Python это: Что такое Python? – Описание языка программирования Python – AWS

Строки в Python от А до Я OTUS

Python – популярный язык разработки, которому обучаются многие программисты. Он является скриптовым, общего назначения. Обладает широким применением в различных сферах – от веб-страниц до формирования сложных клиент-серверных систем. Является универсальным средством разработки.

Для того, чтобы создавать приложения на Python, разработчику потребуется выучить его основы и инструменты, а также библиотеки и фреймворки. А еще – разобраться с базовой терминологией в программировании, которая поможет быстрее освоить материал.

Данная статья расскажет о строках. Они широко используются в разработке самых разных приложений на Python. Соответствующие компоненты можно применять относительно всего, что может быть представлено в текстовой форме.

Особенности Python

Перед тем как изучать the strings в Питоне, необходимо выяснить, какие сильные и слабые стороны есть у данного языка программирования. Он используется в:

• мобильной разработке;
• компьютерных программах;
• клиент-серверных моделях;
• формировании операционных систем;
• веб-приложениях.

Для игрового программного обеспечения Python тоже применяется, но обычно в качестве дополнения. На нем можно создать элементарные приложения, а вот для более сложных продуктов придется использовать иные ЯП.

К преимуществам относят:

• кроссплатформенность;
• отличную поддержку и дружелюбное сообщество;
• наличие динамической типизации;
• простой и понятный исходный код;
• гармонично разработанный синтаксис – с ним справится даже новичок;
• функциональность и обилие различных библиотек;
• возможность быстро обнаружить ошибки за счет интерпретируемости;
• наличие собственной системы оповещений об ошибках.

Недостатки у The Python тоже имеются:

• относительная медлительность;
• не самая лучшая работа с памятью;
• строгая привязка к системным библиотекам.

Данный язык программирования отлично подходит новичкам, а также тем, кто пока не планирует особо крупные проекты. Нередко The Python изучается в качестве дополнения. С его помощью удается сделать большинство масштабных разработок более функциональными и понятными.

Основная терминология в программировании

Для того, чтобы работать со строками и иными компонентами при создании кода приложения на Питоне, нужно освоить базовые термины. Без них не получится разобраться ни с одним исходным файлом программы:

1. Алгоритм – инструкции и правила, которые необходимы для решения тех или иных задач.
2. API – интерфейс прикладного программирования. Некие правила и процедуры, а также протоколы, используемые для формирования приложений. Помогают «общаться» со сторонними службами и другими программами.
3. Аргумент – значение, передаваемое в имеющиеся функции и команды.
4. Символ (char) – элементарная единица информации. Она равна одной буквенной или символьной записи.
5. Объект (object) – комбинация связанных переменных, констант и иных структур информации, используемая для совместной выборки и обработки.
6. Класс (class) – связанные между собой объекты с общими свойствами.
7. Переменная – именованная ячейка памяти. Место хранения информации.
8. Константа – значение, которое никогда не меняется. Оно остается фиксированным на протяжении всего жизненного цикла программы. Может быть выражена числом, символом или строкой (the string).
9. Тип данных – классификация информации того или иного типа.
10. Массив (array) – группа или список схожих типов значений данных, которые обязательно группируются.
11. Исключение – особое состояние, которое возникает при выполнении исходного кода. Оно служит аномальным для приложения, нехарактерным.
12. Фреймворк – блок кода, помогающий быстрее программировать. Разработчик может менять его под свои нужды, чтобы создавать однотипные приложения.
13. Петля – последовательность алгоритмов, которая будет повторять написанный фрагмент кода снова и снова. Происходит это до тех пор, пока не достигнуто установленное условие. Также носит название цикла.
14. Бесконечный цикл – непрерывное повторение части кода. Оно никогда не прекращается самостоятельно.
15. Итерация – один проход через набор заданных операций в исходном коде.
16. Ключевое слово – слова, которые зарезервированы языком, а также используются для выполнения определенных команд и задач. Могут выступать в качестве параметров.
17. Операнд – объекты, которыми можно управлять при помощи операторов.
18. Оператор – объект, манипулирующий разными операторами.

Также стоит запомнить понятие синтаксиса. Это установленные языком правила о том, как грамотно передавать операторы.

Данная информация поможет быстрее освоить базовые навыки программирования, а также не путаться в имеющемся коде и читать его. Предложенные определения относятся к объектно-ориентированной разработке.

Строки – базовые навыки работы

The string – это строка. Так называется тип данных, используемый для представления текста. The string относится к базовому типу. Последовательности символов в упорядоченном виде, которые применяются при хранении и представлении текстовой информации.

Для того, чтобы создать the string, нужно использовать одинарные или двойные кавычки. Форма представления данного компонента:

При выборе того или иного варианта необходимо действовать внимательно и последовательно. Кавычки в the strings можно использовать любые, но лучше использовать по проекту единый стиль исполнения.

Стоит обратить внимание на то, что строки в апострофах и в кавычках – это разные составляющие кода. Это позволяет вставлять в литералы the strings символы кавычек/апострофов без экранирования.

Если перед открывающейся кавычкой стоит r в любом регистре, то экранирование будет отключено. Можно в процессе разработки в the strings использовать тройные кавычки. Они применяются для многострочных блоков текста. Внутри такой the string поддерживается присутствие кавычек и апострофов. Главное, чтобы не было трех кавычек подряд:

Далее будут рассмотрены ключевые моменты, связанные с работой с the strings in Python. Предложенная информация пригодится не только опытным разработчикам, но и новичкам.

Операторы

The strings – элемент кода будущего приложения, с которым можно выполнять различные действия. Для этого применяются те или иные операторы. Аккуратно требуется применять:

• сложение;
• умножение.

Особо полезным станет проверка на наличие содержания в the string подстроки или символа. За соответствующую операцию отвечает operator in.

Сложение

Теперь можно изучить эти три оператора. Они применяются на практике чаще всего. При помощи оператора сложения (+) допускается объединение двух или несколько strings:

При обработке соответствующего кода в качестве результата на экран будет выведена the string со словом somewhere.

Умножение

The string поддерживает оператор умножения. Он используется для аналогичной математической операции, но с текстовыми данными. Ниже приведен наглядный пример кода:

При его обработке на консоли появится надпись hellohellohello. Связано это с тем, что заданная переменная word должна повторяться трижды.

Оператор in

In the string можно задействовать оператор in. Это своеобразная проверка нахождения подстроки или символа в заданной последовательности. Применяется для того, чтобы определить, есть ли конкретное слово или символ in the string.

Рекомендуется запомнить следующие правила:

• условно значение true возвращается, если в the string обнаружен проверяемый элемент;
• параметр false появляется, когда в строке отсутствуют искомые компоненты.

Соответствующая концепция может применяться в большинстве сложных задач:

Выше – пример того, как будут условно выглядеть описанные ранее правила. А вот вариант с поиском конкретного символьного значения:

Тут программа ищет символ «e» в заданном слове. При его обнаружении выводит на экран True, в противном случае – False.

Индексация

String in the Python – это некий набор символов. Каждый элемент в строке обладает так называемым индексом – порядковым номером. С его помощью можно получить доступ к любому символу в string.

Об индексации в строках Питона необходимо запомнить следующее:

• она начинается с 0;
• для получения доступа к конкретному символу нужно использовать запись string [i], где i – это index;
• если индекс выходит за пределы строки, на экране появится ошибка IndexError.

Вот наглядный пример, который вернет i-ый символ заданной string:

А вот еще один пример. Он поможет лучше освоить индексы в the string:

Ошибка появляется из-за того, что разработчик пытается получить доступ к элементу с несуществующим индексом. С index = 5 происходит обращение к шестому компоненты в заданной строке.

Нарезка

В некоторых задачах приходится производить так называемую нарезку. Она позволяет получить доступ к определенному внутри string диапазону. Самый простой подход требует указания начальных и конечных индексов. Форма записи:

String[start:end].

Результатом послужит срез символов заданной исходной строки. Туда будут включены элементы от начального до конечного индекса. «Последний» не включен в полученный срез.

Полный синтаксис соответствующего оператор подразумевает дополнительный параметр – шаг. Форма представления:

String [start:end:step].

Шаг указывает, через сколько символов необходимо «перепрыгивать». При пропуске (по умолчанию) этот параметр равен единице.

Выше – пример, предусматривающий вывод каждого второго символа из первых 8 в the string.

Встройка переменных

Переменная – это элементарное место хранения информации с заданным именем. Довольно часто в задачах Python требуется вписывать их в strings. Для этого используются F-строки (форматированные строки). С их помощью получается гармонично вписать программный код в пределах the string.

Для создания F-строки требуется добавить f перед соответствующим компонентом кода. Далее – в квадратных скобках написать желаемый фрагмент приложения:

Здесь происходит встраивание в строку имени. Оно хранится в переменной под названием name. Разбирать строку на несколько частей теперь не придется.

Выше – наглядный пример, доказывающий возможность использования блоков кода внутри F-строк.

Изменение строк

Python strings нельзя изменять. Связано это с тем, что строка в данном языке программирования выступает в качестве неизменного типа данных. Выражается константным набором символов.

Для того, чтобы вывести на экран «измененную» строку, достаточно создать новую string из исходной с уже внесенными изменениями. Новый элемент выступит модифицированной копией первоначального компонента.

В Python много встроенных методов, позволяющих работать со строками. Они широко используются для решения большинства задач в разработке.

Методы для работы со строками

Встроенный модуль string обладает огромным количеством methods, которые используются для оперирования строками. Применяются для более быстрой разработки.

Пример – метод replace(). Он позволит заменить символ in the string на другой. Без данного метода разработчику пришлось бы реализовывать собственную логику внесения изменений. Связано это с невозможностью корректировки strings в Питоне «по умолчанию».

Всего в изучаемом языке программирования 47 методов работы со строками. Далее предстоит рассмотреть их более подробно.

Склеивание и разделение

Один из способов «склеивания» строк – это использование оператора «+». В Python для этого существует отдельных метод. Он носит название join(). Перед ним необходимо указать разделитель the string, а в скобках – необходимый массив информации:

Для разделения string используется обратный метод – split(). В нем:

• в скобках пишется набор символов, по которым производится дробление;
• перед методом указывается имя строки;
• после string name ставится точка.

Пример выше объясняет принцип работы данного приема. Можно разделить строки в Python при помощи так называемого среза. Он имеет вид:

Str[x;y].

Позволяет получить строку от символа x до y. Оба параметра указывать не обязательно. Если не написать значение y, произойдет срез до конца заданной the string.

Еще один способ «срезать» каждый n-символ в строке – это использование двойного двоеточия. Выше можно увидеть фрагмент кода, объясняющий соответствующий алгоритм.

Поиск

Для поиска набора символов в начале или конце заданного текстового строкового массива можно воспользоваться несколькими методами:

• startswith() – дает возможность поиска набора символа с начала;
• endswith() – используется для поиска символьного набора в конце строки.

Если необходимо обнаружить символы в произвольном месте строки, потребуется задействовать метод find().

В приведенном примере происходит вывод -1 из-за того, что приложение не обнаружило искомое значение в заданной строке.

Замена

Следующий удобный метод отвечает за замену. Ниже – образец кода, работающий с ним:

Для того, чтобы заменить набор символов на другой в пределах the string, потребуется задействовать метод replace().

Каждый элемент отдельно и длина

Strings в Питоне иногда требуют получения и обработки каждого имеющегося символа отдельно друг от друга. Для этого рекомендуется воспользоваться циклом for.

А для того, чтобы получить длину the string, требуется метод len().

Строка в число и регистр

Если есть строка, включающая в себя цифры, можно преобразовать ее в число. Для этого необходимо, чтобы другие типы текста отсутствовали. Используется для операции функция приведения int().

Чтобы заменить регистр всех букв в the string и сделать их заглавными, необходимо применить метод upper(). Для строчных элементов используется lower(). Чтобы сделать букву в строке заглавной, применяется метод capitalize().

Удаление пробелов

Иногда в строке в процессе написания кода появляются лишние пробелы. Они мешают отображению информации при исполнении приложения. Для устранения данной проблемы используются методы:

• strip() – работает в начале и конце string;
• istrip() – отвечает за удаление пробелов в начале;
• rstrip() – убирает пробелы в конце.

Это – базовые методы, используемые на практике чаще остальных. Оперируя доступными вариантами, можно создавать весьма сложные приложения в Питоне.

Таблица методов

The strings имеют 47 методов для работы с рассматриваемым компонентом. Некоторые из них используются весьма редко, они применяются преимущественно опытными разработчиками:

Название	Описание
Casefold	Отвечает за преобразование the string в нижний регистр. Имеет больше вариантом, чем lower. Применяется при локализации/глобализации.
Count	Отвечает за возврат количества вхождений символа или подстроки
Center	Возвращение центрированной the string
Endwith	Проверка на то, заканчивается ли string определенным символом/подстрокой
Encode	Кодировка the string
Find	Отвечает за поиск конкретного символа или подстроки. Возвращает позицию, где элемент был впервые обнаружен
Expandtabs	Указывает табуляцию и осуществляет ее возврат
Format	Добавляет переменные внутрь имеющейся последовательности. Форматирует the string путем встраивания в нее значений. Далее возвращает результат.
Format_map	Форматирование определенных значений
isalnum	Метод, который проверяет, все ли символы в заданной последовательности относятся к буквам и цифрам
Capitalize	Преобразование первого символа в верхний регистр
Index	Поиск элемента в the string. Возвращает индекс, по которому компонент был впервые обнаружен.
Isascii	Проверка на принадлежность всех компонентов к таблице ASCII
Isalpha	Все ли элементы заданной последовательности относятся к буквенным
Isdigit	Проверка на принадлежность всех составляющих в цифрам
Isdecimal	Проверка на отношение к десятичным числам
Join	Соединение нескольких объектов в одну the string
Lower	Печать всего массива в нижнем регистре
Ljust	Выравнивание по левому краю
Ipupper	Проверка на верхний регистр всех элементов в «массиве»
Istitle	Соответствие the string действующим правилам написания заголовка (каждое слово – с заглавной буквы)
Isprintable	Проверка символов на доступность для печати
Isspace	Используется, чтобы удостовериться в том, что все элементы последовательности – пробелы
Isnumeric	Все ли символы строки – это цифры
Istrip	Удаление пробелов слева
Maketrans	Создание таблицы преобразования элементов (для метода translate())
Removesuffix	Удаление суффикса из конца «массива»
Removeprefix	Избавление от префикса
Replace	Возвращает the string, в которой конкретный компонент или подстрока заменены чем-то иным
Rfind	Возврат последнего индекса по заданному искомому компоненту
Rindex	Возвращает последний индекс, по которому в the string был обнаружен элемент. При неудаче выводит на дисплей устройства сообщение об ошибке.
Rjust	Выравнивание по правому краю
Rsplit	Разбиение по указанному разделителю
Rpartition	Деление на три части. Искомая центральная область выступает аргументом метода.
Rstrip	Удаление пробелов справа
Split	Разделение по заданному разделителю. Вернет значение в качестве списка компонентов in the string.
Statwith	Проверяет, начинается ли «массив» с заданного компонента
Splitlines	Разбивает the string по символам переноса. Результатом становится возврат списка строк.
Title	Преобразование каждого слова. После применения метода все элементы в «массиве» будут начинаться с заглавных букв.
Upper	Перевод имеющихся в строчке символов (всех) в верхний регистр
Swapcase	Перевод всех символов в нижний регистр, а также наоборот
Translate	Перевод
Zfill	Заполнение строчки нулями.

Данная таблица поможет понять, что можно выполнить со строками в Питоне без дополнительной разработки собственной логики и сложных алгоритмов.

Как быстро освоить направление

Python – язык программирования с достаточно простым синтаксисом. Его многие стараются выучить самостоятельно. В этом помогают различная специализированная литература, а также видео-уроки. Только самообразование может затянуться. Оно не имеет документального подтверждения приобретенных навыков и знаний, а теме «strings in the Python» посвящено множество статей. Там не всегда материал подается полно и понятно.

Чтобы Питон и любой его компонент были понятны, рекомендуется закончить дистанционные компьютерные курсы. На них:

1. Образовательный процесс проводится в режиме онлайн. Курс рассчитан на срок от пары месяцев до года.
2. Гарантируется поддержка (кураторство), даются интересные домашние задания.
3. Учат программировать с нуля.

Пользователи смогут выбрать одно или несколько направлений в зависимости от имеющегося багажа знаний.

Завершается каждый дистанционный курс вручением сертификата для документального подтверждения приобретенных навыков во время учебы.

кто это такой и чем занимается, как освоить профессию с нуля, какие навыки и качества необходимы, какие зарплаты у специалистов

Python возглавляет рейтинг сообщества разработчиков TIOBE: наряду с C и C++ это самый популярный язык программирования. Хедхантер выдает примерно 5000 вакансий по запросу «Python-разработчик». Специалисты, которые владеют этим языком программирования, еще долго будут востребованы на рынке труда. Рассказываем главное о профессии Python-разработчика: кто это, чем занимается, сколько зарабатывает и как им стать.

Python-разработчик: кто это

Это специалист, который использует в работе язык программирования Python. Преимущества языка — простота и универсальность. Благодаря понятному синтаксису и четкой структуре освоить его могут даже новички в программировании. Но Python подходит для любых, даже сложных задач: на нём создают сайты, приложения, игры, ПО. Пишут алгоритмы для анализа больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Основные специализации

Сферы, в которых язык наиболее востребован:

• Анализ данных. Возможности языка позволяют обрабатывать большие объемы информации.
• Нейросетевые технологии и машинное обучение. Python — основной язык алгоритмов ML.
• Веб-разработка. На Python пишут сложный код серверной части сайтов и веб-приложений.

Еще возможности языка используют в DevOps, тестировании ПО, десктопной разработке, написании скриптов и других сферах.

Знание Python позволяет реализоваться в профессиях веб-разработчика, разработчика ПО, специалиста по data science, DevOps-инженера, тестировщика.

Навыки и знания

Требования к специалисту зависят от уровня подготовки. Как и в любой другой сфере IT, в программировании на Python есть три ступени мастерства: junior, middle и senior.

🚀 Junior (джуниор) — начинающий Python-разработчик со стажем меньше года. Выполняет несложные типовые задачи, часто под руководством опытного наставника, который указывает новичку на ошибки и помогает их исправлять. Для работы младшему специалисту достаточно владеть основами Python, уметь писать на нём читаемый код, знать стандартные библиотеки, хотя бы один фреймворк (самые популярные — Django, Flask), базу данных SQL. Желательно разбираться в системе управления версиями Git, платформе контейнеризации Docker, понимать принципы объектно-ориентированного программирования.

https://sky.pro/media/knigi-pro-python/

Чтобы продвинуться на следующую ступень, джуниор должен приобретать новые знания и навыки, читать техническую литературу, изучать опыт старших коллег.

🚀 Middle (мидл) — средняя ступень. Специалист обычно со стажем от года до трех лет. Владеет теми же навыками, что и джуниор, но его знания более глубокие. Например, он может не только писать, но и оптимизировать код, уверенно работает с базами данных, владеет несколькими фреймворками. В отличие от новичка полностью самостоятелен и умеет решать нестандартные задачи.

🚀 Senior (сеньор) — старший специалист с опытом больше трех лет. Не только в совершенстве владеет инструментами Python и всем набором технологий для разработки, но и имеет навыки управления проектами. Сеньор может выстроить архитектуру любого приложения, способен принимать стратегические решения.

Старшие Python-разработчики обычно выбирают определенную специализацию и прокачивают дополнительные навыки в этой области. Например, для работы в сфере data science нужны углубленные знания математики, а для веб-программирования необходимо в совершенстве владеть фреймворками.

Опытные специалисты знают технический английский. Он помогает быть в курсе последних новостей из мира Python. Новейшие мануалы не переведены на русский, и без хорошего знания языка оригинала вряд ли получится понять терминологию.

Личные качества

Чтобы полностью реализоваться в профессии Python-разработчика, недостаточно одних профессиональных навыков (hard skills): нужны еще и личные качества — soft skills. Они дают конкурентное преимущество при поиске работы и помогают быть продуктивнее. Soft skills особенно важны для тех, чья цель — дорасти до уровня сеньора или возглавить команду.

✔️ Коммуникабельность. Есть стереотип о программисте как о замкнутом интроверте — но в реальности без общения и обмена опытом невозможно развитие. Не стесняйтесь задавать коллегам вопросы и высказывать свои идеи.

✔️ Умение работать в команде. Без этого навыка невозможно создать проект: над ним работает не один специалист. Способность договариваться, слышать друг друга, конструктивно реагировать на замечания — обязательные качества всех участников команды.

✔️ Адаптивность. Процесс разработки не всегда можно планировать, в нём много непредсказуемого. Важно оперативно реагировать на изменения и приспосабливаться к новым условиям.

✔️ Самостоятельность. Нужно уметь находить ответы на вопросы и обходиться без помощи там, где это возможно, — тогда работа над проектом будет быстрее и эффективнее.

✔️ Креативность. Умение генерировать идеи и решать нестандартные задачи — обязательные качества сильного специалиста.

✔️ Организованность. Учитесь рационально распоряжаться временем, распределять задачи в порядке важности и срочности, тренируйте самодисциплину.

Обязанности специалиста

Задачи зависят от специализации, сферы деятельности компании, особенностей цифрового продукта. Поэтому они меняются у разных вакансий.

Основное, чем занимается специалист, — разрабатывает приложения и сервисы на Python. Степень участия в процессе зависит от мастерства. Если питонист уровня джуниор обычно только пишет код — сеньор отвечает за все этапы процесса: оценивает задачу, подбирает технологии, разрабатывает, участвует во внедрении. А еще улучшает продукт: дорабатывает архитектуру, добавляет новые фичи, оптимизирует код.

Как стать Python-разработчиком

Python реально выучить с нуля, даже если нет опыта в IT. Но лучше иметь технический бэкграунд.

Будет проще тем, у кого есть высшее или неоконченное высшее образование в сфере математики или информатики.

✈️ Как освоить профессию. Можно пойти одним из трех путей: поступить в профильный вуз, записаться на онлайн-курсы или попробовать изучить Python самостоятельно.

Выпускники вузов получают фундаментальные знания, которые пригодятся в работе. Помимо языков программирования студенты изучают много других полезных предметов. Но классическое академическое образование построено в основном на теории. А главное в обучении программированию — практика.

15 вопросов Python-разработчику Желающие сэкономить часто выбирают самообразование. В сети много бесплатных книг, задачников, статей, инструкций и видеоуроков. Но собирать знания по крупицам в интернете — утомительно и не всегда эффективно. Разрозненная, бессистемная информация плохо усваивается, а без опыта трудно отделить главное от второстепенного.

На онлайн-курсах дают материал в структурированном виде: от простого к сложному. Теория сочетается с практикой, кураторы проверяют задания и дают обратную связь. Из успешных работ студенты собирают портфолио, которое не стыдно показать потенциальному работодателю. Занятия чаще всего ведут практикующие эксперты в области программирования.

Всё это есть в онлайн-университете Skypro: индивидуальная проверка домашних заданий, поддержка наставника, мастер-классы онлайн с реальными рабочими задачами. Результат — семь проектов на GitHub, диплом о профпереподготовке.

✈️ Как найти работу. Два главных инструмента — резюме и портфолио. Если не знаете, как их составить, вдохновляйтесь примерами более опытных коллег. Первое портфолио можно собрать из учебных проектов.

Для поиска работы задействуйте максимум источников. Просматривайте сайты с вакансиями, подпишитесь на телеграм-каналы по программированию, веб-разработке, анализу данных и другим подходящим направлениям. Можно обращаться напрямую в рекрутинговые отделы компаний, в которых хотите работать.

Проще всего найти работу после курсов с гарантией трудоустройства. В онлайн-школах, которые дают такую услугу, есть карьерные консультанты. Они помогают выпускникам составить резюме и портфолио, подбирают вакансии, готовят к собеседованию с работодателем. При этом учитывают навыки, личные качества и пожелания кандидатов к будущей работе.

В Skypro гарантия трудоустройства прописана в договоре: полностью вернут деньги за обучение, если не устроят вас на работу.

Сколько зарабатывает специалист

Во второй половине 2022 года средняя зарплата Python-разработчика составляла 159 616 ₽ — это данные «Хабр Карьеры». Уровень оплаты труда зависит от опыта разработчика, выбранного направления, масштабов компании, региона и других условий.

Данные с zarplan.com

На хедхантере средняя зарплата джуниоров — 50 000 ₽ — 80 000 ₽. Столько можно зарабатывать уже после окончания курсов. Мидлам предлагают 75 000 ₽ — 150 000 ₽. Зарплата старшего специалиста — 300 000 ₽ и выше.

Плюсы и минусы профессии

Преимущества профессии Python-разработчика:

• Востребованность. Программисту на Python нетрудно найти работу. На «Хабр Карьере» на конец 2022 года больше 1400 вакансий, новые появляются почти каждый день.
• Низкий порог входа. Чтобы изучить Python, необязательно знать IT: подходит в качестве первого языка.
• Большое сообщество специалистов, в том числе русскоязычных. Это поможет обмениваться опытом и легко находить ответы на вопросы.
• Быстрота освоения. Благодаря программам онлайн-обучения реально овладеть профессией Python-разработчика меньше чем за год. В Skypro — за десять месяцев. Учебу можно совмещать с работой: достаточно уделять занятиям десять часов в неделю.

К минусам можно отнести некоторые ограничения языка программирования. Считается, что он не подходит для frontend-разработки, на нём редко пишут мобильные приложения. Python медленнее, чем другие популярные языки.

Вебинары

Главное

• Python-разработчик — одна из самых востребованных IT-профессий.
• Язык программирования универсальный. Его используют в DevOps, тестировании ПО, десктопной разработке, написании скриптов.
• Средняя зарплата — 159 616 ₽. Старшие специалисты получают 300 000 ₽ и больше.
• Вакансий — тысячи, поэтому даже новичок найдет работу.
• Чтобы освоить Python, необязательно иметь глубокие знания в IT-сфере. Самый простой способ получить профессию Python-программиста — окончить онлайн-курсы, на которых помогают найти работу.

Почему Python так популярен?

Даже те, кто не знаком с программированием, наверняка слышали о Python. То, что началось как хобби-проект, названный в честь британской сюрреалистической комедийной труппы, за три десятилетия Python вырос и стал одним из ведущих языков программирования в мире. Согласно опросу разработчиков Stack Overflow 2021 года, примерно 68 % разработчиков программного обеспечения, активно работавших с Python, выразили заинтересованность в продолжении разработки с использованием Python. Тот же опрос также определил Python как язык кодирования номер один среди разработчиков, которые в настоящее время его не используют. Нельзя отрицать популярность Python. И, если судить по текущим тенденциям, спрос на него, вероятно, сохранится еще долгие годы.

9 факторов популярности Python

Почему Python так популярен? Что такого в Python, что привлекает внимание разработчиков, как новичков, так и опытных? Здесь мы кратко рассмотрим девять факторов, которые помогли сделать Python одним из ведущих языков программирования в мире.

1. Python легко выучить

Одним из самых больших препятствий для тех, кто интересуется программированием, является то, что языки программирования на самом деле являются их собственными языками; у них есть свои правила, синтаксис, грамматические структуры и т. д., и они часто требуют изучения совершенно нового словарного запаса.

Но Python отличается. В большей степени, чем любой другой язык программирования, Python читается и пишется очень похоже на стандартный английский. Он использует упрощенный синтаксис с упором на естественный язык, что значительно упрощает обучение новичков. А поскольку Python можно использовать бесплатно и он поддерживается чрезвычайно большой экосистемой библиотек и пакетов, он часто является языком первого выбора для новых разработчиков. Эти и другие факторы помогают продемонстрировать, почему Python — лучший выбор для тех, кто не имеет надлежащего опыта программирования.

Ни один программист не является островом; они зависят от необходимой документации и поддержки, поэтому, когда они сталкиваются с неожиданными проблемами или новыми проблемами, которые необходимо решить, у них есть где найти ответы. Python существует уже более трех десятилетий, более чем достаточно времени для того, чтобы вокруг него выросло специальное сообщество пользователей. Сообщество Python включает разработчиков всех уровней квалификации и обеспечивает легкий доступ к документации, руководствам, учебным пособиям и многому другому.

В то же время сообщество Python чрезвычайно активно. Когда разработчики поджимают сроки и отчаянно нуждаются в помощи, они могут сотрудничать с сообществом, чтобы найти быстрые и эффективные решения с помощью краудсорсинга.

3. Гибкость Python

Python часто называют языком программирования общего назначения. Это означает, что в отличие от предметно-ориентированных языков, которые предназначены только для определенных типов приложений, Python можно использовать для разработки практически любых приложений в любой отрасли или области.

Для чего используется Python? Python успешно используется в веб-разработке, анализе данных, машинном обучении, науке о данных, инженерии данных и даже в машинном обучении и искусственном интеллекте. Многие ведущие компании и компании-разработчики программного обеспечения зависят от Python, включая Facebook, Google, Netflix, Instagram и другие. Поддерживаемый рядом фреймворков и библиотек, практически нет задач по кодированию, с которыми Python не мог бы справиться.

4. Python предлагает универсальные решения для веб-разработки

Хотя Python является эффективным выбором для многих видов проектов разработки, его полезность в веб-разработке заслуживает особого признания. Используя доступные библиотеки с открытым исходным кодом, разработчики Python могут быстро и легко запускать свои веб-приложения.

И хотя другие языки, такие как Java или .NET, могут предложить повышенную производительность, скорость и удобство для разработчиков, предоставляемые Python, делают его очевидным выбором для тех, кому нужно быстрое решение, на которое можно положиться. В то же время разнообразие доступных ресурсов Python дает уникальную возможность интегрировать другие типы приложений в веб-сайты.

5. Python хорошо подходит для науки о данных и аналитики

Многие из факторов, которые делают Python привлекательным выбором для начинающих, также выделяют его как надежный вариант для науки о данных и анализа данных. Простота использования, поддержка и гибкость Python сделали его важным инструментом для тех, кто работает с машинным обучением, облачными вычислениями и большими данными.

Python особенно эффективен для анализа и организации наборов данных. Фактически, для проектов по науке о данных и аналитике Python уступает по популярности только языку R. Его готовые возможности анализа данных в сочетании с растущей экосистемой платформ, ориентированных на данные, помогают гарантировать, что Python останется популярным программным решением для обработки данных.

6. Python эффективен, быстр и надежен

Иногда разработчик, специализирующийся на другом языке программирования, может спросить: «Почему Python медленный?» И да, по сравнению с некоторыми другими языками, такими как Java, C#, Go, JavaScript или C++, Python часто имеет более низкую скорость выполнения. Однако в современном мире время разработки гораздо важнее, чем время работы компьютера. А с точки зрения времени выхода на рынок Python просто непревзойден.

Точно так же Python эффективен и надежен, что позволяет разработчикам создавать мощные приложения с минимальными усилиями. Завершение проектов кодирования проще, чем требует много времени, а результаты вполне сопоставимы с приложениями, созданными с использованием более требовательных языков.

7. Python широко используется в технологии IoT

По мере повсеместного распространения беспроводного доступа Интернет вещей (IoT) продолжает развиваться. Эти небольшие устройства, подключенные к Интернету, часто позволяют пользователям вносить небольшие изменения в свой код, настраивая их производительность в соответствии с конкретными потребностями. Многие из этих устройств поддерживают либо Python, либо Micropython (упрощенную версию языка программирования, предназначенную для более простых устройств).

По мере того, как все больше и больше устройств подключаются к Интернету, пользователи обнаруживают, что рабочее понимание Python может иметь важное значение для полноценного использования постоянно расширяющегося Интернета вещей.

8. Python расширяет возможности пользовательской автоматизации

Программирование сложных технологий обычно требует написания значительного объема кода. К сожалению, даже небольшие, простые задачи могут в конечном итоге отнять у разработчика большое количество доступного времени. Python включает в себя инструменты и модули, помогающие автоматизировать эти повторяющиеся и трудоемкие задачи, чтобы разработчики могли сосредоточить свои усилия на других важных вопросах.

Благодаря своей библиотеке плагинов Python стал стандартом автоматизации в различных отраслях. На самом деле, даже при работе с другими языками программирования разработчики часто пишут свои сценарии автоматизации, используя Python.

9. Python — академический язык

Благодаря своей растущей надежности в области науки о данных, Python стал популярным языком вычислений в школах, колледжах и других учебных заведениях. Проще говоря, те, кто получает формальное образование в области компьютерных наук, с большой вероятностью познакомятся с Python в процессе обучения и с еще большей вероятностью продолжат использовать Python на протяжении всей своей карьеры.

Обучая следующее поколение программистов и разработчиков тому, как максимально эффективно использовать Python, школы гарантируют, что Python останется жизнеспособным и популярным вариантом на долгие годы.

Дальнейшие действия

Начав скромно, Python стал играть жизненно важную роль в современную цифровую эпоху. Разработчики по всему миру полагаются на Python в плане надежных, эффективных и интуитивно понятных программных решений. Почему Python так популярен? Помимо специфики, он популярен, потому что облегчает жизнь программистам и позволяет им создавать эффективные приложения для пользователей и бизнеса.

Pulumi уже давно поддерживает положительные отношения с Python, особенно когда речь идет об автоматизации инфраструктуры в облаке. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с разделом Programming the Cloud with Python. А чтобы начать работу с Pulumi, посетите страницу «Начало работы».

Почему Python необходим для анализа данных и науки о данных в 2021 году

Его производители определяют язык Python как «… интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Его высокоуровневые встроенные структуры данных в сочетании с динамической типизацией и динамической привязкой делают его очень привлекательным для быстрой разработки приложений, а также для использования в качестве языка сценариев или связующего языка для соединения существующих компонентов».

Python — это язык программирования общего назначения, то есть его можно использовать при разработке как веб-приложений, так и настольных приложений. Это также полезно при разработке сложных числовых и научных приложений. Неудивительно, что при такой универсальности Python является одним из самых быстрорастущих языков программирования в мире.

Найдите свое конкурентное преимущество: ознакомьтесь с дополнительными сертификатами в области управления данными.

Так как же Python сочетается с анализом данных? Мы внимательно рассмотрим, почему этот универсальный язык программирования является обязательным для всех, кто хочет сделать карьеру в области анализа данных сегодня или ищет возможные пути повышения квалификации. Когда вы закончите, у вас будет лучшее представление о том, почему вам следует выбрать Python для анализа данных.

Вы можете начать работу с данными, приняв участие в нашем учебном курсе Data Science Bootcamp.

В этой статье мы подробно рассмотрим следующие темы:

• Обзор анализа данных
• Разница между анализом данных и наукой о данных
• Почему Python необходим для анализа данных?

Обзор анализа данных

Чем вообще занимается аналитик данных? Небольшое обновление информации о роли аналитика данных может облегчить ответ на вопрос о том, почему Python подходит. Чем лучше вы понимаете работу, тем лучший выбор инструментов, необходимых для выполнения работы, вы сделаете.

Аналитики данных отвечают за интерпретацию данных и анализ результатов с использованием статистических методов и предоставление текущих отчетов. Они разрабатывают и внедряют анализ данных, системы сбора данных и другие стратегии, которые оптимизируют статистическую эффективность и качество. Они также несут ответственность за получение данных из первичных или вторичных источников данных и обслуживание баз данных.

Кроме того, они выявляют, анализируют и интерпретируют тенденции или закономерности в сложных наборах данных. Аналитики данных просматривают компьютерные отчеты, распечатки и индикаторы производительности, чтобы найти и исправить проблемы с кодом. Делая это, они могут фильтровать и очищать данные.

Аналитики данных проводят полный анализ жизненного цикла, включая требования, действия и дизайн, а также разрабатывают возможности анализа и отчетности. Они также контролируют выполнение планов и контроль качества для выявления улучшений.

Наконец, они используют результаты вышеперечисленных обязанностей и обязанностей, чтобы лучше работать с руководством, чтобы определить приоритеты деловых и информационных потребностей.

Достаточно бегло просмотреть этот список задач, связанных с большими объемами данных, чтобы понять, что наличие инструмента, способного легко и быстро обрабатывать большие объемы данных, является абсолютной необходимостью. Учитывая распространение больших данных (а оно все еще растет), важно иметь возможность обрабатывать огромные объемы информации, очищать ее и обрабатывать для использования. Python отвечает всем требованиям, поскольку его простота и легкость выполнения повторяющихся задач означает, что требуется меньше времени, чтобы попытаться понять, как работает инструмент.

Анализ данных против. Наука о данных

Прежде чем слишком углубляться в то, почему Python так важен для анализа данных, важно сначала установить взаимосвязь между анализом данных и наукой о данных, поскольку последняя также имеет тенденцию значительно выигрывать от языка программирования. Другими словами, многие из причин, по которым Python полезен для науки о данных, также становятся причинами, по которым он подходит для анализа данных.

Два поля в значительной степени перекрываются, но при этом весьма различны, каждое справа от себя. Основное различие между аналитиком данных и специалистом по данным заключается в том, что первый курирует осмысленные выводы из известных данных, а второй больше занимается гипотетическими предположениями и вариантами «что, если». Аналитики данных работают изо дня в день, используя данные для ответов на представленные им вопросы, в то время как специалисты по данным пытаются предсказать будущее и сформулировать эти прогнозы в новых вопросах. Или, другими словами, аналитики данных сосредотачиваются на том, что происходит здесь и сейчас, в то время как специалисты по данным экстраполируют то, что может быть.

Часто бывают ситуации, когда границы между двумя специальностями стираются, и поэтому преимущества, которые Python дает науке о данных, потенциально могут быть такими же, как и анализ данных. Например, обе профессии требуют знаний в области разработки программного обеспечения, компетентных навыков общения, базовых математических знаний и понимания алгоритмов. Кроме того, обе профессии требуют знания языков программирования, таких как R, SQL и, конечно же, Python.

С другой стороны, специалист по данным в идеале должен обладать сильной деловой хваткой, тогда как аналитику данных не нужно беспокоиться об овладении этим конкретным талантом. Однако вместо этого аналитики данных должны владеть инструментами для работы с электронными таблицами, такими как Excel.

Что касается заработной платы, аналитик данных начального уровня может получать в среднем 60 000 долларов в год, в то время как средняя зарплата специалиста по данным составляет 122 000 долларов в США и Канаде, а менеджеры по обработке данных зарабатывают в среднем 176 000 долларов.

Почему Python необходим для анализа данных?

• Гибкость

  Если вы хотите попробовать что-то творческое, чего никогда раньше не делали; то Python идеально подходит для вас. Он идеально подходит для разработчиков, которые хотят создавать сценарии для приложений и веб-сайтов.

• Легко учиться

  Благодаря акценту Python на простоте и удобочитаемости, он может похвастаться постепенной и относительно низкой кривой обучения. Эта простота обучения делает Python идеальным инструментом для начинающих программистов. Python предлагает программистам преимущество использования меньшего количества строк кода для выполнения задач, чем требуется при использовании старых языков. Другими словами, вы тратите больше времени на игры с ним и меньше на код.

• Это открытый исходный код

  
  Python имеет открытый исходный код, что означает, что он бесплатный и использует для разработки модель, основанную на сообществе. Python предназначен для работы в средах Windows и Linux. Кроме того, его можно легко портировать на несколько платформ. Существует множество библиотек Python с открытым исходным кодом, таких как обработка данных, визуализация данных, статистика, математика, машинное обучение и обработка естественного языка, и это лишь некоторые из них (хотя подробнее об этом см. ниже).

• Хорошо поддерживается

  Все, что может пойти не так, пойдет не так, и если вы используете что-то, за что вам не нужно было платить, получение помощи может быть довольно сложной задачей. К счастью, у Python много поклонников, и он активно используется в академических и промышленных кругах, а это означает, что доступно множество полезных аналитических библиотек. Пользователи Python, нуждающиеся в помощи, всегда могут обратиться к Stack Overflow, спискам рассылки, а также к коду и документации, предоставленным пользователями. И чем популярнее становится Python, тем больше пользователей будут делиться информацией о своем пользовательском опыте, а это означает, что больше вспомогательных материалов доступно бесплатно. Это создает самовоспроизводящуюся спираль признания со стороны растущего числа аналитиков данных и специалистов по данным. Неудивительно, что популярность Python растет!

Итак, подытоживая эти пункты, Python не слишком сложен в использовании, цена подходящая (бесплатно!), и есть достаточно поддержки, чтобы убедиться, что вы не остановитесь, если возникает проблема. Это означает, что это один из тех редких случаев, когда принцип «вы получаете то, за что платите» совершенно неприменим!

Некоторые дополнительные мысли

Python — ценная часть набора инструментов аналитика данных, поскольку он специально создан для выполнения повторяющихся задач и манипулирования данными, и любой, кто работал с большими объемами данных, знает, как часто приходится повторяться. Имея инструмент, который справляется с рутинной работой, аналитики данных могут свободно заниматься более интересными и полезными частями работы.

Аналитикам данных также следует помнить о большом разнообразии других доступных библиотек Python. Эти библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib, помогают аналитику данных выполнять свои функции, и их следует рассмотреть сразу после того, как вы освоите основы Python.

Изучите Python для науки о данных

Возможно, вы готовы к смене карьеры, и вас зовет анализ данных. Или, возможно, вы уже являетесь аналитиком данных, но хотите повысить свою квалификацию, чтобы повысить свою конкурентоспособность и ценность. Какой бы ни была причина, Simplilearn поможет вам.

Наша программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных установит ваше мастерство в области науки о данных и методов аналитики с использованием Python. Используя этот курс, вы изучите основные концепции программирования на Python и получите глубокие и ценные знания в области анализа данных, машинного обучения, визуализации данных, веб-скрапинга и обработки естественного языка. Как мы видели, Python становится все более востребованным навыком для многих должностей в области науки о данных, поэтому улучшите свою карьеру с помощью этого интерактивного практического курса.

Независимо от того, выберете ли вы онлайн-абонемент Flexi-Pass или решения для корпоративного обучения, вы получите доступ к 44 часам обучения под руководством инструктора, состоящему из дюжины уроков, 24 часам обучающих видеороликов для самостоятельного обучения и четырем реальным отраслевым проектам.