Кто такой Python-разработчик. Обзор изнутри от Александры Воронцовой

— Я около двух лет была разработчиком в Яндекс. Диске, а до этого занималась обработкой больших данных в Яндексе. Каждый день примерно на 2 Тб мы считали статистику использованиях фич. Например, как часто люди нажимали кнопку перехода на сайт, после того как им пришло письмо. Сейчас разрабатываю инструменты для международной логистики в Joom, например для отслеживания посылок и оптимизации стоимости перевозок. 

Python — это хороший язык, чтобы начать изучать программирование. У него низкий порог входа за счет простого и понятного синтаксиса. За выходные с помощью интернета и видеоуроков можно научиться писать программы, которые упростят ваш быт. Например, Telegram-бот, в который любой член семьи может отправить, что надо купить в магазине. А когда соберетесь за покупками, пишите команду «Я в магазине. Что надо купить?», и он выдает список покупок. 

Чем занимается Python-разработчик

Python чаще всего используют в разработке серверной части веб-приложений. При этом многое можно реализовать как на Python, так и на C++ или Java. То, чем вы будете заниматься на работе, зависит от сферы, в которую вы попадете. Python также применяют для анализа больших данных и проектирования нейросетей.

Главная задача python-программиста ― сделать так, чтобы сервисы понимали запрос, а сайты правильно реагировали на действия пользователей. Порядок работы над проектом может быть такой. 

1. Получить задачу и декомпозировать ее (то есть разбить на маленькие части). Важно услышать, что конкретно от вас хотят, и договориться, кто и что будет делать.
2. Написать код.
3. Покрыть код тестами и проверить, что все тесты проходят. Иногда этот пункт меняют местами со вторым, в такой ситуации сначала проверяют, что программа не работает.
4. Закоммитить (зафиксировать изменения) и пройти код-ревью — получить комментарии от более опытного разработчика и внести его правки.
5. Выкатить релиз или собрать образ на машине.
6. Поддерживать код, пока он кем-то используется.

Как проходит типичный день Python-разработчика

Спойлер: магия разработки будет первые пару лет, пока вы изучаете что-то новое. А дальше программирование скатывается в рутину. 

День начинает с того, что я провожу код-ревью — проверяю код на ошибки и неточности. И порой появляются принципиальные вопросы, которые мы потом обсуждаем с командой.   

В течение четырех–пяти часов я работаю с кодом в том или ином виде, а оставшиеся время провожу с продуктовыми менеджерами, коллегами или руководителями за обсуждением текущих и будущих задач. Например, добавить новую промоакцию, закрыть часть функциональности для пользователей с определенным набором фич или сделать часть API, которое выдает список фотоальбомов определенного типа.  

Написание кода непосредственно на Python занимает малый процент моего рабочего времени. Бывает, что за день пишешь десять строчек, в хорошем случае — 50.

Большую часть времени занимают:

• чтение кода,
• тесты,
• исправление ошибок.

Иногда оказывается, что предыдущие написанные десять строк не вписываются в существующую архитектуру и ты не можешь их использовать. Тогда приходится все переписывать сначала.

Бывают ситуации, когда тесты не находят проблемы в коде. И когда он выходит в продакшн, нужно следить, чтобы нововведения у пользователя работали правильно. Иногда появляется уникальный пользователь со своим набором фич, и начинаются проблемы. В этом случае откатываем релиз и разбираемся, что происходило. 

Я также обрабатываю задач из поддержки. Агенты разбирают вопросы по мере своей компетенции, но не все могут решить из-за отсутствия доступов. Тогда подключаются разработчики и начинают что-то чинить или объяснять, почему должно быть именно так, а не иначе. 

Что надо знать Python-разработчику

Нужно базово знать язык программирования. В моем понимании к базовым знаниям относятся:  

• типы и структуры данных: чем они отличаются друг от друга, например, в каких случаях лучше использовать списки, а когда ― кортежи,
• как хранятся переменные,
• что такое условные конструкции, циклы и функции. 

При этом список нужных для работы скиллов отличается от направления, в котором вы хотите развиваться. Конкретнее расскажу про два самых популярных: веб-разработка и анализ данных. 

Веб-разработка

• Фреймворки. Первый — Flask, с его помощью можно быстро запрограммировать что-то работающее. Но все дополнительные функции нужно подключать и скачивать отдельно, если они нужны, конечно. 
• Django. С ним надо познакомиться хотя бы чуть-чуть, потому что долгое время он был одним из самых популярных. Поэтому велика вероятность, что, придя разработчиком на Python в какую-нибудь компанию, вы застанете проект на Django, и его надо будет поддерживать. Основное отличие Django от Flask — всё, что вам может потребоваться, встроено в сам фреймворк. 

На старте нужно знать хотя бы один из этих фреймворков. Остальной набор зависит от того, в каком направлении вы хотите развиваться и какие задачи ставит перед вами тимлид. Обычно третьим советуют изучить асинхронный фреймворк. Например, Async IO либо Fast API.

Асинхронность нужна, чтобы обойти проблемные места, связанные с загрузкой процессора. При синхронной разработке пользователь не сможет взаимодействовать со страницей, пока не придет ответ от сервера. Асинхронность решает эту проблему: один поток подгружает интерфейс, а второй — ждет ответ от сервера. 

• Устройство Unix-систем (хотя бы на базовом уровне). Перед собеседованием поработайте с Linux, поэкспериментируйте с командой стройкой и попробуйте какое-то время пользоваться только ей, без графического интерфейса. Вероятно, что когда вы придете на первую работу, единственным способом коммуникации с сервером, на котором запущено ваше приложение, будет командная строка. Этот навык осваивается очень быстро: день на то, чтобы прочитать документацию, и буквально неделя на то, чтобы закрепить знания. 
• SQL и базы данных. Начинающему python developer-у не нужны глубокие знания в этой области, но нужно понимать, что такое база данных, и как в ней хранится информация. Будет здорово, если перед первым собеседованием вы развернете какую-нибудь базу данных и попробуете составить к ней несколько запросов. 

Анализ данных

• Математика. Перцентили, нормальное распределение, векторы и матрицы — всё это нужно понимать, чтобы знать, что вы считаете. Обычно сложные вычислительные операции можно реализовать с помощью готовых функций, но без понимания, что и зачем используется, высока вероятность получить на выходе что-то ненужное вместо полезных данных. 
• Pandas. Это библиотека Python, которая часто применяется в анализе данных. Ее используют в работе практически каждый день, поэтому нужно знать, как с ней работать. 
• Визуализация данных станет огромным плюсом для начинающего разработчика. Например, базовая библиотека — Matplotlib. Еще есть Seaborn, которая расширяет возможности первой и в основном служит для более простых данных, например, корреляции или анализа одномерного или двумерного массива. 

Soft skills

Хорошие soft skills порой важнее hard skills. Самое важное — умение и готовность задавать вопросы. У меня есть алгоритм, которым я делюсь со своими студентами. Он поможет подготовиться к обсуждению проблемы со старшим коллегой и сэкономить его время. Для этого нужно ответить на четыре вопроса.

1. Что я хочу сделать? Кратко описать задачу и что именно вы хотите сделать. Например: я хочу вывести среднее число по конкретному массиву. 
2. Как сейчас работает программа? На каком этапе вы зашли в тупик, какое сообщение об ошибке всплывает или какой результат вместо ожидаемого она выводит. 
3. Что я уже пытался сделать, чтобы исправить ошибку? Например, поискал ошибку в поисковике или пробовал написать другую функцию. 
4. Конкретный вопрос, чем может помочь наставник или руководитель: посмотреть конкретный фрагмент кода или подсказать, какую функцию лучше использовать. 

Готовность учиться и воспринимать замечания. Нужно уметь услышать позицию другого человека и понять, почему более опытный разработчик считает так или иначе. При этом абсолютно нормально, если джуниор вступает в дискуссию с такими аргументами: «Я слышал, что…», а не «Я знаю, что надо так, и точка». Нужно показать свои знания и спросить, почему старший разработчик думает иначе. В дальнейшем это позволит быстрее набрать базу знаний, дорасти до middle-разработчика и принимать более взвешенные решения.

Важно, чтобы с человеком было приятно работать в одном кабинете и поговорить не только о работе. 

Где учиться на Python-разработчика

Высшее образование

Я ступаю на скользкую дорожку, но считаю, что не всем будет полезно высшее образование в ИТ. Вуз полезен, если решите идти дальше в Computer Science, чтобы заниматься программированием более фундаментально: не создавать новые сервисы, а изучать, каким образом писать эффективнее, или программировать более низкоуровневые системы. Например, университетский курс полезен, чтобы писать операционные системы, среду разработки или базы данных.

Еще вуз помогает уложить знания в структуру, потому что расписанием занимаются методисты. Они продумывают, в каком порядке и какие курсы давать, и обозначают спектр вопросов, на которые студент в дальнейшем должен уметь ответить на госэкзаменах. 

Огромный плюс обучения в университете — возможность ездить по зарубежным стажировкам. При этом ваш возраст и этап обучения совсем не важен. Без вуза, скорее всего, такого шанса не будет.

Минус в том, что на это нужно потратить как минимум четыре года и вас, скорее всего, не научат продакшн-разработке. А ещё не все вузы позволяют совмещать учебу и работу. 

Курсы для Python-разработчика

Есть много курсов на Coursera, Stepik, EdX. Поищите лекции на YouTube, а вопросы задавайте в комментариях. Еще можно читать Хабр. Правда, полезно там далеко не все. Но за неделю можно найти пару хороших статей, которые расширят кругозор и могут однажды пригодиться на собеседовании. 

Проблема такого подхода в том, что надо обладать ненулевой мотивацией и очень хотеть что-то изучить, потому что никто не будет за вами бегать и проверять домашние задания. И так как вы не заплатили за это деньги, пропадает ответственность за результат. В такой ситуации может сложиться плохой паттерн: вы начинаете учиться и бросаете на середине. Мозг привыкает, что когда становится тяжело, сложно или просто нет времени, легко можно на что-то забить. 

Ментор

Ещё вариант — работа с ментором. Рядом с вами будет человек, который заинтересован, чтобы вы прошли курс и получили конкретные знания. Если повезет и вы будете хорошим учеником, вам предложат устроиться в компанию или, как минимум, передадут ваше резюме менеджеру. 

Когда вы учитесь с конкретным человеком один на один и хотите решить какую-то задачу, ментор берет на себя декомпозицию проблемы, помогает с выбором конкретной технологии, подсказывает, что читать и как отвечать на вопросы. Он же проведет код ревью. 

Но ментора надо искать так же внимательно, как психотерапевта. Даже если наставник хороший специалист, может оказаться, что вам с ним неприятно работать. Из-за отсутствия методиста полученные знания могут оказаться однобокими и плохо сбалансированными. Например, если ментор посчитает неважным изучать unix, вы его не затроните. 

Платные курсы. Я преподаю в Яндекс. Практикуме, где дается большое количество теоретического материала и есть учебные проекты, на которых можно тренироваться. Кураторы и наставники заботятся, чтобы разработчики получили релевантный опыт, трудоустроились в компанию и начали карьеру в ИТ. Они всегда отвечают на вопросы и помогают сориентироваться в неизвестной теме. Но задания одинаковы для всех студентов. Поэтому если вы хотите что-то конкретное, придется заниматься этим дополнительно, а не вместо проектов курса.   

Мне нравится подход, когда платные курсы становятся бейзлайном — основной линией, по которой идет обучение. Но всегда будут темы, которые понятны не до конца или оставляют новые вопросы. Чтобы восполнить эти пробелы, можно найти материалы на YouTube, Хабр или в книге, попросить совета у наставника, почитать и дополнительно разобраться.

Параллельно я преподаю на Learn Python. Здесь не помогают трудоустроиться, но зато можно разобраться, подходит ли мне эта профессия и захочу ли я заниматься этим в будущем. Там есть материалы, которые рассчитаны на всех, а дальше идут самостоятельные проекты. Студент выбирает, что хочет реализовать за условные восемь недель, и параллельно с наставником работает над проектом.

Как подготовиться к собеседованию

Когда я искала свою первую работаю, поступила просто: искала в интернете вопросы для junior Python-разработчика. Так вы понимаете, с чем придется столкнуться и оцениваете свой уровень. Например, на какие-то вопросы сможете ответить сразу, а какие-то — придется погуглить. Соответственно, продолжаете заниматься, через пару месяцев смотрите этот список и пытаетесь дать честный ответ, как ответили бы на собеседовании. 

Тогда же я составила себе список для middle-разработчика, чтобы определить траекторию дальнейшего обучения и не тратить потом на него время. А еще дополнительные знания иногда помогают получить более хорошее предложение на старте.

Если получится, найдите знакомого, который совсем ничего не понимает в программировании, чтобы он задавал дополнительные вопросы. Это называют методом Фейнмана. Свое кредо он описал так: «Если вы ученый, квантовый физик, и не можете в двух словах объяснить пятилетнему ребенку, чем вы занимаетесь, — вы шарлатан». 

Хорошим показателем готовности к собеседованию будет наличие работающего проекта на GitHub, который вы можете использовать в своей жизни. Я уже писала в начале про бота, который помогает составить список покупок. Если есть такой или другой аналогичный по сложности проект, вы его написали и сами пользуетесь, выкладывайте на GitHub и рассылайте резюме с сопроводительными письмами. Это уже хороший старт. 

Что почитать

Telegram-каналы

• Библиотека программиста — публикуют подборки книг и инструментов, инструкции, аналитику и все остальное, что помогает погрузиться в ИТ-сферу и освоить разработку. 
• NOP:Nuances of programming — авторские материалы и переводы статей, связанных с программированием. 

Книги

• «Карьера программиста», Макдауэлл Лакман. Автор пишет о своем опыте собеседований в крупнейшие ИТ-компании. В книге 189 задач и вопросов, которые помогут восполнить пробелы в знаниях и подготовиться к интервью. 
• «Совершенный код», Макконнелл Стив. Внутри много советов и рекомендаций, которые научат писать код лучше и чище, проектировать с максимальной продуктивностью, быстро находить в проекте проблемы и разрабатывать качественнее. 
• «Чистая архитектура», Мартин Роберт. Книга про архитектуру и дизайн кода. Автор объясняет, что и почему нужно делать, чтобы стать успешным программистом. Много рассказывается про объектно-ориентированное программирование, но внутри используется Java.  

Еще советую пару раз в неделю читать статьи на Habr по любым темам, чтобы не выпадать из состояния «я изучаю программирование». 

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150