Что можно делать на python: Возможности языка python | Python 3 для начинающих и чайников

Содержание

5 интересных вещей, которые вы можете сделать с Python

Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе. 

Преимущества Python

Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях. 

Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:

  • NumPy — для работы с высокоуровневыми математическими функциями и многомерными массивами.  
  • Django и Flask — веб-разработка и веб-приложения (например, Pinterest, YouTube и Instagram написаны на Django).
  • SQLAlchemy — для работы с базами данными с применением технологии ORM.
  • Cocos2d — мобильные и браузерные игры.
  • Tornado — для создания высокопроизводительных приложений, которые способны работать одновременно с сотней тысячей пользователей. 
  • Bubot — для программирования робототехники и домашней автоматизации, как вариант — использование на Raspberry Pi.

Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного. 😉 

1. Веб-разработка

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде,  например, React. Кстати такой стэк использует DropBox. 😉 

Пример — настройка доступа к файловой системе компьютера со смартфона

Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:

python3 -m http.server



python3 -m http.server

Эта команда запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети, что и ваш смартфон. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном устройстве, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или воспользуйтесь точкой доступа телефона на ноутбуке). Теперь откройте браузер в вашем телефоне. 

<your-computer-ip>:port



<your-computer-ip>:port

Проверьте свой IP, запустив — ip addr | grep inet. Проверьте ваш локальный IP (предположим, ваш IP — адрес-192.168.43.155). Затем вы должны открыть — 192.168.43.155:8000 на смартфоне и там вы увидите нужный каталог с файловой системой вашего ПК. 

2. Автоматизация 

Автоматизировать всё, что можно автоматизировать, и освободить время под более важные задачи и дела — это ли не прекрасно? 😉 И в этом тоже поможет python. Существует куча вещей, которые вы можете автоматизировать всего за 4-5 строк кода: от установки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео на YouTube.

Пример — конвертировать CSV в JSON

Вы можете преобразовать файл CSV в JSON с помощью всего одной команды в Python!

python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“your_csv_file.csv”)))))»



python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“your_csv_file.csv”)))))»

Замените его на filename. csv, и вы получите вывод JSON!

3. Создание игр

С помощью Python вы можете разрабатывать игры. Его библиотека Pygame очень крутая. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут создаваться с её использованием. Также вы можете создавать кроссплатформенные игры, используя Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Пример — игра «Виселица» в терминале

Терминал — часть некой системы для взаимодействия с внешней средой. Если кратко — окно коммуникации между человеком и операционной системой на компьютере.

Вот простая программа на Python, которая позволяет вам играть в виселицу в терминале.Скопируйте нижеуказанный код в текстовый файл с расширением “.py”, например: hangman.py.

<strong><em>from </em></strong>random <strong><em>import </em></strong>shuffle
# Кол-во попыток.
turns = 10
print(f»Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть {turns} попыток!»)
# Список слов, которые участвуют в игре.
wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»]
# Перемешиваем список.
shuffle(wordList)
# Берем последнее слово из списка.
word = wordList.pop()
guesses = «»
# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.
<strong><em>while </em></strong>turns > 0:
   wrong = 0
   <strong><em>for </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>word:
       <strong><em>if </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>guesses:
           print(char, end=» «)
       <strong><em>else</em></strong>:
           print(«_», end=» «)
           wrong += 1
   print(«\n»)
   <strong><em>if </em></strong>wrong == 0:
       print(«Ты выиграл! :)»)
       <strong><em>break</em></strong>
<strong><em>   </em></strong>print()
   guess = «»
   <strong><em>if </em></strong>len(guess) < 1:
       guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]
   <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>in </em></strong>guesses:
       print(«Эта буква уже была!»)
   guesses += guess
   <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>not in </em></strong>word:
       turns -= 1
       print(«Упс! Ошибка»)
       print(f»У тебя осталось {turns} попыток»)
       <strong><em>if </em></strong>turns == 0:
           print(«Ты проиграл! :(«)


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

<strong><em>from </em></strong>random <strong><em>import </em></strong>shuffle

# Кол-во попыток.

turns = 10

 

print(f»Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть {turns} попыток!»)

 

# Список слов, которые участвуют в игре.

wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»]

# Перемешиваем список.

shuffle(wordList)

# Берем последнее слово из списка.

word = wordList.pop()

 

guesses = «»

 

# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.

<strong><em>while </em></strong>turns > 0:

   wrong = 0

 

   <strong><em>for </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>word:

       <strong><em>if </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>guesses:

           print(char, end=» «)

       <strong><em>else</em></strong>:

           print(«_», end=» «)

           wrong += 1

 

   print(«\n»)

 

   <strong><em>if </em></strong>wrong == 0:

       print(«Ты выиграл! :)»)

 

       <strong><em>break</em></strong>

 

<strong><em>   </em></strong>print()

 

   guess = «»

   <strong><em>if </em></strong>len(guess) < 1:

       guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]

 

   <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>in </em></strong>guesses:

       print(«Эта буква уже была!»)

   guesses += guess

 

   <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>not in </em></strong>word:

       turns -= 1

 

       print(«Упс! Ошибка»)

       print(f»У тебя осталось {turns} попыток»)

 

       <strong><em>if </em></strong>turns == 0:

           print(«Ты проиграл! :(«)

Запустите игру командой: python3 hangman. py где hangman.py название вашего файла. Результат будет выглядеть примерно так:

Игра «Виселица» в терминале 

4. Веб-парсинг

Каждый разработчик встречает огромное количество данных на сайтах. И представьте, как было бы круто, если бы вы могли легко получить доступ ко всей этой информации — запарсить её с помощью Python. 

Парсинг (англ. «web scraping») — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям. Парсить можно данные с сайтов, поисковой выдачи, форумов и социальных сетей.

Данные в Сети неструктурированы, и пайтон предоставляет простой способ для анализа и использования этих данных и даже для дальнейшего анализа и операций. Вот некоторые популярные Python-библиотеки для парсинга:

  • Beautiful Soup
  • Scrapy

Пример — узнать значение валюты в сравнении с долларом США

Давайте используем парсинг для получения значений валюты. Для этого примера нужно установить две библиотеки для запросов и для парсинга. Выполните в консоли команду: 

pip install beautifulsoup4 requests



pip install beautifulsoup4 requests

Создайте файл с названием currency_scrap.py и вставьте  в него код ниже:

<strong><em>import </em></strong>requests
<strong><em>from </em></strong>bs4 <strong><em>import </em></strong>BeautifulSoup
URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1»
r = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(r.content, «html.parser»)
ratelist = soup.findAll(«table», {«class»: «ratesTable»})[0].findAll(«tbody»)
<strong><em>for </em></strong>tableVal <strong><em>in </em></strong>ratelist:
   trList = tableVal.findAll(«tr»)
   <strong><em>for </em></strong>trVal <strong><em>in </em></strong>trList[:6]:
       print(trVal. text)


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

<strong><em>import </em></strong>requests

<strong><em>from </em></strong>bs4 <strong><em>import </em></strong>BeautifulSoup

 

URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1»

r = requests.get(URL)

 

soup = BeautifulSoup(r.content, «html.parser»)

ratelist = soup.findAll(«table», {«class»: «ratesTable»})[0].findAll(«tbody»)

 

<strong><em>for </em></strong>tableVal <strong><em>in </em></strong>ratelist:

   trList = tableVal.findAll(«tr»)

   <strong><em>for </em></strong>trVal <strong><em>in </em></strong>trList[:6]:

       print(trVal.text)

Вывод:

5.

Дата сайнс и машинное обучение

Python хорошо подходит для различных манипуляций с данными, анализа и реализации сложных алгоритмов. Синтаксический анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и другими.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинном обучении, используя множество популярных библиотек, таких как:

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn

Есть много инструментов глубокого обучения, которые поддерживают Python. Вот популярные библиотеки и фреймворки:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras

Еще одна причина, по которой Python популярен, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения могут быть реализованы с помощью 20-40 строк кода.

⌘⌘⌘

Проекты, которые мы привели в пример — лишь малая часть того, что можно сделать на python. Но если вы новичок, они помогут вам улучшить свои знания, навыки и прокачать уверенность в себе. 

Изучайте Python и не забывайте выбирать надёжную структуру для ваших проектов. Меняйте будущее вместе с нами!

VPS

Dedicated

Адаптивный перевод статьи «5 Cool things You can do with Python»

Что ещё почитать:

  • Лёгкое изучение программирования: 13 бесплатных онлайн-игр
  • Какой язык выбрать начинающему веб‑разработчику: Perl, Python или JavaScript
  • Шпаргалка по Python для Django
  • 10 лучших IDE и редакторов кода для веб‑разработчиков 

Что можно написать на Python — от калькулятора до майнинга данных / Skillbox Media

#подборки

  • 12

Вы начали учить Python и планируете написать первый проект? Подобрали для вас мануалы, которые помогут новичку.

Vkontakte

Twitter

Telegram

Скопировать ссылку

 vlada_maestro / shutterstock

Наталья Березовская

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведёт некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

Задаваться вопросом, что пишут на Python, кажется даже не вполне корректным: на нем можно создать практически все. Благодаря многочисленным библиотекам, фреймворкам, собственному компилятору и поддержке крупных корпораций вроде Google сегодня Python стал языком общего назначения. Гибкий, простой и быстрый, он собрал сотни тысяч фанатов по всему миру.

Python отлично показывает себя в следующих областях:

  • системное программирование;
  • веб-программирование — backend;
  • Data Science и анализ данных;
  • графические интерфейсы;
  • веб-сценарии;
  • искусственный интеллект.

Мы приводим примеры пяти мануалов, с помощью которых вы можете реализовать несложные проекты, начав изучать Python на практике.

В этом пособии для новичков даны пошаговые инструкции по тому, как упростить и автоматизировать множество скучных задач в электронных таблицах, поисковых системах, при загрузке онлайн-контента, заполнения форм и многих других. Вы будете работать со скриптами, файлами, объектами и классами, проводить скрейпинг сайтов — в общем, на практике применять теоретические знания.

С помощью Python и этого руководства вы можете сделать простое приложение для пользователей — калькулятор. Это дверь в GUI-программирование — создание интуитивно понятных графических интерфейсов. В процессе вы поработаете с модулем tkinter, который уже предустановлен в последних версиях Python.

Это открытие фреймворка Flask. На Python написаны такие сервисы, как Instagram* и YouTube, поэтому он отлично подходит для создания собственного микроблога в экспериментальных, а возможно, и коммерческих целях. В мегаруководстве Мигеля Гринберга детально разбирается Flask, а после его изучения вы сможете написать свое первое веб-приложение.

Для работы с анализом данных подойдет, разумеется, не только Twitter — любая открытая площадка в интернете, — но мы приведем этот пример. При помощи модулей вы сможете отсортировать и структурировать нужную информацию. Используя Tweepy — отфильтровать посты юзеров по определенным параметрам. А с помощью GraphQL можно будет привести результат работы в вид графического интерфейса.

Технологии криптошифрования используют не только как финансовый инструмент — найти им применение можно во множестве областей. Если вам интересен блокчейн, попробуйте создать собственный. Для этого вам понадобится работать с библиотекой requests и HTTP-клиентами и вооружиться вот этим руководством.

Читайте также:

* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

Vkontakte

Twitter

Telegram

Скопировать ссылку

Python Basic

На Python создают веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Вы научитесь программировать на востребованном языке с нуля, напишете Telegram-бота для турагентства и сможете начать карьеру в разработке.

Узнать про курс


Учись бесплатно:
вебинары по&nbspпрограммированию, маркетингу и&nbspдизайну.

Участвовать

Обучение: Python Basic
Узнать больше

Компания Zoom отключила российским вузам доступ к платным аккаунтам
01 ноя 2022

MediaTek ограничила доступ к GPS для российских пользователей
28 окт 2022

Разработчик создал бесплатный онлайн-инструмент для раскрашивания чёрно-белых фотографий
27 окт 2022

Понравилась статья?

Да

Для чего используется Python? Руководство для начинающих

Python, один из самых популярных языков программирования в мире, создал все, от алгоритма рекомендаций Netflix до программного обеспечения, управляющего беспилотными автомобилями. Python — это язык общего назначения, что означает, что он предназначен для использования в различных приложениях, включая науку о данных , программное обеспечение и веб-разработку , автоматизацию , а также выполнение задач в целом.

Давайте подробнее рассмотрим, что такое Python, на что он способен и как начать его изучение.

Что такое Python?

Python — это язык программирования, часто используемый для создания веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизации задач и проведения анализа данных. Python — это язык общего назначения, то есть его можно использовать для создания множества различных программ, и он не предназначен для решения каких-либо конкретных задач. Эта универсальность, наряду с удобством для новичков, сделала его одним из наиболее часто используемых языков программирования сегодня. Опрос, проведенный отраслевой аналитической фирмой RedMonk, показал, что в 2021 году это был второй по популярности язык программирования среди разработчиков [1].

Знаете ли вы? Название Python происходит от Монти Пайтона. Когда Гвидо ван Россум создавал Python, он также читал сценарии BBC «Летающий цирк Монти Пайтона ». Он думал, что имя Python было достаточно коротким и слегка загадочным.

Для чего используется Python?

Python обычно используется для разработки веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизации задач, анализа и визуализации данных. Поскольку его относительно легко освоить, Python был принят многими непрограммистами, такими как бухгалтеры и ученые, для различных повседневных задач, таких как организация финансов.

«Написание программ — очень творческое и полезное занятие», — говорит преподаватель Мичиганского университета и Coursera Чарльз Северанс в своей книге Python для всех. «Вы можете писать программы по многим причинам: от заработка до решения сложной задачи анализа данных, от развлечения до помощи кому-то еще в решении проблемы».

Что можно сделать с питоном? Некоторые вещи включают:

  • Анализ данных и машинное обучение

  • Веб -разработка

  • Автоматизация или сценария

  • Программное обеспечение и прототипирование

  • повседневные задачи

Вот более подробный взгляд на некоторые из них.

специализация

Python для всех

Научитесь программировать и анализировать данные с помощью Python. Разрабатывайте программы для сбора, очистки, анализа и визуализации данных.

4,8

(197 810 оценок)

1 361 567 уже зачислены

Уровень BEGINNER

Узнать больше

Среднее время: 8 месяцев

Учитесь в своем собственном темпе

Навыки, которые вы приобретете:

СУБД), синтаксис и семантика Python, базовый язык программирования, компьютерное программирование, структура данных, кортеж, парсинг веб-страниц, Sqlite, SQL, анализ данных, визуализация данных (DataViz)

Анализ данных и машинное обучение

Python стал одним из основных продуктов в наука о данных, позволяющая аналитикам данных и другим специалистам использовать язык для проведения сложных статистических расчетов, создания визуализаций данных, построения алгоритмов машинного обучения, обработки и анализа данных, а также выполнения других задач, связанных с данными.

Python может создавать широкий спектр различных визуализаций данных, таких как линейные и гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы и трехмерные графики. Python также имеет ряд библиотек, которые позволяют программистам быстрее и эффективнее писать программы для анализа данных и машинного обучения, такие как TensorFlow и Keras.

Веб-разработка

Python часто используется для разработки серверной части веб-сайта или приложения — частей, которые пользователь не видит. Роль Python в веб-разработке может включать отправку данных на серверы и с серверов, обработку данных и взаимодействие с базами данных, маршрутизацию URL-адресов и обеспечение безопасности. Python предлагает несколько фреймворков для веб-разработки. Обычно используемые включают Django и Flask.

Некоторые рабочие места веб-разработки, использующие Python, включают инженеров бэкенда, инженеров полного стека, разработчиков Python, инженеров-программистов и инженеров DevOps.

Подробнее: Как стать веб-разработчиком

Автоматизация или создание сценариев

Если вы обнаружите, что выполняете задачу постоянно, вы можете работать более эффективно, автоматизировав ее с помощью Python. Написание кода, используемого для создания этих автоматизированных процессов, называется сценарием. В мире кодирования автоматизация может использоваться для проверки ошибок в нескольких файлах, преобразования файлов, выполнения простых математических операций и удаления дубликатов в данных.

Даже относительные новички могут использовать Python для автоматизации простых задач на компьютере, таких как переименование файлов, поиск и загрузка онлайн-контента или отправка электронных писем или текстов с заданными интервалами.

