Что можно делать в python

Python

Python — это высокоуровневый язык программирования, отличающийся эффективностью, простотой и универсальностью использования. Он широко применяется в разработке веб-приложений и прикладного программного обеспечения, а также в машинном обучении и обработке больших данных. За счет простого и интуитивно понятного синтаксиса является одним из распространенных языков для обучения программированию.

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»

Для чего нужен Python

Data Science и машинное обучение. Эти два направления IT тесно связаны друг с другом. Наука о данных заключается в обработке больших массивов информации из базы данных, а машинное обучение — в разработке компьютерных алгоритмов, способных учиться на ней и делать точные прогнозы. В Data Science используют Python для включения очистки и разметки данных, поиска и обработки статистической информации, ее визуализацию в виде диаграмм, графиков и т.д. С помощью библиотеки Python ML классифицируются изображения, тексты, поисковый трафик, осуществляется распознавание лиц и речи, глубинное машинное обучение.

Веб-разработка. Многие крупные интернет-компании, такие как Google, Facebook, программируют на Python свои самые известные проекты, например, Instagram, YouTube, Dropbox и т.д. Этот язык позволяет вести веб-разработку на стороне сервера, потому что его обширная библиотека включает множество решений как раз для реализации сложных серверных функций. За счет своей простоты использования Python широко применяется небольшими командами и одиночными разработчиками для создания сайтов, десктопных и мобильных веб-приложений.

Разработка и тестирование ПО. Возможности Python используются тестировщиками и разработчиками для поиска и исправления ошибок, автоматической сборки, разработки прототипов программного обеспечения, управления проектами и т.д. Кроме того, с помощью сред модульного тестирования «Питона» осуществляется проверка функций. Также на этом языке создаются тестовые скрипты, имитирующие различные сценарии использования ПО. Разработчики аппаратных платформ (например, IBM, Hewlett-Packard, Intel) тоже используют Python для тестирования своей продукции.

Профессия / 16 месяцев
Тестировщик-автоматизатор

Лучший выбор для быстрого старта в IT

История разработки и названия

Язык программирования Python был создан в 1989–1991 годах голландским программистом Гвидо ван Россумом. Изначально это был любительский проект: разработчик начал работу над ним, просто чтобы занять себя на рождественских каникулах. Хотя сама идея создания нового языка появилась у него двумя годами ранее. Имя ему Гвидо взял из своей любимой развлекательной передачи «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык программирования он и выбрал — Python, что это означало название комик-группы. Это шоу было весьма популярным среди программистов, которые находили в нем параллели с миром компьютерных технологий.

История развития Python включает несколько этапов, каждый из которых заканчивался выходом новой версии:

• В 1991 году Гвидо опубликовал первую версию (0.9.0) языка, включающую базовые возможности — в частности, работу с данными различных типов и корректировку ошибок.
• Через три года вышла версия 1.0, в которой функционал был дополнен обработкой списков данных: систематизацией, фильтрацией, сокращением, сопоставлением.
• Версия 2.0 была опубликована в 2000 году и отличалась исправленными недочетами прежних версий, а также новыми полезными функциями для программистов — в частности, поддержкой Unicode и облегченной методикой циклического просмотра списка.
• В 2008 году представлена версия Python 3, включившая возможность печати, поддержку деления чисел и расширенное исправление ошибок.

Язык программирования «Питон», начавшийся как проект одного человека, сегодня развивается и поддерживается командой разработчиков. В 2001 году они объединились в некоммерческую организацию Python Software Foundation, целями которой стали популяризация и совершенствование языка в сообществе программистов, контроль над интеллектуальными правами, проведение тематических конференций и т.д.

Читайте также Востребованные IT-профессии 2023 года: на кого учиться онлайн

Философия языка Python

Как и многие другие языки программирования, Python развивается в рамках общей концепции, которая сформулирована в так называемом The Zen of Python (Дзене Питона). В соответствии со своим названием она изложена в виде коротких изречений, напоминающих дзен-буддистские коаны, например:

• красивое лучше, чем уродливое;
• явное лучше, чем неявное;
• простое лучше, чем сложное.

В целом, ответив на вопрос что такое python, и, если свести концепцию «Питона» к общим принципам, они будут выглядеть следующим образом:

• cтремление к простоте и интуитивной воспринимаемости кода;
• простые, но строгие правила с минимальным числом исключений и множественных трактовок;
• ориентированность на выполнение практических задач и поиск очевидных решений.

Особенностью самого Python и разработанных для него обучающих материалов является определенная ироничность. Она специально используется создателями для того, чтобы повысить интерес к языку со стороны программистов, сделать его освоение и использование забавным и игровым.

Характеристики Python

Интерпретируемость. В «Питоне» операторы кода исполняются последовательно с помощью программы-интерпретатора. Если по ходу исполнения программы встречается ошибка, оно сразу же прекращается. Это позволяет Python-разработчику быстро обнаружить и устранить недочеты, но в то же время снижает производительность.

Динамическая типизация. Это автоматическое связывание переменной и типа в момент, когда ей присваивается определенное значение. Такой механизм ускоряет написание программы в различных ситуациях (например, при работе с переменными данными), но повышает вероятность ошибки.

Язык высокого уровня. Python по своему синтаксису и грамматике близок к естественным языкам. Благодаря этому программисту с его помощью легче описать различные структуры данных и операции, что также ускоряет и упрощает написание кода. Кроме того, это делает ПО, написанное на «Питоне», менее зависимым от платформы.

Объектно-ориентированность. Написанная на «Питоне» программа представляет собой совокупность объектов, каждому из которых присвоены определенный класс и место в иерархии. Таким образом проще управлять процессом программирования, что особенно важно при создании сложных проектов.

Станьте Fullstack-разработчик на Python и найдите стабильную работу
на удаленке

Преимущества Python

Простота и воспринимаемость. Язык «Питон» специально создан похожим по своему синтаксису на естественные языки (прежде всего английский). Блоки кода в нем отделяются друг от друга пробельными отступами. Это делает код, написанный на Python, более удобочитаемым и понятным для программистов. Минималистичный синтаксис также позволяет реже обращаться к документации и писать меньше строк кода, что, в свою очередь, ускоряет работу над проектом.

Обширная библиотека. Программисты и сообщество пользователей «Питона» создали для этого языка большую библиотеку, в которой содержатся оптимизированные и многократно используемые фрагменты кода для решения практически любых задач. Благодаря этому программисту не нужно писать код полностью с нуля, что также ускоряет работу над проектом или анализом данных. Кроме того, сообщество пользователей Python создало множество сторонних библиотек с дополнительными материалами, а также обширную сеть форумов, на которых делятся опытом и решениями.

Совместимость. Интерпретатор Python может интегрироваться с другими языками программирования — например, с Java, C и C++. Благодаря этому Python-разработчики могут расширять функциональность своего проекта, подключая к нему их возможности. Верно и обратное: программы, написанные на указанных языках программирования, можно сочетать с модулями, созданными с помощью «Питона».

Мультиплатформенность. Программы, написанные на Python, адаптированы ко всем существующим аппаратным и программным платформам. Язык используется для работы на разных устройствах, от мейнфреймов до смартфонов и карманных компьютеров под управлением операционных систем Microsoft Windows, MacOS, iOS, Android, UNIX, Linux, Symbian, PalmOS и т.д. Это создает широчайшие возможности для разработки программных продуктов различного назначения, адаптированных под разные платформы.

Мультипарадигменность. На «Питоне» можно программировать в различных парадигмах: объектно-ориентированной, функциональной, императивной, процедурной, структурной и т.д. Это достигается за счет подключения дополнительных библиотек, интерпретаторов и фреймворков. Мультипарадигменность позволяет расширить выразительные способности языка программирования, решать с его помощью больший спектр задач в рамках одного проекта.

Читайте также Как создать простую игру «Змейка» на Python и Pygame

Недостатки Python

Низкая производительность. Python относится к интерпретируемым языкам программирования, поэтому написанный на нем код исполняется с определенной задержкой и расходом дополнительных ресурсов компьютера. Из-за быстрого роста мощностей этот недостаток в последнее время стал не так ощутим, но на слабых устройствах (например, старых ПК или смартфонах) он все еще является проблемой. Частично она решается с помощью перезаписи особо «трудных» участков кода на других совместимых языках.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL). Эта функция позволяет синхронизировать работу нескольких потоков, поочередно приостанавливая и запуская их. Это снижает риск конфликтов между потоками при обращении к одним и тем же участкам памяти, тем самым защищая данные от разрушения. Однако данная функция также ограничивает параллельность вычислений, снижая их эффективность на многоядерных и многопроцессорных системах.

