Здравствуйте, друзья! В сегодняшней статье расскажем, где можно обучиться Python-программированию. Разберемся, стоит ли заниматься самостоятельно, как найти онлайн-курсы для начинающих, сколько нужно обучаться и как стать востребованным разработчиком на Питоне.

Как научиться программированию на Python и стать разработчиком с нуля

Введение

Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования. Он отличается простым, интуитивно понятным синтаксисом, благодаря чему особенно подходит для начинающих разработчиков.² Язык Python используется повсеместно: от веб-сайтов и приложений до научных исследований. В 2025 году он удерживает первое место в рейтингах популярности языков программирования, заметно опережая другие по доле сообщества.¹

Программисты ценят Python за его эффективность и кроссплатформенность: код на Python свободно запускается на Windows, Linux и macOS без изменений. Ниже мы рассмотрим, с чего начать обучение Python, какие навыки необходимы новичку, и как выбрать подходящий онлайн-курс для старта карьеры.

Часть 1. Знакомство с Python: язык и его применение

1.1. Что такое язык Python?

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он широко используется для создания интернет-приложений, разработки программного обеспечения, в науке о данных и машинном обучении.³ Главная особенность Python – его простота: порог вхождения в программирование на Python один из самых низких в отрасли, что делает язык отличным выбором для первых шагов в кодинге.

Несмотря на простоту, Python является мощным и гибким инструментом. На нём можно писать скрипты автоматизации, разрабатывать веб-сервисы, анализировать большие данные и многое другое. Python поддерживает несколько парадигм (процедурное, объектно-ориентированное и функциональное программирование), что позволяет решать широкий круг задач.

Популярность Python обусловлена также обширной экосистемой библиотек и активным сообществом. Миллионы разработчиков по всему миру используют и улучшают Python, ежедневно создавая новые инструменты. Большая стандартная библиотека языка содержит готовые решения для самых разных случаев – от работы с файлами и веб-протоколами до вычислений. Благодаря этому программисты могут добиться результата, написав меньше кода, чем на многих других языках.

Как отмечает Amazon Web Services, разработчики выбирают Python за эффективность, простоту освоения и переносимость программ между разными системами.³ Всё это сделало Python одним из основных языков современной разработки. Недаром многие крупные компании (Google, Netflix, Facebook) используют Python в своих известных проектах, таких как Instagram и YouTube.²

1.2. Основные направления разработки на Python

Python находит применение во множестве сфер. Рассмотрим ключевые направления, где этот язык особенно востребован:

Веб‑разработка

Веб-программирование на Python обычно сосредоточено на серверной части (backend). С помощью Python разрабатывают веб-приложения, сайты и веб-сервисы. Язык позволяет обрабатывать запросы пользователей, взаимодействовать с базами данных, реализовывать бизнес-логику и интеграцию с другими сервисами. Сильная сторона Python в вебе – богатый выбор фреймворков.

Самые популярные из них: Django и Flask. Django – «полновесный» фреймворк, предоставляющий все необходимое для быстрого создания сложных сайтов (ORM для работы с БД, панель администратора, средства авторизации и т.д.). Flask – более минималистичный микро-фреймворк, который подходит для небольших проектов или сервисов, где нужна гибкость. Кроме того, существуют специализированные фреймворки под конкретные задачи, например, FastAPI для создания API или Tornado для асинхронных приложений.

За счет простоты использования Python популярен среди стартапов и небольших команд, позволяя быстро создавать веб-прототипы и продукты. Многие известные веб-сервисы работают на Python – достаточно упомянуть, что часть серверной логики Instagram и Pinterest написана именно на этом языке.² Если вы планируете заниматься веб-разработкой, знание Python вместе с соответствующим фреймворком (например, Django) даст возможность создавать backend-часть сайтов практически любой сложности.

Анализ данных и машинное обучение

Python стал де-факто стандартом в сфере Data Science (наука о данных) и Machine Learning (машинное обучение). В области анализа данных Python используют для обработки и очистки данных, статистического анализа, визуализации результатов. С помощью библиотек NumPy и pandas удобно выполнять вычисления с большими таблицами данных, строить сводки и отчеты. Библиотеки визуализации (например, Matplotlib, Seaborn, Plotly) позволяют строить графики и диаграммы любой сложности для наглядного представления данных.

В машинном обучении Python применяется для обучения моделей искусственного интеллекта. Существует богатый набор библиотек: scikit-learn – для классических алгоритмов ML, TensorFlow и PyTorch – для глубокого обучения и нейросетей. Они обеспечивают относительно простой интерфейс к сложным математическим моделям. На Python обучают нейронные сети для компьютерного зрения, обработки естественного языка, рекомендательных систем и множества других задач.

Популярность Python в Data Science объясняется не только удобством языковых конструкций, но и активным сообществом исследователей, обменивающихся кодом и решениями. Если вам интересна карьера аналитика данных или ML-инженера, освоение Python является обязательным шагом. В дополнение потребуется знание основ математической статистики и алгоритмов машинного обучения, однако порог входа упрощается благодаря обилию учебных материалов и сообществ по Python.

Скрипты и автоматизация

Еще одно важное применение Python – написание скриптов для автоматизации рутинных процессов. Python часто используют системные администраторы, инженеры по тестированию, DevOps-специалисты для упрощения задач, которые обычно выполняются вручную. Например, на Python можно быстро написать скрипт для переименования множества файлов по заданному шаблону, парсинга содержимого логов, регулярного резервного копирования данных или мониторинга ресурсов сервера.

Благодаря понятности кода, такие скрипты легко поддерживать и модифицировать. С помощью библиотек вроде Selenium на Python автоматизируют взаимодействие с веб-сайтами (выполняют веб-скрапинг, автотестирование веб-интерфейсов). В сфере QA (Quality Assurance) Python применяется для написания автотестов: фреймворки PyTest, unittest, Selenium WebDriver позволяют автоматизировать проверку работы веб-приложений и API.

Инженеры по данным также пишут на Python ETL-пайплайны – скрипты для извлечения, преобразования и загрузки данных между различными системами. Таким образом, Python выступает как «клей», соединяющий различные сервисы и автоматизирующий взаимодействие между ними. Если ваша цель – облегчить повседневную работу или настроить автоматическое выполнение задач, знание Python даст отличные возможности для этого.

Другие области применения

Помимо вышеперечисленных направлений, Python используется и в других сферах IT. Например, в разработке игр – с помощью библиотек Pygame создаются 2D-игры, а игровой движок Unity позволяет писать скрипты на языке, похожем на Python (Boo). В науке Python применяется для научных вычислений (библиотека SciPy) и в биоинформатике.

Для финансового анализа и торговли также популярны Python-инструменты – например, для алгоритмического трейдинга и финансового моделирования (библиотеки zipline, Quantopian). В образовании Python часто выбирают в качестве первого языка программирования – он используется для обучения школьников и студентов основам разработки, робототехники (платформы на базе MicroPython) и даже в творческих дисциплинах (например, генеративное искусство с библиотекой Processing).

В embedded-разработке существует MicroPython – упрощенная реализация языка для микроконтроллеров, что открывает двери Python и в мир IoT (интернета вещей). Таким образом, освоив Python, вы получаете инструмент, применимый практически в любой области программирования. Важно лишь определиться, какое направление привлекает больше, чтобы углубляться в соответствующие технологии.

Часть 2. Необходимые знания и навыки для начинающего Python-разработчика

Начинающему программисту на Python важно обладать базовыми техническими знаниями, а также развивать определенные качества и навыки мышления. Рассмотрим, что потребуется для успешного старта.

2.1. Базовые технические знания

Чтобы приступить к изучению Python, специальных знаний в IT не требуется – достаточно базовой компьютерной грамотности. Однако некоторые фундаментальные концепции программирования будет полезно понимать с самого начала.

Во-первых, стоит ознакомиться с понятием алгоритмов – пошаговых инструкций для решения задач. Умение разбивать задачу на простые шаги и логически их структурировать пригодится при написании любой программы.

Во-вторых, важно понимание структур данных: представление информации в виде переменных, списков, словарей и т.д. Базовые знания о том, как хранятся числа, строки, логические значения в памяти, помогут быстрее освоить синтаксис языка.

Начинающему Python-разработчику также желательно иметь представление о том, как работает компьютер и программы: что такое исходный код, как он интерпретируется (или компилируется), что происходит при запуске скрипта. Не помешает и общее понимание принципов операционных систем (файловая система, процессы) – эти знания постепенно придут в процессе обучения, но интересоваться ими стоит с самого начала.

Кроме того, английский язык – незаменимый помощник программиста. Большая часть документации, сообществ (Stack Overflow и др.) и обучающих материалов по программированию – на английском. Даже базового уровня знания языка достаточно, чтобы читать ошибки и искать решения в интернете. Поэтому параллельно с изучением Python неплохо улучшать технический английский, хотя бы на уровне терминов и часто встречающихся фраз.

Наконец, математика – многие спрашивают, нужна ли она для программирования. Для старта в Python достаточно базовых математических навыков (арифметика, логика). Если планируете заниматься анализом данных или машинным обучением, то впоследствии понадобятся знания статистики, алгебры, вычислительной математики. Но на начальном этапе математика не станет преградой: выучив синтаксис Python, сначала научитесь решать простые задачи, а необходимые математические концепции можно освоить по мере необходимости.

2.2. Личные качества и навыки мышления

Помимо технических знаний, для успешного обучения программированию важны определенные soft skills и образ мыслей. Программирование – это в первую очередь умение решать проблемы, поэтому аналитическое мышление и навыки логического рассуждения очень пригодятся. Стоит учиться думать структурировано: формулировать проблему, разбивать ее на части, искать причинно-следственные связи. Этот навык развивается по ходу практики кодирования и решения алгоритмических задач.

Важно также быть готовым к тому, что обучение программированию – процесс постепенный. Усидчивость и терпение – качества, без которых трудно довести начатое до конца. Код может не работать с первой попытки, ошибки – это нормально. Новичку нужно не бояться рутины: иногда приходится методично отлаживать программу, исправляя баг за багом. Способность самостоятельно искать информацию – еще один ключевой навык.

Хороший программист знает, как задать правильный вопрос в поисковике, как найти нужный пример или документацию. Уже начиная обучаться Python, при возникновении затруднений пробуйте сначала решить вопрос самостоятельно: изучите сообщения об ошибках, почитайте официальную документацию, поищите ответ на форумах. Это разовьет вашу автономность как разработчика.

Внимательность к деталям – черта, которая отличает успешных программистов. Компьютер строго следует написанному коду, поэтому пропущенная запятая или неправильный отступ могут привести к ошибке. Новичкам часто не хватает аккуратности, но со временем вы научитесь писать код более внимательно, регулярно его проверяя.

Наконец, стоит иметь установку на непрерывное обучение. Технологии постоянно развиваются, даже опытные инженеры продолжают учиться новому каждый день. Будьте открыты к тому, чтобы читать статьи, посещать курсы, пробовать новые инструменты. Тогда даже столкнувшись со сложной задачей, вы воспримете ее как вызов, а не как непреодолимое препятствие. В целом, сочетание технической базы, логического мышления и личной мотивации позволит вам успешно пройти путь от новичка до профессионального Python-разработчика.

Часть 3. Как освоить Python с нуля: план обучения

Освоение программирования на Python с нуля требует чёткой структуры занятий. Ниже приведен примерный план шагов, который поможет новичку выстроить обучение последовательно и эффективно.

3.1. Настройка окружения и подготовка

Шаг 1. Установка Python и рабочего окружения

Для начала необходимо установить сам интерпретатор Python на ваш компьютер. Актуальную версию Python можно бесплатно скачать с официального сайта python.org (для Windows есть удобный установщик). Пользователям macOS и Linux обычно Python уже доступен или устанавливается через менеджер пакетов. После установки проверьте в терминале/командной строке команду python --version – она должна вывести номер версии.

Далее выберите удобный инструмент для написания кода. Новичкам часто рекомендуют начать с простого IDE или текстового редактора с подсветкой синтаксиса. Популярные варианты: PyCharm Community Edition (бесплатная среда разработки, специально для Python), Visual Studio Code с плагинами для Python, или даже базовый редактор типа Sublime Text. IDE обеспечит сразу комфорт – подсветку кода, подсказки, отладчик. Однако для обучения основ подойдёт и легкий редактор, чтобы не отвлекаться на функциональность среды.

Настроив инструменты, создайте свою первую программу. Традиционно начинают с вывода строки «Hello, world!» на экран. В Python это делается в одну строчку: print(«Hello, world!»). Убедитесь, что вы можете запустить скрипт (например, командой python hello.py из терминала) и увидеть результат. Этот маленький шаг означает, что среда готова, и можно переходить к самим основам языка.

