Что можно сделать благодаря python

Где используют Python

Data science, web development, gamedev и не только.

Python легко освоить благодаря простому и читабельному синтаксису. Этот язык применяют для множества задач — разработки веб-сайтов, приложений и игр, анализа данных, системного администрирования, тестирования. На Python пишут в Google, Facebook, Instagram, Spotify, Netflix.

По данным украинского сервиса поиска работы djinni, для Python-разработчиков открыто около 1800 вакансий, а один кандидат получает в среднем 10 предложений о работе в месяц.

Мы спросили у экспертов, как они используют Python в своей работе. Информацией поделились:

• Кристина Исакова, Data Scientist в Holidu и лектор курса «Прогнозирование и анализ временных рядов»;
• Александр Пиндык, Team Lead, Senior Software Engineer, Game AI Developer в Wargaming;
• Артем Тополь, System Product Owner в Wirex R&D;
• Ярослав Недашковский, сооснователь и CTO в a-Gnostics.

Data science, data analytics & data visualization

По данным Python Developers Survey 2020, 55% принявших участие в опросе используют язык для работы с данными.

Данные 2019 года показывают, что 87% data scientists используют именно этот язык при работе с большими объемами информации.

Кристина Исакова: «Дата-сайентисты, дата-аналитики и дата-инженеры, как правило, работают вместе и обмениваются результатами. Когда команда использует одни и те же инструменты, это значительно упрощает работу.

У Python есть все инструменты для анализа и обработки данных: библиотеки для статистического анализа и прогнозирования, широкий выбор пакетов для визуализации. Количество библиотек растет, адаптируясь к требованиям бизнеса и рынка.

Этот язык очень гибок. Он позволяет производить обработку данных, строить модели, создавать веб-сайты. В отличие от R или matlab, Python выходит за рамки академического пользования, что упрощает интеграцию с другими проектами.

Я работаю с time series (временными рядами) — последовательностью статистических значений некоторой переменной, зарегистрированных с определенным временным интервалом. Они помогают мониторить трафик на сайте, анализировать цикл продаж, строить механизмы проверки здоровья систем (нагрузка на сервер, уровень температуры), работать с медицинскими данными (пульс, сердечный ритм). Временные ряды используются и в прогнозировании, мониторинге, выявлении аномалий.

У Python есть много библиотек и инструментов для работы с временными рядами. Так, с помощью библиотеки statsmodels можно разложить ряд на составляющие: тренд, сезонность и остатки. Также можно исследовать автокорреляцию и частичную автокорреляцию. Statsmodels предлагает инструменты сглаживания временного ряда и построения моделей прогнозирования, таких как экспоненциальное сглаживание и модели Хольта-Винтерса. Библиотека Pandas, используемая многими аналитиками, позволяет упростить работу с временными рядами, используя индексацию по времени».

Python предоставляет десятки графических библиотек. Чтобы создать графическое представление или интерактивный сюжет, нужно подобрать библиотеку — например, Pandas Visualization или Plotly.

Ярослав Недашковский: «Python у нас — основной язык для Data Science. Мы используем его и для задач DataOps (сбор, валидация, очистка данных), и для ModelOps (тренировка, переобучение, версионирование моделей и так далее). Кроме того, большинство сервисов a-Gnostics — нашей платформы для анализа данных c промышленного оборудования — написано именно на Python.

Важно, что язык дает возможность за несколько дней построить прототип.

Но есть и минусы. Простота Python может сыграть злую шутку. Некоторые временные и не самые оптимальные решения могут стать постоянными (плата за низкий порог входа). Но если проводить code review — проблема исчезнет. Также среди недостатков — ограничения по скорости и памяти, но их сложно назвать критическими. При грамотном написании кода и организации сервисов проблем быть не должно.

Python — лучший инструмент с хорошей инфраструктурой для решения задач анализа данных. Радует, как быстро развивается автоматизация в Data Science (например, появился сервис coiled.io, который позволяет масштабировать конвейеры данных в облаке с минимальными модификациями в коде), что позволяет больше фокусироваться на построении продукта».

курсы по теме:

Data Science with Python

Сферы применения Python

У Python всегда найдется несколько способов применения, которые заинтересуют даже опытных разработчиков. Что уж говорить о начинающих!

Не нужно быть профессионалом, чтобы начать работу с Python — это его главное достоинство. Синтаксис Python делает код похожим на естественный язык, благодаря чему его легко изучать.

