50+ лучших курсов по python для начинающих и опытных программистов

Словарь: структура данных в виде ключ-значение

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

dictionary_example = {
  "key1": "value1",
  "key2": "value2",
  "key3": "value3"
}

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

dictionary_tk = {
  "name": "Leandro",
  "nickname": "Tk",
  "nationality": "Brazilian"
}

print("My name is %s" %(dictionary_tk)) # My name is Leandro   
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk)) # But you can call me Tk
print("And by the way I'm %s" %(dictionary_tk)) # And by the way I'm Brazilian

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ «age»(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

dictionary_tk = {
  "name": "Leandro",
  "nickname": "Tk",
  "nationality": "Brazilian",
  "age": 24
}

print("My name is %s" %(dictionary_tk)) # My name is Leandro   
print("But you can call me %s" %(dictionary_tk)) # But you can call me Tk
print("And by the way I'm %i and %s" %(dictionary_tk, dictionary_tk)) # And by the way I'm Brazilian

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

dictionary_tk = {
  "name": "Leandro",
  "nickname": "Tk",
  "nationality": "Brazilian",
  "age": 24
}

dictionary_tk = 24

print(dictionary_tk) # {'nationality': 'Brazilian', 'age': 24, 'nickname': 'Tk', 'name': 'Leandro'}

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

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.

Операции со строками

Строки в Python неизменяемые, вы не можете изменить один из символов строки. Любое изменение содержимого требует создания новой копии. Откройте интерпретатор и выполняйте перечисленные ниже примеры, для того чтобы лучше усвоить все написанное:

3. Объединение с преобразованием

Вы можете объединить строку с числом или логическим значением. Но для этого нужно использовать преобразование. Для этого существует функция str():

4. Поиск подстроки

Вы можете найти символ или подстроку с помощью метода find:

Этот метод выводит позицию первого вхождения подстроки losst.ru если она будет найдена, если ничего не найдено, то возвращается значение -1. Функция начинает поиск с  первого символа, но вы можете начать с энного, например, 26:

В этом варианте функция вернет -1, поскольку строка не была найдена.

5. Получение подстроки

Мы получили позицию подстроки, которую ищем, а теперь как получить саму подстроку и то, что после нее? Для этого используйте такой синтаксис , просто укажите два числа или только первое:

Первая строка выведет подстроку от первого до второго символа, вторая — от второго и до конца

Обратите внимание, что отсчет начинается с нуля. Чтобы выполнять отсчет в обратном порядке, используйте отрицательное число

Вы можете заменить часть строки с помощью метода replace:

Если вхождений много, то можно заменить только первое:

7. Очистка строк

Вы можете удалить лишние пробелы с помощью функции strip:

Также можно удалить лишние пробелы только справа rstrip или только слева — lstrip.

Для изменения регистра символов существуют специальные функции:

9. Конвертирование строк

Есть несколько функций для конвертирования строки в различные числовые типы, это int(), float() , long() и другие. Функция int() преобразует в целое, а float() в число с плавающей точкой:

10. Длина строк

Вы можете использовать функции min(), max(), len() для расчета количества символов в строке:

Первая показывает минимальный размер символа, вторая — максимальный, а третья — общую длину строки.

11. Перебор строки

Вы можете получить доступ к каждому символу строки отдельно с помощью цикла for:

Для ограничения цикла мы использовали функцию len()

Обратите внимание на отступ. Программирование на python основывается на этом, здесь нет скобок для организации блоков, только отступы

Ответы на популярные вопросы

У тех, кто только начинает свой путь в изучении Python, могут появиться вопросы: что это за язык, почему он так популярен и какие задачи позволяет решать. Объясняем на пальцах.

Почему Python так популярен?

Стремительная и непрерывно растущая популярность Python связана в первую очередь с его простотой, визуальной эстетикой кода и универсальностью самого языка. Сегодня Python используется для создания сайтов и приложений, анализа данных, машинного обучения, систем видео-наблюдения и распознавания лиц и так далее. Список сфер применения Питона безграничен.

Netflix, Google, Spotify, Dropbox — вот лишь небольшой список крупных компаний, использующих Python при разработке своих продуктов. Изучение Python в этом случае может стать вашим золотым билетом, открывающим двери в мир интернет-технологий.

Можно ли выучить Python с нуля?

Если коротко — да. Для изучения Python с нуля не требуется наличие каких-либо дополнительных знаний и навыков. На большинстве курсов проходятся основы, характерные для каждого языка программирования: переменные, массивы, циклы, условия и так далее. Тем не менее, если у вас уже имеется опыт в разработке, изучение Питона будет для вас более быстрым и приятным.

С чего начать изучение Python?

Как и в случае с любым другим языком программирования, обучение Python стоит начинать с основ: базовых принципов логики и алгоритмов. Иногда это можно делать даже в отрыве от конкретного языка.

После этого можно приступать к освоению книг, учебников, видео и туториалов по Python. Полезную подборку материалов, с которых можно начать обучение, собрали пользователи платформы Хабрахабр. На этом портале можно найти тысячи полезных материалов на данную тематику.

Если ваш английский оставляет желать лучшего, будет крайне полезно позаниматься с преподавателем или пройти курсы английского для айтишников курсы английского для айтишников. Учитывая, что большая часть литературы и документации по Python пишется на английском, данный пункт является обязательным для любого разработчика.

Что дают курсы программирования Python?

Знание Питона и умение применять его для реализации настоящих проектов открывает перед вам широкие возможности практически в любой сфере. Вот лишь некоторые из примеров:

• Разработка системы умного дома
• Создание самообучающегося алгоритма компьютерного зрения
• Разработка компьютерных игр и приложений
• Автоматизация сбора и анализа данных с публичных сайтов
• Создание ботов любой сложности

Читайте также

Определитесь для чего изучать python

Каждый, кто хочет изучать Python, еще до начала обучения должен решить, зачем это нужно. Это поможет точнее определиться со специализацией, и ускорит процесс обучения. Также поможет понять, нужны ли дополнительные знания из других языков программирования.

Например, если хотите стать веб-разработчиком, помимо Python изучите HTML, CSS и основы JavaScript. Это три разных языка, но они помогут вам стать Full-stack разработчиком.

Тем кто планирует заниматься анализом данных, могут потребоваться знания SQL, R и другие инструменты: например, Tableau или Elastic Search.

Путь в мир программирования — это полноценное путешествие, но понимание того, куда вы хотите двигаться, поможет спланировать первые шаги.

Решение: как выучить Python с нуля

Если вы хотите увеличить свои шансы на успешное изучение Python, то нужно использовать подход, который поможет избежать эти трех ловушек. Python нужно не просто учить, его нужно учить правильно. Следующие шаги помогут в этом:

Понять, зачем вы учите Python

Все вытекает из этой мотивации и очень важно понимать, изучаете ли вы , робототехники, разработки игр или чего-то еще.

Изучить основы синтаксиса языка. Именно основы! Не нужно учить все

Изучение синтаксиса — важная часть, но она может быть скучной, и желательно минимизировать потраченное на нее время. Главное — взять то, что понадобится для начала работы над собственными проектами. Этот этап будет еще проще, если удастся найти ресурсы или обучающие материалы, которые рассказывают основы, но с упором на ту сферу, которая интересует в первую очередь. Например, при изучении data science полезно использовать реальные данные в своих экспериментальных проектах.

Создавать проекты с четкой структурой. В этом плане помогут руководства, в которых расписаны все шаги. Важно начать работать над интересующим проектом как можно раньше.

Создавать уникальные и все более сложные вещи по мере приобретения новых способностей. После работы над несколькими проектами у вас должны появиться идеи для собственных. Приступайте к ним, даже если кажется, что навыков недостаточно. Они появятся в процессе работы.
Нужно всего лишь разбить проект на маленькие и понятные часты. Предположим, есть идея для приложения, которое будет анализировать настроение в Твиттере. Это очень крупный проект, но его можно разделить на элементы и работать с каждым по отдельности. Сначала нужно разобраться, как получить доступ и использовать API сайта. Дальше нужно переходить к фильтрованию твитов и сохранению тех, которые потребуется проанализировать. Потом — очистить данные и искать методы, которые подойдут для анализа настроения.

Такой подход подойдет для проекта любого типа. Не обязательно знать все, прежде чем браться за работу. Разбейте ее на части, учитесь и совершенствуйтесь в процессе.
Много времени уйдет на поиск ответов в Google, StackOverflow и официальной документации Python, и это абсолютно нормально! Один из не-секретов индустрии в том, что даже профессионалы проводят большую часть времени в поисках ответов на свои вопросы.

Это продолжение четвертого шага, которое предусматривает увеличивающуюся сложность с каждым новым проектом. Если же вы с самого начала знаете, как реализовать каждую из частей проекта, то это, наверное, не лучшая идея — будет слишком легко, а процесс ничему не научит.

Важно, чтобы задания были сложными, но не казались невозможными. При изучении игровой разработки не стоит после первой «Змейки» переходить к разработке трехмерной RPG в открытом мире

Это слишком сложно. Но игра должна быть сложнее той же «Змейки».

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

Где брать информацию

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Курсы — отличная возможность выучить Python для новичков, однако они не станут самодостаточным источником информации, особенно при углублённом изучении.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Как пользоваться ADB run

Причина №3: «учить», но не применять

Использование на практике приобретенных навыков критически необходимо, что они закрепились и остались надолго. Это доказывают даже исследования.

Это важно, потому что многие пытаются изучать Python, используя книги или видеоуроки. Они часто предлагают исчерпывающее освещение темы, но не могут заставить использовать полученные знания

И даже если вы используете, все равно оставляйте время для написания собственного кода.

Это не значит, что не нужно использовать книги или видео для обучения. Но именно они могут создать ложное ощущение, что вы что-то понимаете, хотя на самом деле это не так. Пройдут дни или недели, прежде чем вы напишите код, используя новые знания, осознав, что не разобрались с новым материалом так хорошо, как думали.

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.

Как открыть Jupyter Notebook

Когда Jupyter Notebook установлен, следуйте этим 4 шагам каждый раз, когда нужно будет его запустить:

1. Войти на сервер! Для этого нужно открыть терминал и ввести следующее в командную строку:
   и пароль.
   (Например: )

1. Запустить Jupyter Notebeook на сервере с помощью команды:

1. Получить доступ к Jupyter из браузера! Для этого нужно открыть Google Chrome (или любой другой) и ввести следующее в адресную строку:

(Например: )

На экране отобразится следующее:

Нужно будет ввести “password” (пароль) или “token” (токен). Поскольку пароля пока нет, сначала нужно использовать токен, который можно найти в окне терминала:

1. Готово! Теперь нужно создать новый Jupyter Notebook! (Если он создан, осталось его открыть).

Вот и все. Запомните порядок действий, потому что их придется повторять часто в этом руководстве по Python для Data Science.

Запуск программ от имени администратора и отключение UAC

UAC — система контроля учетных записей пользователей Windows, созданная для контроля за разграничением прав доступа пользователей к функциям операционной системы и предотвращения несанкционированного запуска различных приложений в «фоновом» режиме.

Повышенными привилегиями в системе обладает только администратор. И только он может запускать многие системные службы и установленные на компьютере приложения! По этому, если у вас не запускается какая-либо программа, попробуйте ее перезапустить с административными правами. Заодно, можно отключить систему UAC, чтобы не мешала в дальнейшем.

Подробнее о том, как это делается, можно прочитать в руководстве «Запуск от имени администратора, отключение UAC «.

Преподаватель

Илья Фофанов

О преподавателе курса

• Инженер-программист с опытом более 10 лет
• Сертифицированный специалист по WPF и WCF
• Организатор и координатор .NET митапов MskDotNet

«Я благодарен за то, что люблю своё дело.

Профессионально занимался проектированием и реализацией ПО больше 10 лет, преимущественно на платформе .NET. Люблю работать над созданием богатых и мощных приложений с использованием современных технологий. Сертифицированный специалист по WPF и WCF. Один из координаторов московских .NET митапов MskDotNet.

О стиле преподавания: самое главное, что характеризует мои курсы — выжимка самого необходимого. Краткость — сестра таланта, и я верю в то, что в современную эпоху информационной перегруженности — необходимо сосредотачиваться на самом главном и отсеивать «лишнее» до тех пор, пока это «лишнее» действительно не понадобится.

Пожелание студентам: Fake it Till You Make it! Это означает: притворяйся, пока не получится.  Хотите стать senior developer? Имитируйте его деятельность, старайтесь делать всё то же, что делает senior developer, и так или иначе — вы им станете. Поэтому — учиться, учиться и  ещё раз учиться. Нет унынию. Fake it Till You Make it!»

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