Шаг 2. Планирование учебного процесса

Определитесь с расписанием и темпом обучения. Лучше заниматься регулярно – например, по 1-2 часа в день или через день, чем пытаться разбираться редкими набегами. Поставьте конкретные цели: вы хотите через месяц понимать основы синтаксиса, через 3 месяца – написать свой первый небольшой проект. Конкретные цели помогают фокусироваться на материалах, которые действительно нужны.

Если вы уже сейчас знаете, что вам ближе (веб-разработка, анализ данных или что-то другое), это позволит выбирать примеры и задачи из этой области для мотивации. Но на самом старте можно просто изучать общие принципы программирования, а специализацию выбрать чуть позже. Главное – настройтесь получать удовольствие от процесса: каждый новый работающий код будет приносить вам удовлетворение и подкреплять интерес.

3.2. Изучение основ синтаксиса

Шаг 3. Освоение базовых концепций Python

Начните с изучения синтаксиса и ключевых элементов языка. Обычно в эту первую фазу обучения входят следующие темы:

1. Переменные и типы данных. Узнайте, как Python хранит разные данные: числа (целые int и дробные float), строки текста (str), логические значения (bool). Попрактикуйтесь присваивать переменные и выводить их через print.

2. Операции и выражения. Освойте математические операции (+, -, *, /, //, % и др.), работу с текстовыми строками (конкатенация, повторение), логические операции (and, or, not). Попробуйте писать простые вычисления, комбинировать условия.

3. Условные операторы (if/elif/else). Научитесь заставлять программу выполнять разные действия в зависимости от условий. Например, написать скрипт, который проверяет возраст пользователя и выводит разные сообщения.

4. Циклы (for и while). Циклы позволяют выполнять повторяющиеся действия. Разберитесь, как перебрать элементы списка с помощью for или повторять шаги, пока выполняется условие с while. Практика: написать цикл, выводящий числа от 1 до 10, или суммирующий элементы списка.

5. Структуры данных. В Python есть удобные встроенные структуры: списки (list) для последовательностей, словари (dict) для хранения пар «ключ-значение», множества (set) для уникальных элементов, кортежи (tuple) для неизменяемых наборов. Выучите, как создавать и использовать их – это базовые инструменты для хранения и обработки данных в программах.

6. Функции. Поймите принцип выделения кусочков кода в функции с помощью ключевого слова def. Функции помогают структурировать программу, делают код повторно используемым. Попробуйте написать простую функцию, например, вычисления площади круга по заданному радиусу, и вызвать ее.

7. Ввод-вывод. Научитесь считывать данные от пользователя через input() и выводить результаты. Например, написать программу-калькулятор, которая спрашивает два числа и печатает их сумму.

Каждая из этих тем требует практики. Не ограничивайтесь чтением – набирайте код, экспериментируйте. Можно решать небольшие задачи после каждой подтемы: найти максимум из трех чисел (с помощью условий), посчитать факториал числа (с помощью цикла), посчитать количество гласных в строке (используя цикл и условия). Такие упражнения закрепят синтаксис и основные конструкции.

В процессе изучения основ не бойтесь обращаться к внешним ресурсам. Хорошим подспорьем будут интерактивные платформы вроде Codecademy, Stepik, Coursera – там есть вводные курсы по Python, где теория сразу подкрепляется задачками. Отличным ресурсом является официальное руководство Python (Tutorial) на сайте python.org – оно есть и в русском переводе. В этом руководстве шаг за шагом объясняются базовые возможности языка с примерами.⁴ Используйте его как справочник, если что-то забыли синтаксис или хотите понять, почему код работает именно так.

3.3. Переход к продвинутым темам

Шаг 4. Углубление знаний и знакомство с расширенными возможностями

Освоив основы, вы уже можете писать простые скрипты.

Следующий этап – познакомиться с более продвинутыми концепциями Python и стандартной библиотекой:

1. Работа с файлами. Научитесь открывать и читать файлы, записывать данные в файлы. Модуль open() позволяет легко работать с текстовыми файлами. Попробуйте создать скрипт, который считывает файл, подсчитывает количество строк или слов, и выводит результат.

2. Ошибки и исключения. Разберитесь, как Python сообщает об ошибках (exceptions) и как их обрабатывать с помощью конструкции try/except. Научитесь предугадывать потенциальные сбои (например, деление на ноль, недоступность файла) и грамотно их обрабатывать, чтобы программа не падала.

3. Функциональное программирование. В Python доступны функции высшего порядка, lambda-выражения, генераторы списков. Например, изучите, как использовать map, filter, генераторы для краткого описания операций над коллекциями. Эти инструменты не обязательны для начала, но делают код более идиоматичным.

4. Модули и пакеты. Узнайте, как разбить программу на несколько файлов (модулей) и импортировать их. Изучите, как установить внешние пакеты с помощью менеджера пакетов pip. Например, установить библиотеку requests (pip install requests) и написать скрипт, который загружает веб-страницу. Умение работать с внешними библиотеками откроет доступ к огромному количеству готовых решений.

5. Объектно-ориентированное программирование (ООП). Python поддерживает ООП, поэтому познакомьтесь с созданием своих классов. Поймите, что такое класс и объект, как определять методы и атрибуты, что такое наследование. Для начала можно обойтись и без собственных классов, используя встроенные структуры, но общее представление об ООП полезно – многие фреймворки и библиотеки используют объекты и классы.

6. Основы веб-технологий (если интересен веб). Тут чуть выбивается из чисто Python-тем, но если вы планируете веб-разработку, стоит параллельно понимать HTTP, устройство веб-приложений. Начните изучать простой фреймворк, например Flask: как он принимает запросы, возвращает ответы. Сделайте элементарный веб-сервис – например, страничку, которая на запрос /hello?name=Вася отвечает «Hello, Вася!». Это даст практический контекст вашим знаниям Python.

7. Базы данных и SQL (если интересна работа с данными или веб). Изучите основы реляционных баз данных и язык SQL: как создавать таблицы, делать запросы SELECT/INSERT. В Python попробуйте подключиться к небольшой базе SQLite (модуль sqlite3) – для начала сохранить данные из программы в таблицу и потом извлечь. Это подготовит базу для более серьёзных проектов на вебе или аналитике.

