Що я зможу робити з Python? Детальний розбір галузей застосування цієї мови

Доречне питання, яке ставить собі майже кожен новачок у програмуванні --- "що я зможу робити з Python?"

Це природна цікавість як з боку тих, хто лише підступає до вивчення, так і тих, хто вже потроху пише код, але ще має сумніви, чи все це вартує зусиль і часу. Чи Python --- та мова, яка має попит? Чи відкриє вона перспективи й можливості? Чи це правильний вибір?

Навчання програмуванню часто схоже на мандрівку без карти. Є дуже багато шляхів, але немає вказівників, який з них буде для вас найкращим. Тож ми створили цей гайд, щоб допомогти вам зорієнтуватися. По суті ця стаття -- це практична мапа. За кілька хвилин ви отримаєте чітке уявлення про основні галузі, в яких застосовується Python.

Ви побачите, що програмування на Python --- це навичка, яку справді варто здобути і прокачати, а заразом отримаєте трошки мотивації до навчання.

У яких сферах використовують Python?

Скажемо без перебільшення: нині Python --- одна з найпопулярніших мов програмування. Її використовують далеко за межами традиційного програмування ПЗ. Python знайшов застосування у галузевих дослідженнях, науці про дані, освіті, digital маркетингу, розвитку трендових ніш типу штучного інтелекту, машинного навчання та робототехніці.

Науковці, аналітики, викладачі й навіть люди з креативних індустрій застосовують Python, щоб полегшити вирішення робочих проблем та спростити виконання рутинних завдань.

Ось список головних сфер застосування Python:

1. DevOps і системне адміністрування
2. Мережеве програмування
3. Кібербезпека
4. Інтернет речей (IoT)
5. Блокчейн і криптографія
6. Фінанси й трейдинг
7. Медіа та індустрія розваг
8. Обробка природної мови (NLP)
9. Біоінформатика
10. Геоінформаційні системи (GIS)
11. Доповнена та віртуальна реальність (AR/VR)
12. Розробка десктопних застосунків
13. Обробка зображень і комп'ютерний зір
14. Робототехніка
15. Кліматологія й метеорологія
16. Веброзробка
17. Data Science
18. Машинне навчання
19. Автоматизація
20. Програмна інженерія
21. Розробка ігор
22. Наукові дослідження
23. Освіта

Вражає, чи не так? Безперечно, десь без використання Python взагалі не обійтися, десь це --- допоміжна опція. Тож давайте розглянемо детальніше попит на цю мову в кожній галузі.

DevOps і системне адміністрування

У сфері DevOps Python обирають для автоматизації, налаштування середовища й управління інфраструктурою. Він підтримує підхід Infrastructure as Code та є сумісним з основними інструментами девопсів --- Ansible, Docker, Kubernetes та CI/CD-платформи.

Управління інфраструктурою, її розгортання та масштабування у хмарному середовищі також стають зручнішими через Python. А точніше, завдяки набору бібліотек для найпопулярніших хмарних платформ: --- Boto3 для AWS, azure-mgmt для Azure, та SDK для Google Cloud.

Системні адміністратори використовують Python, щоб спростити для себе керування користувачами, краще аналізувати логи, відстежувати коректну роботу сервісів і керувати віддаленими серверами через SSH.

З переваг Python для цієї галузі відзначають кросплатформність мови --- код на Python працює на різних операційних системах (Windows, macOS, Linux), --- простий синтаксис та безліч open source бібліотек. Усе це дозволяє писати що завгодно: і прості скрипти, і складні системи автоматизації.

Мережеве програмування

Python часто використовують для створення програм, що передають дані через інтернет або локальні мережі. Він однаково добре підходить і для базових, і для складних завдань: від підключення пристроїв до обміну даними з вебсерверами.

На низькому рівні за допомогою Python можна створити власні інструменти / сервіси, які безпосередньо «спілкуються» з іншими машинами. А бібліотеки високого рівня, як-от requests, спростять роботу з API та вебзапитами.

Також на Python можна написати скрипти, щоб автоматизувати деякі мережеві завдання. Наприклад, налаштувати пристрої, перевірити їхній стан, або усунути неминучі збої. Саме тому, принаймні на базовому рівні, мовою Python володіють мережеві інженери й інші IT-фахівці.

Кібербезпека

У сфері сучасної кібербезпеки Python використовують для створення penetration tests --- змодельованих атак на систему, коли шукають слабкі місця та вразливості системи, якими можуть скористатися зловмисники. Для збору даних під час такої "розвідки" використовують бібліотеки requests, BeautifulSoup, Shodan. До того ж, Python підтримує роботу з основними інструментами для сканування мереж і пошуку слабких місць, як-от Nmap, OpenVAS, Metasploit.

Також на Python створюють власні експлойти, автоматизують аналіз логів, виявлення загроз і реагування на інциденти. Для посилення веббезпеки спеціалісти часто використовують фреймворки на кшталт Django (open source вебфреймворк на основі Python), що має вбудовані механізми захисту від SQL-інʼєкцій і CSRF-атак.

Інтернет речей (IoT)

Інтернет речей --- це не лише "розумні будинки" та смарт гаджети, а й різноманітні промислові системи віддаленого моніторингу та складні сенсори. Для Python знайшлося місце у розробці систем як для приватного, так і для бізнесового вжитку.

Плюси мови Python, які відзначають самі розробники IoT-систем -- в першу чергу його простота та гнучкість. Python добре підходить для швидкого прототипування --- особливо завдяки спеціальним компіляторам на кшталт MicroPython або CircuitPython, які працюють на мікроконтролерах ESP32 та Raspberry Pi.

Якщо говорити про розумні сенсори, тут в пригоді стануть бібліотеки NumPy, Pandas, Matplotlib. Їх, у тому числі, можна підключити для обробки та візуалізації даних, що отримуються.

Завдяки Python можна створити IoT-системи, які навчаються, прогнозують і приймають рішення в реальному часі, в різних сферах --- від смарт гаджетів до профілактичного техобслуговування на підприємствах.

Блокчейн і криптографія

Python часто застосовують для створення базової логіки блокчейну, обробки транзакцій і взаємодії зі смартконтрактами --- особливо на платформах, як-от Algorand, що мають нативну підтримку мови Python.

Завдяки бібліотекам cryptography, M2Crypto спеціалістиз блокчейну та криптографії реалізують хешування, шифрування та створюють цифрові підписи. Усе це --- ключові механізми безпеки, яка є критично важливою в цій галузі.

Також у Python є корисна для вебблокчейну бібліотека --- web3.py. Вона створена для взаємодії зі смартконтактами в Ethereum, платформі для створення децентралізованих онлайн-сервісів.

Звісно ж, не забуваймо про те, яким потужним є Python для аналізу даних (в цьому випадку --- блокчейн-даних), а також автоматизації задач. Як і у випадку з IoT, простота Python та низка корисних бібліотек й інструментів стають у пригоді, якщо потрібне швидке прототипування чи розробка децентралізованих застосунків.

Фінанси й трейдинг

У цій галузі Python знайшов застосування в обробці великих обсягів даних, автоматизації рутинних задач, а також моделюванні складних систем, при цьому потрібен лише мінімальний обсяг коду.

Фінансові аналітики використовують Python для прогнозування, аналізу ризиків, оптимізації портфелів і створення алгоритмічних стратегій.

Якщо вас цікавить вивчення Python для цієї сфери, приділіть особливу увагу бібліотекам Pandas, NumPy, SciPy --- вони спрощують обробку та візуалізацію фінансових даних. А бібліотеки TA-Lib, Backtrader, Zipline використовують, щоб моделювати та тестувати торгові стратегії.

Ось дуже простий приклад використання Python фінансистами:

import yfinance as yf

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

print(data["Close"].mean()) # Average closing price of Apple in 2024

Цей коротенький скрипт витягує біржові котирування і вираховує середню ціну закриття.

Медіа та індустрія розваг

Оскільки ця галузь величезна і різноманітна, наведемо лише кілька конкретних прикладів. Так, Python користується попитом у створенні AI-моделей для генерації музики та відео, редагування та рекомендації контенту. Ці завдання можна виконувати ефективно завдяки бібліотекам TensorFlow, PyTorch.

Наприклад, YouTube використовує Python у своїй системі рекомендацій, щоб аналізувати історію переглядів та взаємодію користувача з контентом. Звісно ж, "аналітичні" здібності Python можна застосовувати ще масштабніше: для аналізу аудиторії, прогнозування KPI та керування величезними бібліотеками контенту.

