Сферы применения и возможности языка программирования Python

Python появился 40 лет назад, но до сих пор это один из самых популярных языков программирования в мире.

Владение им — востребованный навык в IT. Расскажем, где используется этот язык, почему находится в лидерах и сколько могут зарабатывать разработчики.

История создания 

Впервые Python увидел свет в 1991 году, благодаря программисту из Голландии Гвидо ван Россуму. Работа над новым языком началась за два года до его официального обнародования. Поначалу Гвидо даже не подозревал, что его детище станет таким популярным, а разрабатывать его начал и вовсе в качестве хобби. Для Python были позаимствованы некоторые наработки для языка ABC, в создании которого ван Россум также принимал участие.

И если поначалу Гвидо делал всё самолично, то сейчас над проектом трудится команда специалистов — в начале 2000-х была даже создана организация Python Software Foundation, которая всячески развивает профильное сообщество.

Кстати, правильно произносить название языка как «пайтон», а не «питон». Его название не имеет ничего общего со змеями, а было дано в честь британского комик-шоу «Летающий цирк Монти Пайтона».

Популярность языка программирования Python

В престижном рейтинге TIOBE за октябрь 2023 года «пайтон» находится на первом месте. А в 2020 и 2021 вовсе был признан языком года 

В другом авторитетном индексе, PYPL, Python также занимает неизменно высокие позиции. 

Секрет популярности языка программирования Python в универсальности, которая позволяет использовать его для решения широкого круга задач.

Где используется Python

Язык котируется у всех — и у небольших стартапов, и у IT-гигантов. Он одинаково эффективен в приложениях, играх, машинном обучении, аналитике, тестировании. Рассмотрим основные области применения Python.

Веб-разработка

Язык программирования Python очень популярен в веб-разработке. На нём обычно пишут серверные части приложений — это код, который запускается непосредственно на сервере, а не на устройствах пользователей. Для этого существует множество Python-фреймворков — специальных платформ, помогающих объединить разные компоненты программного продукта и упростить его разработку. К наиболее популярным фреймворкам относятся Django и Flask.

Также язык применяется для создания парсеров, предназначенных для сбора информации в интернете.

Тестирование

Python часто используют для автоматизации тестирования. Его любят из-за относительной простоты, благодаря которой на этом языке работают даже тестировщики-новички. Он позволяет быстро создавать тесты — конечно, опять-таки с использованием Python-фреймворков. К распространённым можно отнести pytest, nose и unittest. А о профессии тестировщика у нас в блоге есть отдельный материал.

Data Science

Data Science — это наука о данных, сочетающая в себе системный анализ, машинное обучение и математику. Она предполагает исследование и анализ огромных массивов данных для достижения тех или иных практических результатов.

Python невероятно популярен в Data Science: можно сказать, без его знания — никуда. С его помощью пишут аналитические приложения. Для специалистов в Data Science придумано множество специальных пакетов.

Конечно, это далеко не полный список, мы привели наиболее распространённый набор инструментов Python.

Машинное обучение

Машинное обучение помогает создавать алгоритмы, которые среди массива входных данных обнаруживают знакомые шаблоны. Характерный пример — система распознавания лиц или голосов, в основе которой как раз лежит машинное обучение.

Для машинного обучения используется широкий набор фреймворков и библиотек, специально адаптированных под ML, например, таких:

• scikit-learn — популярная библиотека, которая позволяет выполнять различные операции, поддерживает множество алгоритмов и взаимодействует с библиотеками NumPy и SciPy;
• TensorFlow — ещё одна открытая библиотека, с её помощью можно создавать и тренировать нейросети любой сложности. В блоге Edutoria есть статья про нейросети и про то, смогут ли они полностью заменить человека.

Визуализация данных

Это создание диаграмм, гистограмм и прочих графиков. Самый распространённый инструмент для этого — библиотека Matplotlib, которая уже упоминалась выше. Существуют и другие варианты, например, библиотека Plotly, которая облегчает создание интерактивных графиков и подходит даже для сложных задач, или же Seaborn.

Автоматизация процессов

Очень часто язык применяют для создания небольших скриптов, позволяющих автоматизировать рутинные бизнес-процессы и процедуры. Например, это может быть система для фильтрации входящих писем в электронной почте: специалист пишет скрипт, а тот сортирует письма по заданным ключам. Вручную такую работу делать долго, ну а благодаря автоматизации всё происходит за секунду.

Геймдев

Активно используется в игровой индустрии, правда, большие амбициозные проекты полностью на этом языке пишут редко. Зато он отлично подходит для внутриигровых скриптов, которые помогают создать определённые функции управления — например, взаимодействие героев или обработку событий. Хотя при необходимости реализовать пользовательский интерфейс или поработать с графикой на Python тоже можно.

Язык используется не только при разработке инди-игр. С его помощью были созданы такие всемирно известные хиты, как «Battlefield 2» или «World of Tanks».

Десктопные приложения

Позволяет создавать десктопные приложения. Десктопными называются программы, которые работают не через браузер, а устанавливаются непосредственно на устройство (например, ноутбук) и работают с него.

Мобильные приложения

В мобильной разработке традиционно менее распространён: для Android более популярны Java или C#, а для iOS — Swift или Objective-C.

Программирование на Python если и встречается, то чаще всего в серверной части приложений.

Преимущества Python

У языка много преимуществ, и мы перечислим ключевые:

Простой и понятный синтаксис

Код языка программирования Python понятный и чистый, без лишних символов. Его легко писать, читать и поддерживать. Блоки кода выглядят таким образом, что упрощают зрительное восприятие. Не в последнюю очередь из-за этого пользуется популярностью у новичков в качестве первого языка.

Кроссплатформенность и универсальность

Python относится к интерпретируемым языкам. Это значит, что программы, написанные на интерпретируемом языке, не переводятся в машинный код, а сразу выполняются программой-интерпретатором. Последняя есть для всех популярных платформ. Соответственно, при наличии интерпретатора код можно запустить на любой платформе.

Открытый код

У Python открытый и бесплатный исходный код. Поэтому любой желающий может спокойно поучаствовать в разработке и улучшении языка.

Большое и активное комьюнити

Язык программирования Python используют на протяжении десятилетий — за это время сложилось комьюнити, которое может прийти на помощь новичку, ответить на вопрос и подсказать решение проблемы.

Богатые библиотеки и экосистема

В библиотеках уже есть огромный массив заранее написанного кода, что позволяет программистам не тратить время на написание основных элементов, а брать готовые. Также существует множество материалов и официальных документов, которые пригодятся в работе.

Встраиваемость

Python можно встраивать в различные приложения, даже те, которые используют разные языки программирования. Не зря его иногда называют «склеивающим», поскольку он соединяет компоненты, написанные на нескольких языках — тех же Java или PHP. Он умеет работать с базами данных, разными компьютерами и операционными системами практически без модификаций.

Быстрая разработка на Python

Чтобы написать программу, нужно меньше кода, чем для Java, например. Это имеет значение в проектах типа стартапов, где скорость выхода на рынок даёт конкурентное преимущество.

Недостатки Python

Как и у любого языка программирования, недостатки у Python тоже есть:

Динамическая типизация

Это одновременно и плюс, и минус, но мы всё же запишем это качество в недостатки. Не вдаваясь в технические подробности, на практике это означает, что языки с динамической типизацией очень гибкие при разработке. Но вместе с этим они потребляют много ресурсов, из-за чего скорость выполнения программ падает.

Ограничение скорости

Из-за этого разработчики не могут создавать высокопроизводительные проекты только на Python, приходится комбинировать его с другими языками.

Больше времени на тестирование

Происходит это из-за динамической типизации. Не нужно, чтобы разработчики определяли тип переменной. Данные автоматически назначаются во время выполнения, так что и ошибки отображаются во время выполнения, а не компиляции. Чтобы не допустить дефектов, требуются дополнительные тесты.

Высокая зависимость от библиотек

Вследствие чего затрудняется перенос проектов на другие системы. Отчасти проблема решается с помощью таких инструментов как Virtualenv.

Средняя зарплата Python-разработчика

Вакансий по запросу «Python-разработчик» много: на одном из крупнейших порталов по поиску работы их более 2700 по Москве.

Новички совсем без опыта, в позиции Junior, могут рассчитывать на зарплату от 30–40 000 рублей. Для тех, у кого опыт от одного года до трёх лет, предложения совсем другие.

Люди с опытом от трёх лет и более в среднем могут рассчитывать на зарплату от 120–180 000 рублей — и до 400 000 рублей. 

Как выучить язык Python и найти работу

Проще всего выучить язык программирования Python на соответствующих курсах. Хорошие образовательные платформы дают не только теорию, но и много практики — выполненные кейсы останутся у вас и позволят приобрести минимальный опыт.

Перед изучением разработки на Python можно ознакомиться со специализированной литературой: она даст общее представление о языке. Новичкам в IT-сфере подойдут книги, например:

• «Изучаем Python», Марк Лутц;
• «Python и анализ данных», Уэс Маккинни;
• «Программирование на Python 3», Марк Саммерфильд.

В соцсетях и Телеграме есть целые сообщества, посвящённые профильной литературе. Многие книги не русскоязычные, а англоязычные. Если решили стать разработчиком, нужно знать английский язык хотя бы на базовом уровне. И не только для чтения литературы — непосредственно на работе он тоже пригодится.

Точно так же можно найти каналы, публикующие обучающие статьи и задачки, — только учтите, что большинство подобных каналов опять-таки англоязычные. В соцсетях и мессенджерах есть не только сообщества, но и группы по поиску работы.

Если хотите попробовать себя в новой сфере — не бойтесь, даже если никогда не были связаны с IT и программированием. Множество бесплатных материалов позволят вам начать изучение в комфортном темпе. Не бросайте, если возникнут какие-то трудности, и у вас всё получится.