Для чего используется Python?

Если вы ищете язык программирования для изучения, то лучше Python вам не найти. Выпущенный в 1991 году создателем Гвидо ван Россумом и переизданный в 2008 году под названием Python 3, язык программирования Python с тех пор набирает популярность.

Что за язык программирования Python?

Python - это язык программирования общего назначения. В отличие от таких специфических языков, как HTML или SQL, которые выполняют конкретные функции, Python может решать широкий круг задач. Его применение варьируется от автоматизации задач и анализа данных до разработки программного обеспечения.

Существует несколько типов языков общего назначения. Python - объектно-ориентированный язык программирования, то есть он разделяет свой код на автономные сущности, называемые "объектами". Каждый объект включает в себя данные и код, который обрабатывает эти данные. 

Объекты делают код более удобным для сопровождения и легким для переноса из одного проекта в другой. Объектно-ориентированный язык - это часть того, что делает Python эффективным, ориентированным на пользователя языком.

Что такое пакеты и модули Python?

Переносимый, хорошо организованный код составляет основу Python. Вместо того чтобы писать все с нуля, пользователи могут взять готовый код Python из ресурсов, известных как пакеты или модули. 

Модули помогают программистам:

• Организовать сложные программы в более мелкие управляемые блоки.
• Минимизировать количество исходного кода, необходимого для проекта.

Что такое библиотеки и фреймворки Python?

Программисты Python могут упаковывать модули в библиотеки и фреймворки. На самом простом уровне:

• Модуль - это участок многократно используемого кода.
• Библиотека - это коллекция модулей.
• Фреймворк состоит из библиотек.

Вы можете использовать модуль и библиотеку для создания собственной структуры кода. Фреймворк больше похож на строительные леса - что-то, что вы можете взять как единое целое и добавить свои детали. 

Фреймворки популярны в задачах разработки веб-сайтов и приложений, потому что они избавляют от повторяющейся работы, позволяя разработчикам быстрее приступить к творчеству.

Каковы области применения Python?

Пример объектно-ориентированного программирования на Python, используемый при разработке видеоигр.

Python с самого начала был разработан для массового использования. Гвидо ван Россум хотел, чтобы его язык был:

• Интуитивно понятным в использовании.
• Не менее мощным, чем такие конкуренты, как C++ и JavaScript.
• С открытым исходным кодом.
• Таким же понятным, как повседневный английский.

Во многом ему это удалось. Простой синтаксис и читаемость Python сделали язык популярным как среди разработчиков, так и среди тех, кто не занимается разработкой. Сегодня обширное сообщество программистов на Python охватывает множество отраслей.

Внутренняя веб-разработка

Любое веб-приложение состоит из двух частей: передней и задней:

• Передняя часть - это пользовательский интерфейс, который вы видите как посетитель сайта. 
• Бэк-энд управляет закулисными функциями, например, базами данных, в которых хранится информация для входа пользователей.

Для веб-разработчиков Python в первую очередь является языком back-end. Он предоставляет код, который извлекает запрашиваемую пользователем информацию из необходимых баз данных, а затем возвращает ее пользователю. 

Сила Python заключается в его популярных веб-фреймворках. 

• Django ускоряет веб-разработку, поэтому программисты могут запускать новые приложения или сайты за считанные часы.
• Flask - это микрофреймворк, который работает как интерфейс прикладного программирования, также называемый API. Он оптимизирует и упрощает создание веб-приложений.
• Pyramid - для проектов, которые "начинают с малого, а заканчивают большим". Он помогает приложениям масштабироваться и сохранять работоспособность независимо от степени их роста.

Некоторые фреймворки, в том числе Django и Pyramid, являются полностековыми. Они работают как на переднем, так и на заднем плане, предлагая разработчикам более широкие функциональные возможности. 

Наука о данных

Наука о данных использует технологии и аналитику для получения бизнес-понятий из больших данных. Специалисты по науке о данных проводят свои дни за поиском, организацией и моделированием данных, чтобы получить более глубокие знания и решить бизнес-задачи.

Специалисты по исследованию данных используют Python для создания сложных алгоритмов машинного обучения, способных обрабатывать большие объемы данных. Python является наиболее предпочтительным языком, поскольку он прост и масштабируем, а также предлагает множество библиотек машинного обучения и обработки данных. Например:

• Keras строит нейронные сети и продвинутые модели данных.
• Pandas может манипулировать и анализировать большие объемы данных.
• NumPy позволяет работать со специальными многозначными переменными, называемыми массивами.

В Python также есть несколько готовых фреймворков автоматизации, включая PYUnit и UnitTest, которые позволяют специалистам по исследованию данных быстро и легко проводить эксперименты. Чем быстрее тест, тем быстрее он приносит результаты.

Аналитика данных

В то время как специалисты по анализу данных тратят свое время на работу с необработанными данными, аналитики берут существующие точки данных и извлекают из них полезные сведения. За последние несколько лет аналитика данных превратилась в основную бизнес-функцию, определяющую больше бизнес-решений, чем когда-либо прежде. 

Python помогает аналитикам данных выполнять свою работу более эффективно и извлекать больше пользы из больших массивов данных. Аналитики используют многие из тех же стандартных библиотек, что и специалисты по анализу данных, в том числе:

• Pandas
• NumPy
• Scrapy
• BeautifulSoup .

Библиотеки Python для аналитиков данных обычно направлены на автоматизацию рабочих процессов, поиск данных и их переформатирование, чтобы сделать их более полезными.

Визуализация данных

Данные ценны только в том случае, если лица, принимающие решения, могут взглянуть на них и понять тенденции, закономерности и взаимосвязи. Визуализация данных облегчает эту задачу, преобразуя исходные данные в графики, диаграммы, диаграммы и другие доступные графические представления.

Python предлагает множество библиотек для построения графиков, которые позволяют создавать любые виды визуализации, от базовых гистограмм до интерактивных диаграмм. Некоторые из наиболее популярных библиотек визуализации данных включают:

• Matplotlib: Отлично подходит для создания базовых визуализаций, таких как гистограммы, линейные диаграммы и диаграммы рассеяния.
• Seaborn: Основана на Matplotlib, но имеет более продвинутый интерфейс, который позволяет быстрее создавать красивые графики
• Plotly: Идеально подходит для создания интерактивных графиков всех видов, готовых к публикации.

Вы можете создавать простые графики и диаграммы в качестве базового пользователя, а также совершенствовать свои навыки и создавать очень сложные визуализации для экспертной аудитории.

Машинное обучение и искусственный интеллект

За последние несколько лет мир добился значительных успехов в области искусственного интеллекта - компьютеров, способных имитировать человеческий интеллект. Одной из самых популярных форм ИИ сегодня является машинное обучение, которое учит компьютеры учиться на основе закономерностей.

Машинное обучение может:

• Прогнозировать результаты лечения пациентов в здравоохранении.
• Предлагать музыку и фильмы, основываясь на прошлом выборе зрителя.
• Решать вопросы по обслуживанию клиентов в режиме онлайн.
• Переводить языки с большей точностью, чем когда-либо прежде.

Python - язык программирования номер один для машинного обучения. Он стабилен и гибок, поэтому разработчики могут положиться на него в сложных проектах. Он также прост в изучении, поэтому разработчики могут быстрее приступить к глубокой работе.

Самое главное - Python предлагает широкий спектр библиотек, специально разработанных для машинного обучения. Среди наиболее популярных можно назвать следующие:

• SciKit-Learn: Упрощает интерфейс алгоритмов машинного обучения.
• Tensorflow: Создает продвинутые нейронные сети для таких компаний, как Dropbox и Google.
• MlPy: Предсказывает результаты, анализируя закономерности.

Используя эти библиотеки, ученые внедряют новые алгоритмы и расширяют возможности машинного обучения.

Научные вычисления

Научные вычисления используют компьютеры для решения реальных проблем, как правило, в научной или инженерной сфере. Исследователи и инженеры используют научные вычисления для разработки математических моделей и проверки гипотез, часто в сценариях, где эксперименты в реальном мире были бы опасны или невозможны.

Наряду с MATLAB, Python является одним из основных языков для разработки таких математических моделей. Он прост в изучении, имеет множество вспомогательной документации и предлагает множество вариантов ввода/вывода для упрощения обработки данных.

В Python также есть несколько библиотек, предназначенных для решения вычислительных задач:

• NumPy - "фундаментальный язык для научных вычислений на Python".  
• SciPy предоставляет множество алгоритмов научного программирования.
• Matplotlib необходим для визуализации данных.

Подобные инструменты необходимы в современном мире научных вычислений, который обрабатывает постоянно растущие объемы данных. 

Python также поддерживает более продвинутые научные вычисления. Его возможности машинного обучения позволяют исследователям выявлять новые закономерности и корреляции. Кроме того, этот язык очень гибок для создания API, которые позволяют подключаться к облачным системам и даже к передовым квантовым компьютерам.

Автоматизация задач

Программисты, инженеры и исследователи всегда ищут способы автоматизировать повторяющиеся задачи, например, проверку ошибок в файлах или очистку данных. Процесс создания таких автоматических систем называется скриптингом.

Python - идеальный язык для написания сценариев. Благодаря простому синтаксису и удобству чтения даже относительные новички могут использовать его для написания базовых автоматизаций. В язык встроено множество скриптовых функций, а многие библиотеки содержат скриптовые ресурсы.

С помощью Python можно автоматизировать практически любую повторяющуюся задачу, в том числе:

• Отправку электронной почты
• Чтение или запись файлов
• Заполнение файлов PDF и CSV
• Извлечение данных с веб-страниц
• Получение сведений об операционных системах

Благодаря обширным библиотекам Python и поддержке различных структур данных существует множество других вариантов автоматизации. А если ваша цель автоматизации не совпадает ни с одной из существующих структур Python, вы можете создать свою собственную. 

Финансы

Python широко признан одним из лучших и наиболее полезных языков программирования для финансовой индустрии. Он доступен для изучения не специалистам в области технологий и способен решать как базовые, так и сложные задачи, такие как:

• Прогнозирование стоимости акций и других активов.
• Анализ отраслевых тенденций и закономерностей.
• Автоматизация рабочих процессов анализа данных.

Python особенно популярен в количественных финансах, которые занимаются анализом больших массивов данных. Библиотеки машинного обучения, включая PyBrain и SkiKit, позволяют проводить расширенную машинную аналитику, а такие библиотеки, как Pandas и Matplotlib, упрощают создание сложных визуализаций.

Обучение программированию

Python является важной частью инструментария преподавателя программирования. По имеющимся данным, 71 % преподавателей используют Python для обучения машинному обучению и науке о данных, а 88 % студентов изучают Python для поступления в эти сферы.

Python является ценным языком для обучения по нескольким причинам:

• Его синтаксис прост, поэтому студенты тратят меньше времени на изучение команд и больше на кодирование.
• Его подробная документация позволяет студентам практиковаться в самостоятельном решении проблем.
• Поскольку кривая обучения не так крута, как в других языках, преподаватели могут быстрее и глубже изучать сложные темы.
• Преподаватели могут использовать Python для обучения нескольким видам программирования.
• Компьютерное программирование на Python находит реальное применение во многих областях, от разработки программного обеспечения до анализа данных.

Разработка игр

Разработка видеоигр - не самое популярное применение Python, в основном потому, что такие конкуренты, как C++ и C#, быстрее и мощнее. Тем не менее, такие популярные видеоигры, как Battlefield 2 и Civilization IV, использовали Python для отдельных элементов.

Кроме того, библиотека PyGame на языке Python стала основным ресурсом для многих начинающих разработчиков игр. PyGame бесплатна, работает на любой платформе и доступна всем, кто имеет базовые знания о программировании на Python.

Интересно, что популярный игровой движок Godot основывает свой родной язык сценариев GDScript на Python. Люди, изучившие Python и желающие создавать видеоигры, будут чувствовать себя в Godot как дома.