Тестирование программного обеспечения и прототипирование

При разработке программного обеспечения Python может помочь в таких задачах, как контроль сборки, отслеживание ошибок и тестирование. С помощью Python разработчики программного обеспечения могут автоматизировать тестирование новых продуктов или функций. Некоторые инструменты Python, используемые для тестирования программного обеспечения, включают Green и Requestium.

специализация

Python для всех

Научитесь программировать и анализировать данные с помощью Python. Разрабатывайте программы для сбора, очистки, анализа и визуализации данных.

4,8

(197 810 рейтингов)

1,361 567 уже зарегистрировано

Уровень новичка

Узнайте больше

Среднее время: 8 месяцев (S)

Узнайте в своем собственном темпе

. , Программирование на Python, База данных (СУБД), Синтаксис и семантика Python, Базовый язык программирования, Компьютерное программирование, Структура данных, Кортеж, Парсинг веб-страниц, Sqlite, SQL, Анализ данных, Визуализация данных (DataViz)

Повседневные задачи

Python предназначен не только для программистов и специалистов по данным. Изучение Python может открыть новые возможности для представителей профессий с меньшим объемом данных, таких как журналисты, владельцы малого бизнеса или маркетологи в социальных сетях. Python также может позволить непрограммистам упростить определенные задачи в своей жизни. Вот лишь некоторые из задач, которые вы можете автоматизировать с помощью Python:

  • Следите за фондовым рынком или ценами на криптовалюту

  • Отправьте себе текстовое напоминание, чтобы брать с собой зонтик в любое время, когда идет дождь

  • Обновите свой список покупок в продуктах

  • Переименование больших партий из файлов

  • Преобразование текстовых файлов в электронные таблицы

  • . Ранественные присвоение Chain

  • . Почему Python так популярен?

    Python популярен по ряду причин. Вот более глубокий взгляд на то, что делает его таким универсальным и простым в использовании для программистов.

    • Python имеет большое и активное сообщество , которое вносит свой вклад в пул модулей и библиотек Python и выступает в качестве полезного ресурса для других программистов. Обширное сообщество поддержки означает, что если кодеры сталкиваются с камнем преткновения, найти решение относительно легко; кто-то обязательно сталкивался с той же проблемой раньше.

    Готовы начать?

    Для тех, кто только начинает, сертификат Google IT Support Professional Certification подготовит слушателей курсов к должности начального уровня, обучая таким задачам ИТ-поддержки, как сборка компьютеров, беспроводная сеть, установка программ и обслуживание клиентов.

    профессиональный сертификат

    Google IT Automation с Python

    Изучите востребованные навыки, такие как Python, Git и автоматизация ИТ, чтобы продвинуться по карьерной лестнице Подробнее

    Среднее время: 6 месяцев

    Учитесь в своем собственном темпе

    Приобретаемые навыки:

    Использование контроля версий, устранение неполадок и отладка, программирование на Python, управление конфигурацией, автоматизация, базовые структуры данных Python, фундаментальное программирование Основные понятия, базовый синтаксис Python, объектно-ориентированное программирование (ООП), настройка среды разработки, регулярное выражение (REGEX), тестирование в Python, автоматизация задач системного администрирования с помощью Python, скрипты Bash, использование Git, системы контроля версий, взаимодействие с GitHub , Отмена изменений, Создание запросов на вытягивание, Повышение производительности программного обеспечения, Управление дефицитными ресурсами, Расширенное устранение неполадок, Und определение ошибок, поиск основной причины проблемы, масштабируемая автоматизация, базовый мониторинг и оповещение, облачные вычисления, использование марионеток, сериализация, построение решения, создание и перевод медиафайлов, взаимодействие с веб-службами

    Часто задаваемые вопросы (FAQ)

    Python 3 считается более современным и обогнал по популярности Python 2. JetBrains, компания по разработке программного обеспечения, обнаружила, что только 3 процента опрошенных пользователей Python все еще работают с Python 2. Python 2 был закрыт в январе 2020 года, а это означает, что он больше не будет обновляться с исправлениями ошибок, исправлениями безопасности или новыми функциями [2]. ].‎

    Изучение основ Python может занять от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от того, что вы хотите изучать и как часто вы изучаете. Но поскольку у Python так много применений — и инструментов для поддержки этих применений — вы можете потратить годы на изучение его различных приложений.

    Знание того, какие задачи вы хотите выполнить и хотите ли вы использовать Python в профессиональных целях, может определить, насколько долгим будет ваше путешествие по Python.

    «Сегодня быть профессиональным программистом намного проще, чем 20 лет назад, — говорит Северанс. «Вам не нужна степень бакалавра или многолетний опыт, чтобы начать заниматься программированием. С ростом популярности Python вы можете получить необходимые навыки, чтобы начать писать программное обеспечение в рамках своей работы через несколько месяцев».

    Подробнее: Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?‎

    Из сотен существующих языков программирования Python остается популярным среди многих компаний и организаций. Некоторые знакомые имена, использующие Python, включают Google, Meta, Venmo, Spotify, Netflix и Dropbox.‎

    Поскольку Python — это язык общего назначения, он используется в самых разных областях и отраслях. Вот лишь несколько должностей, в которых может использоваться Python:

    • Разработчик
    • Data analyst
    • Data scientist
    • Ethical hacker/penetration tester
    • Software engineer
    • Data journalist
    • Cloud architect
    • QA engineer‎

    Written by Coursera • Updated on

    This содержание было сделано доступным только для информационных целей. Учащимся рекомендуется провести дополнительные исследования, чтобы убедиться, что курсы и другие полномочия соответствуют их личным, профессиональным и финансовым целям.

    Для чего используется Python? | 10 практических применений Python

    Узнайте о некоторых наиболее популярных применениях Python, пока мы выясняем, почему он такой популярный и разнообразный язык программирования.

    Поделиться этой публикацией

    Несмотря на то, что Python начинался как хобби-проект, названный в честь Монти Пайтона, в настоящее время Python является одним из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире. Помимо веб-разработки и разработки программного обеспечения, Python используется для анализа данных, машинного обучения и даже дизайна.

    Мы подробно рассмотрим некоторые области применения Python, а также объясним, почему это такой популярный и универсальный язык программирования. Мы также выбрали некоторые из наших лучших курсов для изучения Python и некоторые идеи для проектов Python для начинающих.

    Python — основы

    Прежде чем мы углубимся в детали того, что вы можете делать с помощью Python, давайте разберемся с некоторыми основными моментами. Если вы надеетесь выучить язык программирования, эти основы помогут вам понять, почему Python может быть отличным выбором.

    Что такое Python?

    Как мы указывали в нашей итоговой публикации о том, для чего используются различные языки программирования, Python — это объектно-ориентированный (основанный на данных), высокоуровневый (более простой для понимания людьми) язык программирования. Впервые запущенный в 1992 году, он построен таким образом, что писать и понимать его относительно интуитивно. Таким образом, это идеальный язык программирования для тех, кто хочет быстрой разработки.

    Если вам интересно, кто использует Python, вы обнаружите, что многие крупнейшие организации в мире используют его в той или иной форме. NASA, Google, Netflix, Spotify и многие другие используют этот язык для поддержки своих сервисов.

    Почему Python так популярен?

    Согласно индексу TIOBE, который измеряет популярность языков программирования, Python является третьим по популярности языком программирования в мире, уступая только Java и C. Существует множество причин повсеместного распространения Python, в том числе: 

    • Простота использования . Для тех, кто плохо знаком с кодированием и программированием, Python может стать отличным первым шагом. Его относительно легко освоить, что делает его отличным способом начать накапливать свои знания в области программирования.
    • Его простой синтаксис . Python относительно легко читать и понимать, так как его синтаксис больше похож на английский. Его простая компоновка означает, что вы можете понять, что делает каждая строка кода.
    • Его процветающее сообщество . Поскольку это язык с открытым исходным кодом, любой может использовать Python для написания кода. Более того, существует сообщество, которое поддерживает и развивает экосистему, добавляя свои собственные материалы и библиотеки.
    • Его универсальность . Как мы рассмотрим более подробно, у Python есть много применений. Если вы заинтересованы в визуализации данных, искусственном интеллекте или веб-разработке, вы можете найти применение этому языку.

    Зачем изучать Python?

    Итак, мы знаем, почему Python сейчас так популярен, но зачем вам учиться его использовать? Помимо упомянутой выше простоты использования и универсальности, есть несколько веских причин для изучения Python: 

    • Python-разработчики пользуются спросом . В самых разных областях есть спрос на тех, кто владеет навыками Python. Если вы хотите начать или изменить свою карьеру, это может оказаться жизненно важным навыком, который вам поможет.
    • Это может привести к хорошо оплачиваемой карьере . Данные показывают, что средняя годовая зарплата тех, кто владеет навыками Python, в Великобритании составляет около 65 000 фунтов стерлингов.
    • Будет много вакансий . Учитывая, что Python можно использовать во многих новых технологиях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных, вполне вероятно, что это навык, ориентированный на будущее. Изучение Python сейчас может принести вам пользу в вашей карьере.

    Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

    Как мы уже упоминали, Python — относительно простой язык программирования по сравнению со многими другими. Таким образом, можно изучить основы всего за несколько недель. Многие из наших коротких курсов, таких как «Начало работы с Python», длятся 6-8 недель, при этом каждую неделю требуется всего несколько часов обучения.

    Если вы ищете более подробное исследование, также доступны варианты. Наш экспертный курс по глубокому обучению и программированию на Python занимает 21 неделю, при этом каждую неделю требуется 5-6 часов обучения.

    Для чего используется Python?

    Понятно, что Python — популярный и востребованный навык для изучения. Но для чего используется программирование на Python? Мы уже кратко затронули некоторые области, в которых его можно применять, и мы расширили эти и другие примеры Python ниже. Python можно использовать для:  

    1. ИИ и машинное обучение 

    Поскольку Python является таким стабильным, гибким и простым языком программирования, он идеально подходит для различных проектов машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Фактически, Python является одним из любимых языков среди специалистов по данным, и существует множество доступных библиотек и пакетов для машинного обучения и искусственного интеллекта Python.

    Если вас интересует это применение Python, наши программы Deep Learning и Python Programming for AI with Microsoft Azure ExpertTrack помогут вам развить свои навыки в этих областях. Вы можете открыть для себя возможности использования Python и глубокого обучения, одновременно продвигая свою карьеру в области искусственного интеллекта.

    2. Аналитика данных 

    Подобно искусственному интеллекту и машинному обучению, аналитика данных — еще одна быстро развивающаяся область, в которой используется программирование на Python. В то время, когда мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде, нужны те, кто может собирать, обрабатывать и систематизировать информацию.

    Python для науки о данных и аналитики имеет смысл. Язык прост в освоении, гибок и хорошо поддерживается, что означает, что его относительно быстро и легко использовать для анализа данных. При работе с большими объемами информации это полезно для манипулирования данными и выполнения повторяющихся задач.

    Вы можете узнать об анализе данных с помощью Python с помощью нашего ExpertTrack, который поможет вам развить практические навыки анализа данных.

    3. Визуализация данных 

    Визуализация данных — еще одна популярная и развивающаяся область интересов. Опять же, это играет на многих сильных сторонах Python. Помимо гибкости и открытого исходного кода, Python предоставляет множество графических библиотек со всевозможными функциями.

    Независимо от того, хотите ли вы создать простое графическое представление или более интерактивный график, вы можете найти библиотеку, соответствующую вашим потребностям. Примеры включают Pandas Visualization и Plotly. Возможности огромны, что позволяет преобразовывать данные в осмысленные идеи.

    Если визуализация данных с помощью Python кажется привлекательной, ознакомьтесь с нашим 12-недельным курсом ExpertTrack по этой теме. Вы узнаете, как использовать библиотеки Python для интерпретации и анализа наборов данных.

    4. Приложения для программирования 

    С помощью Python можно программировать любые приложения. Язык общего назначения можно использовать для чтения и создания файловых каталогов, создания графических интерфейсов и API и многого другого. Будь то приложения для блокчейна, аудио- и видеоприложения или приложения для машинного обучения, вы можете создавать их все с помощью Python.

    У нас также есть ExpertTrack по программированию приложений на Python, который поможет вам начать карьеру программиста. В течение 12 недель вы получите представление о том, как использовать Python, и начнете программировать свои собственные приложения с его помощью.

    • CloudSwyft Global Systems, Inc.

      Наука о данных в Microsoft Azure с использованием программирования на Python

    5. Веб-разработка 

    Python — отличный выбор для веб-разработки. Во многом это связано с тем, что существует множество сред веб-разработки Python, таких как Django, Pyramid и Flask. Эти фреймворки использовались для создания сайтов и сервисов, таких как Spotify, Reddit и Mozilla.

    Благодаря обширным библиотекам и модулям, поставляемым с фреймворками Python, такие функции, как доступ к базе данных, управление контентом и авторизация данных, возможны и легко доступны. Учитывая его универсальность, неудивительно, что Python так широко используется в веб-разработке.

    6. Разработка игр 

    Несмотря на то, что Python далеко не является отраслевым стандартом в разработке игр, он все же находит применение в отрасли. С помощью языка программирования можно создавать простые игры, а значит, он может быть полезным инструментом для быстрой разработки прототипа. Точно так же некоторые функции (например, создание дерева диалогов) возможны в Python.

    Если вы новичок в Python или в разработке игр, вы также можете узнать, как создать текстовую игру на Python. При этом вы можете работать над различными навыками и совершенствовать свои знания в различных областях.

    7. Разработка языка

    Простой и элегантный дизайн Python и его синтаксис означают, что он вдохновил на создание новых языков программирования. Такие языки, как Cobra, CoffeeScript и Go, используют синтаксис, аналогичный Python.

    Этот факт также означает, что Python является полезным языком шлюза. Итак, если вы новичок в программировании, понимание Python может помочь вам легче перейти в другие области.

    8. Финансы

    Python все чаще используется в мире финансов, часто в таких областях, как количественный и качественный анализ. Это может быть ценным инструментом для определения тенденций и прогнозов цен на активы, а также для автоматизации рабочих процессов с использованием различных источников данных.

    Как уже упоминалось, Python — идеальный инструмент для работы с большими наборами данных, и существует множество доступных библиотек, помогающих в компиляции и обработке информации. Таким образом, это один из предпочтительных языков в финансовой сфере.

    • Фонд малины Пи

      Объектно-ориентированное программирование на Python: создайте свою собственную приключенческую игру

    • Калифорнийский университет, Ирвин

      Промежуточный Python

    9. SEO

    Еще одна немного неожиданная запись в нашем списке применений Python находится в области поисковой оптимизации (SEO). Это область, которая часто выигрывает от автоматизации, что, безусловно, возможно с помощью Python. Будь то внедрение изменений на нескольких страницах или категоризация ключевых слов, Python может помочь.

    Новые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), также могут быть актуальны для тех, кто работает в области SEO. Python может быть мощным инструментом для развития этих навыков НЛП и понимания того, как люди выполняют поиск и как поисковые системы возвращают результаты.

    10. Дизайн  

    Когда вы спрашивали «Для чего используется Python?», вы, вероятно, не ожидали, что в списке появится дизайн. Однако Python можно использовать для разработки приложений для графического дизайна. Удивительно, но этот язык используется во многих программах для создания 2D-изображений, таких как Paint Shop Pro и Gimp.

    Python используется даже в программах для 3D-анимации, таких как Lightwave, Blender и Cinema 4D, что показывает, насколько универсален этот язык.

    Проекты Python для начинающих

    Итак, если вам интересно, что делать с Python и кто использует Python, мы дали множество идей о том, как его использовать. Но что, если вы только начинаете изучать язык и хотите стать разработчиком Python?

    Ниже мы изложили некоторые идеи проекта Python для начинающих. Это может помочь вам расширить свои знания и испытать свои способности в языке программирования: 

    • Создайте игру-угадайку 
    • Разработка текстовой приключенческой игры
    • Создайте простой калькулятор Python
    • Напишите простой интерактивный тест
    • Сделать будильник

    После того, как вы освоите основы Python, каждый из них может бросить вам вызов и помочь отточить уже полученные навыки.

    Заключительные мысли

    На этом мы завершаем наш обзор того, для чего можно использовать программирование на Python.

Читайте также: