Где используется Python?

Python – это универсальный язык программирования с множеством вариантов использования в самых разных областях. Если вы освоили основы Python и вам не терпится создать что-то с помощью этого языка, то пришло время выяснить, каким должен быть ваш следующий шаг?

В этой статье вы узнаете, как можно использовать Python для:

разработки ПО общего назначения
машинного обучения и науки о данных
автоматизации рабочего процесса
создания встраиваемых систем и роботов

Python в реальном мире

Питон – это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Как следует из этого определения, вы можете использовать Python для разных целей, от веб-разработки до науки о данных, машинного обучения и робототехники. Реальные варианты использования Python безграничны.

Вам, наверное, интересно, что люди успешно создают с помощью Python? Если вы взглянете на компании, использующие этот язык, то найдете компании мирового класса, такие как Google, Apple, YouTube, Facebook, Instagram, Netflix, Disney и другие.

Google с самого начала использовал Python, и он завоевал место одного из основных серверных языков технологического гиганта. Гвидо ван Россум, создатель Python, работал там в течение нескольких лет, наблюдая за развитием языка.

Instagram и Facebook любят Python за его простоту. В этих сервисах используется один из самых распространенных web-фреймворков – Django, который полностью написан на Python.

Netflix использует этот язык для анализа данных и внутренних сервисов. По словам его команды, простота использования Python приводит к молниеносному конвейеру разработки. Netflix проводит тонну анализа, чтобы давать рекомендации своим пользователям, поэтому ему нужен продуктивный инструмент, который хорошо работает. Пайтон спешит на помощь!

Python имеет жизненно важное значение для науки и освоения космоса, с множеством интересных примеров использования в робототехнике и управлении оборудованием.

В этой статье вы увидите, как можно использовать свои навыки работы на Python в широком спектре областей.

Экосистема Python предоставляет богатый набор фреймворков, инструментов и библиотек, которые позволяют вам писать практически любые приложения. Вы можете использовать Python для создания приложений для Интернета, а также настольных и мобильных платформ. Вы даже можете использовать Python для создания видеоигр.

Веб разработка

Разработка веб-приложений на Питоне – один из самых востребованных навыков, открывающий перед вами множество возможностей. В этой области вы найдете несколько полезных фреймворков Python, библиотек и инструментов для разработки классных веб-приложений, API и многого другого. Вот некоторые из наиболее популярных веб-фреймворков Python:

Фреймворк	Описание
Django	Django – это высокоуровневый фреймворк, который способствует быстрой разработке веб-приложений с чистым и прагматичным дизайном. Это позволяет сосредоточиться на написании ваших приложений без необходимости изобретать велосипед.
FastAPI	FastAPI – это быстрый и производительный веб-фреймворк для создания веб-API. Он построен поверх современных функций Python и обеспечивает асинхронное программирование.
Flask	Flask – это легкий фреймворк для создания веб-приложений WSGI. Это позволяет вам быстро приступить к работе и при необходимости масштабироваться до сложных приложений.
Tornado	Tornado – это веб-фреймворк и асинхронная сетевая библиотека. Он использует неблокирующий сетевой ввод-вывод, поэтому вы можете писать приложения, которые могут масштабироваться до десятков тысяч открытых подключений.

Разработка CLI приложений

Еще одна область, в которой Python блистает, – это разработка приложений с интерфейсом командной строки (CLI). Приложения CLI есть везде и позволяют вам автоматизировать повторяющиеся и скучные задачи в вашей повседневной работе, создавая небольшие и большие инструменты для вашей командной строки.

В Пайтон у вас есть впечатляющий набор библиотек CLI и фреймворков, которые могут сделать вашу жизнь более приятной и помочь вам быстро создавать различные инструменты:

Библиотека	Описание
`argparse`	argprse – это стандартный библиотечный модуль, который позволяет вам писать удобные интерфейсы командной строки. Вы можете определить аргументы, которые вы хотите принять, в командной строке и красиво проанализировать их. Он автоматически генерирует справочные, служебные сообщения и выдает ошибки, когда ваши пользователи вводят неверные данные.
Click	Click – это пакет Python для создания красивых интерфейсов командной строки с минимальным количеством необходимого кода. Он легко настраивается и поставляется с разумными настройками по умолчанию из коробки. Его цели включают в себя то, чтобы сделать процесс написания инструментов командной строки быстрым и увлекательным.
Typer	Typer – это библиотека для создания приложений CLI, которые понравятся пользователям. Он обеспечивает автоматические справочные сообщения и автоматические подсказки для всех shell-оболочек. Это сводит к минимуму дублирование кода и облегчает отладку.

Разработка графического интерфейса

Создание традиционных приложений с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) для настольных ПК также является хорошим вариантом в Питоне. Если вы заинтересованы в создании такого рода приложений, то Python предлагает вам широкий выбор библиотек графического интерфейса, фреймворков и наборов инструментов на выбор:

Библиотека	Описание
Kivy	Kivy – это библиотека для быстрой разработки приложений с инновационными пользовательскими интерфейсами, такими как мультитач-приложения. Он работает на Linux, Windows, macOS, Android, iOS и Raspberry Pi.
PyQt	PyQt – это набор биндингов Python для платформы приложений Qt. Он включает в себя классы для создания приложений с графическим интерфейсом. Он также предоставляет классы для работы с сетью, потоков, баз данных SQL и многого другого. PyQt поддерживает платформы Windows, Linux и macOS.
PySimpleGUI	PySimpleGUI – это библиотека, целью которой является преобразование графических фреймворков tkinter, Qt, wxPython в более простой интерфейс. Он использует основные типы данных Python для определения окон и упрощения обработки событий.
Qt for Python (`PySide6`)	Qt для Python – это проект, который предоставляет официальный набор binding-ов Python (PySide6) для фреймворка Qt.
tkinter	tkinter – это стандартный интерфейс Python к Tk GUI toolkit. Он позволяет создавать приложения с графическим интерфейсом без необходимости использования сторонних зависимостей. Интерфейс доступен на большинстве платформ Unix, а также в системах Windows.
wxPython	wxPython – это привязка Python для библиотеки wxWidgets C++. Это позволяет вам создавать приложения для Windows, macOS и Linux с единой кодовой базой. Библиотека придает приложениям нативный внешний вид, поскольку использует собственный API платформы.

Быстрый способ начать создавать свои приложения с графическим интерфейсом – это использовать tkinter. Этот модуль поставляется в стандартной библиотеке Python. Потренируйтесь в использовании tkinter и наблюдайте, как ваше видение материализуется на экране. Как только вы намокнете, вы можете расшириться и начать работать с другими наборами инструментов Python GUI.

Разработка игр на Питоне

Создание компьютерных игр – отличный способ научиться программировать не только на Python, но и на любом другом языке. Для разработки игр вам нужно будет использовать переменные, циклы, условные операторы, функции, объектно-ориентированное программирование и многое другое.

Компьютерные игры сыграли важную роль в программировании. Многие люди занимаются программированием, потому что они любят игры и хотят воссоздать свои любимые игры или создать свои собственные. Разработка компьютерных игр может стать веселым и полезным приключением, в котором вы сможете получить незабываемые впечатления от игры, которую вы только что создали.

В экосистеме Python вы найдете несколько инструментов, библиотек и фреймворков для быстрого создания игр. Вот часть из них:

Библиотека	Описание
Arcade	Arcade – это библиотека Python для создания 2D-видеоигр. Она идеально подходит для людей, обучающихся программированию, потому что им не нужно изучать сложную игровую среду, чтобы начать создавать свои собственные игры.
PyGame	PyGame – это набор модулей Python, предназначенных для написания видеоигр. Он добавляет функциональность поверх библиотеки SDL. Это позволяет создавать полнофункциональные игры и мультимедийные программы. Библиотека обладает высокой переносимостью и работает на нескольких платформах и операционных системах.
pyglet	pyglet – это мощная библиотека Python для создания игр и других визуально насыщенных приложений в Windows, macOS и Linux. Он поддерживает работу с окнами, обработку событий пользовательского интерфейса, графику OpenGL, загрузку изображений и воспроизведение видео и музыки.

Погружение в науку о данных и математику

Наука о данных – это область, которая включает в себя очистку, подготовку и анализ данных для извлечения из них знаний. Наука о данных сочетает в себе статистику, математику, программирование и навыки решения проблем для извлечения полезной информации из данных.

Python играет фундаментальную роль в области науки о данных и математики. Этот язык стал популярным среди ученых благодаря своей удобочитаемости, производительности, гибкости и переносимости. Экосистема Python, окружающая науку, чрезвычайно выросла. Вы найдете зрелые решения на Python практически во всех основных областях математики и естественных наук.

Python включает в себя инструменты для машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI), научных вычислений, анализа данных и визуализации данных. Язык также предоставляет эффективные инструменты для сбора, интеллектуального анализа данных и манипулирования данными.

Машинное обучение

Машинное обучение может стать первым шагом для тех, кто интересуется искусственным интеллектом. Машинное обучение изучает алгоритмы, которые учатся на собственном опыте. Эти алгоритмы строят модели на основе выборок обучающих данных для принятия прогнозов и решений.

Машинное обучение может быть пугающей областью для начала, потому что пространство быстро и постоянно меняется. Вот краткое описание некоторых из наиболее популярных инструментов для машинного обучения с помощью Python:

Библиотека	Описание
Keras	Keras – это мощная платформа глубокого обучения промышленного уровня с API, предназначенная для людей. Это позволяет вам быстро проводить новые эксперименты и пробовать больше идей. В нем приведены рекомендации по снижению когнитивной нагрузки.
NLTK	NLTK – это платформа для создания программ на Python для работы с данными на человеческом языке. Он предоставляет библиотеки для классификации, токенизации, выделения, пометки, синтаксического анализа и семантического рассуждения.
PyTorch	PyTorch – это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая ускоряет путь от создания исследовательских прототипов до развертывания в производстве.
scikit-learn	scikit-learn – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает контролируемое и неконтролируемое обучение. Это эффективный инструмент для прогнозного анализа данных, доступный всем и многократно используемый в различных контекстах.
TensorFlow	TensorFlow – это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он обладает всеобъемлющей, гибкой экосистемой инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которые помогут вам создавать и развертывать приложения на базе ML.

Научные вычисления

Еще одна область, в которой Пайтон играет значительную роль, – это научные вычисления. Ученые используют передовые вычислительные возможности, доступные благодаря суперкомпьютерам, кластерам компьютеров и даже настольным и портативным компьютерам, чтобы понимать и решать сложные проблемы.

Вот некоторые из библиотек и инструментов, которые вы можете использовать для научных вычислений на Python в наши дни:

Библиотека	Описание
NumPy	NumPy – это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Он предлагает комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое. Он обеспечивает высокоуровневый синтаксис, который делает его доступным и продуктивным.
SciPy	SciPy – это основанная на Python коллекция ПО с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии.
SimPy	SimPy – это платформа моделирования дискретных событий на основе процессов, основанная на Python. Это может помочь вам моделировать реальные системы, такие как аэропорты, службы поддержки клиентов, автомагистрали и многое другое.

Анализ и визуализация данных

Анализ данных – это процесс сбора, проверки, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации, составления прогнозов, выводов, поддержки процессов принятия решений и многого другого. Анализ данных тесно связан с визуализацией данных, которая имеет дело с графическим представлением данных.

