Python что это за программа простыми

Содержание

Фреймворки автоматизации тестирования с открытым исходным кодом: как выбрать

Согласно международному сервису рейтингов Stack Overflow, Python является самым быстрорастущим языком программирования. В последнем отчете Forbes говорится, что в прошлом году спрос на специалистов Python показал 456% рост. Netflix использует Python, IBM использует Python, Dropbox создавался на Python.

Почему именно этот язык программирования получил наибольшее распространение? Все просто, дело в нескольких ключевых преимуществах:

Python совместим с основными платформами и операционными системами
Поддерживает многие фреймворки и инструменты с открытым исходным кодом
Имеет хорошо читаемый и постоянно обновляющийся код
Имеет большую стандартную библиотеку

С момента своего создания в 1990-х годах Python приобрел огромную популярность, и даже сегодня тысячи людей изучают этот язык объектно-ориентированного программирования. Если вы новичок в мире программирования, вам должно быть интересно, что делает этот язык особенным.

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

Что такое Python?

Python — это объектно-ориентированный язык программирования, разработанный на языке C. По своему характеру этот язык программирования является языком высокого уровня, поэтому позволяет выполнять как простые, так и сложные операции. Наряду с этим Python поставляется с широким набором дополнений, а также библиотек, что позволяет ему поддерживать множество различных языков программирования, таких как Java, C, C++, и формат JSON.

10 главных особенностей Python

Python предлагает множество возможностей для программирования. Некоторые из наиболее важных особенностей Python:

1. Легко кодить

Python — очень удобный и простой язык, а это значит, что каждый может научиться кодить всего за пару дней. По сравнению с другими объектно-ориентированными языками программирования, такими как Java, C, C ++ и C #, Python является одним из самых простых языков и легче всего изучается людьми без опыта в программировании.

2. Распространяется бесплатно и имеет открытый исходный код

Python — это язык программирования с открытым исходным кодом. Это означает, что каждый может создавать и вносить свой вклад в его разработку. У Python есть онлайн-форум, на котором ежедневно собираются тысячи кодеров, чтобы улучшить этот язык. Наряду с этим Python можно загрузить бесплатно и использовать в любой операционной системе, будь то Windows, Mac или Linux.

3. Высоко динамический язык

Python является одним из динамических языков. Это означает, что тип переменной определяется во время выполнения, а не до него. В связи с наличием этой функции нам не нужно указывать тип переменной во время написания кода, что экономит время и повышает эффективность.

Создание строковой переменной в Python, C++, Java, JavaScript

4. Поддержка GUI

Графический пользовательский интерфейс является одним из ключевых аспектов любого языка программирования, поскольку он обладает способностью добавлять изюминку в код и делать результаты более наглядными. Python поддерживает широкий спектр графических интерфейсов, которые можно легко импортировать в интерпретатор, что делает его одним из самых любимых языков для разработчиков.

Учим Python за 1 час! #От Профессионала

5. Объектно-ориентированный подход

Одним из ключевых аспектов Python является его объектно-ориентированный подход. Это в основном означает, что Python признает концепцию инкапсуляции классов и объектов, что позволяет программам быть эффективными в долгосрочной перспективе.

6. Язык высокого уровня

Python был разработан как язык программирования высокого уровня, что означает, что при кодинге на Python вам не нужно знать структуру и архитектуру низкоуровневого программирования.

7. Обширный массив библиотек

Python поставляется с большим количеством встроенных библиотек, которые можно импортировать в любой момент и использовать в конкретной программе. Наличие библиотек также гарантирует, что вам не нужно будет писать весь код самостоятельно, и вы можете импортировать его из тех алгоритмов, которые уже существуют в библиотеках.

Классификация библиотек Python

8. Интегрированная экосистема

Python имеет интегрированную экосистему. Это означает, что интерпретатор python выполняет коды по одной строке за раз. В отличие от других объектно-ориентированных языков программирования, нам не нужно компилировать код Python, что делает процесс отладки намного проще и эффективнее.

Еще одним преимуществом этого является то, что после выполнения код Python немедленно преобразуется в промежуточную форму, также известную как байт-код, который облегчает выполнение, а также экономит время выполнения.

9. Портируемый язык

Предположим, что вы работаете с Python в Windows и вам нужно перенести ваши наработки на систему Mac или Linux. Вы можете легко достичь этого в Python, не беспокоясь об изменении кода. Это невозможно во многих других языках программирования, что делает Python одним из самых портируемых языков в отрасли.

Источник: smartiqa.ru

Для чего используется Python

Программирование и разработка

На чтение 9 мин Просмотров 255 Опубликовано 11.08.2020

Python — это разнообразный язык программирования. Просто выберите правильные инструменты и библиотеки, и вы сможете стать настоящим новатором. Чтобы начать изучать любой язык программирования, нужны мужество, воля, время. Поэтому вам следует начать с постановки целей и изучения того, для чего используется Python.

В конце концов, вы же хотите получать удовольствие оттого, что изучаете, верно?

