Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.
О себе
Еще в студенческие годы я понял, что моя специальность не такая уж радужная, как мне казалось в 18 лет. Поэтому я стал думать о том, как заработать адекватные деньги. И наслушавшись историй о том, как мой двоюродный брат получал безумные на то время деньги в 1С, я также решил связать свою жизнь с IT.Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.
У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.
Первичное обучение языку
Обучение языку я совмещал с основной работой, поэтому читал книжки, смотрел туториалы, пилил небольшие проекты в вечернее время. В общем, за год я1) Изучил книги:
- Марк Лутц - Изучаем Python
- Марк Лутц - Программирование на Python
- Чед Фаулер – Программист Фанатик
- Билл Любанович – Простой Python
3) Прошел курс от codeacademy
4) Освоил PyCharm
Свой первый проект
Далее у меня появилась идея небольшого сервиса на весьма специфичную тематику, который я решил сделать, чтобы закрепить знания Python + Django.В создания сайта я
1) Изучил книги:
- Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
- Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
- Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.
3) Изучил деплой проектов на Django Gunicorn + nginx + centOS
Свой первый нормальный проект
После того, как первый адекватный сайт провалился, я решил создать уже что-то стоящее, выбрал идею, выбрал схему реализации и за 3 месяца по вечерам его сделал.Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.
После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.
Я хочу быть крутым
Открыв вакансии по Python-Django разработчикам, я посмотрел что еще обычно требуется в таких вакансиях:- Django Rest Framework
- Celery
- Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
- Class-based view Django
- Angular/React (На выбор что-то одно)
Ты не тру без C/C++
Бытует мнение, что без знания C/C++ программист не может называть себя программистом. Поэтому когда у меня было свободное время, я познакомился с книгами:- Брайн Керниган – Язык программирования С
- Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс
Я готов к бою!
И вот тут мы приходим к самому важному моменту. Потратив в общей массе 2 года на изучение всех элементов веб-программирования, о которых я говорил выше. Я посчитал себя достаточно готовым, чтобы претендовать на позицию веб-разработчика на Python. Конечно, что-то я знал не очень хорошо, что-то поверхносто, а что-то вообще не знал (например, Flask), но общее понимание и навыки были неплохими.И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.
С этим вопросом я вышел на рынок
Хотя на первый взгляд кажется, что вакансий на Python достаточно много, но когда начинается конкретика, все резко меняется.1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.
2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.
3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:
- 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
- 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
- ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)
Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.
4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.
5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.
6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
Но опять же от случая к случаю.
В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!
Но есть другой путь!
В настоящий момент только в моем городе находится 24 вакансии на php различного уровня (начиная от небольших компаний, которым нужно поддерживать текущий сайт, заканчивая гигантами e-commerce, которые предлагают последовательное расширение функционала). И примерно столько же вакансии на 1С. И где-то на половине из этих вакансий готовы взять человека, который хотя бы что-то знает в программировании. Скорее всего, это не самые лучшие места, но это уже первая работа, после который вы официально для HR станете программистом с опытом.Так что в итоге
Получается ситуация, что можно изучить клевый язык программирования Python и остаться на улице. А можно выучить «ненавистный» php/1c и получить работу. Качество этой работы, конечно же, оставляет много вопросов – но это уже опыт.Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.
Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.
P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.
Наверное, много начинающих программистов не раз задавались вопросом: . Хочу по этому поводу поделится с вами своим опытом, а именно расскажу как я познакомился с Python , попал в ряды Web-разработчиков и стал разрабатывать дестопные приложения для любых систем.
О Python впервые я узнал в 2010 году. Кто понятия не имеет что это такое, может более детальную информацию о Python узнать на . Главное преимущество в Python это простота его изучения. Дело в том, что он максимально приближен к понятному (человечному) английскому языку. Вы наверное хотите мне задать вопрос: «Ведь если ты опытный разработчик РНР, то зачем тебе нужен Python?» . Дело в том, что при изучении Python, я параллельно запоминаю английские слова и одновременно их заучиваю . При этом, я занимаюсь НЕ только веб-разработкой, но работаю с дестопными приложениями для различных операционных систем, плюс к этому у меня есть возможность разрабатывать игры.
Могу сейчас с уверенностью сказать одно, что если бы была возможность вернуть время назад, то я бы в первую очередь начал изучать язык Python .
Как будет происходить изучение Python
Мои уроки Python будут происходить по классическому стилю. Я научу вас всему от корки до корки. Вы узнаете все, что знаю я сам. Уже через несколько занятий попытаемся написать несложные программки, типа Hello World .
Python
print("Hello World")
print ("Hello World" ) |
После того как вы пройдете мои уроки « « , то узнаете все необходимое, чтобы в дальнейшем заниматься разработкой собственных сайтов на . Помимо этого, вы узнаете как писать дестопные приложения и консольные скрипты. После окончания обучения, все мои ученики будут иметь знания уровня Junior Python Developer .
В общем я постараюсь донести до вас максимум полезной и нужной информации в каждым моем уроке.
Если у кого-то появилось желание узнать о языке Python , после прочтения написанных выше строк, то каждый из вас прямо сейчас имеет возможность начать изучать и пополнить ряды Junior Python Developer .
Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.
1. Веб-разработка
Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.
Для чего нужны веб-фреймворки
Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.
Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать
Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.
В чём разница между Django и Flask
Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .
Основные различия:
- Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
- Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.
Лучше воспользоваться:
- Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
- Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.
Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.
2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)
Что такое машинное обучение
Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.
На второй она должна распознать стол.
Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.
Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.
В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.
То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются
- системы распознавания лиц,
- системы распознавания голоса,
- рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.
Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:
- нейронные сети,
- глубокое обучение,
- метод опорных векторов,
- «случайный лес».
Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.
Python для машинного обучения
Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.
Как изучать машинное обучение
Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.
Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.
Анализ данных и визуализация данных
В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.
На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.
Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.
Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.
Но если бы диаграмма выглядела так,
можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.
Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .
Анализ и визуализация данных на Python
Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.
Как изучать анализ и визуализацию данных на Python
В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.
3. Написание скриптов
Что такое написание скриптов
Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.
Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.
Python и встраиваемые приложения
На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.
Python и компьютерные игры
Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.
Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.
Python и десктопные приложения
Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.
Python 3 или Python 2
Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.
Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.
История языка
Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.
При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.
Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.
Особенности «Питона»
Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.
Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.
Синтаксис языка
Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.
Традиционные операторы:
- При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
- Class предназначен для понимания класса.
- Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
- Цикловыми командами являются while и for.
- Функция, метод и генератор определяется благодаря def.
Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.
Процесс написания программ
Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.
Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:
После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.
Данные, используемые «Питоном»
Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.
Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:
- Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
- Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
- В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или
Недостатки и преимущества
В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.
Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный
Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.
В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.
Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.
С какой версией лучше работать?
Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.
Меня порой посещают различные идеи по саморазвитию. Это бывают совершенно разные мысли по поводу того, что мне стоило бы освоить, чему научиться, что понять. И вот в один из таких моментов, я задумался о изучении программирования. Я начинал с языка Pascal, актуального в то время, а сейчас, уже изучив порядка 3-х языков, задумался, а стоит ли изучать Python?
Из этой статьи вы узнаете:
Я, Гридин Семён, приветствую всех читателей моего блога kip-world. Вы давно думаете о том, чтобы начать изучать программирование? Может быть вы размышляете на тему того, как же язык программирования выбрать для начала?
Или, возможно, вы просто боитесь начать? Или же вы просто человек случайно наткнувшийся на мою статью? В любом случае, тут вы найдете ответы на некоторые свои вопросы!
В любом из вышеперечисленных случаев я хочу задать вам самый важный вопрос: Какие задачи вы будете решать с помощью того или иного языка?
Я составил для вас небольшую «микростатью-рассуждение» для размышлений.
Стоит ли учить Python?
Думаю, ни для кого не секрет, что буквально еще 5-6 лет назад, первым языком для изучения программирования в любой школе был Pascal. Pascal замечательный язык своей эпохи, но, к сожалению или к счастью, он своё отжил и теперь как первый язык программирования это разумный выбор для каждого начинающего программиста!
Вы возможно сейчас зададитесь вопросом: «А почему стоит изучать Python как первый язык программирования?» В этом нет никакой тайны, как и нет загадки.
Преимущества языка программирования Python
Во-первых , важно знать, что данный язык программирования сейчас востребован во многих предприятиях, особенно это выражено в Москве и Санкт-Петербурге. Так что если вам повезло жить в этих городах, то с этим языком можно поискать очень интересную и высокооплачиваемую работу.
Во-вторых , это развивающийся язык программирования, различные изменения в нём происходят раз в два-три года, а это очень хороший показатель для языка программирования.
В-четвёртых , многие поддерживают скриптовый язык программирования. Вы можете общаться с внешним миром через внешние входы-выходы.
Программисты просто обожают этот язык за краткость и простоту кода. Там где в языке JavaScript или C++ вам потребуется написать две-три страницы, в Pythone вы уложитесь всего в одну!
А ещё очень важной особенностью языка Python является то, что он применяется для Web-разработок. Причем он используется не как обычный язык, а выполняет одну из интересных функций. Python для web-разработок применяется в тех случаях, когда другие языки не справляются! Это ведь очень интересный и любопытный факт. В данной сфере у языка своя собственная, личная ниша!
Давайте подведем небольшой итог:
- Python – это полноценный и многофункциональный язык программирования
- Этот язык применяется в самых различных сферах, в том числе в web-программировании
- Это идеальный язык для того, чтоб начать своё становление как программиста, потому что он понятен и прост в использовании
- Является любимым языком множества профессиональных программистов
И если у кого-то все ещё остались вопросы: «Стоит ли изучать Python?», «Подходит ли этот язык для начинающих?», «Смогу ли я, выучив этот язык устроиться на хорошую работу?» Мой ответ: «Определенно да! Учите данный язык, независимо от того, начинающий вы программист или уже бывалый. Он вам точно пригодится и поможет в вашей деятельности!»
На данной ноте я вынужден с вами попрощаться. Подписывайтесь на мой блог, рассказывайте о нём друзьям – тут будет ещё очень много интересной и важной информации!
P.S. А какой язык по вашему подходит для начала? Может быть кто-то дал вам другие советы? Я был бы очень рад мнению со стороны в комментариях!
