Язык программирования общего назначения python
Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python
Рассказываем, чем хорош Python, сложно ли его учить, где его используют, — и сравниваем Python с Java и JavaScript.
Python — скриптовый язык общего назначения. Скриптовые языки обычно используются для небольших задач, но Python никак не вписывается в эти рамки. В отличие от, например, JavaScript, сфера применения Python не ограничивается веб-разработкой: подробнее мы об этом расскажем ниже.
Этот язык программирования:
В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.
Для чего его используют
Из самых популярных отраслей — Data Science, автоматизация и веб-разработка. Вот области, в которых используется Python:
Подробнее о применении Python можете почитать здесь: Для чего нужен язык программирования Python.
Легко ли учить Python?
Python — один из лучших языков для начинающих. Он гибкий, почти «всепрощающий», и у него минималистичный синтаксис. В работе на Python вам не придётся беспокоиться о тонкостях работы с памятью и указателями (как, например, в C++), зато вы сможете сразу приступить к программированию в дружелюбной среде. А ещё Python подробно пишет, где у вас в коде ошибка и какая (на английском), — это очень удобно.
Плюсы и минусы Python
Плюсы
Минусы
Какие у Python конкуренты
Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.
Python vs. Java
Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.
Но много и различий.
Типизация
Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.
Компиляция
Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.
Скорость
Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.
Синтаксис и читаемость
Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.
В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.
Применение
Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.
Python — замечательный выбор для машинного обучения, автоматизации, искусственного интеллекта и веб-разработки.
Python vs. JavaScript
Типизация
В Python строгая типизация. Как мы писали выше, несмотря на то что это достаточно гибкий язык, у него есть свои границы. В JavaScript слабая типизация: она даёт большую свободу, но из-за этого могут возникать ошибки или просто странные выражения.
Где применяется Python: 3 основных назначения языка
Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.
1. Веб-разработка
Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask, в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.
Для чего нужны веб-фреймворки
Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.
Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать
Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.
В чём разница между Django и Flask
Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.
Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.
2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)
Что такое машинное обучение
Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.
На второй она должна распознать стол.
Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.
Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.
В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.
То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются
Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:
Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.
Python для машинного обучения
Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow. В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.
Как изучать машинное обучение
Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или Калифорнийского технологического института. Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.
Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle. Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.
Анализ данных и визуализация данных
В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.
На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.
Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.
Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.
Но если бы диаграмма выглядела так,
можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.
Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib.
Анализ и визуализация данных на Python
Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn. Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.
Как изучать анализ и визуализацию данных на Python
В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.
3. Написание скриптов
Что такое написание скриптов
Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.
Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.
Python и встраиваемые приложения
На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.
Python и компьютерные игры
Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.
Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.
Python и десктопные приложения
Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.
Python 3 или Python 2
Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.
С чего начать программирование на Python
Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию.
Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.
Что такое программирование на Python?
Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).
Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.
История Python
Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.
Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.
Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).
Дата выпуска версий языка
Версия | Дата выпуска |
---|---|
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) | Январь 1994 Сентябрь 5, 2000 |
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) | Октябрь 16, 2000 Июль 3, 2010 |
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей). Python 3.10 (Последняя обновленная версия) | Апрель 4, 2021 настоящее время |
Особенности программирования на Python
Приложения на Python
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.
Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.
Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.
Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.
4 причины выбрать Python в качестве первого языка
Первая программа на Python
Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”
Программа сложения двух чисел
Как работает эта программа?
Строка 1: # Сложите два числа
Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.
Строка 2: num1 = 3
Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.
Строка 5: print(sum)
Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.
Важные вещи, о которых следует помнить.
Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.
Научитесь самостоятельно программировать на Python
Изучите Python с помощью PythonRU.com
PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.
Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.
Рекомендуемые книги
Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.
Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.
Обложка | Описание |
---|---|
Изучаем Python купить и скачать Третье издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка. | |
Программирование на Python 3 купить и скачать Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM. | |
Python и анализ данных купить и скачать Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. | |
Python для детей и родителей купить и скачать Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования. |
Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.
Язык программирования Python: преимущества, недостатки и область применения
Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.
Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и многих платформ, начиная с iOS и Android и заканчивая серверными ОС.
Преимущества Python
Это интерпретируемый язык — он не компилируется, то есть до запуска представляет из себя обычный текстовый файл. Программировать можно практически на всех платформах, язык хорошо спроектирован и логичен.
Разработка идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам. Именно с него можно начать свой путь программиста, пройдя практический курс «Python-разработчик» от Skillbox.
Пишет о программировании, в свободное время создает игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.
Как используется Python
Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.
Веб-разработка
Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.
Существуют и движки для создания сайтов на Python:
Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.
Программы
Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:
Мобильные приложения
Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.
Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:
Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.
Встроенные системы (embedded systems)
На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.
Еще проекты со встроенной системой на Python:
Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.
Создание скриптов
Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.
Где используется Python
Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.
Системное администрирование
Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.
Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.
Научные исследования
В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:
Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.
Data Science
Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.
Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.
Какие компании используют Python
В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:
Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.
Недостатки языка Python
Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.
Программы на Python считаются одними из самых медленных.
Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.
Сильная зависимость языка от системных библиотек
Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.
Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.
Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.
Трудоустройство и средняя зарплата Python-разработчика
По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России
4500 вакансий для Python-разработчиков, из них
700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (
5500), но больше, чем по запросу «PHP» (
Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.
Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior-специалисты менее востребованы.
На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.
Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — тут вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.
Профессия Python-разработчик
Учебный курс для глубокого погружения в профессию Python-разработчика. Вы научитесь создавать качественные программы, тестировать код, оптимизировать старые и/или неудачные веб-приложения.