Для чого використовується Python? 11 найпоширеніших випадків використання Python

Python з'явився в програмуванні більше 30 років тому. Однак в останні роки він буквально захопив світ технологій. Сьогодні він із великим відривом займає перше місце у рейтингу найпопулярніших мов програмування. Але, власне, для чого використовується Python? У цій статті ми розглянемо 11 найпоширеніших випадкыв використання Python. Від веброзробки до науки про дані (data science), ви дізнаєтеся про практичні способи, якими ця потужна мова підсилює технологічні системи в різних галузях. Отже, давайте обговоримо, як Python може стати вашим універсальним інструментом для різних цілей.

Що таке Python?

Python — це високорівнева, об'єктно-орієнтована, інтерпретована мова програмування. Більшість програмістів безумовно порекомендують обрати Python як першу мову програмування через її легкий у вивченні синтаксис та просту підтримку наявного коду. Очевидно, що простота, універсальність і потужна підтримка розробницької спільноти не є унікальними для сучасних мов. То що ж ще є в Python, що забезпечує йому лідерство? Давайте розглянемо деякі неочевидні переваги:

• Динамічна типізація та інтерпретований характер: забезпечує швидку розробку та тестування. Гнучкість дозволяє розробникам швидко створювати прототипи та ітерації свого коду, спрощуючи експерименти з новими ідеями та концепціями без турбот про оголошення типів і компіляцію.
• Багатий екосистем для автоматизації: крім добре відомих застосувань, Python ефективний у встановленні сценаріїв та автоматизації. Інструменти, такі як Selenium для веб-автоматизації, PyAutoGUI для автоматизації GUI та інші бібліотеки, роблять Python потужним вибором для автоматизації рутинних завдань і підвищення продуктивності в різних сферах.
• Безшовна інтеграція з іншими технологіями: Python можна легко інтегрувати з C/C++ для критичних для продуктивності застосувань, використовувати з Java через Jython або вбудовувати як мову сценаріїв в інші мови. Ця сумісність робить Python незамінним у середовищі розробки, де використовуються кілька мов.

Чому Python такий популярний?

По-перше, Python має "широке покриття" професіоналів. Деякі мови використовуються в основному для бекенду, фронтенду або мобільної розробки, а Python є універсальним інструментом для розробників, дата-сайєнтистів, дослідників та інших. Це як швейцарський ніж серед мов програмування — універсальний і зручний майже для будь-якого завдання. Ось п'ять (із багатьох) причин, чому Python такий популярний:

• Читабельний код. Ви можете читати код Python майже як звичайну англійську мову, а розриви рядків допомагають визначити блоки коду і зробити вміст ще зрозумілішим. Часто можна зрозуміти, що робить код, просто поглянувши на нього.
• Відкритий код. Ви можете завантажити вихідний код Python, змінити його і використовувати як забажаєте. Це як кулінарна книга, де ви можете змінювати рецепти на свій смак.
• Портативність. Python працює на будь-якій операційній системі. Ви пишете свій код один раз, і він працює скрізь, як і в інших кросплатформних мовах.
• Розширюваність. Ви можете писати код Python, використовуючи інші мови, такі як C++, дозволяючи користувачам додавати низькорівневі модулі до інтерпретатора Python для налаштування та оптимізації.
• Широка стандартна бібліотека. Python постачається з величезною бібліотекою готових модулів. Немає потреби винаходити колесо і писати код для стандартних функцій — ви можете використовувати те, що вже є.

Які є приклади використання Python?

Тепер, коли ви знаєте причини популярності цієї мови, вам, напевно, цікаво, для чого використовується програмування на Python. Нижче ми висвітлимо деякі з найпоширеніших випадків із різних галузей. Як ми вже натякнули, вам не потрібно бути програмістом, щоб використовувати Python у повсякденній роботі!

1. Python для веброзробки

Python є одним з найкращих виборів для веброзробки завдяки здатності обробляти складні, мультипротокольні застосунки, зберігаючи код чистим і читабельним. Багато з найпопулярніших додатків сьогодні створені на Python. Однією з основних причин популярності Python є його “жива” спільнота з відкритим вихідним кодом, яка пропонує багатий вибір повторно використовуваного коду, фреймворків і підтримки.

• Активи: Django — це широко використовуваний Python-фреймворк, створений для прискорення процесу веброзробки та уникнення поширених проблем.
• Випадки використання: Веб-основа Spotify, що складається з багатьох взаємопов’язаних сервісів, значною мірою спирається на Python. Reddit також використовує Python для розробки своєї платформи.

2. Python для аналізу та візуалізації даних

Python має легкий для розуміння синтаксис, що робить його доступним для фахівців з невеликим досвідом програмування або взагалі без нього. Не дивно, що це найпопулярніша мова серед дата-сайєнтистів для аналізу та візуалізації даних. Дата-сайєнтисти часто витрачають багато часу на збір, обробку та візуалізацію даних, і Python спрощує ці завдання.

• Активи: Для візуалізації даних у Python можна використовувати різні модулі, такі як Matplotlib, Seaborn і Plotly. Основні бібліотеки для аналізу даних у Python — це NumPy і Pandas.
• Випадки використання: Lyft, конкурент Uber, використовує NumPy, Pandas і PuLP для обробки запитів. Spotify також широко залучає Python для аналізу даних.

3. Python для машинного навчання та штучного інтелекту

Python є провідною мовою для підготовки моделей машинного навчання (ML). Ці моделі використовують алгоритми для аналізу даних, виявлення закономірностей та прийняття рішень. Вони постійно адаптуються та покращуються, вивчаючи нові вхідні дані. Щоб полегшити процес, дата-сайєнтисти та розробники часто використовують бібліотеки Python, такі як NumPy, Pandas і Matplotlib для завдань, як-то очищення даних, трансформація та візуалізація. Розробка провідних технологій штучного інтелекту (AI) з Python також є поширеним вибором. Його чіткий і лаконічний синтаксис дозволяє розробникам створювати стабільні та надійні системи.

• Активи: Бібліотека Python включає фреймворки, такі як PyBrain, які забезпечують потужні алгоритми для машинного навчання.
• Випадки використання: Відомо, що OpenAI, провідна дослідницька лабораторія AI, використовує фреймворк Python PyTorch як стандарт для глибокого навчання та тренування своїх AI-систем. Google також активно використовує Python у своїх проєктах з AI, ML та робототехніки.

4. Python для наукових обчислень

Python змінює правила гри в наукових обчисленнях. Він зменшує зусилля, необхідні для перетворення ідей у код і отримання наукових даних. Хоча низькорівневі мови можуть забезпечити вищу продуктивність, легкість використання та ефективність Python часто роблять його оптимальним вибором. Ви можете досягти багато чого з Python, перш ніж розглядати більш складні альтернативи.

• Активи: NumPy є основним пакетом для наукових обчислень з використанням Python. SciPy, Matplotlib, Pandas і Scikit-learn також є важливими бібліотеками для наукових обчислень. Нарешті, TensorFlow і PyTorch є популярними фреймворками для глибокого навчання, які інтенсивно застосовують для побудови та навчання нейронних мереж.
• Випадки використання: Якщо ви хочете дізнатися більше про наукові обчислення з Python, перегляньте цю гілку на Quora.

5. Python для автоматизації та скриптів

Однією з найвидатніших особливостей Python є його здатність автоматизувати рутинні завдання. З Python ви можете навчитися автоматизувати майже все, використовуючи вбудовані модулі або готові бібліотеки коду. Ви також можете створювати власні скрипти для виконання конкретних завдань. Наприклад, Python використовується для відправки електронних листів за допомогою модуля “smtplib” або копіювання файлів за допомогою модуля “shutil”. Python також використовується в автоматизації тестування завдяки потужним фреймворкам тестування

• Активи: Інструменти, такі як Pytest, Behave і Robot, дозволяють розробникам писати прості, але ефективні тести. Python використовується для забезпечення якості та надійності коду.
• Випадки використання: Amazon використовує Python для автоматизації з багатьох причин. Python також використовується для автоматизації тестування та автоматичного виправлення помилок на платформі Netflix

6. Python для розробки ігор

Python може бути найкращим вибором для початківців у розробці ігор. Якщо ви новачок у інді-розробці ігор, вам може бути легше почати з Python і дізнатися, як працює ігровий рушій, аніж вивчати C# або C++, що може бути непросто для початківця. Простота Python дозволяє зосередитися на логіці та дизайні гри. З Python ви можете створювати 2D та деякі 3D ігри — це ідеально для старту розробки ігор.

• Активи Фреймворки, такі як Pygame, Panda3D і Ursina, підтримують розробку 2D та 3D ігор. Загалом щонайменше 10 фреймворків, бібліотек та ігрових рушіїв Python підтримують розробку ігор.
• Випадки використання The Sims 4, World of Tanks, EVE Online і Battlefield 2 — ось деякі з найбільш відомих ігор, які використовують Python.

7. Python для розробки програмного забезпечення

Python чудово підходить для розробки програмного забезпечення завдяки простому та читабельному синтаксису, що робить його легким у використанні та обслуговуванні. Сильна підтримка спільноти Python означає, що у вас завжди буде багато ресурсів і допомоги. До того ж, кросплатформна сумісність Python забезпечує плавну роботу коду на різних операційних системах. Якщо запитати досвідчених програмістів, чи є Python хорошим вибором для повного циклу розробки ПЗ, ви отримаєте однозначне "так".

• Активи Вивчення Flask, FastAPI або Django — хороший спосіб зануритися в розробку ПЗ з Python.
• Випадки: Facebook активно використовує Python у бекенд-розробці. Також більшість сервісів Uber працюють на Python / Node.js.

8. Python для фінансів

Так само, як Python допомагає дата-сайєнтистам працювати з великими наборами даних, він активно використовується у фінансовій індустрії для швидкого виконання складних розрахунків. Фондові ринки генерують величезні обсяги даних, і Python чудово справляється з імпортом цих даних і використанням алгоритмів для створення торгових стратегій. До того ж, Python чудово підходить для оптимізації портфеля, управління ризиками, фінансового моделювання та візуалізації. У сучасній фінансовій екосистемі Python використовується для аналізу криптовалют та виявлення шахрайської діяльності. Його ефективність та потужні бібліотеки роблять його незамінним інструментом для фінансових аналітиків, які хочуть керувати та інтерпретувати значні обсяги фінансових даних.

• Випадки: Найвідомішим користувачем Python у фінансовій сфері є Stripe, фінтех-стартап, який дозволяє бізнесам приймати онлайн-платежі.

9. Python для вебскрапінгу

Для створення вебскрапера на Python вам знадобиться лише сам Python (версія 3.4 і новіша), редактор коду (PyCharm або Visual Studio Code) і набір бібліотек Python. Найпопулярніші бібліотеки для веб-скрапінгу — це Beautiful Soup і Selenium. Однак повний набір для вебскрапінгу також містить:

• Lxml module: потужна бібліотека для обробки XML та HTML документів
• Urllib module: вбудована бібліотека з функціями для роботи з URL-адресами
• PyautoGUI: кросплатформна бібліотека автоматизації GUI, яка дозволяє керувати мишею та клавіатурою для автоматизації завдань
• Schedule: проста бібліотека, яка допомагає зазначати інтервали виконання функцій Python

10. Python для кібербезпеки

Кібербезпека — це широке поняття, яке охоплює багато різних активностей, таких як виявлення вразливостей, забезпечення безпеки вебдодатків, криптографію, автоматизацію завдань, безпеку мережі, тестування на проникнення та навіть реверс-інжиніринг. Python застосовується у всіх аспектах створення надійної основи для кібербезпеки. Насправді, ця тема заслуговує на окрему статтю, але давайте не будемо заглиблюватися в деталі та зупинимося на верхньорівневому огляді. Раніше згаданий пакет для вебскрапінгу можна використовувати для функцій кібербезпеки. Корисними будуть і наступні інструменти:

• Paramiko: модуль для реалізації протоколу SSH
• PyCryptodome: бібліотека криптографії
• YARA: важливий для ідентифікації та класифікації шкідливого ПЗ на основі шаблонів і правил
• SQLAlchemy: допомагає знизити вразливість до SQL-ін'єкцій
• Security Monkey: інструмент з відкритим вихідним кодом для моніторингу та безпеки хмарної інфраструктури та інші.

Випадки використання: Команда інформаційної безпеки Netflix використовує Python для важливих завдань, як-от класифікація ризиків, виявлення вразливостей, автоматизація процесів безпеки та реалізація автоматичного виправлення.

11. Python для SEO

Оскільки Python такий хороший в автоматизації, вебскрапінгу та скриптах, його легко можна запровадити і в роботу цифрових спеціалістів, зокрема для SEO та маркетингових цілей. Цим спеціалістам достатньо написати або адаптувати готові скрипти для автоматизації щоденних завдань. SEO-спеціалісти активно використовують Python. Ось деякі приклади:

• Автоматизація створення карти перенаправлень для вебсайту
• Автоматизація написання метаописів для сторінок
• Автоматизація аналізу ключових слів за допомогою N-грам
• Автоматизація групування ключових слів у кластери
• Визначення відповідності списку ключових слів до списку заздалегідь визначених тем
• Автоматизація перевірки швидкості завантаження сторінки
• Створення перевірки HTTPS для забезпечення наявності SSL-протоколу на сторінці
• Створення перевірки alt тексту для зображень

Замість висновку: Чому варто вчити Python?

Вивчення Python — це чудова ідея з багатьох причин. По-перше, він легкий для розуміння, тому ви швидко й легко зануритесь у програмування. Простий синтаксис Python означає, що ви можете почати писати код швидше, ніж на багатьох інших мовах програмування. По-друге, Python використовується в безлічі сфер. Незалежно від того, чи хочете ви стати розробником, працювати в сфері науки про дані або автоматизувати завдання на вашій поточній роботі, вам підходить Python. Його гнучкість робить його цінною навичкою на сучасному ринку праці. Однією з найкращих рис Python є сильна підтримка спільноти, що чудово підходить для новачків, які часто стикаються з труднощами під час навчання. Існує багато підручників, форумів та ресурсів, які допоможуть вам вчитися та використовувати Python для вирішення завдань. Ви не будете вчитися наодинці. Якщо ви оберете Python для того, щоб стати розробником, то знайдете багато можливостей для роботи в технологічній індустрії з високими зарплатами. Python-розробники користуються великим попитом. Якщо ви працюєте в іншій професії, вивчення Python допоможе вам автоматизувати щоденні завдання. Це може зекономити вам час, зробити вашу роботу ефективнішою і навіть допомогти вам отримати підвищення зарплати або кар’єрне просування. Навіть якщо ви просто хочете вчити програмування як хобі, Python — чудовий вибір. Ви зможете швидко створювати круті проєкти для власних потреб або навіть ігри. Коротше кажучи, Python — це легка у вивченні, універсальна мова, яку підтримує чудова спільнота. Це розумний вибір, незалежно від ваших цілей.

Популярні питання про вивчення Python

Якщо після прочитання цієї статті ви надихнулися і хочете почати працювати з Python для будь-якої зі згаданих цілей, у вас може виникнути ще кілька запитань про вивчення цієї мови програмування. Ми підготували відповіді на деякі поширені запити!

Скільки часу потрібно, щоб вивчити мову Python?

Вивчення Python може зайняти різну кількість часу для різних людей. Якщо ви новачок, вам може знадобитися близько 2-3 місяців, щоб вивчити основи програмування на Python. Якщо ви будете витрачати кілька годин кожного дня, то зможете швидко опанувати базові знання. Протягом ще 4-8 місяців ви зможете опанувати просунуті концепції програмування, інструменти та фреймворки, необхідні для розробки на Python. Вчіться регулярно та намагайтеся не робити довгих перерв. Без постійної практики легко втратити знання, особливо на початкових етапах навчання. Якщо у вас немає досвіду в програмуванні, найкраще вивчати Python на курсі з добре розробленою програмою для початківців. Вам також знадобиться багато практики написання коду, реальні проєкти та підтримка наставників. Це допоможе вам швидше і краще зрозуміти концепції та дотримуватися найкращого маршруту навчання. Звісно, існує багато доступних ресурсів з Python, які достатньо хороші, якщо вам потрібні лише базові знання. Але якщо ви серйозно налаштовані зануритися в програмування на Python, оберіть курс, який буде тримати вас в напрузі, в позитивному сенсі, та мотивувати. Той, що гарантує вам структуровані знання та вражаюче портфоліо проєктів до кінця вашого навчання. Почніть вивчати Python сьогодні з JavaRush, і скоро ви зможете створювати власні програми та проєкти. Із правильним курсом ви відчуєте, що можна опанувати цю потужну мову програмування весело та легко.

Які прості проєкти на Python можуть написати початківці?

Ось кілька чудових проєктів для початківців у програмуванні на Python:

• Додаток зі списком щоденних задач: Створіть простий додаток для управління щоденними завданнями.
• Додаток із прогнозом погоди: Розробіть додаток, який отримує та відображає інформацію про погоду.
• Калькулятор: Розробіть базовий калькулятор для арифметичних операцій.
• Гра-квіз: Створіть веселу вікторину з питаннями з варіантами відповідей.
• Конвертер валют: Створіть інструмент для конвертації між різними валютами.
• Особистий щоденник, нотатник: Розробіть додаток для зберігання та управління щоденними записами.
• Простий чатбот: Розробіть базовий чатбот, який може вести прості розмови.

Ці проєкти допоможуть вам попрактикуватися в основах програмування на Python.

Які професії пов’язані з використанням Python?

Їх дуже багато. Якщо говорити про розробку/інженерію:

• Python фулстек розробник
• Python бекенд розробник
• QA Automation Engineer — інженер з автоматизації тестування
• Розробник ігор

У "науковій" області Python-фахівців представлені:

• Фахівці з машинного навчання та штучного інтелекту
• Дата-сайєнтисти
• Аналітики з кібербезпеки

Інші професії, які використовують Python, але менш пов'язані з щоденним програмуванням:

• Аналіз даних
• Product менеджери
• Спеціалісти з цифрового маркетингу

Ці ролі демонструють попит на Python на ринку праці. З розвитком технологій штучного інтелекту популярність Python у щоденній роботі багатьох спеціалістів може ще більше зрости.