Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима  любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели,  уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data  
Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат  данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на  
вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Пито́на», или «Дзен Па́йтона»).
Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию). Автором этой философии считается Тим Петерс (Tim Peters).

Текст философии:

Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное.
Плоское лучше, чем вложенное.
Разреженное лучше, чем плотное.

Читаемость имеет значение.

Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
При этом практичность важнее безупречности.

Ошибки никогда не должны замалчиваться.
Если не замалчиваются явно.

Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.

Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.

Сейчас лучше, чем никогда.
Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.

Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.

Пространства имён — отличная вещь! Давайте будем делать их больше!

Оригинальный текст (англ.)

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than 'right now'.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

Название языка произошло вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Впрочем, всё равно название языка чаще связывают именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и даже эмблема на сайте python.org (до выхода версии 2.5) изображают змеиные головы. Важная цель разработчиков Python — создавать его забавным для использования. Это отражено в его названии, которое пришло из Монти Пайтона. Также это отражено в иногда игривом подходе к обучающим программам и справочным материалам, таким как примеры использования, которые используют понятия ветчины (spam) и яиц вместо стандартных foo и bar.

Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.

3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).

Все основные рекомендации по PEP 8.

https://realpython.com/python-pep8/

Книга «Изучаем Python» — это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время  
и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения  
и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы
научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать  
знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку»  
с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их  
визуализацию, и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее  
конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое  
программирование, не нужно ждать.

Логотип python 1990-2005

Python поддерживает несколько парадигм программирования, в том числе структурное, объектно-ориентированное, функциональное, императивное и аспектно-ориентированное. Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью, полная интроспекция, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений и удобные высокоуровневые структуры данных. Код в Python организовывается в функции и классы, которые могут объединяться в модули (они в свою очередь могут быть объединены в пакеты).

Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные. Есть реализации интерпретаторов для JVM (с возможностью компиляции), MSIL (с возможностью компиляции), LLVM и других. Проект PyPy предлагает реализацию Python с использованием JIT-компиляции, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.

Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии (с добавлением/изменением языковых свойств) выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.

​​15 вопросов по Python: как джуниору пройти собеседование
Готовитесь к собеседованию на позицию Python-джуниора? Подборка важных вопросов по Python с объяснением и полезными ссылками вам поможет.

#статьядня

https://proglib.io/p/python-interview/

Python портирован и работает почти на всех известных платформах — от КПК до мейнфреймов. Существуют порты под Microsoft Windows, практически все варианты UNIX (включая FreeBSD и Linux), Plan 9, Mac OS и Mac OS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, Amiga, HaikuOS, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

По мере устаревания платформы её поддержка в основной ветви языка прекращается. Например, с серии 2.6 прекращена поддержка Windows 95, Windows 98 и Windows ME. Однако на этих платформах можно использовать предыдущие версии Python — на данный момент сообщество активно поддерживает версии Python начиная от 2.3 (для них выходят исправления).

При этом, в отличие от многих портируемых систем, для всех основных платформ Python имеет поддержку характерных для данной платформы технологий (например, Microsoft COM/DCOM). Более того, существует специальная версия Python для виртуальной машины Java — Jython, что позволяет интерпретатору выполняться на любой системе, поддерживающей Java, при этом классы Java могут непосредственно использоваться из Python и даже быть написанными на Python. Также несколько проектов обеспечивают интеграцию с платформой Microsoft .NET, основные из которых — IronPython и Python.Net.

Эту книгу можно рассматривать не только как введение в веб-скрапинг, но и как развернутое руководство по скрапингу веб-данных  
практически любого типа. Хотя в книге используется язык программирования Python и освещаются основные принципы его работы, ее  
не следует использовать в качестве вводного пособия по Python.
Если вы не являетесь опытным программистом и не знаете Python  
вообще, чтение этой книги может быть несколько сложной задачей.  
Однако если вы опытный программист, то сочтете материал книги  
легким. В приложении A освещаются установка и работа с Python  
3.x, который используется в этой книге. Если вы работали только  
с Python 2.x или у вас не установлен Python 3.x, вы, возможно, захотите ознакомиться с приложением A.
Если вы ищете более подробные ресурсы по изучению Python, книга Introducing Python от Билла Любановича является очень хорошим  
развернутым руководством. Для тех, у кого мало времени, видеокурс  
Intoduction to Python от Джессики МакКеллер является отличным ресурсом.
Приложение C включает в себя кейсы, а также в нем рассматриваются ключевые вопросы, касающиеся правовых аспектов использова-
ния скраперов в США и данных, полученных с их помощью.
В технической литературе внимание часто уделяется конкретному  
языку или технологии, однако веб-скрапинг является относительно  
разрозненной предметной областью, которая охватывает такие направления, как работа с с базами данных, веб-серверами, HTTP, HTML,  
интернет-безопасность, обработка изображений, наука о данных (data  
science) и др. Эта книга стремится осветить все эти направления в том  
объеме, в каком это требуется для сбора данных в Интернете…

Постараюсь сказать кратко о программировании.

Нет универсального языка программирования. Что же актуально на 2019?
Пожалуй веб, кто то скажет разработчики на мобилки, но я скажу веб.

И если быть такого мнения. То что выбрать, есть php, python, ruby, java script.

Я сам разрабатываю на python. Это активно развивающийся язык программирования, с открытым исходным кодом. Имеющий множество библиотек. Он знаменит такими мощными инструментами как Django.

Но если ты молод, и еще выбираешь свой первый язык программирования, то я советую JavaScript.
Современный веб и JS неразлучны. Множество фреймворков, куча решений, front-end само собой это знание JS. И в бэке Node-JS заслужил высокую оценку.

Поэтому для того кто думает на чем кодить, я скажу JS или Python.

Путь к мастерству: создаём приложение-словарь на Python

Хотите стать мастером в Python? Тогда изучайте язык на практике. В этом материале рассказываем, как создать словарь на Python.

https://proglib.io/p/python-dictionary-app/

​​Хотите люто кодить на Scala? В @binarydistrict_ru 16–17 февраля на площадке Digital October пройдет практический интенсив Scala Basic. За два дня вы познакомитесь с экосистемой и инструментами языка, освоите работу с веб-фреймворками и базами данных, научитесь писать простые backend-приложения. Будет много практики, заданий формата «дописать фрагмент», live coding.

Ключевые темы:
- основные управляющие структуры в Scala
- применение функционального подхода к решению задач
- основы многопоточности в Scala
- основы работы с библиотеками тестирования, базами данных и веб-фреймворками в Scala

Спикер курса — Сергей Толмачев, Lead Scala Developer в Waves Platform.

А еще есть скидка 10% по промокоду python_txt.
Вся инфа о курсе и регистрация по ссылке: https://goo.gl/i7wk4o

Полезная инфа в полезном канале!

Ребят тут на английском языке куча статей по изучению языка Python.

https://datapyr.zeef.com/kranthi.kumar#block_66537_learn-python