Расширяя знания, по-прежнему практикуйтесь. Можно выбрать небольшой проект для портфолио по своему вкусу. Например, бот для Telegram (используя библиотеку python-telegram-bot), простое веб-приложение заметок (Flask + SQLite), или утилиту для парсинга выбранного сайта (requests + BeautifulSoup). Проект даст цель, к которой вы будете идти, применяя новые навыки.

При реализации проекта вы столкнетесь с реальными вопросами – как структурировать код, как обрабатывать различные случаи – и многому научитесь. Не расстраивайтесь, если что-то не выходит сразу: каждый баг и ошибка – это шаг к пониманию. Главное, доведите начатый проект до рабочего состояния, пусть даже простого – это придаст уверенности в своих силах.

3.4. Практика, оттачивание навыков и первое портфолио

Шаг 5. Практика и участие в сообществе

На этом этапе вы знаете синтаксис Python и написали пару небольших программ. Теперь ключевое – закрепление навыков через практику. Продолжайте решать задачи и начините увеличивать их сложность. Существуют отличные ресурсы для тренировки алгоритмического мышления: сайты Codewars, LeetCode, Hackerrank предлагают множество задач на программирование разных уровней сложности. Регулярно решая такие задачи на Python, вы улучшите владение языком и научитесь писать более оптимальный код.

Помимо алгоритмических задач, пробуйте участвовать в небольших open-source проектах или хакатонах. На платформе GitHub можно найти репозитории на Python и внести свой вклад, исправив баг или добавив небольшую функцию – это ценный опыт командной разработки. Даже если вы новичок, многие проекты открыты к простым правкам (например, улучшение документации). Так вы познакомитесь с практикой Version Control (системы контроля версий Git) и коллаборации с другими программистами.

Шаг 6. Создание портфолио и подготовка к работе

Если ваша цель – стать профессиональным Python-разработчиком, задумайтесь о портфолио. Выберите 2-3 своих проекта (неважно, учебные они или реальные) и доведите их до презентабельного состояния. Код проекта желательно выложить на GitHub – рекрутер или будущий наставник сможет его посмотреть.

Хорошо, если проекты отражают выбранную вами специализацию: например, веб-сервис и REST API для бэкенд-разработчика, или ноутбуки Jupyter с анализом данных для будущего Data Scientist. Оформите небольшое описание к каждому проекту: что делает программа, какие технологии используются, чему вы научились при ее создании.

Также имеет смысл решить несколько тестовых задач для собеседований. Часто на должности junior-разработчика дают проверочное задание – написать скрипт или решить задачу на алгоритмы. Поиск таких задач в интернете (есть сборники типовых вопросов) и их решение в спокойных условиях поможет чувствовать себя увереннее при реальном общении с работодателем.

Шаг 7. Непрерывное развитие

Даже став джуниор-разработчиком, не останавливайтесь в обучении. Сфера IT динамична, особенно экосистема Python: появляются новые библиотеки, выходят обновления языка (ежегодно выпускаются новые версии). Подписывайтесь на тематические блоги, каналы, читайте книги по продвинутым темам.

Например, можно изучить асинхронное программирование на Python (модуль asyncio), если вас интересует высоконагруженный веб, или углубиться в конкретные библиотеки для машинного обучения, если пошли в этот сектор. Развивайтесь и в ширину (осваивайте смежные технологии) и в глубину (улучшайте качество кода, изучайте шаблоны проектирования). Так шаг за шагом из новичка вы превратитесь в уверенного разработчика.

Часть 4. Дополнительные технологии и инструменты

Одного знания Python как языка может быть недостаточно для профессиональной работы. Современный разработчик использует множество вспомогательных инструментов и технологий.

Рассмотрим, что следует изучить дополнительно начинающему Python-программисту:

4.1. Системы контроля версий и командная работа

Практически во всех IT-проектах используется система контроля версий, самая популярная – Git. После того как вы написали первые программы, начните изучать Git: как инициализировать репозиторий, фиксировать изменения (коммиты), отправлять код на удаленный сервис (например, GitHub).

Это не только обезопасит ваш код (история изменений позволит откатиться при ошибке), но и является необходимым навыком для совместной разработки. Разберитесь с основными командами (git add, git commit, git push, git pull), поймите концепцию веток (branch) и слияния (merge). Новичку не обязательно глубоко погружаться в сложные сценарии, достаточно уверенно пользоваться Git для собственных проектов.

Освоив Git, вы сможете участвовать в реальных командных проектах, где несколько разработчиков работают над одним кодом. Платформы вроде GitHub, GitLab, Bitbucket используются для совместной разработки – научитесь делать pull request’ы (предлагать свои изменения в общий код), обсуждать правки, разбирать чужой код. Эти умения очень ценятся работодателями. Кстати, вы можете разместить свое портфолио проектов на GitHub – это покажет вашу активность и навыки владения Git. Итог: Git – мастхэв навык для любого разработчика с нуля, не откладывайте его изучение на потом.

4.2. Базы данных и SQL

Многие приложения требуют хранения данных, поэтому знание основ работы с базами данных крайне желательно. Начните с изучения реляционных СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQLite) и языка SQL. Поймите, как создавать таблицы, писать простые запросы SELECT (выборка данных), INSERT (добавление), UPDATE, DELETE. Можно установить SQLite – это встраиваемая база, с ней легко экспериментировать прямо из Python (модуль sqlite3). Попробуйте сохранять данные из своего кода в базу и читать обратно.

Если вы планируете заниматься веб-разработкой, навык работы с базой данных обязателен: бэкенд-приложения почти всегда используют БД для хранения пользователей, контента и т.д. В связке с Python часто применяются PostgreSQL или MySQL/MariaDB. В Data Science также полезен SQL – многие данные хранятся в базах, аналитик должен уметь делать выборки.

Кроме реляционных БД, есть и NoSQL решения (MongoDB, Redis, etc.), но для начала достаточно классического SQL, т.к. принципы взаимодействия с любой БД схожи. Освоив SQL, изучите инструменты ORM (Object-Relational Mapping) – библиотеки, позволяющие работать с базой из Python-кода как с объектами. В Django, например, встроен свой ORM, а есть и универсальный SQLAlchemy. Но это уже можно изучать, когда потребуется в проекте. На начальном этапе сконцентрируйтесь на самом SQL и понимании схем данных.

4.3. Фреймворки и библиотеки

Фреймворки – это крупные библиотеки, облегчающие разработку в конкретном направлении.

После того как вы выучили базовый Python, стоит освоить хотя бы один популярный фреймворк, соответствующий вашему интересу:

1. Для веб-разработчиков: как упоминалось, Django или Flask. Django – отличная основа, если хотите создавать полнофункциональные сайты: он навязывает определенную структуру проекта, имеет много встроенных компонентов. Flask – для минималистичных сервисов или микросервисной архитектуры. Можно начать с Flask (он проще поначалу), затем перейти к Django для понимания, как строятся большие проекты. Также есть асинхронный фреймворк FastAPI, набирающий популярность для создания API с высокой производительностью.

2. Для Data Science: тут не один фреймворк, а скорее набор библиотек. Обязательные: NumPy (научные вычисления), pandas (таблицы данных), Matplotlib/Seaborn (визуализация). Для машинного обучения: scikit-learn (классические алгоритмы), TensorFlow и/или PyTorch (нейронные сети). Начните с NumPy и pandas, научитесь загружать, фильтровать, агрегировать данные. Затем пробуйте реализовать простой ML-проект: например, прогноз цен недвижимости с scikit-learn – это даст практику использования библиотек.

3. Для автоматизации и скриптов: изучите библиотеки, которые вам облегчат задачи. Например, os и sys – стандартные модули для взаимодействия с ОС (работа с файлами, аргументами командной строки).

Shutil – для операций с файлами (копирование, архивирование). Requests – внешняя библиотека для выполнения HTTP-запросов (очень удобна для скриптов, которым нужно получать данные с веба). BeautifulSoup или Scrapy – для парсинга HTML-страниц, если нужно вытаскивать информацию из веб-сайтов. Selenium – для более сложной автоматизации браузера (автотесты, эмуляция пользователя).

4. Другие специализации: если вас привлекает DevOps и администрирование, посмотрите на Docker (контейнеризация приложений, в том числе Python-сервисов), инструменты CI/CD (например, GitHub Actions, Jenkins – для автоматического запуска тестов и развертывания кода). Если интересует разработка desktop-приложений – существуют библиотеки Tkinter (встроенная), PyQt или Kivy для создания графического интерфейса на Python.

Не пытайтесь изучить все сразу – выберите то, что нужно под ваши цели. Освоив один фреймворк глубоко, вы в будущем легко переключитесь на аналогичные. Например, зная Django, разобраться во Flask будет делом пары дней, и наоборот. Ключевая цель – научиться работать с документацией библиотек: уметь найти нужную функцию, понять по примерам, как ее применять. Благо Python-библиотеки обычно хорошо документированы, а сообщество активно помогает новичкам в понимании их возможностей.

4.4. Инструменты разработки, отладки и другие навыки

Современный разработчик пользуется различными инструментами, ускоряющими работу.

Стоит обратить внимание на следующие:

1. Среды разработки (IDE). Если вы поначалу писали код в простом редакторе, возможно, пришло время перейти на мощный IDE. Популярный выбор – PyCharm, VS Code (с плагинами). IDE поможет с автодополнением кода, быстро подсветит синтаксические ошибки, позволит запускать и отлаживать скрипты в одном окне.

Также можно настроить виртуальные окружения для проектов прямо в IDE. Разберитесь, как пользоваться отладчиком (debugger) – это инструмент, позволяющий выполнять код построчно, просматривая значения переменных. Отладка через IDE значительно упрощает поиск логических ошибок.

2. Система сборки и управления зависимостями. В Python проекты часто сопровождают файлом requirements.txt (список зависимостей) или используют poetry/pipenv для управления пакетами. Научитесь пользоваться виртуальными окружениями (python -m venv env и активация) – это позволит изолировать пакеты для разных проектов. Если проект сложный, посмотрите в сторону poetry – современный инструмент, облегчающий управление версиями библиотек.

3. Тестирование. Хорошим стилем разработки считается написание автоматических тестов для своего кода. В Python есть модуль unittest и популярная библиотека pytest. Попробуйте написать несколько unit-тестов для функций вашего проекта – например, проверить, что функция вычисления площади круга дает корректный результат на нескольких контрольных значениях.

Автотесты помогут в дальнейшем при модификации кода – вы сразу узнаете, не сломалось ли что-то. Для новичка тестирование – необязательный навык, но знакомство с ним повышает качество работы и впечатляет работодателей.

4. Методологии разработки и командные инструменты. По мере погружения в разработку, вы столкнетесь с такими понятиями, как Agile, Scrum (гибкие методологии управления проектами), таск-трекеры (Jira, Trello, YouTrack), код-ревью. Этому обычно учат уже внутри компаний, но можно заранее почитать об основах: как вести разработку итерациями, как ставятся задачи программистам, как происходит ревью кода коллегами.

Это поможет вам легче адаптироваться на первом рабочем месте. Также полезно освоить навыки работы в Unix-подобной среде: базовые команды Linux (ls, cd, grep, etc.), работа в терминале – многие серверы работают на Linux, Python-разработчику не обойти эту экосистему стороной. Начните использовать терминал для запуска своих скриптов и управления проектами – так вы будете чувствовать себя уверенно в любой среде деплоя.

Подводя итог, помимо Python, стремитесь стать «технологически грамотным» специалистом: знающим и Git, и SQL, и основы веб, и умеющим быстро освоить новую библиотеку. Такой широкий кругозор отличает ценного разработчика. Конечно, всему научиться сразу невозможно – учите по мере необходимости под задачи или выбранную специализацию. Со временем у вас сформируется собственный набор инструментов, который вы будете применять в ежедневной работе.

Часть 5. Как выбрать онлайн-курс по Python: советы для новичков

Самообучение – это здорово, но структурированный онлайн-курс способен значительно ускорить и облегчить обучение программированию. Сейчас десятки школ предлагают курсы по Python с нуля, и для новичка важно выбрать программу, которая действительно даст результат. Ниже – рекомендации, на что обращать внимание при выборе курса.

5.1. Определите свои цели и уровень подготовки

Перед тем как искать конкретный курс, четко сформулируйте, зачем вы идете учиться. Python применяется в разных сферах, и курсы бывают специализирующимися: одни делают упор на веб-разработку, другие – на анализ данных, третьи предлагают общую базовую подготовку. Решите, какое направление вам ближе.

