Python: какие задачи решает и где он может пригодиться?

programming
Аудио дорожка
200

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

image_1

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

image_2

C

image_3

Python

image_4

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:

image_5

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.

image_6

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

image_7

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. 

image_8

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

image_9

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.

Курс "Python"

Python

Хочешь получить обучение от Дмитрия Жарикова?

На курсе вы научитесь:

  • Основам основ: «Алгоритмы + структуры данных = программы»
  • Алгоритмам работы с языком программирования Python
  • Разработке приложений с графическим интерфейсом
  • Добавлению их к себе в портфолио!