Python с нуля: основы языка программирования, синтаксис и план обучения

Изучая Python с нуля, приходится сталкиваться с десятком непонятных терминов. И вопрос уже не в том, где найти материалы для обучения, а что именно учить на старте и в каком порядке.

В этом материале мы кратко разберём основы Python — установку, запуск первых строк кода, базовый синтаксис, переменные, типы данных, а также для чего нужны операторы, условия, циклы и функции. В каждом блоке приведены простые примеры, которые можно сразу повторить самостоятельно и при желании изменить. А в конце предложим рекомендации по изучению языка и список полезных материалов.

Содержание

• С чего начать изучение Python с нуля
• Как установить Python
• Основы синтаксиса Python

• Типы и структуры данных
• Операторы в Python
• Условия: if, elif, else
• Циклы for и while
• Функции в Python
• Модули и библиотеки
• Ошибки и исключения

• Что изучать после основ Python
• План самостоятельного изучения Python
• Бесплатные материалы для изучения Python

С чего начать изучение Python с нуля

Python — один из основных языков в data science и один из трёх главных языков в веб-разработке — наряду с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.

Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него десятки тысяч подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.

Чтобы начать изучать Python, необязательно сразу выбирать специализацию — можно начать с основ языка. Примерный подход к обучению может выглядеть так:

• установить Python и научиться запускать программы;
• разобраться с базовым синтаксисом Python;
• изучить переменные и основные типы данных;
• освоить операторы и условные конструкции;
• научиться использовать циклы;
• перейти к функциям;
• познакомиться с модулями, библиотеками и обработкой ошибок;
• закрепить основы программирования на Python выполнением небольших проектов.

Этих знаний вполне достаточно, чтобы в дальнейшем приступить к разработке более сложных проектов и в процессе совершенствовать навыки.

Читайте также:

Python: что это за язык программирования, для чего он нужен и где используется

Как установить Python

Перед тем как написать первую программу на Python, нужно установить язык на компьютер. Порядок установки зависит от операционной системы. Разберём, как установить Python в Windows, Linux и macOS и проверить, что всё работает.

Установка в Windows

В Windows Python можно установить с официального сайта с помощью Python Install Manager. Для работы с кодом также можно использовать среду разработки PyCharm или дистрибутив Anaconda. А если не хочется ничего устанавливать на компьютер, подойдёт онлайн-сервис Google Colab, в котором можно писать и запускать код прямо в браузере.

Чтобы установить Python, перейдите на официальный сайт и скачайте установочный файл в формате MSIX. Затем откройте его и следуйте инструкциям.

При первоначальной настройке Python Install Manager может предложить добавить каталог с командами Python в системную переменную PATH. Рекомендуем согласиться: это позволит запускать Python и связанные с ним инструменты из терминала с помощью команд python и py.

Для проверки установки откройте интерфейс командной строки и введите py. После этого запустится интерактивный режим Python с указанием текущей версии.

Теперь можно ввести самую простую команду, которая отобразит на экране надпись «Hello, world!»:

print("Hello, world!")

Чтобы выйти из Python в терминале, достаточно набрать команду exit.

Установка в Linux

Python уже установлен во многих дистрибутивах Linux, поэтому сначала проверьте, есть ли он на вашем компьютере. Для этого откройте терминал и выполните команду:

python3 --version

Если Python установлен, терминал покажет его версию, например Python 3.12.3. Если вместо этого появится сообщение об ошибке, программу потребуется установить.

Способ установки зависит от дистрибутива Linux. Например, в Ubuntu можно воспользоваться пакетным менеджером APT. Сначала обновите список доступных пакетов:

sudo apt update

Затем установите Python:

sudo apt install python3

Система может запросить пароль администратора и подтверждение установки. После её завершения повторно выполните команду python3 --version, чтобы убедиться, что Python работает.

Установка в macOS

Чтобы проверить, установлен ли Python на вашем Mac, откройте приложение Терминал (Terminal) и выполните команду:

python3 --version

Если Python установлен, терминал покажет его версию, например Python 3.14.0. Если появится сообщение об ошибке, Python потребуется установить.

Для этого перейдите на официальный сайт и скачайте установщик для macOS. Рекомендуем выбирать последнюю стабильную версию языка.

После загрузки откройте файл с расширением .pkg и следуйте инструкциям установщика. Вам потребуется принять условия лицензии, подтвердить установку и при необходимости ввести пароль администратора.

После установки повторно введите python3 --version в терминале для проверки.

Читайте также:

Как запустить Python офлайн и онлайн: руководство для новичка

Основы синтаксиса Python

Относительно других языков синтаксис Python довольно простой. Например, в конце большинства инструкций не нужно ставить точку с запятой, а блоки кода обозначаются отступами, а не фигурными скобками.

Ниже — несколько базовых конструкций, которые встречаются практически в любой программе на Python.

Переменные

Переменная — это имя, с которым в Python связывают определённое значение, например число или текст. Чтобы создать переменную, нужно придумать для неё имя, поставить знак равенства = и указать значение, которое необходимо сохранить.

В названиях переменных можно использовать буквы, цифры и символ подчёркивания _. При этом имя не должно начинаться с цифры. Если название состоит из нескольких слов, их обычно разделяют подчёркиванием. Такой стиль записи называется snake_case.

Например, если мы создаём простую игру на Python, количество здоровья персонажа можно сохранить в переменной следующим образом:

player_health = 100
print(player_health) 

Здесь мы присваиваем переменной player_health значение 100 и выводим его на экран.

Читайте также:

Переменные в Python: что это такое и какие они бывают

Ввод и вывод данных

Чтобы программа могла получать данные от пользователя, в Python используют функцию input (). Например, с её помощью можно предложить игроку ввести имя персонажа:

player_name = input("Введите имя персонажа: ")

Текст в скобках появится на экране, а имя, которое введёт пользователь, сохранится в переменной player_name.

Для вывода информации на экран используют функцию print (). Мы уже встречали её в примерах с «Hello, world!» и здоровьем персонажа. В print () можно передать несколько значений через запятую. При выводе Python автоматически добавит между ними пробелы, а сами запятые не покажет.

Например, выведем на экран имя персонажа, которое пользователь ввёл ранее:

print("Персонаж:", player_name)

Отступы и комментарии

В Python отступы — часть синтаксиса языка. Они показывают, какие строки относятся к одному блоку кода, например внутри условия, цикла или функции. Обычно для каждого уровня вложенности используют четыре пробела. Во многих редакторах добавить отступ можно с помощью клавиши Tab.

Важно соблюдать отступы: если поставить их там, где они не нужны, или пропустить в обязательном месте, Python выдаст ошибку. Например, если добавить отступ перед вызовом print () без соответствующего блока кода, программа не запустится.

Комментарии — это пояснения к коду, которые помогают разобраться в его работе. Они особенно полезны, если программу предстоит доработать или передать другому разработчику. При выполнении программы Python игнорирует комментарии.

Чтобы добавить комментарий, используют символ #. Его можно поставить в начале отдельной строки или после команды:

# Поле для ввода имени
player_name = input("Введите имя персонажа: ")

Или:

player_name = input("Введите имя персонажа: ") # Поле для ввода имени

Конечно, добавлять комментарии к каждой строке кода совсем не обязательно.

Типы и структуры данных в Python

Данные в Python существуют в разных форматах. От их типа зависит, какие операции можно с ними выполнять.

Читайте также:

Типы данных в Python для начинающих: какие бывают и как с ними работать

На практике начинающие разработчики чаще всего сталкиваются со следующими типами данных:

• int — целые числа (player_health = 100);
• float — числа с плавающей точкой (player_speed = 2.5);
• str — строки (player_name = «Leon»);
• bool — логические значения True / False (is_alive = True).

В Python тип данных определяется автоматически. Проверить его можно с помощью функции type ():

player_health = 100
print(type(player_health))

Некоторые типы можно преобразовывать друг в друга. К примеру, ранее мы уже использовали функцию input(). По умолчанию она воспринимает введённые данные как текст, даже если это цифры. Поэтому перед математическими вычислениями введённое число нужно преобразовать в числовой тип, например int:

player_level = int(input("Введите уровень персонажа: "))

Теперь, если пользователь введёт 80, input () сначала получит значение «80» как обычную строку, а int () преобразует его в число 80.

В Python есть и другие встроенные типы данных. Например, complex используют для работы с комплексными числами, а bytes — для хранения последовательностей байтов, в том числе содержимого файлов.

Отдельный тип NoneType содержит единственное значение — None. Оно обозначает отсутствие значения. Например, если в игре пользователь ещё не выбрал предмет, но должен это сделать, можно создать переменную selected_item и присвоить ей None:

selected_item = None

Структуры данных используют, если нужно сохранить несколько значений вместе. К основным структурам относятся списки, словари, кортежи и множества. Разберём их по порядку.

Списки

Список (list) хранит несколько значений в определённом порядке. Например, в нём можно сохранить предметы из инвентаря персонажа:

inventory = ["меч", "ключ", "зелье"]
print(inventory)

К отдельным элементам списка можно обращаться по их индексу — порядковому номеру. В Python нумерация начинается с нуля, поэтому у первого элемента индекс будет 0, у второго — 1, у третьего — 2.

Если в нашем примере набрать print (inventory[0]) — консоль отобразит предмет меч. Содержимое списка можно менять: добавить новые элементы, удалить существующие или заменить их.

Читайте также:

Списки в Python: что это такое и как с ними работать

Словари

Словарь (dict) хранит данные в формате пар «ключ — значение». В отличие от списка, обращение к элементам в словарях происходит не по номеру, а по ключу. Сам словарь записывают в фигурных скобках {}, а пары «ключ — значение» разделяют запятыми.

Например, в словаре можно сохранить данные о персонаже:

player = {
    "name": "Leon",
    "health": 100,
    "level": 80
}
print(player["health"])

В этом выражении «name», «health» и «level» — ключи, а «Leon», 100 и 80 — связанные с ними значения. Выражение player[«health»] обращается к ключу «health» и получает связанное с ним значение 100.

Кортежи

Кортеж (tuple) схож со списком: он тоже хранит несколько значений в определённом порядке. Отличие в том, что после создания элементы в кортеже нельзя заменить, добавить или удалить. Поэтому их используют для хранения статичных данных, которые не меняются. Например, в кортеж можно занести координаты точки спавна:

spawn_point = (120, 45, 8)
print(spawn_point)

Как и в списках, у каждого элемента кортежа есть свой индекс. Например, по индексу spawn_point[0] можно получить первое значение — 120.

Читайте также:

Что такое кортежи в Python и как их использовать

Множества

Множество (set) хранит только уникальные значения. Если одно и то же значение добавить несколько раз, во множестве оно всё равно считается как один элемент. Как и в случае со словарём, множества записывают в фигурных скобках {} и перечисляют элементы через запятую.

visited_locations = {"лес", "деревня", "пещера", "лес"}
print(visited_locations)

Хотя «лес» указан дважды, в выводе он появится только один раз. При этом порядок элементов может отличаться от порядка, в котором они были записаны, потому что множество не хранит их в фиксированной последовательности. Именно поэтому к ним нельзя обратиться напрямую, например через visited_locations[0]. Множества подходят для ситуаций, когда важны именно уникальные значения, а не порядок их хранения.

Читайте также:

Множества в Python: вводный гайд для начинающих

Операторы в Python

Операторы выполняют действия со значениями и переменными: считают, сравнивают данные и помогают составить условия. Для вычислений используют арифметические операторы:

• + — сложение;
• - — вычитание;
• * — умножение;
• / — деление;
• // — деление с округлением результата, например 10 // 3 даёт 3;
• % — остаток от деления, например 10 % 3 даёт 1;
• ** — возведение в степень.

Например, с помощью арифметических операторов можно рассчитать общий урон от нескольких атак:

damage_per_hit = 12
hits = 3
total_damage = damage_per_hit * hits
print(total_damage)

Обратите внимание, что перед оператором и после него ставится пробел. Для сравнения значений используют другие операторы:

• == — равно;
• ! = — не равно;
• > — больше;
• < — меньше;
• >= — больше или равно;
• <= — меньше или равно.

Например, мы можем сравнить значения:

player_health = 75
print(player_health > 0)
print(player_health == 100)

Несколько сравнений можно объединять с помощью логических операторов:

• and — оба условия должны быть истинными, то есть True;
• or — достаточно одного истинного условия;
• not — меняет логическое значение на противоположное.

В примере ниже объединены два истинных условия: здоровье игрока выше 0 и у него есть ключ.

player_health = 75
has_key = True
print(player_health > 0 and has_key)

Операторы сравнения и логические операторы особенно важны при работе с условиями.

Читайте также:

Операторы Python: для чего они нужны и какими бывают

Условия: if, elif, else

Используя условия, можно указать, какой код выполнять в зависимости от данных. В Python для этого существуют if, elif и else. После строк с ними ставят двоеточие, а относящийся к ним код пишут с отступами, чтобы обозначить инструкции, которые входят в каждый блок условия.

С помощью if можно проверить условие. Если оно истинно, то программа выполнит фрагмент кода с отступами.

player_health = 75
if player_health > 0:
    print("Персонаж жив")

Если нужно проверить несколько вариантов, используют elif — сокращение от else if:

player_health = 30
if player_health > 50:
    print("Здоровья достаточно")
elif player_health > 0:
    print("Внимание! Низкий уровень здоровья")

Условие else используют в случае, когда ни одно из предыдущих условий не сработало:

player_health = 0
if player_health > 50:
    print("Здоровья достаточно")
elif player_health > 0:
    print("Внимание! Низкий уровень здоровья")
else:
    print("Вы погибли")

Читайте также:

Условные операторы в Python: от простых «если» до вложенных конструкций

Циклы for и while

Циклы позволяют многократно выполнять один и тот же фрагмент кода. В Python для этого используют две основные конструкции: for и while.

Цикл for применяют, когда нужно по очереди обработать элементы последовательности, например списка или строки. Допустим, мы хотим вывести на экран все предметы из инвентаря персонажа:

inventory = ["меч", "ключ", "зелье"]
for item in inventory:
    print("В инвентаре есть:", item)

В этом примере цикл for последовательно перебирает элементы списка inventory. На каждой итерации очередной предмет сохраняется в переменной item, после чего функция print () выводит его название на экран.

В реальной программе с помощью цикла можно не только выводить элементы списка, но и проверять наличие предметов, изменять их характеристики или выполнять другие действия.

Цикл while работает иначе: он повторяет код до тех пор, пока заданное условие остаётся истинным. Например, с его помощью можно постепенно уменьшать здоровье персонажа:

player_health = 3
while player_health > 0:
    print("Здоровье:", player_health)
    player_health = player_health - 1

В этом примере цикл выполняется, пока здоровье персонажа больше нуля. На каждом проходе программа выводит текущее значение player_health, а затем уменьшает его на единицу.

Когда здоровье достигает нуля, условие player_health > 0 становится ложным и цикл завершается.

Важно, чтобы условие завершения цикла рано или поздно выполнялось. Иначе программа может попасть в бесконечный цикл, который будет повторяться без остановки.

Читайте также:

Циклы в Python: как работают и какие бывают

Функции в Python

Функция — это отдельный блок кода, который выполняет определённую задачу. Функции помогают разделять программу на понятные части и не писать один и тот же код несколько раз.

С некоторыми встроенными функциями Python мы уже познакомились: input (), print () и int (). Но разработчики могут создавать и собственные функции. Для этого используют ключевое слово def:

def show_health():
    print("Здоровье персонажа: 100")

Так мы создали функцию для вывода здоровья на экран — show_health (), но сам код внутри неё пока не выполняется.

Чтобы запустить функцию, её нужно вызвать:

show_health()

Функция может не только выполнять команды, но и возвращать результат. Для этого используют return:

def take_damage(player_health, damage):
    return player_health - damage
player_health = take_damage(100, 25)
print(player_health)

При создании функции в скобках можно указать параметры — данные, с которыми она будет работать. Конкретные значения, переданные при вызове функции, называют аргументами.

В примере выше функция take_damage () получает текущее здоровье и величину урона, вычитает одно из другого и с помощью return передаёт результат обратно. Затем этот результат сохраняется в переменной player_health.

Обратите внимание, что значения 100 и 25 передаются функции как аргументы, так как вычитание происходит внутри take_damage (), в строке return player_health − damage.

Читайте также:

Функции в Python: исчерпывающий гайд

Модули и библиотеки

Модули и библиотеки избавляют разработчиков от необходимости писать код с нуля. Модуль — это файл с кодом Python, который можно подключить к своей программе и использовать содержащиеся в нём функции и другие инструменты.

В стандартную библиотеку Python входит множество готовых модулей. Например, с их помощью можно выполнять математические вычисления, генерировать случайные числа, работать с датой и временем.

Чтобы подключить модуль к программе, используют ключевое слово import. Рассмотрим, как это работает, на примере модуля random, который позволяет генерировать случайные числа:

import random

Теперь модуль можно использовать в коде. Например, генерировать случайные числа:

import random
damage = random.randint(5, 20)
print("Урон:", damage)

Функция randint (5, 20) выбирает случайное целое число от 5 до 20 включительно

В случае, если из модуля нужна только одна функция, её можно импортировать отдельно:

from random import randint
damage = randint(10, 30)
print("Урон:", damage)

В этом случае писать random.randint () уже не нужно.

