какие задачи можно решать с помощью python

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.

Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Источник

🐍 Примеры использования Python, вдохновляющие на его изучение

Преимущества

Python – интерпретируемый язык. Он не преобразует сразу весь текст программы в машинный код, но годится для создания поразительных вещей. Это сделало Python популярным среди разработчиков и породило множество впечатляющих проектов в самых разных областях.

Научные вычисления и анализ данных

Научные библиотеки

Благодаря обширной библиотечной базе, Python стал важным инструментом в различных исследованиях. На нем часто пишут приложения для обработки научных данных.

Некоторые из наиболее полезных пакетов Python для научных вычислений:

Netflix

Netflix использует Python для анализа данных на стороне сервера. На нем написан центральный шлюз оповещений, который обрабатывает предупреждения, а затем направляет их инженерам и разработчикам. Шлюз также подавляет повторяющиеся предупреждения и автоматически выполняет действия, вроде перезагрузки или завершения нестабильного процесса. Это позволяет освободить сотрудников от избыточных вызовов.

FreeCAD

FreeCAD – бесплатная программа для параметрического трехмерного компьютерного проектирования с поддержкой метода конечных элементов. Она предназначена для машиностроения, но расширяется до более широкого круга применений, включая архитектуру или электротехнику. Python используется в качестве языка сценариев внутри FreeCAD. Пользователи могут самостоятельно расширять с его помощью функции приложения.

Экран FreeCAD версии 0.19

Из консоли Python или пользовательских скриптов можно выполнять во FreeCAD довольно сложные операции :

Машинное обучение

Используемые в проектах AI/ML инструменты и технологии отличаются от применяемых при разработке обычных программ. Для создания приложений AI/ML необходим стабильный, безопасный и гибкий язык, а также способные справиться с уникальными задачами инструменты. Python удовлетворяет этим требованиям, поэтому он так популярен среди профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Простота, согласованность, независимость от платформы, большая коллекция библиотек и активное сообщество делают его подходящим инструментом для этой непростой сферы. Использование Python в решениях искусственного интеллекта включает расширенные вычисления, аналитику данных, распознавание изображений, обработку текста на естественных языках и многое другое.

Skyscanner

Панель управления Skyscanner

AiCure

Это финансируемый Национальными институтами здравоохранения и венчурным капиталом медицинский стартап из Нью-Йорка, который объединил искусственный интеллект с мобильными технологиями. AiCure помогает пациентам своевременно принимать назначенные лекарства, используя распознавание лиц, действий и препаратов. Приложение может анализировать состояние пациента, чтобы определить, действует ли лечение.

Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT-2) – это искусственный интеллект с открытым исходным кодом, созданный компанией OpenAI. GPT-2 переводит и резюмирует текст, отвечает на вопросы и генерирует текст для вывода. Проще говоря, это нейросеть, которая умеет работать с естественным языком, полностью написанная на Python.

Веб-разработка

Поскольку для Python есть множество библиотек и специальных фреймворков, он особенно хорош для веб-программирования. В частности, возможности динамической разработки с Django сделали его исключительно полезным инструментом для создания веб-приложений. Фреймворк предлагает стандартные библиотеки, которые существенно упрощают труд программиста.

Google

Google поддерживает Python почти с самого начала: «Python там, где мы можем, C ++, где должны». Это означает, что C ++ используется только там, где нужен императивный контроль памяти и требуется низкая задержка.

Instagram

В 2016 году команда инженеров Instagram хвасталась, что они провели крупнейшее в мире развертывание фреймворка Django. Вероятно, это справедливо и сегодня. С тех пор компания потратила немало времени и ресурсов на поддержку Python.

Визуальные эффекты и gamedev

В Python доступен целый арсенал инструментов и библиотек для разработки игр и визуальных эффектов. С его помощью были созданы, например, Battlefield 2, World of Tanks и Civilization-IV.

Blender

Blender – сложный инструмент для создания трехмерных графических моделей. Используя встроенный интерпретатор Python, в нем можно создавать 3D-игры. Blender поддерживает запись скриптов Python для скульптурных работ с помощью сетки, а также сценарии для создания пользовательских инструментов, прототипирования, игровой логики, импорта/экспорта из других форматов и автоматизации задач. Это позволяет интегрировать с приложением внешние механизмы рендеринга. Выражения Python также можно писать непосредственно в поля ввода чисел.

DeepFaceLab

DeepFaceLab может создавать поддельные изображения и видео, меняя возраст и лица. Чтобы сделать ролики более убедительными, DeepFaceLab позволяет изменить в них речь, хотя для этого требуется знание программного обеспечения для редактирования видео.

Заключение

Это далеко не полный список отраслей и примеров применения Python. Можно, например, вспомнить з наменитый BitTorrent, первая реализация которого была написана именно на Python, а также множество других проектов. Мы надеемся, что эта статья даст читателям некоторое представление о возможностях одного из самых популярных языков программирования. В его изучении всегда помогут статьи «Библиотеки программиста». Удачи!

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.

Источник

Сферы применения языка Python

Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.

На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.

Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.

Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.

На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Графический интерфейс

Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.

Базы данных

Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.

Системное программирование

Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

Игровая индустрия

Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.

Источник

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.

Источник