Где используют язык программирования python

главная¶

Python есть такой язык программирования, который позволяет сообщить компьютеру о том, что нужно сделать, дабы достичь некоего результата. За последнее десятилетие он получил быстрое распространение и сейчас является одним из самых популярных языков программирования в мире. Входной порог для его использования достаточно низок: можно использовать Python для решения своих задач даже если никогда не имели дела с программированием.

В этом чудесном месте планируется затронуть основные моменты Python (с упором на машинное обучение): база, как работать с основными библиотеками, что есть правильный код, асинхронность, тесты и т.д. и т.п. Кто-то без умолку уронит замечание, дескать, этого всего сполна, но тут упор делаем на примеры в той самой промышленности. Будем рады любой помощи в составлении материалов, практики и иного доброго словца – contributing.md.

Проект находится в стадии разработки «основы python». Подискутировать о курсе можно тут.

Что такое Python?¶

Python – это язык программирования , используемый для различных задач, например:

• анализ данных (Pandas)
• построение визуализаций на основе данных (Matplotlib, seaborn, Plotly)
• научные и математические вычисления (SciPy, NumPy, SymPy)
• квантовое вычисление (Cirq, Qiskit, PennyLane)
• статистические исследования (statsmodels)
• машинное обучение (scikit-learn)
• продвинутая аналитика данных, в том числе с использованием нейронных сетей (PyTorch, TensorFlow)
• компьютерная графика (blender)
• геофизика (pyGIMLi, SimPEG)
• химия (awesome-python-chemistry)
• теория графов (NetworkX)
• медицина (PyQtGraph)
• психология (PsychoPy)
• разработка веб-приложений (Django, Flask)
• разработка мобильных приложений (Kivy)
• работа с текстовыми файлами, изображениями, аудио и видео файлами (PyMedia)
• создание игр (Pygame)
• реализация графических интерфейсов (PyQT, PyGObject)
• и т.д. и т.п.

[Рассчитанная в Python симуляция преломлений света черной дырой](https://github.com/Python-simulation/Black-hole-simulation-using-python)

Чем примечателен Python?¶

В основе разностороннего применения и популярности лежит : всё чаще люди начинают свой путь в программировании с Python, поскольку он очень и позволяет максимально быстро перейти к решению целевой задачи.

Сюда же можно отнести (или расширений функциональности, то есть кода, написанного другими людьми, который можно переиспользовать). Хотите изучить физику небесных тел и симулировать их взаимодействия? Можно найти и скачать библиотеку, позволяющую за один вечер провести вычисления, о которых в прошлом веке можно было лишь мечтать. Хотите создать прототип мобильного приложения? И на этот случай есть библиотека. Вам нравится квантовая физика и хотите использовать её вместе с умными компьютерными алгоритмами? Что ж, тогда снова по адресу.

[Пример моделирования аэродинамики в Python с помощью библиотеки AeroPython](https://lorenabarba.com/blog/announcing-aeropython/)

Python – это , на нем очень удобно проверять гипотезы и идеи. «Высокоуровневый» означает, что не нужно вникать в устройство компьютера и тонкости взаимодействия с ним, чтобы перейти к задаче. Многое «сделано за нас»: работаем с простыми абстракциями (или удобными представлениями), а не боремся с компьютером из-за непонимания сложностей его устройства.

Еще один плюс в копилку популярности языка – это (принципов написания кода, как будто это абзацы в тексте или колонки в газете). Вместе с вышеупомянутым обилием библиотек можно буквально за 5 минут и 10 строк кода – а это меньше половины листа А4 – воспроизвести научную статью, в которую вложено несколько человеко-лет. А еще такой синтаксис делает .

Стоит отметить, что Python – это язык, а значит, компьютер каждый раз перед выполнением программы читает код строчку за строчкой и определяет (интерпретирует), что нужно сделать дальше, не проводя никаких оптимизаций и предварительных расчетов. Это негативно влияет на общую скорость работы: Python является . Тем не менее он отлично подходит для академических целей, например, исследовательской работы или других задач, где скорость работы не является критически важной. Настоящая сила Python заключается в том, что это : он обеспечивает удобный доступ к различным библиотекам, написанным на высокоэффективных языках, например, на C/C++, Fortran, CUDA C и других.

И в чем подвох?¶

В простоте языка и его доступности для быстрого старта таится одна из проблем: можно не понимать, что происходит внутри, поэтому иногда бывает сложно разобраться в причинах ошибок и неточностей, возникающих по ходу работы над задачей. В целом к Python применим следующий принцип: «легко научиться, трудно овладеть». Возвращаясь к примеру элегантности кода, когда 10 строк кода выполняют всю работу: важно понимать, что за ними стоят еще сотни или даже тысячи строк кода, а это может приводить к ситуациям, когда поиск ошибки в минимальном наборе команд растягивается на несколько дней.

Опросы Stack Overflow¶

Ежегодные опросы Stack Overflow в мае 2022 года определили, что JavaScript десятый год подряд становится наиболее часто используемым языком программирования. (65,36%, в предыдущем году — 64,9%, большинство участников Stack Overflow web-разработчики).