В данной статье будет перечислено все, что можно сделать с помощью Python: от простых приложений, не требующих от разработчика особой подготовки, до продвинутых продуктов, для создания которых нужны знания в других областях, помимо программирования.

Автоматизация

Это самый простой способ применения Python. Не нужно становиться экспертом, чтобы создать простую автоматизацию, которая избавит от выполнения повторяющихся задач.

Достаточно только найти то, что стоит автоматизировать, а затем изучить библиотеки Python, которые помогут выполнить эту задачу.

Что стоит автоматизировать? Да что угодно. Вот лишь несколько сценариев.

• Автоматизация утренних новостей.
• Отправка электронных писем.
• Автоматизация отчетов Excel.
• Сообщения в WhatsApp.
• Tinder.

Вот как я использовал Python для отправки сообщений в WhatsApp.

Написав скрипт для автоматизации задачи, можно запланировать его выполнение на любое удобное время. Забудьте о том, чтобы выполнять скучные задачи вручную!

Если вы еще не определили для себя отправную точку, стоит начать с веб-автоматизации. Существует множество сайтов, которые можно автоматизировать с помощью одной библиотеки Python — Selenium.

Веб-скрейпинг

Веб-скрейпингом называется сбор данных с сайтов. Это навык, которым должны обладать аналитики данных и специалисты по исследованию данных. Но его можно использовать в любой области, где есть потребность в данных.

Веб-скрейпинг — это техника, которая заключается в создании скрейперов (автоматических ботов), извлекающих миллионы точек данных из интернета. Это похоже на копирование данных с сайта и последующую вставку их в электронную таблицу. Однако, если на выполнение такой задачи вручную могут уйти часы, то веб-скрейпер справится за пару минут (или секунд).

В этом 3-минутном видео (на английском языке) показано все, что нужно знать о веб-скрейпинге.

Вот как выглядит этот процесс (все действия выполняются ботом, данные автоматически извлекаются и печатаются в текстовом редакторе Python).

В Python можно скрейпить сайты с помощью таких библиотек, как Beautiful Soup, Selenium и Scrapy.

• Beautiful Soup — простая в освоении библиотека, но у нее много ограничений.
• Selenium — это библиотека для автоматизации веб-процессов, которая может скрейпить сайты на JavaScript, но особой скоростью не отличается.
• Scrapy — надежный фреймворк со множеством функциональных возможностей, который работает быстрее, чем две другие библиотеки.

Анализ данных и наука о данных

Данные — одна из самых ценных элементов интернета. Некоторые даже называют данные “новой нефтью XXI века”.

Даже если это не так, невозможно отрицать то, что в интернете и у крупных организаций хранится огромный объем данных. По прогнозам IBM, в 2020 году глобальный объем данных достиг 35 зеттабайт.

При наличии такого количества данных растет спрос на профессионалов, способных работать с ними и извлекать из них пользу. Именно здесь в игру вступают аналитики и специалисты по исследованию данных.

При анализе данных Python помогает в процессах их очистки и обработки, а также при создании визуализаций. Для этого используются конкретные библиотеки Python — Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn.

Специалисты в сфере науки о данных обычно используют Python для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают результаты на основе переданных данных.

Информация об использовании Python в науке о данных, изложенная в 5-минутном видео:

Как и при разработке игр, такие языки, как C++, C# и Java, являются более популярными для создания таких приложений.

• Поврежден жесткий диск? Python спешит на помощь!
• Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python
• Mito: быстрый анализ данных на Python

Читайте нас в Telegram, VK и Дзен

Двенадцать классных вещей, о которых вы не знали, что их можно делать с помощью Python

