Comments 87
Заметил, что появилось много вопросов по поводу времени обучения, содержания материала и т.д.. Уважаемые читатели, создавая эту статью, у меня была одна цель, а именно помочь новичкам понять какие темы в каком порядке стоит изучить шаг за шагом и где это, собственно говоря делать, а также показать сроки обучения, опираясь на собственный опыт, и никому я карму не скидывал. Было бы очень хорошо, если бы более опытные разработчики также делились ресурсами в комментариях, чтобы ничего не знающий человек после прочтения статьи и комментариев имел полное представление, что ему делать дальше. Разве такая связь не делает хабр и ему подобные площадки крутым местом, где менее опытные могут помогать друг другу и заимствовать опыт у более опытных? Всем спасибо.
Сходите к офтальмологу, может, он вам поможет)
в последнее время на хабре токсичность читателей просто зашкаливает ... добрее надо быть ... нам всем
Кто и где Вам запрещал высказывать свое мнение? А минусы как раз Вы хорошо и обильно расставляете на любую реплику, которая не в унисон с Вашим виденьем.
я к сожалению не могу даже плюс поставить (высказался положительно о белорусском производстве ноутов, слили карму в минус). так что тут мы с Вами в одной упряжке получается. Была у меня одна просьба к Деду Морозу, что бы в новогоднюю ночь всем хабровчанам вернулись в их карму + и - , которые они ставили другим. хотя бы на один день. это было бы наглядно, и может быть кто нибудь задумался. Дед, как уже видно, проигнорил просьбу.
Хорошая, считаю, идея
(о реализации нормальной обратной связи).
Но и: именно таким образом, считаю, habr (администрация) и создаёт барьер "на входе", что заставляет оставаться здесь не тех, кто приносит какие-то новые идеи,
а тех, кто готов быть "удобным".
Замечу, что удобность
и эффективность,
чаще всего, идут не вместе, а как раз непересекающимися маршрутами.
Простейший пример (аналогия) - скрещивающиеся прямые.
Здесь можно и помянуть о гражданской сознательности
(считаю, это достаточно близкие вопросы, со стремлением быть адекватными).
В последнее время любую критику стало модно называть токсичностью и делать вид что это что-то нежелательное.
Впрочем, даже если запретить критиковать низкосортный контент он от этого низкосортным контентом быть не перестанет, какие бы хайповые титулы себе не приписывал его автор просто потеряется обратная связь и ресурс завалят низкокачественным конте~~ oh, wait..
Вы посмотрите комментарий первый и ответ автора и найдите где токсичность
токсичность на всех площадках зашкаливает. Это факт...
Извиняю, однако не могу понять что именно вы подразумеваете под планом обучения и почему набор шагов в определенной последовательности с прикрепленными источниками им не является? Я приветствую дискуссию по делу, но в ваших словах нет никакой конкретики и кроме токсичности я ничего не вижу. В любом случае с высоты своего опыта вы всегда можете нам продемонстрировать как нужно делать правильно). Будьте здоровы.
Есть тактика и стратегия. В данной статье я вижу стратегический план. Подробная тактика на 6 месяцев по 10 часов - это гигантский объем материала который будет цитированием различных курсов и книг и сам по своей сути будет являться неким курсом. Странно такое ожидать статьи на Хабре.
Поддержу автора. Мне, как начинающему питонисту, эта статья кажется полезной - она даёт структуру обучения, которая для неопытного может показаться не очевидной.
Ваша позиция мне не близка. Вы критикует, выставляя какие-то требования, при этом сами не одной статьи не написали. И даже если бы написали, то почему вы думаете, что можете выступать в роли судьи. Не нужно самоутверждаться за счёт критики других людей - это ущербная позиция.
Мнение вы можете высказывать, например, в ключе чего бы вам ещё хотелось видеть в этой статье. А ваш стиль как раз и является токсичным. В работе в команде вы скорее также будете высказывать свое мнение, а с такими работать никто не любит.
Автору респект.
Держите нормальный план: https://roadmap.sh/python
Я бы посоветовал начать изучать python с Марка Лутца, а не с Любановича
Это чтобы на Лутце же и закончить? Он абсолютно непригоден ни для чего. Слишком много информации для новичков, а для профи есть куда более лучшие справочники (та же оригинальная документация в 90% всё покрывает, и при этом не устаревает, в отличие от).
Я бы даже сказал не информации а воды. Для новичков не подходит, потому что можно захлебнуться, а бывалые и так все это знают (я надеюсь). Для матерых лучше почитайте "Python к вершинам мастерства".
Слишком много информации для новичков
А подробнее?
Извините, детали я уже не помню, последний раз брал его в руки лет 5-6 назад, как раз кто-то просил посоветовать учебник по Питону для начинающих, в интернете из каждого утюга Лутца советовали, ознакомился и ужаснулся. Соседний комментатор совершенно прав, там много именно воды - ненужных подробностей. Любанович вроде неплох, хотя вот для совсем быстрого старта я бы даже не с книг начинал, а с бесплатных онлайн-курсов вроде "Поколения Python" на Степике.
Лутц для начинающих будет бесполезен, слишком душно пишет
"10 часов в день" - это не опечатка ?
Нет. Всё верно.
Такое упорство, конечно, замечательно, но вы не думали, что в ML джуна проще было «вкатиться» за сильно меньшее время, а потом набрать недостающее на реальных практических задачах? Это только мое ИМХО, но использовать ML на практике можно с намного меньшими усилиями.
Использовать ML на практике действительно можно с наименьшими усилиями, но для сбора и хранения данных, создания и обучения моделей, вывода их в продакшн и поддержки описанный вами подход не прокатит). У меня есть конкретный план действий, которого я придерживаюсь и, может, в будущем напишу статью к чему это привело.
но для сбора и хранения данных, создания и обучения моделей, вывода их в продакшн и поддержки описанный вами подход не прокатит
Ох, я работал с рекомендательной системой сайта, входящего в 50 крупнейших ресурсов интернета, — мне кажется вы слишком хорошего мнения о сложности моделей продакшена реального бизнеса, бизнесу нужны в основном проверенные типовые решения, типовые модели и типовые подкрутки типовых параметров. ИМХО, конечно.
План это хорошо, просто потом может оказаться, что вы в РПГ прокачались до 300 уровня на доп.квестах месяцами, а когда перешли к сюжетке внезапно оказалось, что и 50 уровень последнего боса убивает одним ударом и ваш 300 уровень не нужен вообще ни для чего.
Если всё так и будет, то только лучше: проще грандмастера получить будет. Вообще, всё сильно зависит от компании: если вы, например, пишите алгоритмы компьютерного зрения или диаризации, то здесь математика играет очень важную роль и учится она не так быстро как может показаться. Если же говорить о проде, то тут вообще много сюрпризов бывает, к слову, я это не из головы беру). Поэтому не всё так однозначно.
проще грандмастера получить будет
Это не много так работает — практический опыт обычно важнее теории. Поэтому ML специалист с 2 годами реального практического опыта в реальной компании и 0.5 годами теории скорее будет успешнее того кто эти 2.5 года только учил теорию и делал задачки (исключения, конечно, бывают). Да и при найме практический опыт обычно перевешивает теорию.
Но это ваше дело, считаете, что у вас правильный план — удачи.
Почему вы решили, что у меня нет практического опыта в ML? Я работал над реальными проектами + продолжаю обучаться, но как сам считаю, ещё не до конца вкатился — вот и всё, поэтому и написал, что вкатываюсь.
А кто вам сказал про 8 часов работы и 10 часов учёбы? Может, сначала всё учится, а потом проекты делаются? Странная у вас логика, конечно.
Звучите убедительно и как человек с опытом. Можно вас попросить коротко написать какой план освоения посоветовали бы вы? Видно, что автор перфекционист и хочет выучить все-все-все прежде чем браться за работу. В жизни все не так, все как вы пишите. Надо максимально быстро применять знания на практике. Есть совет как вкатиться быстрее и реальный оптимальный набор знаний для начала?
Ну я бы делал так - сначала искал вакансии в вашем регионе/на удаленке, где брали бы более-менее начинающих, выписывал все ключевые слова и после этого формировал бы свой план по изучению конкретных вещей.
Так же возможно проще войти в AI через знание какого-нибудь языка, условно сначала стать джуном в питоне (даже если вакансия особо не связана с машинным обучением), проработать 1-2 года, заодно учится основам машинного обучения. После намного больше шансы попасть на работу с машинным обучением (логично работодателю безопаснее брать питон программиста с опытом и основами ИИ в теории, чем человека у которого вроде есть знания, но все только в теории).
180*10=1800 часов? или считаем рабочие дни? 22*6*10=1320 часов?
