Гвидо ван Россум

Гвидо ван Россум — голландский программист, создатель языка программирования Python.
Родился 31 января 1956 года в Гааге. В 1982 году закончил Амстердамский университет по специальности «математика и информатика».
До разработки Python участвовал в проекте по написанию языка для обучения программированию — ABC.
В феврале 1991 года опубликовал исходный код нового на тот момент языка программирования. Изначально у проекта не было официального бюджета, всё делалось только на энтузиазме.
В 1995 году переехал из Нидерландов в США и начал работать в различных IT-компаниях. С 2005 по 2012 год в Google, где половину времени занимался проектами корпорации, а оставшуюся его часть посвящал развитию Питона. С января 2013 года Гвидо перешёл в Dropbox, где также половину времени посвящал Питону.
Летом 2018 года Гвидо снял с себя полномочия «великодушного пожизненного диктатора» проекта. Сейчас язык полностью развивается сообществом разработчиков под началом фонда Python Software Foundation.
Что такое Python
Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.
Где используется Python
Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.
Также на Python создают:
- Видеоигры
- Десктопные приложения
- 3D-графику
- Программ для обработки изображений, видео и аудио.
В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.
Игр написанных на Python множество к примеру:
Battlefield 2 многим запомнилась благодаря следующим особенностям:
- Смена обстановки по сравнению с первой частью серии. Действие игры перенесли в наши дни, что добавило остроты к геймплею.
- Механика боя. Появилась возможность стать командиром и вызывать поддержку артиллерии. Также в игре появились взводы, и точка возрождения могла двигаться по карте.
и это было возможно благодаря языку программированию Python
Python в Data Science
Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.
В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.
За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.
Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:
- Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
- NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
- Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
- Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.
Что нужно, чтобы начать программировать на Python
Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.
Установить IDE
Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.
Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.
Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.
Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.
Изучить базовый синтаксис
Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.
Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.
Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:
- Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
- Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
- Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
- Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
- Циклы — для чего нужны и как использовать.
- Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
- Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
- Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.
Сколько времени нужно, чтобы выучить Python
Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.
Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.
Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.
Полезные материалы для изучения Python
Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте.
Решайте задачи
Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:
Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.