Какие приложения написаны на python
Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования. Он используется в самых разных областях IT, таких, как веб-разработка, машинное обучение, создание приложений и даже геймдев.
Где применяется Python
Python используется в разных областях программирования не просто так. Он прост в изучении, имеет приятный синтаксис и обладает достаточным для решения любых задач набором инструментов.
И хотя он не может потеснить Java и PHP с ведущих мест в веб-разработке, в сфере машинного обучения Python – язык номер один.
Создание приложений
Python можно использовать для разработки десктопных и мобильных приложений, для этого разработано много мощных инструментов. Однако крупные проекты зачастую не пишут только на одном Python полностью.
Python часто используется для разработки отдельных частей приложения, он позволяет создать простую систему моддинга. Благодаря высокой степени модульности, изменение одной части программы может не затрагивать другую.
Возможность встроить в Python код на С/C++ сглаживает проблему низкой скорости работы программ.
Можно и полностью разрабатывать полноценные приложения для мобильных устройств, используя фреймворки, например, Kivi.Веб-разработка
Python захватил определенную часть сферы, но не может соперничать с такими гигантами, как PHP, Java и Node.js. Для реализации серверной логики они удобнее и мощнее Python.
На Python часто создаются решения, которые имеют узкую направленность. Например, отправку документа с сайта на принтер трудно реализовать на PHP, а Python легко справляется с этой задачей.
Python проигрывает, потому что он является языком общего назначения, PHP – это инструмент, заточенный только под веб-программирование, а Java уже давно используется в вебе.
Машинное обучение
Искусственный интеллект с каждым годом становится лучше, ученые одержимы идеей создать суперкомпьютер, превосходящий человека во всем.
Python стал абсолютным лидером в этой сфере по ряду причин:
- Язык очень простой, это нравится ученым. Им не нужно тратить много времени на написание кода, вместо этого они могут сосредоточиться на проектировании ИИ.
- В Python легко встраивается код на C и C++, что позволяет использовать C-код в тех местах, где важна скорость.
- Python обзавелся достаточным количеством библиотек и фреймворков, созданных для упрощения машинного обучения.
- Гибкость языка позволяет не ограничиваться какой-то одной парадигмой разработки, программист может писать как объектно-ориентированные программы, так и процедурные.
Интересные проекты на Python
Разработок много, но не все из них можно назвать успешными, однако есть проекты, заслуживающие внимания. Рассмотрим примеры известных программ, игр и сайтов написанных на Python.
На Python написаны сотни арканоидов, платформеров и других маленьких проектов, но, чтобы оценить возможности языка, следует рассмотреть большие разработки.
Mount and Blade
Mount and blade – это RPG, у которой нет аналогов. Игрок погружается в средневековый мир, путешествует по глобальной карте, набирает армию и завоевывает себе славу и власть. Когда начинается битва, игра превращается в средневековый симулятор сражений, игрок управляет персонажем от третьего лица, у него есть несколько десятков воинов, которым можно отдавать приказы, и он должен убить всех воинов противника.
Такой системы нет ни в одной игре. Стратегия, RPG и экшн — странная, но крутая смесь. Кроме того, на поле боя может быть несколько сотен воинов, управляемых компьютером, такой масштаб впечатляет.
Все скрипты написаны на Python. Игра отлично работает на слабых машинах. Особенность Python — возможность сделать проект модульным. Энтузиасты без проблем могут сделать дополнения для игры, изменить какую-то механику, текстуры и анимации, эти изменения никак не коснутся системных файлов игры.
Battlefield
Battlefield полюбили миллионы человек. Не стоит думать, что игра полностью написана на Python. Разработчики использовали его для создания некоторых скриптов, серверной части игры и её логики.
Игра вышла в 2005 году и имела подходящие для компьютеров того времени системные требования. Использование Python позволило ускорить разработку и не повлияло на производительностью
EVE Online
Как и в случае с Battlefield, в EVE Online Python использовался для создания игровой логики и управления серверной частью игры.
Разработчики использовали улучшенную версию интерпретатора, которая называется stackless python. Так как это ММО, сервер может обрабатывать миллионы запросов, и stackless python отлично справляется с этим.
Sims 4
Sims – это самый известный симулятор жизни.
Игра была на слуху около 4 лет, освещалась на различных событиях, занимала топы и, конечно, успешно продавалась. Чтобы дать игрокам больше контента и возможностей, разработчики использовали Python для реализации игрового моддинга, что позволило без проблем расширять игру с помощью дополнительного контента.
Civilization 4
Про цивилизацию слышал каждый геймер. Это глобальная пошаговая стратегия, сочетающая в себе дипломатию, развитие и войну.
Разработчики не ограничились использованием Python для реализации каких-то частей проекта, они написали на нём практически всю игру.
Программы
BitTorrent
Популярный торрент-клиент, которым пользуются миллионы людей, был полностью написан на Python.
Примечание: 6 версия программы была переписана на C++.
Blender
Это программа для работы с 3D графикой, способная соперничать с такими гигантами, как Maya и 3DMax.
Пользователь получает возможность создавать трехмерные модели, анимацию, а также видео и игры.
Главное преимущества программы заключается в том, что она распространяется бесплатно. Blender постоянно улучшается, дополняется с помощью различных расширений, получает все больше поддержки в виде видео-уроков и обучающих статей.
Python используется для создания логики, импорта и экспорта, автоматического выполнения задач и работы инструментов.
GIMP является редактором растровой графики и, частично, векторной графики.
Он является единственной достойной заменой Adobe Photoshop в системе Linux и установлен на большинстве дистрибутивов по умолчанию.
Python использовали для создания фильтров, дополнительных модулей, некоторых скриптов.
Программа, которая использует метод интервальных повторений, чтобы пользователь мог легко запомнить нужную информацию (новые слова, формулы, ответы на тесты и другое).
Calibre
Любимое приложение каждого, кто читает много книг.
Программа позволяет просматривать, конвертировать и редактировать книги различных форматов, кроме того она поддерживает прямую работу с различными электронными книгами.
Искусственный интеллект
Python — лидер в сфере машинного обучения. Он может быть как основным языком проекта, так и использоваться в отдельных модулях.
Наиболее популярными являются ИИ, работающие с фотографиями и видео (поиск по фото, редактирование видео и фото, сопоставление различных фото и так далее). Программисты даже могут научить компьютер определять эмоциональное состояние человека по фотографии, хотя есть еще некоторые проблемы, связанные с индивидуальными особенностями мимики разных людей.
Обилие библиотек позволяет без проблем создавать ИИ, способные ориентироваться в пространстве, принимать решения, выполнять задачи, недоступные человеку.
Одним из новейших искуственных интеллектов, написанных на Python, является AlphaStar – искусственный интеллект для Starcraft 2.
Разработчики использовали PySC2 — инструменты, написанные на Python специально для SC2.
Сложность заключается в том, что компьютеру нужно делать и оценивать много вещей: разведывать противника, определять его стратегию, подстраивать свою игру под неё, принимать оптимальные решения по передвижению армии и многое другое.
AlphaStar – это нейросеть, которая улучшает сама себя. Сначала разработчики «показывали» ей записи игр, а позже выпустили играть с обычными игроками.AlphaStar показал поразительные результаты, он обыграл одного из лучших игроков мира.
Сайты
Для работы с сайтами используют обычно фреймворк Django, превращающий Python в язык для веб-программирования.
Это самая популярная поисковая система в мире.
Каждый день через сервера Google проходит огромный объем трафика, который обрабатывается и направляется с помощью Python.
YouTube
Это сайт, где пользователи могут загружать и смотреть видеоролики.
Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.
Всё, что связано с картинками (поиск, постинг, просмотр) обрабатывается кодом на Python.
Потенциал Python в крупных проектах
Python часто используют для прототипирования программ, позже они переписываются на другие языки программирования. Это очень удобно, потому что разработка таких прототипов очень быстрая, также она помогает понять, как будет выглядеть программа. На другой язык проект переписывается из-за низкой скорости выполнения кода на Python.
Да, этот язык можно использовать во всех крупных проектах, как инструмент для создания прототипов, но как насчет применения в финальной версии?
Если не рассматривать машинное обучение, и брать программы, которым жизненно важна скорость выполнения, то вряд ли для Python найдется место. Однако часто практикуется гибрид разных языков, например, Python и C++. Такой подход позволяет достичь и высокой скорости разработки и высокой скорости выполнения программы. На Python пишется большая часть кода, а на C++ лишь те участки, которые сильно влияют на скорость выполнения (например, функция по обработке и передаче большого количества данных в единицу времени).
Frets on Fire X − приложение с поддержкой игры на гитаре, басу, ударных и вокала
Lucas Chess − шахматный клиент для Windows
PyChess − продвинутый шахматный клиент
PySolFC − коллекция карточных игр
Unknown Horizons − 2D-симулятор стратегии про экономику и городское строительство
-
− система резервного копирования с дополнительным шифрованием − автоматизация рабочего стола для Linux и X11 − программа для очистки диска − система резервного копирования на основе git packfile − веб-интерфейс для извлечения табличных данных из PDF-файлов − инструмент для резервного копирования учетных записей gmail − программа для массового переименования файлов и папок − Non-Visual Desktop Access − программа для чтения с экрана для Windows − консольный файловый менеджер, вдохновленный vim
Calibre − менеджер электронных книг, предназначенный для просмотра, конвертации, редактирования
CherryTree − личный блокнот, похожий на вики, с подсветкой текста и синтаксиса
Gramps − ПО для любителей генеалогии
Invenio − платформа для запуска доверенного цифрового хранилища
PyMedusa − менеджер видео-библиотеки для ТВ-шоу, с автозагрузкой
Radicale − простой CalDAV (календарь) и CardDAV (контакт) сервер
WiKID Pad − блокнот для записи мыслей
Zim Wiki − вики для ведения заметок, составления списков и черчения
-
− настольное приложение для запоминания с помощью флеш-карт − программа с интервальным повторением для эффективного запоминания − приложение на основе Jupyter, которое позволяет преподавателям создавать и оценивать задания − платформа для создания онлайн-курсов
-
− система математического моделирования химических процессов − интерактивное исследование данных, анализ и классификация наборов биологических изображений − совместные вычисления в облаке с поддержкой научного стека Python, SageMath, R, LaTeX, Markdown. Также имеется чат, управление курсами и другие функции − веб-платформа, помогающая исследователям загружать свои статьи в репозитории открытого доступа − универсальный инструмент для визуализации научных данных − научные 2D и 3D графики, предназначенные для создания готовых к публикации PDF или SVG-графиков
-
− ПО с открытым исходным кодом, для управления бизнесом компании − система управления контентом на основе инфраструктуры Django с контролем версий, поддержкой нескольких сайтов и многим другим − основанная на Django система управления контентом с упором на мировые новостные сайты и интернет-журналы − гибкая платформа управления контентом, построенная на платформе Django − расширяемая система управления корпоративным контентом, основанная на Zope − система управления контентом для обмена видео на основе Plone − модульная e-commerce площадка на базе Django, GraphQL и ReactJS − система управления контентом, ориентированная на гибкость и удобство использования
-
− веб-система ERP, CRM, DMS и Big Data с сотнями встроенных модулей, разработанная для масштабируемости − веб-система ERP с учетом, инвентаризацией, CRM, продажами, закупками, управлением проектами и HR. Построен на Frappe и MariaDB. − ERP и CRM со множеством встроенных модулей − модульная веб-ERP, предназначенная для компаний всех размеров
-
− генератор страниц с использованием шаблонов Django − генератор со встроенной поддержкой списков − генератор статических страниц со встроенной консолью администратора − настраиваемый генератор с поддержкой Markdown, reST, Jupyter и HTML − генератор с поддержкой синтаксисов Markdown и reST
-
− кросс-платформенная оболочка для GUI git − распределенная и клиент-серверная система контроля версий − система отслеживания исправлений в коде − платформа для управления исходным кодом − система отслеживания проблем с интерфейсами, сетью и электронной почтой − браузерный интерфейс для CVS и контроля субверсий
Обзор кода
-
− средство визуального сравнения файлов и каталогов, поддерживающее многие системы контроля версий, включая Git, Mercurial, Bazaar и Subversion − инструмент для проверки кода проектов − основанный на Django инструмент для совместного анализа кода для Subversion
-
− автоматизация на основе playbook − удаленное резервное копирование и аварийное восстановление для PostgreSQL − установочный сервер Linux, который позволяет быстро настроить среды сетевой установки − демон для запрета хостов, которые вызывают ошибки аутентификации на серверах Linux − инструмент управления виртуальными машинами, основанный на существующих технологиях виртуализации, таких, как Xen и KVM − разветвленный WSGI-сервер, запущенный как аналог Unicorn − автоматизированная система оповещения о происшествиях, разработанная и используемая в LinkedIn − менеджер процессов − облачная операционная система, которая управляет пулами вычислительных ресурсов, хранилищ и сетевых ресурсов в центре обработки данных − интерактивный клиент PostgreSQL, выполняющий автозаполнение и подсветку синтаксиса − архивирование файлов PostgreSQL WAL и резервных копий
Безопасность
-
− редактор Python и IDE, основанные на Qt, с интегрированным управлением Scintilla − текстовый редактор GNOME − веб-среда для интерактивных вычислений − многоязычный редактор кода, написанный на JS, Python и C ++, основанный на платформе Mozilla − менеджер персональной информации − небольшой, простой редактор, разработанный для начинающих программистов на Python − кросс-платформенная IDE Python с управлением проектами, линтингом, расширениями − UTF-8 редактор для MATE − научная среда для ученых, инженеров и аналитиков данных с использованием Python − среда разработки Python для начинающих, предназначенная для обучения программированию
Пакетные менеджеры
-
− независимый от ОС системный менеджер двоичных пакетов и экосистема, с акцентом на Python − Dandified YUM (DNF) − преемник yum − менеджер пакетов Python − обертка вокруг pip, virtualenv и pip-tools для более комфортного процесса управления пакетами − независимый подход к управлению зависимостями и пакетированию в Python − система управления пакетами, созданная и используемая Gentoo Linux, а также Chrome OS, Sabayon и Funtoo Linux − автоматическое средство обновления и установки/удаления пакетов для систем на основе RPM (Fedora, RHEL)
-
− зеркальный клиент PyPI, соответствующий PEP 381 − промежуточный сервер PyPI, а также инструмент для упаковки, тестирования, выпуска, с веб-интерфейсом и интерфейсом поиска − как PyPI − серверное программное обеспечение, поддерживающее PyPI, откуда загружается большинство библиотек Python
Создание
-
− механизм выполнения задач, позволяющий эффективно и параллельно выполнять задачи оболочки и Python при работе в рамках сложных ограничений зависимости между задачами − система планирования с учетом потребностей непрерывной интеграции и упаковки программного обеспечения − инструмент автоматизации развертывания − AKA 'Generate Your Projects', система сборки, которая генерирует другие системы сборки − система сборки, рассчитанная на скорость и удобство использования − сборка системы, предназначенной для монолитных хранилищ
Shell
-
− новая оболочка, совместимая с bash и dash, с улучшенным собственным языком − кросс-платформенный язык оболочки и командная строка. Язык является расширенным набором Python 3.4+ с дополнительными примитивами оболочки.
Уже долгое время разработчики во всем мире выбирают Python для большинства своих проектов. Python — второй по популярности язык на GitHub, крупнейшем веб-сервисе для хостинга IT-проектов и их совместной разработки.
Простота использования этого языка программирования, его эффективность в системах, как работающих, так и не работающих в режиме реального времени и широкий набор жизненно важных пакетов — вот лишь некоторые причины, по которым разработчики любят Python.
«Удовольствие от написания кода на Python заключается в том, что в итоге получаются короткие, лаконичные, читаемые классы, выражающие множество действий в небольшом количестве ясного кода, а не объёмный тривиальный код, читать который — скука смертная».
— Гвидо ван Россум, автор языка программирования Python
Такие языки программирования, как Python, позволяют воплощать проекты мечты в реальность и демонстрировать свой талант всему миру. Здесь я расскажу о некоторых лучших проектах GitHub, написанных на Python, не только чтобы вас вдохновить, но и дать представление о том, что можно сделать с помощью изобретательности и Python.
1. Manim
Оценён: 26,2 тыс.
Клонирован: 3,4 тыс.
Manim расшифровывается как математическая программа анимации (англ. Mathematical Animation Engine). Идея этого проекта состоит в том, чтобы люди могли легко интегрировать в учебные материалы по математике весёлую и интуитивно понятную анимацию с графиками и диаграммами. Тем самым разрушается стереотип, что изучение математики обязательно должно быть скучным.
Грант Сандерсон ведет канал на YouTube, который называется 3Brown1Blue. Там он использует библиотеку Manim для создания и управления этими анимациями, чтобы обучать высшей математике свою аудиторию. Manim даёт возможность создавать анимированные видеоролики с точным контролем над анимацией, используемой для диаграмм и иллюстраций. Если эта идея кажется вам сомнительной, то переходите на канал Гранта и посмотрите, как это работает.
В этом Youtube-видео подробно рассказывается о возможностях программы (видео на английском языке).
2. DeepFaceLab
Оценён: 20,4 тыс.
Клонирован: 4,8 тыс.
Разработан: iperov
DeepFaceLab — один из самых интересных проектов GitHub на Python в этом списке. Это инструмент, который создаёт изображение и видео с применением технологии deepfake. Он позволяет делать забавные вещи, например, изменять или омолаживать лицо, менять лица местами и т. д. Чтобы достичь большей убедительности, можно даже изменить речь, но для этого нужны знания по работе в видеоредакторе.
Разработчик утверждает, что более 95% deepfake-видео в Интернете были созданы с помощью этого инструмента. На странице проекта на GitHub есть руководство и несколько наборов лиц для начала работы.
Здесь можно посмотреть инструкцию по созданию deepfake-видео с помощью DeepFaceLab (видео на английском языке).
3. Airflow
Оценён: 18,6 тыс.
Клонирован: 7,3 тыс.
Разработан: Apache Software Foundation
Airflow — это инструмент управления рабочим процессом с открытым исходным кодом на Python от организации Apache Software Foundation. Airflow позволяет выполнять ряд действий в рабочих процессах, например, создавать, планировать и отслеживать их. Рабочие процессы, если они определены как код, становятся намного проще в управлении, тестировании и совместной работе.
У него есть такие функции, как масштабируемость, динамическая генерация конвейера и расширяемость. У Airflow простой пользовательский интерфейс. Его устойчивые функции интеграции с другими инструментами и службами помогают получить от него максимальную пользу, экономя время. Airflow активно используется некоторыми крупными компаниями в отрасли, такими как Adobe, Lyft, Slack, Expedia и другими.
4. GPT-2
Оценен: 13,4 тыс
Клонирован: 3,4 тыс
GPT-2 — это огромная трансформационная языковая модель, которая обучается на столь же массивном наборе данных, а точнее на тексте с более чем 8 миллиардов веб-страниц. Её функция — предсказывать следующее слово/слова, когда есть часть слов или все предыдущие слова из контекста.
Проще говоря, вы вводите в GPT-2 часть текста, и языковая модель генерирует качественное длинное продолжение.
В репозитории GitHub есть код и модели для статьи проекта OpenAI «Языковые модели — неконтролируемые многозадачные ученики», а на странице — описание и несколько особенностей GPT-2.
5. XSStrike
Оценён: 8,5 тыс.
Клонирован: 1,2 тыс.
Разработан: Somdev Sangwan
Межсайтовый скриптинг или XSS может стать причиной очень больших и неприятных проблем на сайте. Внедрив вредоносный код со стороны клиента, злоумышленник наносит ущерб сайту и неконтролируемым данным. XSStrike — это набор для обнаружения XSS, который сам по себе уникален.
Разработчик утверждает, что вместо простого тестирования случайных полезных нагрузок его инструмент анализирует сайты и генерирует специально спроектированные полезные нагрузки, которые работают. Вот несколько особенностей этого инструмента:
- анализ контекста;
- мощный фаззинг-движок;
- поддержка многопоточного анализа;
- поддержка при брутфорсе полезной нагрузки из файла;
- индивидуальный анализатор HTML и JavaScript;
- сканирование устаревших библиотек JavaScript.
В этом видео можно посмотреть подробный обзор на программу (видео на английском языке).
6. Загрузка изображений из Google
Оценён: 7,1 тыс.
Клонирован: 1,7 тыс.
Разработан: Hardik Vasa
Этот инструмент позволяет одновременно загружать на компьютер сотни изображений из Google. Вы устанавливаете библиотеку, выбираете команду, вводите нужные ключевые слова в качестве аргументов, и инструмент начинает творить чудеса. Он ищет изображения по ключевым словам в базе Google Images и загружает их.
Вы также можете использовать библиотеку из другого файла Python, и она всё равно будет работать в обычном режиме. Проект интересный и будет полезен, если вам вдруг понадобится загрузить все изображения из Google за один раз.
7. Photon
Оценён: 7 тыс.
Клонирован: 965
Разработан: Somdev Sangwan
Photon — это мощный и простой в использовании веб-сканер, созданный с помощью Python. Лёгкий и быстрый сканер работает с технологиями разведки на основе открытых источников, что позволяет собирать и анализировать информацию, полученную из открытых источников.
Вот несколько источников, из которых Photon может сканировать информацию:
- URL-адреса, в том числе с параметрами;
- аккаунты в социальных сетях;
- адреса электронной почты;
- файлы, такие как PDF, PNG, XML документы;
- поддомены;
- файлы JavaScript.
Photon сохраняет всю извлеченную информацию упорядоченно, и её даже можно экспортировать в виде JSON-файла. Инструмент также предлагает различные параметры настройки, такие как регулирование времени ожидания, исключение определённых URL-адресов и многое другое. Советую обратить на него внимание.
8. NeuralTalk
Оценён: 5 тыс.
Клонирован: 1,2 тыс
Разработан: Andrej Karpathy
NeuralTalk — это проект создания подписей к изображениям на Python и NumPy, в котором используются мультимодальные рекуррентные нейронные сети. Благодаря развитию технологии и более эффективной поддержке, разработчик выпустил NeuralTalk2, улучшенную и более быструю версию NeuralTalk.
NeuralTalk2 использует пакетную реализацию при этом продолжает использовать рекуррентные нейронные сети. Новая версия основана на Torch, может работать на графическом процессоре, поддерживая тонкую настройку свёрточной нейронной сети. Хотя разработчик прекратил поддержку оригинальной версии NeuralTalk, она по-прежнему доступна на GitHub.
9. Xonsh
Оценён: 3,9 тыс.
Клонирован: 434
Xonsh можно рассматривать как кроссплатформенный язык оболочки, работающий на Python. Xonsh намного улучшает работу с Python, даже с самыми простыми задачами, благодаря глубокой интеграции.
С Xonsh вместо того, чтобы набирать “$ echo 2+2”, можно использовать просто $ 2 + 2 и при этом получить правильный результат.
Начать работу с оболочкой Xonsh тоже очень просто: установите её с помощью команды, подходящей для вашей среды. Xonsh доступен для многих диспетчеров пакетов, включая pip, Conda, Apt, Brew и других.
Что касается функций Xonsh, он легко поддерживает скрипты, имеет большую стандартную библиотеку с типизированными переменными и многое другое.
10. Rebound
Оценён: 3,3 тыс.
Клонирован: 299
Разработан: Jonathan Shobrook
Ошибки компилятора часто бывают очень неприятными и сбивают с толку. Единственное решение — перейти на сайт Stack Overflow в поисках ответа или прочитать документацию. С помощью своего известного инструмента Rebound Джонатан Шобрук упростил процесс взаимодействия с такими досадными ошибками компилятора.
Принцип работы Rebound следующий: вы запускаете свой файл с помощью инструмента, и он проверяет наличие ошибок компилятора в файле и загружает вам любые связанные ответы с сайта Stack Overflow, которые находит.
Заключение
Творчеству нет предела. Такие проекты на GitHub хорошо демонстрируют, как могут проявиться творческие способности и таланты. Но это только верхушка айсберга. Python продолжает развиваться, и его можно использовать для разнообразных задач, если у вас есть знания и чёткое представление о том, чего вы хотите достичь. Пусть эта статья станет источником вдохновения для реализации ваших проектов.
Примечание: эта статья содержит личное мнение автора, и вы имеете полное право не согласиться с ним.
Python активно развивается, уже несколько лет оставаясь одним из наиболее популярных языков программирования. И продолжает укреплять свои позиции: по данным StackOverflow за 2019 год, Python занимал четвёртое место в списке наиболее востребованных ЯП. А в этом году, согласно отчёту RedMonk, он стал вторым, опередив даже Java. Так что стоит узнать, где используется язык Python, каков порог вхождения в отрасль и какие компании хантят Python-разработчиков.
В чём особенности языка программирования Python
Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.
Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.
Сложно ли научиться программировать на «питоне»
Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.
Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».
Java:
C++:
Python:
В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.
Где используется Python
Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.
Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.
Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.
А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.
«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.
Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.
Python в крупных компаниях
Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.
В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.
В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.
YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.
Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.
Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.
JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.
NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.
Сколько зарабатывают разработчики на Python
По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:
- джуниор получает в среднем 54 тысячи рублей;
- мидл — около 100 тысяч;
- сеньор — примерно 160 тысяч. Фактически встречаются разработчики и с окладом 300 тысяч;
- тимлид — в районе 195 тысяч.
Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.
Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.
Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Читайте также: