Python работа – Вакансия Программист Python (удаленно) в Москве, работа в Общество защиты прав потребителей (вакансия в архиве)

Как выучить Python и найти работу

Самое трудное в изучении нового языка, в том числе Python – это составить план обучения и найти поддержку в лице опытного товарища.

Python входит в пятерку самых популярных языков программирования по результатам исследования StackOverflow. Этот язык любим разработчиками за понятный и лаконичный синтаксис, а также за врожденную универсальность. Питон – это бэкенд и генерация шаблонов в вебе, системные утилиты и десктопные приложения, исследование данных и машинное обучение.

Python универсален - его используют и для написания приложений, и для создания расширений и интеграции отдельных решений.

Популярные в веб-разработке фреймворки – Flask и Django – написаны на Python. Библиотеки для исследования больших объемов данных Pandas и Scikit-Learn написаны на Python. Фронтенд YouTube частично реализован на Python.

Поэтому почти в любой крупной IT-компании есть направление, которое разрабатывает на Питоне. К таким гигантам в России относятся, например, Avito, Яндекс и Mail.Ru. В разделе вакансий каждой из этих компаний найдется актуальное объявление о поиске питониста.

Большинству работодателей нужны не столько знания, сколько умение их применять. Так, согласно статистике hh.ru, по запросу «Python-разработчик» на 2017 год, доля вакансий с требованием опыта разработки от 1 до 3 лет составляет 50%. Доля вакансий без опыта – 7%.

Поскольку в таких компаниях трудятся целые отделы программистов, важен и опыт командной работы с кодом, важно понимать о чем говорят профессиональные товарищи-питонисты. Поэтому одних знаний синтаксиса языка будет недостаточно для поиска первой работы, нужно уметь:

  • Писать чистый код
  • Создавать сайты с помощью Django
  • Валидно верстать, в том числе с помощью Bootstrap
  • Знать алгоритмы и структуры данных
  • Знать принципы ООП
  • Работать с GIT

Хотя Питон – простой в освоении язык программирования, из-за его многогранности самостоятельное изучение осложняется. Составить грамотный план изучения языка без знаний будет трудно, а то и невыполнимо для новичка. А ошибки и трудности будут регулярно мешать двигаться дальше, заставляя тратить часы и дни на гугление.

Однако во времена онлайн-университетов изучение нового не проблема. В случае с Питогом новичку поможет обучение в онлайн-университете GeekUniversity от Mail.Ru Group на факультете Python-разработки.

В годовом курсе по Питону разработчик создает 4 проекта, каждый из которых станет вехой в будущем резюме. Площадка предоставляет и личного наставника, который поможет быстро разобраться с проблемами при создании проекта.

А посещать GeekUniversity в онлайн нужно будет не чаще 2-3 раз в неделю, в вечернее время.

Через год у студентов появляется резюме, портфолио (к примеру, собственная платежная система и сайт на Django, написанный с нуля), опыт проектирования приложений и командной разработки.

Не забудьте добавить сюда факультативы от Avito и Mail.Ru, а также курс по подготовке к прохождению собеседования. В конце концов, если вернуться к статистике HeadHunter’а, через год снизится и количество конкурентов среди соискателей – 18% с опытом против 21% без.

Занятия начнутся уже 21 сентября, поэтому лучше не откладывать. Узнать подробнее о программе и оставить заявку можно на странице онлайн-университета.

Записаться

 

 

Трюки и советы по Python, которые облегчат вашу жизнь

Упрощение Python кода с помощью знакомых инструментов

Все ли на самом деле плохо с Python на удаленке? — Хабр Q&A

Как раз в преддверии 40-летия понял, что ни сил, ни желания админить в моём маленьком городке уже нет. Но и трое детей не давали возможности просто махнуть рукой и не напрягаться по жизни.
Было:
  • желание удалёнки/фриланса
  • неудачный прошлый опыт
  • неплохой уровень администрирования
  • кое какие аналитические способности
  • опыт с несколькими языками программирования

Предпочтение - Python/Django.
Написал резюме по правилам, разослал везде, мониторил разные группы/форумы.
Взяли в один проект (на полгода). Понял, что выдавал желаемое за действительное и мой уровень был, как сейчас говорят "джун". Но Джун - не приговор. Просто тратил на решение задач больше времени. В том числе и за счёт личного.
Потом снова искал. Попал в стартап прям в самом его начале. За полтора года поднял уровень. Потом потыркался по всяким upwork и вебстудиям, пока опять не нашёл интересный стратап.
В общем - не бояться и не комплексовать. "Ищите и обрящете" 🙂

По моему опыту общения с начинающими сейчас, с теми, кто самоназывается "Джун" - проблема ребят в том, что ни мыслить, ни искать решения особо не умеют. Доходило до того, что взятый в проект JS-React "специалист" не мог ни проанализировать ТЗ, ни выдать алгоритм действий по его реализации. Даже без подробностей. Я, питонист, тыкал его в выдачу гугла по вопросам, которые у него возникали.

Или, вот, парень в ВК спросил что-то в группе по какой-то задаче. Я подсказал. На свою голову 🙂 Еле потом отвязался. Вопросов у него было много, но на вопросы по Питону, не смотря на призывы подумать и поискать, в итоге приходилось тыкать его вы первые позиции выдачи Гугла. Т.е. человек, желающий стать (точнее - зарабатывать) программистом и штудировавший Лутца (по-моему) просто не мог загуглить. Вообще.

Ну, это так, немного опыта, немного наболевшего 🙂

Работа с документацией в Python: поиск информации и соглашения

Python обладает великолепной документацией и предоставляет удобные способы для работы с ней: от официального сайта до встроенной справочной системы.

Работа с документацией является одной из важных составляющих деятельности разработчика. И это не только чтение документации к библиотекам и комментариев в коде, но и документирование собственного кода, а также поддержание его в актуальном состоянии. Качественно задокументированный код во многих случаях упрощает его поддержание и сокращает время на «вхождение» новых сотрудников в проект. Если же речь идет об изучении нового языка программирования, качество документации и поддержка сообщества могут сыграть решающую роль в освоении материала и снизить порог вхождения.

Документация к языку программирования Python обладает всеми качествами, которые отличают «хорошую» документацию от «плохой». Тем не менее, новички часто сталкиваются с рядом вопросов. Как быстро найти информацию о классе или функции? Как самому писать документацию к коду? Какие инструменты можно использовать при документировании кода? На эти вопросы мы и постараемся ответить в статье.

Основной источник информации о Python

Безусловно, основным, наиболее полным и актуальным источником информации о Python является сайт c официальной документацией. Главная страница сайта предоставляет удобную навигацию по разделам.

Важные разделы сайта (полезно начинающим программистам)

  • Setup and Usage — содержит информацию об установке и настройке Python на разных платформах;
  • Tutorial — учебное пособие для новичков, с которого и рекомендуется начинать свой путь в мир Python;
  • Library Reference — подробное описание стандартной библиотеки Python;
  • Python HOWTO — различные руководства по конкретным темам;
  • Language Reference — раздел для тех кто, хочет знать подробности реализации СPython.

В остальных разделах вы можете найти информацию о сторонних модулях, их установке и распространении, информацию по написанию расширений для Python на языках С/С++, часто задаваемые вопросы и новости Python.

Поиск по сайту с документацией

Для поиска по сайту имеются: окно быстрого поиска по ключевым словам и таблицы с индексами для поиска по названию модуля (класса, метода, переменной). Важно: Python динамично развивается, постоянно добавляются новые возможности и функционал. Если вы хотите работать с актуальной документацией — выберите необходимую вам версию Python в выпадающем меню в шапке сайта.

Создатели Python предусмотрели возможность установить документацию локально на компьютере. Для этого необходимо перейти на страницу загрузки, выбрать версию Python, формат файлов (доступны pdf, epub, html, txt) и способ архивирования. После скачивания и распаковки архива, вы можете пользоваться документацией в полном объеме.

