Роадмап Python: путь от новичка до своих проектов

Роадмап Питоники выстроен так: NumPy → Pandas → SQLite → openpyxl → Matplotlib → requests → JSON → BeautifulSoup → Регулярные выражения → FastAPI → Flask → Телеграм-бот на aiogram → pytest. NumPy — первый, потому что это фундамент: массивы и векторизация лежат под Pandas и Matplotlib. Pandas работает с таблицами в памяти, SQLite — настоящая база, openpyxl — Excel-файлы: три способа обращаться с табличными данными. Дальше графики (Matplotlib) закрепляют данные, requests открывает сеть, JSON учит обрабатывать то, что сеть принесла, BeautifulSoup разбирает HTML, а регулярки добирают сложное. FastAPI, Flask и Телеграм-бот — серверная ветка: порядок внутри неё можно менять. pytest — венец маршрута: тесты защищают всё, что вы написали по дороге.Самоучитель NumPy: 10 уроков

Анализ данных — это NumPy, Pandas и Matplotlib: вычисления, таблицы, графики. Веб — BeautifulSoup для сбора данных с сайтов и один из серверных фреймворков: FastAPI или Flask. Это две разные ветки после основ Python, учить всё сразу не нужно. Выберите задачу, которая вам интереснее, и идите по своей ветке.Самоучитель Matplotlib: 10 уроков

Для наших уроков — школьная. NumPy — это массивы, суммы и средние, Pandas — фильтры и группировки таблиц. Пределы и матанализ не понадобятся. Каждый урок показывает код, который запускается в браузере, — результат виден сразу, а не после полугода теории.Самоучитель Pandas: 10 уроков

Одной-двух. Первый проект на данных — это таблица, сводка и график: Pandas плюс немного NumPy. Первый парсер собирается на одном BeautifulSoup. Не пытайтесь выучить всё сразу — возьмите одну задачу и одну библиотеку под неё.Самоучитель BeautifulSoup: 10 уроков

Нет. Ни аккаунта, ни почты: все 172 уроков открыты бесплатно, код запускается прямо в браузере через Pyodide (Python в WebAssembly). Прогресс хранится локально в вашем браузере — в localStorage, без передачи на сервер.

Когда отчёт перестал быть «таблицей на листе»: появились стили, шапки, диаграммы, несколько листов и файлы-получатели. Pandas считает и агрегирует, openpyxl собирает красивый xlsx ровно того вида, который просят заказчики. В роадмапе openpyxl стоит рядом с SQLite — это шаг от данных к их оформлению.Курс Excel на Python: 20 уроков

Как только вы пишете код длиннее пары строк и проверяете его руками через print — пора. pytest не требует ни фреймворков, ни архитектуры: обычные функции test_* с assert. В роадмапе он стоит последним не потому, что сложный, а потому что тестировать интереснее готовый код из предыдущих разделов. 20 уроков с запуском тестов прямо в браузере.Курс pytest: 20 уроков

requests — про доставку ответа, JSON — про данные внутри него. Разобрать ответ API, добраться до полей во вложенных структурах, отфильтровать, отсортировать и сохранить в файл — это отдельный навык, и весь он построен на стандартной библиотеке: ни одной установки, каждая строка исполняется в браузере.Курс JSON: 20 уроков

После Pandas — так и выстроен роадмап: Pandas покажет таблицы в памяти, а курс SQLite перенесёт те же идеи в настоящую базу — схемы, связи таблиц и язык SQL, на котором данные лежат во всём мире. Оба навыка связываются напрямую: pd.read_sql выполняет выученные запросы в привычном DataFrame.Курс SQL на SQLite: 10 уроков

В курсе парсинга requests — инструмент: получили HTML и дальше работаем с деревом. В отдельном курсе requests — герой: параметры и заголовки, коды ответа и ошибки, cookies и Session, авторизация токенами, таймауты и повторные попытки. Это разница между «взять такси» и «выучиться на водителя»: первый вариант быстрее для одной поездки, второй открывает все дороги.Курс requests: 10 уроков

Регулярные выражения — сквозной инструмент текста: парсер BeautifulSoup вытаскивает структуру, а регулярки добирают из неё конкретику — цены, даты, телефоны. Поэтому в дорожной карте они стоят сразу после BeautifulSoup. Курс из 12 уроков ведёт от первого шаблона до парсера логов, и каждый шаблон исполняется прямо на странице.Регулярные выражения: 12 уроков

Пройти тест раздела. В каждом из 13 разделов по 20 с лишним задач — по 2 из каждого из 10 уроков. Формат один: фрагмент кода и 4 варианта вывода, после ответа — разбор и ссылка на урок-источник. Раунд — 10 случайных задач из этих двадцати.Тест по Matplotlib: 20 задач