В статье подробно рассказываем об языке программирования Python: что это такое, сферы применения, разработка игр, искусственный интеллект, машинное обучение, что нужно знать программисту.
В 1991 году голландский программист Гвидо ван Россум в свободное от основной работы время создал объектно-ориентированный язык для программирования Python, который назвал в честь популярного в 70-е шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Так что никакого отношения к пресмыкающимся это название изначально не имело. Однако концепция оказалось настолько удачной, что на протяжении последних лет он неизменно набирает популярность и вышел на первое место в TIOBE Index.
- Что такое Python, три секрета его популярности
- IDE Python как одна из составляющих успеха
- Library Python, как из сложного сделать простое
- Легкий старт в Python, потрясающее руководство пользователя
- Синтаксис и семантическое ядро языка Python
- Сферы применения языка Python, для каких задач он подходит лучше всего
- Фреймворки для веб
- Python для разработки игр
- Машинное обучение и искусственный интеллект
- Как оптимизировать парсинг
- Библиотека Python для аудио и видео приложений
- Официальная и неофициальная популярность Python
- Что нужно знать Python-разработчику
Что такое Python, три секрета его популярности
Будет ошибкой сказать, что на данный момент Python представляет из себя исключительно язык программирования. Он превратился в огромный набор инструментов, объединенных в глобальной экосистеме. Netflix, Google, Dropbox, Instagram, Spotify, Facebook, Amazon, Uber — все эти корпорации используют наработки Гвидо ван Россума. Но ни одна из них не владеет правами на исходный код, каждый желающий может использовать Питон как в личных, так и в коммерческих целях.
За этим следит полностью некоммерческая организация Python Software Foundation, созданная 6 марта 2001 года. Она представляет из себя свободное объединение программистов, где каждый желающий может внести посильное участие в развитии IT-технологий.
В ней есть огромное количество представителей от перечисленных выше компаний. Причем не администраторов, а именно действующих разработчиков и инженеров. Эти люди каждый день решают практические задачи и прекрасно понимают, что именно необходимо для более успешной реализации проектов. Поэтому программирование на Python с каждым днем становится все более простым, и в тоже время эффективным. Сейчас ассоциация успешно реализовала множество совместных проектов:
- CPython, интерпретатор байт-кода;
- CLPython — альтернативная реализация интерпретатора;
- IronPython, транслятор компилирующего типа для Microsoft .NET или Mono;
- MicroPython, реализация языка, предназначенная для выполнения на микроконтроллерах.
Естественно это не полный список, целиком описание всех разработок займет десятки страниц. Но даже из этого становится понятно, что команды работают в самых разных отраслях. Однако секрет популярности созданного в 1991 году языка программирования заключается не только в этом.
IDE Python как одна из составляющих успеха
Успешная и удобная Integrated development environment, IDE, она же среда разработки — это еще одна причина популярности Python в сообществе разработчиков. Первые программисты писали ПО в блокнотах или текстовых редакторах, затем занимались отладкой через компиляторы. Тот, кто сейчас учит python с нуля, даже не может представить трудоемкость этого процесса.
В разы быстрее добиться полученного результата позволяет хорошая среда разработки. Экосистема Python дает возможность каждому новичку выбрать IDE на свой вкус, только популярных проектов в этом направлении создано более полутора десятков. NetBeans, PyCharm, PyScripter, Spyder, Visual Studio +, PTVS, Visual Studio Code, Sublime Text, Jupyter Notebook.
Некоторые из них более стабильные, какие-то более функциональные, но предъявляют повышенные требования к мощности компьютерного железа. В части IDE более успешно реализовано технология использования разметки, какие-то обладают устаревшим интерфейсом. Но благодаря такому обилию Python-программист может выбрать вариант, подходящий под его индивидуальный алгоритм.
Обычно рекомендуют обучение начинать с PyCharm. Она была разработана чешской компанией JetBrains специально для Питона. Есть бесплатная и платная версии, но новичку будет более чем достаточно первого варианта. Согласно опросу habr.com, 44.48% программистов пользуются PyСharm, на втором месте с 23.62% идет Visual Studio Code. Третью строчку рейтинга занимает Sublime Text, чуть менее 7%.
Library Python, как из сложного сделать простое
Еще один секрет популярности языка программирования Python кроется в обилии библиотек. Их полный список привести просто невозможно, поскольку каждый желающий имеет право оптимизировать работу по написанию кода, и выложить результат на GitHub. Но NumPy, SciPy, Matplotlib, Statsmodels, Statsmodels и десятки других библиотек известны многим, они радикально облегчают задачу программиста.
Библиотека представляет себя модуль, который при добавлении в основную программу автоматизирует выполнение тех или иных процессов, помогает вычислять данные. Например, можно целый день с помощью простейших графических элементов рисовать кнопку для отображения на экране. Но эту же задачу легко решить за пять минут с помощью библиотеки, вызвав команду «button» с определенными параметрами. То есть сотни строк кода заменяется всего одной-двумя.
Легкий старт в Python, потрясающее руководство пользователя
Команда Python Software Foundation сделала еще одну потрясающую вещь, она с самого начала уделила внимание созданию обширнейшей документации. Даже если вы совсем не умеете программировать, ничего не слышали про ООП и среды разработки, у вас нет денег на обучение и отсутствует наставник, еще не все потеряно.
Достаточно зайти на сайт проекта, чтобы получить подсказку по любому модулю. Очень много будущих Python-программистов начинали кодить только для того, чтобы автоматизировать какие-то рутинные процессы. Имеющиеся библиотеки с подробнейшим руководством позволяют без особого труда упорядочивать файлы в папках, оперировать данными, делать исправления в тексте.
Мануал языка программирования Python настолько адаптирован под уровень знаний пользователя, что войти в мир кода может практически каждый. Это не будет легко, но будет очень интересно.
Синтаксис и семантическое ядро языка Python
Уникальная особенность языка Python заключается в относительно нестрогих требованиях к синтаксису. Действует ряд четких правил, например, нельзя смешивать клавишу табуляции и пробела. TAB не равно четырем пробелам, ни при каких обстоятельствах.
Также чтобы помочь пользователем с небольшими мониторами, максимум длины строки ограничен 79 символами. Если продолжить набирать текст, он автоматически перейдет на новую строчку, причем без нажатия клавиши Enter формально это будет означать продолжение ранее введенной строки.
Вы можете добавить сколько угодно пустых строк, в большинстве случаев они не повлияют на конечный результат. Разработчики рекомендуют не экономить пространство, а больше внимания уделить читаемости кода. Для успешной работы в команде настоятельно рекомендуется написать комментарии. Продолжение строки после знака решетка # воспринимается как комментарий, который не исполняется при компиляции.
Python буквально наводнен синтаксическим сахаром, изучать и применять который очень удобно. Здесь существуют сокращенные формы для арифметических операций и для конкатенации строк, параллельной итерации, понимания списков и словарей.
Сферы применения языка Python, для каких задач он подходит лучше всего
Об областях применения питона и программировании на нем нельзя говорить без привязки к конкретным библиотекам. Именно они являются инструментом, делающим этот язык универсальным средством решения прикладных задач.
Фреймворки для веб
Чтобы понять возможности Питона достаточно сказать, что на нем написаны YouTube, Google Search, Instagram, Spotify. Однако если посмотреть вакансии веб-разработчиков, то там нередко встречается требования обязательного знания Django. Это та самая библиотека (или Фреймворк), которая радикально облегчает процесс разработки веб сайтов. Преимущества Django Framework неоспоримы:
- Масштабируемость. Позволяет создавать небольшие приложения и проекты с миллионами посетителей. Полностью кроссплатформенный. Один тот же самый проект может быть реализован на Mac OS, Linux или Windows.
- Универсальность использованных данных. Работает с большинством действующих баз данных или подключает новую, причем возможно использование нескольких баз данных одновременно.
- Безопасность. Оперативно выпускаются обновления систем безопасности, что полностью защищает от межсайтового скриптинга, кликджекинга и SQL-инъекций.
На нем легко пишутся встроенные и кастомные CRM системы, мобильные приложения для Android и iOS, с поддержкой веб-приложений, создаются системы управления документами и имуществом, программы для решения юридических вопросов.
Доступно подключение электронных систем рассылки уведомлений, механизмов фильтрации входящих данных с расширенной логикой и динамически меняющимися правилами, удобные панели администратора, технологии проверки по фотографиям. При этом фреймворк в значительной мере автоматизирует процесс написания кода, и относительно легок в освоении.
Python для разработки игр
Для многих будет открытием информация, что такие популярные игры как Civilization-IV, Disney’s Toontown Online, Vega Strike были созданы на языке программирования Python. В нем есть несколько специально предназначенных под это библиотек, например, трехмерный облачный игровой движок, или не менее популярный Pygame, который был написан еще в 2000 году и сейчас активно используется для разработки приложений под Android.
Примечательно то, что сообщество на github.com активно продолжает развивать эти проекты, в репозитории Pygame практически каждый день происходят какие-то обновления. Причем сообщество Питон создает все условия для притока начинающих специалистов из разных областей.
Зайдя на гитхаб, вы увидите множество руководств и инструкций, с полной справочной библиотекой по документации. Здесь же выложен открытый код небольших программ, которые позволяют с первого дня на практике разобраться с технологией написанияе игр, Питон для начинающих очень дружественная среда.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Работа над созданием искусственного интеллекта — вот место, где Python раскрывается во всей красе. Такие фреймворки как Pandas, Scikit-Learn и NumPy позволяют решать сложные задачи с минимумом затрат времени. Самый популярный из них на данный момент — Pandas. Но именно в этом проявляется уникальность Питона. Дело в том, что Pandas создан поверх другой библиотеки, NumPy. Этот пакет радикально упрощает работу с большими числами и массивами. Он импортирует данные из файлов и баз, возможна интеграция с JSON, SQL и Microsoft Excel.
После этого происходит слияние, сортировка, очистка от экстремальных значений, нормализация и статистический анализ, проверка различными способами. Результат через несколько функций легко выводится в виде графиков, гистограмм, диаграмм или кривых. Знание Pandas незаменимо для управления Big Data, с ее помощью гораздо проще проводить анализ и делать прогнозы.
Как оптимизировать парсинг
Для специалистов по SEO-продвижению и интернет-маркетинга незаменимым помощником становится фреймворк BeautifulSoup. Он позволяет вводить URL в переменную, и на основании запроса получать список сайтов и публикации релевантных постов. Примечательно, что простейшая программа для парсинга на базе BeautifulSoup занимает всего лишь пару десятков строк. Но благодаря им можно в автоматическом режиме ввести каналы в Telegram, собирать сведения по актуальным новостям, писать простейшие агрегаторы, выискивать тэги и ключевые слова.
Конечно в сети есть достаточно много парсеров, но их покупка и обслуживание требует значительных материальных вложений. Знание языка программирования Python не только избавляет от дополнительных расходов. Она делает вас полностью независимым от сторонних разработчиков программного обеспечения, повышает уровень гибкости при сборе и анализе информации.
Библиотека Python для аудио и видео приложений
Работа с мультимедиа тоже имеет свои особенности. Например, вам хочется скачать звуковой ряд какого-то ролика с YouTube? Нет ничего проще, на GitHub имеется библиотека PyTube, которая легко справляется с этой задачей.
А еще здесь есть Librosa, умеющая анализировать звуковые сигналы по целому ряду ключевых параметров. Она же может визуализировать аудио, превратив его в график массива, или же создав спектрограмму.
Самое интересное, что на основании этих данных Librosa может выделить некоторые ключевые признаки из аудиосигнала, проведя сортировку и фильтрацию. Как следствие, разработчик Python с помощью библиотеки Librosa сможет рассортировать музыку по жанрам, затратив на это минимум времени. Это чем-то похоже на магию, однако Librosa способна отделить классику от джаза, регги от блюза, а диско от металла.
Официальная и неофициальная популярность Python
Согласно статистике TIOBE Index, язык программирования Python занимает первое место в рейтинге популярности, значительно обогнав своих конкурентов. Сейчас у него 31.47 %, на втором с большим отставанием Java, 19,4%. На третьем JavaScript, 7,49 %. Этот рейтинг основан на количестве квалифицированных инженеров, курсов и обучающих программ. Проводится с помощью 25 поисковых систем, и дает наиболее объективную оценку.
Если брать отдельные направления, картина будет более интересной. Взяв за основу исследования от towardsdatascience.com узнаем, что Питон занимает первое место в Data Science, На втором месте R. В системах управления данными (СУБД) пока вне конкуренции MySQL. В мобильной разработке лидерами остаются Kotlin и Java. Но везде в этих рейтингах есть Пайтон, хотя не всегда на первых ролях.
Только в 2020 году Python смог вытеснить Java из лидеров рейтинга TIOBE. То есть несмотря на тридцатилетнюю историю, именно сейчас этот язык программирования оказался на вершине своей популярности.
Что нужно знать Python-разработчику
Чем бы вы не занимались на своем компьютере, знание языка программирования Python поможет делать это более успешно. Если раньше программистам требовалось выучивать определенный язык, а потом решать на нем конкретные задачи, то для Питон такое программирование можно считать устаревшим. Здесь можно взять задачу, и уже под нее разбирать отдельные фреймворки. Конечно, без понимания синтаксиса правильное применение невозможно, также нужен верный алгоритм для достижения конкретной цели.
Но есть целый ряд курсов, просвещенный отдельным библиотекам. Если вы увлечены работа с Big Data, вряд ли стоит тратить время на Django или PySoy. А если вам потребуется Pandas, его изучение само по себе является непростой задачей.
Можно уверенно сказать, что нет универсальных Python-программистов. Есть специалисты, решающие с его помощью отдельные задачи. Сам Гвидо ван Россум с 2005 по 2012 год работал в Google, где разрабатывал сервис хостинга сайтов и приложений Google App Engine на основе Питон, затем перешел на работу в облачный сервис Dropbox.
Секрет успеха Python в последние годы кроется в его универсальности, множестве фреймворков, дружелюбной среде разработки и подробнейшим мануалам. За это можно поблагодарить даже не столько лично Гвидо ван Россума, сколько все сообщество Python Software Foundation в целом. Самое интересное, что несмотря на звание «пожизненный диктатор», сейчас Гвидо в этой ассоциации работает в качестве обычного инженера и не избегает черновой работы по отладке кода.