Вредоносное ПО (malware) - это назойливые или опасные программы,...
![Лучшие утилиты для удаления вирусов и вредоносных программ](https://i2.wp.com/webhelper.info/images/danger.jpg)
Есть английский язык. На нём общаются люди. А ещё – на немецком, филиппинском, испанском, греческом и прорве других.
А есть Питон (голос зануды про правильное название). Это язык, на котором человек общается с компьютером. С компьютером можно общаться на куче языков: Си, Паскаль, Хаскель, Го, Свифт, Руби, ПХП, Бейсик, Эрланг, Эр и много других.
Мы тут будем учить именно Питон. Начнём с короткого обзора того, чем он отличается от остальных языков. Делать ничего не надо: прочитал, запомнил пару пунктов и всё, можно хвастаться всем, что ты в теме (не надо так).
У Питона такое сообщество, что оно не приветствует разброда в использовании языка. Стандарт написания кода – это часть языка. Философия написания кода – тоже часть языка. Поэтому два хороших программиста напишут очень похожий код: не надо тратить время на "блин, а что он тут имел в виду?...".
У Питона такой синтаксис, что он помогает писать код очень коротко. Нет лишних скобок, длинных ключевых слов, сложных трюков и всякого такого. Описать логику, перевести на английский, разбавить отступами и синтаксисом – всё, программа готова.
У Питона такая стандартная библиотека, что она помогает выполнять кучу рутинных операций. Она поможет отправить емейл, закодировать строку, поднять веб-сервер, узнать время, удалить файл, посчитать дисперсию, заархивировать файл, вытащить данные из базы данных и ещё прорву всего всего парой строк.
У Питона такое количество сторонних модулей, что можно сэкономить тысячи человеко-часов работы. Нужно написать сайт? Научить нейронную сеть разгадывать капчу? Скачать аудио из "Вконтакте"? Узнавать людей на фотографиях? Смоделировать полёт ракеты? Написать бота? Для всего этого есть готовые модули, их надо только установить и воспользоваться.
Всё это делает процесс написания кода очень быстрым.
Попробуйте загуглить , или, например . В первых результатах будет ссылка на https://docs.python.org – сайт официальной документации.
Это потому что документация очень подробная: в ней есть материалы для новичков, доки к каждому модулю, рекомендации по использованию, подводные камни и дальнейшее чтение. И это всё – для каждой версии языка. Такой удобной и подробной документации нет ни у кого.
А ещё есть http://stackoverflow.com/ – сайт, на котором одни программисты отвечают другим программистам на вопросы о программировании. За время его существования там были заданы все возможные вопросы. Серьёзно: любой вопрос в духе "как это сделать на Питоне" или "почему этот код не работает" уже был задан, просмотрен и отвечен.
Всё это делает процесс изучения и написания кода быстрым: вся нужная информация находится на расстоянии одного удачного поискового запроса.
Какого из этих вопросов нет в официальных FAQ официальной документации?
Динамическая типизация – значит, в одной и той же переменной в разное время могут храниться значения разных типов. Сейчас – число, потом – строка, и всё – в одной переменной.
Во многих языках так нельзя: создал, мол, целочисленную переменную, вот и храни в ней целые числа. Это удобно для компьютера, но не всегда удобно для программиста.
Строгая типизация – значит, нельзя просто так производить действия с объектами разных типов. Например, строку с числом сложить не получится: сначала надо превратить строку в число, а только потом – сложить. Сам Питон такое преобразование делать не будет.
Может показаться, что это неудобно, но на самом деле это защищает от прорвы ошибок. Чтобы понять о чём речь, достаточно посмотреть на JavaScript, язык со слабой типизацией:
Управление памятью – это когда для каждой кучки данных в программе нужно руками выделить место в оперативной памяти. Следить, чтобы данные не вышли за пределы этого места. Не забыть освободить это место после того, как данные не нужны. В общем, адский геморрой.
В Питоне об этом думать не надо: язык программирования всё сделает за программиста. Правда, сделает неидеально: о том, как Питон работает с памятью, надо знать.
Помимо перечисленного, Питон знаменит много чем ещё: отступами, интроспекцией, дзеном, портируемостью, GIL-ом, названием.
3 ответов
Python - динамический, строго типизированный, объектно-ориентированный многоуровневый язык программирования, предназначенный для быстрого (изучения, использования и понимания) и обеспечения четкого и единообразного синтаксиса.
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:
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.
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.
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.
Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.
Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.
Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .
Основные различия:
Лучше воспользоваться:
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.
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.
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.
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.
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 .
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.
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.
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.
На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.
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.
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.
Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.
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.
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.
1) Изучил книги:
В создания сайта я
1) Изучил книги:
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.
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.
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:
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!
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.
Python - язык программирования с достаточно низким порогом вхождения, поэтому его часто выбирают начинающие кодеры. Ты еще не решился изучать «Пайтон»? Вот десять фактов о нем, которые помогут тебе развеять сомнения и определиться с выбором. Они будут интересны не только программистам!
Python работает почти на всех известных платформах - от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети. Версии Python портированы под Windows, Linux/UNIX, macOS и macOS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.
Некоторые программисты считают этот язык программирования молодым. Как сказать. Если сравнивать с языком C, то Python - молодой. Но работа над ним началась в конце 1980-х годов, а первая полноценная версия появилась в 1991 году. Так что свое совершеннолетие Python уже давно отметил. Это зрелый и развивающийся язык программирования, но никак не мертвый - как считают некоторые. Кстати, месяц назад, 17 июля 2017 года, вышла версия 3.6.2.
«Большие парни» - Google, Yahoo, NASA, Industrial Light & Magic и даже Microsoft - используют Python. Подтверждение легко найти в интернете. Так, Google предпочитает C++, Java и Python , а Microsoft даже открыла Python Developer Center .
Преимущества получения специальности в GeekUniversity следующие.
Получить дополнительную информацию об онлайн-университете можно, оставив заявку на сайте .