Для чего используется is python

Что такое Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.

В чем заключаются преимущества языка Python?

Язык Python имеет следующие преимущества:

• Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
• Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
• Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
• Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
• Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
• Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
• Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.

Где применяется Python?

Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:

Веб-разработка на стороне сервера

Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.

Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.

Автоматизация с помощью скриптов Python

Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:

• Одновременное переименование большого количества файлов
• Преобразование файла в другой тип файла
• Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
• Выполнение базовых математических операций
• Отправка сообщений электронной почты
• Загрузка контента
• Выполнение базового анализа журналов
• Поиск ошибок в нескольких файлах

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:

• Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
• Извлечение и выбор различных характеристик данных
• Разметка данных добавляет данным значимые имена
• Поиск статистической информации в данных
• Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм

Специалисты по работе с данными используют библиотеки Python ML для моделей машинного обучения и создания классификаторов, которые точно классифицируют данные. Классификаторы на основе Python используются в различных областях и применяются для выполнения таких задач, как классификация изображений, текста и сетевого трафика, распознавание речи и распознавание лиц. Специалисты по работе с данными также используют Python для глубокого обучения — передовой техники машинного обучения.

Разработка программного обеспечения

Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:

• Отслеживание ошибок в программном коде
• Автоматическая сборка программного обеспечения
• Управление программными проектами
• Разработка прототипов программного обеспечения
• Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
• Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр

Автоматизация тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.

• Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
• Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.

Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.

Как развивался Python?

Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.

История версий Python

• Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
• В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
• Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
• 3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.

Каковы особенности Python?

Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.

Простой в использовании язык

Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.

Язык с динамической типизацией

Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.

Язык высокого уровня

Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.

Объектно-ориентированный язык

Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).

Что такое библиотеки Python?

Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).

Какие библиотеки Python наиболее популярны?

Matplotlib

Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.

Pandas

Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.

NumPy

NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.

Requests

Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.

OpenCV-Python

OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.

Keras

Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.

Что такое платформы Python?

Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:

• Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
• Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.

Какие платформы Python наиболее популярны?

Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:

Django

Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.

Flask

Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.

TurboGears

TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:

• Определенная структура таблиц базы данных
• Инструменты для создания и управления проектами
• Движок шаблонов для создания баз данных
• Движок шаблонов для frontend-разработки
• Механизмы обеспечения веб-безопасности

Apache MXNet

Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.

PyTorch

PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.

Что такое Python IDE?

Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.

Какие Python IDE наиболее популярны?

PyCharm

PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:

• Автоматическое завершение и проверка кода
• Обработка и быстрое устранение ошибок
• Чистка кода без изменения функциональных возможностей
• Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
• Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
• Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
• Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
• Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
• Поддержка баз данных

IDLE

Интегрированная среда разработки и обучения (IDLE) – это интегрированная среда разработки Python, установленная по умолчанию. Среда разработана только на Python с использованием набора инструментов Tkinter GUI и имеет следующие особенности:

• Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
• Командное окно для запуска команд и отображения вывода
• Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
• Встроенный отладчик

Spyder

Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:

• Редактор кода, поддерживающий несколько языков
• Интерактивная консоль IPython
• Базовый отладчик
• Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
• Возможность исследования переменных в коде
• Возможность просмотра документации в режиме реального времени

Atom

Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:

• Совместимость со многими операционными системами
• Простая установка или создание новых пакетов
• Ускоренное автозавершение кода
• Возможность поиска файлов и проектов
• Простая настройка интерфейса

Что такое Python SDK?

Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.

Что такое AWS PyCharm?

Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.

Что такое Boto3 в Python?

Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.

Python

Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных. За счет простого и интуитивно понятного синтаксиса является одним из распространенных языков для обучения программированию.

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»

Для чего нужен Python

Data Science и машинное обучение. Эти два направления IT тесно связаны друг с другом. Наука о данных заключается в обработке больших массивов информации из базы данных, а машинное обучение — в разработке компьютерных алгоритмов, способных учиться на ней и делать точные прогнозы. В Data Science используют Python для включения очистки и разметки данных, поиска и обработки статистической информации, ее визуализацию в виде диаграмм, графиков и т.д. С помощью библиотеки Python ML классифицируются изображения, тексты, поисковый трафик, осуществляется распознавание лиц и речи, глубинное машинное обучение.

