Язык питон для чего: Что такое Python? – Описание языка программирования Python – AWS

как устроен, кому и зачем нужен, актуален ли в 2022?

Обучение13 июля 2022

Python — что это за язык программирования? Почему он популярен сегодня и в каких сферах используется? На эти и другие вопросы специально для блога Anywhere Club отвечает Lead Software инженер EPAM Юрий Зайцев.

Что значит Python?

— Простыми словами Python — это высокоуровневый язык программирования, на котором можно писать практически все. Первые наметки будущего Python появились еще в году 1989, релиз Python1.0 свет увидел в 1994-м. Нужно отметить, что он сильно отличался от Python 2.0, релиз которого случился в 2000-м, — рассказывает Юрий, — В версии 2.0 Python стал очень популярным языком программирования, быстро развивался. Текущая версия — Python 3.0 — вышла в 2008-м.

Для чего нужен язык программирования Python?

— В теории язык Python можно использовать в любых ситуациях, где нужен язык программирования: от разработки простого интернет-магазина до марсохода. Программное обеспечение дрона марсохода Perseverance Ingenuity разработано при помощи F Prime. Это многокомпонентный фреймворк для моделирования и разработки софта для космических аппаратов, разработанный NASA. Написан он на С++ и Python: в основном, конечно, на С++, но около 25% Python все же есть. В реальности использовать Python не всегда целесообразно.

В чем хорош язык Python?

— Сферы применения Python — разнообразны и многообразны. Основные направления я бы обозначил так:

Разработка back-end веб-приложений

Это интернет-магазины, онлайн-игры, стриминговые видео-сервисы, в качестве примеров можно привести Django, FastApi, Flask.

Решение научных и околонаучных задач

Таких, как расчеты, анализ данных их визуализация. Например, анализ генома, расчет траекторий полета космических тел, реализованные через Pandas, jupyter, Plotly.

Машинное обучение

Распознавание лиц, документов, прогнозирование продаж. Здесь круто себя проявили TensorFlow, Keras, PyTorch.

Автоматизация

Бизнес-процессы, производство, умный дом: посмотрите, как это сделано с помощью AirFlow, Luigi.

Встраиваемые системы

Бортовой компьютер автомобиля, робот-пылесос. Все подробности можно найти здесь: MicroPython.

Минусы пайтона назвать сложнее. Не бывает плохих языков программирования, бывает неправильное использование. Если попытаться что-то найти, то это будет разве что скорость. Из коробки CPython существенно уступает в производительности компилируемым языкам вроде Си, потому что более высокоуровневый.
Но:

• Во-первых, большая скорость нужна не всегда.
• Во вторых, популярные библиотеки для обработки данных, где производительность важна, обычно используют C-extensions и работают почти со скоростью Си.
• В-третьих, есть разные решения вроде Cython, Numba, PyPy, которые вводят определенные ограничения, но позволяют сильно улучшить производительность.

Для чего Python не подходит и лучше поискать более подходящий инструмент?

Разработка

front-end веб-приложений

Проекты вроде Pyodide позволяют исполнять исходный код на Python в браузере через WebAssembly, но пока что это скорее занятие для энтузиастов.

Мобильные приложения

Фреймворки вроде Kivy и BeeWare дают возможность разрабатывать полноценные приложения под Android и IOS, но это не слишком удобно и в отрасли не принято.

Разработка игр

Хотя игровые движки, поддерживающие Python, существуют (Panda3D, Сocos2d, PyGame), для AAA лучше выбрать С++. А вот визуальную новеллу написать вполне возможно.

Почему Python популярен?

Python используется в разных сферах — разработке, автоматизации тестирований, анализе данных, машинном обучении. Это значит, что хорошо разбираясь в Python, можно гибко строить карьеру и при необходимости переключаться между смежными областями.

Python лаконичен, элегантен и обладает очень простым синтаксисом. Программа, написанная на языке пайтон, часто читается как связный текст на английском языке. Можно быстро разобраться вязыке и начать работать.

Еще один плюс — легкость разработки. В силу простоты языка и большого количества готовых к использованию бесплатных модулей он позволяет писать и тестировать программы очень быстро. А быстро — значит дешевле. Поэтому Python часто выбирают в качестве основной технологии при старте проекта.

Какие крупные компании сегодня используют Python?

Безусловно, существует огромное множество компаний во всем мире, которые используют Python, перечислю самые именитые:

• Google применяет Python как один из основных языков программирования, Microsoft активно использует для веб-сервисов, Amazon применяет повсеместно.
• Dropbox, Spotify, Instagram, Reddit — большей частью написаны на Python.
• Netflix, Uber — написаны на Python не полностью, но используют его весьма активно.
• В таких играх, как World of Tanks, EVE Online, на Python была написана серверная часть.

Стоит ли начинать учить Python в 2022?

— Сейчас Python популярен как никогда. В прошлом году язык вышел на первое место индекса TIOBE, обойдя С и Java. Он активно развивается, синтаксис расширяется, постепенно решаются «проблемы», с которыми Python часто ассоциируется — вроде низкой производительности. Открытых библиотек в PyPI все больше.

Сколько времени занимает изучение Python?

— Чтобы выучить базу, уйдет 3-4 месяца. Дальше желательно поработать «на подхвате» 3-6 месяцев, посмотреть, как все работает на практике.

Что нужно сделать, чтобы начать разбираться в Python?

Чтобы начать разбираться в Python, нужно сперва привыкнуть к синтаксису, ознакомиться сфункционалом стандартной библиотеки и вникнуть в стандарты и соглашения — хотя бы PEP8. Не лишним будет подтянуть пробелы в основах алгоритмизации и парадигмах программирования — ООП будет достаточно.

Затем будет полезно разобраться в «батарейках» — сторонних библиотеках, доступных на PyPI. Досконально знать интерфейсы всех функций каждой готовой библиотеки, конечно, не требуется. Достаточно разбираться, какие популярные фреймворки существуют и в каких ситуациях они могут быть полезны.

 На десерт — базы данных (SQL/NoSQL) и облачные технологии (AWS/Azure/GCP). Хоть это и не обязательно, на практике большая часть enterprise проектов невозможно представить без их использования.

— Python сложно не любить: это очень лаконичный и простой язык, он быстро пишется и у него много «батареек». Но если вдруг он вам надоест, то, продолжая использовать Python, можно работать инженером по автоматизации тестирования, инженером по машинному обучению и даже аналитиком данных, — подводит итоги Юрий.