Python — один из самых популярных языков программирования сегодня, и он широко используется как в разработке программного обеспечения, так и в науке о данных. Он чрезвычайно прост в освоении, но в то же время невероятно мощен, что делает его одним из наиболее широко используемых языков программирования в мире прямо сейчас. ‍ В этой статье вы узнаете о множестве различных применений Python, которые продемонстрируют, насколько полезным оно может быть в вашей повседневной жизни, включая веб-разработку и анализ данных. Даже некоторые из самых опытных программистов Python иногда могут быть удивлены его возможностями. Вот 12 примеров того, как вы можете использовать Python, которые могут просто поразить вас. ‍ 1) Создавайте приложение с Python Для тех, кто интересуется разработкой приложений, Python имеет большой смысл. Во-первых, это язык с открытым исходным кодом, а это означает, что разработчики не платят лицензионные сборы. Кроме того, многие крупные компании уже используют Python для создания приложений, поэтому спрос на разработчиков, “говорящих” на нем, высок. К тому же, Python хорошо подходит для создания приложений и игр. Если вы хотите начать программирование и разработку приложений, в частности, сначала научитесь программировать на Python. Вы не пожалеете об этом! ‍ 2) Создавайте 2D-игры с помощью Python Разработка простых игр на Python — отличный способ научиться программировать, особенно если вы новичок в программировании. Вы можете легко выполнять базовую анимацию и создавать визуальные эффекты, такие как тени и освещение. Пара быстрых поисков в Google приведет вас к отличным платформам с открытым исходным кодом, которые помогут вам быстро начать работу и помогут вам развить свои навыки, не говоря уже о портфолио. Кроме того, в Интернете доступны тысячи существующих игровых шаблонов, использующих сценарии Python; они просто ждут, пока вы их настроите (или вы можете создать свои собственные с нуля). Оттуда переход к 3D-графике становится проще с новыми библиотеками с открытым исходным кодом, такими как Pyglet или Panda3D. ‍ 3) Создавайте роботов с помощью Python Умение программировать с использованием Python может помочь вам создавать удивительных роботов и дронов. От создания собственного автономного робота до взлома дрона — вы можете использовать свои навыки кодирования для управления многими из этих устройств, которые сегодня используются в повседневной жизни. Одним из распространенных применений программирования на Python, когда речь идет о робототехнике, является создание автономного робота. Сегодня многие люди хотят создать собственного автономного робота, но не знают, с чего начать. Имея базовые знания о том, как работают роботы, вы действительно можете превратить их в функциональные творения. ‍ 4) Создавайте приложения дополненной реальности (AR) с помощью Python За последний год популярность дополненной реальности резко возросла. Благодаря усовершенствованиям Google Glass и устройств Samsung Galaxy дополненная реальность быстро стала доступной для всех, кто хочет с ней поэкспериментировать. Создать AR-приложение на Python намного проще, чем вы думаете! Представьте себе мир, в котором вы можете навести свой телефон на любой объект и увидеть всю его статистику. Дополненная реальность может воплотить эту мечту в реальность. Чтобы создать приложение дополненной реальности с помощью Python, сначала узнайте, как работает компьютерное зрение. ‍ 5) Создавайте простые и быстрые веб-сайты Многие стартапы хотят сделать крутой сайт, но не хотят тратить на это слишком много денег. В этих случаях Python может стать отличной альтернативой. Существует ряд сред и платформ веб-разработки с открытым исходным кодом, которые используют языки программирования PHP или Perl, но они требуют от вас некоторого знания HTML/CSS. Однако если вы знаете, как программировать на Python, вы можете работать с несколькими надежными платформами веб-приложений, которые вообще не полагаются на какой-либо внешний язык (кроме стандартных HTTP-запросов). Двумя такими фреймворками являются Django и CherryPy. ‍ 6) Используйте Python для написания песен Поскольку Python — это язык программирования, его можно использовать для создания или написания чего угодно. Так почему бы не использовать его для написания собственной песни? Используя Python, вы можете комбинировать другие программы и удобные интерфейсы, что позволяет создавать самые разные вещи. Один из таких интерфейсов, называемый Sonic Pi, позволяет пользователям создавать музыку и воспроизводить ее на акустическом пианино. Хотя есть несколько предустановленных песен, которые поставляются с Sonic Pi при загрузке, пользователи также могут легко играть вместе со своими любимыми песнями. Помимо возможности создавать музыку с помощью Sonic Pi, вы также можете использовать Python для распознавания речи и технологии преобразования текста в речь. ‍ 7) Python идеально подходит для анализа данных Python — отличный язык для анализа данных, но он не ограничивается одним типом данных. Поэтому, если вы заинтересованы в изучении своего конкретного набора данных, есть несколько способов использования Python и его библиотек. Выбор за вами, в зависимости от того, какие данные вы хотите проанализировать. Python — это простой и распространенный инструмент для таких задач. Большинство компаний, работающих с большими данными, используют Python для анализа наборов данных. ‍ 8) Python автоматизирует парсинг веб-страниц Существует множество модулей Python, которые могут парсить веб. Однако, на наш взгляд, Scrapy по-прежнему остается одним из лучших вариантов. Это потому, что он расширяемый, что позволяет создавать собственные селекторы и конвейеры; у него интуитивно понятный декларативный стиль программирования; и он включает встроенный механизм для заданий в очереди. Веб-скрапинг полезен, если вы хотите использовать чужие API или если ваше приложение зависит от динамических данных (таких как спортивные результаты), которые недоступны с помощью обычных средств. ‍ 9) Python делает отличные презентации Большинство людей предпочитают использовать PowerPoint, Keynote или Google Slides. Хотя они подходят для простых презентаций, Python может помочь вам в создании невероятных презентаций. На самом деле, Python позволяет легко делать классные вещи, например, воспроизводить видеоклипы и запускать игры со слайдов во время презентации. При этом работа будет идти быстрее, чем все, что вы могли бы создать в PowerPoint или Google Docs, потому что вы пишете все это на Python, а не в инструменте с графическим интерфейсом! Есть много ресурсов, которые могут помочь вам получить больше информации о том, как сделать это самостоятельно. ‍ 10) Python работает на большинстве платформ Python свободно доступен для Windows, Mac и Linux; кроме того, он поддерживается широким спектром операционных систем. Это означает, что вы можете писать код на одном компьютере и легко запускать его на другом — загрузка или установка не требуются. Python работает даже в веб-браузерах, поэтому вы можете экспериментировать со своим кодом прямо в браузере. ‍ 11) Django оживляет веб-сайты с помощью Python Сочетание скорости и простоты использования сделало Python отличным выбором для программирования веб-сайтов и приложений. Одним из примеров веб-сайта на основе Python является Django, популярный фреймворк для создания динамических веб-сайтов. Сайты, созданные с помощью Django, часто достигают очень высокого уровня трафика из-за его стабильной природы, эффективного кода и универсальности. (Также говорят, что его довольно легко освоить.) Сайты, написанные на Python, обычно загружаются быстрее, чем сайты, написанные на других языках, таких как C++ или Java; однако Python не всегда быстрее всех остальных. Несмотря на это, важно отметить, что скорость веб-разработки зависит не только от выбора языка; Сайты на основе JavaScript можно создавать с той же скоростью, что и сайты на Python, если они сделаны правильно. Многое также зависит от того, насколько сложным будет ваш сайт; создание более сложных веб-сайтов может занять больше времени, независимо от того, работаете ли вы с Python или нет. ‍ 12) Python создает потрясающие анимации Сегодня есть несколько способов использования Python, но, вероятно, самый крутой из них — это то, как он используется для анимации. Если вы посмотрите некоторые из ваших любимых анимационных фильмов, таких как «Симпсоны в кино» или «Гадкий я», вы увидите моменты, когда персонажи говорят; их губы на самом деле двигаются синхронно со словами. Это создает более реалистичный вид, потому что, если бы они не совпадали с диалогами, это отвлекло бы зрителей от просмотра фильма. ‍ Создание подобных анимаций выполняется с использованием различных инструментов, включая такие программы, как Maya или Flash, и даже такие языки программирования, как C++, но Python участвует во всех этих этапах. ‍ Вы еще не впечатлены? Что ж, хорошая новость заключается в том, что вы можете выучить Python в кратчайшие сроки! ‍ Python — это универсальный язык программирования, который довольно легко освоить. Если вы новичок в Python, не беспокойтесь — вы быстро освоите основы. Использование Python может облегчить вашу жизнь за счет автоматизации рутинных задач, но вы также можете делать с ним некоторые удивительные вещи, которые могут быть незаметны большинству людей. Надеюсь, эта статья открыла вам глаза и даже пробудила интерес к тому, что вы можете сделать с помощью Python!

Наталья Атиф

Руководитель отдела тестирования с опытом в обеспечении качества более 10 лет Все статьи автора

Что такое Python и что с ним делать?

В мире больше тысячи языков программирования, используемых для создания приложений. У каждого свои особенности, а также плюсы и минусы. Один из самых популярных языков программирования на сегодня — это Python . С момента основания, в 1991 году разработчиком по имени Гвидо Ван Россум, рейтинг Python растет с каждым днем и все еще имеет большой потенциал в будущем.

Будучи продвинутым языком программирования, Python используется при разработке приложений высокого уровня:

• Программирование веб-сервера: разработчики работают с помощью библиотек Python, таких как Django и Flask.
• Прототипирование: с помощью Python разработчики создают прототипы для представления клиенту.
• Разработка игр: используется при написании игр, в том числе с графическим интерфейсом, с помощью таких ресурсов, как PyGame.
• Наука о данных и машинное обучение: Python – лучший и наиболее часто используемый язык для машинного обучения и анализа данных. Большое количество библиотек помогает в разработке приложений в области науки о данных. Он имеет библиотеки, доступные для обработки данных, их визуализации и очистки, и некоторых других связанных функций.

Python — это самый быстрорастущий язык программирования. Им пользуются многие крупные корпорации: Netflix, Facebook, Dropbox, Spotify, World of Tanks и даже Google. Почему наибольшие мировые компании делают свой выбор в пользу этого языка, поделимся ниже.

15 причин выбрать Python:

1. Он идеально подходит для новичка. Именно низкий порог входа выделяет Python среди других. Ведь он будет понятен даже тем, кто изучал другой язык или не программировал вовсе.
2. Этот язык логичный и имеет минималистичный синтаксис. Его легко писать, читать и поддерживать. У него нет сложного синтаксиса, как у других языков высокого уровня, таких как C или C++.
3. Подходит для работы на любой платформе. Благодаря программе-интерпретатору, код запустится везде, где она будет установлена.
4. Высокий спрос на рынке кадров. Хорошие специалисты нужны всегда, и тем более исходя из высокого рейтинга, они нужны вдвойне.
5. Широкое использование. Python универсален, им пользуются в веб-разработках, приложениях, мобильных девайсах, играх.
6. Из-за того, что его используют от маленьких организаций до компаний-гигантов – существует мощная поддержка на рынке.
7. Доступность обучения и огромная библиотека, благодаря которой решается возникшая задача или проблема. Также количество вебинаров и понятные видео есть в свободном доступе на Youtube.
8. Внешний вид. Строгие требования к написанию кода организовывают и, в результате, код выглядит системно и понятно.
9. Даже несмотря на строгую динамическую типизацию, Python позволяет немного больше, в отличии от других языков, что упрощает поддержку кода.
10. Скорость развития языка. Он постоянно совершенствуется и его производительность повышается с каждой новой версией. Также благодаря тому, что обращается внимание на новые идеи по улучшению, которые исходят от пользователей, а не только от участников проекта.
11. Снижает стоимость обслуживания. Упрощает поддержку приложений и, таким образом, снижает связанные с этим затраты.
12. Уберегает от программных ошибок. Не дает ошибке кода инициировать ошибку сегментации в приложении.
13. Просто и быстро. Сообщество Python обеспечивает своевременную и практическую поддержку пользователей, а также быструю адаптацию кода. Некоторые эксперты любят давать прозвище «готовый к работе язык», потому что для выполнения требуется только простой код.
14. Асинхронное кодирование — использует один цикл событий для выполнения задания с небольшими интервалами.
15. Интеграция с другими языками. Благодаря библиотекам Python, таким как Cython и Jython, которые интегрируются с другими (например, C, C++ и Java) для кросс-платформенной разработки. Это явный плюс, поскольку ни один язык не идеален, а иногда для требуются различные языковые функции, которые невозможно реализовать на одной платформе.

Сравнение с другими языками

Python уже давно стал одним из самых популярных языков программирования в мире, и не собирается сдавать позиции. По последним исследованиям TIOBE за октябрь 2020 года, он уверенно идет ко второму месту, хотя еще год назад прочно занимал третье. Еще ни у кого не выходило сдвинуть с лидерских позиций C и Java, так что с интересом ждем следующих показателей.

Также стремительный рост Python замечен и в Developer Survey Results 2019 (Stack overflow). По предоставленной статистике, за год обогнал C#, и в 2018 — обошел PHP.

Благодаря указанной выше статистике, становится ясно, что ближайшие пять, а то и десять лет еще имеет смысл изучать и развиваться в этом направлении.

Где обучиться разработке на Python?

Python на протяжении большого промежутка времени остается самым предпочтительным и надежным языком для создания приложений на стороне ПК и веб-сервера. В Web Academy проходит курс “Python с нуля” с профессиональными тренерами, большим количеством практических занятий, на которых закрепляется теория, и получением сертификата по окончанию. Подробная информация о курсе находится здесь. До встречи на занятиях в Web Academ