Это ствол и ветки. В нашей программе дерево будет строиться из векторов — направленных отрезков. Попробуем нарисовать вектор. Перейдем в редактор, создадим новый файл draw.py и пропишем следующий код:

simple_draw.resolution = (1200, 600)

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

vector_1 = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

Для начала мы указываем, что хотим импортировать в нашу программу библиотеку simple_draw. Затем задаем разрешение окна для отрисовки —1200 на600 пикселей.

Далее создаем переменную point (точка) и с помощью метода (функции) get_point задаем начальную точку, из который будет выходить вектор, —600 пикселей от левого края экрана и 5 пикселей от низа экрана.

Чтобы создать объект Vector, нужно задать ему такие параметры, как точка начала вектора — point, угол отклонения — angle (90 градусов), длина — length (100 пикселей) и толщина линии — width (3 пикселя). Как видно из кода, все эти переменные можно записать в одну строчку.

Переменная vector_1 будет содержать в себе объект — вектор, а чтобы отрисовать его в окне, применим к нему метод draw (рисовать). Сохраним и запустим скрипт.

Представим, что мы отрисовали ствол дерева. Теперь попробуем создать еще несколько векторов, чтобы нарисовать ветви. У дерева может быть огромное количество веток, поэтому придется создавать и большое количество векторов. Такой код будет слишком громоздким и длинным. Чтобы этого избежать, автоматизируем процесс рисования векторов и создадим функцию branch, принимающую на вход параметры point, angle, length и width, которая и будет рисовать ветви.

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

Данная функция создает вектор с теми параметрами, которые ей передаются в скобках, отрисовывает его, а затем возвращает конечную точку отрисованного вектора (vector.end_point), угол отклонения, который на30 градусов меньше предыдущего (angle –30), длину вектора, немного меньшую исходной (length*0.8) и ширину (width). Попробуем с ее помощью создать несколько новых ветвей.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

vector = simple_draw.Vector(point, angle, length, width)

return vector.end_point, angle — 30, length * 0.8, width

point = simple_draw.get_point(600, 5)

angle, length, width = 90, 100,3

point_2, angle_2, length_2, width_2 = branch(point, angle, length, width)

point_3, angle_3, length_3, width_3 = branch(point_2, angle_2, length_2, width_2)

point_4, angle_4, length_4, width_4 = branch(point_3, angle_3, length_3, width_3)

point_5, angle_5, length_5, width_5 = branch(point_4, angle_4, length_4, width_4)

Мы нарисовали4 вектора. Каждый последующий вектор исходит от конца предыдущего и отличается длиной и углом отклонения, тем самым формируя изгиб ветви дерева. Но если мы снова представим реальное дерево, то чтобы отрисовать его, потребуется еще множество векторов. Задача программиста — написать как можно более компактный, универсальный и красивый код.

Поэтому сейчас пора освоить такую важную вещь, как рекурсия. Рекурсия — это когда функция внутри своего тела вызывает саму себя. Сократим немного код и перепишем функцию.

simple_draw.resolution = (1200, 600)

def branch(point, angle, length, width):

Как видите, небольшая функция за нас сделала всю работу. Изменив ее параметры и немного «поиграв» с кодом, можно добиться различных форм и видов деревьев.

Заключение

Python — очень перспективный и востребованный язык. Рассмотрев наглядный пример, мы видим, что его синтаксис и правда прост, а код — легко читаем. О возможностях и преимуществах перед другими языками мы тоже успели поговорить.

В ряды Python-разработчиков постоянно вступают новые программисты, расширяя и без того немалую базу знаний и открытого исходного кода. Надеемся, что после прочтения статьи вы тоже всерьез задумаетесь об изучении языка Python и выберите его в качестве основного. А заняться им вы сможете на курсе «Python-разработчик с нуля (2018)» от компании Skillbox.

Практический 4-х месячный курс для тех, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке с индивидуальным наставником, а также создать свою первую программу на Python и получить реальный опыт разработки.

