Для чего учить Python в 2023 году?

Python - язык программирования общего назначения, в рейтинге TIOBE он занимает первое место
https://www.tiobe.com/tiobe-index/

Рассмотрим,  где по факту можно реально применить Python.

1. В качестве языка на бекэнде - широко известны фреймворки Django, Flask, Aiohttp, FastAPI, менее распространены такие фреймворки как CherryPy, Bottle и другие
2. Data Science, работа с данными, аналитика

Python располагает отличными библиотеками для работы с данными. Для продвинутого анализа данных подойдут pandas, numpy. Для их визуализации -  matplotlib, seaborn. Если требуется обработать параллельно большие объемы данных, и pandas уже не хватает - можно применить прекрасную библиотеку dask, которая умеет работать в том числе в кластерном режиме, распараллеливая нагрузку между воркерами. Если и dask уже не хватает, то имеется обертка для фреймворка параллельных вычислений apache spark - pyspark. С pyspark уже можно строить пайплайны для обработки многих сотен гигабайт данных. Оркестрировать процессы доставки данных поможет Apache Airflow - помимо прочих достоинств, он обладает удобным веб-интерфейсом,

3. Машинное обучение

Примеры популярных  библиотек для машинного обучения — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. С их помощью можно создать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, динамического ценообразования и т.д.

4. Автоматизация тестирования приложений

Например, одна из крутых библиотек selenium позволяет имитировать действия пользователя в браузере, чтобы проверить качество работы

5. Управление конфигурацией, развертывание приложений

Ansible решит проблему быстрого развертывания приложения на удаленном сервере. С помощью ansible playbook можно, например, зайти удаленно на сервер (или множество серверов) по ssh, поставить нужные зависимости, создать папки и положить туда файлы, выдать права, заполнить конфиги приложений, настроить запуск сервисов в systemd и многое другое.

Сферы применения языка конечно же не заканчиваются данным списком - все их вряд ли возможно перечислить в одной статье.

Учить Python однозначно стоит, но конечно же  не ограничиваться им одним. Как правило продвинутые разработчики имеют опыт работы с несколькими языками, как компилируемыми, так и интерпретируемыми, и могут подобрать подходящий для конкретной задачи.

Много примеров решения задач на Python, разбору его популярных модулей, я размещаю здесь

Также, если язык заинтересовал, в предыдущем посте была подборка отличных бесплатных (или почти бесплатных) ресурсов для изучения Python