Но для тех, кто учится программировать, картина другая. HTML/CSS, Javascript и Python почти связаны как самые популярные языки для людей, изучающих программирование. Люди, изучающие программирование, чаще, чем профессиональные разработчики, сообщают об использовании Python (58% против 44%), C++ (35% против 20%) и C (32% против 17%).

Пять лет подряд Python определялся участниками опросов как наиболее востребованная технология, однако в 2022 Rust незначительно опередил Python:

Рейтинг языков программирования¶

Рейтинг популярности языков программирования по данным индекса TIOBE на октябрь 2022 года.

Рейтинг TIOBE составляется из всех актуальных языков программирования (около 100). Как видно из рейтинга, Python возглавляет рейтинг. Такой успех можно объяснить возможностью выполнения широкого спектра задач и удобством языка. Удобство заключается в том, что Python — высокоуровневый язык. Это означает, что сложные описания структур машинного кода выполнены в удобно читаемом для человека виде. Стоит отметить, что при изучении языка необходимо уделять больше времени пониманию того, как работают стандартные функции, поскольку это позволит быстрее прокачивать свой навык программирования.

Минусы Python¶

Python — отличный выбор для практически любого проекта. Но если он выбран, важно понимать и о последствиях такого выбора. Ограничения Python по сравнению с другими языками:

• — поскольку Python интерпретируется, это часто приводит к медленному выполнению, однако, это не проблема, если скорость не является ключевым фактором для жизнедеятельности проекта
• — хотя Python служит отличным серверным языком, он редко встречается на стороне клиента
• — Python имеет динамическую типизацию. Это означает, что не нужно объявлять тип переменной при написании кода. Хотя это очень удобно для разработчиков при написании кода, но это может привести к ошибкам при исполнении и чтении кода
• — по сравнению с более широко используемыми технологиями, такими как JDBC (Java DataBase Connectivity) и ODBC (Open DataBase Connectivity), уровни доступа к базе данных Python немного недоработаны; следовательно, он реже применяется на крупных предприятиях

Несмотря на некоторые проблемы со скоростью, безопасностью и временем выполнения, Python — .

Его популярность говорит сама за себя и это объясняется тем, что он простой, интерпретируемый, объектно-ориентированный, расширяемый, встраиваемый, переносимый и читабельный.

Почему Python востребован в Data Science?¶

Бизнес во многих отраслях осознаёт важность получения как можно большего количества информации из своих данных, что создаёт высокий спрос на Python. Такой спрос на Python в Data Science возник из-за универсальности языка программирования, который позволяет ускорить процессы обработки данных и эффективно удовлетворить потребности бизнеса.

Популярность Python для специалистов по данным возросла, потому что легко обучить, изучить и просто использовать. Python идеально подходит как для новичков в области работы с данными, так и для опытных программистов, которые хотят сменить карьеру на индустрию данных.

Бизнес предпочитают Python другим технологиям для выполнения ежедневных задач с данными¶

Python можно классифицировать как универсальный язык программирования, который позволяет специалистам по данным быстро выполнять основные ежедневные задачи с данными, что делает Python настолько привлекательным для бизнеса в различных отраслях, которые ищут специалистов по данным. Навыки программирования на Python стали визитной карточкой настоящего специалиста по данным для специалистов по найму и работодателей.

Вот 3 основные причины, по которым компании предпочитают Python другим технологиям, таким как Matlab, R, Java или C, для выполнения повседневных задач по обработке данных:

• универсальность — Python позволяет специалистам по данным быстро и легко выполнять задачи по обработке данных, статистике, математике, машинному обучению и визуализации в одной среде разработки
• open-source — Python имеет открытый исходный код, а его стандартные библиотеки позволяют пользователям экономить, столь ценное для бизнеса, время при разработке решений и тестировании продуктов с использованием структур данных Python, инструментов анализа и изменяемого исходного кода
• удобный для пользователя — Python считается одним из самых удобных для пользователя и объектно-ориентированных языков для изучения начинающими программистами и людьми, меняющими профессию, из-за его простоты использования и поддержки онлайн-сообщества. Например, в интерфейсе Python используется простой для понимания код со встроенными типами данных и динамической типизацией для ускоренной разработки, тестирования и внедрения прототипов.

Сравнение, как выглядит одна и та же функция (расчёт факториала), написанная на Java и на Python:

Как Python используется в Data Science и машинном обучении?¶

Когда дело доходит до выбора языка программирования в Data Science, он всегда определяется типом проекта, над которым была проделана работа.

В настоящее время Python чаще всего используется в индустрии при разработке, тестировании и реализации проектов и процессов автоматизированного машинного обучения.

Исследователь данных или инженер по машинному обучению будет использовать Python при выполнении проектов искусственного интеллекта и машинного обучения, включающих анализ настроений, обработку естественного языка или предиктивную аналитику, чтобы получать информацию о полезных тенденциях и закономерностях из структурированных и неструктурированных наборов данных.