Если точно не знаете – можно выбрать курс «Python-разработчик с нуля» широкой направленности, где дадут основы, а дальше вы сами определитесь. Но если, например, вы уверены, что хотите в Data Science, имеет смысл выбрать курс, где помимо Python учат еще и анализу данных, статистике и т.п.

Также оцените свой текущий уровень. Если вы совсем новичок, убедитесь, что курс рассчитан на людей без опыта программирования – в описании программ ищите фразу «с нуля», «для новичков». Некоторые курсы Python предполагают базовые знания алгоритмов или другого языка – такой вам пока рано.

С другой стороны, если у вас уже есть, скажем, опыт в другой области ИТ (администрирование, чуть программировали на любительском уровне), можете выбрать более интенсивный курс, чтобы не тратить время на совсем элементарные вещи. В любом случае начинать лучше не с самого сложного: обучение должно быть комфортным, с постепенным погружением.

5.2. Критерии хорошего курса: на что обратить внимание новичку

При сравнении различных онлайн-программ используйте следующие критерии:

1. Программа и содержание. Изучите учебный план курса. Там должны быть все ключевые темы: синтаксис Python, основные типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами. Хороший курс также включает основы ООП, знакомство с библиотеками или фреймворками, проектную работу. Сравните программы разных школ: если где-то не учат тому же Git или SQL, а другой курс учит – второй предпочтительнее, т.к. дает более комплексные навыки.

2. Практические задания. Программирование невозможно выучить только по лекциям – важна практика. Узнайте, как организованы практические упражнения: есть ли домашние задания, проекты, сколько их. Идеально, когда после каждого урока есть небольшие задачи для закрепления, а по итогам модуля – практический кейс или мини-проект. Присутствие финального проекта для портфолио – большой плюс, так как вы выйдете с готовой работой, которую можно показать работодателю.

3. Обратная связь и наставники. Новичкам критически важно получать помощь при затруднениях. Посмотрите, предусмотрена ли на курсе поддержка преподавателя или наставника. Форматы бывают разные: проверка домашних заданий с разбором ошибок, возможность задавать вопросы в чате или на вебинарах, созвоны с ментором.

Лично проверяющий наставник – плюс, он укажет на ваши ошибки и поможет исправить. Если курс предполагает только авто-проверку тестами без живой поддержки – освоение может пойти медленнее, т.к. вы сами будете искать решения всех проблем.

4. Формат обучения. Онлайн-курсы бывают видеолекционные (самостоятельно смотрите записанные уроки) и поточные с вебинарами (занятия в режиме реального времени по расписанию). Для новичка подойдут оба формата, но важно понимать свою мотивацию. Видеокурсы дают гибкость, но требуют дисциплины – вы сами планируете, когда учиться.

Поточные курсы задают ритм и дисциплинируют, к тому же на вебинарах можно сразу спрашивать, если непонятно. Выберите формат, который вам комфортнее. Некоторые платформы (например, Яндекс Практикум) предлагают интерактивные тренажеры вместо видео – это тоже эффективный метод, вы учитесь путем выполнения задач в браузере с подсказками.

5. Длительность и интенсивность. Посмотрите, за какой срок обещают обучить. Обычно курсы «с нуля до разработчика» идут от 4 до 12 месяцев. Слишком короткий срок (например, 1-2 месяца) для полного обучения подозрителен – скорее всего, это либо очень интенсивно (подойдет не всем), либо поверхностно. Оптимально, когда курс рассчитан хотя бы на 3-6 месяцев умеренных занятий. Также уточните, сколько часов в неделю стоит выделять. Будьте готовы реально тратить это время, иначе материал будет накапливаться.

6. Репутация школы и отзывы. Обязательно почитайте отзывы выпускников о курсе. На агрегаторах вроде «Учись Онлайн Ру» можно найти честные отзывы студентов. Обратите внимание, хвалят ли практическую часть, поддержку преподавателей, полезность курса. Если много жалоб, что «мало практики» или «материал плохо объяснен», стоит насторожиться.

Единичные негативные отзывы – нормально, всем не угодишь, но систематические – повод выбрать другую школу. Также посмотрите на рейтинг школы, сколько выпускников, есть ли у нее специализация (например, некоторые школы сильны в аналитике, другие в веб-разработке).

7. Трудоустройство и карьерная поддержка. Для тех, кто хочет по окончании курса искать работу, будет плюсом, если школа предоставляет помощь: проведение карьерных консультаций, помощь с резюме, стажировки или содействие в трудоустройстве.

Некоторые крупные онлайн-университеты (типа Skillbox, Яндекс Практикум, Skypro) заявляют о содействии в поиске работы – изучите, что именно они предлагают (чаще это помощь с составлением резюме, подбор вакансий, иногда доступ к партнерским компаниям). Имейте в виду, итог зависит в первую очередь от ваших навыков, но такая поддержка может дать бонус на старте карьеры.

8. Стоимость и условия оплаты. Цены на курсы сильно разнятся. Тут ориентируйтесь на свой бюджет, но помните, что инвестиция в образование оправдана будущей зарплатой программиста. Многие школы предлагают рассрочку без переплаты – это удобно, если нет возможности заплатить всю сумму сразу. Уточните также, есть ли пробный период или гарантия возврата денег, если курс не подошел. Например, некоторые дают 1-2 недели на возврат средств. Это защитит вас на случай, если формат обучения вдруг оказался неудобным.

В итоге выбирайте курс, который соответствует вашим целям, дает достаточную практику и имеет хорошие отзывы. Неплохо составить список из 3-4 подходящих курсов и сравнить их программы в деталях, задать вопросы менеджерам учебных центров, а уже потом принимать решение.

5.3. Полезные шаги перед стартом обучения

Когда определитесь с выбором курса, сделайте еще пару вещей, чтобы максимально эффективно пройти обучение. Во-первых, подготовьте для себя удобное рабочее место и время для занятий. Убедитесь, что ничто не будет отвлекать вас в часы учебы. Во-вторых, если есть возможность, пройдите бесплатные вводные занятия. Многие школы предлагают демо-уроки, вебинары или пробные модули. Это позволит вам оценить подачу материала и понять, комфортно ли учиться.

Также неплохо освежить в памяти базовую теорию самостоятельно: например, посмотреть часовой вводный урок на YouTube про «что такое Python, как пишется простейший код». Тогда начало курса не застанет вас врасплох техническими терминами. И еще совет – сформируйте правильный настрой: будьте активны на курсе. Задавайте вопросы преподавателям, общайтесь с одногруппниками (в чатах, на форумах курса), участвуйте в дополнительных активностях.

Чем больше вы вовлечены, тем глубже усвоится материал. Помните, что любая программа обучения – это каркас, а ваш прогресс зависит от того, насколько полно вы используете возможности курса. Берите от него максимум: если предлагают дополнительные задачи – решайте, есть хакатоны – пробуйте силы, есть доступ к библиотеке – читайте. Тогда к концу обучения вы не только получите сертификат, но и реальные навыки, достаточные для старта карьеры.

Наконец, не забывайте сравнивать и проверять информацию. Мир технологий огромен, и один курс не может охватить всего. Поэтому, если что-то на курсе кажется неясным или хочется узнать подробнее – ищите внешние ресурсы, спрашивайте на профильных форумах. Совмещайте учебу с самообразованием, и ваш путь станет еще более эффективным.

Часть 6. Обзор онлайн-школ и курсов по Python с нуля

Рынок онлайн-образования насыщен программами по обучению Python. Здесь мы собрали несколько популярных школ и курсов из каталога «Учись Онлайн Ру», которые специализируются на подготовке Python-разработчиков с нуля. Все они имеют свои особенности – формат, длительность, уклон в ту или иную сферу. Рассмотрите краткий обзор, чтобы выбрать подходящий вариант.

6.1. Яндекс Практикум – профессия «Python-разработчик»

Яндекс Практикум – известная платформа, предлагающая профессию «Python‑разработчик» для новичков. Курс рассчитан примерно на 9 месяцев обучения и делает упор на веб‑разработку на Python. Студенты изучают язык с основ, затем переходят к backend‑разработке: знакомятся с фреймворком Django, базами данных, API. Формат обучения – онлайн-тренажер с теорией и практическими задачами, а также регулярная работа с код‑ревьюером (наставником).

Примечательная особенность курса – помощь в трудоустройстве: Практикум предоставляет карьерные консультации и помогает с поиском работы по окончании. Курс хорошо структурирован для людей без опыта: сначала даются базовые навыки, потом несколько проектов, имитирующих реальные задачи (например, создание своего API-сервиса).

Благодаря тесной связи с индустрией, программа обновляется под требования рынка. По отзывам выпускников, Практикум требует порядка 15 часов в неделю, но отлично подходит тем, кто ценит системность и поддержку. Посмотреть детали о программе и отзывах можно на странице курса Практикума.

6.2. SkillFactory – курс «Fullstack‑разработчик на Python»

SkillFactory предлагает объемный курс «Fullstack-разработчик на Python», ориентированный на тех, кто хочет освоить и серверную, и клиентскую разработку. Это одна из самых всеобъемлющих программ: за ~12–14 месяцев обучения студенты проходят Python, Django (backend), а параллельно изучают основы фронтенда – JavaScript и библиотеку React. Таким образом, выпускник способен создавать полноценные веб-приложения «под ключ».

Особенность SkillFactory – практика с самого начала: курс включает тренажеры по Python (в том числе бесплатный вводный микрокурс), множество домашек и около 9 проектов для портфолио к выпуску. Например, вы будете разрабатывать ToDo-планировщик, интернет-магазин и др., постепенно усложняя задачи.

Формат – сочетание prerecorded-видео, интерактивных заданий и вебинаров с разбором. Отзывы отмечают, что нагрузка немаленькая, но и знаний дается много. Подходит мотивированным новичкам, готовым посвятить учебе время. Также SkillFactory предоставляет бессрочный доступ к материалам – вы сможете возвращаться к лекциям и после выпуска. Подробнее о курсе и мнениях студентов узнайте на странице SkillFactory.

6.3. Skillbox – профессия «Python-разработчик»

Skillbox – крупный онлайн-университет, у которого есть программа «Python-разработчик» с нуля. Этот курс длится около 10 месяцев и фокусируется на подготовке backend-разработчика на Python для веба. В программе Skillbox упор на практику: около 20% теории и 80% практических заданий и проектов. Студенты учатся писать код на Python, тестировать его, работать с базами данных, осваивают Django и основы фронтенда (HTML/CSS, чтобы понимать работу веба).

Кроме того, в курс включены занятия по Git, по работе в команде и даже вводный модуль по алгоритмам. По окончании обучения выпускники делают несколько проектов: например, разрабатывают блог или чат-бота, оптимизируют веб-приложение, подключают его к базе данных.

Гарантия трудоустройства – один из маркетинговых тезисов Skillbox: обещают помощь в составлении резюме и проводят имитацию собеседований. Формат обучения – видеолекции в записи + связь с преподавателем в чате, регулярные вебинары с ответами на вопросы. Skillbox часто устраивает акции и скидки, поэтому следите за актуальной ценой. Если вам нужна комплексная подготовка с достаточно интенсивным погружением, этот курс – хороший кандидат. Ознакомьтесь с подробным описанием и отзывами учеников на странице курса Skillbox.

6.4. OTUS – «Python Developer. Basic»

OTUS ориентируется на обучение взрослых IT-специалистов, но у них есть курс «Python Developer. Basic», рассчитанный на начинающих. Его цель – дать прочный фундамент языка и чуть продвинуть слушателя до уровня, достаточного для продолжения в специализированных курсах. Длительность – около 5 месяцев.

Программа покрывает базовый синтаксис Python, а также вводит во все основные сферы применения: веб-разработка, автоматизация, тестирование, работа с API, основы Data Science. Отличительной чертой OTUS является сильный преподавательский состав (курсы ведут практикующие разработчики) и серьезное отношение к учебе: группы небольшие, домашние задания сложнее среднестатистических. От студентов ждут самостоятельности и высокой мотивации.

Курс «Basic» включает один или два небольших проекта и готовит почву для продолжения (в OTUS есть затем курсы «Python Developer. Professional» и узконаправленные по вебу, анализу данных и т.д.). Формат обучения – онлайн-вебинары в режиме реального времени несколько раз в неделю + домашки с разбором.

Поддержка – через внутренний портал, где можно задать вопросы преподавателю. OTUS не позиционирует себя как «для новичков с нуля совсем», однако этот базовый курс вполне подойдет тем, у кого нет опыта, но есть серьезный настрой. Он хороший выбор, если вы, например, уже пытались изучать сами и хотите систематизировать и закрыть пробелы. Больше деталей о курсе можно найти на официальной странице OTUS.

6.5. Другие популярные школы: Skypro, Нетология, Hexlet и др.

Помимо вышеперечисленных, несколько других школ заслуживают внимания:

• Skypro. Онлайн-университет Skypro (проект от создателей Skyeng) имеет профессию «Python-разработчик» для новичков. Школа известна упором на трудоустройство: программа строится на основе реальных требований к джуниорам (Skypro анализировал тысячи вакансий). Курс длится около 8–10 месяцев, включает стажировку на учебном проекте и поддержку карьерного центра. Формат – насыщенный: вебинары, практика, итоговая командная работа. Skypro подойдет тем, кто готов интенсивно учиться и хочет получить максимальную поддержку в поиске работы.

• Нетология. Нетология предлагает программу «Разработчик на Python», рассчитанную примерно на год (с нуля до уровня джуниор). В курсе дают основы Python, знакомят с веб-разработкой (Django) и дополнительными навыками (Git, базовые DevOps-концепции). Нетология – один из старожилов онлайн-образования, у нее выстроенная методика и сильное сообщество. Часто в Нетологии акцент на теории чуть больше, чем у Skillbox/Практикума, но это компенсируется качеством материалов. Подходит тем, кто ценит фундаментальность.

• Hexlet. Если вы предпочитаете максимально практический подход, обратите внимание на Hexlet. Это платформa, где обучение строится вокруг программирования заданий прямо в браузере, без видеолекций. У Hexlet есть профессия Python-программиста с нуля, разбитая на десятки маленьких проектов-курсов (например, «Основы Python», «ООП на Python», «Веб-фреймворк Flask» и т.д.).

Особенность – вы пишете код с первого же урока и получаете автоматическую проверку и ревью от наставников. Hexlet славится глубокой проработкой материалов и сложностью задач – после их курса вы действительно умеете кодить, однако потребуется самостоятельная дисциплина. Хороший вариант для тех, кто любит учиться через действие и не нуждается в живых вебинарах.

• GeekBrains, Бруноям, ProductStar и др. Существуют и другие курсы, некоторые из них в сотрудничестве с вузами или компаниями. Например, GeekBrains (от Mail.ru Group) имеет факультет Python-разработки, Бруноям проводит курсы для начинающих, ProductStar – интенсивы. При выборе стоит сравнивать программы и читать отзывы, как мы советовали. Многие из этих курсов также присутствуют на платформе «Учись Онлайн Ру», где можно почитать отзывы реальных студентов и рейтинг.

Каждая школа имеет свои преимущества. Например, у GeekBrains большой упор на сообщество и дополнительные материалы, у ProductStar – короткие практические интенсивы для быстрого старта, у Бруноям – доступные цены. Важно выбрать то, что соответствует вашему стилю обучения. Если хочется четкой структуры и наставников – подойдут крупные университеты (Практикум, Skypro, Skillbox). Если желаете большей гибкости – посмотрите в сторону Hexlet или коротких курсов. В каталоге «Учись Онлайн Ру» вы найдете подробную информацию по каждой школе и курсу, что значительно облегчает сравнение.

Краткое резюме по разделам

Часть 1: Знакомство с Python

Python – простой в освоении, но мощный язык программирования, применяемый в веб-разработке, анализе данных, автоматизации, Machine Learning и других областях. Его популярность стремительно выросла, и в 2025 году Python возглавляет рейтинги языков благодаря универсальности и поддержке сообщества.¹

Часть 2: Необходимые знания и навыки

Для успешного старта в Python-разработке новичку нужны базовые знания программирования (алгоритмическое мышление, понимание синтаксиса) и ряд личных качеств: терпение, внимательность, умение учиться самостоятельно. Важны также английский язык (для чтения документации) и готовность к постоянному обучению – индустрия требует непрерывного развития.

Часть 3: Как освоить Python с нуля

Освоение Python стоит разбить на этапы. Сначала подготовить среду (установить Python, выбрать редактор), затем изучить основы языка (переменные, типы, условия, циклы, функции, структуры данных) с помощью практических задач. Далее – переход к продвинутым темам (файлы, исключения, библиотеки, ООП). Обязательна регулярная практика: написание небольших проектов, решение задач на платформах. Постепенно можно выбрать специализацию (веб, анализ данных и т.д.) и углубляться в соответствующие инструменты.

Часть 4: Дополнительные технологии и инструменты

Кроме самого языка, начинающему разработчику нужно освоить смежные технологии. Среди них: системы контроля версий (Git) для командной работы, базы данных и SQL для хранения информации, фреймворки и библиотеки по выбранному направлению (Django/Flask для веб, NumPy/pandas для данных, etc.). Полезно также уметь пользоваться IDE, отладчиком, писать тесты и понимать основы DevOps (например, контейнеризация). Эти инструменты сделают вас востребованным и эффективным специалистом.

Часть 5: Как выбрать онлайн-курс по Python

При выборе онлайн-курса по Python обратите внимание на программу (чтобы охватывала все базовые темы и давала практику), наличие наставников и обратной связи, формат занятий (самостоятельный или с расписанием), репутацию школы и отзывы выпускников. Важно, чтобы курс соответствовал вашим целям – либо общий «Python с нуля», либо с уклоном (веб, анализ данных). Стоит воспользоваться пробными уроками и сравнить несколько вариантов на агрегаторе, прежде чем принять решение.

Часть 6: Обзор онлайн-школ и курсов

На рынке есть множество курсов по Python. Среди проверенных вариантов: Яндекс Практикум (комплексная программа с трудоустройством), SkillFactory (fullstack-курс с упором на практику), Skillbox (детальная программа с проектами и гарантийной поддержкой), OTUS (основы Python для серьёзно настроенных учащихся).

Также популярны Skypro (онлайн-университет с акцентом на профессию), Нетология (фундаментальная подготовка), Hexlet (практико-ориентированное обучение). Выбирайте курс, исходя из желаемой специализации, формата обучения и уровня поддержки – и смело начинайте путь к новой карьере в IT!^{2 3}

Источники:

1. Top Computer Languages. Statistics Times.
2. Python. Skillfactory.
3. Что такое Python? Aws Amazon.
4. Основы программирования на языке Python. ProductStar.

*Страница может содержать рекламу. Информация о рекламодателях по ссылкам на странице.*