Где применяется Python? Какое программное обеспечение написано на Python? Python - что это? Высокоуровневый язык программирования.

Разработка прикладного ПО, в том числе игр

Научные исследования

1. SciPy - это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций , обработки сигналов , обработки изображений , генетических алгоритмов , решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
2. Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
3. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Обучение

Критика языка Python

Python один из самых медленных языков программирования

GIL мешает одновременному выполнению нескольких потоков

Нет хороших инструментов для дистрибуции

Дополнительная информация

Python - язык программирования с достаточно низким порогом вхождения, поэтому его часто выбирают начинающие кодеры. Ты еще не решился изучать «Пайтон»? Вот десять фактов о нем, которые помогут тебе развеять сомнения и определиться с выбором. Они будут интересны не только программистам!

1. Python работает практически везде

Python работает почти на всех известных платформах - от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети. Версии Python портированы под Windows, Linux/UNIX, macOS и macOS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

2. У Python древние корни

Некоторые программисты считают этот язык программирования молодым. Как сказать. Если сравнивать с языком C, то Python - молодой. Но работа над ним началась в конце 1980-х годов, а первая полноценная версия появилась в 1991 году. Так что свое совершеннолетие Python уже давно отметил. Это зрелый и развивающийся язык программирования, но никак не мертвый - как считают некоторые. Кстати, месяц назад, 17 июля 2017 года, вышла версия 3.6.2.

3. Поддержка «больших парней»

«Большие парни» - Google, Yahoo, NASA, Industrial Light & Magic и даже Microsoft - используют Python. Подтверждение легко найти в интернете. Так, Google предпочитает C++, Java и Python , а Microsoft даже открыла Python Developer Center .

4. Python - один из самых популярных в мире языков программирования

Преимущества получения специальности в GeekUniversity следующие.

• Используются подходы ведущих учебных центров США. Студенту предстоит создать четыре проекта - как самостоятельно, так и в команде. Год в GeekUniversity - это год реального опыта разработки для резюме.
• На уроках будет создано не простое приложение вроде «Привет, мир», а полноценное клиент-серверное приложение - платежная система. Студент научится работать с БД, создавать приложения с GUI и безопасные многопоточные приложения.
• У студента будет личный наставник-куратор. Работа с наставником делает обучение эффективнее.
• Цель GeekUniversity - трудоустройство выпускника. Трудоустройство гарантируется всем выпускникам.
• GeekUniversity работает на основании государственной лицензии № 038188. Выпускнику выдается свидетельство государственного образца.

Получить дополнительную информацию об онлайн-университете можно, оставив заявку на сайте .

Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.

О себе

Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.

У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.

Первичное обучение языку

1) Изучил книги:

• Марк Лутц - Изучаем Python
• Марк Лутц - Программирование на Python
• Чед Фаулер – Программист Фанатик
• Билл Любанович – Простой Python

Свой первый проект

В создания сайта я

1) Изучил книги:

• Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
• Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
• Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.

Свой первый нормальный проект

Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.

После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.

Я хочу быть крутым

• Django Rest Framework
• Celery
• Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
• Class-based view Django
• Angular/React (На выбор что-то одно)

Ты не тру без C/C++

• Брайн Керниган – Язык программирования С
• Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс

Я готов к бою!

И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.

С этим вопросом я вышел на рынок

1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.

2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.

3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:

• 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
• 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
• ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)

Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.

4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.

5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.

6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
Но опять же от случая к случаю.

В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!

Но есть другой путь!

Так что в итоге

Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.

Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.

P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.

Стоит учить язык программирования Python? Ведь нередко можно услышать, что этот язык умирает. Этот вопрос обсудили пользователи сайта Quora и поделились своим мнением.

Билл Карвн, SQL-разработчик, консультант, тренер и автор

Язык ассемблера дает тебе прекрасную возможность написать компактный, эффективный и оптимизированный для проекта код. В написанном на этом языке коде, занимающем всего несколько килобайт, можно творить удивительные вещи. Но тот уровень эффективности, который можно получить, используя язык ассемблера, не оправдывает дополнительную работу, лишнее время и те навыки, которых он требует.

Это правда, что языки как набирают популярность, так и теряют ее. Продуктивность – вот главная задача в программировании, поэтому время от времени создаются новые языки, которые увеличивают производительность, по крайней мере, для некоторых видов работ.

Большая часть программистов сегодня использует языки более высокого уровня – им необходимо быть боле производительными. Языки высшего уровня могут компилироваться в машинный код (C или C++), а могут быть скомпилированы в байткод с независимой архитектурой и запущены в виртуальной машине (Java) ил же быть обработаны (JavaScript, PHP, Ruby, Python, Perl и др.).

Ошибочное мнение, что необходимо учить язык ассемблера, потому что «он лучше Python». Это глупая точка зрения, построенная на устаревших данных.

Билл Поучер, исполнительный директор ICPC, программное обеспечение в сферах энергетики, синтетической генетики и др.

Изучи Python. Обеспечь себя опытом в программировании. В этом языке есть своя элегантность.

Изучи C как язык для Unix-машин. Понимание UNIX относительно несложно.

Изучи MIX, чтобы понимать Knuth.

Изучи Java, чтобы не испытывать трудности в работе с другими, а также овладеть объектно-ориентированным программированием.

Изучи C++, чтобы программировать в любом стиле, каком только захочешь. Его сила в том, что это основной язык программирования. Его слабость в том, что для программирования на нем необходимо понимать его стиль.

Изучи LISP, чтобы укрепить свое понимание рекурсии.

Разве я сказал, что не стоит учить хотя бы что-то? Нет. Потому что единственная вещь, которую следует сделать, это приучить себя к постоянному изучению чего-либо, особенно к изучению того, как можно решать возникающие проблемы.

Шива Шинде, на языке Python легко кодить, но его тяжело читать

Язык программирования Python не умирает, это один из наиболее быстро развивающихся языков.

1. Его легко изучить

• На данный момент 8 из 10 лучших американских программ для вычислительной техники используют этот язык (Philip Guo, CACM)
• Программы на языке Python, как правило, имеют минимум шаблонов, которые обычно встречаются в других языках программирования. Поэтому вы можете чаще использовать нешаблонные решения задач.
• Если у вас есть опыт программирования, пусть и не этом языке, то вы достаточно быстро овладеете Python.

2. Полный функционал

• Это не только язык для статистических данных. У Python есть все возможности для сбора и очистки данных, для работы с базами данных и высокопроизводительными вычислениями, а также многим другим.
• Этот общепринятый язык программирования с огромным количеством встроенных библиотек . Он хорош для управления данными и базами данных, а также для работы с сетевым программированием. Это продуманный язык с огромным количеством доступных ресурсов.

3. Серьезные библиотеки научных данных

• Python обладает значительными научными библиотеками с огромным количеством данных для использования.
• Основой этих научных библиотек является SciPy Ecosystem, которая даже проводит свои собственные конференции.
• Pandas и Matplotlib - это составляющие SciPy. Они обеспечивают превосходные данные по самым разным темам, например, машинное обучение, интеллектуальный анализ текста и сетевой анализ.

Эрнан Сулаж, прагматичный программист

Этот язык достаточно популярен, его значимость растет в академических кругах. Правдив также тот факт, что полезность языка программирования зависит от того, что ты на нем хочешь делать.

Мне совершенно не нравится PHP, но я не настолько глуп, чтобы отрицать его универсальность и мощность, а также то, что этим языком достаточно просто овладеть.
Что касается изучения ассемблера, то этот язык напрямую зависит от того, с каким процессором вы работаете.

Если вы знаете, как работать с одним, то вы точно в течение некоторого времени сможете использовать его в семействе процессоров. Но со временем и они претерпевают некоторые изменения. В этом смысле это наименее долговечная семья языков.

Магнус Лычка, разработчик программного обеспечения и консультант в Гетеборге

Многим пользователям нравится Python. Для некоторых приложений он будет слишком медленным, и, к примеру, с языком ассемблера они будут работать быстрее, но также быстро эти приложения будут работать на языке С, при том, что код, написанный на языке С, будет рабочим для любых платформ.

Многие стартапы становились успешными с языком Python, после чего им приходилось переписывать некоторые программы в Java, C++ или C. А если бы эти стартапы начинали работать с языком ассемблера, то, скорее всего, у них бы финансирование закончилось задолго до того, как их очень быстрый, но сложный для чтения код был бы закончен.

Но, работая с языком ассемблера, вам придется столкнуться не только с различными архитектурами процессора, но и с техническими деталями, которые отличаются в разных операционных системах.

С некоторого времени в голове крутилась мысль о том, а не написать ли мне небольшую заметку на тему почему язык программирования Python стоит изучать, и более того, создавать на нём программные проекты.

Некоторые из вас знают, что совсем недавно я посетил крупнейшее событие в сообществе Python программистов - . Полностью все расходы были покрыты мною самостоятельно без привлечения спонсоров и работодателей. Пожалуй, чтобы посетить такое мероприятие, нужно иметь некоторую эмоциональную привязанность к предмету, и это правда.

Что такое Python?

Python это язык программирования общего назначения, нацеленный в первую очередь на повышение продуктивности самого программиста, нежели кода, который он пишет. Говоря простым человеческим языком, на Python можно написать практически что угодно (веб-/настольные приложения, игры, скрипты по автоматизации, комплексные системы расчёта, системы управления жизнеобеспечением и многое многое другое) без ощутимых проблем. Более того, порог вхождения низкий, а код во многом лаконичный и понятный даже тому, кто никогда на нём не писал. За счёт простоты кода, дальнейшее сопровождение программ, написанных на Python, становится легче и приятнее по сравнению с Java или C++. А с точки зрения бизнеса это влечёт за собой сокращение расходов и увеличение производительности труда сотрудников.

Для демонстрации лаконичности рассмотрим код на Python и Java, который открывает файл и сохраняет его содержимое в переменную:

File = open("file.txt") content = file.read()

Import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; public static void main(String args) throws IOException { String content = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("file.txt"))); }

Код на Java использует обновлённый интерфейс для работы с системой ввода-вывода. Старый способ выглядел бы ещё ужаснее:)

Кто использует Python?

Грош цена даже самому продвинутому языку программирования, если до него никому нет дела. Одним из составляющих успеха любой технологии является сообщество, созданное вокруг неё. Именно оно предопределяет будущий вектор развития путём совместных усилий. Сообщество вокруг Python одно из самых сильных в мире IT. Это сложный хорошо организованный и постоянно развивающийся организм. Помимо сотни тысяч индивидуальных разработчиков и небольших софтверных компаний, Python поддерживают такие гиганты IT как:

И многие многие другие. Впечатляет, не правда ли? Что же касается крупных и популярных проектов, написанных на Python то это такие монстры как:

• YouTube (большая часть кодовой базы полностью на Python)
• Первая версия поискового паука Google была написана на Python, а позже, из-за чрезвычайно высокой нагрузки и требований к скорости, была переписана на C++.
• Десктопный клиент Dropbox
• Reddit
• Instagram (500M юзеров на Python)
• Bitbucket (Python 2.7 и Django 1.7.11)
• EVE Online MMOPG
• Quora
• Spotify
• Критические сервисы PayPal, обрабатывающие до 2 миллиардов запросов в сутки. Подробнее можно узнать в подкасте от TalkPython, выпуск #54
• Сервисы Mozilla
• Популярный сервис идей Pinterest
• Сервис комментариев Disqus (использую в этом блоге, сервис реализован на Django)
• Внутренние сервисы Facebook (см. постер в моей )
• Система контроля версий Mercurial (до некоторых пор разработчики Python использовали её в своей работе)
• Сервисы Wargaming

и я уверен ещё множество других интересных и популярных приложений, которые я забыл здесь перечислить (велком в комментарии).

О чём это может говорить? О многом. А самое главное о том, что крупные корпорации не боятся строить свой бизнес вокруг Python , они уверены в том, что технология будет жить, а следовательно проблем с поиском специалистов ждать не стоит. Более того, разнообразие приложений также радует, что свидетельствует о широком круге задач, которые Python решает мастерски.

