что можно программировать на пайтоне

Где используется Python и в чём особенности этого языка

В чём особенности языка программирования Python

Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.

Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.

Сложно ли научиться программировать на «питоне»

Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.

Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».

Java:

Python:

В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.

Где используется Python

Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.

Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.

Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.

А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.

«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.

Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.

Python в крупных компаниях

Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.

В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.

В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.

YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.

Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.

Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.

JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.

NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.

В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.

Сколько зарабатывают разработчики на Python

По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:

Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.

Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.

Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Python активно развивается, уже несколько лет оставаясь одним из наиболее популярных языков программирования. И продолжает укреплять свои позиции: по данным StackOverflow за 2019 год, Python занимал четвёртое место в списке наиболее востребованных ЯП. А в этом году, согласно отчёту RedMonk, он стал вторым, опередив даже Java. Так что стоит узнать, где используется язык Python, каков порог вхождения в отрасль и какие компании хантят Python-разработчиков.

В чём особенности языка программирования Python

Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.

Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.

Сложно ли научиться программировать на «питоне»

Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.

Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».

Java:

Python:

В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.

Где используется Python

Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.

Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.

Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.

А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.

«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.

Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.

Python в крупных компаниях

Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.

В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.

В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.

YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.

Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.

Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.

JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.

NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.

В этом списке собрана лишь незначительная часть компаний и сервисов, которые работают с Python. В их числе также Mail.ru, Яндекс, Yahoo, Facebook, Dropbox, Quora и многие другие. Все эти компании и сервисы нуждаются в хороших Python-разработчиках. Можно быть уверенными, что спрос на специалистов не упадёт в ближайшие несколько лет и будет стабильно расти.

Сколько зарабатывают разработчики на Python

По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:

Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.

Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.

Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Источник

13 проектов для Python-программистов уровня intermediate

Изучение основ Python — прекрасный опыт. Но эйфория от изучения языка постепенно заменяется желанием создать что-то своими руками. И это нормально, но нужны идеи.

Проблема здесь в том, что некоторые проекты либо слишком просты, либо слишком сложны для разработчика среднего уровня. Эта статья — помощь программисту уровня intermediate. Она предоставляет несколько идей проектов, которые могут стать интересным вызовом для вас. Материал адаптирован на русский язык совместно с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python в Skillbox.

Прочитав статью, вы сможете узнать:

Выбор платформы

Сперва необходимо определиться с выбором одной из трех основных платформ — веб, десктоп или командная строка. Хотя, конечно, никто не отрицает возможности работать сразу со всеми тремя.

На Хабре нет смысла объяснять, что такое веб-приложения. Понятно, что оно доступно всегда с любого устройства и состоит из двух основных компонентов — фронтенда и бэкенда. Поскольку в статье речь идет о разработке на Python, то основное внимание уделяется бэкенду. Но фронтенд тоже нужен, поэтому используем знания HTML, CSS и немного JavaScript. Для простого фронтенда этого вполне достаточно.

Еще один вариант — создание и фронтенд- и бэкенд-компонентов на Python с использованием библиотеки anvil. Что касается фреймворков для работы, то можно порекомендовать Django и Flask в качестве одних из самых популярных.

В рамках профессии “Python-разработчик” мы обучаем не только делать веб-приложения, разбираться во фреймворках и библиотеках, но и системному подходу в их создании.

Для создания десктопных приложений на Python существуют специальные библиотеки. Одна из них PySimpleGUI, она хорошо подходит для разработчика среднего уровня. PyQt5 имеет больше возможностей, но потребует и больше времени для изучения.

ПО, которое вы разработаете, будет работать на всех ОС, включая Windows, Linux или Mac. Главное — скомпилировать проект в исполняемый файл для требуемой ОС.

Такие приложения работают в консоли при помощи ввода специальных команд. Эти приложения не имеют GUI, но в большинстве случаев они не менее мощные, чем приложения с графическим интерфейсом. Если хотите улучшить внешний вид консольного приложения, вот пара библиотек: Colorama и Colored. Фреймворки Docopt, Argarse и Click значительно упрощают процесс создания приложений.

