Я решил сделать что-то вроде дорожной карты (Roadmap) для изучения языка Python. Возможно, если найдутся желающие дополнять ее, модифицировать и редактировать, то получится хорошая инструкция. Данная информация полезна тем, кто хочет изучить основы Python.

P.S. за ссылки на курсы, видео и статьи я не получаю ничего. Все ссылки не реферальные.

@IgorBeschastnov - за правки орфографии и пунктуации
@GraceAredel - за правки орфографии и пунктуации

Если у вас есть интересная информация о курсах и направлениях развития в области использования Python, пожалуйста, не стесняйтесь и добавляйте материалы в PR. Спасибо.

1. Мои репозитории по обучению
2. С чего начать
   1. Установка Python
   2. Рабочее окружение
3. Теперь пора учиться
   1. Junior
   2. Полезные ресурсы
   3. Обучение профессии
   4. Что дальше?
4. Дополнительные материалы

Все свои материалы по обучению из различных репозиториев я решил скомпоновать в один и поместить как подпапки в Python Roadmap. (жалко, но он очень редко обновляется)
Collection of training lectures

1. Для этого нужно скачать его с сайта python.org.
2. Вам нужна IDE для работы. Список основных IDE можно увидеть на Wiki. Так же можно воспользоваться "продвинутыми" текстовыми редакторами. Мой список:
   1. PyCharm. Скачать можно с сайта JetBrains. Можно установить обе версии Professional и Community. Позже я скажу как можно получить/получать лицензию на три месяца.
   2. Visual Studio Code. Скачать можно с официального сайта: code.visualstudio.com.
   3. VSCodium. Сборка Visual Studio Code без телеметрии от Microsoft. Других отличий нет.
   4. Sublime Text 3. Скачать можно с официального сайта: sublimetext.com.
   5. Anaconda. Скачать можно с официального сайта: anaconda.com.
      • Немного о составе дистрибутива: anaconda.md

Мои рекомендации:

1. Всех лучше для изучения подходят дистрибутивы PyCharm и Anaconda.
2. Для удобства можно устанавливать две версии PyCharm, Professional и Community.

1. Для создания рабочего окружения лучше всего подходит Python Virtual Environments. Прочитать можно в официальном PEP 405. Документацию можно прочитать на официальном сайте docs.python.org. Хорошая статья на python-script.com. Существуют модули, библиотеки, которые дополняют venv, но это уже сами.

   • Дополнительно: советую обратить внимание на проект PyEnv

2. Научиться делать рабочее окружение в выбранных IDE.

Виртуальное окружение очень хорошо помогает в процессе обучения. Вы можете столкнуться с тем, что вам захочется поэкспериментировать с библиотеками или модулями, и, чтобы не засорять рабочее окружение, вы будете под каждую задачу создавать отдельный проект со своими модулями.

3. Я очень советую научиться использовать консоль.
   • для Windows:
     • список команд Windows ( Windows CMD ) с описанием и примерами: https://ab57.ru/cmdlist.html
     • настройка командной строки Windows: https://ab57.ru/cmdtweak.html
     • Работа с командной строкой ( CMD ) Windows: https://ab57.ru/cmdtricks.html (тут есть HotKey)
     • командные файлы Windows: https://ab57.ru/cmd.html
   • для GNU\Linux:
     • Курс "Введение в Linux". В рамках представленного курса слушатели познакомятся с операционной системой Linux и её базовыми возможностями. https://stepik.org/course/73
     • TBD ...

Flake8 — инструмент, позволяющий просканировать код проекта и обнаружить в нем стилистические ошибки и нарушения различных конвенций кода на Python. Flake8 умеет работать не только с PEP 8, но и с другими правилами, к тому же поддерживает кастомные плагины.

