Python: что это за язык программирования и для чего он нужен

Python – это мощный и универсальный скриптовый язык программирования, который применяется в разных областях и на различных платформах. Он отличается от компилируемых языков программирования, таких как C++ или Java, тем, что является интерпретируемым. Программа на Python представляет собой текстовый файл, который можно создавать и редактировать в различных редакторах или интегрированных средах разработки (IDE).

Python-разработчик - это самый простой вход в IT, этот язык могут освоить даже школьники или домохозяйки. Через полгода интенсивного обучения можно выйти на доход от 80 000 рублей. Посмотреть пошаговое руководство по изучению языка с нуля можно здесь https://professii.su/programmirovanie/python-razrabotchik.html

Где применяется язык Python

Одно из основных преимуществ Питона – его универсальность. Python можно встретить почти везде: в веб-приложениях, мобильных приложениях, десктопных приложениях и даже в играх. Он широко используется в области научных исследований (анализа данных, моделирование).

Пайтон - популярный язык для разработки нейросетей и машинного обучения, благодаря библиотекам TensorFlow и PyTorch. Пайтон применяется для тестирования ПО, автоматизации задач, создания скриптов.

Существует несколько популярных IDE для разработки на Python. PyCharm, мощная среда разработки от JetBrains, предлагает широкий набор инструментов и функций для разработки проектов. Еще одна популярная IDE – Spyder, оптимизированная для работы в области Data Science и поставляемая вместе с Anaconda. Ещё есть SublimeText и Visual Studio Code, которые поддерживают множество плагинов и расширений для работы с Пайтон .

Веб-разработка

Python стал основным инструментом для создания веб-приложений, благодаря множеству фреймворков, таких как FastAPI, Flask, CherryPy, а также наиболее востребованный - Django.

Пайтон также активно применяется для написания парсеров, предназначенных для сбора информации с веб-страниц. В этом процессе широко используются мощные библиотеки, такие как Scrapy, Beautiful Soup и Selenium.

• Scrapy - это высокопроизводительная кросс-платформенная библиотека с огромным сообществом пользователей. Она предоставляет мощные инструменты для парсинга веб-страниц и извлечения данных в удобном формате.
• Beautiful Soup - это простая, но мощная библиотека для парсинга HTML- и XML-документов. Она отличается четкой и подробной документацией, что делает ее одним из предпочтительных выборов для разработчиков.
• Selenium - это мощный инструмент для автоматизации и тестирования веб-приложений, имитирующим работу браузера.

Машинное обучение

Есть ряд специализированных библиотек для Python, предназначенных для научных вычислений и анализа данных, таких как SciPy, NumPy, pandas и Matplotlib.

• SciPy - это набор инструментов, предназначенных для решения различных научных задач, таких как оптимизация, интегрирование и др.
• NumPy - это расширение, которое предоставляет мощные инструменты для работы с массивами и матрицами. Оно позволяет производить сложные операции над многомерными массивами, такие как матричные умножения и вычисление собственных значений.
• Pandas - это библиотека, предназначенная для аналитики данных. Она позволяет удобно работать с табличными данными, производить фильтрацию и группировку.
• Matplotlib - это библиотека для построения графиков и визуализации данных.

Пайтон включает множество бесплатных инструментов для ML, таких как TensorFlow, scikit-learn и Keras. TensorFlow - это фреймворк машинного обучения, разработанный компанией Google для создания и обучения нейронных сетей. Scikit-learn - это библиотека машинного обучения для алгоритмов машинного обучения, регрессии, кластеризации. Keras - это высокоуровневый интерфейс для создания и обучения нейронных сетей.

Эти инструменты позволяют исследователям проводить различные эксперименты в области ML: обучение нейронных сетей, выбор оптимальных гиперпараметров моделей/

Тестирование

Одним из популярных направлений применения языка Python является автоматизация тестирования программного обеспечения. Множество специалистов в области QA-автоматизации предпочитают выбирать Python благодаря его простоте и удобству использования. Он идеально подходит для тех, у кого есть ограниченный опыт в разработке приложений, благодаря развитому сообществу, логичному синтаксису и высокой читаемости кода.

Плюс Python в автоматизации тестирования - это наличие простых, но в тоже время мощных фреймворков для модульного тестирования, таких как unittest, nose и pytest. Фреймворк unittest - стандартный инструмент для модульного тестирования в Пайтон. Фреймворк nose предлагает еще больше возможностей для автоматического обнаружения, запуска и выполнения тестов, а также интеграцию с другими фреймворками и библиотеками. Фреймворк pytest славится своей простотой и лаконичностью.

Десктоп-приложения

Python, несмотря на то, что это язык интерпретируемый и не компилируется, находит свое применение и в разработке десктопных программ. Список популярных приложений, созданных на базе Питона, включает в себя разнообразные инструменты, такие как:

1. GIMP - визуальный редактор, разработанный для операционных систем Linux по редактированию изображений.

2. Ubuntu Software Centre - центр приложений для операционной системы Ubuntu для разработки функций установки и управления приложениями.

3. BitTorrent (до версии 6) - менеджер торрент-закачек для загрузки и обмена файлами через протокол BitTorrent. Позже разработка программы была переписана на C++, но сетевые функции, такие как peer-to-peer соединения, по-прежнему остались на Python.

4. Blender - ПО для создания 3D-графики (моделирование, анимацию, рендеринг).

5. Ansible - инструмент управления конфигурацией, который позволяет автоматизировать развертывание и управление ПО на множестве узлов.

Мобильные приложения

Обычно для разработки приложений под Android применяются Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS - Swift или Objective-C. Однако Python широко используется в разработке серверной части мобильных приложений.

Python также имеет фреймворки, предназначенные для создания кросс-платформенных мобильных GUI-приложений. Например, фреймворк Kivy и BeeWare предоставляют возможность разработки мобильных приложений для разных ОС - Android, iOS, Windows.

Фреймворк Kivy работает с мультимедиа, анимацией и другими вещами, что позволяет разработчикам создавать мобильные приложения с отлиным пользовательским интерфейсом. BeeWare предлагает простые средства для создания кросс-платформенных мобильных приложений с использованием виджетов, которые адаптируются под разные платформы.

Игры

Игры - это сфера компьютерной индустрии, где Python также нашел широкое применение. Несмотря на распространенное заблуждение о его ограничениях, этот язык программирования успешно использовался в разработке множества популярных игровых проектов, включая такие известные хиты, как Battlefield 2, World of Tanks, Civilization IV, The Sims 4, EVE Online.

Python применяется в создании пользовательских интерфейсов и работе с графикой. Однако, его чаще применяют в написании скриптов, которые отвечают за взаимодействие между персонажами и обработкой событий в игре.

Один из впечатляющих примеров использования Питона в игровой индустрии - это искусственный интеллект AlphaStar, разработанный для игры StarCraft 2. AlphaStar стал настоящим прорывом в мире ИИ, способным обыграть самых сильных геймеров.

Какие компании примняют Python

Python, широко применяемый в стартапах и компаниях, нашел свое применение и во множестве крупных организаций. Некоторые из них включают таких гигантов, как Google, который использует Python в качестве компонента своего мощного поискового движка. Dropbox же успешно применяет язык для оптимизации серверной инфраструктуры и внешнего интерфейса своей платформы хранения данных. Spotify применяет язык для проведения аналитики данных, обрабатывая огромные объемы информации о предпочтениях пользователей.

Python применяется и в сфере геоинформационных систем, где компании, такие как Esri, используют его в качестве инструмента настройки и оптимизации своих программ. В индустрии анимационного кино язык также нашел свое место - это такие компании, как Pixar и Industrial Light & Magic.

Язык применяется и в сфере тестирования и анализа рынка, где такие компании, как Intel, Cisco, HP, Qualcomm и IBM используют его для проведения комплексных исследований рынка. А организации NASA и Fermilab успешно применяют Python в научных вычислениях, справляясь даже с очень сложными вычислительными задачами.

Python применяют и в росийских компаниях, таких как VK, Сбер, МТС, Ростелеком и Яндекс.

Плюсы Python

Главный плюс Python - простота и лаконичность по сравнении с другими языками программирования. Отсутствие необходимости тратить месяцы на освоение сложного синтаксиса, как, например, в C++, и беспокоиться о возможных утечках памяти, делает язык особенно привлекательным выбором для разработчиков.

Благодаря тому, что язык является интерпретируемым, программы на Python представляют собой обычные текстовые файлы до момента их запуска. Это позволяет выполнять код на любой платформе, где установлен интерпретатор языка,.

Язык лёгкий для новичков. Язык интуитивно понятный и удобный для изучения, он не требуется дополнительных знаний, таких как английский язык. Компактность и простота позволяют писать меньше кода.

Python имеет огромное сообщество пользователей. Если вы столкнетесь с непонятной ошибкой или проблемой, то вы точно найдете решение в Интернете, например, на Stack Overflow.

Минусы Python

С одной стороны, Python не является самым быстрым языком программирования. Например, Swift, используемый для разработки iOS-приложений, работает почти в 9 раз быстрее, чем Python. Кроме того, реализация PyPy является более быстрой, но не полностью поддерживает все возможности оригинального языка.

С другой стороны, Python может быть не самым лучшим выбором для задач, требующих большого объёма памяти. В таких случаях лучше использовать вставки на C или C++, чтобы избежать проблем с производительностью.

Пайтон имеет сильную зависимость от системных библиотек, что затрудняет перенос приложений на другие системы. Для решения этой проблемы был разработан Virtualenv, но у этого решения есть свои недостатки, такие как избыточность полных методов изоляции и дублирование системных библиотек.

Минусом языка является Global Interpreter Lock (GIL), который не позволяет выполнять несколько потоков одновременно в реализации CPython. Но эту проблему можно решить временным отключением GIL, например, в пакете NumPy.

Ещё стоит упомянуть про динамическую типизацию, одну из самых известных особенностей языка Python. Динамическая типизация позволяет быстро и удобно писать код, но может приводить к ошибкам во время выполнения, что является её минусом. Тем не менее, благодаря отличной системе исключений и инструментам отладки, эти ошибки можно легко отслеживать.

Трудоустройство и зарплата Python-разработчика

Растущая популярность Python на протяжении последних восьми лет подтверждается данными индекса TIOBE, где язык занимает первые строчки. Начинающие разработчики могут рассчитывать на зарплату в диапазоне от 60 тысяч рублей, тогда как опытные программисты с опытом более двух лет могут рассчитывать на зарплату от 100 до 180 тысяч рублей.

Для того чтобы достичь зарплаты в размере 200 тысяч рублей и более, Python-разработчикам необходимо не только уверенно знать язык, но фреймворки и другин смежнын технологии. Среди востребованных фреймворков для разработки на Python можно отметить Django, Flask, PyTorch, TensorFlow. Знание этих фреймворков позволяет разработчикам создавать сложные проекты, что повышает их стоимость на рынке труда и дает возможность получать более высокие зарплаты.

Вывод

• Python - это один из наиболее востребованных языков программирования в веб-разработке, тестировании и анализе данных.
• Одним из главных плюсов Python является его гибкость и масштабируемость. Благодаря динамической типизации, язык помогает быстро создавать и изменять программы, а также легко интегрировать их с другими системами.
• Язык имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, который делает язык доступным даже для начинающих программистов. Python обладает огромным сообществом разработчиков, которые активно вносят вклад в развитие языка, например, создают библиотеки и фреймворки.
• Язык программирвоания включает мощные библиотеки для работы с научными вычислениями, машинным обучением, анализом данных, такие как NumPy, Pandas, Scikit-learn и Matplotlib, что делает его идеальным инструментом для решения задач анализа данных и ML.
• Питон часто применяют в автоматизации тестирования, благодаря Selenium и pytest, которые облегчают создание автотестов и дают высокую надежность тестирования ПО.
• Python можно легко интегрировать с другими языками программирования, такими как C/C++, Java, и базами данных, такими как MySQL и MongoDB, благодаря библиотекам и API.
• Язык Python - это мощный и гибкий язык программирования, который находит широкое применение во многих областях дейтельности, благодаря своей простоте, понятному синтаксису.