За сколько можно выучить питон
Перейти к содержимому

За сколько можно выучить питон

  • автор:

С чего начать изучение Python?

С чего начать изучение Python? главное изображение

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python» . Вот несколько правил из этого списка:

  • Явное лучше, чем неявное
  • Простое лучше, чем сложное
  • Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

  • Видеоигры
  • Десктопные приложения
  • 3D-графику
  • Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

  • Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
  • NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
  • Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
  • Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

  • Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
  • Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
  • Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
  • Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
  • Циклы — для чего нужны и как использовать.
  • Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
  • Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
  • Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

  • Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
  • Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
  • Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
  • Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 
''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

  • . — заменяет любой символ;
  • \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
  • […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
  • | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
  • [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
  • $ — конец строки;
  • ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

  • Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
  • Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
  • Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
  • Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

  • Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
  • Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
  • Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
  • Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте .

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

  • LeetCode
  • Codewars
  • Exercism
  • okpython.net
  • Проект Эйлера
  • CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

  • Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
  • CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
  • Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

  • Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
  • Марк Лутц «Изучаем Python»
  • Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования» , в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.

За сколько можно научиться программированию, если заниматься всего 1,5 часа в день?

Советы начинающим и будущим программистам. Чем и как может помочь ИИ?

Время, необходимое для изучения программирования, сильно зависит от различных факторов, таких как:

  1. Ваш опыт. Если у вас уже есть опыт работы с другими языками программирования или вы знакомы с компьютерными науками, вам будет проще начать изучение нового языка.
  2. Цели обучения. Ваши цели также определяют, сколько времени потребуется для изучения программирования. Если вы хотите просто познакомиться с основами, это займет меньше времени, чем если вы стремитесь стать профессиональным разработчиком.
  3. Избранный язык программирования. Некоторые языки программирования сложнее изучать, чем другие. Например, языки вроде Python и JavaScript считаются более доступными для новичков, нежели C++ или Java.
  4. Личные способности и стиль обучения. Все люди учатся по-разному и в разном темпе. Ваш индивидуальный стиль обучения и способности также влияют на то, как быстро вы научитесь программированию.

Предполагая, что вы абсолютный новичок и занимаетесь 1,5 часа в день, вы можете ожидать, что освоите основы программирования на простом языке, например, Python, за 2-3 месяца. Однако для достижения профессионального уровня потребуется гораздо больше времени на обучение.

Если вы хотите стать профессиональным разработчиком, рассчитывайте на несколько месяцев до года активного обучения и практики. Запомните, что ключ к успешному изучению программирования — это постоянная практика и работа над реальными проектами.

Если вы занимаетесь не каждый день, а, например, только по выходным, процесс может затянуться на годы.

Несколько советов, которые могут помочь вам ускорить процесс и стать успешным разработчиком:

  1. Изучайте теорию и практикуйте. Основы компьютерных наук и теории программирования очень важны, но одновременно с этим необходимо активно практиковаться. Решайте задачи, создавайте небольшие проекты и экспериментируйте с кодом.
  2. Используйте онлайн-ресурсы. Интернет предлагает множество ресурсов для изучения программирования, от бесплатных учебников и видеоуроков до интерактивных платформ и сообществ. Воспользуйтесь этим разнообразием и найдите ресурсы, которые подходят именно вам.
  3. Присоединяйтесь к сообществам разработчиков. Сообщества разработчиков, такие как форумы, группы в социальных сетях и платформы для разработчиков, могут быть очень полезными. Здесь вы можете задавать вопросы, делиться опытом и получать поддержку от коллег.
  4. Работайте над реальными проектами. Как только вы освоите основы программирования, начните работать над реальными проектами. Это позволит вам применить полученные знания на практике, развивать навыки решения проблем и создавать портфолио для будущих работодателей.
  5. Не бойтесь ошибок. Ошибки являются неотъемлемой частью процесса обучения. Они помогают вам учиться, расширять знания и становиться лучше. Не бойтесь ошибаться и учиться на своих ошибках.
  6. Верьте в себя и будьте настойчивыми. Изучение программирования может быть сложным, и иногда вам может показаться, что вы не справляетесь. Важно сохранять веру в себя и продолжать учиться, даже если процесс кажется медленным или трудным.

Помните, что успех в программировании требует времени, терпения и постоянной практики. Следуйте этим советам, и вы сможете ускорить свой прогресс и стать успешным разработчиком.

Как может помочь начинающему программисту GPT от OpenAI

Современные, новомодные нейросети могут помочь начинающему программисту во многих аспектах.

  1. Обучение и мануал. GPT-3 может предложить материалы для изучения и обучения, такие как книги, видео, онлайн-курсы, статьи и блоги, которые соответствуют вашему уровню знаний и интересам.
  2. Пояснение концепций. Если у вас возникли вопросы по конкретным концепциям, терминам или алгоритмам, нейросеть может объяснить их вам простым и понятным языком.
  3. Решение проблем и отладка. Если у вас возникают проблемы с вашим кодом или вы столкнулись с ошибками, GPT-4 может предложить решения и подсказки для отладки кода.
  4. Подсказки по синтаксису и структуре кода. GPT-4 может помочь вам вспомнить синтаксис и структуру кода для разных языков программирования, а также предложить лучшие практики по написанию чистого и эффективного кода.
  5. Готовый код. GPT-4 по описанию словами, может сделать готовый код, небольшое приложение, простенький сайт или игру. Однако, следует внимательно проверять код от нейросети, так как возможны ошибки.
  6. Мотивация и поддержка. Изучение программирования может быть сложным и требовательным процессом. GPT может предложить вам советы по управлению временем, сохранению мотивации и преодолению препятствий, с которыми сталкиваются начинающие программисты.

Чтобы получить помощь от GPT-3-4, зарегистрируйтесь на сайте OpenAI: https://chat.openai.com . Для регистрации понадобиться VPN и временный телефонный номер разрешенной странны; GPT-3 — бесплатный, GPT-4 — платный.

Задайте свой вопрос или опишите проблему, затем отправьте это сообщение ИИ, через несколько секунд появиться ответ. Существует множество аналогов, например, PaLM, Sphere, Galactica и т.д.

Следует отметить, что использование нейросетей, для изучения программирования, необязательно, но значительно облегчает данную задачу. Мы постепенно входим в новую эру, где жизнь без искусственного интеллекта уже не представляется возможным.

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

Об авторе

Обучаю работе на компьютере детей и взрослых. Офис, принтеры, сканеры. Информационная безопасность. Редактирование аудио, фото-видео. Основы программирования и английского языка. Делаю ремонт и диагностику неисправности устройств. Образование: Новосибирский государственный педагогический университет.

Автор Павел НА Рейтинг 0.00
Блог Оффтопик 378 4598 RSS Вступить Подписаться
Не упускай интересное! Подпишись на нас в ВК и Telegram.

Пожаловаться на комментарий
10 комментариев
Добавить комментарий

Я забыл из какого это фильма, но там на вопрос ГГ, сколько нужно времени, чтобы этому научится, ответ был — вся жизнь. Быть хорошим специалистом — это всегда смесь таланта и упорства. Талант — это когда ты делаешь что то не из под палки, а по собственному желанию. Например занимаешься самообучением и ставишь перед собой свои собственные цели и достигаешь их. Но талант нужно развивать. И тут помогает упорство. Не знаю, почему в сегодняшних школах на это забили, но я начинал с графики. Я любил игры, хотел создавать свои, любил рисовать. А потому я писал графические программы. А все остальное приложилось уже потом со временем. Насчет первого языка программирования существует большая дилемма. С одной стороны начинать лучше с более простого. Например я даже не понимаю, почему C++ по крайней мере до недавнего времени считался лучшим языком — он ведь жутко кривоватый. С другой стороны потом тяжело будет переучиваться на более сложный. Но тут уже важную роль играют мета-знания. Т.е. если понимать основные принципы, то синтаксис языка становится уже вторичным. И тут очень помогает изучение ассемблера. Изучение ассемблера как изучение электроники. Конечно можно сказать, что и обезьянку можно научить тыкать кнопочки и для повседневных задач настолько глубокие знания не нужны, а иногда даже вредны, т.к. забивают голову лишней информацией, но на самом деле это очень важная вещь, т.к. она дает понимание того, что язык программирования это только обертка над машинными кодами и позволяет использовать определенные инструменты языка с умом и пониманием того, для чего они нужны, а не просто потому, что это стильно-модно-молодежно. Но не стоит становится адептом культа ассемблеристов, которые считают, что только на ассемблере можно написать самый быстрый код. Это далеко не так. Ассемблер забивает голову лишними проблемами и отвлекает от главной вашей задачи — реализации алгоритма. А современные компиляторы имеют уровень оптимизации, не доступный человеку. Но не стоит забывать о главном. Если вы хотите зарабатывать деньги, то должны понимать, что делать что то вам придется не для себя, а для других. А потому следите за потребностью в программистах на определенных языках. К сожалению Python сам по себе не очень хороший язык, да и скриптовый язык в качестве основного — это не очень хорошая затея. Т.к. люди привыкают к удобствам скриптовых языков и пишут потом на них крупные проекты, которые потом выливаются в жуткие тормоза для их пользователей. Но, насколько я знаю, это язык, который сейчас наиболее востребован. Да, писать на ассемблере круто, но специалистов, которые способны например сами писать языки программирования, нужно не так уж и много. Выбор за вами. Быть «настоящим» программистом конечно круто, но иногда я жалею, что не пошел в 1С-ники.

Очень со многим согласен. 1,5 часа в день — ничто. 10-12 часов в день. Без изучения книг по основам программирования и отладки — будет дополнительная громадная потеря времени. Тут можно и нужно сэкономить силы и время.
Ну и крайне желательно, что бы за это время платил работодатель 😉 Так что, базовый курс, немного своих поделок для портфолио и скорее в команду на реальный проект, и там набираться околопроектного опыта, шлифовать навыки.

«И тут очень помогает изучение ассемблера.» — не согласен, из личного опыта и вот почему:
ассемблер — процедурный язык, максимально приближенный к машинному коду. (подпрограммы, функции, библиотеки — вот и все структурирование). Все объектно-ориентированные (ОО) «сущности» возникают на следующем уровне языков. Так вот, переход от простой и понятной процедурной концепции к объектной, не так уж прост и требует серьезной перестройки мышления программиста.
При том, что в относительно простых программах, особенно при работе с микроконтроллерами, процедурный подход удобнее и проще. Простота процедурного программирования развращает. 🙂 Лично я, например, до сих пор недолюбливаю обьектный подход и избегаю его, по возможности. В инете, недостатки и достоинства объектных языков подробно разбираются, то же наследование — вещь в себе, но будущее за ОО языками, это факт.
По этому, имхо, не стоит тратить начальное время на ассемблер и процедурные языки, а потом переучиваться на объектные. Проще и результативнее — наоборот, начать с ОО, а ассемблер потом, если уж очень понадобится. 🙂
Да и все серьезные проекты, связанные с ИИ, как ни крути — на ОО языках.

Объектно-ориентированный подход не зависит от языка программирования. Например в WinAPI нет классов и объектов в явном виде, а на самом деле они там есть. И на ассемблере можно реализовать ООП — никто не мешает. ООП — это вопрос масштабируемости. Если нужен один объект — то его можно реализовать и в процедурном подходе. Но всегда нужно держать в голове, что завтра их может потребоваться два, три, десять, неопределенное количество. Потому лучше сразу реализовывать это в ООП, даже если в данный момент это не нужно. А про ассемблер скажу честно, что бывали случаи, когда даже при написании программы на ЯВУ только отладка машинного кода помогала найти скрытую ошибку. При написании сложного кода бывает, что компилятор тебя «неправильно понимает» и это например приводит к неверному неявному преобразованию типов. Выскакивает AV, а почему — не понятно. И если не знать машинного кода и не уметь отлаживать код на этом уровне — никогда и не поймешь. И это я уже не говорю о том, чтобы просто знать, во что в итоге компилируется тот или иной синтаксический сахар. Яркий пример, который я всегда привожу — замыкания в компилируемых языках. Не все знают, что компилируются они на самом деле в интерфейсы. А не зная во что оно компилируется, не будешь знать и когда их лучше применять, а когда не стоит.

На деле во многих API Windows есть классы и объекты в самом явном виде. Обычно они реализованы используя COM, но не всегда. Общеизвестным примером такого API является DirectX. Другим примером является Windows Media Foundation.

За какое время можно выучить Python?

Hateman31

И очень интересный вопрос, что значит познать? Синтаксис-то можно бегло за пару дней понять, а вот со всякими декораторами, метапрограммированием, самостоятельным управлением памяти, написанием дополнений на C придется повозиться. Да и глупо ставить цель изучать язык, надо пробовать делать конкретную нужную задачу.

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 8 Комментировать

Matvey-Kuk

Разработчик в Cisco, CA.

На этот вопрос нельзя ответить. Можно ответить на вопрос «Сколько нужно ботать питон, чтобы устроиться на работу программистом?». Можно сесть как перед экзаменом и за пару недель вытащить на джуниорский уровень.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python для работы? (Как Сфера IT и что нужно знать)

Скажем хочу записаться на курсы где обучают Python за 3-4 месяца 2 дня в неделю.
Реально ли потом найти работу? (Минск РБ)
PS Новичок в этом деле и образование среднее другое . Подходящего под IT нет.
22 года кстати. Посоветуйте как быть.

Голосование за лучший ответ
Вкалывать все свободное время.

От курсов может что и получишь, но если не заниматься этим каждый день
Если будешь вкалывать каждый день то может за пару месяцев и выйдет что, а может и не выйдет вообще
Ведь для программирования нужно уметь программировать, а не тупо учить язык
На счет работы у нас посмотри на praca.by, там есть требования у вакансий, вот и увидишь что нужно)

Гораздо важнее вопрос не «за какое время», а «смогу ли вообще». Но ответа нет — всё зависит от вас. Большинство людей не может освоить программирование на профессиональном уровне.
В любом случае надо много заниматься самостоятельно.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *