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.

Рисунок от mdjrn
Рисунок от mdjrn

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:

Объектно-ориентированное программирование:

Функциональное программирование:

Модули и библиотеки:

Работа с файлами:

Разработка графических интерфейсов (GUI):

Регулярные выражения:

Тестирование:

Управление версиями в GIT:

Оптимизация:

Параллельное выполнение:

Управление базами данных:

Сетевое программирование:

Развертывание:

  • Виртуальные среды (venv)

  • Распространение пакетов (wheel)

  • Непрерывная интеграция / непрерывное развертывание (CI / CD)

  • Docker

    Про venv

    Docker

Разное:

  • 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)

    Django

    HTML & CSS

    REST API

Анализ данных(опционально):

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 алгоритмы

    Рекурсия

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 Хабре

    Agile

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 документацию

    Краткий 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 Питона:

https://stepik.org/course/58852/syllabus

https://stepik.org/course/68343/syllabus

Больше практики по Python:

  1. HackerRank

  2. LeetCode

  3. Codewars

Таким получился Roadmap. Спасибо за твое доверие, если ты будешь следовать по нему.

Так же можете ознакомиться с моим roadmap по SQL.

Комментарии (5)


  1. igorzakhar
    00.00.0000 00:00

    По алгоритмам и структурам данных хочется добавить: Перевод интерактивного учебника «Problem Solving with Algorithms and Data Structures»


    1. badcasedaily1 Автор
      00.00.0000 00:00

      Добавил. Это и вправду хороший учебник, в котором я когда-то отлично закрепил тему "Деревьев", спасибо за идею!


  1. 0Bannon
    00.00.0000 00:00
    +1

    1.Лекции Тимофея Хирьянова на ютубе. Просто шикарные в плане объяснений и примеров.

    2.На канале Андрея Пронина есть разбор книги Лутца. Там каждая глава разбирается, если лень читать. https://youtube.com/playlist?list=PLv_mO3iQ2o2fZllHFsEniuy1D-2IXr8eU


  1. CrazyElf
    00.00.0000 00:00
    +1

    А где ссылка на stackoverflow? )) Шутка, но всё-таки ))


  1. Deq56
    00.00.0000 00:00
    -1

    Как мне нравятся такие сборники. Зачастую авторы сами и половину не знают, но всем советуют и со всех требуют.