Кажется, очень редкий человек выдержит учёбу в подобном режиме
Заметил, что появилось много вопросов по поводу времени обучения, содержания материала и т.д.. Уважаемые читатели, создавая эту статью, у меня была одна цель, а именно помочь новичкам понять какие темы в каком порядке стоит изучить шаг за шагом и где это, собственно говоря делать, а также показать сроки обучения, опираясь на собственный опыт, и никому я карму не скидывал. Было бы очень хорошо, если бы более опытные разработчики также делились ресурсами в комментариях, чтобы ничего не знающий человек после прочтения статьи и комментариев имел полное представление, что ему делать дальше. Разве такая связь не делает хабр и ему подобные площадки крутым местом, где менее опытные могут помогать друг другу и заимствовать опыт у более опытных? Всем спасибо.
Что для новоиспеченного разработчика нужно?
- базовый синтаксис языка
- немного теории алгоритмов
- парочка пет-проектов
и вперед искать позицию джуниора. А книги продолжать читать уже устроившись куда-то. Про субъективное понимание временных рамок – это вы маху дали, конечно. Разным людям нужно разное время для понимания предмета.
p.s. давно не заглядывал на roadmap. Раньше это была просто пикча, а теперь там к каждому объекту есть описание и ссылки на литературу. В таком случае вообще не понятно что нового принесла эта статья.
Уважаемый автор! Не догадываетесь, почему ваши статьи имеют отрицательный рейтинг? Вам нечего на данный момент сказать по существу, а читать "влажные мечты" большинству просто не интересно. Попробуйте сначала подрасти хотя бы до миддла (про сеньора молчу). И тогда, с учётом пройденного в обучении пути и достигнутых результатов, пишите roadmap-ы. А так инфоциганство какое-то получается.
И, не в обиду... Когда HR присылает мне резюме кандидатов на собеседование, я всегда дополнительно запрашиваю наличие публикаций на тематических ресурсах, образцы кода на любом языке (не по нашей теме, просто любой код для оценки стиля), pet-проекты соискателя (если есть). Так вот, публикации тематики "изучить проблему N за Y шагов/часов" от кого-то с уровнем меньше сеньора автоматом ведёт к отказу в техническом собеседовании, даже на стажировку. Путь познания у всех разный. Можно им поделиться, но только когда ты его успешно прошел. Подкрепив правильность направления практическими достижениями.
Зря Вы так. Я, например, начинающий студент Питона.
Первым делом таким, как я, нужна дорожная карта того, что можно прочитать и в каких курсах поучаствовать.
Без подобного гайда (карты) можно идти в деле изучения языка максимум неделю (одну книжку начать читать и бросить).
Поймите, Вы много знаете и, поэтому, можете оценивать.
Но есть масса людей, типа меня меня, которые ничего не знают, в том числе и куда надо идти, и, как следствие, ничего не могут оценить, в том числе и ту дорогу, по которой они идут при изучении Питона.
Тот путь, который предложен автором, ценен для меня гораздо больше того пути, который не предложили Вы.
Вы промолчали, а автор топика сказал. Может быть, ценность его слов равна информации в размере 0.1 бита (знаю, такоего не существует, но пусть будет для примера)
Но 0.1 бит гораздо больше чем 0.0. бит. И это реально важно для того класса людей, в который вхожу я, и в который не входите Вы.
Рад, что для вас статья оказалась полезной, как раз для начинающих она и писалась, чтобы знать где и какие темы нужно проходить, и сколько примерно времени это займёт.
Исходный комментарий был немного не о том. Путь стоит указывать, только если его прошел. Или не прошел. Но тогда описать, что и почему не получилось.
Материал автора представляет собой какой-то набор ресурсов, которые он только планирует изучить. Временные оценки явно не адекватные (к примеру изучение многопоточности языка "с нуля", включая ещё и многопоточную работу с базами данных, причем за пару недель). Оригинальной (ранее не существовавшей) информации нет от слова "совсем". Зачем статья? Заявить о своих планах? Ну есть соцсети, пиши там, если хочется. На технический ресурс зачем это выносить?
А мои рекомендации были в комментарии выше в неявном виде: Pet-проекты. Придумай тему, которая интересна именно тебе. Начни писать ее программную реализацию. Не хватает инструментов (понадобилась та же asyncio) - Гугл или доки языка в помощь. Или stackoverflow.
Разберись, какая методика разработки тебе удобнее ("сверху вниз" или "снизу вверх"). Когда получится что-нибудь рабочее, опиши это на том же Хабре. Получи кучу замечаний вида "да кто ж так пишет, вот здесь у тебя будет гонка, надо сделать так-то". Исправь свой проект. Вообщем именно практика, а теорию подхватываешь по мере необходимости. Большинство из того, чему учат в институте, в реальной жизни не пригодится. Главное - запомнить направление поиска. К примеру есть задача выявить закономерности по набору значений. Вспоминаешь, что "набор значений похож на оцифровку сигнала, закономерности в сигнале обусловлены суммой составляющих его частот, а для их определения что-то говорили про FFT". И идёшь искать описание этого самого БПФ, при необходимости закапываясь по-уши в жёсткий матан. А может это и не понадобится, берешь готовую реализацию и вставляешь в свой проект (для начинающего вполне приемлимо).
В результате на собеседовании будет:
Твой исходный код (оценят стиль и знание языка)
Твоя статья с решённой проблемой (а не мечты "вот поднапрягусь и сделаю")
Авторская разработка (именно сделанная тобой, раньше ее не существовало)
Уважаемый, якобы, сеньор, не знаю почему вы за меня решили, что я поделился набором ресурсов, который планирую изучить. Если бы вы читали внимательнее, то увидели, что я делюсь ресурсами, которыми пользовался, КОГДА ИЗУЧАЛ питон. Если бы подобного рода планы писали настоящие сеньоры, то они были бы неактуальны т.к. учились давно и по старым источникам, и именно поэтому наибольший профит для новичков будет от тех, кто что-то изучал год-два назад, а для пет-проектов существует гитхаб, странно, что вы такого не знаете. Также непонятно почему вы решаете за пользователей Хабра, что они должны начинать статьи с написания кода и почему роадмапам здесь не место? Не вижу в этом ничего плохого. Также в одном из комментариев я уже писал, что в будущем хотелось бы написать про ML, плюсы, разные проблемы и интересные проекты. Учитывая, как вы откровенно дезинформируете своими комментариями, то сразу понятно какого вы поля ягода.
Ваш план недостаточно подробный, нет ни слова о своих проектах, и сопутствующих технологиях - linux, git, docker. Первым пунктов в любой план я бы добавил "воспользуйтесь google для поиска любых вопросов". Подобная информация уже есть и в лучшем виде раз два
Каким образом мои проекты помогут вам в изучении питона? Если речь идёт конкретно питон, то причём здесь докер, линукс и т.д.? Карту, которую вы отправили, не содержит нормальных источников для изучения приведённых в ней тем: по большей части там указаны ссылки на поверхностные статьи. Непонятно к чему вы это написали.
Написал я это всё к тому, что ваш план долгий и как будто искуственный, и скучный. Проект нужно начинать(свой, не ваш) как можно раньше. Вы пишите о том что, по вашему, нужно, а не как. Нельзя просто взять и с первого раза загрузить все в голову, многое забудется. Часто придется возвращаться, повторять. Сравните свой план и список технологий с , например, яндекс практикум, хекслет, скилбокс. Никто не мешает взять эти программы и изучать самому, все есть бесплатно, есть из чего выбирать. И везде есть git, sql и даже docker, который хорошо работает на linux, как и веб приложения которые и нужно будет разрабатывать. Если цель - стать python разработчиком, то это все можно начать изучать раньше, читая поверхностные статьи между этапами какого-нибудь курса по основам. Если цель - автоматизация, например, для админа, то одного базового курса достаточно. Кстати, для тех кто учиться,я бы ещё рекомендвал https://letpy.com/, незаслуженно мало где упоминается, программа интересная и с уклоном в практику, минус что онлайн редактор, но это уже на совести студента, никто не мешает самому поставить pycharm и завести репу на github.
Python разработчик - очень растяжимое понятие: бэк, инфраструктура данных или ML? Здесь всем не угодишь. Если вы обрабатываете много данных, то здесь нужно уже на начальном этапе знать конкурентное программирование, генераторы и т.д.. Учеба - это не веселье: ваша цель изучить необходимый набор скиллов в определенной последовательности, чтобы делать интересные и сложные проекты, а с умением писать какого-нибудь бота на готовых библиотеках в 20 строк вы сейчас никому не будете нужны.
Привет, я сейчас где-то на посирединке данного пути! В Подскажи, 10часов обучения ты имел ввиду без выходных, 7 дней в неделю изучения?
Хендбук по пайтон от Я - ссылка ведёт на курсеру гугла
Вы лучше напишите где взять и в чем писать программку на питоне в Линуксе для работы с файлами MS Office/LibreOffice с кнопками в форме для опций на GTK/Qt с примерами?
Выучить питон можно, но зачем? Я бы предостерёг читающих от его изучения не имея понимая как устроиться на работу.
Зная только питон на работу не попасть, да можно выучить джанго и стать бэкэндщиком, но где найти работу, когда таких вакансий немного, а выпускников курсов толпы. Есть ещё ML, Data Science, DevOps которые связывают с питоном, но знание питона это 5% от необходимых знаний в этой професии.
Я бы не сказал, что питон проще чем другие ЯП. На нем проще написать базовые вещи, но в целом в языке есть свои "приколы". Его очень пиарят продавцы разных курсов обещая золотые горы, но на деле все по другому.
Лучше учите JS/TS там вариантов входа в профессию куда больше, хотя бы потому что больше вакансий. А дополнительных знаний здесь нужно меньше и они хорошо разжеваны во множестве видео на Ютубе.
Я с вами согласен, что изучив один питон, работу не получится найти, но не стоит ли идти туда, что больше нравится? Например, в том же ML существует море нерешенных проблем, а это, в свою очередь, также открывает большие перспективы на будущее.
А если просто для скилов. Ну скажем так, увеличить базовые навыки без прицела в профессию. Такой вариант разве не имеет право на существование ?
Особенно интересно смотрится "конкурентные запросы к БД" за 2 недели, включая изучение многопоточности и асинхронности самого языка.
Надо Илье Леонтьеву передать. Он свитчанулся из 1С в Питон, тоже долго и много учил всего разного. В итоге ушел с 400к в месяц на 1С на 120к в Питон джуном. Но думаю, своё наверстает.
Asyncio и конкурентное программирование для новичков в течение полугода от старта? SRSLY?Автор, ты вообще как, нормально? Или совсем того? Извините за мой французский.
Это самая бездарная и бессмысленная графомания про обучение Питону, какую я только видел.
Набор книг ничего, но он более-менее очевиден.
Очень неплохо, но это всё для разработчиков. А есть какие-то ориентировочные сроки по изучению python для сисадмина? Ведь в этой области львиная доля возможностей языка просто не нужна. А без его изучения я вот, например, не могу сказать, что там нужно изучать (и потребуется для других тем), а что не обязательно. Где-то есть такой план для сисадминов?
К сожалению, такой информацией не обладаю. Здесь лучше спросить у самих сисадминов.
Для начала рекомендуют обычно https://natenka.io/pyneng/
Автору спасибо. Я только начинаю путь в Python. Пока прошла два курса "Поколение Python". Действительно очень хороший курс.
Возник вопрос: какой из методов и в каком случае лучше (эффективнее) - изучать книги или проходить курсы (с учетом того, что по времени я ограничена)?
Допустим, выучит человек Python глубоко, а дальше с этим куда? В том смысле, если просто познакомиться с программированием, то так глубоко не надо. Если под какое-то место работы, то скорее всего необходим стык нескольких языков/технологий.
Две недели на алгоритмы?
Это что, прикол такой? Я вот с перерывами учусь уже год, и ощущение, что нифига не знаю. Встрял на алгоритмах (прохожу курс на старике).
Прежде всего, автор, спасибо за статью. Я увидел несколько книг, на которые стоит обратить внимание. Однако, должен заметить, что отчасти критика в адрес статьи справедлива. Судя по содержанию, ей больше подходит заголовок "Изучаем почти всю теорию о Python за 6 месяцев".
Еще, к сожалению, считаю, что этот план для начинающих имеет серьезные потенциальные недостатки:
1) В течении 6 месяцев человек будет заниматься по 10 часов в день. Потратит много времени, мотивации и может быть даже здоровья.
2) Получит кашу в голове, потому что невозможно в таком темпе эффективно усваивать только теорию без подкрепления практикой. Это как учить английский язык, но не использовать его в повседневной жизни. А некоторые книги, такие как «Python – к вершинам мастерства» противопоказаны начинающим python-программистам. Об этом сам автор пишет в предисловии к книге, что его книга не для новичков.
3) Очень не факт, что станет хоть сколько-то востребованным специалистом. Где знания и pet-проекты на Django (обязательное требование в 50% вакансиях)? Где знания и pet-проекты на FastAPI (можно сказать, что это второй по востребованности фреймворк на python сейчас)?
4) Столкнется с реальностью, где окажется, что нужно вкалывать еще минимум 3 месяца, а силы и мотивация уже на исходе (см. пункт 1).
Спасибо за дельный комментарий. Постараюсь ответить по вашим пунктам:
1) Может, есть и другие способы, более лёгкие и быстрые в изучении ЯП, и прочих технологий, но лично я с ними не знаком и нигде про них не слышал, поэтому тут ничего сказать не могу.
2) Здесь я обобщу остальные пункты. Да, вы правы, что нет смысла учить что-то, не применяя это на практике, но перед тем самым применением должна же быть какая-то база, чтобы делать норм проекты. Может показаться, что для начала конкурентность - это жир, но, например, если вы работаете с большим объемом данных, то его надо обрабатывать быстро и эффективно, а без таких тем просто никуда. Про фреймворки не писал т.к. в каждом направлении они разные: у тестеров selenium, у веба django и flask, в ML numpy, pytorch и т.д., поэтому здесь всем не угодишь.
Конечно придётся много чего ещё доучивать, писать свои pet-проекты и т.д., но иметь хорошую опору точно необходимо. Если бы лично вы нанимали человека на работу, согласитесь, вам бы хотелось видеть кого-то, кто может что-то большее, чем перекладывание json-чиков.
Главное, чтобы ничего не знающий про прогу человек, наткнувшись на подобного рода материал, понимал куда ему двигаться дальше, взглянув на разные точки зрения как от начинающих специалистов, так и от более опытных.
Наверное, план был бы подробным, если бы по каждой книге была описана мотивация, чем определённая книга поможет, т.е. какой аспект языка или технологии в какой главе хорошо или плохо описан, ссылки, где можно лучше почитать. Чтобы было понимание, как можно приблизиться к самоцели, а не просто поглощать информацию, надеясь, что она чем-то да поможет. Конечно, человек сам потом поймёт, когда наберётся знаний и опыта, что важно знать, а что не очень. Но это будут его личные выводы. Поэтому да - список источников - это план, но не думаю, что подробный)
Ничоси, сколько буковок в комментариях! И не жалко людям время тратить.
Автор - молодец. Сам нахожусь в самом-самом начале изучения. За подборку литературы спасибо, спасибо... [утаскивает к себе в норку]
10 часов в день изучения технической информации. Передавайте мой привет пациентам в шестой палате.
Сколько не встречаю подобных материалов, одна и та же проблема у всех. Все очень индивидуально. И мозг работает по разному. Поэтому единого алгоритма нет и быть не может.
А если заниматься по 20 часов в день, можно уложиться за 3 месяца. Продуктивность!
Автор, выражаю поддержку!
Я вас прекрасно понимаю. Вы затратили время, написали статью, пострались помочь людям… но , как часто бывает, в ответ получили «благодарность» в виде «чё это за план ваще?». Я однажды тоже захотел поделиться с миром навыками и решениями. Также написал стать про то, как мы создавали nft коллекцию. Рассказал про интересный софт, про то, как мы организовали паплайн. И знаете что? Только за то, что моя статья была о «осточертелом hft” какой-то Человек высказал своё негативное, никому не нужное мненение и его подхватила целая орава таких же Специалистов и Критиков. Вывод один - это была моя первая и последняя статья на хабре)) На вашу статью перешел из яндекса, прочитал. Лично для себя нашел много полезных ссылок. Так что спасибо! А потом почитал комменты и прям забомбило))) берегите свою энергию - не старайтесь помочь людям просто так, в основном это приводит к негативному эффекту))) будьте здоровы!
Бывает что:
Информация не имеет ценности для мира и окружающих, но имеет ценность только для автора. Этакий ноумен в информационном поле
Уровень информации для кого-то откровение, но возможно для большинства пройденный этап.
Мы все разные.
Ну и как итог, разумный всегда делает выводы, в противном случае эмоции. Не стоит ждать от мира, что он будет смотреть в рот. Если народ "прошёлся" может иногда просто не стоит писать, или если невмоготу, то просто не обращать внимания ? Как думаете ?
Спасибо за приятные слова, рад, что для вас статья оказалась полезной. Прочитал вашу статью и знаете что...тоже не понял причину минусов, но 5 человек поставили вам плюс – значит для них ваш опыт оказался полезным. На вашем месте я бы продолжал писать, не обращая внимания на всяких тюбиков, как минимум – это тоже опыт). Желаю вам успехов, думаю, вы ещё свое наверстаете.
Изучаем Python за 6 месяцев. Подробный план обучения