Какие программы пишутся на питоне

В этой статье мы поговорим о языке программирования Python: где он используется, какие имеет преимущества и недостатки. Это своеобразный гайд для всех, кто интересуется «Пайтоном».

Python — высокоуровневый скриптовый язык программирования. Его отличительная особенность — универсальность, поэтому «Питон» или «Пайтон» прекрасно подходит для решения самых разных задач. Сегодня он применяется во многих IT-сферах, таких как Machine learning, разработка приложений, веб, парсинг и много чего ещё.

Плюсы Python

Python является интерпретируемым языком программирования, который не компилируется. Таким образом, до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах, а сам язык логичен и хорошо спроектирован.

Кода в нём меньше, чем при использовании других языков программирования, поэтому разработка осуществляется быстрее. Вот, например, как выглядит код вывода текста «Hello, Otus!» на языке программирования Java:

Самые популярные Python приложения и веб-сайты

class Main < public static void main(String[] args) < System.out.println(«Hello, Otus!»); >>

В Python же для выполнения той же самой задачи достаточно всего одной строчки:

print(«Hello, Otus!»)

В том числе и поэтому считается, что Python хорошо подходит для новичков.

Как применяют Python?

Как уже было сказано выше, Python универсален, поэтому его используют и в вебе, и на мобильных девайсах, и в приложениях, связанных с Machine learning, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но давайте обо всём по порядку.

Веб-разработка на Python

Сегодня Python довольно часто применяют в веб-разработке. Для работы используют такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, для создания сайтов на языке программирования Python существуют специальные движки: • Saleor; • Wagtail; • Abilian SBE; • Ella; • Django-CMS.

Ещё на языке Python нередко пишут парсеры, предназначенные для сбора информации в сети Интернет. К примеру, в компании Google язык Python используют для индексации сайтов.

Программные приложения на Python

С помощью языка Python можно создавать и десктопные программы. Вот примеры программ: • GIMP — визуальный Linux-редактор; • Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu; • BitTorrent до 6-й версии включительно — менеджер торрент-закачек (сейчас программу переписали на C++); • Blender — приложение для создания графики 3D.

Мобильные приложения на Python

Не менее популярна и мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java/C++/C#, а для iOS используют Swift/Objective-C. Но если речь идёт о программировании серверной части мобильных приложений, то тут нередко используют Python. Допустим, тот же Instagram-клиент для iOS пишется на Objective-C, зато сервер — на Python.

Игры на Python

Много компьютерных игр либо полностью, либо частично написаны на языке Python. Бытует мнение, что данный язык не очень подходит для серьёзных проектов, однако на деле он применялся при разработке следующих хитов: • World of Tanks; • Battlefield 2; • Civilization IV; • EVE Online.

Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Но несмотря на возможность реализовать пользовательский интерфейс и работу с графикой, на языке программирования Python чаще всего пишут скрипты запуска сцен, взаимодействия персонажей, обработки событий.

Встроенные системы

На языке Python программируют встроенные системы для разных устройств. К примеру, язык пригодился «Сбербанку» для управления банкоматами.

Есть и другие успешные проекты: • The Owl Embedded Python System; • Raspberry Pi; • Python Embedded Tools; • Embedded Python.

Кроме того, Python используется во встроенном промышленном ПО на станках с ЧПУ, на телекоммуникационном оборудовании, а также при работе со средствами автоматического регулирования давления, температуры, расхода жидкостей и пр.

Создание скриптов на Python

Преимущества и недостатки Python

Сегодня почти вся наша жизнь переходит в онлайн: мы делаем покупки, учимся, работаем и развлекаемся в интернете. Поэтому в современном мире всё более востребованными становятся IT-специалисты, которые зачастую знают несколько языков программирования. В этой статье мы с вами поговорим о Python — самом востребованном языке в 2022 году, — разберемся в преимуществах и недостатках Python, сферах его применения, а также проведем сравнение с другими языками программирования.

26 сентября 2022

· Обновлено 25 октября 2022

Изучите самый популярный язык программирования Python

Научим создать игры, разбираться в анализе данных и писать ботов для соцсетей. Python для детей — отличный способ войти в айти и познакомиться с программированием. Запишитесь на бесплатный вводный урок и получите +2 урока в подарок

Записаться

Что такое Python

Python — язык программирования общего назначения, который используют во многих областях IT-индустрии. Его основные свойства:

1. Понятность кода. Синтаксическая особенность Python — выделение блоков кода отступами, что значительно упрощает зрительное восприятие программ, написанных на этом языке.
2. Интерпретируемость. Программы, написанные на языке программирования Python, не переводятся в машинный код, а сразу выполняются программой-интерпретатором. Это позволяет запускать код на любой платформе с установленным заранее интерпретатором.
3. Объектно ориентированность. Python — это язык, созданный согласно парадигме объектно ориентированного программирования (ООП). В ней основными являются понятия объекта и класса. Классы — это специальные типы данных, объекты — экземпляры классов. То есть любое значение является объектом конкретного класса. В Python вы можете не только использовать уже существующие классы, но и создавать свои собственные.
4. Динамическая типизация. В отличие от C-подобных языков программирования, в Python переменные связываются с типом в момент присваивания в них конкретных значений.

Получай лайфхаки, статьи, видео и чек-листы по обучению на почту

Использование языка Python

Python является самым популярным языком программирования в рейтинге TIOBE за август 2022 года. Его применяют повсеместно: в аналитике данных, тестировании и разработке игр. Кроме того, Python нашел широкое применение среди ученых благодаря своей простоте. Рассмотрим подробнее сферы его применения.

Data Science и аналитика данных

Выбор специалистов этих сфер в основном падает на Python не случайно. В этом языке программирования есть все необходимые инструменты, которые позволяют легко анализировать и визуализировать данные:

• pandas — библиотека, без которой не обходится ни один аналитик;
• seaborn — библиотека, которая позволяет строить красивые графики в разных стилях;
• numpy — модуль, позволяющий проводить вычисления с матрицами и многомерными массивами.

Также в Python есть множество инструментов машинного обучения:

• TensorFlow,
• Scikit-learn,
• Keras.

Тестирование

Многие специалисты по автоматизации тестирования выбирают Python для работы. Как вы уже знаете, Python довольно прост в использовании и, как следствие, этот язык программирования дружелюбен к новичкам. Всё это в совокупности делает Python идеальным языком для тестирования, так как тесты необходимо создавать просто и быстро.

В Python есть два популярных фреймворка для тестирования: pytest и unittest.

Разработка игр

На удивление много популярных игр были написаны с использованием Python. В их число входят Battlefield 2, World of Tanks, The Sims 4 и многие другие. Разработчики игр отдают предпочтение Python прежде всего из-за высокой скорости разработки по сравнению с другими языками программирования, функциональных возможностей и изобилия различных фреймворков. Приведем в пример некоторые из них:

• PyGame — библиотека, позволяющая создавать полнофункциональные игры. Она может работать на любой операционной системе и на любой платформе.
• Pyglet — это библиотека, которая поддерживает пользовательский интерфейс, используемый для обработки событий, графики OpenGL, джойстиков, загрузки видео и изображений.
• PyOrge — фреймворк, который применяется для разработки сцен и создания графики.

Плюсы и минусы Python

Выше вы уже узнали о многих преимуществах Python:

• простоте синтаксиса и визуального восприятия кода;
• легкости изучения этого языка для новичков;
• изобилии различных библиотек и фреймворков;
• кроссплатформенности;
• поддержке ООП;
• динамической типизации.

Несомненно, Python прекрасен со всех сторон! Но у всех есть свои недостатки. Ниже мы рассмотрим самые существенные из них:

• Python является одним из самых медленных языков программирования.
• Python не подходит для задач, которые требуют большого объема памяти.

Чтобы показать плюсы и минусы наглядно, рассмотрим Python в сравнении с другими языками программирования.

Сравнение Python с другими языками программирования

Python vs Java

Как мы уже выяснили, Python — это интерпретируемый язык с динамической типизацией. Java же — компилируемый язык со статической типизацией. Эти различия делают Python и Java полными противоположностями друг друга в плане скорости запуска и выполнения программ. Код, написанный на Python, быстрее запускается и дольше выполняется. В то время как программы на Java медленнее запускаются, но гораздо быстрее выполняются.

С помощью Java можно разрабатывать кроссплатформенные приложения, но и Python также совместим со многими операционными системами. Также с помощью этих языков программирования разработчики могут создавать сетевые приложения.

Если говорить о сложности этих двух языков, то Java безусловно уступает Python в простоте изучения. На изучение Python у начинающего разработчика уходит несколько недель, а вот на изучение Java может понадобиться несколько месяцев.

Python vs C/C++

Все преимущества и недостатки языка Java, описанные выше, можно отнести и к C/C++ (что не удивительно, ведь Java — C-подобный язык). Однако всё же есть существенное отличие C/C++ от Python — это стоимость разработки и качество программного обеспечения. Для того чтобы разрабатывать на C/C++, программист должен обладать более высокой квалификацией. Из этого можно сделать вывод, что программное обеспечение, разработанное на C/C++, будет более качественным, но и стоить будет дороже.

Ещё одно отличие Python от C/C++ — длина кода и простота его восприятия. Программы, написанные на языке Python, могут быть до 10 раз короче, чем на C/C++. Конечно же, это напрямую влияет на скорость разработки.

Python vs JavaScript

Python и JavaScript входят в топ-2 в рейтинге TIOBE. Оба этих языка программирования являются объектно ориентированными. Опять же, Python синтаксически проще JavaScript, но при этом программы, написанные на JavaScript, работают быстрее. Быстрая производительность JavaScript позволяет создавать приложения, которые действуют в режиме реального времени. Поэтому JS в большей степени используют для веб-разработки, в то время как Python идеален для Data Science и машинного обучения.

Python vs PHP

Python и PHP похожи тем, что дружелюбны к новичкам и просты в изучении.

Теперь поговорим подробнее об их различиях. Python имеет более читабельный и понятный синтаксис. PHP был создан для разработки сайтов, в то время как Python — универсальный язык программирования, который подходит для огромного количества различных задач. Также стоит отметить, что программы, написанные на PHP, работают быстрее, чем на Python.

Возможности трудоустройства и зарплата разработчика на Python

Python вот уже второй год подряд занимает лидирующую позицию в рейтинге TIOBE. Параллельно растет и востребованность Python-разработчиков. Их зарплаты варьируются от 60 000 до 400 000 рублей. Правда, чтобы устроиться на работу, недостаточно знать язык — нужно изучить его технологии, которые используются для конкретной специальности.

Разработчиком Python можно стать, даже не имея опыта работы. Крупные компании часто ищут себе стажеров для того, чтобы вырастить из них достойных конкурентоспособных специалистов. Но стать стажером тоже довольно непросто. Особенно востребованы студенты старших курсов университетов, которые кроме Python хорошо знают математику.

Также зачастую компании требуют знания сразу нескольких языков программирования. Кроме технических навыков кандидаты должны уметь работать в команде, быстро осваивать большое количество материала и вникать в суть поставленных задач.

Крупные компании располагаются в основном в больших городах, поэтому новичкам из регионов бывает сложно найти свою первую работу и набраться опыта. Им остается только поиск заказов на различных фриланс-платформах, либо переезд в большой город с целью поиска работы.

Язык программирования Python отлично подходит для многих направлений разработки: от веба до тестирования и анализа данных. Основными преимуществами языка Python являются: скорость разработки, простой и понятный синтаксис, легкость в изучении, множество фреймворков и библиотек и, конечно же, гибкость. Если вы тоже хотите познакомиться с этим прекрасным языком программирования и приобщиться к мощному развивающемуся сообществу, приходите на курсы по Python в онлайн-школу Skysmart Pro.

В Minecraft можно больше, чем просто играть

Нескучное программирование, используем творческий потенциал на максимум, создадим свои собственные трехмерные миры и игры, изучим основы кодирования и логики. А там рукой подать до IT

Источник: skysmart.ru

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

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

1. Веб-разработка

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

Для чего нужны веб-фреймворки

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

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

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

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.

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

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

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

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

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

На второй она должна распознать стол.

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

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

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

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

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

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

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

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

Python для машинного обучения

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

Как изучать машинное обучение

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

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

Анализ данных и визуализация данных

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

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

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

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

Но если бы диаграмма выглядела так,

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

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

Анализ и визуализация данных на Python

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

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

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

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

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

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

Python и встраиваемые приложения

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

Python и компьютерные игры

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

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

Python и десктопные приложения

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

Python 3 или Python 2

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

Источник: devby.io