Python-разработчик с нуля: план обучения на 9 месяцев

Python — самый популярный вход в разработку: простой синтаксис, огромный рынок вакансий, применимость от веба до аналитики. Ниже — маршрут без лишнего.

Порядок изучения

Этап	Что осваиваем	Срок
1. База языка	Типы, циклы, функции, коллекции, исключения	4–6 недель
2. ООП и структура кода	Классы, модули, декораторы, тесты	4 недели
3. Git и командная работа	Ветки, PR, code review	1–2 недели
4. Базы данных	SQL, ORM, миграции, индексы	4 недели
5. Веб-фреймворк	Django или FastAPI, REST API, аутентификация	6–8 недель
6. Инфраструктура	Docker, деплой, CI, логирование	3–4 недели
7. Проект и подготовка к найму	Пет-проект, резюме, алгоритмы	4–6 недель

Что учить не надо на старте

• Асинхронность до уверенного синхронного кода
• Микросервисы и Kubernetes: джуна об этом не спросят
• Пять фреймворков сразу — берите один и делайте на нём проект

Пет-проекты, которые смотрят

1. API-сервис с авторизацией, ролями и документацией (например, трекер задач).
2. Телеграм-бот с базой данных и внешними API.
3. Парсер + витрина данных: сбор, хранение, простой отчёт.

Главное — проект должен быть развёрнут и открываться по ссылке. Как оформлять — в гиде по портфолио.

Типовые вопросы на интервью джуна

• Чем список отличается от кортежа и когда что выбирать
• Изменяемые и неизменяемые типы, поведение аргументов по умолчанию
• Что такое GIL простыми словами
• Как устроен словарь и почему поиск в нём быстрый
• SQL: JOIN, GROUP BY, индексы, N+1 проблема
• Git: как откатить коммит, что такое rebase

Сколько времени и денег

При 10–15 часах в неделю до уровня джуна — 8–12 месяцев. Учиться можно бесплатно по документации, но структура и ревью ускоряют путь: начните с бесплатной вводной части, а платный курс берите со скидкой 9%.

FAQ

Нужна ли математика? Для веб-разработки — школьная. Для ML — сильно больше.

Django или FastAPI? Django — больше вакансий у джунов, FastAPI — современнее и легче для API.

Можно ли войти после 40? Да, особенно с отраслевым опытом: он ценен в бэкенде для профильных систем.

Что писать в резюме, если нет коммерческого опыта? Учебные и пет-проекты в формате задач: что решали, какие библиотеки, какой результат. Отдельно — умение работать с Git, тестами и Docker: это то, что проверяют на первом собеседовании.

Как понять, что пора откликаться на вакансии? Когда можете с нуля поднять небольшой сервис с БД, тестами и README без подсказок и объяснить каждую строку своего кода. Ждать «полной готовности» не нужно — отклики сами показывают пробелы.