Что нужно для программирования на python какие программы

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

Где используется язык Python || Области и сферы применения языка python

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

• База книг по Python
• Habr
• Бес­плат­ные кур­сы по Python на Kag­gle
• Обу­ча­ю­щие ви­део

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.

Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

• Курс на Cours­era
• Ви­део­курс по ал­го­рит­мам
• Ста­ти­сти­ка. Ве­ро­ят­ность. Ком­би­на­то­ри­ка — Я. С. Брод­ский

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Источник: zeh.media

Что должен знать Python разработчик в 2020 году

29.01.2020

23297

Рейтинг: 5 . Проголосовало: 13
Вы проголосовали:
Для голосования нужно авторизироваться

1. Общие знания, которые нужны каждому Python разработчику
2. Что должен знать Python Developer, работающий в сфере Data Science
3. Python BackEnd Developer
4. Python Developer в сфере DevOps
5. Automation QA Engineer (Python)
6. Desktop, Mobile, Game Python Developer
7. Итоги

Добрый день, дорогие читатели блога ITVDN! Предлагаем вашему вниманию новую публикацию в рубрике “Что должен знать разработчик. ”, в которой мы пишем о самых популярных IT-профессиях. Ранее уже были опубликованы обзоры по FrontEnd и .NET. В этот раз в центре внимания язык Python. В каких сферах он успешно применяется, а в каких буквально незаменим?

Какими знаниями нужно обладать, чтобы стать, к примеру, Python BackEnd разработчиком? Все это вы узнаете в нашей статье. Приятного чтения!

В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным Stack Overflow Developer Survey 2019, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python в 2019 году опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров как Java, С# и С++. Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.

Как видите, сферы применения довольно обширны. Мы постараемся затронуть самые популярные, в которых Python используется в качестве основного средства программирования.

Начнем с технологий, которые должен знать любой Python-разработчик вне зависимости от специализации.

Python

Многие сходятся во мнении, что язык программирования Python — один из самых легких для изучения, его часто рекомендуют в качестве первого языка начинающим программистам. В то же время это высокоуровневый язык программирования общего назначения, с большим потенциалом повышения производительности программиста, скорости разработки и читаемости кода. Каждый Python-девелопер должен владеть таким набором знаний:

1. Синтаксис языка Python: типы данных, строки и символы, операции с целыми и вещественными числами, отступы, условные и циклические конструкции, функции, списки, словари, классы, файловый ввод-вывод, логические операции и операции сравнения.
2. Популярные библиотеки и фреймворки. Этот пункт зависит от выбранного IT-направления. К примеру, если вы планируете себя реализовать в веб-разработке, отличным выбором станет библиотека Requests, которая облегчит процессы составления HTTP-запросов, также будут полезны фреймворки Django и Flask. Если же вас увлекает машинное обучение, то Theano, TensorFlow, Keras и другие библиотеки помогут с построением и тренировкой нейронных сетей.
3. IDE и редактором кода. Проекты лучше создавать в интегрированной среде разработки (IDE) или в редакторе кода. Это позволяет сделать написание кода максимально удобным: подсветка синтаксиса, автодополнение, инструменты сборки, возможность отладки код и прочее. Самыми популярными платформами являются PyCharm, WingWare IDE, Komodo.

Открытым остается и вопрос, какую версию Python стоит изучать: 2.x либо 3.х? Согласно информации из официального источника разработчиков python.org, в 2020 году прекращается поддержка Python 2.7. Соответственно, стоит сконцентрировать усилия на изучении именно версии 3.х.

Разработчик должен иметь глубокие знания языка Python, понимать и уметь применять на практике принципы объектно-ориентированного программирования (ООП).

Английский язык

Знание английского языка — естественное требование для каждого разработчика в IT, поскольку большинство новых сведений о технологиях, курсы, учебные и справочные материалы появляются в первую очередь на английском. Для работы в команде разработчиков обычно знаний языка на уровне чтения технической документации и комментирования кода вполне достаточно, однако если вы планируете самостоятельно вести переговоры и переписку с иностранным заказчиком, ваш уровень должен быть выше.