1. Для начало посмотрите видео от Хитрый питон Настраиваем flake8, чтобы улучшить качество кода
2. Потом почитайте:
   1. PEP 8 *
   2. Google Code Style Python
   3. Советы Google по кодированию на языке Python.
      • Часть первая: советы по программированию
      • Часть вторая: советы по форматированию исходного кода
      • Форматирование Python-кода
   4. PyCharm + flake8 = ❤ от Ilya Lebedev.
   5. The Best flake8 Extensions for your Python Project
   6. Загляните в репозиторий awesome-flake8-extensions
   7. И обратите внимание на комментарий от Ilya Lebedev:

   We use all of them in wemake-python-styleguide ... which is flake8 extension too. Here you can find the full list of violations produced by these plugins: wemake-python-stylegui

В общем начните использовать Линтеры с самого начала обучения! Это реально очень важно для вас и для команды, в которой вы в дальнейшем будете работать.

С чего начать учиться? Я считаю, что самый простой способ это использовать онлайн курсы. Начинать нужно с простых, а дальше переходить к более сложным.

Начинаем с самого простого.

Возьмем большую шпаргалку по Python 3, распечатаем ее, и повесим или положим на самом видном месте.

Ссылка на файл: mementopython3-russian.pdf P.S. Она висит у меня на рабочем месте до сих пор.

А еще есть очень замечательный проект python-cheatsheet, просто кладезь полезной информации. Крайне рекомендую добавить в закладки.

А еще был подкаст "Python Junior" от MoscowPython и LearnPython, его нужно слушать или смотреть. Сейчас это просто подкаст про Python, но смотреть/слушать его нужно.

Также могу порекомендовать присоединиться к Python коммьюнити в вашем городе и к разным информационным каналам.

Telegram:

1. https://t.me/ru_python - Уютный чат для профессионалов, занимающихся поиском питоньих мудростей.
2. https://t.me/ru_python_beginners - Вопросы про Python для чайников. Cпам и троллинг неприемлем. Не злоупотребляйте стикерами.
3. Если вы из Нижнего Новгорода, то вы всегда можете постучаться в RANNTS и чатик https://t.me/rannts - это Python Community of Nizhny Novgorod!

О КУРСЕ: Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python (операторы, числовые и строковые переменные, списки, условия и циклы). Курс является вводным и наиболее подойдет слушателям, не имеющим опыта написания программ ни на одном из языков программирования.

Cсылка: https://stepik.org/course/67/

Рекомендация: Выполняя задания и решая задачи вы можете получить лицензию от JetBrains на три месяца.

Затем продолжим закреплять пройденный материал с помощью следующего курса.

О КУРСЕ: В курсе будут подробно разобраны базовые алгоритмические методы: жадные алгоритмы, метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Для всех алгоритмов будут математически строго доказаны корректность и оценки на время работы. Помимо теоретических основ будут рассказаны тонкости реализации алгоритмов на языках программирования C++, Java и Python.

Cсылка: https://stepik.org/course/217

О КУРСЕ: Система контроля версий Git является стандартом де-факто в деле управления исходным кодом и каждый разработчик должен понимать основы работы с ней. Задачей курса является описание наиболее важных команд и сценариев их использования.

Cсылка: https://stepik.org/course/3145/
Очень рекомендую книгу: ProGit (там же можно найти и версию на других языках)
Небольшая шпаргалка по командам из одного платного курса: https://github.com/GnuriaN/UDEMY_GIT

О КУРСЕ: Курс посвящен базовым принципам языка Python и программирования в целом. Он хорошо подойдет тем, кто уже может писать простейшие программы на Python или тем, кто до этого программировал на других языках.

Cсылка: https://stepik.org/course/512/

Рекомендация: Выполняя задания и решая задачи вы можете получить лицензию от JetBrains на три месяца.

После этого можно проверить, что осталось у нас в голове. Заодно что-то освежить и немного попрактиковаться. Но перед этим уже пора познакомиться с системой контроля версий GIT.

О Курсе: Учитесь, решая серьёзные задачи прямо в браузере. Основные плюсы:

• Удобный визуализатор
• Не нужно ничего устанавливать на компьютер: пишите и исполняйте код прямо в браузере
• Отлаживайте код по шагам и смотрите за значениями переменных
• Проверяйте правильность решения на разных входных и выходных данных
• Визуализатор переводит и объясняет ошибки в программах
• После решения задачи ознакомьтесь с образцовым решением

Cсылка: http://pythontutor.ru/

После этого стоит пройти еще один курс

О Курсе: В ходе курса вы изучите конструкции языка, типы и структуры данных, функции, научитесь применять объектно-ориентированное и функциональное программирование, узнаете про особенности реализации Python, научитесь писать асинхронный и многопоточный код. Помимо теории вас ждут практические задания, которые помогут проверить полученные знания и отточить навыки программирования на Python. После успешного окончания курса вы сможете использовать полученный опыт для разработки проектов различной сложности.

Ссылка: https://www.coursera.org/learn/diving-in-python

Зачем? Тут даётся то, что вы еще не проходили и повторение того, что вы уже проходили. К тому же, этот курс — это начало большой программы по специализации. Но перед этим нужно познакомиться с Базами данных.

О Курсе: Основная цель курса — узнать, как устроены основные структуры данных (чтобы не пользоваться их готовыми реализациями как чёрным ящиком, а точно знать, чего от реализации ожидать), и научиться выбирать подходящую структуру данных при решении заданной вычислительной задачи.

Данный курс является продолжением курса «Алгоритмы: теория и практика. Методы». Если вы не проходили этот курс, мы настоятельно рекомендуем вам пройти хотя бы его первую неделю.

Ссылка: https://stepik.org/course/1547

О Курсе: Курс введения в базы данных знакомит слушателями с историей создания систем обработки структурированных данных, подходами к обработке информации, развитием моделей данных и систем управления данными. Основу курса составляет изучение и применение в типовых ситуациях средств SQL для обработки данных в SQL-СУБД. Выполнение практических задач в рамках курса предполагает использование СУБД MySQL.

Ссылка: https://stepik.org/course/551

О Курсе: Основу курса составляют изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов баз данных и управления данными в произвольной реляционной базе данных. Выполнение практических задач в рамках курса предполагает использование СУБД My SQL. В курсе рассматриваются этапы проектирования реляционных баз данных, правила составления запросов, основные методы индексирования данных. В курсе будут изучены вопросы использования транзакций и прав доступа к данным. Также курс дает обзор современных тенденций в области науки о данных в связи с появлением BigData. В заключении курса будут показаны сферы применения NoSQL баз данных и указаны современные подходы к обработке big data.

Ссылка: https://stepik.org/course/2614

Бонус для автотестеров

О Курсе: Данный курс основан на официальной программе обучения "Сертифицированный тестировщик ПО Базового уровня" ISTQB и предназначен для подготовки к сдаче сертификационных экзаменов.
Все тестовые задания, представленные в курсе, взяты из реальных экзаменов ISTQB Foundation Level..

Ссылка: https://stepik.org/course/16478

Бонус для автотестеров

О Курсе: Это базовый курс для начинающих тестировщиков, который научит вас писать автоматизированные UI-тесты на языке программирования Python с помощью библиотеки Selenium. А еще мы рассмотрим популярные фреймворки и хорошие практики написания автотестов.

Ссылка: https://stepik.org/course/575

Ссылка: https://refactoring.guru/ru/design-patterns/python

Рекомендация: Очень полезный ресурс, который раскажет о "Паттернах проектирования" на Python с примерами.

Для изучения курса нужно знать основы Python и понимать, как приложения развёртываются на серверах. Мы ждём, что вы умеете делать запросы к базам данных и знаете, как создаются веб‑приложения, — хотя бы на начальном уровне.

Ссылка: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/498856/

Рекомендация: Обратите внимание на дополнительные ссылки к видео.

