О нашей онлайн-школе CodeShadow читайте в разделе "О команде CodeShadow™"
https://codeshadow.ru/codeshadow-team.html

Python — один из самых популярных языков программирования в мире, и это неудивительно! Он прост в освоении, удобочитаем и используется в самых разных сферах: от веб-разработки до искусственного интеллекта. Но с чего же начать его изучение? В этой статье мы дадим вам несколько полезных советов, которые помогут эффективно освоить Python, и расскажем, как наши курсы CodeShadow сделают ваш путь к программированию максимально комфортным.



1. Определите свою цель

Перед тем как начинать учить Python, подумайте: для чего он вам нужен? Разные направления требуют разных знаний:

Хотите научиться программировать с нуля? Начните с основ Python.
Интересует работа с базами данных? Изучите PySQL.
Хотите автоматизировать задачи? Освойте создание Telegram-ботов.
Готовы к практике? Работайте с наставником в курсе кураторства проекта.
Чем чётче вы понимаете свою цель, тем легче будет выбрать правильный путь обучения.


2. Освойте базовый синтаксис

Прежде чем углубляться в сложные темы, необходимо понять основы. Вот базовые элементы Python, с которых стоит начать:

Переменные и типы данных (int, str, float, bool)
Операторы и выражения (+, -, *, /, ==, !=, and, or)
Условия (if, elif, else)
Циклы (for, while)
Функции (def)
Если вы хотите быстро и эффективно освоить эти основы, наш курс «Python с нуля» поможет вам разобраться во всех нюансах.



3. Практикуйтесь на реальных задачах

Теория важна, но без практики она бесполезна. Вот несколько способов закрепить знания:

Пишите небольшие программы (например, калькулятор или конвертер валют).
Решайте задачи на алгоритмы (например, на Codewars, LeetCode, Stepik).
Работайте над собственными проектами.
В наших курсах мы даём реальные практические задачи, чтобы обучение было не только полезным, но и увлекательным.



4. Изучите работу с библиотеками

Python силён благодаря множеству библиотек. В зависимости от ваших целей, стоит обратить внимание на:

Pandas, NumPy — для работы с данными.
Django, Flask — для веб-разработки.
Telethon, aiogram — для создания Telegram-ботов.
SQLite, SQLAlchemy — для работы с базами данных.
Наши курсы охватывают самые популярные библиотеки, помогая вам осваивать их на реальных примерах.



5. Не бойтесь ошибок

Ошибки — это часть обучения. Не расстраивайтесь, если что-то не работает. Чаще всего проблема в:

Пропущенной кавычке или скобке.
Ошибке в написании переменной.
Неправильном отступе (в Python он критичен!).
На наших курсах кураторы помогают разобраться с ошибками и объясняют, как их избегать.



6. Найдите сообщество и наставника

Учиться легче, когда есть поддержка. Присоединяйтесь к сообществу CodeShadow, где можно задавать вопросы, получать советы и делиться успехами. А если хотите персональную поддержку — выбирайте обучение с куратором, который поможет вам разобраться с любыми сложностями.



Изучение Python — это увлекательный процесс, если подходить к нему правильно. Определите цель, разберитесь с основами, практикуйтесь, изучайте библиотеки и не бойтесь ошибок. И главное — не останавливайтесь! 🚀

Хотите учиться быстрее и эффективнее? Присоединяйтесь к CodeShadow, где обучение построено на практике и поддержке кураторов. Начните свой путь в программировании уже сегодня!

https://codeshadow.ru/lessons/beginners/16-s-chego-nachat-izuchenie-python-sovety-dlja-novichkov.html

✨ Программирование на Python: Что такое функции?

🔍 Функции в Python — это блок кода, который можно повторно вызывать по имени. Они помогают упрощать код, делать его читаемым и повторно используемым.

🔢 Синтаксис:

def say_hello():
    print("Привет, мир!")

say_hello()  # Вызов функции

🎯 Переменные и аргументы

💡 Функция может принимать аргументы для большей гибкости:

def greet(name):
    print(f"Привет, {name}!")

greet("Алекс")  # Выведет: Привет, Алекс!

💪 Возвращение значений

🌟 Функции могут возвращать значения с помощью return:

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)  # 8

📈 Зачем нужны функции?
✔️ Структурированный код — упрощают чтение и сопровождение.
✔️ Повторное использование — не нужно писать один и тот же код несколько раз.
✔️ Модульность — легко изменять и тестировать отдельные части программы.

📚 Программируй умно, используй функции! 🎉

🚀 Python лидирует среди языков программирования на "Цифровом марафоне"​
НьюсПром

Недавно завершился всероссийский конкурс по цифровым навыкам "Цифровой марафон", организованный Сбером, "Школой 21" и Нетологией. Результаты показали, что почти 50% участников выбрали Python для выполнения конкурсных заданий, что подтверждает его растущую популярность и востребованность среди программистов. ​
НьюсПром

На втором месте по популярности оказался язык Java, а третью позицию занял современный язык программирования C#. Такие результаты отражают текущие тенденции в IT-индустрии и предпочтения разработчиков.​
НьюсПром

Почему Python?​
Гениус

Простота и читаемость кода делают его идеальным для новичков и профессионалов.​
Обширная стандартная библиотека ускоряет разработку.​
Широкое применение в веб-разработке, анализе данных, искусственном интеллекте и других областях.​
Python продолжает укреплять свои позиции, оставаясь одним из самых популярных и универсальных языков программирования в мире.

🚀 Лайфхаки для начинающих программистов на Python

Друзья, хотите прокачать свои навыки в Python? 🐍 Вот несколько лайфхаков, которые вам точно помогут!

1️⃣ Используйте списковые сокращения: Вместо длинных циклов используйте выражения. Например:

      squares = [x**2 for x in range(10)]

2️⃣ Функции высшего порядка: Используйте map, filter и reduce, чтобы писать более лаконичный код.

3️⃣ Документируйте код 📝: Комментарии и документация помогут вам и вашим коллегам.

4️⃣ Используйте enumerate: Вместо range(len(...)) используйте enumerate(). Например:

      for index, value in enumerate(my_list):
       print(index, value)

Эти простые советы помогут вам стать более эффективным программистом. Практикуйтесь и не забывайте делиться своими находками!

🛠 Создание простого API с Flask

Привет, программисты! 👋 Сегодня мы создадим простой API с помощью Flask.

🔥 Установка Flask
Если у вас еще нет Flask, установите его командой:

pip install Flask

🖥 Код программы

from flask import Flask, jsonify, request  # Импортируем необходимые модули Flask

app = Flask(__name__)  # Создаем экземпляр приложения Flask
tasks = []  # Список для хранения задач

# Маршрут для получения всех задач
@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
return jsonify(tasks)  # Возвращаем список задач в формате JSON

# Маршрут для добавления новой задачи
@app.route('/tasks', methods=['POST'])
def add_task():
task = request.json  # Получаем данные из запроса
tasks.append(task)  # Добавляем новую задачу в список
return jsonify(task), 201  # Возвращаем добавленную задачу и статус 201 (создано)

# Запуск приложения
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)  # Запускаем сервер в режиме отладки

🔎 Объяснение кода

1. Импорт библиотек: Импортируем Flask и необходимые функции для работы с JSON и запросами.
2. Создание приложения: Создаем экземпляр приложения с BeautifulSoup7.
3. Список задач: Объявляем пустой массив BeautifulSoup8 для хранения задач.
4. Маршрут GET BeautifulSoup9: Создаем функцию, которая возвращает все задачи в формате JSON.
5. Маршрут POST response.status_code0: Создаем функцию, которая добавляет новую задачу. Данные задачи берутся из тела запроса и добавляются в список response.status_code1, после чего мы возвращаем добавленную задачу и статус 201.
6. Запуск сервера: Запускаем сервер в режиме отладки, чтобы видеть все изменения в реальном времени.

Теперь вы можете отправлять GET и POST запросы на ваш API! Используйте инструменты, такие как Postman или Curl, чтобы взаимодействовать с вашим API. Это отличный способ научиться разрабатывать веб-приложения на Python.

📰 Новости в мире программирования – Python 3.12

Python 3.12 уже здесь! 🎉 Разберём главные обновления и улучшения.

🚀 1. Оптимизация производительности
Python стал быстрее благодаря улучшенному интерпретатору. Теперь код выполняется эффективнее, что особенно заметно в сложных вычислениях.

🔄 2. Улучшенная работа с asyncio
Асинхронное программирование теперь более мощное. Например, добавлена поддержка taskgroups, что упрощает работу с несколькими задачами одновременно.

🔍 3. Улучшенный анализ ошибок
Теперь ошибки стали понятнее и содержат более детальные сообщения, что облегчает отладку кода.

Обновляйтесь и тестируйте новые возможности! 🚀

🎯 Как стать успешным программистом на Python?

Хотите прокачать свои навыки и построить карьеру в программировании? 📈

📌 1. Учите основы — без хорошего понимания базовых концепций далеко не уйти.
🏆 2. Участвуйте в хакатонах — это не только соревновательный дух, но и возможность учиться у других.
📚 3. Постоянно развивайтесь — книги, онлайн-курсы, статьи.
💼 4. Практикуйтесь на реальных проектах — создавайте портфолио на GitHub, участвуйте в open-source проектах.

Ваши усилия приведут к успеху! 🚀

🔍 Погружаемся в мир фреймворков Python

Фреймворки помогают ускорить разработку и структурировать код. Давайте разберём самые популярные:

🦄 Django — мощный и удобный для крупных веб-приложений.
🦊 Flask — лёгкий и гибкий, отлично подходит для API.
⚡ FastAPI — самый быстрый вариант для асинхронных сервисов.

Выбирайте тот, который лучше подходит для ваших задач! 🚀

📚 Подборка полезных библиотек для Python

Python богат на библиотеки! Вот несколько, которые стоит попробовать:

🔢 NumPy: Идеальна для численных расчетов и обработки массивов данных.
📊 Pandas: Обработка и анализ данных в табличном формате.
📈 Matplotlib: Создание красивых графиков и визуализаций.
🌐 Requests: Удобный инструмент для работы с HTTP-запросами.

Не стесняйтесь экспериментировать с ними в своих проектах! 🛠

🌎 Топ-5 сайтов для изучения Python

Ищете ресурсы для изучения Python? Вот мой топ-5 сайтов:

1. Codecademy: Отличный интерактивный учебник для начинающих.
2. Coursera: Учитесь у лучших университетов мира и получайте сертификаты.
3. LeetCode: Совершенствуйте свои навыки решения задач.
4. Real Python: Подробные статьи и курсы от профессионалов.
5. Kaggle: Практика на реальных проектах и соревнования по Data Science.

Изучайте и развивайтесь!

🤔 Почему Python так популярен?

Python 🐍 — один из самых популярных языков, и вот почему:

🔹 Простота: Логичный и универсальный синтаксис делает его доступным для новичков.
🔹 Многофункциональность: Подходит для веб-разработки, анализа данных, машинного обучения и многих других областей.
🔹 Сообщество: Огромное количество обучающих материалов и поддержка от сообщества.

Присоединяйтесь к этому увлекательному пути!

Как сделать свой код более читаемым?

Читаемость кода – важный аспект программирования. Вот несколько советов, как сделать свой код более понятным:

🔹 Пишите понятные названия переменных: Используйте описательные названия, которые объясняют, что хранят переменные.
🔹 Структурируйте код: Разбивайте его на функции и модули.
🔹 Пишите комментарии: Подробные комментарии помогут вам и другим понять логику кода.

Следуйте этим простым рекомендациям, и ваш код станет более профессиональным!

Сообщество Python: где найти единомышленников?

Программистам важно иметь сообщество, где можно обмениваться опытом и получать поддержку. Вот несколько ресурсов для общения:

🔹 Reddit (r/python): Активное сообщество для обсуждения всего, что связано с Python.
🔹 Discord: Множество серверов, посвященных Python и программированию в целом.
🔹 Meetup: Находите местные группы и мероприятия по Python для общения и обмена опытом.

Не упускайте возможности общаться!

🔄 Как организовать свои проекты на GitHub

GitHub – отличный инструмент для хранения кода и работы над проектами. Вот несколько советов, как организовать свои репозитории: 🔧

📜 Создавайте понятные README-файлы: Объясняйте, что делает ваш проект и как начать работу с ним.
🐛 Используйте Issues: Отслеживайте ошибки и задачи, чтобы улучшить проект.
🌳 Создавайте отдельные ветки: Для разных функций и изменений, чтобы поддерживать порядок в коде.

Правильная организация проектов поможет вам быстрее развиваться!

🌐 Парсинг HTML с BeautifulSoup

Друзья, вы когда-нибудь задумывались, как получить данные с веб-страниц? В этом посте мы посмотрим на библиотеку BeautifulSoup, которая помогает извлекать информацию из HTML и XML документов. Давайте создадим небольшой скрипт, который будет извлекать заголовки новостей с сайта!

Установка BeautifulSoup

Для начала установим необходимые библиотеки. Если у вас их еще нет, выполните команду:

pip install beautifulsoup4 requests

Код программы

import requests  # Импортируем библиотеку для отправки HTTP запросов
from bs4 import BeautifulSoup  # Импортируем BeautifulSoup для парсинга HTML

# URL сайта, откуда мы будем извлекать данные
url = '

# Отправляем GET-запрос к указанному URL
response = requests.get(url)

# Проверяем, успешен ли запрос
if response.status_code == 200:
# Создаем объект BeautifulSoup для парсинга HTML
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# Находим все заголовки новостей
headlines = soup.find_all('a', class_='storylink')

# Выводим заголовки на экран
for index, headline in enumerate(headlines, start=1):
print(f"{index}. {headline.get_text()}")  # Получаем текст заголовка
else:
print("Не удалось получить данные с сайта.")

Объяснение кода

1. Импорт библиотек: Мы импортируем requests для работы с HTTP-запросами и BeautifulSoup для парсинга HTML.
2. URL: Указываем адрес сайта, откуда будем получать данные.
3. GET-запрос: Отправляем запрос и проверяем код ответа с помощью response.status_code. Если код 200, значит, запрос успешен.
4. Парсинг HTML: Используем BeautifulSoup для парсинга полученного HTML контента.
5. Извлечение заголовков: Команда soup.find_all находит все элементы с классом storylink, возвращая список заголовков.
6. Вывод заголовков: С помощью цикла for выводим номера и текст заголовков на экран.

Таким образом, используя несколько строк кода, мы получили заголовки новостей с сайта! Это отличный способ научиться веб-скрапингу.

Визуализация данных с Matplotlib

Привет, друзья! Сегодня мы поговорим о библиотеке Matplotlib, которая поможет нам визуализировать данные. Давайте создадим простой график, используя некоторые случайные данные.

Установка Matplotlib

Первое, что нужно сделать – установить библиотеку, если она у вас еще не установлена:

pip install matplotlib numpy

Код программы

import matplotlib.pyplot as plt  # Импортируем библиотеку для визуализации
import numpy as np  # Импортируем numpy для работы с массивами

# Генерация случайных данных
x = np.linspace(0, 10, 100)  # Создаем массив из 100 точек от 0 до 10
y = np.sin(x)  # Вычисляем синус для каждой точки x

# Создаем график
plt.figure(figsize=(10, 5))  # Устанавливаем размер графика
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue')  # Строим график с подписью

# Добавляем заголовок и подписи осей
plt.noscript('График функции y = sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.axhline(0, color='black',linewidth=0.5, ls='--')  # Добавляем ось Y
plt.axvline(0, color='black',linewidth=0.5, ls='--')  # Добавляем ось X
plt.grid(color = 'gray', linestyle = '--', linewidth = 0.5)  # Добавляем сетку
plt.legend()  # Показываем легенду
plt.show()  # Отображаем график

Объяснение кода

1. Импорт библиотек: Импортируем matplotlib.pyplot как plt и numpy как BeautifulSoup0.
2. Генерация данных: С помощью BeautifulSoup1 создаем массив BeautifulSoup2 из 100 равномерно распределенных точек. Для BeautifulSoup3 вычисляем синус каждой из этих точек.
3. Создание графика: Используем BeautifulSoup4 для установки размеров графика, а затем BeautifulSoup5 для его построения.
4. Добавление элементов: Добавляем заголовок, подписи для осей, линии для осей и сетку для лучшей читаемости графика.
5. Показ графика: В конце используем BeautifulSoup6, чтобы отобразить наш график.

С помощью этих нескольких строк кода вы можете визуализировать данные и лучше понимать их! Это особенно полезно в научных и аналитических сферах.