«Я учусь программировать на Python, что мне с этими знаниями делать дальше», спрашиваете вы. А мы рассказываем в ответ, как используют Python известные компании и проекты.
Екатерина Шипилова
Получайте новые статьи на e‑mail
Пишем о будущем, технологиях и стартапах
Ещё по теме
Не web’ом единым: в каких крупных проектах применяется Python
Как я поборола страх перед программированием
В новом учебном сезоне мы запускаем пятый поток курса «Разработчик на Python». Нас часто спрашивают: «Хорошо, я освою Python. Что дальше? Где именно я смогу применить навыки?». В этом материале мы собрали обзор известных компаний и проектов, которые используют Python в работе.
Часто именно Python рекомендуют начинающим разработчикам в качестве первого языка для изучения, и это вполне объяснимо. Фишка Python — читабельность кода. Именно она обеспечила ему уважение программистов от Токио до Мытищ. Про то, как вообще выбирают язык программирования (и чем так крут Python), мы рассказывали в материале «Python или нет?».
Какие крупные компании используют Python
Начинающих разработчиков интересует, где нужен навык программирования на Python, какие задачи с его знанием можно решать. И вот тут-то начинаются сомнения. В частности, бытует мнение, что функционал Python ограничивается лишь web-программированием. На самом деле, это не так.
Python — универсальный язык. На нём можно написать практически что угодно — от игр до систем управления жизнеобеспечением. На руку популярности Python играет сообщество «пайтонистов» со своей особой философией. Звание участников сообщества носят не только индивидуальные разработчики и небольшие компании, но и целые IT-гиганты.
Например, Python активно используют:
А что насчет крутых проектов и игр, написанных на Python
Попробуем вспомнить известные проекты, в создании которых задействован этот ассемблер:
- Большая часть кодовой базы самого известного видеохостинга YouTube написана на Python.
- Начальная версия поискового паука Google — на Python.
- Десктопный клиент Dropbox — полностью детище Python.
И это ещё не все. На Python написаны:
Также на Python написана Mercurial — система контроля версий, очень серьезная штука.
В Abaqus, системе расчета на прочность, Python применяется как язык для пользователей — чтобы они могли полностью задействовать возможности программы или же автоматизировать расчеты.
Кроме того, большая часть Civilistation IV написана на Python. Использован Python и в Battlefield. Также есть игры, в которых Python задействован для моддинга — создания дополнений к игре сторонними разработчиками или самими игроками. Это, например, Sims IV, World of Tanks. Список можно продолжать.
Почему важно выбирать язык разработки, востребованный крупными брендами
Звучит здорово, но о чем это говорит? Крупные корпорации — значимые для рынка — уверены в жизнеспособности Python и готовы строить вокруг него бизнес. А потому проблема с поиском работы вряд ли возникнет перед теми, кто освоил разработку на Python.
Если вы прониклись скромным обаянием Python или заинтересовались широтой открывающихся возможностей, ждём на курсе «Разработчик на Python». Вы получите навыки web-разработки на всех этапах — от идеи до поддержки уже работающего продукта.
Источник: tceh.com
10 известных сайтов, созданных с помощью Python
Вообще в интернете десятки тысяч сайтов, созданных на основе Python. Этот мощный язык программирования разработал Гвидо ван Россум, а произошло это еще в 1991 году. Сегодня Python популярен как среди начинающих, так и среди опытных разработчиков.
Многие наиболее успешные технологические компании выбирают Python для создания бэкенда своих продуктов. Давайте рассмотрим десятку знаменитых сайтов, при разработке которых использовался (и продолжает использоваться) Python.
1. Instagram
Instagram — это крупнейшее в мире приложение для обмена фотографиями. А для бэкенда там используется Python. По словам разработчиков этой платформы, Instagram в настоящее время это показательный пример использования фреймворка Django, а ведь он написан полностью на Python.
2. Google
Google это самый широко используемый поисковик в мире. Он занимает больше 75% рынка. Алекс Мартелли, инженер, уже давно работающий в этой компании, рассказал, почему они начали использовать Python в своем техническом стеке:
«Это пошло, как мне кажется, еще от самых первых «гуглеров» (Сергея, Ларри, Крейга,…), принявших очень хорошее инженерное решение: «Python — везде, где это возможно, C++ — где необходимо»».
3. Spotify
Spotify — это стриминговый сервис, позволяющий прослушивать отдельные музыкальные треки или целые альбомы практически без задержки (благодаря заблаговременной буферизации). Приложение Spotify было выпущено в 2008 году, а в настоящее время оно имеет больше 113 миллионов платных подписчиков.
Хотя сайт Spotify построен на WordPress, приложение создавалось на Python. Один из разработчиков, Джефф ван дер Меер, объясняет, почему команда Spotify использовала именно этот язык для бэкенда приложения:
«Бэкенд Spotify состоит из большого количества независимых сервисов. И примерно 80% этих сервисов написаны на Python».
4. Netflix
Netflix — крупнейшая телевизионная сеть в мире. Фильмы и сериалы на этой платформе смотрят 167 миллионов людей из более чем 190 стран. Как написано в технологическом блоге компании,
«Разработчики Netflix вольны выбирать технологии, наиболее подходящие для решения их задач. И все больше разработчиков обращаются к Python. Этому способствует богатство стандартной библиотеки, сжатый, понятный и при этом выразительный синтаксис, многочисленное сообщество и обилие сторонних библиотек, которыми в любой момент можно воспользоваться для решения насущной задачи».
5. Uber
При помощи Uber, сервиса для поиска попутчиков, происходит больше 15 миллионов поездок ежедневно. По словам разработчиков приложения Uber, на более низких уровнях они преимущественно пишут на Python, Node.js, Go и Java. Начинали они с двух основных языков: Node.js для команды Marketplace и Python для всех остальных. Сегодня эти два первых языка по-прежнему используются для большинства сервисов Uber.
6. Dropbox
Dropbox — это тихая гавань для ваших фотографий, документов, видео и всяких других файлов.
Вам когда-нибудь было любопытно, как приложению вроде Dropbox удалось масштабироваться от 2000 до 200 миллионов пользователей? При разработке серверов этой компании Python используется буквально повсеместно. И это неудивительно: с начала 2013 и до октября 2019 года в Dropbox работал Гвидо ван Россум, создатель языка Python.
7. Pinterest
Pinterest — это социальный сайт-фотохостинг, на котором пользователи могут делиться своими фотографиями. Изображения при этом можно собирать в тематические коллекции.
«На прикладном уровне мы используем Python и очень сильно модифицированный Django. А что касается веб-серверов — используем Tornado и Node.js», — Пол Скьяра, соучредитель Pinterest.
8. Instacart
Instacart — компания, осуществляющая быструю доставку продуктов из магазинов. Приложение этой компании является одним из самых популярных в данном сегменте: им пользуются больше 500 тысяч людей.
«У нас есть команда специалистов по Data Science, они работают на R и Python. Код, написанный на этих языках, используется, например, для прогнозирования: предварительных оценок, чтения данных, прикидок, сколько закупщиков нам понадобится в следующие пару недель и т. п.», — команда разработчиков Instacart.
9. reddit
У этого сайта 330 миллионов активных пользователей.
«Самое важное, что побуждает нас использовать Python. собственно, есть два основных довода в его пользу. Во-первых, это библиотеки. Во-вторых (и это важнее) — его легкость для чтения и написания кода. Когда мы нанимаем новых сотрудников, я предупреждаю, что все, что они пишут, должно быть на Python — чтобы я смог прочесть. И это круто.
Я могу просто проходить через комнату и, глянув на экран, понять, хороший код у человека или нет. Потому что у хорошего кода на Python очень понятная структура. Это весьма облегчает мою жизнь», — из интервью со Стивом Хаффманом и Алексисом Оганяном (соучредителями Reddit) на PyCon.
10. lyft
В США Lyft это самый быстрорастущий сервис для поиска попутчиков. Компания работает в больше чем 200 городах, с ее участием происходит 14 миллионов поездок в месяц.
На митапе в Сан-Франциско в 2018 году разработчик из Lyft, Рой Вильямс, рассказал:
«Lyft — большой поклонник Python. Обычно в сервисах используются NumPy, Pandas и PuLP для обработки запросов через Flask, Gevent и Gunicorn. Для борьбы с мошенничеством мы используем SciPy».
Источник: pythonist.ru
Лучшие проекты, в которых стоит поучаствовать, чтобы примкнуть к Open Source движению и развить свои навыки. Часть четвертая. Python
Если вы интересуетесь жизнью Open Source сообщества и хотите к нему присоединиться, то эта серия подборок придётся вам как нельзя кстати, ведь в ней собраны лучшие проекты с открытым исходным кодом. В четвертой части серии вы найдёте самые интересные Open Source проекты на Python.
Python
TensorFlow — библиотека для численных расчётов с использованием графов потока данных. Вершины графа — это математические операции, а рёбра — многомерные массивы данных (тензоры). Гибкость такой архитектуры позволяет использовать один и тот же код на разных системах.
Elizabeth — это простой способ генерировать тестовые данные (dummy data) для различных целей. Elizabeth использует основанное на JSON хранилище данных и зависит только от стандартной библиотеки. Есть возможность генерировать данные 18 разных типов: связанные с едой, людьми, аппаратным обеспечением, перевозками, адресами и т.д.
>>> from elizabeth import Personal >>> p = Personal(‘en’) >>> >>> p.full_name(gender=’female’) ‘Antonetta Garrison’ >>> p.blood_type() ‘O-‘ >>> p.occupation() ‘Programmer’
При запросе данных можно указать язык или страну, и данные будут соответствовать запросу. Пока что поддерживается 20 языков, русский в том числе.
Пример интеграции с Flask:
Pipenv — это экспериментальный проект, целью которого является облегчение работы с пакетами. Он объединяет Pipfile, pip и virtualenv.
The Numenta Platform for Intelligent Computing (NUPIC) — это платформа для реализации обучающих алгоритмов HTM. В частности, используется для распознавания аномалий и предсказания.
Поддержка: Python 2
Flask — это микрофреймворк, основанный на Werkzeug и Jinja2.
Django — это высокоуровневый фреймворк для веб-разработки.
expynent — это маленькая библиотека, предоставляющая RegEx-шаблоны. Пригодится, если лень писать регулярки самому.
import re import expynent.patterns as expas if re.match(expas.ZIP_CODE[‘RU’], ‘43134’): print(‘match’) else: print(‘not match’) # Output: ‘not match’
from expynent.compiled import username u = input(‘Enter username: ‘) if username.match(u): print(‘valid’) else: print(‘invalid’)
Universe — это платформа для измерения «ума» ИИ и его обучения на большой коллекции игр, сайтов и приложений.
Senior Python-разработчик КРОК , Москва, можно удалённо , По итогам собеседования
Поддержка: Python 2/3
Theano — библиотека, позволяющая задавать, оптимизировать и вычислять математические выражения с многомерными массивами. Для расчётов можно использовать GPU.
Поддержка: Python 2/3
http-prompt — интерактивный HTTP-клиент в командной строке.
Поддержка: Python 2/3
falcon — высокопроизводительный фреймворк для создания облачных API.
Поддержка: Python 2/3
eve — фреймворк для создания настраиваемых RESTful веб-сервисов.
Поддержка: Python 2/3
plotly.py — интерактивная библиотека для создания графиков.
Поддержка: Python 2/3
cerberus — лёгкая библиотека для валидации данных.
Поддержка: Python 2/3
>>> v = Validator(>) >>> v.validate() True
Rainbow Stream — клиент Твиттера для терминала. Обширный функционал.i
Поддержка: Python 2/3
the fuck — прекрасное приложение, которое исправляет вашу последнюю команду в консоли.
Поддержка: Python 2/3
pgcli — интерфейс командной строки для Postgres с автодополнением и подсветкой синтаксиса.
Поддержка: Python 2/3
mycli — интерфейс командной строки для MySQL с автодополнением и подсветкой синтаксиса.
Pendulum — работа с временем никогда не была такой простой.
Поддержка: Python 2/3
>>> import pendulum >>> now_in_paris = pendulum.now(‘Europe/Paris’) >>> now_in_paris ‘2016-07-04T00:49:58.502116+02:00’ # Seamless timezone switching >>> now_in_paris.in_timezone(‘UTC’) ‘2016-07-03T22:49:58.502116+00:00’ >>> tomorrow = pendulum.now().add(days=1) >>> last_week = pendulum.now().subtract(weeks=1) >>> if pendulum.now().is_weekend(): . print(‘Party!’) ‘Party!’ >>> past = pendulum.now().subtract(minutes=2) >>> past.diff_for_humans() >>> ‘2 minutes ago’ >>> delta = past — last_week >>> delta.hours 23 >>> delta.in_words(locale=’en’) ‘6 days 23 hours 58 minutes’ # Proper handling of datetime normalization >>> pendulum.create(2013, 3, 31, 2, 30, 0, 0, ‘Europe/Paris’) ‘2013-03-31T03:30:00+02:00’ # 2:30 does not exist (Skipped time) # Proper handling of dst transitions >>> just_before = pendulum.create(2013, 3, 31, 1, 59, 59, 999999, ‘Europe/Paris’) ‘2013-03-31T01:59:59.999999+01:00’ >>> just_before.add(microseconds=1) ‘2013-03-31T03:00:00+02:00’
python-prompt-toolkit — библиотека для создания мощных интерактивных инструментов для командной строки и терминала.
Поддержка: Python 2/3
superset — интерактивная платформа для исследования данных.
Поддержка: Python 2/3
Pandas — это пакет, предоставляющий быстрые и гибкие структуры данных для работы с различными видами данных.
astropy — пакет для работы с астрономией и астрофизикой.
Поддержка: Python 2/3
httpie — HTTP-клиент в командной строке, цель которого — сделать работу с веб-сервисами максимально дружественной.
Поддержка: Python 2/3
compose — инструмент для создания и запуска мультиконтейнерных Docker-приложений.
Поддержка: Python 2/3
keras — библиотека нейронных сетей, способна работать с TensorFlow и Theano.
bokeh — библиотека для интерактивной визуализации данных в современных браузерах.
Поддержка: Python 2/3
Records — это простая, но мощная библиотека для создания сырых SQL-запросов к большинству РСУБД.
Поддержка: Python 2/3
import records db = records.Database(‘postgres://. ‘) rows = db.query(‘select * from active_users’) >>> rows[0] >
coala предоставляет унифицированный интерфейс командной строки для статического анализа и исправления кода, написанного на любом языке программирования.
Поддержка: Python 2/3
Sanic — это Python 3.5+ веб-сервер, похожий на Flask. Поддерживает асинхронную обработку запросов.
Поддержка: Python 3.5+
Locust — это простой инструмент для нагрузочного тестирования сайтов и не только.
Поддержка: Python 2/3
py.test — фреймворк, упрощающий написание небольших тестов.
Поддержка: Python 2/3
def inc(x): return x + 1 def test_answer(): assert inc(3) == 5
uvloop — это быстрая замена asyncio. Написана на Cython, использует libuv.
Поддержка: Python 2/3
Voltron — расширяемый набор инструментов для отладки с пользовательским интерфейсом. Поддерживает LLDB, GDB, VDB и WinDbg.
Поддержка: Python 2/3
Вот так выглядит интерфейс автора проекта:
Каждая команда отладчика может быть выделена отдельно:
Больше скриншотов можно найти здесь.
Maya — библиотека для работы со временем.
Поддержка: Python 3
>>> now = maya.now() >>> tomorrow = maya.when(‘tomorrow’) >>> tomorrow.slang_date() ‘tomorrow’ >>> tomorrow.slang_time() ’23 hours from now’ >>> tomorrow.iso8601() ‘2016-12-16T15:11:30.263350Z’ >>> tomorrow.rfc2822() ‘Fri, 16 Dec 2016 20:11:30 -0000’ >>> tomorrow.datetime() datetime.datetime(2016, 12, 16, 15, 11, 30, 263350, tzinfo=) # Automatically parse datetime strings and generate naive datetimes. >>> scraped = ‘2016-12-16 18:23:45.423992+00:00′ >>> maya.parse(scraped).datetime(to_timezone=’US/Eastern’, naive=True) datetime.datetime(2016, 12, 16, 13, 23, 45, 423992) >>> rand_day = maya.when(‘2011-02-07′, timezone=’US/Eastern’) # Note how this is the 6th, not the 7th. >>> rand_day.day 6 # Always. >>> rand_day.timezone UTC
Cabot — это платформа для мониторинга инфраструктуры.
Поддержка: Python 2/3
Glances — это кроссплатформенный инструмент для мониторинга системы.
hug — инструмент для упрощения написания API.
Certbot — это инструмент для настройки шифрования веб-сервера.
Khal — программа для работы с календарём.
asciinema — утилита, записывающая терминальные сессии.
Requests. Python HTTP Requests for Humans™
Инструмент для упрощения работы с HTTP-запросами. Является одним из самых скачиваемых Python-пакетов.
>>> r = requests.get(‘https://api.github.com/user’, auth=(‘user’, ‘pass’)) >>> r.status_code 200 >>> r.headers[‘content-type’] ‘application/json; charset=utf8’ >>> r.encoding ‘utf-8′ >>> r.text u’>> r.json()
Mail-in-a-Box предназначен для настройки почтовых серверов.
schema — это библиотека для валидации структур данных.
>>> from schema import Schema, And, Use, Optional >>> schema = Schema([]) >>> data = [, . , . ] >>> validated = schema.validate(data) >>> assert validated == [, . , . ]
sqlmap — это инструмент для автоматизации тестирования на проникновение.
SciPy — это приложение для выполнения математических, научных и инженерных расчётов. Очень богатый функционал.
SymPy — это библиотека для символьной математики.
matplotlib — это библиотека для работы с двумерными графиками, которую можно использовать в скриптах, оболочках, на серверах веб-приложений и т.д.
Kivy — это кроссплатформенный фреймворк для создания интерфейсов, поддерживающих multi-touch.
tqdm — прогресс-бар для Python и командной строки.
pycodestyle — это инструмент для проверки вашего Python-кода на соответствие конвенциям PEP8.
$ pycodestyle —first optparse.py optparse.py:69:11: E401 multiple imports on one line optparse.py:77:1: E302 expected 2 blank lines, found 1 optparse.py:88:5: E301 expected 1 blank line, found 0 optparse.py:222:34: W602 deprecated form of raising exception optparse.py:347:31: E211 whitespace before ‘(‘ optparse.py:357:17: E201 whitespace after ‘
BossSensor — сменит активное окно, если начальник поблизости.
Пример:
Начальник встал. Он приближается.
Когда он достаточно близко, производится снимок лица и распознавание.
Если начальник распознан, активное окно изменяется.
Источник: tproger.ru