Python – это высокоуровневый скриптовый язык программирования. Он обеспечивает динамическое управление типами данных и поддерживает различные парадигмы программирования, включая объектно-ориентированную, императивную, процедурную или функциональную. Сложно? Проще об этом языке программирования рассказывают специалисты образовательного портала GeekBrains (группа Mail.ru).
Существует множество интересных вещей, ради которых однозначно стоит выучить Python, и в некоторых областях это действительно выбор «номер один». Компании в значительной степени полагаются на Python в следующих областях:
- Веб-приложения
Примером является Instagram. Мы загружаем миллионы фотографий, комментируем и ищем пользователей. Все это отправляется из браузера на сервер, где Python отвечает за обработку всех данных.
- Анализ данных
У Python имеется обширный арсенал инструментов для сбора и визуализации информации. Поэтому он используется для обработки больших объемов данных, машинного обучения или прогнозной аналитики.
- Администрирование на серверах
Есть несколько способов выполнения команд на серверах. Если нужно сделать что-то более сложное, программист может написать простой скрипт или более сложную программу на Python.
- Тестирование приложений
Это важная часть любой серьезной разработки приложений. У Python в этом отношении непревзойденный функционал.
Что общего у всех этих преимуществ? Красота и простота кода. А еще тот факт, что решив научиться программировать на Python, вы очень скоро сможете делать по-настоящему интересные вещи.
Python используется крупнейшими мировыми компаниями
Что общего между Pinterest, YouTube, Bitbucket и Instagram? У всех них есть какая-то часть, написанная на Python. Конечно, вам нужны и другие технологии для разработки веб-сайтов. Например, за внешний вид сайта и особенности взаимодействия с пользователем, отвечает JavaScript и CSS.
Эти гиганты используют Python. И поступают правильно.
Python работает в сети
Сервер – получает и обрабатывает запросы от пользователей сайтов и других служб. Все это звучит слишком абстрактно? Представьте, что вы вводите URL-адрес сайта, на который хотите посмотреть, в строку поиска браузера. Вы нажимаете ввод и в следующую секунду получаете переход на выбранный адрес. Python обработал ваш запрос, что-то вычислил, поискал в базе и отправил вам данные в форме страницы, которую вы сейчас просматриваете. Конечно, другие языки программирования могли бы справиться с этой задачей, но не все они так же просты и эффективны, как Python.
Python идет в ногу со временем.
Современные технологии последних лет меняют целые отрасли. Робототехника становится все более важной в различных индустриях. С использованием языка Python и фреймворков для робототехники вы сможете создавать автономных мобильных роботов, облегчая жизнь человечеству.
Анализ данных
Представьте себе, что вы руководите компанией с тысячей сотрудников. Как отслеживать время, затраченное на работу для определения эффективности? Раньше у кадровиков уходило несколько дней, чтобы вручную проверить журналы, табеля. Опытный специалист по Python обработает данные за один день. Во-первых, он определяет критерии, по которым он будет искать данные. Затем он сравнивает их с предписанными стандартами. И тогда специалист по персоналу знает, сколько сверхурочных, ночных смен и ремонтных работ имело место в последнем квартале и соответствовало ли это закону.
Зачем это нужно? Качественная аналитика является синонимом снижения затрат и более эффективного управления учреждениями. Поэтому анализ больших объемов данных сегодня используется во многих компаниях, от государственных учреждений до транспорта и здравоохранения. Эта тенденция усиливается, и в будущем программисты, работающие на Python, будут еще более востребованными, чем сегодня.
Машинное обучение
Как это работает? Робот, который запрограммирован с помощью машинного обучения, обычно падает с первой попытки преодолеть препятствие. Но он помнит, что послужило причиной падения. Во второй раз он пытается преодолеть препятствие по-другому. Машинное обучение – это не просто абстрактная наука о роботах. Голосовой помощник в iPhone Siri реагирует аналогично человеку. При пометке лиц на фотографиях Facebook сообщает имена друзей и регулярно предлагает вам переходить на их страницы. Навигация в Картах Google рассчитывает время в пути до пункта назначения с учетом пробок на дорогах. Все это реализовано с применением технологии машинного обучения. Вы не можете создавать подобные программы без глубокого знания статистики или теории вероятностей. Но основой является Python. Он используется 57% специалистов по машинному обучению, что ставит его на вершину языков программирования в данной области.
Автоматизированное тестирование
Тысячи различных ситуаций могут возникать с приложениями, которые получают данные и выводят данные (то есть – абсолютно со всеми). И тестеры должны проверить каждый сценарий. По одному. Делать это вручную было бы отсылкой к каменному веку.
К счастью, сегодня мы ушли намного дальше. Все, что нужно сделать, это написать тестовый код на Python для проверки всех возможных сценариев и выявления ошибок до того, как возникнут у конечных пользователей. И после запуска приложения работа тестировщика не заканчивается. В Python есть много библиотек, которые очень облегчают работу с тестами, такими как pytest или unittest.
Компьютерные игры?
Будем объективными. Многие языки подходят для создания компьютерных игр и некоторые из них в большей степени, чем Питон. Но это не значит, что вы не сделаете игровой софт на Python. Наоборот. Python очень гибкий, и с его помощью можно создать практически все. Короче говоря, это отличный инструмент, который должен присутствовать в вашем портфолио, будь вы новичок или опытный IT-специалист.
С чего начать? Мы предлагаем бесплатный курс от Mail.ru. Что нужно? Достаточно желания освоить перспективный язык и всего двух часов для интенсива по Python на портале GeekBrains.Регистрируйтесь, пробуйте свои силы, и возможно, именно вам предстоит изменить мир к лучшему с помощью новых программных продуктов.