Что я смогу делать с Python? Подробный разбор сфер применения языка

Один из самых частых вопросов у новичков в программировании --- «что я смогу делать с Python?»

Это естественный интерес как для тех, кто только начинает изучать язык, так и для тех, кто уже немного пишет код, но еще сомневается --- стоит ли игра свеч. Востребован ли Python? Откроет ли он перспективы? Действительно ли это правильный выбор?

Изучение программирования часто похоже на путешествие без карты. Есть множество путей, но нет указателей, какой из них приведёт к настоящим возможностям. Именно поэтому мы создали этот гайд --- своего рода практичную дорожную карту. За несколько минут вы составите ясное представление о ключевых сферах, где применяется Python.

Вы убедитесь, что Python --- навык, который точно стоит развивать, и получите мотивацию двигаться дальше, даже когда будет сложно.

Где используется Python?

Без преувеличения, Python --- один из самых популярных языков программирования. Его применяют далеко за пределами традиционной разработки ПО. Python используется в научных исследованиях, Data Science, образовании, digital-маркетинге, а также в самых горячих нишах вроде искусственного интеллекта, машинного обучения и робототехники.

Учёные, аналитики, преподаватели и даже креативщики используют Python, чтобы решать реальные рабочие задачи и автоматизировать рутину.

Вот список ключевых сфер применения Python:

1. DevOps и системное администрирование
2. Сетевое программирование
3. Кибербезопасность
4. Интернет вещей (IoT)
5. Блокчейн и криптография
6. Финансы и трейдинг
7. Медиа и индустрия развлечений
8. Обработка естественного языка (NLP)
9. Биоинформатика
10. Геоинформационные системы (GIS)
11. AR и VR
12. Разработка десктопных приложений
13. Обработка изображений и компьютерное зрение
14. Робототехника
15. Климатология и метеорология
16. Веб-разработка
17. Data Science
18. Машинное обучение
19. Автоматизация
20. Разработка ПО
21. Геймдев
22. Наука
23. Образование

Впечатляет, правда? В некоторых из этих сфер без Python просто не обойтись, а где-то он --- отличная вспомогательная опция. Давайте рассмотрим каждую область подробнее.

DevOps и системное администрирование

В сфере DevOps Python выбирают для автоматизации, настройки среды и управления инфраструктурой. Он поддерживает подход Infrastructure as Code и совместим с основными инструментами девопсов --- Ansible, Docker, Kubernetes и CI/CD-платформами.

Управление инфраструктурой, её развёртывание и масштабирование в облачной среде также становятся удобнее благодаря Python. А точнее --- благодаря набору библиотек для самых популярных облачных платформ: Boto3 для AWS, azure-mgmt для Azure и SDK для Google Cloud.

Системные администраторы используют Python, чтобы упростить себе управление пользователями, лучше анализировать логи, отслеживать корректную работу сервисов и управлять удалёнными серверами через SSH.

Среди преимуществ Python для этой области отмечают кроссплатформенность языка (код на Python работает на разных операционных системах --- Windows, macOS, Linux), простой синтаксис и множество open source библиотек. Всё это позволяет писать что угодно: и простые скрипты, и сложные системы автоматизации.

Сетевое программирование

Python часто используют для создания программ, которые передают данные через интернет или локальные сети. Он одинаково хорошо подходит и для базовых, и для сложных задач: от подключения устройств до обмена данными с веб-серверами.

На низком уровне с помощью Python можно создать собственные инструменты / сервисы, которые напрямую «общаются» с другими машинами. А библиотеки высокого уровня, такие как requests, упростят работу с API и веб-запросами.

Также на Python можно написать скрипты, чтобы автоматизировать некоторые сетевые задачи. Например, настроить устройства, проверить их состояние или устранить неизбежные сбои. Именно поэтому, как минимум на базовом уровне, языком Python владеют сетевые инженеры и другие IT-специалисты.

