Ультимативный Roadmap для Python-разработчика в 2023 году + источники знаний
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Статистика современного рынка свидетельствует о том, что Python желаемый навык, и что его использование широко распространено в различных сферах, таких как наука, инженерия, бизнес, аналитика данных и многих других.
Если вы уже определились с выбором Python в качестве основного языка программирования, рекомендуется обратить внимание на мой roadmap, который позволит лучше ориентироваться в выборе учебных материалов и понимать, как развиваться в этой сфере.
В данной статье мы рассмотрим roadmap по изучению Python на 2023 год, который специально составлен для помощи начинающим и опытным программистам. Вы также найдете необходимые ссылки на ресурсы для улучшения своего знания в Python.
Основы Python:
- Типы данных и структуры (целые числа, дробные числа, строки, списки, кортежи, словари, множества)
- Переменные и выражения
- Условные операторы (if / else)
- Циклы (for / while)
- Функции
- Ввод / вывод (print, input) Мощный и хороший курс по базе PythonТуториал по Питону от создателейБаза от Тимофея Хирьянова В целом пройдя первый курс и просмотрев лекции от Тимофея вы сможете покрыть значительную часть перечисленных далее пунктов.
Объектно-ориентированное программирование:
- Классы и объекты
- Наследование
- Полиморфизм
- Инкапсуляция
- Абстракция
- Переменные класса и объекта Введение в ООПКурс на Youtube про ООП
Функциональное программирование:
- Чистые функции
- Функции высшего порядка
- Рекурсия
- Лямбда-выражения
- Map, filter, reduce, zip Про функциональное программирования на канале Тимофея ХирьяноваПро функциональное программирование подробнееПро Map, filter, reduce, zip
Модули и библиотеки:
- Импортирование модулей
- Создание модулей
- Использование сторонних пакетов (pip)
- Написание документации (docstrings) Про модули с документацииИнтересные библиотеки python
Работа с файлами:
- Открытие и чтение файлов
- Запись в файлы
- Закрытие файлов
- Работа с CSV / JSON / XML-файлами Про работу с файламиCSV
Разработка графических интерфейсов (GUI):
Регулярные выражения:
- Поиск шаблонов
- Метасимволы
- Квантификаторы
- Группы
- Подстановка Плейлист про регулярные выражения на Youtube
Тестирование:
- Модульное тестирование (unittest)
- Интеграционное тестирование
- Разработка через тестирование (TDD)
- Отладка Про unittestХороший гайд на Хабре
Управление версиями в GIT:
- Рабочий процесс и управление версиями в системе Git
- Ветвление и объединение
- Запросы на слияние и обзоры кода
- Управление конфликтами слияния Полный гайд по GitПро гит подробнееCтатья на Хабре про Git
Оптимизация:
- Профилирование
- Управление памятью
- Анализ времени выполнения
- Рефакторинг кода Статья про оптимизацию кодаНа Youtube про рефакторинг кодаУправление памятью
Параллельное выполнение:
Управление базами данных:
- SQL
- Реляционные базы данных (MySQL, PostgreSQL)
- Нереляционные базы данных (MongoDB)
- Объектно-реляционное отображение (ORM) Курс по базам данных от VK team на YoutubeМой roadmap по SQL
Сетевое программирование:
- Программирование сокетов
- Подключения TCP / UDP
- Отправка / получение электронной почты (smtplib, imaplib) Про сокеты и т.п.Про TCP и UDP
Развертывание:
- Виртуальные среды (venv)
- Распространение пакетов (wheel)
- Непрерывная интеграция / непрерывное развертывание (CI / CD)
- Docker Про venvDocker
- Интерфейс командной строки (Click)
- Работа с API-интерфейсами
- Сериализация / десериализация данных (pickle, json, yaml) Pickle
Веб-разработка(опционально):
- HTML / CSS
- Запросы HTTP
- Flask / Django
- REST API
- Веб-скрапинг (BeautifulSoup) DjangoHTML & CSSREST API
Анализ данных(опционально):
- NumPy / SciPy
- Pandas
- Matplotlib / Seaborn
- Обработка естественного языка (NLTK) Введение в PandasNumPyMatplotlib
Кроме того, существует ряд нескольких важных компетенций, которые необходимо развивать во время пути к становлению опытного Python-разработчика:
Структуры данных и алгоритмы:
- Базовые структуры данных (стеки, очереди, связные списки, деревья, графы)
- Поиск и сортировка алгоритмов
- Анализ сложности (нотация O большое)
- Динамическое программирование
- Рекурсия Структуры данных и алгоритмыРекурсия
Решение проблем и критическое мышление:
- Анализирование проблем и требований
- Разбиение проблем на более мелкие части
- Генерация творческих решений
Жизненный цикл разработки программного обеспечения:
- Анализ требований
- Проектирование архитектуры программного обеспечения
- Реализация кода
- Тестирование и отладка кода
- Развертывание и поддержка
- Методологии Agile-разработки (например, Scrum) Статья на ХабреAgile
Качество кода:
- Обзоры кода и лучшие практики чистого кодирования
- Справочники по стилю кодирования (например, PEP8)
- Тестирование и разработка через тестирование
- Рефакторинг кода для улучшения качества и обслуживаемости PEP8
Коммуникация и сотрудничество:
- Написание четкой и краткой документации
- Средства совместной работы, такие как Jira
- Эффективное общение с коллегами и заинтересованными сторонами
- Работа в команде с использованием систем управления версиями, таких как Git Кратко про документациюКраткий курс по Jira
И самое главное — непрерывное обучение:
- Дополнительное образование, такое как статьи, книги и онлайн-курсы,
- Слежение за тенденциями в индустрии и обновлениями в Python и связанных технологиях,
- Изучение лучших практик и новых подходов к разработке.
Хорошая книга по Python — «Изучаем Python» от Марка Лутца
Учебник по алгоритмам и структурам данных: https://habr.com/ru/post/241696/
Больше практики по Python:
Таким получился Roadmap. Спасибо за твое доверие, если ты будешь следовать по нему.
Так же можете ознакомиться с моим roadmap по SQL.