Se sei arrivato su questa pagina, è molto probabile che tu sia interessato a python e a rispondere alla fatidica domanda: come faccio ad impararlo? Forse hai sentito dire che si tratta della chiave per entrare nel mondo della data science, dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati. O forse, più semplicemente, sei un inguaribile curioso, affascinato dall’idea di poter dare istruzioni ad una macchina e vederle eseguite. Qualunque sia la tua motivazione, sei nel posto giusto.
Qual è il modo migliore per imparare python?
Di fronte alla vastità dell’argomento, la prima reazione è spesso quella di sentirsi persi in un oceano di informazioni. Tutorial su YouTube, corsi online, libri spessi come enciclopedie, forum pieni di sigle incomprensibili… da dove si comincia? Esiste una ricetta magica, un “modo migliore” in assoluto per imparare Python? La risposta onesta è no. Tuttavia, ci sono dei principi e delle strategie che possono trasformare un percorso potenzialmente frustrante in un’avventura stimolante e ricca di soddisfazioni.
Prima ancora di parlare di strumenti e risorse, parliamo di mentalità. Per imparare a programmare, e Python non fa eccezione, ti serviranno tre compagni di viaggio indispensabili:
- Il primo è la curiosità, ovvero la voglia genuina di scoprire come funzionano le cose, di smontare i problemi e capire la logica che si nasconde dietro al codice.
- Il secondo alleato è la pazienza, non tutto funzionerà al primo colpo. Anzi, quasi mai. Ci saranno errori, bug inspiegabili e momenti di frustrazione… La capacità di respirare, analizzare il problema con calma, cercare soluzioni e riprovare è una dote che vale oro.
- Infine, ti servirà una buona dose di perseveranza, la capacità di non mollare di fronte alle difficoltà. Imparare a programmare è una maratona, non uno sprint di cento metri. Ogni piccolo successo, ogni errore corretto, è un mattoncino che aggiungi alla tua costruzione.
Superato lo scoglio della preparazione mentale, veniamo al dunque. Il metodo di apprendimento che scegli e le risorse a cui ti affidi possono fare una differenza abissale. Tentare di imparare saltando di palo in frasca, seguendo tutorial a caso senza un percorso logico, è la via più rapida per la frustrazione. Un buon corso, un mentore o anche solo una serie di tutorial ben strutturati possono guidarti, fornendoti una mappa del territorio ed evitando che ti perda nei dettagli meno importanti all’inizio.
Per imparare Python, non è sufficiente guardare ore di video o leggere pile di libri. Devi scrivere codice, tanto codice. Devi sporcarti le mani, modificare script esistenti, provare a risolvere piccoli problemi e soprattutto, non avere paura di rompere le cose. Ogni errore non è un fallimento, ma un’opportunità preziosissima per capire qualcosa di nuovo. Il codice non funziona? Ottimo. Perché? Cosa ti sta dicendo quel messaggio di errore un po’ criptico? Imparare a fare “debugging”, ovvero a scovare e correggere i propri errori, è un’abilità tanto importante quanto scrivere il codice stesso.
Per rendere questo processo meno arido e più coinvolgente, un consiglio spassionato è quello di scegliere un progetto che ti appassiona. Imparare diventa incredibilmente più facile e divertente se applichi le tue nuove conoscenze a qualcosa che ti sta a cuore. Ti piace cucinare? Crea un piccolo programma che organizzi le tue ricette. Vuoi automatizzare quel compito noiosissimo che ti tocca fare ogni giorno al lavoro? Ecco, usa Python per farlo! Avere un obiettivo concreto e personale ti fornirà una motivazione che nessun corso potrà mai darti.
Il percorso, quindi, si delinea in modo più chiaro. Si parte dalle fondamenta, concentrandosi sui concetti chiave della programmazione come le variabili, le strutture di controllo (i famosi if, else) e i cicli (for, while), per poi passare ad elementi più strutturati come le funzioni e le strutture dati. Una volta acquisite queste basi, il mondo delle librerie Python si aprirà davanti a te, un ecosistema immenso di moduli pronti all’uso che ti eviteranno di dover reinventare la ruota ogni volta.
E qui Python mostra i muscoli, specialmente in ambito data science, con strumenti potentissimi come Pandas per la manipolazione dei dati, NumPy per il calcolo scientifico, Matplotlib per la visualizzazione e Scikit-Learn per il Machine Learning. Comprendere queste basi solide ti permetterà poi di avventurarti in territori più complessi e affascinanti con la giusta preparazione.
Quanto tempo ci vuole per imparare a usare python?
Questa è la classica domanda a cui si risponde tipicamente con: dipende. Dipende da te, dal tuo background, dal tempo che ci dedichi e da cosa intendi esattamente con “imparare a usare Python”. Cerchiamo di fare un po’ di chiarezza, scomponendo l’apprendimento in tappe realistiche, senza promettere risultati miracolosi in 24 ore.
Se il tuo obiettivo è raggiungere un livello base, ovvero comprendere i concetti fondamentali del linguaggio, allora il traguardo è relativamente vicino. Parliamo di assimilare la sintassi, capire come funzionano le variabili e i tipi di dati, padroneggiare le strutture di controllo come i cicli e le condizioni, e saper scrivere semplici funzioni. Con un impegno costante, dedicando qualche ora allo studio e alla pratica ogni settimana, potresti raggiungere questo livello in un periodo che va dalle poche settimane a due o tre mesi. A questo punto, sarai in grado di scrivere piccoli script per automatizzare compiti semplici, capire il codice scritto da altri (almeno a livello basilare) e iniziare ad esplorare le librerie che più ti interessano.
Se invece la tua ambizione è raggiungere un livello di competenza intermedia, che ti permetta di lavorare in autonomia su progetti più strutturati e di utilizzare con disinvoltura le librerie più comuni nel tuo campo di interesse, allora l’orizzonte temporale si allunga. In questo caso, parliamo realisticamente di un periodo che può variare dai sei ai dodici mesi di studio e pratica intensiva e costante.
In questa fase, non si tratta più solo di imparare la sintassi, ma di sviluppare una vera e propria mentalità da programmatore. Significa affinare le tue capacità di problem solving, imparare a strutturare il codice in modo pulito ed efficiente e, in generale, a “pensare” come un programmatore, scomponendo problemi complessi in passaggi logici più piccoli.
Per arrivare a un livello avanzato, il discorso cambia ancora. Qui entriamo nel regno di chi è in grado di progettare architetture software complesse, di contribuire ad importanti progetti open source, di ottimizzare il codice per ottenere le massime prestazioni o di specializzarsi in nicchie molto tecniche come il deep learning. Questo è un percorso continuo, che dura anni. Il mondo della tecnologia è in costante e rapidissima evoluzione, quindi non esiste un vero punto di arrivo; l’aggiornamento è costante e fa parte del mestiere.
È fondamentale sottolineare due fattori che influenzano enormemente queste tempistiche:
- Il primo è la costanza. Studiare Python per otto ore di fila un sabato al mese è molto, ma molto meno efficace che dedicarci un’ora ogni giorno. La programmazione è un’abilità pratica, quasi muscolare: più la eserciti, più diventi bravo e più i concetti si fissano nella memoria. È come imparare a suonare uno strumento: la teoria è importante, ma senza ore e ore di pratica, non si va da nessuna parte.
- Il secondo fattore è il tuo background. Se hai già esperienza con altri linguaggi di programmazione o se hai una solida base di logica e matematica, probabilmente troverai il percorso più rapido, poiché molti concetti ti saranno già familiari. Se, invece, parti completamente da zero, non avere fretta. Concediti il tempo necessario per assimilare ogni nuovo concetto senza correre. Ricorda che tanto non è una gara, l’obiettivo è costruire fondamenta solide e durature, non arrivare per primo a un traguardo fittizio per poi accorgersi di avere lacune difficili da colmare.
Dove iniziare a studiare python?
Di quali strumenti hai bisogno per iniziare questa avventura? Fortunatamente, uno dei grandi vantaggi di Python è la sua accessibilità. Non servono investimenti onerosi o attrezzature da laboratorio spaziale.
Il primo requisito, che suonerà quasi banale, è un computer. Non serve un mostro di potenza con led colorati e raffreddamento a liquido; un qualsiasi PC o Mac ragionevolmente moderno andrà più che bene per iniziare il tuo percorso. Python è un linguaggio leggero e gira praticamente ovunque. L’ingrediente software fondamentale è l’interprete Python, che è il vero e proprio “motore” che legge ed esegue il tuo codice. Puoi scaricarlo in modo completamente gratuito dal sito ufficiale. Il processo di installazione è solitamente molto semplice e guidato. Un consiglio importante: assicurati di scaricare ed installare la versione più recente e stabile di Python 3, poiché Python 2 è ormai obsoleto e non più supportato.
Adesso che hai il motore, ti serve un posto dove scrivere il codice. Tecnicamente potresti usare il Blocco Note di Windows, ma sarebbe come provare a scolpire il David con un cucchiaino da caffè. Hai bisogno di un editor di testo per programmatori o un IDE (Integrated Development Environment). Per chi inizia, un editor di testo avanzato come Visual Studio Code (VS Code), Sublime Text o Atom è una scelta eccellente. Questi programmi offrono funzionalità indispensabili come l’evidenziazione della sintassi (colorando il codice per renderlo più leggibile) e, nel caso di VS Code, un ecosistema sconfinato di estensioni che lo rendono incredibilmente potente e versatile per lavorare con Python. VS Code, in particolare, è diventato uno standard de facto per moltissimi sviluppatori proprio per la sua flessibilità.
Man mano che avanzerai, potresti voler passare a un IDE completo e specifico per Python come PyCharm. Un IDE offre un ambiente di sviluppo integrato ancora più ricco, con strumenti avanzati per il debugging (la caccia agli errori), l’integrazione con sistemi di controllo versione come Git e tante altre funzionalità pensate per semplificare la vita dello sviluppatore. Per chi invece si dedica alla data science, strumenti come Jupyter Notebook e JupyterLab sono semplicemente eccezionali. Permettono di creare documenti interattivi in cui puoi scrivere codice, visualizzare immediatamente i risultati (come tabelle e grafici) e aggiungere testi i markdown, rendendoli perfetti per l’analisi esplorativa dei dati.
Ora che hai l’attrezzatura, ti servono le mappe e le guide: le risorse per l’apprendimento. Il web è una miniera d’oro, ma bisogna saper scegliere. La documentazione ufficiale di Python è una fonte completa, autorevole e ben scritta. All’inizio potrebbe sembrare un po’ ostica, ma imparare a consultarla è un’abilità che ti tornerà utile per tutta la tua carriera di programmatore.
Naturalmente, il web pullula di tutorial online e piattaforme di e-learning, sia gratuite che a pagamento. Cerca quelle con buone recensioni e con uno stile di insegnamento che si adatti a te; a volte, trovare il “maestro” giusto fa tutta la differenza..
Non sottovalutare le community online, sono un tesoro inestimabile. Forum come Stack Overflow, gruppi su Reddit o server Discord dedicati sono luoghi fantastici dove puoi fare domande, trovare soluzioni a problemi comuni e confrontarti con altri studenti e sviluppatori esperti. Non avere timore di chiedere, ma impara a farlo nel modo giusto: sii chiaro, spiega cosa hai già provato a fare e fornisci il codice pertinente.
E se senti il bisogno di un percorso più guidato, un corso strutturato può farti risparmiare un’enorme quantità di tempo e frustrazione, fornendoti un programma logico, esercizi mirati e, in molti casi, il supporto di un istruttore. Se questa opzione ti stuzzica, il nostro corso Python from Zero to Hero è pensato proprio per chi, come te, parte da zero e vuole arrivare a padroneggiare Python con basi solide e sicure.
I consigli di Data Masters per imparare python presto e bene
Ora vogliamo lasciarti con alcuni consigli finali, una sorta di cassetta degli attrezzi mentale per affrontare questa sfida nel modo più efficace e, perché no, divertente possibile.
Il primo consiglio è forse il più semplice e il più difficile da seguire: inizia subito. Non farti abbattere dalla procrastinazione e dal famoso “comincio lunedì”. Non aspettare il momento perfetto, perché tanto come sempre non arriverà mai.
Stabilisci piccoli obiettivi realistici; l’obiettivo “imparare Python” è troppo vago e intimidatorio. Inizia con qualcosa di piccolo e raggiungibile: “oggi installo Python e scrivo ‘Hello, World!'”. La prossima settimana, “capisco come funzionano le variabili e i cicli”. Questi piccoli successi alimenteranno la tua motivazione e trasformeranno una montagna insormontabile in una serie di colline che puoi scalare una alla volta.
Il secondo mantra da ripetere all’infinito è: la pratica è tutto. Come abbiamo già detto, non si impara solo leggendo o guardando. Devi scrivere codice, ogni giorno se possibile. Sperimenta, modifica gli esempi che trovi, prova a risolvere piccoli problemi. E, soprattutto, non aver paura di sbagliare. L’errore è il tuo migliore insegnante, succede anche ai programmatori più esperti, fidati… L’importante è non scoraggiarsi. Quando ti trovi bloccato di fronte a un errore resisti alla tentazione di chiedere subito aiuto a ChatGPT o Claude e prova a risolvere il problema da solo: rileggi il codice, analizza il messaggio di errore, fai qualche ricerca online. Questo processo di indagine autonoma è incredibilmente formativo. Se poi, dopo averci provato seriamente, non ne vieni a capo, allora chiedi aiuto, ma fallo in modo intelligente, mostrando cosa hai tentato di fare.
Come abbiamo accennato, trova un progetto che ti appassiona. Questo trasformerà lo studio da un dovere ad un piacere.
Infine, un ultimo consiglio: leggi il codice degli altri. Una volta che hai le basi, inizia ad esplorare piattaforme come GitHub o Kaggle. Cerca progetti che ti interessano e prova a leggere il codice sorgente. All’inizio potrebbe sembrarti di leggere una lingua aliena, ma gradualmente inizierai a riconoscere schemi, a capire nuove tecniche e ad assorbire le buone pratiche di programmazione da sviluppatori più esperti di te.
Imparare a programmare in Python è più di una semplice abilità tecnica; è un investimento sul tuo futuro. Ti renderà più capace di risolvere problemi, più versatile e, senza dubbio, più appetibile sul mercato del lavoro. È un viaggio che richiede impegno, ma che ripaga con immense soddisfazioni. Noi di Data Masters siamo qui per accompagnarti in questo percorso. Esplora il nostro blog, considera i nostri corsi e unisciti alla nostra community.
In bocca al lupo e buon coding!
AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
