в чем используется python
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.
Где применяется язык Python? Сферы применения
Благодаря проектировке Python, он способен решать частые задачи, регулярно появляющиеся перед разработчиками. В статье мы расскажем про основные сферы его применения.
Язык задействуется в широчайшем спектре сфер, к примеру:
Спектр ролей не имеет ограничений, так как Python относится к многоцелевым языкам. Сложно найти приложение, для написания которого не может быть использован язык. Python используется для разработки веб-сайтов, игровых платформ, систем управления искусственным интеллектом. Существуют прецеденты использования языка в космических программах.
Системное программирование
Не секрет, что в Python используются современные интерфейсы для манипуляции службами ОС Windows, Linux и т. п. За счёт этой способности, язык является лучшим инструментом для реализации портативных программ. Часто используется в ходе разработки приложений (командных оболочек) из сферы системного администрирования. Несколько базовых функций, доступных к выполнению посредством Python:
Графический интерфейс
Python совмещает лёгкость работы и высокую производительность работ, что делает язык идеальным решением для создания графических интерфейсов. Язык совмещает весь набор возможностей объективно-ориентированного интерфейса tkinter. С его помощью достаточно легко реализовать портативный графический интерфейс, соответствующий стилю операционной системы.
На основании API разработаны высокоуровневые инструменты типа: Dabot и PythonCard. К каждой библиотеке есть вспомогательные инструменты, позволяющие создавать графический интерфейс эффективнее и проще:
Веб-сценарии
Нельзя забывать про наличие у Python целых пакетов для программирования веб-ресурсов, среди которых:
Перечисленные пакеты помогают быстро строить качественные и многофункциональные сайты на Python.
Интеграция дополнений
Лишь некоторые компоненты из огромного списка:
Наглядный пример, в ОС Виндовс Python-сценарии способны задействовать платформы, управляющие встроенными приложениями Microsoft Excel, Word и т. п.
Работа с БД
Сегодня для Python реализован доступ к большинству базовых реляционных БД. Также в среде Python присутствует независимый программный интерфейс БД, обеспечивающий лёгкий доступ к БД посредством SQL-запросов прямо из сценариев. Разработчики Python пошли по пути унификации доступа к любым БД.
Для иллюстрации возможностей, с помощью переносного API для унификации запросов, код практически без доработок может быть использован для БД MySQL и Oracle одновременно. Работы по перестроению минимальны – лишь изменение низкоуровневого интерфейса.
Сложные вычисления
Под Python написано расширение NumPy, предназначенное для математических подсчётов. Расширение может работать с массивами данных, интерфейсами уравнений из стандартной библиотеки и т. п. После установки NumPy, язык интегрируется с библиотеками математических формул, разработанных на любых компилируемых языках.
Расширение делает Python сложны и в то же время удобным инструментом для программирования с использованием сложных математических вычислений. В большинстве случаев Python с рассматриваемым расширением способен стать достойной заменой C++ и FORTRAN.
Более того, вспомогательные инструменты мат. вычислений включают функцию создания анимации и прорисовки 3D объектов. Также помогают выполнять параллельные вычисления и этим список возможностей не заканчивается.
Пример, одни из популярнейших дополнений, ScientificPython и SciPy имеют отдельные библиотеки, предназначенные для выполнения научных исчислений, которые частично задействуют расширение NumPy.
Где и как учить Python?
Язык Python считается легким в изучении и многие ставят его как образец первого языка для изучения. На самом деле так и есть! Язык хорошо подходит как для написания крупных проектов, полноценного ИИ или системных программ, так и для вхождения в мир программирования.
Для изучения Python написано сотни книг, снято тысячи уроков, но большинство из этого всего работает не эффективно и не приносит желаемого результата. Наиболее эффективными методами при изучении какого-либо языка программирования являются полноценные курсы, на которых ученик не только проходит сухую теорию, но также разбирает все на практике, общается с другими учениками, а также задает вопросы лектору.
В ходе обучения вам будут доступны все видео-уроки на сайте, множество практических задач на различные темы, поддержку на форуме как от других учеников, так и от авторов курса, а также по окончанию обучения вам будет выдан сертификат про успешное окончание курса.
Курс состоит из 80 уроков, при этом уроки постоянно обновляются, чтобы вы получали лишь свежую информацию. Чтобы начать изучение Python посетите сайт компании Shultais Education и зарегистрируйтесь на курс по изучению языка Python.
Где используется Python и в чём особенности этого языка
В чём особенности языка программирования Python
Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.
Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.
Сложно ли научиться программировать на «питоне»
Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.
Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».
Java:
Python:
В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.
Где используется Python
Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.
Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.
Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.
А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.
«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.
Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.
Python в крупных компаниях
Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.
В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.
В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.
YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.
Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.
Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.
JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.
NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.
В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Python активно развивается, уже несколько лет оставаясь одним из наиболее популярных языков программирования. И продолжает укреплять свои позиции: по данным StackOverflow за 2019 год, Python занимал четвёртое место в списке наиболее востребованных ЯП. А в этом году, согласно отчёту RedMonk, он стал вторым, опередив даже Java. Так что стоит узнать, где используется язык Python, каков порог вхождения в отрасль и какие компании хантят Python-разработчиков.
В чём особенности языка программирования Python
Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.
Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.
Сложно ли научиться программировать на «питоне»
Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.
Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».
Java:
Python:
В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.
Где используется Python
Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.
Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.
Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.
А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.
«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.
Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.
Python в крупных компаниях
Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.
В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.
В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.
YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.
Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.
Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.
JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.
NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.
В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Где перспективно и адекватно использовать Python
В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.
В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.
Что ты можешь сделать на Питоне
Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.
Микроконтроллеры (весьма сомнительно)
Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.
Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.
Девопс (адекватно)
Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.
Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.
Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.
Тестирование (адекватно)
Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.
Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.
Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.
Desktop development (сомнительно)
В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac
Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).
Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.
Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка
Mobile Development (весьма сомнительно)
Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.
Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».
Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)
Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.
Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.
Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.
По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.
Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.
Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)
Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.
Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.
Область интересная, но денег в ней мало.
Компьютерное зрение (сомнительно)
В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.
GameDev (сомнительно)
Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.
Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.
Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.
Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.
Веб-разработка (адекватно и перспективно)
Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.
Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.
Выводы об использовании питона
1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.
2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.
3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.