Программирование с нуля python: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Числа: целые, вещественные, комплексные | Python 3 для начинающих и чайников

Числа в Python 3: целые, вещественные, комплексные. Работа с числами и операции над ними.

Целые числа (int)

Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций:

x + y	Сложение
x — y	Вычитание
x * y	Умножение
x / y	Деление
x // y	Получение целой части от деления
x % y	Остаток от деления
-x	Смена знака числа
abs(x)	Модуль числа
divmod(x, y)	Пара (x // y, x % y)
x ** y	Возведение в степень
pow(x, y[, z])	xy по модулю (если модуль задан)

Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). yПобитовое исключающее илиx & yПобитовое иx << nБитовый сдвиг влевоx >> yБитовый сдвиг вправо~xИнверсия битов

Дополнительные методы

int.bit_length() — количество бит, необходимых для представления числа в двоичном виде, без учёта знака и лидирующих нулей.

>>> n = -37
>>> bin(n)
'-0b100101'
>>> n.bit_length()
6

int.to_bytes(length, byteorder, *, signed=False) — возвращает строку байтов, представляющих это число.

>>> (1024).to_bytes(2, byteorder='big')
b'\x04\x00'
>>> (1024).to_bytes(10, byteorder='big')
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x00'
>>> (-1024).to_bytes(10, byteorder='big', signed=True)
b'\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xfc\x00'
>>> x = 1000
>>> x.to_bytes((x.bit_length() // 8) + 1, byteorder='little')
b'\xe8\x03'

classmethod int. from_bytes(bytes, byteorder, *, signed=False) — возвращает число из данной строки байтов.

>>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='big')
16
>>> int.from_bytes(b'\x00\x10', byteorder='little')
4096
>>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=True)
-1024
>>> int.from_bytes(b'\xfc\x00', byteorder='big', signed=False)
64512
>>> int.from_bytes([255, 0, 0], byteorder='big')
16711680

Системы счисления

Те, у кого в школе была информатика, знают, что числа могут быть представлены не только в десятичной системе счисления. К примеру, в компьютере используется двоичный код, и, к примеру, число 19 в двоичной системе счисления будет выглядеть как 10011. Также иногда нужно переводить числа из одной системы счисления в другую. Python для этого предоставляет несколько функций:

• int([object], [основание системы счисления]) — преобразование к целому числу в десятичной системе счисления. По умолчанию система счисления десятичная, но можно задать любое основание от 2 до 36 включительно.
• bin(x) — преобразование целого числа в двоичную строку.
• hex(х) — преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.
• oct(х) — преобразование целого числа в восьмеричную строку.

Примеры:

>>> a = int('19') # Переводим строку в число
>>> b = int('19.5')  # Строка не является целым числом
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '19.5'
>>> c = int(19.5)  # Применённая к числу с плавающей точкой, отсекает дробную часть
>>> print(a, c)
19 19
>>> bin(19)
'0b10011'
>>> oct(19)
'0o23'
>>> hex(19)
'0x13'
>>> 0b10011  # Так тоже можно записывать числовые константы
19
>>> int('10011', 2)
19
>>> int('0b10011', 2)
19

Вещественные числа (float)

Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам:

>>> 0. 1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1
0.9999999999999999

Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)).

Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику:

>>> a = 3 ** 1000
>>> a + 0.1
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
OverflowError: int too large to convert to float

Простенькие примеры работы с числами:

>>> c = 150
>>> d = 12.9
>>> c + d
162.9
>>> p = abs(d - c)  # Модуль числа
>>> print(p)
137.1
>>> round(p)  # Округление
137

Дополнительные методы

float.as_integer_ratio() — пара целых чисел, чьё отношение равно этому числу.

float.is_integer() — является ли значение целым числом.

float.hex() — переводит float в hex (шестнадцатеричную систему счисления).

classmethod float.fromhex(s) — float из шестнадцатеричной строки.

>>> (10. 5).hex()
'0x1.5000000000000p+3'
>>> float.fromhex('0x1.5000000000000p+3')
10.5

Помимо стандартных выражений для работы с числами (а в Python их не так уж и много), в составе Python есть несколько полезных модулей.

Модуль math предоставляет более сложные математические функции.

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> math.sqrt(85)
9.219544457292887

Модуль random реализует генератор случайных чисел и функции случайного выбора.

>>> import random
>>> random.random()
0.15651968855132303

Комплексные числа (complex)

В Python встроены также и комплексные числа:

>>> x = complex(1, 2)
>>> print(x)
(1+2j)
>>> y = complex(3, 4)
>>> print(y)
(3+4j)
>>> z = x + y
>>> print(x)
(1+2j)
>>> print(z)
(4+6j)
>>> z = x * y
>>> print(z)
(-5+10j)
>>> z = x / y
>>> print(z)
(0.44+0.08j)
>>> print(x. conjugate())  # Сопряжённое число
(1-2j)
>>> print(x.imag)  # Мнимая часть
2.0
>>> print(x.real)  # Действительная часть
1.0
>>> print(x > y)  # Комплексные числа нельзя сравнить
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
TypeError: unorderable types: complex() > complex()
>>> print(x == y)  # Но можно проверить на равенство
False
>>> abs(3 + 4j)  # Модуль комплексного числа
5.0
>>> pow(3 + 4j, 2)  # Возведение в степень
(-7+24j)

Для работы с комплексными числами используется также модуль cmath.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги <pre><code>Ваш код</code></pre>

Свежее

• Модуль csv — чтение и запись CSV файлов
• Создаём сайт на Django, используя хорошие практики. Часть 1: создаём проект
• Онлайн-обучение Python: сравнение популярных программ

Категории

• Книги о Python
• GUI (графический интерфейс пользователя)
• Курсы Python
• Модули
• Новости мира Python
• NumPy
• Обработка данных
• Основы программирования
• Примеры программ
• Типы данных в Python
• Видео
• Python для Web
• Работа для Python-программистов

Полезные материалы

• Сделай свой вклад в развитие сайта!
• Самоучитель Python
• Карта сайта
• Отзывы на книги по Python
• Реклама на сайте

Мы в соцсетях

что нужно знать, сколько и где учиться

За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.

Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.

В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.

Зачем учить Python?

Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.

Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.

Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.

Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.

Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.

За сколько можно выучить Python?

Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».

Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.

В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.

Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.

Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:

• в веб-разработке,
• при анализе данных,
• в машинном обучении и нейросетях,
• для парсинга/сбора данных,
• в тестировании ПО,
• реже в других областях.

Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.

За сколько можно выучить основы?

Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.

Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.

Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

1. Синтаксис:
   • Как создаются программы Python.
   • Переменные.
   • Типы данных.
   • Вывод инструкций в консоль.
   • Арифметика (базовая математика).
   • Комментарии.
2. Условные конструкции.
   Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
   
3. Циклы.
   Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
   
4. Функции.
   Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
   Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
   Вот что нужно знать касательно функций в Python:
   • Как они работают.
   • Формальные и реальные параметры.
   • Системные и пользовательские функции.
   • Импорт библиотек.
   • Основы объектно-ориентированного программирования.
5. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
   1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
   2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
   Вот что нужно знать о списках:
   • Основы списков.
   • Как они индексируются.
   • Основы словарей.
   • Сравнение списков и словарей.
   • Структуры данных в Python.
   • Как получить часть списка.
   • Как перебрать элементы списка.
6. Объекты и классы.
   • Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
   • Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
7. Работа с файлами.
   Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
8. Другие подтемы.
   Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.

Онлайн-курсы по Python

Бесплатный доступ к курсам Skillbox

• Основы Python,
• Веб-верстка для начинающих,
• Разработчик игр на Unity с нуля,
• и еще более 30 курсов по IT-направлениям для каждого.

Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.

Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн

• Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста.
• Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля.
• Разработка Telegram ботов на Python.
• Полный курс по веб разработке с нуля на Python + Django.
• Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации.

Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.

Сайты-справочники и ютуб

PythonRu.com

На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:

1. Уроки Python для начинающих.
2. Стрелялка с Pygame.
3. 19 уроков по Flask.
4. Блог на Django — 35 уроков.
5. Введение в библиотеку pandas.
6. База данных SQLite в python.

Русскоязычные Youtube каналы

Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:

• Python программирование / Уроки для начинающих (3 млн просмотров),
• Язык программирования PYTHON для начинающих (1.2 млн просмотров),
• Базовый Python 3 (185 тыс. просмотров),
• Основы Python (105 тыс. просмотров).

Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.

Python на Хабре

Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.

Книги по Python

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.

Python. Книга рецептов

Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.

После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.

Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

• Посмотрите, что создают другие разработчики.
• Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучаствовать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
• Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
• Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
• Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

• Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
• Сайт для показа рейтинга фильмов.
• Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
• Телеграм бота для списка дел.
• Приложение для отслеживания привычек.
• Игру гонки.
• Консольный покер или блэкджек.
• Сайт для сокращения ссылок.
• Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов

Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.

Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.

Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:

• Можно ли улучшить что-то в уже существующей программе?
• Добавить в проект новые функции?
• Добавить платежную систему, чтобы позволить пользователям покупать доступ?
• Использовать внешние данные для улучшения программы?
• Задействовать сторонние библиотеки?

Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.

Выводы

В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.

После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.

Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.

программирование на Питоне для начинающих — Skillbox

Участвует в распродаже Скидка 35% действует 0 дней 00:00:00

Курс

На Python создают веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Вы научитесь программировать на востребованном языке с нуля, напишете Telegram-бота для турагентства и сможете начать карьеру в разработке.

• Длительность 4 месяца
• Реальный проект в портфолио
• Погружение в профессию на практике
• Доступ к курсу навсегда

Кому подойдёт этот курс

• Тем, кто хочет начать программировать

  Вы с нуля изучите Python: синтаксис, функции, стандартные библиотеки. Сможете начать карьеру Python-разработчика.

• Начинающим Python-разработчикам

  Вы систематизируете и углубите знания по Python, освоите продвинутые темы и прокачаетесь как разработчик.

• Специалистам в сфере IT

  Вы освоите Python и сможете автоматизировать рутинные задачи, расширите круг компетенций и повысите свою ценность как специалиста.

• Разработчикам на других языках

  Вы разберётесь в особенностях Python, сможете сменить специальность и разрабатывать на одном из самых востребованных и простых языков.

Чему вы научитесь

1. Писать чистый код

   Познакомитесь с синтаксисом Python, узнаете правила хорошего тона в программировании и научитесь писать лаконичный код, понятный вам и другим разработчикам.

2. Понимать алгоритмы и структуры данных

   Изучите основные алгоритмы и структуры данных и научитесь их реализовывать в Python. Узнаете, как оценивать сложность алгоритмов.

3. Создавать программы на Python

   Научитесь создавать программы на Python в разных стилях: императивном, объектном и функциональном.

4. Работать с сетью

   Поймёте, как устроено клиент-серверное взаимодействие, научитесь работать с GET- и POST-запросами и библиотекой requests.

5. Тестировать код

   Освоите методы отладки и тестирования — сможете находить и исправлять ошибки в своём или чужом коде. Научитесь пользоваться библиотекой requests.

О Skillbox

О Skillbox

№ 1 по качеству организации обучения среди EdTech-компаний в сегменте ДПО. Рейтинг от Smart Ranking.

по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.

Год английского языка бесплатно

Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.

Предложение действительно для пользователей, которые приобрели любой курс с 22 декабря 2021 года.

Вас ждут:

• методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
• персональная программа освоения языка, которая поможет заговорить с нуля;
• возможность индивидуальных сессий с кураторами.

Как проходит обучение на платформе

• Регистрация

  Знакомитесь с платформой

  Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую мы постоянно улучшаем. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.

• Теория

  Получаете знания

  Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.

• Практика

  Выполняете задания

  Мы уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.

• Обратная связь

  Работаете с куратором

  Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.

1. Введение

   Научитесь работать с онлайн-редактором кода. Напишете первую программу. Освоите работу с функцией print.

2. Основы работы с Python

   Изучите работу с переменными, оператором ввода input и строками.

3. Операторы, выражения

   Изучите арифметические операции с числами, порядок их выполнения, ввод чисел с клавиатуры, деление нацело и с остатком, а также сокращённые операторы.

4. Условный оператор if, ветвления

   Изучите основы работы с оператором if, научитесь писать простые программы с условиями.

5. Условный оператор if: продолжение

   Изучите логические операторы not, and, or. Научитесь писать последовательные и вложенные условия, упрощать сложные выражения.

6. Цикл while

   Научитесь работать с оператором циклов while. Изучите логические преобразования, бесконечные циклы, операторы break, continue.

7. Цикл for. Циклы со счётчиком

   Научитесь использовать цикл for для итерации по числам, изучите основы функции range().

8. Цикл for. Особенности работы с range

   Узнаете, как работать с параметрами функции range(): start, stop, step.

9. Цикл for: работа со строками

   Научитесь с функцией print, оператором end и работать со строками в условном операторе

10. Вложенные циклы

    Узнаете, где можно встретить вложенные циклы, как они работают и как меняются счётчики циклом. Научитесь сравнивать счётчики внутри вложенного цикла, решать математические задачи с помощью вложенных циклов.

11. Числа. Типы int и float

    Научитесь работать с целыми (тип int) и вещественными (тип float) числами в Python, их вводом и преобразованием, арифметическими действиями с ними. Изучите стандартные математические функции из модуля math.

12. Функции: начало

    Изучите основы функций: объявление и вызов функции, функции с одним и несколькими параметрами.

13. Особенности float

    Научитесь возвращать значения функций значений из функций, работать с оператором return, алгоритмами с заданной точностью. Познакомитесь с особенностями работы с вещественными числами.

14. Установка и настройка IDE

    Сможете устанавливать IDE Pycharm, работать с командной строкой и интерпретатором, отлаживать программы.

15. Базовые коллекции. Списки

    Научитесь работать с базовой коллекцией — списками (list). Сможете объявлять и выводить списки и работать с элементами, создавать списки с помощью циклов.

16. List: Методы работы со списками

    Изучите функции и методы работы со списками. Научитесь удалять и заменять элементы списков, итерироваться по спискам, использовать вложенные циклы.

17. Представления списков

    Научитесь создавать списки с помощью List comprehensions. Научитесь работать с типом slice и сортировать списки.

18. Базовые коллекции. Строки

    Освоите работу со строками. Научитесь использовать методы строк, изучите преобразование в строки и форматирование.

19. Базовые коллекции. Словари

    Научитесь создавать словари и работать с их элементами. Изучите методы словарей и перебор элементов. Сможете генерировать словари и работать с функцией set.

20. Базовые коллекции. Кортежи

    Узнаете, чем кортежи отличаются от списков, и зачем они нужны. Научитесь использовать функции zip и enumerate. Сможете перебирать ключи и значения в словаре, работать с составными ключами.

21. Функции: продолжение

    Научитесь работать с рекурсией, работать с коллекциями внутри функции и при вызове. Сможете использовать значения по умолчанию при работе с функцией.

22. Работа с файлами

    Вы научитесь работать с путями к файлам, unix path. Освоите базовые операции с файлами: open, read, write, close, итерацию по файлу с циклом for, поиск подстроки, безопасную работу с файлами.

23. Исключения: работа с ошибками

    Узнаете, что такое исключения и какая у них иерархия. Научитесь использовать конструкцию try-except-finally-else и правильно обрабатывать исключения.

24. Введение в ООП

    Научитесь работать с объектно-ориентированным программированием в Python, с классами и их методами, конструктором классов __init__, объектом класса self.

25. Основные принципы ООП

    Научитесь инкапсулировать и скрывать данные, работать с наследованием и полиморфизмом, описывать классы и методы.

26. Итераторы и генераторы

    Поймёте, в чем отличие между итератором и терируемым объектом. Узнаете, как получить итератор, работать с функциями iter, next. Сможете превращать функцию в генератор, использовать оператор yield.

27. Декораторы: базовый уровень

    Сможете использовать декораторы для изменения свойств функций. Научитесь работать с модулем datatime и использовать декоратор как таймер.

28. Углублённая работа с классами и встроенные декораторы

    Научитесь работать с множественным наследованием. Узнаете, что такое интерфейс класса и абстрактные классы. Сможете оформлять статистические методы в классе, изменять или получать атрибуты объекта без вызова методов.

29. Декораторы: продвинутый уровень

    Сможете использовать декораторы с аргументами. генераторы как контекст-менеджеры и модуль logging.

30. Функции. Конец

    Научитесь работать с lambda-функциями, map, filter, reduce, all any. Сможете задавать пространство имен, области видимости и использовать класс counter.

31. Библиотеки для работы с данными

    Сможете работать с регулярными выражениями, датой и временем и модулем itertools.

32. Бонусный модуль. Основы работы с сетью

    Сможете узнать про основы работы с сетями. Что происходит, когда мы вбиваем в браузере ya.ru. Это важно и полезно знать начинающим разработчикам, чтобы выйти в большое плавание.

Получить презентацию курса и консультацию специалиста

Ваша заявка успешно отправлена

Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время

Итоговый проект

• Бот для турагентства

  Разработаете Telegram-бота по заданию турагентства Too Easy Travel. Бот будет принимать примерную стоимость проживания и местонахождение пользователя, а возвращать список максимально подходящих отелей.

Спикер

Часто задаваемые вопросы

• Я никогда не программировал. У меня получится?

  Конечно! При правильном подходе, самостоятельном расширении кругозора и своевременном выполнении практических работ вы сможете достигнуть результата даже без специальных базовых знаний. Во всём помогут опытные наставники, которые будут курировать вас на протяжении всего курса.

• Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?

  Вы можете работать с материалами курса в удобное время и в подходящем вам темпе. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, навсегда, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент. Обучение на платформе организовано таким образом, чтобы вы могли совмещать его с работой, учёбой и личной жизнью.

• Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять курсу?

  Всё зависит только от вас. В среднем участники курса занимаются от 3 до 5 часов в неделю.

• Я смогу общаться со спикерами?

  У вас будет куратор в Telegram-чате, а проверяющий эксперт прокомментирует практические работы и даст полезные советы. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки.

• Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?

  Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.

• Санкт-Петербург
• Алматы
• Киев
• Минск
• Москва
• Санкт-Петербург
• Алматы

• Волгоград
• Воронеж
• Екатеринбург
• Казань
• Красноярск
• Нижний Новгород
• Новосибирск
• Омск
• Пермь
• Ростов-на-Дону
• Уфа
• Челябинск

Основы Python

В этом разделе вы изучите основы Python. Если вы новичок в программировании на Python, этот раздел основ Python идеально подходит для вас.

После прохождения учебных пособий вы будете уверенно программировать на Python и сможете создавать простые программы на Python.

Раздел 1. Основы

• Синтаксис — познакомит вас с основным синтаксисом программирования Python.
• Переменные — объясните вам, что такое переменные и как создавать краткие и содержательные переменные.
• Строки — узнайте о строковых данных и некоторых основных операциях со строками.
• Числа — познакомить вас с часто используемыми типами чисел, включая целые числа и числа с плавающей запятой.
• Логические значения — объясняют логический тип данных, ложные и истинные значения в Python.
• Константы — покажет вам, как определять константы в Python.
• Комментарии — узнайте, как делать заметки в коде.
• Преобразование типов — узнайте, как преобразовать значение одного типа в другой, например, преобразовать строку в число.

Раздел 2. Операторы

• Операторы сравнения. Знакомство с операторами сравнения и их использованием для сравнения двух значений.
• Логические операторы — показать вам, как использовать логические операторы для объединения нескольких условий.

Раздел 3. Поток управления

• оператор if…else — узнайте, как выполнить блок кода на основе условия.
• Тернарный оператор — познакомьте вас с тернарным оператором Python, который делает ваш код более кратким.
• цикл for с функцией range() — покажет вам, как выполнить блок кода фиксированное количество раз, используя цикл for с функцией range().
• while — показать вам, как выполнить блок кода, если условие истинно.
• break — научиться преждевременному выходу из цикла.
• продолжить — показать вам, как пропустить текущую итерацию цикла и начать следующую.
• pass — показать вам, как использовать оператор pass в качестве заполнителя.

Раздел 4. Функции

• Функции Python — познакомит вас с функциями Python, а также с тем, как определять функции и повторно использовать их в программе.
• Параметры по умолчанию — показывает, как указать значения по умолчанию для параметров функции.
• Аргументы ключевого слова — узнайте, как использовать аргументы ключевого слова, чтобы сделать вызов функции более очевидным.
• Рекурсивные функции — узнайте, как определять рекурсивные функции в Python.
• Лямбда-выражения — покажет вам, как определять анонимные функции в Python с помощью лямбда-выражений.
• Строки документации — покажите, как использовать строки документации для документирования функции.

Раздел 5. Списки

• Список — познакомит вас с типом списка и с тем, как эффективно манипулировать элементами списка.
• Кортеж — познакомить вас с кортежем, представляющим собой список, который не меняется на протяжении всей программы.
• Сортировка списка на месте — показано, как использовать метод sort() для сортировки списка на месте.
• Сортировка списка — узнайте, как использовать функцию sorted() для возврата нового отсортированного списка из исходного списка.
• Нарезка списка — покажет вам, как использовать технику нарезки списка для эффективного управления списками.
• Распаковать список — показать, как связать элементы списка с несколькими переменными с помощью распаковки списка.
• Итерация по списку — узнайте, как использовать цикл for для итерации по списку.
• Найти индекс элемента — покажет вам, как найти индекс первого вхождения элемента в список.
• Iterables — объясните вам iterables и разницу между iterable и iterator.
• Преобразование элементов списка с помощью map() — покажет вам, как использовать функцию map() для преобразования элементов списка.
• Фильтровать элементы списка с помощью filter() — используйте функцию filter() для фильтрации элементов списка.
• Уменьшите элементы списка до значения с помощью функции reduce() — используйте функцию сокращения(), чтобы уменьшить элементы списка до одного значения.
• Понимание списков — покажет вам, как создать новый список на основе существующего списка.

Раздел 6. Словари

• Словарь — познакомить вас с типом словаря.
• Понимание словаря — покажет вам, как использовать понимание словаря для создания нового словаря из существующего.

Раздел 7. Наборы

• Наборы — объясните вам тип набора и покажите, как эффективно манипулировать элементами набора.
• Понимание набора — объясните вам понимание набора, чтобы вы могли создать новый набор на основе существующего набора с более кратким и элегантным синтаксисом.
• Объединение наборов — покажет вам, как объединить два или более набора с помощью метода union() или оператора объединения наборов ( и ).
• Пересечение множеств — показывает, как пересекать два или более множества с помощью метода пересечения () или оператора пересечения множеств (|).
• Разность наборов — узнайте, как найти разницу между наборами с помощью метода set разность() или оператора разности наборов ( - ) используя 9).
• Подмножество — проверьте, является ли набор подмножеством другого набора.
• Надмножество — проверьте, является ли набор надмножеством другого набора.
• Непересекающиеся множества — проверьте, не пересекаются ли два множества.

Раздел 8. Обработка исключений

• try…except — показывает, как более изящно обрабатывать исключения с помощью оператора try…except.
• try…except…finally – узнайте, как выполнить блок кода независимо от того, возникает исключение или нет.
• try…except…else — объясните вам, как использовать оператор try…except…else для управления выполнением программы в случае возникновения исключений.

Раздел 9. Подробнее о циклах Python

• for…else — объясните вам оператор for else .
• while…else – обсудите оператор while else .
• эмуляция цикла do…while — покажет вам, как эмулировать цикл do…while в Python с помощью оператора цикла while.

Раздел 10. Дополнительные сведения о функциях Python

• Распаковка кортежей — покажет вам, как распаковать кортеж, который присваивает отдельные элементы кортежа нескольким переменным.
• *args Параметры — узнайте, как передать функции переменное количество аргументов.
• **kwargs Параметры — показать вам, как передать переменное количество аргументов ключевого слова в функцию.
• Частичные функции — узнайте, как определять частичные функции.
• Типовые подсказки — показывают, как добавлять подсказки к параметрам функции и как использовать средство проверки статического типа (mypy) для статической проверки типа.

Раздел 11. Модули и пакеты

• Модули — познакомит вас с модулями Python и покажет, как писать собственные модули.
• Путь поиска модуля — объясните, как работает путь поиска модуля Python при импорте модуля.
• __name__ переменная — покажет вам, как использовать переменную __name__ для управления выполнением файла Python как скрипта или модуля.
• Пакеты — узнайте, как использовать пакеты для более структурированной организации модулей.

Раздел 12. Работа с файлами

• Чтение из текстового файла – научитесь читать из текстового файла.
• Запись в текстовый файл — показать вам, как писать в текстовый файл.
• Создать новый текстовый файл — пошаговые инструкции по созданию нового текстового файла.
• Проверить, существует ли файл — показано, как проверить, существует ли файл.
• Чтение файлов CSV — показывает, как читать данные из файла CSV с помощью модуля csv.
• Запись файлов CSV — узнайте, как записывать данные в файл CSV с помощью модуля csv.
• Переименовать файл — подскажет, как переименовать файл.
• Удалить файл — покажет вам, как удалить файл.

Раздел 13. Рабочие каталоги

• Работа с каталогами – показывает часто используемые функции для работы с каталогами.
• Список файлов в каталоге — список файлов в каталоге.

Раздел 14. Сторонние пакеты, PIP и виртуальные среды

• Указатель пакетов Python (PyPI) и pip — познакомьтесь с указателем пакетов Python и узнайте, как устанавливать сторонние пакеты с помощью pip.
• Виртуальные среды — узнайте, что такое виртуальные среды Python и, что более важно, зачем они вам нужны.
• Установите pipenv в Windows — покажите, как установить инструмент pipenv в Windows.

Раздел 15. Строки

• F-строки — узнайте, как использовать f-строки для форматирования текстовых строк в понятном синтаксисе.
• Необработанные строки — используйте необработанные строки для обработки строк, содержащих обратную косую черту.
• Обратная косая черта — объясните, как Python использует обратную косую черту ( \ ) в строковых литералах.

Объектно-ориентированное программирование Python (ООП)

В этом ООП Python ясно объясняется объектно-ориентированное программирование Python, чтобы вы могли применять его для более эффективной разработки программного обеспечения.

К концу этого модуля Python OOP вы будете хорошо знать принципы объектно-ориентированного программирования. И вы узнаете, как использовать синтаксис Python для создания надежных и надежных программных приложений.

Чему вы научитесь

• Создавайте объекты в Python, определяя классы и методы.
• Расширение классов с помощью наследования.
• Принципы SOLID в объектно-ориентированном программировании.

Для кого предназначен этот учебник?

Если вы новичок в объектно-ориентированном программировании или если у вас есть базовые навыки Python и вы хотите подробно изучить, как и когда правильно применять ООП в Python, это руководство для вас.

Раздел 1. Классы и объекты

• Объектно-ориентированное программирование — познакомит вас с важными понятиями объектно-ориентированного программирования Python.
• Класс — узнайте, как определить класс и создать новые объекты из класса.
• Переменные класса — объясните переменные (или атрибуты) класса
• Методы экземпляра — расскажут вам о методах экземпляра и помогут понять различия между функцией и методом.
• __init__() — покажет вам, как использовать метод __init__ для инициализации атрибутов объекта.
• Переменные экземпляра — понять переменные экземпляра.
• Частные атрибуты — узнайте о частных атрибутах и ​​о том, как их эффективно использовать.
• Атрибуты класса — понимание атрибутов класса и, что более важно, когда следует использовать атрибуты класса.
• Статические методы — объясняют вам статические методы и показывают, как их использовать для группировки связанных функций в классе.

Раздел 2. Специальные методы

• Метод __str__ показывает, как использовать метод __str__ dunder для возврата строкового представления объекта.
• Метод __repr__ — узнайте, как использовать метод __repr__ и основное различие между методами __str__ и __repr__.
• Метод __eq__ — научитесь определять логику равенства для сравнения объектов по значениям.
• Метод __hash__ — покажет вам, как сделать класс хешируемым с помощью метода __has__.
• Метод __bool__ — поможет вам определить, является ли пользовательский объект True или False с помощью метода __bool__.
• Метод __del__ — понять, как работает метод __del__.

Раздел 3. Свойство

• Свойство — показывает, как использовать класс свойств для создания свойства.
• Декоратор @property — узнайте, как использовать декоратор @property для создания свойства.
• Свойство только для чтения — узнайте, как определять свойства только для чтения и использовать их для вычисляемых свойств.
• Удалить свойство — руководство по удалению свойства объекта.

Раздел 4. Одиночное наследование

• Наследование – объясните вам концепцию наследования и как определить класс, который наследуется от другого класса.
• Методы переопределения — покажите, как работают методы переопределения.
• super() — научитесь делегировать методы родительского класса из метода дочернего класса.
• __slots__ — используйте __slots__, чтобы сделать класс более эффективным с точки зрения использования памяти.
• Абстрактный класс — узнайте, что такое абстрактные классы и как определять абстрактные классы.

