Что нужно знать, уметь и понимать, чтобы не иметь проблем с поиском работы питонистом

Что такое виртуальные среды или окружения языка Python?

Иногда при написании приложений возникают трудности, которые связаны с применением разных версий библиотек. Могут различаться требуемые версии, бывает нельзя изменять и обновлять библиотеки, также библиотеки могут быть недоступны.

Для того, чтобы эти проблемы не возникали были придуманы виртуальные среды или окружения. В каждой виртуальной среде можно запускать свое приложение с набором библиотек. Изменение или обновление этих библиотек не влияет на остальные приложения также использующие эти библиотеки.

Существует программное обеспечение, позволяющее формировать виртуальное окружение. Оно бывает встроенное в Python и внешнее. В стандартную библиотеку Python 3 входит модуль venv.

Ответы на вопросы читателей

Насколько сложно выучить Python? Азы Питона изучаются достаточно просто. Чтобы стать экспертом и высококлассным специалистом потребуется практика и решение реальных задач. Быстро выучить можно, было бы желание.

Какие программы можно создавать, овладев Питоном? Перечень программ органичен лишь фантазией. Разработчики создают порталы и многофункциональные сайты, парсеры, менеджеры баз данных, системы управления ресурсами, чат-боты, программные интерфейсы, сервисы анализа данных, графические оболочки.

Сколько времени потребуется на изучение Питона? Стандартных временных рамок не существует. Однако уже через 1-2 месяца при интенсивной самостоятельной работе с языком можно создавать простые парсеры, небольшие игры, автоматизаторы рутинных задач. А вообще, есть правило 10 тыс. часов – именно столько времени практики потребуется, чтобы посчитать себя специалистом хорошего уровня.

Есть ли слабые стороны у Питона? У любого языка программирования они имеются. Во-первых, скорость работы несколько ниже, чем у компилируемых языков (С++, Java), но ее обычно хватает. Во-вторых, работа с 3d-графикой ограничена. В-третьих, отсутствует проверка типа переменной в момент компиляции.

Какая зарплата у Python-разработчика начинающего уровня? В зависимости от региона она варьируется, но даже Junior-разработчик вполне может рассчитывать на 30-50 тыс. руб. в первые месяцы работы. По мере роста количества навыков лимиты повышаются в разы, а то и десятки раз.

Как лучше учить Python? В наше время методик обучения бесчисленное количество: видеокурсы, книги, игровые платформы, буткампы и пр. Поэтому можно выбрать тот способ, что подходит именно вам. Главное помнить: постоянная практика закрепляет пройденный материал. Простая зубрежка материала не даст никаких видимых результатов.

Где можно посмотреть задачи для новичков, простые проекты? Чтобы попрактиковаться в навыках, необходимо решать разные задачи и сравнивать результаты с другими программистами. Для этого подойдут следующие ресурсы: https://www.codingame.com/, https://www.codewars.com/, https://www.hackerrank.com/. Здесь имеются задания для специалистов любого уровня.

Как я попал в профессию

У меня высшее образование по программированию — я закончил факультет информатики и управления Бауманки. Не могу сказать, что высшее образование сильно помогает в моей карьере. В университете учили общим вещам и какому-то системному мышлению, а практических навыков там почти не было.

Но при Бауманке есть «Технопарк Mail.ru» , где готовят будущих профессионалов в IT. Там я поступил на двухлетнюю программу «Системный архитектор»: научился разработке на backend и работе с базами данных. Для обучения на программе нужно было уже знать Python, поэтому я выучил его сам по книге «Изучаем Python» Марка Лутца. На мой взгляд, это лучший способ быстро выучить язык.

После программы я стажировался в отделе электронной почты Mail.ru. А первая работа на backend у меня была в одной микрофинансовой организации. К тому моменту я уже владел Django и писал код для системы подбора кредитных предложений.

Я сразу решил, что не хочу задерживаться в одной компании долго и пробовал разные места. Я устраивался даже в Яндекс, разрабатывал приложение по доставке еды, занимался криптовалютными проектами и делал свои opensource-разработки. За это я люблю свою сферу: можно найти интересные задачи в разных сферах IT и делать проекты, которые помогают другим программистам. Например, сейчас я работаю над библиотекой на Python, которая помогает разрабатывать RPG-игры.

Мне нравятся задачи, в которых нужно соединить несколько больших систем. Например, когда я создавал приложение для доставки, к нему нужно было подключить систему оплаты, правильно настроить систему заказов в приложении и одновременно следить за транзакциями в системе банка.

Плюсы и минусы профессии

Пишем эссе по истории: все, что нужно знать, чтобы получить качественную работу Плюсы профессии:

Минусы профессии:

Язык программирования Питон подходит для новичков, его относительно легко и просто выучить даже человеку, не работавшему в ИТ. Много литературы и документации на русском языке, большое сообщество русскоязычных специалистов. Быстрое обучение, поскольку команды языка и сам код интуитивно понятны. Популярность языка продолжает расти, что обеспечивает Python программистам хорошую востребованность среди работодателей. Python разработчики работают в крупных компаниях, например, такие вакансии есть в Яндекс, Майл.ру, Facebook, Yahoo, Instagram. Высокие зарплаты.

Часто работодатели ищут сотрудников, которые помимо Python, знают другие языки программирования, например, Java. Это связано с тем, что Питон обычно используется для создания части программного продукта, а для другой части необходимо знать дополнительные языки. Вакансий программистов на Python больше в Москве и Санкт-Петербурге. Если вы живете в регионе, скорее всего, вам потребуется искать удаленную работу или заказы на фрилансе. Новичкам сложнее найти работу, чем опытным специалистам. Как решить эту проблему, расскажем в статье ниже.

Установка и подготовка среды

Чтобы начать программировать на Питоне, требуется совершить 2 шага:

1. Установить последний релиз Python (скачивается с официального сайта https://www.python.org/downloads/);
2. Загрузить программу для разработки (для новичков лучше всего подойдет PyCharm версии Community – https://www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm/download/).

В нашем бесплатном руководстве по Python мы будем пользоваться только этим функционалом. Его достаточно, чтобы самому дома с нуля разобраться в Питоне.

Чтобы создать свой первый проект запускаем PyCharm и выбираем меню File -> New Project. Проверяем, чтобы в поле Base Interpreter стояла самая новая версия Питона.

Теперь в папке проекта можно создать файл с расширением «.py», в котором и будет писаться код. Чтобы запустить скрипт, нажимаем либо зеленую кнопку «Run», либо выбираем ее же через правую кнопку мыши. Внизу PyCharm при этом откроется окно консоли, отражающее итог и ход работы программы.

Таким образом, схема работы достаточно проста: пишем код, запускаем его, смотрим в терминал результат.

Чтобы проверить, что все установлено успешно и вы не напутали ничего в настройках, идем в панель терминала (внизу) и пишем там команду «python -V». Она отобразит версию Python, которая была проинсталлирована на компьютер.

В случае, если операционная система отличается от Windows, то команда будет выглядеть так: «python3 -V» (это связано с тем, что в UNIX-подобных ядрах по умолчанию включена более старая версия языка – 2.7. Так как она больше не поддерживается, рекомендуется работать с третьей – 3.9 или выше).

Зарплата Программиста Python

Размер оклада зависит от опыта разработчика Python, наличия высшего образования, отзывов предыдущих работодателей, уровня технической подготовки. Наиболее высокую заработную плату получает программист Python со стажем работы от 2-3 лет, который трудится в компаниях, базирующихся в МО и СПб.

Профессиональные знания

1. Знание основ программирования Python, опыт работы не мене 1 года.
2. Свободный фреймворк Django.
3. Желательны практические навыки работы с Java, JavaScript, C/C++.
4. Знание REST, HTML, CSS, AJAX, Canvas, Web Sockets.
5. Version Control System.
6. Системы управления базами данных, верстка страниц.
7. Английский язык, который необходим для чтения и составления тех. документации.

Плюсы и минусы профессии

А теперь поговорим о преимуществах и недостатках профессии. В работе Python-разработчика также, как и в других профессиях в сфере digital, есть не только положительные моменты, но и некоторые недостатки. Итак:

Востребованность на рынке труда
Возможность работать как в штате компании, так и на фрилансе, или совмещать два варианта
Высокий доход
Язык программирования Python легко и быстро выучить даже начинающему специалисту
Есть множество материалов и обучающей литературы по направлению на русском языке
Возможность найти работу в крупной компании

Необходимо знать другие языки программирования, чтобы не ограничивать свои возможности в работе
В регионах (кроме Москвы и СПБ) мало вакансий по направлению Python в компаниях, больше возможностей на фрилансе
Для хорошей работы необходим опыт и наличие реальных разработок в портфолио; новичкам сложно найти сразу хорошую работу

Кто такой Python-разработчик?

