Основы программирования python

PocketBook 201 — компактная читалка с некусачей ценой

Украинские разработчики PocketBook анонсировали разработку новой компактной читалки, основанной на технологии e-ink — PocketBook 201. Новая модель является более компактным вариантом и предыдущей разработки PocketBook 301.
Новая модель как и «старший брат» отличается всеядностью и пониманием множества форматов (в числе которых fb2 и даже djvu).
Кроме того, интересной особенностью является наличие встроенного гиродатчика, который будет менять направление перелистывания при перекладывании устройства в другую руку автоматически.
Ориентировочные сроки появления новинки в продаже — лето этого года, цена также обещает быть привлекательной (около 250 долларов).
Кстати, активное обсуждение с участием разработчиков ведется на форуме.UPD: внешний вид устройства может быть изменен так как на дизайн предъявила претензии компания Booken.

PHP: начало

Желание освоить PHP появилось, когда я начал заниматься собственными информационными сайтами. Лет пять назад, без кучи качественных современных плагинов для WordPress, работать всерьез, не имея навыков разработки было непросто. Постоянно возникали мелкие проблемы, для решения которых приходилось заказывать услуги на фрилансе или задавать вопросы на форумах.

Например:

Задача абсолютно элементарная для любого, кто уделил изучению программирования хотя бы пару недель.

Подлил масла в огонь и неудачный проект, где на подготовку ТЗ и контроль результатов ушло невероятное количество времени и сил.  Да я чаще переписывался с программистом, чем с женой! Требовалось поменять ситуацию.

План курса

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

развернуть все

свернуть все

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

1. Введение в Python

• 1.1 Почему Python?04:24
• 1.2 Python с технической точки зрения07:26
• 1.3 Python 2 vs Python 303:04
• 1.4 Стандартная библиотека03:35
• 1.5 Редакторы коды для Python04:42
• 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda04:06
• 1.7 Введение в Anaconda08:40
• 1.8 Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?03:52
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15

2. Основы Python

• 2.1 Обзор основных типов данных07:31
• 2.2 Числа и элементарная математика07:58

• 2.3 Упражнение по написанию кода: Элементарная арифметика05:00

• 2.4 Переменные06:19

• 2.5 Упражнение по написанию кода: Объявление переменных05:00

• 2.6 bool и None07:23

• 2.7 Тип string20:59

• 2.8 Упражнение по написанию кода: Работа со строками05:00

• 2.9 Функции string23:45

• 2.10 Форматирование строк09:42

• 2.11 Операторы сравнения12:59

• 2.12 Операции над файлами23:12

• 2.13 Строки и байты: str, bytes, bytearray17:57

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

3. Коллекции, циклы и логика в Python

• 3.1 list — список15:52

• 3.2 dict — словарь17:14

• 3.3 OrderedDict vs dict08:32

• 3.4 tuple — кортеж06:12

• 3.5 namedtuple — именованные кортежи07:46

• 3.6 Логика с условиями08:18

• 3.7 set — множество18:02

• 3.8 Цикл for17:27

• 3.9 list comprehension17:34

• 3.10 Цикл while, continue, break07:22

• 3.11 Генераторы17:44

• 3.12 Домашнее задание: Угадай число01:00

• 3.13 Решение ДЗ: пишем Игру «угадай число»07:45

• 3.14 Домашнее задание: Игра в палочки01:00

• 3.15 Решение ДЗ: пишем Игру в палочки12:52

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

4. Функции и модули

• 4.1 Помощь по функциям04:27

• 4.2 Встроенные функции21:40

• 4.3 Основы функций20:36

• 4.4 Лямбды15:42

• 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных12:19

• 4.6 Декораторы16:30

• 4.7 Декоратор @wraps06:30

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.9 Домашнее задание: Парсинг римских чисел01:00

• 4.10 Решение ДЗ: парсим римские числа07:45

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

• 5.1 Основы обработки ошибок23:00

• 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений12:10

• 5.3 Основы юнит-тестирования10:04

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

6. ООП в Python

• 6.1 Основы классов11:52

• 6.2 Атрибуты и методы07:43

• 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства23:05

• 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod22:27

• 6.5 Наследование и полиморфизм16:08

• 6.6 Множественное наследование17:45

• 6.7 Миксины11:34

• 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC11:00

• 6.9 Магические методы05:05

• 6.10 Домашнее задание: Крестики-нолики01:00

• 6.11 Решение ДЗ: реализуем Крестики-нолики12:39

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

7. Модули и пакеты

• 7.1 PyPi и Pip04:30

• 7.2 Модули и пакеты12:29

• 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__06:34

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

8. Дополнительно

• 8.1 Отладка07:36

• 8.2 Реализуем Stack09:22

• 8.3 datetime — даты и время20:07

• 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__12:29

• 8.5 Pickle — консервирование10:55

• 8.6 repr and str, eq and ne, eval16:27

• 8.7 Deep copy vs Shallow copy19:19

• 8.8 Enum — перечисления12:07

• 8.9 Работаем с JSON27:51

• 8.10 Модуль intertools44:08

• 8.11 Интроспекция10:43

• 8.12 Модуль requests25:47

• 8.13 Управление памятью11:58

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

9. Движемся дальше

• 9.1 Введение в Линтеры13:10

• 9.2 Виртуальное окружение11:56

• 9.3 Установка «системного» Python04:51

• 9.4 Установка PyCharm08:37

• 9.5 Создаём проект в PyCharm04:57

• 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm14:27

• 9.7 Type Hints18:55

• 9.8 Введение в dataclasses07:06

• 9.9 Домашнее задание: Виселица01:00

• 9.10 Решение ДЗ: Виселица32:55

• 9.11 Домашнее задание: Верю-не-верю (истина или ложь)01:00

• 9.12 Решение ДЗ: Верю-не-верю31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

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.

Вышла версия 1.0 фреймворка Tornado

Популярный проект, по созданию неблокирующего web-сервера и «сопутствующего» фреймворка на языке Python, объявил о релизе версии 1.0.
Скачать новую версию можно тут:
По сравнению с последним релизом версии 0.2, было добавлено множество новшеств,
— возможность запуска WSGI-приложений, под управлением сервера Tornado (например приложения Django и CherryPy)
— улучшенная производительность в MacOS X (с использованием kqueue) и экспериментальная поддержка win32
— переписан класс AsyncHTTPClient
— поддержка .mo файлов в модуле локализации
— поддержка пре-форкинга для запуска нескольких процессов Tornado
— поддержка SSL и gzip в HTTP-сервере
И многое другое.

BQ Berkeley — насколько полезен Android-смартфон с полной русской клавиатурой?

За много лет использования iPhone я в целом привык к экосистеме iOS и однозначно ею доволен. Но недавно мне понадобился второй телефон, и я решил не просто попробовать что-то из Android, а взять какое-нибудь реально необычное, и при этом бюджетное устройство. Рыться во множестве китайских магазинов мне было реально лень, а под руку повернулся BQ Berkley, подкупивший наличием полной русифицированной клавиатуры (насколько я знаю единственный такой в своем роде) и весьма доступной ценой в 3990 рублей. Так как я пишу очень много текстов, решил попробовать, можно ли набирать на телефоне хотя бы черновики.
Телефон, в целом, очень бюджетный, цена диктует все возможные ограничения. Подозреваю, что у него найдутся конкуренты, сравнимые по «железу» (даже у самой BQ есть модели лучше, типа Stanford), но русифицированная клавиатура, главная фишка телефона, аналогов не имеет.

Дополнительные материалы

Чтобы обучение языку Python с нуля было максимально эффективным, следует запастись полезными ресурсами.

Книги

Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода.

Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объёма данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

Возможно, вам уже надоели однотипные и непонятные руководства по программированию. Если да, то рекомендуем к прочтению эту книгу. Она рассчитана на начинающих разработчиков.

В процессе вы создадите полноценное веб-приложение и научитесь управлять базами данных, отслеживать и обрабатывать исключения, а также использовать контекстные менеджеры. Вы научитесь пользоваться декораторами и генераторами.

В этой книге рассказывается о Python 3: функции, типы данных, операторы и принципы ООП. Также из неё вы узнаете о прикладных возможностях языка: регулярные выражения, популярные инструменты стандартной библиотеки и работа с файлами. Тут вы ознакомитесь с системой SQLite, узнаете о способах доступа к базам данных и методах получения информации из них.

Много моментов посвящено модулю PyQt 5, который позволяет без лишнего труда разрабатывать приложения с графической оболочкой на Python.

Также в книге рассказывается обо всех необходимых интерфейсных компонентах: кнопки, панели, меню, текстовые поля и многое другое. Тут вы узнаете, как грамотно работать с многопоточностью и обрабатывать события.

Valentina Studio — бесплатная программа для работы с СУБД

Очень многие разработчики считают что лучший интерфейс для работы с базами данных — текстовый интерфейс консольного. Я лично еще не достиг подобного просветления, поэтому больше доверяю GUI-инструментам. Хорошо, если у СУБД как у Postgres есть своя, утилита для работы с БД, а что делать если нет? Или если надо работать с различными базами данных одновременно? Под Windows альтернативных клиентов к различным СУБД — море разливанное. С другими ОС (я в данный момент работаю в OS X) все не так радужно, хотя есть программы разной степени пригодности и удобства. Раньше я использовал Navicat, но недавно нашел еще одно интересное решение, о котором и хочу рассказать: Valentina Studio.
Сразу скажу — я общался с разработчиками, и мне очень импонирует их концепция, то что они делают и как, поэтому я решил просто написать обзор о хорошем инструменте, о котором мало кто знает, поскольку публичный релиз программы состоялся очень недавно. До этого она долгое время разрабатывалась для Valentina DB и только в феврале вышла версия с поддержкой известных популярных баз данных. При этом разработчики приняли достаточно разумное решение — базовая версия совершенно бесплатна, а деньги берут только за несколько мощных «особо профессиональных» функций без которых чаще всего можно обойтись.

Программа

Мир программирования

Узнаем, кто такой программист, каким он бывает и что делает. Знакомимся со структурой веб-приложения, настраиваем среду разработки. Пишем первую программу.

1

Начинаем программировать

Изучаем линейные алгоритмы. Учимся сохранять данные в переменные, обрабатывать их по своему желанию и возвращать результат.

2

Ветвления и циклы

Изучаем ветвления и учим программу принимать решения в зависимости от действий пользователя. Погружаемся в циклы. Знакомимся с принципом DRY (Don’t repeat you) и заменяем однотипные действия циклами (арифметическим, циклом с предусловием и циклом с постусловием).

Массивы. Функции

Что делать, если данных слишком много? Сочинять новые имена переменным? Ни в коем случае. Знакомимся с массивами и их разновидностями в Python. Учимся хранить большой объем данных в одной переменной-массиве.

Закрепляем DRY и знакомимся с функциями. Немного магии или как функции обрабатывают данные внутри себя и даже не догадываются о коде вокруг них.

4

Разработка веб-сайта

Знакомимся с версткой сайтов. Язык разметки HTML и его основные компоненты. Создаем свою первую интернет страничку и учимся различать теги, их назначение и место в файле.

5

3

Продолжаем разрабатывать сайт

Знакомимся с каскадной таблицей стилей CSS и изучаем отступы и границы. Заставляем теги выстраиваться на экране и превращаем нашу страницу из золушки в принцессу.

6

Bootstrap

Наш первый фреймворк. Изучаем силу Bootstrap и его компоненты. Добавляем элементы на страницу, написав всего пару строчек кода.

7

Фреймворк Flask

Второй, но не менее важный, фреймворк — Flask. Устанавливаем, настраиваем и создаём веб приложение за 5 строчек кода. Разбираемся в деталях и учимся генерировать HTML страницы силами фреймворка.

8

Введение в базы данных

Что такое базы данных и из чего они состоят. Изучаем технологию CRUD (создавать, читать, обновлять, удалять) для таблиц в базе и данных в таблице.

10

SQLite + Flask

Подружим базу данных и Flask. Переносим наши текстовые данные в базу и формируем динамические страницы как профессиональные fullstack программисты.

11

Решение: как выучить Python с нуля

Если вы хотите увеличить свои шансы на успешное изучение Python, то нужно использовать подход, который поможет избежать эти трех ловушек. Python нужно не просто учить, его нужно учить правильно. Следующие шаги помогут в этом:

Понять, зачем вы учите Python

Все вытекает из этой мотивации и очень важно понимать, изучаете ли вы , робототехники, разработки игр или чего-то еще.

Изучить основы синтаксиса языка. Именно основы! Не нужно учить все

Изучение синтаксиса — важная часть, но она может быть скучной, и желательно минимизировать потраченное на нее время. Главное — взять то, что понадобится для начала работы над собственными проектами. Этот этап будет еще проще, если удастся найти ресурсы или обучающие материалы, которые рассказывают основы, но с упором на ту сферу, которая интересует в первую очередь. Например, при изучении data science полезно использовать реальные данные в своих экспериментальных проектах.

Создавать проекты с четкой структурой. В этом плане помогут руководства, в которых расписаны все шаги. Важно начать работать над интересующим проектом как можно раньше.

Создавать уникальные и все более сложные вещи по мере приобретения новых способностей. После работы над несколькими проектами у вас должны появиться идеи для собственных. Приступайте к ним, даже если кажется, что навыков недостаточно. Они появятся в процессе работы.
Нужно всего лишь разбить проект на маленькие и понятные часты. Предположим, есть идея для приложения, которое будет анализировать настроение в Твиттере. Это очень крупный проект, но его можно разделить на элементы и работать с каждым по отдельности. Сначала нужно разобраться, как получить доступ и использовать API сайта. Дальше нужно переходить к фильтрованию твитов и сохранению тех, которые потребуется проанализировать. Потом — очистить данные и искать методы, которые подойдут для анализа настроения.

Такой подход подойдет для проекта любого типа. Не обязательно знать все, прежде чем браться за работу. Разбейте ее на части, учитесь и совершенствуйтесь в процессе.
Много времени уйдет на поиск ответов в Google, StackOverflow и официальной документации Python, и это абсолютно нормально! Один из не-секретов индустрии в том, что даже профессионалы проводят большую часть времени в поисках ответов на свои вопросы.

Это продолжение четвертого шага, которое предусматривает увеличивающуюся сложность с каждым новым проектом. Если же вы с самого начала знаете, как реализовать каждую из частей проекта, то это, наверное, не лучшая идея — будет слишком легко, а процесс ничему не научит.

Важно, чтобы задания были сложными, но не казались невозможными. При изучении игровой разработки не стоит после первой «Змейки» переходить к разработке трехмерной RPG в открытом мире

Это слишком сложно. Но игра должна быть сложнее той же «Змейки».

Читайте также

Silverlight 2.0 — с чего начать?

Сколько я знаком с технологией Flash, столько же я хотел научиться ее использовать. Мне хотелось уметь рисовать мультики, интерактивные сайты, игры, работающие прямо в браузере.
Я ставил Macromedia Flash, качал уроки, шаг за шагом проходил их, но бросал, не дойдя и до половины. Отсутствие дизайнерских навыков давало себя знать. В общем я уже смирился с мыслью что не дано мне стать видным флешером. И невидным – тоже.
Недремлющая компания Microsoft примерно с год назад представила свой вариант решения проблемы создания «красоты» в Web под названием Silverlight. Первая его версия была мною скачана, осмотрена и для собственного применения забракована. По сути она мало чем отличалась от обычного Flash, «только в профиль».
Но свежий ветер маркетологии принес к нам из-за морей свежую весть – оказывается, будущее будет за так называемыми Rich Internet Applications, то есть (грубо говоря) программами, которые будут одинаково работать как онлайн, так и при полном этого самого онлайна отсутствии. И самое интересное, что уже популярный и знакомый AJAX – это совсем-таки неудобно для создания RIA, а нужно нам нечто совсем другое. Вариантов «другого» оказалось немало. Многие компании ринулись строить «другое» на базе того что у них уже было. Так появились JavaFX, Adobe AIR, Microsoft Silverlight 2.0 и другие…
Из всего вышеперечисленного, именно Silverlight 2.0 пришелся мне по душе. Он разительно отличается от первой версии и предоставляет куда больше возможностей. При этом, даже такой закоренелый программист как я – может его с легкостью использовать без знаний о дизайне.

Ja.NET — Java для .NET

Как скрестить ужа с ежом? Эту, казалось бы, анекдотичную задачу довольно неплохо решили разработчики проекта Ja.NET. В результате их кропотливого труда на свет появилось уникальное творение — JVM, работающая под Microsoft .NET Framework. Разработчики заявляют о частичной совместимости с Java SE 1.5.
На этом месте разработчики со стажем, поморщившись, вспомнят про полумертвенький J#, впоследствии практически заброшенный «родителями». Но Жанетт — в отличие от той поделки — девушка серьезная, и подход демонстрирует более вдумчивый. В ее родителях числятся именитые проекты: Eclipse JDT compiler, Mono’s Cecil, и Apache Harmony. В отличие от своих аналогов, Ja.NET представляет из себя полноценную виртуальную ява-машину, работающую на основе .NET. Кроме того, компилятор генерирует родной код MSIL, что положительно сказалось на производительности.

Что такое Python? Он подходит только для Data Science?

Теоретическая часть будет короткой. Но вам нужно знать две вещи о языке, прежде чем начинать использовать его.

1. Python — язык общего назначения и он используется не только для Data Science. Это значит, что его не нужно знать идеально, чтобы быть экспертом в сфере работы с данными. В то же время даже основ будет достаточно, чтобы понимать и другие языки, а это очень удобно для работы в IT.
2. Python — высокоуровневый язык. Это значит, что в отношении процессорного времени он не самый эффективный. С другой же стороны, он был создан очень простым, «удобным для использования» и понятным. Так, пусть вы и проиграете в процессорном времени, но сможете отыграться в процессе разработки.

Основы Python №1: переменные и типы данных

В Python значения присваиваются переменным. Почему? Потому что это улучшает код — делает его более гибким, понятным и позволяет легко использовать повторно. В то же время «концепция присваивания» является одной из самых сложных в программировании. Когда код ссылается на элемент, который в свою очередь ссылается на другой элемент… это непросто. Но как только привыкаете, это начинает нравиться!

Посмотрим, как это работает!

Предположим, что есть собака (“Freddie”), и нужно сохранить ее черты (, , , и так далее) в переменных Python. В ячейке Jupyter Notebook нужно ввести следующее:

С этого момент если вводить названия переменных, то те будут возвращать соответствующие значения:

Как и в SQL в Python есть несколько типов данных.

Например, переменная хранит строку: . В Python 3 строка — это последовательность символов в кодировке Unicode (например, цифры, буквы, знаки препинания и так далее), поэтому она может содержать цифры, знаки восклицания и почти все что угодно (например, ‘R2-D2’ — допустимая строка). В Python легко определить строку — она записывается в кавычках.

и хранят целые числа ( и ) — это числовой . Другой тип данных — числа с плавающей точкой (float). В примере это со значением .

Значение переменной — это логический тип (или булевый тип). В этом типе есть только два значения: и .

Резюме в таблице:

Имя переменной	Значение	Тип данных
		str (сокр. от ‘string’ — строка)
		int (сокр. от ‘integer’ — целое число)
		bool (сокр. от Boolean — булев тип)
		float (сокр. от floating — с плавающей запятой)
		int (сокр. от integer)

Есть и другие типы данных, но для начала этих четырех будет достаточно.

Важно знать, что любую переменную Python можно перезаписать. Например, если запустить:. в Jupyter Notebook, тогда имя пса больше не будет ‘Freddie’…

в Jupyter Notebook, тогда имя пса больше не будет ‘Freddie’…

Переменные Python — основные операторы

Вы знаете, что такое переменные. Пора поэкспериментировать с ними! Определим две переменные: и :

Что можно сделать с и ? В первую очередь, есть набор арифметических операций! Ничего необычного, но вот список:

Оператор	Что делает?	Результат
	Складывает a и b	7
	Вычитает b из a	-1
	Умножает a на b	12
	Делит a на b	0.75
	Делит b на a и возвращает остаток	1
	Возводит a в степень b	81

Вот как это выглядит в Jupyter:

Можно использовать переменные с операторами сравнения. Результатом всегда будут логические или . и все еще и .

Оператор	Что делает?	Результат
	Оценивает, больше ли чем
	Оценивает, меньше ли чем
	Оценивает, равны ли и

В Jupyter Notebook:

В итоге, переменные сами могут быть логическими операторами. Определим и :

Оператор	Что делает?	Результат
	, если и —
	, если или —
	Противоположное

Это легко и, возможно, не так интересно, но все-таки: попробуйте ввести все это в , запустите команды и начните соединять элементы — будет интереснее.

Время переходить к заданиям.

Проверьте себя №1

Вот несколько переменных:

Какой тип данных вернется, и каким будет результат всей операции?

Ответ: это будет логический тип данных со значением .

Почему? Потому что:

• Значение равно , поскольку 1 не равняется ‘cool’
• Значение равно по определению
• Значение равно , потому что 3 больше 2

Таким образом, превращается в , что в итоге приводит к .

Проверьте себя №2

Используйте переменные из прошлого задания:

Но в этот раз попробуйте определить результат слегка измененного выражения:

Чтобы правильно решить эту задачку, нужно знать порядок исполнения :

1. not
2. and
3. or

Ответ: .

Почему? Разберем.

Пользуясь логикой прошлого задания, можно прийти к выводу, что выражение равняется: .

Первым исполняется оператор . После того как все оценены, остается: .

Второй шаг — определить оператор . Переводим и получаем , что приводит к .

И финальный шаг — :

→

Webbynode — VPS для разработчиков

Я с интеренсом наблюдаю за развитием проекта webbynode. Разработчики обещают создать «cloud computing решение для разработчиков».
Вот только некоторые из «приятных особенностей» данного проекта:

• VPS хостинг на основе Xen.
• Ориентация на хостинг приложений и оптимизированный под это интерфейс управления.
• Технология «ReadyStack», позволяющая быстро развертывать готовые решения для популярных фреймворков. Прямо сейчас есть решения для RoR, Django, и LAMP.
• Высокая доступность, благодаря использованию многих датацентров.

Я зарегестрировался в программе для бета-тестеров, и вскоре мне пришло приглашение со всей необходимой для входа информацией.
После логина открылась удобная web-консоль для управления развернутым VPS.

Причина №3: «учить», но не применять

Использование на практике приобретенных навыков критически необходимо, что они закрепились и остались надолго. Это доказывают даже исследования.

Это важно, потому что многие пытаются изучать Python, используя книги или видеоуроки. Они часто предлагают исчерпывающее освещение темы, но не могут заставить использовать полученные знания

И даже если вы используете, все равно оставляйте время для написания собственного кода.

Это не значит, что не нужно использовать книги или видео для обучения. Но именно они могут создать ложное ощущение, что вы что-то понимаете, хотя на самом деле это не так. Пройдут дни или недели, прежде чем вы напишите код, используя новые знания, осознав, что не разобрались с новым материалом так хорошо, как думали.

Программы обучения профессии «Python-разработчик»

Полноценное обучение с нуля до уровня junior-программиста. На многих программах обучения имеется вступительное тестирование на умение пользоваться ПК.

Программа Разработчик Python от otus:

• Если вы писали личные проекты на Python, но нет опыта промышленной разработки
• Дадутся объяснения следующих вопросов:
  • Как писать простой и идиоматичный код, за который не будет мучительно стыдно?
  • Как тестировать и поддерживать код на Python?
  • Как написать приложение, которое не умрёт под нагрузкой?

После прохождения курса у вас останется:

• 1 мини веб-проект
• богатый список литературы для ознакомления и углубления знаний программистов
• код и материалы занятий, соединенные вместе в виде jupyter-ноутбуков
• видеозаписи всех вебинаров занятий
• проектная работа на интересную вам тему

Цена 56000₽ для новых клиентов otus (скидка 4000₽ в течение 7 дней после регистрации).

Программа Профессия Python-разработчик от skillbox:

• Научитесь с нуля программировать на Python
• Изучите основы вёрстки сайтов и web-приложений
• Освойте популярный фреймворк Django
• Изучите асинхронное программирование для написания высокопроизводительных приложений
• Реальный опыт разработки — Реализация искусственного интеллекта роботов для оптимального сбора ресурсов — Вёрстка landing page

Цена 93600₽

Программа Факультет Python-разработки от GeekUniversity:

• Проектно-ориентированное обучение
• Совместная разработка
• Год опыта Python-разработки
• Множество необходимых для работы навыков
  • Умение создавать клиент-серверные приложения для Desktop
  • Навыки прототипирования мобильных приложений
  • Навыки верстки сайтов на HTML, CSS, Bootstrap
  • Навыки frontend-разработки на Javascript и JQuery
  • Умение создавать сайты на Django Framework
  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Умение работать в команде, знание методологий разработки: Agile, Scrum
  • Умение работать с GIT
  • Навыки успешного прохождения собеседований и общения с заказчиками
  • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования
  • Умение писать «чистый» код
• Имеются бесплатные подготовительные курсы для тех, кто не сможет пройти тестирование на знания базовых понятий программирования

Основы Python — кратко. Строки.

Поскольку число положительных отзывов превысило число отрицательных, продолжу выкладывание уроков. Те кто уже знаком с основами — можете или просто пропустить урок, или попробовать сделать задание 3 самым коротким способом 🙂
Для начала маленькое замечание.
Начиная с Python 2.3, всем, кто использует не-ASCII кодировку нужно добавлять указание о кодировке в самом начале программы. Для русского языка это будет в основном:

# -*- coding: cp1251 -*-

или использовать для хранения исходных текстов файлы utf-8 (что предпочтительней).
Изучив управление числами, пришла пора осваивать строки. Пайтон обладает весьма богатым набором возможностей в этой области.Строки

Учебники и сайты

Byte of Python от К. Сварупа подойдет для людей, не имеющих опыта программирования.
Читать Укус питона (на русском).

After Hours Programming Python 3 Tutorial . Этот учебник создан для того, чтобы научить основам языка программирования на Python и объяснить, как создавать веб-приложения

Ask Python Учебник по Python для совсем начинающих.

Classpert — Python — большая коллекция бесплатных и платных онлайн-курсов Python от разных авторов.

Hackr.io — лучшие уроки и курсы Python от сообщества программистов.

Hands-on Python Tutorial  — основы Python, графика и простые клиент/серверные взаимодействия (с видеоуроками).

Learning to Program Введение в программирование для тех, кто никогда раньше не программировал, от Алана Голда. В руководстве представлено несколько языков программирования, но особое внимание уделено Python (Python 2 и 3).

Letsfindcourse ` Python: лучшие учебники и курсы по Python, рекомендованные экспертами.

The Wikibooks Non-Programmer’s Tutorial for Python руководство по Python для НЕпрограммистов от Джоша Кольяти.

Изучите Python Вводное руководство для начинающих о Python (с последующим углубленным изучением).

Обучение программированию Алана Голда

Python tips  — это блог, который включает в себя советы по Python и учебники для начинающих и профессиональных программистов.

Python Tutorial in Python’s documentation set. Написано не для НЕрограммистов, но дает представление о вкусе и стиле языка.

The Python-Course.eu’s extensive tutorial for complete beginners — учебник для начинающих с большим количеством иллюстраций.

Pythonspot Tutorials учебники по Python для разных уровней.

The Python Guru — руководство для начинающих программистов.

Top Courses to Learn Python—руководства по Python, представленные и оцененные разработчиками Python (с топом лучших).

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:

• Переменные, их типы и операции над ними.
• Работа с числами, строками и другими типами.
• Условия.
• Циклы.
• Структуры данных (списки, кортежи, словари).
• Стандартные инструменты языка (ввод и вывод, округление).

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.