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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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

 

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:

  • nose
  • unittest
  • pytest

 

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.

 

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

 

«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.

 

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.

 

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.

 

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.

 


Все блоги