Веб-разработка. Многие крупные интернет-компании, такие как Google, Facebook, программируют на Python свои самые известные проекты, например, Instagram, YouTube, Dropbox и т.д. Этот язык позволяет вести веб-разработку на стороне сервера, потому что его обширная библиотека включает множество решений как раз для реализации сложных серверных функций. За счет своей простоты использования Python широко применяется небольшими командами и одиночными разработчиками для создания сайтов, десктопных и мобильных веб-приложений.

Разработка и тестирование ПО. Возможности Python используются тестировщиками и разработчиками для поиска и исправления ошибок, автоматической сборки, разработки прототипов программного обеспечения, управления проектами и т.д. Кроме того, с помощью сред модульного тестирования «Питона» осуществляется проверка функций. Также на этом языке создаются тестовые скрипты, имитирующие различные сценарии использования ПО. Разработчики аппаратных платформ (например, IBM, Hewlett-Packard, Intel) тоже используют Python для тестирования своей продукции.

Профессия / 16 месяцев
Тестировщик-автоматизатор

Лучший выбор для быстрого старта в IT

История разработки и названия

Язык программирования Python был создан в 1989–1991 годах голландским программистом Гвидо ван Россумом. Изначально это был любительский проект: разработчик начал работу над ним, просто чтобы занять себя на рождественских каникулах. Хотя сама идея создания нового языка появилась у него двумя годами ранее. Имя ему Гвидо взял из своей любимой развлекательной передачи «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык программирования он и выбрал — Python, что это означало название комик-группы. Это шоу было весьма популярным среди программистов, которые находили в нем параллели с миром компьютерных технологий.

История развития Python включает несколько этапов, каждый из которых заканчивался выходом новой версии:

• В 1991 году Гвидо опубликовал первую версию (0.9.0) языка, включающую базовые возможности — в частности, работу с данными различных типов и корректировку ошибок.
• Через три года вышла версия 1.0, в которой функционал был дополнен обработкой списков данных: систематизацией, фильтрацией, сокращением, сопоставлением.
• Версия 2.0 была опубликована в 2000 году и отличалась исправленными недочетами прежних версий, а также новыми полезными функциями для программистов — в частности, поддержкой Unicode и облегченной методикой циклического просмотра списка.
• В 2008 году представлена версия Python 3, включившая возможность печати, поддержку деления чисел и расширенное исправление ошибок.

Язык программирования «Питон», начавшийся как проект одного человека, сегодня развивается и поддерживается командой разработчиков. В 2001 году они объединились в некоммерческую организацию Python Software Foundation, целями которой стали популяризация и совершенствование языка в сообществе программистов, контроль над интеллектуальными правами, проведение тематических конференций и т.д.

Читайте также Востребованные IT-профессии 2023 года: на кого учиться онлайн

Философия языка Python

Как и многие другие языки программирования, Python развивается в рамках общей концепции, которая сформулирована в так называемом The Zen of Python (Дзене Питона). В соответствии со своим названием она изложена в виде коротких изречений, напоминающих дзен-буддистские коаны, например:

• красивое лучше, чем уродливое;
• явное лучше, чем неявное;
• простое лучше, чем сложное.

В целом, ответив на вопрос что такое python, и, если свести концепцию «Питона» к общим принципам, они будут выглядеть следующим образом:

• cтремление к простоте и интуитивной воспринимаемости кода;
• простые, но строгие правила с минимальным числом исключений и множественных трактовок;
• ориентированность на выполнение практических задач и поиск очевидных решений.

Особенностью самого Python и разработанных для него обучающих материалов является определенная ироничность. Она специально используется создателями для того, чтобы повысить интерес к языку со стороны программистов, сделать его освоение и использование забавным и игровым.

Характеристики Python

Интерпретируемость. В «Питоне» операторы кода исполняются последовательно с помощью программы-интерпретатора. Если по ходу исполнения программы встречается ошибка, оно сразу же прекращается. Это позволяет Python-разработчику быстро обнаружить и устранить недочеты, но в то же время снижает производительность.

Динамическая типизация. Это автоматическое связывание переменной и типа в момент, когда ей присваивается определенное значение. Такой механизм ускоряет написание программы в различных ситуациях (например, при работе с переменными данными), но повышает вероятность ошибки.

Язык высокого уровня. Python по своему синтаксису и грамматике близок к естественным языкам. Благодаря этому программисту с его помощью легче описать различные структуры данных и операции, что также ускоряет и упрощает написание кода. Кроме того, это делает ПО, написанное на «Питоне», менее зависимым от платформы.

Объектно-ориентированность. Написанная на «Питоне» программа представляет собой совокупность объектов, каждому из которых присвоены определенный класс и место в иерархии. Таким образом проще управлять процессом программирования, что особенно важно при создании сложных проектов.

Станьте Fullstack-разработчик на Python и найдите стабильную работу
на удаленке

Преимущества Python

Простота и воспринимаемость. Язык «Питон» специально создан похожим по своему синтаксису на естественные языки (прежде всего английский). Блоки кода в нем отделяются друг от друга пробельными отступами. Это делает код, написанный на Python, более удобочитаемым и понятным для программистов. Минималистичный синтаксис также позволяет реже обращаться к документации и писать меньше строк кода, что, в свою очередь, ускоряет работу над проектом.

Обширная библиотека. Программисты и сообщество пользователей «Питона» создали для этого языка большую библиотеку, в которой содержатся оптимизированные и многократно используемые фрагменты кода для решения практически любых задач. Благодаря этому программисту не нужно писать код полностью с нуля, что также ускоряет работу над проектом или анализом данных. Кроме того, сообщество пользователей Python создало множество сторонних библиотек с дополнительными материалами, а также обширную сеть форумов, на которых делятся опытом и решениями.

Совместимость. Интерпретатор Python может интегрироваться с другими языками программирования — например, с Java, C и C++. Благодаря этому Python-разработчики могут расширять функциональность своего проекта, подключая к нему их возможности. Верно и обратное: программы, написанные на указанных языках программирования, можно сочетать с модулями, созданными с помощью «Питона».

Мультиплатформенность. Программы, написанные на Python, адаптированы ко всем существующим аппаратным и программным платформам. Язык используется для работы на разных устройствах, от мейнфреймов до смартфонов и карманных компьютеров под управлением операционных систем Microsoft Windows, MacOS, iOS, Android, UNIX, Linux, Symbian, PalmOS и т.д. Это создает широчайшие возможности для разработки программных продуктов различного назначения, адаптированных под разные платформы.

Мультипарадигменность. На «Питоне» можно программировать в различных парадигмах: объектно-ориентированной, функциональной, императивной, процедурной, структурной и т.д. Это достигается за счет подключения дополнительных библиотек, интерпретаторов и фреймворков. Мультипарадигменность позволяет расширить выразительные способности языка программирования, решать с его помощью больший спектр задач в рамках одного проекта.

Читайте также Как создать простую игру «Змейка» на Python и Pygame

Недостатки Python

Низкая производительность. Python относится к интерпретируемым языкам программирования, поэтому написанный на нем код исполняется с определенной задержкой и расходом дополнительных ресурсов компьютера. Из-за быстрого роста мощностей этот недостаток в последнее время стал не так ощутим, но на слабых устройствах (например, старых ПК или смартфонах) он все еще является проблемой. Частично она решается с помощью перезаписи особо «трудных» участков кода на других совместимых языках.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL). Эта функция позволяет синхронизировать работу нескольких потоков, поочередно приостанавливая и запуская их. Это снижает риск конфликтов между потоками при обращении к одним и тем же участкам памяти, тем самым защищая данные от разрушения. Однако данная функция также ограничивает параллельность вычислений, снижая их эффективность на многоядерных и многопроцессорных системах.

