Содержание
как устроен, кому и зачем нужен, актуален ли в 2022?
Обучение13 июля 2022
Python — что это за язык программирования? Почему он популярен сегодня и в каких сферах используется? На эти и другие вопросы специально для блога Anywhere Club отвечает Lead Software инженер EPAM Юрий Зайцев.
Что значит Python?
— Простыми словами Python — это высокоуровневый язык программирования, на котором можно писать практически все. Первые наметки будущего Python появились еще в году 1989, релиз Python1.0 свет увидел в 1994-м. Нужно отметить, что он сильно отличался от Python 2.0, релиз которого случился в 2000-м, — рассказывает Юрий, — В версии 2.0 Python стал очень популярным языком программирования, быстро развивался. Текущая версия — Python 3.0 — вышла в 2008-м.
Для чего нужен язык программирования Python?
— В теории язык Python можно использовать в любых ситуациях, где нужен язык программирования: от разработки простого интернет-магазина до марсохода.
Программное обеспечение дрона марсохода Perseverance Ingenuity разработано при помощи F Prime. Это многокомпонентный фреймворк для моделирования и разработки софта для космических аппаратов, разработанный NASA. Написан он на С++ и Python: в основном, конечно, на С++, но около 25% Python все же есть. В реальности использовать Python не всегда целесообразно.
В чем хорош язык Python?
— Сферы применения Python — разнообразны и многообразны. Основные направления я бы обозначил так:
Разработка back-end веб-приложений
Это интернет-магазины, онлайн-игры, стриминговые видео-сервисы, в качестве примеров можно привести Django, FastApi, Flask.
Решение научных и околонаучных задач
Таких, как расчеты, анализ данных их визуализация. Например, анализ генома, расчет траекторий полета космических тел, реализованные через Pandas, jupyter, Plotly.
Машинное обучение
Распознавание лиц, документов, прогнозирование продаж. Здесь круто себя проявили TensorFlow, Keras, PyTorch.
Автоматизация
Бизнес-процессы, производство, умный дом: посмотрите, как это сделано с помощью AirFlow, Luigi.
Встраиваемые системы
Бортовой компьютер автомобиля, робот-пылесос. Все подробности можно найти здесь: MicroPython.
Минусы пайтона назвать сложнее. Не бывает плохих языков программирования, бывает неправильное использование. Если попытаться что-то найти, то это будет разве что скорость. Из коробки CPython существенно уступает в производительности компилируемым языкам вроде Си, потому что более высокоуровневый.
Но:
- Во-первых, большая скорость нужна не всегда.
- Во вторых, популярные библиотеки для обработки данных, где производительность важна, обычно используют C-extensions и работают почти со скоростью Си.
- В-третьих, есть разные решения вроде Cython, Numba, PyPy, которые вводят определенные ограничения, но позволяют сильно улучшить производительность.
Для чего Python не подходит и лучше поискать более подходящий инструмент?
Разработка
front-end веб-приложений
Проекты вроде Pyodide позволяют исполнять исходный код на Python в браузере через WebAssembly, но пока что это скорее занятие для энтузиастов.
Мобильные приложения
Фреймворки вроде Kivy и BeeWare дают возможность разрабатывать полноценные приложения под Android и IOS, но это не слишком удобно и в отрасли не принято.
Разработка игр
Хотя игровые движки, поддерживающие Python, существуют (Panda3D, Сocos2d, PyGame), для AAA лучше выбрать С++. А вот визуальную новеллу написать вполне возможно.
Почему Python популярен?
А быстро — значит дешевле. Поэтому Python часто выбирают в качестве основной технологии при старте проекта.Какие крупные компании сегодня используют Python?
Безусловно, существует огромное множество компаний во всем мире, которые используют Python, перечислю самые именитые:
- Google применяет Python как один из основных языков программирования, Microsoft активно использует для веб-сервисов, Amazon применяет повсеместно.
- Dropbox, Spotify, Instagram, Reddit — большей частью написаны на Python.
- Netflix, Uber — написаны на Python не полностью, но используют его весьма активно.
- В таких играх, как World of Tanks, EVE Online, на Python была написана серверная часть.
Стоит ли начинать учить Python в 2022?
— Сейчас Python популярен как никогда. В прошлом году язык вышел на первое место индекса TIOBE, обойдя С и Java. Он активно развивается, синтаксис расширяется, постепенно решаются «проблемы», с которыми Python часто ассоциируется — вроде низкой производительности.
Открытых библиотек в PyPI все больше.
Сколько времени занимает изучение Python?
— Чтобы выучить базу, уйдет 3-4 месяца. Дальше желательно поработать «на подхвате» 3-6 месяцев, посмотреть, как все работает на практике.
Что нужно сделать, чтобы начать разбираться в Python?
— Python сложно не любить: это очень лаконичный и простой язык, он быстро пишется и у него много «батареек». Но если вдруг он вам надоест, то, продолжая использовать Python, можно работать инженером по автоматизации тестирования, инженером по машинному обучению и даже аналитиком данных, — подводит итоги Юрий.
Подробнее о Python можно узнать в выпуске АйТиБорода Shorts на YouTube-канале Anywhere Club.
Появилось желание обсудить Python?
Го в Discord
Для чего нужен Python? — Хабр Q&A
Вот кто может его использовать и зачем.
• Компания Google широко использует Python в своей поисковой системе
и оплачивает труд создателя Python.
• Служба коллективного использования видеоматериалов YouTube в значи- YouTube в значи- в значи-
тельной степени реализована на языке Python.
• Популярная программа BitTorrent BitTorrent для обмена файлами в пиринговых се- для обмена файлами в пиринговых се- для обмена файлами в пиринговых се-
тях (peer-to-peer) написана на языке Python.
• Популярный веб-фреймворк App Engine от компании Google использует
Python в качестве прикладного языка программирования.
• Такие компании, как EVE Online и Massively Multiplayer Online Game
(MMOG), широко используют Python в своих разработках.
• Мощная система трехмерного моделирования и создания мультиплика-
ции Maya поддерживает интерфейс для управления из сценариев на языке
Python.
• Такие компании, как Intel, Cisco, Hewlett-Packard, Seagate, Qualcomm
и IBM, используют Python для тестирования аппаратного обеспечения.
• Такие компании, как Industrial Light & Magic, Pixar и другие, используют
Python в производстве анимационных фильмов.
• Компании JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel применяют Python для
прогнозирования финансового рынка.
• NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL и другие используют Python для научных
вычислений.
• iRobot использует Python в разработке коммерческих роботизированных
устройств.
• ESRI использует Python в качестве инструмента настройки своих популяр- Python в качестве инструмента настройки своих популяр- в качестве инструмента настройки своих популяр-
ных геоинформационных программных продуктов под нужды конечного
пользователя.
• NSA использует Python для шифрования и анализа разведданных.
• В реализации почтового сервера IronProt используется более 1 миллиона
строк программного кода на языке Python.
• Проект «ноутбук каждому ребенку» (One Laptop Per Child, OLPC) строит
свой пользовательский интерфейс и модель функционирования на языке
Python.
Следовательно Python используют в серверном, прикладном и в веб программировании
Ответ написан
Странно читать такой вопрос, вышедший из-под пальцев учителя информатики. Следует подумать, тем ли делом вы занимаетесь, коли вам проще задать вопрос на Тостере, нежели в Гугле.
Занимался обучением школьников программированию на Python. Язык простой, легко усваивается, и писать на нём куда интереснее, чем на Паскале. Плюс обилие библиотек — можно сразу делать реальные работающие вещи.
Мы делали очень примитивные игрушки типа Pong. Обстоятельства сложились так, что занятия пришлось оставить, не доведя до логического конца.
На тот момент нам уже надоели игрушки, начали управлять манипулятором-«рукой», подключённым к компьютеру. Планировалось попробовать многое — веб-камеру и компьютерное зрение, управление программой с помощью подключённого по USB игрового манипулятора.
Ответ написан
Встраивание скриптового языка в приложения на других языка, например. Автоматизация каких-то задач. Быстрое прототипирование небольших кусков кода.
Ответ написан
Комментировать
Скирипты писать — автоматизировать процесс.
Например для 3D программы BRL-CAD с помощью скриптов вот, что делают:
brlcad.org/wiki/SGI_Cube
brlcad.org/wiki/Spiral
Ну эти скрипты с помощью pearl-а, сам я питононм вот что мутил:
Велосипедная цепь:
Параболоид из плиток:
Шестеренки:
Скрипты могут делать, что угодно в любых сферах)
Ответ написан
Широко применяется в науке для решения математических задач и обработки данных. Библиотеки numpy, scipy, matplotlib, pandas и прочее.
Ответ написан
Комментировать
Что такое Python и для чего он используется? — SitePoint
В этой статье мы объясним, что такое Python, для чего его можно использовать и почему он так популярен.
- Введение в Python
- Предложения по улучшению Python (PEP)
- Дзен Питона
- Питонисты, «Питонический путь» и доброжелательный диктатор на всю жизнь
- Для чего используется Python
- Веб-разработка
- Машинное обучение и искусственный интеллект
- Наука о данных и анализ данных
- Тестирование программного обеспечения
- Разработка игр
- Зачем вам изучать программирование на Python?
- Python прост в использовании
- Python с открытым исходным кодом
- Почему Python так популярен?
- Шесть полезных советов по Python
- 1. Используйте правильный отступ
- 2. Не забудьте двоеточие
- 3. Используйте правильную грамматику в именах переменных
- 4. Используйте встроенную функцию справки
- 5. Использование и злоупотребление стандартной библиотекой
- 6.
Присоединяйтесь к сообществу
- Последние мысли
Присоединяйтесь к сообществуНа вопрос «Что такое Python?» есть простой ответ, который вы можете найти в первом абзаце его статьи в Википедии. Но он не расскажет вам, почему Python неизменно считается одним из самых популярных языков программирования, почему его можно использовать для стольких разных задач и почему он чертовски хорош почти во всех этих областях.
Но мы хотим ответить на эти вопросы, поэтому давайте совершим небольшое погружение и узнаем, что делает Python таким уникальным, популярным и интересным.
Введение в Python
XKCD #353, «Python»
Короче говоря, Python — это язык программирования высокого уровня, созданный в 1991 году Гвидо ван Россумом. С тех пор он был выпущен под лицензией с открытым исходным кодом, что делает его бесплатным для всех, кто хочет использовать или модифицировать программное обеспечение.
Python известен своей простотой использования, а его синтаксис позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в таких языках, как C++ или Java.
Предложения по улучшению Python (PEP)
Одной из особенностей Python, которая отличает его от других языков программирования, является включение так называемых «Предложений по улучшению Python» (PEP). PEP — это документы, которые описывают предлагаемые изменения в языке и предоставляют механизм для внесения вклада сообществом в эти предложения. Любой член сообщества может отправить PEP, который затем проходит процесс обсуждения и уточнения, прежде чем он будет принят или отклонен основными разработчиками Python.
Этот процесс гарантирует, что новые функции, добавленные в язык, будут хорошо спроектированы и получат широкую поддержку в сообществе, прежде чем будут включены в основной код Python.
The Zen of Python
Один из таких PEP стал легендарным: «PEP 20 — The Zen of Python», написанный разработчиком ядра CPython (эталонная реализация Python) Тимом Питерсом.
Zen of Python предоставляет руководство по дизайну языка и связанных с ним библиотек, подчеркивая важность красоты, простоты и ясности:
Красивое лучше безобразного.
Явное лучше неявного.
Простое лучше сложного.
Комплекс лучше сложного.
Flat лучше, чем вложенный.
Редкий лучше, чем густой.
Удобочитаемость имеет значение.
Особые случаи не настолько особенные, чтобы нарушать правила.
Хотя практичность побеждает чистоту.
Ошибки никогда не должны проходить бесшумно.
Если явно не заглушить.
Перед лицом двусмысленности откажитесь от искушения угадать.
Должен быть один — и желательно только один — очевидный способ сделать это.
Хотя поначалу это может быть неочевидно, если только вы не голландец.
Сейчас лучше, чем никогда.
Хотя никогда зачастую лучше, чем *прямо* сейчас.
Если реализацию трудно объяснить, это плохая идея.
Если реализацию легко объяснить, это может быть хорошей идеей.
Пространства имен — это отличная идея — давайте сделаем больше таких!
Питонисты, «Путь Python» и доброжелательный диктатор на всю жизнь
Один из наиболее частых вопросов, задаваемых начинающими программистами Python: «Что такое «Путь Python» для выполнения X?» Обычно это относится к конкретному способу решения проблемы, который использует особенности языка особенно элегантным или эффективным образом.
И хотя зачастую любую задачу в Python можно выполнить несколькими способами, опытные питонисты часто имеют твердое мнение о том, что представляет собой хороший код, и они не стесняются делиться этим мнением! Как сказал Гвидо ван Россум, доброжелательный пожизненный диктатор Python (BDFL): «Есть только один способ сделать это, и именно поэтому он работает».
Для чего используется Python
Теперь мы рассмотрим, для чего обычно используется Python.
Веб-разработка
Python часто используется для веб-разработки. Популярные веб-фреймворки Python включают Django и Flask, а многие крупные сайты, включая Reddit и Instagram, созданы с использованием Python.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Python очень популярен для машинного обучения и искусственного интеллекта в целом, а такие пакеты, как TensorFlow и scikit-learn, предоставляют мощные инструменты для этих целей.
Кроме того, многие другие популярные библиотеки машинного обучения, такие как Keras и PyTorch, написаны на Python.
Наука о данных и анализ данных
Python также активно используется в науке о данных и анализе данных. Библиотека pandas предоставляет мощные инструменты для работы с табличными данными, а библиотека matplotlib — популярный инструмент для создания визуализаций этих данных.
Jupyter, среда для ноутбуков для Python, также широко используется специалистами по данным для исследовательского анализа и создания воспроизводимых исследований.
Тестирование программного обеспечения
Python широко используется в тестировании программного обеспечения. Модуль unittest — это встроенная библиотека, предоставляющая инструменты для этой цели, а инфраструктура pytest — популярная сторонняя альтернатива unittest. (Дополнительные сведения см. в разделе «Введение в модульное тестирование Python с модулями unittest и pytest».) также часто используется для написания сценариев в более крупных игровых движках, таких как Unity (документация и Unreal Engine 4 (документация)).
0005
Зачем вам изучать программирование на Python?
Давайте рассмотрим причины, по которым вам стоит задуматься об обучении программированию на Python.
Python прост в использовании
Python считается одним из самых простых языков для изучения . Это связано с тем, что код Python очень прост для чтения и выполнения, и его можно записать в меньшем количестве строк, чем в других языках. Язык имеет краткий синтаксис, который позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в других языках. Это означает, что новички могут быстро освоить основы кодирования на Python, а опытные программисты могут сэкономить время, написав более эффективный код.
Но, несмотря на то, что Python прост в освоении, будьте уверены, что он также достаточно мощен для создания приложений профессионального уровня.
Python с открытым исходным кодом
Любой может внести свой вклад в разработку Python, и за использование или разработку на этом языке не взимается лицензионная плата.
Это также означает, что существует огромное сообщество разработчиков, которые готовы помочь новичкам начать работу и постоянно работают над улучшением языка. И поскольку это открытый исходный код, вы можете быть уверены, что всегда будут бесплатные инструменты и библиотеки, доступные для использования с Python.
Почему Python так популярен?
Python настолько универсален, что его можно использовать для разработки как настольных, так и веб-приложений. Он прост в освоении для начинающих и имеет мощные библиотеки для анализа данных и машинного обучения.
На самом деле, давайте быстро рассмотрим некоторые из его ключевых особенностей:
- Объектно-ориентированный : код может быть организован в классы и модули. Это упрощает повторное использование кода и создание новых библиотек.
- Интерпретация : Python не нужно компилировать перед запуском. Это делает разработку быстрее и проще, так как вам не нужно ждать завершения процесса компиляции каждый раз, когда вы вносите изменения.
- Высокий уровень : Python абстрагирует многие детали реализации (например, управление памятью), чтобы программисты могли сосредоточиться на более широкой картине.
- Динамический : переменные можно создавать и уничтожать во время выполнения. Это ускоряет разработку, так как вам не нужно заранее объявлять переменные.
- Мультипарадигма : в том числе функциональная, процедурная и объектно-ориентированная. Это позволяет легко переключаться между различными стилями программирования в зависимости от поставленной задачи.
- Portable : код Python можно запускать на любой платформе, поддерживающей интерпретатор, что упрощает перенос кода с одной платформы на другую.
Шесть полезных советов по Python
Давайте рассмотрим несколько советов, как максимально эффективно использовать Python.
1. Используйте правильный отступ
Python очень требователен к отступам.
Все строки кода, которые должны выполняться вместе, должны иметь одинаковый отступ, иначе Python выдаст ошибку. Это может быть четыре пробела или одна вкладка, но что бы вы ни выбрали, будьте последовательны!
2. Не забудьте двоеточие
После объявления цикла for или оператора if не забудьте поставить двоеточие в конце строки! В противном случае Python выдаст вам ошибку.
3. Используйте правильную грамматику в именах переменных
Это может показаться придирчивым правилом, но на самом деле оно значительно облегчает чтение вашего кода для других людей (и для вас самих, когда вы вернетесь к нему позже!). Придерживайтесь использования строчных букв и символов подчеркивания ( _ ) в именах ваших переменных и старайтесь, чтобы они описывали то, что хранится в переменной.
4. Используйте встроенную справочную функцию
Python имеет множество функций и методов (предварительно написанный код, который вы можете использовать для выполнения определенных задач), и запомнить их все может быть сложно.
Вот что помощь функция для! Если вы когда-нибудь забудете, как работает определенная функция или какие аргументы она принимает, просто введите help(имя_функции) в оболочке Python.
5. Используйте и злоупотребляйте стандартной библиотекой
Стандартная библиотека представляет собой набор модулей, которые включаются в каждую новую установку Python. Эти модули предоставляют массу функций, и есть большая вероятность, что все, что вы пытаетесь сделать, уже реализовано в стандартной библиотеке.
Есть много способов принять участие в жизни сообщества, будь то сообщения об ошибках или добавление новых функций с помощью запросов на включение в GitHub, ответы на вопросы в Stack Overflow или выступления на конференциях и встречах по всему миру.
Заключительные мысли
Python заслуживает каждого внимания, которое ему уделяется. Это универсальный язык, который можно использовать для разработки настольных графических приложений и веб-сайтов.
Вы также можете использовать Python для разработки сложных научных и числовых приложений. Python разработан с функциями, облегчающими анализ и визуализацию данных.
И я повторю еще раз: участие не только сделает вас лучше в Python (потому что вы будете учиться у других людей), но также поможет сделать Python лучше для всех остальных!
Готовы погрузиться глубже? Вот несколько курсов Python на SitePoint:
- Введение в Python
- Изучите основы программирования с помощью Python
Что такое Python для машинного обучения? (Определение, использование)
Python при использовании в машинном обучении предлагает разработчикам с любым набором навыков исключительную универсальность и мощность. Разработчики могут использовать Python для разработки различных приложений, поскольку он хорошо интегрируется с другим программным обеспечением, а его простой синтаксис делает его хорошим выбором для кодирования алгоритмов и совместной работы команд.
Python также имеет огромное количество библиотек и фреймворков, которые очень хороши для машинного обучения (например, Scikit-Learn), которые обрабатывают базовые алгоритмы машинного обучения.
Подходит ли Python для машинного обучения?
Python — лучший выбор для создания моделей машинного обучения благодаря простоте использования, обширной библиотеке фреймворков, гибкости и многому другому.
Python обеспечивает исключительную мощность и универсальность сред машинного обучения. Простой синтаксис языка упрощает проверку данных и оптимизирует процессы очистки, обработки, уточнения, очистки, организации и анализа, тем самым делая сотрудничество с другими программистами менее препятствием. Python также предлагает обширную экосистему библиотек, которые устраняют большую часть монотонных рутинных задач по написанию функций, позволяя разработчикам сосредоточиться на коде и снижая вероятность ошибок при программировании.
Python также предлагает большую гибкость, и мы объединяем его с другими языками программирования для завершения модели машинного обучения.
Python также может работать в любой операционной системе, от Windows до macOS, Linux, Unix и других. Возможно, важнее всего то, что Python легко читается, любим огромным сообществом разработчиков (которые также вносят свой вклад в разработку новых пакетов, облегчающих машинное обучение) и продолжает набирать популярность. Короче говоря, онлайн-сообщество Python упрощает поиск ответов и ресурсов при создании моделей машинного обучения или устранении неполадок.
Произошла ошибка.
Невозможно выполнить JavaScript. Попробуйте посмотреть это видео на сайте www.youtube.com или включите JavaScript, если он отключен в вашем браузере.
Учебное пособие по машинному обучению Python. | Видео: Программирование с помощью Mosh
Сложно ли машинное обучение с помощью Python?
Использование Python позволяет новичкам использовать упрощенный язык программирования при изучении основ машинного обучения.
Python — это самый упрощенный язык программирования с точки зрения его синтаксиса и простоты понимания, что делает его наиболее распространенным выбором для тех, кто только начал изучать программирование или учится применять свои знания Python для машинного обучения.
Чтобы начать создавать модели машинного обучения с помощью Python, крайне важно понимать различные типы данных, такие как целые числа, строки и числа с плавающей запятой, а также основы статистики, способы получения данных и многое другое.
Понимание того, как очищать и структурировать данные, также необходимо для создания входных данных, которые будут переданы в модель машинного обучения. Пользователи должны знать, как получить доступ к различным библиотекам Python и как выбрать правильную библиотеку для создания моделей машинного обучения. Наконец, пользователи должны знать, как создавать и использовать алгоритмы в Python, чтобы построить саму модель.
Построение моделей машинного обучения может быть сложным само по себе, но использование фреймворков Python, таких как Scikit-Learn, упрощает процесс, выполняя большую часть тяжелой работы и требуя для функционирования только предоставленных данных, что позволяет разработчикам сосредоточиться на функциональности и обученная точность моделей.
Связанные материалы от встроенных экспертовКак включить уведомления Jupyter Notebook
Как начать изучение Python для машинного обучения?
Есть много способов начать изучение Python для машинного обучения, включая практический опыт, курсы, встроенные учебные пособия и обучение в колледже.
Чтобы начать использовать Python в контексте машинного обучения, сначала важно понять основы как языка программирования, так и данных. Типы данных, циклы, условные операторы, манипулирование данными, алгоритмы, библиотеки, такие как Pandas, NumPy, Scikit-Learn и Matplotlib, — все это вступит в игру, когда вы научитесь использовать Python для машинного обучения. Вам понадобятся практические знания всех этих концепций. Кроме того, наличие надежной среды разработки, такой как Jupyter Notebook, имеет решающее значение для поддержания организованности при создании моделей машинного обучения.
Помимо простого изучения того, как программировать на Python, существует несколько способов научиться применять свои знания Python для машинного обучения.