для чего используют пайтон
Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить
Python — самый быстрорастущий язык программирования за последние несколько лет. Об этом говорит исследование StackOverflow за 2019 год. Давайте разберёмся, за что его любят разработчики и почему мы советуем начинающим программистам попробовать его в качестве первого языка.
Python просто понять и изучить
Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.
“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.
“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:
Python использует одну понятную строку:
Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:
У Python много готовых библиотек для решения задач
Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:
Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.
NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.
Pandas. Библиотека для работы с большими данными.
SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.
Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.
Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.
Python используют компании-гиганты
Многие известные нам компании и организации используют Python:
Python надолго останется популярным
Скорее всего, вы слышали о машинном обучении и больших данных. Хорошая новость — Python считается лучшим языком программирования для работы в этих областях. Вот что делают с его помощью:
Python-разработчикам готовы платить
По данным калькулятора зарплат на сайте «Мой Круг», средняя зарплата младшего (Junior) Python-разработчика — примерно 60 000 рублей. В зависимости от региона, требований компании и умений кандидата, цифра может меняться. Python-разработчики среднего и высокого уровня (Middle и Senior) получают более высокие зарплаты.
Почему программисты используют Python
P ython — привлекательный язык программирования, который стремительно набирает поклонников по всему миру. Достаточно открыть любой рейтинг популярных и актуальных языков (например рейтинг от TIOBE ) и увидеть, что «Питон» стабильно находится в тройке лидеров списка.
Что уж говорить — американские пользователи гуглили слово «Python» чаще, чем «Ким Кардашьян», а российские интернет-серферы искали «змею» чаще, чем «Тимати».
Python — это уникальное совмещение простоты и мощи
Такое способен продемонстрировать далеко не каждый инструмент для программирования.
Где используется язык Python
Мировой размах применения обусловлен не только синтаксисом и мощью, но и философией языка. Принципы Python доступны каждому — достаточно ввести в любом интерпретаторе код import this и узнать основные положения, которые лежат в основе «Питона».
Возможности Python опробованы десятками организаций.
Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:
Как видно, возможности Python используются в решении разносторонних задач. Рядовые пользователи Всемирной сети обожают YouTube, который частично написан на языке Python, в то время как гиганты информационных технологий Intel или IBM активно используют «змею» для тестирования и исследований.
Помимо указанных организаций, алгоритмы Python также используются в следующих брендах:
Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.
Что можно написать на Python
Чрезвычайная гибкость Python позволяет использовать язык программирования во многих областях человеческой деятельности. Python как профессиональный инструмент актуален в следующих отраслях:
В 2021 году, компания JetBrains провела опрос — для каких задач программисты используют Python? Лидирующие места занимают — веб разработка, анализ данных, машинное обучение, программирование скраперов и системное администрирование.
Возможности языка отнюдь не ограничиваются перечисленными сферами. Начинающим программистам и рядовым пользователям нет нужды изучать машинное обучение, чтобы удостовериться в пользе Python.
Вещи, которые будут полезны каждому и которые может создать любой человек на Python:
Постоянное создание и переименование файлов, обновление электронных таблиц — от такой скучной работы никто не застрахован. «Питон» может выполнять все процессы за пользователя, оставляя последнему только чистое творчество.
Профессиональные области использования языка Python стоит рассмотреть подробнее. Явное лучше, чем неявное.
Девопс
DevOps — технология взаимодействия специалистов по разработке со специалистами по информационно-технологическому обслуживанию + взаимная интеграция их рабочих процессов. Около 30% всех вакансий по Development and Operations требуют знания «Питона». «Змеиный язык» сместил Perl и стал лидером в отрасли. Девопс требует четкого сценария, и язык программирования Python — идеальный инструмент для такой работы.
Тестирование
Королем тестирования остается Java, но Python постепенно захватывает все больше жизненного пространства. Адекватный специалист должен владеть обоими инструментами для правильной и всесторонней автоматизации тестирования. Данную особенность прекрасно понимает Google, который активно использует Python в своей деятельности.
Скраппинг
«Питон» оснащен всем необходимым для веб-скраппинга: библиотекой Requests, фреймворком Scrapy и специальным АПИ для Selenium. Возможности языка позволяют оптимизировать работу любого веб-сайта. Функционал позволяет разрабатывать генераторы отзывов, спам-машины и скрипты для парсинга.
Машинное обучение
Современный информационные технологии делают акцент на развитие искусственного интеллекта. Машинное обучение — это Альфа и Омега разработки ИИ. Специальные библиотеки «змеиного языка» позволяют составлять прогнозы и ориентироваться в науке данных:
Создание визуализации, распознавание речи и лица — все это доступно с помощью инструментария, который предоставляет Python. Для работы в области машинного обучения требуется не только отличный инструмент, но и умная голова. От специалиста необходимо доскональное знание математики и статистики.
Веб-разработка
«Питон» входит в тройку лидеров, которые регулярно используются для разработки сайтов и различных веб-приложений. В отличие от PHP (этот язык ругает множество профессионалов), Python позволяет создать адекватную и читаемую программу, для которой не будут требоваться «костыли».
Мощь Python — в быстрой и качественной разработке сложных веб-приложений. Арсенал «Питона» включает множество модулей, которые подходят для статистики и аналитических исследований. Отдельного внимания заслуживает возможность разрабатывать ГИС-сервисы, так как Python предоставляет все необходимое для работы с геоданными.
Веб-разработка остается перспективным направлением для Python. Начинающим специалистам имеет смысл не только изучать стандартные PHP/CSS/JavaScript, но и приглянуться к возможностям «Питона».
Геймдев
Что не стоит писать на Питоне
Несмотря на огромный потенциал, язык слабо подходит для ряда отраслей. Яркий пример — область микроконтроллеров ➖. Отечественные «питонисты» убедительно демонстрировали возможности инструмента MicroPython, но реальный список микроконтроллеров, которые поддерживает «Питон» — практически нулевой.
Другая область — кросс-платформенные GUI приложения ➖. У Python есть инструменты, которые позволяют писать такие программы:
На практике ни один инструмент не позволяет разработать полностью кросс-платформенное приложение. Постоянно встречаются несостыковки, ошибки и другие «подводные камни». Коммерческий Desktop — это еще одна сомнительная область для работы на «Питоне».
Отдельным особняком стоит разработка мобильных приложений ➖. Реальной работы в области Mobile Development, которая требует знаний «Питона», на рынке не найти. Лучше изучать другие, более традиционные инструменты (пример — Java).
Проблема малой пригодности Python кроется не в возможностях самого языка программирования, а в рыночных тенденциях и человеческих привычках. Программисты привязаны к классическим инструментам, которые ничуть не хуже возможностей «Питона». Тем не менее Python остается одним из самых перспективных языков программирования, которые стоит изучать начинающим специалистам.
HeadHunter красноречиво демонстрирует нарастающую востребованность как «Питона», так и отраслей, где применяется данный язык программирования.
Кому и для чего нужен Python?
Эксперт в разработке ПО.
Эксперт в Python и Django.
Эксперт в Frontend, Data Science. Ментор, автор курсов в SkillFactory.
Python — язык с низким порогом входа и нотками дзен-буддистской философии. Он нужен не только разработчикам: математики и физики оптимизируют с помощью него работу с данными и графикой, дизайнеры могут писать на нем скрипты в 3D-редакторе, а архитекторы генерировать сложные структуры. Он нужен во всех IT-сферах: от системного администрирования до Data Science, но главное — его совсем несложно выучить. Рассказываем, что еще нужно знать о языке вместе с менторами курсов SkillFactory Семеном Березовским и Анной Агабекян.
Год появления: 1994
Популярность (индекс TIOBE, март 2021): 3 место
Кратчайшая история создания Python
Сотрудником Центра математики и информатики Гвидо ван Россум начал работать над Python в конце 1980-х годов в Нидерландах. Предназначение языка, по задумке автора — повышение продуктивности разработчиков С и С++ в тех случаях, когда их «родные» языки неэффективны. Язык должен был стать для них вторым, более простым инструментом в решении задач, которые можно решить один раз и потом автоматизировать. При этом Python также удалось развить концепцию своего предшественника, ABC, и стать языком, которому было легко обучить пользователей недавно появившихся персональных компьютеров.
Параллельно с созданием языка Гвидо ван Россум читал сценарии британского комедийного сериала BBC 70-х годов «Летающий цирк Монти Пайтона». Нидерландец хотел придумать для своего детища короткое, уникальное и немного загадочное имя — подошло название любимого сюрреалистичного скетч-шоу. В FAQ языка говорится, что для разработки на Python вовсе не обязательно разделять эту любовь к абсурдному британскому юмору (однако она может помочь).
Python стал быстро распространяться в сообществе новоявленных разработчиков благодаря своей простоте, что принесло Гвидо ван Россуму широкую известность. После он успел поработать с такими гигантами, как Google и Dropbox, и вышел на пенсию, перестав быть «великодушным пожизненным диктатором» проекта (это прозвище — должность, в шутку присвоенная ему коллегой на заре становления Python-сообщества). Пенсия продлилась недолго — в конце 2020 года он объявил в своем твиттере, что присоединился к подразделению разработки компании Microsoft.
А мне нужен Python?
Семен Березовский: «В первую очередь, популярность Python касается, конечно же, машинного обучения и работы с большими данными. В этих областях Python зарекомендовал себя как один из лучших инструментов. Во-вторых, это конечно же веб-приложения. Все мы используем тот же Instagram, написанный на Django, — фреймворке для разработки веб-приложений на Python (который и сам написан на Python).
Python популярен в веб-разработке, поскольку прекрасно подходит для небольших и средних проектов: авторы стандартной библиотеки и многочисленные разработчики Python-сообщества создали пакеты для работы с популярными форматами данных: почтой, базами данных, графикой, сетью и вебом. В то же время, Google использует его для поиска (на Python написан ИИ RankBrain, ранжирующий поисковую выдачу), на нем работает YouTube, Reddit и Dropbox. Fullstack-разработчик, который знает React или Angular для создания пользовательских интерфейсов, может в одиночку написать полноценный сайт, сервис или бизнес-приложение. Бизнес-логика, взаимодействие с базой данных, API — для их реализации подойдут разные языки, и выбор разработчика может пасть на Django, FastAPI или другой популярный и мощный фреймворк на Python.
Python нужен не только программистам: у математиков и физиков язык популярен, потому что делает более удобной работу с графикой и многомерными данными и их анализ; при этом специализированные библиотеки содержат модули на C для большего быстродействия. Помимо применения в научной визуализации, Python также очень сильно облегчает работу дизайнерам: на Python можно писать скрипты в редакторе 3D-графики Blender, автоматизируя все — от рисования моделей до анимации. В другом редакторе для трехмерной графики Rhino архитекторы могут генерировать с его помощью различные сложные структуры.
Анна Агабекян: «Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science. Особенно в данный момент он популярен в Data science, машинном обучении, анализе данных и визуализации».
Как и было задумано Гвидо ван Россумом, язык повсеместно используется для автоматизации. На многих компьютерах он установлен по умолчанию и конкурирует с Bash на Linux и PowerShell в Windows в удобстве написания скриптов для выполнения рутинных действий по администрированию операционной системы. Сценарии для компьютерных игр World of Tanks и EVE Online или графических редакторов Blender и GIMP тоже пишутся на нем.
Основные области использования:
— скрипты для игр (World of Tanks, EVE Online);
— веб- и мобильные приложения (Instagram, Reddit, Dropbox);
— Data Science (машинное обучение, аналитика);
В работе с большими данными, машинным обучением и нейросетями по популярности и удобству у Python, кажется, нет равных. С его помощью техногиганты анализируют предпочтения в кино (Netflix) и музыке (Spotify), предлагают покупки (Amazon) или агрегируют такси (Uber).
Кроме того, алгоритмы распознавания образов активно используются археологами, а ученые из DeepMind (стартап Google) написали на нем ИИ AlphaFold, решивший проблему биоинформатики, над которой человечество билось целых 50 лет.
Плюсы и минусы
Python — универсальный инструмент. Он был задуман как язык, который можно легко расширять, дописывая собственные модули и функции. Он может выполнять одни и те же действия на различных операционных системах без переписывания программ под них. Если раньше для работы с графикой, разными форматами файлов, системными и сторонними библиотеками требовалось изменение кода и модели программирования, то с Python эта необходимость отпадает.
Одно из главных преимуществ языка — низкий порог входа. Отсюда и большое сообщество питонистов, которое, если что, всегда поможет с вопросами. Один из главных недостатков — это высокоуровневый язык, поэтому у программирования на нем есть ограничения, например, по доступу к оперативной памяти или процессору.
Главный минус этого языка заключается в том, что программы на нем работают медленно и очень требовательны к памяти устройства. И даже ускорить их многопоточностью (параллельным выполнение операций) нельзя, такой возможности у Python нет. Тем не менее, язык продолжает быть одним из самых востребованных и стабильно попадает в топ-10 индекса TIOBE (рейтинг формируется на основе поисковых запросов, включающих упоминание языков).
Сложно ли учить Python?
Анна Агабекян: Впервые я познакомилась с Python, когда работала репетитором по программированию для школьников и детей. Мне кажется, что объяснение алгоритмов и синтаксиса на примере Python больше к подходит для старта программирования, чем, к примеру Pascal.
Главное для изучения языка — интерес, желание и наличие логического мышления. А еще практика, практика и еще раз практика — без нее никуда. Нужно посвящать кодингу каждый день, и представлять себя спортсменом, который готовится к чемпионату на тренировках.
У Python низкий порог входа, потому что его синтаксис более понятен для новичка, а сам код выглядит логично и лаконично. К недостаткам относятся простота языка (хотя, на первый взгляд, это преимущество). Так, у программистов, привыкших к простому синтаксису, часто возникают трудности при переходе на более сложные языки, такие как Java”.
Семен Березовский: «C Python я познакомился, когда совсем исчерпал мотивацию программировать на PHP и думал, куда двигаться. Мой друг посоветовал мне этот язык. Это наверное самый легкий язык программирования, который я изучал или с которым работал. Как и любой другой язык, он требует логического склада ума и уверенных навыков обращения с компьютером. Лично мне в нем нравится разносторонность вкупе с простотой. После него учить языки намного проще, вы легко освоите на нем основы программирования».
Fullstack-разработчик на Python
Освойте программирование и разработку на Python с нуля. После обучения наш карьерный центр поможет вам подготовиться к собеседованию и предложит несколько вакансий на выбор. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.
Бонус: дзен Python
Разработчики языка Python придерживаются определенной философии программирования — «The Zen of Python». Тим Петерс, один из разработчиков Python и автор «Дзена Python», сформулировал ее принципы в виде 19 коротких афоризмов.
Афоризмы вписаны в так называемый PEP (Python Enhancement Proposals, предложения по улучшению Python). PEP — это документы, при помощи которых любой разработчик может предложить внести в язык правки. И еще в них задокументированы уже внесенные правки или рекомендаций (например, по оформлению кода).
Пасхалка: если выполнить команду «import this» в строке интерпретатора, то вы увидите эти тезисы философии Python. Вот они:
Текст: Александр Белозеров
Эксперты: Семен Березовский, Анна Агабекян
3 самых важных сферы применения Python: возможности языка
Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.
Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.
Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:
Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.
Веб-разработка
Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.
Зачем нужен веб-фреймворк?
Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.
Какой Python-фреймворк выбрать?
Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.
В чем разница между Django и Flask?
Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.
Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.
С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.
Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация
Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.
Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.
Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.
А здесь она должна увидеть стол.
Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.
Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.
Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?
Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.
Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.
Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.
Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол».
Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.
Эта технология может применяться:
Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:
Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.
Способы применения Python для машинного обучения
Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.
Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.
Как изучать машинное обучение?
Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.
Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.
Анализ и визуализация данных
Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.
Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:
Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.
Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.
Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.
Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.
Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.
С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.
Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?
Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.
Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.
Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.
Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).
Способы применения Python для анализа и визуализации данных
Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.
Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:
Как изучать анализ данных на Python?
Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:
Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.
Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.
Автоматизация процессов
Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.
В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.
Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:
Встроенные приложения
Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.
Python и игры
Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.
Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движков Unity, работающем с языком C#.
Десктопные приложения
Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.
Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.
С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.
Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.
Python 3 или Python 2
Python 3 – это более современный и популярный выбор.
Пояснение о backend- и frontend-коде
Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.
Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:
На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.
Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.
Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции: