Почему python. Для каких целей используют Python. Какие программы написаны на Python

Для Андроид 24.04.2019
Для Андроид

Python является универсальным языком высокого уровня, который может быть расширен и встроен. Он, например, входит в комплект приложений как инструмент написания макросов. Это делает Python разумным выбором для многих задач программирования, больших и не очень, и не таким удачным для небольшого числа вычислительных задач.

Где лучше использовать?

Язык Python идеально подходит для проектов, требующих быстрой разработки. Он поддерживает несколько парадигм программирования, что хорошо для программ, требующих гибкости. А наличие множества пакетов и модулей обеспечивает универсальность и экономит время.

Гвидо ван Россум - создатель Python, ласково удостоенный сообществом звания «великодушный пожизненный диктатор». В конце 1980-х Гвидо нравились особенности некоторых языков программирования, но ни один из них не обладал всеми возможностями, которые бы ему хотелось иметь. В частности язык должен был обладать следующими характеристиками.

Язык сценариев

Сценарий представляет собой программу, которая управляет другими программами. Языки сценариев подходят для быстрой разработки и прототипирования, потому что они хорошо справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программиста от таких хлопотных вещей, как управление памятью.

Сообщество пользователей предпочитает называть Python динамическим языком программирования.

Отступ для группирования операторов

Python определяет принадлежность выражений к одной группе с помощью отступов. Такая группа называется блоком кода. В других языках для этого используется другой синтаксис или знаки препинания. Например, в C символ символ { обозначает начало и } - конец последовательности команд. Наличие отступов считается хорошей практикой и в ​​других языках, но одним из первых, в котором соблюдение отступов обеспечивается принудительно, был Python. Что это дает? Отступ делает код более удобным для чтения, а кодовые блоки требуют меньше обозначений их начала и конца и знаков препинания, которые можно случайно пропустить. Все это ведет к меньшему количеству ошибок.

Типы данных высокого уровня

Компьютеры хранят данные в единицах и нулях, но люди нуждаются в более сложных формах, таких как текст. О языке, поддерживающем сложные данные, говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Такими типами данных легко оперировать. Например, в Python строки можно разделять, объединять, переводить в верхний или нижний регистр, в них можно производить поиск и т. д. Высокоуровневые типы данных, такие как списки и словари, которые могут хранить и другие данные, обладают гораздо большими функциональными возможностями, чем другие языки.

Расширяемость

Расширяемый язык программирования может быть дополнен. Такие языки являются очень мощными, потому что дополнения делают их пригодными для множества применений и операционных систем. Расширения могут добавлять или концепции, модули и плагины. Язык Python расширяется несколькими способами. Основная группа программистов работает над его изменением и улучшением, а сотни других пишут модули для конкретных целей.

Интерпретация

Интерпретируемые языки выполняются непосредственно из исходного кода, написанного людьми, а программы, написанные на компилируемых языках, таких как C ++, должны быть переведены в более медленные, так как трансляция происходит на лету, но написание программ и их отладка происходит быстрее, так как отсутствует необходимость ожидать завершения работы компилятора. Они легче переносятся на разные платформы.

Можно спорить по поводу того, является ли Python интерпретируемым или компилируемым языком. Хотя во многих отношениях он работает как интерпретируемый, перед выполнением его код компилируется (как в Java), и многие его компоненты работают на полной скорости машины, так как написаны на C.

Гвидо начал писать Python во время рождественских каникул в 1989 г., и в течение следующего года он дорабатывал язык на основе отзывов своих коллег. Широкая публика увидела результат в феврале 1991 г., когда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

Для того чтобы начать писать программы на Python, нужно его установить. У версий Python 2.7 и Python 3.5 есть существенные различия, из-за которых программы, написанные на них, являются несовместимыми.

В компьютерах «Макинтош» данный язык предустановлен, и его версия зависит от возраста ОС. При работе в Windows придется самостоятельно установить Python. Файлы инсталляционного пакета можно выбрать на сайте python.org.

Два способа взаимодействия

Одной из причин простоты, которой отличается программирование на Python, является то, что он поставляется с инструментами, которые помогут разрабатывать, писать и отлаживать программы.

В интерактивном режиме команды вводятся по одной строке за один раз, почти так же, как операционная система (оболочка) принимает команды из командной строки. Также можно создавать короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или встроенных модулей Python. Для начинающих будет полезно знать, что интерактивный режим включает обширную справочную систему. Это удобный способ изучения возможностей языка программирования.

Среда разработки IDLE включает интерактивный режим и инструменты для написания и запуска программ, а также систему отслеживания имен. Среда написана на Python и демонстрирует обширные возможности языка.

Интерактивный режим

Здесь можно делать практически все, что можно сделать в программе, даже писать многострочный код. Данный режим может служить:

  • песочницей для безопасных экспериментов;
  • средой, позволяющей изучать программирование на Python;
  • инструментом поиска и исправления ошибок.

Интерактивный режим можно использовать в качестве калькулятора, манипулировать текстом и присваивать значения переменным. Также можно импортировать модули, функции или части программ для их тестирования. Это помогает экспериментировать с объектами Python без написания длинных программ и отлаживать программы путем импортирования их частей по одной за раз.

Работа в интерактивном режиме

После запуска Python в окне терминала отобразится информация о текущей версии программы, дате ее выпуска, несколько подсказок дальнейших действий и приглашение ввода >>>.

Для работы в интерактивном режиме следует ввести команду или выражение и нажать клавишу ввода.

Python интерпретирует ввод и отреагирует, если набранное требует ответа, или интерпретатор его не понимает.

Следующая команда напечатает строку. Поскольку место печати не указано, вывод происходит на экран.

  • >>> print "Привет, мир!"
  • Привет, мир!

Эта единственная строка является целой программой! В интерактивном режиме Python обрабатывает каждую строку введенного кода после нажатия клавиши ввода, и результат появляется ниже.

Просмотр информации об объекте

В интерактивном режиме есть два способа просмотра информации об объекте:

  • ввести объект (или его имя) и нажать клавишу ввода;
  • ввести команду print и объект (или его имя) и нажать Enter.

Результат зависит от объекта.

При использовании некоторых типов данных (целых и списков, например) эти два метода дают одинаковый результат:

  • >>> х =
  • >>> х
  • >>> print х

Для строк результат набора команды «print имя» немного отличается от результата, полученного для ввода имени. В первом случае значение заключается в кавычки, а во втором - нет:

  • >>> x = "MyString"
  • >>> х
  • "MyString"
  • >>> print х
  • MyString

Когда имя относится к блоку кода (например, функции, модулю или экземпляру класса), ввод имени предоставит информацию о виде данных, имени и месте хранения.

В следующем примере создается класс с именем Message и выводится информация о

  • >>> class Message:
  • ... pass
  • >>> Message
  • >>> print Message
  • __main __. Message

Строки

В Python строки являются последовательностями символов. Строковый литерал создается путем заключения символов в одинарные ("), двойные (") или тройные (""" или """) кавычки. В приведенном примере присваивается значение переменной x:

  • >>> x = "MyString"

Строка Python имеет несколько встроенных возможностей. Одной из них является способность вернуть свою копию со всеми Эти возможности известны как методы. Чтобы вызвать метод объекта, следует использовать точечный синтаксис. То есть после ввода имени переменной, которая в данном случае является ссылкой на объект строки, нужно поставить оператор-точку (.), а затем название метода с последующим открытием и закрытием скобки:

  • >>> x.lower ()
  • "mystring"

Можно получить часть строки с помощью оператора индексирования s[i]. Индексация начинается с нуля, так что s возвращает первый символ в строке, s возвращает второй, и так далее:

  • >>> x
  • >>> x

Строковые методы работают как с обычными строками, так и с "Юникодом". Они производят следующие действия:

  • изменение регистра (capitalize, upper, lower, swapcase, title);
  • подсчет (count);
  • изменение кодировки (encode, decode);
  • поиск и замену (find, replace, rfind, index, rindex, translate);
  • проверяют выполнение условий (startswith, endswith, isalnum, isalpha, isdigit, islower, isspace, istitle, isupper);
  • объединяют и разделяют (join, partition, rpartition, split, splitlines);
  • форматируют (center, ljust, lstrip, rstring, rjust, strip, zfill, expandtabs).

Python: списки

Если строки Python ограничены символами, то списки каких-либо ограничений не имеют. Они представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, включая другие списки. Кроме того, можно добавлять, удалять и заменять их элементы. Ряд объектов, разделенных запятыми внутри и есть Что это собой представляет, показано ниже - здесь приведены примеры данных и операций с ними:

  • >>> bases = ["A", "C", "G", "T"]
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T"]
  • >>> bases.append("U")
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T", "U"]
  • >>> bases.reverse()
  • >>> bases
  • ["U", "T", "G", "C", "A"]
  • >>> bases
  • >>> bases
  • >>> bases.remove("U")
  • >>> bases
  • ["T", "G", "C", "A"]
  • >>> bases.sort()
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T"]

В этом примере был создан список отдельных символов. Затем в конец был добавлен элемент, обращен порядок элементов, извлечены элементы по позиции их индекса, был удален элемент со значением "U" и произведена сортировка элементов. Удаление элемента из списка иллюстрирует ситуацию, когда методу remove() необходимо предоставить дополнительную информацию, а именно значение, которое следует удалить.

Помимо методов, подобных remove(), Python обладает еще одной сходной возможностью, называемой функцией. Единственное различие между функцией и методом является то, что первая не связана с конкретным объектом.

Python: функции

Функции выполняют действия над одним или несколькими значениями и возвращают результат. Большое их количество встроено в Python. Примеры встроенных функций:

  • len() - возвращает количество элементов в последовательности;
  • dir() - возвращает список строк, представляющих атрибуты объекта;
  • list() - возвращает новый список, инициализированный из какой-либо другой последовательности.
  • >>> help(round)
  • Help on built-in function round:
  • round(...)
  • round(number[, ndigits]) -> floating point number

Также есть возможность определить свои собственные функции.

Функции, определенные пользователем

Процесс создания собственной Python-функции такой. Первая строка начинается с ключевого слова def, за которым идет имя функции и аргументы (ожидаемые входные значения), заключенные в скобки, и заканчивается двоеточием. Последующие команды составляют тело функции и должны иметь отступ. Если комментарий находится вначале тела функции, он становится частью ее документации. Последняя строка функции возвращает результат:

  • >>> def transcribe(dna):
  • ... """Return dna string as rna string."""
  • ... return dna.replace("T", "U")
  • >>> transcribe("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
  • "CCGGAAGAGCUUACUUAG"

В этом примере была создана функция под названием transcribe, которая ожидает строку, представляющую последовательность ДНК. Метод replace() возвращает копию исходной строки с заменой всех вхождений одного символа на другой. Три строки кода позволили транскрибировать ДНК в РНК. выглядит так:

  • >>> def reverse(s):
  • ... """Return the sequence string in reverse order."""
  • ... letters = list(s)
  • ... letters.reverse()
  • ... return "".join(letters)
  • >>> reverse("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
  • "GATTCATTCGAGAAGGCC"

Функция reverse принимает строку, создает список, основанный на ней, и изменяет его порядок. Теперь нужно сделать обратное преобразование. Объект имеет метод join (), который объединяет список, разделяя каждый его элемент значением строки. Так как разделитель не нужен, метод используется на пустой строке, представленной двумя кавычками ("" или "").

Словари

А словарь Python - что это? Он имеет те же преимущества, что и обычный бумажный словарь. Позволяет быстро найти нужное значение (определение), связанное с ключом (словом). Словари заключаются в фигурные скобки и содержат разделенную запятыми последовательность пар ключ-значение. Словари не упорядочены. Вместо этого словарные значения доступны через их ключ, а не их позицию.

  • >>> basecomplement = {"A": "T", "C": "G", "T": "A", "G": "C"}
  • >>> basecomplement.keys()
  • ["A", "C", "T", "G"]
  • >>> basecomplement.values()
  • ["T", "G", "A", "C"]
  • >>> basecomplement["A"]

Классы

Для того чтобы создавать свои собственные объекты, необходимо определить своего рода шаблон, называемый классом. В Python для этого служит оператор class, за которым следует имя и двоеточие. Тело определения класса содержит свойства и методы, которые будут доступны для всех экземпляров объектов, основанных на этом классе.

Преимущества

Большинство языков программирования предлагают удобные функции, но ни один из них не обладает такой комбинацией удобства и мощности, которую предлагает Python. Что это за преимущества? Вот некоторые из них:

  • Язык может быть встроен в другие приложения и использован для создания макросов. Например, в Paint Shop Pro 8 и более поздних версиях он является языком сценариев.
  • Python бесплатен для использования и распространения, на коммерческой основе или нет.
  • Язык обладает мощными возможностями по обработке и поиску текста, что используется в приложениях, работающих с большим количеством текстовой информации.
  • На нем можно создавать большие приложения без необходимости проверки запускаемых программ.
  • Python поддерживает тестирование и отладку отдельных модулей и целых программ.

Программа представляет собой набор алгоритмов, которые обеспечивают выполнение необходимых действий. Условно таким же образом можно запрограммировать обычного человека, написав точные команды, для того чтобы, например, он приготовил чай. Если в последнем варианте будет использоваться естественная речь (русская, украинская, английская, корейская и т. д.), то для компьютера понадобится специальный язык программирования. Python - один из таковых. Среда программирования впоследствии переведет команды в и цель человека, ради которой создавался алгоритм, будет выполнена. «Питон» имеет свой синтаксис, который будет рассмотрен ниже.

История языка

Разработка началась в 1980-х году, а завершилась она в 1991. Язык Python был создан Гвидо ван Россумом. Хоть основным символом «Питона» является змея, назван он был так в честь комедийного американского шоу.

При создании языка разработчик использовал некоторые команды, заимствованные уже у существующих Pascal, С и С++. После выхода в интернет первой официальной версии целая группа программистов присоединилась к его доработке и улучшению.

Одним из факторов, которые позволили стать «Питону» достаточно известным, является дизайн. Многими весьма успешными специалистами он признается одним из лучших.

Особенности «Питона»

Язык программирования Python для начинающих специалистов станет отличным учителем. Он имеет достаточно простой синтаксис. Понять код будет легко, ведь он не включает в себя много вспомогательных элементов, а особенная структура языка будет учить делать отступы. Конечно же, хорошо оформленная программа с небольшим количеством команд станет понятной сразу же.

Многие синтаксические системы были созданы с опорой на объектно-ориентированное программирование. Не исключением является и язык Python. Для чего же именно он появился на свет? Он облегчит обучение новичкам, поможет вспомнить некоторые элементы уже квалифицированным сотрудникам.

Синтаксис языка

Как уже было сказано, код читается достаточно легко и просто. «Питон» имеет последовательные команды, отличающиеся четкостью выполнения. В принципе, используемые операторы не покажутся даже новичкам трудными. Этим и отличается язык Python. Синтаксис его легок и прост.

Традиционные операторы:

  • При задавании условия следует использовать конструкцию if-else. Если таких строк слишком много, можно вписывать команду elif.
  • Class предназначен для понимания класса.
  • Один из простых операторов - pass. Он ничего не делает, вписывается для пустых блоков.
  • Цикловыми командами являются while и for.
  • Функция, метод и генератор определяется благодаря def.

Кроме одиночных слов, в качестве операторов язык программирования Python позволяет использовать и выражения. Благодаря использованию цепочек строк можно уменьшить количество отдельных команд и скобок. Используются и так называемые ленивые вычисления, т. е. те, которые выполняются лишь тогда, когда того требует условие. К ним относятся and и or.

Процесс написания программ

Интерпретатор работает на едином механизме: при написании строки (после которой ставится «Энтер») она сразу же выполняется, и человек может уже видеть какой-то результат. Это пригодится и будет достаточно удобным для новичков или тех, кто хочет протестировать небольшой кусочек кода. В компилируемых средах пришлось бы сначала написать программу целиком, лишь потом запустить ее и проверить на ошибки.

Язык программирования Python (для начинающих, как уже стало понятно, он подходит идеально) в операционной системе Linux позволяет работать непосредственно в самой консоли. Следует написать в командной строке название кода «Питон» на английском языке. Свою первую программу создать будет нетрудно. Прежде всего, стоит учитывать и то, что пользоваться интерпретатором здесь можно в качестве калькулятора. Так как с синтаксисом зачастую молодые и начинающие специалисты не дружат, то написать алгоритм можно таким образом:

После каждой строки необходимо ставить «Ентер». Ответ будет выводиться непосредственно после его нажатия.

Данные, используемые «Питоном»

Данные, которыми пользуются компьютеры (и языки программирования), представлены несколькими типами, и это вполне очевидно. Числа бывают дробными, целыми, могут состоять из множества цифр или быть весьма массивными из-за дробной части. Чтобы интерпретатору было проще работать с ними, и он мог понять, с чем имеет дело, следует задать определенный тип. Более того, он необходим, чтобы числа поместились в отведенную ячейку памяти.

Наиболее распространенные типы данных, которым пользуется язык программирования Python:

  • Integer. Речь идет о целых числах, имеющих как отрицательное, так и положительное значение. Ноль также входит в данный тип.
  • Для того чтобы интерпретатор понял, что работает с дробными частями, следует задать тип float point. Как правило, им пользуются в случае использования чисел с варьирующейся точкой. Следует помнить, что при написании программы нужно придерживаться записи «3.25», а не использовать запятую «3,25».
  • В случае добавления строк язык программирования Python позволяет добавить тип string. Зачастую слова или фразы заключаются в одинарные или

Недостатки и преимущества

В последние несколько десятилетий людей больше интересовало, как больше времени потратить на освоение данных и меньше - на то, чтобы они были обработаны компьютером. Язык о котором лишь положительные, является высшим кодом.

Недостатков у «Питона» практически нет. Единственный серьезный минус - медлительность при выполнении алгоритма. Да, если сравнивать его с «Си» или «Джава», он, откровенно говоря, черепашка. Объясняется это тем, что данный

Разработчик позаботился о том, чтобы добавить в «Питон» самое хорошее. Поэтому при его использовании можно заметить, что он вобрал в себя лучшие черты других высших языков программирования.

В том случае, если идея, которая реализуется интерпретатором, не впечатляет, то понять это можно будет практически сразу, после написания нескольких десятков строк. Если программа стоящая, то критический участок можно в любое время усовершенствовать.

Сейчас над улучшением «Питона» работает не одна группа программистов, поэтому не факт, что код, написанный на С++ будет лучше, чем тот, который создан при помощи Python.

С какой версией лучше работать?

Сейчас широко используются сразу две версии такой синтаксической системы, как язык Python. Для начинающих выбор между ними будет достаточно трудным. Следует заметить тот факт, что 3.х все еще находится на разработке (хотя и выпущен в массы), в то время как 2.х - полностью завершенная версия. Многие советуют использовать 2.7.8, так как она практически не лагает и не сбивается. В 3.х версии нет радикальных изменений, поэтому в любое время свой код можно перенести в среду программирования с обновлением. Чтобы скачать необходимую программу, следует зайти на официальный сайт, выбрать свою операционную систему и дождаться окончания загрузки.

3 ответов

Python - динамический, строго типизированный, объектно-ориентированный многоуровневый язык программирования, предназначенный для быстрого (изучения, использования и понимания) и обеспечения четкого и единообразного синтаксиса.

  • Питон динамически напечатан: это означает, что вы не объявляете тип (например, "целое число") для имени переменной, а затем присваиваете что-то из этого типа (и только тот тип). Вместо этого у вас есть имена переменных, и вы привязываете их к объектам, тип которых остается с самой сущностью. a = 5 делает имя переменной a ссылкой на целое число 5. Позже a = "hello" делает имя переменной a ссылкой на строку, содержащую "привет". Статические типизированные языки могли бы объявить int a , а затем a = 5 , но назначение a = "hello" было бы ошибкой времени компиляции. С одной стороны, это делает все более непредсказуемым (вы не знаете, к чему относится a). С другой стороны, очень легко добиться некоторых результатов, которые статические типизированные языки очень затрудняют.
  • Питон строго типизирован . Это означает, что если a = "5" (строка, значение которой равна "5"), останется строкой и никогда не будет принуждаться к числу, если это требует контекст. Каждое преобразование типов в python должно выполняться явно. Это отличается от, например, Perl или Javascript, где у вас слабый ввод текста, и можете писать такие вещи, как "hello" + 5 , чтобы получить "hello5" .
  • Python ориентирован на объекты , с наследованием на основе классов. Все это объект (включая классы, функции, модули и т.д.) В том смысле, что их можно передавать как аргументы, иметь методы и атрибуты и т.д.
  • Python многоцелевой : он не специализируется на конкретной цели пользователей (например, R для статистики или PHP для веб-программирования). Он расширен через модули и библиотеки, которые очень легко подключаются к языку программирования C.
  • Python обеспечивает правильный отступ кода, делая отступ в синтаксисе. В Python нет контрольных фигурных скобок. Блоки кода идентифицируются уровнем отступов. Несмотря на то, что многие программисты не привыкли к этому, это очень ценно, поскольку он дает очень однородный стиль и дает код, который визуально приятен для чтения.
  • Код компилируется в байтовый код , а затем выполняется на виртуальной машине. Это означает, что предварительно скомпилированный код переносится между платформами.

Python может использоваться для любой задачи программирования, от программирования GUI до веб-программирования со всем остальным между ними. Это довольно эффективно, так как большая часть его активности выполняется на уровне C. Python - это всего лишь слой поверх C. Есть библиотеки для всего, о чем вы можете думать: игровое программирование и OpenGL, интерфейсы GUI, веб-фреймворки, семантические сети, научные вычисления...

Python предлагает шаг в мир программирования. Несмотря на то, что язык программирования Python существует уже 25 лет, он все еще растет в популярности. Некоторые из самых больших преимуществ Python:

  • Легко читается и легко учится
  • Очень продуктивные или небольшие, а также крупные проекты
  • Большие библиотеки для многих вещей

Что такое язык программирования Python, используемый для?

Как язык программирования общего назначения, Python может использоваться для нескольких вещей. Python можно легко использовать для небольших, крупных, онлайн и оффлайн проектов. Лучшие варианты использования Python - это веб-разработка, простой скриптинг и анализ данных. Ниже приведены несколько примеров того, что Python позволит вам сделать:

Веб-разработка:

Вы можете использовать Python для создания веб-приложений на многих уровнях сложности. Есть много отличных веб-фреймворков Python, включая Pyramid, Django и Flask, чтобы назвать несколько.

Анализ данных:

Python является ведущим языком выбора для многих ученых-исследователей. Python стал популярным в этой области благодаря своим превосходным библиотекам, в том числе; NumPy и Pandas и его великолепные библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib и Seaborn.

Машинное обучение:

Что делать, если вы могли бы спрогнозировать удовлетворенность клиентов или проанализировать, какие факторы повлияют на цену домашних хозяйств или предсказать акции в течение следующих нескольких дней, исходя из данных предыдущих лет? Существует множество замечательных библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения, такие как Scikit-Learn, NLTK и TensorFlow.

Компьютерное зрение:

Вы можете делать много интересных вещей, таких как обнаружение лиц, определение цвета при использовании Opencv и Python.

Интернет о вещах с малиной Pi:

Малина Pi - очень маленький и доступный компьютер, который был разработан для обучения и приобрел огромную популярность среди любителей с самодельными аппаратными средствами и автоматизацией. Вы даже можете построить робота и автоматизировать весь свой дом. Малина Pi может использоваться в качестве мозга для вашего робота, чтобы выполнять различные действия и/или реагировать на окружающую среду. Кодирование на малине Pi может быть выполнено с использованием Python. Возможности бесконечны!

Разработка игр:

Создайте видеоигру с помощью модуля Pygame. В принципе, вы используете Python для написания логики игры. Приложения PyGame могут работать на устройствах Android.

Веб-скребок:

Если вам нужно захватить данные с веб-сайта, но на сайте нет API для публикации данных, используйте Python для очистки данных.

Написание скриптов:

Если вы делаете что-то вручную и хотите автоматизировать повторяющиеся вещи, такие как электронные письма, это не сложно автоматизировать, как только вы знаете основы этого языка.

Автоматизация браузера:

Выполните некоторые аккуратные вещи, такие как открытие браузера и публикация статуса Facebook, вы можете сделать это с помощью Selenium с Python.

Разработка графического интерфейса:

Создайте графическое приложение (настольное приложение), используя модули Python Tkinter, PyQt для поддержки.

Быстрое прототипирование:

У Python есть библиотеки практически для всех. Используйте его для быстрого создания (более низкого, часто менее мощного) прототипа. Python также отлично подходит для проверки идей или продуктов для известных компаний и начинающих.

Python может использоваться во множестве различных проектов. Если вы программист, ищущий новый язык, вы хотите, чтобы он стал популярным. Будучи новичком в программировании, Python - идеальный выбор для обучения быстро и легко.

  • Python ,
  • Разработка веб-сайтов
  • Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.

    О себе

    Еще в студенческие годы я понял, что моя специальность не такая уж радужная, как мне казалось в 18 лет. Поэтому я стал думать о том, как заработать адекватные деньги. И наслушавшись историй о том, как мой двоюродный брат получал безумные на то время деньги в 1С, я также решил связать свою жизнь с IT.

    Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.

    У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.

    Первичное обучение языку

    Обучение языку я совмещал с основной работой, поэтому читал книжки, смотрел туториалы, пилил небольшие проекты в вечернее время. В общем, за год я

    1) Изучил книги:

    • Марк Лутц - Изучаем Python
    • Марк Лутц - Программирование на Python
    • Чед Фаулер – Программист Фанатик
    • Билл Любанович – Простой Python
    2) Изучил множество роликов от Украинских/Буржуйских авторов по Django
    3) Прошел курс от codeacademy
    4) Освоил PyCharm

    Свой первый проект

    Далее у меня появилась идея небольшого сервиса на весьма специфичную тематику, который я решил сделать, чтобы закрепить знания Python + Django.

    В создания сайта я

    1) Изучил книги:

    • Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
    • Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
    • Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.
    2) Изучил документацию Django под свои задачи
    3) Изучил деплой проектов на Django Gunicorn + nginx + centOS

    Свой первый нормальный проект

    После того, как первый адекватный сайт провалился, я решил создать уже что-то стоящее, выбрал идею, выбрал схему реализации и за 3 месяца по вечерам его сделал.

    Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.

    После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.

    Я хочу быть крутым

    Открыв вакансии по Python-Django разработчикам, я посмотрел что еще обычно требуется в таких вакансиях:
    • Django Rest Framework
    • Celery
    • Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
    • Class-based view Django
    • Angular/React (На выбор что-то одно)
    Потратил 3 месяца на знакомство/пробование с этими штуками. Также поднял стандартную библиотеку Python + внешняя библиотека для парсинга beautifulSoup.

    Ты не тру без C/C++

    Бытует мнение, что без знания C/C++ программист не может называть себя программистом. Поэтому когда у меня было свободное время, я познакомился с книгами:
    • Брайн Керниган – Язык программирования С
    • Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс
    Прочитал книги, поковырялся с кодом, посмотрел на компиляцию, посмотрел примеры кода. В общем, теперь я не делал большие глаза при упоминании ссылок, указателей, сортировок, ООП и туче разных массивов с разными скоростями обработки элемента, в зависимости от его позиции.

    Я готов к бою!

    И вот тут мы приходим к самому важному моменту. Потратив в общей массе 2 года на изучение всех элементов веб-программирования, о которых я говорил выше. Я посчитал себя достаточно готовым, чтобы претендовать на позицию веб-разработчика на Python. Конечно, что-то я знал не очень хорошо, что-то поверхносто, а что-то вообще не знал (например, Flask), но общее понимание и навыки были неплохими.

    И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.

    С этим вопросом я вышел на рынок

    Хотя на первый взгляд кажется, что вакансий на Python достаточно много, но когда начинается конкретика, все резко меняется.

    1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.

    2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.

    3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:

    • 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
    • 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
    • ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)
    Другими словами получилась ситуация, что если ты не живешь в Москве, Санкт-Петербурге и не собираешься ехать их «покорять», то тебе практически негде получить свою первую работу.

    Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.

    4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
    Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.

    5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.

    6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
    Но опять же от случая к случаю.

    В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!

    Но есть другой путь!

    В настоящий момент только в моем городе находится 24 вакансии на php различного уровня (начиная от небольших компаний, которым нужно поддерживать текущий сайт, заканчивая гигантами e-commerce, которые предлагают последовательное расширение функционала). И примерно столько же вакансии на 1С. И где-то на половине из этих вакансий готовы взять человека, который хотя бы что-то знает в программировании. Скорее всего, это не самые лучшие места, но это уже первая работа, после который вы официально для HR станете программистом с опытом.

    Так что в итоге

    Получается ситуация, что можно изучить клевый язык программирования Python и остаться на улице. А можно выучить «ненавистный» php/1c и получить работу. Качество этой работы, конечно же, оставляет много вопросов – но это уже опыт.

    Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.

    Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.

    P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.

    Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

    1. Веб-разработка

    Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

    Для чего нужны веб-фреймворки

    Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

    Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

    Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

    В чём разница между Django и Flask

    Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

    Основные различия:

    • Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
    • Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

    Лучше воспользоваться:

    • Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
    • Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

    Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

    2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

    Что такое машинное обучение

    Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

    На второй она должна распознать стол.

    Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

    Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

    В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

    То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

    Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

    Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

    Python для машинного обучения

    Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

    Как изучать машинное обучение

    Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

    Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

    Анализ данных и визуализация данных

    В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

    На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

    Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

    Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

    Но если бы диаграмма выглядела так,

    можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

    Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

    Анализ и визуализация данных на Python

    Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

    Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

    В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

    3. Написание скриптов

    Что такое написание скриптов

    Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

    Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

    Python и встраиваемые приложения

    На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

    Python и компьютерные игры

    Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

    Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

    Python и десктопные приложения

    Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

    Python 3 или Python 2

    Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.



    Рекомендуем почитать

    Наверх