Какие интересные программы можно написать на питоне

Почему популярность Python растет, а специалисты советуют выбирать его в качестве первого языка? Он стал самым популярным в 2022 году в индексе TIOBE. Джеймс Гавернер, сооснователь RedMonk назвал «питон» основным языком Data Science.

Python — язык программирования для упрощенной работы с базами данных. В этой статье мы разберем, чем он полезен в разных направлениях.

Сферы применения Python

Python — один из основных языков в продвинутой аналитике данных, Data Science, веб-разработке. Он широко используется в тестировании, для оптимизации рутинных процессов, в веб-скрейпинге, DevOps и даже немного в разработке игр.

Python для веб-разработки

У питонистов есть как мощные фреймворки с богатым инструментарием, например — Django, так и более легковесные варианты для малых проектов в виде FastAPI или Flask. «Питон» позволяет полностью выстроить бизнес-логику и, используя готовые решения библиотек, быстро сделать готовый продукт.

Для веб-разработки не нужно высшее образование. Глубоких знаний по математике или Computer Science не требуется. Код на Python понятнее и приятнее, чем любой другой код. А писать его легче.

Простая анимация на питоне #программирование #python

Использование Python в аналитике

Запустить Excel и делать в нем что-то, было удивлением в 90-х. В 2000 году знание ВПР (Vlookup) делало из вас самого умного человека в компании. После 2010 года преимущество было у тех, кто освоил Tableau или Power BI. Сейчас этим уже никого не удивить.

«Питон» впервые появился в 1990 году. А с 2019 года он стал полностью автономным и независимым языком. На данном языке можно создавать продающие картинки и интерактивные дашборды профессионального уровня. «Питон» лучше многих существующих решений для визуализации в бизнесе, потому что и у него самого, и у библиотек для визуализации открытый исходный код.

Если для вас аналитика — это что-то сложнее, чем подсчет среднего количества, то реализовывать ее в Excel трудно. Только на «питоне» существует целая группа библиотек для продвинутого анализа временных рядов, работы с небольшими табличными данными, Big Data и разнопланового A/B-тестирования. Любой код на нем легко встроить в существующие бизнес-процессы в отличие от дашборда на том же Power BI.

Как использовать Python в Data Science и визуализации данных

Сейчас можно уверенно отделить просто аналитику данных от науки о данных. Задачи аналитиков и дата сайентистов, как и способы их решения, разнятся и идут в разных направлениях. Аналитики чаще работают на бизнес. Проверяют гипотезы, запускают A/B-тестирования, рисуют картинки и компонуют дашборды.

В науке о данных больше исследования, больше объема, больше требований к хард скиллам. Почти все модные слова, которые вы видели в рекламе, из Data Science: машинное обучение, глубокое изучение, искусственный интеллект. При этом, конечно, нужно и процессировать сырые данные, и проверять гипотезы, и создавать картинки.

Датасайентисту картинки нужны для себя, чтобы буквально посмотреть на данные и что-то в них найти. А аналитику чаще важно сделать картинки попроще и меньше, но чтобы они максимально интуитивно воспринимались всеми людьми.

PYTHON Г@ВНО? НА ЧТО СПОСОБЕН PYTHON :3

Есть пять основных способов визуализации данных с помощью «Питона»:

• столбчатая диаграмма
• гистограмма
• тепловая карта
• диаграмма размаха
• радиальная диаграмма

Как Python помогает в тестировании

Тестирование очень тесно связано с веб-разработкой. Как правило, автотесты пишут люди, разработавшие сайт. Например — связка Lettuce и Selenium позволит существенно сократить время на отладку проекта.

QA-специалисты отдают предпочтение Python за логичный синтаксис и простоту в изучении. Он отлично подойдет тем, у кого мало опыта в тестировании приложений.

Модульные тесты можно проводить с помощью удобных фреймворков:

Можно ли с помощью Python создавать игры

Существует много игр, которые созданы на «питоне». Есть распространенный миф, что он не годится, чтобы писать серьезные проекты. Но разработчики The Sims 4, World of Tanks, Цивилизация IV, Battlefield 2 точно с ним не согласятся.

Обычно «питон» используется для создания сценариев. Например — он требуется для взаимодействия с персонажем, запуска сцен и обработки событий.

Как Python используют в машинном обучении и научных вычислениях

Благодаря простоте, краткости и большому набору инструментов «питон» стал любимым языком исследователей.

Стабильность и безопасность языка делают его идеальным для интенсивных вычислений, без которых не обходятся ИИ и ОД. Кроме того, богатый набор библиотек поддерживает разработку моделей и алгоритмов.

• SciPy — набор инструментов для научных вычислений
• NumPy — расширение для работы с матрицами и многомерными массивами
• Pandas — библиотека для анализа данных
• Matplotlib — библиотека для создания сложных графиков

Помощь Python в веб-парсинге

«Питон» используется для автоматизации парсинга страниц. Как конкурентов, так и, например, клинических испытаний, отслеживания цен, аналитики, анализа социальных сетей, машинного обучения и других проектов с многочисленным объемом данных. Это называется Data Mining.

Другие направления

DevOps / Data Engineering

Иногда девопса или дажа инженера в команде нет. Его функции может выполнять один человек или целые отделы. «Питон» используется в работе DevOps и инженерии данных, независимо от размера отдела. Он рассматривается как сценарный язык программирования.

Desktop development

На данный момент у Python пять кроссплатформенных инструментов, которые можно использовать написания серьезных приложений для Windows, Linux или Mac. Например — «Тикинтер», PyQt, PyGTK, WxPython.

Практическое использование показывает, что ни один из инструментов не может создавать на 100% кроссплатформенные приложения. Поэтому создание коммерческого десктопа на этом языке программирования — весьма сомнительная затея. Маловероятно, что компании возьмутся за нее.

Особенности Python

Ключевой козырь «питона» — простота. Вам не нужно месяцами изучать неприступный синтаксис, как в C++, или беспокоиться об утечках. Язык делает все сам.

Дополнительные преимущества Python:

• Интерпретируемый язык. Предварительно выполненные программы «питона» — обычные файлы с текстом. Они могут работать на любой платформе, где есть толкователь.
• Доступен и прост. Вы можете использовать его бесплатно, где бы не находились.
• Удобен для новичков. «Питон» хорошо продуман и логичен. Вам не обязательно знать английский. Вам не придется писать тома кода, что значительно ускоряет разработку.
• Быстрая разработка. Веб-разработка на «питоне» в 10 раз быстрее C/C++ и в 5 раз быстрее Java. Это облегчает работу программиста и повышает производительность. Молодые компании выбирают «питон» из-за скорости написания кода. Чем быстрее вы сможете выйти на рынок, тем больше будет ваше конкурентное преимущество.
• Активное сообщество. Количество читателей «питона» огромное, если вы увидите ошибку, то с большой вероятностью найдете решение в Интернете. Скорее всего, кто-то уже сталкивался с подобной ошибкой и выкладывал решение на Stack Overflow.

Растущая популярность «питона» связана с его широкой сферой применения. Он прост в изучении, а некоторые минусы языка, например — производительность, можно нивелировать, используя библиотеки.

Немаловажный момент — питон-разработчики хорошо зарабатывают. Согласно данным HH.ru, в Москве нижний порог заработной платы у новичков — от 60 000 рублей, а у программистов со стажем — от 300 000 рублей и выше. Самое приятное — работу можно найти как в крупных компаниях, так и на фрилансе.

Источник: www.hocktraining.com

12 идей проектов на Python, которые украсят ваше портфолио

Чтобы получить достойную работу в IT, пригодится профильное образование и диплом. Но далеко не все разработчики заканчивали вуз. Работу можно найти и благодаря собственным навыкам, доказательством которых служат личные проекты. Причем проекты — мера куда более объективная, чем диплом.

В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей.

«Проект закончен лишь тогда, когда он начинает работает на тебя, а не ты на него», — Скотт Аллен

1. Умный ассистент

Ассистент — хороший проект. Благодаря ему интервьюер поймет, насколько вы хороший питонист: знаете, как правильно использовать ресурсы и создавать из них что-то полезное.

Чтобы создать ассистента, не нужно быть специалистом в области разработки на Python. Вы можете сделать это с помощью доступных пакетов.

Для реализации подобного проекта вы можете использовать, например, Pyttsx3 для распознавания текста. А с помощью модуля os можно добавить функции вроде проигрывания музыки, запуска приложений, поиска по Википедии и т. д. Но запомните одно правило: «одна библиотека — одна функция».

Также вы можете расширить функционал своей программы, добавив агрегатор веб-страниц или автоматизацию рутинных задач. К примеру, можно добавить скрипт, который будет скрапить результаты поиска Google. Все это вы можете включить в функционал вашего ассистента, чтобы проект смотрелся внушительнее.

У этого проекта нет конечной точки. Чем больше функций, тем профессиональнее и полезнее ваш ассистент.

2. Веб-сайт

Создать свой сайт для портфолио — тоже хорошая идея. Можно создать «обычный» сайт: платформу для электронных платежей, образовательную платформу или что-то подобное. Но вы можете создать и сайт, который автоматизирует повседневные задачи и может использоваться в реальной жизни.

Например, ваш сайт может принимать список адресов электронной почты и отправлять введенное вами письмо на каждый из них. Или конвертировать PDF-файлы в аудио-файлы.

Наверняка у вас есть множество идей — воплотите их в жизнь.

3. Автоматизатор задач

Этот проект похож на первый, но с упором на автоматизацию.

Вы можете написать программу, автоматизирующую разные задачи. Например, для управления папками и файлами (переименование, удаление, перемещение). Полезным будет и скрипт, выполняющий SEO-действия в вашем блоге. Еще одна идея — скрипт, отправляющий поздравление друзьям на их день рождения.

Во всем этом вам помогут следующие библиотеки: BeautifulSoup (веб-скрапинг), Selenium (автоматизация действий в интернете), win10toast (уведомления Windows), os (менеджмент папок) и т. д.

4. Игра

Создание игр — кропотливый и времязатратный процесс. Но вы можете создать полнофункциональную игру, и лучше этого ничего не придумаешь.

Игра говорит о своем разработчике многое: о его креативности, собранности. Также качество игры показывает, насколько хорошо разработчик знает концепты программирования и ООП .

Python имеет множество библиотек для создания игр. Вы можете пройти по этой ссылке и выбрать подходящую для вас — ссылка .

5. Разработка модели компьютерного зрения

Компьютерное зрение — тренд 21 века. Каждая компания внедряет компьютерное зрение в свои системы (в каком-либо виде). Существует множество успешных стартапов в данной области.

Если вы реализуете модель компьютерного зрения, вы покажете работодателю, как быстро вы адаптируетесь к новым технологиям.

Компьютерное зрение можно использовать в различных областях. Вы можете создать систему распознавания лиц, распознавания болезней посредством анализа рентгеновских снимков, программу для анализа дорожного трафика.

В экосистеме Python есть множество библиотек, которые помогут помочь вам в этом деле. Одна из лучших — OpenCV .

6. Разработка графического пользовательского интерфейса

Разработка GUI — интересный проект, который вполне можно включить в свое портфолио. Графический интерфейс — это то, что видит пользователь и то, с помощью чего он взаимодействует с вашей программой.

Пройдитесь вокруг дома, зайдите в местные магазинчики, узнайте об их нуждах и создайте программу с GUI, исходя из этих нужд. Запомните: хороший пользовательский интерфейс улучшает впечатление от вашей программы и повышает шансы заработать на ней деньги!

Tkinter — самая популярная библиотека Python для создания GUI. Правда, в ней может быть непросто разобраться, особенно если вы новичок. Но помимо Tkinter существует множество других GUI-библиотек, познакомиться с ними можно по ссылке .

7. Приложение для анализа настроения

Настроение — это наши мысли и чувства. Анализ настроения — это изучение субъективной информации в выражениях. Это сфера обработки естественного языка ( Natural Language Processing , NLP). С помощью NLP мы можем распределить данные на позитивные, негативные или нейтральные. Для извлечения информации о настроении из текста используются различные техники обработки естественного языка.

Что касается личных проектов, вы можете написать приложение, которое будет определять настроение пользователя по его отзыву. Речь может идти об отзывах о ресторанах, торговых центрах или сайтах — распознавание настроения пользователей пригодится в любой сфере.

Вы можете предсказать, когда компаниям нужно начинать распродажи или предложить новый продукт. Вы поможете компаниям развивать их бизнес, а они вам — развить ваш стартап.

В этом деле вам помогут соответствующие библиотеки, а именно: NLTK , TextBlob , spacy , Gensim и CoreNLP .

8. Поисковый бот

Поисковый бот — это бот, который периодически просматривает сайты и извлекает нужную вам информацию.

Вы можете написать бота, который будет извлекать информацию из интернет-магазинов, сравнивать цену на два товара и возвращать ссылку на самый дешевый вариант. Также ваш бот может постоянно проверять цену на определенный товар и отправлять вам уведомление, когда, например, цена снижается или начинается распродажа.

А если добавить к поисковому боту немного автоматизации, вы получите продукт, который украсит любое портфолио.

Лучшие библиотеки для такого проекта — Beautiful Soup и requests .

9. Бот для алгоритмического трейдинга

Это больше, чем просто проект. Он может принести вам доход. Речь идет о боте, который автоматически продает и покупает акции в зависимости от цен.

Для новичков этот проект может показаться сложным. Если кратко, то вам нужно написать программу, которая получает две цены акций: нынешнюю и предыдущую. Следующий шаг — создание модели машинного обучения, способной предсказать будущую цену. После того, как ваш бот предскажет цену, сравните прогнозируемую стоимость акций с реальной. Если различие небольшое — поверьте в себя и начните торговать!

Этот проект, конечно же, займет много времени. Но если вы с ним справитесь, то точно получите достойную работу.

Источник: dzen.ru

Что можно писать на Питоне: практическое применение Python, плюсы и минусы

Python — это язык программирования, который входит в «пятерку» многих популярных рейтингов. Он широко известен в кругах программистов, но среди простых пользователей мало кто знает , для чего нужен Python и для чего он чаще всего используется. Наша задача — рассказать об этом подробнее. Кто знает, возможно , именно сейчас кто-то стоит перед выбором : изучать этот язык или нет? А мы поможем качнуть весы в сторону Python.

Python — это востребованный язык, который применяют в своих разработках многие известные компании, например , такие как:

• Google;
• Yahoo!;
• IBM;
• NASA;
• Facebook;
• Amazon;
• и др.

То есть, изучив Python, потенциально вы сможете работать в компаниях с мировыми именами.

Для чего нужен Python

1. Интерпретируемость. Это означает , что его код не конвертируется сразу в машинный, а для этого нужна специальная программа-интерпретатор. Из этого следует, что Python будет работать на любой платформе, где есть его интерпретатор.
2. Объектная ориентация. Это означает, что в нем вы можете создавать объекты и классы и проводить с ними любые операции. Но при этом Питону свойственно еще функциональное и императивное программирование.
3. Строгая динамическая типизация. На практике это означает, что переменные объявляются после старта программы, а не во время компилирования , и складывать различные типы в в одно выражение нельзя.

Для чего используется Python: примеры

У каждого языка есть область деятельности, где язык программирования состоялся больше всего, для Питона это Data Science. В этой сфере есть много языков, которые можно использовать, но Python является несомненным лидером.

Основные примеры деятельности, для чего нужен Python:

• машинное обучение;
• искусственный интеллект и нейросети;
• веб-программирование;
• реализация интернета вещей;
• обработка больших объемов данных;
• разработка некоторых видеоигр;
• и др.

Примеры практического применения Python:

1. В веб-разработке — это фреймворки Django, Flask, Pyramid, Pylons, CherryPy. А также движки для сайтов — Saleor, Wagtail, Django и др.
2. Программы , написанные на Python: GIMP, Ubuntu Software Center, BitTorrent, Blender и др.
3. В мобильной разработке Питон применяется реже, однако замечен в написании сервера для Instagram.
4. Компьютерные игры: Wor l d of Tanks, Batt le field 2, EVE Online и др.
5. Встроенные системы: банкоматы российского Сбербанка, Ras p berry Pi, Embedded Python, на производственных станках и др.
6. Библиотеки для научного исследования: SciPy, NumPy, Matplot l ib и др.

Плюсы и минусы Python

И достоинств Питона можно отметить:

• идеален для первого языка, так как имеет достаточно простые основы;
• легкий в понимании синтаксис — его код легко читается и понимается;
• широкая инфраструктура — есть большое количество разнообразных библиотек и фреймворков;
• кроссплатформенный язык, который можно применять на любой операционной системе;
• и др.

Из недостатков можно отметить:

• более низкая производительность , чем у других языков;
• не адаптирован для создания мобильных приложений;
• из-за динамической типизации программы на Питоне требуют лучшего тестирования и большего количества тестов;
• не работает с память ю на низком уровне;
• и др.

Заключение

Неважно , для чего нужен или используется Python, важно , чего вы хотите от этого языка. Питон — это язык, который быстро развивается и вокруг себя собрал различные библиотеки и фреймворки. А это означает , что его можно применять в различных сферах, для которых разработан фреймворк или библиотека. При этом Питон является лидером при работе с искусственным интеллектом, нейросетями и большими объемами данных — с этой работой он справляется лучше всего, несмотря на низкую скорость и производительность.

Вот и получается, что если вы хотите связать свою будущую профессию с машинным обучением, искусственным интеллектом или работой с данными, то Python — это лучший инструмент для достижения этой цели.