В заметке про книгу " ", я писал о том, что она была взята за основу в качестве учебного материала для вводного курса по программированию в MIT , компьютерным языком на тот момент выступал диалект Lisp - Scheme. Времена меняются, сейчас в качестве цифрового lingua franca лидирует что...? Правильно, Python. Именно его используют в качестве надёжного инструмента в столь удивительном ремесле.

Недостатки Python

У читателя незнакомого с Python может сложиться впечатление, что он панацея от всех бед, серебряная пуля и лекарство от рака. Но не всё так радужно и прекрасно. Как и у всего, у Python есть ряд своих недостатков, которые порой могут быть критическими и влиять на выбор не в пользу змеи.

Скорость

Одним из главных недостатков является его относительно низкая скорость выполнения. Python является языком с полной динамической типизацией, автоматическим управлением памятью. Если на первый взгляд это может казаться преимуществом, то при разработке программ с повышенным требованием к эффективности, Python может значительно проигрывать по скорости своим статическим братьям (C/C++, Java, Go). Что касается динамических собратьев (PHP, Ruby, JavaScript), то здесь дела обстоят намного лучше, Python в большинстве случаев выполняет код быстрее за счет предварительной компиляции в байт-код и значительной части стандартной библиотеки, написанной на Си. На конференциях мне довелось пообщаться с ребятами из крупных компаний вроде Wargaming, у многих из них наблюдается тренд перехода в сторону статики, и чаще всего это Go, Rust.

Интересный доклад про скорость и оптимизацию CPython (родная реализация языка на Си) был прочитан на PiterPy 2015 в Санкт-Петербурге:

Динамическая типизация

Для начинающих программистов, язык программирования с динамической типизацией на первый взгляд (и на второй и даже на третий) может казаться отдушиной, райским наслаждением, особенно для тех, кто ранее имел дело со "статикой". Но есть и обратная сторона луны. С ростом кодовой базы (а это часто неизбежный процесс в успешных проектах), следить за типом передаваемых друг другу данных бывает очень сложно (а при отсутствии внятных доков и тестов практически невозможно), отсюда появляются проблемы, когда, например, у None пытаются вызвать метод или обратиться к атрибуту в процессе выполнения кода. Для решения такого рода проблем динамические языки обрастают всевозможными костылями, свистелками и перделками в виде type annotations , проектов mypy по статическому анализу кода и так далее. Это же в свою очередь накладывает негативный оттенок на эстетическую сторону кода.

В связи с ограничениями языка, появляются альтернативные реализации интерпретаторов: PyPy, Pyston, Jython, Cython и многие другие. Сейчас тренд хорошо заметен именно в эту сторону, например Pyston разрабатывается в стенах т.н. Мекки Python программистов - компании Dropbox:)

Заключение

Несмотря на ряд проблем исторически присущих Python, он продолжает оставаться лидирующим инструментом в ряде ниш:

• Разработка веб-приложений (тут у нас бесусловный лидер в виде Django).
• Анализ данных и машинное обучение (пакеты scipy, scikit-learn, pandas, numpy признанные мировым ученым сообществом).
• Введение в программирование (pygame, turtle хорошо помогают мотивировать детей начинать кодить).
• Быстрое прототипирование идей в бизнесе за счёт обилия готовых библиотек, низкого порога вхождения в язык и высокой продуктивности программистов, пишущих на Python.
• Написание скриптов (сценариев) для автоматизации задач. Python по-умолчанию поставляется со всеми дистрибутивами unix-like систем и является отличной заменой Bash во всех смыслах.

Наверняка я ещё что-то забыл. В общем, Python рулит!

Ссылки

• Отличный доклад про GIL (Global Interpreter Lock). GIL один из серьёзных "затыков" в Python на пути к параллельному программированию.
• Доклад Гвидо ван Россума про type annotations на прошлогоднем PyCon US.
• Raymond Hettinger на прошлогоднем PyCon прочитал отличный доклад на тему pythonic подхода к написанию кода, показав как трансформировать Java-like в Python-like код. Безусловный must watch .
• Пост в техническом блоге Instagram о том как они справляются с нагрузками, используя Python и Django.
• 10 Myths of Enterprise Python в блоге PayPal.