Это стало возможным благодаря развивающимся и бесплатным для всех пакетам библиотек Python, предназначенным для упрощения разработки, тестирования и выполнения проектов машинного обучения для специалистов по данным.

Конкретные примеры ниже иллюстрируют, как некоторые из этих библиотек Python используются в индустрии для ключевых задач в операциях, связанных с Data Science, для каждого бизнеса, включая обработку данных, анализ, манипулирование, автоматизацию и машинное обучение:

• NumPy — числового анализа данных, изображений и текста
• SciPy — научных вычислений
• Pandas — расширенной обработки данных
• Scikit-learn — машинного обучения, визуализации данных, обработки изображений/текстовых данных
• Matplotlib — визуализации данных

Применение Python в ведущих компаниях, ориентированных на данные, и будущее Python в Data Science¶

Индустрия данных стала доверять Python как многоцелевому языку программирования.

Уверенность и рост среди пользователей Python развивались по мере того, как Python доказывал свою способность адаптироваться к ежедневным требованиям компаний к данным, ориентированных на пользователей. Python позволил этим компаниям быстро и эффективно выполнять необходимые задачи по анализу данных, визуализации, автоматизации и машинному обучению.

Python используют практически все крупные компании, о которых слышим каждый день: Сбер, Авито, Лента, VK, МТС, МегаФон, Miro, Лаборатория Касперского, ЦФТ, ВТБ.. список можно продолжать почти что бесконечно.

Вот лишь некоторые из способов, которыми ведущие компании планеты, работающие с данными, используют Python:

• Yandex — Python используется в Яндекс уже более 15 лет и за это время было как переписано многое с различных языков программирования, например с Perl так и написано много с нуля. Python используют практически в каждом сервисе в том или ином виде. Активно используют фреймворк Django для создания web-сервисов, таких как Афишу, Погоду, Телепрограмму и другие. Примерно 15 лет назад практически весь backend был написан на C++ и переход на Python позволил сильно ускорить разработку сервисов. Активно используют почти все современные фреймворки, такие как Flask, Celery, Falcon, которые как и Django написаны на Python. Для написания асинхронного кода используют такие фреймворки как Tornado, Twisted и модуль стандартной библиотеки asyncio. Что касается Data Science, то и тут Python не обошли стороной: был разработан известный в кругах специалистов по машинному обучению фреймворк CatBoost, и хотя для написания такого фреймворка использовались и другие языки, тем не менее вклад Python примерно в 25% общего кода имеет достаточно большой вклад в проект.
• VK — Python всё чаще используется социальной сетью ВКонтакте для проектирования, управления инфраструктурой и операционной автоматизации. Чтобы удовлетворить свои критические потребности пользователей в обновлениях в реальном времени, удобстве использования и подключении, ВКонтакте использует фреймворки, написанные на Python, которые быстро обрабатывает обширный веб-трафик, предоставляя пользователям эффективную работу в режиме реального времени каждый раз, когда они входят в систему. Также используют Python для своего API.
• Netflix — Python повсеместно используется службой создания контента и потоковой передачи ее группами по Data Science и инженерами для анализа данных на стороне сервера, визуализации и тестирования, прогнозной аналитики данных, автоматизации оповещений и безопасности, а также мониторинга данных в реальном времени и разработки внутренних операционных процессов. Например, персонализированные плейлисты «Вы должны посмотреть это следующим, потому что вы смотрели…» используют алгоритмы глубокого обучения и прогнозной аналитики, чтобы дать конкретные рекомендации, основанные на индивидуальной аналитике поведенческих данных.
• Google — Python используется в максимально возможной степени — включая анализ данных, тестирование и мониторинг, автоматизацию и прогнозную аналитику, веб-приложения и разработку и т.д. Также использовал Python для создания фреймворка глубокого обучения TensorFlow, который используется для проектов машинного обучения компаний по всему миру.

Ожидается, что в будущем Python и Data Science сохранят прочное партнерство благодаря приверженности Python разработке и регулярному выпуску обновлений, отвечающих требованиям индустрии данных и новых технологий. Если среда программирования Python продолжит расширять свои возможности и универсальность, она по-прежнему будет предпочтительным языком для компаний, проектов и специалистов по работе с данными.

Изучите Python, чтобы подготовиться к успешной карьере в Data Science!¶

Если есть заинтересованность в карьере связанной с индустрией данных, можно подготовиться к успеху, пройдя этот настоящий курс о языке программирования Python.

Изучение использования Python для Data Science даст конкурентное преимущество при поиске первой работы или при смене карьеры связанной с индустрией данных.

Рекомендуется в процессе изучения заглядывать в официальную документацию и в частности The Python Tutorial.

Python: какие задачи решает и где он может пригодиться?

Все чаще на вопрос «Какой язык программирования сейчас стоит изучать?» ответом служит «Python». Его называют одним из наиболее быстрорастущих языков за последние несколько лет. И мы подтверждаем: это мнение полностью оправдано!

