50+ лучших курсов по python для начинающих и опытных программистов

Deep Anomaly Detection

Из песочницы

Детекция аномалий с помощью методов глубокого обучения

Выявление аномалий (или выбросов) в данных — задача, интересующая ученых и инженеров из разных областей науки и технологий. Хотя выявлением аномалий (объектов, подозрительно не похожих на основной массив данных) занимаются уже давно и первые алгоритмы были разработаны еще в 60-ых годах прошлого столетия, в этой области остается много неразрешенных вопросов и проблем, с которыми сталкиваются люди в таких сферах, как консалтинг, банковский скоринг, защита информации, финансовые операции и здравоохранение.В связи с бурным развитием алгоритмов глубоко обучения за последние несколько лет было предложено много современных подходов к решению данной проблемы для различных видов исследуемых данных, будь то изображения, записи с камер видеонаблюдений, табличные данные (о финансовых операциях) и др.

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями — только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей

То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов

В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

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

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.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составим вам какого-либо труда.

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.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Участвуем в соревновании по Data Science. Первый опыт

Tutorial

Привет, Хабр!
Давно я не писал никаких статей и, вот думаю, пришло время написать о там, как мне пригодились знания по data science, полученные по ходу обучения небезывестной специализации от Яндекса и МФТИ «Машинное обучение и анализ данных». Правда, справедливости ради надо отметить, что знания до конца не получены — спецуха не завершена 🙂 Однако, решать простенькие реальные бизнесовые задачи уже можно. Или нужно? На этот вопрос будет ответ, буквально через пару абзацев.
Итак, сегодня в этой статье я расскажу уважаемому читателю о своем первом опыте участия в открытом соревновании. Хотелось бы сразу отметить, что моей целью соревнования было не получение каких-либо призовых мест. Единственное желание было попробовать свои силы в реальном мире 🙂 Да, в добавок так вышло, что тематика соревнования практически никак не пересекалась с материалом из пройденных курсов. Это добавило некоторые сложности, но с этим соревнование стало еще интереснее и ценнее опыт вынесенный оттуда.
По сложившейся традиции, обозначу кому может быть интересна статья. Во-первых, если Вы уже прошли первые два курса указанной выше специализации, и хотите попробовать свои силы на практических задачах, но стесняетесь и переживаете, что может не получиться и Вас засмеют и т.д. После прочтения статьи, такие опасения, надеюсь, развеятся. Во-вторых, возможно, Вы решаете схожую задачу и совсем не знаете с чего зайти. А здесь готовенький простенький, как говорят настоящие датасайнтисты, бэйзлайн 🙂

Как пользоваться ADB run

Установка PythonInstall Python

Чтобы установить Python с помощью Microsoft Store, сделайте следующее:To install Python using the Microsoft Store:

1. Перейдите в меню Пуск (значок Windows в нижнем левом углу), введите «Microsoft Store» и щелкните ссылку, чтобы открыть магазин.Go to your Start menu (lower left Windows icon), type «Microsoft Store», select the link to open the store.

2. Когда магазин откроется, выберите Поиск в верхнем правом меню и введите «Python».Once the store is open, select Search from the upper-right menu and enter «Python». Выберите «Python 3.7» из результатов в разделе приложений.Open «Python 3.7» from the results under Apps. Щелкните Получить.Select Get.

3. После того как Python завершит процесс загрузки и установки, откройте Windows PowerShell, используя меню Пуск (значок Windows в нижнем левом углу).Once Python has completed the downloading and installation process, open Windows PowerShell using the Start menu (lower left Windows icon). После открытия PowerShell введите , чтобы убедиться, что Python 3 установлен на компьютере.Once PowerShell is open, enter to confirm that Python3 has installed on your machine.

4. Установка Python из Microsoft Store содержит стандартный диспетчер пакетов pip.The Microsoft Store installation of Python includes pip, the standard package manager. Pip позволяет устанавливать дополнительные пакеты, которые не входят в стандартную библиотеку Python, и управлять ими.Pip allows you to install and manage additional packages that are not part of the Python standard library. Чтобы убедиться, что у вас есть pip, который можно использовать для установки пакетов и управления ими, введите .To confirm that you also have pip available to install and manage packages, enter .

Шаг 2: Чего вы хотите достичь после изучения Python

Теперь, когда вы имеете некоторые представление о том, что такое Python и почему он используется, пришло время задуматься о том, почему именно вы хотите изучать программирование на Python для начинающих и что вы надеетесь получить от этого. Задайте себе следующие вопросы и тщательно продумайте ответы:

Что вы планируете делать со знанием программирования?

Ответ на этот вопрос чрезвычайно важен, так как он поможет определить основные причины изучения Python для начинающих. Если вы хотите сделать карьеру в программировании, то вам следует изучить программирование на Python, а затем перейти к изучению других языков. Однако, если вы академик, который просто хочет иметь возможность писать свои собственные программы анализа данных, то вам нужно будет изучать основы Python совершенно по-другому. Все разные, и у всех разные причины изучения Python.

Как много времени вы готовы уделять изучению?

Время, которое вы должны посвятить изучению Python для начинающих, будет в значительной степени зависеть от типа курса, который вы выберете. Например, если вы бросили работу и хотите изучить основы Python в кратчайшие сроки, вам, вероятно, следует начать с интенсивного курса Python или пройти Bootcamp Python уроки.

Тем не менее, ваш подход будет совершенно отличаться, если у вас есть только несколько часов в неделю для программирования. Лучшее, что можно сделать в этом случае, — это записаться на онлайн-курс Python для начинающих. Эти курсы обычно позволяют вам работать в своем собственном темпе, позволяя вам потратить несколько часов на обучение после работы или в выходные дни, когда у вас есть свободное время.

Did you know?

Have you ever wondered which online learning platforms are the best for your career?

See & compare TOP3 online learning platforms side by side

Для некоторых людей изучение языка программирования, такого как Python, является не чем иным, как хобби, которое позволяет им тратить время на то, что им нравится. Однако для других программирование — это билет в новую карьеру и, в некотором смысле, в новую жизнь. Если вы надеетесь получить повышение или новую работу с новыми знаниями в области программирования, то вам необходимо убедиться, что вы делаете все правильно с самого начала. Убедитесь, что вы записались на курс с хорошими отзывами, такие вы можете найти на платформе BitDegree, и убедитесь, что вы делаете заметки и соблюдаете рекомендации по программированию с самого начала.

Шаг 5: Знакомство с другими источниками по Python для начинающих

Изучение основ Python для начинающих с помощью онлайн-курсов — это хорошо, но что же делать, когда ваш курс закончится?

Что ж, ответ на этот вопрос прост — ниже вы найдете больше ресурсов, которые позволят вам продолжать изучать и практиковать свой навык!

К счастью для вас, есть множество различных ресурсов, которые вы можете использовать. Среди них:

Справочные руководства

Справочные руководства являются одними из самых важных инструментов разработчика. Они обрисовывают в общих чертах все, что вам нужно знать о языке программирования, включая его синтаксис и лучшие способы примеры использования. Некоторым людям нравится иметь физический справочник в форме книги, но я всегда считал, что они уступают онлайн-справочникам. Официальное руководство по языку Python — хорошее место для начала.

Видео-уроки

Если вы застряли в работе над проектом и вам нужна помощь — и вы мне поверите — короткие видеоуроки могут помочь вам взглянуть на привычные вещи по-другому

Несмотря на это, они не должны заменять вам ваш полноценный ресурс по обучению, хорошо продуманный онлайн-курс, видеоуроки — отличный ресурс, на который вы обязательно должны обратить внимание. Просто зайдите на YouTube и найдите тему, на которой вы застряли!

Преимущества

• Профессиональный сервис
• Гибкое расписание
• Разнообразие вариантов обучения

Основные Функции

• Профессиональные сертификаты
• Курсы университетского уровня
• Программы онлайн степеней

Посмотреть На Все Купоны Лучших Платформ Для Онлайн Обучения Преимущества

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

Основные Функции

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

Посмотреть На Все Купоны Лучших Платформ Для Онлайн Обучения

Задачки по программированию

Онлайн-задачи по программированию и соревнования — отличный способ попрактиковаться в написании кода согласно подробному набору инструкций. В некоторых случаях вы будете соревноваться в скоро решения задачи с другим человеком, чтобы найти решение. Другие проблемы будут связаны с поиском решения наиболее эффективным способом.

Советы для начинающих

1. Заранее подумайте, где вы хотите работать. Например, в области веб-разработки или анализа данных. От этого зависит, какие библиотеки и дополнительные технологии потребуется учить. Их в ИТ много, поэтому объять все не получится.
2. Начните с изучения синтаксиса и решения простых задач. Чем больше практики, тем лучше.
3. Чтобы добиться прогресса, рекомендуем выделять на обучение минимум 4 часа в неделю. Например, два раза заниматься по два часа. Больше тоже можно.
4. Посмотрите вакансии на сайтах, где ищут программистов. Как правило, в них указывают, что необходимо знать и уметь для получения работы. Составьте список того, что вам потребуется для успешного прохождения собеседований.
5. Не расстраивайтесь, если что-то на старте не получается. Это нормально. Начинать любое дело тяжело, но потом вы втянетесь, и все пойдет быстрее.

6. Старайтесь писать простой и понятный код. Посмотрите, что такое ООП и как его использовать.

Программа

Мир программирования

Узнаем, кто такой программист, каким он бывает и что делает. Знакомимся со структурой веб-приложения, настраиваем среду разработки. Пишем первую программу.

1

Начинаем программировать

Изучаем линейные алгоритмы. Учимся сохранять данные в переменные, обрабатывать их по своему желанию и возвращать результат.

2

Ветвления и циклы

Изучаем ветвления и учим программу принимать решения в зависимости от действий пользователя. Погружаемся в циклы. Знакомимся с принципом DRY (Don’t repeat you) и заменяем однотипные действия циклами (арифметическим, циклом с предусловием и циклом с постусловием).

Массивы. Функции

Что делать, если данных слишком много? Сочинять новые имена переменным? Ни в коем случае. Знакомимся с массивами и их разновидностями в Python. Учимся хранить большой объем данных в одной переменной-массиве.

Закрепляем DRY и знакомимся с функциями. Немного магии или как функции обрабатывают данные внутри себя и даже не догадываются о коде вокруг них.

4

Разработка веб-сайта

Знакомимся с версткой сайтов. Язык разметки HTML и его основные компоненты. Создаем свою первую интернет страничку и учимся различать теги, их назначение и место в файле.

5

3

Продолжаем разрабатывать сайт

Знакомимся с каскадной таблицей стилей CSS и изучаем отступы и границы. Заставляем теги выстраиваться на экране и превращаем нашу страницу из золушки в принцессу.

6

Bootstrap

Наш первый фреймворк. Изучаем силу Bootstrap и его компоненты. Добавляем элементы на страницу, написав всего пару строчек кода.

7

Фреймворк Flask

Второй, но не менее важный, фреймворк — Flask. Устанавливаем, настраиваем и создаём веб приложение за 5 строчек кода. Разбираемся в деталях и учимся генерировать HTML страницы силами фреймворка.

8

Введение в базы данных

Что такое базы данных и из чего они состоят. Изучаем технологию CRUD (создавать, читать, обновлять, удалять) для таблиц в базе и данных в таблице.

10

SQLite + Flask

Подружим базу данных и Flask. Переносим наши текстовые данные в базу и формируем динамические страницы как профессиональные fullstack программисты.

11

Установка Git (необязательно)Install Git (optional)

Если вы планируете совместно работать над кодом Python с другими пользователями или размещать проект на сайте с открытым исходным кодом (например, GitHub), примите во внимание, что VS Code поддерживает .If you plan to collaborate with others on your Python code, or host your project on an open-source site (like GitHub), VS Code supports. Вкладка системы управления версиями в VS Code отслеживает все изменения и содержит общие команды Git (добавление, фиксация, принудительная отправка, извлечение) прямо в пользовательском интерфейсе.The Source Control tab in VS Code tracks all of your changes and has common Git commands (add, commit, push, pull) built right into the UI

Сначала необходимо установить Git для включения панели управления версиями.You first need to install Git to power the Source Control panel.

1. Скачайте и установите Git для Windows с веб-сайта git-scm.Download and install Git for Windows from the git-scm website.

2. В комплект входит мастер установки, который задает вам ряд вопросов о параметрах установки Git.An Install Wizard is included that will ask you a series of questions about settings for your Git installation. Рекомендуется использовать все параметры по умолчанию, если у вас нет конкретной причины изменить какой-либо из них.We recommend using all of the default settings, unless you have a specific reason for changing something.

3. Если вы никогда не использовали Git, обратитесь к руководствам по GitHub. Они помогут вам приступить к работе.If you’ve never worked with Git before, GitHub Guides can help you get started.

Основные инструменты Python-разработчика

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

Базовые

• 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.

План курса

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

развернуть все

свернуть все

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

1. Введение в Python

• 1.1 Почему Python?04:24
• 1.2 Python с технической точки зрения07:26
• 1.3 Python 2 vs Python 303:04
• 1.4 Стандартная библиотека03:35
• 1.5 Редакторы коды для Python04:42
• 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda04:06
• 1.7 Введение в Anaconda08:40
• 1.8 Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?03:52
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15

2. Основы Python

• 2.1 Обзор основных типов данных07:31
• 2.2 Числа и элементарная математика07:58

• 2.3 Упражнение по написанию кода: Элементарная арифметика05:00

• 2.4 Переменные06:19

• 2.5 Упражнение по написанию кода: Объявление переменных05:00

• 2.6 bool и None07:23

• 2.7 Тип string20:59

• 2.8 Упражнение по написанию кода: Работа со строками05:00

• 2.9 Функции string23:45

• 2.10 Форматирование строк09:42

• 2.11 Операторы сравнения12:59

• 2.12 Операции над файлами23:12

• 2.13 Строки и байты: str, bytes, bytearray17:57

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

3. Коллекции, циклы и логика в Python

• 3.1 list — список15:52

• 3.2 dict — словарь17:14

• 3.3 OrderedDict vs dict08:32

• 3.4 tuple — кортеж06:12

• 3.5 namedtuple — именованные кортежи07:46

• 3.6 Логика с условиями08:18

• 3.7 set — множество18:02

• 3.8 Цикл for17:27

• 3.9 list comprehension17:34

• 3.10 Цикл while, continue, break07:22

• 3.11 Генераторы17:44

• 3.12 Домашнее задание: Угадай число01:00

• 3.13 Решение ДЗ: пишем Игру «угадай число»07:45

• 3.14 Домашнее задание: Игра в палочки01:00

• 3.15 Решение ДЗ: пишем Игру в палочки12:52

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

4. Функции и модули

• 4.1 Помощь по функциям04:27

• 4.2 Встроенные функции21:40

• 4.3 Основы функций20:36

• 4.4 Лямбды15:42

• 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных12:19

• 4.6 Декораторы16:30

• 4.7 Декоратор @wraps06:30

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.9 Домашнее задание: Парсинг римских чисел01:00

• 4.10 Решение ДЗ: парсим римские числа07:45

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

• 5.1 Основы обработки ошибок23:00

• 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений12:10

• 5.3 Основы юнит-тестирования10:04

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

6. ООП в Python

• 6.1 Основы классов11:52

• 6.2 Атрибуты и методы07:43

• 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства23:05

• 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod22:27

• 6.5 Наследование и полиморфизм16:08

• 6.6 Множественное наследование17:45

• 6.7 Миксины11:34

• 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC11:00

• 6.9 Магические методы05:05

• 6.10 Домашнее задание: Крестики-нолики01:00

• 6.11 Решение ДЗ: реализуем Крестики-нолики12:39

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

7. Модули и пакеты

• 7.1 PyPi и Pip04:30

• 7.2 Модули и пакеты12:29

• 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__06:34

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

8. Дополнительно

• 8.1 Отладка07:36

• 8.2 Реализуем Stack09:22

• 8.3 datetime — даты и время20:07

• 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__12:29

• 8.5 Pickle — консервирование10:55

• 8.6 repr and str, eq and ne, eval16:27

• 8.7 Deep copy vs Shallow copy19:19

• 8.8 Enum — перечисления12:07

• 8.9 Работаем с JSON27:51

• 8.10 Модуль intertools44:08

• 8.11 Интроспекция10:43

• 8.12 Модуль requests25:47

• 8.13 Управление памятью11:58

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

9. Движемся дальше

• 9.1 Введение в Линтеры13:10

• 9.2 Виртуальное окружение11:56

• 9.3 Установка «системного» Python04:51

• 9.4 Установка PyCharm08:37

• 9.5 Создаём проект в PyCharm04:57

• 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm14:27

• 9.7 Type Hints18:55

• 9.8 Введение в dataclasses07:06

• 9.9 Домашнее задание: Виселица01:00

• 9.10 Решение ДЗ: Виселица32:55

• 9.11 Домашнее задание: Верю-не-верю (истина или ложь)01:00

• 9.12 Решение ДЗ: Верю-не-верю31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

Установка Visual Studio CodeInstall Visual Studio Code

При использовании VS Code в качестве текстового редактора или интегрированной среды разработки (IDE) вам доступны IntelliSense (помощь в завершении кода), анализ кода (помогает избежать ошибок в коде), поддержка отладки (помогает находить ошибки в коде после запуска), фрагменты кода (шаблоны для небольших повторно используемых блоков кода) и модульное тестирование (тестирование интерфейса кода с различными типами входных данных).By using VS Code as your text editor / integrated development environment (IDE), you can take advantage of IntelliSense (a code completion aid), Linting (helps avoid making errors in your code), Debug support (helps you find errors in your code after you run it), Code snippets (templates for small reusable code blocks), and Unit testing (testing your code’s interface with different types of input).

VS Code также содержит встроенный терминал, который позволяет открывать командную строку Python с помощью командной строки Windows, PowerShell или любой другой, создавая простой рабочий процесс между редактором кода и командной строкой.VS Code also contains a built-in terminal that enables you to open a Python command line with Windows Command prompt, PowerShell, or whatever you prefer, establishing a seamless workflow between your code editor and command line.

1. Чтобы установить VS Code, скачайте VS Code для Windows: https://code.visualstudio.com.To install VS Code, download VS Code for Windows: https://code.visualstudio.com.

2. Установив VS Code, необходимо также установить расширение Python.Once VS Code has been installed, you must also install the Python extension. Для установки расширения Python можно выбрать ссылку на VS Code в Marketplace или открыть VS Code и выполнить поиск по фразе Python в меню расширений (Ctrl+Shift+X).To install the Python extension, you can select the VS Code Marketplace link or open VS Code and search for Python in the extensions menu (Ctrl+Shift+X).

3. Python — интерпретируемый язык, и для выполнения кода Python необходимо указать VS Code, какой интерпретатор нужно использовать.Python is an interpreted language, and in order to run Python code, you must tell VS Code which interpreter to use. Мы советуем использовать Python 3.7, если только у вас нет конкретной причины для выбора другой программы.We recommend sticking with Python 3.7 unless you have a specific reason for choosing something different. После установки расширения Python выберите интерпретатор Python 3, открыв палитру команд (CTRL+SHIFT+P), и начните вводить команду Python: Select Interpreter (Python: выбор интерпретатора) для поиска, а затем выберите появившуюся команду.Once you’ve installed the Python extension, select a Python 3 interpreter by opening the Command Palette (Ctrl+Shift+P), start typing the command Python: Select Interpreter to search, then select the command. Вы также можете использовать параметр Select Python Environment (Выбрать среду Python) в нижней строке состояния, если она доступна (возможно, уже отображается выбранный интерпретатор).You can also use the Select Python Environment option on the bottom Status Bar if available (it may already show a selected interpreter). Команда предоставляет список доступных интерпретаторов, которые VS Code может найти автоматически, включая виртуальные среды.The command presents a list of available interpreters that VS Code can find automatically, including virtual environments. Если нужный интерпретатор не отображается, перейдите к статье о настройке сред Python.If you don’t see the desired interpreter, see Configuring Python environments.

4. Чтобы открыть терминал в VS Code, выберите Просмотр > Терминал или используйте клавиши CTRL+` (символ обратного апострофа).To open the terminal in VS Code, select View > Terminal, or alternatively use the shortcut Ctrl+` (using the backtick character). Терминалом по умолчанию является PowerShell.The default terminal is PowerShell.

5. В окне терминала VS Code откройте Python, просто введя команду: Inside your VS Code terminal, open Python by simply entering the command:

6. Попробуйте использовать интерпретатор Python, введя: .Try the Python interpreter out by entering: . Python вернет фразу «Hello World».Python will return your statement «Hello World».