Встроенная справочная система

Чтение объемного справочного руководства полезно на этапе изучения языка. При работе с кодом чаще возникает необходимость получить небольшую справку о работе той или иной функции, получаемых аргументах, или о наличии у класса атрибутов и методов. В таких случаях информация из официальной документации, как правило, избыточна, а поиск по ней может может занять значительное время. В Python для таких случаев существует встроенная справочная система, позволяющая быстро получить краткую справку об объекте.

Небольшое уточнение: поскольку в Python все является объектом, в том числе методы и классы, далее мы будем часто употреблять термин «объект» применительно к целям получения информации.

Доступ к встроенной справочной системе осуществляется с помощью функции help. Для получения справки по тому или иному объекту необходимо в интерпретаторе Python вызвать функцию help, а в качестве аргумента передать сам объект или строку с названием объекта.

Примеры

>>> help(ord)
Help on built-in function ord in module builtins:
ord(c, /)
    Return the Unicode code point for a one-character string.
(END)

В приведенном выше примере, мы вызвали справку по функции ord. В тексте сообщения содержится информация о том, что делает функция и к какому модулю она относится.

Теперь попробуем получить информацию о модуле стандартной библиотеки os.

>>> help(os)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'os' is not defined

Почему вызов функции завершился выбросом исключения? Ведь модуль os входит в стандартную библиотеку и маловероятно, что справочная информация по нему не была включена.

Docstring

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте разберемся, где хранится справочная информация и как работает функция help. Как уже говорилось выше, все в Python является объектом. Все объекты в Python имеют специальный атрибут __doc__, предназначенный для хранения строки документации — docstring. Вот как определено понятие docstring в официальной документации: «Docstring — строковый литерал, который встречается как первый оператор в определении модуля, функции, класса или метода. Такой docstring становится специальным атрибутом

__doc__ этого объекта».

Посмотрим, что хранится в атрибуте __doc__ объекта ord.

>>> ord.__doc__
'Return the Unicode code point for a one-character string.'

Размещение справки об объекте в исходном коде самого объекта позволяет элегантно решить вопрос хранения информации и доступа к ней. Функция help при передаче ей в качестве аргумента объекта для получения информации о нем, обращается к атрибуту __doc__ этого объекта. Поскольку модуль os не импортирован, он отсутствует в глобальной области видимости и не доступен при вызове функции help. Именно по этой причине мы получаем ошибку. Для решения проблемы достаточно импортировать модуль. Есть еще один способ избежать ошибки и не связанный с импортом объекта — передать в качестве аргумента в функцию help строку с именем объекта.

>>> help('os')

В этом случае функция help для получения информации будет использовать модуль стандартной библиотеки pydoc, который выполнит импорт объекта и генерацию справки.

Посмотрим на исходный код модуля os и убедимся в том, что docstring и содержимое атрибута os.__doc__ совпадают. Из приведенного кода видно, как определяются в коде docstring. Строки документации заключаются в тройные кавычки и пишутся сразу под заголовком объекта.

Вы уже заметили, что вывод функции help отличается от вывода, полученного через обращение к атрибуту __doc__ объекта. Он более информативен и выводит информацию в виде форматированного текста. У функции help есть еще одна особенность, повышающая удобство работы со справочной системой. При вызове help без аргументов запускается интерактивный режим справочной системы. Для получения справки в нем достаточно набрать только название интересующего нас объекта. Запустив интерактивный режим в отдельном терминале, мы получаем удобный инструмент для работы с документацией.

Как вспомнить название модуля, класса или функции?

Стандартная библиотека Python весьма обширна и содержит большое количество модулей. Помнить их все, в том числе и заложенный функционал, невозможно. Что делать, если мы не помним (не знаем) название модуля, класса или функции? Ниже приведены несколько примеров, помогающих в таких ситуациях.

Получение списка доступных модулей:

>>> help('modules')

Получение ключевых слов:

>>> from keyword import kwlist
>>> print(*kwlist, sep='\n')

Получение списка названий встроенных функций:

>>> import builtins
>>> print(*builtins.__dict__.keys(), sep='\n')

Весьма полезной и часто используемой разработчиками функцией является dir. В качестве аргумента она принимает объект и возвращает список допустимых атрибутов для этого объекта. Это один из способов узнать, какие методы и атрибуты содержит объект.

>>> dir(int)

Как задокументировать собственный код?

Теперь, когда мы знаем о docstring и работе функции help, мы можем задокументировать свой код. В качестве примера возьмем скрипт factorial.py:

def factorial(n):
   if n < 2:
       return 1
   return n * factorial(n — 1)

if __name__ == "__main__":
   n = int(input())
   print(factorial(n))

Добавим docstring.

""" Скрипт для нахождения факториала """

def factorial(n):
    """ Вычисляет факториал числа n """
   if n < 2:
       return 1
   return n * factorial(n - 1)

if __name__ == "__main__":
   n = int(input())
   print(factorial(n))

Убедимся в наличии документации по модулю factorial:

>>> import factorial
>>> factorial.__doc__
' Скрипт для нахождения факториала '
>>> factorial.factorial.__doc__
' Вычисляет факториал числа n '

Вызов help(factorial) вернет справку:

Help on module factorial:

NAME
   factorial - Скрипт для нахождения факториала

FUNCTIONS
   factorial(n)
       Вычисляет факториал числа n

FILE
   /home/user/factorial.py
(END)

При создании документации к коду стоит придерживаться правил и рекомендаций, описанных в PEP257 и PEP8. Ссылки на эти документы приведены в конце статьи.

О библиотеке pydoc

Мы уже упоминали модуль стандартной библиотеки pydoc. Он автоматически генерирует документацию из модулей Python. Документация может быть представлена ​​в виде страниц текста на консоли, отображаться в браузере или сохраняться в HTML-файлах.

Команда pydoc позволяет вывести текст справки прямо в терминале (не интерпретаторе Python):

$ pydoc sum

Help on built-in function sum in module __builtin__:

sum(...)
   sum(sequence[, start]) -> value
   Return the sum of a sequence of numbers (NOT strings) plus the value
   of parameter 'start' (which defaults to 0). When the sequence is
   empty, return start.
(END)

Для создания документации в виде HTML-страниц используется ключ -w. Это позволяет организовать хранение документации отдельно от кода.

$ pydoc -w sum
wrote sum.html
$ cat sum.html

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<html><head><title>python: built-in function sum</title>
<meta charset="utf-8">
</head><body bgcolor="#f0f0f8">
<dl><dt><a name="-sum"><strong>sum</strong></a>(...)</dt><dd><tt>sum(sequence[,&nbsp;start])&nbsp;-&gt;&nbsp;value<br>
&nbsp;<br>
Return&nbsp;the&nbsp;sum&nbsp;of&nbsp;a&nbsp;sequence&nbsp;of&nbsp;numbers&nbsp;(NOT&nbsp;strings)&nbsp;plus&nbsp;the&nbsp;value<br>
of&nbsp;parameter&nbsp;'start'&nbsp;(which&nbsp;defaults&nbsp;to&nbsp;0).&nbsp;&nbsp;When&nbsp;the&nbsp;sequence&nbsp;is<br>
empty,&nbsp;return&nbsp;start.</tt></dd></dl>

Для поиска по docstring модулей используется ключ -k. В качестве аргумента в этом случае передается ключевое слово. В результате будут выведены названия всех модулей в docstring которых встречается ключевое слово.

$ pydoc -k json
json - JSON (JavaScript Object Notation) <http://json.org> is a subset of
json.decoder - Implementation of JSONDecoder
json.encoder - Implementation of JSONEncoder
json.scanner - JSON token scanner
json.tool - Command-line tool to validate and pretty-print JSON
_json
pbr.pbr_json

Обратим ваше внимание на одну особенность поиска по документации при использовании ключа -k. Поиск производится только по первым строкам документации модулей. Тем не менее, данный функционал может быть весьма полезным в некоторых случаях.

Для любителей работать в браузере, предусмотрена возможность запуска HTTP-сервера документации, который будет доступен по порту, указанному после ключа -p.

