Программа питон для чего
3 самых важных сферы применения Python: возможности языка
Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.
Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.
Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:
Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.
Веб-разработка
Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.
Зачем нужен веб-фреймворк?
Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.
Какой Python-фреймворк выбрать?
Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.
В чем разница между Django и Flask?
Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.
Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.
С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.
Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация
Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.
Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.
Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.
А здесь она должна увидеть стол.
Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.
Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.
Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?
Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.
Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.
Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.
Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол».
Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.
Эта технология может применяться:
Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:
Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.
Способы применения Python для машинного обучения
Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.
Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.
Как изучать машинное обучение?
Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.
Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.
Анализ и визуализация данных
Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.
Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:
Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.
Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.
Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.
Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.
Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.
С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.
Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?
Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.
Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.
Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.
Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).
Способы применения Python для анализа и визуализации данных
Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.
Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:
Как изучать анализ данных на Python?
Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:
Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.
Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.
Автоматизация процессов
Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.
В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.
Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:
Встроенные приложения
Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.
Python и игры
Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.
Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движков Unity, работающем с языком C#.
Десктопные приложения
Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.
Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.
С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.
Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.
Python 3 или Python 2
Python 3 – это более современный и популярный выбор.
Пояснение о backend- и frontend-коде
Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.
Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:
На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.
Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.
Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции:
Что такое Python и для чего он используется
Python — это высокоуровневый язык программирования, который используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие.
В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%. Это обусловлено многими причинами, одна из которых — высокая оплата труда квалифицированных специалистов (около 100 тысяч долларов в год).
Язык программирования Python
Различные языки программирования обычно доминируют в какой-то отрасли (или нескольких), для работы в которой они хорошо подходят. Но это не значит, что программист ограничен использовать строго определённый инструмент, поэтому любой язык общего назначения, такой как Python, может применять для создания чего-угодно.
Python смог захватить малую часть рынка веб-разработки, иногда используется для написания десктопных приложений и, конечно, тотально доминирует в сфере машинного обучения. Кроме того, на нём создаётся много прототипов, которые позволяют быстро набросать функционал и внешний вид будущего проекта.
Происхождение названия
Автор языка Python назвал его в честь британского комедийного шоу «Monty Python», которое было популярно в начале 1970-х годов.
Это телешоу позволяло автору расслабиться и отвлечься от разработки языка. Однако, несмотря на настоящее происхождение названия, для людей более очевидно связывать Python со словом «змея». Этому также способствует логотип, на котором изображена рептилия.
И хотя создатель языка не раз говорил, что название никак не связано со змеями, повлиять на мнение общества так и не удалось.
Питон или Пайтон?
Будь то название британского телешоу или английское звучание слова «змея», Python правильно произносить, как Пайтон. Однако, около 80% Российского сообщества привыкли использовать слово «Питон».
Нельзя сказать, что однозначно правильно использовать один из вариантов, многие названия адаптируются под произношения конкретного языка, а изменить сложившиеся привычки общества очень сложно. Однако, вариант названия «Питон» уместно употреблять только в разговоре с русскоязычными собеседниками, потому что на любой международной конференции значение слова «Питон» просто не поймут, ведь в английском языке его нет, есть только «Python (Пайтон)».
Логотип
На логотипе изображены две змеи, образующие квадрат с выпуклым центром, это часто вводит в заблуждение пользователей, вынуждая ассоциировать название языка с рептилией.
Логотип создал брат автора, Юст ван Россум — программист и шрифтовой дизайнер. Он разработал как дизайн логотипа (две змеи), так и шрифт текста Flux Regular.
История создания
Язык начал разрабатывать программист, Гвидо ван Россумом, в конце 1980-х. На тот момент он работал в центре математики и информатике в Нидерландах.
Гвидо ван Россум увлекался работой с «железками» ещё со школьных лет, и хотя он не находил поддержки и одобрения у своих сверстников, это не помешало ему самостоятельно разработать язык программирования.
Россум работал над Python в свободное время, в качестве основы он взял язык программирования ABC, в разработке которого когда-то участвовал.
Этапы истории языка программирования Python:
Дату смерти второй версии установили на 2015 год, однако, боясь не успеть перенести весь существующий код на Python 3, время жизни Python 2 продлили жизнь до 2020 года.
Python — простой язык
Синтаксис Питона всегда выделял его на фоне других языков программирования. Он не страдает избыточностью, схожесть синтаксиса с обычным английским позволяет понять код даже обычному пользователю, кроме того, программист пишет меньше строк кода, потому что нет необходимости использовать символы: «;», «<», «>». Вложенность обозначается отступами, что повышает читаемость кода и приучает новичков к правильному оформлению.
Python упрощает написание кода и делает разработку быстрой, всё потому что он обладает следующими особенностями:
Чтобы ускорить разработку, часть программы (обычно не сильно влияющую на скорость работы) пишут на Питоне.
Именно благодаря простоте этот язык программирования смог занять доминирующее место в сфере машинного обучения. Люди, так или иначе связанные с наукой, предпочитают не тратить много времени на такие вещи, как написание кода, поэтому Python отлично подошёл для реализации поставленных перед ними задач.
Пример кода:
Популярность
Несмотря на то что языку уже более 29 лет, он популярен среди программистов всего мира. Python используется почти в каждом среднем или крупном проекте, если не как основной инструмент разработки, то как инструмент для создания прототипа или написания какой-то его части.
Он собрал вокруг себя огромное сообщество разработчиков, по результатам опроса на Stackoverflow Python занял 7 место с почти 39% голосов.
Индекс TIOBE
Этот индекс показывает популярность языков программирования, информация обновляется каждый месяц. Оценка популярности основывается на количестве квалифицированных специалистов по всему миру. Для анализа также используются все популярные поисковые системы. Важно понимать, что индекс не показывает лучший язык программирования, он лишь показывает их популярность.
Согласно индексу TIOBE Python занял 3 место с 9-ю процентами популярности. Он уступил лишь языкам Java и C.
Этот индекс основывает на количестве поисковых запросов, касающихся учебных материалов по языку.
По данным с PYPL Python занимает первое место с более чем 29% популярности и на 10% обгоняет Java.
statista.com
Сервис предоставляет различные виды статистики, среди которых — популярность языков программирования.
Согласно опросу более 85 тысяч респондентов, Python занимает 4 место, уступив таким языкам, как JS, языки разметки и SQL.
Скорость работы
Программисты часто задаются вопросом: «Не приведёт ли использование Python к снижению производительности?». Не стоит делать какие-либо выводы без детального разбирательства.
Если рассматривать только скорость выполнения кода, то становится ясно, что Python уступает другим языкам программирования, таким как C. Действительно, динамическая типизация, интерпретируемость и другие особенности, облегчающие работу программиста, приводят к ухудшению производительности.
Для любого проекта важно выбрать правильный инструмент и лучшую реализацию. Улучшая одно, программист жертвует другим, его задача — найти идеальный баланс, ориентируясь на конкретное техническое задание.
Python позволяет писать достаточно быстрый код, однако может подводить в некоторых «узких» местах, которые и оказывают наибольшее влияние на производительность всего проекта. Чтобы не затянуть разработку и получить на выходе программу, работающую на высокой скорости, её структуру проектируют так, чтобы соотношение «быстродействие/время разработки» было максимальным.
Программисты используют приёмы, позволяющие нивелировать недостаточную скорость выполнения программ на Pyton:
Где используется Python и в чём особенности этого языка
В чём особенности языка программирования Python
Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.
Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.
Сложно ли научиться программировать на «питоне»
Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.
Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».
Java:
Python:
В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.
Где используется Python
Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.
Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.
Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.
А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.
«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.
Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.
Python в крупных компаниях
Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.
В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.
В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.
YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.
Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.
Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.
JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.
NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.
В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Python активно развивается, уже несколько лет оставаясь одним из наиболее популярных языков программирования. И продолжает укреплять свои позиции: по данным StackOverflow за 2019 год, Python занимал четвёртое место в списке наиболее востребованных ЯП. А в этом году, согласно отчёту RedMonk, он стал вторым, опередив даже Java. Так что стоит узнать, где используется язык Python, каков порог вхождения в отрасль и какие компании хантят Python-разработчиков.
В чём особенности языка программирования Python
Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.
Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.
Сложно ли научиться программировать на «питоне»
Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.
Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».
Java:
Python:
В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.
Где используется Python
Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.
Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.
Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.
А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.
«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.
Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.
Python в крупных компаниях
Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.
В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.
В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.
YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.
Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.
Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.
JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.
NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.
В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.