Ускоренные пути обучения Python: от новичка к профи с Real Python

Поднимите навыки программирования на новый уровень с ускоренными планами обучения Real Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.

В Real Python можно выучить всё о Python с нуля. От абсолютных основ до веб-разработки и скрейпинга, визуализации данных и далее.

Будь вы новичок, среднего или продвинутого уровня, наши кастомные пути обучения (learning paths) поднимут навыки на новый уровень с ускоренными практическими планами.

Пройдите тест: Проверьте знания интерактивным тестом «Python Skill Test». Получите оценку для отслеживания прогресса:

Интерактивный тест — Python Skill Test: базовые до продвинутых вопросов. Вы — Новичок, Средний, Продвинутый или Эксперт?

Все ресурсы в путях созданы профессиональными Python-разработчиками с многолетним опытом — учите именно те навыки и техники, что важны на практике.

Пройдёте весь Python-куррикулум — всегда знаете, на чём фокусироваться дальше.

Абсолютные основы

Если вы полностью новичок в программировании и Python — начните с пути Python Basics, спроектированного подобрать вас с нуля и довести до базовой компетенции. После завершения — готовы к любым начинающим путям.

Ядро Python: Основы

Быстрый старт карьеры с ресурсами для новичков. Фундаментальные концепции для старта. Фокус на абсолютных необходимых вещах.

• Путь: Повторить основы Python — 12 ресурсов. Навыки: Python, Variables, Data Types, REPL, Operators, Expressions, Exceptions, Comments, Keywords, IDLE, String Conversion.
• Путь: Управление потоком и циклы — 14 ресурсов. Навыки: Control Flow, Conditional Statements, Booleans, for/while Loops, enumerate, Nested Loops, break, continue, pass.
• Путь: Структуры данных Python — 23 ресурса. Навыки: Strings, Lists, Tuples, Dictionaries, Sets, List Comprehensions, range(), Bytes, Sorting.
• Путь: Функции и области видимости — 11 ресурсов. Навыки: Functions, Scope, Arguments, Parameters, Return, Globals.

Промежуточный уровень

После основ — интермедиатные туториалы для расширения знаний. Для тех, кто знает базы и хочет глубже.

• Путь: Идеальная настройка окружения разработки — 16 ресурсов. VS Code, PyCharm, Virtual Environments, pyenv, Docker, Git, GitHub, IDEs, Code Editors, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot.
• Путь: Модули и пакеты — 14 ресурсов. Packages, Modules, Import System, pip, PyPI, uv, __init__.py, Namespace Packages.
• Путь: ООП (OOP) — 17 ресурсов. Classes, Data Classes, Getters, Setters, Property, super(), Magic Methods, Operator Overloading, SOLID, Inheritance, Composition, Mixin Classes, Factory Pattern.
• Путь: Файлы и файловые потоки — 12 ресурсов. Pathlib, File I/O, Serialization, Encoding, Unicode, PDF, WAV, Context Managers, ZIP Files.
• Путь: Классические структуры данных и алгоритмы — 20 ресурсов. Stacks, Queues, Linked Lists, Hash Tables, Enums, Search/Sorting Algorithms, Collections.
• Путь: Важные модули стандартной библиотеки — 15 ресурсов. math, time, calendar, datetime, JSON, CSV, Regex, random, subprocess, argparse, pickle, XML, zipfile.
• Путь: Функциональное программирование на Python — 13 ресурсов. Lambda, Built-in Functions, Map, Filter, Reduce, Scope, Closures, Inner Functions, Decorators, Recursion.
• Путь: Пишите более Pythonic код — 14 ресурсов. Zen of Python, PEP 8, Application Layouts, Duck Typing, Type Checking, Type Hints, Code Documentation, MkDocs, Code Quality, PyLint.
• Путь: Тестирование и CI — 9 ресурсов. Unit Testing, Doctest, Mock, Pytest, CI, Docker, Code Quality, GitHub Actions, Software Testing, CI/CD.

Продвинутое ядро Python

Ресурсы, обучающие продвинутым концепциям на пути к мастерству.

• Путь: Конкурентность и асинхронное программирование — 9 ресурсов. Concurrency, Async IO, GIL, Thread Safety, Parallel Processing, Performance Optimization, Multithreading, Code Efficiency.
• Путь: Доступ к БД с Python — 9 ресурсов. SQL Libraries, SQLite, SQLAlchemy, Redis, MySQL, MongoDB, ChromaDB, Data Management, NoSQL, Vector DBs, DuckDB, TinyDB, SQL Security.
• Путь: Метапрограммирование Python — 4 ресурса. Metaclasses, Descriptors, Dynamic Code Execution, exec(), eval().
• Путь: Создание GUI — 12 ресурсов. Tkinter, PyQt, wxPython, Kivy, GUI Layouts, Event Handling, DB Integration, Thread Management, Mobile App Development, GUI Design.
• Путь: Понимание CPython — 8 ресурсов. Pointers, Memory Management, Profiling, CPython Source Code, C Extensions, Python Bindings, Memory Mapping.
• Путь: Проходите собеседования по Python — 8 ресурсов. Coding Interviews, Practice Problems, CSV Parsing, Data Engineering, Python Books, PyCon Talks, Interview Prep, Coding Challenges.

Реальные приложения (вне ядра)

Покрывают веб-разработку, дата-сайенс, ML, DevOps, десктопные приложения. Пройдите параллельно или пропустите ненужное.

Веб-разработка

• Flask by Example — 12 ресурсов. Web Dev, Flask, Jinja, REST APIs, Deployment.
• Django for Web Development — 17 ресурсов. Django, Web Dev, REST APIs, Migrations, User Management, Admin.
• Python Web Scraping — 9 ресурсов. Web Scraping, HTTP Requests, Data Parsing.

Data Science & Visualization

• Math for Data Science — 5 ресурсов. Statistics, Correlation, Linear/Logistic Regression, NumPy, SciPy, pandas, Gradient Descent.
• Data Collection & Storage — 8 ресурсов. CSV, JSON, pandas, Excel, SQL, SQLite, SQLAlchemy, AWS S3, Databases.
• pandas for Data Science — 15 ресурсов. pandas, Data Visualization, DataFrame, GroupBy, Data Cleaning.

AI & Machine Learning

• Python Coding With AI — 5 ресурсов. Claude Code, Cursor, Gemini CLI, AI-Assisted Development.
• LLM Application Development With Python — 13 ресурсов. OpenAI, Ollama, OpenRouter, Prompt Engineering, LangChain, LlamaIndex, ChromaDB, MarkItDown, RAG, Embeddings, Pydantic AI, LangGraph, MCP.
• Machine Learning With Python — 30 ресурсов. Image Processing, Text Classification, Speech Recognition, NLP, Deep Learning, LLMs, RAG.

DevOps & Desktop Apps

• DevOps With Python — 9 ресурсов. Packaging & Deployment, CI/CD, AWS, Docker, Logging.
• GUI Programming With PyQt — 8 ресурсов. PyQt, Qt Designer, Layouts, Menus, SQL Databases, QThread, SQLite, GUI Design.

Как выбрать подходящий путь?

Обучение Python не one-size-fits-all. Подумайте: зачем вы здесь? Что хотите делать с Python? Куда хотите попасть — и какие навыки для этого нужны?

Хотите персональную рекомендацию? Пройдите короткий опрос Learning Plan. Он спросит об опыте и целях, построит кастомный план обучения.

Если застряли в пути — спрашивайте помощь в Real Python Community Chat или на Office Hours. Отличные места услышать от других, кто был в ваших ботинках.

Есть отзыв по путям обучения?