что можно разработать на python

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

Где перспективно и адекватно использовать Python

В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.

Что ты можешь сделать на Питоне

Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.

Микроконтроллеры (весьма сомнительно)

Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.

Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.

Девопс (адекватно)

Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.

Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.

Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.

Тестирование (адекватно)

Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.

Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.

Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.

Desktop development (сомнительно)

В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac

Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).

Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.

Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка

Mobile Development (весьма сомнительно)

Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.

Источник

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

Источник