Python где используется: Где используется Python и в чём особенности этого языка | GeekBrains

Содержание

Сферы применения языка python

Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.

На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.

Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.

Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.

На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

Онлайн-курс Профессия Python-разработчик

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. Вы получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer). Последнее обновление курса — Июнь 2021 года

Узнать больше →

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Графический интерфейс

Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.

Базы данных

Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.

Системное программирование

Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

Игровая индустрия

Зря многие люди недооценивают геймдейв, ведь именно благодаря нему появилось так много гаджетов, разработок и значительно улучшилась графика. Конечно, для крупных проектов Python вряд ли подойдет, его инструментарий в данной области несколько ограничен, но для фанатов этого языка собрать небольшие приложения и инди-игрушки — не такая уж и сложная задача. Для мультиплатформенных игр лучше всего подойдет движок Unity, управляемый с помощью языка C#. Этот инструмент как раз и создан для таких целей.


Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.

У нас вы можете пройти курсы по изучению программирования на Python.

Что такое Python и для чего нужен этот язык

Python — это язык программирования, который любят разработчики по всему миру. Его нередко советуют для изучения начинающим специалистам в качестве первого языка. В этой статье мы подробно расскажем о Python: для чего он нужен, где его используют, опишем особенности, преимущества и недостатки данного языка программирования.

Для чего нужен язык программирования Python

Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube, Инстаграм и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.

История создания

Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».

Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.

Возможности языка

Как мы писали ранее, Python применяют в различных сферах. Разработчики со всего мира полюбили этот язык программирования за множество возможностей.

  1. Объектно-ориентированное программирование (ООП). Реализация ООП в Пайтон хоть и специфична по сравнению с иными объектно-ориентированными языками, но одновременно является неплохо продуманной.
  2. Обобщенное и функциональное программирование.
  3. Модули и пакеты. Программное обеспечение (ПО) на Питоне оформляется в виде модулей, которые могут быть собраны в пакеты.
  4. Интроспекция. Это возможность запросить тип и структуру объекта во время выполнения программы. В Питоне для любого объекта можно узнать всю информацию о его внутренней структуре.
  5. Обработка исключений, итераторы и генераторы.
  6. Управление контекстом выполнения.
  7. Декораторы, регулярные выражения

Преимущества Python

  1. Язык характеризуется логичным синтаксисом, вследствие чего исходный код программ, написанных «на питоне», легко читается и воспринимается.
  2. Еще одно из преимуществ данного языка программирования — его условная легкость. Он считается наиболее подходящим для начинающих специалистов: разрабатывать несложные программы можно научиться уже спустя пару-тройку дней изучения.
  3. Большое интернет-сообщество. Если разработчик сталкивается с вопросами и трудностями, он всегда может спросить совета у коллег, что значительно ускоряет решение проблем.
  4. Гибкость и масштабируемость. Пайтон позволяет разработчикам адаптировать высокоуровневую логику приложения, что позволяет легко расширять сложные приложения по мере необходимости.
  5. Разработка «на питоне» идет быстрее, чем на большинстве других языках.
  6. Python является интерпретируемым языком программирования. Это значит, что до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах.

Недостатки Python

  1. Скорость работы. Высокопроизводительные проекты на чистом Пайтон написать будет затруднительно. Для этого требуется прибегать к помощи других языков.
  2. Безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большинство возможных процессорных оптимизаций.

Это 2 главных минуса языка программирования Python: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти недостатки являются связанными между собой, и решение последней проблемы автоматически откроет двери для устранения первой.

Где используют Python

Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже.

  • Программные приложения. С помощью данного языка программирования можно разрабатывать приложения на компьютер.
  • Мобильные приложения. Мобильная разработка «на питоне» пользуется спросом во всем мире — для программирования серверной части таких приложений зачастую выбирают Python.
  • Игры. Множество компьютерных игр целиком или отчасти разработано на Пайтон. Например, он использовался при создании популярной игры World of Tanks.
  • Встроенные системы. На Питоне можно создавать встроенные системы для разных устройств. Например, для управления банкоматами.
  • Скрипты. На Python можно написать плагины и скрипты к уже реализованным программам для создания новых модулей и автоматизации процессов.
  • Машинное обучение (Machine Learning). С его помощью пишут алгоритмы для Machine Learning программ, а также многие аналитические приложения.
  • Тестирование. Python активно применяется для автоматизации тестирования.