Подробнее о Python можно узнать в выпуске АйТиБорода Shorts на YouTube-канале Anywhere Club.

Появилось желание обсудить Python?

Го в Discord

История языка программирования Python | InterestPrograms.RU

Все статьи / История программирования / История языка Python

Оглавление

1. Что такое Python
2. История Python
3. Автор Python
4. Реализациии Python
5. Синтаксис и семантика
6. Стандартная библиотека Python
7. Сторонние библиотеки
8. Frameworks
9. Графическая визуализация
10. Python Software Foundation
11. Python в настоящее время
12. Заключение

Что такое Python

Python — это интерпретируемый язык программирования высокого уровня с динамической типизацией.

Язык Python поддерживает различные виды программирования: императивное (исходный код основанный на командах выполняющиеся последовательно), процедурное (деление программ на подпрограммы), структурное (представление программы в виде структуры блоков инструкций), объектно-ориентированное (основанное на типах), метапрограммирование (написание программ, которые управляют другими программами) и функциональное (вычисления трактуются как значения функций).

Python часто изучается и рекомендуется как первый язык программирования. Простота синтаксиса Python обеспечивает высокую производительность при написании кода. Использование интерпретатора упрощает тестирование и отладку программ. Python также помогает понять основные концепции объектно-ориентированного программирования.

Python не предлагает революционных новых функций. Скорее, он сочетает в себе многие из лучших принципов проектирования и идей из разных языков программирования. Программирование на Python кажется правильным.

В отличие от девиза Perl «есть несколько способов сделать это», Python придерживается философии «должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это».

Хотя Python является не таким быстрым, как скомпилированные языки, такие как C или C++, экономится время на программирование, а в большинстве программ разница в скорости все равно не будет заметна. Более того, вы может опробовать короткие программы на Python в интерактивной среде, что поощряет экспериментирование и быстрое улучшение.

Есть множество причин для успеха Python. Python имеет гораздо более простой и понятный синтаксис, чем другие популярные языки, например, Java, C и C++, что упрощает изучение. Многие считают, что один из главных факторов успеха Python это наличие дружелюбного и отзывчивого сообщества пользователей, наряду с дизайнерской интуицией его создателя Гвидо Ван Россума.

История Python

В конце 1980-х годов сотрудником голландского национального института математики и информатики GWI Гвидо ван Россумом (Guido van Rossum) была предложена идея создания нового языка программирования. ..

В то время Гвидо участвовал в разработке учебного языка ABC, как базы для изучения программирования. Проект ABC в итоге не увенчался успехом и Гвидо перешел к программированию в другие проекты, где ключевой темой была операционная система Amoeba (объединяющая компьютеры в сети и дающая пользователям иллюзию взаимодействия с единой системой).

Из интервью Гвидо ван Россума:

«Я не знаю, насколько хорошо люди знают влияние ABC на Python. Я стараюсь упомянуть влияние ABC, потому что я обязан всему, чему я научился во время этого проекта, и людям, которые над ним работали. Дизайн ABC был очень легким и чётким. ABC задумывался как язык программирования, которому можно было обучить продвинутых пользователей компьютеров, которые не были программистами или разработчиками программного обеспечения.

Авторы ABC начали разрабатывать язык в конце 70-х — начале 80-х годов. Я присоединился к команде в 1983 году. Думаю, мы работали до 1986 или 1987 года. По разным причинам проект ABC не имел большого успеха. В 1986 году я перешел в другой проект в CWI, проект Amoeba.

К концу 1980-х мы обнаружили, что нам нужен язык сценариев. В этом проекте у меня была большая степень свободы, чтобы начать свой собственный мини-проект в рамках того, что мы делали. Я вспомнил весь свой опыт и некоторые разочарования в ABC. Я решил попробовать создать простой язык сценариев, который обладал бы некоторыми из лучших свойств ABC, но без проблем.

Итак, я начал печатать. Я создал простую виртуальную машину, простой парсер и простую среду выполнения. Я сделал свою собственную версию различных частей ABC, которые мне понравились. Я создал базовый синтаксис, использовал отступы для группировки операторов вместо фигурных скобок или блоков начала-конца и разработал небольшое количество мощных типов данных: словарь, список, строки и числа.

Я взял ингредиенты ABC и немного их перемешал. Python во многом был похож на ABC, но были и отличия. Списки, словари, базовые операторы Python и использование отступов отличались от того, что было у ABC. ABC использовала заглавные буквы для ключевых слов. В Python ключевые слова были строчными. Я думаю, что моим самым инновационным вкладом в успех Python было облегчение его расширения.»

С самого начала язык проектировался как объектно-ориентированный. Гвидо ван Россум назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Monty Python’s Flying Circus», поскольку автор был поклонником этого телешоу, как и многие другие разработчики того времени, а в самом шоу прослеживалась некая параллель с миром компьютерной техники.

В феврале 1991 года Гвидо опубликовал в группе новостей исходный текст Python версии 0.9.0. В этом начальном релизе были модули, заимствованные из Modula-3. Ван Россум описывал модуль как «один из главных элементов в программировании на Python».

Python 1.0 появился в январе 1994 года. Последней версией, выпущенной Ван Россумом во время работы в центре математики и информатики (CWI), был Python 1.2.

С 1995 года Гвидо Ван Россум продолжил работу над Python-ом в корпорации национальных исследовательских инициатив (CNRI) в городе Рестон, штат Вирджиния, где было выпущено несколько версий языка.

С тех пор Python стал очень популярен среди разработчиков, которых привлекает его чистый синтаксис и репутация продуктивности.

Автор Python

Создателем языка Python является Гвидо ван Россум (Guido van Rossum). Гвидо учился в Амстердамском университете (Universiteit van Amsterdam), который окончил со степенью магистра математики и компьютерных наук. Его первая работа после колледжа была программистом в CWI.

Затем он переехал в США, чтобы устроиться на работу в некоммерческую исследовательскую лабораторию в Вирджинии, работал в нескольких других стартапах и переехал в Калифорнию.

В 2005 году он присоединился к Google, где получил звание старшего штатного инженера, а в 2013 году начал работать в Dropbox в качестве главного инженера. В октябре 2019 года он ушел на пенсию. На пенсии работает над личными проектами.

В ноябре 2020 года присоединился к подразделению разработки компании Microsoft для дальнейшего совершенствования Python.

Среди разработчиков Python Гвидо известен как «великодушный пожизненный диктатор» проекта, что означает, что он продолжает наблюдать за процессом разработки Python, принимая окончательные решения, когда это необходимо. С июля 2018 года Гвидо ушел в постоянный отпуск от диктаторства, оставив за собой право быть обычным разработчиком.

В настоящее время Гвидо ван Россум также является Президентом общества Python Software Foundation.

Реализациии Python

CPython — каноническая реализация языка программирования Python, распространяемая на python.org. Термин «CPython» используется, когда необходимо отличить эту реализацию от других. CPython — интерпретатор, написанный на языке программирования C. Это наиболее часто используемая языковая реализация и рассматривается как фактическая эталонная реализация. Исходный код Python компилируется в байт-код интерпретатором CPython . Байт-код кэшируется в файлах, поэтому второй раз выполнение того же файла происходит значительно быстрее.

Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные (правообладатель проприетарного ПО сохраняет полностью за собой монополию на его использование, копирование и модификацию).

Jython — Java-реализация, который позволяет коду Python выполняться на платформах Java. Jython находится в свободном доступе как для коммерческого, так и для некоммерческого использования. Код Python в Jython обычно в 2-10 раз короче, чем эквивалентные программы на Java. Это напрямую влияет на производительность программистов. Jython предоставляет интерактивный интерпретатор, который можно использовать для взаимодействия с пакетами Java или с запущенными приложениями Java.

Python.NET — пакет, который предоставляет программистам Python почти полную интеграцию со средой выполнения .NET 4.0+ Common Language Runtime (CLR) в Windows и средой выполнения Mono в Linux и OSX. Используя этот пакет, можно создавать сценарии для .NET-приложений или целые приложения на Python, используя .NET-сервисы и компоненты, написанные на любом языке, ориентированном на CLR (C#, VB.NET, F#).

MS Visual Studio в настоящее время поддерживает программирование на классическом Python. Python поддерживает все способы разработки, включая веб-приложения, веб-сервисы, настольные приложения, сценарии и научные вычисления, и используется многими университетами, учеными, профессиональными разработчиками. Предоставляются шаблоны веб-приложений на фреймворке Django. Visual Studio обеспечивает поддержку языка Python с открытым исходным кодом.

PyPy – это замена CPython. Он построен с использованием языка RPython, который был разработан совместно с ним. Основная причина использовать его вместо CPython – скорость выполнения программ. Таким образом, лучше всего работает PyPy при выполнении длительно выполняющихся программ, когда значительная часть времени тратится на выполнение кода Python. Необходимо отметить, что PyPy не сможет ускорить код в случаях кратковременных процессов или если все время тратится на библиотеки времени выполнения, но не на выполнение кода Python.

Stackless Python — улучшенная версия языка программирования Python. Версия позволяет программистам пользоваться преимуществами программирования на основе потоков без проблем с производительностью и сложностью, присущих обычным потокам. Stackless при правильном использовании может улучшить структуру программ и сделать код более читабельным, повысить продуктивность программиста.

Синтаксис и семантика

Python — очень компактный язык программирования, краткий синтаксис прост, но при этом очень продуктивен. Программы на Python намного короче написанного кода на других современных языках программирования. Меньше кода — меньше ошибок.

Необычной особенностью языка является выделение блоков кода пробельными отступами. Гвидо ван Россум считает, что использование отступов для группировки чрезвычайно элегантно. Идея отступов взята из языка ABC.

Поскольку нет скобок начала и конца, не может быть разногласий между группировкой, воспринимаемой синтаксическим анализатором и человеком, читающим. Иногда программисты на C могут встретить такой фрагмент кода:

if (x 

Если условие истинно выполняется только оператор x++, но отступ заставляет многих думать иначе. Даже опытные программисты на C иногда долго смотрят на него, задаваясь вопросом, почему y уменьшается даже для x > y. Из-за отсутствия скобок начала и конца Python гораздо менее подвержен конфликтам в стиле кодирования. Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читаем.

Примеры программного кода на языке Python.

Сложение двух чисел:

num1 = 20. 5
num2 = 16.3

# sum – сумма двух чисел
sum = num1 + num2

# Вывод данных на дисплей
print('The sum of {0} and {1} is {2}'.format(num1, num2, sum))

Цикл for:

# массив строк
colors = ["красный", "зеленый", "синий"]

for color in colors:
    print(color)

Стандартная библиотека Python

Стандартная библиотека распространяется вместе с Python, очень обширна и предлагает широкий спектр возможностей. Библиотека содержит встроенные модули (написанные на C), которые обеспечивают доступ к функциям системы, таким как файловый ввод-вывод, которые в противном случае были бы недоступны для программистов Python, а также модули, написанные на Python, которые предоставляют стандартизированные решения для многих проблем, возникающих в повседневном программировании.

Установщики Python для платформы Windows включают в себя всю стандартную библиотеку, а также часто включают множество дополнительных компонентов. Для Unix-подобных операционных систем Python обычно предоставляется в виде набора пакетов, поэтому для получения некоторых или всех дополнительных компонентов может потребоваться использование инструментов упаковки, поставляемых с операционной системой.

Сторонние библиотеки

Python популярен среди разработчиков и в дополнение к стандартной библиотеке существует постоянно растущая коллекция из нескольких тысяч компонентов, от отдельных программ и модулей до пакетов и целых сред разработки приложений.

NumPy — проект с открытым исходным кодом, фундаментальный пакет для научных вычислений на Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты и набор процедур для быстрых операций с массивами, включая математические, логические, манипуляции с формами, сортировку, выбор, ввод-вывод, дискретные преобразования Фурье, базовая линейная алгебра, основные статистические операции, случайное моделирование и многое другое.

TensorFlow — дружественная к Python библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений, ускоряет и упрощает машинное обучение. TensorFlow — это мощная библиотека для создания нейронных сетей. Если раньше надо было создавать свои классы, чтобы хранить информацию о весах нейрона, объединять их в слои и еще добавлять туда алгоритмы обучения, то теперь все это есть в TensorFlow. Для новичков и экспертов TensorFlow позволяет легко создавать модели машинного обучения для настольных компьютеров, мобильных устройств, Интернета и облака. Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team.

Pandas — библиотека машинного обучения на Python, предоставляет структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа. Одна из замечательных особенностей этой библиотеки — возможность производить сложные операции с данными с помощью одной или двух команд. Pandas имеет много встроенных методов для группировки, объединения данных и фильтрации, а также функциональность временных рядов. Поддержка таких операций, как повторное индексирование, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенация и визуализация, являются одними из основных функций Pandas.

Matplotlib — комплексная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. Matplotlib , несомненно, является одной из самых популярных библиотек визуализации для Python. Вы можете использовать его для создания широкого спектра линейных графиков, гистограмм, круговых и точечных диаграмм, таблиц и многие другое. Визуальные эффекты публикационного качества полностью настраиваются и могут быть легко экспортированы в другие приложения.

Frameworks

Язык программирования Python отлично подходит и для выполнения задач во всемирной паутине. Фреймворки и серверы приложений позволяют с небольшими усилиями внедрять новые услуги и бизнес-модели в Интернет.

Flask — облегченная структура веб-приложений WSGI (спецификация интерфейса взаимодействия сервера и приложения). Он разработан, чтобы сделать начало работы быстрым и легким, с возможностью масштабирования до сложных приложений. Flask имеет полную поддержку Unicode, дополнительную интегрированную изолированную среду выполнения, широко используемую и лицензированную BSD. Flask стал одним из самых популярных фреймворков для веб-приложений Python.

Django — веб-фреймворк Python высокого уровня, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну. Созданный опытными разработчиками, он берет на себя большую часть хлопот веб-разработки, поэтому вы можете сосредоточиться на написании своего приложения, не изобретая велосипед. Это бесплатно и с открытым исходным кодом. Django решает задачи аутентификации пользователей, администрирование контента, создание карт сайтов, RSS-каналов и многих других — прямо из коробки.

FastAPI — современный, быстрый веб-фреймворк для организации REST API сервисов на Python. Фреймворк может работать на различных операционках, снабжен подробной документацией. FastAPI имеет встроенную асинхронность и валидацию параметров запросов и увеличивает скорость разработки функций более чем вдвое. Интуитивно понятный, с отличной поддержкой редактора уменьшает время на отладку. Является одним из самых быстрых доступных фреймворков Python. Устраняет дублирование кода. Основан на открытых стандартах API: OpenAPI и JSON Schema.

Scrapy — фреймворк для извлечения необходимых данных с веб-сайтов, для создания и запуска электронных веб-пауков. Scrapy — платформа приложений для сканирования веб-сайтов и извлечения структурированных данных. Несмотря на то, что Scrapy изначально был разработан для парсинга веб-страниц , его также можно использовать для извлечения данных с помощью API-интерфейсов или в качестве поискового робота общего назначения.

Графическая визуализация

Большая часть возможностей Python обеспечивается его всеобъемлющим набором модулей расширения, обеспечивающих широкий спектр функций, включая и графические пользовательские интерфейсы. Модули расширения обычно реализуются на Python, C или C++.

PyQt — набор расширений графического фреймворка Qt (модульные библиотечные классы C++ для разработки приложений) для языка программирования Python. PyQt работает на всех платформах, поддерживаемых Qt: Linux и другие UNIX-подобные ОС, Mac OS X и Windows. PyQt распространяется под лицензиями бесплатной и коммерческой. Это набор виджетов графического интерфейса, доступ к базам данных с помощью SQL (ODBC, MySQL, PostgreSQL, Oracle), поддержку интернационализации, парсер XML, поддержку SVG, интеграцию с WebKit — движком рендеринга HTML, поддержку воспроизведения видео и аудио. PyQt также включает в себя Qt Designer (Qt Creator) — дизайнер графического интерфейса пользователя.

Pygame — «игровая библиотека», набор инструментов, помогающих программистам создавать видеоигры и мультимедийные программы на языке Python. Включает графику и анимация, звук, управление (мышь, клавиатура, геймпад и другое). Pygame добавляет функциональность поверх библиотеки низкоуровневой SDL. SDL (Simple DirectMedia Layer) — это кроссплатформенная библиотека разработки, предназначенная для обеспечения низкоуровневого доступа к оборудованию через OpenGL и Direct3D. SDL официально поддерживает Windows, Mac OS X, Linux, iOS и Android. Дети и взрослые делают шутеры с помощью Pygame.

Pillow — библиотека языка Python, предназначенная для работы с растровой графикой. Библиотека обработки изображений Pillow добавляет в интерпретатор Python возможности обработки изображений. Эта библиотека обеспечивает обширную поддержку форматов файлов, эффективное внутреннее представление и довольно мощные возможности обработки изображений. Базовая библиотека изображений предназначена для быстрого доступа к данным, хранящимся в нескольких основных форматах пикселей. Поддерживает Windows, Linux, MacOS.

Python Software Foundation

Python Software Foundation (PSF) — некоммерческая членская организация, занимающаяся продвижением технологий с открытым исходным кодом, связанных с языком программирования Python. Миссия Python Software Foundation — защищать и продвигать язык программирования Python, а также поддерживать и способствовать росту разнообразного международного сообщества программистов Python.

12 октября 2009 г. правление Python Software Foundation приняло следующее Заявление о разнообразии: «Фонд программного обеспечения Python и глобальное сообщество Python приветствуют и поощряют участие всех желающих. Наше сообщество основано на взаимном уважении, терпимости и поощрении, и мы работаем, чтобы помочь друг другу жить в соответствии с этими принципами. Мы хотим, чтобы наше сообщество было более разнообразным: кем бы вы ни были и чем бы ни занимались, мы приветствуем вас.»

PSF поддерживает и сохраняет python.org, документацию и многие другие службы, на которые полагается сообщество Python. Проводит и спонсирует PyCon US Conference, крупнейшее ежегодное собрание сообщества Python. В 2019 году PSF выделила 326000 долларов США на более чем 200 грантов получателям в 60 разных странах.

Президентом организации является Гвидо ван Россум. Домашняя страница PSF находится по адресу https://www.python.org/psf/

Python в настоящее время

Python, который начинался как простой язык сценариев как альтернатива Perl, стал зрелым. За это время Python сделал большой шаг вперед. Простота обучения, огромное количество библиотек и широкое использование во многих областях индустрии ПО сделали его самым популярным языком программирования в мире.

Популярность языков программирования растет и падает с годами, в зависимости от того, насколько хорошо они поддерживаются, а на принятие влияют большие изменения в технологиях, прежде всего таких как Интернет, смартфоны и Интернет вещей.

Python нашел свою нишу в высокопроизводительном оборудовании, но в меньшей степени на мобильных устройствах и в Интернете — проблема, которую создатель Python Гвидо ван Россум надеется решить с помощью повышения производительности, над которой он работает в Microsoft.

Tiobe, голландская компания по обеспечению качества программного обеспечения, отслеживает популярность языков программирования в течение последних 20 лет. TIOBE ежедневно в режиме реального времени проверяет более 1056 миллионов строк программного кода для своих клиентов по всему миру. Его рейтинг основан на поисковых запросах, связанных с программированием, и является одним из показателей языков, которые разработчики должны рассмотреть для изучения.

Данные TIOBE по языкам программирования на настоящее время:

Заключение

В 1998 году небольшая компания из Калифорнии с помощью языка программирования Python изменила способ поиска актуальной информации в Интернете. Компания имела необычно звучащее имя: Google. Двенадцать лет спустя это имя оценивается в 111 миллиардов долларов США, что делает его одним из самых ценных брендов в мире. Благодаря своим инновационным продуктам Google быстро поднялся на позицию ведущего поставщика онлайн-информации.

Безусловно, технический прогресс набирает обороты, и языки программирования стремительно развиваются. Появляются новые развивающиеся языки, которые потенциально могут составить серьезную конкуренцию Python. Но в настоящее время Python пользуется всеобщей популярностью благодаря тому, что:

• Python — отличный стартовый язык для начинающих, не владеющих языком программирования.
• Python — лучший способ начать работу любому, особенно тому, кто планирует пойти дальше в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.
• Разработчикам на Python не нужно тратить слишком много времени на понимание синтаксиса дружелюбного языка программирования.
• Python распространяется под лицензией с открытым исходным кодом. Это делает его бесплатным для использования и распространения.

А ещё у Python есть огромное потрясающее сообщество, наполненное замечательными людьми, и для улучшения Python делающие постоянные обновления. Члены сообщества активно участвуют в разработке новых модулей, чтобы идти в ногу с прогрессом в мире программирования.

1239424 ноября 2021 г.

Похожая тематика

• История языка программирования JavaScript
• История языка программирования Pascal и Delphi
• История языка программирования C#
• История языка программирования Java
• История языка программирования С и C++

Реклама

Виртуальный хостинг Python

• — Несколько версий Python одновременно
• — Сайты на веб-фреймворках Django, Flask и др.
• — Установка собственной версии Python
• — Режимы CGI, FastCGI, mod_wsgi
• — Бесплатный тестовый период — 10 дней

7 лучших практических применений Python и советы по началу карьеры в этой области

С таким количеством языков программирования, которые используются профессиональными и начинающими разработчиками, часто возникают затруднения при выборе языка, на котором следует сосредоточиться в своей карьере.

Среди всех языков Python в 2020 году стал самым популярным языком для изучения. Отчеты показывают, что интерес разработчиков к Python в прошлом году вырос на 27% по сравнению с предыдущим годом.

Питон, лучший выбор для приложений обработки данных и машинного обучения, в настоящее время является вторым по популярности языком программирования в индексе Tiobe, обогнав по популярности Java.

Давайте рассмотрим, что делает Python таким популярным, для чего он используется, практических применений Python и обсудим советы по началу карьеры в Python.

Хотите перейти к программированию? Пройдите курс обучения Python и начните свою карьеру профессионального программиста Python.

Почему Python так популярен?

Python — это мощный язык программирования высокого уровня, который можно использовать для веб-разработки, операционных систем, искусственного интеллекта, машинного обучения, численных вычислений, мобильных приложений и разработки игр. Недавний всплеск использования Python в значительной степени связан с его простым синтаксисом и простотой использования, что делает его относительно легким для изучения даже новичками и непрограммистами.

Python был первоначально разработан Гвидо Ван Россумом в начале 19 века.80-х годов и продолжали использоваться в самых разных областях технической индустрии. С появлением Python 2.0 в начале 2000-х язык приобрел свою современную форму, сохранив при этом свои основные принципы работы. Python использует объектно-ориентированное программирование, которое идеально подходит как для крупномасштабных приложений Python , так и для небольших программ.

7 лучших практических применений Python

Операционные системы

Надежная стандартная библиотека Python делает ее идеальной для создания целых операционных систем. Объектно-ориентированный дизайн языка обеспечивает легкое управление большими проектами. Python совместим с большинством операционных систем и может быть легко использован для создания собственных приложений для компьютеров Windows и Mac.

Веб- и интернет-разработка

Python предлагает несколько вариантов для сложных проектов веб-разработки. HTML и JavaScript являются основными языками, используемыми для создания внешнего интерфейса приложения. Но веб-фреймворки на основе Python, такие как Django, Pyramid и Flask, используются для обработки внутренних или серверных функций сайтов и сервисов, таких как Spotify, Reddit и Mozilla. Гигантские платформы, такие как Google и YouTube, во многом зависят от Python для критической инфраструктуры.

Стандартная библиотека Python также поддерживает многие интернет-протоколы, такие как HTML и XML, JSON, обработку электронной почты, FTP и IMAP.

Разработка игр

Как и для веб-разработки, Python предлагает набор инструментов и библиотек для разработки игр. Верите ли вы, что Battlefield 2 — одна из самых популярных игр-стрелялок начала 2000-х — была разработана с использованием Python .

Библиотеки Python для разработки 2D- и 3D-игр — это PyGame, Pycap, Panda#D, Construct, PySoy и PyOpenGL.

Python использовался для разработки популярных игр, включая Sims 4, World of Tanks, Eve Online, Mount & Blade, Doki Doki Literature Club и Disney’s Toontown Online, и это лишь некоторые из них.

Научные и числовые вычисления

Экосистема Python предлагает множество инструментов и библиотек, которые помогают ученым и исследователям в научных и числовых вычислениях.

• SciPy — это набор пакетов для математики, естественных наук и инженерии 
• Pandas — это библиотека, используемая для анализа данных и моделирования
.
• IPython — мощная интерактивная оболочка, обеспечивающая беспрепятственное редактирование и запись рабочего сеанса, а также визуализацию и параллельные вычисления.
• FreeCAD и Abaqus — это реальные вычислительные и научные приложения, созданные с помощью Python
.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Самые модные словечки десятилетия — искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — в основном об алгоритмах, коде и логике. Python, наряду с несколькими другими языками программирования, все чаще используется для разработки решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Масштаб и мощность Python, а также его стабильность и безопасность делают его идеальным для запуска систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Некоторые важные библиотеки для работы:

• Scikit-Learn — для создания различных моделей машинного обучения
• SciPy — для научных и технических вычислений
• TensorFlow — для современных нейронных сетей
• Keras — для искусственных нейронных сетей
• Pandas — для анализа и обработки данных  

Графический интерфейс рабочего стола

Python — отличный выбор для настольного программирования с графическим пользовательским интерфейсом. Язык предлагает разработчикам множество возможностей для создания полнофункционального графического интерфейса. Комплексный синтаксис и модульный подход к программированию платформы Python помогают создать сверхбыстрый и отзывчивый графический интерфейс.

Некоторыми известными приложениями инструментов Python для разработки графического интерфейса являются PyQt, Tkinter, wxWidgets, Python GTK+ и Kivy. Стандартные приложения, такие как Dropbox и BitTorrent, в основном написаны на Python.

Бизнес-приложения

Приложения Python также включают создание систем ERP и электронной коммерции. Бизнес-приложения отличаются от типичного потребительского программного обеспечения, поскольку они предлагают набор определенных функций, а не множество функций. Кроме того, они нацелены на очень сплоченную группу пользователей, обычно на организацию.

Python идеально подходит для предоставления высокопроизводительных пользовательских решений как для бизнес-приложений, так и для потребительских приложений.

Odoo — это всестороннее программное обеспечение для управления, которое предлагает множество бизнес-приложений, составляющих полный набор приложений для управления предприятием

Tryton — трехуровневая платформа приложений высокого уровня, разработанная для общих целей

Зачем использовать Python в веб-разработке?

Технологические гиганты, такие как Spotify, Instagram и Google, используют простой для понимания язык программирования Python с открытым исходным кодом для разработки надежных и быстро реагирующих веб-приложений корпоративного уровня.

Программное обеспечение ActivePython, упакованное для ускорения установки, с полным набором расширений позволяет разработчикам Python начать работу с самыми современными средами Python, такими как Tornado, Django и Flask, за считанные минуты.

Благодаря интеграции языка программирования Python программный пакет ActivePython, предлагаемый через платформу ActiveState, также позволяет пользователям подключаться к AWS (Amazon Web Services) API и библиотекам SDK. Это повышает привлекательность программного обеспечения, что делает его предпочтительным выбором для веб-разработчиков по всему миру.

Теперь, прежде чем мы узнаем, для чего используется Python, вот основные преимущества использования Python в веб-разработке.

Python легко выучить

По сравнению с другими языками программирования, такими как C++ или Java, философия дизайна Python — упор на общие выражения и удобочитаемость кода со значительным использованием пробелов — делает язык программирования простым для понимания даже для новичков. Кроме того, разработчики, использующие Python, могут выполнять свою работу, написав гораздо меньше кода.

У Python богатая экосистема

Обширная библиотека Python предлагает широкий спектр пакетов и инструментов, таких как SLQALchemy, Pygal, Pandas и Numpy, которые позволяют разработчикам получать доступ к предварительно определенному коду, обеспечивая быструю и плавную разработку приложений.

Быстрое прототипирование

По сравнению с такими языками программирования, как C++ или Java, Python значительно сокращает время разработки, облегчая разработчикам задачу быстрого создания прототипов и получения отзывов о своих проектах.

Использование языка программирования Python в научных вычислениях и науке о данных

Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) Министерства обороны США, отвечающее за продвижение технологий для использования в военных целях США, в 2012 году выделило 3 миллиона долларов на создание первоклассной библиотеки обработки и анализа данных для Python.

Благодаря таким высоким инвестициям язык программирования Python теперь включает множество передовых инструментов и научных пакетов для всех аспектов науки о данных и научных вычислений.

Включая API-интерфейсы, простой синтаксис и выдающиеся функции для решения статистических, научных и математических функций, Python, по мнению опытных разработчиков и инженеров, лучше всего подходит для научных вычислений и обработки данных.

Библиотека обработки и анализа данных Python включает в себя.

Matplotlib

Идеально подходит для создания визуализаций данных, таких как гистограммы, гистограммы, диаграммы рассеяния и спектры мощности, с минимальным кодированием.

NumPy

Основанный на научных вычислениях и науке о данных, NumPy обеспечивает поддержку крупномасштабных многомерных матриц и массивов с рядом первоклассных математических функций.

Панды

Построенный на NumPy, Pandas предлагает операции и структуры данных для управления временными рядами и числовыми таблицами.

SciPy

Работая вместе с массивами NumPy, SciPy обеспечивает мощные процедуры для оптимизации и численного интегрирования.

Scikit-Learn

Бесплатная библиотека машинного обучения (ML) для Python, разработанная на NumPy, Matplotlib и SciPy, предлагает различные алгоритмы классификации, кластеризации и регрессии, включая SVM (машина опорных векторов).

Использование Python в машинном обучении

Поскольку конечные потребители стремятся к расширению возможностей пользователей, в том числе к улучшенным функциям поиска, лучшей персонализации и более продуманным рекомендациям, машинное обучение (ML) — приложение ИИ (искусственного интеллекта) — в последнее время приобретает все большее значение.

Приложения ИИ и МО отличаются от обычных программных проектов, особенно общей технологической инфраструктурой, необходимостью глубоких исследований и навыками, необходимыми для проектов на основе ИИ.

Таким образом, приложения

ML и AI требуют высококлассного языка программирования, устойчивого, но гибкого, обеспечивающего согласованность и простоту.

От разработки проекта до реализации и обслуживания — язык программирования Python с его превосходными фреймворками и обширными библиотеками дает все это и даже больше.

Какое кодирование Python используется для машинного обучения? Что ж, уточнение результатов поиска, фильтрация веб-спама, интеллектуальные виртуальные помощники, распознавание лиц, интеллектуальные рекомендации по продуктам, прогнозная видеоаналитика в наблюдении, обнаружение онлайн-мошенничества и службы автоматического перевода — вот некоторые приложения машинного обучения, для которых используется Python.

Для чего Python используется в стартапах?

Экосистема стартапов полностью отличается от того, как работают корпорации и крупные компании.

Стартапы являются инновационными, молодыми и ориентированными на сотрудничество. Они также очень уязвимы, так как большинство стартапов на начальном этапе не совсем уверены в том, примет ли и оценит ли целевая аудитория их предложения.

Вот почему стартапам требуется высокая масштабируемость, более быстрая разработка MVP (минимально жизнеспособного продукта), эффективные итерации, масштаб интеграции технологий и контролируемые по времени процессы разработки.

Принимая во внимание все вышеперечисленные факторы, эксперты считают, что язык программирования Python идеально подходит для технологических стартапов. Вот несколько примеров того, как стартапы могут извлечь выгоду из программного обеспечения Python:

Масштабируемость

Стартапы со временем будут расти, и в конечном итоге они будут стремиться к масштабируемости. Основанная на Python, бесплатная веб-инфраструктура Django с открытым исходным кодом может помочь стартапам разрабатывать масштабируемые мобильные и веб-приложения, способные обрабатывать огромные нагрузки трафика.

Универсальный потенциал программирования

Исключительно универсальный язык программирования Python хорошо работает на различных платформах. С помощью Python стартапы могут разрабатывать приложения, к которым каждый может легко получить доступ.

Непревзойденная безопасность

Среды разработки Python, такие как Django, включают отличные функции безопасности. Скрывая исходный код, Django защищает приложения от онлайн-угроз безопасности.

Быстрая разработка MVP

Python позволяет стартапам мгновенно разрабатывать MVP, сокращая время выхода на рынок. Это дает преимущество в жесткой конкурентной бизнес-среде.

Для чего Python используется в FinTech и финансовой индустрии?

Новые технологии постоянно революционизируют и меняют финансовую индустрию. Python с его передовыми и гибкими фреймворками предлагает значительные возможности для того, чтобы справляться с постоянными технологическими изменениями.

Язык программирования высокого уровня отлично подходит для финтех-компаний, когда речь идет о решении проблем, присущих сегодняшнему финансовому ландшафту, с точки зрения регулирования, соответствия, аналитики и объема данных.

Как указано в опросе HackerRank, в настоящее время все больше финансовых учреждений используют язык программирования Python для создания футуристических финансовых приложений. Вот основные факторы, которые определяют, для чего используется Python в финансовом секторе —

С открытым исходным кодом

Разработанный в соответствии с одобренной OSI открытой и гибкой лицензией, Python представляет собой свободно распространяемое и полезное программное обеспечение, которое предлагает широкий спектр наборов инструментов и библиотек для финансовой отрасли.

Кроссплатформенный

Все операционные системы, будь то Mac OS, Linux или Windows, могут работать с языком программирования Python.

Удобно

Python включает в себя структуры данных общего назначения, которые веб-программисты могут использовать для разработки быстрой среды выполнения структур данных.

Язык программирования с динамической типизацией Python обеспечивает простое развертывание с уменьшенным объемом исходного кода.

Высокая производительность

Python предлагает выдающуюся читаемость кода, надежную интеграцию, простой синтаксис, чистый дизайн, улучшенный контроль процесса и превосходные возможности обработки текста. Все это повышает общую производительность.

Как построить карьеру в Python

Python — это «следующая большая вещь» и обязательная программа для профессионалов, интересующихся программированием. Разработчикам необходимо добавить Python в свои резюме не только для более быстрого программирования, но и для прибыльной карьеры по всему миру.

Итак, если вам интересно, как начать работу с Python или как стать разработчиком Python, вот несколько идей для начала.

Немногие языки программирования столь же просты и универсальны, как Python. Любой заинтересованный человек может изучить Python, но для работы в качестве разработчика Python желателен кандидат с компьютерным или инженерным образованием. Степень в области науки или техники, а также сертификация Python и полный проект с использованием Python могут помочь вам получить хорошо оплачиваемую работу в области разработки Python или науки о данных.

Существует множество онлайн-сертификатов и учебных курсов для изучения Python, если вы хотите сделать карьеру в области науки о данных. Рассмотрите учебный курс по Python от SimpliLearn — экспертов онлайн-учебного курса, которые помогут вам освоить основы или развить некоторые более конкретные навыки Python.

Некоторые популярные роли, ориентированные на Python:

• Инженер-программист
• Разработчик Python
• Аналитик-исследователь
• Аналитик данных
• Специалист по данным
• Разработчик программного обеспечения

Навыки работы с Python

Чтобы построить или продвинуться по карьерной лестнице в программировании на Python, вам необходимо иметь следующие навыки:

• Умение пользоваться распространенными библиотеками Python
• Знание синтаксиса, семантики и структур данных Python
• Знакомство с фреймворками Python, такими как Django, Flask
• Использование и связывание приложений через ORM
• Знание соответствующих терминов и действий
• Хорошие коммуникативные навыки
• Способности управления командой
• Ориентация на результат
• Способность решать проблемы

Зарплата разработчиков Python

Профессионалы, изучающие Python и программирующие его, сталкиваются с огромным спросом на сегодняшнем рынке труда, что объясняет высокие зарплаты и бонусы, которые получают разработчики и программисты Python. Повышая свою квалификацию, зная этот очень популярный и практичный язык программирования, вы можете получить хорошо оплачиваемые навыки и получить высокооплачиваемую работу.

По данным Talent, средняя годовая зарплата разработчика Python в США составляет 115 000 долларов. В то время как роли начального уровня могут приносить 90 000 долларов в год, с большим опытом вы можете легко зарабатывать до 148 436 долларов в год.

Средняя зарплата разработчика Python в

Talent в Великобритании составляет 55 000 фунтов стерлингов в год.

По данным Indeed.com, в Индии средний разработчик Python может получать более 6 фунтов стерлингов в год.

Помимо базового оклада, многие компании предлагают привилегии и бонусы, что делает работу, ориентированную на Python, прибыльной.

Заключение

От NASA до Facebook и от Google до Instagram — ведущие технологические гиганты во всем мире используют Python в качестве языка программирования для самых разных приложений. Естественно, существует высокий спрос на квалифицированных специалистов по Python.

Поскольку Python пользуется большим спросом, карьера в Python может стать идеальным путем для достижения ваших карьерных целей. Будьте в курсе событий в области Python и наук о данных с помощью онлайн-сертификатов, предлагаемых Simplilearn, одним из ведущих поставщиков онлайн-сертификатов в мире. Вы можете сразу начать работу с сертификационным курсом Python. Это может помочь вам охватить все основы языка Python и получить готовое к работе обучение в этой области. С другой стороны, если вы хотите использовать свои знания Python, чтобы начать карьеру в области науки о данных, магистерская программа Simplilearn Data Scientist должна хорошо соответствовать всем требованиям. Этот всеобъемлющий учебный курс предлагает ориентированный на роли путь обучения, призванный помочь вам быстро получить востребованные навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным.

Когда использовать программирование на Python?

Существует множество различных приложений и способов использования языка программирования Python — веб-разработка, игры, разработка программного обеспечения, искусственный интеллект, машинное обучение и разработка языков, и это лишь некоторые из них. Однако в тройку основных областей применения входят веб-разработка (включая создание приложений), наука о данных и создание сценариев.

Что такое Python?

Python — это лишь один из многих существующих языков кодирования, которые в настоящее время используются для создания веб-сайтов и программного обеспечения. Некоторые из наиболее простых языков включают HTML, CSS и Javascript, каждый из которых используется для создания стандартных базовых веб-сайтов. Это относительно простой язык программирования, поскольку он позволяет использовать слова (на английском языке), а не символы, и с ним легко работать. В отличие от HTML, CSS и Javascript, Python — это язык общего назначения, поэтому его можно использовать для различных типов программирования, а не только для веб-разработки. Это может включать разработку серверной части, создание программного обеспечения и написание сценариев. Поскольку он работает для ряда задач веб-разработки, это привлекательный вариант для всех, кому нужна универсальность. Это также язык с открытым исходным кодом, поэтому каждый может получить к нему доступ и использовать его бесплатно.

3 лучших варианта использования программирования на Python

1) Машинное обучение

Машинное обучение включает компьютерные задачи, такие как распознавание речи («Эй, Google») и алгоритм, который генерирует и представляет рекомендации YouTube или Netflix. На самом деле YouTube был написан на языке программирования Python, и поисковая система Google также основана на нем. Он часто используется в научных вычислениях, анализе и составлении отчетов и является ключевым компонентом приложений, обрабатывающих научные данные.

Когда дело доходит до машинного обучения, доступны различные библиотеки и фреймворки Python. Одними из наиболее широко используемых являются TensorFlow и scikit-learn, в то время как Django, Flask, Falcon и Pyramid также очень популярны. В Scikit-learn встроено несколько лучших алгоритмов машинного обучения, а TensorFlow можно использовать для пользовательских алгоритмов сборки. Для тех, кто начинает работу над проектом машинного обучения, scikit-learn — хорошее место для начала. Python — основной язык машинного обучения. Обучение машин обучению — относительно новый, не говоря уже о революционном процессе. Машинное обучение на основе этого языка учит компьютеры распознавать закономерности и учиться на них. Искусственный интеллект, созданный с помощью этого языка кодирования, может даже выполнять такие задачи, как прогнозирование и оценка. Специалисты по науке о данных, работающие в области машинного обучения, обычно предпочитают этот вариант в качестве языка кодирования благодаря его простоте, независимости от платформы и широкому спектру доступных библиотек для работы.

2) Анализ данных и визуализация данных

Следующее использование, анализ данных и визуализация используются для представления данных (информации) в визуальном виде, часто для того, чтобы делать выводы и принимать решения на основе информации. Python идеально подходит для создания графиков, таких как гистограммы и линейные диаграммы, таким образом представляя детали изображения. Детали или данные, которые представлены, часто являются числовыми и могут быть основаны на заданном периоде времени. Может быть задействовано несколько факторов, и диаграммы могут быть простыми или сложными по мере необходимости. Для анализа и визуализации данных одной из самых популярных библиотек для этого конкретного языка программирования является Matplotlib — эта библиотека проста в использовании, и многие другие библиотеки, ориентированные на данные, основаны на ней, поэтому она обеспечивает отличную основу или отправную точку для анализа данных с помощью Python в целом.

 

3) Сценарии

Третий вариант использования этого языка программирования — сценарии. Написание сценариев — это процесс написания небольших программ для выполнения простых автоматизированных задач, например программы, которая подсчитывает и отслеживает комментарии или электронные письма, содержащие определенные термины или ключевые слова. Простые программы с отдельными задачами можно быстро и легко создавать и тестировать с помощью Python. Это одно из лучших применений этого языка из-за его простоты синтаксиса и простоты использования. Хотя он идеально подходит для небольших проектов и программ, он также подходит и для крупных. Python идеально подходит для написания сценариев благодаря своей простоте. Разработчики обычно считают, что с ним быстрее и проще работать по сравнению с такими языками, как Java, C++ и Ruby, что всегда является плюсом. В отличие от кодирования, сценарии используются для создания динамического содержимого и используют ряд команд в файле — для этой задачи также часто используется JavaScript, Perl и PHP. Скрипты, как правило, быстрее изучать, чем программы, хотя для тяжелых задач они могут быть медленнее, чем программы. В то время как языки сценариев используются для предоставления инструкций программам и указания им, что делать, шаг за шагом, языки кодирования, такие как CSS и HTML, обычно используются для информирования компьютера о внешнем виде и макете веб-сайта, например, тогда как Javascript и Python — при использовании для сценариев — поддерживают более динамичные процессы на сайте.

Начало работы с языками программирования

Наш учебный курс по веб-разработке познакомит вас с HTML, CSS и Javascript, а также с такими средами, как Express (бэкенд) и React (интерфейс). Они обеспечивают отличную основу для веб-разработки в целом. Хотя использование этого конкретного языка программирования не ограничивается упомянутыми здесь, веб-разработка, наука о данных и создание сценариев — это то, для чего он чаще всего используется.

Кроме того, наш учебный курс по аналитике данных охватывает этот язык, а также Git, MySQL и статистический анализ, которые важны для понимания, анализа и работы с данными. Короче говоря, Python отлично подходит для создания ИИ и обучения машин, анализа данных — особенно когда речь идет о больших объемах данных — и идеален для написания сценариев. Если вам нужно сосредоточиться на любой из этих задач, это лучший язык программирования для использования. Он используется как новыми разработчиками, так и опытными разработчиками и представляет собой гибкий, высокофункциональный код, который можно использовать для широкого круга задач.