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.