Синтаксис. Обычно этот аспект Python считается его преимуществом — в частности, за счет простоты, удобочитаемости. Однако многие программисты, привыкшие работать с другими языками, при переходе на «Питон» часто сталкиваются с неудобством некоторых использованных в нем архитектурных решений. Впрочем, эти недостатки обычно заметны на очень высоком уровне программирования и по большей части являются делом привычки.

Использование Python также включает решение фундаментальных и прикладных научных задач, анализ данных, разработку игр и специализированного ПО для дизайнеров, музыкантов, видеомонтажеров, фотографов и т.д. Хотя этот язык не лишен недостатков, его простота и универсальность оказались востребованными практически во всех сферах человеческой деятельности.

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

Статьи по теме:

Где используется Python?

В этой статье пойдет разговор о практическом использовании языка программирования Python и о том, какими возможностями он обладает. Также будут рассмотрены основные характеристики и сферы применения Python.

Любой, кто всерьез задумывается об изучении языка программирования «Пайтон», поневоле спрашивает себя, какие задачи он сможет решать, освоив эту технологию. В реальности на этот вопрос нельзя ответит быстро, т. к. Python обладает широкими возможностями и используется для решения множества задач.

Три основные области применения «Питона»:

— Big Data и Machine learning (машинное обучение, работа с данными: анализ, визуализация и т. д.);

— скриптинг (написание скриптов автоматизации).

Но давайте обо всем по порядку.

Устройство Python. Преимущества языка

Python — язык высокоуровневого типа, который поддерживает следующие виды программирования:

Основной упор сделан на читаемость кода и повышение скорости работы программиста. Синтаксис ядра «Питона» является минималистичным, а стандартная библиотека обладает широким набором функций.

Архитектурные черты:

— механизм обработки исключений;

— высокоуровневые структуры данных;

— разбиение программ на модули, которые можно объединять в пакеты.

Эталонная реализация — интерпретатор CPython — его поддерживает большая часть активно используемых платформ. Распространение языка осуществляется под свободной лицензией. Существуют реализации интерпретатора для JVM,CLR, LLVM и прочие. Проект PyPy задействует JIT-компиляцию, увеличивающую скорость выполнения программ, написанных на Python.

Тезисно о преимуществах:

— низкий порог вхождения. При адекватных усилиях «Пайтон» поймет даже новичок (подходит в качестве первого языка);

— синтаксис прост, лаконичен, понятен, то есть скорость разработки повышается;

— кроссплатформенность. Программировать можно почти на всех платформах;

— большое и активное профессиональное сообщество, множество доступной технической и обучающей информации;

— мощная поддержка крупных компаний IT-индустрии;

— большое количество дополнительных фреймворков и библиотек, еще больше расширяющих возможности использования языка (для решения той либо иной коммерческой задачи не надо каждый раз изобретать велосипед);

— востребованность Python-специалистов на современном рынке труда;

— широкое применение в разных сферах. Это преимущество является закономерным следствием вышеуказанных плюсов.

Из минусов: Python — язык программирования с динамической типизацией, и пусть скорость написания кода выше, а в силу синтаксиса — писать проще, но по производительности Python все же уступает компилируемым языкам, тому же C++.

После краткого знакомства с языком Python, перейдем к примерам его практического применения.

Web-разработка

Для разработки веба подключают специальные фреймворки, наиболее популярными являются Django и Flask. Благодаря фреймворкам, работа по написанию веб-приложений значительно упрощается. К примеру, фреймворки помогают реализовывать нужные бизнес-процессы, облегчают рефакторинг старых сайтов, упрощают применение Ajax и так далее.

Два слова о Django и Flask:

• Flask. Гибок, прост в эксплуатации, минималистичен;
• Django. «Все включено»: административная панель, ORM, интерфейс базы данных, структура каталогов для готовых проектов и программных приложений.

Кто работает с этими фреймворками, и какой из них лучше выбрать, читайте здесь .

Работа с данными

Машинное обучение сегодня более чем популярно и у всех на слуху. При использовании Machine learning (ML) задействуются методы работы с искусственным интеллектом. Существует много алгоритмов машинного обучения, которые применяются в системах распознавания лиц, голосов, изображений и прочих системах. Всего не перечесть. Если интересуют подробности, основные алгоритмы машинного обучения и примеры использования ML для решения реальных проблем, вам сюда . Также может представлять определенный интерес подборка Open Source-проектов по машинному обучению.

Таким образом, именно Python в силу своих возможностей чаще всего используется в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Среди популярных фреймворков и библиотек для ML можно выделить scikit-learn и TensorFlow.

Нельзя отдельно не упомянуть анализ и визуализацию данных, где тоже задействуется Python. Одна из наиболее популярных библиотек для визуализации — Matplotlib.

Также «Питон» подходит для написания парсеров, позволяющих выполнять сбор информации в глобальной сети. А еще с его помощью обслуживают облачные сервисы, хранилища данных и т. п.

Скриптинг

Под скриптингом понимают написание скриптов, позволяющих автоматизировать простые задачи. Это могут быть дополнительные модули, плагины к уже готовому программному обеспечению и т. д.

Широко применяется «Пито н» и при автоматизации тестирования ПО. Таким образом, если вы освоите этот язык, вы сможете развивать свою карьеру по целому ряду IT-направлений:

— дата-инженер, data scientist, специалист по машинному обучению;

— QA-инженер (тестировщик) с уклоном в автоматизацию тестирования.

Где еще используется Python?

Кроме вышеописанных сфер, Python используется и в следующих целях:

— разработка приложений для мобильных устройств. Да, для гаджетов с ОС Android больше нужен Java или Kotlin, для iOS — нужен язык Swift либо Objective-C. Однако на Python могут разрабатывать серверную часть приложений;

— создание десктопных программ для ПК (для разработки графического интерфейса можно воспользоваться, к примеру, библиотекой Tkinter);

— разработка встроенных систем для разных цифровых устройств. Классический пример — Raspberry Pi. Также это могут быть системы управления банкоматами и пр.;

— создание игр. Тут нужно вспомнить несколько серьезных проектов, где задействовался Python: Battlefield 2, World of Tanks. Также с его помощью была создана Civilization IV. Если же создавать игры — это просто личное хобби, обратите внимание на фреймворк PyGame.

Итог

Пришло время сделать краткие выводы. Пусть «Пайтон» и не «самый-самый», но один из лучших — это точно, и говорить об этом можно смело. Да и вряд ли кто будет спорить с тем, что такая универсальность и популярность языка означает, что его знания не останутся невостребованными на рынке труда. То есть вы не только без особых проблем найдете новое место, где можно будет применить свои знания, но и сможете получать за это неплохую зарплату. А вот о том, что конкретно стоит знать начинающему разработчику, чтобы успешно претендовать на позицию Junior, читайте в этой статье. Вы узнаете, как начать этот путь, можно ли получить работу с опытом без году неделя, какие необходимые soft skills особенно важны, какие сложные сопутствующие технологии надо знать.

Нужен курс для продвинутых? Хотите получить знания от практикующих экспертов? Переходите по ссылке ниже:

• https://zen.yandex.ru/media/nuancesprog/gde-i-kak-primenit-python-na-praktike-tri-osnovnye-sfery-ego-primeneniia-5dd6c7b7d8a5147cefe9a62e

Где используется язык Python

Python — высокоуровневый язык программирования, появившийся в 1991 году благодаря Гвидо ван Россуму. Программист из Нидерландов создал его, чтобы ускорить разработку, а также сделать код более читаемым и понятным для других разработчиков.

Python — интерпретируемый язык, он выполняется в реальном времени, а не компилируется в машинный код, как C++ или Java.

Для НЕпрограммистов, которые часто сталкиваются с обработкой больших объемов данных Python для анализа данных Начать обучение бесплатно

Где используется Python

Благодаря удобству и простоте пайтон полезен для многих отраслей

Веб-разработка

• Питон предлагает набор инструментов и фреймворков для разработки веб-приложений.
• Простой синтаксис ускоряет написание кода. Пайтон также поддерживает пакеты и библиотеки, которые делают разработку веб-приложений более эффективной.
• Python имеет открытый код, а также коммьюнити разработчиков, создающих новые библиотеки и улучшающих существующие. Это делает веб-разработку доступной.
• В Python доступны инструменты для работы с БД, включая поддержку СУБД — MySQL, PostgreSQL, Oracle. Питон также поддерживает работу с разными форматами данных — JSON, XML.
• Python используется для машинного обучения и развития искусственного интеллекта. Это помогает создавать приложения с возможностью внедрения предсказательной аналитики.

Пайтон — один из лучших языков программирования для веб-разработки. Он прост, обладает множеством библиотек, интегрируется с другими технологиями или инструментами.

Data Science

Python — востребован для Data Science благодаря:

• научным вычислениям с помощью Numpy;
• продвинутому анализу данных с Pandas;
• инструментам машинного обучения;
• визуализации данных с Matplotlib, Seaborn;
• интерактивной визуализации с помощью Plotly.

Как Python помогает науке о данных:

• Обработка данных. Python обладает большой мощностью в обработке данных.
• Визуализация данных. Matplotlib и Seaborn — библиотеки визуализации Python — помогают создавать информативные графики или диаграммы для представления данных. С помощью библиотеки Plotly можно создавать интерактивные картинки, собирать из них целые дашборды.
• Машинное обучение. Python имеет много библиотек для машинного обучения — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Они помогают создавать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, динамического ценообразования.
• Анализ текстов. Python имеет библиотеки для обработки текста — Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim. Они помогают проводить анализ текста или его тональности, а также выполнять машинный перевод.

Python — мощный инструмент для работы с данными в области Data Science.

Искусственный интеллект и робототехника

Благодаря простоте, гибкости и разнообразию библиотек для машинного обучения Python используют в робототехнике и для развития искусственного интеллекта.

• При помощи Python разработчики создают модели машинного обучения — деревья решений, нейронные сети, методы опорных векторов и другие. Библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn обеспечивают работу этих методов и их настройку.
• Пайтон используется при разработке программного обеспечения роботов и автономных систем. Библиотеки Robotics Operating System (ROS), PyRobot предоставляют различные инструменты для управления роботами, взаимодействия с датчиками, анализа данных.
• Питон используется в областях, связанных с робототехникой или искусственным интеллектом, — обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехнические системы управления.

Пайтон — важный инструмент для разработки искусственного интеллекта, робототехники.

Компьютерные игры

Python не так быстр, как, например — C++, но у него есть плюсы для разработки игр. Питон имеет множество библиотек и фреймворков, которые делают разработку игр более удобной.

Как Python используется для компьютерных игр:

• Разработка игр. Python имеет множество библиотек — Pygame, PyOpenGL, Pyglet,позволяющих разработчикам создавать игры разных жанров и уровней сложности. Библиотеки Pygame и Pyglet особенно популярны для разработки 2D-игр.
• Создание искусственного интеллекта для компьютерных игр. Библиотеки TensorFlow и PyTorch могут использоваться для создания нейронных сетей, которые могут управлять поведением персонажей в игре.
• Создание модулей и инструментов для разработки игр. Например — PyInstaller используется для создания исполняемых файлов из скриптов.

Системное администрирование

Python используется для автоматизации задач системного администрирования:

• управление серверами;
• обработка логов;
• мониторинг сетевой активности

Некоторые способы использования питона для системного администрирования:

• Автоматизация задач. Пайтон позволяет создавать скрипты, которые могут автоматизировать задачи системного администрирования — создание резервных копий, обновление ПО, управление настройками системы. Это ускоряет рабочие процессы и снижает вероятность ошибок.
• Управление конфигурацией. Python используется в Ansible, SaltStack. Эти инструменты позволяют настраивать и управлять большим количеством серверов, обеспечивая их согласованность.
• Мониторинг систем. Python используется для создания инструментов мониторинга, которые могут отслеживать работу систем или процессов, а также предупреждать о проблемах. Например — инструменты мониторинга сетевой активности используют Python для разработки пользовательских плагинов и скриптов.
• Работа с данными. Пайтон применяют для обработки, анализа данных, собранных со многих серверов. Это позволяет проводить анализ логов, мониторинг БД, а также создавать динамические отчеты.

Множество библиотек и инструментов делают пайтон удобным для использования в системном администрировании.

Плюсы и минусы Python

Python — самый популярный язык программирования в мире благодаря многим преимуществам:

• Простота использования. Python имеет понятный синтаксис, который делает его доступным для начинающих программистов.
• Универсальность. Пайтон позволяет разработчикам создавать высокоуровневые программы или приложения, которые могут использоваться в широком спектре отраслей.
• Кроссплатформенность. Python может быть запущен на различных операционных системах — Windows, macOS, Linux, что делает его идеальным для разработки приложений, работающих на различных платформах.
• Большое количество библиотек и фреймворков. Питон имеет обширную библиотеку, которая позволяет программистам ускорять процесс разработки. Она также помогает решать разные типы задач: научные вычисления, анализ данных, веб-разработка, машинное обучение.
• Крупное сообщество пользователей. Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые делятся знаниями, создают библиотеки или фреймворки, а также обсуждают лучшие практики разработки.

Несмотря на все преимущества, Python также имеет некоторые недостатки:

• Низкая скорость выполнения некоторых задач. Особенно это заметно при сравнении с C++ или Java.
• Сложности с многопоточностью. Реализация многопоточности может быть сложной, также она не всегда эффективна.
• Сложности с некоторыми типами данных. В Python нет строгой типизации, что может привести к трудностям в работе с некоторыми типами данных — даты, времена.

Но почти все недостатки питона устранимы с помощью библиотек. Например, для сложных вычислений используется библиотека Numpy, написанная на C++. Это позволяет использовать понятный и удобный синтаксис питона, но не терять в скорости работы программ. Поэтому Python становится все более востребованным во многих отраслях.

С чего начать изучение Python

Если вы хотите начать изучать Python, следуйте нашим рекомендациям:

• Начните с основ. Осваивайте Python постепенно. При изучении языка программирования важно понять основы, поэтому не спешите — посвятите достаточно времени изучению базовых конструкций.
• Практикуйтесь. После освоения основ Python начните практиковаться, решая задачи и создавая свои программы. Практика поможет закрепить знания, а также научиться применять их на практике.
• Изучайте библиотеки и фреймворки. Python имеет множество библиотек и фреймворков, которые позволяют быстро создавать программы различной сложности.
• Станьте частью сообщества. Вы можете обращаться за помощью к более опытным коллегам, а также делиться своими знаниями с другими. Присоединяйтесь к форумам, чатам и группам в социальных сетях, где обсуждаются темы, связанные с Python.
• Никогда не останавливайтесь на достигнутом. Python постоянно совершенствуется, поэтому не забывайте следить за новыми версиями языка, изучать новые библиотеки и фреймворки, принимать участие в проектах, связанных с Python.

Чтобы освоить анализ данных и научиться работать с массивными объемами информации, пройдите курс «Python для анализа данных» от HOCK Training. Выберите удобный формат: онлайн-обучение с преподавателем или самостоятельное изучение в любое время. После окончания курса вы получите удостоверение государственного образца о повышении квалификации. Регистрируйтесь сейчас и начните свой путь в мире анализа данных!