Что должен знать каждый разработчик Python: 8 основных технологий

Так, специалист что-то находит удобным, а что-то нет и формирует свой личный список фаворитов. Сегодня мы решили помочь как начинающим разработчикам Python, так и спецам, поэтому разберем 8 необходимых технологий, без которых никак не обойтись в работе в любой сфере от инжиниринга до бекенда. И нет, этот список не взят с потолка, он основан на опыте профи и стандартных списках требований к кандидатам различных мировых компаний. 

#1. Алгоритмы

Для того чтобы быстрее и эффективнее решать задачи, где фигурируют большие данные – пригодятся алгоритмы. Они помогут получить результат с меньшими затратами ресурсов, а вам не придется корпеть над каждым решением. Для их понимания достаточно прочесть книгу Адитья Бхаргава “Грокаем алгоритмы”, она написана понятным языком, и с ней вы узнаете все, что пригодится в работе: 

• определение алгоритмической сложности;
• понятие об О-нотации;
• правила оценки сложности алгоритма (очень пригодится на собеседовании);
• виды алгоритмов сортировок и их особенности.

Главное, книга поможет не зацикливаться на зубрежке, которая лишь отнимет время, а понять принцип и концепцию. 

#2. Git

Распределенная система управления версиями – Git – это must-have при работе с большими проектами и выполнении задач вместе с другими разработчиками. Она позволяет отслеживать и фиксировать все изменения внесенные по ходу работы, что исключает риск потери какой-то части кода. Git лидер среди подобных себе систем, но чтобы преуспеть в ее использовании следует также изучить: 

• разные типы команд – от add до merge и rebase;
• виды и правила создания репозиториев;
• умение делать коммиты и работать с ними;
• научиться работать с ветвями. 

#3. SQL и базы данных

Среды, где хранятся все необходимые данные – это пожалуй самое простое для понимания и самое важное в работе. Но для работы с ними требуется ориентироваться во многих аспектах:

• особенностях и правилах использования базы данных реляционного типа;
• понятии и правилах использования NOSQL;
• понимании всех команд для создания и управления таблицей;
• работе с выборками по колонкам при разных условиях.

Совет, если задачи между таблицами можно решить с использованием join, лучше применять первый вариант или оба сразу, а если они связаны с постоянно переменными структур данных – подойдет NOSQL. 

#4. Агрегационные функции

Учить все агрегационные функции необязательно, но важно разобраться с count, average, groupby и sum, а также понимать, каким образом они функционируют и для чего используются. Например, их можно применить для расчета среднего значения в одной колонке. Достаточно взть функцию, свести все к одному значению и распределить группировку для нее. 

Также пригодится join. Они помогут создать сравнение двух несвязанных друг с другом таблиц, сделав подселекты и собрав все стыковочные данные. Понимание оконных функций – не обязательно, но если вы хотите стать гуру SQL, то можете заморочиться и с ними. 

#5. Алгоритмы на графах

Графы это абстрактное изображение соединений между разными группами посредствам точек и линий. Точка является вершиной графа, а линия – ребром, соединяющим две эти точки. Количество ребер определяет степень вершины. 

А алгоритмы на графах – это тот же граф, который удовлетворяет операциям алгоритма. Для ориентирования во всех этих процессах следует изучить поиск в ширину и глубину, а также алгоритм Дейкстри. Например, когда создается даже самый элементарный файловый менеджер и необходимо найти определенные файлы – это является стандартным примером поиска в ширину или глубину. Такой же принцип, когда необходимо создать или удалить файлы по одному из условий в созданном скрипте. Чтобы ускорить эти процессы и не осуществлять поиск вручную, достаточно изучить алгоритмы на графах.

#6. Рекурсия

Рекурсия – это элемент, который легко можно заменить на цикл и, наоборот, цикл также легко заменить рекурсией. При этом ее писать намного сложнее, так же как и поддерживать. Хотя есть ситуации, когда именно цикл сложен в реализации, тогда на помощь придет, вызывающая сама себя, функция. 

Если предупредит возможный риск ошибки максимальной глубины и не обращать внимание на затраты памяти, то рекурсию можно применять даже в работе алгоритмами.

#7. Структуры данных

Для оптимального хранения данных в работе придется использовать структуры данных. А чтобы работать с ними, потребуется знание следующих аспектов:

• хеш-таблицы;
• графы и массивы;
• множество и связанные списки;
• стеки, очереди и деки. 

#8. Docker

Отличным инструментом для автоматизации управления и взаимодействия с различными приложениями является Docker. Для работы с ним потребуется знание:

• образа и контейнера;
• сетки и тома;
• правил написания файлов.

Без понимания этих вещей не удастся понять даже базовый принцип работы инструмента.

Программа обучения

Также хотим отметить, что если вас интересует более углубленное изучение языка и его фреймворков, то предлагаем вашему внимаю нашу большую программу обучения по теме Python. 

За курс мы с вами научимся делать программы на основе базовых концепций языка Python. Если вы хотите получить больше информации относительно языка, то рекомендуем вам нашу полноценную программу обучения по Python разработке. Ознакомится с программой обучения по можно по этой ссылке.

В ходе программы обучения вы изучите более сложные концепции языка, научитесь работать с базой данных, выполнять тестирование проекта, работать с нейронными сетями и многое другое. За курс вы научитесь с нуля создавать сайты на основе языка Питон и даже разработаете небольшой веб магазин с системой оплаты прямиком на сайте.