В этой статье пойдет разговор о практическом использовании языка программирования Python  и о том, какими возможностями он обладает. Также будут рассмотрены основные характеристики и сферы применения Python.

Любой, кто всерьез задумывается об изучении языка программирования «Пайтон», поневоле спрашивает себя, какие задачи он сможет решать, освоив эту технологию. В реальности на этот вопрос нельзя ответит быстро, т. к. Python обладает широкими возможностями и используется для решения множества задач. 

Три основные области применения «Питона»:

— web-разработка;

— Big Data и Machine learning (машинное обучение, работа с данными: анализ, визуализация и т. д.);

— скриптинг (написание скриптов автоматизации).

Но давайте обо всем по порядку.

Устройство Python. Преимущества языка

Python — язык высокоуровневого типа, который поддерживает следующие виды программирования:

— объектно-ориентированное;

— структурное;

— функциональное;

— обобщенное;

— аспектно-ориентированное.

Основной упор сделан на читаемость кода и повышение скорости работы программиста. Синтаксис ядра «Питона» является минималистичным, а стандартная библиотека обладает широким набором функций.

Архитектурные черты:

— поддержка многопоточности;

— динамическая типизация;

— механизм обработки исключений;

— автоуправление памятью;

— высокоуровневые структуры данных;

— полная интроспекция;

— разбиение программ на модули, которые можно объединять в пакеты.

Эталонная реализация — интерпретатор CPython — его поддерживает большая часть активно используемых платформ. Распространение языка осуществляется под свободной лицензией. Существуют реализации интерпретатора для JVM,CLR, LLVM и прочие. Проект PyPy задействует JIT-компиляцию, увеличивающую скорость выполнения программ, написанных на Python.

Тезисно о преимуществах:

— низкий порог вхождения. При адекватных усилиях «Пайтон» поймет даже новичок (подходит в качестве первого языка);

— синтаксис прост, лаконичен, понятен, то есть скорость разработки повышается;

— кроссплатформенность. Программировать можно почти на всех платформах;

— большое и активное профессиональное сообщество, множество доступной технической и обучающей информации;

— мощная поддержка крупных компаний IT-индустрии;

— большое количество дополнительных фреймворков и библиотек, еще больше расширяющих возможности использования языка (для решения той либо иной коммерческой задачи не надо каждый раз изобретать велосипед);

— востребованность Python-специалистов на современном рынке труда;

— широкое применение в разных сферах. Это преимущество является закономерным следствием вышеуказанных плюсов.

Из минусов: Python — язык программирования с динамической типизацией, и пусть скорость написания кода выше, а в силу синтаксиса — писать проще, но по производительности Python все же уступает компилируемым языкам, тому же C++.

После краткого знакомства с языком Python, перейдем к примерам его практического применения.

Web-разработка

Для разработки веба подключают специальные фреймворки, наиболее популярными являются Django и Flask. Благодаря фреймворкам, работа по написанию веб-приложений значительно упрощается. К примеру, фреймворки помогают реализовывать нужные бизнес-процессы, облегчают рефакторинг старых сайтов, упрощают применение Ajax и так далее.

Два слова о Django и Flask:

  • Flask. Гибок, прост в эксплуатации, минималистичен;
  • Django. «Все включено»: административная панель, ORM, интерфейс базы данных, структура каталогов для готовых проектов и программных приложений.

Кто работает с этими фреймворками, и какой из них лучше выбрать, читайте здесь.

Работа с данными

Машинное обучение сегодня более чем популярно и у всех на слуху. При использовании Machine learning (ML) задействуются методы работы с искусственным интеллектом. Существует много алгоритмов машинного обучения, которые применяются в системах распознавания лиц, голосов, изображений и прочих системах. Всего не перечесть. Если интересуют подробности, основные алгоритмы машинного обучения и примеры использования ML для решения реальных проблем, вам сюда. Также может представлять определенный интерес подборка Open Source-проектов по машинному обучению.

Таким образом, именно Python в силу своих возможностей чаще всего используется в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Среди популярных фреймворков и библиотек для ML можно выделить scikit-learn и TensorFlow.

Нельзя отдельно не упомянуть анализ и визуализацию данных, где тоже задействуется Python. Одна из наиболее популярных библиотек для визуализации — Matplotlib.

Также «Питон» подходит для написания парсеров, позволяющих выполнять сбор информации в глобальной сети. А еще с его помощью обслуживают облачные сервисы, хранилища данных и т. п.

Скриптинг

Под скриптингом понимают написание скриптов, позволяющих автоматизировать простые задачи. Это могут быть дополнительные модули, плагины к уже готовому программному обеспечению и т. д.

Широко применяется «Пито н» и при автоматизации тестирования ПО. Таким образом, если вы освоите этот язык, вы сможете развивать свою карьеру по целому ряду IT-направлений:

— программист (бэкенд-разработчик);

— дата-инженер, data scientist, специалист по машинному обучению;

— QA-инженер (тестировщик) с уклоном в автоматизацию тестирования.  

Где еще используется Python?

Кроме вышеописанных сфер, Python используется и в следующих целях:

разработка приложений для мобильных устройств. Да, для гаджетов с ОС Android больше нужен Java или Kotlin, для iOS — нужен язык Swift либо Objective-C. Однако на Python могут разрабатывать серверную часть приложений;

создание десктопных программ для ПК (для разработки графического интерфейса можно воспользоваться, к примеру, библиотекой Tkinter);

разработка встроенных систем для разных цифровых устройств. Классический пример — Raspberry Pi. Также это могут быть системы управления банкоматами и пр.;

создание игр. Тут нужно вспомнить несколько серьезных проектов, где задействовался Python: Battlefield 2, World of Tanks. Также с его помощью была создана Civilization IV. Если же создавать игры — это просто личное хобби, обратите внимание на фреймворк PyGame.

Итог

Пришло время сделать краткие выводы. Пусть «Пайтон» и не «самый-самый», но один из лучших — это точно, и говорить об этом можно смело. Да и вряд ли кто будет спорить с тем, что такая универсальность и популярность языка означает, что его знания не останутся невостребованными на рынке труда. То есть вы не только без особых проблем найдете новое место, где можно будет применить свои знания, но и сможете получать за это неплохую зарплату. А вот о том, что конкретно стоит знать начинающему разработчику, чтобы успешно претендовать на позицию Junior, читайте в этой статье. Вы узнаете, как начать этот путь, можно ли получить работу с опытом без году неделя, какие необходимые soft skills особенно важны, какие сложные сопутствующие технологии надо знать.

Нужен курс для продвинутых? Хотите получить знания от практикующих экспертов? Переходите по ссылке ниже:

Где используется Python?

Источник:

  • https://zen.yandex.ru/media/nuancesprog/gde-i-kak-primenit-python-na-praktike-tri-osnovnye-sfery-ego-primeneniia-5dd6c7b7d8a5147cefe9a62e