Питон учить – Python. Быстрый старт. Основы языка Python | Обучение программированию онлайн на GeekBrains | GeekBrains

Содержание

Питонтьютор

Питонтьютор

Учите Питон

Бесплатный курс по программированию с нуля.
Работает прямо в браузере.

Легко начать

Питонтьютор работает из браузера. Не парьтесь по поводу установки среды разработки, интерпретатора и других сложных штук.

По-русски

Ошибки в программах неизбежны. Наш пошаговый отладчик переводит сообщения об ошибках на русский язык и объясняет их.

Разнообразно

У нас больше сотни задач разной сложности. Когда вы решите задачу, мы покажем вам другие варианты решения, чтобы вы смогли изучить разные подходы.

Почему Питон?

Питон — современный язык, на котором пишут миллионы: школьники сдают экзамены, студенты анализируют данные, учёные запускают марсоходы.

print(2 * 2)

Питон создавали как лаконичный язык, поэтому программы на нём короткие и понятные. Меньше заклинаний — яснее суть.

Универсал

Функционал Питона расширяется модулями и библиотеками. И вот вы уже обучаете свою нейросеть для беспилотного автомобиля.

И Тиньков, и Гугль

Компании ищут питонистов: аналитиков, разработчиков и специалистов по машинному обучению.

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функцияи

Ввод-вывод

Условия

Вычисления

Строки

Циклы

Списки

Функции

One course to rule them all

Проведём вас за руку через основные функции языка, закрепим теорию сотнями задач и пересадим вам мозг программиста.

Наши ученики. Тысячи их

За четыре года 25 000 учеников, 25 школ и 7 вузов в СНГ начали учить Питон. Присоединяйтесь.

Я готов

Приступайте к первому уроку и решайте задачи, чтобы покорить все олимпиады, сделать научную работу и стать программистом.

Приступить

pythontutor.ru

с чего начать, как легко выучить Пайтон для начинающих

Образец

 

Раз вы открыли эту статью, значит, настал тот момент, когда вы хотите быть не читателем и посетителем сайта, а его создателем. Если вы новичок в сфере IT, то будет интересно узнать, какой язык программирования следует выбрать в качестве первого и почему.

В нашей статье мы расскажем, как выучить Python, почему Python так популярен среди начинающих программистов, историю его возникновения и развития. Мы также поделимся секретами изучения и развенчаем мифы о сложности его "покорения".

Python: что это такое

Этой технологии еще далеко до бальзаковского возраста, ей нет и 30-ти. Отправной точкой считается 1991 год. Python появился благодаря стараниям голландского программиста Гвидо Ван Россума, который занимался разработкой языка для начинающих под названием ABC. Однажды ему пришла мысль: "А почему бы не создать такую среду, которую можно было бы расширить?".

Так и родился простой, но мощный язык, который может все. Это громкое заявление подтверждается тем, что Питон позволяет работать со многими типами программирования: от объектно-ориентированного (ООП) до динамического.

Еще одно подтверждение его всемогущества - специально разработанная философия "Дзен Питон", которая обеспечивает максимально понятную и рабочую схему. Вот, например, один из принципов: «Должен существовать один и, желательно, только один очевидный способ сделать это».

 

Это заповеди "Дзен Питона", при переводе которых становится понятно, что эта технология создавалась людьми для людей

 

Все ассоциируют название Python с известным пресмыкающимся, но автор не настолько любил больших змей. В названии этой технологии Гвидо Ван Россум делает отсылку к своему любимому шоу - Монти Пайтон. Но в народе прижилась "пресмыкающаяся" ассоциация.

Python: почему стоит изучать

Первое, что хотелось бы

zaochnik.ru

8 книг по Python для начинающих | GeekBrains

Лучшее для старта в изучении «змеиного» языка.

Подборка подготовлена с учетом личного опыта практикующих программистов. Здесь книги, которые подойдут как для новичков, так и для владеющих определенной базой разработчиков. Правда тем, кто совсем ноль в знании языка, советуем сначала пройтись по WikiBooks, вникнуть в азы на бесплатном интенсиве, а потом выбирать из списка. 

Learning Python, Mark Lutz (5th Edition) 

Наиболее частый ответ на вопрос: «что почитать про Python?». Отличная книга, практически полное руководство по языку (и частично стандартной библиотеке). Из минусов — много воды, и последнее издание вышло 2 года назад (уже почти 3) и поэтому не включает последние изменения. Но для начинающих книга все еще актуальна.

Programming Python (4th Edition), Mark Lutz

Переход от изучения к практике. Учимся применять полученные знания для написания будущих программ.

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist, Allen B. Downey

Введение в Python для начинающих. Книга последовательно раскрывает особенности языка. Объемные темы, такие как рекурсия и объектно-ориентированное программирование для облегчения усвоения разбиты на небольшие шаги. На сайте книги встроены интерактивные модули, где можно запустить свой код.

Dive Into Python 2/3, Mark Pilgrim 

Краткое руководство с большим количеством примеров кода и использованием стандартной библиотеки. Эта книга охарактеризована многими обозревателями, как отличное введение в Python.

A Byte of Python, Swaroop Chitlur

Книга получила множество благодарных отзывов за простоту изложения. После ее прочтения некоторые даже ругают руководства от издательства O’Reilly за излишнюю сложность.

Learn Python the Hard Way: A Very Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Code (3rd Edition) (Zed Shaw's Hard Way Series)

Будет хорошим первым шагом в программировании. Последовательно выполняя каждое упражнение (хватит 1-2 часов занятий в сутки), можно получить хорошую базу. Книга научит вас трем существенным навыкам, которые должен уметь начинающий программист: чтение и написание кода, внимание к деталям, умение замечать различия.

Что-то посложнее

Effective Python, Brett Slatkin 

Очень крутое руководство, раскрывает многие полезные приемы программирования. Сборник задач и решений к ним с большим количеством пояснений. 

Functional Programming in Python, David Mertz 

Полезно для того, чтобы взглянуть на Python под другим углом. Дает ценные рекомендации по встроенным и сторонним библиотекам, которые помогут в работе, даже если не программировать в функциональном стиле.

Официальная документация

Что может быть лучше документации для изучения языка? Если вы не абсолютный новичок, конечно.

Нужно помнить, что как только наработана минимальная база, то одно лишь чтение превращается в бесполезное времяпровождение. Лучший способ изучить язык — писать на нем. Как можно скорее нужен больший упор на практику, а значит нужны задачи. В этом ключе обучение проходит по крохотным статьям, выжимкам из многих книг и stackoverflow. При этом книги по языку стоит читать профильные, например, с упором на обработку геоданных, геймдев, графику.

Тем, кто хочет освоить Python, рекомендуем профессию «Разработчик Python».

geekbrains.ru

Обзор литературы по языку Python для начинающих / Хабр

Очень часто можно увидеть вопросы на том же тостере: «А какую книгу взять книгу, чтобы выучить технологи Х», и естественно в комментариях идет большое число мнений и большое число различных книг. В данной теме, я сделаю обзор самых популярных книг по Python для начинающих программистов, и дам четкое мнение – нужно ли их читать или нет (субъективно).

Нужно ли читать книги. Изучая новые технологии, я люблю читать книги по данной технологии, так как я получаю не только сухую информацию, но и субъективное мнение автора по пригодности данных технологий. И в отличие от видео-курсов, мне не приходится ждать, пока автор из себя выдавливает мысль. Да и читаю, я быстро.

Подробно про книги на Python


Марк Лутц – Изучаем Python и Программируем на Python (2 тома). По моему мнению, данную книгу должен прочитать каждый программист на Python, который хочет связать свою жизнь с этим языком.
  • Она дает обширное понимание языка
  • Она объясняет плюсы и минусы языка
  • Она показывает эволюцию языка.

Мне очень нравится, как автор ведет свои рассуждения от возникновения проблемы, до её решения через эволюцию программы. Так же дается отличное понимание эволюции языка (сравнивая python 2.7 и python 3.4).

Минусами книги можно назвать огромное количество, огромное количество устаревшей информации, огромное количество информации, которую вы никогда не будут использовать в своей работе. Но если вы хотите понять суть Python – это обязательная книга.

По моему мнению, ни одна другая книга, например, Майкл Доусон — Программируем на Python, Билл Любанович – Простой Python, не могут влить понимание языка, как это делает Лутц.

Прочитав эту книгу и скачав PyCharm без it-бекграунда, я смог написать свои первые программы (небольшое десктоп-приложение, парсер сайтов и ребус).

Форсье Дж., Биссекс П., Чан У., Django – веб-разработка приложений на Python. Я считаю эту книгу полностью бесполезной, так как она не справляется со своей главной задачей – научить писать веб-приложения на Django.

  • Материал в книге очень отстает от актуальных версий Django
  • Материал дается слишком быстро, в итоге уже к середине книги ты не понимаешь, что происходит

Для изучения Django рекомендую посмотреть вступительный обучающий ролик на Youtube от украинского центра (дает базовое понимание, того как эта штука работает), а потом двигаться со своим проектом по документации и гуглению вопросов.

Так за 3 месяца я смог собрать рабочий проект (а по пути выучить html/css/js), который мне уже 4 года приносит доход. Сейчас постепенно наращиваю в функционал.

Вестра Э. — Разработка геоприложений на языке Python. Эту книгу должен прочитать каждый разработчик, который хочет написать адекватное ГИС приложение на Python. Эту книгу можно условно разделить на два раздела:

  1. Что такое ГИС системы – очень ясно и адекватно
  2. Почему писать Гис приложение на Python – это больно

Типичная фраза второй части книги: «Под язык C++/Java есть отличная ГИС библиотека, для Python есть багнутый порт без адекватной документации, поэтому открываем документацию на C++/Java, открываем исходный код порта, и начинает ковырять». В итоге, приходишь к пониманию, что давайте лучше сразу возьмем Java и не будем заниматься мракобесием.

Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. Небольшая книга, которая дает четкое понимание того, что такое машинное обучение, на каких принципах оно базируется, какие инструменты для этого применяются. Для базового понимания – лучшая книга, что есть на данный момент.

Лично я всегда думал, что машинное обучение – это какой-то рокет саенс, а прочитав эту книгу, я увидел, что базовые принципы достаточно просты, просто надо заморачиваться, чтобы добиться хороших результатов. Определенно рекомендую.

Ноа Гифт, Джереми М. Джонс Python в системном администрировании UNIX и Linux. Я считаю эту книгу абсолютно бесполезной для прочтения, так как она дает сжатый курс питона, сжатый курс по IPython, сжатый курс по скриптингу в Unix. В итоге, все какое-то поверхностное, однобокое, и устаревшее. Если вы прочитали хотя бы одну книгу по Питону до этого, смело проходите эту книгу стороной.

Р. Митчелл. Скрапинг веб-сайтов с помощью Python. Занимаясь в свое время достаточно много парсингом данных с различных сайтов, я могу сказать, что данная книга охватывает практически все аспекты данного ремесла. Другое дело, что вся эта информация без проблем гуглится в небольших статьях, которые дают куда более простое объяснение и руководство к действию. Поэтому эти книга подходит исключительно для тех, кто раньше не занимался парсингом (для них она будет интересна), остальные проходят книгу стороной.

Ян Эрик Солем Программирование компьютерного зрения на языке Python. Еще одна бестолковая книга, которая фактически дает краткое описание популярных библиотек по работе потоками данных и мультимедиа файлами. Не имеет какой-либо четкой структуру, не имеет понятной повествовательной линии. Впустую тратит ваше время. Да, надо признать, разработка компьютерного зрения на Python – это исключительно pet-проект, для серьезных условий это не особо котируется. Это описание также подходит под книгу: «Цифровая обработка сигналов на языке python»

В заключении


Напоследок, я бы хотел расказать про одну книгу, которая не совсем учит вас питону, однако в ней все примеры идут на Python: «Test-Driven Development with Python» — в данной книге показывается пример разработки веб-приложения на Django, где сначала пишутся тесты, а потом под это дело подгоняется функционал.

Имея опыт написания коммерческих приложения на Django, а также опыт работы тестировщиком веб-приложений, я просто подгорал от того, какая же нелепая эта методология, и как сильно она ломает мозг. Если у кого-то есть свободное время, прошу к прочтению.

P.s. Все книги из моего обзора можно найти в открытых источниках, либо в магазинах. Не все они имеют перевод, но благо для разработчика это не должно быть проблемой.

habr.com

5 причин для изучения Python – PyLab

1. Легко учить

Давайте посмотрим правде в глаза. Изучение программного языка не звучит столь же захватывающе как соревнование по брейк-дансу на авианосце. К счастью, Python был разработан с принятием во внимание новичков в данной области. Python читается как детсадовская математика и легко воспринимается для непрофессиональных глаз. Использование общих выражений устранило необходимость в утомительных переменных и непривлекательных фигурных скобках. Python также требует меньше кода для выполнения основных задач, что делает его экономичным для изучения. Код Python часто в 3 раза короче, чем Java, и в 5 раз меньше, чем C ++. Кроме того, Python код может иногда восприниматься как обычный английский язык.

2. Питон повсюду

Python доступен на каждом компьютере в операционной системе Linux и MacOS без необходимости устанавливать что-либо. Вы можете начать программировать прямо сейчас. Если вы используете Windows, вам просто нужно установить интерпретатор Python, и у вас все настроено. Просто откройте ваш любимый текстовый редактор и начните писать любой код питона, это легко.
Вы также можете найти Питон на встраиваемых устройствах, как Raspberry Pi (ссылка или видео).
Raspberry Pi – это недорогой микрокомпьютер с размером в карту, который используется для удивительного разнообразия захватывающих сделай-сам вещей, таких как как роботов, автомобилей с дистанционным управлением и игровых приставок. С помощью Python в качестве своего основного языка программирования, Raspberry Pi используется, чтобы построить радиоприемники, фотоаппараты, игровые автоматы и кормушки для домашних животных! С Raspberry Pi в тренде, существует бесчисленное множество DIY проектов, учебных пособий и книг для онлайн выбора. Это поможет вам продвинуться от ваших начальных “привет мир” к тому, чем вы действительно сможете потом гордиться. Поскольку вы не собираетесь в ближайшее время строить мини вольтрон, чувство удовлетворения, которое вы получите от завершения одного из этих DIY do it yourself проектов, будет мотивировать вас на дальнейшие подвиги, превышающие такие задачи как автоматизация ASCII игры крестики-нолики.

3. Первый шаг

Python может быть вашей первой ступенькой в программировании вселенной. Работодатели ищут полностью сложенных программистов, и Python поможет вам попасть в их число. Python является объектно-ориентированным языком, равно как и JavaScript, C ++, C #, Perl, Ruby, и другие ключевые языки программирования. Он также имеет некоторые понятия заимствованные из функциональных языков, кроме того, может быть использован для написания программ в декларативном стиле. Для людей, которые планируют стать разработчиками программного обеспечения, изучение данного типа программирования в одной среде поможет вам легко адаптироваться в других областях.

4. Онлайн поддержка

Python сообщество очень велико. С самого начала, Python является открытым исходным кодом, что означает, что каждый способен увидеть его исходный код: https://hg.python.org/cpython~~HEAD=dobj и историю всех версий. Это также означает, что любой человек может стать разработчиком Python и вносить свой вклад. Python имеет огромную экосистему с бесплатными библиотеками с открытыми исходными кодами, которую любой может легко начать использовать. Инструменты Python были разработаны, чтобы быть простыми и доступными. Например, вы можете установить Matplotlib, что очень легко сделать, а затем с помощью всего нескольких строк кода, благодаря силе Matplotlib библиотеке, вы можете рисовать графики с цветом, 3D.

На их сайте вы можете получить доступ к сотням примеров: http://matplotlib.org/examples/mplot3d/hist3d_demo.html является лишь одним из них.
Конечно же, исходный код для библиотеки Matplotlib доступен, https://github.com/matplotlib/matplotlib, также как для многих библиотек Python, так что, и вы можете предложить свои собственные изменения.

5. Используем в онлайн

Веб-разработка по-прежнему находится в тренде и бурно развивается. С обширными возможностями языка Python, вы тоже сможете принести свой вклад.
Django, популярный фреймворк для веб-приложений с открытым исходным кодом, написанная на Python, – это основа таких сайтов, как, Pinterest The New York Times, The Guardian, и Instagram. Django – это полная структура, которая принимает на себя сложность веб-разработки, в время давая вам контроль над тем, чем вы желаете. Являясь открытым исходным кодом, вся информация, необходимая для начала работы, может быть найдена на сайте DjangoProject.com.

Python является единственным языком, который вам потребуется, чтобы начать разрабатывать собственный веб-сайт и приложения. Все, что верно с Python, верно и с Django. Веб-разработка с Django хорошо документирована, имеет большую поддержку сообщества, и занимает меньше времени и кода. С Django, большие идеи могут кристаллизоваться быстрее, так как их развитие требует меньше разработчиков и меньше времени за клавиатурой. Это даст вам больше времени, чтобы повысить ваши концепции и превратить их в профессиональный продукт. Однако, Джанго не самый быстрый фреймворк для Python. Существует множество более легких вариантов, которые вы можете исследовать.

Поделитесь с друзьями:

pylab.ru

Первые шаги Python программиста

Дошли руки до Питона. Я не гуру и покажу вам основы Python. Сила любого программиста в хорошем знании основ. Глупо изучать сложные разделы языка если вы не знаете элементарных вещей. Вам советую пройти мои шаги и начать самостоятельное развитие. Если вы в прошлом PHP программист, то python вы изучите сравнительно легко. Я покажу вам переход с PHP на Python. Многие примеры будут написаны на РHP и Python. Очень часто говорят, что питон - лёгкий язык. Не верьте ). Он сложно устроен. Написать сайт на питоне сложнее чем на PHP.

Плюсы Python

  1. Короткий код
  2. Отсутствие знака ; в конце строк
  3. Синтаксический сахар
  4. Новые типы данных
  5. Подключаемые модули
  6. Внутренние модули
  7. PIP - система управления пакетами
  8. Крутые фреймворки: Django, Tornado
  9. Хорошо дружит с linux. Серверное программирование
  10. Многопоточность threading

Минусы Python

  1. Сложное администрирование. Непростая настройка окружения для ваших скриптов.
  2. Отсутствие констант
  3. Сложное внедрение кода python на веб страницы.
  4. Мало документации на русском языке

Сотрудники яндекса показали как используют код python. Благодаря короткому синтаксису они смогли обработать значение переменной 7-10 функциями. Причём визуально обработка переменной вытянулась в одну строку. Посмотрите на пример. Символ \ - это перенос строки. У меня код просто не поместился в окне.


#!/usr/bin/python3

str = 'приехали автомобили: #1#, #2#, #3#'.replace('#1#', 'мерседес')\
    .replace('#2#', 'ауди')\
    .replace('#3#', 'бмв')
print(str)
'''
вывод:
приехали автомобили: мерседес, ауди, бмв
'''

На PHP подобное решение выглядит довольно громоздко. Сам язык python не является экзотикой. На django написаны многие сервисы yandex. Python любят использовать в google.

До выхода PHP 7 python считался самым быстрым языком для веба. Теперь трудно судить что быстрее? Возможно через некоторое время выйдет более быстрая версия python. Смотрите pdf-версию схемы обучения python. Её можно увеличить и рассмотреть.

Для обучения необходимо время. Скажу сразу, что нужно учить 1 год и более. Я потратил пол года и не смог выучить питон. Основы я уже понимаю. Знаю как пользоваться некоторыми модулями. Буду двигаться дальше.

Вы должны решить, что именно вам учить? Вам может, быть и не нужно ООП и сложные фреймворки? Вы можете легко писать скрипты при помощи процедурного стиля. Сам создатель питона Гвидо ван Россум рекомендует писать простым стилем и не усложнять скрипты.

Предлагаю вам на сайте stepik.org посмотреть 2 курса: Python: основы и применение, программирование на Python. Так у вас появится представление о Python. Потом советую почитать мои статьи.

Основы

  • Условные операторы
    1. if-else

Модули

  1. numpy
  2. pillow
  3. pil
  4. itertools
  5. collection
  6. os
  7. sys
  8. json
  9. xml
  10. csv
  11. math
  12. re
  13. random
  14. configparser
  15. imghdr
  16. logging
  17. shutil
  18. pickle
  19. Базы данных
  20. кеширование
  21. парсинг
  22. Время

ООП

  • Классы
    1. свойства
    2. методы
    3. Волшебные/магические методы
    • геттеры
    • сеттеры
  • объекты
    • свойства
    • методы
  • декораторы

Фреймворки

  • синхронные
    1. bottle
    2. flask
    3. django
  • асинхронные
    1. twisted
    2. tornado

Хочу вас предупредить, что то что вы видите - это только базовый набор. Модулей в разы больше. Фреймворков у python масса. Начните с самого простого. Основы - это то, с чего надо начать! Если смотреть на схему, то сложность нарастает сверху вниз. В схеме есть сложные разделы: фрейморки, парсинг. Парсинг сайтов и документов - сложное занятие. Тут без опыта тяжело писать код. Фреймворки - это особая тема для опытных программистов. Можно сделать вылазку и написать сайт на django. Если вы плохо знаете основы, то не сможете сделать сложный функционал. В django активно применяются декораторы. Вы должны легко писать пользовательские функции. Регулярные выражения Python применяются чуть ли ни на каждом шагу. Фрейворк постоянно требует подключения различных модулей. Игра стоит свеч!

просмотры: 2338, уровень: лёгкий уровень, рейтинг: 5, дата: 2017-06-29 13:33:26

Комментарии:

trainingweb.ru

Песочница и шпаргалка по изучению Python / Хабр

Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.

В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.

Репозиторий представляет собой коллекцию Python скриптов, разбитую на категории. Каждый скрипт содержит примеры кода, с комментариями и примерами использования, а так же со ссылками для дальнейшего более подробного чтения и изучения каждого топика.

В итоге репозиторий получился песочницей поскольку у пользователей имеется возможность изменить или добавить код, посмотреть на то, как он работает и при помощи тестов проверить его правильность (используя assertion-ы. Так же есть возможность проверить соответствие кода современным стандартам. Все вместе это должно помочь пользователям изучать язык более интерактивно и уже с самого начала поддерживать неплохую чистоту кода.

Репозиторий так же, по моему мнению, является шпаргалкой в том плане, что к нему можно вернуться и вспомнить основные конструкции языка, методы объектов и тому подобное. Так же, благодаря тому, что код напичкан assertion-нами, пользователи могут проверить ожидаемый результат выполнения функций не запуская их.


Как пользоваться данным репозиторием

Каждый Python скрипт в репозитории имеет следующую структуру:

"""Lists  <--- Название раскрываемого топика

# @see: https://www.learnpython.org/en/Lists  <-- Ссылка для дальнейшего изучения

И здесь могут идти общие детали, относящиеся к топику (например что-то про Lists).
"""

def test_list_type():
    """Здесь идет название под-раздела (например "Создание списков" или "Методы списков").

    И более детальное описание подраздела...
    """

    # Here is an example of how to build a list.  <-- Комментарии, объясняющие код
    squares = [1, 4, 9, 16, 25]

    # Lists can be indexed and sliced. 
    # Indexing returns the item.
    assert squares[0] == 1  # <-- Assertion, иллюстрирующий результат выполнения кода.
    # Slicing returns a new list.
    assert squares[-3:] == [9, 16, 25]  # <-- Assertion, иллюстрирующий результат выполнения кода.

Поэтому процесс пользования репозиторием может быть следующим:



Разделы репозитория


  1. Getting Started
  2. Operators
    • Arithmetic Operators (+, -, *, /, //, %, **)
    • Bitwise Operators (&, |, ^, >>, <<, ~)
    • Assignment Operators (=, +=, -=, /=, //= etc.)
    • Comparison Operator (==, !=, >, <, >=, <=)
    • Logical Operators (and, or, not)
    • Identity Operators (is, is not)
    • Membership Operators (in, not in)
  3. Data Types
  4. Control Flow
  5. Functions
  6. Classes
  7. Modules
  8. Errors and Exceptions
  9. Files
  10. Additions
  11. Brief Tour of the Standard Libraries

Надеюсь этот репозиторий покажется вам полезным

habr.com