A Python programozás széles körben úgy ismert, mint a kezdő kóderek kedvence, de már az adatbányászok és az AI guruk világában is alapnak számít. Ismerd meg a legfontosabb tudnivalókat erről a könnyen tanulható nyelvről, amíg mi eloszlatjuk a vele kapcsolatos 3 leggyakoribb tévhitet.
Tartalomjegyzék
Amikor 1989 végén Guido van Rossum hobbiprojektként összerakott egy új programozási nyelvet, valószínűleg nem gondolta, hogy az harminc évvel később a szakma egyik legfelkapottabb nyelve lesz.
A Stack Overflow fejlesztők körében végzett felmérése szerint pedig a Python a világ programozóinak második legkedveltebb programozási nyelve éppen. Ez talán annak is köszönhető, hogy széles körben használják a mesterséges intelligencia, az adatelemzés és az automatizálás területén.
De népszerűség ide vagy oda, még mindig számos tévhit él a köztudatban a Python programozásról. Oszlassuk most el ezeket, és nézzük meg, kezdőként mit érdemes tudnod a Python programozás rejtelmeiről.
Kezdd el az IT karriered a Codecool képzéseivel!
Ha szeretnél gyorsan és hatékonyan adatelemzői készségeket elsajátítani, a Codecool Data Analyst képzése ideális választás lehet számodra. Ez a 3 hónapos, online és mentorált képzés biztosítja, hogy rövid idő alatt magabiztosan dolgozhass nagy mennyiségű adatokkal, és megtanulj Python és SQL alapú adatelemzést, amely számos iparágban keresett skill. Ha jelenlegi munkádban is gyakran dolgozol adatokkal – legyen szó marketingről, pénzügyekről, vagy akár logisztikáról –, ezzel a képzéssel jelentősen növelheted a hatékonyságodat és előrelépési lehetőségeidet.
Amennyiben viszont az IT területére szeretnél karriert váltani, de nem kifejezetten az adatelemzés érdekel, érdemes a Codecool Junior Szoftvertesztelő képzését is megfontolnod. Ez szintén egy 3 hónapos, online kurzus, amely azokat készíti fel egy stabil és jövőbiztos tech karrierre, akik analitikus gondolkodásukkal és precizitásukkal szeretnének hozzájárulni szoftverek fejlesztéséhez és minőségbiztosításához. Egy szoftvertesztelő kiemelten fontos szereplője a fejlesztési folyamatnak, és a vállalatok egyre inkább keresik a jó problémamegoldó készségekkel rendelkező tesztelőket, akik biztosítják az IT termékek hibátlan működését.
Bármelyik utat is választod, a Codecool mentorált képzéseivel nem leszel egyedül a tanulás során, és biztosíthatod, hogy a lehető legrövidebb idő alatt, valódi gyakorlati tudással rendelkezz egy új, perspektivikus tech karrierhez.
5 tipp Python programozást tanulóknak
- Gyakorolj minél többet – Készíts kis projekteket, próbálj ki különböző programozási feladatokat.
- Tanulj a dokumentációból – A Python hivatalos dokumentációja kiváló forrás a mélyebb megértéshez.
- Használj online tanfolyamokat – Coursera, Udemy és Codecool képzések segíthetnek elmélyíteni a tudásodat.
- Próbáld ki a Git verziókezelést – A verziókezelés elengedhetetlen, ha profi fejlesztővé akarsz válni.
- Csatlakozz Python közösségekhez – Fórumok, Discord csoportok és helyi meet-upok rengeteget segíthetnek.
A Pythont övező tévhitek
1. tévhit: A Python programozás csak adatbányászatra és gépi tanulásra jó
A Python felhasználóbarát, könnyen olvasható és tanulható, és szinte bármilyen feladatra bevethető. Ezért sok helyen – így a Codecoolban is – az első fontos általános programozási nyelvként tanítjuk.
Igaz, hogy a Python programozás a mesterségesintelligencia-kutatók és az adatelemzők kedvence: Google Street View is Python kóddal írt algoritmussal ismeri fel a házszámokat, az adatelemzők pedig a könnyű elsajátíthatósága és megbízhatósága miatt szeretik. Ám a Python programozás ezeknél jóval több részterületen népszerű, és bevethető:
- Webfejlesztés: Az Instagram is Pythont használ az infrastruktúrája skálázásához, hogy ki tudja szolgálni ezt a roppant méretű felhasználóbázist.
- Játékfejlesztés: Egy csomó videójáték, köztük a The Sims 4 is Python segítségével teszi lehetővé a felhasználók számára, hogy a játékon belül például megváltoztassák a hátteret, vagy segítsenek egy szereplőnek megtalálni az igazi boldogságot.
- Filmipar: A George Lucas által alapított Industrial Light & Magic stúdió Pythont használ a saját fejlesztésű szoftverében a speciális effektek létrehozásához.
- Természetesnyelv-feldolgozás: A Google otthoni asszisztense Pythonon futó természetesnyelv-feldolgozási technológia segítségével érti meg, ha megkéred, hogy kapcsolja fel a villanyt.
- Blockchain: Az olyan könyvtáraknak köszönhetően, mint a Pyethereum, a Pythonnal ultra-biztonságos, blokkláncalapú okos szerződések is létrehozhatók az Ethereumon.
- Pénzügyi szolgáltatások: A befektetési bankok, köztük a Citigroup és a JP Morgan Chase elemzői is Pythont tanulnak, amit aztán kockázatelemzési és algoritmikus kereskedelmi modellek fejlesztéséhez használnak fel.
2. tévhit: Kevés munkahelyen kell a Python programozás
Attól még, hogy egy pozícióban nem a Python programozás a fő elvárás, jobb ha elsajátítod, mert nehezen fogsz nélküle boldogulni.
Rengeteg cégnél a belső eszközöket Pythonban programozták, még olyan tech óriásoknál is, mint például a Google. Gyakori az is, hogy bár egy terméket valamilyen másik nyelvben, például C++-ban kódolunk, a tesztelés az elejétől a végéig Pythonban történik.
A Python programozás nagyon kelendő skill, és a mesterséges intelligencia valamint a gépi tanulás terjedését látva ez valószínűleg így is fog maradni. A nyelv sokszínűsége miatt a Python programozás gyakran az alapelvárások között szerepel web- és asztali fejlesztők, rendszergazdák és DevOps-szakértők esetében is.
3. tévhit: A Python programozás nem alkalmazható nagyobb projekteknél
Erre is van bőven ellenpélda, a Mercurial verziókezelőtől kezdve az olyan terjedelmes keretrendszerekig, mint a Django. A Python 3.5 óta a kódunkat típusokkal lehet annotálni, ami sokat dob annak fenntarthatóságán. Márpedig egy nagy projekthez kulcsfontosságú, hogy modulárisan tudjuk tartani, hiszen a különböző feladatokat ellátó részeken gyakran több csapat dolgozik egyszerre.
Az is fontos, hogy ha változik az egyik építőelem, ne kelljen minden mást módosítani hozzá. Ha mégsem ússzuk meg a változtatást, legalább tudjuk, pontosan melyik kódrészeket érinti. Statikus nyelveknél ez sokszor már fordítás közben kiderül, míg dinamikus nyelveknél sokszor csak futás közben. Ilyenkor segít rajtunk a unit tesztelés, amihez a Pythonnak van egy remek modulja. De rengeteg külső megoldás is létezik, például a Nose.
Arról nem is beszélve, hogy ha hinni lehet a jóslatoknak, a Python új verzióiban még nagyobb szerepet fog kapni a statikus analízis. Ennek lehet előszele a Type Hints feature (aminek amúgy maga Guido Rossum, a nyelv megalkotója az egyik írója), és az olyan eszközök terjedése, mint a mypy.
Belevágnál a programozásba?
A Python egy szuper kezdő nyelv, ami az adatelemzés és a szoftvertesztelés területén is sokat tud dobni a karriereden.
Jelentkezz Data Analyst képzésünkre, és 3 hónap alatt igazi adatmágus lehet belőled, aki meglátja az összefüggéseket és profin tudja támogatni a döntéshozókat a vállalatoknál.
Vagy törj be az IT-ba Szoftvertesztelő képzésünkkel, és egy szuper tech karriered lehet, ahol te leszel a felelős a szoftverek kiváló minőségéért.
Ha nem tudod, melyik karrierút a neked való, kérj kurzuskonzultációt, és kollégáink örömmel segítenek neked eldönteni, hogy melyik terület való neked az IT-ban.
