Что можно делать на питоне
Перейти к содержимому

Что можно делать на питоне

  • автор:

Возможности языка python

Python 3 логотип

Так как мне часто стали задавать вопросы о том, чем может быть полезен Python, я решил написать небольшую обзорную статью на эту тему.

Вот лишь некоторые вещи, которые умеет делать python:

  • Работа с xml/html файлами
  • Работа с http запросами
  • GUI (графический интерфейс)
  • Создание веб-сценариев
  • Работа с FTP
  • Работа с изображениями, аудио и видео файлами
  • Робототехника
  • Программирование математических и научных вычислений

И многое, многое другое.

Таким образом, python подходит для решения львиной доли повседневных задач, будь то резервное копирование, чтение электронной почты, либо же какая-нибудь игрушка. Язык программирования Python практически ничем не ограничен, поэтому также может использоваться в крупных проектах. К примеру, python интенсивно применяется IT-гигантами, такими как, например, Google и Yandex. К тому же простота и универсальность python делают его одним из лучших языков программирования.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги

Что можно делать на питоне

Во многих статьях в Google пишут, что Python — один из самых популярных языков программирования. И это так и есть. Например, статистика Stack Overflow показывает, что 2/3 разработчиков, которые в настоящее время используют этот язык, любят работать с ним в дальнейшем и не собираются переставать кодить на нем. Но почему он так популярен? Для чего его используют? Какие есть плюсы и минусы у этого языка? Об этом читайте в материале.

История и характеристики

Вы когда-нибудь задумывались, почему у Python такое название? Спойлер — к змее это не имеет никакого отношения, неожидано, да? На самом деле, история такова: Гвидо ван Россум (основатель Python) начал реализовывать язык, он читал опубликованный сценарий комедийного сериала BBC 70-х годов под названием «Летающий цирк Монти Пайтона» . Как вы, должно быть, уже догадались, именно из этого шоу он получил вдохновение для названия. Сейчас этот язык в ТОП языков программирования. Если быть точным, занимает третье место, уступая только JavaScript и HTML/CSS, среди самых популярных технологий в опросе Stack Overflow . Однако он не всегда был так популярен. История Python начинается в конце 80-х с языка программирования ABC. Он был создан в Амстердаме в Centrum Wiskunde & Informatica, чтобы люди без опыта могли быстро начать программировать. К сожалению, он не сработал должным образом. Позже Гвидо ван Россум взял этот неудачный язык для создания Пайтона. Его официальная дата рождения — 20 февраля 1991 года, когда Гвидо опубликовал первую версию 0.9.0. В январе 1994 года была запущена версия 1.0 с инструментами для функционального программирования.

Теперь детальнее: что такое Python?

Язык программирования Python — это объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня общего назначения с открытым исходным кодом. Это определение может быть тяжелым для новичков, поэтому рассмотрим каждую характеристику отдельно, чтобы понять, что она означает:

Открытый исходный код: это бесплатно и доступно для дальнейших улучшений, таких как добавление полезных функций или исправление ошибок.

Объектно-ориентированный: основан не на функциях, а на объектах с определенными атрибутами и методами.

Высокий уровень: удобный для человека, а не для компьютера

Общее назначение: можно использовать для создания любых программ.

Он используется в любом программном обеспечении, о котором вы только можете подумать. Вы можете использовать его для создания веб-сайтов, искусственного интеллекта, серверов, программного обеспечения для бизнеса и многого другого. Язык применяется в науке о данных, анализе данных, машинном обучении, инженерии данных, веб-разработке, разработке программного обеспечения и других областях.

Плюсы и минусы Python

Плюсы

Его легко читать, учить и писать

Это язык программирования высокого уровня с английским синтаксисом. Это облегчает чтение и понимание кода. Его действительно легко понять и изучить, поэтому многие люди рекомендуют Пайто н новичкам. Вам нужно меньше строк кода для выполнения той же задачи по сравнению с другими основными языками, такими как C/C++ и Java .

Повышает производительность

Это очень продуктивный язык . Благодаря его простоте, разработчики могут сосредоточиться на решении проблемы. Им не нужно тратить слишком много времени на понимание синтаксиса или поведение языка программирования. Вы пишете меньше кода и выполняете больше задач.

Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, что означает, что он напрямую выполняет код построчно. Если произошла ошибка, он останавливает дальнейшее выполнение и сообщает о ее возникновении. Он показывает только одну ошибку, даже если в программе несколько ошибок. Это упрощает отладку .

Динамически типизированный

Он не определяет тип переменной, пока мы не запустим код. Он автоматически присваивает тип данных, когда происходит процесс выполнения. Специалист может не беспокоиться об объявлении переменных и их типов данных.