Изучение Python: с чего начать

Во-первых, изучите туториал на официальном сайте Python. В нем есть множество полезной информации, однако новичку могут быть непонятны некоторые моменты. Поэтому такой с такого метода рекомендуем начинать изучение специалистам с опытом программирования на других языках.

Во-вторых, пройдите курсы. Начните с бесплатных видеоуроков на YouTube. Множество специалистов безвозмездно делятся знаниями и простыми уроками. Для глубокого изучения языка можете приобрести и платные курсы, которые длятся несколько месяцев, а в конце вам будет доступна стажировка в реальной компании.

В-третьих, больше практикуйтесь. Начните писать простые программы. Теория и практика — это совершенно разные вещи в программировании.

Таким образом, Пайтон отлично подойдет для начинающих специалистов. С помощью этого языка вы сможете реализовать практически любой проект. Надеемся, наша статья была для вас полезной. Если у вас возникли вопросы, задавайте их в комментариях — специалисты постараются ответить на них как можно быстрее.

Автор: Макхост

Оцените статью

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

Читать далее

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask, в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для  Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.

Основные различия:

  • Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
  • Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

  • Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
  • Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

  • системы распознавания лиц,
  • системы распознавания голоса,
  • рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

  • нейронные сети,
  • глубокое обучение,
  • метод опорных векторов,
  • «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow. В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или Калифорнийского технологического института. Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle. Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib.

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn. Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

В Instagram любят Python за его простоту. Сервис известен «самым большим развертыванием веб-фреймворка Django, который полностью написан на Python».

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2017, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

  • Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
  • PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: [email protected]

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

  • 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
  • 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

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:

  • управление различными компонентами ПО, в том числе разработанные на другом языке;
  • для написания отдельных приложений.

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:

  • поиск файлов по каталогам;
  • открытие файлов;
  • запуск сторонних программ;
  • возможность выполнять вычисления, перенаправляя их на разные потоки и т.п.

Дополнительным преимуществом является полное соответствие основной библиотеки Python к требованиям POSIX. С учётом поддержки стандартных инструментом ОС, Python является одним из лучших языков.

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:

  • для QT – PyQT;
  • для GTK – PyGtk;
  • для MFC — PyWin32;
  • для .NET – IronPython;
  • для Swing – Jython (является Java реализованным языком Python).

Веб-сценарии

Уже сегодня для языка разработано множество полезных инструментов от сторонних разработчиков, помогающих реализовать непосредственно на Python приложения по работе с сетью. Как говорится, Google в помощь. Для примера, с помощью инструмента HTMLGen, способствующего созданию HTML-кода страницы, можно писать классы под HTML прямо на Python. Посредством пакета mod_python, легко запускать сценарии под Apache и обеспечивать работоспособность шаблонов в системе Python Server Pages. Удобно, что в Jython реализована бесшовное внедрение Python/Java кода и поддерживаются апплеты серверов, доступные к выполнению на клиентской стороне.

Нельзя забывать про наличие у Python целых пакетов для программирования веб-ресурсов, среди которых:

  • TurboGears;
  • Zope;
  • Django;
  • web2py;
  • Pylons;
  • WebWare.

Перечисленные пакеты помогают быстро строить качественные и многофункциональные сайты на Python.

Интеграция дополнений

Лишь некоторые компоненты из огромного списка:

  • используя SIP и Swing, удаётся в автоматическом режиме создать код для автоматизации ручных действий по связке компилируемых дополнений на Python. Это упрощает последующее применение компонентов в сценариях;
  • посредством Cython удаётся смешивать одновременно 2 многофункциональных языка: C и Python.

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.

Найти хорошие курсы сложно, но возможно. Мы расскажем про компанию Shultais Education, которая находиться на рынке уже более 3 лет и за это время обучила немалое количество людей программированию.

На сайте компании вы найдете курс по языку Python, в который входит изучение базового синтаксиса языка, знакомство и создание веб сайтов на Django, а также разбор нескольких популярных библиотек Python.

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.

Язык Python — для чего нужен и где используется?

Содержание:развернуть

Python – 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.

Python на 3-м месте в рейтинге tiobe.com (декабрь 2019 г.)

Что уж говорить – американские пользователи гуглили слово «Python» чаще, чем «Ким Кардашьян», а российские интернет-серферы искали «змею» чаще, чем «Тимати».

На популярность повлияли две сильных стороны Python – простота и гибкость. Синтаксис – не такой зубодробительный, как у традиционных С или С++. Со «змеиным языком» смогут справиться даже школьники.

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.

Python используют в крупные мировые бренды

Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:

  • Google – скраппинг поиска и улучшение работы YouTube;
  • Netflix – анализ данных на серверной стороне, аллертинг;
  • BitTorrent – реализация сетей peer-to-peer;
  • Pixar, Industrial Light & Magic, Disney – анимационные фильмы;
  • Intel, Cisco, IBM – тестирование;
  • JPMorgan, UBS, Citadel – прогнозирование финансовых рынков;
  • iRobot – создание роботизированных устройств.

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:

  • Instagram;
  • Facebook;
  • Yahoo.

Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.

Перечисленные бренды – лишь вершина айсберга. Достаточно сказать, что Python – это основной инструмент для исследовательских работ в NASA. Для инновационных космических проектов требовался практичный и простой язык программирования с большим функционалом, и «Питон» стал любимцем специалистов.

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:

  • девопс;
  • тестирование;
  • скраппинг;
  • машинное обучение и Data Science;
  • веб-разработка;
  • геймдев.

В конце 2019 года, компания JetBrains провела опрос – для каких задач программисты используют Python? Лидирующие места занимают – анализ данных, веб разработка, машинное обучение, системное администрирование и программирование скраперов.

Опрос от JetBrains. Для каких сфер деятельности программисты используют Python.

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:

  • автоматизация рутины;
  • наблюдение за курсом валют;
  • разработка калькулятора;
  • микроблог;
  • видеоигры.

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.

Для школьников будет интересным изучать возможности Python в мире видеоигр. На основе языка можно создавать полноценные приложения, которыми смогут пользоваться другие люди. Специальная библиотека PyGame поможет в разработке аркад, паззлов и даже серьезных RPG. Что уж говорить – есть книга, которая позволяет изучать Python, управляя миром Minecraft.

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:

  • Pandas;
  • NumPy;
  • ScyPi;
  • Scikit-Learn.

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».

Основные Веб-фреймворки:

  • Django;
  • Twisted;
  • Tornado;
  • Flask.

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

Куда без индустрии видеоигр. Потенциал Python позволяет разрабатывать как скромные, так и крупнобюджетные проекты. Яркие тому примеры – EVE-Online и серия игр WarGaming. В разработке используются четыре движка, которые работают на «Питоне» — Kivy, PyGame, Panda 3D и Ren’Py. Каждый игровой движок активно применяется в создании различных игровых приложений. При должном стартапе Python может принести неплохой заработок и стать отличной альтернативой традиционным «игровым» языкам.

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:

  • PyQt;
  • WxPython;
  • Tkinter;
  • PyGTK.

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.

Для чего используется Python? — CodeRoad

Python предлагает ступеньку в мир программирования. Несмотря на то, что язык программирования Python существует уже 25 лет, его популярность все еще растет. Некоторые из самых больших преимуществ Python-это

  • Легко читать & Легко учиться
  • Очень продуктивные или небольшие, а также крупные проекты
  • Большие библиотеки для многих вещей

Как язык программирования общего назначения, Python может использоваться для нескольких целей. Python можно легко использовать для небольших, крупных, онлайн-и оффлайн-проектов. Лучшие варианты использования Python-это веб-разработка, простые сценарии и анализ данных. Ниже приведены несколько примеров того, что Python позволит вам сделать:

Веб-разработка:

Вы можете использовать Python для создания веб-приложений на многих уровнях сложности. Существует множество отличных веб-фреймворков Python, включая, например, Pyramid, Django и Flask.

Анализ данных:

Python является ведущим языком выбора для многих специалистов по обработке данных. Python стал популярным в этой области благодаря своим превосходным библиотекам, включая NumPy и Pandas, а также превосходным библиотекам для визуализации данных, таким как Matplotlib и Seaborn.

Машинное обучение:

Что, если бы вы могли предсказать удовлетворенность клиентов или проанализировать, какие факторы повлияют на цены домашних хозяйств, или спрогнозировать запасы в течение следующих нескольких дней, основываясь на данных за предыдущие годы? Существует множество замечательных библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения, такие как Scikit-Learn, NLTK и TensorFlow.

Компьютерное зрение:

Вы можете делать много интересных вещей, таких как распознавание лиц, определение цвета при использовании Opencv и Python.

Интернет Вещей С Raspberry Pi:

Raspberry Pi — это очень крошечный и доступный по цене компьютер, который был разработан для образования и приобрел огромную популярность среди любителей с помощью оборудования do-it-yourself и автоматизации. Вы даже можете построить робота и автоматизировать весь свой дом. Raspberry Pi может использоваться в качестве мозга для вашего робота, чтобы выполнять различные действия и/или реагировать на окружающую среду. Кодирование на Raspberry Pi может быть выполнено с использованием Python. Возможности безграничны!

Разработка игр:

Создайте видеоигру с помощью модуля Pygame. В принципе, вы используете Python для написания логики игры. PyGame приложений могут работать на Android устройстве.

Соскабливание паутины:

Если вам нужно захватить данные с веб-сайта, но на сайте нет API для предоставления данных, используйте Python для очистки данных.

Написание Сценариев:

Если вы делаете что-то вручную и хотите автоматизировать повторяющиеся вещи, такие как электронная почта, это нетрудно автоматизировать, как только вы знаете основы этого языка.

Автоматизация браузера:

Выполните некоторые аккуратные вещи, такие как открытие браузера и публикация статуса Facebook, вы можете сделать это с Selenium с Python.

Разработка графического интерфейса:

Создайте приложение GUI (настольное приложение), используя модули Python Tkinter, PyQt для его поддержки.

Быстрое Прототипирование:

Python имеет библиотеки практически для всего. Используйте его для быстрого создания прототипа (с более низкой производительностью, часто менее мощного). Python также отлично подходит для проверки идей или продуктов как для известных компаний, так и для стартапов.

Python может использоваться в очень многих различных проектах. Если вы программист, ищущий новый язык, вам нужен тот, который набирает популярность. Как новичок в программировании, Python-идеальный выбор для быстрого и легкого обучения.

Для чего используется Python?

Для чего используется Python? Python — это язык программирования общего назначения, поэтому его можно использовать для многих вещей. Python используется для веб-разработки, искусственного интеллекта, машинного обучения, операционных систем, разработки мобильных приложений и видеоигр.

Преемник языка программирования ABC, Python — это язык высокого уровня с динамической типизацией, разработанный Гвидо Ван Россумом в начале 1980-х годов. За прошедшие годы Python стал фаворитом технической индустрии и использовался в самых разных областях.

Язык получил свою современную форму в начале 2000-х с появлением Python 2.0. Но его основные принципы работы остаются прежними. Код Python использует «объектно-ориентированную» парадигму, что делает его идеальным для написания как крупномасштабных проектов, так и небольших программ.

Python — относительно простой для изучения язык программирования, который следует организованной структуре. Это, в сочетании с его универсальностью и простым синтаксисом, делает его фантастическим языком программирования для всех видов проектов.

Найди свой матч на тренировочном лагере