Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы

Приветствую, это уже 2 подобный пост. На этот раз он исключительно про основы, немного перегруппировал прошлые уч. материалы и добавил новые, так же появился пункт, рассказывающий что со всеми этими уч. материалами делать. Думаю, что все это хорошо дополнит пост о том, как делать проекты(скоро он выйдет), и в каком то смысле, получится гайд из 2 частей, о том как учить основы питона.

Мой канал в телеге - https://t.me/tobeprog (там о самих методах обучения и обзоры на материалы).

Учебные материалы разделены на 3 разных подхода, деление это весьма условное, но с ним будет удобнее объяснить какие то моменты.

1. Автоматизация рутины

1.1. Автоматизация рутинных задач с помощью Python, Свейгарт - сильно отличается от других вводов в Python(да и не только, в python). Дело в подходе к практике: вы сразу учитесь делать полезные штуки(как говорит книга, автоматизировать свою рутину), а не стандартные абстрактные задачи, служащие исключительно для закрепления материала.

Кроме того, что это, рациональный способ изучения python(язык позволяет быстро сделать что то интересное/полезное/работающие, почему бы не использовать эту приятную, и довольно впечатляющую возможность). Это в принципе, правильный способ изучения программирования, именно программирования, а не просто синтаксиса языка.

1.2. https://stepik.org/course/575 - курс по автоматизации тестирования, нам интересны первые две его части(в рамках изучения питона). Там про selenium - инструмент, для автоматизации в браузере(это про - зайти на страницу, заполнить форму, нажать кнопочки, оставить комент и т.д. и т.п.). О нем рассказано в книге Свейграта, но нужна практика. В этом курсе ее много и подана она отлично.

1.3 Огромное кол-во туториалов по автоматизации. Книга Свейгарта породила целую волну материалов по "автоматизации". Если вбить на ютубе "python automation", то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. Более классический подход

Большинство программистов начинало именно так - хороший толстенький томик ввода в яп. В большинстве случаев, вам будут рекомендовать именно этот, можно сказать, проверенный годами подход.

2.1. Книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями 'классического' подхода:

- Лутц, Изучаем Python. Наверно самая рекомендуемая и популярная книга по питону. Может оказаться несколько перегруженной для начинающих(в этом нет ничего страшного), в таком случае стоит выбрать один из вариантов ниже.

3 замечательные книги, немного разные по стилю(можно выбрать что ближе), во всех 3 очень хорошая подача, именно для начинающих

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

-Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

-Программируем на Python, Доусон Майкл

2.2. https://stepik.org/course/67 - тот самый курс, его рекомендуют в каждом посте про изучение python, а если его там не окажется, то о нем вспомнят в комментах. Очень популярный(430к учащихся), возможно самый популярный курс по python на русском.

3. Академический подход

Кроме ряда очевидных положительных сторон, есть одна особенность(тоже положительная), которая сильно влияет на процесс изучения - подразумевается предварительная подготовка студентов(даже если, курс читается с нуля). И тут речь не столько о предмете, сколько о способностях к усвоению материала. У вузов есть система отбора, у хороших - довольно жесткая, к тому же высшее образование, в принципе и не претендует быть чем то простым(например, если что то можно объяснить за 10 минут, то это не буду растягивать на 2 часа).

3.1. Алгоритмы на Python 3

Практика программирования на Python 3

Два замечательных курса(МФТИ) Тимофея Хирьянова. Одни из лучших лекции по Python, и скорее всего, лучшие на русском.

3.2. Если все хорошо с английским, довольно интересный вариант:

-1 лекция из MIT 6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python) - один из лучших вводов в язык и cs одновременно.

4. Что с этим всем делать?

4.1. Все вышеперечисленный варианты, по сути, об одном и том же - изучении питона с 0(неважно, что где-то больше практики/теории, где-то учебный материал сильно выйдет за рамки основ или наоборот будет исключительно в них т.д. и т.п.). К тому же, они все - топовые представители своего формата. Поэтому, можно выбрать, буквально любой(какой больше по вкусу, да даже случайный), и это должно сработать. Если выбрать только условного Лутца(а не начать с автоматизации, закрепив потом курсами или академ. подходом), ничего страшного не случится, хотя это и довольно сложный вариант. Но говорить, что подобное не сработает - неправильно(повторюсь, многие буквально так и начинали).

4.2. Но можно и оптимизировать процесс, предугадав какие то проблемы, и решив их до наступления. Вариант который кажется, наиболее удачным:

Начать с автоматизации, это наиболее мягкий вход для новичков. Также, он решает проблему - 'непонимания процесса программирования', когда, ученик вроде бы и изучил основы синтаксиса, но в само программирование все еще не может.

После Свейгарта, можно, как минимум, научится с помощью кода закрывать, как говорит книга, свою рутину. Мб не столь впечатляющий круг задач, но это уже настоящее программирование. К тому же, если будет принято решение дропнуть процесс(будем реалистами, это случается часто), то как минимум, останется очень полезный навык.

Вторым шагом, надо закрепить изученное и закрыть пробелы(а их будет достаточно). В качестве ориентира, с которым стоит сверятся, отмечая, что пока не ясно - Лутц(настольная книга на все время изучения). Основным учебным материалом любой вариант из п.2. - п.3. Важный момент, их можно комбинировать, к примеру смотреть цикл лекций, одновременно проходя курс на степике и читая книгу, ничего страшного в этом нет, путаницы это не создаст, более того это может упростить и улучшить процесс.

4.3. Существует куча других отличных книг/курсов, и далеко не 2 вуза выкладывают свои лекции, более того, можно выдумать, куда более сложный способ изучения, и он может быть вполне рабочим. Но нужно ли все это? Меня смущает обилие списков с кучей учебных материалов, которые забывают упомянуть одну важную штуку: для того, чтобы выучить основы программирования, и мочь что-то сделать используя определенный яп, всего пары названий из подобного списка будет достаточно.

5. После основ(не зависит от выбранного подхода)

Ряд учебных материалов, изучение которых, на раннем этапе, сильно поднимет уровень.

5.1. Уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы. Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.

5.2. https://stepik.org/course/4519 - курс в котором учат искать на StackOverflow, читать документацию и юзать библиотеки. Это тот самый подход, о котором не особо пишут в книжках, однако, это именно про такую - трушную практику. В каком то смысле, здесь учат делать, как в видео выше.

5.3. https://stepik.org/course/512 - курс по питону, для тех кто прошел основы. Стоит посмотреть хотя бы начало - там небольшой ввод в само устройство языка, стек вызовов, пространство имен, области видимости и прочее.

5.4. CS50

оригинал перевод

Этот Гарвардский курс ввода в computer science полезно посмотреть всем начинающим программистам.

P.S. Программирование - это не про колл-во прочитанных книг и пройденных курсов, оно про практику. Уч. материалы - это инструменты, они помогут прояснить какие то моменты, но ту самую практику за изучающего не сделают. Можно до бесконечности искать уч. материалы, проходить их, иметь кучу сертификатов, сделанных упражнений из конца главы и переписанного кода с туториалов, но так и не мочь программировать. По сути, просто отодвигать саму практику, это на самом деле, довольно бессмысленно.

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык(тратить на это кучу времени), нужно просто подобрать самый удобный инструмент, сосредоточится на практике, если после, знаний категорически не хватает для реализации практики, нужно снова подобрать самый удобный инструмент и получить их.

В одном из постов, я приводил пример про комментарии в коде, в некоторых курсах, буквально, заставляют их писать под каждый хеловорлд. Это вызывает, разве что, раздражение. Можно в сотый раз попытаться объяснить их важность, однако, зачем они нужны, станет понятно и без этого. Очень естественным образом, на практике - ровно в тот момент, когда сам себе впервые задашь вопрос - "почему/как/что я здесь написал?"