¿Nuevo en Python? ¿O ya eres un desarrollador experimentado que busca aumentar y avanzar tu conocimiento de Python? Hemos compilado un paquete de recursos recomendados para cualquiera que quiera aprender la programación de Python. Hemos adaptado estos recursos para que sean adecuados para los desarrolladores de Python de todos los niveles, pero los recursos enumerados serán los más aplicables a aquellos que todavía están al principio de la curva de aprendizaje o que ya están familiarizados con los conceptos básicos pero no realmente avanzados.
Primero, exploremos la ruta ideal de Python: cuál es su ruta desde principiante hasta avanzado y qué áreas de enfoque profesional están disponibles con Python.
Aprenda los fundamentos de Python: al igual que con cualquier lenguaje, primero debe comprender los conceptos básicos, desde la sintaxis de Python hasta las convenciones de Python PEP-8 y saber cómo usar el lenguaje. Aquí explorará variables, expresiones, operadores, condicionales, bucles y estructuras de datos de Python. Después de aprender los fundamentos de Python, debe estar listo para comenzar a practicar con mini proyectos de scripting.
Avance con Python: aquí buscará agregar utilidad a su conocimiento de Python aprendiendo cómo interactúa Python con los datos web (la capacidad de raspado web es uno de los resultados más importantes aquí), cómo usar Python para la programación orientada a objetos, y finalmente Cómo integrar Python con bases de datos (bases de datos SQL, bases de datos NoSQL y API)
Concéntrese en un camino profesional: ahora, ya está avanzado en el idioma y es hora de explorar y enfocarse en un camino profesional. Esto implicará profundizar en las bibliotecas y marcos de Python que son específicos de una carrera profesional en particular. Estas son algunas de las rutas comunes para Python Developers y algunas de sus bibliotecas / marcos correspondientes:
Desarrollo web : Django y Flask Frameworks son los más populares para tareas y proyectos de desarrollo web con Python
Ciencia de datos : aprenda a llevar a cabo el abastecimiento de datos, el análisis de datos y el aprendizaje automático (ML) con Python. Las bibliotecas para aprender incluyen: Numpy, Matplotlib, Pandas, SciPy y SciKit Learn for ML entre otros.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial : una carrera profesional popular, ya que la inteligencia artificial sigue ganando terreno en nuestra vida cotidiana. Algunas de las principales bibliotecas para aprender son SciKit Learn, Tensorflow, Keras, Natural Language Toolkit (NLTK), PyTorch, Theano, etc.
Programación de la interfaz gráfica de usuario (GUI) : con bibliotecas GUI como Tkinter, wxPython, PyQT y Kivy, puede crear aplicaciones gráficas con Python.
Desarrollo de juegos : aunque no muchos desarrolladores terminan en Desarrollo de juegos, es probablemente una de las vías más interesantes para explorar. Para construir juegos, PyGame es la biblioteca para aprender.
Además, se recomienda explorar el Control de versiones ( Github es una opción perfecta), Algoritmos de estructura de datos de Python (la eficiencia siempre es importante) y DevOps (prácticas que combinan el desarrollo de software con las operaciones de TI en las empresas).
También hay toneladas de bibliotecas Python preinstaladas y paquetes desarrollados por la comunidad , no necesariamente vinculados a una carrera profesional, vale la pena aprender a cumplir ciertas tareas o simplemente por diversión (¿por qué no?). Mi favorito personal: Selenium para la automatización del navegador.
¿Alguna carrera o biblioteca recomendada que creas que dejamos fuera? ¡Deja un comentario al final de este artículo!
Paso 1: APRENDER
En esta sección, he detallado todos los recursos que necesita para aprender Python. Puede utilizar estos recursos para aprender Python desde cero o complementar cualquier curso de Python:
Herramientas para el desarrollo de Python
Entorno de desarrollo integrado (IDE)
Su primer paso antes incluso de aprender el idioma debe ser elegir un IDE y configurarlo. Aquí es donde escribirás y ejecutarás tu código Python. Estos son los IDE principales a considerar:
Visual Studio Code : el IDE más popular no solo para Python sino también para numerosos lenguajes de programación. No hace falta decir que VS Code es lo que uso a diario.
Cuadernos Jupyter : si su objetivo está tomando una vía de ciencia de datos, no busque más que Jupyter. Esto se ha convertido en una herramienta estándar de la industria para científicos de datos
Otras opciones principales que vale la pena considerar son: PyCharm , Atom y Spyder
Puede descargar e instalar su IDE elegido de forma independiente, sin embargo, le recomiendo usar Anaconda, que viene con VSCode, Jupyter y Spyder, incluso Rstudio para objetivos de Data Science.
Test Runner
Como principiante, es probable que desee profundizar en el aprendizaje de los conceptos básicos antes de comenzar las pruebas. Sin embargo, la ejecución de pruebas es bastante importante para asegurarse de que todos los elementos de su programa funcionen según lo diseñado. En Python, utilizamos las siguientes bibliotecas / marcos para realizar pruebas:
Prueba de unidad : integrada en Python, es extremadamente popular en toda la comunidad de Python
Nariz : este marco se ajusta a unittest para agregar más funcionalidad para las pruebas
Pytest : muchos Pythonistas ahora usan py.test sobre unittest dada su sintaxis simple
Depurador
A medida que aprenda Python y comience a practicar, los errores serán bastante comunes e identificarlos rápidamente es un problema para muchos. ¡Ya no! Hoy, todo lo que tiene que hacer es copiar y pegar su código en Python Tutor para visualizar su ejecución y ayudarlo a identificar el error o problema. Algunos depuradores alternativos son The Python Debugger / PDB (A Python Module) y Online GDB .
Guías de aprendizaje de Python recomendadas
Aprenda Python de sitios web bien estructurados que cubren al menos todos los fundamentos:
¿Ya conoces Python y te gustaría probar tus conocimientos? Recomendamos utilizar preguntas comunes de la entrevista para evaluar su conocimiento. Después de todo, estas preguntas le dan una visión general de lo que la industria necesita que usted sepa:
Guru99 – Las 40 preguntas y respuestas más importantes de Python Interview
EduReka – Las 100 preguntas principales de la entrevista de Python que debes preparar en 2020
DataFlair : más de 150 preguntas y respuestas de Python Interview para estudiantes de primer año
Paso 2: PRÁCTICA
No hace falta decir: ¡No aprenda codificación sin práctica! Pero, el gran problema es encontrar proyectos adecuados para su nivel que mejor prueben y le permitan poner en práctica su habilidad. Por lo tanto, hemos dividido estos proyectos en niveles principiante, intermedio y avanzado:
La mayoría de estos proyectos se inspiraron en Data Flair – Ideas de proyectos de Python para 2020 . Para comprender la entrega del proyecto, simplemente puede hacer una búsqueda en Google o visitar el enlace Data Flair para obtener una breve descripción .
Los proyectos destacados requieren que se cumpla una interfaz gráfica de usuario mientras que los proyectos con “Rec.” son los que recomiendo probar para la práctica definitiva y el compromiso divertido. También he tratado de intentar todos estos proyectos y ponerlos a disposición en la cuenta Chaptr Github . Se agregarán 3 repositorios de proyectos cada semana durante las próximas 10 semanas. ¡Las contribuciones están abiertas!
¿Ya has hecho alguno de estos proyectos? ¿O tiene otras ideas de proyectos que vale la pena mencionar? Suelte un comentario al final del artículo con su enlace Github Repo o Project Idea.
Paso 3: COMPROMISO
¡Pobre de mí! Ya no eres un principiante al azar, estás bastante seguro de tus habilidades y probablemente has comenzado a llenar tu cartera de Github con algunos proyectos inspiradores de Python. También ha comenzado a dominar bibliotecas adicionales para dar forma a su trayectoria profesional. Es hora de continuar su compromiso con Python y seguir desarrollando sus competencias. Aquí hay algunas maneras de lograr esto:
Obtenga la certificación: certificaciones de Python
Por lo general, no soy un fanático de las certificaciones, pero en la mayoría de los países, los empleadores todavía están cegados por estos estándares tradicionales de competencia. Sin embargo, en una nota positiva, las certificaciones creíbles prueban bien su competencia y lo ayudan mejor a saber si está preparado para un trabajo en la industria. A continuación se presentan las dos organizaciones más adecuadas para la certificación de competencia de Python:
El Instituto Python (por el Open Education Development Group) ofrece 4 exámenes de certificación en 3 niveles de competencia:
Entry – Certificación certificada de programador Python de nivel básico
Asociado – Asociado certificado en certificación de programación Python
Profesional : certificación profesional en certificación Python Programming 1 y certificación profesional en certificación Python Programming 2
Microsoft Inc. (la empresa no necesita presentación) ofrece principalmente exámenes en línea para la certificación en todos los continentes. Puede explorar las siguientes certificaciones:
MCSA – Asociado certificado en soluciones de Microsoft
MCSD – Desarrollador de soluciones certificadas por Microsoft
Tenga en cuenta que Microsoft está llevando a cabo una gran “certpocalypse” (Certificate Apocalypse), y algunos de estos exámenes de certificación ya no se ofrecerán el próximo año, pero una vez que se certifique, si un programa se retira o no, la certificación será válida y activa para 2 años como siempre
Sigue aprendiendo – Los mejores blogs de Python
Una de las mejores maneras de mantener su compromiso con Python será a través de Blogs y Vlogs de Python. A continuación hay blogs que definitivamente deberías mirar. Todos son bastante consistentes en la publicación y tienen toneladas de contenido de Python a disposición de todos:
Manténgase conectado: comunidades populares de Python
Finalmente, es hora de que te involucres más con la comunidad global de Python e incluso comiences a contribuir. Algunas de las comunidades populares para Pythonistas son:
r / Python : el Reddit oficial para noticias, contenido y recursos de Python
Python Weekly – Boletín semanal gratuito de Python para suscribirse
PySlackers : un canal abierto de Slack para entusiastas de Python
