Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить
Python — самый быстрорастущий язык программирования за последние несколько лет. Об этом говорит исследование StackOverflow за 2019 год. Давайте разберёмся, за что его любят разработчики и почему мы советуем начинающим программистам попробовать его в качестве первого языка.
Python просто понять и изучить
Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.
“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.
“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:
Python использует одну понятную строку:
Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:
редакция нетологии
У Python много готовых библиотек для решения задач
Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:
Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.
NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.
Pandas. Библиотека для работы с большими данными.
SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.
Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.
Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.
Python используют компании-гиганты
Многие известные нам компании и организации используют Python:
- Spotify и Amazon используют Python для анализа данных и создания рекомендаций.
- Walt Disney использует Python как скриптовый язык для анимации.
- YouTube и Instagram целиком написаны на Python.
- Если этого недостаточно, есть ещё NASA: их система автоматизации процессов WAS тоже создавалась средствами Python.
Python надолго останется популярным
Скорее всего, вы слышали о машинном обучении и больших данных. Хорошая новость — Python считается лучшим языком программирования для работы в этих областях. Вот что делают с его помощью:
- Собирают данные покупательской активности, строят гипотезы и находят новые точки роста компании.
- Разрабатывают алгоритмы машинного обучения. Например, Netflix написали свой рекомендательный сервис на Python.
- Автоматизируют рутинные задачи. Например, простой скрипт на Python может собрать все ссылки или картинки с указанного сайта и сохранить их в папку.
Python-разработчикам готовы платить
По данным калькулятора зарплат на сайте «Мой Круг», средняя зарплата младшего (Junior) Python-разработчика — примерно 60 000 рублей. В зависимости от региона, требований компании и умений кандидата, цифра может меняться. Python-разработчики среднего и высокого уровня (Middle и Senior) получают более высокие зарплаты.
Сферы применения Python
У Python всегда найдется несколько способов применения, которые заинтересуют даже опытных разработчиков. Что уж говорить о начинающих!
Не нужно быть профессионалом, чтобы начать работу с Python — это его главное достоинство. Синтаксис Python делает код похожим на естественный язык, благодаря чему его легко изучать.
В данной статье будет перечислено все, что можно сделать с помощью Python: от простых приложений, не требующих от разработчика особой подготовки, до продвинутых продуктов, для создания которых нужны знания в других областях, помимо программирования.
Автоматизация
Это самый простой способ применения Python. Не нужно становиться экспертом, чтобы создать простую автоматизацию, которая избавит от выполнения повторяющихся задач.
Достаточно только найти то, что стоит автоматизировать, а затем изучить библиотеки Python, которые помогут выполнить эту задачу.
Что стоит автоматизировать? Да что угодно. Вот лишь несколько сценариев.
- Автоматизация утренних новостей.
- Отправка электронных писем.
- Автоматизация отчетов Excel.
- Сообщения в WhatsApp.
- Tinder.
Вот как я использовал Python для отправки сообщений в WhatsApp.
Написав скрипт для автоматизации задачи, можно запланировать его выполнение на любое удобное время. Забудьте о том, чтобы выполнять скучные задачи вручную!
Если вы еще не определили для себя отправную точку, стоит начать с веб-автоматизации. Существует множество сайтов, которые можно автоматизировать с помощью одной библиотеки Python — Selenium.
Веб-скрейпинг
Веб-скрейпингом называется сбор данных с сайтов. Это навык, которым должны обладать аналитики данных и специалисты по исследованию данных. Но его можно использовать в любой области, где есть потребность в данных.
Веб-скрейпинг — это техника, которая заключается в создании скрейперов (автоматических ботов), извлекающих миллионы точек данных из интернета. Это похоже на копирование данных с сайта и последующую вставку их в электронную таблицу. Однако, если на выполнение такой задачи вручную могут уйти часы, то веб-скрейпер справится за пару минут (или секунд).
В этом 3-минутном видео (на английском языке) показано все, что нужно знать о веб-скрейпинге.
Вот как выглядит этот процесс (все действия выполняются ботом, данные автоматически извлекаются и печатаются в текстовом редакторе Python).
В Python можно скрейпить сайты с помощью таких библиотек, как Beautiful Soup, Selenium и Scrapy.
- Beautiful Soup — простая в освоении библиотека, но у нее много ограничений.
- Selenium — это библиотека для автоматизации веб-процессов, которая может скрейпить сайты на JavaScript, но особой скоростью не отличается.
- Scrapy — надежный фреймворк со множеством функциональных возможностей, который работает быстрее, чем две другие библиотеки.
Анализ данных и наука о данных
Данные — одна из самых ценных элементов интернета. Некоторые даже называют данные “новой нефтью XXI века”.
Даже если это не так, невозможно отрицать то, что в интернете и у крупных организаций хранится огромный объем данных. По прогнозам IBM, в 2020 году глобальный объем данных достиг 35 зеттабайт.
При наличии такого количества данных растет спрос на профессионалов, способных работать с ними и извлекать из них пользу. Именно здесь в игру вступают аналитики и специалисты по исследованию данных.
При анализе данных Python помогает в процессах их очистки и обработки, а также при создании визуализаций. Для этого используются конкретные библиотеки Python — Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn.
Специалисты в сфере науки о данных обычно используют Python для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают результаты на основе переданных данных.
Информация об использовании Python в науке о данных, изложенная в 5-минутном видео:
Поскольку машинное обучение часто применяется в науке о данных, следует изучить sklearn — базовую библиотеку для машинного обучения на Python. Она является основой для других продвинутых библиотек Python, таких как TensorFlow и Keras.
Вот примеры моделей, которые можно построить с помощью машинного обучения:
- обнаружение фейковых новостей;
- выявление мошенничества с кредитными картами;
- прогнозирование оттока клиентов.
Веб-разработка
С помощью Python можно даже создать собственный сайт!
У Python есть несколько фреймворков, таких как Flask и Django, которые позволяют разрабатывать бэкенд сайта. Конечно, для создания фронтенда все равно придется использовать HTML, CSS и JavaScript. Однако вам не о чем беспокоиться, поскольку HTML — очень простой язык, а использование Bootstrap позволит не создавать код CSS и JavaScript с нуля.
Многие сайты используют Python для разработки бэкенда, например Reddit.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Машинное обучение — это направление ИИ, которое позволяет машине автоматически обучаться на основе прошлых данных без явного программирования.
Для этого одного Python недостаточно. Здесь потребуются знания по линейной алгебре, исчислениям и многим другим областям. При этом в Python можно использовать такие высокоуровневые библиотеки, как Numpy, Pandas, PyTorch и TensorFlow, которые возьмут на себя всю математическую работу, связанную с моделью машинного обучения. Ваша задача будет заключаться в том, чтобы понять результаты и принять наилучшее решение, используя аналитические навыки.
Вот наиболее популярные реализации машинного обучения:
- самоуправляемый автомобиль Google;
- системы рекомендаций от Amazon, YouTube и Netflix;
- обнаружение мошенничества.
Конечно, это продвинутые приложения. Чтобы погрузиться в машинное обучение и искусственный интеллект, нужно иметь прочную основу в исчислении, линейной алгебре и знать библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и PyTorch.
После ознакомления с основами машинного обучения можно изучать более продвинутые библиотеки Python, такие как TensorFlow и Keras.
Как только вы приобретете базовые навыки, перед вами откроются безграничные просторы!
Вы можете использовать эти знания для специализации в более продвинутых темах, таких как обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект (AI) и глубокое обучение (DL), и даже бросить вызов самому себе, решая проблемы беспилотных автомобилей!
Чего не следует делать с Python
В Python есть сотни библиотек, но это не значит, что они являются оптимальным решением для всех задач.
В ряде случаев придется выбрать более удобный, популярный и подходящий для определенной области язык программирования. Убедимся в этом на конкретных примерах.
Разработка игр
В Python есть библиотеки для создания игр, например Pygame. Однако это базовая библиотека для простых разработок вроде “Змейки”, но когда дело доходит до создания надежной игры со множеством функций, Pygame недостаточно.
Если вы серьезно относитесь к разработке игр, освойте такой язык, как C++. Это самый популярный язык для создания игровых движков с должным уровнем графического дизайна, моделей физической среды, звуковых эффектов и игровых ботов, управляемых искусственным интеллектом.
Другие языки, рекомендуемые для разработки игр: C#, JavaScript и Java.
Десктопные приложения
В Python есть библиотеки для создания приложений с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Одна из них — Tkinter. Это стандартный графический интерфейс Python, позволяющий создавать приложения, подобные приведенному ниже.
Как и при разработке игр, такие языки, как C++, C# и Java, являются более популярными для создания таких приложений.
Что такое Python?
Python — это язык программирования, который широко используется в интернет-приложениях, разработке программного обеспечения, науке о данных и машинном обучении (ML). Разработчики используют Python, потому что он эффективен, прост в изучении и работает на разных платформах. Программы на языке Python можно скачать бесплатно, они совместимы со всеми типами систем и повышают скорость разработки.
В чем заключаются преимущества языка Python?
Язык Python имеет следующие преимущества:
- Разработчики могут легко читать и понимать программы на Python, поскольку язык имеет базовый синтаксис, похожий на синтаксис английского.
- Python помогает разработчикам быть более продуктивными, поскольку они могут писать программы на Python, используя меньше строк кода, чем в других языках.
- Python имеет большую стандартную библиотеку, содержащую многократно используемые коды практически для любой задачи. В результате разработчикам не требуется писать код с нуля.
- Разработчики могут легко сочетать Python с другими популярными языками программирования: Java, C и C++.
- Активное сообщество Python состоит из миллионов поддерживающих разработчиков со всего мира. При возникновении проблем сообщество поможет в их решении.
- Кроме того, в Интернете доступно множество полезных ресурсов для изучения Python. Например, вы можете легко найти видеоролики, учебные пособия, документацию и руководства для разработчиков.
- Python можно переносить на различные операционные системы: Windows, macOS, Linux и Unix.
Где применяется Python?
Язык Python имеет несколько стандартных примеров использования при разработке приложений, в числе которых:
Веб-разработка на стороне сервера
Веб-разработка на стороне сервера включает в себя сложные серверные функции, с помощью которых веб-сайты отображают информацию для пользователя. Например, веб-сайты должны взаимодействовать с базами данных и другими веб-сайтами, а также защищать данные при их отправке по сети.
Python полезен при написании серверного кода, поскольку он предлагает множество библиотек, состоящих из предварительно написанного кода для сложных серверных функций. Также разработчики используют широкий спектр платформ Python, которые предоставляют все необходимые инструменты для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Например, разработчики могут создать «скелет» интернет-приложения за считанные секунды, потому что им не нужно писать код с нуля. Затем его можно протестировать с помощью инструментов тестирования платформы независимо от внешних инструментов тестирования.
Автоматизация с помощью скриптов Python
Язык скриптов — это язык программирования, который автоматизирует задачи, обычно выполняемые людьми. Программисты широко используют скрипты Python для автоматизации многих повседневных задач, среди которых:
- Одновременное переименование большого количества файлов
- Преобразование файла в другой тип файла
- Удаление повторяющихся слов в текстовом файле
- Выполнение базовых математических операций
- Отправка сообщений электронной почты
- Загрузка контента
- Выполнение базового анализа журналов
- Поиск ошибок в нескольких файлах
Наука о данных и машинное обучение
Наука о данных извлекает ценную информацию из данных, а машинное обучение (ML) позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и делать точные прогнозы. Специалисты по работе с данными используют Python для решения следующих задач:
- Исправление и удаление неверных данных (очистка данных)
- Извлечение и выбор различных характеристик данных добавляет данным значимые имена
- Поиск статистической информации в данных
- Визуализация данных с помощью диаграмм и графиков: линейных диаграмм, столбчатых диаграмм, гистограмм и круговых диаграмм
Разработка программного обеспечения
Разработчики программного обеспечения часто используют Python для различных задач разработки и программных приложений, среди которых:
- Отслеживание ошибок в программном коде
- Автоматическая сборка программного обеспечения
- Управление программными проектами
- Разработка прототипов программного обеспечения
- Разработка настольных приложений с использованием библиотек графического пользовательского интерфейса (ГПИ)
- Разработка игр: от простых текстовых игр до сложных видеоигр
Автоматизация тестирования программного обеспечения
Тестирование программного обеспечения — это процесс проверки соответствия фактических результатов программного обеспечения ожидаемым результатам, который позволяет убедиться, что программное обеспечение не содержит ошибок.
- Разработчики используют среды модульного тестирования Python (Unittest, Robot и PyUnit) для тестирования написанных функций.
- Тестировщики программного обеспечения используют Python для написания тестовых примеров для различных сценариев. Например, язык применяется для тестирования пользовательского интерфейса интернет-приложения, нескольких программных компонентов и новых функций.
Разработчики могут использовать несколько инструментов для автоматического запуска тестовых скриптов. Эти инструменты известны как инструменты непрерывной интеграции / непрерывного развертывания (CI/CD). Тестировщики и разработчики программного обеспечения используют инструменты CI/CD (Travis CI и Jenkins) для автоматизации процесса тестирования. Инструмент CI/CD автоматически запускает тестовые скрипты Python и сообщает о результатах тестирования всякий раз, когда разработчики вносят новые изменения в код.
Как развивался Python?
Python разработан Гвидо Ван Россумом (Guido Van Rossum), программистом из Нидерландов. Он начал работу над языком в 1989 году в центре Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). Изначально язык был полностью любительским проектом: Ван Россум просто хотел чем-то занять себя на рождественских каникулах. Название языка было взято из телешоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона», большим поклонником которого являлся программист.
История версий Python
- Гвидо Ван Россум опубликовал первую версию кода Python (версия 0.9.0) в 1991 году. Он уже включал в себя ряд полезных возможностей. Например, различные типы данных и функции для обработки ошибок.
- В версии Python 1.0, выпущенной в 1994 году, были реализованы новые функции для простой обработки списка данных: сопоставление, фильтрация и сокращение.
- Python 2.0 был выпущен 16 октября 2000 года с новыми полезными функциями для программистов, такими как поддержка символов Unicode и упрощенный способ циклического просмотра списка.
- 3 декабря 2008 года вышел Python 3.0. Эта версия включала функцию печати и дополнительную поддержку деления чисел и обработки ошибок.
Каковы особенности Python?
Язык Python уникален благодаря следующим особенностям:
Интерпретируемый язык
Python является интерпретируемым языком, то есть он выполняет код построчно. Если в коде программы присутствуют ошибки, она перестает работать. Это позволяет программистам быстро найти ошибки в коде.
Простой в использовании язык
Python использует слова, подобные словам английского языка. В отличие от других языков программирования, в Python не используются фигурные скобки. Вместо них применяется отступ.
Язык с динамической типизацией
Программистам не нужно объявлять типы переменных при написании кода, потому что Python определяет их во время выполнения. Эта функция позволяет писать программы на Python значительно быстрее.
Язык высокого уровня
Python ближе к естественным языкам, чем ряд других языков программирования. Благодаря этому программистам не нужно беспокоиться о его базовой функциональности, например об архитектуре и управлении памятью.
Объектно-ориентированный язык
Python рассматривает все элементы как объекты, но также поддерживает другие типы программирования (например, структурное и функциональное программирование).
Что такое библиотеки Python?
Библиотека — это набор часто используемых кодов, которые разработчики могут включать в свои программы Python, чтобы не писать код с нуля. По умолчанию в Python доступна стандартная библиотека, которая содержит большое количество многократно используемых функций. Кроме того, доступно более 137 000 библиотек Python для различных задач, в числе которых интернет-разработка, наука о данных и машинное обучение (ML).
Какие библиотеки Python наиболее популярны?
Matplotlib
Разработчики используют Matplotlib для отображения данных в высококачественной двух- и трехмерной (2D и 3D) графике. Данная библиотека распространена при решении научных задач. С помощью Matplotlib данные можно визуализировать в виде различных диаграмм (например, столбчатых и линейных). Также можно строить несколько диаграмм сразу, а графику — переносить на любые платформы.
Pandas
Pandas содержит оптимизированные и гибкие структуры данных, которые можно использовать для управления данными временных рядов и структурированными данными, такими как таблицы и массивы. Например, Pandas можно использовать для чтения, записи, объединения, фильтрации и группировки данных. Также данная библиотека широко применяется в науке о данных, анализе данных и задачах машинного обучения.
NumPy
NumPy — это популярная библиотека, используемая разработчиками для простого создания массивов и управления ими, а также управления логическими фигурами и выполнения операций линейной алгебры. NumPy поддерживает интеграцию со многими языками. Например, C и C++.
Requests
Библиотека Requests содержит полезные функции, необходимые для веб-разработки. Их можно использовать для отправки HTTP-запросов, добавления заголовков, добавления параметров URL, добавления данных и выполнения многих других задач, связанных с интернет-приложениями.
OpenCV-Python
OpenCV-Python — это библиотека, используемая для обработки изображений при работе с машинным зрением. Она содержит множество функций обработки изображений, таких как одновременное чтение и запись изображений, преобразование двухмерной среды в трехмерную, а также захват и анализ изображений из видео.
Keras
Keras – это библиотека глубокой нейронной сети Python с отличными функциями обработки данных, визуализации и многого другого. Keras поддерживает множество нейронных сетей. Библиотека имеет модульную структуру, обеспечивающую гибкость при написании инновационных приложений.
Что такое платформы Python?
Платформы Python — это наборы пакетов и модулей. Модуль — это набор связанного кода, а пакет — это набор модулей. Разработчики могут использовать платформы Python для более быстрого создания приложений Python, поскольку им не нужно беспокоиться о низкоуровневых деталях (например, скорости обмена данных в веб-приложении) или том, как Python ускоряет работу программы. Python имеет два типа платформ:
- Платформа с полным стеком включает почти все, что требуется для создания крупного приложения.
- Микроплатформа – это базовая платформа, предоставляющая минимальные функциональные возможности для создания простых приложений Python. Также она предоставляет расширения, если приложениям требуются более сложные функции.
Какие платформы Python наиболее популярны?
Чтобы сделать свою разработку более эффективной, можно использовать несколько платформ Python сразу. В их числе:
Django
Django — одна из наиболее популярных платформ с полным стеком Python, которая используется для разработки крупных интернет-приложений. Она содержит несколько полезных функций, в числе которых веб-сервер для разработки и тестирования, движок шаблонов для frontend-разработки и различные механизмы безопасности.
Flask
Flask – это микроплатформа для разработки небольших интернет-приложений. К ее особенностям относятся сильная поддержка со стороны сообщества, качественно составленная документация, движок шаблонов, модульное тестирование и встроенный веб-сервер. Также платформа содержит расширения для поддержки валидации, уровни отображения базы данных и веб-безопасность.
TurboGears
TurboGears – это платформа, предназначенная для более быстрого и простого создания интернет-приложений. Ниже представлены ее основные возможности:
- Определенная структура таблиц базы данных
- Инструменты для создания и управления проектами
- Движок шаблонов для создания баз данных
- Движок шаблонов для frontend-разработки
- Механизмы обеспечения веб-безопасности
Apache MXNet
Apache MXNet – это быстрая, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения для создания исследовательских прототипов и приложений глубокого обучения. Она поддерживает несколько языков программирования, включая Java, C++, R и Perl. Платформа содержит богатый набор инструментов и библиотек для разработчиков. Например, на ней можно найти книгу по интерактивному машинному обучению (ML), наборы инструментов машинного зрения и модели глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP), в том числе текста и речи.
PyTorch
PyTorch – это платформа для машинного обучения, созданная на основе библиотеки Torch, еще одной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Разработчики используют ее в NLP, робототехнике и машинном зрении для поиска важной информации в изображениях и видео. Также платформа используется для запуска этих приложений на процессорах и графических процессорах.
Что такое Python IDE?
Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам инструменты для написания, редактирования, тестирования и отладки кода.
Какие Python IDE наиболее популярны?
PyCharm
PyCharm – результат трудов JetBrains, чешской компании по разработке программных инструментов. У программы имеется как бесплатная версия для небольших приложений, так и платная профессиональная версия, подходящая для создания крупных приложений Python со следующим набором функций:
- Автоматическое завершение и проверка кода
- Обработка и быстрое устранение ошибок
- Чистка кода без изменения функциональных возможностей
- Поддержка платформ интернет-приложений, таких как Django и Flask
- Поддержка других языков программирования, таких как JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS и Node
- Научные инструменты и библиотеки, такие как Matplotlib и NumPy
- Возможность запуска, отладки, тестирования и развертывания приложений на удаленных виртуальных машинах
- Отладчик для поиска ошибок в коде, профилировщик для выявления проблем с производительностью и средство запуска модульных тестов
- Поддержка баз данных
- Совместимость со множеством операционных систем, таких как Windows, Unix и macOS
- Командное окно для запуска команд и отображения вывода
- Многооконный текстовый редактор с подсветкой синтаксиса кода и автозавершением
- Встроенный отладчик
Spyder
Spyder – это IDE с открытым исходным кодом, которую используют многие специалисты и аналитики данных. Она применяется для всесторонней разработки с использованием функций расширенного анализа данных, визуализации и отладки. Среда имеет следующие особенности:
- Редактор кода, поддерживающий несколько языков
- Интерактивная консоль IPython
- Базовый отладчик
- Научные библиотеки, такие как Matplotlib, SciPy и NumPy
- Возможность исследования переменных в коде
- Возможность просмотра документации в режиме реального времени
Atom – это бесплатный редактор, разработанный GitHub, который поддерживает кодирование на многих языках программирования, в том числе Python. Atom позволяет напрямую работать с GitHub — веб-сайтом, на котором можно централизованно хранить свой код. Atom имеет следующие особенности:
- Совместимость со многими операционными системами
- Простая установка или создание новых пакетов
- Ускоренное автозавершение кода
- Возможность поиска файлов и проектов
- Простая настройка интерфейса
Что такое Python SDK?
Пакет средств разработки ПО (SDK) — это набор программных инструментов, который позволяет создавать программные приложения на определенном языке. Большинство SDK предназначены для разных аппаратных платформ и операционных систем. Python SDK включает в себя множество инструментов, таких как библиотеки, примеры кода и руководства для разработчиков, которые помогают при написании приложений.
Что такое AWS PyCharm?
Набор инструментов AWS для PyCharm – это подключаемый модуль для PyCharm IDE, упрощающий создание, отладку и развертывание приложений Python на AWS. AWS Toolkit for PyCharm значительно упрощает начало разработки на Python. Он имеет ряд полезных особенностей для разработчиков, в числе которых руководства по началу работы, пошаговая отладка и развертывание IDE.
Что такое Boto3 в Python?
Boto3 — это SDK AWS для Python. Его можно использовать для создания, и настройки сервисов AWS –Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3) и Amazon DynamoDB – а также управления ими. Boto3 имеет два типа API-интерфейсов: низкоуровневые API-интерфейсы и API-интерфейсы ресурсов для разработчиков.
Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда
Python входит в число самых популярных языков программирования, который считается одним из самых простых для изучения, при этом перспективных на рынке. Рассказываем, как выучить Пайтон, что на нем пишут и сколько получают Python-разработчики.
Вы читаете обновленную и улучшенную версию нашей старой статьи
Почему Python — хороший вариант для начинающих
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, который относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
Создатель Python — нидерландский инженер Гвидо ван Россум, известный энтузиаст разработки, который сейчас работает в Microsoft. Язык программирования «пайтон» — сайд-проект ван Россума. Гвидо считал существующие языки сложными для понимания и изучения, поэтому начал работать над собственным проектом. Ван Россум планировал сделать одновременно простой и мощный язык, и так в 1991 году он представил Python.
Читайте также: Как создатель Python Гвидо ван Россум устроился в Microsoft и теперь работает над развитием CPython
«Пайтон» — мультипарадигмальный язык программирования. Он поддерживает объектно-ориентированный и структурный подходы, функциональное и аспектно-ориентированное программирование. В Python используется динамическая типизация. То есть тип переменной определяется в момент присваивания значения. При изменении значения может меняться тип данных.
Синтаксис Python простой и понятный для людей. В этом языке для выделения блоков кода применяются отступы, а не скобки. Пример кода ниже.
Философия Python поощряет простоту, эстетичность кода и отношение к работе, которое проще всего выразить английским словом fun — забава, шутка. Это частично описано в знаменитом сборнике афоризмов Zen of Python (Дзен «пайтона»).
Где используют Python: веб-разработка
В веб-разработке Python применяется для серверного программирования. Питонисты работают с бэкендом веб-приложений, используя нативный Python или популярные фреймворки, например, Django, Pyramid или Flask. «Пайтон» одинаково удобно использовать как для создания прототипов или небольших приложений, так и для больших и масштабируемых проектов, например, порталов, веб-сервисов, интернет-магазинов.
Попробуйте пройти бесплатный курс по основам Python: На Хекслете есть полноценная профессия «Python-разработчик». Но прежде чем проходить ее, попробуйте на себе синтаксис Python и узнайте все основные концепции в программировании в нашем бесплатном курсе по основам Пайтона
Где используют Python: Machine Learning и AI на Python
Python — один из основных языков программирования, которые применяют в области машинного обучения и искусственного интеллекта (Machine Learning и Artificial Intelligence). Например, библиотека с открытым исходным кодом TensorFlow, созданная исследовательской командой Google Brain, написана с использованием Python. Google использует эту библиотеку для программирования и обучения нейронных сетей, которые используются для изучения искусственного интеллекта.
Ещё одна известная библиотека — scikit-learn. Она написана на Python с включениями Cython — статически типизированного компилируемого подмножества Python. Библиотека scikit-learn применяется в исследованиях искусственного интеллекта, для обучения инженеров machine learning, для управления промышленными системами.
Использование Python для работы с Big Data
В Python есть несколько мощных и популярных библиотек, которые предназначены для работы с большими данными: анализа, визуализации, прогнозирования тенденций. Например, библиотека с открытым исходным кодом SciPy включает модули для математических, инженерных и научных вычислений. Matplotlib — одна из самых популярных библиотек для визуализации данных. Библиотека PANDAS применяется для анализа информации.
Это не все области применения Python. Этот язык используют для создания десктопных приложений, разработки игр и 3D-графики, программ для обработки аудио, видео и изображений и так далее.
Рейтинг и перспективы Python
Один из способов оценки популярности языка программирования — индекс TIOBE. Он рассчитывается на основе количества поисковых запросов в Google и других поисковиках. Учитываются запросы, включающие название языков программирования.
Согласно индексу TIOBE, в конце 2022 года Python занимает первое место в списке самых популярных языков программирования. Он опережает С, JavaScript, PHP, Swift и другие распространённые языки программирования.
В рейтинге GitHub Octoverse за 2022 год Python занимает второе место, уступая только JavaScript. Рейтинг Github Octoverse отражает популярность языка среди пользователей GitHub.
Python на рынке труда: зарплаты, вакансии
По данным компании «Хабр Карьера» на первое полугодие 2022 года, медианная зарплата Python-разработчиков составляет 144 тыс. рублей в месяц. Медианные зарплаты программистов на Java, Swift и Scala выше, чем у программистов на Python.
В мире в среднем Python-разработчики могут рассчитывать на зарплату около $100 тыс. в год до вычетов налогов.
Python в качестве первого языка для начинающих: сложно ли изучать
Чтобы ответить на этот вопрос, нужно вернуться к истории создания и философии Python. Как отмечалось выше, разработчик языка Гвидо ван Россум захотел создать «пайтон», так как другие языки казались ему слишком сложными и непонятными. Ван Россуму удалось сделать язык, который приносит удовольствие во время обучения и работы.
При выборе первого языка программирования главным преимуществом Python считается простой синтаксис. Среди недостатков можно отметить сложности, которые возникают у начинающих программистов при переходе на языки с более сложным синтаксисом.
Перспективы Python: мнение экспертов
Григорий Петров, DevRel в Evrone: на питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий
Python — лучший язык для обучения программированию. Это язык программирования общего назначения. Создавался как простой язык для людей. Есть баланс между сложностью изучения и сюрпризами, с которыми сталкиваются программисты при работе с языком.
У JavaScript синтаксис лучше, чем у Python. Но в JS есть сюрпризы, например, this или приведение типов типизация. Python не взрывает мозг сюрпризами, он сбалансирован. К тому же, на нём можно делать практически всё, так как это язык общего назначения.
О будущем Python. У Python сильные позиции в серверной разработке, AI, Big Data, в программировании в сфере обучения и науки. В веб-разработке Python востребован в бэкенд части-разработке. Фронтенд скорее всего не для Python, так как в этой нише царствует JavaScript.
В целом в тех нишах, где Python активно используется, этот язык вряд ли уступит позиции другим языкам. То есть он останется востребованным в обозримой перспективе.
О спросе на джунов. На питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий. По деньгам фронтенд разработка принесет чуть больше, но фронтенд изучать сложнее. Ведь не зря хорошим фронтендерам хорошо платят.
При этом если учиться по 2-3 часа в день на Python-разработку, то в течение нескольких месяцев уже можно претендовать на позицию интерна. Ему обычно нужно ещё полгода, чтобы стать джуниором. Но, повторюсь, всё зависит от человека.
Никита Левонович, техлид в «Квестоделы»: «Пайтон» активно развивается, о чём свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев
О будущем Пайтона. Python в настоящее время переживает пик своей популярности, на нём разрабатывают во множестве компаний, на конференции и митапы по данному языку собирается сотни разработчиков. Всё это делает язык «пайтон» не только востребованным, но и простым в изучении. В связи с этим язык «пайтон» стоит изучать.
Вообще, перспективы языка Python отличные, в данный момент он является вторым лучшим языком для любой задачи. «Пайтон» активно развивается, о чем свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев.
Это примерно столько, сколько нужно времени для изучения базовых основ Python. Хотя все люди разные и для освоения одних и тех же навыков им нужно разное время. А самое главное — на рынке нет единых требований к джуниору. В связи с этим срок обучения может колебаться от 3 месяцев до года.
Николай Марков, Principal Architect в компании Aligned Research Group: без работы толковый питонист точно не останется
Зачем разработчики используют Python. Python является одним из самых популярных языков общего назначения. Это значит, что на нём можно писать практически всё — от веб-приложений до серьезных низкоуровневых системных штук. Так уж получилось, что у меня есть несколько студентов, род деятельности которых практически никак не связан с программированием, но им захотелось изучать Python. Например, чтобы автоматизировать какие-то ежедневные рутинные задачи, или чтобы лучше понимать исследования, которые проводит аналитический отдел в их компании. Порог вхождения не очень высок, что и позволяет добиться значимых результатов в довольно короткие сроки, а видеть результаты своего труда всегда приятно.
Несмотря на то, что язык существует довольно давно, он активно развивается, вбирая в себя всё новые возможности и щеголяя гигантским набором модулей расширения. Кроме того, довольно большое количество разных курсов, начиная от низкоуровневой работы с сетью и кончая Data Science, переехали с других языков на Python в новых версиях. Это можно заметить, например, по проектам на Coursera.
Пусть даже Python и не является явным лидером в каких-то конкретных областях, обычно он достаточно хорош, чтобы решать задачи практически в любой предметной области. И на горизонте навскидку я не могу назвать других языков, которые были бы настолько универсальны.
О будущем Python. Лично мне кажется, что Python был и будет востребован как язык для обучения, прототипирования и решения базовых бизнес-задач. И это несмотря на то, что в узком применении зачастую имеет смысл переключиться на более специализированные инструменты. Всё потому, что он дает базу, которая позволяет регулировать глубину погружения в предмет. Инженер может пойти глубже и изучать более узкую сферу, а, скажем, учёному хватит Python в качестве подручного инструмента для основных задач. А дети в школах, например, смогут после нескольких уроков Python создавать вполне рабочие проекты, например, в IoT и решении математических задач. Хорошая замена инженерному калькулятору на занятиях, правда?
Как стать джуниор Python-разработчиком. Понятие «джуниора» весьма размыто и сильно меняется от компании к компании, или даже между разными командами внутри одного бизнеса. Тем не менее общая тенденция такова, что если вы смогли пройти собеседование на подобную позицию, пусть даже не имея серьезного опыта, то дальше начинается серьезное обучение на реальных проектах. Это гораздо полезнее, чем зубрёжка теории алгоритмов или попытки на коленке с минимальными знаниями собрать продающийся продукт.
Плюс я искренне верю, что вменяемый менеджер выделит такому «джуниору» время и возможность на самообразование внутри компании, включая бесплатные курсы под присмотром с code review. Так что совет тут простой — читайте требования в вакансиях, соберите на коленке пару прототипов, а дальше — вперёд, по собеседованиям!
Никита Соболев, CEO wemake.services: мы прежде всего просто разработчики, инструмент не так важен
В чем особенность Python. Python — самый простой и понятный язык из всех в плане синтаксиса и концепций. В нём минимальное количество магии и неявных моментов. В нём уже заложены несколько парадигм: можно писать в ООП стиле, можно в функциональном. Можно явно проставлять типы в аннотациях, можно сделать их неявными. Учить его приятно и максимально просто. Мне кажется, что «пайтон» — лучший язык, чтобы учиться. И нет, не C (чтобы узнать как работает память!), а «пайтон».
Изменения в языке. Мне кажется, что язык выбрал неправильную стратегию развития. Его реверансы в стороны «асинхронщины» закончились печально. Просто уже столько лет, а оно так и не заработало как нужно: примитивы для асинхронности так и остались на уровне детского сада, а батареек так и не завезли. Более того, саму красоту синтаксиса языка начинают уродовать чуждыми концепциями: f-строки, оператор моржа (он ломает столько всего!). Сама платформа развивается очень медленно и работает также. Я бы дополнительно обратил внимание на Elixir, Rust, F#, и возможно Crystal с Nim.
Перспективы Python-разработчиков. Я вообще не люблю понятие «джанго-разработчик» или «пайтон-разработчик». Мы прежде всего просто разработчики. Инструмент не так важен. Для разных задач нужны разные инструменты. Бэкенд пишут на одном из множества языков, фронт на тайпскрипте (или elm'е!), башскрипты для разного, Elixir для частей с высокой нагрузкой, Rust и Haskell — для души. А есть еще куча всего интересного! Резюме: хорошие разработчики всегда будут нужны, «пайтоны» приходят и уходят.
Сколько нужно, чтобы стать Python-разработчиком. По-разному. Я бы сказал, от года до двух. Зависит от начального уровня, наличия фундаментального образования, без которого в некоторые сферы вход вообще закрыт, знакомства с процессом разработки в целом, мотивации и таланта. У меня ушел где-то год фултайм учёбы + работы.
Заключение: Python — лучший язык для обучения с хорошими перспективами на рынке
Эксперты называют Python если не лучшим, то одним из лучших языков для изучения программирования. Простой синтаксис делает этот язык удобным для восприятия и понятным. Разработчики со знанием Python востребованы на рынке труда. Они работают в сфере веб-разработки, machine learning и Data Science. Выводы делайте самостоятельно. А если у вас остались вопросы по целесообразности изучения «пайтон», пишите их в комментариях.
Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub. И потом устроиться на свою первую работу программистом
