Преимущества и недостатки языка Python

Python стал самым популярным языком программирования в 2022 году. С его помощью создают игры, мобильные и десктопные приложения, тестируют научные гипотезы, организуют работу нейросетей. Но почему «питон» стал таким популярным — его стали изучать тысячи IT-специалистов? Разберёмся далее.

Для НЕпрограммистов, которые часто сталкиваются с обработкой больших объемов данных

Python для анализа данных

Начать обучение бесплатно

Что такое Python

Python — это высокоуровневый язык программирования, с помощью которого создают сайты, разрабатывают приложения, автоматизируют процессы анализа или визуализации данных. Python не был разработан для конкретных целей, поэтому подходит как для создания алгоритма рекомендаций видеосервиса, так и для разработки программного обеспечения для самоуправляемых автомобилей или управления космическими аппаратами на других планетах.

К основным характеристикам Python относят:

Объектную ориентированность. Python — это объектно-ориентированный язык программирования, в его основе лежат понятия объекта и класса. Объект — экземпляр класса, объединяющий данные и способы взаимодействия с ними. Объектная ориентированность Python помогает структурировать код и повысить его читабельность, что особенно важно при реализации крупных проектов.

Пример. Создадим класс «собака», в котором будут два объекта — Бобик и Дружок. Мы можем задать объектам одного класса общие атрибуты, например — дружелюбность. Если создать ещё один объект в нашем классе «собака» — Жучку, она также будет «дружелюбной». При этом у каждого пса могут быть индивидуальные атрибуты, например — возраст. Бобику два года, Дружку — пять, а Жучке — семь. У класса могут быть общие методы — все собаки будут говорить «Гав» и вилять хвостом.
Читабельность кода. В Python каждый блок кода выделяется отступами. Это позволяет существенно облегчить визуальное восприятие.
Интерпретируемость. Код на Python можно запустить на любой платформе, если на ней установлен интерпретатор, с помощью которого последовательно исполняются операторы. Если в процессе программа-интерпретатор сталкивается с ошибкой, исполнение прекращается. Это позволяет разработчику кода быстро найти и исправить недочёт.
Динамическую типизацию. Когда переменной присваивается значение, это автоматически связывает её с определённым типом. Процесс написания кода на Python значительно ускоряется, но повышается риск возникновения ошибок.

Где можно использовать Python

Python используют все — от стартапов до крупных корпораций. Spotify применяет пайтон для анализа данных, NASA — для научных целей, а американское АНБ с помощью этого языка шифрует данные, предоставленные разведкой. Рассмотрим основные сферы применения Python.

Веб-разработка

Сфера разработки связана с созданием и обслуживанием сайтов. Именно для неё чаще всего используется Python благодаря следующим плюсам языка:

У Python множество библиотечных инструментов, пакетов услуг и удобных фреймворков. Например — гибкий, масштабируемый веб-фреймворк Django включает пакет услуг, в который входит панель управления, интерфейс БД, структура каталога. Из-за большого количества функций необходимо добавить отдельные библиотеки. Это позволит настроить маршрутизацию, создать механизмы шаблонов, выполнить аутентификацию пользователей.
Python — популярный язык программирования, поэтому у него регулярно появляются новые библиотеки, обновляются функции. Благодаря широкому распространению у Python активное комьюнити, а также множество документации, инструкций и туториалов.</p
Благодаря быстрому прототипированию разработчики на Python могут оперативнее реализовать свои идеи — на все итерации уходит значительно меньше времени. Такая скорость делает пайтон особенно удобным для стартапов, ускоряя выход на рынок.

Data Science

У Python есть набор инструментов, необходимых для визуализации и анализа данных, — примеры:

Библиотека SciPy помогает выполнять научные вычисления, pandas — аналитику данных, Matplotlib — строить графики.
Фильтры принимают правила и списки, сравнивают элементы с правилами фильтрации и возвращают новые множества исходных списков. Функция карты также принимает список, но создаёт его новый вариант, выполняя определённую операцию над каждым элементом.
Лямбда-выражения помогают при работе с операциями, которые выполняются всего один раз. Даже односоставные лямбда-выражения могут делать всё, что заложено в функцию.
Для визуализации данных, вывода массивов NumPy помогут функции linspace и arrange.
Сводные таблицы помогают перевести данные из определённых столбцов в многомерное представление.