Ну а за допомогою інструментів MoviePy, OpenCV можна автоматизувати відеомонтаж і спецефекти. Python також відіграє важливу роль у 3D-анімації для кіно та ігор.

Обробка природної мови (NLP)

Python дозволяє швидко створювати інструменти, що розуміють, аналізують і генерують людську мову --- від класифікації тексту до аналізу настроїв і створення чат-ботів. Python чудово влився в цю галузь завдяки своїй простоті та величезній кількості спеціалізованих бібліотек для роботи з NLP.

Якщо плануєте вчити Python для обробки природної мови, зверніть особливу увагу на ці 5 бібліотек:

1. NLTK --- чудово підходить для навчання й прототипування. Ця бібліотека має інструменти для токенізації, стемінгу, парсингу тощо.
2. spaCy --- високопродуктивна бібліотека для продакшену, що підтримує розпізнавання іменованих сутностей, визначення частин мови та граматичний аналіз.
3. TextBlob --- зрозуміла та проста для початківців бібліотека, що забезпечує прості API для аналізу настроїв, перекладу й базових NLP-задач.
4. Gensim --- спеціалізується на тематичному моделюванні та роботі з векторними поданнями слів (Word2Vec).
5. Transformers (від Hugging Face) --- потужна бібліотека для використання готових моделей на зразок BERT і GPT у завданнях на узагальнення, відповідь на запитання та ін.

Завдяки цим та іншим інструментам Python вважається зручною та потужною мовою для розробок у сфері NLP.

Біоінформатика

Python --- одна з основних мов у біоінформатиці -- міждисциплінарній галузі, в якій комп'ютерні технології використовуються для аналізу великих масивів біологічних даних.

Якщо говорити про конкретні кейси, в цій галузі мова знайшла застосування в аналізі ДНК, РНК та білкових послідовностей. За допомогою спеціалізованої бібліотеки Biopython можна виконувати завдання із вирівнювання послідовностей, виявлення мутацій та аналізу експресії генів.

Також Python використовується для вивчення білкових структур, зокрема для роботи з візуалізаторами (система PyMOL). А для прогнозування функцій генів і моделювання взаємодії ліків використовують бібліотеки машинного навчання Python, такі як scikit-learn.

У широкому розумінні, Python популярний у біоінформатиці тому, що добре справляється з великими обсягами геномних даних, що важливо в геномиці, метагеномиці та популяційній генетиці. Є досить багато стандартних і спеціалізованих Python-бібліотек, які полегшують вирішення завдань у цій галузі. Якщо плануєте зануритися у вивчення, спочатку зверніть увагу на NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn -- бібліотеки, які допоможуть із обробкою, структуризацією та візуалізацією біоданих.

Геоінформаційні системи (GIS)

Геоінформаційні системи (GIS) використовують для збору, обробки, аналізу, зберігання, управління та відображення геопросторових даних. Тут мова Python знайшла свою нішу у використанні завдяки своїй гнучкості, можливостям автоматизації та доступності навіть для спеціалістів без суттєвого технічного бекграунда.

Python використовується для автоматизації рутинних задач у середовищах ArcGIS (через ArcPy) і QGIS (через PyQGIS). Мова є особливо ефективною у буферному аналізі, об'єднанні шарів, побудові вебкарт тощо.

Для застосування Python у цій галузі варто звернути увагу на бібліотеки GeoPandas і Shapely: з ними можна легко читати, обробляти та аналізувати просторові дані.

Доповнена та віртуальна реальність (AR/VR)

У розробці AR і VR-застосунків Python відіграє важливу роль на етапах прототипування, скриптингу та інтеграції штучного інтелекту. Як ви вже знаєте, простий синтаксис Python корисний для швидкого прототипування: цим також користуються і спеціалісти з AR/VR розробок.

За допомогою Python обробляють введення даних від користувача, логіку об'єктів і бекенд-завдання: обробку даних, аутентифікацію тощо. Серед спеціалізованих бібліотек, які використовують у галузі AR і VR, варто назвати OpenCV для відстеження об'єктів у реальному часі, і PyOpenGL для створення 3D-графіки для VR.

До того ж, Python використовують як "мостик" для інтеграції ШІ у віртуальні середовища для створення адаптивних світів і «розумної» поведінки.

Розробка десктопних застосунків

Python знайшов своє застосування і у створенні десктопних застосунків, інструментів чи ПЗ для внутрішнього використання та прототипів. В арсеналі Python є кілька корисних фреймворків, зручних для розробки

Він пропонує кілька фреймворків для створення GUI (графічного інтерфейсу користувача):

1. Tkinter --- стандартна бібліотека для простих застосунків.
2. PyQt --- потужний фреймворк з великим набором віджетів.
3. Kivy --- орієнтований на сенсорні застосунки.
4. CustomTkinter --- сучасний і гнучкий інтерфейс на основі Tkinter.

Python-застосунки можна запускати на будь-якій платформі --- Windows, macOS і Linux.

Хоча Python не є найшвидшою мовою для розробок у цій галузі, він покриває більшість потреб і легко масштабується за рахунок інтеграції з C/C++.

Обробка зображень і комп'ютерний зір (Computer vision)

Популярність у цій сфері Python здобув завдяки низці доступних інструментів для роботи із зображеннями різного рівня складності --- від простого масштабування чи обрізки до виявлення об'єктів і аналізу зображень.

Щоб опанувати Python для використання в цій галузі, почніть з вивчення базового синтаксису мови та знайомства зі структурами даних. Освойте NumPy для роботи з масивами та Matplotlib для візуалізації.

Далі переходьте до OpenCV (для маніпуляцій із зображеннями, відеоаналізу), scikit-image (алгоритми сегментації, перетворення, робота з колірними просторами), SciPy (фільтрація й сегментація), а також TensorFlow і PyTorch --- для глибокого навчання й розпізнавання образів.

Робототехніка

Перевагою використання Python у робототехніці є його простота та швидкість роботи. До того ж, Python чудово підтримує фреймворки кшталт ROS (Robot Operating System), дозволяє керувати моторами, сенсорами, маніпуляторами, а також реалізовувати складні задачі: локалізацію, побудову мап і планування маршрутів для роботів.

Python також дає змогу роботам бачити світ (robot vision), взаємодіяти з середовищем і навіть координуватися в групі.

Уже знайомі вам бібліотеки --- NumPy, Pandas та OpenCV --- застосовують у цій галузі, щоб обробляти потокові дані з лідарів, камер та GPS. А RoboDK, платформа для програмування та симуляції роботичного ПЗ, підтримує Python-скрипти для симуляції поведінки роботів до запуску на фізичних пристроях.

Щоб заглибитися в цю тему ще більше, радимо переглянути колекцію алгоритмів і практичних прикладів Python у робототехніці.

Кліматологія та метеорологія

У цій галузі Python набув популярності завдяки здатності обробляти великі обсяги даних, виконувати складні обчислення та чітко візуалізувати результати.

Дослідники використовують його для роботи з форматами на кшталт netCDF (формат файлів та набір програмних бібліотек для зберігання й обміну науковими даними у вигляді масивів), аналізу попередніх погодних записів, моделювання клімату та побудови метеокарт.

Серед специфічних Python-бібліотек для кліматології та метеорології варто звернути увагу на:

1. MetPy: надає інструменти для атмосферного зондування, аналізу зсуву вітру та проєкцій карт.
2. Xarray: дозволяє працювати з багатовимірними кліматичними наборами даних, особливо із сітковими форматами чи результатами моделей.
3. Cartopy: допомагає будувати професійні кліматичні графіки та просторові карти.

До того ж, завдяки інтеграції Python з машинним навчанням, він допомагає вирішувати складні галузеві завдання, як-от виявлення кліматичних закономірностей або прогнозування змін.

Python у веброзробці

Python --- популярний вибір для веброзробки завдяки своєму чистому синтаксису, швидкому циклу розробки та великій екосистемі фреймворків. Він не складний для опанування новачками, але водночас достатньо потужний, щоб створювати масштабовані й безпечні вебзастосунки.

З чого почати вивчення Python для використання в цій сфері? Розберіться з основами мови та принципами роботи вебу --- HTTP, запитами та відповідями. Потім переходьте до фреймворків --- Flask або Django --- для реалізації складніших завдань. Flask --- легкий і гнучкий; Django --- повнофункціональний і чудово підходить для більших проєктів.

Також вам точно знадобляться базові знання HTML, CSS і JavaScript. Далі варто освоїти Jinja2 для шаблонів, SQLAlchemy або Django ORM для роботи з базами даних, а також інструменти типу Gunicorn і Heroku для розгортання застосунку. Пізніше можна додати створення API за допомогою FastAPI або Django REST Framework.

Цей напрям безмежний --- веброзробка зростає разом із вами. Щоб скласти повнішу картину, радимо поглянути на дорожню карту навчання на Python-розробника.

Python у Data Science

Можливо, з цього і варто було почати --- з того, наскільки незамінним є Python в науці про дані. Ця мова достатньо проста і гнучка у використанні --- це ми вже знаємо. І звісно, для data science в арсеналі Python є безліч open source інструментів для роботи з конвеєром даних на кожному етапі: від очищення даних до моделювання та візуалізації.

Основні бібліотеки, які потрібно знати для використання Python у галузі data science --- це Pandas для обробки даних, NumPy для чисельних обчислень, Matplotlib і Seaborn для візуалізації, а також scikit-learn для машинного навчання. Також зверніть увагу на інструмент Jupyter Notebooks, який використовують для відтворення і шерингу експериментів.

Це перспективний напрямок для розвитку, тож якщо захочете зануритися глибше в тему, радимо почати з книги "Python і аналіз даних" автора Веса МакКінні (Wes McKinney).

Python у машинному навчанні

Популярність Python у машинному навчанні, як ви вже помітили, допомогла цій мові просочитися в безліч інших сфер, чий розвиток залежить від імплементації машинного навчання. Що ж робить Python таким зручним для використання в machine learning? Простота і легкість мови, можливість швидкого прототипування та багата добірка галузевих бібліотек.

Плануєте опанувати Python для машинного навчання? Тоді почніть із вивчення основ Python і заразом лінійної алгебри. Потім переходьте до вивчення вже знайомих бібліотек: NumPy, Pandas і Matplotlib для підготовки даних та візуалізації. Опануйте scikit-learn (класичні алгоритми ML), щоб будувати моделі, а також TensorFlow або PyTorch для deep learning.

Рекомендована книга для заглиблення в тему: "Прикладне машинне навчання з допомогою Scikit-Learn, Keras і TensorFlow" від Орельєна Жерона (Aurélien Géron).

Python в автоматизації

Можна сміливо казати, що Python --- дуже зручна і популярна мова для автоматизації. Не лише в сфері розробки програм та сервісів, а й будь-якій галузі, де є нудні щоденні завдання, які потребують автоматизації. Тобто фактично в кожній.

Використання Python може зекономити години ручної роботи, якщо, ви напишете корисні скрипти для, скажімо, перейменування файлів чи заповнення форм чи збору даних із сайтів. Автоматизація --- не просто зручність. Це необхідність, яка зменшує кількість помилок у роботі та оптимізує робочі процеси де завгодно, від IT-сфери до маркетингу, HR чи фінансів.

Щоб розібратися із застосуванням Python в автоматизації, почніть із вивчення основ скриптів та модулів: os, shutil, datetime. Потім переходьте до бібліотек, таких як Selenium (веб-автоматизація), PyAutoGUI (автоматизація дій на екрані) і schedule (планування задач).

Python у розробці програмного забезпечення

Хоч Python --- далеко не нова мова, у сфері розробки ПЗ вона лише набирає нових обертів. Згідно індексу TIOBE, Python займає першу позицію в рейтингу мов програмування у світі, а також є найбільш використовуваною мовою на GitHub.

Python --- open source мова, тож вона безкоштовна і для навчання, і навіть для комерційного використання. Завдяки простоті вона приваблює все більше новачків, які обирають мову програмування саме для професійної розробки. Величезна спільнота навколо Python та безліч ресурсів роблять вивчення доступним.

Ну і "в дії" Python не осоромиться. Python-розробнику під силу створювати програми будь якого типу --- від десктопних застосунків до серверної частини, автоматизованих рішень і вбудованих систем. Це кросплатформна мова, яка також легко інтегрується з іншими мовами (наприклад, C/C++). А це означає, що Python легко додати до будь-яких нових чи існуючих проєктів.

Python у розробці ігор

Хоч Python --- і не найпопулярніша мова в розробці ігор, втім, вона може підійти для старту в цій сфері. Наприклад, якщо ви хочете спробувати геймдев як хобі. Для прототипування чи розробки 2D-ігор Python чудово підійде.

Окрім основ мови вам потрібно буде розібратися з бібліотеками Pygame і Turtle для простих візуалізацій. Згодом варто приділити увагу Panda3D та інтеграції Python-скриптів в ігрові рушії, такі як Godot.

Мінуси Python у розробці ігор полягають в тому, що популярні рушії на кшталт Unity чи Unreal підтримують Python лише частково. Та й у плані швидкості ця мова програє C++ чи C#.

Втім, просту гру ви точно на Python напишете: ось добірка туторіалів з розробки ігор --- можете спробувати.

Python у наукових дослідженнях

Python --- основна мова сучасної науки, доступна для вивчення та використання завдяки своїй open source природі. Використання Python в науці настільки широке, що заслуговує на окрему статтю, тож наведемо кілька коротких прикладів, що допоможуть вам скласти загальне уявлення:

1. У біології Python набув популярності для аналізу послідовностей ДНК і відкриття нових ліків.
2. Фізики за допомогою цієї мови моделюють рух частинок і складні системи.
3. Економісти прогнозують тренди та аналізують ринки.
4. Кліматологи використовують Python, щоб відстежити зміни довкілля за допомогою супутникових даних у реальному часі.

Основні "наукові" бібліотеки --- це NumPy, SciPy для складних обчислень, Matplotlib та Seaborn для візуалізації даних, а також Jupyter Notebooks для інтерактивних експериментів. Звісно ж, open source бібліотек для конкретних галузей знань та їх завдань --- безліч.

Python в освіті

Поступово але впевнено Python стає номером один серед мов програмування, які викладають у школах та університетах. Тут нема нічого дивного: як ви вже знаєте, це дуже дружня до новачків мова. Студентам, які починають вивчення Python, не потрібно ламати голову над складним синтаксисом, можна краще зосередитися налогіці й вирішенні задач, і таким чином швидше прогресувати у кодингу.

Мову Python використовують і для інших дисциплін. Приклади на Python обов'язково зустрінуться у викладі про науку даних, робототехніку чи штучний інтелект. Знову ж таки, синтаксис цієї мови дозволяє написати максимально лаконічний та зрозумілий код для всього --- від базових скриптів до data science, робототехніки й штучного інтелекту.

А інструменти Python на кшталт Thonny, Jupyter Notebooks і Turtle дозволяють новачкам експериментувати та візуалізувати свій процес навчання.

Коротке резюме: популярність і переваги Python в різних галузях

Можливості Python майже необмежені. Втім, в деяких сферах ця мова більш популярна, в деяких --- менш популярна. Якщо ви плануєте вивчати Python для кар'єрного розвитку, радимо звернути увагу на розвиток у галузях Data Science, машинного навчання, веброзробки, розробки ПЗ та автоматизації. Це --- топ-5 галузей, де без Python не обійтися.

Щоб "перетравити" величезний масив інформації, яка на вас звалилася, ми підготували коротку шпаргалку з усіма сферами використання Python (за популярністю) та прикладами великих компаній, які обрали цю мову для вирішення завдань у певній галузі.

Вивчайте Python з JavaRush

Майбутнє, де вміння писати код (або принаймні простенькі скрипти) на Python потрібне не лише розробникам, дуже близько. Вже сьогодні його використовують науковці, викладачі, контент-спеціалісти, маркетологи, аналітики та дослідники. Якщо ви досі в роздумах, чи варто вчитися --- варто, і саме час. Чим раніше, тим краще.

Не знаєте, з чого почати? Спробуйте навчання на курсі з Python від JavaRush. Він підходить для абсолютних новачків, адже навчання починається з основ і проходить під наставництвом менторів. Окрім живих лекцій, на вас чекають цікаві практичні проєкти, кодингові задачі з миттєвою перевіркою та рекомендаціями, корисні лекції та робота з сучасними інструментами програмування.

Хочете вивчити лише основи або пройти весь шлях до Python Fullstack розробника --- вибір за вами. Усе це досяжно в навчанні з JavaRush.