Стоит ли учить Python, как первый язык программирования, и можно ли, зная только его, найти работу?
У нас в Магоре много специалистов изучали Python в качестве первого языка, и вот почему:
- Python является одним из старейших языков программирования. С 1991 года на этом языке программирует множество людей;
- в 2020 году Python стал самым популярным языком программирования на рынке;
- Python часто «прощает» ошибки в коде. Например, для Python не обязательно указывать тип данных переменной. Из контекста он сам понимает что тип данных введен: целое число, логическое значение или что-то еще;
- язык существует так давно, что для него уже разработаны готовые библиотеки. Если у вас есть вычислительная задача — скорее всего для нее уже есть библиотека на Python;
- даже, если вы не умеете пользоваться библиотеками — не проблема. Язык позволяет очень много без их использования;
На данный момент у Python есть один явный недостаток — мощные программы на нем работают дольше, нежели на других языках. Мы советуем вам начать изучение программирования с любого популярного языка, так как найти работу с выдающимися навыками не составляет труда.
Сам выучил этот язык первым и всем советую!
Python / JS — два сравнительно простых языка с низким порогом входа на топовых позициях, которые ещё некоторое время определённо будут иметь огромный спрос на рынке.
Но на работе не нужно знание языка, язык — это инструмент, как молоток. Мало знать молоток, нужно уметь им работать.
Почему Python — плохой выбор для первого языка программирования?
Так как я веду несколько технических групп и чатов, то часто сталкивался с вопросом от подписчиков о том, с какого же языка лучше начать изучать программирование и информатику. Очень часто кто-то советует именно Python. Я в корне не согласен с этим советом. Мне нравится этот язык, и я ничего не имею против него, он прост и удобен. Но есть кое-какие аргументы против того, чтобы поставить его на место вашего первого языка программирования. Оговорюсь, что всё сказанное далее является субъективным мнением автора и не претендует на истину.
Итак, почему…
Ниже на картинке я привел пример, как можно с помощью маленькой функции обработать матрицу и вернуть структуру, соответствующую транспонированной матрице.
Транспонирование матрицы — это операция над матрицей, при которой ее строки и столбцы меняются местами. Кто уже начинал изучать аналитическую геометрию (линейную алгебру), тот сталкивался с этой простейшей задачей. Иногда это задание дают на уроках информатики в качестве сложных задач на обработку двумерных массивов, которые мы и называем матрицами. Что ж, кому-то может показаться и вовсе несложным. Однако, для большинства начинающих и людей, не сталкивающихся с программированием, понять, что такое двумерный/многомерный массив — это непростая задача. Вы можете не поверить, но есть много очень замудренных задач на обработку многомерных массивов, над которыми придется подумать даже опытному разработчику.
Но вернемся к нашей (более-менее легкой ?) задачке про транспонирование. Как вы видите, в Python задачу можно решить буквально за пару строчек кода. И всё это благодаря сложным встроенным функциям и методам, которые очень сильно облегчают ваш мыслительный процесс. В результате программируя на Python в качестве первого своего языка, вы надеваете на себя розовые очки и начинаете считать, что программирование — это просто. В этом есть и доля правды, и в этом есть огромный подвох.
Есть другие языки, более низкого уровня, которые помогут вам понять глубину, понять базу, понять структуру, снять розовые очки, убрать синтаксический сахар и как следует подумать над теми вещами, которые ранее вы принимали как должное. Какой из этого вывод? Если вы хотите научиться думать, по-настоящему понимать как работает железо, то лучше начать с низкого уровня. Поэтому полезнее будет начать с Assembler или C.
Во-первых, это даст вам лучшее представление о том, как работает процессор и периферийная электроника в вашем ПК.
Во-вторых, вы начнете понимать сообщения об ошибках в операционной системе.
В-третьих, последующие языки высокого уровня, базирующиеся на крепком фундаменте низкоуровневых основ, покажутся вам более прозрачными и понятными в обращении.
Думаю, что можно еще привести кучу плюсов к тому, чтобы начать с низкого уровня. Зачастую, люди, изучающие Python, по привычке подключают в свой код кучу библиотек ради реализации каких-то простейших функций. Логично предположить, что это сильно утяжеляет код и делает его медленным. А если еще вспомнить, что даже эффективно написанный python-код примерно в 1000 раз медленнее аналогичного кода на C/C++, то представьте себе какая производительность в итоге получится. Конечно же не всем разработчикам нужно писать ПО, которое работает в режиме реального времени и требует мгновенных реакций с минимальными задержками. Не всем нужно писать ААА-игры.
Тем не менее, обратите внимание на текущую ситуацию в программном обеспечении. Если раньше нужно было 8-битный процессор, чтобы запустить спутник в космос, то сейчас у нас тормозит несколько вкладок в браузере при 2-4 ядерном 64-битном CPU. Так может быть причина как раз в разработчиках, а не в «слабом» железе?
Самый ранний из найденных космических аппаратов, в которых стояли не микросхемы средней степени интеграции, а именно монолитный микропроцессор (8-битный RCA 1802) – это спутник Magsat, запущенный 30 октября 1979 года.
В завершении хотелось бы сказать, что все языки программирования — это великие достижения в IT-области. Но чтобы нам стать настоящими профессионалами и экспертами, всё равно придется узнать то, с чего всё начиналось, вспомнить об истоках, математике, алгоритмах, ассемблере и даже об электронике и физике. Все знания должны сплетаться в вашей голове в единую картину, в крепкую логическую цепочку. Последнюю получится построить только тогда, когда мы начнем от корня технологий, начнем с самого нижнего уровня.
Напишите в комментариях, согласны ли вы с такой идеей? Или же вы придерживайтесь другого подхода?
Почему Python? Пять веских причин начать изучать его сегодня
Как только вы начнете заниматься ИТ, вам может быть интересно, нужно ли вам будет уметь программировать в будущем. Многие люди боятся программировать, потому что думают, что написание кода — это своего рода сверхспособность. Если это про вас, то вот хорошая новость: вам не нужно отказываться от ИТ-сферы из-за этого страха! Язык программирования — это просто язык, на котором говорит компьютер. Итак, чтобы общаться с ним, вам нужно понимать, что он говорит, верно?
Но бояться все равно не надо! Просто продолжайте читать, и к концу этого поста вы, надеемся, захотите начать писать код. Сегодня мы начнем со знакомства с самым популярным и простым для изучения языком программирования, который называется Python. Здесь, чтобы помочь нам, Наталья Атиф, специалист по контролю качества с более чем десятилетним опытом работы в области обеспечения качества.
Наталья, почему Python? Почему не Java или C?
Почему Python?
- Первая и главная причина начать с Python заключается в том, что он намного проще, чем другие языки программирования. На самом деле он имитирует человеческий язык, так что это большое преимущество для новичков. Синтаксис прост, и вы можете начать писать базовый код за считанные минуты. Фактически, рекомендуется начать с Python в качестве первого языка программирования из-за его простоты.
- Четвертая причина заключается в том, что это язык с открытым исходным кодом, что означает, что он доступен для всех. Нет необходимости платить за дорогие фреймворки или инструменты, чтобы начать его использовать. Установите простой пакет, и вы сразу же начнете писать свои скрипты.
- И, наконец, пятая причина заключается в том, что Python — хорошая база, если вы решите изучить другой, более сложный язык программирования. Многие люди, которые начинали с Python и чувствовали, что он слишком прост, позже перешли на более сложный язык. Мой брат тому хороший пример. Работая в биржевой торговле, он изучил основы Python для собственных задач автоматизации, просто чтобы упростить свою повседневную работу на фондовой бирже. Через пару лет, когда он перешел на должность ИТ-специалиста в качестве QA-инженера, он некоторое время продолжал использовать Python, пока не решил добавить Java в свою базу знаний. Позже я спросила его об опыте изучения другого, гораздо более сложного языка, учитывая, что он уже знал Python. Он ответил: «Я рад, что не начал с Java в качестве первого языка. Это настолько сложно, что я мог бы легко разочароваться в этом! На самом деле, я почти уверен, что даже не начал бы изучать Java, увидев всю ее сложность. Но поскольку я знал Python, это очень помогло мне перейти к Java. Хотя они совершенно разные, я смог понять некоторые концепции Java только потому, что знал Python. Я определенно рекомендую всем, кто хочет изучать программирование, начать с него».
Кто может использовать Python?
Теперь давайте посмотрим, кто на самом деле может использовать Python в своей повседневной работе. Я приведу вам несколько примеров, но на самом деле их гораздо больше.
Первая мысль, которая приходит на ум, когда вы думаете о ком-то, кто пишет код ежедневно, — это веб-разработчики. Это люди, которые программируют каждый день и, таким образом, занимаются кодированием все время, восемь или более часов в день. Это ваши лучшие ресурсы, чтобы задавать вопросы, если вы тоже новичок. Они могут оказать большую помощь в начале и обычно способны решить все проблемы, с которыми может столкнуться новый разработчик, QA или кто-либо еще при самостоятельном обучении программированию.
Но не только разработчики пишут код. Вот несколько других ИТ-специалистов, которым приходится писать сценарии с использованием Python или других языков сценариев:
- QA инженеры используют скрипты Python для тестирования системы. Например, они могут установить параметры, при которых они хотят протестировать софт. Это может быть что угодно, например переопределение настроек времени или создание нового пользователя, и это лишь несколько примеров.
- Команды QA Automation пишут все свои тесты на Python или других языках, чтобы выполнять их непрерывно. При автоматизации QA Engineer в основном «переводит» ручные тесты в язык кодирования, чтобы компьютер мог его понять.
- Аналитики данных используют Python для запуска огромных наборов данных, их организации, чтения или управления ими. Эти задачи невозможно выполнить вручную из-за их размера и объема информации, которую необходимо обработать.
- Системные инженеры обычно используют Python для управления своей инфраструктурой.
- Специалисты по данным также ежедневно запускают сценарии для самых разных задач.
- Облачные инженеры и архитекторы используют его для создания и управления своей инфраструктурой.
Теперь вы видите, сколько команд используют этот язык, чтобы максимизировать свою эффективность и создавать высококачественные продукты. Python может служить простым помощником для рутинных повседневных задач, таких как назначение паролей для новых пользователей, или как способ запуска машины для всей инфраструктуры конечного продукта. Именно это делает Python таким желанным для многих — с помощью одного простого языка программирования можно делать буквально все что угодно. Если вы добавите Python в свое резюме, это даст вам хорошие шансы на получение многих вакансий в сфере ИТ, что даст вам больше шансов быть рассмотренным на желаемую должность в компании.
Заключение
Возможно, вам стало интересно, сколько времени нужно, чтобы изучить Python. Поскольку все люди разные, нет установленного времени – всё действительно зависит от ваших целей. Если вы хотите начать автоматизировать простые задачи, ваше время обучения может быть довольно коротким. Многие люди могут написать простые сценарии всего за несколько уроков. Для более сложных задач вам нужно будет тратить время на практику, постоянно совершенствуя и расширяя свои знания.
Помните, Python — это язык, и, как и любой другой язык, на котором вы говорите, вы должны использовать его или распрощаться с ним. Когда вы учитесь «говорить на языке программирования», правила такие же, как и при изучении любого другого языка: начните с основ, продолжайте учиться, постоянно практикуйтесь и совершенствуйте свои навыки. Сделайте это, и вы будете готовы к высокооплачиваемой карьере в ИТ-индустрии!
Наталья Атиф
Руководитель отдела тестирования с опытом в обеспечении качества более 10 лет