• 32 часа теории и 16 практических заданий
• Живая обратная связь с преподавателями
• Неограниченный доступ к материалам курса
• Стажировка в компаниях-партнёрах
• Дипломный проект от реального заказчика
• Гарантия трудоустройства в компании-партнёры для выпускников, защитивших дипломные работы

Что такое Python и для чего он используется

Python — это высокоуровневый язык программирования, который используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие.

В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%. Это обусловлено многими причинами, одна из которых — высокая оплата труда квалифицированных специалистов (около 100 тысяч долларов в год).

Язык программирования Python

Различные языки программирования обычно доминируют в какой-то отрасли (или нескольких), для работы в которой они хорошо подходят. Но это не значит, что программист ограничен использовать строго определённый инструмент, поэтому любой язык общего назначения, такой как Python, может применять для создания чего-угодно.

Python смог захватить малую часть рынка веб-разработки, иногда используется для написания десктопных приложений и, конечно, тотально доминирует в сфере машинного обучения. Кроме того, на нём создаётся много прототипов, которые позволяют быстро набросать функционал и внешний вид будущего проекта.

Происхождение названия

Автор языка Python назвал его в честь британского комедийного шоу “Monty Python”, которое было популярно в начале 1970-х годов.

Это телешоу позволяло автору расслабиться и отвлечься от разработки языка. Однако, несмотря на настоящее происхождение названия, для людей более очевидно связывать Python со словом “змея”. Этому также способствует логотип, на котором изображена рептилия.

И хотя создатель языка не раз говорил, что название никак не связано со змеями, повлиять на мнение общества так и не удалось.

Питон или Пайтон?

Будь то название британского телешоу или английское звучание слова “змея”, Python правильно произносить, как Пайтон. Однако, около 80% Российского сообщества привыкли использовать слово “Питон”.

Нельзя сказать, что однозначно правильно использовать один из вариантов, многие названия адаптируются под произношения конкретного языка, а изменить сложившиеся привычки общества очень сложно. Однако, вариант названия “Питон” уместно употреблять только в разговоре с русскоязычными собеседниками, потому что на любой международной конференции значение слова “Питон” просто не поймут, ведь в английском языке его нет, есть только “Python (Пайтон)”.

Логотип

На логотипе изображены две змеи, образующие квадрат с выпуклым центром, это часто вводит в заблуждение пользователей, вынуждая ассоциировать название языка с рептилией.

Логотип создал брат автора, Юст ван Россум — программист и шрифтовой дизайнер. Он разработал как дизайн логотипа (две змеи), так и шрифт текста Flux Regular.

История создания

Язык начал разрабатывать программист, Гвидо ван Россумом, в конце 1980-х. На тот момент он работал в центре математики и информатике в Нидерландах.

Гвидо ван Россум увлекался работой с «железками» ещё со школьных лет, и хотя он не находил поддержки и одобрения у своих сверстников, это не помешало ему самостоятельно разработать язык программирования.

Россум работал над Python в свободное время, в качестве основы он взял язык программирования ABC, в разработке которого когда-то участвовал.

Этапы истории языка программирования Python:

• В феврале 1991 исходный код языка был опубликован на alt.sources. Уже тогда язык придерживался объектно-ориентированного подхода, мог работать с классами, наследованием, функциями, обработкой исключений и всеми основными структурами данных.
• В 2000 году вышла в релиз вторая версия Python. В неё добавили много важных инструментов, включая поддержку Юникода и сборщик мусора.
• 3 декабря 2008 в релиз вышла третья версия Python, которая является основной до сих пор. Многие особенности языка были переделаны и стали несовместимы с предыдущими версиями. И хотя функциональность третьей версии ничем не уступает второй, развитие языка разделилось на две ветки. Кто-то продолжал использовать Python 2, чтобы поддерживать старые проекты, кто-то полностью перешёл на третью версию.

Дату смерти второй версии установили на 2015 год, однако, боясь не успеть перенести весь существующий код на Python 3, время жизни Python 2 продлили жизнь до 2020 года.

Python — простой язык

Синтаксис Питона всегда выделял его на фоне других языков программирования. Он не страдает избыточностью, схожесть синтаксиса с обычным английским позволяет понять код даже обычному пользователю, кроме того, программист пишет меньше строк кода, потому что нет необходимости использовать символы: «;», «<», «>». Вложенность обозначается отступами, что повышает читаемость кода и приучает новичков к правильному оформлению.

Python упрощает написание кода и делает разработку быстрой, всё потому что он обладает следующими особенностями:

• Динамическая типизация. Программисту не нужно указывать тип переменных, язык присвоит его сам. Операнды разных типов, участвующие в одной операции, автоматически приводится к нужному по определённым правилам.
• Удобный возврат нескольких значений функцией. Их можно перечислить через запятую и они автоматически преобразуются в список. Чтобы вернуть массив из функции, достаточно написать “ return имя_массива “. Не нужно выделять память и передавать указатели в функцию.
• Автоматическое выделение памяти. Программисту не нужно самостоятельно выделять память под что-либо. С одной стороны это уменьшает контроль программиста над программой, с другой, разработка значительно ускоряется.
• Сборщик мусора. Если объект становится бесполезным (на него перестаёт что-либо ссылаться), он автоматически удаляется сборщиком мусора. Сборщик мусора позволяет оптимизировано использовать память и не удалять бесполезные объекты вручную.
• a, b = b, a. Эта строка меняет местами значения переменных, теперь то, что было в a, находится в b и наоборот. Такое возможно, потому что Питон сначала рассматривает переменные справа от знака “=” и помещает их в список, то же он делает с элементами слева от “=”, затем он связывает каждый элемент правого списка с левым. Таким способом можно обменивать значения не только двух переменных, но и трёх, пяти и так далее.
• Привязка типа данных. Тип данных привязан к значению, а не к переменной. То есть значение — это какой-то объект с атрибутами, которые определяют его тип и другие характеристики, а переменная — просто ссылка на этот объект. Такой подход позволил обойтись без явного определения типов и значительно упростил повторное присваивание значения переменной (особенно, если тип нового значения отличен от начального).
• Цикл for. Работать с массивами, списками и другими контейнерами в Питоне просто и удобно. Когда необходимо перебрать все его элементы, конструкция выглядит так: “ for x in контейнер: ” (перебор идёт от 0 до последнего элемента, его индекс можно обозначить как -1). Если нужно, чтобы прошло определённое количество циклов, пишут так: “ for x in range(1,9): ” (цикл будет выполняться со значениями x от 1 до 8).
• Интерпретируемый язык. Написанный код не нужно компилировать, достаточно запустить его и получить результат. Более того, можно работать в интерактивном режиме и получать результат буквально после каждой операции.

Чтобы ускорить разработку, часть программы (обычно не сильно влияющую на скорость работы) пишут на Питоне.

Именно благодаря простоте этот язык программирования смог занять доминирующее место в сфере машинного обучения. Люди, так или иначе связанные с наукой, предпочитают не тратить много времени на такие вещи, как написание кода, поэтому Python отлично подошёл для реализации поставленных перед ними задач.

Пример кода:

Популярность

Несмотря на то что языку уже более 29 лет, он популярен среди программистов всего мира. Python используется почти в каждом среднем или крупном проекте, если не как основной инструмент разработки, то как инструмент для создания прототипа или написания какой-то его части.

Он собрал вокруг себя огромное сообщество разработчиков, по результатам опроса на Stackoverflow Python занял 7 место с почти 39% голосов.

Индекс TIOBE

Этот индекс показывает популярность языков программирования, информация обновляется каждый месяц. Оценка популярности основывается на количестве квалифицированных специалистов по всему миру. Для анализа также используются все популярные поисковые системы. Важно понимать, что индекс не показывает лучший язык программирования, он лишь показывает их популярность.

