Ответ trdm в «Яндекс и "Цифровые профессии"»⁠⁠2

Предложу своё видение материалов для начинающего python-разработчика на 2022 год. Есть общая часть для любого backend developer, она же годится для старта в data science и devops.

Сразу скажу, что 80% успеха в изучении — это самостоятельная работа. Ни один курс или преподаватель не сделает из вас специалиста, это доступно только вам. Помочь может размеренное изучение — 1 час изучения каждый день куда эффективнее, чем 10 часов в воскресенье.

Подборка бесплатного материала по python:

0. При погружении в новую область знаний сразу возникает вопрос, куда копать и с чего начать. Ответ можно найти в книгах, обзорных статьях, видео и других источниках. Одним из вариантов визуализации подобных знаний является roadmap. Это такая "дорожная карта" с пометками, что следует освоить. Самым популярным проектом является roadmap.sh. В их github 220к звёзд, настолько это общее место для индустрии. Прописаны roadmap для самых разных специализаций и технологий, в том числе по python. Недавно к каждому навыку они стали прикреплять пачку статей и видео из изучения. Roadmap позволяет выявить пробелы в текущих знаниях и наметить актуальные вопросы для изучения.

1. Классическим хорошим курсом для начала из бесплатных считаются Поколения Python на stepik для начинающих и для продвинутых от школы BEEGEEK. Первые два курса (для начинающих и для продвинутых) бесплатные, третий (для профессионалов) платный, стоит в районе 3к. В каждом курсе порядка 200+ тестов и ~300 интерактивных задач. Для начинающих покрывает базовые типы данных, циклы и ветвления, строки, списки, функции и не большой мини-проект в конце. Для продвинутых вложенные списки, кортежи, множества, словари, работа с файлами. Для профессионалов - исключения, итераторы, генераторы, регулярки.

2. Дополнить текст можно годными лекциями Тимофей Хирьянова из МФТИ.

3. Python: основы и применение на stepik. Тут пространства имён, классы, наследование, исключения, итераторы и генераторы, файловая система, лямбды, pep8, регулярки, немного про http и API.

4. Не питоном единым, поэтому надо ещё и немного в базы. Начинать однозначно стоит с реляционных баз. Можно посмотреть на Интерактивный тренажер по SQL. Тут и про реляционную модель в целом, про запросы, групповые операции, CRUD, и много практики

5. Надо освоить git, достаточно 4 глав из книги Pro Git. Сейчас git без вариантов, у него 97% рынка. Не писать код без локального git-репозитория вообще. Использовать серверный github/gitlab по желанию.

6. Дополнительно можно практиковаться на codewars и leetcode. Берём и решаем по задаче в день. Конкретно leetcode популярен при подготовке к собеседованиям.

7. Для общего развития есть крутой вводный курс в computer science CS50 от Гарварда. Он большой и на английском, начинается с Си и алгоритмов, а дальше про память, структуры данных, python, SQL, HTML, CSS, javascript и даже Flask. Такая сборная солянка. Есть видео-лекции, лабораторные работы с заданиями и всё такое. Говорят, что яндекс.браузер умеет на лету всё переводить, но я не пользовался.

8. Связанный с предыдущим пункт. Без английского нынче никуда. Кто посоветует, как тут можно начать? Мне кажется, что нужны основы языка (база типа грамматика по любому учебнику), а потом много практики уровня "перевод со словарём". Словарный запас всему голова.

9. В современном проекта никуда без тестов. Для python лидером является pytest, могу порекомендовать гайд Python Testing with pytest. Просто, Быстро, Эффективно и Масштабируемо

10. Без linux никуда, все сервера работают на linux. Кто знает хороший гайд для начинающего? Легко сказать "поставь ubuntu и разберись", но это сложно.

11. Без docker тоже никуда. Мне нравится огромный гайд Introduction to Containers в виде 829-страничной презентации. Тут и теория, и практика. Для углубления знаний есть Best Practices.

Когда есть базовый опыт на питоне, дальнейшим развитием является свой проект. Не гонитесь за чем-то уникальным, просто самостоятельно реализуйте что-то уже существующее. В процессе реализации вы начнёте сталкиваться со злым реальным миром, что даст вам много опыта. Например, можно повторить мой часовой стрим по созданию небольшого проекта на python с нуля до небольшого логического завершения.

Из книг для более глубокого понимания внутренностей Python рекомендую Лутца (двухтомник, нужно свежее 5 издание 2019-2020 годов). Многие жалуются, что книга тяжёлая для начинающего. Крутой книгой для повышения уровня я считаю Python. К вершинам мастерства Лучано Рамальо (в 2022 году вышло второе издание, лучше его).

При создании не учебного, а уже боевого проекта важно смотреть на готовые подходы. В статье Как анализировать предметную область перед разработкой на примере видеоаналитики я делился своим опытом подобной работы.

Постоянным источником материалов может быть телеграмм-канал devfm, где мы разбираем разные нюансы из жизни разработчика на Python и не только. Зачем нужен докер, что такое WSGI, чему стоит научиться в вузе, шаблоны проектирования микросервисов с недавнего highload++. По пятницам у нас культурный код с фильмами, книгами и всяким разным.