Поскольку каждая отрасль или бизнес сосредоточены на интеграции новых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных, потребности разработчиков Python растут в геометрической прогрессии. За последнее десятилетие Python стал очень популярным среди компьютерных сообществ, и из-за рыночного спроса наблюдается всплеск Python-разработчиков. Python популярен среди разработчиков, потому что он поддерживает множество IDE, фреймворков, API и библиотек для разработки в области ИИ и науки о данных. Если вы новичок в Python и хотите в этом случае увидеть свою карьеру в качестве разработчика Python, вы читаете нужную статью. В статье упоминается все, что вы должны знать о том, как стать разработчиком Python, и необходимый набор навыков.

Кто такой разработчик Python?

Прежде чем мы перейдем к сути этой статьи, давайте рассмотрим расплывчатое определение того, кто такой разработчик Python? — «Разработчик Python — это человек, который использует язык программирования Python для создания, развертывания, реализации или отладки проекта». Это определение разработчика Python правильное, но оно не охватывает всех аспектов работы разработчика Python. Согласно этому определению, даже полный новичок, который только что научился писать простой синтаксис на Python, также является разработчиком Python. Тем не менее, он/она может называть себя разработчиком Python, но в Python нам нужно многому научиться, прежде чем мы назовем себя разработчиком Python. Я упомянул все необходимые навыки (технические и нетехнические), чтобы быть разработчиком Python. Давайте прочитаем их ниже.

Язык программирования Python

Python — это язык программирования высокого уровня, и, как и другие языки программирования высокого уровня, его код и синтаксис удобочитаемы. Программирование на Python похоже на то, что вы пишете построчную инструкцию для программы. Его синтаксис настолько прост, что даже непрограммист может понять, что пытается сказать код.

Объектно-ориентированный язык был разработан Гвидо Ван Россумом и выпущен в 1991 году для написания понятного кода для проектов любого размера. Python поддерживает мультипарадигмальное программирование, включая функциональное, императивное, структурированное, рефлексивное и объектно-ориентированное программирование. И среди этих пяти парадигм объектно-ориентированная является основной, потому что прямо сейчас разработчики широко используют концепции ООП для решения реальных проблем. ООП предоставляют такие понятия, как класс, объекты, наследование, полиморфизм, абстракция и инкапсуляция, которые можно использовать для представления и решения реальных сущностей.

Как я уже упоминал, Python — это язык программирования высокого уровня, но компьютеры не могут понять код, написанный на высоком уровне, поэтому для него требуется переводчик. Компьютерный транслятор — это программа, которая преобразует высокоуровневый программный код в низкоуровневый, чтобы компьютер мог его выполнить. Существует три типа трансляторов: компилятор, интерпретатор и ассемблер. Python использует интерпретатор в качестве инструмента-транслятора для преобразования высокоуровневого кода в низкоуровневый и его выполнения.

Зачем изучать Python?

Python нравится большинству программистов и специалистов по данным за его универсальность и объектно-ориентированные функции. Как обсуждалось ранее, существует огромный спрос на создание приложений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения; кроме того, он также обслуживает многие отрасли веб-приложений и мобильных приложений. Хотя существует множество причин для изучения этого языка, давайте кратко рассмотрим их ниже:

Особенности программирования на Python

Вот некоторые особенности программирования на Python, потому что вы должны знать, что делает Python всемирно популярным языком программирования.

  • Легко писать код. Python — передовой язык программирования с самым простым синтаксисом кодирования. Вам не нужен какой-либо предшествующий язык программирования для написания кода на Python.
  • Открытый исходный код: это бесплатный язык программирования; вам не требуется никаких лицензий или разрешений для написания кода на Python или использования кода Python в вашем проекте.
  • Поддержка объектно-ориентированного-программирования.Как я уже упоминал выше, Python поддерживает мультипарадигмальное программирование, и объектно-ориентированное программирование является одним из них. Сейчас разработчики предпочитают выбирать только те языки программирования, которые могут поддерживать концепции ООП.
  • Портативный: все популярные операционные системы, такие как Windows, Unix, Linux и Mac, поддерживают Python. Однако сначала вам нужно установить Python в свою систему с его официального сайта.
  • Библиотеки.Python — один из немногих языков программирования, в котором есть тысячи библиотек с открытым исходным кодом. И он поставляется с менеджером пакетов под названием «pip», командным инструментом терминала, который помогает нам устанавливать, обновлять и удалять пакеты Python в нашей системе с помощью одной команды.
  • Поддержка графического интерфейса пользователя: с помощью Python мы можем создавать приложения с графическим интерфейсом пользователя (GUI). В Python присутствует множество библиотек, которые могут помочь нам создавать графические приложения.

Наборы навыков для разработчиков Python

Если вы используете Python для написания, отладки, развертывания и тестирования своей программы, модели или приложения, вы будете считаться разработчиком Python. Python — универсальный язык, и с этим надежным языком программирования связаны различные рабочие роли и домены. Например, используя Python, вы можете быть разработчиком программного обеспечения, веб-разработчиком, инженером по науке о данных, инженером по искусственному интеллекту, инженером по машинному обучению или инженером по глубокому обучению. Неважно, в какой области вы используете Python; вы будете назначены разработчиком Python. Но некоторые технические и нетехнические навыки отличают вашу роль разработчика Python в ИТ-индустрии.

Давайте рассмотрим все технические и нетехнические навыки, необходимые вам, чтобы стать разработчиком Python.

  • Базовое программирование на Python
  • Веб-разработка с Python
  • Наука о данных с Python
  • Машинное обучение и искусственный интеллект с Python
  • Глубокое обучение с Python

Основы программирования Python

Неважно, какую должность или домен вы хотите связать в будущем. Вы должны быть экспертом в базовом или базовом программировании на Python. Независимо от того, ищете ли вы карьеру в веб-разработке на Python или в науке о данных на Python, вам необходимо пройти базовое программирование на Python. Если вы пропустите эту фазу Python или проигнорируете некоторые из его основных концепций, то вы обнаружите, что Python является самым пугающим и сложным языком программирования для кодирования. Поскольку это только ядро ​​Python, которое имеет простой синтаксис, по мере того, как вы продвигаетесь дальше в развитии концепций, Python становится сложным языком. Только те, кто хорошо знаком с его основными понятиями, могут хорошо программировать на Python.

Технические навыки

  • Переменные Python и типы данных (int, float, str)
  • Структуры данных Python (список, кортежи, словарь, наборы)
  • Итераторы
  • Обработка исключений
  • Работа с файлами
  • Объектно-ориентированные концепции (класс и объекты)
  • Генераторы и декораторы

Нетехнические навыки

  • Базовые математические знания
  • Навыки решения проблем

Веб-разработчик Python

Python хорошо известен своими мощными веб-фреймворками. Веб-фреймворк — это инструмент, который используется для создания веб-приложения. Django и Flask — два самых популярных фреймворка Python, и с более чем 52 тысячами звезд на GitHub Django стал вторым по популярности репозиторием веб-фреймворков. Чтобы стать веб-разработчиком Python, вы должны обладать знаниями о любых веб-фреймворках Python с интерфейсом HTML, JavaScript и CSS. Помимо этих технических навыков, веб-разработчик должен знать все о серверах и сетях.

Технические навыки

  • Базовое программирование на Python
  • Веб-фреймворк Python (Django, Flask, Pyramid)
  • Tkinter для приложений с графическим интерфейсом
  • REST API (Django REST API)
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • Архитектура MVC-MVT

Нетехнические навыки

  • Базовая математика
  • Сетевые знания
  • HTTP-запросы работают
  • Модель сервер-клиент работает

Инженер по науке о данных Python

В течение последних пяти лет Python широко использовался для проектов и моделей по науке о данных. С базовым или стандартным Python мы не можем создавать сложные модели обработки данных, но, к счастью, у Python есть много библиотек с открытым исходным кодом. Наука о данных имеет дело с огромным набором данных. Здесь навыков программирования недостаточно; нужно быть хорошо знакомым со школьными математическими понятиями, такими как статистика, прикладная математика, вероятность, алгебра и т. д.

Технические навыки

  • Базовое программирование на Python
  • Панды (библиотека Python)
  • Matplotlib (библиотека панд)
  • Сиборн
  • NumPy
  • SQL
  • Визуализация данных
  • Анализ данных
  • Обработка данных
  • Инструменты обработки данных (Hadoop, Apache Spark и т. д.)

Нетехнические навыки

  • Базовые математические навыки
  • Навыки решения проблем
  • Вероятность
  • Статистика
  • Алгебра
  • Прикладная математика

Машинное обучение и искусственный интеллект с помощью Python

И машинное обучение, и искусственный интеллект являются подмодулями науки о данных. Если вы хотите иметь дело с этими двумя технологиями, вы должны быть экспертом в области машинного обучения и алгоритмов обработки данных. К счастью, в Python есть множество библиотек ML и AI со встроенными алгоритмами ML. В машинном обучении и разработке искусственного интеллекта вы будете больше полагаться на свои математические и нетехнические навыки, чем на свое программирование.

Технические навыки

  • Алгоритмы машинного обучения
  • Хорошо знакомы с важной терминологией науки о данных (обработка данных, анализ данных, отчет о данных, визуализация данных и т. д.)
  • Библиотеки Python, такие как Scikit Learn, TensorFlow и все другие библиотеки Python Data Science.
  • Нейронная сеть

Нетехнические навыки

  • Эксперт по базовой математике
  • Эксперт по вероятности
  • Эксперт в области статистики, алгебры, исчисления и прикладной математики.

Глубокое обучение с помощью Python

Глубокое обучение — это часть машинного обучения, поэтому, чтобы быть эффективным в глубоком обучении или стать инженером по глубокому обучению, вы должны пройти через машинное обучение. Глубокое обучение требует, чтобы вы свободно владели всеми библиотеками машинного обучения Python и искусственными нейронными сетями.

Технические навыки

  • Эксперт в программировании ядра Python
  • Хорошо знакомимся с библиотеками машинного обучения Python
  • Хорошо знаком с нейронными сетями
  • Обработка видео
  • Языковая обработка
  • Обработка аудио

Нетехнические навыки

  • Эксперт по базовой математике
  • Эксперт по вероятности
  • Эксперт в области статистики, алгебры, исчисления и прикладной математики.

Основные структуры данных Python

Если вы хотите создать веб-приложение или модель обработки данных с помощью Python, вам сначала необходимо изучить основные понятия и синтаксис. И первый шаг в изучении языка программирования начинается с изучения его основного синтаксиса и встроенных типов данных.

Давайте рассмотрим все примитивные переменные Python, встроенный тип данных и синтаксис и попытаемся получить общее представление о языке.

Переменная в Python

Концепция переменных в Python похожа на переменные, которые мы используем в математике. Переменные в языках программирования также известны как идентификаторы. Переменная — это контейнер для значения данных. Чтобы представить переменную в Python, мы используем произвольное имя переменной со значением данных.

Пример

x = 100

Здесь x — имя переменной, а 100 — значение данных переменной.

В приведенном выше примере мы использовали произвольное имя переменной x, но в Python есть 33 зарезервированных ключевых слова, которые мы не можем использовать в качестве имени переменной.

Ключевые слова, зарезервированные для Python

  1. и
  2. as
  3. утверждать
  4. ломать
  5. класс
  6. Продолжать
  7. деф
  8. дель
  9. Элиф
  10. еще
  11. Кроме
  12. Ложь
  13. наконец-то
  14. за
  15. от
  16. Глобальный
  17. if
  18. Импортировать
  19. in
  20. is
  21. лямбда
  22. Никто
  23. нелокальный
  24. нет
  25. or
  26. проходят
  27. поднимать
  28. возвращение
  29. Истинный
  30. пытаться
  31. пока
  32. с участием
  33. урожай

Встроенные примитивные типы данных Python

В Python есть 4 примитивных встроенных типа данных.

  • int (целые числа)
  • float (десятичные числа или числа с плавающей запятой)
  • ул (строка)
  • bool (логическое значение true и false)

Тип данных int представляет целые числовые значения без десятичных чисел.

Пример

››› x = 100
››› type(x)
‹class ‘int’›

Тип данных float представляет числовые значения с десятичной точкой.

Пример

››› y = 100,23
››› type(y)
‹класс ‘плавающий’›

str представляет строковое значение, и все строковые значения могут быть определены с помощью одинарных или двойных кавычек.

Пример

››› string = «Hello World»
››› type(string)
‹class ‘str’›

Тип данных bool представляет значение True или False.

››› z = True
››› type(z)
‹class ‘bool’›

Непримитивная структура данных Python

Существует четыре основных встроенных в Python непримитивных структуры данных.

  • список
  • кортежи
  • наборы
  • Словарь

Список — это изменяемая и упорядоченная структура данных Python.

Пример

››› my_list = [1, «два», 3.0, False]
››› my_list
[1, «два», 3.0, False]

Кортеж – это неизменяемая и упорядоченная структура данных Python.

Пример

››› my_tup = (1, «два», 3.0, False)
››› my_tup
(1, «два», 3.0, False)

set — это изменяемая и неупорядоченная структура данных Python, в которой хранятся только уникальные данные.

Пример

››› my_set = {1,1, «два», 3.0, False}
››› my_set
{False, 1, 3.0, «два»}

Словарь — это изменяемая и неупорядоченная структура данных, в которой данные хранятся в паре ключ-значение.

Пример

››› my_dict= {1: «Один», 2: «два»}
››› my_dict
{1: «Один», 2: «два»}

Библиотеки и платформы Python

Стандартный Python является минимальным языком и не предлагает разработчикам много возможностей для работы. Но все благодаря библиотекам и фреймворкам Python с открытым исходным кодом, которые делают Python самым важным языком программирования.

Python поставляется со встроенным менеджером пакетов «pip», терминальной командой, способной устанавливать, обновлять и удалять библиотеки Python. Причиной универсальности Python являются его библиотеки и фреймворк. У Python есть библиотеки почти для каждой области ИТ. От веб-разработки до глубокого обучения — вы можете найти идеальную библиотеку для своего проекта Python.

Вот список лучших библиотек и фреймворков Python.

  • TensorFlow (библиотека) (машинное обучение и наука о данных)
  • Django (веб-фреймворк) (Веб-разработка)
  • Flask (веб-фреймворк) (Веб-разработка)
  • Scikit-learn (библиотека) (наука о данных)
  • Numpy (библиотека) (наука о данных)
  • Керас (библиотека) (машинное обучение)
  • SciPy (библиотека) (наука о данных)
  • Панды (библиотека) (наука о данных)
  • Tkinter (библиотека) (программное обеспечение с графическим интерфейсом)
  • Пирамида (веб-фреймворк) (веб-разработка)
  • Beautiful Soup (библиотека) (веб-разработка)
  • PyGame (библиотека) (разработка игр)

Проекты Python

Изучение языка программирования — это одно, а создание проекта с использованием того, что вы узнали, — совсем другое. Многие новые разработчики сосредотачиваются на изучении нового синтаксиса и библиотек Python, а не на разработке проекта, что не рекомендуется, если вы не освоите то, что знали раньше. Если вы закончили с ядром Python, прежде чем двигаться дальше и изучать новую библиотеку Python, создайте несколько проектов, чтобы масштабировать свое обучение. Когда вы строите проект или небольшую программу на основе того, что вы узнали, вы узнаете, что вы уже узнали, и как вы можете использовать основные концепции и структуры данных для построения логики. Поскольку изучение синтаксиса любого языка программирования — это не то, что ищут компании, разработчик должен знать, как создавать проекты и, что более важно, решать проблемы с помощью кодирования и логики.

Чтобы помочь вам начать, ниже приведен список проектов Python на основе уровней:

Основные проекты Python (на основе консоли)

  • игра палача
  • Камень-ножницы-бумага
  • Симулятор игры в кости
  • Слайсер электронной почты
  • Кодировщик и декодер сообщений
  • Будильник с Tkinter
  • Алгоритмы графов
  • Крестики-нолики
  • Научный калькулятор
  • Конвертер валют

Проекты веб-разработчиков Python (Django, Flask)

  • Отправка почты с помощью Python
  • Система входа
  • Генератор текста в HTML
  • Приложение ToDo
  • Приложение для чата
  • Управление посещаемостью студентов с помощью Django
  • Автоматическая публикация твитов
  • Система управления контентом
  • Веб-приложение электронной коммерции

Проекты Python по науке о данных и машинному обучению

  • Модель обнаружения фейковых новостей
  • Анализ настроений
  • Распознавание эмоций речи
  • Распознавание изображений
  • Анализ данных Uber
  • Чат-бот на основе ИИ
  • Распознавание рукописных цифр
  • Распознавание дорожных знаков

Заключение

Чтобы стать разработчиком Python, вам просто нужно со временем улучшать свои навыки Python и продолжать работать над проектами Python. Было бы наивно называть себя разработчиком Python, только изучив основные концепции Python. Python — это океан неограниченных возможностей и библиотек, и в нем есть что-то для всех и для любой области.