$ pydoc3 -p 1234
Server ready at http://localhost:1234/
Server commands: [b]rowser, [q]uit
server>

В третьей версии Python для управления сервером добавлена пара команд: b — открытие страницы документации в браузере, q — завершения работы сервера. При вызове команды pydoc3 с ключом -b произойдет запуск сервера и автоматическое открытие страницы в браузере. В документацию также будут включены модули, расположенные в директории из которой был запущен сервер.

Соблюдение соглашений

При документировании кода важно соблюдать принятые в языке программирования соглашения. Для решения этих задач существуют различные инструменты. В этой статье мы становимся на одном из них — модуле pydocstyle.

Модуль pydocstyle — это инструмент статического анализа для проверки соответствия docstring соглашениям, принятым в Python. Установка модуля осуществляется с помощью менеджера пакетов pip:

$ pip install pydocstyle

По умолчанию pydocstyle проверяет docstring на соответствие официальному соглашению PEP257. Проверим созданный нами скрипт factorial.py:

$ pydocstyle factorial.py
factorial.py:1 at module level:
  D400: First line should end with a period (not 'а')
factorial.py:1 at module level:
  D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text
factorial.py:3 in public function `factorial`:
  D400: First line should end with a period (not 'n')
factorial.py:3 in public function `factorial`:
  D210: No whitespaces allowed surrounding docstring text

Видим, что pydocstyle обнаружил ошибки — лишние пробелы вокруг текста и отсутствие точки в конце строк документации. Исправим эти ошибки и запустим pydocstyle еще раз.

Модуль pydocstyle имеет более широкие возможности, чем в приведенном выше примере, и гибкую систему настроек под требования по оформлению документации. Ознакомится с их полным списком можно вызвав pydocstyle -h или в разделе «документация» на сайте проекта.

Полезные ссылки

ФРОО рекомендует:

Еще статьи по Python

Python 3 для начинающих и чайников

Язык программирования Python 3 — это мощный инструмент для создания программ самого разнообразного назначения, доступный даже для новичков. С его помощью можно решать задачи различных типов.

Этот сайт призван помочь начинающим и чайникам научиться программировать на python 3. Также здесь можно подробнее узнать об особенностях функционирования этого языка.

Язык Python обладает некоторыми примечательными особенностями, которые обуславливают его широкое распространение. Поэтому прежде чем изучать python, следует рассказать о его достоинствах и недостатках.

Python 3: преимущества и недостатки языка

  1. Python - интерпретируемый язык программирования. С одной стороны, это позволяет значительно упростить отладку программ, с другой - обуславливает сравнительно низкую скорость выполнения.
  2. Динамическая типизация. В python не надо заранее объявлять тип переменной, что очень удобно при разработке.
  3. Хорошая поддержка модульности. Вы можете легко написать свой модуль и использовать его в других программах.
  4. Встроенная поддержка Unicode в строках. В Python необязательно писать всё на английском языке, в программах вполне может использоваться ваш родной язык.
  5. Поддержка объектно-ориентированного программирования. При этом его реализация в python является одной из самых понятных.
  6. Автоматическая сборка мусора, отсутствие утечек памяти.
  7. Интеграция с C/C++, если возможностей python недостаточно.
  8. Понятный и лаконичный синтаксис, способствующий ясному отображению кода. Удобная система функций позволяет при грамотном подходе создавать код, в котором будет легко разобраться другому человеку в случае необходимости. Также вы сможете научиться читать программы и модули, написанные другими людьми.
  9. Огромное количество модулей, как входящих в стандартную поставку Python 3, так и сторонних. В некоторых случаях для написания программы достаточно лишь найти подходящие модули и правильно их скомбинировать. Таким образом, вы можете думать о составлении программы на более высоком уровне, работая с уже готовыми элементами, выполняющими различные действия.
  10. Кроссплатформенность. Программа, написанная на Python, будет функционировать совершенно одинаково вне зависимости от того, в какой операционной системе она запущена. Отличия возникают лишь в редких случаях, и их легко заранее предусмотреть благодаря наличию подробной документации.

Изучение языка программирования python - это просто и понятно даже для чайников. Уже сейчас вы можете скачать python и написать свою первую программу!

Также у нас появился самоучитель Python, собранный из материалов данного сайта. Удачного изучения Python!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *