Python: які завдання вирішує і де він може стати в нагоді?

programming
Аудіо доріжка
204

Дедалі частіше на запитання «Яку мову програмування зараз варто вивчати?» відповіддю служить "Python". Його називають однією з найбільш швидко зростаючих мов за останні кілька років. І ми підтверджуємо: ця думка повністю виправдана!

Але давайте сьогодні більш детально поговоримо про Python: про його реальні переваги, про можливості його застосування і про причини такої популярності, що стрімко зростає. Обіцяємо, буде цікаво!

Ну а якщо ви вже вирішили вивчати Python або хочете як мінімум краще познайомитися з ним на практиці, запрошуємо на безкоштовний урок Wezom Академії. І ми впевнені, ви захочете продовжити навчання на курсі "Основи Python з нуля до функціонального проекту"!

Переваги Python

image_1

Для початку скажемо, що Python можна використовувати для різних сценаріїв: розробки веб-додатків, аналізу даних і різних сценаріїв автоматизації. Ця мова стає все популярнішою як серед новачків, так і серед уже досвідчених девелоперів, які все частіше переходять на Python з інших мов програмування. І на те є кілька вагомих причин.

До речі, для багатьох важлива перевага Python — це висока зарплата розробників. За даними Work.ua, середня зарплата Python-девелопера в Україні у 2022 році – 79 500 грн. Працюючи на західноєвропейський чи американський ринок ця сума значно більше. Вхідна зарплата для розробника новачка на Python — близько 400-500 доларів.

Python просто зрозуміти та вивчити

Перша та головна перевага Python – це простота вивчення та простота коду. Зрозуміло, «простота» у разі — проти іншими мовами програмування. Будь-яка мова має свої складнощі та потребує комплексного вивчення. Тим не менш, Python очевидно простіше і «легше» в плані коду.

Наприклад, погляньмо, як за допомогою різних мов програмування вивести на екран коротку фразу.

Java

image_2

C

image_3

Python

image_4

Приклад дуже показовий, чи не так?

Звичайно, така разюча різниця буде далеко не завжди. Але в більшості випадків Python коротше і найголовніше - зрозуміліше. Деколи настільки, що базових знань англійської достатньо, щоб зрозуміти, що саме виконує написана програма. Наприклад, відправляє Email:

image_5

Скільки часу піде на те, щоб освоїти Python з нуля?

Базові основи програмування на Python цілком можна освоїти лише за 3-4 тижні. Це дуже швидко. Звичайно, з цими знаннями ви ще не зможете братися за складні проекти, але як мінімум зрозумієте логіку роботи з Python і підготуєтеся до комплексного навчання.

Щоб почати виконувати складні завдання та проекти, потрібно 2-3 місяці активного навчання. В ідеалі – з викладачем чи ментором. При самостійному навчанні та за відсутності опрацьованої навчальної програми це може тривати до року.

Тому оптимальний алгоритм вивчення Python наступний:

  1. Самостійно вивчити ази програмування та роботи з мовою
  2. Пройти онлайн-курс Wezom Академії (або будь-який інший, який вам до вподоби)
  3. Почати працювати над реальними завданнями та проектами, продовжуючи при цьому вчитися

Процес навчання піде набагато швидше, якщо ви вже знаєте якусь із мов програмування. Логіка в будь-якому випадку досить схожа, тому свикнутися на Python зазвичай дуже нескладно.

Python має багато готових бібліотек для вирішення завдань

Ще одна незаперечна перевага Python – велика база бібліотек під найрізноманітніші завдання. Розглянемо кілька найпопулярніших:

  • Pygame- для розробки міні-ігор та мультимедійного ПЗ
  • NumPy- для роботи з AI та machine learning, а також для багаторівневих обчислень
  • Pandas- Для роботи з big data
  • SQLAlchemy- Для взаємодії з базами даних
  • Django, Flask- Для створення серверної частини ПЗ

Будь-який розробник вам підтвердить, що наявність бібліотек суттєво спрощує та прискорює робочий процес. Отже, ваша робота буде продуктивнішою і набагато легшою.

Python використовують компанії-гіганти

Щоб ви краще розуміли, наскільки Python популярний, ми просто перерахуємо, які програми та сервіси використовують цю мову прямо зараз:

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

І багато інших! Можна навіть не сумніватися, що вже в найближчому майбутньому ми побачимо масу великих проектів, написаних саме на Python.

image_6

Python надовго залишиться популярним

Популярність Python обумовлена ще й тим, що це дуже перспективна мова. Адже він багато в чому націлений на машинне навчання та big data. А саме ці напрямки стають пріоритетними зараз і будуть ще актуальнішими в найближчому майбутньому.

Python виглядає особливо актуальним на тлі низки мов програмування, які поступово втрачають свою популярність: Objective-C, Java, PHP, C/C++ та інші. Звичайно, з ними продовжують працювати мільйони розробників. Але їхня частка на загальному тлі планомірно знижується.

Які завдання можна вирішувати на Python

Тепер перейдемо до більш практичної частини нашої статті — поговоримо про те, що саме можна робити за допомогою Python і які завдання він дозволяє вирішувати.

Це дуже важливий момент!

Справа в тому, що після вивчення основ вам необхідно буде визначитися з найбільш цікавим для вас напрямком розробки. Python — це лише інструмент. А як ви використовуватимете цей інструмент і для яких завдань — питання індивідуальне.

Автоматизація рутинних завдань

Широкі можливості для автоматизації різних рутинних процесів та завдань – одна з ключових переваг Python. Автоматизувати можна практично що завгодно - створення бекапів, формування електронних таблиць, створення PDF-документів, написання SQL-запитів на отримання даних і багато іншого.

Скрипт для автоматизації того чи іншого завдання можна написати з нуля самостійно, або що ще простіше використовувати вже існуючу бібліотеку. У Python також величезне і активне ком'юніті. Отже, ви без особливих зусиль знайдете вирішення того завдання, яке стоїть перед вами.

Веб розробка

image_7

Під Python створено багато фреймворків для веб-розробки, а також систем для керування контентом. Серед найпопулярніших:

  • Django
  • Flask
  • Bottle
  • FastAPI
  • CherryPy

Фреймворки дозволяють здійснювати розробку швидше та ефективніше. Тому на виконання одного і того ж завдання за допомогою Python і з умовним C ви витратите набагато менше часу та сил саме з першим. Але, знову ж таки, все залежить від самої задачі та від можливостей її вирішення за допомогою тієї чи іншої мови.

Створення ігор

Тут відразу варто зазначити, що Python за умовчанням не призначений для розробки великих ААА-проектів. Тим не менш, він вже зараз служить корисним допоміжним інструментом при створенні «великих» ігор: Sims 4, Mount & Blade, Civilization IV та деяких інших.

А ось для різноманітних простих ігор Python підходить просто чудово. Більше того, для нього вже є велика бібліотека PyGame, в якій містяться зручні інструменти для роботи з графікою, анімаціями, музикою тощо.

image_8

За допомогою Python можна легко написати такі класичні міні-ігри:

  • Тетріс
  • Змійка
  • Space Invaders
  • Pong та інші

До речі, в Мережі ви легко зможете знайти вихідні файли сотень і тисяч міні-ігор на Python, щоб «розібрати» їх і зрозуміти, як вони написані. Дуже корисно для практики. Плюс деякі самовчителі з Python будуються саме на принципах гейміфікації, щоб зробити навчання не тільки більш цікавим, а й наочним.

Парсінг

Парсинг - це процес автоматичного збору та структурування даних. І, як ви вже зрозуміли, Python для цих завдань підходить дуже добре.

Інтернет містить колосальні обсяги розрізненої інформації, яку дуже складно збирати та обробляти вручну. За допомогою Python можна автоматизувати процес парсингу, блискавично збирати потрібні дані та ефективно їх структурувати для подальшого використання – аналізу, навчання, розсилок, формування великих баз даних тощо.

Data Science

image_9

Робота з даними займає провідну роль нашого часу. Сьогодні Data Science застосовується у найрізноманітніших напрямках. Ось лише деякі з прикладів:

  • автоматичний переклад текстів;
  • персональні рекомендації кіно та музики;
  • системи автомобільної навігації;
  • автоматична діагностика захворювань та багато іншого.

Для роботи з Data Science вже є безліч зручних інструментів: Pandas, Matplotlib, SciPy та інші. З ними процес розробки стає ще простішим, швидшим і ефективнішим. Головне — навчитися грамотно використовувати їх під свій перелік завдань. І тоді результати не забаряться.

Курс "Python"

Python

Хочеш отримати навчання від Дмитра Жарікова?

На курсі ви навчитеся:

  • Основам основ: "Алгоритми + структури даних = програми"
  • Алгоритму роботи з мовою програмування Python
  • Розробці додатків з графічним інтерфейсом
  • Додаванню їх до себе в портфоліо!