Что можно сделать при помощи python

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

C

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:

1. Самостоятельно изучить азы программирования и работы с языком
2. Пройти онлайн-курс Wezom Академии (или любой другой, который вам по душе)
3. 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!

Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков

Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.

Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.

Цель данного «топа» – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».

Парсер

Первый проект в списке – парсер сайтов. Это программа, которая просматривает код веб-сайта и получает оттуда какую-то информацию.

Предположим, есть сайт «Авито». Мы можем сделать программу, которая будет «как бы заходить» на Авито; просматривать объявления из раздела «Аренда квартир в Москве» (через программный код на страницах); и записывать в текстовый файл информацию из этих объявлений.

Пусть скрипт пишет в файл ссылку на объявление, контактный телефон, цену и описание. Затем этот файл сортируется по цене аренды, и на выходе мы сможем выбрать самые дешёвые квартиры. Такая программа и будет являться парсером или, как их часто называют, веб-скрапером.

В тренировочно-образовательных целях необходимо всё сделать максимально вручную, но без фанатизма. Поэтому используем модуль requests для работы с сетевыми запросами (для получения кода сайта, регистрации, авторизации). Библиотека BeautifulSoup понадобится для разбора и выдергивания информации из HTML-кода сайта, который мы получили с помощью requests.

Разработка парсера заставит разобраться с тем, что такое, зачем нужны и как работают сетевые протоколы HTTP/HTTPS. Придётся выяснить, что такое HTTP-запрос – из чего он состоит; как работать с GET, POST, PUT, DELETE-запросами; чем они отличаются; как формировать заголовки запросов. Предстоит покопаться со статус-кодами, URL-адресами, схемами авторизации, сессиями, редиректами, прокси и куки-файлами. Параллельно познакомиться с форматом JSON и вникнуть в HTML/CSS-код, семантику и DOM-модель веб-страницы.

Работа с сетевыми протоколами – это фундаментальные computer science навыки, без которых называть себя полноценным программистом немного не справедливо.

Мне кажется, пример с квартирами на Авито идеально подходит для пробы пера. Поэтому попробуйте написать скрипт, который создаст файл с информацией о всех трехкомнатных квартирах, которые продают в твоем городе, по цене, скажем, дороже 3 000 000 рублей.

На скелет подобного проекта можно нарастить мяса в виде подключения базы данных, многопоточного выполнения или вообще превратить парсер в пул Telegram-ботов, о которых мы и поговорим дальше.

Бот

Каждый мужчина должен посадить сына, вырастить дом и построить дерево, а каждый питонист должен сделать хотя бы одного бота для социальной сети или мессенджера.

Бот – это простой проект, но в тоже время, он даст новичку навыки работы со сторонними библиотеками, асинхронностью и, что самое главное, опыт работы со сторонним API.

Однако прежде придётся разобраться, что такое API, вникнуть в понятие синхронности/асинхронности, потренировать понимание ООП, если сделать бота классом, а не просто набором функций.

Масштабировать сложность проекта можно до бесконечности. Например, прикрутить базу данных или заставить бота присылать уведомления, когда изменяются цены в интернет-магазине. Если бот как-то взаимодействует с файлами на компьютере, то придётся параллельно освоить и работу с файловой системой.

В ходе разработки возникнут вопросы: как хранить в проекте секретные данные (токены, пароли), и как разделить бизнес логику приложения. Веcь код, отвечающий за работу непосредственно с площадкой, стоит вынести в один модуль, а код обработки полученных данных в другой модуль. Этим всё не ограничится. В процессе всплывёт ещё много других подводных камней. А это ценный практический опыт, который нам и нужен.

Загрузка (то есть деплой) бота на хостинг по типу Heroku или Google App Engine – уже отдельная история, которая также прокачает твои технические навыки.

Если хочется сделать бота ВКонтакте, то смотрим в сторону библиотек vkwave и vkbottle. Они современные, асинхронные и простые в использовании. Синхронный и уже местами забагованный vk_api использовать не советую.

Для Telegram рекомендую полностью асинхронный Aiogram.

В качестве альтернативы можно использовать модуль pytelegrambotapi. Он попроще и поддерживает как синхронный, так и асинхронный режим работы.

В случае с Discord ботами самым популярным является модуль discord.py (c 9 000 звёзд на GitHub). Он асинхронный, хорошо документирован и прост в освоении. По принципу использования и написания кода похож на Aiogram и vkwave.

Если разобраться, как работать с одной из перечисленных библиотек, то с другими проблем уже не возникнет. Этот принцип справедлив для многих модулей и фреймворков не только языка Python. Об этом я ещё скажу дальше.

Идея проекта попроще: бот, который по запросу присылает случайный фильм из файла или БД.

Вариант посложнее: бот для учёта финансов. Пишешь ему сообщение сколько денег потратил и на что. Он записывает всё в Google-таблицу, БД или Excel-таблицу и ведёт какую-нибудь статистику.

Можно сделать бота, который следит за ценами. Отправляешь ему ссылку на товар. Если на этот товар появляется скидка, бот присылает уведомление.

В случае с ботами всё ограничивается лишь вашей усидчивостью и фантазией. Ковыряйтесь на здоровье!

Веб-приложение (интернете магазин)

Если браться за создание сайта, то это должен быть не блог, не клон Instagram, не онлайн предсказатель будущего, а именно интернет-магазин.

Придётся разобраться с админ-панелью сайта, регистрацией, авторизацией, личным кабинетом, избранными товарами, корзиной, категориями товаров, подключением базы данных, миграциями, разграничением прав доступа, пагинацией, сессиями и кучей всего другого.

В качестве усложнения проекта можно добавить систему оплаты, скидочные промокоды, раздел с лидерами продаж, кеширование, отправку чека на почту или рекомендательную систему, основанную на in-memory СУБД Redis или вообще модели машинного обучения.

А если вы совсем без тормозов, то прикрутите REST API сайта. Для этого потребуется дополнительно вникнуть в вопросы сериализации JSON-объектов, работе с сетевыми протоколами и прочему.

Разработка веб-сайта познакомит вас с паттерном проектирования MVC (модель-представление-контроллер), HTML/CSS и, возможно, JavaScript кодом.

Основываясь на своём опыте, скажу, что для освоения веб-разработки лучше варианта чем Django нет. Django большой фреймворк, в котором по умолчанию есть модули для всего, что я перечислял выше. Кроме того, он базируется на классическом, упомянутом ранее шаблоне MVC (правда там он называется MVT, но не суть).

Изучая Django придётся научиться работать с маршрутизацией, моделями данных, миграциями, контроллерами, шаблонизаторами HTML и ORM (это специальная штука, которая позволяет работать с базой данных без SQL запросов, а через питоновские объекты). Много предстоит поработать с ООП, потому что все модели данных представлены классами. Часто приходится использовать наследование.

Важно, что практически все современные популярные питоновские и не только фреймворки устроены точно также, как Django. Если вы разберётесь с Django, понять, как работает PHPшный Laravel, Jav’овый Spring или Ruby on Rails не составит труда.

Django ORM практически идентичен Eloquent из Laravel, шаблонизаторы тоже плюс/минус у всех похожи, модели и миграции отличаются чисто косметически.

Потом, для расширения кругозора, можно ещё взглянуть на микрофреймворк Flask.

Выбирайте предметную область, которая вам интересна. Любите компьютерные игры – создаём магазин игр, тащитесь по топовому шмоту – вот вам магазин одежды. Короче стараемся получить максимум удовольствия. И едем дальше.

GUI

Разработка приложений с графическим интерфейсом не является основной сферой применения Python. Однако это не значит, что GUI на нем не пишут совсем.

В качестве тренировочного опыта, лично я бы остановился на создании Аудио проигрывателя для компьютера. На функционал не скупимся. Добавляем возможность работать с плейлистами, управление воспроизведением (старт, стоп, пауза, перемотка), стоит добавить анимацию звуковой дорожки, ползунки громкости и т.д. Про уникальный дизайн также не забываем.

Для графики рекомендую использовать фреймворк PyQt, а для работы с аудио библиотеку Pygame.

PyQt – более фундаментальный и сложный графический фреймворк, чем tkinter или pysimplegui. Поэтому обратить внимание стоит именно на него. Тут по аналогии с MVC веб-фреймворками. Разберись с базовыми принципами и дальше проблем не будет. Под базой здесь я подразумеваю концепцию событий (сигналов) и обработчиков событий (слотов).

PyQt также поможет прокачаться в понимании ООП, потому что все графические объекты представлены классами, а наследование используется повсеместно.

Внешний вид элементов в PyQt задаётся в графическом Дизайнере ручками или с помощью CSS-свойств в коде, что делает разработку проще.

По PyQt в Интернете много уроков, есть даже отдельные книги, что также плюс.

Отмечу, что многие графические приложения основаны на шаблоне проектирования MVP (модель-представление-представитель). Это вариация шаблона MVC на котором базируются веб-приложения.

Pygame – простая и популярная библиотека для работы с мультимедиа объектами. Позволяет работать с аудио, видофайлами, а если в ней хорошо разобраться, можно и 2D игру сделать.

Data Science-приблуды

Сферы искусственного интеллекта и Data Science занимают большую часть сообщества Python-разработчиков. Да, проекты подобного рода специфичны и вникать в них всем необязательно. Но не упомянуть о них я не мог.

Анализ данных – гигантская область, в которую входит математика, computer science и программирование. Разбор всех этих тем выходит за рамки данной статьи и заслуживает отдельного цикла.

Как по мне интересный проект – анализ настроения пользователя по его комментарию на форуме, или на вполне конкретном сайте, например, Кинопоиске. Оригинальностью проект не блещет. Но покопаться придётся.

Это задача из сферы обработки естественного языка (Natural Language Processing или NLP). Для работы с NLP стоит обратить внимание на библиотеки: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP. Пара слов о каждой.

NLTK – основная библиотека для NLP, позволяет обрабатывать тексты для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации, работать с семантическими рассуждениями и многим другим. В первую очередь знакомиться именно с этой библиотекой.

TextBlob – обёртка над NLTK, которая предоставляет простой интерфейс для этой библиотеки. Иногда ею просто удобнее пользоваться.

spacy – модуль, который помогает решать спектр задач: от определения частей речи и выделения именованных сущностей, до создания собственных моделей анализа.

Gensim – библиотека тематического моделирования. Позволяет обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (например, Word2Vec или FastText) и создавать тематические модели текстов.

CoreNLP – модуль для распознавания свойств текста.

Пока далеко не ушли от кино. Вспомним одну из классических задач машинного обучения – разработку системы рекомендаций. Рекомендательная система – это программа, которая будет угадывать предпочтения пользователя в плане выбора фильма. Для её написания придется научиться работать с такими базовыми библиотеками для любого data scientist’а как Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit.

Pandas нужен для обработки данных, NumPy для математических вычислений, Matplotlib позволяет визуализировать данные, то есть строить диаграммы и графики, а Scikit содержит модели машинного обучения и инструменты для работы с ними.

Следующий большой класс задач – компьютерное зрение. Не мудрствуя лукаво, создаём приложение, которое по фото или видео определяет наличие/отсутствие маски на лице человека. Самая ходовая библиотека компьютерного зрения – это OpenCV. Её и предстоит изучать. Также стоит ознакомиться со сверточными нейронными сетями и концепцией deep learning в целом. Обучающие data-сеты для любого из указанных проектов можно спокойно найти в Интернете.

В этом топе, как и в большинстве интернет-подборок, не оказалось из рядя вон уникальных проектов. Почему так? Почему большинство python-каналов переполнено роликами по написанию однотипных ботов, парсеров и скриптов? Все просто! Все перечисленное – это базовые вещи, отвечающие за понятные базовые навыки, через развитие которых необходимо пройти каждому python -разработчику.

Чтобы найти что-то по-настоящему оригинальное, предлагаю поделиться вашими идеями интересных pet-проектов в комментариях.

Знаете, учиться всегда тяжело. А по началу очень тяжело. Но я в тебя верю! Господь тоже в тебя верит! Но на всякий случай, для подстраховки, он создал тебе в помощь Google. Не забывай про это.

P.S. Также есть видеоверсия данной статьи на YouTube.

Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда

Python входит в число самых популярных языков программирования, который считается одним из самых простых для изучения, при этом перспективных на рынке. Рассказываем, как выучить Пайтон, что на нем пишут и сколько получают Python-разработчики.

Вы читаете обновленную и улучшенную версию нашей старой статьи

Почему Python — хороший вариант для начинающих

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, который относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.

Создатель Python — нидерландский инженер Гвидо ван Россум, известный энтузиаст разработки, который сейчас работает в Microsoft. Язык программирования «пайтон» — сайд-проект ван Россума. Гвидо считал существующие языки сложными для понимания и изучения, поэтому начал работать над собственным проектом. Ван Россум планировал сделать одновременно простой и мощный язык, и так в 1991 году он представил Python.

Python-разработчик — с нуля до трудоустройства за 10 месяцев

• Постоянная поддержка от наставника и учебного центра
• Помощь с трудоустройством
• Готовое портфолио к концу обучения
• Практика с первого урока

Вы получите именно те инструменты и навыки, которые позволят вам найти работу

«Пайтон» — мультипарадигмальный язык программирования. Он поддерживает объектно-ориентированный и структурный подходы, функциональное и аспектно-ориентированное программирование. В Python используется динамическая типизация. То есть тип переменной определяется в момент присваивания значения. При изменении значения может меняться тип данных.

Синтаксис Python простой и понятный для людей. В этом языке для выделения блоков кода применяются отступы, а не скобки. Пример кода ниже.

def print_numbers(last_number): i = 1 while i  last_number: print(i) i = i + 1 print('finished!') print_numbers(3) 

Философия Python поощряет простоту, эстетичность кода и отношение к работе, которое проще всего выразить английским словом fun — забава, шутка. Это частично описано в знаменитом сборнике афоризмов Zen of Python (Дзен «пайтона»).

Где используют Python: веб-разработка

В веб-разработке Python применяется для серверного программирования. Питонисты работают с бэкендом веб-приложений, используя нативный Python или популярные фреймворки, например, Django, Pyramid или Flask. «Пайтон» одинаково удобно использовать как для создания прототипов или небольших приложений, так и для больших и масштабируемых проектов, например, порталов, веб-сервисов, интернет-магазинов.

Читайте также: Как создатель Python Гвидо ван Россум устроился в Microsoft и теперь работает над развитием CPython

Где используют Python: Machine Learning и AI на Python

Python — один из основных языков программирования, которые применяют в области машинного обучения и искусственного интеллекта (Machine Learning и Artificial Intelligence). Например, библиотека с открытым исходным кодом TensorFlow, созданная исследовательской командой Google Brain, написана с использованием Python. Google использует эту библиотеку для программирования и обучения нейронных сетей, которые используются для изучения искусственного интеллекта.

Ещё одна известная библиотека — scikit-learn. Она написана на Python с включениями Cython — статически типизированного компилируемого подмножества Python. Библиотека scikit-learn применяется в исследованиях искусственного интеллекта, для обучения инженеров machine learning, для управления промышленными системами.

Использование Python для работы с Big Data

В Python есть несколько мощных и популярных библиотек, которые предназначены для работы с большими данными: анализа, визуализации, прогнозирования тенденций. Например, библиотека с открытым исходным кодом SciPy включает модули для математических, инженерных и научных вычислений. Matplotlib — одна из самых популярных библиотек для визуализации данных. Библиотека PANDAS применяется для анализа информации.

Это не все области применения Python. Этот язык используют для создания десктопных приложений, разработки игр и 3D-графики, программ для обработки аудио, видео и изображений и так далее.

Рейтинг и перспективы Python

Один из способов оценки популярности языка программирования — индекс TIOBE. Он рассчитывается на основе количества поисковых запросов в Google и других поисковиках. Учитываются запросы, включающие название языков программирования.

Согласно индексу TIOBE, в конце 2022 года Python занимает первое место в списке самых популярных языков программирования. Он опережает С, JavaScript, PHP, Swift и другие распространённые языки программирования.

В рейтинге GitHub Octoverse за 2022 год Python занимает второе место, уступая только JavaScript. Рейтинг Github Octoverse отражает популярность языка среди пользователей GitHub.

Python на рынке труда: зарплаты, вакансии

По данным компании «Хабр Карьера» на первое полугодие 2022 года, медианная зарплата Python-разработчиков составляет 144 тыс. рублей в месяц. Медианные зарплаты программистов на Java, Swift и Scala выше, чем у программистов на Python.

В мире в среднем Python-разработчики могут рассчитывать на зарплату около $100 тыс. в год до вычетов налогов.

Python в качестве первого языка для начинающих: сложно ли изучать

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно вернуться к истории создания и философии Python. Как отмечалось выше, разработчик языка Гвидо ван Россум захотел создать «пайтон», так как другие языки казались ему слишком сложными и непонятными. Ван Россуму удалось сделать язык, который приносит удовольствие во время обучения и работы.

При выборе первого языка программирования главным преимуществом Python считается простой синтаксис. Среди недостатков можно отметить сложности, которые возникают у начинающих программистов при переходе на языки с более сложным синтаксисом.

Перспективы Python: мнение экспертов

Григорий Петров, DevRel в Evrone: на питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий

Python — лучший язык для обучения программированию. Это язык программирования общего назначения. Создавался как простой язык для людей. Есть баланс между сложностью изучения и сюрпризами, с которыми сталкиваются программисты при работе с языком.

У JavaScript синтаксис лучше, чем у Python. Но в JS есть сюрпризы, например, this или приведение типов типизация. Python не взрывает мозг сюрпризами, он сбалансирован. К тому же, на нём можно делать практически всё, так как это язык общего назначения.

О будущем Python. У Python сильные позиции в серверной разработке, AI, Big Data, в программировании в сфере обучения и науки. В веб-разработке Python востребован в бэкенд части-разработке. Фронтенд скорее всего не для Python, так как в этой нише царствует JavaScript.

В целом в тех нишах, где Python активно используется, этот язык вряд ли уступит позиции другим языкам. То есть он останется востребованным в обозримой перспективе.

О спросе на джунов. На питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий. По деньгам фронтенд разработка принесет чуть больше, но фронтенд изучать сложнее. Ведь не зря хорошим фронтендерам хорошо платят.

При этом если учиться по 2-3 часа в день на Python-разработку, то в течение нескольких месяцев уже можно претендовать на позицию интерна. Ему обычно нужно ещё полгода, чтобы стать джуниором. Но, повторюсь, всё зависит от человека.

Никита Левонович, техлид в «Квестоделы»: «Пайтон» активно развивается, о чём свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев

О будущем Пайтона. Python в настоящее время переживает пик своей популярности, на нём разрабатывают во множестве компаний, на конференции и митапы по данному языку собирается сотни разработчиков. Всё это делает язык «пайтон» не только востребованным, но и простым в изучении. В связи с этим язык «пайтон» стоит изучать.

Вообще, перспективы языка Python отличные, в данный момент он является вторым лучшим языком для любой задачи. «Пайтон» активно развивается, о чем свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев.

Это примерно столько, сколько нужно времени для изучения базовых основ Python. Хотя все люди разные и для освоения одних и тех же навыков им нужно разное время. А самое главное — на рынке нет единых требований к джуниору. В связи с этим срок обучения может колебаться от 3 месяцев до года.

Николай Марков, Principal Architect в компании Aligned Research Group: без работы толковый питонист точно не останется

Зачем разработчики используют Python. Python является одним из самых популярных языков общего назначения. Это значит, что на нём можно писать практически всё — от веб-приложений до серьезных низкоуровневых системных штук. Так уж получилось, что у меня есть несколько студентов, род деятельности которых практически никак не связан с программированием, но им захотелось изучать Python. Например, чтобы автоматизировать какие-то ежедневные рутинные задачи, или чтобы лучше понимать исследования, которые проводит аналитический отдел в их компании. Порог вхождения не очень высок, что и позволяет добиться значимых результатов в довольно короткие сроки, а видеть результаты своего труда всегда приятно.

Несмотря на то, что язык существует довольно давно, он активно развивается, вбирая в себя всё новые возможности и щеголяя гигантским набором модулей расширения. Кроме того, довольно большое количество разных курсов, начиная от низкоуровневой работы с сетью и кончая Data Science, переехали с других языков на Python в новых версиях. Это можно заметить, например, по проектам на Coursera.

Пусть даже Python и не является явным лидером в каких-то конкретных областях, обычно он достаточно хорош, чтобы решать задачи практически в любой предметной области. И на горизонте навскидку я не могу назвать других языков, которые были бы настолько универсальны.

О будущем Python. Лично мне кажется, что Python был и будет востребован как язык для обучения, прототипирования и решения базовых бизнес-задач. И это несмотря на то, что в узком применении зачастую имеет смысл переключиться на более специализированные инструменты. Всё потому, что он дает базу, которая позволяет регулировать глубину погружения в предмет. Инженер может пойти глубже и изучать более узкую сферу, а, скажем, учёному хватит Python в качестве подручного инструмента для основных задач. А дети в школах, например, смогут после нескольких уроков Python создавать вполне рабочие проекты, например, в IoT и решении математических задач. Хорошая замена инженерному калькулятору на занятиях, правда?

Как стать джуниор Python-разработчиком. Понятие «джуниора» весьма размыто и сильно меняется от компании к компании, или даже между разными командами внутри одного бизнеса. Тем не менее общая тенденция такова, что если вы смогли пройти собеседование на подобную позицию, пусть даже не имея серьезного опыта, то дальше начинается серьезное обучение на реальных проектах. Это гораздо полезнее, чем зубрёжка теории алгоритмов или попытки на коленке с минимальными знаниями собрать продающийся продукт.

Плюс я искренне верю, что вменяемый менеджер выделит такому «джуниору» время и возможность на самообразование внутри компании, включая бесплатные курсы под присмотром с code review. Так что совет тут простой — читайте требования в вакансиях, соберите на коленке пару прототипов, а дальше — вперёд, по собеседованиям!

Никита Соболев, CEO wemake.services: мы прежде всего просто разработчики, инструмент не так важен

В чем особенность Python. Python — самый простой и понятный язык из всех в плане синтаксиса и концепций. В нём минимальное количество магии и неявных моментов. В нём уже заложены несколько парадигм: можно писать в ООП стиле, можно в функциональном. Можно явно проставлять типы в аннотациях, можно сделать их неявными. Учить его приятно и максимально просто. Мне кажется, что «пайтон» — лучший язык, чтобы учиться. И нет, не C (чтобы узнать как работает память!), а «пайтон».

Изменения в языке. Мне кажется, что язык выбрал неправильную стратегию развития. Его реверансы в стороны «асинхронщины» закончились печально. Просто уже столько лет, а оно так и не заработало как нужно: примитивы для асинхронности так и остались на уровне детского сада, а батареек так и не завезли. Более того, саму красоту синтаксиса языка начинают уродовать чуждыми концепциями: f-строки, оператор моржа (он ломает столько всего!). Сама платформа развивается очень медленно и работает также. Я бы дополнительно обратил внимание на Elixir, Rust, F#, и возможно Crystal с Nim.

Перспективы Python-разработчиков. Я вообще не люблю понятие «джанго-разработчик» или «пайтон-разработчик». Мы прежде всего просто разработчики. Инструмент не так важен. Для разных задач нужны разные инструменты. Бэкенд пишут на одном из множества языков, фронт на тайпскрипте (или elm’е!), башскрипты для разного, Elixir для частей с высокой нагрузкой, Rust и Haskell — для души. А есть еще куча всего интересного! Резюме: хорошие разработчики всегда будут нужны, «пайтоны» приходят и уходят.

Сколько нужно, чтобы стать Python-разработчиком. По-разному. Я бы сказал, от года до двух. Зависит от начального уровня, наличия фундаментального образования, без которого в некоторые сферы вход вообще закрыт, знакомства с процессом разработки в целом, мотивации и таланта. У меня ушел где-то год фултайм учёбы + работы.

Заключение: Python — лучший язык для обучения с хорошими перспективами на рынке

Эксперты называют Python если не лучшим, то одним из лучших языков для изучения программирования. Простой синтаксис делает этот язык удобным для восприятия и понятным. Разработчики со знанием Python востребованы на рынке труда. Они работают в сфере веб-разработки, machine learning и Data Science. Выводы делайте самостоятельно. А если у вас остались вопросы по целесообразности изучения «пайтон», пишите их в комментариях.

Профессия «Python-разработчик»

• Изучите Python — язык с простым и понятным синтаксисом
• Научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения
• Освойте популярный фреймворк Python — Django
• Разберитесь в базах данных и научитесь управлять ими с помощью SQL

В каких сферах стоит использовать Python

Язык программирования Python действительно универсален. Он применим во многих сферах информационных технологий, разработки и программирования.

Автоматизация

Самой очевидной задачей для Python является автоматизация. Язык позволит быстро адаптировать рабочие процессы при помощи доступных библиотек. Даже начинающим программистам будет несложно их освоить, а затем применить в работе. Теперь можно забыть о рутинных повторяющихся задачах, написав несложный код для автоматизации.

Веб-скрейпинг

Для сбора данных с различных сайтов имеется свое определение – веб-скрейпинг. Процесс чаще всего используют в своей работе аналитики различного профиля. Но данные сегодня окружают нас повсюду, поэтому собирать их нужно специалистам многих профессий. А инструмент для облегчения этого процесса и предлагает язык программирования Python. Он именуется скрейпер – автоматический бот, который пособен быстро и достоверно копировать огромный поток данных с сайтов и вставлять их в определенную таблицу.

Реализовать скрейпера при помощи Python несложно, а польза – колоссальная. Представьте, что больше не нужно выполнять сбор вручную и тратить по несколько часов к ряду, все доступно автоматически. Получайте миллионы точек данных из интернета всего за несколько минут и используйте в своих целях. А если поток небольшой – скрейперу удастся выполнить задачу всего за пару секунд.

Анализ данных и наука о данных

Интернет наполнен огромным потоком данных, пользователи ежесекундно делятся друг с другом какой-либо информацией. В каждой даже небольшой компании хранятся и постоянно задействуется сотни терабайт инфы. Многие даже приравнивают последнюю к нефти за ее ценность в сегодняшних реалиях. А по прогнозам к 2025 году объем генерируемых данных в мире может вырасти на 530%.

Язык программирования Python дает возможность производить обработку, чистку и визуализацию данных. Все это доступно при помощи различных библиотек, например Numpy, Seaborn и пр. Также его используют для машинного обучения. Профессионалы, которые работают в сфере науки о данных, применяют Python в работе моделей, предсказывающих определенный ответ после анализа переданной информации.

Веб-разработка

Для работы с бэкенд в распоряжении Python имеются сразу несколько годных фреймворков. При помощи Django и Flask можно создать отличную серверную часть сайта. Но для фронтенда потребуется обратиться к старым добрым JS, HTML и CSS. Наиболее простой из них конечно HTML, а при использовании языков CSS и JS достаточно просто применить Bootstrap, чтобы не прописывать код с нуля.

Сегодня Python используют многие сайты от мала до велика в качестве отличного инструмента в бекенд-разработке.

Машинное обучение и ИИ

Машины уже во всю способны обучаться при проведении автоматизированного анализа некоторого объема данных. При этом в процессе машинного обучения минимизирована потребность в программировании.

Для реализации таких задач подходят множество библиотек, например, Numby, PyTorch, Pandas и пр. С их помощью можно легко осуществить все математические расчеты, т.к. они способны сделать их автоматически без человеческой помощи. Достаточно будет создать алгоритм и все готово! Остается лишь провести анализ полученных результатов и подобрать оптимальное решение для дальнейших задач.

Больше интересных новостей

7 портфолио разработчиков: примеры для вдохновения

ТОП 10 востребованных IТ-профессий

5 способов раскрутки страницы ВКонтакте

Сервисы и программы для начинающих программистов