Git

решением бизнес-задач с использованием данных;

программированием на Python, R и других языках;

работой со статистикой;

использованием Machine Learning, Deep Learning и текстовой аналитике;

сотрудничеством с IT и бизнесом в равной мере;

изучением современных тенденций, которые могут помочь в разработке, которая ведется на данный момент в компании.

Итак, какими технологиями необходимо владеть, чтобы стать Data Scientist?

Линейная алгебра и математический анализ

Data Science — это как раз та область, в которой без знаний математики ну никак. Работа с колоссальным объемом данных предусматривает в обязательном порядке применение аппарата линейной алгебры. А это матрицы, векторы, линейные уравнения, различные алгоритмы классификации и кластеризации, которые широко используются (подробнее в следующих разделах). Также необходимо знать оптимизацию средствами матанализа.

Статистика

Наука, которая применяет совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных, чтобы впоследствии на их основании сделать те или иные выводы.

Статистика содержит такие важные разделы, как: выборка, распределение частот, среднее значение, взвешенное среднее значение, медиана, вероятность, распределения вероятностей, тестирование значимости, а также ряд других тем и понятий. В интернете есть множество хороших англоязычных курсов, которые помогут освоить разделы статистики, которые обязательны для специалиста Data Science.

Библиотеки и дополнительные инструменты Python

Для всевозможных математических вычислений используется Python, а точнее — его библиотеки. К примеру, Matplotlib и Seaborn используются при необходимости визуализации данных, NumPy для работы с уже упомянутой линейной алгеброй. Для научных вычислений прибегают к использованию SciPy. Pandas позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных из разных источников — Excel, SQL, веб-страницы, файлы CSV. Таким образом, библиотеки Python предоставляют отличный набор для анализа данных и визуализации.

Среди дополнительных инструментов особого внимания заслуживает Jupyter Notebook, который позволяет создавать очень наглядные и информативные аналитические отчеты путем совместного хранения кода, иллюстраций, комментариев, формул и графиков.

Базы данных

Поскольку работа Data Scientist-а плотно связана с обработкой большого количества информации, очевидно, что без баз данных тут не обойтись. Необходимо знать, как извлекать и обрабатывать данные, уметь писать и выполнять сложные запросы.

Существуют реляционные базы данных (так называемые, SQL базы данных) которые используют структурированный язык запросов, и нереляционные (NoSQL), которые предлагают динамическую структуру для определения и обработки данных. К системам управления баз данных (СУБД) первого типа относят MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle. Ко второму типу — MongoDB, Cassandra, BigTable, Redis, RavenDB и прочие.

Несмотря на широкое распространение NoSQL, специалисты Data Science все же используют SQL технологии, поскольку зачастую работают именно с упорядоченным множеством данных (медицинские карты пациентов, транзакции клиентов и т. д.). Здесь наилучшим выбором станет PostgreSQL/MySQL/SQL Server.

Машинное обучение

Это ответвление искусственного интеллекта, основная идея которого состоит в следующем: компьютер должен не просто использовать заранее написанный алгоритм, а самостоятельно обучаться решению поставленной задачи (например, задачи определения символов по отсканированному изображению текста, опознавания лиц и голосов, подборки видеороликов на YouTube с учетом просмотренных ранее).

Минимальный набор базовых алгоритмов машинного обучения, который необходимо знать: линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM (метод опорных векторов), random forest (“случайный лес”), дерево принятия решений, Gradient Boosting, РСА (метод главных компонент), k-means (кластеризация методом k-средних), k-NN (классификация методом k-ближайших соседей), ARIMA (интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего).

Видео курсы по схожей тематике:

Источник: itvdn.com

Python и веб-разработка: краткое руководство

За последние несколько лет популярность Python резко возросла, и он даже превзошел Java. С развитием машинного обучения, анализа данных и веб-приложений многие разработчики стали чаще использовать данный язык программирования, так как он обладает множеством полезных библиотек, простым синтаксисом и мобильностью. Без сомнения, сейчас наиболее подходящее время, чтобы научиться работать с Python.

Итак, в данной статье мы ответим на следующие вопросы:

• Веб-разработка — что это?
• Почему Python подходит для веб-разработки?
• Веб-фреймворки Python
• Библиотеки Python
• Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python
• Как создать первое приложение в Python
• Заключение

Веб-разработка — что это?

Скорее всего, новички зададутся вопросом, что же такое веб-разработка. Однако сложно определить точный термин, так как веб-разработка в широком смысле подразумевает создание и обслуживание сайтов. Как правило, веб-разработка включает все аспекты, которые связаны с пользователем: интерфейс, серверная часть и бизнес-логика.

Почему Python подходит для веб-разработки?

Преимущества разработки веб-приложений в Python:

• Простое обучение: Python — самый популярный язык программирования для новичков. Он опирается на общие выражения и пробелы, что позволяет писать значительно меньше кода по сравнению с Java или C++. К тому же, он обладает более низким барьером входа, так как напоминает повседневный язык. Поэтому вы с легкостью сможете понять код. Однако это не значит, что изучение Python будет легким в начале. Программирование — сложный процесс, но он научит вас быстро схватывать идеи.
• Обширная экосистема и библиотеки: Python предлагает большой спектр библиотечных инструментов и пакетов услуг. Таким образом, вы получите доступ к предварительно написанному коду с ускоренным временем на разработку приложений. Например, вы сможете воспользоваться Numpy и Pandas для математического анализа, Pygal для построения графиков и SLQALchemy для вложенных запросов. Python также обладает отличными веб-фреймворками — например, Django и Flask. Ниже мы расскажем о них более подробно.
• Быстрое прототипирование: по сравнению с другими языками программирования Python тратит меньше времени, поэтому вы сможете реализовать свои идеи намного быстрее. Более того, вы получите обратную связь и легко выполните итерации. Благодаря небольшому времени на разработку Python особенно подходит для стартапов. Поэтому они могут выйти на рынок значительно быстрее и получить конкурентное преимущество.
• Широкое распространение: Python — один из самых популярных языков программирования, поэтому он часто обновляется новыми функциями и библиотеками. Также Python обладает отличной документацией и поддержкой сообщества, что поможет начинающим разработчикам реализовать свои проекты.

Другие языки программирования для веб-разработки:

• Javascript широко известен в веб-разработке благодаря своей пригодности для бэкенда и фронтенда. Такие фреймворки JS, как React.js и Vue.j, подходят для разработки фронтенда, в то время как Express.js чаще используется для бэкенда.
• Java также достаточно популярный язык, который часто используют многие компании. Особой популярностью пользуется Java Spring, так как он обладает коллекцией библиотек и конфигураций. Благодаря такому набору возможностей вы сможете создавать серверные среды и развертывать приложения.
• Ruby часто применяется для серверных технологий, но по сравнению с Javascript и Python считается более устарелым инструментом. Язык предполагает, что во время написания кода вам придется соблюдать определенную структуру.
• PHP также является хорошо известным языком в веб-разработке, хотя за последние несколько лет его популярность снизилась. Он предлагает множество фреймворков и интеграций, но многие разработчики считают, что его дизайн недостаточно проработан, что может привести к написанию плохого кода.

Веб-фреймворки Python

Что такое фреймворки и почему они так важны? Веб-фреймворк — это набор пакетов и модулей, состоящих из предварительно написанного стандартизированного кода. Таким образом, код обеспечивает разработку веб-приложений, делая этот процесс быстрее и проще, а программы более надежными и масштабируемыми. Другими словами, фреймворки уже обладают встроенными компонентами, которые упрощают вашу работу над проектом.

Веб-фреймворки Python используются только в бэкенде для серверных технологий, помогая в маршрутизации URL-адресов, HTTP-запросах, доступе к базам данных и веб-безопасности. Фреймворк не считается обязательным, однако мы рекомендуем использовать его, так как он поможет разработать сложные приложения за достаточно короткое время.

Какие веб-фреймворки Python наиболее популярны?

Django — это быстрый, безопасный и масштабируемый веб-фреймворк Python, который предлагает высокий уровень и открытый исходный код. Django обладает мощной поддержкой сообщества и подробной документацией.

Фреймворк включает комплексный пакет, в котором вы получите панель управления, интерфейс базы данных и структуру каталога после создания приложения. Кроме того, он включает большое количество функций, поэтому вам не придется добавлять отдельные библиотеки. Аутентификация пользователей, механизм шаблонов, маршрутизация, миграция схемы базы данных и т.д. — все это примеры возможностей, которые предлагает фреймворк.

Django отличается гибкостью. Он позволяет работать как с минимально жизнеспособным продуктами, так и с более развитыми компаниями. Instagram, Dropbox, Pinterest и Spotify — все эти компании также используют Django.

Flask считается микрофреймворком, который представляет минималистичный веб-фреймворк. Но по сравнению с Django он не обладает такими функциями, как механизм веб-шаблонов, авторизация учетной записи и аутентификация.

Flask отличается простотой в использовании. Поэтому вы можете добавить расширения и библиотеки, которые вам нужны при написании кода.

Идея Flask заключается в том, что данная платформа предоставляет только компоненты, необходимые для создания приложения. Некоторые функции включают встроенный сервер разработки, отправку запросов Restful, обработку Http-запросов и многое другое. Flask также является распространенным и мощным веб-фреймворком, поскольку он используется крупными компаниями, такими как Netflix, Linkedin и Uber.

Другие известные фреймворки

Возможно, вы зададите вопрос — какой же фреймворк стоит выбрать? Но мы не сможем дать вам однозначный ответ. Для начала, оцените свой уровень веб-разработчика. Если вы обладаете большим опытом, то стоит отдать предпочтение продвинутым программам. Однако, если вы начинающий разработчик, то попробуйте использовать фреймворк со встроенной технической поддержкой, например Django.

Кроме того, спросите себя, хотите ли вы создать «основополагающую» кодовую базу или же сформировать её основы? Если вы предпочитаете первый вариант, то стоит использовать Django, а если второй, то Flask. Но стоит отметить, что оба инструмента обладают одинаковой функциональностью.

Библиотеки Python для веб-разработки

Ниже представлено несколько полезных библиотек Python для веб-разработки:

• Если вам когда-нибудь понадобится поисковой робот, чтобы извлечь данные для приложения, Scrapy отлично подойдет для этого. Данная библиотека часто используется для очистки, интеллектуального анализа данных, автоматизированного тестирования и многого другого.
• Zappa — это мощная библиотека для разработки бессерверного приложения на AWS Lambda.
• Requests — это библиотека, которая позволит легко отправлять HTTP-запросы. Она используется для связи с приложением, позволяя вам получить HTML-страницы или данные.
• Dash — другая полезная библиотека для разработчиков веб-приложений, связанных с визуализацией данных. Фреймворк предлагает диаграммы, графики, информационные панели и многое другое.

Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python

Шаг 1:HTML + CSS

В начале веб-разработки стоит изучить HTML и CSS, которые являются основой обучения при создании сайтов. Гораздо важнее научиться структурировать адаптивные статические страницы, чтобы начать свой путь веб-разработки. Также полезно узнать про такие понятия, как Интернет, HTTP, браузер, DNS, хостинг и многое другое.

Вы можете также изучить такие CSS-фреймворки, как Materialize или Bootstrap. Они значительно ускорят вашу работу.

Шаг 2: Javascript

Следующий шаг, который необходимо сделать — это изучить Vanilla Javascript. Вам стоит ознакомиться с такими базовыми концепциями, как типы данных, переменные, общие соглашения, работа со строками, арифметика, управляющие операторы, циклы и т.д. Знание этих основ упростит применение Javascript к коду на стороне клиента.

Шаг 3: DOM https://nuancesprog.ru/p/12868/» target=»_blank»]nuancesprog.ru[/mask_link]