Ссылка: https://compscicenter.ru/courses/python/2015-autumn/classes/

Рекомендация: Смотреть все. От начала до конца. Можно и нужно конспектировать то, что вы видите. Это будет очень полезно. В этом видео вы увидите то, что уже проходили, но там вам покажут некоторые нюансы того, как это происходит.

Комментарии: В настоящий момент (осень 2018 г.) на CSC идет новый курс лекций https://compscicenter.ru/courses/python/2018-autumn/classes/ но .... (дополнения в 2019 году) смотрите курс 2015 =)

Ссылка: http://judge.mipt.ru/mipt_cs_on_python3/

Рекомендация: Смотреть на быстром просмотре. Отмечать интересные моменты и прорабатывать их.

Ссылка: https://uneex.ru/LecturesCMC/PythonIntro2014 Ссылка: https://uneex.ru/LecturesCMC/PythonIntro2017

Рекомендации: Смотреть на быстром просмотре. Отмечать интересные моменты и прорабатывать их.

Ссылка: https://github.com/hH39797J/python-videos-ru-2018

Ссылка: geekbrains_events.md

Ссылка: Открытые уроки по Python

Дальше мы поговорим о специализациях (большие курсы по обучению). Эти курсы уже платные, и идти на них или нет - решать вам. В интернете очень много споров о том, нужны или не нужны курсы, ходить на них или нет. Мнений много. *Мое мнение: На курсы нужно ходить, когда у тебя уже есть определенный багаж знаний и возможность его использовать. Что дадут вам курсы:

1. Помогут разложить информацию по полочкам.
2. Дадут возможность познакомиться с людьми которые, так же как и вы, изучают Python.
3. Развивать Soft Skills.

На Geekbrains.ru сейчас (осень 2018 г.) есть два курса:

Ссылка: https://geekbrains.ru/geek_university/python

Ссылка: https://geekbrains.ru/professions/python_developer

Стоимость постоянно меняется. Бывают скидки.

Ссылка: https://learn.python.ru

Ссылка: https://www.coursera.org/specializations/programming-in-python

Тут уже для продвинутых Junior.

Ссылка: https://otus.ru/lessons/razrabotchik-python/

А дальше нужно определить направление, в котором вам интересно будет развиваться.

О Курсе: Курс начального уровня учит обработке изображений с помощью языка программирования Python. В курсе рассматриваются: устройство цифровых изображений, коррекция яркости и цвета изображения, фильтрация изображений, частотный анализ и устройство формата JPEG. Видео сопровождаются тестами и практическими заданиями на программирования, которые проверяются автоматически.

Ссылка: https://stepik.org/course/1280

О Курсе: В этом курсе вы сделаете первые шаги в области компьютерного зрения с методами машинного обучения. Как мы этого добьёмся?

Для начала, мы пройдём основы нейронных сетей: как же какая-то абстрактная модель мышления, помещённая в компьютер, позволила обычным программистам просто так взять, и решить нерешённую ранее задачу зрения роботов. Мы изучим архитектуру и алгоритмы настройки нейросетей, приобретём глубокое понимание всего, что происходит после нажатия "Запустить обучение". Мы разберём, как лучше представить задачу для нейронной сети, поскольку не все постановки в принципе разрешимы, и в этом нам поможет метод максимального правдоподобия.

Ссылка: https://stepik.org/course/50352

О Курсе: познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате. Мы ведём как очные, так и заочные занятия. Cайт: dlschool.org Группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt

Ссылка: https://stepik.org/course/57839

О Курсе: познакомить слушателей с теорией и практикой глубокого обучения (нейронных сетей) в интерактивном формате. Мы ведём как очные, так и заочные занятия. Cайт: dlschool.org Группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt

Ссылка: https://stepik.org/course/57457

Нашел на просторах интернета. Точного автора не знаю.

А это моя версия для выбора направлений: