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.

Онлайн-курс Python-разработчик

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. На курсе вы создадите несколько реальных сервисов и получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer).
Последнее обновление курса — Август 2022

Узнать больше →

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

Зря многие люди недооценивают геймдейв, ведь именно благодаря нему появилось так много гаджетов, разработок и значительно улучшилась графика. Конечно, для крупных проектов Python вряд ли подойдет, его инструментарий в данной области несколько ограничен, но для фанатов этого языка собрать небольшие приложения и инди-игрушки — не такая уж и сложная задача. Для мультиплатформенных игр лучше всего подойдет движок Unity, управляемый с помощью языка C#. Этот инструмент как раз и создан для таких целей.

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.

У нас вы можете пройти курсы по изучению программирования на Python.

3 основные сферы применения Python

Python — это скриптовый язык программирования, который используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим три основные области его применения.

1. Веб-разработка
2. Машинное обучение
3. Автоматизация процессов

Веб-разработка

Python используется в Back-End разработке и имеет два основных фреймворка: Django и Flask. Они облегчают процесс написания кода для серверной части приложений.

Зачем нужен фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику Back-End стороны. Back-End включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователей.

Какой фреймворк выбрать?

Django выбирают те, которые хотят автоматизировать рабочий процесс, так как этот фреймворк делает множество решений самостоятельно и это сокращает время разработки. Например, у него уже есть встроенная реализация аккаунта
пользователя и вам нужно её только подключить.

Flask подходит тем, которые хотят управлять большим пространством и уметь самостоятельно решать задачи с нуля. Это микрофреймворк, и он предоставляет лишь базовые возможности для разработки. В нём нет встроенных решений задач, как в Django, и вам нужно реализовывать их самостоятельно.

Машинное обучение

Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ (Искусственный Интеллект) учиться и действовать, как человек, и так, чтобы он сам постоянно улучшался и развивался на основе предоставленных нами данных о реальном мире.

Приведу в пример шахматный движок, под названием AlphaZero. Это нейросеть, которая сама за четыре часа обучения научилась играть лучше, чем сильнейшие шахматные машины мира.

Также ИИ может распознавать предметы, расположенные на картинке. Например, AWS Rekognition, сервис Амазон, который после анализа полученной картинки, выдаёт результат с ответом, что на ней находится и координаты предметов. Я писал небольшое API для этой задачи, его можно посмотреть и поюзать на моём GitHub.

Где и как изучать машинное обучение?

Получить базовые знания можно с помощью курсов или (по мне, самый эффективный вариант) видео на YouTube. Там множество полезных видео, заходите и смотрите.

Познакомиться с машинным обучением на практике можно на сайте keggle.com. Первая, стандартная задача — это написать программу, которая на основе приведённых данных сделает анализ того, у каких пассажиров Титаника больше шансов выжить в крушении лайнера. Победители получают солидные денежные призы. На сайте также есть отличные учебники для начинающих

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

Например, нужно перезаписать данные с Word в Excel-файл. Это можно сделать вручную, но когда таких файлов очень много, на помощь может прийти написание скрипта, который сделает это самостоятельно и быстро

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

• простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
• лёгкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.

Реклама на Tproger: найдем для вас разработчиков нужного стека и уровня.

Подробнее

Реклама на tproger.ru

Загрузка

Для чего используется Python? | 10 практических применений Python

Узнайте о некоторых наиболее популярных применениях Python, пока мы выясняем, почему он такой популярный и разнообразный язык программирования.

Поделиться этой публикацией

Несмотря на то, что Python начинался как хобби-проект, названный в честь Монти Пайтона, в настоящее время Python является одним из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире. Помимо веб-разработки и разработки программного обеспечения, Python используется для анализа данных, машинного обучения и даже дизайна.

Мы подробно рассмотрим некоторые области применения Python, а также объясним, почему это такой популярный и универсальный язык программирования. Мы также выбрали некоторые из наших лучших курсов для изучения Python и некоторые идеи для проектов Python для начинающих.

Python — основы

Прежде чем мы углубимся в детали того, что вы можете делать с помощью Python, давайте разберемся с некоторыми основными моментами. Если вы надеетесь выучить язык программирования, эти основы помогут вам понять, почему Python может быть отличным выбором.

Что такое Python?

Как мы уже говорили в нашей итоговой публикации о том, для чего используются различные языки программирования, Python — это объектно-ориентированный (основанный на данных), высокоуровневый (более простой для понимания людьми) язык программирования. Впервые запущенный в 1992 году, он построен таким образом, что писать и понимать его относительно интуитивно. Таким образом, это идеальный язык программирования для тех, кто хочет быстрой разработки.

Если вам интересно, кто использует Python, вы обнаружите, что многие крупнейшие организации в мире используют его в той или иной форме. NASA, Google, Netflix, Spotify и многие другие используют этот язык для поддержки своих сервисов.

Почему Python так популярен?

Согласно индексу TIOBE, который измеряет популярность языков программирования, Python является третьим по популярности языком программирования в мире, уступая только Java и C. Существует множество причин повсеместного распространения Python, в том числе: 

• Простота использования . Для тех, кто плохо знаком с кодированием и программированием, Python может стать отличным первым шагом. Его относительно легко освоить, что делает его отличным способом начать накапливать свои знания в области программирования.
• Его простой синтаксис . Python относительно легко читать и понимать, так как его синтаксис больше похож на английский. Его простая компоновка означает, что вы можете понять, что делает каждая строка кода.
• Его процветающее сообщество . Поскольку это язык с открытым исходным кодом, любой может использовать Python для написания кода. Более того, существует сообщество, которое поддерживает и развивает экосистему, добавляя свои собственные материалы и библиотеки.
• Его универсальность . Как мы рассмотрим более подробно, у Python есть много применений. Если вы заинтересованы в визуализации данных, искусственном интеллекте или веб-разработке, вы можете найти применение этому языку.

Зачем изучать Python?

Итак, мы знаем, почему Python сейчас так популярен, но зачем вам учиться его использовать? Помимо упомянутой выше простоты использования и универсальности, есть несколько веских причин для изучения Python: 

• Python-разработчики пользуются спросом . В самых разных областях есть спрос на тех, кто владеет навыками Python. Если вы хотите начать или изменить свою карьеру, это может оказаться жизненно важным навыком, который вам поможет.
• Это может привести к хорошо оплачиваемой карьере . Данные показывают, что средняя годовая зарплата тех, кто владеет навыками Python, в Великобритании составляет около 65 000 фунтов стерлингов.
• Будет много вакансий . Учитывая, что Python можно использовать во многих новых технологиях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных, вполне вероятно, что это навык, ориентированный на будущее. Изучение Python сейчас может принести вам пользу в вашей карьере.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Как мы уже упоминали, Python — относительно простой язык программирования по сравнению со многими другими. Таким образом, можно изучить основы всего за несколько недель. Многие из наших коротких курсов, таких как «Начало работы с Python», длятся 6-8 недель, при этом каждую неделю требуется всего несколько часов обучения.

Если вы ищете более подробное исследование, есть также доступные варианты. Наш экспертный курс по глубокому обучению и программированию на Python занимает 21 неделю, при этом каждую неделю требуется 5-6 часов обучения.

Для чего используется Python?

Понятно, что Python — популярный и востребованный навык для изучения. Но для чего используется программирование на Python? Мы уже кратко затронули некоторые области, в которых его можно применять, и мы расширили эти и другие примеры Python ниже. Python можно использовать для:  

1. ИИ и машинное обучение 

Поскольку Python является таким стабильным, гибким и простым языком программирования, он идеально подходит для различных проектов машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Фактически, Python является одним из любимых языков среди специалистов по данным, и существует множество доступных библиотек и пакетов для машинного обучения и искусственного интеллекта Python.

Если вас интересует это применение Python, наши программы Deep Learning и Python Programming for AI with Microsoft Azure ExpertTrack помогут вам развить свои навыки в этих областях. Вы можете открыть для себя возможности использования Python и глубокого обучения, одновременно продвигая свою карьеру в области искусственного интеллекта.

2. Аналитика данных 

Подобно искусственному интеллекту и машинному обучению, аналитика данных — еще одна быстро развивающаяся область, в которой используется программирование на Python. В то время, когда мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде, нужны те, кто может собирать, обрабатывать и систематизировать информацию.

Python для науки о данных и аналитики имеет смысл. Язык прост в освоении, гибок и хорошо поддерживается, что означает, что его относительно быстро и легко использовать для анализа данных. При работе с большими объемами информации это полезно для манипулирования данными и выполнения повторяющихся задач.

Вы можете узнать об анализе данных с помощью Python с помощью нашего ExpertTrack, который поможет вам развить практические навыки анализа данных.

3. Визуализация данных 

Визуализация данных — еще одна популярная и развивающаяся область интересов. Опять же, это играет на многих сильных сторонах Python. Помимо гибкости и открытого исходного кода, Python предоставляет множество графических библиотек со всевозможными функциями.

Независимо от того, хотите ли вы создать простое графическое представление или более интерактивный график, вы можете найти библиотеку, соответствующую вашим потребностям. Примеры включают Pandas Visualization и Plotly. Возможности огромны, что позволяет преобразовывать данные в осмысленные идеи.

Если визуализация данных с помощью Python кажется привлекательной, ознакомьтесь с нашим 12-недельным курсом ExpertTrack по этой теме. Вы узнаете, как использовать библиотеки Python для интерпретации и анализа наборов данных.

4. Приложения для программирования 

С помощью Python можно программировать любые приложения. Язык общего назначения можно использовать для чтения и создания файловых каталогов, создания графических интерфейсов и API и многого другого. Будь то приложения для блокчейна, аудио- и видеоприложения или приложения для машинного обучения, вы можете создавать их все с помощью Python.

У нас также есть ExpertTrack по программированию приложений с помощью Python, который поможет вам начать карьеру программиста. В течение 12 недель вы получите представление о том, как использовать Python, и начнете программировать свои собственные приложения с его помощью.

• CloudSwyft Global Systems, Inc.

  Наука о данных в Microsoft Azure с использованием программирования на Python

5. Веб-разработка 

Python — отличный выбор для веб-разработки. Во многом это связано с тем, что существует множество сред веб-разработки Python, таких как Django, Pyramid и Flask. Эти фреймворки использовались для создания сайтов и сервисов, таких как Spotify, Reddit и Mozilla.

Благодаря обширным библиотекам и модулям, входящим в состав фреймворков Python, такие функции, как доступ к базе данных, управление контентом и авторизация данных, возможны и легко доступны. Учитывая его универсальность, неудивительно, что Python так широко используется в веб-разработке.

6. Разработка игр 

Несмотря на то, что Python далеко не является отраслевым стандартом в разработке игр, он все же находит применение в этой отрасли. С помощью языка программирования можно создавать простые игры, а значит, он может быть полезным инструментом для быстрой разработки прототипа. Точно так же некоторые функции (например, создание дерева диалогов) возможны в Python.

Если вы новичок в Python или в разработке игр, вы также можете узнать, как создать текстовую игру на Python. При этом вы можете работать над различными навыками и совершенствовать свои знания в различных областях.

7. Разработка языка

Простой и элегантный дизайн Python и его синтаксис означают, что он вдохновил на создание новых языков программирования. Такие языки, как Cobra, CoffeeScript и Go, используют синтаксис, аналогичный Python.

Этот факт также означает, что Python является полезным языком шлюза. Итак, если вы новичок в программировании, понимание Python может помочь вам легче перейти в другие области.

8. Финансы

Python все чаще используется в мире финансов, часто в таких областях, как количественный и качественный анализ. Это может быть ценным инструментом для определения тенденций и прогнозов цен на активы, а также для автоматизации рабочих процессов с использованием различных источников данных.

Как уже упоминалось, Python — идеальный инструмент для работы с большими наборами данных, и существует множество доступных библиотек, помогающих в компиляции и обработке информации. Таким образом, это один из предпочтительных языков в финансовой сфере.

• Фонд малины Пи

  Объектно-ориентированное программирование на Python: создайте свою собственную приключенческую игру

• Калифорнийский университет, Ирвин

  Промежуточный Python

9. SEO

Еще одна немного неожиданная запись в нашем списке применений Python находится в области поисковой оптимизации (SEO). Это область, которая часто выигрывает от автоматизации, что, безусловно, возможно с помощью Python. Будь то внедрение изменений на нескольких страницах или категоризация ключевых слов, Python может помочь.

Новые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), также могут быть актуальны для тех, кто работает в SEO. Python может быть мощным инструментом для развития этих навыков НЛП и понимания того, как люди выполняют поиск и как поисковые системы возвращают результаты.

10. Дизайн

Когда вы спрашивали «Для чего используется Python?», вы, вероятно, не ожидали, что в списке появится дизайн. Однако Python можно использовать для разработки приложений для графического дизайна. Удивительно, но этот язык используется во многих программах для создания 2D-изображений, таких как Paint Shop Pro и Gimp.

Python используется даже в программах для 3D-анимации, таких как Lightwave, Blender и Cinema 4D, что свидетельствует о том, насколько универсален этот язык.

Проекты Python для начинающих

Итак, если вам интересно, что делать с Python и кто использует Python, мы дали множество идей о том, как его использовать. Но что, если вы только начинаете изучать язык и хотите стать разработчиком Python?

Ниже мы изложили некоторые идеи проекта Python для начинающих. Это может помочь вам развить свои знания и испытать свои способности в языке программирования: 

• Создайте игру-угадайку 
• Разработка текстовой приключенческой игры
• Создайте простой калькулятор Python
• Напишите простой интерактивный тест
• Сделать будильник

После того, как вы освоите основы Python, каждый из них может бросить вам вызов и помочь отточить уже полученные навыки.

Заключительные мысли

На этом мы завершаем наш обзор того, для чего можно использовать программирование на Python. Как видите, для этого популярного языка существует множество приложений с широкой сетью поддержки и разнообразными библиотеками, которые могут помочь.

Есть много причин, по которым вы можете начать изучать Python. Это перспективный и востребованный навык, который необходим во всех отраслях. Более того, у нас есть широкий выбор курсов Python, которые помогут вам освоить основы или развить некоторые более конкретные навыки.

• Фонд малины Пи

  Программирование 101: введение в Python для преподавателей

• Фонд малины Пи

  Программирование 102: думай как компьютерный ученый

• Фонд малины Пи

  Программирование 103: Сохранение и структурирование данных

Глубокое обучение и программирование Python для поискового термина AI

Обзор курса Experttrack

• Курс 1

  Глубокое обучение на Azure с Python: AI для начинающих

  Начало Курс на основе Python, изучение некоторых фундаментальных приложений ИИ

  3 недели

  6 часов в неделю

• Курс 2

  Глубокое обучение в Azure с помощью Python: основы программирования на Python

  Изучите основы программирования на Python, которые лежат в основе моделей машинного обучения и глубокого обучения в Microsoft Cognitive Services.

  3 недели

  5 часов в неделю

• Курс 3

  Глубокое обучение в Azure с Python: введение в машинное обучение

  Узнайте, как стать инженером по машинному обучению, из этого практического введения в машинное обучение с использованием программирования на Python.

  5 недель

  5 часов в неделю

• Курс 4

  Глубокое обучение в Azure с Python: введение в глубокое обучение с помощью Python и нейронные сети.

  4 недели

  5 часов в неделю

• Курс 5

  Глубокое обучение в Azure с Python: обучение с подкреплением

  Откройте для себя обучение с подкреплением в этом курсе, в котором рассказывается, как сформулировать задачи обучения с подкреплением, алгоритмы и многое другое.

  6 недель

  5 часов в неделю

Докажите, что вы готовы к работе сертификат – плюс один за каждый курс в рамках вашего ExpertTrack.

• Узнайте последние новости в выбранной вами отрасли или предмете.

• Пройдите все курсы и сдайте экзамены.

• Получить сертификаты, заверенные образовательной организацией.

• Впечатляйте работодателей результатами обучения, которые вы можете добавить в свое резюме.

• Воплотите свои карьерные мечты в реальность.

Загрузить PDF-файл

Обучение мирового уровня с CloudSwyft Global Systems, Inc.

CloudSwyft сотрудничает с ведущими мировыми технологическими компаниями, чтобы обеспечить обучение передовым цифровым навыкам на современном рабочем месте.

Этот ExpertTrack аккредитован Microsoft

Что говорят наши учащиеся?

Добавить новый навык или создать новый путь

«Я рекомендую Futurelearn всем, кто хочет учиться и повышать квалификацию… Если вы находитесь на рынке труда, вы можете добавить новый навык или создать новый дорожка.

This entry was posted in Популярное