Но давайте сегодня более подробно поговорим о Python: о его реальных преимуществах, о возможностях его применения и о причинах столь стремительно растущей популярности. Обещаем, будет интересно!

Ну а если вы уже приняли решение изучать Python или хотите как минимум лучше познакомиться с ним на практике, приглашаем на бесплатный урок Wezom Академии. И мы уверены, вы захотите продолжить обучение на курсе «Основы Python с нуля до функционального проекта» !

Преимущества Python

Для начала скажем, что Python можно использовать для самых разных сценариев: разработки веб-приложений, анализа данных и различных сценариев автоматизации. Этот язык становится все более популярным как среди новичков, так и среди уже опытных девелоперов, которые все чаще переходят на Python из других языков программирования. И на то есть несколько веских причин.

К слову, для многих крайне важное преимущество Python — это высокая зарплата разработчиков. По данным Work.ua, средняя зарплата Python-девелопера в Украине в 2022 году — 79 500 грн. При работе на западноевропейский или американский рынок эта сумма существенно больше. Входная же зарплата для разработчика новичка на Python — около 400-500 долларов.

Python просто понять и изучить

Первое и главное достоинство Python — это простота изучения и простота кода. Разумеется, «простота» в данном случае — в сравнении с другими языками программирования. Любой язык имеет свои сложности и требует комплексного изучения. Тем не менее Python очевидно проще и «легче» в плане кода.

Например, давайте посмотрим, как при помощи разных языков программирования вывести на экран короткую фразу.

Java

C

Python

Пример весьма показательный, не правда ли?

Естественно, такая разительная разница будет далеко не всегда. Но в большинстве случаев Python короче и самое главное — понятнее. Порой настолько, что базовых знаний английского достаточно, чтобы понять, что именно выполняет написанная программа. К примеру, отправляет Email:

Сколько же времени уйдет на то, чтобы освоить Python с нуля?

Базовые основы программирования на Python вполне можно освоить всего за 3-4 недели. Это очень быстро. Конечно, с этими знаниями вы еще не сможете браться за сложные проекты, но как минимум поймете логику работы с Python и подготовитесь к более комплексному обучению.

Чтобы начать выполнять сложные задачи и проекты, потребуется 2-3 месяца активного обучения. В идеале — с преподавателем или ментором. При самостоятельном обучении и при отсутствии проработанной учебной программы это может занять до года.

Поэтому оптимальный алгоритм изучения Python следующий:

1. Самостоятельно изучить азы программирования и работы с языком
2. Пройти онлайн-курс Wezom Академии (или любой другой, который вам по душе)
3. Начать работать над реальными задачами и проектами, продолжая при этом учиться

Процесс обучения пойдет гораздо быстрее, если вы уже знаете какой-то из языков программирования. Логика в любом случае довольно похожа, поэтому свичнуться на Python обычно весьма несложно.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Еще одно неоспоримое преимущество Python — большая база библиотек под самые разнообразные задачи. Рассмотрим несколько наиболее популярных:

• Pygame — для разработки мини-игр и мультимедийного ПО
• NumPy — для работы с AI и machine learning, а также для многоуровневых вычислений
• Pandas — для работы с big data
• SQLAlchemy — для взаимодействия с базами данных
• Django, Flask — для создания серверной части ПО

Любой разработчик вам подтвердит, что наличие библиотек существенно упрощает и ускоряет рабочий процесс. А значит, ваша работа будет продуктивнее и гораздо легче.

Python используют компании-гиганты

Чтобы вы лучше понимали, насколько Python популярен, мы просто перечислим, какие приложения и сервисы используют этот язык прямо сейчас:

• Instagram
• Google
• Spotify
• Netflix
• Uber
• Dropbox
• Pinterest
• Reddit

И множество других! Можно даже не сомневаться, что уже в ближайшем будущем мы увидим еще массу крупных проектов, написанных именно на Python.

Python надолго останется популярным

Популярность Python обусловлена еще и тем, что это очень перспективный язык. Ведь он во многом нацелен на машинное обучение и big data. А именно эти направления становятся приоритетными сейчас и будут еще более актуальными в обозримом будущем.

Python выглядит особенно актуальным на фоне ряда языков программирования, которые постепенно утрачивают свою популярность: Objective-C, Java, PHP, С/С++ и другие. Конечно же, с ними продолжают работать миллионы разработчиков. Но их доля на общем фоне планомерно снижается.

Какие задачи можно решать на Python

Теперь давайте перейдем к более практической части нашей статьи — поговорим о том, что именно можно делать с помощью Python и какие задачи он позволяет решать.

Это очень важный момент!

Дело в том, что после изучения основ вам необходимо будет определиться с наиболее интересным для вас направлением разработки. Python — это всего лишь инструмент. А как вы будете использовать этот инструмент и для каких задач — вопрос индивидуальный.

Автоматизация рутинных задач

Широкие возможности для автоматизации различных рутинных процессов и задач — одно из ключевых достоинств Python. Автоматизировать можно практически что угодно — создание бекапов, формирование электронных таблиц, создание PDF-документов, написание SQL-запросов на извлечение данных и многое другое.

Скрипт для автоматизации той или иной задачи можно написать с нуля самостоятельно, либо — что еще проще — использовать уже существующую библиотеку. У Python помимо прочего огромное и активное комьюнити. А значит, вы без особых усилий найдете решение той задачи, которая стоит перед вами.

Веб-разработка

Под Python создано довольно много фреймворков для веб-разработки, а также систем для управления контентом. Среди наиболее популярных:

• Django
• Flask
• Bottle
• FastAPI
• CherryPy

Фреймворки позволяют осуществлять разработку быстрее и эффективнее. Поэтому на выполнение одной и той же задачи с помощью Python и с условным C вы потратите гораздо меньше времени и сил именно с первым. Но, опять же, все зависит от самой задачи и от возможностей ее решения при помощи того или иного языка.

Создание игр

Здесь сразу стоит оговориться, что Python по умолчанию не предназначен для разработки крупных ААА-проектов. Тем не менее он уже сейчас служит полезным вспомогательным инструментом при создании «больших» игр: Sims 4, Mount & Blade, Civilization IV и некоторых других.

А вот для разного рода простых игр Python подходит просто великолепно. Более того, для него уже есть обширная библиотека PyGame, в которой содержатся удобные инструменты для работы с графикой, анимациями, музыкой и так далее.

С помощью Python можно без труда написать такие классические мини-игры:

• Тетрис
• Змейка
• Space Invaders
• Pong и другие

Кстати, в Сети вы без труда сможете найти исходные файлы сотен и тысяч мини-игр на Python, чтобы «разобрать» их и понять, как они написаны. Очень полезно для практики. Плюс некоторые самоучители по Python строятся именно на принципах геймификации, чтобы сделать обучение не только более увлекательным, но и наглядным.

Парсинг

Парсинг — это процесс автоматического сбора и структурирования данных. И, как вы уже поняли, Python для этих задач подходит очень хорошо.

Интернет содержит колоссальные объемы разрозненной информации, которую крайне сложно собирать и обрабатывать вручную. С помощью Python можно автоматизировать процесс парсинга, молниеносно собирать нужные данные и эффективно их структурировать для дальнейшего использования — анализа, обучения, рассылок, формирования больших баз данных и так далее.

Data Science

Работа с данными занимает ведущую роль в наше время. Сегодня Data Science применяется в самых разнообразных направлениях. Вот лишь некоторые из примеров:

• автоматический перевод текстов;
• персональные рекомендации кино и музыки;
• системы автомобильной навигации;
• автоматическая диагностика заболеваний и многое другое.

Для работы с Data Science уже есть множество удобных инструментов: Pandas, Matplotlib, SciPy и другие. С ними процесс разработки становится еще проще, быстрее и эффективное. Главное — научиться их грамотно использовать под свой перечень задач. И тогда результаты не заставят себя долго ждать.

Что такое Python? Введение в язык Python

Python — это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный и высокоуровневый язык программирования общего назначения c динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью, ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода, а также на обеспечение переносимости написанных на нем программ. Задумка по реализации языка появилась в конце 1980-х годов, а разработка его реализации началась в 1989 году сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом.

История Python

Язык Python был создан сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом в 1991 году. Некоторые концепции для Python были взяты от языка программирования ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). Часто упоминается, что ABC является предшественником языка Python.

За выбором названия Python также стоит интересный факт. Гвидо ван Россум был поклонником популярного в то время комедийного шоу BBC «Летающий цирк Монти Пайтона». Поэтому он решил взять название Python для создаваемого языка программирования.

Python имеет обширное сообщество по всему миру и выпускает новые версии языка довольно часто.

Версии Python

Даты выпуска основных и промежуточных версий:

Python 1.0 — январь 1994 года

Python 1.5 — 31 декабря 1997 года

Python 1.6 — 5 сентября 2000 года

Python 2.0 — 16 октября 2000 года

Python 2.1 — 17 апреля 2001 года

Python 2.2 — 21 декабря 2001 года

Python 2.3 — 29 июля 2003 года

Python 2.4 — 30 ноября 2004 года

Python 2.5 — 19 сентября 2006 года

Python 2.6 — 1 октября 2008 года

Python 2.7 — 3 июля 2010 года

Python 3.0 — 3 декабря 2008 года

Python 3.1 — 27 июня 2009 года

Python 3.2 — 20 февраля 2011 года

Python 3.3 — 29 сентября 2012 года

Python 3.4 — 16 марта 2014 года

Python 3.5 — 13 сентября 2015 года

Python 3.6 — 23 декабря 2016 года

Python 3.7 — 27 июня 2018 года

Python 3.8 — 14 октября 2019 года

Python 3.9 — 5 октября 2020 года

Python 3.10 — 4 октября 2021 года

Python 3.11 — 24 октября 2022 года

Python 2 против Python 3

В большинстве языков программирования, когда выходит новая версия, она поддерживает функции и синтаксис существующей версии языка, чтобы проектам было проще перейти на новую версию. Однако в случае с Python версии Python 2 и Python 3 значительно отличаются друг от друга.

Python 2	Python 3
Год выпуска	Python 2 был выпущен в 2000 году.	Python 3 был выпущен в 2008 году.
Ключевое слово print	print является оператором.	print является функцией.
Хранение строк	Строки по умолчанию хранятся в формате ASCII.	Строки по умолчанию хранятся в формате Unicode.
Деление целых чисел	При делении двух целых чисел мы получаем целочисленное значение. Например, 7/2 даст результат 3.	При делении двух целых чисел мы получаем значение типа с плавающей точкой. Например, 7/2 даст результат 3.5.
Исключения	Исключения заключены в нотации.	Исключения заключаются в круглые скобки.
Изменение переменных	Значения глобальных переменных меняются, если они используются внутри цикла for.	Значения глобальных переменных никогда не меняются.
Итерация	Функция xrange() используется для выполнения итераций.	Введена новая функция range() для выполнения итераций.
Простота синтаксиса	Имеет более сложный синтаксис, чем Python 3.	Имеет более простой синтаксис по сравнению с Python 2.
Библиотеки	Многие библиотеки Python 2 не совместимы со стандартом Python 3.	Создано множество библиотек, предназначенных исключительно для использования в Python 3.
Использование	Python 2 не поддерживается с 2020 года.	Python 3 более популярен, чем Python 2, и используется до сих пор.
Обратная совместимость	Код версии Python 2 можно портировать на Python 3, но это непросто.	Python 3 не имеет обратной совместимости с Python 2.

Преимущества Python

Открытый исходный код и бесплатное использование. Все релизы Python доступны бесплатно. Python можно даже модифицировать и распространять бесплатно. Это значительно снижает затраты на разработку.

Легко учить. В Python мало ключевых слов, простая структура и четко определенный синтаксис. Это позволяет быстро учить язык.

Легко читать. Код Python прост и лаконичен, что делает его более читабельным за код других языков программирования.

Легко поддерживать. Исходный код Python довольно прост в обслуживании.

Большая стандартная библиотека. Большая часть библиотеки Python портируемая и кроссплатформенна, совместима с Unix, Windows и macOS.

Интерактивный режим. Python поддерживает интерактивный режим, который позволяет интерактивно тестировать и отлаживать фрагменты кода.

Портируемость. Python может работать на самых разных аппаратных платформах и имеет одинаковый интерфейс на всех платформах.

Расширяемость. Вы можете добавлять низкоуровневые модули в интерпретатор Python. Эти модули позволяют программистам добавлять или настраивать свои инструменты для повышения эффективности.

GUI-программирование. Python поддерживает приложения с графическим интерфейсом, которые можно создавать и переносить во многие системные вызовы, библиотеки и оконные системы, такие как Windows MFC, Macintosh и X Window System в Unix.

Универсальность. Python — это гибкий язык общего назначения, который полностью поддерживает как процедурное, так и объектно-ориентированное программирование. Благодаря встроенным и сторонним пакетам подходит для выполнения широкого спектра задач.

Эффективность для быстрой разработки. Поскольку Python прост в использовании и не требует компиляции, разработка программ занимает меньше времени. Программы на Python обычно намного короче, чем аналогичные программы на других языках. Это отличный выбор для быстрого создания прототипов в среде быстрой разработки программного обеспечения.

Автоматическое выделение памяти. Python не имеет указателей, и разработчикам не нужно выделять свободное место в памяти. Python автоматически выделяет память, а сборщик мусора «перерабатывает» память из отброшенных объектов. Это означает, что разработчикам не нужно беспокоиться об утечках памяти, некорректных ссылках и указателей или размере каждого объекта.

Доступность сторонних библиотек. В дополнение к обширной встроенной (стандартной) библиотеке Python разработчики имеют доступ ко многим бесплатным внешним библиотекам. Эти сторонние библиотеки легко импортировать и устанавливать с помощью репозитория PyPI (сокр. от «Python Package Index»). Также разработчики могут публиковать свои собственные пакеты.

Обширное сообщество и большая популярность. Python является одним из самых популярных языков программирования. Он имеет большое и активное сообщество пользователей. Легко находить учебные материалы и другие ресурсы, задавать вопросы, искать работу.

Недостатки Python

Не очень быстр. Python медленнее, чем языки C и Java. Python интерпретируемый язык с динамической типизацией, поэтому он должен постоянно проверять тип каждой переменной. Это означает, что Python — не лучший выбор для случаев, где критически важна скорость.

Интенсивное использование памяти. Python не оптимизирован для уменьшения использования памяти. Он может использовать в десять раз больше оперативной памяти, чем программа, написанная на более экономном языке программирования. Однако это отчасти компромисс в обмен на гибкость и простоту использования. Кроме того, сборщик мусора Python не может сразу собрать все «выброшенные» ресурсы, что уменьшает объем доступной памяти. Python — не лучший выбор для случаев с наличием ограниченного объема памяти.

Сложнее избежать ошибок времени выполнения (runtime errors). Python не компилируется до времени выполнения и имеет динамическую типизацию. Поэтому многие проблемы, которые в противном случае были бы обнаружены компилятором, не появляются до тех пор, пока программа не запустится. Это может включать что-то простое, например, синтаксическую ошибку, но может включать и такие проблемы, как попытка выполнить операцию сложения целого числа со строкой.

Взаимодействие с базами данных. Работать с базами данных в Python сложнее, чем в некоторых других приложениях. Python не имеет такого мощного и простого в использовании интерфейса, как Java Database Connectivity (JDBC). Его все еще можно использовать, если операции чтения и записи в базы данных относительно просты. Но это не лучший выбор для приложений, которые имеют сложные взаимодействия с большой корпоративной базой данных.

Отсутствие поддержки многопоточности. Из-за своей архитектуры Python не поддерживает многопоточность. Вместо этого он использует многопроцессорность, когда каждый «поток» выполняется в отдельном процессе Python. Это сильно зависит от контроля операционной системой за планированием и балансировкой процессов и не всегда дает одинаково хорошие результаты.

Альтернативы Python

C/C++: эти два языка являются хорошим выбором, когда важны скорость, производительность и низкое потребление памяти. Они статически типизированы и требуют предварительной компиляции, поэтому генерируют меньше ошибок во время выполнения. Они часто используются для разработки игр и десктопных приложений. Но, к сожалению, они считаются сложными языками для новичков (по сравнению с Python).

JavaScript: Как и Python, JavaScript является интерпретируемым и динамически типизируемым языком. JavaScript имеет наибольшее применение в веб-разработке, поскольку работает на стороне клиента и беспрепятственно взаимодействует с компонентами HTML и CSS. Его можно использовать вместе с Node.js для полного цикла веб-разработки. Python обычно не используется во фронтенде, поэтому он не является хорошей full stack альтернативой.

R: R — это альтернатива Python в Data Science. Однако он больше ориентирован на статистический анализ. R особенно хорош для визуализации данных, но он сложнее и труднее в освоении. Python — это более простой и быстрый вариант для данных общего назначения и численных методов, а также предлагает лучшие возможности в сфере машинного обучения.

Где используется Python?

Разработка десктопных приложений.

Разработка консольных приложений.

Разработка мобильных приложений.

Разработка корпоративных приложений.

Искусственный интеллект (AI).

Машинное обучение (ML).

Приложения для обработки изображений.

Популярные фреймворки и библиотеки Python

Веб-разработка (Backend) — Django, Flask, Pyramid, CherryPy.

Разработка приложений с графическим интерфейсом — Tk, PyGTK, PyQt, PyJs и др.

Машинное обучение — TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Matplotlib, Scipy и др.

Анализ данных — Numpy, Pandas и др.

Вакансии, связанные с Python

Machine Learning Engineer.

Специалист в Data Science.

Разработка ПО и др.

Примеры Python-кода

В Python не используются фигурные скобки и точка с запятой, но используются отступы (пробелы) для определения блоков кода. Например:

Сферы применения Python

У Python всегда найдется несколько способов применения, которые заинтересуют даже опытных разработчиков. Что уж говорить о начинающих!

Не нужно быть профессионалом, чтобы начать работу с Python — это его главное достоинство. Синтаксис Python делает код похожим на естественный язык, благодаря чему его легко изучать.

В данной статье будет перечислено все, что можно сделать с помощью Python: от простых приложений, не требующих от разработчика особой подготовки, до продвинутых продуктов, для создания которых нужны знания в других областях, помимо программирования.

Автоматизация

Это самый простой способ применения Python. Не нужно становиться экспертом, чтобы создать простую автоматизацию, которая избавит от выполнения повторяющихся задач.

Достаточно только найти то, что стоит автоматизировать, а затем изучить библиотеки Python, которые помогут выполнить эту задачу.

Что стоит автоматизировать? Да что угодно. Вот лишь несколько сценариев.

• Автоматизация утренних новостей.
• Отправка электронных писем.
• Автоматизация отчетов Excel.
• Сообщения в WhatsApp.
• Tinder.

Вот как я использовал Python для отправки сообщений в WhatsApp.

Написав скрипт для автоматизации задачи, можно запланировать его выполнение на любое удобное время. Забудьте о том, чтобы выполнять скучные задачи вручную!

Если вы еще не определили для себя отправную точку, стоит начать с веб-автоматизации. Существует множество сайтов, которые можно автоматизировать с помощью одной библиотеки Python — Selenium.

Веб-скрейпинг

Веб-скрейпингом называется сбор данных с сайтов. Это навык, которым должны обладать аналитики данных и специалисты по исследованию данных. Но его можно использовать в любой области, где есть потребность в данных.

Веб-скрейпинг — это техника, которая заключается в создании скрейперов (автоматических ботов), извлекающих миллионы точек данных из интернета. Это похоже на копирование данных с сайта и последующую вставку их в электронную таблицу. Однако, если на выполнение такой задачи вручную могут уйти часы, то веб-скрейпер справится за пару минут (или секунд).

В этом 3-минутном видео (на английском языке) показано все, что нужно знать о веб-скрейпинге.

Вот как выглядит этот процесс (все действия выполняются ботом, данные автоматически извлекаются и печатаются в текстовом редакторе Python).

В Python можно скрейпить сайты с помощью таких библиотек, как Beautiful Soup, Selenium и Scrapy.

• Beautiful Soup — простая в освоении библиотека, но у нее много ограничений.
• Selenium — это библиотека для автоматизации веб-процессов, которая может скрейпить сайты на JavaScript, но особой скоростью не отличается.
• Scrapy — надежный фреймворк со множеством функциональных возможностей, который работает быстрее, чем две другие библиотеки.

Анализ данных и наука о данных

Данные — одна из самых ценных элементов интернета. Некоторые даже называют данные “новой нефтью XXI века”.

Даже если это не так, невозможно отрицать то, что в интернете и у крупных организаций хранится огромный объем данных. По прогнозам IBM, в 2020 году глобальный объем данных достиг 35 зеттабайт.

При наличии такого количества данных растет спрос на профессионалов, способных работать с ними и извлекать из них пользу. Именно здесь в игру вступают аналитики и специалисты по исследованию данных.

При анализе данных Python помогает в процессах их очистки и обработки, а также при создании визуализаций. Для этого используются конкретные библиотеки Python — Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn.

Специалисты в сфере науки о данных обычно используют Python для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают результаты на основе переданных данных.

Информация об использовании Python в науке о данных, изложенная в 5-минутном видео:

Поскольку машинное обучение часто применяется в науке о данных, следует изучить sklearn — базовую библиотеку для машинного обучения на Python. Она является основой для других продвинутых библиотек Python, таких как TensorFlow и Keras.

Вот примеры моделей, которые можно построить с помощью машинного обучения:

• обнаружение фейковых новостей;
• выявление мошенничества с кредитными картами;
• прогнозирование оттока клиентов.

Веб-разработка

С помощью Python можно даже создать собственный сайт!

У Python есть несколько фреймворков, таких как Flask и Django, которые позволяют разрабатывать бэкенд сайта. Конечно, для создания фронтенда все равно придется использовать HTML, CSS и JavaScript. Однако вам не о чем беспокоиться, поскольку HTML — очень простой язык, а использование Bootstrap позволит не создавать код CSS и JavaScript с нуля.

Многие сайты используют Python для разработки бэкенда, например Reddit.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение — это направление ИИ, которое позволяет машине автоматически обучаться на основе прошлых данных без явного программирования.

Для этого одного Python недостаточно. Здесь потребуются знания по линейной алгебре, исчислениям и многим другим областям. При этом в Python можно использовать такие высокоуровневые библиотеки, как Numpy, Pandas, PyTorch и TensorFlow, которые возьмут на себя всю математическую работу, связанную с моделью машинного обучения. Ваша задача будет заключаться в том, чтобы понять результаты и принять наилучшее решение, используя аналитические навыки.

Вот наиболее популярные реализации машинного обучения:

• самоуправляемый автомобиль Google;
• системы рекомендаций от Amazon, YouTube и Netflix;
• обнаружение мошенничества.

Конечно, это продвинутые приложения. Чтобы погрузиться в машинное обучение и искусственный интеллект, нужно иметь прочную основу в исчислении, линейной алгебре и знать библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и PyTorch.

После ознакомления с основами машинного обучения можно изучать более продвинутые библиотеки Python, такие как TensorFlow и Keras.

Как только вы приобретете базовые навыки, перед вами откроются безграничные просторы!

Вы можете использовать эти знания для специализации в более продвинутых темах, таких как обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект (AI) и глубокое обучение (DL), и даже бросить вызов самому себе, решая проблемы беспилотных автомобилей!

Чего не следует делать с Python

В Python есть сотни библиотек, но это не значит, что они являются оптимальным решением для всех задач.

В ряде случаев придется выбрать более удобный, популярный и подходящий для определенной области язык программирования. Убедимся в этом на конкретных примерах.

Разработка игр

В Python есть библиотеки для создания игр, например Pygame. Однако это базовая библиотека для простых разработок вроде “Змейки”, но когда дело доходит до создания надежной игры со множеством функций, Pygame недостаточно.

Если вы серьезно относитесь к разработке игр, освойте такой язык, как C++. Это самый популярный язык для создания игровых движков с должным уровнем графического дизайна, моделей физической среды, звуковых эффектов и игровых ботов, управляемых искусственным интеллектом.

Другие языки, рекомендуемые для разработки игр: C#, JavaScript и Java.

Десктопные приложения

В Python есть библиотеки для создания приложений с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Одна из них — Tkinter. Это стандартный графический интерфейс Python, позволяющий создавать приложения, подобные приведенному ниже.

Как и при разработке игр, такие языки, как C++, C# и Java, являются более популярными для создания таких приложений.