Раздел 5. Перечисление

• Перечисление — покажет вам, как определить перечисление в Python.
• Псевдонимы перечисления и @enum.unique — познакомим вас с псевдонимами перечисления и тем, как использовать декоратор enum.unique для обеспечения уникальности значений членов.
• Настройка и расширение перечислений — узнайте, как настроить поведение классов перечислений и как расширить пользовательский класс перечислений.
• auto — используйте класс enum auto для создания уникальных значений для членов перечисления.

Раздел 6.

Принципы SOLID

Этот раздел знакомит вас с принципами объектно-ориентированного программирования SOLID. Эти пять принципов проектирования делают ваше программное обеспечение более удобным в сопровождении и гибким.

• Принцип единой ответственности — класс должен иметь единую ответственность.
• Принцип открытости/закрытости – класс должен быть открыт для расширения, но закрыт для модификации.
• Лисков Принцип замещения – дочерний класс должен иметь возможность заменять родительский класс.
• Принцип разделения интерфейсов – используйте множество маленьких интерфейсов вместо одного большого интерфейса.
• Принцип инверсии зависимостей — сделать высокоуровневый модуль зависимым от абстракции, а не низкоуровневого модуля.

Раздел 7. Множественное наследование

• Множественное наследование — узнайте, как реализовать множественное наследование, и поймите, как работает порядок разрешения методов (MRO) в Python.
• Mixin — познакомит вас с концепцией миксина и с тем, как реализовать миксин в Python.

Раздел 8. Дескрипторы

• Дескрипторы. Объясните, как работают дескрипторы и как их использовать для повторного использования кода.
• Данные и неданные дескрипторы – понимание различий между данными и неданными дескрипторами

Раздел 9. Метапрограммирование

• __new__ — узнайте, как Python использует метод __new__ для создания нового экземпляра класса. Класс типов
• — покажет вам, как динамически создавать класс с использованием класса типов.
• Метакласс — объясните метакласс и покажите, как определить собственный метакласс для создания других классов.
• Пример метакласса — покажите вам пример метакласса, который позволяет внедрить множество функций в классы.
• класс данных — используйте класс данных для добавления специальных методов, таких как __init__ и __repr__, в пользовательские классы.

Раздел 10. Исключения

• Исключения — узнайте об исключениях в контексте объектов
• Обработка исключений — руководство по правильной обработке исключений с помощью инструкции try.
• Raise Exceptions — показать вам, как использовать оператор повышения для создания исключений.
• Поднять исключение из причины — узнайте, как изменить и перенаправить существующее исключение с указанием причины.
• Пользовательские исключения — пошаговые инструкции по созданию пользовательского класса исключений.

Этот урок был вам полезен?

Ранее

Python String isalnum()

Далее

Объектно-ориентированное программирование на Python

Изучение программирования на Python с нуля | Python для начинающих

Изучите программирование на Python с нуля | Python для начинающих | Edureka

Глобальная инфраструктура AWS

Data Science

Рассматриваемые темы

• Бизнес-аналитика с R (32 блога)
  
• Data Science (39 блогов)
  
• Mastering Python (70 блогов)
  
• Моделирование дерева решений.
  

  1 / 17 Блог из Введение в Python

  ---

  Стать сертифицированным специалистом

  Язык программирования Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире. Благодаря простоте доступа и более простой реализации сложных задач язык программирования Python оставил свой след в ИТ-индустрии. Количество разработчиков, перешедших на Python, свидетельствует о том, что люди во всем мире непреклонны в изучении Python.

  Масштабируемость языка программирования Python огромна и может быть реализована практически в любой области. Наука о данных достигла еще одной вехи с Python, и объем данных, поступающих каждый год, Python стал спасителем и помог добиться революционных разработок на рынке науки о данных.

  Количество рабочих мест, создаваемых каждый год, также выросло как хоккейная клюшка: ожидается, что только в 2020 году будет создано 2 миллиона рабочих мест. И это как раз тот случай с наукой о данных, когда дело доходит до других карьерных путей, Python одинаково желателен для любой другой организации. Гиганты таких отраслей, как Amazon, Facebook, Instagram, YouTube и т. д., — это лишь верхушка айсберга. Когда мы изучаем рынок труда Python, ожидается увеличение количества рабочих мест, связанных с наукой о данных, которое составит около 700 000 рабочих мест только в 2020 году.

  Эта статья представляет собой структурированный подход к изучению программирования на Python. Вы можете начать свое путешествие с языком программирования Python, даже если вы новичок. В этой статье рассматриваются всесторонние знания в программировании на Python, начиная с самых основ.

  Python был важной частью Google с самого начала и остается таковой по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем людей со знанием этого языка. — Питер Норвиг, директор по качеству поиска в Google, Inc.

   

   

  Начало работы с Python

  Чтобы начать знакомство с Python, необходимо знать, как на самом деле работает эта технология. И самое первое, что вы узнаете, — это то, как настроить среду Python в своих системах и выбрать лучшую IDE, которая поможет вам наилучшим образом.

  • Установка Python
  • Как установить путь Python?
  • Python IDE
  • Запуск первой программы на Python

  Студенты изучают Python на наших курсах семантической сети для студентов и выпускников. Почему? Потому что в принципе нет ничего другого с гибкостью и таким количеством веб-библиотек. – Проф. Джеймс А. Хендлер, Мэрилендский университет

   

   

  Основы Python

  После завершения настройки среды Python и установки подходящих IDE вы должны начать обучение с самых основ. Несмотря на то, что основы очень похожи на любой другой язык программирования, вы должны освоить их и в Python, чтобы развить сильные навыки отладки и написания сценариев.

  • Python Variables
  • Data Types In Python
    • Lists in Python 
    • Dictionary In Python 
    • Tuple In Python
    • Sets In Python
  • Расширенные структуры данных в Python 
  • Операторы в Python
  • Условные и управляющие операторы в Python
  • Loops In Python
  • For Loop In Python
  • Python While Loop
  • Python Functions
  • Classes And Objects
  • File Handling In Python
  • Exceptional Handling In Python
  • Программы для практики
  • Программы шаблонов Python

  Python достаточно быстр для нашего сайта и позволяет нам создавать поддерживаемые функции в рекордно короткие сроки с минимальным количеством разработчиков, — Куонг До, архитектор программного обеспечения, YouTube . com

   

  Полный курс Python — изучение Python за 12 часов | Учебник Python для начинающих | Edureka

  Это видео Edureka о полном курсе Python поможет вам изучить язык программирования Python и его основные концепции с помощью примеров с нуля.

   

  Расширенные концепции Python

  Когда вы закончите с основными концепциями Python, перейдите к расширенным концепциям Python, которые дадут вам более четкое представление о том, как работают с Python с помощью продвинутых концепций Python.

  • Generators In Python
  • Iterators In Python
  • Python Decorators
  • Python Modules
  • System Programming 
  • Databases
  Python For Data Science 

  Когда вы закончите изучение основ и расширенных концепций Python, вы можете начать свое путешествие в науку о данных с Python. Поскольку наука о данных является самым популярным профилем работы в текущем рыночном сценарии, изучение науки о данных с помощью Python также даст вам профессиональный рост.

  • Introduction To Data Science
  • Statistics And Probability For Data Science
  • Python Libraries For Data Science
    • Numpy
    • Pandas
    • Matplotlib
    • Seaborn
    • Scikit-learn 
  • Проекты и модели по науке о данных
  Полный курс Python для науки о данных — 9Часы | наука о данных с помощью Python | Edureka

  Это видео Edureka о «Python для науки о данных» поможет вам изучить Python для науки о данных, включая все соответствующие библиотеки.

   

  Python для машинного обучения

  Машинное обучение — еще один аспект изучения Python. Благодаря расширенной поддержке библиотек и функциям, которые предлагает Python, вы можете работать с различными проектами и совершенствовать свои навыки, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.

  • Introduction To Machine Learning
  • Mathematics For Machine Learning
  • Supervised Learning 
  • Unsupervised Learning 
  • Reinforcement Learning 
  • Python Libraries For Machine Learning 
    • Tensorflow
    • Scikit-learn
    • Алгоритмы машинного обучения
    • Classification
    • Naive Bayes
    • KNN
    • Decision Tree
    • Support Vector Machine
    • Artificial Neural Network
  • Regression
    • Logistic Regression
    • Линейная регрессия
  • Нейронные сети
  • Глубокое обучение
  Машинное обучение с помощью Python Полный курс за 6 часов | Учебное пособие по Python для машинного обучения | Edureka

  Это видео Edureka Machine Learning with Python поможет вам понять и изучить основы машинного обучения с нуля.

   

  Python для искусственного интеллекта ence

  Искусственный интеллект с Python служит средством для технологических достижений, совершенствуйте свои навыки ИИ с помощью Python.

  • Introduction To AI
  • Types Of AI
  • Theano
  • OpenCV
  • Pytorch
  • Artificial Intelligence Algorithms
    • K Means Clustering
    • Gradient Усиление
  • Распознавание образов
  • Обнаружение объектов
  • Распознавание речи
  • Чат-боты
  Искусственный интеллект с Python | Учебное пособие по искусственному интеллекту с использованием Python | Edureka

  Это видео Edureka на тему «Искусственный интеллект с помощью Python» предоставит вам всестороннее и подробное знание концепций искусственного интеллекта с практическими примерами.

   

  Веб-разработка на Python 

  Веб-разработка на Python так же проста, как написание программы на простом английском языке.

  • Программирование графического интерфейса
  • Python Web Frameworks
  • Django Dultior
  • Python App Development
  • . освоить программирование на Python.
    • Парсинг веб-страниц в Python
    • Robot Framework в Python
    • Top Python Projects
    • Requests In Python 
    • Selenium With Python
    • Python Visual Studio
    • DevOps With Python
    • Python And Netflix
    • Ruby vs Python 
    • Java против Python
    • R против Python

    На этом мы подошли к концу этой статьи.