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
5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python
Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе.
Преимущества Python
Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях.
Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:
- NumPy — для работы с высокоуровневыми математическими функциями и многомерными массивами.
- Django и Flask — веб-разработка и веб-приложения (например, Pinterest, YouTube и Instagram написаны на Django).
- SQLAlchemy — для работы с базами данными с применением технологии ORM.
- Cocos2d — мобильные и браузерные игры.
- Tornado — для создания высокопроизводительных приложений, которые способны работать одновременно с сотней тысячей пользователей.
- Bubot — для программирования робототехники и домашней автоматизации, как вариант — использование на Raspberry Pi.
Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного. 😉
1. Веб-разработка
Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде, например, React. Кстати такой стэк использует DropBox. 😉
Пример — настройка доступа к файловой системе компьютера со смартфона
Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду: