Для чего используется Python? 11 самых распространенных случаев использования Python

Python появился в программировании более 30 лет назад. Однако в последние годы он буквально захватил мир технологий. Сегодня он с большим отрывом занимает первое место в рейтинге популярности языков программирования. Но, собственно, для чего используется Python? В этой статье мы рассмотрим 11 самых распространенных случаев использования Python. От веб-разработки до науки о данных, вы узнаете о практических способах, благодаря которым этот язык усиливает технологические системы в различных отраслях. Давайте разберемся, как Python может стать вашим универсальным инструментом для различных целей.

Что такое Python?

Python — это высокоуровневый, объектно-ориентированный, интерпретируемый язык программирования. Большинство программистов безусловно порекомендуют выбрать Python как первый язык программирования из-за его легкого для изучения синтаксиса и простоты поддержки кода. Само собой, простота, универсальность и сильная поддержка сообщества не уникальны для современных языков. Так что же еще есть в Python, что обеспечивает ему лидерство? Давайте рассмотрим некоторые неочевидные преимущества:

• Динамическая типизация и интерпретируемый характер: обеспечивает быструю разработку и тестирование. Гибкость позволяет разработчикам быстро создавать прототипы и итерации своего кода, упрощая эксперименты с новыми идеями и концепциями без нужды беспокоиться об объявлении типов и компиляции.
• Богатая экосистема для автоматизации: кроме хорошо известных приложений, Python выделяется в написании скриптов и автоматизации. Инструменты, такие как Selenium для веб-автоматизации, PyAutoGUI для автоматизации GUI и другие библиотеки, делают Python отличным выбором для автоматизации рутинных задач и повышения производительности в различных сферах.
• Бесшовная интеграция с другими технологиями: Python можно легко интегрировать с C/C++ для критически важных для производительности приложений, использовать с Java через Jython или встраивать как язык скриптов в другие языки. Благодаря этой совместимости Python незаменим в среде разработки, где используется несколько языков.

Почему Python так популярен?

Во-первых, у Python есть "широкое покрытие" профессионалов. Некоторые языки используются в основном для бэкенда, фронтенда или мобильной разработки, а Python — универсальный инструментом для разработчиков, дата-сайентистов, исследователей и других специалистов. Это как швейцарский нож среди языков программирования — гибкий и удобный почти для любой задачи. Вот пять (среди многих) причин, почему Python так популярен:

• Читабельный код. Вы можете читать код на Python почти как простой текст на английском, а разрывы строк помогают обозначить блоки кода и сделать логику еще понятнее. Часто можно разобраться, что делает код, просто взглянув на него.
• Открытый код. Вы можете загрузить исходный код Python, изменить его и использовать, как вам нужно. Это как кулинарная книга, где вы можете корректировать рецепты на свой вкус.
• Портативность. Python работает на любой операционной системе. Вы пишете свой код один раз, и он работает везде, как и в других кроссплатформенных языках.
• Расширяемость. Вы можете писать код Python, используя другие языки, такие как C++, позволяя пользователям добавлять низкоуровневые модули к интерпретатору Python для настройки и оптимизации.
• Широкая стандартная библиотека. Python поставляется с огромной библиотекой готовых модулей. Не нужно изобретать колесо и писать код для стандартных функций — вы можете использовать то, что уже есть.

Какие есть примеры использования Python?

Теперь, когда вы знаете причины популярности этого языка, вам, наверное, интересно, для чего используется программирование на Python. Ниже мы осветим некоторые из самых распространенных и важных случаев из различных отраслей. Как мы уже намекали, вам не нужно быть программистом, чтобы использовать Python в повседневной работе!

1. Python для веб-разработки

Python — один из лучших выборов для веб-разработки за счет его способности обрабатывать сложные, мультипротокольные приложения, сохраняя код чистым и читаемым. Многие из самых популярных приложений созданы на Python. Одна из основных причин популярности Python — его “живое” сообщество и изобилие open source кода. У вас всегда будет богатый выбор повторно используемого кода, фреймворков и поддержки.

• Активы: Django — это широко используемый Python-фреймворк, созданный для ускорения процесса веб-разработки и избежания распространенных проблем.
• Случаи использования: Веб-основа Spotify, состоящая из множества взаимосвязанных сервисов, в значительной степени опирается на Python. Reddit также использует Python для разработки своей платформы.