В Python вы также найдете зрелые и хорошо зарекомендовавшие себя библиотеки для анализа данных и визуализации данных. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Bokeh	Bokeh – это интерактивная библиотека визуализации данных для веб-браузеров. Он предоставляет инструменты для создания элегантной и универсальной графики. Это может помочь вам быстро создавать интерактивные графики, информационные панели и приложения для обработки данных.
Dash	Dash – это фреймворк на Python для быстрого создания веб-аналитических приложений. Он идеально подходит для создания приложений визуализации данных с пользовательскими интерфейсами, которые отображаются в браузере.
Matplotlib	Matplotlib – это библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций данных на Python.
pandas	pandas – это мощный и гибкий инструмент с открытым исходным кодом для анализа данных и манипулирования ими. Он обеспечивает быстрые, гибкие и выразительные структуры данных для работы с реляционными или помеченными данными.
Seaborn	Seaborn – это библиотека визуализации данных на Python, основанная на Matplotlib. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков, которые позволяют вам изучать и понимать ваши данные. Он тесно интегрируется со структурами данных pandas.

Веб скрапинг

Одним из наиболее важных источников информации для изучения данных является Интернет. Процесс сбора и анализа необработанных данных из Интернета с помощью автоматизированного инструмента (сканера) известен как веб скрапинг

Python обладает отличным набором инструментов и библиотек для извлечения данных из Интернета. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Beautiful Soup	Beautiful Soup – это библиотека Python для извлечения данных из HTML- и XML-файлов в деревья синтаксического анализа. Библиотека предоставляет методы и идиомы Pythonic для навигации, поиска, изменения и извлечения информации из деревьев синтаксического анализа.
`requests`	requests – это элегантная и мощная HTTP-библиотека для Python. Она предоставляет интуитивно понятный и лаконичный API, предназначенный для людей.
Scrapy	Scrapy – это быстрый высокоуровневый фреймворк для обхода веб-страниц. Это позволяет вам сканировать веб-сайты и извлекать структурированные данные с их страниц.
`urllib.request`	urllib.request – это стандартный библиотечный модуль, который определяет функции и классы, помогающие вам загружать данные по URL. urllib.request позволяет работать с базовой и дайджест-аутентификацией, перенаправлениями, файлами cookie и многим другим.

Ускорьте и автоматизируйте свой рабочий процесс

Компьютеры чрезвычайно хороши в выполнении повторяющихся и скучных задач. Они могут делать одно и то же в течение длительного времени, не совершая ошибок. Это ценная функция, которая может помочь вам сделать вашу повседневную работу более приятной и продуктивной.

С помощью Питона вы можете автоматизировать множество задач в своем рабочем процессе. Вы можете автоматизировать свои операции DevOps и управлять ими, создать эффективную среду разработки на Python, управлять процессом упаковки и развертывания в цикле разработки, тестировать свое программное обеспечение, управлять системами баз данных и многое другое.

DevOps

DevOps включает в себя разработку программного обеспечения и основные ИТ-операции. DevOps позволяет управлять всем жизненным циклом ваших приложений и программных продуктов. DevOps включает в себя разработку, тестирование, упаковку и развертывание, а также другие связанные с этим операции.

Python – одна из основных технологий, которые люди используют для DevOps. Его гибкость и доступность делают Python отличным решением для этой работы, позволяя командам разработчиков улучшать свой рабочий процесс и быть более эффективными и продуктивными.

В экосистеме Python вы обнаружите, что некоторые популярные инструменты DevOps написаны на Python. Вы можете использовать Python для управления большинством этих инструментов. Вот некоторые из них:

Ansible	Ansible – это инструмент для подготовки программного обеспечения, управления конфигурацией и развертывания приложений. Это позволяет использовать инфраструктуру в виде кода.
Docker Compose	Docker Compose – это инструмент для определения и запуска многоконтейнерных приложений Docker. Вы можете настроить службы вашего приложения с помощью файл

Среда разработки

Создание продуктивной и действенной среды для вас и ваших товарищей по команде является фундаментальной частью разработки программного обеспечения. С этой целью в Python есть отличный набор инструментов, который позволяет вам изолировать ваши пакеты, библиотеки и версию Python в виртуальных средах для каждого проекта.

Вот некоторые из самых популярных инструментов:

`conda`	conda – это пакет с открытым исходным кодом и система управления окружающей средой. Он позволяет вам быстро устанавливать, запускать и обновлять пакеты и их зависимости.
`pip`	pip – это инструмент управления пакетами для Python. Это позволяет вам устанавливать пакеты из PyPI и других индексов.
Pipenv	Pipenv – это инструмент, цель которого – привнести лучшее из всех упаковочных миров в мир Python. Это позволяет вам создавать виртуальные среды для ваших проектов и управлять ими. Он обеспечивает возможность совместного использования pip и virtualenv через единый интерфейс.
pipx	pipx – это инструмент, который помогает вам устанавливать и запускать приложения, написанные на Python, в изолированных средах. Он создает изолированную среду для каждого приложения и связанных с ним пакетов, делает приложения доступными в вашей командной строке или shell.
pyenv	pyenv – это инструмент для установки нескольких версий Python и управления ими. Он позволяет вам быстро переключаться между ними. Он также позволяет вам определять версии Python для каждого проекта.

Системы баз данных

Большинство приложений, которые вы создадите в своей карьере, будут каким-то образом взаимодействовать с данными. Это взаимодействие обычно происходит через систему управления базами данных (СУБД), которая позволяет вам определять, создавать, поддерживать и контролировать доступ к вашей базе данных или базам данных.

Для подключения к базам данных и управления ими с помощью Python у вас есть несколько вариантов, которые включают как стандартные библиотечные пакеты, так и сторонние пакеты и библиотеки.

Инструменты объектно-реляционного отображения (ORM) – еще один важный тип инструментов, который вы, вероятно, будете использовать для работы с базами данных на Python. Эти инструменты позволяют вам использовать объектно-ориентированное программирование для создания баз данных и управления ими.

Вот несколько библиотек Python, которые вы можете использовать для подключения баз данных и работы с ними:

Библиотека	БД	Описание
MongoEngine	MongoDB	MongoEngine – это средство сопоставления документов и объектов для работы с MongoDB с использованием объектно-ориентированного программирования на Python.
MySQL Connector/Python	MySQL	MySQL Connector – это автономный драйвер Python для связи с серверами MySQL.
Psycopg	PostgreSQL	Psycopg – это адаптер базы данных PostgreSQL для языка программирования Python.
PyMongo	MongoDB	PyMongo – это дистрибутив Python, содержащий инструменты для работы с базами данных MongoDB. Он предоставляет собственный драйвер Python для этого типа системы баз данных.
SQLAlchemy	SQL	SQLAlchemy – это инструментарий Python для SQL и объектно-реляционный картограф для баз данных SQL.
`sqlite3`	SQLite	sqlite3 – это облегченная дисковая база данных, которая не требует отдельного серверного процесса. Это позволяет получать доступ к базам данных, используя нестандартный вариант SQL. sqlite3 находится в свободном доступе и поставляется в стандартной библиотеке Python.

Тестирование ПО

Когда вы начинаете программировать на Python, вы, вероятно, начинаете с создания небольших программ и скриптов, которые можете запускать и тестировать вручную, чтобы убедиться, что они работают так, как вы ожидаете. Однако, когда ваши программы растут и усложняются, тестирование их вручную становится практически невозможным. Именно тогда на сцену выходит автоматизированное тестирование.

К сожалению, разработчики допускают ошибки, и ни один код не идеален. Итак, вам понадобится процесс тестирования, который поможет выявить ошибки и избежать их внедрения в производство. Тестирование также может повлиять на дизайн вашего кода и помочь вам проверить нефункциональные функции, такие как производительность, безопасность, удобство использования, соответствие нормативным требованиям и многое другое. Таким образом, тестирование является важным компонентом разработки программного обеспечения.

В Пайтон есть одни из лучших инструментов, когда дело доходит до тестирования. Вы можете использовать эти инструменты для написания согласованных тестов и их автоматического запуска. Вот небольшой список этих инструментов:

doctest	doctest – это стандартный модуль, который ищет в ваших строках документов фрагменты текста, похожие на интерактивные сеансы Python, и выполняет их, чтобы убедиться, что они работают правильно.
pytest	pytest – это надежная и зрелая платформа тестирования, которая позволяет вам писать и автоматизировать тесты. Он может масштабироваться от небольших модульных тестов до сложных функциональных тестов для ваших приложений и библиотек.
tox	tox – это универсальный инструмент командной строки для управления virtualenv и тестирования. Он позволяет вам проверить, правильно ли устанавливаются ваши пакеты в разных версиях Python и интерпретаторах. tox может запускать ваши тесты в каждой из настроенных сред.
`unittest`	unittest – это платформа модульного тестирования, доступная в стандартной библиотеке Python. Она поддерживает автоматизацию тестирования, настройку и демонтаж тестов, агрегирование тестов в коллекции и многое другое.

Разработка встраиваемых систем и роботов

Писать свои собственные приложения для Интернета или настольных компьютеров – это круто, но писать код, который управляет тем, как работают аппаратные системы и роботы, может быть еще круче! Такие области, как Интернет вещей, домашняя автоматизация, самоуправляемые автомобили и робототехника, становятся все более популярными благодаря достижениям науки и техники.

Python постепенно вошел в мир датчиков, электродвигателей, схем, микроконтроллеров и роботов. Сегодня вы можете найти несколько проектов на Python, которые движутся в этом направлении. Вот некоторые из них:

Library	Description
BBC micro:bit	BBC micro: bit – это карманный компьютер, который знакомит вас с тем, как программное и аппаратное обеспечение работают вместе. Он программируется с помощью Python.
CircuitPython	CircuitPython – это язык программирования, предназначенный для упрощения экспериментов и обучения кодированию на недорогих платах микроконтроллеров.
MicroPython	MicroPython – это бережливая и эффективная реализация Python. Он включает в себя небольшое подмножество стандартной библиотеки Python. Он оптимизирован для работы на микроконтроллерах и в ограниченных средах.
PythonRobotics	PythonRobotics – это компиляция различных алгоритмов робототехники с визуализациями. Он ориентирован на автономную навигацию. Его цель – позволить вам понять основные идеи, лежащие в основе каждого роботизированного алгоритма, который он предоставляет.
Raspberry Pi	Raspberry Pi – это компьютер общего назначения на базе Linux. Он имеет полноценную операционную систему с графическим интерфейсом, которая способна запускать множество различных программ одновременно. Python встроен в Raspberry Pi.

Что не следует делать с Python

Python – очень универсальный язык, и с его помощью вы можете многое сделать. Однако вы не можете сделать все. Есть вещи, для которых Python вообще не очень хорошо подходит.

Как интерпретируемый язык, Python испытывает проблемы с взаимодействием с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверы устройств. У вас возникла бы проблема, если бы вы захотели написать операционную систему на Python. Вам лучше придерживаться C или C ++ для низкоуровневых приложений.

Однако, свидетельством гибкости Python является то, что есть люди, которые работают над проектами, расширяющими удобство использования Python до низкоуровневых взаимодействий. MicroPython и CircuitPython – это лишь некоторые из этих проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности для Python.

Заключение

Базовое понимание того, что вы можете делать с помощью Python, является ключом к дальнейшему совершенствованию ваших навыков работы с Python. Вы можете использовать Питон в самых разных областях, начиная от разработки приложений и заканчивая робототехникой!