Python – это один из многочисленных языков программирования. А специалист, который пишет программы на этом языке, является Python-разработчиком.

Это не новый язык программирования, ему уже более 20 лет. Это своего рода сборный продукт, который вобрал в себя возможности нескольких других языков программирования. В настоящее время он входит в пятерку самых популярных языков и широко применяется крупными технологическими корпорациями, поисковыми системами, компаниями Mail и Youtube.

На Python создаются микросервисы, сайты в интернете, боты для социальных сетей, разнообразные интернет-игры и приложения client-service. Необходим этот язык  также для анализа и визуализации больших данных (помогает выявлять закономерности и анализировать данные, которые не всегда  систематизированы), программирования нейросетей.

Я не буду вдаваться в технические характеристики языка, которые выделяют его среди других. Скажу только, что он позволяет быстро создавать сложные коды и подходит практически для любого вида программной разработки. Синтаксис этого языка минимален и прост, но библиотека имеет большой набор функций.

В тоже время, это не самый простой язык. Поэтому, чаще всего, на нем начинают писать программисты, которые уже имеют опыт работы на других языках (C++ и Java) и хотят повысить свой уровень мастерства.

В настоящее время Python-разработчик очень востребованная профессия. Суть работы заключается  в написании специальных кодов, которые затем интегрируются в систему. После этого проходит пробное тестирование программы (приложения), выявляются возможные ошибки и недочеты. Разработчик все это исправляет  и тестирует повторно, пока не найдет лучший вариант. Затем проект запускается в работу.

Но на этом функции python-разработчика не заканчиваются. После запуска программного обеспечения он осуществляет постоянную техническую поддержку своего «детища». Если нужно, проводит оптимизацию или доработку программы, в соответствии с возникающими потребностями. Также разработчик составляет подробную инструкцию для будущих пользователей его программы, а иногда проводит и обучение (в зависимости от сложности проекта).

С одной стороны, профессия Python-разработчика требует от специалиста хороших технических знаний, а с другой – не менее важно иметь творческую жилку и умение креативить

Уровень зарплат в России и в других странах

В Москве программист Python получает от 30 000 до 450 000 рублей в зависимости от компании и его уровня квалификации. В Санкт-Петербурге от 25 000 до 350 000. Средняя зарплата разработчика составляет 120-150 тысяч в городах федерального значения и 75-100 в региональных центрах.

В странах СНГ сильный разброс зарплат. Например, в Узбекистане средний доход составляет от 20 до 40 тысяч в пересчете на российские рубли. В Белоруссии средняя зарплата — 2-3 тысячи долларов.

Зарплата в странах Европы составляет от 1500 до 5000 долларов в месяц в зависимости от страны и квалификации сотрудника. В США программистам предлагают от 2500 до 8500 тысяч долларов в месяц.

Какие soft skills особенно важны?

При работе на реальном проекте программисту Python недостаточно иметь необходимые технические навыки и уметь решать поставленные задачи. Не менее важны различные социальные и личностные качества:

— умение коммуницировать с людьми;

— умение работать в команде;

— стремление к профессиональному росту;

— повышенное чувство ответственности;

— умение управлять своим рабочим временем.

Все это — базовые soft skills, необходимые почти на любой должности в сфере IT.

Если речь идет о кандидате без опыта, претендующего на позицию джуниора, то тут можно сделать акцент на следующих навыках:

— умение быстро осваивать много нового материала, способность учиться;

— умение вникать в суть поставленных задач;

— умение быстро схватывать, что от тебя хотят;

— отсутствие страха перед рутинными задачами.

На собеседовании могут спросить об отношении соискателя к рутинным задачам, и это неспроста, т. к. работа нередко включает в себя монотонные процессы. Задавая этот вопрос, работодатель просто желает убедиться, что на вас стоит тратить время, то есть вы не заскучаете через 2 месяца и не сбежите, т. к. «неинтересно». Идеальный ответ — что-то вроде: «Сейчас такие задачи для меня — это реальная возможность получить опыт и отработать свои навыки. В перспективе этот опыт позволит мне справляться с более сложными задачами».

Также могут спросить, по какой причине вы желаете работать именно в этой компании, именно на этом проекте, именно на этой должности. Чтобы высказать искреннюю заинтересованность и произвести наиболее благоприятное впечатление, желательно заранее изучить:

— будущие задачи, проекты, продукты;

— особенности компании, ее корпоративную культуру;

— отзывы сотрудников;

— условия работы и т. п.

Выберите, что для вас действительно важно. Неплохие ответы звучат так:. — «В вашей компании я смогу полностью реализовать свои компетенции и получить ценный опыт»;

— «В вашей компании я смогу полностью реализовать свои компетенции и получить ценный опыт»;

— «Моя кандидатура прекрасно подходит под ваши требования, так как я владею следующими техническими навыками…»

Списки, кортежи, множества и словари

Списки, кортежи, множества и словари – еще 4 типа данных в Питоне, включающие в себя несколько значений и являющиеся итерируемыми (перебираемыми, как строки).

Особенности показаны в таблице 3.

Список (list)	Кортеж (tuple)	Множество (set)	Словарь (dict)
Изменяемый	Неизменяемый	Изменяемое	Изменяемый
Значения могут дублироваться	Значения могут дублироваться	Значения не могут дублироваться	Ключи не могут дублироваться
Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу возможен	Доступ по индексу невозможен	Есть доступ к ключам и значениям

Таблица 3 – Коллекции данных в Python

Список – последовательность произвольных элементов, разделенных запятой. Обозначается квадратными скобками. Можно доставать отдельные составляющие через индекс, добавить в начало списка или конец те или иные значения, удалить элементы, узнать длину, отсортировать.

Рассмотрим часть функционала.

Результат работы скрипта:

Когда необходимо запретить изменение коллекции, ее удобно представлять в виде кортежа. Более того, он занимает меньшее количество в памяти. Записывается в круглых скобках.

На их основании также возможны срезы, доступ по индексу, нахождение максимума или минимума (если элементы представлены числами), поиск количества вхождений значений.

Результат работы скрипта:

Множества хороши в ситуациях, когда нужна гарантия уникальности всех элементов. Задаются фигурными скобками. При добавлении дубликата размер сета никак не меняется

Важно и то, что порядок объектов внутри множества не гарантирован, что исключает доступ по индексу

Результат работы скрипта:

Словарь – особый тип коллекций. Все его элементы состоят из пар «ключ: значение». Ключ должен быть уникальным, а значения могут повторяться. Обозначается фигурными скобками.

Рассмотрим некоторые операции со словарями.

Результат работы скрипта:

Таким образом, в зависимости от ситуации применяется тот или иной тип коллекций. Чаще всего это списки и словари.

Изучаем Python: куда дальше?

Чтобы быстро усвоить азы Питона, предоставленного в уроке материала достаточно. Конечно, этого мало, дабы стать специалистом. Поэтому придется самостоятельно дома или при помощи дополнительных курсов углублять знания. Выбор за вами, но некоторые рекомендации мы дадим.

Какие темы освоить в первую очередь? Приводим список тем и команд для новичков:

• типы данных в Python;
• необязательные и ключевые аргументы функций (*args, **kwargs), лямбда-выражения (lambda);
• объекты и классы, инициализация;
• основные встроенные модули (functools, math, string, sys, os, collections, time);
• генераторы и итераторы (yield, iter);
• работа с разными файлами (csv, изображения, текст);
• исключения и ошибки (exceptions);
• списковые включения (list comprehension);
• работа с сетью (requests, BeautifulSoup).

В дополнительных источниках ниже приведен перечень книг и сайтов, которые помогут вам в дальнейшем развитии. Если будут трудности, можно вообще начинать с литературы, где в заголовках встречаются фразы «для детей», «для школьников», «для чайников».

Потом стоит переходить к серьезным трудам (типа М. Лутца), ознакомлению с популярными фреймворками и библиотеками (Django, flask, pandas).

Начать может быть легко, но впереди ждут трудности

Артем продолжал работать электриком днем, а вечерами начал учиться на курсах, несмотря на усталость. «Как и у всех наивных людей, у меня было ожидание магии от курсов. Я пришел не совсем нулевым. Я не мог даже ответить на вопросы: «Python developer — что это?», «Что должен знать программист Python?». В багаже было несколько книг и даже простых сайтиков, в том числе на PHP (грешен, признаю). Я ждал, что на курсах надмозги меня выдрессируют, и я стану волшебником.  Реалии оказались другими — там такие же люди, которые просто знают чуть больше».

Артему нравилось на курсах, но не все шло гладко. Программа на тот момент была новая, мало обкатанная и по его впечатлениям сумбурная. О спорных моментах ученики высказывались, давали обратную связь, и недостатки исправлялись на ходу. Один из преподавателей оказался настолько слабым, что его попросили убрать. Но остальные, как вспоминает Артем, были очень сильны.

У Данилы же все шло еще труднее. После нескольких вводных курсов он перестал успевать за программой, и несколько раз покидал свой поток, чтобы повторять программу в следующем.

«Все признавали, в том числе сотрудники Geekbrains, что уровни 2 и 3 в программе по Python были одними из самых сложных курсов в университете. Очень много информации в слишком сжатые сроки, очень большие домашние задания. Многие усваивали только часть материала. Я лично два раза переводился в следующий поток. Мы просили облегчить программу, нас спрашивали как, и я предлагал разбить два курса на три

Что-то из этого приняли во внимание и сейчас реализовали»

В отличие от первых попыток учить С, когда ничего не получалось, Данила шел дальше. Вещи, которые он не понимал, превращались в вещи, которые он не понимает, как можно было не понимать. Но преодолеть эту грань нельзя простым зубрением учебников. Как говорит Данила, умение программировать и знание языка —  абсолютно разные вещи.

«Преподавать программирование тоже очень сложно. Всем кажется, что раз человек может писать программы, значит может и научить. Это не так. Когда мышление перестроено, и знаешь много всего — уже не можешь вспомнить, каково это — не понимать».

Алексей предупреждает, что Python легкий только в начале. А после легкой базы придется приложить усилия, чтобы освоить более серьезные аспекты — библиотеки и фреймворки. «Если сравнить язык программирования с водоемом, то, например, язык С — это океан. Ты ныряешь с обрыва на огромную глубину, и либо плывешь, либо тонешь. Язык Пайтон — это пляж с чистым песком, где ты можешь далеко зайти, спокойно поплавать, и если понял, что хочешь двигаться дальше — то за красивым пляжем есть огромная впадина, по глубине сопоставимая с С и Java».

«Асинхронное программирование в Python — это мозгодробительная штука», вспоминает Артем. «Мы проходили это как-то поверхностно, и потом даже на собеседованиях, когда по нему спрашивали, я чувствовал, что плыл.

Паттерны проектирования тоже нахрапом взять невозможно. Я уже по три раза перечитывал выдержки, специально читал книгу, и все равно до конца не чувствую себя уверенным. За один месяц, который длится курс по ним, это вообще нереально освоить».  

Данила же вспоминает модуль select как самое трудное: «Все три потока помнят мою боль с селектами. Есть такой модуль, и он мне прямо очень не давался в свое время. Сейчас-то он для меня простой — я теперь не понимаю, как его можно не понять».

«В базовой конфигурации Python лежит около 70 функций и несколько десятков зарезервированных слов, но даже крутой питон программист не обязательно использует их все. То есть, чтобы выучить сотню слов и понять, что они делают, можно потратить одну-три недели при желании и активной работе», говорит Алексей.

«Начинающие питон программисты пишут программы, которые тоже работают. Но код один раз пишут — десять раз читают. Когда спустя время программу пытается прочитать другой человек, то возникают сложности.

Чтобы в будущем работать в команде и показывать код кому-то еще, надо знать общепринятые стандарты стиля. В Python они называются «Пепы» (Peps). Я бы советовал читать Pep8 параллельно с изучением синтаксиса. Это соглашение программистов, которые пишут на Пайтоне. Оно рекомендует как правильно писать, а как неправильно.

Несколько лет назад в Python произошло разделение. Был Python 2.7, а потом вышла версия 3. Вторая версия все еще используется, но только в старых фирмах для поддержания легаси-кода. Если устроиться в такую фирму, то изучать Python 2 придется, но я бы рекомендовал учить третью версию. Все современные проекты и сторонние библиотеки пишутся под нее».

Фреймворки, библиотеки

У «Пайтон» много библиотек — специальных инструментов для решения конкретных задач. С какими именно знакомиться, какими пользоваться, зависит от сферы деятельности программиста.

Так, бэкендерам, отвечающим за серверную часть сайта, не обойтись без Django и Flask. Разработчикам игр и мультимедийных приложений пригодится Pygame. Библиотека с научными инструментами SciPy поможет в исследованиях и вычислениях. Для взаимодействия с базами данных применяют SQLAlchemy, для искусственного интеллекта и машинного обучения — NumPy, для 2-D 3-D графики — Matplotlib. В работе с большими данными подойдут Pandas, Jupyter Notebook.

Также программистам на Питоне важно владеть инструментами, не связанными напрямую с этим языком, например, системой контроля версий Git, инструментом контроля качества кода PyTest

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

Классы и методы

Класс включает в себя данные и методы. Класс – данные такого типа данных, который состоит из пакета свойств и средств для работы с ними. Создаются классы с помощью инструкции «class». В его теле может быть блок различных инструкций.

Класс содержит атрибуты, наследуемые объектами, которые написаны на основе этого класса. При вызове класса метод запускается автоматически.

Методы в классе очень похожи на функции, но принимают только один обязательный параметр. Этот параметр необходим для связи с нужным объектом. Методы помогают работать со строками, массивами, списками и т.д. Классы и их методы лучше изучать подробно в отдельной теме.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Примеры работы с Keras и PyTorch

Пример 1. Создаём простую нейронную сеть в Keras. Для этого хватит нескольких строк кода, после чего нужно инициализировать модель, добавить слои и указать функции активации. Вот и всё.

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Пример 2. Создаём аналогичную сеть при помощи PyTorch. Это потребует немного больше времени и навыков, чем в предыдущем случае. Нужно понимать, как работают классы в Python, знать основы ООП и т. д. Но зато PyTorch предоставляет больше возможностей для гибкой настройки сети.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
 
 
net = Net()

Пример 3. Сравниваем работу с оптимизаторами в Keras и PyTorch

Сначала подключим оптимизатор Adam с функцией потерь «бинарная кросс-энтропия» и метрикой качества «точность» с помощью Keras:

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics='accuracy')

Теперь подключим оптимизатор SGD в PyTorch:

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

В данном случае нет особых различий по сложности работы с оптимизатором между Keras и PyTorch.

Начало работы в Питоне

Первое, что делают при изучении любого языка программирования, – вывод в консоль популярного сообщения «Hello world». Немного поменяем вывод, и в пустом файле скрипта напишем следующую команду:

Print – встроенная в Python функция, которая выводит на печать переданное в нее сообщение. Запуск скрипта отобразит в терминале соответствующую фразу.

Еще одна полезная команда – input. Она позволяет как бы общаться с пользователем при помощи консоли. Исполним следующий код:

Функция input приостанавливает исполнение скрипта до тех пор, пока пользователь не введет свой ответ. Сначала в консоли потребуется представиться, а потом передать свой возраст. И лишь потом в терминале отобразится сообщение: «Рад знакомству!».

Пока что все наши операции не имели большого смысла и никак не использовались в других местах программы, но легкость Питона, уважаемые читатели, наверняка ощущается.

Обсудим базовый синтаксис языка Python:

1. Любая часть кода отделяется от предыдущей переводом на новую строку (не нужно никаких точек с запятой в конце);
2. Отступы внутри блоков кода (о них пойдет речь дальше) задаются 4-мя пробелами;
3. Создаваемые функции и объекты отделяются друг от друга двумя пустыми строчками.

Даже если вы и забудете о сказанном, PyCharm вам напомнит: он подчеркнет синтаксические ошибки, даст подсказки по используемым функциям. Это не просто удобно, но и экономит массу времени.

Данная фраза от создателя языка свидетельствует о том, что Питон в своем синтаксисе максимально прозрачен.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Установка Git (необязательно)

Если вы планируете совместно работать над кодом Python с другими пользователями или размещать проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), примите во внимание, что VS Code поддерживает. Вкладка системы управления версиями в VS Code отслеживает все изменения и содержит общие команды Git (добавление, фиксация, принудительная отправка, извлечение) прямо в пользовательском интерфейсе

Сначала необходимо установить Git для включения панели управления версиями.

1. Скачайте и установите Git для Windows с веб-сайта git-scm.

2. В комплект входит мастер установки, который задает вам ряд вопросов о параметрах установки Git. Рекомендуется использовать все параметры по умолчанию, если у вас нет конкретной причины изменить какой-либо из них.

3. Если вы никогда не использовали Git, обратитесь к руководствам по GitHub. Они помогут вам приступить к работе.

В чем заключается работа python-программиста?

Благодаря универсальности языка Python, написание программ на нем востребовано во многих направлениях. Специалисты в этой сфере предоставляют следующие услуги:

1. Веб-разработка. Часть сайтов, которая взаимодействует с сервером часто пишется на Python. На нем же написаны аналитические программы, которые фиксируют данные о сайтах.
2. Разработка мобильных приложений. Например, бэкенд-часть (невидимая глазу пользователя составляющая) Instagram написана на данном языке.
3. Написание скриптов. При разработке игр скрипты встраиваются в программы, написанные на других языках программирования. Скрипты обеспечивают автоматизацию приложений, позволяя не писать несколько сценариев, а использовать всего один код.
4. Программное обеспечение. Python дает возможность подстроить ПО под любую операционную систему.
5. Машинное обучение. Python-разработчики наделяют системы способностью самостоятельно анализировать информацию.
6. Глубокое обучение — встраивание кода, который позволяет еще быстрее и проще обрабатывать информацию и выдавать подробный анализ.
7. Помощь в работе системных администраторов. Для контроля над операционной системой и локальными сетями требуется совместить Python и Bash.
8. Разработка десктопных программ. Различные приложения для визуализации и анализа для компьютера разрабатываются с использованием Python.
9. А также язык используется в банкоматах, автоматизированных станках, различном оборудовании.

Python внедряется в большинство приложений, игр, сайтов, поэтому у программистов, работающих на этом языке всегда будут задачи в работе. Помимо создания новых программ, требуется доработка, исправление и поддержка уже существующих.

Онлайн-курсы по обучению Python-разработчиков

1. “Профессия Python-разработчик” – Обучающая программа от участников “Сколково”. Курс подходит для новичков. Обучение с наставником. За двенадцать месяцев станете востребованным специалистом. По окончанию защищаете диплом и получаете эффективное резюме. Ожидаемая зарплата после обучения от 80 000 рублей в месяц. Доступ к курсу остается навсегда. Нажмите сюда, чтобы узнать подробнее!

2. “Python-разработчик” – Практический онлайн-курс для новичков. Вот чему Вы научитесь:

1. Создавать скрипты и чат-боты
2. Писать “чистый” и понятный код
3. Работать с базами данных
4. Программировать разными стилями
5. Тестировать код
6. И многое другое!

Обучающая программа содержит 18 модулей. При защите диплома Вы создаете себе реальный кейс, который поможет получить Вам высокооплачиваемую работу. Доступ к курсу остается навсегда. Нажмите сюда, чтобы узнать подробнее!

3. “Python-разработчик с нуля”. Обучение длится полгода. После обучения Вы получите востребованную профессию, эффективное резюме и 4 готовых проекта в свое портфолио. Более 160 часов чистой практики. Помощь с трудоустройством. Нажмите сюда, чтобы узнать подробнее о курсе!

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или {..}в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

Учебник по некоторым основам работы с Python (на примере Hello World)

Python, согласно его создателю Гвидо ван Россуму, — это «язык программирования высокого уровня, и его основная философия проектирования — это удобочитаемость кода и синтаксис, позволяющий программистам выразить концепции в нескольких строках кода».

Python — интерпретируемый язык. В отличие от скомпилированных языков, в которых написанный код необходимо перевести в машинный код для выполнения процессором компьютера, код Python передается непосредственно интерпретатору и запускается напрямую. Просто введите код и запустите его. Попробуем сделать это!

Откройте командную строку PowerShell и введите , чтобы запустить интерпретатор Python 3. (В некоторых инструкциях указано использовать команду или , которые также подойдут.) Если вы делаете все правильно, появится командная строка с тремя символами «больше, чем» (>>>).

Существует несколько встроенных методов, позволяющих вносить изменения в строки в Python. Создайте переменную с помощью команды . Нажмите клавишу ВВОД для создания новой строки.

Выведите переменную с помощью команды . Отобразится текст «Hello World!».

Выясните, сколько символов используется для переменной строки, с помощью команды . Будет показано, что используется 12 символов

(Обратите внимание, что пробел учитывается как символ в общей длине.)

Преобразуйте строковую переменную в буквы верхнего регистра:. Теперь преобразуйте строковую переменную в буквы нижнего регистра: .

Подсчитайте, сколько раз буква «l» используется в строковой переменной: .

Найдите определенный символ в вашей строковой переменной

Давайте найдем восклицательный знак с помощью команды . Будет показано, что восклицательный знак находится в позиции 11 строки.

Замените восклицательный знак на вопросительный знак: .

Чтобы выйти из Python, введите , или нажмите клавиши CTRL+Z.