Какие задачи можно решать используя язык python создание веб приложений

Обновлено: 07.01.2025

Dash — библиотека для языка Python с открытым исходным кодом, предназначенная для создания реактивных веб-приложений. Она была загружена на GitHub два года назад в тестовом режиме. Команда разработчиков Dash решила оставить этот прототип в сети, однако продолжила вести работу над проектом уже вне платформы GitHub. Благодаря обратной связи от банков и лабораторий, а также от команд, работающих с анализом данных, разработчики определили курс развития библиотеки. Сегодня уже представлена первая публичная версия Dash, которая подходит как для корпоративных клиентов, так для клиентов премиум-класса продукции Plotly. Библиотека может быть использована как с Plotly, так и самостоятельно.

Создание веб-приложений на Python с помощью Dash

В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды pip install dash . Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.

Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:

Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:

Приложение на Dash с несколькими входными и выходными данным.

Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Тонко настраиваемое приложение Dash, созданное в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.

Пример простого ползунка на Dash

Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.

Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.

Sportmaster Lab , Липецк, Москва, Санкт-Петербург , От 100 000 до 150 000 ₽

Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект DataFrame библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.

В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas DataFrame на основе выбранной точки:

Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.

Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.

Архитектура

Flask и React.js

Flask — великолепный фреймворк, который широко используется сообществом разработчиков Python во многих проектах. Основной экземпляр Flask и все его настраиваемые свойства доступны разработчикам приложений на Dash. Продвинутые разработчики могут расширить возможности приложений с помощью богатой коллекции плагинов Flask.

React.js также великолепен, например, мы переписали всю нашу веб-платформу и наш онлайн-редактор диаграмм с помощью React. Но есть кое-что, что действительно радует насчёт React — активный и талантливый состав сообщества разработчиков, который опубликовал тысячи высококачественных компонентов, начиная с выпадающих списков и слайдеров, заканчивая календарями и интерактивными таблицами. И всё это публикуется с открытым исходным кодом!

Dash использует мощь Flask и React, подстраивая их под работу с Python для специалистов по анализу и обработке данных, которые могут не быть экспертами в области веб-разработки.

От React.js к компонентам Python

Компоненты Dash — это классы Python, которые кодируют свойства и значения конкретного компонента React и упорядочиваются как JSON. Dash предоставляет набор инструментов для лёгкой упаковки компонентов React в вид компонентов, которые могут быть использованы в Dash. Этот набор инструментов использует динамическое программирования для автоматического создания классов Python из аннотированного свойства React — propTypes . На выходе классы Python, которые представляют компоненты Dash, являются удобными для пользователя, так как они имеют автоматическую проверку аргументов, строк документации и прочее.

Вот пример динамически сгенерированной проверки ошибочного аргумента:

Пример динамически создаваемых строк документации:

Полный набор HTML-тегов (наподобие div , img , table ) также обрабатывается с помощью React, а их классы Python доступны через библиотеку dash_html_component . Основной набор интерактивных компонентов, таких как Dropdown , Graph , Slider , будет поддерживаться командой Dash через dash_core_components . Обе библиотеки используют стандартный набор инструментальных средств React-to-Dash с открытым исходным кодом, который вы могли бы использовать при необходимости написания своей собственной библиотеки компонентов.

Ваше приложение автоматически не привязывается к библиотеке компонентов Dash. Библиотека компонентов импортируется отдельно от основной библиотеки Dash. С помощью набора инструментальных средств React-to-Dash можно легко записать или перенести компонент React.js в класс Python, который можно использовать в приложении Dash. На официальном сайте вы найдёте руководство по созданию собственных компонентов или можете попросить команду разработчиков Dash написать их для вас.

Многопользовательские приложения

Свойства приложения на Dash хранятся в интерфейсе (в браузере). Это позволяет использовать приложения, написанные с использованием Dash, в многопользовательском режиме: может быть открыто несколько независимых друг от друга сессий, в которых действия одних пользователей не будут влиять на данные других пользователей. Код приложения на Dash является функциональным: он может считывать значения из глобальных свойств Python, но не может вносить в них изменения. Этот функциональный подход можно легко обосновать и протестировать — это просто входные и выходные данные без каких-либо побочных эффектов или свойств.

CSS и стили

CSS и стили по умолчанию хранятся вне базовой библиотеки, чтобы сохранить принцип модульности и независимого управления версиями и чтобы подтолкнуть разработчиков Dash-приложений настраивать вид своих приложений. Команда Dash разместила руководство по основным стилям.

Визуализация данных

Библиотека Dash поставляется с компонентом Graph, который отвечает за отображение диаграмм с помощью Plotly.js. Библиотека Plotly.js отлично подходит к Dash (отличное дополнение), так как она декларативна и имеет открытый исходный код. Кроме того, она поддерживает полный спектр научных, финансовых и деловых диаграмм. Она создана на основе D3.js (для диаграмм типографического качества и экспорта векторных изображений) и WebGL (для высокопроизводительной визуализации).

В библиотеке Dash элемент Graph использует тот же синтаксис, что и библиотека Plotly.py с открытым исходным кодом, что даёт вам возможность легко переключаться между ними. Компонент Graph подключается к системе событий Plotly.js, позволяя авторам писать приложения, которые реагируют на наведение курсора, щелчки и выбор определённых точек на графиках Plotly.

Репозитории с открытым исходным кодом

; ; ; ; ; и руководство по Dash; —JavaScript- библиотека, используемая Dash.

Прототипирование

Dash — это новая библиотека в среде Python, однако концепции и идеи, на которых строится Dash, существуют в течение десятилетий на разных языках и в разных приложениях.

Если вы разбираетесь в Excel, значит, вам будет проще разобраться и в Dash. Ведь они оба используют «реактивную» модель программирования. В Excel ячейки с выходными данными обновляются автоматически при изменении параметров ячеек с входными данными. Любая ячейка может быть входной или выходной или и тем, и другим. В ячейках с входными данными нет информации о том, какие ячейки с выходными данными зависят от них, что упрощает добавление новых ячеек с выходными данными или позволяет связать несколько ячеек. Вот пример Excel-приложения:

Можно провести аналогию для Dash. Вместо ячеек у нас есть богатый спектр веб-компонентов, таких как ползунки, поля ввода, выпадающие списки и графики. Вместо написания сценария Excel или VBA мы пишем код Python. Ниже представлено то же самое приложение, но в этот раз оно написано на Dash:

Некоторым разработчикам нравится этот пример, потому что Excel по-прежнему занимает доминирующее положение даже в технических вычислениях и в финансовой математике. Я не думаю, что доминирующее положение Excel — это технический вопрос. В конце концов, есть легионы программистов, которые изучили нюансы Excel, VBA и даже SQL.

Более того, таблицы Excel легче распространять, чем программы на Python, а ячейки Excel легче редактировать, чем аргументы командной строки.

Тем не менее, моделирование в Excel имеет известные ограничения: эти таблицы часто становятся слишком большими или уязвимыми, чтобы переводить их на производственный уровень, проводить экспертную оценку или тестировать и поддерживать. Вам ведь знаком случай со знаменитой опечаткой в 2013 году?

Надеемся, что Dash сделает использование Python в проектах по обработке данных проще. Благодаря одним и тем же функциональным и реактивным принципам, можно так же легко написать приложение на Dash, как написать аналитическую таблицу. Это, безусловно, более мощный и презентабельный инструмент.

Фреймворк Shiny

Если вы программируете на R, вам повезло. Shiny — это реактивный фреймворк для создания веб-приложений на чистом R, и это отлично! Вы даже можете создавать интерактивные графики с библиотекой Shiny или Plotly для R. Dash и Shiny похожи, но Dash не стремится быть копией Shiny, так как философии Python и R достаточно различаются, что приводит к необходимости использования разного синтаксиса.

Интерактивное веб-приложение, созданное с помощью Shiny на языке R.

Структурирование данных с MATLAB

Если вы программируете на MATLAB, то вам, возможно, знакома GUIDE — библиотека пользовательского интерфейса для MATLAB. Компания Mathworks была одной из новаторов в области технических вычислений. GUIDE была написана в далёком 2004 году.

Приложение, созданное с помощью библиотеки GUIDE на MATLAB.

Если ваши данные структурированы в базе данных, вы могли бы использовать Tableau или любой другой BI-инструмент. Tableau — восхитительный инструмент. Компания установила новый вектор развития в своей отрасли, согласно которому, у конечного пользователя должна быть автономия, чтобы он мог иметь возможность исследовать данные внутри своей организации. Компания также помогла сделать популярнее концепции детализации данных и перекрёстной фильтрации.

Перекрёстная фильтрация в Tableau.

Dash также служит дополнением к BI-инструментам, наподобие вышеупомянутых. Они отлично подходят для структурирования данных. Но когда дело доходит до преобразования данных и аналитики, превзойти размах и гибкость языков программирования и сообществ, вроде Python, становится труднее. Dash абстрагируется от множества сложностей в создании пользовательских интерфейсов, позволяя вам сделать это красиво для вашей аналитической базы данных.

Виджеты Jupyter

Наконец, пришло время рассказать о виджетах Jupyter. Они обеспечивают действительно приятный фреймворк внутри интерфейса Notebook. Вы можете добавлять ползунки к вашим графикам в Jupyter Notebook.

Виджеты в Dash похожи на виджеты Jupyter. В Jupyter Notebooks есть возможность добавлять виджеты непосредственно рядом с кодом. В Dash элементы управления хранятся отдельно от вашего кода. Dash больше нацелена на приложения для распространения, чем на распространяемый код и документацию. Вы всегда можете смешивать и сопоставлять инструменты, создавая свои приложения на Dash в среде Jupyter Notebook.

Команде разработчиков Dash также очень нравится проект nteract, который действительно снижает порог вхождения в Python и Jupyter Notebook, позволяя упаковать Jupyter Notebook в виде настольного приложения.

Лицензирование и бизнес-модель с открытым исходным кодом

Стартап поддерживает библиотеки с открытым исходным кодом для Python, R и MATLAB, которые взаимодействуют с plotly.js. Компания также поддерживает веб-приложение для создания диаграмм и подключения их к базам данных (стыковочные библиотеки также распространяются с открытым исходным кодом).

Если вы используете локальную версию с открытым исходным кодом, в таком случае ограничений нет. Вы можете управлять развёртыванием Dash-приложений самостоятельно через платформы вроде Heroku или Digital Ocean.

Если вы ищите вдохновение для создания своих пользовательских интерфейсов в области технических вычислений, рекомендуем прочитать статью Брета Виктора

Вам также может понравиться проект Explorable Explanations, который специализируется на интерактивном обучении.

За последние несколько лет популярность Python резко возросла, и он даже превзошел Java. С развитием машинного обучения, анализа данных и веб-приложений многие разработчики стали чаще использовать данный язык программирования, так как он обладает множеством полезных библиотек, простым синтаксисом и мобильностью. Без сомнения, сейчас наиболее подходящее время, чтобы научиться работать с Python.

Итак, в данной статье мы ответим на следующие вопросы:

Веб-разработка — что это?
Почему Python подходит для веб-разработки?
Веб-фреймворки Python
Библиотеки Python
Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python
Как создать первое приложение в Python
Заключение

Скорее всего, новички зададутся вопросом , что же такое веб-разработка. Однако сложно определить точный термин, так как веб-разработка в широком смысле подразумевает создание и обслуживание сайтов. Как правило, веб-разработка включает все аспекты, которые связаны с пользователем: интерфейс, серверная часть и бизнес-логика.

Преимущества разработки веб-приложений в Python:

Простое обучение: Python — самый популярный язык программирования для новичков. Он опирается на общие выражения и пробелы, что позволяет писать значительно меньше кода по сравнению с Java или C++. К тому же, он обладает более низким барьером входа, так как напоминает повседневный язык. Поэтому вы с легкостью сможете понять код. Однако это не значит, что изучение Python будет легким в начале. Программирование — сложный процесс, но он научит вас быстро схватывать идеи.
Обширная экосистема и библиотеки: Python предлагает большой спектр библиотечных инструментов и пакетов услуг. Таким образом, вы получите доступ к предварительно написанному коду с ускоренным временем на разработку приложений. Например, вы сможете воспользоваться Numpy и Pandas для математического анализа, Pygal для построения графиков и SLQALchemy для вложенных запросов. Python также обладает отличными веб-фреймворками — например, Django и Flask. Ниже мы расскажем о них более подробно.
Быстрое прототипирование: по сравнению с другими языками программирования Python тратит меньше времени, поэтому вы сможете реализовать свои идеи намного быстрее. Более того, вы получите обратную связь и легко выполните итерации. Благодаря небольшому времени на разработку Python особенно подходит для стартапов. Поэтому они могут выйти на рынок значительно быстрее и получить конкурентное преимущество.
Широкое распространение: Python — один из самых популярных языков программирования, поэтому он часто обновляется новыми функциями и библиотеками. Также Python обладает отличной документацией и поддержкой сообщества, что поможет начинающим разработчикам реализовать свои проекты.

Другие языки программирования для веб-разработки:

Javascript широко известен в веб-разработке благодаря своей пригодности для бэкенда и фронтенда. Такие фреймворки JS, как React.js и Vue.j, подходят для разработки фронтенда, в то время как Express.js чаще используется для бэкенда.
Java также достаточно популярный язык, который часто используют многие компании. Особой популярностью пользуется Java Spring, так как он обладает коллекцией библиотек и конфигураций. Благодаря такому набору возможностей вы сможете создавать серверные среды и развертывать приложения.
Ruby часто применяется для серверных технологий, но по сравнению с Javascript и Python считается более устарелым инструментом. Язык предполагает, что во время написания кода вам придется соблюдать определенную структуру.
PHP также является хорошо известным языком в веб-разработке, хотя за последние несколько лет его популярность снизилась. Он предлагает множество фреймворков и интеграций, но многие разработчики считают, что его дизайн недостаточно проработан, что может привести к написанию плохого кода.

Что такое фреймворки и почему они так важны? Веб-фреймворк — это набор пакетов и модулей, состоящих из предварительно написанного стандартизированного кода. Таким образом, код обеспечивает разработку веб-приложений, делая этот процесс быстрее и проще, а программы более надежными и масштабируемыми. Другими словами, фреймворки уже обладают встроенными компонентами, которые упрощают вашу работу над проектом.

Какие веб-фреймворки Python наиболее популярны?

Django — это быстрый, безопасный и масштабируемый веб-фреймворк Python, который предлагает высокий уровень и открытый исходный код. Django обладает мощной поддержкой сообщества и подробной документацией.

Фреймворк включает комплексный пакет, в котором вы получите панель управления, интерфейс базы данных и структуру каталога после создания приложения. Кроме того, он включает большое количество функций, поэтому вам не придется добавлять отдельные библиотеки. Аутентификация пользователей, механизм шаблонов, маршрутизация, миграция схемы базы данных и т.д. — все это примеры возможностей, которые предлагает фреймворк.

Django отличается гибкостью. Он позволяет работать как с минимально жизнеспособным продуктами, так и с более развитыми компаниями. Instagram, Dropbox, Pinterest и Spotify — все эти компании также используют Django.

Flask считается микрофреймворком, который представляет минималистичный веб-фреймворк. Но по сравнению с Django он не обладает такими функциями, как механизм веб-шаблонов, авторизация учетной записи и аутентификация.

Flask отличается простотой в использовании. Поэтому вы можете добавить расширения и библиотеки, которые вам нужны при написании кода.

Другие известные фреймворки

Возможно, вы зададите вопрос — какой же фреймворк стоит выбрать? Но мы не сможем дать вам однозначный ответ. Для начала, оцените свой уровень веб-разработчика. Если вы обладаете большим опытом, то стоит отдать предпочтение продвинутым программам. Однако, если вы начинающий разработчик, то попробуйте использовать фреймворк со встроенной технической поддержкой, например Django.

Кроме того, спросите себя, хотите ли вы создать «основополагающую» кодовую базу или же сформировать её основы? Если вы предпочитаете первый вариант, то стоит использовать Django, а если второй, то Flask. Но стоит отметить, что оба инструмента обладают одинаковой функциональностью.

Ниже представлено несколько полезных библиотек Python для веб-разработки:

Шаг 1:HTML + CSS

Вы можете также изучить такие CSS-фреймворки, как Materialize или Bootstrap. Они значительно ускорят вашу работу.

Шаг 2: Javascript

Следующий шаг, который необходимо сделать — это изучить Vanilla Javascript. Вам стоит ознакомиться с такими базовыми концепциями, как типы данных, переменные, общие соглашения, работа со строками, арифметика, управляющие операторы, циклы и т.д. Знание этих основ упростит применение Javascript к коду на стороне клиента.

Шаг 3: DOM & jQuery

Затем вам стоит научиться управлять еще одной библиотекой Javascript — jQuery. С ее помощью процесс манипулирования DOM станет гораздо проще. Теперь у вас есть представление о том, как создать динамические страницы.

Фронтенд-фреймворк

Для создания функционального веб-приложения с полным стеком рекомендуется изучать фронтенд-фреймворк. Такой навык часто является обязательным требованием при найме front-end или full-stack разработчика.

Шаг 4: Python

Теперь перейдем к бэкенду. Прежде чем приступить к манипуляциям с DOM, необходимо знать основы Python и Javascript. Эти базовые знания подготовят вас к Django. Изучение Python не вызывает трудностей, так как многие концепции напоминают Javascript.

Шаг 5: База данных Django +

С помощью Django вы сможете настроить бэкенд-среду и сформировать бизнес-логику. Вам также стоит узнать о том, как создать запросы, изучить базу данных SQLite и CRUD- функцию. В таком случае, вы сможете разработать приложение с полным стеком.

Запустите приложение Flask «hello world» в качестве введения в веб-фреймворки Python

Установка Flask

Первое, что необходимо сделать — это установить Flask. В зависимости от вашей версии Python, вам придется использовать pip или pip3.

pip install flask

Приложение Flask

Затем, создайте файл под названием hello.py со следующим кодом:

Строка 1 импортирует Flask
Строка 2 создает экземпляр Flask с переменной app , используя атрибутом __name__
Строка 4 задает направление / для страницы индекса или страницы по умолчанию. Когда пользователь переходит на locahost:5000/ , вы сможете настроить определенный код для запуска
Строка 5 создает функцию hello
Строка 6 возвращает пользователю строку Hello World!
Строка 8 тестирует пригодность сценария
Строка 9 запускает приложение из переменной app , чтобы пользователь смог посетить веб-приложение через localhost

Теперь вы имеете представление о том, как использовать Python для веб-разработки. Однако обучение на этом не заканчивается. Поэтому продолжайте искать надежные ресурсы, онлайн-курсы и практические проекты, чтобы улучшить свои навыки.

От автора: после создания нескольких бэкендов на PHP уважающий себя программист начинает искать альтернативу этому языку. Кто-то выберет Java и будет прав. Но то, кто захочет прочувствовать, что такое на Python разработка веб приложений, уже никогда не захочет работать с чем-либо другим. Язык развивается стремительно, а его коммерческое применение оправдывает себя с каждым новым проектом. Сегодня мы расскажем, почему он так хорош для web-разработки, и какие препятствия подстерегают новичка.

Что такое Python, и зачем его изобрели

В отличии от PHP, который годится для web-разработки и некоторых экспериментов в других областях, Python считается универсальным языком. Он может быть одинаково хорош для мобильных приложений, «фронта» сайтов, создания программного обеспечения для борьбы с малваром и прочего. Вся суть программирования на Питоне в том, что на нем можно написать абсолютно все.

Python — сравнительно немолодой язык для web-разработки: задуман в 1980-ом, а реализован ближе к девяностым. Его автор, Гвидо ван Россум, хотел усовершенствовать язык ABC, который использовался для обучения, но имел ряд недостатков. В итоге, из хобби Россума получился высокоуровневый скриптовый PL, благодаря которому web-разработка поднялась на новый уровень.

Если сравнивать с PHP, который до сих пор является лидером в плане создания сайтов, то на Питоне весь процесс проходит значительно быстрее. К тому же, это язык, который поддерживает объектно-ориентированное программирование, что тоже является плюсом. Серьезные разработчики привыкли работать именно так.

JavaScript. Быстрый старт

Изучите основы JavaScript на практическом примере по созданию веб-приложения

У языка даже есть свой манифест, который принято называть философией. Ее написал Тим Петерс. Некоторые из лозунгов будем использовать. Например, с следующем заголовке.

Читаемость имеет значение

Это один из основных лозунгов Python, который напрямую влияет на его распространенность в web-разработке. Создатели сделали упор не на мощности самого кода, а на продуктивности разработчиков, которые с ним работают. Это один из пунктов, которые отличают язык от PHP. На «препроцессоре» лучше всего получается код, который может прочитать лишь его автор. Для работы в команде такой подход не пройдет. Даже самая сложная система расчета будет выглядеть понятнее, чем стандартные приложения на Java и С-подобных. Человек, далекий от программирования на Питоне, но понимающий принципы создания программы, сможет понять общую картину.

Для нового поколения сети

Как только кто-то начинает критиковать язык web-разработки, важно понять причину: скорее всего, он просто широко используется, и его недостатки известны всем. Но, несмотря на распространённость, о слабых сторонах Python вы услышите нечасто. Он хорошо вписался в современный Интернет и активно продолжает развитие в сторону web. Возможно, через несколько лет его будут ассоциировать исключительно с веб-программированием.

Итак, у языков Java, С, и PHP есть своя аудитория почитателей. У каждого из них есть свои сильные стороны, которые активно ставят в упрек тем, кто пишет на Питоне. Но правда в том, что крупные компании охотно верят в Python, создавая на основу для своих бизнес-процессов. И хотя у основного конкурента в этой сфере (Java) скорость выполнения кода выше, Пайтон берет свое благодаря простоте написанной программы. Ее легче редактировать и выявлять ошибки. Ну, а если говорить о web-разработке, то здесь время исчисляется минутами. Не сумел поднять сервер, и вот — юзеры перешли к конкуренту.

В Python верят такие акулы бизнеса, как Google. Первый их кроулер был полностью реализован на Питоне. Но здесь прагматизм сыграл свою роль: через некоторое время его пришлось заменить на тот, который создали с помощью С++. Поверьте, такая нагрузка, как на Google, не ждет ни один ваш проект — создавайте на Python и не почувствуете разницы. К примеру, сервис PayPal тоже создан на Питоне, и это не мешает ему демонстрировать миру свое быстродействие. И, конечно же, известные пользователю Instagram и Spotify тоже созданы на основе Python (десктоп-версии).

Но где и правда web-разработка с помощью Python хороша, так это в создании веб-приложений статистического характера. Для этого у Питона есть даже специальная библиотека — Dash. Ее можно загрузить с помощью обычной команды в консоли и начинать разработку своего аналитического гиганта. Почти все подобные сервисы, вроде расчета популяции людей или роста курса инфляции, созданы на Питоне при помощи библиотеки Dash. Приятно и то, что созданные графики и таблицы можно преображать в плане интерфейса, будто вы работаете с CSS.

JavaScript. Быстрый старт

Изучите основы JavaScript на практическом примере по созданию веб-приложения

Для того чтобы разработанные «аналитики» выглядели хорошо, библиотека еще и оснащена элементами Graph. Как и понятно из названия, она призвана обеспечить всеми видами графиков, которые только может представить разработчик.

Преимущества на миллион

В целом, вы уже понимаете, насколько хорош Python для web-разработки. Его все используют, и он эффективен. Так давайте оформим все в список преимуществ, которые характеризуют работу с этим языком программирования:

широкое распространение. Это всегда плюс, и мы уже о нем говорили. Все вокруг используют Python, даже Дисней. Следствием этого факта является то, что многое о нем уже известно. Как только вы сталкиваетесь с проблемой при программировании на Питоне, тотчас же можете обратиться за помощью в поисковик: скорее всего, вашу проблему уже кто-то решал. К тому же, для реализации практически любого проекта уже существуют заготовки, которые можно применить для себя;

разнообразие реализаций. Самая известная и каноническая — это CPython, реализация на С. Это значит, что код, написанный на нем, полностью взаимодействует с С, и библиотеки этого языка тоже можно применять для реализации. То же самое касается и языка Java. Существует и реализация на нем — Jython. Таких примеров масса, вплоть до взаимодействия Питона с Android и iOS;

простота языка. Нет, никто не говорит, что Python — это просто. Но если сравнить языки с такими же возможностями, то он явно впереди всех. Это значит, что его можно использовать не только в web-разработке, но и в любой другой области, где специалисты не имеют глубоких познаний в программировании. Например, если вы изучаете астрономию и хотите проводить сложные вычисления, то Java вам точно не подойдет. Синтаксис в Python похож на обыкновенные математические операции и не несет в себе дополнительной сложности;

скорость. Не удивляйтесь, когда немного ниже вы увидите этот пункт в списке недостатков. На самом деле, здесь все относительно. Несмотря на то, что программирование на Питоне может создавать более медленный код, чем Java или С, он все же значительно более быстр, чем JavaScript, PHP или Ruby. К тому же, за последние несколько лет проект PyPy сумел значительно «ускорить» Питон.

Но из всего этого списка, ключевым аспектом, конечно же, является простота. Благодаря низкому входному порогу к программированию присоединяется больше людей. К примеру, существуют даже детские реализации Python, которые стимулируют детей к программированию. А если ваш ребенок в средней школе начинает решать школьные задачи на Питоне, тогда к ее окончанию он точно будет знать, чем хочет заниматься в жизни.

Все преодолимо!

Именно с этим лозунгом хочется начать рассказ о недостатках Python. Язык настолько быстро развивается, что уже через несколько лет наши слова будут неактуальными. Активно проводится работа над проблемами, которые сегодня преследуют web-разработку на Python.

Как и обещали, первой и единственной из них будет скорость. Именно на ней завязаны все последующие недостатки. Существует несколько подходов, объясняющих, почему этот язык работает медленнее, чем его статические собратья (С-семья и Java). Первый настаивает на том, что причиной всему Gil — Global Interpreter Lock. И это правда: замок блокирует потоки для того, чтобы не разрушить данные, которые в них перемещаются. Как только опасность минует, он их освобождает. Эта технология призвана обеспечить стабильность, но, как результат, замедляет работу. Хорошая новость в том, что программисты придумали массу решений этой проблемы, а в новой версии языка сам процесс значительно оптимизирован.

Вторая причина может быть в динамической типизации. Когда-то это был инструмент, который облегчает задачу начинающим разработчикам. Но в больших проектах следить за динамическими данными будет сложно. Потому web-разработка таких приложений с помощью Python требует опыта. Такие компании, как Dropbox, решают эту проблему благодаря специфическим реализациям — проект Pyston.

На этом у нас все! Учите Python! Используйте Python!

JavaScript. Быстрый старт

Изучите основы JavaScript на практическом примере по созданию веб-приложения

В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.

Что ты можешь сделать на Питоне

Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.

Микроконтроллеры (весьма сомнительно)

Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.

Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.

Девопс (адекватно)

Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.

Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.

Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.

Тестирование (адекватно)

Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.

Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.

Desktop development (сомнительно)

В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac

Tkinter
PyQt
PyGTK
WxPython
Kivy (Условно)

Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).

Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.

Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка

Mobile Development (весьма сомнительно)

Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.

Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.

На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.

Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.

Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.

На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. На курсе вы создадите несколько реальных сервисов и получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer). Последнее обновление курса — Октябрь 2021 года

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Графический интерфейс

Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.

Базы данных

Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.

Системное программирование

Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

Игровая индустрия

Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.

Читайте также: