@Zuzzy_Brannigan

Backend для бухгалтера. С чего начать?

Добрый день.

Мне 32 года и я бухгалтер. Очень далек от "академического" программирования.
Последние 3 месяца изучал Python, изучал основы ОС, немного Linux.
Не для работы. Для себя. Потому что всегда хотел.
И чем больше я в это погружаюсь, тем больше понимаю, что у меня легкая ментальная эрекция от бэкенда и вообще всего, что как можно ближе к железу... А еще от продумывания алгоритмов...

Поэтому у меня назрело несколько вопросов, которые я пытался нагуглить, но интернет внес только больше сумятицы.

Вопросы:
1. Подходит ли python для бэкенда?
2. Какие языки лучшие в бэкенде, если рассматривать их только, как инструменты?
3. Какие книги или авторы по основам программирования ТОП? Речь не о прикладном программировании с примерами, а о базе и общей теории. Кого почитать из наших или зарубежных авторов?
  • Вопрос задан
  • 402 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 3
sergey-gornostaev
@sergey-gornostaev
Седой и строгий
  1. Подходит
  2. Бэкенд - понятие широкое. Для разных задач и условий лучше будут разные языки.
  3. Для базы Петцольд и Таненбаум.
Ответ написан
yakovlev_13
@yakovlev_13
Шаманство, экзорцизм и некромантия.
тут разные книжки хорошие https://t.me/physics_lib
Ответ написан
mayton2019
@mayton2019
Bigdata Engineer
Такого факультета как backend не существует. Программирование (оно-же кибернетика и информатика и вычислительная техника) это совокупность наук которые вращаются вокруг железа и софта. С железом все понятно. Это всё что вас окружает. С софтом - это в основном языки программирования и ОС.

Backend - это модное слово последнего времени и на него нет точного определения. В некоторых случаях back-end-ом могут называть один компиллятор по отношению к другому.

По вопросам.

1) Да Python прекрасно подходит. Это очень распространённый язык для автоматизации и тестирования и еще много-много чего например в области data-science. Желаю конечно чтобы это был не последний ваш язык.
2) Подходит Java и C#. Их сильная сторона - это строгая типизация и как следствие меньше ошибок рантайма. Это кстати одна из причин по которой большие проекты на Python труднее поддерживать в рабочем состоянии.
3) С книгами - сложнее. Можете начать с Алгоритмов и структур данных Вирта. Там - самый минимум.
Кнута - не читайте. Это уведет надолго в глухую теорию со слабой практической ценностью.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы