python все что нужно знать

Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python

Рассказываем, чем хорош Python, сложно ли его учить, где его используют, — и сравниваем Python с Java и JavaScript.

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Python — скриптовый язык общего назначения. Скриптовые языки обычно используются для небольших задач, но Python никак не вписывается в эти рамки. В отличие от, например, JavaScript, сфера применения Python не ограничивается веб-разработкой: подробнее мы об этом расскажем ниже.

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Этот язык программирования:

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.

Для чего его используют

Из самых популярных отраслей — Data Science, автоматизация и веб-разработка. Вот области, в которых используется Python:

Подробнее о применении Python можете почитать здесь: Для чего нужен язык программирования Python.

Легко ли учить Python?

Python — один из лучших языков для начинающих. Он гибкий, почти «всепрощающий», и у него минималистичный синтаксис. В работе на Python вам не придётся беспокоиться о тонкостях работы с памятью и указателями (как, например, в C++), зато вы сможете сразу приступить к программированию в дружелюбной среде. А ещё Python подробно пишет, где у вас в коде ошибка и какая (на английском), — это очень удобно.

Плюсы и минусы Python

Плюсы

Минусы

Какие у Python конкуренты

Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.

Python vs. Java

Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.

Но много и различий.

Типизация

Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.

Компиляция

Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.

Скорость

Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.

Синтаксис и читаемость

Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.

В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.

Применение

Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.

Python — замечательный выбор для машинного обучения, автоматизации, искусственного интеллекта и веб-разработки.

Python vs. JavaScript

Типизация

В Python строгая типизация. Как мы писали выше, несмотря на то что это достаточно гибкий язык, у него есть свои границы. В JavaScript слабая типизация: она даёт большую свободу, но из-за этого могут возникать ошибки или просто странные выражения.

Источник

Основы языка программирования Python за 10 минут

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

На сайте Poromenos’ Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Основные свойства

Python не требует явного объявления переменных, является регистро-зависим (переменная var не эквивалентна переменной Var или VAR — это три разные переменные) объектно-ориентированным языком.

Синтаксис

Во первых стоит отметить интересную особенность Python. Он не содержит операторных скобок (begin..end в pascal или <..>в Си), вместо этого блоки выделяются отступами: пробелами или табуляцией, а вход в блок из операторов осуществляется двоеточием. Однострочные комментарии начинаются со знака фунта «#», многострочные — начинаются и заканчиваются тремя двойными кавычками «»»»».
Чтобы присвоить значение пременной используется знак «=», а для сравнения —
«==». Для увеличения значения переменной, или добавления к строке используется оператор «+=», а для уменьшения — «-=». Все эти операции могут взаимодействовать с большинством типов, в том числе со строками. Например

Структуры данных

Вы можете использовать часть массива, задавая первый и последний индекс через двоеточие «:». В таком случае вы получите часть массива, от первого индекса до второго не включительно. Если не указан первый элемент, то отсчет начинается с начала массива, а если не указан последний — то масив считывается до последнего элемента. Отрицательные значения определяют положение элемента с конца. Например:

Строки

Строки в Python обособляются кавычками двойными «»» или одинарными «’». Внутри двойных ковычек могут присутствовать одинарные или наоборот. К примеру строка «Он сказал ‘привет’!» будет выведена на экран как «Он сказал ‘привет’!». Если нужно использовать строку из несколько строчек, то эту строку надо начинать и заканчивать тремя двойными кавычками «»»»». Вы можете подставить в шаблон строки элементы из кортежа или словаря. Знак процента «%» между строкой и кортежем, заменяет в строке символы «%s» на элемент кортежа. Словари позволяют вставлять в строку элемент под заданным индексом. Для этого надо использовать в строке конструкцию «%(индекс)s». В этом случае вместо «%(индекс)s» будет подставлено значение словаря под заданным индексом.

Операторы

Операторы while, if, for составляют операторы перемещения. Здесь нет аналога оператора select, так что придется обходиться if. В операторе for происходит сравнение переменной и списка. Чтобы получить список цифр до числа — используйте функцию range( ). Вот пример использования операторов

if rangelist[ 1 ] == 2 :
print «The second item (lists are 0-based) is 2»
elif rangelist[ 1 ] == 3 :
print «The second item (lists are 0-based) is 3»
else :
print «Dunno»

while rangelist[ 1 ] == 1 :
pass

Функции

# Следующая запись эквивалентна def f(x): return x + 1
functionvar = lambda x: x + 1
>>> print functionvar( 1 )
2

Классы

Язык Python ограничен в множественном наследовании в классах. Внутренние переменные и внутренние методы классов начинаются с двух знаков нижнего подчеркивания «__» (например «__myprivatevar»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Пример:

Исключения

Исключения в Python имеют структуру tryexcept [exceptionname]:

def somefunction():
try :
# Деление на ноль вызывает ошибку
10 / 0
except ZeroDivisionError :
# Но программа не «Выполняет недопустимую операцию»
# А обрабатывает блок исключения соответствующий ошибке «ZeroDivisionError»
print «Oops, invalid.»

Импорт

Внешние библиотеки можно подключить процедурой «import [libname]», где [libname] — название подключаемой библиотеки. Вы так же можете использовать команду «from [libname] import [funcname]», чтобы вы могли использовать функцию [funcname] из библиотеки [libname]

import random #Импортируем библиотеку «random»
from time import clock #И заодно функцию «clock» из библиотеки «time»

Работа с файловой системой

Python имеет много встроенных библиотек. В этом примере мы попробуем сохранить в бинарном файле структуру списка, прочитать ее и сохраним строку в текстовом файле. Для преобразования структуры данных мы будем использовать стандартную библиотеку «pickle»

myfile = file (r «C:\text.txt» )
>>> print myfile.read()
‘This is a sample string’
myfile.close()

Особенности

def myfunc():
# Выводит 5
print number

def anotherfunc():
# Это вызывает исключение, поскольку глобальная апеременная
# не была вызванна из функции. Python в этом случае создает
# одноименную переменную внутри этой функции и доступную
# только для операторов этой функции.
print number
number = 3

def yetanotherfunc():
global number
# И только из этой функции значение переменной изменяется.
number = 3

Эпилог

Разумеется в этой статье не описываются все возможности Python. Я надеюсь что эта статья поможет вам, если вы захотите и в дальнейшем изучать этот язык программирования.

Преимущества Python

Источник

Что нужно знать, уметь и понимать, чтобы не иметь проблем с поиском работы питонистом

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5%, а то и меньше.

Эта статья повторяет и дополняет содержание моего выступления «Что отличает джуниора от сеньора или как питонисту не иметь проблем с поиском работы» на последнем MoscowPython Meetup 39. Многие обращались ко мне после выступления с вопросами и я обещал опубликовать статью на Хабре и обсудить в комментариях.

Под катом вы найдете ответ на тему статьи и немного оффтопа. Имейте ввиду, что эта статья написана мной лично, по моему практическому опыту, так как у меня редко когда-либо возникали трудности с поиском работы. Она может отличаться от опыта других людей и я буду очень рад любым дополнениям и исправлениям, если я в чем-нибудь неправ.

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Ответы будут чуть ниже

Сперва расскажу о результатах опроса с митапа (если кто был там или слушал трансляцию):

Кто же приходит на митап?

Из поднявших руки примерно по трети — джуниоров, мидов и сеньоров и совсем немного — тимлидов и технических директоров. При этом подняли руки примерно половина и кто остальные — остается загадкой

Есть ли вообще проблема?

Далее на митапе я спрашивал есть ли у присутствующих проблема поиска работы. Для неуверенного большинства проблем нет, но соотношение, на вскидку, примерно 60/40 (из тех кто поднял руки). Так что тема определенно актуальна и статья многим может стать полезной.

Как устроиться работать джуниором?

Это почти самый популярный вопрос, на который я отвечу так: работодатель вряд ли наймёт вас, если вы вообще ничего не знаете и не имеете никакого опыта. Весьма редко работодатели нанимают джуниоров и это зачастую что-то типа экперимента — вдруг поймаем реально таланта, который резко станет мидом, а мы сможем платить ему зп джуниора? Поэтому мой вам совет: не старайтесь устроиться джуниором, а лучше как следует изучите то, что здесь написано и сразу цельтесь в миды. Многие не знают и половины того, что надо и их берут только из-за «опыта» (зачастую бестолкового). Короче не бойтесь и не считайте себя ни на что не способными, вооружайтесь знаниями, практикуйтесь и ничего не бойтесь!

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Что нужно знать

Пожалуй, единственное что я настоятельно рекомендую, это освоить какой-нибудь фреймворк и сделать что-нибудь реальное, что можно будет показать. Готовый сайт, пусть даже простой, выложенный на хостинге — это показатель того, что вы освоили каждый из множества небольших шагов на пути.

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Что нужно уметь?

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Что нужно понимать

Помните, что для работодателя вы — инструмент решения бизнес-задач, которые в будущем должны принести ему выгоду. Поэтому фактически ваша задача на собеседовании убедить его, что платить вам зарплату — выгодное вложение денег. Вас нанимают не по клавиатуре стучать, а генерировать прибыль.

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5% или даже меньше.

Таблица соответствия того, что нужно работодателю и как вы можете ему с этим помочь

Мечта работодателяЧто от вас требуется
делегирование — поставил задачу и её сделали правильно без твоего участияне боитесь брать на себя ответственность и достаточно компетентны
скорость разработки (основное преимущество питона)владеете языком, знаете сторонние библиотеки и понимаете, что скорость разработки очень важна
надежность системытэстирование собственного кода насколько это возможно или требуется
поддерживаемость (еще одно преимущество синтаксиса и рекомендаций питона)знакомство с гайдлайнами (pep, import this) и по возможности следование им
эффективность системызнакомство со свежими технологиями, библиотеками и другими приложениями
эффективность разработчиказаинтересованы в проекте. Тут я советую действительно выбирать проекты, которые интересны.
предсказуемость, возможность планированияваши планы на ближайший год ясны

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать
Интересно что он ей такое сказал на самом деле?

Советы

Помимо собеседований рекомендую играть в мафию (только не по турнирным правилам, а таким, когда возможна дискуссия, но чтобы без балагана — это очень круто тренирует нервы и навык общения), ходите на хакатоны, митапы, конференции. Не пропустите, кстати, Moscow Conf, такие конференции даже не каждый год бывают — это вам не митап двухчасовой, а реально можно за день наобщаться с опытными ребятами, позадавать вопросы спикерам.

UPD: В комментариях выразили мнение, что эта статья относится только к веб-разработке на питоне. Это не совсем так, просто веб-фреймворк Django, который я советую к изучению является самым востребованным на данный момент в чем легко можно убедиться. Вы можете запросто выбрать другое направление и большая часть статьи так же останется актуальной, но легко ли вам будет найти работу — я не знаю. Более того, совет про изучение других популярных библиотек именно на то и нацелен, чтобы вы не ограничивались только лишь Django и расширяли свои знания по другим направлениям.

Буду бесконечно признателен за любые дополнения и постараюсь оперативно добавлять их в статью! Про орфографию пишите, пожалуйста, в личку, чтобы не засорять комментарии.

Источник

Что должен знать Python разработчик в 2020 году

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Добрый день, дорогие читатели блога ITVDN! Предлагаем вашему вниманию новую публикацию в рубрике “Что должен знать разработчик. ”, в которой мы пишем о самых популярных IT-профессиях. Ранее уже были опубликованы обзоры по FrontEnd и .NET. В этот раз в центре внимания язык Python. В каких сферах он успешно применяется, а в каких буквально незаменим? Какими знаниями нужно обладать, чтобы стать, к примеру, Python BackEnd разработчиком? Все это вы узнаете в нашей статье. Приятного чтения!

В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным Stack Overflow Developer Survey 2019, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python в 2019 году опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров как Java, С# и С++. Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС.

Как видите, сферы применения довольно обширны. Мы постараемся затронуть самые популярные, в которых Python используется в качестве основного средства программирования.

Начнем с технологий, которые должен знать любой Python-разработчик вне зависимости от специализации.

Python

Открытым остается и вопрос, какую версию Python стоит изучать: 2.x либо 3.х? Согласно информации из официального источника разработчиков python.org, в 2020 году прекращается поддержка Python 2.7. Соответственно, стоит сконцентрировать усилия на изучении именно версии 3.х.

Разработчик должен иметь глубокие знания языка Python, понимать и уметь применять на практике принципы объектно-ориентированного программирования (ООП).

Английский язык

Git & GitHub

Помимо этого, стоит уметь работать с сервисом онлайн-хостинга проектов, использующих систему контроля версий. В данном случае это GitHub. В тандеме с Git он позволяет разработчикам сохранять свой код онлайн, а затем взаимодействовать с другими разработчиками в разных проектах.

Данные системы позволяют команде программистов работать над одним проектом одновременно, сохраняя внесенные изменения, а также отслеживать выполнение задач каждым членом группы.

Алгоритмы и структуры данных

Понимание алгоритмов и структур данных является очень важным для любого программиста. Исключением могут быть разве что FrontEnd разработчики.

Данные используются во всех сферах нашей жизни: от банковских счетов и медицинских карт вплоть до списка оплаченных покупок в супермаркете. Знание структур данных поможет вам хранить информацию в упорядоченном виде, что упростит работу с ней. Также это повысит общую производительность ваших программ.

Тема связана со специальностями:

Знание алгоритмов позволит вам создавать сложные конструкции для эффективного решения широкого спектра задач.

Методологии разработки Agile/Scrum

Scrum является одной из реализаций agile-подхода. Его используют многие команды, поэтому знание особенностей работы со scrum-моделью для разработчика серверного ПО является востребованным и весьма полезным.

Проанализируем каждое направление, затронув основные технологии. Также расскажем, каким образом Python используется в Desktop, Mobile и Game разработке.

Что должен знать Python Developer, работающий в сфере Data Science

Легкий и лаконичный Python нашел себе широкое применение в такой важной сфере разработки, как Data Science. Почему именно Python? Он прост в изучении и способен в несколько строк кода создать искусственный интеллект, который будет способен к самообучению, либо посчитать матрицу внушительных размеров.

Итак, какими технологиями необходимо владеть, чтобы стать Data Scientist?

Линейная алгебра и математический анализ

Статистика

Наука, которая применяет совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных, чтобы впоследствии на их основании сделать те или иные выводы.

Статистика содержит такие важные разделы, как: выборка, распределение частот, среднее значение, взвешенное среднее значение, медиана, вероятность, распределения вероятностей, тестирование значимости, а также ряд других тем и понятий. В интернете есть множество хороших англоязычных курсов, которые помогут освоить разделы статистики, которые обязательны для специалиста Data Science.

Библиотеки и дополнительные инструменты Python

Среди дополнительных инструментов особого внимания заслуживает Jupyter Notebook, который позволяет создавать очень наглядные и информативные аналитические отчеты путем совместного хранения кода, иллюстраций, комментариев, формул и графиков.

Базы данных

Поскольку работа Data Scientist-а плотно связана с обработкой большого количества информации, очевидно, что без баз данных тут не обойтись. Необходимо знать, как извлекать и обрабатывать данные, уметь писать и выполнять сложные запросы.

Несмотря на широкое распространение NoSQL, специалисты Data Science все же используют SQL технологии, поскольку зачастую работают именно с упорядоченным множеством данных (медицинские карты пациентов, транзакции клиентов и т. д.). Здесь наилучшим выбором станет PostgreSQL/MySQL/SQL Server.

Машинное обучение

Это ответвление искусственного интеллекта, основная идея которого состоит в следующем: компьютер должен не просто использовать заранее написанный алгоритм, а самостоятельно обучаться решению поставленной задачи (например, задачи определения символов по отсканированному изображению текста, опознавания лиц и голосов, подборки видеороликов на YouTube с учетом просмотренных ранее).

Минимальный набор базовых алгоритмов машинного обучения, который необходимо знать: линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM (метод опорных векторов), random forest (“случайный лес”), дерево принятия решений, Gradient Boosting, РСА (метод главных компонент), k-means (кластеризация методом k-средних), k-NN (классификация методом k-ближайших соседей), ARIMA (интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего).

Видео курсы по схожей тематике:

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Python 3.8.6 Базовый

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Python 3.8.6 Стартовый

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Говоря о библиотеках Python, которые применяются в машинном обучении, отметим scikit-learn (работа с классическими алгоритмами машинного обучения), TensorFlow и Keras (работа с глубоким обучением, которое направленное на работу с нейронными сетями).

Если подытожить вышеизложенное, вам необходимо знать основные алгоритмы кластеризации, классификации, уметь работать с нейронными сетями, умело использовать указанные библиотеки в ходе решения задач, а также понимать и применять на практике принципы машинного обучения. Затем можно будет переходить к подробному изучению глубокого обучения, искусственного интеллекта и разрабатывать проекты для портфолио.

Что должен знать Python BackEnd Developer

Веб-сервера (Nginx, Apache)

BackEnd разработчику необходимо знать общие принципы работы веб-серверов, а также понимать, как в целом работает интернет и каким образом ваш код взаимодействует с серверами, базами данных и вообще с “внешним миром”.

Этим двум веб-серверам посвящено несметное количество статей, которые рассматривают их плюсы и минусы и благодаря которым вы сможете определиться, какой из них лучше всего подходит под решение ваших задач.

Но также отметим, что сами по себе Nginx и Apache способны не только конкурировать, а и эффективно взаимодействовать между собой при правильной конфигурации, создавая мощную, гибкую и высокофункциональную систему с возможностью горизонтального масштабирования.

Базы данных (MySQL, MongoDB)

Работаете со структурированными данными, а среди ваших приоритетов надежность, окупаемость и совместимость со всеми основными ОС? Выбирайте MySQL. Если же вы ориентируетесь на скорость, гибкость, масштабируемость, удобство в управлении СУБД, либо вы просто не можете определить схему для своей БД, вам стоит сфокусироваться на изучении систем управления нереляционными базами данных. Хорошим выбором станет MongoDB благодаря своей распространенности.

Фреймворки Flask/Django

Два данных фреймворка являются самыми популярными в веб-разработке на языке Python. Какому стоит отдать предпочтение?

С другой стороны, если вы ищете набор готовых инструментов, стоит обратить внимание на Django. Он ориентирован больше на стек готовых решений и конечный продукт, нежели на подробную настройку всех компонентов проекта. Если вас интересует разработка и развертывание приложения в кратчайшие сроки, простота в его создании, масштабируемость, поддерживаемость и наличие очень хорошо структурированной и детальной документации по используемому фреймворку, смело выбирайте Django.

Паттерн MVC (Model-View-Controller)

Паттерн MVC достаточно востребован в наше время. Данный шаблон предусматривает разделение приложения на три компонента: Модель, Представление, Контроллер, благодаря чему реализуется концепция разделения и закрепления ответственности за каждым компонентом, что упрощает разработку веб-проектов.

Вспомогательные технологии (Celery, RabbitMQ)

Среди известных технологий, которые облегчают жизнь BackEnd разработчику можно отметить Celery. Это инструмент для управления очередями задач, который применяется для фоновой обработки долго выполняющихся задач, снижая нагрузку на процессор.

Что должен знать Python Developer для работы в сфере DevOps

DevOps инженеры отдают свое предпочтение Python за его простоту, мощность, надежность, многозадачность, поддержку большого количества специальных пакетов, которые повышают эффективность данного языка программирования и за другие преимущества. Python используют, в основном, вместе с командной оболочкой Bash для упрощения процессов развертывания ПО и автоматизации различных задач системного администрирования (написание скриптов).

Данный стек технологий вполне достаточный для уверенного старта в качестве DevOps инженера.

Что должен знать Automation QA Engineer (Python)

Desktop, Mobile, Game Python Developer

Менее популярные сферы использования Python. Для разработки настольных приложений можно использовать библиотеку Tkinter и фреймворк PyQt, который позволяет работать с графическим инструментарием, подобным тому, что использует Visual Studio для создания Windows Forms приложений.

Бесплатные вебинары по схожей тематике:

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Создание социальной сети с помощью Python

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Средства автоматизации тестирования REST API

python все что нужно знать. Смотреть фото python все что нужно знать. Смотреть картинку python все что нужно знать. Картинка про python все что нужно знать. Фото python все что нужно знать

Обзор фреймворков Django, Flask, FastAPI. Что лучше для веб разработки на Python?

Если говорить о мобильных приложениях, то там Python применяется разве что для реализации серверной стороны приложения. К примеру, клиент Instagram для iOS написан на языке Objective-C, а сервер — на Python.

Итоги

Мы рассказали вам об IT-специальностях, в которых Python пользуется наибольшим спросом. Благодаря своей универсальности, кроссплатформенности, простому синтаксису, читабельности и значительному количеству разнообразных библиотек и фреймворков этот язык программирования значительно облегчает работу программистов и тестировщиков, позволяя существенно сократить время написания кода.

Сейчас Python просто незаменим в Data Science из-за своего богатейшего инструментария сбора, анализа, обработки и дальнейшей визуализации данных. DevOps инженеры в несколько строк кода могут с легкостью автоматизировать рутинные и/или масштабные процессы. BackEnd разработчики используют все возможности, которые им предоставляют веб-фреймворки для создания эффективных веб-приложений.

На ITVDN есть подборка видео курсов по языку программирования Python, а также по нескольким самым популярным технологиям, которые должен знать специалист. Комплексная программа обучения состоит из 12 курсов общей продолжительностью более 82 часов. Для формирования практических навыков написания кода мы рекомендуем использовать интерактивные тренажеры по Python.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь информацией с теми, кому она может быть интересна. Пишите в комментариях, на какие еще вопросы, связанные с выбором специальности и планированием обучения вы хотите получить ответы. Мы постараемся ответить на них в наших новых обзорах.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *