Python — один из самых популярных языков программирования. На нем можно написать практически что угодно, но все же есть задачи, для которых он применяется чаще всего. В статье рассмотрим примеры использования Python в разных IT-направлениях.
Почему Python так популярен
Согласно последним исследованиям, Python остается самым популярным языком программирования в мире.
Есть несколько причин, почему язык программирования Python так востребован:
- Python — это интерпретируемый язык программирования. Поэтому программы, написанные на нем, представляют собой обычные текстовые файлы. Их можно запустить на любой платформе с установленным интерпретатором Python. Это делает язык доступным и удобным для использования.
- Python считается одним из самых простых и логичных языков, поэтому он отлично подходит для начинающих программистов. К тому же благодаря понятной структуре Python позволяет сокращать объем кода и ускорять разработку. Так, проекты на Python создаются в среднем в десять раз быстрее, чем на C/C++, и в пять раз быстрее, чем на Java.
- У Python активное и большое сообщество. Если вы столкнулись с ошибкой, то с большой вероятностью найдете решение, так как многие разработчики уже решали подобные проблемы и делились своим опытом на специальных платформах, таких как Stack Overflow.
Таким образом, Python относительно просто освоить и легко применять в работе. К тому же с его помощью можно решать задачи в разных сферах — от веб-разработки до науки о данных.
В каких сферах применяется Python
Веб-разработка
Многие крупные платформы в интернете написаны на Python. Например, YouTube, Dropbox, Google. На этом языке часто создают серверные части приложений. То есть код, который запускается не на компьютерах или смартфонах пользователей, а на самом сервере. Для этого разработчики используют фреймворки: с их помощью можно легко объединить разные компоненты ПО и упростить создание конечного продукта. У Python много фреймворков, которые помогают в работе. Самые популярные — Django и Flask. А в обширных библиотеках Python много решений именно для серверных функций.
Также язык программирования Python используется при создании приложений-парсеров: они собирают большие объемы данных в интернете и таким образом упрощают процесс поиска информации.
Тестирование
Python нередко применяют для автоматизации процесса тестирования. Язык относительно простой, в частности, синтаксис похож на синтаксис английского. Поэтому несложные задачи могут выполнять даже начинающие тестировщики.
На Python получится быстро создать автоматические тесты для поиска ошибок, скрипты для разработки прототипов ПО, сервисов для управления проектами и другие решения. Для этого используют фреймворки, например Pytest, Nose и Unittest.
Data Science и машинное обучение
Data Science — это наука, связанная с данными: их сбором, обработкой, хранением и анализом. Python часто используется для решения задач в этом направлении. Специалисты по Data Science пишут с его помощью аналитические приложения. Например, для сортировки данных, их разметки, поиска конкретной информации.
С наукой о данных тесно связано машинное обучение — методы искусственного интеллекта для построения моделей. Python позволяет разрабатывать алгоритмы для поиска знакомых шаблонов и обучения моделей. Например, для распознавания лиц или расшифровки речи в текст.
У Python есть специальные библиотеки и фреймворки для Data Science и машинного обучения. Среди них — библиотека Python ML, которая помогает классифицировать иллюстрации, поисковые запросы, тексты.
Разработка игр
Без Python не обойтись и в геймдеве: с его помощью создавались Battlefield 2 и World of Tanks. Но чаще этот язык используют для локальных задач. Например, чтобы создать внутриигровые скрипты для управления персонажами или событиями. Также с помощью Python можно разработать пользовательский интерфейс и графику.
Создание десктопных приложений
Десктопные приложения работают на самом устройстве, а не в браузере. Программисты используют Python для создания нового ПО для компьютеров и ноутбуков. Например, визуальный редактор на Linux GIMP и программа для 3D-дизайнеров Blender разработаны именно на этом языке.
Мобильная разработка
Если хотите создавать приложения для смартфонов, Python вам вряд ли пригодится. Но у этого языка есть фреймворки для создания кросс-платформенных приложений. Поэтому иногда его используют и мобильные разработчики.
С чего начать работу на Python
Чтобы научиться программировать на Python, нужно сначала изучить правила этого языка программирования — синтаксис. Если не разобраться в нем сразу, то в будущем будет тяжело понимать взаимосвязи разных элементов. Параллельно стоит изучать код: просматривайте примеры и запоминайте его вид.
Важно познакомиться со структурой данных, типами переменных, функциями и циклами, выражениями и операторами. Также нужно изучить встроенные модули языка Python, принципы ООП (объектно-ориентированного программирования), алгоритмы. Нелишним будет изучить GitHub — сервис для совместной работы и хостинга проектов.
Чтобы начать работать на Python, выполните следующие действия:
- Скачайте интерпретатор языка Python с официального сайта разработчика: понадобится последняя версия.
- Установите интерпретатор на компьютер и в процессе укажите путь латинскими символами, чтобы не было проблем с библиотеками.
- Поставьте флажок Add to PATH: так получится легко обращаться к интерпретатору и установщику из любой папки системы.
Вообще писать код можно в любом текстовом редакторе. Но это не всегда удобно, поэтому Python-разработчики используют интегрированные среды разработки или IDE. У них уже есть все функции, которые помогут легко писать код. Также появляются подсказки, чтобы избежать ошибок.
Для новичков подойдут среды Visual Studio Code или PyCharm. Их можно быстро настроить, к тому же нетрудно разобраться в интерфейсе.
Практикуемся: идеи для пет-проектов на Python
Для реализации многих пет-проектов на Python требуется работа с данными — их может быть сложно собрать самостоятельно. К счастью, существует платформа Kaggle, которая предоставляет доступ к огромному количеству бесплатных датасетов.
На Kaggle можно найти данные практически для любой области: от данных о погоде и демографии до финансовой информации и отзывов клиентов. Платформа удобна для начинающих, так как на ней часто есть подробные описания и примеры использования датасетов. Кроме того, на Kaggle можно посмотреть, как другие пользователи решают похожие задачи, что будет полезно для вдохновения и обучения.
Визуализация данных
Проект «Анализ продаж интернет-магазина»
Собрать и визуализировать данные о продажах, распределяя их по категориям товаров, регионам, времени суток и другим параметрам. С помощью Matplotlib можно построить столбчатые диаграммы и гистограммы, которые помогут выявить самые популярные категории товаров и пики продаж. А используя Plotly — сделать интерактивные графики, чтобы можно было фильтровать данные и просматривать определенные временные периоды или регионы.
Проект «Изучение климатических данных»
Загрузить открытые данные о температуре, осадках и других климатических показателях в разных регионах мира. Построить временные ряды и тепловые карты для наглядного представления изменений. Проект может быть интересен для изучения трендов в изменении климата, особенно если подключить такие библиотеки, как Seaborn, чтобы визуализации выглядели более профессионально.
Автоматизация работы
Проект «Автоответчик для электронной почты»
Создать скрипт, который подключится к вашему почтовому аккаунту, проверит входящие сообщения и на основе ключевых слов в теме письма разложит их по разным папкам. С его помощью можно, например, сразу отправлять уведомления от банков в одну папку, а рекламные предложения — в другую. Такой скрипт поможет держать почтовый ящик в порядке.
Проект «Скрипт для автоматического создания бэкапов»
Сделать небольшую утилиту для резервного копирования важных файлов. Скрипт может запускаться по расписанию и копировать содержимое указанных папок на облако или на внешний диск. Этот проект может быть полезен и легко модифицируется под конкретные потребности.
Парсинг
Проект «Парсер новостей»
Создать скрипт, который будет автоматически собирать новости с популярных сайтов по заданной теме. Можно использовать библиотеки BeautifulSoup и Requests для работы с HTML и получения нужной информации. Этот проект может подойти тем, кто хочет следить за новостями в определенной области и не тратить на это много времени.
Проект «Сбор данных о ценах на товары»
Написать скрипт для мониторинга цен на товары в интернет-магазинах. Программа будет регулярно проверять обновления на сайте и записывать информацию о цене в файл, чтобы можно было отследить изменения. Это может быть полезно для анализа скидок и выбора лучшего времени для покупок.
Анализ информации
Проект «Анализ отзывов клиентов»
Собрать отзывы о продукте с сайтов и провести анализ, выделив позитивные и негативные комментарии. Можно использовать библиотеку NLTK для обработки текста и классификации отзывов на основе ключевых слов. Проект поможет понять, что пользователям нравится, а что — нет, что может быть полезно для бизнеса.
Проект «Анализ социальной активности»
Загрузить данные о взаимодействиях в соцсетях (лайки, репосты, комментарии) и определить ключевые тренды. С помощью Pandas и Matplotlib можно построить графики, показывающие, в какое время активность пользователей самая высокая и какие публикации вызывают наибольший интерес.
Прогнозирование результатов
Проект «Прогноз погоды»
С помощью данных о прошлых погодных условиях и библиотеки Scikit-learn попробовать предсказать температуру на ближайшие дни. Такой проект подойдет для новичков в области машинного обучения и поможет освоить базовые методы регрессии и обработки временных рядов.
Проект «Прогнозирование покупок клиентов»
Собрать информацию о предыдущих покупках клиентов и попытаться предсказать, какие товары они купят в следующий раз. Это может помочь магазинам оптимизировать свои запасы и лучше понимать потребности покупателей.
Полезные статьи по теме
Что такое списки в Python и как с ними работать
10 библиотек Python для машинного обучения
17 самых распространенных ошибок новичков в Python и как их фиксить
