- Насколько сложно учить Python?
- Что такое Python?
- Почему Python так популярен?
- Преимущества Python
- Прост в обучении
- Востребован
- Используется в сферах ИИ и машинного обучения
- Разработка мобильных и веб-приложений
- Бесплатный и с открытым исходным кодом
- Независим от операционной системы
- Насколько легко понять Python?
- Как учить Python
- Правильный настрой
- Развивайте навыки решения проблем
- Главное — это последовательность
- Станьте Junior Python разработчиком
- Почему Python — плохой выбор для первого языка программирования?
Насколько сложно учить Python?
Python — один из самых популярных языков программирования, и многих начинающих интересует вопрос: насколько легко его учить, и стоит ли вообще это делать.
Python является внутренней частью самых разных IT-экосистем. Преимущественно он используется на стороне бэкенда. Его применяют в Netflix, Google, Instagram, Spotify, Stripe и других компаниях. Без сомнения, Python способен дать хороший толчок для карьеры в IT.
Что такое Python?
Python – это интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он используется в самых разных приложениях, включая веб и мобильную разработку. Python является объектно-ориентированным языком с открытым исходным кодом. Он спроектирован с помощью языка C и предоставляет динамическую семантику.
Python был создан в 1989 году Гвидо Ван Россумом. Выпустили его в 1991 году. Изначальная цель языка — сделать программирование простым. Это достигается в первую очередь за счет читаемости кода. Python имеет открытый исходный код и может быть запущен на Windows, Linux и macOS.
Python легко читаем, а в его структурных элементах легко разобраться, поэтому он отлично подходит для начинающих. Однако он не ограничен в базовом использовании. Python отвечает за поддержку одних из самых сложных сайтов и приложений в мире.
Python поддерживает все особенности объектно- и процедурно-ориентированных языков программирования. Так что неудивительно, что его предпочитают программисты, занимающиеся быстрой разработкой (RAD). Он предлагает динамическое связывание и динамическое тейпирование.
Почему Python так популярен?
Одна из самых привлекательных черт Python – интерпретируемость. Интерпретируемый язык программирования — тот, который не требует компиляции программы перед запуском.
Интерпретатор может запускать код Python на любом компьютере. Это же значит, что программист способен быстро увидеть результат. С другой стороны, это значит, что Python медленнее компилируемых языков, таких как C. Причина в том, что Python работает не прямо на ПК.
- Из-за того что Python является интерпретируемым языком программирования, тестирование маленьких блоков кода и перемещение их между разными платформами — простая задача. А из-за совместимости с большинством операционных систем язык еще и универсален.
- Python считается языком программирования для начинающих. Это высокоуровневый язык программирования, с которым разработчик может сосредоточиться на том, что нужно сделать, а не на том, как именно. Это одна из основных причин, почему написание кода на Python занимает меньше времени по сравнению с остальными языками.
- Python похож на английский, поэтому его проще учить в сравнении с другими языками. Также разработчикам проще читать и запоминать синтаксис этого языка.
- Python поддерживает написание скриптов, но также может быть использован для создания крупных коммерческих приложений. Основной залог популярности Python – это надежность. Будучи высокоуровневым языком программирования, он позволяет сосредоточиться на основных возможностях приложений. А остальными задачами занимается сам язык.
Теперь должно быть понятно, почему Python – один из самых любимых языков программирования среди разработчиков, специалистов в сфере Data Science и хакеров.
Ключевой фактор — гибкость и объектно-ориентированные особенности. Это одна из причин, почему Python используется в таких отраслях, как машинное обучение и Data Science.
Преимущества Python
Прост в обучении
Python – это простой и понятный язык, у которого нет сложного синтаксиса или сложных правил. Более того, он во многом повторяет английский.
Востребован
Python оказался на первом месте в топе языков программирования IEEE Spectrum в 2020 году. Из-за популярности и применимости в разных видах приложений Python-разработчики хорошо зарабатывают, особенно в таких сферах, как машинное обучение, веб-разработка и Data Science.
Используется в сферах ИИ и машинного обучения
Поскольку Python может быть использован для выполнения сложных вычислений, он отлично подходит для машинного обучения. Также Python хорошо работает в задачах искусственного интеллекта благодаря библиотекам, которые отвечают за нейронные системы.
Разработка мобильных и веб-приложений
Сегодня масса современных мобильных и веб-приложений работают на Python. Для него есть много расширений, которые помогают при создании микро и макропроектов.
Бесплатный и с открытым исходным кодом
Python доступен бесплатно на официальном сайте. Более того, открытый исходный код дает возможность внести свою лепту в развитие языка и добавление новых возможностей.
Независим от операционной системы
Python может работать одинаково эффективно на всех платформах: Windows, Mac и Linux.
Насколько легко понять Python?
Начнем с простого примера, который сравнивает Python и настолько же популярный язык Java.
Предположим, нужно вывести фразу «Hello, world». В Java это делается следующим образом:
То же самое в Python можно сделать вот так:
Обратите внимание на различия. Человек, который раньше не занимался программированием, не поймет, зачем в блоке Java-кода нужны class , static или void . Это усложняет его как минимум для тех, кто не знает основ.
Python же сильно отличается. Здесь нет слов, которые были бы непонятны не-программисту. Любой может запросто понять Python-код. Чаще всего он еще и значительно короче аналогов в других языках.
Его не только легче понимать, но и гораздо проще учить. Это основная причина того, что появляется все больше и больше Python-программистов. Около 22% из них имеют опыт до года.
Как учить Python
Правильный настрой
Чтобы одержать успех в долгосрочной перспективе, нужно иметь образ мышления инженера. Для этого требуется адаптироваться и изучать, как эффективно решать проблемы. Изучения основ будет недостаточно.
Развивайте навыки решения проблем
Есть масса путей, с помощью которых можно развивать навыки решения проблем и стратегического мышления. Один из них — использования mind map или дневника для запуска процесса креативного мышления. Эти техники помогают генерировать больше идей и решений.
Главное — это последовательность
Опытные программисты рекомендуют упражняться в написании кода каждый день. Это не только улучшит знание Python, но позволит изучать новые техники решения проблем. Чем последовательнее вы, тем быстрее сможете начать заниматься программированием профессионально.
Станьте Junior Python разработчиком
В начале пути программирование кажется сложным предметом, но Python проще, чем вы думаете. Развивайте привычку учиться и не бойтесь ошибок. Используйте pythonru.com, ютуб и онлайн курсы — вы научитесь программировать, не выходя из дома!
Если вы новичок в Python и хотите сделать карьеру разработчика, попробуйте годовую программу Профессия Python-разработчик от SkillBox. Научитесь писать программы и разрабатывать веб-приложения, понимать код, разбираться в документации — и за 12 месяцев станете востребованным разработчиком.
Учитесь вместе с отраслевыми экспертами и приобретайте навыки, необходимые работодателям. SkillBox предлагает оплату в рассрочку и гарантирует трудоустройство по окончанию обучения.
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?