Что можно писать на Питоне

Для чего нужен язык программирования Python

Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube, Инстаграм и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.

История создания

Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».

Хотя логотип Python все равно основан на изображен

Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.

Видео

Рейтинг и перспективы Python

Один из способов оценки популярности языка программирования — индекс TIOBE. Он рассчитывается на основе количества поисковых запросов в Google и других поисковиках. Учитываются запросы, включающие название языков программирования.

Согласно индексу TIOBE, в августе 2021 года Python занимает второе место в списке самых популярных языков программирования. Он опережает JavaScript, PHP, Swift и другие распространённые языки, уступая только C.

В рейтинге GitHub Octoverse за 2020 год Python занимает второе место, уступая только JavaScript. Рейтинг Github Octoverse отражает популярность языка среди пользователей GitHub.

В рейтинге RedMonk «пайтон» также занимает второе место. Сооснователь RedMonk Джеймс Гавернер отмечает, что Python уже стал основным языком для Data Science. Тем не менее Гавернер не исключает, что в настоящий момент Python достиг пика популярности.

Такого же мнения придерживается аналитик RedMonk Стивен О’Грейди. Он отмечает, что Python в обозримой перспективе удержит позиции, но вряд ли станет таким же популярным, как JavaScript.

Циклы

Циклом называется многократное повторение каких-либо операций, которое зависит от заданных условий. Циклы значительно упрощают написание программ, и в цикле присутствует условие и тело цикла.

Тело цикла – последовательность операций или кода, которая может выполняться несколько раз.

Итерация «iteration» — однократное повторение тела цикла. Итерируемый объект – повторяемый объект «iterable». Он отдает один результат за итерацию. «Iterator» итератор — это объект, который позволяет получить следующий элемент цикла.

В Python можно использовать два цикла while и for.

  • Цикл while записывается как:

while <условие>:        <блок кода>

Блок кода выделяется табуляцией, которая обычно составляет 4 пробела. В цикле могут быть опции «else», «elif» принудительная остановка, пропуск остатка цикла «continue». Цикл может быть бесконечным.

  • Цикл «for» записывается как

for <переменная> in <список>:     <блок кода>

В цикле «for» происходит поочередный перебор последовательности нужное количество раз. Все операторы «else», «break», «continue» аналогичны операторам в цикле «while». Для исполнения скрипта определенное количество раз используется функция «range».

Ошибки и исключения

Всего в питоне два существует два типа ошибок:

  • Синтаксические ошибки, которые возникают при написании программы с нарушением синтаксиса языка. Эти ошибки определяются интерпретатором при парсинге кода;
  • Исключения – в этом случае программа может быть написана правильно, но при ее выполнении возникает ошибка. Так бывает при попытке деления на «0» т.д. Исключения «exceptions» являются данными, сообщающими какие ошибки происходят при выполнении программы.

Такую ошибку можно обработать и продолжить работу скрипта дальше. Если обработки исключения не происходит, то программа останавливается и в консоли публикуется какого типа эта ошибка с полным ее описанием и указывается место, где она произошла.

У исключений есть своя иерархия и ее можно посмотреть в документации. При обработке исключений не происходит аварийное завершение приложения. Для того, чтобы обработать исключение, нужно поместить блок в котором возможна ошибка в конструкцию «try … except».

Графический интерфейс

Python совмещает лёгкость работы и высокую производительность работ, что делает язык идеальным решением для создания графических интерфейсов. Язык совмещает весь набор возможностей объективно-ориентированного интерфейса tkinter. С его помощью достаточно легко реализовать портативный графический интерфейс, соответствующий стилю операционной системы.

На основании API разработаны высокоуровневые инструменты типа: Dabot и PythonCard. К каждой библиотеке есть вспомогательные инструменты, позволяющие создавать графический интерфейс эффективнее и проще:

  • для QT – PyQT;
  • для GTK – PyGtk;
  • для MFC — PyWin32;
  • для .NET – IronPython;
  • для Swing – Jython (является Java реализованным языком Python).

Работа с данными

Машинное обучение сегодня более чем популярно и у всех на слуху. При использовании Machine learning (ML) задействуются методы работы с искусственным интеллектом. Существует много алгоритмов машинного обучения, которые применяются в системах распознавания лиц, голосов, изображений и прочих системах. Всего не перечесть. Если интересуют подробности, основные алгоритмы машинного обучения и примеры использования ML для решения реальных проблем, вам сюда. Также может представлять определенный интерес подборка Open Source-проектов по машинному обучению.

Таким образом, именно Python в силу своих возможностей чаще всего используется в Data Science. С его помощью пишут алгоритмы ML-программ и аналитические приложения. Среди популярных фреймворков и библиотек для ML можно выделить scikit-learn и TensorFlow.

Нельзя отдельно не упомянуть анализ и визуализацию данных, где тоже задействуется Python. Одна из наиболее популярных библиотек для визуализации — Matplotlib.

Также «Питон» подходит для написания парсеров, позволяющих выполнять сбор информации в глобальной сети. А еще с его помощью обслуживают облачные сервисы, хранилища данных и т. п.

Python — простой язык

Синтаксис Питона всегда выделял его на фоне других языков программирования. Он не страдает избыточностью, схожесть синтаксиса с обычным английским позволяет понять код даже обычному пользователю, кроме того, программист пишет меньше строк кода, потому что нет необходимости использовать символы: «;», «{», «}». Вложенность обозначается отступами, что повышает читаемость кода и приучает новичков к правильному оформлению.

Простота отчасти обусловлена тем, что Питон написан на основе языка ABC, который использовался для обучения программированию и повседневной работы людей, не являющихся программистами.

Python упрощает написание кода и делает разработку быстрой, всё потому что он обладает следующими особенностями:

  • Динамическая типизация. Программисту не нужно указывать тип переменных, язык присвоит его сам. Операнды разных типов, участвующие в одной операции, автоматически приводится к нужному по определённым правилам.
  • Удобный возврат нескольких значений функцией. Их можно перечислить через запятую и они автоматически преобразуются в список. Чтобы вернуть массив из функции, достаточно написать «return имя_массива«. Не нужно выделять память и передавать указатели в функцию.
  • Автоматическое выделение памяти. Программисту не нужно самостоятельно выделять память под что-либо. С одной стороны это уменьшает контроль программиста над программой, с другой, разработка значительно ускоряется.
  • Сборщик мусора. Если объект становится бесполезным (на него перестаёт что-либо ссылаться), он автоматически удаляется сборщиком мусора. Сборщик мусора позволяет оптимизировано использовать память и не удалять бесполезные объекты вручную.
  • a, b = b, a. Эта строка меняет местами значения переменных, теперь то, что было в a, находится в b и наоборот. Такое возможно, потому что Питон сначала рассматривает переменные справа от знака «=» и помещает их в список, то же он делает с элементами слева от «=», затем он связывает каждый элемент правого списка с левым. Таким способом можно обменивать значения не только двух переменных, но и трёх, пяти и так далее.
  • Привязка типа данных. Тип данных привязан к значению, а не к переменной. То есть значение — это какой-то объект с атрибутами, которые определяют его тип и другие характеристики, а переменная — просто ссылка на этот объект. Такой подход позволил обойтись без явного определения типов и значительно упростил повторное присваивание значения переменной (особенно, если тип нового значения отличен от начального).
  • Цикл for. Работать с массивами, списками и другими контейнерами в Питоне просто и удобно. Когда необходимо перебрать все его элементы, конструкция выглядит так: «for x in контейнер:» (перебор идёт от 0 до последнего элемента, его индекс можно обозначить как  -1). Если нужно, чтобы прошло определённое количество циклов, пишут так: «for x in range(1,9):» (цикл будет выполняться со значениями x от 1 до 8).
  • Интерпретируемый язык. Написанный код не нужно компилировать, достаточно запустить его и получить результат. Более того, можно работать в интерактивном режиме и получать результат буквально после каждой операции.
Python сочетает в себе и простоту и мощный инструментарий. Его можно использовать для создания прототипа практически любой программы.

Чтобы ускорить разработку, часть программы (обычно не сильно влияющую на скорость работы) пишут на Питоне.

Именно благодаря простоте этот язык программирования смог занять доминирующее место в сфере машинного обучения. Люди, так или иначе связанные с наукой, предпочитают не тратить много времени на такие вещи, как написание кода, поэтому Python отлично подошёл для реализации поставленных перед ними задач.

Пример кода:

Результаты выполнения:

Анализ данных и визуализация в Python

Одной из самых популярных библиотек для визуализации данных является Matplotlib.

Эта библиотека станет отличным выбором для вас:

  • Вы сможете легко и достаточно быстро ее освоить
  • На ее основе построены многие другие библиотеки, например seaborn. Изучив Matplotlib, в будущем вам будет легче разобраться с другими библиотеками на его основе.

Как мне следует начать анализировать данные с помощью Python?

Сначала вам следует взяться за изучение фундаментальных принципов анализа и визуализации данных. Когда я искал в интернете достойные ресурсы по этой теме — я ничего не нашел. Поэтому, я сам записал обучающее видео на YouTube по этой теме:

Также я создал свой собственный курс по этой теме на Pluralsight, который вы можете пройти бесплатно, подписавшись на их 10-дневную бесплатную пробную версию.

Я бы рекомендовал вам посмотреть и то и другое.

Изучив основы анализа и визуализации данных, вам будет полезно также изучить основы статистики с таких сайтов, как Coursera и Khan Academy.

Где еще используется Python?

Кроме вышеописанных сфер, Python используется и в следующих целях:

разработка приложений для мобильных устройств. Да, для гаджетов с ОС Android больше нужен Java или Kotlin, для iOS — нужен язык Swift либо Objective-C. Однако на Python могут разрабатывать серверную часть приложений;

создание десктопных программ для ПК (для разработки графического интерфейса можно воспользоваться, к примеру, библиотекой Tkinter);

разработка встроенных систем для разных цифровых устройств. Классический пример — Raspberry Pi. Также это могут быть системы управления банкоматами и пр.;

создание игр. Тут нужно вспомнить несколько серьезных проектов, где задействовался Python: Battlefield 2, World of Tanks. Также с его помощью была создана Civilization IV. Если же создавать игры — это просто личное хобби, обратите внимание на фреймворк PyGame.

Сколько зарабатывают разработчики на Python

По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:

  • джуниор получает в среднем 54 тысячи рублей;
  • мидл — около 100 тысяч;
  • сеньор — примерно 160 тысяч. Фактически встречаются разработчики и с окладом 300 тысяч;
  • тимлид — в районе 195 тысяч. 

Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза. 

 Data Science, машинное обучение и искусственный ин

Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.

Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом. Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Теги

Adblock
detector