La mejor manera de comenzar a aprender Python: una hoja de ruta completa

Python… El lenguaje de programación más popular y de más rápido crecimiento del mundo, no solo entre los ingenieros de software, sino también entre matemáticos, analistas de datos, científicos, contadores, ingenieros de redes e incluso niños. porque es un lenguaje de programación muy amigable para principiantes. Personas de diferentes disciplinas usan Python para una variedad de tareas diferentes, como análisis y visualización de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático., automatización, etc. Puede escribir secuencias de comandos de Python para automatizar muchas tareas aburridas, como copiar archivos y carpetas, cambiarles el nombre y cargarlos en un servidor. Por lo tanto, Python no solo lo usan los desarrolladores de software, sino que también lo usan otros profesionales para automatizar sus tareas y facilitarles la vida. Python es un lenguaje multipropósito, puede usar Python para crear aplicaciones web, aplicaciones móviles y aplicaciones de escritorio, así como pruebas de software e incluso piratería.

Todas las razones anteriores son suficientes para decirle por qué Python es el lenguaje más popular entre los programadores y por qué debería aprenderlo. Ahora la pregunta es ¿ por dónde empezar? ¿Cuánto tiempo llevará aprender este idioma? ¿Qué temas deberías cubrir? ¿Qué son las bibliotecas o marcos de Python? Como principiante, estará confundido sobre qué debo elegir primero. ¿Debo aprender todos los conceptos de un libro o debo buscar un tutorial en línea? Analicemos toda la hoja de ruta para convertirse en un desarrollador de Python.

¿Por qué Python? (Decide tu objetivo final)

Antes de comenzar su viaje con este lenguaje, debe tener un objetivo claro en mente: ¿por qué quiere aprender Python? ¿Qué es exactamente lo que quieres hacer con este idioma? ¿Quieres automatizar algunas tareas aburridas o aburridas, o quieres hacer algunas aplicaciones web?
La mayoría de los principiantes cometen el error común de comenzar a aprender un idioma solo por aprenderlo sin tener un objetivo en mente. Tenga en cuenta que aprender un idioma es algo diferente y usarlo para crear una aplicación del mundo real es diferente y, como programador, su propósito debe ser poder crear cosas y no solo aprender un idioma. Primero explore cada campo y descubra dónde se encuentra su interés.
Ya hemos discutido varios campos en los que se puede usar Python. Entonces, antes que nada, decida qué es exactamente lo que quiere construir, una vez que haya decidido su objetivo, manténgalo y avance al siguiente paso, es decir, encontrar recursos.

Recursos de aprendizaje

Hay mucha documentación y videos disponibles en línea, por lo que es muy confuso saber dónde comenzar a aprender este lenguaje, especialmente cuando Python se puede usar en varios campos. Comprenda que un solo libro o curso de video no es suficiente para enseñarle todo en Python e inicialmente, como principiante, también se sentirá abrumado con tantos conceptos, pero tenga paciencia, explore y manténgase comprometido con él. A continuación hay algunos recursos que hemos filtrado para comenzar a aprender Python, pero asegúrese de que el recurso que prefiera lo acompañe con su código.

• Si ya tiene experiencia en programación, aprenda de la documentación oficial: 3.8.1 . o aprenda de Python Tutorial GeeksforGeeks . También puede buscar algunos tutoriales en video o cursos en línea, pero la mayoría de los cursos comenzarán desde el nivel de principiantes (eso es solo una pérdida de tiempo), aún así depende de usted y de su experiencia previa en codificación.
• Si es un principiante y leer la documentación es aburrido para usted, elija un curso completo en línea de Python. Uno de los cursos que es bueno para principiantes es The Complete Python Masterclass: Learn Python From Scratch .

Sean cuales sean los recursos que prefieras, decide una fecha límite para terminar el curso. Puede terminar el curso dentro de 10 a 11 semanas si es un principiante y dedica 2 a 3 horas todos los días para aprender. Ahora vayamos al siguiente paso y revisemos los temas importantes en Python que debe cubrir. Tenga en cuenta que hay muchas cosas que aprender, así que una vez que termine los temas, comience a explorar el lenguaje Python por su cuenta.

Temas importantes en Python

1. Aprenda la sintaxis y los conceptos básicos

En primer lugar, comience con la instalación de Python en su sistema. Simplemente visite el sitio oficial de Python, descargue la última versión y estará listo para comenzar. Una vez que se haya completado la instalación, puede usar IDLE para escribir y ejecutar el código de Python. Ahora vamos a enumerar algunos temas para comenzar a aprender Python. Tomará casi 1 a 1.5 semanas cubrir todas las cosas básicas, pero depende de su proceso de aprendizaje.

• El shell de Python, aritmética básica.
• Estructuras de Control.
• Aceptar entrada de usuario, strings y encasillamiento.
• Bucles en Python: Bucles For & While.
• Manejo de excepciones.
• Funciones, módulos e importaciones.

2. Conceptos de programación orientada a objetos, estructuras de datos integradas y otras cosas

Esta sección será un poco difícil, especialmente si no conoce los conceptos de programación orientada a objetos. Tome la ayuda de algunos recursos que hemos mencionado y con un poco de práctica, podrá comprender los conceptos. Estos conceptos se utilizarán ampliamente en la creación de aplicaciones complejas, así que comprenda muy bien estos temas. Puede tomar de 1 a 1.5 semanas para aprender.

• Programación orientada a objetos en Python
• Listas y funciones de lista
• Expresiones regulares
• Lista de comprensión
• Segmentación de lista
• formato de string
• lambda
• Lista, diccionarios y tuplas

Una vez que domine los temas anteriores y practique lo suficiente cada tema, es hora de construir algo a partir de eso. Python tiene una buena colección de módulos, paquetes, bibliotecas y marcos que puede usar para varias aplicaciones. Entonces, en lugar de construir todo desde cero, use marcos y bibliotecas disponibles en este idioma. Será más fácil para usted construir algo utilizando estos marcos y bibliotecas. Elija el marco o las bibliotecas según su objetivo final (desarrollo web, aplicaciones basadas en escritorio, etc.)

3. Frameworks para el Desarrollo Web

Hay tantos marcos para aplicaciones web en Python, algunos de ellos son Django, Flask, Bottle, Tornado y Pyramid.

• Django: un marco web de alto nivel utilizado principalmente en nuevas empresas y empresas para el desarrollo web. Sigue el patrón MVC y puede usar múltiples bases de datos como PostgreSQL, MySQL, SQLite y Oracle. Si es un completo principiante y no está al tanto de la autenticación de terminología, el enrutamiento de URL, la API y los modelos, sentirá mucho dolor mientras aprende Django, pero tómese su tiempo, tenga paciencia, consulte algunos recursos más y comprenda cada línea de código. . Lenta y gradualmente comprenderás todo. Aprender Django puede llevar de 2 a 2,5 semanas .
• Flask: Flask es uno de los microframeworks más fáciles de aprender en Python. Si desea desarrollar una aplicación web simple y liviana, Flask es adecuado para eso. No es tan potente y extenso como Django, pero aún proporciona funciones como soporte para pruebas unitarias y creación de API REST. Learning Flask tomará de 1 a 1.5 semanas .

4. Para crear aplicaciones de escritorio

Las bibliotecas Tkinter, PyQT, Kivy, WxPython o PyGUI son muy buenas para crear aplicaciones basadas en escritorio.

• Tkinter: Tkinter es una biblioteca de código abierto y le permite crear aplicaciones GUI de escritorio usando Python. Aprender Tkinter es simple y proporciona una interfaz gráfica. Tomará alrededor de 1 semana aprender Tkinter.
• PyQT: PyQt es una de las bibliotecas GUI multiplataforma más poderosas propiedad de Nokia. Combina la programación Python y la biblioteca Qt. Se puede utilizar para diseñar interfaces gráficas de usuario para una aplicación de escritorio.
• Kivy: se puede usar para crear aplicaciones de escritorio y también es compatible con plataformas como Android, iOS, Linux y Raspberry Pi.

5. Para análisis de datos

Numpy, Pandas, Seaborn, Bokeh, SciPy, Matplotlib, estas bibliotecas son buenas para el análisis de datos. Estas bibliotecas son útiles para quienes desean convertirse en analistas de datos/científicos de datos. Aprender Numpy o Pandas llevará alrededor de 1 semana.

• Numpy: es un paquete de procesamiento de arrays y proporciona un objeto de array de alto rendimiento. Es ampliamente utilizado para computación científica con Python y proporciona características esenciales.
• Pandas: Pandas también es una muy buena biblioteca de código abierto que se utiliza para el análisis de datos. Proporciona estructuras de datos de alto nivel (como DataFrame) y una gran variedad de herramientas de análisis. También puede traducir operaciones complejas en unos pocos comandos. Con esta biblioteca, la manipulación de datos se convierte en una tarea mucho más fácil.

6. Para el aprendizaje automático:

• TensorFlow: la biblioteca de aprendizaje profundo más popular desarrollada por Google. Es un marco computacional utilizado para expresar algoritmos que involucran numerosas operaciones de Tensor.
• Scikit-Learn: una biblioteca de aprendizaje automático para Python, diseñada para trabajar con bibliotecas numéricas como SciPy y NumPy.
• PyTorch: puede manejar gráficos de cálculo dinámicos sobre la marcha. También proporciona una API fácil de usar.

Proyectos de construcción

Hasta ahora hemos cubierto casi todo en Python, ahora la etapa final es la construcción de proyectos. Todo el aprendizaje en Python solo tiene sentido si puedes construir algunos proyectos. Recuerda que la mejor manera de poner a prueba tus habilidades de programación es trabajando en un proyecto complejo que resuelva un problema. Construir un proyecto complejo no es una tarea fácil para los principiantes, así que comience con algo pequeño. Haga un proyecto simple primero y luego avance gradualmente. Si desea crear un proyecto complejo, comience con un módulo pequeño y simple y luego siga agregando características. Verá su progreso junto con su proyecto y comprenderá cómo los programadores resuelven problemas complejos del mundo real.

Los proyectos son realmente útiles para mejorar tus habilidades. Mientras trabaja en un proyecto, enfrentará frustración, múltiples obstáculos, desafíos y dificultades. Cuando trabajas en estos desafíos y dificultades, obtienes una buena cantidad de habilidades. Resolver estos desafíos le brinda suficiente experiencia en la resolución de problemas usando Python.

Ahora hay múltiples proyectos que puedes hacer usando Python. Calculadora de interés simple / EMI, aplicación meteorológica, rastreador simple: todos estos son proyectos simples que puede hacer. Si hablamos de un proyecto complejo, puede crear un sitio de comercio electrónico completamente funcional, un rastreador basado en la web que rastrea dinámicamente una página web específica, un generador de CV en línea que genera un CV en formato PDF a partir de texto sin formato.

Puntas:

• Ten paciencia, no es solo en el caso de aprender Python sino también en el caso de aprender otro idioma. Aprender un primer idioma siempre requiere más esfuerzo y tiempo, así que comprenda que llevará tiempo hundirlo todo.
• Cíñete a tu objetivo y lenguaje. No se limite a aprender la sintaxis y salte a un nuevo lenguaje de programación.
• La frustración y el dolor son parte del proceso de aprendizaje, acéptalos en lugar de evitarlos.
• Debido a algunos términos complejos, errores y problemas, tendrá ganas de darse por vencido. No hagas eso, sucede con todos en la programación. Date un tiempo para ti y comprende el tema utilizando algún otro recurso y con la mente enfocada.
• Sea constante, si no es constante en el aprendizaje, le llevará mucho más tiempo y esfuerzo.
• El proyecto de construcción siempre es útil para generar confianza, así que no ignore su importancia.