Кибербезопасность

В сфере современной кибербезопасности Python используют для создания penetration tests --- смоделированных атак на систему, когда ищут слабые места и уязвимости системы, которыми могут воспользоваться злоумышленники. Для сбора данных во время такой «разведки» используют библиотеки requests, BeautifulSoup, Shodan. Кроме того, Python поддерживает работу с основными инструментами для сканирования сетей и поиска уязвимостей, такими как Nmap, OpenVAS, Metasploit.

Также на Python создают собственные эксплойты, автоматизируют анализ логов, выявление угроз и реагирование на инциденты. Для усиления веб-безопасности специалисты часто используют фреймворки вроде Django (open source веб-фреймворк на основе Python), который имеет встроенные механизмы защиты от SQL-инъекций и CSRF-атак.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей --- это не только «умные дома» и смарт-гаджеты, но и разнообразные промышленные системы удалённого мониторинга и сложные сенсоры. Для Python нашлось место в разработке систем как для частного, так и для промышленного применения.

Плюсы языка Python, которые отмечают сами разработчики IoT-систем --- в первую очередь его простота и гибкость. Python хорошо подходит для быстрого прототипирования --- особенно благодаря специальным компиляторам вроде MicroPython или CircuitPython, которые работают на микроконтроллерах ESP32 и Raspberry Pi.

Если говорить об «умных» сенсорах, здесь пригодятся библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib. Их, в том числе, можно подключить для обработки и визуализации получаемых данных.

Благодаря Python можно создать IoT-системы, которые обучаются, прогнозируют и принимают решения в реальном времени, в разных сферах --- от смарт-гаджетов до профилактического техобслуживания на предприятиях.

Блокчейн и криптография

Python часто применяется для создания базовой логики блокчейна, обработки транзакций и взаимодействия со смарт-контрактами --- особенно на платформах, таких как Algorand, у которых есть нативная поддержка языка Python.

Благодаря библиотекам cryptography, M2Crypto специалисты по блокчейну и криптографии реализуют хеширование, шифрование и создают цифровые подписи. Всё это --- ключевые механизмы безопасности, которая критически важна в этой области.

Также в Python есть полезная для веб-блокчейна библиотека --- web3.py. Она создана для взаимодействия со смарт-контрактами в Ethereum, платформе для создания децентрализованных онлайн-сервисов.

Конечно же, не забываем о том, насколько мощный Python для анализа данных (в данном случае --- блокчейн-данных), а также автоматизации задач. Как и в случае с IoT, простота Python и набор полезных библиотек и инструментов оказываются очень кстати, когда нужно быстрое прототипирование или разработка децентрализованных приложений.

Финансы и трейдинг

В этой области Python нашёл применение в обработке больших объёмов данных, автоматизации рутинных задач, а также моделировании сложных систем --- при этом с минимальным объёмом кода.

Финансовые аналитики используют Python для прогнозирования, анализа рисков, оптимизации портфелей и создания алгоритмических стратегий.

Если вас интересует изучение Python для этой сферы, уделите особое внимание библиотекам Pandas, NumPy, SciPy --- они упрощают обработку и визуализацию финансовых данных. А библиотеки TA-Lib, Backtrader, Zipline используют для моделирования и тестирования торговых стратегий.

Вот очень простой пример использования Python финансистами:

import yfinance as yf

data = yf.download("AAPL", start="2024-01-01", end="2024-12-31")

print(data["Close"].mean()) # Средняя цена закрытия акций Apple в 2024 году

Этот простенький скрипт вытягивает биржевые котировки и рассчитывает среднюю цену закрытия.

Медиа и индустрия развлечений

Поскольку эта область огромна и разнообразна, приведём лишь несколько конкретных примеров. Скажем, Python востребован при создании AI-моделей для генерации музыки и видео, редактирования и рекомендаций контента. Эти задачи можно эффективно решать с помощью библиотек TensorFlow, PyTorch.

Например, YouTube использует Python в своей системе рекомендаций, чтобы анализировать историю просмотров и взаимодействие пользователя с контентом. Конечно же, «аналитические» способности Python можно использовать ещё масштабнее: для анализа аудитории, прогнозирования KPI и управления огромными библиотеками контента.

Ну а с помощью инструментов MoviePy, OpenCV можно автоматизировать видеомонтаж и спецэффекты. Python также играет важную роль в 3D-анимации для кино и игр.

Обработка естественного языка (NLP)

Python позволяет быстро создавать инструменты, которые понимают, анализируют и генерируют человеческую речь --- от классификации текста до анализа настроений и создания чат-ботов. Python прекрасно вписался в эту область благодаря своей простоте и огромному количеству специализированных библиотек для работы с NLP.

Если вы планируете учить Python для обработки естественного языка, обратите особое внимание на эти 5 библиотек:

1. NLTK --- отлично подходит для обучения и прототипирования. У этой библиотеки есть инструменты для токенизации, стемминга, парсинга и прочего.
2. spaCy --- высокопроизводительная библиотека для продакшена, поддерживающая распознавание именованных сущностей, определение частей речи и грамматический анализ.
3. TextBlob --- понятная и простая для новичков библиотека, предоставляющая простые API для анализа настроений, перевода и базовых NLP-задач.
4. Gensim --- специализируется на тематическом моделировании и работе с векторными представлениями слов (Word2Vec).
5. Transformers (от Hugging Face) --- мощная библиотека для использования готовых моделей вроде BERT и GPT в задачах на обобщение, ответах на вопросы и так далее.

Благодаря этим и другим инструментам Python считается удобным и мощным языком для разработок в сфере NLP.

Биоинформатика

Python --- один из основных языков в биоинформатике --- междисциплинарной области, в которой компьютерные технологии применяются для анализа больших массивов биологических данных.

Если говорить о конкретных кейсах, в этой области язык нашёл применение в анализе ДНК, РНК и белковых последовательностей. С помощью специализированной библиотеки Biopython можно выравнивать последовательности, обнаруживать мутации и анализировать экспрессии генов.

Также Python используется для изучения белковых структур, в частности --- для работы с визуализаторами (система PyMOL). А для прогнозирования функций генов и моделирования взаимодействия лекарств используют библиотеки машинного обучения Python, такие как scikit-learn.

В широком смысле Python популярен в биоинформатике потому, что хорошо справляется с большими объёмами геномных данных, что важно в геномике, метагеномике и популяционной генетике.

Существует достаточно много стандартных и специализированных Python-библиотек, которые упрощают решение задач в этой области. Если планируете углубиться в изучение, сначала обратите внимание на NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn --- библиотеки, которые помогут с обработкой, структурированием и визуализацией биоданных.

Геоинформационные системы (GIS)

Геоинформационные системы (ГИС) используют для сбора, обработки, анализа, хранения, управления и отображения геопространственных данных. Здесь Python нашёл свою нишу благодаря гибкости, возможностям автоматизации и "понятности" даже специалистам без технического бэкграунда.

Python используется для автоматизации рутинных задач в средах ArcGIS (через ArcPy) и QGIS (через PyQGIS). Язык особенно эффективен в буферном анализе, объединении слоёв, построении веб-карт и т. д.

Для применения Python в этой области стоит разобраться с библиотеками GeoPandas и Shapely: с ними можно легко читать, обрабатывать и анализировать пространственные данные.

Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR)

В разработке AR- и VR-приложений Python играет важную роль на этапах прототипирования, скриптинга и интеграции искусственного интеллекта. Как вы уже знаете, простой синтаксис Python полезен для быстрого прототипирования --- этим также пользуются и специалисты в области AR/VR-разработки.

С помощью Python обрабатывают ввод данных от пользователя, логику объектов и задачи бэкенда: обработку данных, аутентификацию и прочее. Среди специализированных библиотек, которые используют в сфере AR и VR, стоит назвать OpenCV для отслеживания объектов в реальном времени и PyOpenGL для создания 3D-графики для VR.

Кроме того, Python используется как «мостик» для интеграции ИИ в виртуальные среды с целью создания адаптивных миров и «умного» поведения.

Разработка десктопных приложений

Python также используется для создания настольных приложений, инструментов для внутренних задач и прототипов. Для построения GUI (графического интерфейса пользователя) существует несколько удобных фреймворков:

• Tkinter --- стандартная библиотека для простых интерфейсов
• PyQt --- мощный фреймворк с большим выбором виджетов
• Kivy --- ориентирован на сенсорные и мобильные интерфейсы
• CustomTkinter --- современная и гибкая надстройка над Tkinter

Приложения на Python кроссплатформенные --- они работают на Windows, macOS и Linux. Несмотря на не самую высокую скорость, Python покрывает большинство задач и легко масштабируется благодаря интеграции с C/C++.

Обработка изображений и компьютерное зрение (Computer Vision)

Python широко используется в компьютерном зрении благодаря множеству доступных инструментов для работы с изображениями: от масштабирования и кадрирования до распознавания объектов и анализа изображений.

Для старта изучите основы Python и структуры данных, затем освойте:

• NumPy --- для работы с массивами
• Matplotlib --- для визуализации
• OpenCV --- для обработки изображений и анализа видео
• scikit-image --- для сегментации и работы с цветами
• SciPy --- для фильтрации и преобразований
• TensorFlow и PyTorch --- для deep learning и распознавания образов

Робототехника

Python популярен в робототехнике благодаря простоте, скорости разработки и отличной поддержке. Он хорошо сочетается с ROS (Robot Operating System) --- платформой, используемой для управления моторами, сенсорами, манипуляторами. С помощью Python можно реализовать сложные задачи: построение карты, навигация, планирование маршрутов.

Python также позволяет роботам «видеть» мир (robot vision), распознавать объекты, ориентироваться в пространстве и взаимодействовать друг с другом.

Уже знакомые вам библиотеки NumPy, Pandas и OpenCV активно используются для обработки потоковых данных с лидаров, камер и GPS. Платформа RoboDK поддерживает написание скриптов на Python для симуляции поведения роботов до их запуска на физических устройствах.

Если вы хотите погрузиться в тему глубже, обязательно посмотрите подборку алгоритмов и практических примеров использования Python в робототехнике.

Климатология и метеорология

В этой области Python приобрёл популярность благодаря способности обрабатывать большие объёмы данных, выполнять сложные вычисления и чётко визуализировать результаты.

Исследователи используют его для работы с форматами вроде netCDF (формат файлов и набор программных библиотек для хранения и обмена научными данными в виде массивов), анализа прошлых погодных записей, моделирования климата и построения метеокарт.

Среди специфических Python-библиотек для климатологии и метеорологии стоит обратить внимание на:

1. MetPy: предоставляет инструменты для атмосферного зондирования, анализа сдвига ветра и картографических проекций.
2. Xarray: позволяет работать с многомерными климатическими наборами данных, особенно с сеточными форматами или результатами моделей.
3. Cartopy: помогает строить профессиональные климатические графики и пространственные карты.

Кроме того, благодаря интеграции Python с машинным обучением, он помогает решать сложные отраслевые задачи, такие как выявление климатических закономерностей или прогнозирование изменений.

Python в веб-разработке

Python --- популярный выбор для веб-разработки благодаря чистому синтаксису, быстрому циклу разработки и большой экосистеме фреймворков. Он несложен для освоения новичками, но при этом достаточно мощный, чтобы создавать масштабируемые и безопасные веб-приложения.

С чего начать изучение Python для применения в этой сфере? Разберитесь с основами языка и принципами работы веба --- HTTP, запросами и ответами. Затем переходите к фреймворкам --- Flask или Django --- для реализации более сложных задач. Flask --- лёгкий и гибкий; Django --- полнофункциональный и отлично подходит для крупных проектов.

Также вам обязательно понадобятся базовые знания HTML, CSS и JavaScript. Далее стоит освоить Jinja2 для шаблонов, SQLAlchemy или Django ORM для работы с базами данных, а также инструменты вроде Gunicorn и Heroku для развертывания приложения. Позже можно добавить разработку API с помощью FastAPI или Django REST Framework.

Это направление безгранично --- веб-разработка растёт вместе с вами. Чтобы составить более полную картину, советуем взглянуть на дорожную карту обучения на Python-разработчика.

Python в Data Science

Возможно, с этого и стоило бы начать --- с того, насколько незаменим Python в науке о данных. Этот язык достаточно прост и гибок в использовании --- это мы уже знаем. И, конечно, для data science в арсенале Python есть множество open source инструментов для работы с конвейером данных на каждом этапе: от очистки данных до моделирования и визуализации.

Основные библиотеки, которые нужно знать для применения Python в области data science --- это Pandas для обработки данных, NumPy для численных вычислений, Matplotlib и Seaborn для визуализации, а также scikit-learn для машинного обучения. Также обратите внимание на инструмент Jupyter Notebooks, который используют для воспроизведения и шаринга экспериментов.

Это перспективное направление для развития, так что если захотите углубиться в тему, советуем начать с книги "Python и анализ данных" автора Веса Макинни (Wes McKinney).

Python в машинном обучении

Популярность Python в машинном обучении, как вы уже заметили, помогла этому языку проникнуть во множество других сфер, развитие которых зависит от внедрения ML. Что же делает Python таким удобным для использования в machine learning? Простота и лёгкость языка, возможность быстрого прототипирования и богатый набор отраслевых библиотек.

Планируете освоить Python для машинного обучения? Тогда начните с изучения основ Python и заодно линейной алгебры. Затем штудируйте уже знакомые библиотеки: NumPy, Pandas и Matplotlib для подготовки данных и визуализации. Освойте scikit-learn (классические алгоритмы ML), чтобы строить модели, а также TensorFlow или PyTorch для deep learning.

Рекомендуемая книга, чтобы углубиться в тему: "Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow" от Орельена Жерона (Aurélien Géron).

Python в автоматизации

Можно смело сказать, что Python --- очень удобный и популярный язык для автоматизации. Не только в сфере разработки программ и сервисов, но и в любой области, где есть скучные ежедневные задачи, которые требуют автоматизации. То есть фактически в каждой.

Использование Python может сэкономить часы ручной работы, если вы напишете полезные скрипты, скажем, для переименования файлов, заполнения форм или сбора данных с сайтов. Автоматизация --- не просто удобство. Это необходимость, которая уменьшает количество ошибок в работе и оптимизирует рабочие процессы где угодно: от IT-сферы до маркетинга, HR или финансов.

Чтобы разобраться с применением Python в автоматизации, начните с изучения основ скриптов и модулей: os, shutil, datetime. Затем переходите к библиотекам: Selenium (веб-автоматизация), PyAutoGUI (автоматизация действий на экране) и schedule (планирование задач).

Python в разработке программного обеспечения

Хотя Python --- далеко не новый язык, в сфере разработки ПО он лишь набирает новых оборотов. Согласно индексу TIOBE, Python занимает первую позицию в рейтинге языков программирования, а также является самым используемым языком на GitHub.

Python --- open source язык, так что он бесплатный и для обучения, и даже для коммерческого использования. Благодаря своей простоте он привлекает всё больше новичков, которые выбирают язык программирования именно для профессиональной разработки. Огромное сообщество вокруг Python и множество ресурсов делают изучение доступным.

Ну и "в движении" Python не подведёт. Python-разработчику под силу создавать программы любого типа --- от десктопных приложений до серверной части, автоматизированных решений и встроенных систем. Это кроссплатформенный язык, который также легко интегрируется с другими языками (например, C/C++). А это означает, что Python легко добавить в любые новые или существующие проекты.

Python в разработке игр

Хотя Python --- и не самый популярный язык в разработке игр, он может подойти для старта в этой сфере. Например, если вы хотите попробовать геймдев как хобби. Для прототипирования или разработки 2D-игр Python отлично подойдёт.

Кроме основ языка вам нужно будет разобраться с библиотеками Pygame и Turtle для простых визуализаций. Со временем стоит уделить внимание Panda3D и интеграции Python-скриптов в игровые движки, такие как Godot.

Минусы Python в разработке игр заключаются в том, что популярные движки вроде Unity или Unreal поддерживают Python лишь частично. Да и по скорости этот язык уступает C++ или C#.

Тем не менее, простую игру вы точно напишете на Python: вот подборка туториалов по разработке игр --- можете попробовать.

Python в научных исследованиях

Python --- основной язык современной науки, доступный для изучения и использования благодаря своей open source природе. Python в науке используют настолько широко, что эта тема заслуживает отдельной статьи. Так что приведём несколько коротких примеров, которые помогут вам составить общее представление:

1. В биологии Python популярен для анализа последовательностей ДНК и открытия новых лекарств.
2. Физики с помощью этого языка моделируют движение частиц и сложные системы.
3. Экономисты прогнозируют тренды и анализируют рынки.
4. Климатологи используют Python, чтобы отслеживать изменения окружающей среды с помощью спутниковых данных в реальном времени.

Основные "научные" библиотеки --- это NumPy, SciPy для сложных вычислений, Matplotlib и Seaborn для визуализации данных, а также Jupyter Notebooks для интерактивных экспериментов. Конечно же, open source библиотек для конкретных областей знаний и их задач --- множество.

Python в образовании

Медленно, но верно Python становится номером один среди языков программирования, которые преподают в школах и университетах. Здесь нет ничего удивительного: как вы уже знаете, это очень доступный язык для новичков. Студентам, которые начинают изучение Python, не нужно ломать голову над сложным синтаксисом --- можно лучше сосредоточиться на логике и решении задач, и таким образом быстрее прогрессировать в кодинге.

Язык Python используют и для других дисциплин. Примеры на Python обязательно встретятся в изложении по науке о данных, робототехнике или искусственному интеллекту. Снова-таки, синтаксис этого языка позволяет писать максимально лаконичный и понятный код для всего --- от базовых скриптов до data science, робототехники и искусственного интеллекта.

А инструменты Python вроде Thonny, Jupyter Notebooks и Turtle позволяют новичкам экспериментировать и визуализировать свой процесс обучения.

Краткое резюме: популярность и преимущества Python в разных отраслях

Возможности Python практически неограниченны. Однако в некоторых сферах этот язык более популярен, в некоторых --- менее. Если вы планируете изучать Python для карьерного роста, советуем обратить внимание на развитие в таких сферах, как Data Science, машинное обучение, веб-разработка, разработка ПО и автоматизация. Это --- топ-5 отраслей, где без Python не обойтись.

Чтобы "переварить" огромный массив информации, который на вас свалился, мы подготовили краткий шпаргалку со всеми сферами применения Python (по популярности) и примерами крупных компаний, выбравших этот язык для решения задач в конкретной области.

Изучайте Python с JavaRush

Будущее, где умение писать код (или хотя бы простые скрипты) на Python нужно не только разработчикам, уже очень близко. Уже сегодня его используют учёные, преподаватели, контент-специалисты, маркетологи, аналитики и исследователи. Если вы всё ещё сомневаетесь, стоит ли учиться --- стоит. Чем раньше, тем лучше.

Не знаете, с чего начать? Попробуйте обучение на курсе по Python от JavaRush. Он подходит для абсолютных новичков, ведь обучение начинается с основ и проходит под наставничеством менторов. Кроме живых лекций, вас ждут интересные практические проекты, задачки на кодинг с мгновенной проверкой и рекомендациями, полезные лекции и работа с современными инструментами программирования.

Хотите изучить только основы или пройти весь путь до Python Fullstack разработчика --- выбор за вами. Всё это возможно в обучении с JavaRush.