Идеи для веб-приложений

Контент нужен всем и всегда. Для того чтобы быть в курсе интересующей темы, нужно мониторить большое количество ресурсов. Один из лучших способов сделать это — создание агрегатора контента, который парсит разные сайты и собирает данные в одном месте.

Примеры хороших контент-агрегаторов:

Во-первых, нужно знать, с каких сайтов вы собираетесь парсить контент. Во-вторых, потребуются библиотеки, включая Requests для отправки HTTP-запросов, а также BeautifulSoup для парсинга и сбора нужной информации.

Неплохо бы еще реализовать агрегацию контента в качестве фонового процесса, с чем могут помочь такие библиотеки, как APScheduler.

После того как мы спарсили контент, его придется где-то хранить, соответственно, нужно использовать базу данных. Можно использовать PostgreSQL для хранения метаданных, Elasticsearch для быстрого полнотекстового поиска по контенту (если это текстовый контент).

А если хотите сделать приятное пользователям, то можно добавить подписку, — и в конце дня все подписчики получат нужную информацию по электронной почте. С этой задачей вам помогут python модули smtplib и email.

В некоторых случаях нужен поиск данных в текстовом документе. Если задача нестандартная, то обычный инструмент поиска не подходит. Поэтому можно создать инструмент, основанный на регулярных выражениях — это и будет Regex Query Tool.

Регулярные выражения дают возможность задавать более общие условия, включая поиск любых дат, записанных в определенном виде. Когда регулярное выражение сопоставляет шаблоны с текстом, оно подсвечивает совпавшие части, сообщая о них пользователю. Соответственно, приложение ищет заданные строки, что гораздо быстрее, чем в текстовых редакторах.

Примеры такого инструмента:

Нужно добиться от приложения получения положительного или отрицательного ответа в ходе поиска. Это может быть «строка найдена» и «строка не найдена», выделенная определенными цветами.

Писать алгоритм с нуля не нужно, для этого можно использовать re- — стандартную библиотеку Python, которая будет возвращать найденные строки или None, если ничего не найдено.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию, которая будет предлагать альтернативные варианты запросов, которые по смыслу похожи на изначальный. Возможно, пользователь просто ошибся в формулировке запроса.

Собственно, здесь все понятно уже по названию проекта. Его предназначение — превращать длинные и неудобные ссылки в короткие и красивые, уменьшая количество символов в URL-адресе.

В поле ввода приложения пользователи будут вводить исходный адрес, получая новый. Для создания сокращенного адреса можно использовать стандартные python модули random и string.

Для того, чтобы ссылки не «умирали» с течением времени, их нужно хранить в базе данных. При поступлении запроса приложение будет проверять, существует ли URL-адрес и перенаправлять на оригинал. Если адреса нет, то будет показываться страница 404.

Чтобы сделать приятное пользователю, стоит использовать настройку генерации URL-адреса, чтобы получалось нечто вроде xyz.com/mysiteURL вместо xyz.com/piojwrURL. Также можно добавить счётчик переходов по ссылке и возможность установки времени жизни ссылки.

Каждый день мы получаем огромное количество информации. Чтобы не забыть необходимое, стоит использовать стикеры и заметки. Проект Post-It Note посвящен созданию небольших напоминалок, которые пользователь может открыть при помощи любого браузера.

Главная задача проекта — предоставление пользователю пространства для наклеивания заметки. У каждого пользователя они свои, поэтому нужны учетные записи. К чужим заметкам доступа быть не должно.

Благодаря Django можно использовать систему аутентификации, не создавая ее с нуля. Кроме того, можно добавить еще и классификацию заметок, что увеличит полезность приложения для пользователей.

Еще одна важная задача — хранение данных каждого пользователя, что не получится реализовать без базы данных. Если вы выберете MySQL, то потребуется модуль MySQLdb или psycopg2-модуль для базы данных PostgreSQL. Если вдруг понадобится иная база данных, можно воспользоваться другими модулями.

Сделать приятно пользователю можно при помощи функции добавления времени для уведомлений.

Задача проекта — помочь пользователю проверить свои знания. Ну а приложение, о котором говорится ниже, позволяет создавать тесты и викторины. В приложении есть администраторы, которые создают тесты, и пользователи, отвечающие на вопросы.

После того, как пользователь прошел тест, приложение показывает итоговую оценку и правильные ответы. Если есть желание, можно ввести систему учетных записей, что позволит хранить результаты разных пользователей.

А значит, нужна и база данных, в которой вся эта информация будет храниться.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно предусмотреть возможность добавлять таймеры в тесты, что сделает прохождение еще более интересным. В качестве последнего штриха стоит предоставить возможность делиться тестами и результатами для пользователей.

Десктопные приложения

Наверное, многие читатели помнят Winamp. А теперь можно создать собственный плеер, который будет ничуть не хуже Winamp.

Вот еще парочка примеров:

Для того, чтобы сделать приложение привлекательным для пользователей, ему нужен симпатичный и удобный интерфейс. Плеер должен отображать данные воспроизводимого файла, включая его название, продолжительность трека и время проигранной части файла в минутах и секундах.

В Python есть библиотеки, которые позволяют работать с мультимедийными файлами. Они также могут обрабатывать не только MP3, но и другие файлы. Эти библиотеки — pygame, pymedia и simpleaudio.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить плейлисты. Для хранения информации понадобится база данных. Модуль sqlite3 отлично подходит для базы данных SQLite. Ее основа — файлы, и в настройке она проще, чем многие другие SQL базы данных.

А еще можно добавить функцию повторения трека и возможность перемешивания треков в плейлистах.

Почему бы и не создать будильник? Свой, собственный, почти ламповый.

Вот примеры проектов:

Главная задача такого приложения — запустить определенный звуковой сигнал или проиграть трек в определенное время. Таким образом, основные компоненты приложения — информация о времени и звуковой сигнал воспроизведения. Приложение должно чекать установленное время и активировать сигнал, когда наступает срок. Для воспроизведения звука можно использовать библиотеку pygame.

У пользователей должна быть возможность редактировать, и удалять напоминания. А приложение должно отображать их все, как активные, так и нет. Для хранения информации потребуется база данных.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно разрешить устанавливать повторяющиеся напоминания, например, время пробуждения для рабочих дней и для выходных. А еще можно добавить возможность откладывания сигнала.

О том, что это такое, знает любой пользователь ПК. Что насчет создания собственного менеджера? С его помощью пользователи получают доступ к управлению файлами и каталогами. Также при помощи файлового менеджера пользователи могут копировать, перемещать и переименовывать файлы и каталоги.

Вот примеры файловых менеджеров:

Главная задача файлового менеджера — предоставить интерфейс для управления файлами. Он должен быть простым и удобным в использовании. Для этого можно воспользоваться PySimpleGUI. Кроме того, библиотеки sys, os и shutil будут весьма полезны для этого проекта. В них присутствуют функции для выполнения действий с файлами в фоновом режиме — то есть, когда пользователь занят другими делами. В приложении файлового менеджера можно установить отображение файлов в виде сетки или списка.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить функцию поиска — пользователи смогут экономить время, а не тратить его на ручной поиск файлов и каталогов. Плюс ко всему, полезной может оказаться функция сортировки файлов — по времени создания, названию или размеру.

Если не учитывать расходы, деньги улетают очень быстро. Трекер дает возможность следить за своими расходами, а также отслеживать их динамику. При помощи такой программы пользователи могут устанавливать свой бюджет и отслеживать расходы для того, чтобы принимать взвешенные финансовые решения.

Для предоставления данных о расходах нужно провести определенный статистический анализ. У приложения, кроме чисто аналитических функций, должен быть хороший интерфейс. С этим поможет PySimpleGUI. Ну а библиотеки PyData, включая Pandas и Matplotlib, помогут с техническими аспектами. В первом случае помощь оказывается с анализом данных, во втором — с построением графиков.

Информацию пользователей можно хранить при помощи SQLite и Python-модуль Sqlite3.

Чтобы сделать приятное пользователю, желательно добавить функцию напоминания внесения расходов. В противном случае человек забывает об этом, а восстановить список трат по памяти — очень сложно.

Приложения для командной строки

Контактов у практически любого современного человека очень много. Для того, чтобы их не терять, помогает адресная книга. Обычно в ней хранится имя, адрес, номер телефона и адрес электронной почты. Можно также создать и софт, который люди будут использовать для хранения и поиска контактных данных. Он всегда будет доступен в командной строке.

Подобных приложений много, но большинство из них имеют графический интерфейс.

Поскольку приложение — консольное, важно настроить команды, которые пользователи будут использовать для ввода контактных данных. Для этого стоит задействовать фреймворки Argparse или Click. С их помощью можно абстрагировать сложные вещи, так что для разработчика достаточно сосредоточиться на коде, который выполняется при вводе команд.

И вот как раз над командами стоит поразмыслить — ведь нужны команды для удаления контактов, обновления книги, вывода всех сохраненных контактов. Требуется еще и изменять контакты в случае необходимости, а также сортировать их.

Для хранения информации, как и в предыдущих случаях, подходит база данных SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит предусмотреть создание резервной копии базы данных, желательно — в облаке. Также стоит предусмотреть идентификацию пользователей, чтобы доступ к контактам не могли получить посторонние.

Проверка доступности сайта

В некоторых случаях сайты, которые нам нужны или принадлежат, могут быть недоступны. Для проверки доступности существуют приложения, которые пингуют ресурсы и рапортуют о недоступности.

Для подключения к ресурсу нужно определить протокол — TCP или ICMP. Для проверки требуется модуль Socket. Благодаря фреймворку, будь то Docopt, Click или Argparse, можно добавлять команды, чтобы пользователь мог взаимодействовать с приложением. У него должна быть возможность запускать приложение, останавливать его и определять интервалы проверки.

Что использовать для хранения данных? Это мы уже знаем — SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию уведомления, например, звуковой сигнал. Уведомление предупредит пользователя об изменении статуса сайта.

Bulk File Rename Tool

В некоторых случаях пользователю нужно дать имена всем файлам в каталоге в соответствии с определенным шаблоном. Например, имена File0001.jpg, File0002.jpg. Ладно, если файлов 3-4, тогда можно сделать все вручную. Но если их тысячи? Тогда приходит на помощь Bulk File Rename Tool.

У приложения должна быть возможность управления файлами, для чего понадобятся библиотеки os, sys и shutil. Пользователи смогут задавать шаблон, под который файлы можно будет переименовывать, с чем поможет модуль regex.

Должна быть и возможность выбора каталога, в котором находятся файлы для переименования.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит реализовать возможность переименования определенного количества файлов. Для этого понадобится сортировка файлов по алфавиту, времени создания файла или его размеру, в зависимости от требований пользователя.

Генератор дерева каталогов

Если каталогов много, иногда возникает необходимость установления связи между ними. С этой задачей справляется генератор древа.

Для этого приложения понадобится библиотека os, она сможет демонстрировать связь между отдельными каталогами. Для создания команд потребуются библиотеки Docopt или Argparse для создания команд. Ну а для придания приложению более удобного вида стоит применить Colored.

Для того, чтобы сделать приятное пользователю, стоит добавить генерацию изображений из древа. Для этого можно использовать библиотеку Pillow.

Источник