Синтаксис. Обычно этот аспект Python считается его преимуществом — в частности, за счет простоты, удобочитаемости. Однако многие программисты, привыкшие работать с другими языками, при переходе на «Питон» часто сталкиваются с неудобством некоторых использованных в нем архитектурных решений. Впрочем, эти недостатки обычно заметны на очень высоком уровне программирования и по большей части являются делом привычки.

Использование Python также включает решение фундаментальных и прикладных научных задач, анализ данных, разработку игр и специализированного ПО для дизайнеров, музыкантов, видеомонтажеров, фотографов и т.д. Хотя этот язык не лишен недостатков, его простота и универсальность оказались востребованными практически во всех сферах человеческой деятельности.

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

Статьи по теме:

Что можно написать с помощью Python?

Почему популярность Python растет, а специалисты советуют выбирать его в качестве первого языка? Он стал самым популярным в 2022 году в индексе TIOBE. Джеймс Гавернер, сооснователь RedMonk назвал «питон» основным языком Data Science.

Python — язык программирования для упрощенной работы с базами данных. В этой статье мы разберем, чем он полезен в разных направлениях.

Сферы применения Python

Python — один из основных языков в продвинутой аналитике данных, Data Science, веб-разработке. Он широко используется в тестировании, для оптимизации рутинных процессов, в веб-скрейпинге, DevOps и даже немного в разработке игр.

Python для веб-разработки

У питонистов есть как мощные фреймворки с богатым инструментарием, например — Django, так и более легковесные варианты для малых проектов в виде FastAPI или Flask. «Питон» позволяет полностью выстроить бизнес-логику и, используя готовые решения библиотек, быстро сделать готовый продукт.

Для веб-разработки не нужно высшее образование. Глубоких знаний по математике или Computer Science не требуется. Код на Python понятнее и приятнее, чем любой другой код. А писать его легче.

Использование Python в аналитике

Запустить Excel и делать в нем что-то, было удивлением в 90-х. В 2000 году знание ВПР (Vlookup) делало из вас самого умного человека в компании. После 2010 года преимущество было у тех, кто освоил Tableau или Power BI. Сейчас этим уже никого не удивить.

«Питон» впервые появился в 1990 году. А с 2019 года он стал полностью автономным и независимым языком. На данном языке можно создавать продающие картинки и интерактивные дашборды профессионального уровня. «Питон» лучше многих существующих решений для визуализации в бизнесе, потому что и у него самого, и у библиотек для визуализации открытый исходный код.

Если для вас аналитика — это что-то сложнее, чем подсчет среднего количества, то реализовывать ее в Excel трудно. Только на «питоне» существует целая группа библиотек для продвинутого анализа временных рядов, работы с небольшими табличными данными, Big Data и разнопланового A/B-тестирования. Любой код на нем легко встроить в существующие бизнес-процессы в отличие от дашборда на том же Power BI.

Как использовать Python в Data Science и визуализации данных

Сейчас можно уверенно отделить просто аналитику данных от науки о данных. Задачи аналитиков и дата сайентистов, как и способы их решения, разнятся и идут в разных направлениях. Аналитики чаще работают на бизнес. Проверяют гипотезы, запускают A/B-тестирования, рисуют картинки и компонуют дашборды.

В науке о данных больше исследования, больше объема, больше требований к хард скиллам. Почти все модные слова, которые вы видели в рекламе, из Data Science: машинное обучение, глубокое изучение, искусственный интеллект. При этом, конечно, нужно и процессировать сырые данные, и проверять гипотезы, и создавать картинки.

Датасайентисту картинки нужны для себя, чтобы буквально посмотреть на данные и что-то в них найти. А аналитику чаще важно сделать картинки попроще и меньше, но чтобы они максимально интуитивно воспринимались всеми людьми.

Есть пять основных способов визуализации данных с помощью «Питона»:

• столбчатая диаграмма
• гистограмма
• тепловая карта
• диаграмма размаха
• радиальная диаграмма

Как Python помогает в тестировании

Тестирование очень тесно связано с веб-разработкой. Как правило, автотесты пишут люди, разработавшие сайт. Например — связка Lettuce и Selenium позволит существенно сократить время на отладку проекта.

QA-специалисты отдают предпочтение Python за логичный синтаксис и простоту в изучении. Он отлично подойдет тем, у кого мало опыта в тестировании приложений.

Модульные тесты можно проводить с помощью удобных фреймворков:

Можно ли с помощью Python создавать игры

Существует много игр, которые созданы на «питоне». Есть распространенный миф, что он не годится, чтобы писать серьезные проекты. Но разработчики The Sims 4, World of Tanks, Цивилизация IV, Battlefield 2 точно с ним не согласятся.

Обычно «питон» используется для создания сценариев. Например — он требуется для взаимодействия с персонажем, запуска сцен и обработки событий.

Как Python используют в машинном обучении и научных вычислениях

Благодаря простоте, краткости и большому набору инструментов «питон» стал любимым языком исследователей.

Стабильность и безопасность языка делают его идеальным для интенсивных вычислений, без которых не обходятся ИИ и ОД. Кроме того, богатый набор библиотек поддерживает разработку моделей и алгоритмов.

• SciPy — набор инструментов для научных вычислений
• NumPy — расширение для работы с матрицами и многомерными массивами
• Pandas — библиотека для анализа данных
• Matplotlib — библиотека для создания сложных графиков

Помощь Python в веб-парсинге

«Питон» используется для автоматизации парсинга страниц. Как конкурентов, так и, например, клинических испытаний, отслеживания цен, аналитики, анализа социальных сетей, машинного обучения и других проектов с многочисленным объемом данных. Это называется Data Mining.

Другие направления

DevOps / Data Engineering

Иногда девопса или дажа инженера в команде нет. Его функции может выполнять один человек или целые отделы. «Питон» используется в работе DevOps и инженерии данных, независимо от размера отдела. Он рассматривается как сценарный язык программирования.

Desktop development

На данный момент у Python пять кроссплатформенных инструментов, которые можно использовать написания серьезных приложений для Windows, Linux или Mac. Например — «Тикинтер», PyQt, PyGTK, WxPython.

Практическое использование показывает, что ни один из инструментов не может создавать на 100% кроссплатформенные приложения. Поэтому создание коммерческого десктопа на этом языке программирования — весьма сомнительная затея. Маловероятно, что компании возьмутся за нее.

Особенности Python

Ключевой козырь «питона» — простота. Вам не нужно месяцами изучать неприступный синтаксис, как в C++, или беспокоиться об утечках. Язык делает все сам.

Дополнительные преимущества Python:

• Интерпретируемый язык. Предварительно выполненные программы «питона» — обычные файлы с текстом. Они могут работать на любой платформе, где есть толкователь.
• Доступен и прост. Вы можете использовать его бесплатно, где бы не находились.
• Удобен для новичков. «Питон» хорошо продуман и логичен. Вам не обязательно знать английский. Вам не придется писать тома кода, что значительно ускоряет разработку.
• Быстрая разработка. Веб-разработка на «питоне» в 10 раз быстрее C/C++ и в 5 раз быстрее Java. Это облегчает работу программиста и повышает производительность. Молодые компании выбирают «питон» из-за скорости написания кода. Чем быстрее вы сможете выйти на рынок, тем больше будет ваше конкурентное преимущество.
• Активное сообщество. Количество читателей «питона» огромное, если вы увидите ошибку, то с большой вероятностью найдете решение в Интернете. Скорее всего, кто-то уже сталкивался с подобной ошибкой и выкладывал решение на Stack Overflow.

Растущая популярность «питона» связана с его широкой сферой применения. Он прост в изучении, а некоторые минусы языка, например — производительность, можно нивелировать, используя библиотеки.

Немаловажный момент — питон-разработчики хорошо зарабатывают. Согласно данным HH.ru, в Москве нижний порог заработной платы у новичков — от 60 000 рублей, а у программистов со стажем — от 300 000 рублей и выше. Самое приятное — работу можно найти как в крупных компаниях, так и на фрилансе.

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

5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python

Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе.

Преимущества Python

Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях.

Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:

• NumPy — для работы с высокоуровневыми математическими функциями и многомерными массивами.
• Django и Flask — веб-разработка и веб-приложения (например, Pinterest, YouTube и Instagram написаны на Django).
• SQLAlchemy — для работы с базами данными с применением технологии ORM.
• Cocos2d — мобильные и браузерные игры.
• Tornado — для создания высокопроизводительных приложений, которые способны работать одновременно с сотней тысячей пользователей.
• Bubot — для программирования робототехники и домашней автоматизации, как вариант — использование на Raspberry Pi.

Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного. ��

1. Веб-разработка

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде, например, React. Кстати такой стэк использует DropBox. ��

Пример — настройка доступа к файловой системе компьютера со смартфона

Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:

Что такое Python?

Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.

В чем заключаются преимущества языка Python?

Язык Python имеет следующие преимущества:

• Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
• Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
• Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
• Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
• Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
• Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
• Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.

Где применяется Python?

Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:

Веб-разработка на стороне сервера

Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.

Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.

Автоматизация с помощью скриптов Python

Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:

• Одновременное переименование большого количества файлов
• Преобразование файла в другой тип файла
• Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
• Выполнение базовых математических операций
• Отправка сообщений электронной почты
• Загрузка контента
• Выполнение базового анализа журналов
• Поиск ошибок в нескольких файлах

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:

• Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
• Извлечение и выбор различных характеристик данных
• Разметка данных добавляет данным значимые имена
• Поиск статистической информации в данных
• Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм

Специалисты по работе с данными используют библиотеки Python ML для моделей машинного обучения и создания классификаторов, которые точно классифицируют данные. Классификаторы на основе Python используются в различных областях и применяются для выполнения таких задач, как классификация изображений, текста и сетевого трафика, распознавание речи и распознавание лиц. Специалисты по работе с данными также используют Python для глубокого обучения — передовой техники машинного обучения.

Разработка программного обеспечения

Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:

• Отслеживание ошибок в программном коде
• Автоматическая сборка программного обеспечения
• Управление программными проектами
• Разработка прототипов программного обеспечения
• Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
• Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр

Автоматизация тестирования программного обеспечения

Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.

• Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
• Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.

Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.

Как развивался Python?

Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.

История версий Python

• Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
• В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
• Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
• 3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.

Каковы особенности Python?

Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.

Простой в использовании язык

Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.

Язык с динамической типизацией

Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.

Язык высокого уровня

Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.

Объектно-ориентированный язык

Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).

Что такое библиотеки Python?

Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).

Какие библиотеки Python наиболее популярны?

Matplotlib

Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.

Pandas

Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.

NumPy

NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.

Requests

Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.

OpenCV-Python

OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.

Keras

Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.

Что такое платформы Python?

Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:

• Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
• Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.

Какие платформы Python наиболее популярны?

Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:

Django

Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.

Flask

Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.

TurboGears

TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:

• Определенная структура таблиц базы данных
• Инструменты для создания и управления проектами
• Движок шаблонов для создания баз данных
• Движок шаблонов для frontend-разработки
• Механизмы обеспечения веб-безопасности

Apache MXNet

Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.

PyTorch

PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.

Что такое Python IDE?

Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.

Какие Python IDE наиболее популярны?

PyCharm

PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:

• Автоматическое завершение и проверка кода
• Обработка и быстрое устранение ошибок
• Чистка кода без изменения функциональных возможностей
• Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
• Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
• Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
• Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
• Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
• Поддержка баз данных

IDLE

Интегрированная среда разработки и обучения (IDLE) – это интегрированная среда разработки Python, установленная по умолчанию. Среда разработана только на Python с использованием набора инструментов Tkinter GUI и имеет следующие особенности:

• Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
• Командное окно для запуска команд и отображения вывода
• Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
• Встроенный отладчик

Spyder

Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:

• Редактор кода, поддерживающий несколько языков
• Интерактивная консоль IPython
• Базовый отладчик
• Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
• Возможность исследования переменных в коде
• Возможность просмотра документации в режиме реального времени

Atom

Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:

• Совместимость со многими операционными системами
• Простая установка или создание новых пакетов
• Ускоренное автозавершение кода
• Возможность поиска файлов и проектов
• Простая настройка интерфейса

Что такое Python SDK?

Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.

Что такое AWS PyCharm?

Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.

Что такое Boto3 в Python?

Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.