Roadmap для Python разработчиков

В этой статье разберем роадмап для тех, кто хочет изучить🐍Python.

Ниже приведен общий роадмап с сайта roadmap.sh:

📖 Общие навыки и знания для разработчика

• Изучите GIT и по возможности другие системы управления версиями
• Должно быть понимание HTTP(S) протокола, и типы запросов (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE, OPTIONS)
• Уметь правильно использовать Google для поиска необходимого.
• Пройтись по чеклистам и вопросам на собеседовании
• Посмотрите наш чеклист для разработчиков по подготовке к техническому собеседованию. Там собрано довольно большое количество общей информации для разработчика. которую нужно изучить.

Foundation 🐍

• Python 3 vs Python 2
• Code Editors (choose one)
  • Vim
  • VSCode
  • Sublime Text
  • PyCharm
  • Atom
  • Jupyter Notebook
  • Google Colab
• Как работает Python
• Интерпретатор Python
• Запуск кода Python
• Типы данных
• Числа, операторы, приоритет оператора
• Переменные
• Преобразование типа
• Indentation
• Логические операторы
• Кондишины - If, Else, и тд
• Циклы
• Функции: область действия, параметры, аргументы, возвращаемое значение
• Built-in Functions

Advanced Python 🐍

• ООП
• Классы
• Dunder
• Методы
• Наследование
• Декораторы
• Функциональное программирование
• Лямбда-функции
• Map, filter, zip, reduce
• Ошибки, Error Handling: try, except
• I/O
• Regex
• Тестирование
• Как работают импорты в python
• Modules
• Packages
• Система управления пакетами pip
• Virtual Environments

Популярные библиотеки 📙

• Tkinter - GUI framework
• Requests максимально упрощает веб-запросы, оставаясь при этом чрезвычайно мощным и разноплановым инструментом.
• Pillow - является ответвлением Python Imaging Library. Эта библиотека подойдет для создания миниатюр, преобразования в различные форматы, наложения фильтров, вращения и отображения изображений и т.д.
• PyQT - это библиотека Python для создания приложений с графическим интерфейсом с помощью инструментария Qt.
• Pygame - это модуль-обертка для мультимедийной библиотеки SDL. Simple DirectMedia Layer представляет собой кроссплатформенную библиотеку разработки
• JmesPath - делает работу с JSON на Python еще проще. Теперь вы можете декларативно указывать, как извлекать элементы из JSON-документа.
• Simplejson - Пакет для работы с JSON

Веб-парсинг 🗄️

• Beautiful soup - Библиотека для парсинга html, xml файлов
• Selenium - это инструмент для автоматизации действий веб-браузера. В большинстве случаев используется для тестирования
• Scrapy - Фреймворк для "скрапинга" веб сайтов

Web Development 🌐

• Django - фреймворк для веб-приложений на языке Python, использующий MVC паттерн.
• Flask - микрофреймворк для создания веб-приложений на языке программирования Python, использующий набор инструментов Werkzeug, а также шаблонизатор Jinja2.
• Zappa - помогает создавать и деплоить serverless, event driven приложения на Python. По сути Server less хостинг для питон апликейшинов
• Dash - решение для создания приложений по визуализации данных на чистом Python

Machine Learning/Data Science 🤖

В целом это самый необходимый блок, тк на питоне очень много ML проектов. И это must have знать как их создавать и какие библиотеки юзать

• Tensorflow - Платформа для ML разработанная компанией Google.
• PyTorch - еще один ML  фреймворк, его в основном поддерживает компания Facebook (meta)
• Keras - открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. Она представляет собой надстройку над фреймворком TensorFlow.
• Scikit-learn - . В этой библиотеке находится большое количество алгоритмов для задач, связанных с классификацией и машинным обучением в целом.
• Numpy - это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab.
• SciPy - SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
• Pandas - библиотека для обработки и анализа данных.
• Matplotlib - библиотека для 2D/3D визуализации данных
• Seaborn - еще одна библиотека для визуализации данных