Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• базы данных (ORM, CRUD-операции)
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.
• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid. Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript. Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Основные инструменты Python-разработчика

Изучение основ Питона не может быть полноценным без набора полезных инструментов под рукой. Мы собрали небольшой список и разделили его на категории.

Базовые инструменты

• Pip — популярный менеджер пакетов в Python, с помощью которого можно устанавливать и управлять программными пакетами.
• Pipenv — инструмент для управления виртуальным окружением в Python.
• Setuptools — целый набор инструментов для создания пакетов в Python.
• Virtualenv — инструмент для создания виртуального окружения с пакетами.

Документация

• Sphinx — генератор документации, который изначально создавался для работы с Python, но впоследствии стал инструментом общего пользования.
• autodoc — расширение Sphinx для создания reStructuredText файлов из исходного кода.

Тестирование

• py.test — платформа для тестирования на Python со множеством функций. Инструмент автоматически находит тесты, запускает их и выводит отчёты.
• Selenium WebDriver — в тандеме с другими инструментами позволяет эффективно тестировать веб-приложений.
• unittest — модуль инструментов с настройкой используемых данных, управлением комплектами и наборами тестов, возможностью запускать тесты в графическом или текстовом режиме.