Программа питон для программирования для чего нужна

Содержание

Python стал самым популярным языком программирования в 2022 году. С его помощью создают игры, мобильные и десктопные приложения, тестируют научные гипотезы, организуют работу нейросетей. Но почему «питон» стал таким популярным — его стали изучать тысячи IT-специалистов? Разберёмся далее.

Что такое Python

Python — это высокоуровневый язык программирования, с помощью которого создают сайты, разрабатывают приложения, автоматизируют процессы анализа или визуализации данных. Python не был разработан для конкретных целей, поэтому подходит как для создания алгоритма рекомендаций видеосервиса, так и для разработки программного обеспечения для самоуправляемых автомобилей или управления космическими аппаратами на других планетах.

К основным характеристикам Python относят:

Объектную ориентированность. Python — это объектно-ориентированный язык программирования, в его основе лежат понятия объекта и класса. Объект — экземпляр класса, объединяющий данные и способы взаимодействия с ними. Объектная ориентированность Python помогает структурировать код и повысить его читабельность, что особенно важно при реализации крупных проектов. Пример. Создадим класс «собака», в котором будут два объекта — Бобик и Дружок. Мы можем задать объектам одного класса общие атрибуты, например — дружелюбность. Если создать ещё один объект в нашем классе «собака» — Жучку, она также будет «дружелюбной». При этом у каждого пса могут быть индивидуальные атрибуты, например — возраст. Бобику два года, Дружку — пять, а Жучке — семь. У класса могут быть общие методы — все собаки будут говорить «Гав» и вилять хвостом.
Читабельность кода. В Python каждый блок кода выделяется отступами. Это позволяет существенно облегчить визуальное восприятие.
Интерпретируемость. Код на Python можно запустить на любой платформе, если на ней установлен интерпретатор, с помощью которого последовательно исполняются операторы. Если в процессе программа-интерпретатор сталкивается с ошибкой, исполнение прекращается. Это позволяет разработчику кода быстро найти и исправить недочёт.
Динамическую типизацию. Когда переменной присваивается значение, это автоматически связывает её с определённым типом. Процесс написания кода на Python значительно ускоряется, но повышается риск возникновения ошибок.

Что такое Python и почему вы захотите его изучить?

Где можно использовать Python

Python используют все — от стартапов до крупных корпораций. Spotify применяет пайтон для анализа данных, NASA — для научных целей, а американское АНБ с помощью этого языка шифрует данные, предоставленные разведкой. Рассмотрим основные сферы применения Python.

Веб-разработка

Сфера разработки связана с созданием и обслуживанием сайтов. Именно для неё чаще всего используется Python благодаря следующим плюсам языка:

У Python множество библиотечных инструментов, пакетов услуг и удобных фреймворков. Например — гибкий, масштабируемый веб-фреймворк Django включает пакет услуг, в который входит панель управления, интерфейс БД, структура каталога. Из-за большого количества функций необходимо добавить отдельные библиотеки. Это позволит настроить маршрутизацию, создать механизмы шаблонов, выполнить аутентификацию пользователей.
Python — популярный язык программирования, поэтому у него регулярно появляются новые библиотеки, обновляются функции. Благодаря широкому распространению у Python активное комьюнити, а также множество документации, инструкций и туториалов.
Благодаря быстрому прототипированию разработчики на Python могут оперативнее реализовать свои идеи — на все итерации уходит значительно меньше времени. Такая скорость делает пайтон особенно удобным для стартапов, ускоряя выход на рынок.

Data Science

У Python есть набор инструментов, необходимых для визуализации и анализа данных, — примеры:

Библиотека SciPy помогает выполнять научные вычисления, pandas — аналитику данных, Matplotlib — строить графики.
Фильтры принимают правила и списки, сравнивают элементы с правилами фильтрации и возвращают новые множества исходных списков. Функция карты также принимает список, но создаёт его новый вариант, выполняя определённую операцию над каждым элементом.
Лямбда-выражения помогают при работе с операциями, которые выполняются всего один раз. Даже односоставные лямбда-выражения могут делать всё, что заложено в функцию.
Для визуализации данных, вывода массивов NumPy помогут функции linspace и arrange.
Сводные таблицы помогают перевести данные из определённых столбцов в многомерное представление.

Тестирование

Тестировщики часто используют инструменты Python — примеры:

Pytest — специальная экосистема для тестирования, в основе которой лежат плагины. Она предназначена для написания тестов различных типов — от модульных до функциональных.
Модуль unittest — одна из стандартных библиотек Python, содержащая необходимые инструменты для тестирования кода. Unittest помогает проверять корректность работы отдельных частей функций.
Doctest — модуль, предназначенный для тестирования документации.
Tox — библиотека, помогающая тестировать код в разном окружении.
Mock — модуль, позволяющий упростить модульные тесты на Python.
Линтер flake8 помогает найти стилистические ошибки в коде.

Приложения

На Python можно создавать десктопные и мобильные приложения, хотя некоторые считают язык не лучшим выбором для этих целей. Пайтон особенно актуален для работы над графическим интерфейсом. Например — стандартная библиотека Tkinter помогает создавать десктопные приложения с простым графическим интерфейсом для всех операционных систем.

Разработка мобильных приложений на Python не так популярна, в основном язык используется для серверной части.

Игры

Python часто используется как вспомогательный инструмент при разработке масштабных игр:

на нём прописывают логику игры: обработку событий, запуск сцен, организацию взаимодействия персонажей;
на Python пишут внутриигровые скрипты;
его используют для создания элементов управления и интерфейса;
пайтон помогает в тестировании.

Python использовался для создания Battlefield, WoT, Sims. У языка также много инструментов для разработки простых 2D- и 3D-игр: небольших мобильных проектов для Android — PyGame, RenPy. Python вполне применим для работы над играми, но чаще используется в других сферах.

Python: преимущества

Лёгкость освоения. Python прост, логичен, имеет понятный синтаксис, поэтому подходит даже для новичков. Для его изучения не нужны знания английского.
Простота визуального воспитания.Блоки кода отделяются отступами, за счёт меньшего объёма код также воспринимается проще.
Кроссплатформенность. Программы, написанные на Python, могут запускаться и функционировать на всех типах операционных систем. Отличия можно узнать заранее, поскольку они подробно описаны в документации.
Скорость разработки. Чтобы написать программу на Python нужно значительно меньше кода, чем при разработке, например — на Java.
Универсальность.Благодаря интерпретируемости пайтона он используется практически на всех платформах для различных задач — от тестирования до научных исследований. Код удобно писать даже в стандартных текстовых редакторах.
Множество инструментов. Стандартные библиотеки Python способны решать даже сложные задачи. Установка дополнительных модулей, созданных для конкретных целей, помогает при разработке специальных проектов.
Масштабируемость. Возможность адаптации высокоуровневой логики позволяет проектам, разработанным на Python, масштабироваться и расширяться.

Python: недостатки

Медленная работа. Этот недостаток лишает пайтон-разработчиков возможности создавать высокопроизводительные проекты только на Python. Необходимо задействовать другие языки программирования. Программное обеспечение работает медленно из-за устаревшего кода Global Interpreter Lock, сохранившимся её с первой версии языка.
Трудность переноса проектов на другие системы. Проблема возникает из-за зависимости языка программирования от библиотек.
Ресурсоёмкость. Python не подходит для проектов, требующих больших объёмов памяти.

Все недостатки Python нивелирует использование дополнительных библиотек, код внутри которых написан на быстрых низкоуровневых языках. Таким образом, комбинируется удобство и читаемость питона и скорость работы, например, С или С++.

Зачем учить Python в 2023 году

Python последние восемь лет занимает лидирующие места в индексе TIOBE. Востребованность языка объясняется широтой сфер применения: научные исследования, веб-разработка, Big Data, машинное обучение, системное администрирование, искусственный интеллект, игры и многое другое. Специалисты, владеющие пайтон, востребованы у работодателей, так как язык используют стартапы, крупные компании, транснациональные корпорации, госслужбы. При этом зарплата специалистов, имеющих опыт от двух лет, начинается от 100 000 рублей.

При этом Python постоянно обновляется — релизы новых версий выходят в среднем каждые девять месяцев. Появляются новые расширения, расширяются существующие библиотеки. Мощное комьюнити питонистов участвует в совершенствовании языка, создаёт туториалы и помогает в решении сложных задач.

HOCK Training предлагает начать обучение прямо сейчас. Курс «Python для анализа данных» проходит в двух форматах: онлайн-занятия с преподавателями или самостоятельное изучение. Он будет полезен непрограммистам:

финансистам;
маркетологам;
аналитикам;
HR-специалистам.

Узнать больше о программе обучения и преподавателях можно узнать на странице курса «Python для анализа данных».

Источник: www.hocktraining.com

Программист Python

Программист Python (Python Developer) использует высокоуровневый язык программирования «Пайтон» (Python) для создания приложений client — server, программных продуктов, микросервисов, сайтов, простых игр, ботов для социальных сетей. Занимается не только созданием ПО, но и технической поддержкой, интеграцией, оптимизацией, обучает персонал компании работать с программами и сервисами. Кстати, недавно центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию, который сам расскажет, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Источник: www.profguide.io

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат span class = «kn» >from tkinter import *

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Источник: python-scripts.com