Бесплатный и с открытым исходным кодом

Этот язык поставляется под одобренной OSI лицензией с открытым исходным кодом. Это делает его бесплатным для использования и распространения. Вы можете загрузить исходный код, изменить его и даже распространять свою версию . Это полезно для организаций, которые хотят использовать свою версию для разработки.

Поддержка обширных библиотек

Стандартная библиотека этого языка огромна, вы можете найти почти все функции, необходимые для вашей задачи. Таким образом, вам не нужно зависеть от внешних библиотек.

Портативность

Во многих языках, таких как C/C++, вам нужно изменить свой код , чтобы запустить программу на разных платформах. С Python все иначе. Вы только пишете один раз и запускаете его где угодно.

Минусы

Низкая скорость

Выше мы обсуждали, что — это интерпретируемый язык с динамической типизацией . Построчное выполнение кода часто приводит к медленному выполнению.

Динамическая природа Python также является причиной его низкой скорости, поскольку ему приходится выполнять дополнительную работу при выполнении кода. Поэтому он не подходит для целей, где скорость важный аспект проекта.

Неэффективно для памяти

Чтобы обеспечить простоту для разработчика, Python пошел на небольшой компромисс. Язык программирования использует большой объем памяти, это может быть недостатком при создании приложений, когда предпочитают оптимизацию памяти.

Слабый в мобильных вычислениях

Python обычно используется в серверном программировании. Мы не видим е го на стороне клиента или в мобильных приложениях по следующим причинам: он не экономит память и имеет медленную вычислительную мощность по сравнению с другими языками.

Доступ к базе данных

Программировать на Пайтоне легко, но когда мы взаимодействуем с базой данных, ее не хватает. Уровень доступа к базе данных в Python примитивен и недостаточно развит по сравнению с другими популярными технологиями.

Ошибки выполнения

Python — язык с динамической типизацией, поэтому тип данных переменной может измениться в любое время. Переменная, содержащая целое число, в будущем может содержать строку, что может привести к ошибкам выполнения.

Для чего нужен и где используется Python

« Что можно сделать на питоне», « где используется пайтон», « где используется язык программирования питон», — это цитаты самых частых вопросов, которые можно встретить на разных форумах от новичков. Ниже подробно отвечаем, для чего используют python.

Для анализа данных

Данные стали ценным активом в любой современной отрасли, и большинство компаний заинтересованы в сборе, обработке и анализе релевантных данных, чтобы извлечь из них ценную информацию для бизнеса. И здесь Python выходит за рамки любой конкуренции.

Этот язык особенно ценен тем, что, помимо обширной стандартной библиотеки, он предоставляет огромный набор дополнительных модулей, разработанных специально для аналитических целей.

Самые известные библиотеки Пайтон для проведения анализа данных — это pandas и NumPy . Эти инструменты позволяют вам делать с вашими данными почти все, например, очищать и анализировать их, изучать статистику или визуализировать скрытые тенденции в ваших данных.

Для визуализации данных

Визуализация данных — это отдельная часть анализа данных, которая помогает нам представлять информацию, необработанную или очищенную и преобразованную, в более привлекательной и содержательной форме.

Здесь Python снова вступает в игру, предлагая широкий спектр инструментов для визуализации данных. Самые популярные из них — matplotlib и основанный на ней seaborn . Используя их, мы можем создавать буквально все виды визуализации: от простых до более сложных.

Для машинного обучения

Машинное обучение (ML) лежит в основе большинства задач науки о данных. Он представляет собой область искусственного интеллекта, связанную с использованием алгоритмов, позволяющих машинам изучать закономерности и тенденции на основе исторических данных, чтобы делать прогнозы на основе неизвестных данных.

Используя методы ML, мы можем создавать модели, которые могут точно предсказать скорость оттока клиентов компании, оценить риск возникновения у человека определенного заболевания , определить оптимальное расположение автомобилей такси и т. д. С помощью Python мы можем построить модель ML, используя всего три строки кода.

Для разработки программного обеспечения

П омимо своего многостороннего применения в областях науки о данных, этот язык используется на каждом этапе разработки программного обеспечения, включая контроль сборки, автоматическую непрерывную компиляцию, прототипирование, отслеживание ошибок, тестирование и обслуживание программного обеспечения.

С его помощью мы можем создавать аудио- или видеопрограммы на основе методов искусственного интеллекта или машинного обучения, API (интерфейсов прикладного программирования), GUI (графических пользовательских интерфейсов) или любого другого типа программного обеспечения.

Для веб-разработки

В то время как для создания визуальной части веб-сайта мы в основном будем использовать такие языки, как HTML, CSS и JavaScript, для его невидимой части мы часто выбираем Python.

Что можно написать на python? Среди масштабных веб-сайтов и приложений, созданных с помощью этого языка, стоит упомянуть Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox и Reddit.

Для автоматизации задач/скриптинга

Это отличный инструмент для написания программ для автоматизации различных повторяющихся задач. Этот процесс называется скриптингом.

В частности, можно делать скрипты для работы с файлами и папками. Например, вы можете создавать, переименовывать, преобразовывать, разделять, объединять или удалять файлы, проверять их на наличие ошибок. Вы также можете использовать автоматизацию Python для поиска и загрузки информации из Интернета, заполнения и отправки онлайн-форм, а также отправки регулярных уведомлений или электронных писем.

Каким специалистам нужно владеть Python?

  • Специалист по данным
  • Аналитик-данных
  • Инженер-данных
  • Инженер по машинному обучению
  • Журналист-данных
  • Архитектор-данных
  • Полный стек веб-разработчика
  • Backend-разработчик
  • DevOps-инженер
  • Инженер-программист

Вывод

Мы можем сделать вывод, что Python еще долго будет популярным, хоть и имеет ряд минусов. Этот язык используют и для создания веб-сайтов, искусственного интеллекта, серверов, программного обеспечения для бизнеса, в анализе данных, машинном обучении, инженерии данных и многих других областях. Есть много причин, по которым стоит начать изучать Python. Это перспективный и востребованный навык, который необходим во всех отраслях. Если вы хотите выучить этот язык и научиться его применять, т огда вам идеально подойдет наша школа программирования . В DAN.IT есть офлайн курсы программирования , на которых вы под присмотром преподавателей-практиков получите все необходимые навыки и сразу после обучения сможете построить карьеру программиста.

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 проектов, которые можно сделать на Python

Вы начали учить Python и планируете написать первый проект? Подобрали для вас мануалы, которые помогут новичку.

Наталья Березовская

Наталья Березовская

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведёт некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

Задаваться вопросом, что пишут на Python, кажется даже не вполне корректным: на нем можно создать практически все. Благодаря многочисленным библиотекам, фреймворкам, собственному компилятору и поддержке крупных корпораций вроде Google сегодня Python стал языком общего назначения. Гибкий, простой и быстрый, он собрал сотни тысяч фанатов по всему миру.

Python отлично показывает себя в следующих областях:

  • системное программирование;
  • веб-программирование — backend;
  • Data Science и анализ данных;
  • графические интерфейсы;
  • веб-сценарии;
  • искусственный интеллект.

Мы приводим примеры пяти мануалов, с помощью которых вы можете реализовать несложные проекты, начав изучать Python на практике.

1. Автоматизация рутинных задач

В этом пособии для новичков даны пошаговые инструкции по тому, как упростить и автоматизировать множество скучных задач в электронных таблицах, поисковых системах, при загрузке онлайн-контента, заполнения форм и многих других. Вы будете работать со скриптами, файлами, объектами и классами, проводить скрейпинг сайтов — в общем, на практике применять теоретические знания.

2. Создание калькулятора

С помощью Python и этого руководства вы можете сделать простое приложение для пользователей — калькулятор. Это дверь в GUI-программирование — создание интуитивно понятных графических интерфейсов. В процессе вы поработаете с модулем tkinter, который уже предустановлен в последних версиях Python.

3. Создание блога

Это открытие фреймворка Flask. На Python написаны такие сервисы, как Instagram* и YouTube, поэтому он отлично подходит для создания собственного микроблога в экспериментальных, а возможно, и коммерческих целях. В мегаруководстве Мигеля Гринберга детально разбирается Flask, а после его изучения вы сможете написать свое первое веб-приложение.

4. Майнинг данных из Twitter

Для работы с анализом данных подойдет, разумеется, не только Twitter — любая открытая площадка в интернете, — но мы приведем этот пример. При помощи модулей вы сможете отсортировать и структурировать нужную информацию. Используя Tweepy — отфильтровать посты юзеров по определенным параметрам. А с помощью GraphQL можно будет привести результат работы в вид графического интерфейса.

5. Создание блокчейна

Технологии криптошифрования используют не только как финансовый инструмент — найти им применение можно во множестве областей. Если вам интересен блокчейн, попробуйте создать собственный. Для этого вам понадобится работать с библиотекой requests и HTTP-клиентами и вооружиться вот этим руководством.

Читайте также:

  • Как начать программировать на Python
  • Читерство ИИ в культовых настолках: как нейросети научились обыгрывать людей на интуиции
  • Что такое Git: объясняем на схемах

* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *