Почему язык программирования python считается универсальным

Почему Python на самом деле не универсален

Алексей Шарыпов Разработчик в VK Pay

Общепринятый показатель востребованности языков программирования — индекс TIOBE. Он строит свой рейтинг на основе поисковых запросов. Уже несколько лет первые строчки TIOBE занимает Python, сейчас он входит в тройку самых популярных языков в мире. Разбираемся, почему он так популярен и действительно ли подходит для любых задач, вместе с программистом из VK Pay Алексеем Шарыповым.

Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»

Почему Python так популярен

Python — универсальный язык программирования высокого уровня. Из-за простоты и удобства его часто используют для автоматизации задач и подключения программных компонентов. Программисты и разработчики любят Python не просто так. Вот несколько причин:

Профессия / 12 месяцев
Fullstack-разработчик на Python
Создавайте веб-проекты самостоятельно
4 116 ₽/мес 7 483 ₽/мес

• Синтаксис Python прост и удобочитаем — в этом его основная заслуга. Такая доступность делает его отличным выбором для начинающих.
• Python — это язык программирования общего назначения. Его используют в самых разных задачах: веб-разработка, научные вычисления, анализ данных, искусственный интеллект.
• У Python большое и активное сообщество разработчиков, которые создают и поддерживают множество библиотек и фреймворков. Это упрощает выполнение многих задач, так как можно не писать весь код с нуля.
• Высокий спрос на рынке труда. Среди работодателей Python считается одним из самых востребованных языков программирования. Он особенно популярен в таких областях, как наука о данных, машинное обучение и веб-разработка.

Где Python вам не поможет

Несмотря на все достоинства, у Python есть свои слабости.

Производительность. Здесь Python проигрывает таким языкам, как C или C++, которые обычно используются для системного программирования и создания высокопроизводительных приложений.

Мобильные приложения. В разработке мобильных приложений Python используется не так часто, как Java, Swift или Kotlin. Существуют библиотеки для создания мобильных приложений на Python, например, Kivy, но широкого распространения в разработке они не нашли.

Не компилируется в машинный код. Это делает Python более универсальным, но в то же время снижает производительность по сравнению с кодом, написанным на компилируемом языке.

Соперники Python

Другие языки по праву находятся в одном рейтинге вместе с Python и даже занимают лидирующие места. В определенных задачах эти языки программирования соперничают с Python:

• C/C++. Эти языки используют для создания драйверов компьютерного оборудования, операционных систем и разработки видеоигр. C и C++ — компилируемые языки, которые запускаются аппаратным обеспечением компьютера, поэтому они считаются более быстрыми, чем Python.
• Java. Популярный язык для создания крупномасштабных корпоративных приложений, который часто используется в разработке мобильных приложений для Android. Он также имеет множество библиотек, фреймворков и инструментов для корпоративной разработки.
• Go. Это новый язык программирования, созданный Google, используемый для создания распределенных систем и веб-сервисов. Он известен своей хорошей поддержкой параллелизма и производительностью.
• R. Язык, разработанный для статистических вычислений и анализа данных. Обладает широким спектром библиотек и пакетов для визуализации данных и статистического анализа.

Плохих и хороших языков не бывает, у каждого есть сильные и слабые стороны, варианты использования. Выбор языка зависит от конкретной задачи или проекта.

Python держит лидерство, потому что он доступен и необходим во многих актуальных направлениях разработки. Несмотря на то что технологический ландшафт постоянно меняется, у Python есть все шансы оставаться на позиции лидера среди языков в обозримом будущем.

Fullstack-разработчик на Python

Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.

Программирование на языке PYTHON

ПОСТРОЕНИЕ СТЕРЕОИЗОБРАЖЕНИЙ И ГРАФИЧЕСКИХ ФИЛЬТРОВ, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

На курсе обучающиеся узнают основные приёмы написания программ на современном языке программирования, познакомятся со средой программирования Python, научатся решать задачи на использование простого искусственного интеллекта.

Python – это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Язык Python на сегодняшний день считается самым универсальным языком программирования, который активно используют большинство IT-компаний. Этот язык программирования используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие. В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%.

Возраст: 14-18 лет.

Что такое Python простыми словами

В последние годы Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Он используется во всем — от машинного обучения до создания веб-сайтов и тестирования программного обеспечения. Он может быть использован как разработчиками, так и не разработчиками.

Python, один из самых популярных языков программирования в мире, создал все — от алгоритма рекомендаций Netflix до программного обеспечения, управляющего самоуправляемыми автомобилями. Python — это язык общего назначения, что означает, что он предназначен для использования в различных приложениях, включая науку о данных, разработку программного обеспечения и веб-разработку, автоматизацию и вообще выполнение задач.

Давайте подробнее рассмотрим, что такое Python, на что он способен и как вы можете начать его изучать.

Что такое Python?

Python — это язык компьютерного программирования, часто используемый для создания веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизации задач и проведения анализа данных. Python — это язык общего назначения, то есть он может использоваться для создания множества различных программ и не специализируется на каких-либо конкретных проблемах. Эта универсальность, наряду с удобством для начинающих, сделала его одним из наиболее часто используемых языков программирования на сегодняшний день. Опрос, проведенный отраслевой аналитической фирмой RedMonk, показал, что это был самый популярный язык программирования среди разработчиков в 2020 году.

Знали ли Вы? Имя Python происходит от Монти Пайтона. Когда Гвидо ван Россум создавал Python, он также читал сценарии из «Летающего цирка Монти Пайтона». Он подумал, что такое имя было подходящим, коротким и немного загадочным.

Для чего используется Python?

Python обычно используется для разработки веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизации задач, анализа данных и визуализации данных. Поскольку его относительно легко выучить, Python был принят многими непрограммистами, такими как бухгалтеры и ученые, для выполнения различных повседневных задач, таких как организация финансов.

Анализ данных и машинное обучение

Python стал одним из основных элементов науки о данных, позволяя аналитикам данных и другим специалистам использовать этот язык для проведения сложных статистических вычислений, создания визуализации данных, построения алгоритмов машинного обучения, обработки и анализа данных и выполнения других задач, связанных с данными.

Python может создавать широкий спектр различных визуализаций данных, таких как линейные и гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы и 3D-графики. Python также имеет ряд библиотек, которые позволяют программистам быстрее и эффективнее писать программы для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow и Keras.

Веб-разработка
Python часто используется для разработки внутренней части веб-сайта или приложения — тех частей, которые пользователь не видит. Роль Python в веб-разработке может включать отправку данных на серверы и с серверов, обработку данных и взаимодействие с базами данных, маршрутизацию URL-адресов и обеспечение безопасности. Python предлагает несколько фреймворков для веб-разработки. Наиболее часто используемые из них включают Django и Flask.

Некоторые задания по веб-разработке, использующие Python, включают инженеров-разработчиков, инженеров с полным стеком, разработчиков Python, инженеров-программистов и инженеров DevOps.

Автоматизация и написание сценариев
Если вы обнаружите, что выполняете задачу снова и снова, вы можете работать более эффективно, автоматизируйте ее с помощью Python. Написание кода, используемого для построения этих автоматизированных процессов, называется написанием сценариев. В мире программирования автоматизация может использоваться для проверки ошибок в нескольких файлах, преобразования файлов, выполнения простых математических вычислений и удаления дубликатов в данных.
Python может даже использоваться относительными новичками для автоматизации простых задач на компьютере — таких как переименование файлов, поиск и загрузка онлайн-контента или отправка электронных писем или текстов с требуемыми интервалами.

Тестирование и прототипирование программного обеспечения
При разработке программного обеспечения Python может помочь в таких задачах, как контроль сборки, отслеживание ошибок и тестирование. С помощью Python разработчики программного обеспечения могут автоматизировать тестирование новых продуктов или функций. Некоторые инструменты Python, используемые для тестирования программного обеспечения, включают Green и Requestium.

Повседневные задачи
Python предназначен не только для программистов и исследователей данных. Изучение Python может открыть новые возможности для тех, кто работает в менее загруженных данными профессиях, таких как журналисты, владельцы малого бизнеса или маркетологи социальных сетей. Python также может позволить непрограммисту упростить некоторые задачи в своей жизни. Вот лишь некоторые из задач, которые вы могли бы автоматизировать с помощью Python:

• Следить за ценами на фондовом рынке или криптовалютах
• Отправлять себе текстовое напоминание о том, чтобы носить зонтик в любое время, когда идет дождь
• Обновить свой список покупок
• Переименовать большие пакеты файлов
• Преобразовать текстовые файлы в электронные таблицы
• Случайным образом распределить обязанности по дому между членами семьи
• Заполнять онлайн-формы автоматически

• Он имеет простой синтаксис, имитирующий естественный язык, поэтому его легче читать и понимать. Это позволяет быстрее создавать проекты и быстрее их улучшать.
• Это универсально. Python можно использовать для многих различных задач, от веб-разработки до машинного обучения.
• Он удобен для начинающих, что делает его популярным для программистов начального уровня.
• Это открытый исходный код, что означает, что он может свободно использоваться и распространяться даже в коммерческих целях.
• Архив модулей и библиотек Python—пакетов кода, созданных сторонними пользователями для расширения возможностей Python, — огромен и постоянно растет.
• В Python есть большое и активное сообщество, которое вносит свой вклад в пул модулей и библиотек Python и действует как полезный ресурс для других программистов. Обширное сообщество поддержки означает, что если программисты сталкиваются с камнем преткновения, найти решение относительно легко; кто-то наверняка сталкивался с той же проблемой раньше.

Сколько времени требуется, чтобы выучить Python?
Изучение основ Python может занять от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от того, чему вы хотите научиться и как часто вы учитесь. Но поскольку Python имеет так много применений и инструментов для их поддержки, вы можете потратить годы на изучение его различных приложений.

Знание того, какие задачи вы хотите выполнить и хотите ли вы использовать Python в профессиональном качестве, может определить, насколько долгим будет ваше путешествие на Python.

“Сегодня быть профессиональным программистом намного проще, чем 20 лет назад”, — говорит Выходное пособие. “Вам не нужна степень бакалавра или многолетний опыт, чтобы начать заниматься программированием. С ростом популярности Python вы можете получить необходимые навыки, чтобы начать писать программное обеспечение в рамках своей работы через несколько месяцев”.

Кто сегодня использует Python?
Из сотен существующих языков программирования Python остается популярным выбором среди многочисленных компаний и организаций. Некоторые знакомые имена, использующие Python, включают Google, Facebook, Venmo, Spotify, Netflix и Dropbox.
Какие типы заданий используют Python?

Поскольку Python является языком общего назначения, он используется в самых разных областях и отраслях промышленности. Это всего лишь несколько названий должностей, в которых может использоваться Python:

• Разработчик
• Анализ данных
• Специалист по обработке данных
• Этический хакер/тестер проникновения
• Инженер-программист
• Журналист данных
• Облачный архитектор
• Инженер по контролю качества

Совсем скоро мы создадим свой курс по Python, мы знаем, что вы его ждете! Следите за нашими новостями!

Роль Python в мире Big Data: 5 причин освоить этот язык программирования

Сегодня мы расскажем, почему каждый Big Data специалист должен знать этот язык программирования и как «Школа Больших Данных» поможет вам освоить его на профессиональном уровне. Читайте в нашей статье, кому и зачем нужны корпоративные курсы по Python в области Big Data, Machine Learning и других методов Data Science.

Чем хорош Python: 3 главных достоинства

При том, что Python считается универсальным языком программирования, который используется, в т.ч. для веб-разработки и создания специальных решений, наибольшую популярность он приобрел в области Big Data и Data Science благодаря следующим ключевым преимуществам [1]:

· низкий порог входа из-за простоты и лаконичности даже сложных логических конструкций. Python в разы проще Java и Scala, а аналогичный код на этом языке будет намного короче;

· множество готовых библиотек для машинного обучения и других методов искусственного интеллекта, статистических вычислений и интеллектуального анализа данных: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas и пр.;

· наличие Python-API в большинстве фреймворков для обработки и хранения больших данных, например, Apache Kafka, Spark, Hadoop и пр., что облегчает работу программиста Big Data решений и инженера данных. Подробнее об этом мы поговорим далее.

От администратора до аналитика больших данных: кому в Big Data нужен Python

Итак, благодаря вышеперечисленным достоинствам, Python необходим практически каждому специалисту Big Data и вот почему:

· Data Scientist с помощью этого языка программирования может решать практически все свои профессиональные задачи, от подготовки датасета к анализу до интерпретации результатов ML-моделирования;

· Аналитик данных имеет возможность быстро проанализировать большие объемы «сырой» информации за счет специальных библиотек и команд, например, исключить повторяющиеся значения в массиве или выявить тренды;

· Инженер данных обеспечивает аналитика и Data Scientist’a данными, организуя конвейеры сборы, передачи и обработки информации (data pipelines) с помощью Python. В частности, можно написать собственный продюсер данных для Apache Kafka с использованием KafkaProducer API, создать скрипт обработчика потоковых распределенных данных в Apache Spark на PySpark [2] или считать данные из Hadoop HDFS посредством PyArrow [3];

· Разработчик распределенных приложений и других Big Data решений организует интеграцию данных и систем, используя Python API. Например, посылая логи из Apache Kafka в NoSQL-СУБД Cassandra через приложение Python [4].

· Администратор облачных или локальных кластеров может проверять подлинность конечных пользователей Data Lake по одному или нескольким факторов, используя приложения Python [5]. Аналогично возможна аутентификация между службами, например, в Azure Data Lake Storage [6].

Все эти нюансы рассматриваются в соответствующих курсах «Школы Больших Данных» по администрированию и разработке Big Data решений. Однако большинство наших курсов ориентировано на опытных профессионалов. Освоить все эти учебные программы без знания статистики, методов Data Mining, и навыков программирования на языках Python, Java или Scala, достаточно сложно.

Чтобы восполнить этот пробел и подготовить вас к дальнейшему развитию в области технологий Big Data, мы запустили отдельный проект Python-School — специализированные курсы по языку Python в больших данных и машинном обучении. Курсы по Python ведут преподаватели-практики, специалисты по работе с большими данными в сфере Machine Learning и нейронных сетей, лично участвующие в реальных проектах Big Data и Data Science. Поэтому если вам нужны профессиональные знания и навыки Python для анализа больших данных, разработки ML-моделей и распределенных приложений, создания data pipelines или администрирования кластеров, приходите на специализированные курсы по Python в наш лицензированный учебный центр повышения квалификации и обучения ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков Big Data) в Москве:

Источники