Согласно индексу TIOBE Python занял 3 место с 9-ю процентами популярности. Он уступил лишь языкам Java и C.

Этот индекс основывает на количестве поисковых запросов, касающихся учебных материалов по языку.

По данным с PYPL Python занимает первое место с более чем 29% популярности и на 10% обгоняет Java.

statista.com

Сервис предоставляет различные виды статистики, среди которых – популярность языков программирования.

Согласно опросу более 85 тысяч респондентов, Python занимает 4 место, уступив таким языкам, как JS, языки разметки и SQL.

Скорость работы

Программисты часто задаются вопросом: “Не приведёт ли использование Python к снижению производительности?”. Не стоит делать какие-либо выводы без детального разбирательства.

Если рассматривать только скорость выполнения кода, то становится ясно, что Python уступает другим языкам программирования, таким как C. Действительно, динамическая типизация, интерпретируемость и другие особенности, облегчающие работу программиста, приводят к ухудшению производительности.

Для любого проекта важно выбрать правильный инструмент и лучшую реализацию. Улучшая одно, программист жертвует другим, его задача — найти идеальный баланс, ориентируясь на конкретное техническое задание.

Python позволяет писать достаточно быстрый код, однако может подводить в некоторых “узких” местах, которые и оказывают наибольшее влияние на производительность всего проекта. Чтобы не затянуть разработку и получить на выходе программу, работающую на высокой скорости, её структуру проектируют так, чтобы соотношение “быстродействие/время разработки” было максимальным.

Программисты используют приёмы, позволяющие нивелировать недостаточную скорость выполнения программ на Pyton:

• Встраивание кода на С. С помощью такого приёма можно заметно повысить производительность, обычно на С пишут те участки кода, которые обрабатывают много запросов в единицу времени. Например, функцию, которая получает данные из одной базы данных, обрабатывает их и отсылает в другую, лучше написать на языке С, если объем проходящей информации достаточно большой.
• Использование лучших алгоритмов и инструментов. Одну и ту же задачу можно решить по-разному. Во-первых, программист должен выбрать наиболее эффективный алгоритм, обеспечивающий лучшую производительность, например, для поиска элемента в отсортированном массиве можно перебирать его от начала до конца, в лучшем случае (элемент в начале массива) поиск выполнится быстро, в худшем (элемент в конце массива) — медленно. Эффективнее использовать методом деления пополам (двоичный поиск), который найдёт нужный элемент за минимальное количество итерация в массиве любой длины. Во-вторых, для реализации задачи нужно подбирать правильные инструменты. Например, если последовательность элементов строго определена и не изменяется, лучше использовать кортеж, а не список. Он требует меньше места, обрабатывается быстрее и защищён от случайных изменений.
• Оптимизация интерпретатора. Скорость программ на Python сильно зависит от работы интерпретатора, одни конструкции работают быстрее, другие медленнее.

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

• Планы обучения , 27 июля 2018 в 23:16
• Наташа Маркова

Рассказываем, как действовать, если вы решили освоить Python 3 с нуля: что учить в первую очередь, где брать знания и что делать дальше?

Зачем учить Python?

Python имеет ряд преимуществ:

• высокая популярность языка и использование в большом количестве проектов;
• сравнительно простой, но в то же время строгий синтаксис;
• множество доступных сред разработки, сервисов и фреймворков;
• средства для работы с электронной почтой, протоколами Интернета, базами данных и другие инструменты в стандартной библиотеке языка;
• востребованность Python-разработчиков на рынке труда.

Среди главных особенностей — динамическая типизация, проблемы с совместимостью версий, а также низкая скорость выполнения кода по сравнению с другими языками программирования. Если вы учите Python не первым языком, синтаксис может показаться вам непривычным.

