Для чего используется Python? Семь примеров использования Python в реальности

Вы когда-нибудь задумывались, для чего используется Python в реальности? Узнайте о 7 практических применениях этого мощного языка программирования.

В настоящее время, Python является самым популярным языком программирования в мире, и число его пользователей постоянно растет. Но для чего используется Python? Многие отрасли промышленности и компании используют Python для анализа данных, построения моделей машинного обучения, создания веб-сайтов и программного обеспечения.

Здесь мы рассмотрим основные области применения Python, причины, по которым Python так популярен, почему вам следует его изучать и сколько времени это занимает. Мы также рассмотрим, для каких профессий обычно требуются навыки программирования на Python.

Что такое Python?

Python - это объектно-ориентированный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом высокого уровня. Поскольку это определение может показаться слишком сложным, давайте рассмотрим каждую характеристику отдельно, чтобы понять, что означает каждая из них:

1. Open source: бесплатное, свободного распространяемое ПО и доступно для дальнейших улучшений, таких как добавление полезных функций или исправление ошибок
2. Объектно-ориентированный: основан не на функциях, а на объектах с определенными атрибутами и методами
3. Язык высокого уровеня: больше понятен человеку, чем компьютеру
4. Общее назначение: может использоваться для создания любых программ

Python широко применяется в науке о данных, анализе данных, машинном обучении, инженерии данных, веб-разработке, разработке программного обеспечения и других областях.

Почему Python так популярен?

Давайте теперь обсудим основные преимущества использования Python, которые делают его таким мощным и распространенным языком программирования:

1. Он обладает интуитивно понятным синтаксисом, который напоминает естественный английский язык, и, следовательно, прост в освоении, особенно для людей, которые только начинают осваивать мир программирования
2. Благодаря удобному для пользователя синтаксису на нем легко писать, читать и отлаживать
3. Он предоставляет обширную стандартную библиотеку и широкий выбор хорошо документированных и всеобъемлющих дополнительных библиотек и модулей
4. Это бесплатно как для частных лиц, так и для компаний
5. Благодаря огромному сообществу разработчиков, Python постоянно развивается, совершенствуется и расширяется
6. Он может быть интегрирован в любой проект и использован для решения сложных задач
7. Будучи языком общего назначения, он широко применяется во многих сферах

Сферы применения языка

Мы уже не раз упоминали в этой статье, что Python имеет множество приложений. Итак, давайте посмотрим, где именно мы можем использовать Python в реальности.

1. Python для анализа данных (Data Science)

Данные стали поистине ценным активом в любой современной отрасли, и большинство компаний заинтересованы в сборе, обработке и анализе соответствующих данных, чтобы извлекать из них значимую бизнес-информацию. И именно в этом Python превосходит всех конкурентов. Python особенно ценен тем, что, помимо своей огромной стандартной библиотеки, он предоставляет впечатляющую коллекцию дополнительных модулей, разработанных специально для аналитических целей.

Наиболее известными библиотеками Python для анализа данных являются pandas и NumPy. Эти инструменты позволяют вам делать с вашими данными практически все, что угодно, например, очищать и корректировать их, изучать статистику или визуализировать скрытые тенденции в ваших данных. Помимо этих двух библиотек, вы можете использовать множество других для различных задач, связанных с данными, таких как визуализация данных, анализ веб-страниц или проверка гипотез.

2. Python для визуализации данных

Визуализация данных - это отдельная часть анализа данных, которая помогает нам представлять информацию, как необработанную, так и очищенную и преобразованную, в более наглядной форме.

Здесь Python снова вступает в игру, предлагая широкий спектр инструментов для визуализации данных. Наиболее популярными из них являются matplotlib и основанный на нем seaborn. Используя их, мы можем создавать буквально все виды визуализаций - от простых (линейные графики, столбчатые диаграммы, гистограммы) до более сложных (анимированные графики, обтекаемые линии, карты кластеров, графики радости и т.д.).

В Python также существует множество других графических библиотек: как многоцелевых (таких как Plotly, Bokeh или Altair), так и более специализированных (missingno для визуализации пропущенных значений, Toyplot для создания интерактивных графиков для электронной публикации, GeoPandas для построения карт и т.д.).

3. Python для машинного обучения

Машинное обучение (Machine learning или сокращенно ML) лежит в основе большинства задач, связанных с наукой о данных. Оно представляет собой область искусственного интеллекта, которая занимается использованием алгоритмов, позволяющих машинам изучать закономерности и тенденции на основе исторических данных для составления прогнозов на основе неизвестных данных. Используя методы ML, мы можем создавать модели, которые позволяют точно прогнозировать уровень оттока клиентов компании, оценивать риск заболевания человека определенным заболеванием, определять оптимальное расположение транспортных средств такси и т.д.

С помощью Python мы можем построить ML-модель, используя всего три строки кода. Несмотря на то, что за этими несколькими строками кода скрываются сложные процессы и вычисления, библиотеки Python ML выполняют большую часть работы "под капотом", что значительно облегчает задачу пользователя. Наиболее распространенными библиотеками являются scikit-learn, Keras, TensorFlow и PyTorch.

4. Python для разработки программного обеспечения

Помимо своего многогранного применения в области DataScience, Python используется на каждом этапе разработки программного обеспечения, включая управление сборкой, автоматизированную непрерывную компиляцию, прототипирование, отслеживание ошибок, тестирование и сопровождение программного обеспечения. Гибкость и, в то же время, мощь этого языка программирования позволяет использовать его для создания как относительно простых, так и высокоразвитых многопротокольных приложений, а также приложений, требующих сложных численных вычислений.

С помощью Python мы можем создавать аудио- или видеопрограммы на основе методов искусственного интеллекта или ML, API, GUI (программ с графическим интерфейсом) или любого другого ПО.

5. Python для веб-разработки

В то время как для создания Frontend-а (части веб-сайта, доступной для его пользователей) мы в основном использовали бы такие языки, как HTML, CSS и JavaScript. Для Backend-а (серверной части сайта) мы часто выбирали бы Python. Для этих целей Python используется в некоторых распространенных фреймворках (таких как Django или Flask) со специальными встроенными модулями, которые позволяют обмениваться данными с серверами, обрабатывать информацию, получать доступ к базам данных, маршрутизировать URL-адреса, управлять контентом и поддерживать безопасность веб-сайта.

Среди гигантских веб-сайтов и приложений, созданных с использованием Python, стоит упомянуть Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox и Reddit.

А самый близкий пример для наших читателей это наш сайт Popov.Dev. Сайт полностью разработан Python с библиотекой Flask, что позволяет его расширять как угодно и достигать баланса между скоростью разработки, производительностью и безопасностью.

6. Python для автоматизации задач и скриптов

Python - отличный инструмент для написания программ для автоматизации различных повторяющихся задач. Этот процесс также называется написанием скриптов. В частности, вы можете создавать скрипты для работы с файлами и папками. Например, вы можете создавать, переименовывать, конвертировать, разделять, объединять или удалять файлы, проверять их на наличие ошибок, дубликатов или определенных текстовых шаблонов, а также обновлять содержимое файла.

Вы также можете использовать автоматизацию для поиска и загрузки информации из Интернета, заполнения и отправки онлайн-форм, а также отправки уведомлений или электронных писем.

Выполнение всех этих действий вручную не только чрезвычайно скучно, но и отнимает много времени и чревато ошибками. Использование скриптов на Python для выполнения таких действий за считанные минуты значительно повысит вашу эффективность и сэкономит драгоценное время.

7. Различные способы использования Python

Помимо всех рассмотренных выше реализаций, для чего еще используется Python? Ниже приведены некоторые свежие идеи:

1. Мониторинг фондового рынка
2. Сбор информации с сайтов
3. Постоянно обновлять список дел
4. Создание ботов
5. Генерирование списков случайных имен, цветов, телефонных номеров, валют и т.д.

Наконец-то вы можете наслаждаться Python просто ради удовольствия:

1. Преобразование текста в формат ASCII
2. Рисование картин символами
3. Случайный счастливчик: выбор победителя (актуально для групп)
4. Играть в шахматы
5. Чтение вашего гороскопа

Зачем учиться пользоваться Python?

Python это отличный выбор для изучения, особенно в качестве вашего первого языка программирования. Однако, почему лично вы решили изучать его? Вот несколько причин, которые могут убедить вас еще больше:

1. Множество возможностей начать новую карьеру во многих областях
2. Удобный дополнительный инструмент для вашей текущей работы. Например, с помощью Python вы можете автоматизировать многие монотонные задачи, такие как переименование большого количества файлов одновременно, преобразование файлов в другой формат или создание и обновление отчетов о работе
3. Это может выделить вас из толпы даже при приеме на работу, которая не требует непосредственного знания Python
4. Профессии, связанные с Python, в настоящее время очень хорошо оплачиваются и пользуются большим спросом, и в будущем эта тенденция будет только усиливаться
5. Наконец, зная Python, вы можете сделать много полезных вещей для себя, например, очистить веб-сайты или создать ботов

Сколько времени требуется на изучение Python

Сколько времени у вас займет изучение Python? Что ж, здесь все зависит от вашего предыдущего опыта программирования, ваших целей, мотивации и того, сколько времени вы готовы посвятить учебе. Хорошей новостью является то, что даже если вы полный новичок, вы можете освоить основы Python всего за 15 часов. Если вы хотите изучить основы Python для работы с данными, или научиться использовать его в статистике, или вы уже знаете Python, но хотели бы научиться эффективно писать код, это займет у вас всего около 4 часов.

Для каких работ нужен Python?

Многим специалистам Python необходим непосредственно в повседневной работе. Ниже мы описали, что вы можете делать с Python в качестве специалиста:

1. Специалист по обработке данных
2. Аналитик данных
3. Инженер по обработке данных
4. Инженер по машинному обучению
5. Журналист по обработке данных
6. Архитектор данных
7. Full-stack разработчик
8. Back-end разработчик
9. DevOps инженер
10. Инженер-программист

Кроме того, некоторые другие профессии могут требовать навыков работы на Python для выполнения определенных задач, таких как анализ данных, автоматизация повторяющихся задач или мониторинг поведения рынка: бизнес-аналитики, банкиры и ученые - это лишь несколько примеров.

Выборая Python

Итак, для чего используется Python? Подводя итог, мы обсудили многое, касающееся реализаций Python для решения различных задач в таких областях, как визуализация данных, анализ данных и машинное обучение. Мы также узнали, что такое Python и каковы его основные преимущества, которые делают его самым широко распространенным языком программирования в мире. Учите Python, этот навык всегда будет востребован, а так же позволяет сформировать аналитическое мышление и проверять профессиональные гипотезы и алгоритмы.