Плюсы и минусы питона как языка программирования

Язык программирования Python: плюсы, минусы, сфера применения. Каким языком является Python?

В этой статье мы поговорим о языке программирования Python: где он используется, какие имеет преимущества и недостатки. Это своеобразный гайд для всех, кто интересуется «Пайтоном».

Python — высокоуровневый скриптовый язык программирования. Его отличительная особенность — универсальность, поэтому «Питон» или «Пайтон» прекрасно подходит для решения самых разных задач. Сегодня он применяется во многих IT-сферах, таких как Machine learning, разработка приложений, веб, парсинг и много чего ещё.

Плюсы Python

Python является интерпретируемым языком программирования, который не компилируется. Таким образом, до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах, а сам язык логичен и хорошо спроектирован.

Кода в нём меньше, чем при использовании других языков программирования, поэтому разработка осуществляется быстрее. Вот, например, как выглядит код вывода текста «Hello, Otus!» на языке программирования Java:

 
class Main < public static void main(String[] args) < System.out.println("Hello, Otus!"); >>
В Python же для выполнения той же самой задачи достаточно всего одной строчки:
 
print("Hello, Otus!")
В том числе и поэтому считается, что Python хорошо подходит для новичков.
Как применяют Python?
Как уже было сказано выше, Python универсален, поэтому его используют и в вебе, и на мобильных девайсах, и в приложениях, связанных с Machine learning, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но давайте обо всём по порядку.
Веб-разработка на Python
Сегодня Python довольно часто применяют в веб-разработке. Для работы используют такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, для создания сайтов на языке программирования Python существуют специальные движки: • Saleor; • Wagtail; • Abilian SBE; • Ella; • Django-CMS.
Ещё на языке Python нередко пишут парсеры, предназначенные для сбора информации в сети Интернет. К примеру, в компании Google язык Python используют для индексации сайтов.
Программные приложения на Python
С помощью языка Python можно создавать и десктопные программы. Вот примеры программ: • GIMP — визуальный Linux-редактор; • Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu; • BitTorrent до 6-й версии включительно — менеджер торрент-закачек (сейчас программу переписали на C++); • Blender — приложение для создания графики 3D.
Мобильные приложения на Python
Не менее популярна и мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java/C++/C#, а для iOS используют Swift/Objective-C. Но если речь идёт о программировании серверной части мобильных приложений, то тут нередко используют Python. Допустим, тот же Instagram-клиент для iOS пишется на Objective-C, зато сервер — на Python.
Игры на Python
Много компьютерных игр либо полностью, либо частично написаны на языке Python. Бытует мнение, что данный язык не очень подходит для серьёзных проектов, однако на деле он применялся при разработке следующих хитов: • World of Tanks; • Battlefield 2; • Civilization IV; • EVE Online.
Но несмотря на возможность реализовать пользовательский интерфейс и работу с графикой, на языке программирования Python чаще всего пишут скрипты запуска сцен, взаимодействия персонажей, обработки событий.
Встроенные системы
На языке Python программируют встроенные системы для разных устройств. К примеру, язык пригодился «Сбербанку» для управления банкоматами.
Есть и другие успешные проекты: • The Owl Embedded Python System; • Raspberry Pi; • Python Embedded Tools; • Embedded Python.
Кроме того, Python используется во встроенном промышленном ПО на станках с ЧПУ, на телекоммуникационном оборудовании, а также при работе со средствами автоматического регулирования давления, температуры, расхода жидкостей и пр.
Создание скриптов на Python
Мы уже говорили про скрипты на Python. Речь идёт о написании плагинов и скриптового кода к уже готовым программам, то есть, когда нужно создать дополнительные модули или реализовать какую-нибудь логику. Такие скрипты встраивают в ПО, написанное на других языках программирования, чтобы автоматизировать определённые задачи.
Системное администрирование на Python
Системные администраторы используют Python для автоматизации задач. Это простой и мощный язык, поддерживающий специальные пакеты, повышающие его эффективность. Главный плюс заключается в том, что Python инсталлирован на все серверы с Linux по умолчанию.
Научные исследования на Python
Для Python есть ряд библиотек, которые применяются при выполнении вычислений и исследований: • SciPy; • NumPy; • Matplotlib.
Благодаря наличию специализированных библиотек, а также простоте освоения, многие учёные (физики, математики, биологи) выбирают именно этот язык.
Data Science и Python
Python считается наиболее востребованным языком в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Также с его помощью обслуживают облачные сервисы и хранилища данных.
Тестирование на Python
Наряду с Java, язык программирования Python широко используется для автоматизации тестирования.
Минусы языка программирования Python
Несмотря на множество плюсов (простота, лаконичность, универсальность), у языка есть и минусы. 1. Программы на Python считают недостаточно быстрыми. Для сравнения: софт для iOS, написанный на языке Swift, может работать в 8 раз быстрее, чем на Python. Также Python — не очень подходящее решение для задач, которые требуют большого объёма памяти, — такие задачи лучше решать с помощью C либо C++. 2. Высокий уровень зависимости от системных библиотек. В результате затрудняется перенос на другие системы. Да, проблема решается посредством Virtualenv, однако у этого инструмента свои недостатки: костыли, избыточность полных методов изоляции, дублирование системных библиотек. 3. Global Interpreter Lock не даёт возможности одновременно исполнять несколько потоков Python в реализации CPython. Но GIL мы можем на какое-то время отключить, как это реализовано в математическом пакете NumPy.
Вывод
Таким образом, можно уверенно сказать, что Python — популярный, универсальный и очень востребованный язык программирования. Следовательно, став Python-разработчиком, у вас не будет проблем с трудоустройством. А то, что труд программистов сегодня оплачивается очень достойно, я думаю, никому напоминать не стоит.
Если вас всерьёз заинтересовал язык программирования Python, добро пожаловать на курс OTUS — на нём вы не только получите ценные навыки и знания, но и сможете сделать своё резюме гораздо более привлекательным и добавить в портфолио проектную работу.
Основные недостатки языка Python
Язык программирования Python славится своей простотой и лаконичностью. Немногословный и понятный синтаксис, похожий на псевдокод, а также сильная динамическая типизация способствуют быстрому и безболезненному обучению новичков.
Интерпретатор языка берёт на себя всю низкоуровневую работу, освобождая программиста от необходимости ручного управления памятью. Практическая невозможность получить segmentation fault, а также удобная система исключений, снабжённая понятными сообщениями, позволяют оперативно отлаживать программы. Ситуации, когда их падения из-за возникшей ошибки требуют глубокого дебаггинга, достаточно редки.
Непереполняемые целые числа и безопасность при работе с контейнерами стандартной библиотеки делают из Python хорошее средство предварительного прототипирования идей, а большое число высококачественных математических библиотек обуславливают лидерство этого языка в области машинного обучения, анализа данных и научных вычислений.
Более искушённые программисты ценят этот язык за удобные средства для построения пайплайнов отложенных, или как ещё говорят — ленивых, вычислений. В Python эта функциональность реализуется итераторами и т.н. генераторами. Библиотека асинхронного программирования также довольно хороша.
Но не всё с этим языком легко и просто. Помимо специфического архитектурного решения под названием GIL, воплощённого в основном интерпретаторе языка CPython и связанных с ним проблем с эффективностью многопоточности, Питону присущи и более фундаментальные недостатки, сильно ограничивающие область его применения.
Скорость
Основным среди таковых принято считать его медлительность, хотя это с определённой долей справедливости парируется тем, что скриптовому языку скорость особо и не нужна. В задачах, требующих высокой производительности, он выступает лишь как обёртка для манипуляций с API низкоуровневых библиотек, написанных на языках с поддержкой AOT-компиляции. Самыми популярными из таких языков на данный момент являются, конечно же, C и C++. На первом, например, реализована широкоиспользуемая библиотека NumPy , созданная для математических операций с массивами произвольной размерности. На втором — набирающий популярность фреймворк для обучения нейросетей PyTorch .
Как бы то ни было, что-то высокопроизводительное на чистом Питоне написать не получится. Для этого требуется прибегать к помощи других языков или использовать статически типизированные расширения, такие как, например, Cython , на которых писать, мягко говоря, неприятно.
В общем, недостаток в скорости ограничивает область применения этого языка задачами, в которых время операций ожидания ответа на запрос многократно превышает время работы тела скрипта. Среди них можно выделить:

Использование Python в качестве языка командной строки и управления взаимодействия между другими программами. Здесь он имеет определённое преимущество перед Bash , Sh и прочими языками оболочки, лишёнными удобной работы с массивами и строками и имеющими плохочитаемый синтаксис. Тем не менее описывать конвейеры в последних намного удобнее. Пример: управляющие скрипты большинства дистрибутивов Linux.
Конфигурация и управление базами данных. Примеры: модуль sqlite3 , Django и т.д.
Манипуляция потоками вычислений, в которых расчёты производятся глубоко оптимизированным кодом, скомпилированным в непосредственные инструкции процессора. Python тут выступает лишь как среда для взаимодействия с API по инициализации и описанию структуры взаимодействия этих потоков. Примеры: NumPy , CuPy , PyTorch и т.д.

Почему Python медленный
Тут есть два основных фактора:

В нём практически всё аллоцируется на куче.
Перед выполнением операций с любым объектом интерпретатор проверяет его тип.

Давайте взглянем на примерную реализацию структуры в коде CPython , которая является обязательной частью всех питоновских объектов:
typedef struct _object < Py_ssize_t ob_refcnt; PyTypeObject *ob_type; >PyObject;
Переменная ob_refcnt отвечает за подсчёт ссылок, указывающих на данный объект. Если их количество становится равным нулю, это становится сигналом для сборщика о том, что память, занимаемую этим объектом, можно освободить. ob_type указывает на тип данного объекта. Плюс к этому, если объект владеет сущностью нефиксированного размера, указатель на тип дополняется указателем на область памяти, где эта сущность хранится, и переменной, отвечающей за её размер.
Современные процессоры оптимизированы для работы со значениями, хранящимися в памяти последовательно и непрерывно. Искоренение промахов кэша, а также подстраивание под предсказатель переходов является неотъемлемой частью разработки быстрых программ.
Что касается языка Python, то он компилируется в байт-код, а не в инструкции процессора. Значит, предсказатель переходов тут становится бессилен.
Оптимизации векторизации тут тоже не работают. Как пример, обычный питоновский массив вида [100, 200, 300, 400, 500] , на самом деле, как было показано выше, хранит не целые числа, а указатели на объекты типа int , каждый из которых хранит указатель на область памяти, в которой записано соответствующее ему число. Даже один косвенный указатель ломает векторизацию, а тут для доступа к информации о числе нужно пройтись, как минимум, по двум. Лиха беда начало, перед каждой операцией с объектом интерпретатор Питона должен перейти в область памяти с реализацией соответствующего метода для текущего типа, и переход этот делается опять же по указателю.
Динамика
Как мы видим, безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большое число возможных процессорных оптимизаций. Тем не менее знающие читатели могут заметить, что, например, в Java все объекты, за исключением примитивных типов, так же аллоцируются на куче, но код на этом языке работает гораздо быстрее. Так почему бы интерпретатору Питона не реализовать оптимизации, присущие виртуальной машине Java, — например, копцепцию JIT-компиляции?
Несмотря на довольно успешные попытки её воплощения в различных вторичных интерпретаторах ( PyPy  и т.п.) и библиотеке Numba , можно констатировать, что код на Питоне очень плохо поддаётся оптимизации. И причина этого кроется в следующих взаимосвязанных особенностях, которые объединяет тот факт, что Python — крайне динамичный язык:

   Во-первых, это динамическая типизация
Данное словосочетание означает тот факт, что переменная, объявленная в этом языке, не имеет привязанного к ней типа. То же самое касается сигнатур функций и полей классов. 
Писать что-то подобное возможно только в динамически типизированных языках: 


>>> x = 3 >>> x = '36' >>> >>> def foo(a, b): >>> if b: >>> return [a] >>> return a >>> >>> foo(x, True) ['36'] >>> foo(x, False) '36' >>> class Bar: >>> __slots__ = ('baz',) >>> >>> x = Bar() >>> x.baz = 332 >>> x.baz 332 >>> x.baz = 'Some string' >>> x.baz 'Some string' >>> foo(x, True) []
>>> a = 5 >>> b = True >>> >>> if b: >>> x = 100 >>> x 100 >>> for i in range(10): >>> for j in range(5): >>> pass >>> print(i, j) 9 4
>>> class Meta(type): >>> def __new__(cls, name, bases, attrs): >>> if list in bases: >>> return super().__new__(cls, name, (tuple,), attrs) >>> return super().__new__(cls, name, (list,), attrs) >>> >>> class Foo(list, metaclass=Meta): >>> pass >>> >>> class Bar(tuple, metaclass=Meta): >>> pass >>> >>> issubclass(Foo, list) False >>> issubclass(Foo, tuple) True >>> issubclass(Bar, tuple) False >>> issubclass(Bar, list) True
>>> from collections.abc import Iterable >>> >>> def wrap_class(cls): >>> if issubclass(cls, Iterable): >>> class FooCounter(cls): >>> def count_foo(self): >>> return sum(1 for item in self if item == 'foo') >>> >>> return FooCounter >>> raise TypeError(f'Class is not an iterable type') >>> >>> wrap_class(list)([2, 3, 'foo', 'bar', 'baz', 'foo']).count_foo() 2
Все эти особенности негативно влияют на возможность предоставления статических гарантий относительно поведения кода на языке Python. Существующие анализаторы, основным из которых является MyPy , нельзя назвать законченными. Особенной проблемой является то, что на данный момент они имеют крайне ограниченную функциональность при анализе случаев, подобных взятым из последних двух примеров. Ситуация осложняется тем фактом, что, несмотря на все те правильные инициативы, связанные с внедрением модуля typing в предыдущих релизах, система аннотации типов в Питоне остаётся невыразительной. Например, для указания интерфейса типа возвращаемого аргумента функции wrap_class из последнего примера требуется поддержка типов-пересечений, которой на текущий момент нет.
Более того, появление концепции протоколов, введённой в Python 3.8 , которые вносят рантаймовый оверхед наследования, ислючительно для ублажения статических анализаторов кода, на мой взягляд, свидетельствует о том, что разработчики языка зашли куда-то не туда.
Как бы то ни было, возможность статической проверки корректности типов является необходимой как для проведения оптимизаций кода, так и для получения гарантий правильной работы программы, что сильно удешевляет поддержку крупных проектов. К сожалению, недостаточный инструментарий текущей версии языка, а также ограниченные возможности существующих анализаторов не позволяют проводить эффективную компиляцию кода Python без его адаптации под использование сторонних решений типа библиотеки Numba .
Выводы
В данной статье были рассмотрены два основных недостатка языка Python, а именно: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти проблемы взаимосвязаны, и решение последней автоматически откроет дорогу для решения первой.
Уже сейчас в мире существуют динамически типизированные языки с опциональной компиляцией, основанной на уточнении типов. Самым интересным из них, на мой взгляд, является Julia. Возьмут ли разработчики CPython его пример на вооружение — покажет время.
Как бы то ни было, язык Python является отличным инструментом для быстрого написания кода. Его широкие динамические возможности, а также понятность и, я не побоюсь этого слова, красота синтаксиса обуславливают то, что процесс составления программ на нём действительно вызывает удовлетворение. Тем не менее, как и любой инструмент, этот язык имеет свои недостатки и о них полезно помнить перед началом своих проектов.

Python
Программирование

Преимущества и недостатки языка Python

 
Senior Software Engineer/Team Lead в RaccoonGang, Преподаватель Компьютерной школы Hillel.

1. Почему Python популярен?
2. Преимущества
3. Недостатки
4. Заключение

Почему Python популярен?
В настоящее время, когда вычислительные мощности персональных компьютеров и серверов стали достаточно высокими, появился огромный спрос на интерпретируемые языки программирования. Ведь помимо запуска самой программы необходим запуск интерпретатора, что требует дополнительных ресурсов. Именно таким языком и является Python.
В своей статье Алексей Волошин, техлид команды Aliens в RaccoonGang и Преподаватель курсов программирования в Харькове, проводит обзор основных преимуществ и недостатков языка Python.
Если просмотреть статистики последних пяти лет, можно увидеть, что данный язык входит в пятерку самых востребованных языков и по данным DOU за первый квартал 2020 год является четвертым по востребованности в Украине, уступив таким языкам как JavaScript, Java и C#. Это показывает насколько данный язык популярен и востребован на рынке на сегодняшний день.
Популярность Python обусловлена тем, что данный язык способен решать широкий круг задач и его применение возможно на всех популярных на сегодняшний день платформах, за исключением мобильного сегмента, на котором плотно укоренились специфические языки. В последние годы Python приобрел свою популярность за счет эффективности в таких сферах разработки как Machine Learning и Data Science благодаря своей расширяемости и гибкости, что так необходимо в данном сегменте программирования. В то же время Python широко применяется в WEB, в котором данный язык чувствует себя отлично с начала 2000-х годов и по сей день развивает и совершенствует это направление. Поэтому так популярно изучение Python online курсом.
Давайте более подробно посмотрим на все преимущества и недостатки данного языка.
Преимущества

Гибкость — это, по моему мнению, основное преимущество языка, так как благодаря своей гибкости язык получил популярность среди многих разработчиков. Как сказал один из моих знакомых, когда начинал изучать этот язык: «Да в Python можно все по винтикам разобрать и собрать в любой момент». И он был прав.
Расширяемость — один из слоганов языка звучит как — Just Import! — что полностью объясняет, насколько язык расширяем и был расширен за последние годы. Существуют библиотеки и фреймворки под любой тип задач и надобностей. Также огромным плюсом является то, что мы можем использовать C код из Python.
Простота синтаксиса. Синтаксис — это именно то, из-за чего я влюбился в Python, из синтаксиса было убрано все лишнее, код чист и понятен без лишних скобок и выражений.
Интерпретируемость. Интерпретатор Python существует для всех популярных платформ и по умолчанию входит в большинство дистрибутивов Linux, а значит есть на большинстве серверов «из коробки».
PEP — единый стандарт для написания кода, что делает код поддерживаемым и читабельным даже при переходе от одного программиста к другому. Это поддерживает популярность Python.
Open Source — код интерпретатора Python является открытым, что позволяет любому, кто заинтересован в развитии языка поучаствовать в его разработке и улучшить его. Если смотреть детали релиза одной из версий языка, то можно заметить, что огромные части нового функционала реализованы сторонними разработчиками.
Комьюнити — вокруг Python образовалось довольно дружественное и приятное комьюнити, которое готово прийти на помощь любому начинающему или уже умелому разработчику и разобраться в его проблеме.

Все эти преимущества языка сделали его популярным и востребованным на данный момент, позволив Python развиваться огромными темпами. Существует уже третья версия языка, которая является основной сегодня. Вторая версия языка перестала поддерживаться в декабре 2019-го года.
Но несмотря на все явные преимущества, Python также имеет ряд недостатков, которые, по моему мнению, с лихвой перекрываются его преимуществами.
Рекомендуем курс по теме
Python Pro advanced
Недостатки

Производительность. Большинство разработчиков, да и сам создатель языка, сходятся во мнении, что Python не настолько шустрый, насколько хотелось бы. Это обусловлено тем, что Python интерпретируемый язык. Но даже по сравнению с остальными интерпретируемыми языками заметно, что Python проигрывает в производительности. Но это легко можно нивелировать при помощи C реализаций того или иного проблемного участка кода. В условиях сегодняшних мощностей — это несильно заметно.
Синтаксис — да, по моему мнению, синтаксис это и минус тоже, так как если вы переходите с другого языка программирования, синтаксис будет непривычен и немного странным для вас, но это только дело привычки.
Динамическая типизация — из-за динамической типизации Python потребляет больше ресурсов, чем мог бы, но это зачастую компенсируется внутренним кешированием.
Global Interpriter Lock. На данный момент это является основной проблемой производительности в Python, а также этим обусловлена плохая реализация многопоточности. Код GIL не менялся с первой версии языка. Это явно указывает на то, что он устарел. Остается надеяться, что разработчики уделят этому внимание в ближайших релизах.

Заключение
Исходя из вышеперечисленного, я все же утверждаю, что все недостатки языка с лихвой нивелируются его преимуществами, которые гораздо более весомы в сегодняшних реалиях. И не стоит забывать, что язык развивается. Это дает надежду на то, что все недостатки будут либо сокращены, либо устранены вовсе.
Python — это отличный язык программирования как для обучения, так и для реальной разработки. Он помогает решить огромный спектр задач!

Senior Software Engineer/Team Lead в RaccoonGang, Преподаватель Компьютерной школы Hillel.
Преимущества языка Python
Python стал самым популярным языком программирования в 2022 году. С его помощью создают игры, мобильные и десктопные приложения, тестируют научные гипотезы, организуют работу нейросетей. Но почему «питон» стал таким популярным — его стали изучать тысячи IT-специалистов? Разберёмся далее.
Для НЕпрограммистов, которые часто сталкиваются с обработкой больших объемов данных Python для анализа данных Начать обучение бесплатно 
 Что такое Python 
Python — это высокоуровневый язык программирования, с помощью которого создают сайты, разрабатывают приложения, автоматизируют процессы анализа или визуализации данных. Python не был разработан для конкретных целей, поэтому подходит как для создания алгоритма рекомендаций видеосервиса, так и для разработки программного обеспечения для самоуправляемых автомобилей или управления космическими аппаратами на других планетах.
К основным характеристикам Python относят:

Объектную ориентированность. Python — это объектно-ориентированный язык программирования, в его основе лежат понятия объекта и класса. Объект — экземпляр класса, объединяющий данные и способы взаимодействия с ними. Объектная ориентированность Python помогает структурировать код и повысить его читабельность, что особенно важно при реализации крупных проектов. Пример. Создадим класс «собака», в котором будут два объекта — Бобик и Дружок. Мы можем задать объектам одного класса общие атрибуты, например — дружелюбность. Если создать ещё один объект в нашем классе «собака» — Жучку, она также будет «дружелюбной». При этом у каждого пса могут быть индивидуальные атрибуты, например — возраст. Бобику два года, Дружку — пять, а Жучке — семь. У класса могут быть общие методы — все собаки будут говорить «Гав» и вилять хвостом.
Читабельность кода. В Python каждый блок кода выделяется отступами. Это позволяет существенно облегчить визуальное восприятие.
Интерпретируемость. Код на Python можно запустить на любой платформе, если на ней установлен интерпретатор, с помощью которого последовательно исполняются операторы. Если в процессе программа-интерпретатор сталкивается с ошибкой, исполнение прекращается. Это позволяет разработчику кода быстро найти и исправить недочёт.
Динамическую типизацию. Когда переменной присваивается значение, это автоматически связывает её с определённым типом. Процесс написания кода на Python значительно ускоряется, но повышается риск возникновения ошибок.

 Где можно использовать Python 
Python используют все — от стартапов до крупных корпораций. Spotify применяет пайтон для анализа данных, NASA — для научных целей, а американское АНБ с помощью этого языка шифрует данные, предоставленные разведкой. Рассмотрим основные сферы применения Python.
 Веб-разработка 
Сфера разработки связана с созданием и обслуживанием сайтов. Именно для неё чаще всего используется Python благодаря следующим плюсам языка:

У Python множество библиотечных инструментов, пакетов услуг и удобных фреймворков. Например — гибкий, масштабируемый веб-фреймворк Django включает пакет услуг, в который входит панель управления, интерфейс БД, структура каталога. Из-за большого количества функций необходимо добавить отдельные библиотеки. Это позволит настроить маршрутизацию, создать механизмы шаблонов, выполнить аутентификацию пользователей.
Python — популярный язык программирования, поэтому у него регулярно появляются новые библиотеки, обновляются функции. Благодаря широкому распространению у Python активное комьюнити, а также множество документации, инструкций и туториалов.
Благодаря быстрому прототипированию разработчики на Python могут оперативнее реализовать свои идеи — на все итерации уходит значительно меньше времени. Такая скорость делает пайтон особенно удобным для стартапов, ускоряя выход на рынок.

 Data Science 
У Python есть набор инструментов, необходимых для визуализации и анализа данных, — примеры:

Библиотека SciPy помогает выполнять научные вычисления, pandas — аналитику данных, Matplotlib — строить графики.
Фильтры принимают правила и списки, сравнивают элементы с правилами фильтрации и возвращают новые множества исходных списков. Функция карты также принимает список, но создаёт его новый вариант, выполняя определённую операцию над каждым элементом.
Лямбда-выражения помогают при работе с операциями, которые выполняются всего один раз. Даже односоставные лямбда-выражения могут делать всё, что заложено в функцию.
Для визуализации данных, вывода массивов NumPy помогут функции linspace и arrange.
Сводные таблицы помогают перевести данные из определённых столбцов в многомерное представление.

 Тестирование 
Тестировщики часто используют инструменты Python — примеры:

Pytest — специальная экосистема для тестирования, в основе которой лежат плагины. Она предназначена для написания тестов различных типов — от модульных до функциональных.
Модуль unittest — одна из стандартных библиотек Python, содержащая необходимые инструменты для тестирования кода. Unittest помогает проверять корректность работы отдельных частей функций.
Doctest — модуль, предназначенный для тестирования документации.
Tox — библиотека, помогающая тестировать код в разном окружении.
Mock — модуль, позволяющий упростить модульные тесты на Python.
Линтер flake8 помогает найти стилистические ошибки в коде.

 Приложения 
На Python можно создавать десктопные и мобильные приложения, хотя некоторые считают язык не лучшим выбором для этих целей. Пайтон особенно актуален для работы над графическим интерфейсом. Например — стандартная библиотека Tkinter помогает создавать десктопные приложения с простым графическим интерфейсом для всех операционных систем.
Разработка мобильных приложений на Python не так популярна, в основном язык используется для серверной части.
 Игры 
Python часто используется как вспомогательный инструмент при разработке масштабных игр:

на нём прописывают логику игры: обработку событий, запуск сцен, организацию взаимодействия персонажей;
на Python пишут внутриигровые скрипты;
его используют для создания элементов управления и интерфейса;
пайтон помогает в тестировании.

Python использовался для создания Battlefield, WoT, Sims. У языка также много инструментов для разработки простых 2D- и 3D-игр: небольших мобильных проектов для Android — PyGame, RenPy. Python вполне применим для работы над играми, но чаще используется в других сферах.
 Python: преимущества 

Лёгкость освоения. Python прост, логичен, имеет понятный синтаксис, поэтому подходит даже для новичков. Для его изучения не нужны знания английского.
Простота визуального воспитания.Блоки кода отделяются отступами, за счёт меньшего объёма код также воспринимается проще.
Кроссплатформенность. Программы, написанные на Python, могут запускаться и функционировать на всех типах операционных систем. Отличия можно узнать заранее, поскольку они подробно описаны в документации.
Скорость разработки. Чтобы написать программу на Python нужно значительно меньше кода, чем при разработке, например — на Java.
Универсальность.Благодаря интерпретируемости пайтона он используется практически на всех платформах для различных задач — от тестирования до научных исследований. Код удобно писать даже в стандартных текстовых редакторах.
Множество инструментов. Стандартные библиотеки Python способны решать даже сложные задачи. Установка дополнительных модулей, созданных для конкретных целей, помогает при разработке специальных проектов.
Масштабируемость. Возможность адаптации высокоуровневой логики позволяет проектам, разработанным на Python, масштабироваться и расширяться.

 Python: недостатки 

Медленная работа. Этот недостаток лишает пайтон-разработчиков возможности создавать высокопроизводительные проекты только на Python. Необходимо задействовать другие языки программирования. Программное обеспечение работает медленно из-за устаревшего кода Global Interpreter Lock, сохранившимся её с первой версии языка.
Трудность переноса проектов на другие системы. Проблема возникает из-за зависимости языка программирования от библиотек.
Ресурсоёмкость. Python не подходит для проектов, требующих больших объёмов памяти.

Все недостатки Python нивелирует использование дополнительных библиотек, код внутри которых написан на быстрых низкоуровневых языках. Таким образом, комбинируется удобство и читаемость питона и скорость работы, например, С или С++.
 Зачем учить Python в 2023 году 
Python последние восемь лет занимает лидирующие места в индексе TIOBE. Востребованность языка объясняется широтой сфер применения: научные исследования, веб-разработка, Big Data, машинное обучение, системное администрирование, искусственный интеллект, игры и многое другое. Специалисты, владеющие пайтон, востребованы у работодателей, так как язык используют стартапы, крупные компании, транснациональные корпорации, госслужбы. При этом зарплата специалистов, имеющих опыт от двух лет, начинается от 100 000 рублей.
При этом Python постоянно обновляется — релизы новых версий выходят в среднем каждые девять месяцев. Появляются новые расширения, расширяются существующие библиотеки. Мощное комьюнити питонистов участвует в совершенствовании языка, создаёт туториалы и помогает в решении сложных задач.
HOCK Training предлагает начать обучение прямо сейчас. Курс «Python для анализа данных» проходит в двух форматах: онлайн-занятия с преподавателями или самостоятельное изучение. Он будет полезен непрограммистам:

финансистам;
маркетологам;
аналитикам;
HR-специалистам.

Узнать больше о программе обучения и преподавателях можно узнать на странице курса «Python для анализа данных».


Похожие публикации:

Как написать портфолио о себе образец для работы
Как написать систему уравнений в latex
Как поставить пароль на дискорд на пк
Как сделать меню слева html css