Python для создания продуктов используют такие корпорации, как Google, Dropbox, Mozilla, Facebook, Yandex, Red Hat, Microsoft, Intel и другие.

Что учить?

Синтаксис

В первую очередь:

• операции с целыми и вещественными числами;
• типы данных;
• переменные, ветвления, стандартный ввод/вывод;
• логические операции, операции сравнения;
• условия: if , else , elif ;
• блоки, отступы;
• строки и символы;
• циклы while , for ;
• операторы break , continue ;
• установка и подключение модулей;
• списки;
• функции;
• словари;
• интерпретатор: установка, запуск скрипта;
• файловый ввод/вывод.

Дополнительно

IDE и редакторы кода

Писать в IDLE или Python Shell удобно только простой код, но для проектов лучше найти интегрированную среду разработки (IDE) или редактор кода. IDE включает в себя редактор с подсветкой синтаксиса и автодополнением, инструменты сборки, выполнения и отладки и другие функции. В большинстве редакторов есть подсветка синтаксиса и форматирование, выполнение и отладка кода. Как правило, этот инструмент работает быстрее IDE, но имеет меньше функций. Среди самых популярных платформ — PyCharm, Wing IDE, Komodo и другие. Больше вариантов — в нашем обзоре.

С распределенной системой управления версиями (Git) нужно познакомиться в начале обучения. Среди основных навыков — создание и перемещение файлов в каталогах, инициализация Git-репозитория и создание коммитов, а также настройка репозиториев в GitHub.

Где учить?

Попробуйте каждый из инструментов. После пары первых уроков будет ясно, подходит он вам или нет.

Учебники

Простой и краткий русскоязычный учебник для изучения основ от Devpractice

Популярный учебник Марка Лутца с примерами, советами и задачами

Другие хорошие книги по Python — в нашей подборке.

Онлайн-курсы на русском языке

Онлайн-курсы на английском языке

О том, как еще учить Python — в нашей статье.

Все выучил, что дальше?

Когда вы научились составлять простые программы, надо постараться понять, в какую сторону вы хотите двигаться. Для этого начните решать задания:

• тест на читабельность кода и тест на знание языка;
• проект Эйлера на английском и русском учит составлять правильные алгоритмы;
• игра с заданиями по уровням со встроенной средой программирования;
• квест в котором нужно составить алгоритм, чтобы понять, как перейти к следующему шагу.

В следующей части мы расскажем, как учиться дальше.

Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить

Python — самый быстрорастущий язык программирования за последние несколько лет. Об этом говорит исследование StackOverflow за 2019 год. Давайте разберёмся, за что его любят разработчики и почему мы советуем начинающим программистам попробовать его в качестве первого языка.

Python просто понять и изучить

Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.

“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.

“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:

Python использует одну понятную строку:

Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:

редакция нетологии

У Python много готовых библиотек для решения задач

Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:

Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.

NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.

Pandas. Библиотека для работы с большими данными.

SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.

Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.

Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.

Python используют компании-гиганты

Многие известные нам компании и организации используют Python:

• Spotify и Amazon используют Python для анализа данных и создания рекомендаций.
• Walt Disney использует Python как скриптовый язык для анимации.
• YouTube и Instagram целиком написаны на Python.
• Если этого недостаточно, есть ещё NASA: их система автоматизации процессов WAS тоже создавалась средствами Python.

Python надолго останется популярным

Скорее всего, вы слышали о машинном обучении и больших данных. Хорошая новость — Python считается лучшим языком программирования для работы в этих областях. Вот что делают с его помощью:

1. Собирают данные покупательской активности, строят гипотезы и находят новые точки роста компании.
2. Разрабатывают алгоритмы машинного обучения. Например, Netflix написали свой рекомендательный сервис на Python.
3. Автоматизируют рутинные задачи. Например, простой скрипт на Python может собрать все ссылки или картинки с указанного сайта и сохранить их в папку.

Python-разработчикам готовы платить

По данным калькулятора зарплат на сайте «Мой Круг», средняя зарплата младшего (Junior) Python-разработчика — примерно 60 000 рублей. В зависимости от региона, требований компании и умений кандидата, цифра может меняться. Python-разработчики среднего и высокого уровня (Middle и Senior) получают более высокие зарплаты.

Программирование на python

Сообщество любителей языка программирования python и просто неравнодушных к нему. Обучение программированию на языке python. Исследование его интересных возможностей и библиотек.

Управление сообществом

Публиковать могут пользователи с любым рейтингом. Однако!

• уважение к читателям и авторам

• простота и информативность повествования

• тег python2 или python3, если актуально

• код публиковать в виде цитаты, либо ссылкой на специализированный сайт

• допускать оскорбления и провокации

• распространять вредоносное ПО

• просить решить вашу полноценную задачу за вас

Актуальные бесплатные прокси

Сделали с другом на выходных список актуальных бесплатных прокси серверов, который постоянно в автоматическом режиме находит новые, при этом проверяет старые на работоспособность и удаляет нерабочие, время обновления выходит около 2-5 минут:

LOOP. END LOOP:

Как быстро стать программистом на Питон. Путь автотестировщика

Итак, вы решили стать программистом. Мы недавно создали группу помощи начинающим, а сейчас покажем вам, что потребуется для того, чтобы примкнуть к лиге тестировщиков на Python. Пост писался двумя человеками, поэтому, возможно, получился слегка сумбурным.

Для начала несколько общих вопросов про тестирование на Python:

Что делает тестировщик?

Тестирует программы. Его задача — отловить все возможные ошибки на каждом этапе жизни программного продукта.

Сколько получает тестировщик?

Обычно тестировщики получают слегка меньше программистов, зарплаты начинаются от тридцати тысяч и заканчиваются далеко за сотней. Зависит от вашего опыта (читай должности — Junior, Middle,Senior, Expert), уровня зарплаты в компании и в вашем городе).

А есть ли куда расти?

Тестировщики и разработчики тестов имеют возможности роста, ведь разработка тестов — это тоже разработка программного продукта, зачастую не менее сложного, чем сам продукт.

Можно идти в разных направлениях — в тест-менеджмент, развивать экспертизу и становиться высокооплачиваемым специалистом (хотя и не управленцем), можно перейти в чистую разработку.

Хочется заметить, что не стоит думать, что тестирование — это такой простой способ “войти в айти”:

“Вот я нихрена не умею, пойду в тестирование, хотя бы ручное, а там и дальше как-то пойдет.”

Не пойдет. Рынок труда переполнен людьми рассуждающими точно так же. К сожалению, такие люди не сильно востребованы на рынке. Когда на работу берут стажера или джуниора, ожидается, что его навыки значительно вырастут в обозримом будущем, и уже не придется тратить ресурсы на его обучение, наоборот, он должен будет приносить пользу компании. Причем это и в ваших интересах (как стажера) — становясь более опытным и ценным специалистом, вы можете претендовать на более высокую должность и оплату.

Итак, каков же путь тестировщика на Питоне.

1. Пройти базовый курс по python и полностью разобраться в каждой задаче. Мы предлагаем для начала бесплатный и общедоступный курс pythontutor.ru. Есть еще курсы с нуля:

2. Пройти продвинутые курсы по python и программному обеспечению. Вот некоторые из них:

3. Изучить технологии тестирования: юнит-тесты, функциональные тесты, регрессионное тестирование, интеграционное тестирование

4. Изучить инструменты тестирования: Selenium, Jenkins, Jmeter, SoapUI, Postman

и изучить сопутствующие технологии:

Необходимо понимать, что в разных компаниях могут быть различные технологии и инструменты тестирования в зависимости от того что именно тестируется. Вот короткое описание некоторых технологий.

Git — наиболее популярная система контроля версий, используется для хранения кода и отслеживания изменений в нём.

SQL — получение информации из баз данных, язык запросов.

Эти две технологии будут использоваться в большинстве мест. Вот ещё немного:

Linux — операционная система, на которой работают многие приложения, особенно, веб-сервисы.

Docker — технология создания и быстрого развертывания окружений для сервисов и приложений.

Selenium — автотестирование веб-страниц.

Jmeter — тестирование производительности веб-сервисов и проверка их работы под нагрузкой.

Postman — создание и отправка запросов к веб-сервисам.

Pytest — лучший (субъективно) фреймворк для тестирования на Python.

Pywinauto — библиотека Python для автоматизации тестирования десктопных приложений на Windows.

Allure — библиотека Python для удобных и красивых отчетов о результатах автотестов

тысячи их, гуглите и обрящете 😉

Крайне желательно изучить основные алгоритмы и структуры данных:

и дополнительные возможности питона:

ВАЖНО! Вы должны уметь постоянно учиться (при этом самостоятельно), быстро находить нужную информацию и разбираться в ней. В работе это требуется постоянно. Причем это происходит не только при смене работы. Регулярно появляются новые технологии и инструменты, использовав которые, можно повысить удобство и эффективность работы. Цитата к месту:

“Ну, а здесь, знаешь ли, приходится бежать со всех ног, чтобы только остаться на том же месте, а чтобы попасть в другое место, нужно бежать вдвое быстрее.” Алиса в Зазеркалье, Льюис Кэрролл

Готово! Теперь вы можете подаваться на вакансию стажёра-тестировщика (если повезёт, то стажировка будет оплачиваемой). Но учтите, если вы не студент (или не только что закончили вуз), то не на все стажировки вас возьмут (нередко берут только студентов). Однако, не стоит сдаваться — на собеседованиях часто стоит просить сделать тестовое задание, а дома напрячься, как следует разобраться и выполнить его как можно лучше. Даже если поначалу у вас может не получиться или работодателя не устроит результат, это даст вам опыт, который позволит далее справляться успешнее.

А теперь вопрос: сколько надо работать, чтобы стать программистом на Python?

Мой ответ таков: если у вас нет математического образования и нет предрасположенности к программированию, то работать придется очень много, очень часто и очень долго. А если у вас это есть, то все равно много и долго. Если у вас слабые нервы, я вам гарантирую, что у вас будут истерики. Приведу цитату о трудности изучения от автотестировщика на Python:

Это нормально, когда не получается ни с первого ни с десятого раза. Это нормально, постоянно гуглить, втуплять в документацию и дебажить снова и снова. Это нормально когда вроде это на курсе было легко, а потом тебя настигает ПРАКТИКА и начинается настоящее самообучение через страдания. Зато потом разбираешься как следует и понимаешь, что на самом деле после курса было лишь смутное представление.

Всё вышенаписанное совершенно серьёзно. Надо быть к этому морально готовым, чтобы не разочароваться. Куча народу покупается на красивую рекламу курсов, а потом бросает, потому что, оказывается, несмотря на то что все сказали что питон простой, мозги надо очень сильно напрягать.

Питон действительно более читаемый чем многие другие языки и его сравнительно легко освоить на начальном(!!) уровне. Однако сложные алгоритмы или сложные системы будет трудно писать на любом языке.

Как видите, вряд ли получится освоить python за 21 день и начать зарабатывать десятки тысяч долларов в месяц. Учиться будет очень трудно. Но поверьте, если у вас есть желание программировать и создавать, то все эти сложности преодолимы.

Будем рады увидеть ваши истории становления разработчиком на Python. Если у вас есть вопросы — вы можете задать их не только в комментариях, но и в группе (открытая, можно не вступать), один из авторов поста отсутствует на пикабу.

P. S. Все курсы бесплатны и доступны любым желающим, авторы поста денег за помощь не берут, ничего не рекламируют, платную помощь не предлагают. Но и телеграмм-канала у них нет. Даже чата нет — только группа вк.