2. Python для анализа и визуализации данных

У Python легкий для понимания синтаксис, поэтому он доступен специалистам с небольшим опытом программирования или вообще без него. Неудивительно, что это самый популярный язык среди дата-сайентистов для анализа и визуализации данных. Дата-сайентисты часто тратят много времени на сбор, обработку и визуализацию данных, и Python упрощает эти задачи.

• Активы: Для визуализации данных в Python можно использовать различные модули, такие как Matplotlib, Seaborn и Plotly. Основные библиотеки для анализа данных в Python — это NumPy и Pandas.
• Случаи: Lyft, конкурент Uber, использует NumPy, Pandas и PuLP для обработки запросов. Spotify также широко использует Python для анализа данных.

3. Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Python — ведущий язык для тренировки моделей машинного обучения (ML). Эти модели используют алгоритмы для анализа данных, определения закономерностей и принятия решений. Они постоянно адаптируются и улучшаются, изучая новые входящие данные. Чтобы облегчить процесс, дата-сайентисты и разработчики часто используют библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib для задач типа очистки данных, их трансформации и визуализации. Разработка передовых технологий искусственного интеллекта (AI) с Python также является распространенным выбором. Его четкий и лаконичный синтаксис позволяет разработчикам создавать стабильные и надежные системы.

• Активы: Библиотека Python включает фреймворки, такие как PyBrain, которые обеспечивают мощные алгоритмы для машинного обучения.
• Случаи использования: Известно, что OpenAI, ведущая исследовательская лаборатория AI, использует фреймворк Python PyTorch как стандарт для глубокого обучения и подготовки своих AI-систем. Google также активно использует Python в своих проектах по AI, ML и робототехнике.

4. Python для научных вычислений

Python меняет правила игры в научных вычислениях. Он уменьшает усилия, необходимые для преобразования идей в код и получения научных данных. Хотя низкоуровневые языки могут обеспечить более высокую производительность, легкость использования и эффективность Python часто делают его лучшим выбором. Вы можете достичь многого с Python, прежде чем нужно будет изучать более сложные альтернативы.

• Активы: NumPy — основной пакет для научных вычислений с использованием Python. SciPy, Matplotlib, Pandas и Scikit-learn — также важные библиотеки для научных вычислений. Наконец, TensorFlow и PyTorch являются популярными фреймворками для глубокого обучения, широко используемыми для построения и обучения нейронных сетей.
• Случаи использования: Если вы хотите узнать больше о научных вычислениях с Python, просмотрите эту ветку на Quora.

5. Python для автоматизации и скриптов

Одна из самых выдающихся особенностей Python — его способность автоматизировать рутинные задачи. С Python вы можете научиться автоматизировать почти все, используя встроенные модули или готовые библиотеки кода. Вы также можете создавать собственные скрипты для выполнения конкретных задач. Например, Python используется для отправки электронных писем с помощью модуля “smtplib” или копирования файлов с помощью модуля “shutil”. Python также используется в автоматизации тестирования благодаря мощным фреймворкам тестирования.

• Активы: Инструменты, такие как Pytest, Behave и Robot, позволяют разработчикам писать простые, но эффективные тесты. Python используется для обеспечения качества и надежности кода.
• Случаи использования: Amazon использует Python для автоматизации по многим причинам. Python также используется для автоматизации тестирования и автоматического исправления ошибок на платформе Netflix

6. Python для разработки игр

Python может быть лучшим выбором для начинающих в разработке игр. Если вы новичок в инди-разработке игр, вам может быть проще начать с Python и разобраться, как работает игровой движок, чем изучать C# или C++, что может быть непросто со старта. Простота Python позволяет сосредоточиться на логике и дизайне игры. С Python вы можете создавать 2D и некоторые 3D игры — это идеально для начала разработки игр.

• Активы Фреймворки, такие как Pygame, Panda3D и Ursina, поддерживают разработку 2D и 3D игр. Всего как минимум 10 фреймворков, библиотек и игровых движков поддерживают разработку игр.
• Случаи использования The Sims 4, World of Tanks, EVE Online и Battlefield 2 — некоторые из наиболее известных игр, которые используют Python.

7. Python для разработки программного обеспечения

Python отлично подходит для разработки программного обеспечения благодаря простому и читаемому синтаксису: этот язык легко использовать в написании кода, и поддерживать кодовую базу тоже просто. Благодаря мощной поддержке сообщества Python-разработчиков у вас всегда будет много ресурсов и подсказок по текущим заданиям. Кроме того, кроссплатформенная совместимость Python обеспечивает плавную работу кода на разных операционных системах. Если спросить опытных программистов, является ли Python хорошим выбором для полного цикла разработки ПО, вы получите однозначное "да".

• Активы Изучение Flask, FastAPI или Django — хороший способ погрузиться в разработку ПО с Python.
• Случаи использования: Facebook активно использует Python в бекенд-разработке. Также большинство сервисов Uber работают на Python / Node.js.

8. Python для финансов

Так же, как Python помогает дата-сайентистам работать с большими наборами данных, он активно используется в финансовой индустрии для быстрого выполнения сложных расчетов. Фондовые рынки генерируют огромные объемы данных, и Python отлично справляется с импортом этих данных и использованием алгоритмов для создания торговых стратегий. Кроме того, Python отлично подходит для оптимизации портфеля, управления рисками, финансового моделирования и визуализации. В современной финансовой экосистеме Python используется для анализа криптовалют и выявления мошеннической деятельности. Его эффективность и мощные библиотеки делают его незаменимым инструментом для финансовых аналитиков, которые хотят управлять и интерпретировать значительные объемы финансовых данных.

• Случаи использования: Самым известным пользователем Python в финансовой сфере является Stripe, финтех-стартап, который позволяет бизнесам принимать онлайн-платежи.

9. Python для веб-скрапинга

Для создания веб-скрапера на Python вам понадобится лишь сам Python (версия 3.4 и новее), редактор кода (PyCharm или Visual Studio Code) и набор библиотек Python. Наиболее популярные библиотеки для веб-скрапинга — это Beautiful Soup и Selenium. Однако полный набор для веб-скрапинга также включает:

• Lxml module: мощная библиотека для обработки XML и HTML документов
• Urllib module: встроенная библиотека с функциями для работы с URL-адресами
• PyautoGUI: кроссплатформенная библиотека автоматизации GUI, которая позволяет управлять мышью и клавиатурой для автоматизации задач
• Schedule: простая библиотека, которая помогает устанавливать интервалы выполнения функций Python

10. Python для кибербезопасности

Кибербезопасность — это широкое понятие, которое включает много разных действий, таких как выявление уязвимостей, обеспечение безопасности веб-приложений, криптографию, автоматизацию задач, безопасность сети, тестирование на проникновение и даже реверс-инжиниринг. Python применяется во всех аспектах создания надежной основы для кибербезопасности. На самом деле, эта тема заслуживает отдельной статьи, но давайте не будем углубляться в детали и остановимся на высокоуровневом разборе. Ранее упомянутый пакет веб-скрапинга можно использовать для задач по кибербезопасности. Кроме того, будут полезными следующие инструменты:

• Paramiko: модуль для реализации протокола SSH
• PyCryptodome: библиотека криптографии
• YARA: важен для идентификации и классификации вредоносного ПО на основе шаблонов и правил
• SQLAlchemy: помогает снизить уязвимость к SQL-инъекциям
• Security Monkey: инструмент с открытым исходным кодом для мониторинга и безопасности облачной инфраструктуры и других средах.

Случаи использования: Команда информационной безопасности Netflix использует Python для важных задач, таких как классификация рисков, выявление уязвимостей, автоматизация процессов безопасности и реализация автоматического исправления.

11. Python для SEO

Раз уж Python так хорош в автоматизации, веб-скрапинге и скриптах, его легко могут использовать и цифровые специалисты, в частности для SEO и маркетинговых целей. Этим специалистам достаточно написать или вставить готовые скрипты для автоматизации ежедневных задач или выполнения конкретного задания. SEO-специалисты активно используют Python. Некоторые примеры включают:

• Автоматизация создания карты перенаправлений для веб-сайта
• Автоматизация создания метаописаний для страниц
• Автоматизация анализа ключевых слов с помощью N-грамм
• Автоматизация группировки ключевых слов в кластеры
• Проверка соответствия списка ключевых слов списку заранее определенных тем
• Создание проверки скорости загрузки страницы
• Создание проверки HTTPS для обеспечения наличия SSL-протокола на странице
• Создание проверки alt текста для изображений

Вместо итогов: Почему стоит учить Python?

Изучение Python — это отличная идея по многим причинам. Во-первых, он легок для понимания, поэтому вы быстро погрузитесь в программирование. Более простой синтаксис Python означает, что вы можете начать писать код быстрее, чем на многих других языках программирования. Во-вторых, Python используется во многих сферах. Независимо от того, хотите ли вы стать разработчиком, работать в сфере науки о данных или автоматизировать задачи на вашей текущей работе, Python вам подойдет. Его гибкость делает его ценным навыком на современном рынке труда. Одна из лучших черт Python — сильная поддержка сообщества, что прекрасно подходит для новичков, которые часто сталкиваются с трудностями на пути обучения. Существует много учебников, форумов и ресурсов, которые помогут вам учиться и решать задачи. Вы не будете “бороться” в одиночку. Если вы выберете Python для того, чтобы стать разработчиком, то найдете много возможностей для работы в технологической индустрии с высокими зарплатами. Python-разработчики очень востребованы. Если вы работаете в другой профессии, изучение Python поможет вам автоматизировать ежедневные задачи. Это может сэкономить вам время, сделать работу более эффективной и даже помочь вам получить повышение зарплаты или карьерный рост. Даже если вы хотите учить программирование как хобби, Python — отличный выбор. Вы сможете быстро создавать крутые проекты для личного использования или даже игры. Короче говоря, Python — это легкий в изучении, универсальный язык, поддерживаемый замечательным сообществом. Это разумный выбор, независимо от ваших целей.

Популярные вопросы об изучении Python

Если после прочтения этой статьи вы вдохновились и захотели поработать с Python для любой из упомянутых целей, у вас может возникнуть еще несколько вопросов об изучении языка программирования. Мы подготовили ответы на некоторые распространенные запросы!

Сколько времени нужно, чтобы выучить язык Python?

Изучение Python может занять разное количество времени у разных людей. Если вы новичок, вам может понадобиться около 2-3 месяцев, чтобы изучить основы программирования на Python. Если вы будете уделять несколько часов каждый день, то сможете быстро освоить базу. Еще 4-8 месяцев помогут вам разобраться с продвинутыми концепциями программирования, инструментами и фреймворками, необходимыми для разработки на Python. Учитесь регулярно и старайтесь не делать затяжных перерывов. Без постоянной практики легко потерять знания, особенно на начальных этапах обучения. Если у вас нет опыта в программировании, лучше всего изучать Python на курсе с хорошо разработанной программой для начинающих. Вам также понадобится много практики написания кода, реальные проекты и поддержка наставников. Это поможет вам быстрее и глубже понять концепции и придерживаться наилучшего маршрута обучения. Конечно, существует много доступных ресурсов по Python, которые подойдут, если вам нужны только базовые знания. Но если вы серьезно настроены погрузиться в программирование на Python, выберите курс, который будет держать вас в напряжении, в хорошем смысле слова, и мотивировать. Такой курс, который гарантирует вам структурированные знания и мощное портфолио проектов к окончанию вашего обучения. Начните изучать Python сегодня с JavaRush, и скоро вы сможете создавать собственные программы и проекты. С правильным курсом вы обнаружите, что можно легко освоить этот универсальный язык программирования.

Какие простые проекты на Python могут написать новички?

Вот несколько отличных проектов для начинающих в программировании на Python:

• Приложение со списком ежедневных задач: Создайте простое приложение для управления ежедневными задачами.
• Приложение - "синоптик": Разработайте приложение, которое получает и отображает информацию о погоде.
• Калькулятор: Разработайте базовый калькулятор для арифметических операций.
• Игра-квиз: Создайте веселую викторину с вопросами с вариантами ответов.
• Конвертер валют: Создайте инструмент для конвертации между различными валютами.
• Персональный дневник, блокнот: Разработайте приложение для хранения и управления ежедневными записями.
• Простой чатбот: Разработайте базового чатбота, который может вести простые разговоры.

Эти проекты помогут вам попрактиковаться в основах программирования на Python.

Какие работы связаны с использованием Python?

Их очень много. Если говорить о разработке/инженерии:

• Python фулстек разработчик
• Python бекенд разработчик
• QA Automation Engineer — инженер автоматизированного тестирования
• Разработчик игр

В "научной" области Python-специалистов представлены:

• Специалисты по машинному обучению и искусственному интеллекту
• Дата-сайентисты
• Аналитики по кибербезопасности

Другие варианты, которые используют Python, но менее связаны с ежедневным программированием:

• Анализ данных
• Product менеджеры
• Специалисты по цифровому маркетингу

Эти роли демонстрируют спрос на Python на рынке труда. С развитием технологий искусственного интеллекта популярность Python в повседневной работе многих специалистов может вырасти еще больше.