Тестирование

Тестировщики часто используют инструменты Python — примеры:

Pytest — специальная экосистема для тестирования, в основе которой лежат плагины. Она предназначена для написания тестов различных типов — от модульных до функциональных.
Модуль unittest — одна из стандартных библиотек Python, содержащая необходимые инструменты для тестирования кода. Unittest помогает проверять корректность работы отдельных частей функций.
Doctest — модуль, предназначенный для тестирования документации.
Tox — библиотека, помогающая тестировать код в разном окружении.
Mock — модуль, позволяющий упростить модульные тесты на Python.
Линтер flake8 помогает найти стилистические ошибки в коде.

Приложения

На Python можно создавать десктопные и мобильные приложения, хотя некоторые считают язык не лучшим выбором для этих целей. Пайтон особенно актуален для работы над графическим интерфейсом. Например — стандартная библиотека Tkinter помогает создавать десктопные приложения с простым графическим интерфейсом для всех операционных систем.

Разработка мобильных приложений на Python не так популярна, в основном язык используется для серверной части.

Игры

Python часто используется как вспомогательный инструмент при разработке масштабных игр:

на нём прописывают логику игры: обработку событий, запуск сцен, организацию взаимодействия персонажей;
на Python пишут внутриигровые скрипты;
его используют для создания элементов управления и интерфейса;
пайтон помогает в тестировании.

Python использовался для создания Battlefield, WoT, Sims. У языка также много инструментов для разработки простых 2D- и 3D-игр: небольших мобильных проектов для Android — PyGame, RenPy. Python вполне применим для работы над играми, но чаще используется в других сферах.

Python: преимущества

Лёгкость освоения. Python прост, логичен, имеет понятный синтаксис, поэтому подходит даже для новичков. Для его изучения не нужны знания английского.
Простота визуального воспитания.Блоки кода отделяются отступами, за счёт меньшего объёма код также воспринимается проще.
Кроссплатформенность. Программы, написанные на Python, могут запускаться и функционировать на всех типах операционных систем. Отличия можно узнать заранее, поскольку они подробно описаны в документации.
Скорость разработки. Чтобы написать программу на Python нужно значительно меньше кода, чем при разработке, например — на Java.
Универсальность.Благодаря интерпретируемости пайтона он используется практически на всех платформах для различных задач — от тестирования до научных исследований. Код удобно писать даже в стандартных текстовых редакторах.
Множество инструментов. Стандартные библиотеки Python способны решать даже сложные задачи. Установка дополнительных модулей, созданных для конкретных целей, помогает при разработке специальных проектов.
Масштабируемость. Возможность адаптации высокоуровневой логики позволяет проектам, разработанным на Python, масштабироваться и расширяться.

Python: недостатки

Медленная работа. Этот недостаток лишает пайтон-разработчиков возможности создавать высокопроизводительные проекты только на Python. Необходимо задействовать другие языки программирования. Программное обеспечение работает медленно из-за устаревшего кода Global Interpreter Lock, сохранившимся её с первой версии языка.
Трудность переноса проектов на другие системы. Проблема возникает из-за зависимости языка программирования от библиотек.
Ресурсоёмкость. Python не подходит для проектов, требующих больших объёмов памяти.

Все недостатки Python нивелирует использование дополнительных библиотек, код внутри которых написан на быстрых низкоуровневых языках. Таким образом, комбинируется удобство и читаемость питона и скорость работы, например, С или С++.

Зачем учить Python в 2023 году

Python последние восемь лет занимает лидирующие места в индексе TIOBE. Востребованность языка объясняется широтой сфер применения: научные исследования, веб-разработка, Big Data, машинное обучение, системное администрирование, искусственный интеллект, игры и многое другое. Специалисты, владеющие пайтон, востребованы у работодателей, так как язык используют стартапы, крупные компании, транснациональные корпорации, госслужбы. При этом зарплата специалистов, имеющих опыт от двух лет, начинается от 100 000 рублей.

При этом Python постоянно обновляется — релизы новых версий выходят в среднем каждые девять месяцев. Появляются новые расширения, расширяются существующие библиотеки. Мощное комьюнити питонистов участвует в совершенствовании языка, создаёт туториалы и помогает в решении сложных задач.

HOCK Training предлагает начать обучение прямо сейчас. Курс «Python для анализа данных» проходит в двух форматах: онлайн-занятия с преподавателями или самостоятельное изучение. Он будет полезен непрограммистам: