Какие задачи можно решать используя язык python

Скачай курс
в приложении

Перейти в приложение
Открыть мобильную версию сайта

Наши условия использования и конфиденциальности

Public user contributions licensed under cc-wiki license with attribution required

Python: какие задачи решает и где он может пригодиться?

Все чаще на вопрос «Какой язык программирования сейчас стоит изучать?» ответом служит «Python». Его называют одним из наиболее быстрорастущих языков за последние несколько лет. И мы подтверждаем: это мнение полностью оправдано!

Но давайте сегодня более подробно поговорим о Python: о его реальных преимуществах, о возможностях его применения и о причинах столь стремительно растущей популярности. Обещаем, будет интересно!

Ну а если вы уже приняли решение изучать Python или хотите как минимум лучше познакомиться с ним на практике, приглашаем на бесплатный урок Wezom Академии. И мы уверены, вы захотите продолжить обучение на курсе «Основы Python с нуля до функционального проекта» !

Преимущества Python

Для начала скажем, что Python можно использовать для самых разных сценариев: разработки веб-приложений, анализа данных и различных сценариев автоматизации. Этот язык становится все более популярным как среди новичков, так и среди уже опытных девелоперов, которые все чаще переходят на Python из других языков программирования. И на то есть несколько веских причин.

К слову, для многих крайне важное преимущество Python — это высокая зарплата разработчиков. По данным Work.ua, средняя зарплата Python-девелопера в Украине в 2022 году — 79 500 грн. При работе на западноевропейский или американский рынок эта сумма существенно больше. Входная же зарплата для разработчика новичка на Python — около 400-500 долларов.

Python просто понять и изучить

Первое и главное достоинство Python — это простота изучения и простота кода. Разумеется, «простота» в данном случае — в сравнении с другими языками программирования. Любой язык имеет свои сложности и требует комплексного изучения. Тем не менее Python очевидно проще и «легче» в плане кода.

Например, давайте посмотрим, как при помощи разных языков программирования вывести на экран короткую фразу.

Java

Python

Пример весьма показательный, не правда ли?

Естественно, такая разительная разница будет далеко не всегда. Но в большинстве случаев Python короче и самое главное — понятнее. Порой настолько, что базовых знаний английского достаточно, чтобы понять, что именно выполняет написанная программа. К примеру, отправляет Email:

Сколько же времени уйдет на то, чтобы освоить Python с нуля?

Базовые основы программирования на Python вполне можно освоить всего за 3-4 недели. Это очень быстро. Конечно, с этими знаниями вы еще не сможете браться за сложные проекты, но как минимум поймете логику работы с Python и подготовитесь к более комплексному обучению.

Чтобы начать выполнять сложные задачи и проекты, потребуется 2-3 месяца активного обучения. В идеале — с преподавателем или ментором. При самостоятельном обучении и при отсутствии проработанной учебной программы это может занять до года.

Поэтому оптимальный алгоритм изучения Python следующий:

Самостоятельно изучить азы программирования и работы с языком
Пройти онлайн-курс Wezom Академии (или любой другой, который вам по душе)
Начать работать над реальными задачами и проектами, продолжая при этом учиться

Процесс обучения пойдет гораздо быстрее, если вы уже знаете какой-то из языков программирования. Логика в любом случае довольно похожа, поэтому свичнуться на Python обычно весьма несложно.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Еще одно неоспоримое преимущество Python — большая база библиотек под самые разнообразные задачи. Рассмотрим несколько наиболее популярных:

Pygame — для разработки мини-игр и мультимедийного ПО
NumPy — для работы с AI и machine learning, а также для многоуровневых вычислений
Pandas — для работы с big data
SQLAlchemy — для взаимодействия с базами данных
Django, Flask — для создания серверной части ПО

Любой разработчик вам подтвердит, что наличие библиотек существенно упрощает и ускоряет рабочий процесс. А значит, ваша работа будет продуктивнее и гораздо легче.

Python используют компании-гиганты

Чтобы вы лучше понимали, насколько Python популярен, мы просто перечислим, какие приложения и сервисы используют этот язык прямо сейчас:

Instagram
Google
Spotify
Netflix
Uber
Dropbox
Pinterest
Reddit

И множество других! Можно даже не сомневаться, что уже в ближайшем будущем мы увидим еще массу крупных проектов, написанных именно на Python.

Python надолго останется популярным

Популярность Python обусловлена еще и тем, что это очень перспективный язык. Ведь он во многом нацелен на машинное обучение и big data. А именно эти направления становятся приоритетными сейчас и будут еще более актуальными в обозримом будущем.

Python выглядит особенно актуальным на фоне ряда языков программирования, которые постепенно утрачивают свою популярность: Objective-C, Java, PHP, С/С++ и другие. Конечно же, с ними продолжают работать миллионы разработчиков. Но их доля на общем фоне планомерно снижается.

Какие задачи можно решать на Python

Теперь давайте перейдем к более практической части нашей статьи — поговорим о том, что именно можно делать с помощью Python и какие задачи он позволяет решать.

Это очень важный момент!

Дело в том, что после изучения основ вам необходимо будет определиться с наиболее интересным для вас направлением разработки. Python — это всего лишь инструмент. А как вы будете использовать этот инструмент и для каких задач — вопрос индивидуальный.

Автоматизация рутинных задач

Широкие возможности для автоматизации различных рутинных процессов и задач — одно из ключевых достоинств Python. Автоматизировать можно практически что угодно — создание бекапов, формирование электронных таблиц, создание PDF-документов, написание SQL-запросов на извлечение данных и многое другое.

Скрипт для автоматизации той или иной задачи можно написать с нуля самостоятельно, либо — что еще проще — использовать уже существующую библиотеку. У Python помимо прочего огромное и активное комьюнити. А значит, вы без особых усилий найдете решение той задачи, которая стоит перед вами.

Веб-разработка

Под Python создано довольно много фреймворков для веб-разработки, а также систем для управления контентом. Среди наиболее популярных:

Фреймворки позволяют осуществлять разработку быстрее и эффективнее. Поэтому на выполнение одной и той же задачи с помощью Python и с условным C вы потратите гораздо меньше времени и сил именно с первым. Но, опять же, все зависит от самой задачи и от возможностей ее решения при помощи того или иного языка.

Создание игр

Здесь сразу стоит оговориться, что Python по умолчанию не предназначен для разработки крупных ААА-проектов. Тем не менее он уже сейчас служит полезным вспомогательным инструментом при создании «больших» игр: Sims 4, Mount & Blade, Civilization IV и некоторых других.

А вот для разного рода простых игр Python подходит просто великолепно. Более того, для него уже есть обширная библиотека PyGame, в которой содержатся удобные инструменты для работы с графикой, анимациями, музыкой и так далее.

С помощью Python можно без труда написать такие классические мини-игры:

Тетрис
Змейка
Space Invaders
Pong и другие

Кстати, в Сети вы без труда сможете найти исходные файлы сотен и тысяч мини-игр на Python, чтобы «разобрать» их и понять, как они написаны. Очень полезно для практики. Плюс некоторые самоучители по Python строятся именно на принципах геймификации, чтобы сделать обучение не только более увлекательным, но и наглядным.

Парсинг

Парсинг — это процесс автоматического сбора и структурирования данных. И, как вы уже поняли, Python для этих задач подходит очень хорошо.

Интернет содержит колоссальные объемы разрозненной информации, которую крайне сложно собирать и обрабатывать вручную. С помощью Python можно автоматизировать процесс парсинга, молниеносно собирать нужные данные и эффективно их структурировать для дальнейшего использования — анализа, обучения, рассылок, формирования больших баз данных и так далее.

Data Science

Работа с данными занимает ведущую роль в наше время. Сегодня Data Science применяется в самых разнообразных направлениях. Вот лишь некоторые из примеров:

автоматический перевод текстов;
персональные рекомендации кино и музыки;
системы автомобильной навигации;
автоматическая диагностика заболеваний и многое другое.

Для работы с Data Science уже есть множество удобных инструментов: Pandas, Matplotlib, SciPy и другие. С ними процесс разработки становится еще проще, быстрее и эффективное. Главное — научиться их грамотно использовать под свой перечень задач. И тогда результаты не заставят себя долго ждать.

Курс «Python»

Хочешь получить обучение от Дмитрия Жарикова?

На курсе вы научитесь:

Основам основ: «Алгоритмы + структуры данных = программы»
Алгоритмам работы с языком программирования Python
Разработке приложений с графическим интерфейсом
Добавлению их к себе в портфолио!

5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python

Python — универсальный язык программирования. По данным на январь 2023 года, он стал самым популярным согласно рейтингам TIOBE и PYPL.

Что можно написать на Python? Всё, что угодно. В этой статье мы расскажем о том, какие интересные программы можно создавать на Питоне, а также поделимся лайфхаками для работы с этим языком в Терминале.

Что пишут на Python

Python относительно легок в изучении благодаря простому синтаксису и большому числу инструментов и готовых решений: они не требуют дополнительных настроек и установки.

Интересные библиотеки — это “визитная карточка” языка Python. В нем есть функционал для любых задач: распознавание речи, обработка изображений, математические расчеты, поддержка популярных фреймворков — всё необходимое для того, чтобы можно было свободно программировать на Python.

Практическое применение фреймворков с поддержкой Python может быть следующим:

NumPy — работа с многомерными массивами и математическими функциями.
Django и Flask — разработка веб-приложений.
SQLAlchemy — работа с базами данных по технологии ORM.
Cocos2d — создание браузерных и мобильных игр.
Tornado — разработка высокопроизводительных приложений, которые предназначены для работы с большим количеством пользователей.
Bubot — для домашней автоматизации и программирования робототехники.

О том, для каких задач подходит Python, расскажем ниже.

Какие задачи можно решать, используя Python

Веб-разработка

Python поддерживает платформы для веб-разработки: например React, где используется связка Django (backend) + JavaScript (frontend). Этот же технологический стэк используется в DropBox.

Кроме этого, Python позволяет настроить доступ к файловой системе Linux со смартфона. Ниже покажем пример такой программы на Python. Выполните следующие действия:

Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
Запустите файловый сервер с помощью команды:
python3 -m http.server После этого файловая система станет доступна с любого устройства локальной сети.
Проверьте локальный IP:
ip addr | grep inet В третьей строке вывода вы увидите нужный IP-адрес.
Откройте браузер на смартфоне. В адресной строке введите следующее:
123.123.123.123:8000
Вместо 123.123.123.123 укажите локальный IP-адрес из предыдущего шага.

Автоматизация

Python позволяет упростить выполнение ряда задач. Например:

установить напоминание,
настроить Cron-задание,
загрузить видео на видеохостинг и другие.

Чтобы автоматизировать эти действия, можно написать скрипт на Python. После этого ваше участие в качестве IT-специалиста не потребуется: после отработки кода все произойдет само собой.

Например, так можно конвертировать файл из формата CSV в JSON:

Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
Выполните команду:
python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“file.csv”)))))»
Вместо file.csv укажите имя вашего файла.

Читать:

Как поменять пароль на почте если забыл старый пароль

Создание игр

Python включает в себя библиотеки для разработки компьютерных и мобильных игр. Наиболее популярная из них — Kivy. Она позволяет создавать кроссплатформенные игры, которые поддерживаются популярными операционными системами: Windows, Linux, Mac, Android и iOS.

Кроме этого, вы можете запускать игры в Терминале Linux (например, Виселица). Для этого:

.py

from

import

print(«Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть turns попыток!»)
# Список слов, которые участвуют в игре.
wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»]
# Перемешиваем список.
shuffle(wordList)
# Берем последнее слово из списка.
word = wordList.pop()
guesses = » »
# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.
while turns > 0:
wrong = 0

for char in word:
if char in guesses:
print(char, end= » «)
else:
print(«_», end=» «)
wrong += 1

print(«\n»)

if wrong == 0:
print(«Ты выиграл! :)»)

break

print()

guess = «»
if len(guess) < 1:
guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]

if guess in guesses:
print(«Эта буква уже была!»)
guesses += guess

if guess not in word:
turns -= 1

Веб-парсинг

Веб-парсинг (Web Scraping) — это сбор информации в интернете из открытых источников. Парсинг относится к автоматизированным способам получения данных и выполняется по заданным условиям. Он позволяет собирать информацию из поисковой выдачи, а также открытые данные с сайтов и социальных сетей.

Python позволяет анализировать и использовать неструктурированные данные из Сети. Для этого можно использовать специальные Python-библиотеки: Beautiful Soup и Scrapy.

В качестве примера покажем, как узнать значение валюты относительно доллара США в системе Linux. Для этого:

Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
Установите библиотеки для парсинга и запросов:
pip install beautifulsoup4 requests
Создайте файл с названием currency_scrap.py и добавьте в него следующий код:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1»
r = requests. get (URL)

soup = BeautifulSoup (r.content, «html.parser» )
ratelist = soup. findAll ( «table» , < "class" : "ratesTable" >)[ 0 ]. findAll ( «tbody» )

for tableVal in ratelist :
trList = tableVal. findAll ( «tr» )

Data Science и машинное обучение

Python помогает анализировать и манипулировать данными, а также подходит для работы со сложными алгоритмами. Для работы с информацией существует несколько библиотек. Самые популярные из них:

Кроме этого, существуют фреймворки с поддержкой Python для глубокого машинного обучения, например:

Варианты, которые мы описали в статье — только малая часть функционала Python. Вы можете воплотить практически любые идеи для программ на Python — этот язык функционален и одновременно компактен.

Как запустить Python приложение на хостинге SpaceWeb

На данный момент на наших серверах виртуального хостинга установлено 4 версии Python. Это Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.8. Точные версии можно узнать командами:

$ python2.7 -V
Python 2.7.7

$ python3.3 -V
Python 3.3.5

$ python3.4 -V
Python 3.4.1

$ python3.8 -V
Python 3.8.5*

Запуск скрипта Python через CGI

CGI (от англ. Common Gateway Interface — «общий интерфейс шлюза») — стандарт интерфейса, используемого для связи внешей программы с веб-сервером. Программу, которая работает по такому интерфейсу совместно с веб-сервером, принято называть шлюзом, хотя многие предпочитаю названия «скрипт»(сценарий) или «CGI-программа».

Для запуска скриптов python через CGI необходимо выполнить следующие действия:

Добавить в файл .htaccess директиву:
AddHandler cgi-script .py
Указать первой строкой в скрипте путь к используемому интерпретатору. Так называемый shebang.
#!/usr/bin/python2.7
для использования python 2.7.5 или другую версию.
Указать расширение для файла *.py и выставить на файл права доступа 755.

Запуск скрипта Python через MOD_WSGI

WSGI (англ. Web Server Gateway Interface) — стандарт взаимодействия между Python-программой, выполняющейся на стороне сервера, и самим веб-сервером, например, Apache.

Стандарт интерфейса (на английском): http://www.python.org/dev/peps/pep-0333/
По стандарту, WSGI-приложение должно удовлетворять следующим требованиям:

должно быть вызываемым (callable) объектом (обычно это функция или метод);
принимать два параметра:
словарь переменных окружения (environ);
обработчик запроса (start_response);
вызывать обработчик запроса с кодом HTTP-ответа и HTTP-заголовками;
возвращать итерируемый объект с телом ответа;

Пример простого wsgi-приложения:

def application(environ, start_response):
status = ‘200 OK’
output = b’Hello World!’
response_headers = [(‘Content-type’, ‘text/plain’),

(‘Content-Length’, str(len(output)))]
start_response(status, response_headers)
return [output]

Если приложение будет использовать подключение к базе MySQL, то необходимо для неё сделать удаленный доступ для IP-адреса 127.0.0.1

Что такое Python и для чего он нужен

Python – это популярный язык программирования, который постоянно развивается. Он отличается гибкостью, читабельностью и простотой.

На Python можно написать практически все что угодно: от веб-страниц и игр до системы управления марсоходом и нового Chat GPT. Его используют в NASA, Facebook, Intel, Pixar, Instagram и Google.

Python помогает решать сложные и интересные задачи в абсолютно разных областях. И при этом обладает интуитивно понятным и простым для запоминания синтаксисом. После его изучения можно начать с написания простых скриптов или системного администрирования и со временем перейти в машинное обучение, анализ данных или геймдев.

Python для начинающих – оптимальный вариант. Поэтому сегодня больше расскажем о том, почему он так хорош и где еще используется. Возможно, ты тоже захочешь начать новую карьеру с изучения Python!

За что любят Python

Python – это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом и большой стандартной библиотекой. Написанный на нем код можно без изменений переносить на разные платформы. Теперь подробнее поговорим о его плюсах.

Преимущества Python

Простота синтаксиса. Пайтон отличается простым и понятным кодом. По чтению он напоминает строгий текст на английском. Из синтаксиса убрали все лишнее, поэтому в нем нет ненужных выражений и скобок. На Python ты напишешь меньше строк, чем на Java или C/C++ для выполнения одной и той же задачи. Чем проще – тем лучше. Особенно для новичка.
Единый стандарт (PEP8). Существует специальное руководство по стилю для программирования на Python. Оно помогает поддерживать читабельность и логичность кода, даже когда с ним работает несколько разработчиков.
Высокая производительность. Простота и наличие стандартов дают программистам возможность писать меньше строк для выполнения большего количества задач.
Интерпретируемость. Это означает, что код выполняется построчно (без компиляции) и если в нем есть ошибка, ты сразу же ее увидишь и сможешь исправить.
Обширная стандартная библиотека. Она состоит из множества пакетов и модулей для решения разных задач: от обработки данных до сетевого программирования и машинного обучения. Ты сможешь найти в библиотеке Python практически все функции, которые тебе могут понадобиться.
Портативность. Можно запускать программы на разных ОС (Linux, Windows, macOS) без изменений исходного кода (если в нем нет системно-зависимых функций). Один раз написал и счастлив.
Большое сообщество. Вокруг Python сформировалось огромное активное сообщество разработчиков. Они создали множество учебников, библиотек, курсов и фреймворков. Ты всегда сможешь найти ответы на свои вопросы, обсудить рабочие проблемы и получить поддержку в профессиональных сообществах.
Открытый код. Можно бесплатно загрузить исходный код, изменить в нем что-то и даже распространить свою версию. Это означает, что любой программист может участвовать в разработке и улучшении Python, а еще использовать его в проектах без каких-либо лицензионных сборов.
Динамическая типизация. Программистам не нужно объявлять заранее тип переменной (в отличие от C++ или Java). Python автоматически присвоит тип данных во время выполнения кода. Это позволяет ускорить разработку и тестирование, а также удобно работать с разными данными.
Широкое использование. Язык Python – гибкий и универсальный. Как мы уже говорили, его используют в совершенно разных сферах. Это значит, что после обучения ты точно сможешь найти проект тебе по душе. Попробовать себя в разных областях и что-то выбрать.

Python – это отличный вариант для старта и лучшее доказательство того, что для написания кода не нужно обладать сверхспособностями. Но и в этом случае не обошлось без недостатков.

Недостатки Python

Никто не идеален и Python тоже не 100 баксов, чтобы всем нравится. Мы все рассказываем честно, а решение ты принимаешь сам.

4 минуса Python

Производительность. Это обратная сторона интерпретируемости и динамической типизации. Построчность и дополнительная работа при выполнении кода делают его не таким быстрым, как хотелось бы. Но это можно исправить с помощью С-реализации проблемных участков кода.
Потребление памяти. Интерпретатор Пайтона использует дополнительные ресурсы, чтобы управлять динамической типизацией и автоматическим сбором «мусора». Что может приводить к увеличению потребления памяти.
Неидеальная поддержка некоторых областей. Python может быть менее эффективным и популярным, например, в мобильной разработке и игровой индустрии. Это связано с ограничениями производительности.
Глобальная блокировка GIL. Одна из основных проблем производительности Python. Блокировка GIL позволяет управлять интерпретатором только одному потоку за раз. Это значит, что многопоточные программы на этом языке могут испытывать проблемы с параллельной обработкой и использованием многопроцессорных вычислений.

А сейчас давай посмотрим, что же пишут на Python со всеми его плюсами и минусами.