В этом руководстве кратко представлены машинное обучение Python, создание настольных, игровых и веб-приложений, а также интеллектуальный анализ данных. Надеемся, эта информация вдохновит вас на изучение Python.

Что такое Python в целом

Python на удивление легко читается. Как интерпретируемый язык, он не преобразует код, чтобы он стал читаемым компьютером. Python также является языком программирования общего назначения высокого уровня. Разработчики сделали его хамелеоном в мире программирования.

Кроме того, Python стремится создавать более чёткий и логичный код не только для небольших проектов, но и для более крупных.

Вы можете сравнить Python с кубиком Рубика: у него много сторон, так что вы можете крутить и играть. Этот язык способен реализовать множество компьютерных процедур для создания технологий, которые могут вас поразить.

Обучающие машины для обучения

Машинное обучение — революционная концепция. Это улучшает персонализацию и предсказания будущих тенденций. За последнее десятилетие искусственный интеллект изменил различные отрасли промышленности. Это дало шанс появиться из ничего новым, неслыханным технологиям.

Создание программного обеспечения на базе искусственного интеллекта кажется сложным. Машинное обучение с Python учит компьютеры учиться на определённых шаблонах и распознавать их, подобно тому, как люди учат детей. Кроме того, Python AI способен делать прогнозы, оценивать потенциальные ответы и многое другое!

Машинное обучение основано на создании нейронных сетей , одной из концепций, которые отвечают на вопрос, для чего используется Python. Проще говоря, нейронная сеть Python — это система, состоящая из алгоритмов, основанных на человеческом мозге. С помощью Python разработчики создают продвинутые сети и используют их, чтобы заставить машины учиться, анализируя примеры.

Почему Python — лучший язык программирования для ИИ

Экосистема Python решительно поддерживает создание ИИ и машинного обучения. Есть много хорошо поддерживаемых ресурсов и руководств . Они предоставляют подробную информацию о том, какие библиотеки Python использовать для искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Другой важный вопрос, для которого используется Python, — это управление данными. Правильное управление данными на нынешнем этапе цифровой эволюции имеет решающее значение. Люди ограничены в этом поиске, но искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объёмы сложных данных с высокой эффективностью и меньшими производственными затратами.
Поскольку синтаксис Python похож на английский, его относительно легче изучить. Кроме того, этот язык позволяет обрабатывать сложные системы и управлять ими.

Предыдущие успешные проекты Python AI

Создание ИИ на Python уже оказалось очень успешным. Туристическая промышленность была усилена , когда Skyscanner применили неконтролируемый алгоритм машинного обучения Python. При низкой стоимости и высокой эффективности он оценил поведение новых авиамаршрутов и сделал выводы о потенциальных направлениях для путешественников.

Другой пример, доказывающий, что Python — лучший язык программирования для искусственного интеллекта, — его участие в развитии сектора здравоохранения. Проекты Python AI революционизируют прогнозирование заболеваний и обнаружение травм, делая менее сложным отслеживание здоровья пациентов и его поддержание.

Кроме того, Python помогает появиться приложениям, связанным со здоровьем.

AiCure — одно из доступных мобильных приложений, которое гарантирует, что пациенты принимают лекарства в соответствии с предписаниями. Этот пример как раз и используется для Python: для улучшения технологий и улучшения нашей жизни.

Если вы только начинаете читать о машинном обучении в Python, было бы лучше начать изучение возможностей с библиотекой Keras. Он предоставляет упрощённую версию создания нейронных сетей Python. После этого, вы должны начать изучать TensorFlow, PyTorch или Theano.

Как создать бота на Python

Боты — это программы для выполнения определённых задач через Интернет. Такие приложения выполняют повторяющиеся действия намного быстрее, чем люди.

Например, Twitter часто становится целью ботов, отправляющих одни и те же или похожие сообщения по сто раз в день. Тем не менее, боты также могут быть полезны для технической или любой помощи, поскольку они могут генерировать ответы на действия пользователей. В результате служба поддержки становится более продуктивной.

Боты — одна из концепций, когда речь идёт о том, для чего используется Python. Это один из основных языков, используемых для создания ботов.

Прежде всего, давайте рассмотрим возможные примеры ботов с открытым исходным кодом:

python-rtmbot — популярный фреймворк для создания ботов Slack с API обмена сообщениями в реальном времени (RTM) через WebSockets.
GitHub предоставляет бесконечные ресурсы для создания ботов, включая фрагменты кода и полезные советы.
Errbot — чат-бот для создания ботов для Slack, Discord, Hipchat. Основная цель Errbot — позволить людям создавать свои программы, манипулируя предоставленным исходным кодом Python.

Python любит веб-разработку

Веб-разработка — это широкое понятие. Он включает в себя все действия, выполняемые для создания веб-сайтов. Сложность этого процесса зависит от типа разрабатываемого продукта.

Что Python используется для веб-разработки? Это инструмент для разработки серверных веб-приложений. Django, Flask и Falcon — самые популярные фреймворки, которые разработчики используют для вдохновения и получения фрагментов кода для своих веб-проектов.

Веб-браузеры не выполняют Python: они запускают JavaScript. Поэтому вы можете использовать проект pyjs для компиляции из Python в JavaScript. Тем не менее, большинство веб-приложений содержат как JavaScript, так и Python: веб-браузеры запускают JavaScript, а Python выполняется на стороне сервера.

Интеллектуальный анализ данных и Python

Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа больших баз данных для построения прогнозов тенденций. Это сложный процесс. Специалисты по обработке данных исследуют большие объёмы информации и основывают на них определённые предположения. Интеллектуальный анализ данных включает анализ социальных сетей, визуализацию преступлений и т. д.

Ещё одна вещь, для которой используется Python, — это организация и очистка данных. Он считается одним из лучших языков программирования для этого. Кроме того, машинное обучение с Python упрощает анализ данных с использованием алгоритмов.

Python известен полным спектром фреймворков, предоставляя огромное количество заранее написанных фрагментов кода, которые позволяют разработчикам улучшать свои проекты. То же самое и с интеллектуальным анализом данных. Вот список самых популярных фреймворков для анализа данных:

Numpy — это ведущая платформа, предназначенная для численных вычислений в Python.
SciPy — это модуль для естественных наук, математики и инженерии.
Scikit-Learn — это среда машинного обучения Python для продуктивного интеллектуального анализа данных, позволяющая выполнять процессы регрессии, кластеризации, выбора модели, предварительной обработки и классификации.
Dask — это платформа для расширенного параллелизма для аналитики и масштабирования кластеров из тысячи узлов.

Настольные программы на основе графического интерфейса пользователя

Графический интерфейс пользователя (GUI) также используется для Python. GUI позволяет людям взаимодействовать с компьютерами, используя визуальные элементы, такие как значки или изображения, вместо текстовых команд. Для создания графического интерфейса с помощью Python доступно множество модулей. Поэтому кратко укажем наиболее часто используемые:

Tkinter — это встроенный интерфейс Python. Этот набор инструментов с графическим интерфейсом работает на всех самых популярных платформах, таких как Microsoft, Linux и Mac OS X.
PyGTK — это бесплатный набор инструментов, который помогает создавать графические интерфейсы.
wxPython — это связующее звено для кроссплатформенных инструментов графического интерфейса и wxWidgets. Сначала разработчики создали wxPython на C ++. Однако Python заменил C ++.
Kivy — это библиотека Python для создания мобильных приложений и программного обеспечения мультитач. Это отличный выбор для определения пользовательского интерфейса и взаимодействия.

Разработка игр и 3D-графики с помощью Python

В списке того, для чего используется Python, важно отметить, что он также является подходящим кандидатом для разработки игр. Опять же, существует довольно много фреймворков и инструментов для создания игр и графики:

PyGame , вероятно, является первым выбором для многих разработчиков, использующих Python. Отличная библиотека предоставляет модули для создания полнофункциональных игр и мультимедийных программ. Кроме того, новичкам следует рассмотреть этот фреймворк, поскольку представленные примеры помогают лучше понять разработку игр. Не ждите, что она объяснит каждый процесс шаг за шагом, но библиотека — достойная отправная точка.
PyOpenGl — это оболочка для программирования OpenGL. Он содержит множество примеров того, как создавать 3D-модели.
Panda3D — это фреймворк с открытым исходным кодом для 3D-рендеринга и разработки игр.
Blender — это сложный инструмент для создания трёхмерных графических моделей. Инструменты применяют встроенный интерпретатор Python для создания 3D-игр.
Arcade — это библиотека Python для знакомства с миром 2D-игр.

Выводы

Объяснить, для чего используется Python, не всегда легко. Есть много слоёв, которые нужно снять, чтобы лучше понять возможности Python. Прочитав о возможных вариантах использования, мы рекомендуем вам начать изучение основ.

Прежде чем мы расстаёмся, давайте быстро рассмотрим основные моменты и идеи этой статьи:

Python — это гибкий язык программирования, предназначенный как для обучения машин, так и для анализа больших объёмов данных.
Python — один из лучших языков программирования для создания ИИ. Выбирайте его из-за его простого синтаксиса, большого разнообразия фреймворков с сотнями исходных кодов и удобной пользовательской системы для начинающих.
Специалисты по обработке данных должны попрактиковаться в анализе информации с помощью Python, поскольку он упрощает сложный процесс интерпретации данных, выявления важных идей и создания прогнозов.
Создание ботов, настольных компьютеров, интернета и разработка игр также являются одним из примеров того, для чего используется Python.

Изучение Python не следует считать сложным: освоите базовые концепции и приступайте к работе. Мы надеемся, что истории успеха использования Python вдохновили вас на обучение. Начните изучать различные фреймворки для более эффективного и продуктивного рабочего процесса!

Источник: bestprogrammer.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

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.
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.
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:

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

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник: codernet.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.

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