Библиотека — это набор готовых модулей, которые помогают решать определённые задачи без необходимости писать весь код с нуля. Например, библиотеку NumPy используют для математических вычислений и работы с массивами данных, Pandas — для обработки и анализа таблиц, а Requests — для отправки HTTP-запросов.

Некоторые библиотеки входят в стандартную библиотеку Python и доступны сразу после установки языка. Другие нужно устанавливать отдельно. Для этого обычно используют менеджер пакетов PIP.

Например, чтобы установить библиотеку Pandas, выполните в терминале команду:

pip install pandas

После установки библиотеку можно подключить к программе с помощью команды import:

import pandas

Теперь в программе можно использовать функции и другие инструменты библиотеки Pandas.

Ошибки и исключения

Синтаксическая ошибка возникает, когда код написан с нарушением правил языка Python. Например, если забыть поставить двоеточие после условия if, программа не запустится, а Python выведет сообщение об ошибке:

player_health = 100
if player_health > 0
    print("Персонаж жив")

Исключение возникает во время выполнения программы, когда Python сталкивается с проблемой, мешающей продолжить работу. При этом сам код может быть написан без синтаксических ошибок. Например, программа ожидает, что пользователь введёт количество здоровья персонажа в виде числа:

player_health = int(input("Здоровье персонажа: "))

Если пользователь введёт 100, программа успешно преобразует текст в число. Но если вместо этого написать «сто», функция int () не сможет выполнить преобразование, и Python выдаст ошибку ValueError.

Чтобы программа не завершалась из-за такой ошибки, её можно обработать с помощью конструкции try/except:

try:
    player_health = int(input("Введите здоровье персонажа: "))
    print("Здоровье:", player_health)
except ValueError:
    print("Нужно ввести число")

Сначала Python выполняет код в блоке try. Если ошибок нет, программа выводит количество здоровья персонажа и пропускает блок except. Если возникает ошибка ValueError, Python переходит к блоку except и выводит сообщение «Нужно ввести число». Благодаря этому программа не завершается аварийно.

Кроме ValueError существуют и другие типы исключений:

• NameError — программа обращается к имени, которое не было определено;
• TypeError — операцию применяют к неподходящему типу данных;
• ZeroDivisionError — попытка деления на ноль;
• IndexError — обращение к несуществующему индексу в списке.

Ошибки в Python встречаются часто, особенно на старте, и это нормально. Ситуацию упрощает то, что Python сообщает тип ошибки и выводит номер строки, где она возникла.

Читайте также:

Исключения в Python: что это такое и как с ними работать

Что изучать после основ Python

После знакомства с синтаксисом, типами данных, условиями, циклами и функциями можно переходить к более сложным темам. Вот несколько направлений, в которых можно развиваться дальше.

Разработка приложений. Когда базовые конструкции Python уже освоены, можно переходить от небольших скриптов к созданию полноценных проектов, которые решают конкретные задачи. Это могут быть приложения с собственным графическим интерфейсом, которые автоматически обрабатывают большие объёмы данных, работают с файлами и подключаются к стороннему API. Можно написать чат-бота или парсер — программу, которая автоматически извлекает информацию из сайтов для дальнейшего анализа или создания базы данных.

Читайте также:

Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup: простая инструкция в три шага

Объектно-ориентированное программирование (ООП). Однажды вы увидите, что ваши программы становятся всё больше и больше, а их поддержка становится сложнее. Тогда вы задумаетесь, как это всё исправить. В ООП программа строится вокруг объектов и классов, которые объединяют данные и действия над ними. При изучении ООП разбирают такие принципы, как полиморфизм, наследование и инкапсуляция.

Читайте также:

Краткий курс ООП на Python: как избежать путаницы в коде

Data science и машинное обучение. Python — один из основных языков для анализа данных и машинного обучения. После освоения базового синтаксиса можно переходить к работе с массивами и таблицами: для этого используют библиотеки NumPy и Pandas. С их помощью данные очищают, преобразуют и подготавливают к анализу. Следующий шаг — машинное обучение: уже на этом уровне можно собрать первую модель в Google Colab с помощью Pandas и Scikit-learn. Дальше можно углубляться в создание продвинутых чат-ботов и нейросетей.

Читайте также:

Галопом по Python: языковой минимум, необходимый начинающему дата-сайентисту

Разработка игр. Python подойдёт для первых игровых проектов. На нём можно делать текстовые квесты в стиле Zork, простые 2D-игры и визуальные новеллы. Для более классических 2D-платформеров можно использовать библиотеку Arcade, а многие визуальные новеллы создают на движке Ren’Py. В нём можно описывать диалоги, выборы игрока, переходы между сценами и добавлять собственную логику на Python.

Читайте также:

Всё о Ren’Py — конструкторе для разработки визуальных новелл

План самостоятельного изучения Python

При самостоятельном обучении легко затеряться в большом количестве обучающих статей и видеоуроков. Поэтому лучше сразу сфокусироваться на практике: изучить тему — отработать её на небольшом фрагменте кода и создать несколько похожих примеров, чтобы в дальнейшем применить их в небольшом проекте.

В целом процесс изучения Python можно выстроить следующим образом.

• Сосредоточьтесь на одной теме, не перескакивая между несколькими. Во время изучения разберите несколько примеров и попробуйте написать похожий код самостоятельно. Для этого можно использовать официальную документацию Python, где практически для каждого блока есть наглядные примеры кода.
• Не просто запускайте готовые примеры, а старайтесь изменить их. Вы можете менять значения переменных, добавлять новые условия, выставлять другие атрибуты и даже удалять отдельные строки, а затем смотреть, что произойдёт дальше. Так быстрее можно разобраться, как работает синтаксис.
• Пройдя тему, решите несколько небольших задач. Например, после изучения условий можно написать проверку показателей здоровья персонажа, а после функций — написать собственную и проверить, как она работает.
• Регулярно возвращайтесь к пройденным темам. Если через несколько дней вы не можете без подсказки написать код, состоящий из ранее изученных элементов, — тему стоит повторить. Но это не значит, что нужно заучивать каждую конструкцию наизусть: в программировании важнее понимать общую логику и применять её для решения задач.
• Пройдя несколько тем, собирайте мини-проект. Нет смысла ждать прохождения всего курса обучения. Уже после переменных, условий и циклов можно собрать текстовый квест, калькулятор или викторину.
• Усложняйте проекты постепенно. Сначала программа может состоять из нескольких десятков строк. Затем добавляйте функции, работу с файлами, сторонние библиотеки и обработку ошибок. Так освоение новых тем станет не просто чем-то абстрактным, а решением конкретной задачи.
• Обменивайтесь опытом с единомышленниками. В тематических сообществах можно спросить совета, продемонстрировать свой код или посмотреть, как другие решают похожие задачи. Для этого подойдут тематические ветки на Reddit и «Хабре», телеграм-каналы и форумы разработчиков Python.

При регулярном изучении языка лучше заниматься по 30–60 минут несколько раз в неделю, чем попытаться пройти большой объём за один день, а потом надолго забросить обучение. Если вы можете самостоятельно написать небольшой пример и объяснить, что делает каждая строка, можно переходить к следующей теме.

Бесплатные материалы для изучения Python

Конечно, этот самоучитель не может охватить все темы целиком. Подробнее о Python можно прочитать в наших отдельных материалах.

• Как запустить Python офлайн и онлайн: руководство для новичка. Установка Python, запуск программ и работа с интерпретатором.
• Типы данных в Python для начинающих: какие бывают и как с ними работать. Подробнее про числа, строки, логические значения и другие типы данных.
• Списки в Python: что это такое и как с ними работать. Работа со списками, добавление, удаление и изменение элементов.
• Как работает рекурсия функции: объясняем на примере Python. Более сложная тема для тех, кто уже освоил функции.
• Экспекто Питонум: 15 заклинаний на змеином языке. 15 коротких программ на Python. Небольшие примеры для практики и разбора синтаксиса.
• Пишем десктоп-приложение на Python с помощью Tkinter. Первый проект с графическим интерфейсом.
• Как улучшить код на Python: приёмы рефакторинга. Материал на следующий этап, когда программы становятся больше и код приходится перестраивать.

Со временем написание кода перестаёт быть просто практикой. Вы подстраиваете скрипт под свою задачу, попутно находя и исправляя ошибки, — и в какой-то момент обнаруживаете, что уже не столько занимаетесь изучением Python, сколько просто работаете с этим языком. А дальше всё зависит от того, что вам интереснее программировать. И не стоит переживать, если запомнить правила синтаксиса и названия ключевых функций порой сложно, ведь в документацию регулярно заглядывают даже опытные разработчики.