python для чего нужен и где используется
Кому и для чего нужен Python?
Эксперт в разработке ПО.
Эксперт в Python и Django.
Эксперт в Frontend, Data Science. Ментор, автор курсов в SkillFactory.
Python — язык с низким порогом входа и нотками дзен-буддистской философии. Он нужен не только разработчикам: математики и физики оптимизируют с помощью него работу с данными и графикой, дизайнеры могут писать на нем скрипты в 3D-редакторе, а архитекторы генерировать сложные структуры. Он нужен во всех IT-сферах: от системного администрирования до Data Science, но главное — его совсем несложно выучить. Рассказываем, что еще нужно знать о языке вместе с менторами курсов SkillFactory Семеном Березовским и Анной Агабекян.
Год появления: 1994
Популярность (индекс TIOBE, март 2021): 3 место
Кратчайшая история создания Python
Сотрудником Центра математики и информатики Гвидо ван Россум начал работать над Python в конце 1980-х годов в Нидерландах. Предназначение языка, по задумке автора — повышение продуктивности разработчиков С и С++ в тех случаях, когда их «родные» языки неэффективны. Язык должен был стать для них вторым, более простым инструментом в решении задач, которые можно решить один раз и потом автоматизировать. При этом Python также удалось развить концепцию своего предшественника, ABC, и стать языком, которому было легко обучить пользователей недавно появившихся персональных компьютеров.
Параллельно с созданием языка Гвидо ван Россум читал сценарии британского комедийного сериала BBC 70-х годов «Летающий цирк Монти Пайтона». Нидерландец хотел придумать для своего детища короткое, уникальное и немного загадочное имя — подошло название любимого сюрреалистичного скетч-шоу. В FAQ языка говорится, что для разработки на Python вовсе не обязательно разделять эту любовь к абсурдному британскому юмору (однако она может помочь).
Python стал быстро распространяться в сообществе новоявленных разработчиков благодаря своей простоте, что принесло Гвидо ван Россуму широкую известность. После он успел поработать с такими гигантами, как Google и Dropbox, и вышел на пенсию, перестав быть «великодушным пожизненным диктатором» проекта (это прозвище — должность, в шутку присвоенная ему коллегой на заре становления Python-сообщества). Пенсия продлилась недолго — в конце 2020 года он объявил в своем твиттере, что присоединился к подразделению разработки компании Microsoft.
А мне нужен Python?
Семен Березовский: «В первую очередь, популярность Python касается, конечно же, машинного обучения и работы с большими данными. В этих областях Python зарекомендовал себя как один из лучших инструментов. Во-вторых, это конечно же веб-приложения. Все мы используем тот же Instagram, написанный на Django, — фреймворке для разработки веб-приложений на Python (который и сам написан на Python).
Python популярен в веб-разработке, поскольку прекрасно подходит для небольших и средних проектов: авторы стандартной библиотеки и многочисленные разработчики Python-сообщества создали пакеты для работы с популярными форматами данных: почтой, базами данных, графикой, сетью и вебом. В то же время, Google использует его для поиска (на Python написан ИИ RankBrain, ранжирующий поисковую выдачу), на нем работает YouTube, Reddit и Dropbox. Fullstack-разработчик, который знает React или Angular для создания пользовательских интерфейсов, может в одиночку написать полноценный сайт, сервис или бизнес-приложение. Бизнес-логика, взаимодействие с базой данных, API — для их реализации подойдут разные языки, и выбор разработчика может пасть на Django, FastAPI или другой популярный и мощный фреймворк на Python.
Python нужен не только программистам: у математиков и физиков язык популярен, потому что делает более удобной работу с графикой и многомерными данными и их анализ; при этом специализированные библиотеки содержат модули на C для большего быстродействия. Помимо применения в научной визуализации, Python также очень сильно облегчает работу дизайнерам: на Python можно писать скрипты в редакторе 3D-графики Blender, автоматизируя все — от рисования моделей до анимации. В другом редакторе для трехмерной графики Rhino архитекторы могут генерировать с его помощью различные сложные структуры.
Анна Агабекян: «Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science. Особенно в данный момент он популярен в Data science, машинном обучении, анализе данных и визуализации».
Как и было задумано Гвидо ван Россумом, язык повсеместно используется для автоматизации. На многих компьютерах он установлен по умолчанию и конкурирует с Bash на Linux и PowerShell в Windows в удобстве написания скриптов для выполнения рутинных действий по администрированию операционной системы. Сценарии для компьютерных игр World of Tanks и EVE Online или графических редакторов Blender и GIMP тоже пишутся на нем.
Основные области использования:
— скрипты для игр (World of Tanks, EVE Online);
— веб- и мобильные приложения (Instagram, Reddit, Dropbox);
— Data Science (машинное обучение, аналитика);
В работе с большими данными, машинным обучением и нейросетями по популярности и удобству у Python, кажется, нет равных. С его помощью техногиганты анализируют предпочтения в кино (Netflix) и музыке (Spotify), предлагают покупки (Amazon) или агрегируют такси (Uber).
Кроме того, алгоритмы распознавания образов активно используются археологами, а ученые из DeepMind (стартап Google) написали на нем ИИ AlphaFold, решивший проблему биоинформатики, над которой человечество билось целых 50 лет.
Плюсы и минусы
Python — универсальный инструмент. Он был задуман как язык, который можно легко расширять, дописывая собственные модули и функции. Он может выполнять одни и те же действия на различных операционных системах без переписывания программ под них. Если раньше для работы с графикой, разными форматами файлов, системными и сторонними библиотеками требовалось изменение кода и модели программирования, то с Python эта необходимость отпадает.
Одно из главных преимуществ языка — низкий порог входа. Отсюда и большое сообщество питонистов, которое, если что, всегда поможет с вопросами. Один из главных недостатков — это высокоуровневый язык, поэтому у программирования на нем есть ограничения, например, по доступу к оперативной памяти или процессору.
Главный минус этого языка заключается в том, что программы на нем работают медленно и очень требовательны к памяти устройства. И даже ускорить их многопоточностью (параллельным выполнение операций) нельзя, такой возможности у Python нет. Тем не менее, язык продолжает быть одним из самых востребованных и стабильно попадает в топ-10 индекса TIOBE (рейтинг формируется на основе поисковых запросов, включающих упоминание языков).
Сложно ли учить Python?
Анна Агабекян: Впервые я познакомилась с Python, когда работала репетитором по программированию для школьников и детей. Мне кажется, что объяснение алгоритмов и синтаксиса на примере Python больше к подходит для старта программирования, чем, к примеру Pascal.
Главное для изучения языка — интерес, желание и наличие логического мышления. А еще практика, практика и еще раз практика — без нее никуда. Нужно посвящать кодингу каждый день, и представлять себя спортсменом, который готовится к чемпионату на тренировках.
У Python низкий порог входа, потому что его синтаксис более понятен для новичка, а сам код выглядит логично и лаконично. К недостаткам относятся простота языка (хотя, на первый взгляд, это преимущество). Так, у программистов, привыкших к простому синтаксису, часто возникают трудности при переходе на более сложные языки, такие как Java”.
Семен Березовский: «C Python я познакомился, когда совсем исчерпал мотивацию программировать на PHP и думал, куда двигаться. Мой друг посоветовал мне этот язык. Это наверное самый легкий язык программирования, который я изучал или с которым работал. Как и любой другой язык, он требует логического склада ума и уверенных навыков обращения с компьютером. Лично мне в нем нравится разносторонность вкупе с простотой. После него учить языки намного проще, вы легко освоите на нем основы программирования».
Fullstack-разработчик на Python
Освойте программирование и разработку на Python с нуля. После обучения наш карьерный центр поможет вам подготовиться к собеседованию и предложит несколько вакансий на выбор. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.
Бонус: дзен Python
Разработчики языка Python придерживаются определенной философии программирования — «The Zen of Python». Тим Петерс, один из разработчиков Python и автор «Дзена Python», сформулировал ее принципы в виде 19 коротких афоризмов.
Афоризмы вписаны в так называемый PEP (Python Enhancement Proposals, предложения по улучшению Python). PEP — это документы, при помощи которых любой разработчик может предложить внести в язык правки. И еще в них задокументированы уже внесенные правки или рекомендаций (например, по оформлению кода).
Пасхалка: если выполнить команду «import this» в строке интерпретатора, то вы увидите эти тезисы философии Python. Вот они:
Текст: Александр Белозеров
Эксперты: Семен Березовский, Анна Агабекян
Язык программирования Python: преимущества, недостатки и область применения
Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.
Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и многих платформ, начиная с iOS и Android и заканчивая серверными ОС.
Преимущества Python
Это интерпретируемый язык — он не компилируется, то есть до запуска представляет из себя обычный текстовый файл. Программировать можно практически на всех платформах, язык хорошо спроектирован и логичен.
Разработка идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам. Именно с него можно начать свой путь программиста, пройдя практический курс «Python-разработчик» от Skillbox.
Пишет о программировании, в свободное время создает игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.
Как используется Python
Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.
Веб-разработка
Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.
Существуют и движки для создания сайтов на Python:
Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.
Программы
Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:
Мобильные приложения
Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.
Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:
Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.
Встроенные системы (embedded systems)
На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.
Еще проекты со встроенной системой на Python:
Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.
Создание скриптов
Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.
Где используется Python
Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.
Системное администрирование
Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.
Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.
Научные исследования
В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:
Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.
Data Science
Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.
Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.
Какие компании используют Python
В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:
Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.
Недостатки языка Python
Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.
Программы на Python считаются одними из самых медленных.
Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.
Сильная зависимость языка от системных библиотек
Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.
Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.
Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.
Трудоустройство и средняя зарплата Python-разработчика
По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России
4500 вакансий для Python-разработчиков, из них
700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (
5500), но больше, чем по запросу «PHP» (
Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.
Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior-специалисты менее востребованы.
На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.
Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — тут вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.
Где перспективно и адекватно использовать Python
В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.
В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.
Что ты можешь сделать на Питоне
Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.
Микроконтроллеры (весьма сомнительно)
Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.
Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.
Девопс (адекватно)
Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.
Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.
Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.
Тестирование (адекватно)
Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.
Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.
Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.
Desktop development (сомнительно)
В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac
Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).
Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.
Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка
Mobile Development (весьма сомнительно)
Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.
Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».
Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)
Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.
Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.
Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.
По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.
Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.
Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)
Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.
Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.
Область интересная, но денег в ней мало.
Компьютерное зрение (сомнительно)
В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.
GameDev (сомнительно)
Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.
Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.
Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.
Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.
Веб-разработка (адекватно и перспективно)
Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.
Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.
Выводы об использовании питона
1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.
2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.
3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.