Что можно создать на пайтон
Идеи для проектов на Python актуальные в 2020 году
На сегодняшний день Python является самым широко используемым языком программирования на планете. Получение знаний о нем станет вашей лучшей инвестицией в 2020 году. Но, если вы хотите помимо знаний получить соответствующий опыт работы, то крайне важно поработать над конкретными проектами, потому что теоретические знания бесполезны до тех пор, пока вы не примените их в реальной жизни.
В этой статье мы покажем вам некоторые идеи для проектов на Python начиная от начального и заканчивая продвинутым уровнем. Воплощение в жизнь этих идей поможет вам легче изучить Python, благодаря применению своих знаний на практике.
Обучение на основе реальных проектов — самая важная составляющая для улучшения ваших знаний. Здесь можно найти 270 учебных пособий по Python и идеи проектов для программистов любого уровня. Таким образом, вне зависимости от ваших знаний, вы также можете повысить свои навыки программирования.
Согласно Stackoverflow, Python является наиболее предпочитаемым языком программирования, что означает, что большинство разработчиков используют его в своей работе.
Часто ли вам не хватает действительно крутых идей для работы над проектом? Если так, то больше этого не повторится, потому что мы позаботились о вас и составили список из 25 идей для проектов. Быстро добавляйте статью в закладки и посвятите все свое время реализации этих проектов и превращению себя в востребованного специалиста.
Идеи для простых проектов на Python
1. Угадайте число
Идея проекта. Создайте программу, которая случайным образом выбирает загаданное число. У пользователя будет несколько шансов, причем при каждой неправильной попытке он будет получать подсказку от компьютера, сообщающую о том, в какую сторону (большую или меньшую) он ошибся.
2. Симулятор игры в кости в Python
Идея проекта. Симулятор игры в кости будет имитировать бросание костей в реальной жизни. С помощью него пользователь сможет снова и снова «выбрасывать» случайным образом генерируемое число, до тех пор пока не захочет выйти из программы.
3. Сегментация адреса электронная почты
Идея проекта. Сегментация адреса электронной почты — это полезная программа для получения имени пользователя и имени домена из e-mail. Вы можете настроить и отправить сообщение пользователю с этой информацией.
4. Алгоритм бинарного поиска
Идея проекта. Алгоритм бинарного поиска — очень эффективный способ поиска элемента в длинном списке. Идея состоит в том, чтобы реализовать алгоритм, который ищет элемент в списке методом деления списка пополам и сравнения значения середины с искомым значением.
5. Настольное приложение для уведомлений
Идея проекта. Настольное приложение для уведомлений, работает в фоновом режиме и служит для отправки сообщений через заданные промежутки времени. Для его создания вы можете использовать такие библиотеки как notify2, requests и другие.
6. Генератор историй Python
Идея проекта. Проект будет случайным образом создавать истории, используя некоторое количество предварительных настроек. Вы можете попросить пользователей задать списки состоящие из слов, обозначающих имена героев, их действия, роли и т.п., после чего программа создаст некое подобие рассказа, расставляя случайно выбранные из списков слова внутри заранее подготовленного текста. В Python версии 3.6 появились f-строки (f-strings), которые сделали работу с генератором еще более удобной.
7. Загрузчик видео с Youtube
Идея проекта. Еще один интересный проект заключается в создании удобного интерфейса, с помощью которого вы можете загружать видео с YouTube в различных форматах и качестве.
8. Блокировщик сайтов на Python
Идея проекта. Создайте приложение, которое можно использовать для блокирования определенных веб-сайтов. Это очень полезная программа для студентов, которые хотят сосредоточиться на учебе, при этом не отвлекаясь на всякие раздражители вроде социальных сетей.
Если у вас к этому моменту сформировалось какое-то мнение относительно содержания нашей статьи, пожалуйста поделитесь им в разделе комментариев, а мы тем временем продолжим.
Идеи для проектов на Python средней сложности.
1. Калькулятор в Python
Идея проекта. Создание графического интерфейса калькулятора с использованием библиотеки, Tkinter, или аналогичной (wxPython, PyQT и т.д.), в которой мы создадим кнопки для выполнения различных операций и выведем отображения результатов на экране. Дополнительно вы можете добавить в калькулятор функции для выполнения научных расчетов.
2. Таймер обратного отсчета
Идея проекта. Вы можете создать настольное приложение с таймером обратного отсчета, в котором можно будет установить таймер, и по истечении времени получать уведомление. Это служебное приложение для повседневных задач.
3. Генератор случайных паролей в Python
Идея проекта. Создание надежного пароля — утомительная задача. Мы можем создать приложение для случайной генерации надежных паролей, которые будут содержать буквы, символы и цифры. Пользователь также сможет копировать пароль, чтобы потом напрямую вставить его при создании учетных данных.
4. Случайная статья в Википедии
Идея проекта. Идея этого проекта заключается в том, чтобы продемонстрировать пользователю заголовок случайной статьи из Википедии, а затем спросить, хочет ли он прочитать статью или нет. Если ответ «да», то на экран выводится полный текст статьи, в противном случае показывается название другой случайной статьи.
5. Reddit бот
Идея проекта. Reddit — отличная платформа, и мы можем запрограммировать бота для мониторинга сабреддитов (страниц на Reddit посвященных различным темам). Автоматизация мониторинга поможет предоставить полезную информации для читателей при этом сэкономив много нашего времени.
6. Приложение командной строки Python
Идея проекта. Python отлично подходит для создания приложений командной строки. Вы можете создать красивый интерфейс командной строки (CLI — command-line interface), с помощью которого вы, сможете отправлять электронную почту другим людям. Программа с помощью командной строки запросит у пользователя учетные данные, e-mail адресата и текст сообщения, который ему необходимо отправить, а затем отправит это сообщение на указанный адрес.
7. Instagram бот
Идея проекта. Instagram бот предназначен для автоматизации некоторых основных задач, таких как лайки, комментарии и подписка на учетные записи других людей. Частота должна быть невысокой, потому что отправка чрезмерных запросов на серверы Instagram может привести к деактивации.
8. Стеганография в Python
Идея проекта. Стеганография — это искусство скрывать сообщение в другой форме, так чтобы никто не мог заподозрить существование скрытого сообщения. Например, сообщение может быть скрыто внутри изображения или видео. Если перед вами стоят подобные цели, то этот проект может оказаться полезен.
Продвинутые идеи для проектов на Python
1. Тест скорости набора текста
Идея проекта. Тест скорости набора текста — это проект, с помощью которого вы можете определить скорость набора текста пользователем на клавиатуре. Вы должны создать графический интерфейс с помощью GUI библиотеки, такой как Tkinter, посредством которого пользователь будет вводить случайное предложение, и после завершения набора, видеть скорость набора, точность и количество набранных слов в минуту.
Здесь можно посмотреть пример исходного кода проекта Python по тестированию скорости набора текста
2. Агрегатор контента
Идея проекта. В Интернете много информации и статей. Найти хороший относящийся к делу контент сложно, поэтому агрегатор контента автоматически выполняет поиск на популярных веб-сайтах, ищет соответствующие материалы и создает список для просмотра. Впоследствии пользователь может выбрать из этого списка, что именно он хочет посмотреть.
3. Массовое переименование файлов / приложение для изменения размера изображения.
Идея проекта. Одной из задач машинного обучения является предварительная обработка данных. Нам в данном проекте будет необходимо выполнить изменение размера и переименование большого количества изображений, поэтому приложение, которое сможет автоматически выполнять эти задачи, будет очень полезно как в плане своей функциональности так и для изучения основ Data Science.
4. Менеджер файлов на Python
Идея проекта. Создайте приложение для просмотра и управления файлами, с помощью которого вы сможете смотреть файлы в вашей системе, управлять ими, искать и копировать их в различные места. Этот проект будет использовать несколько областей знаний языка программирования Python.
5. Проверка плагиата в Python
Идея проекта. Идея этого проекта заключается в создании приложения с графическим интерфейсом, которое можно использовать для проверки на плагиат. Чтобы создать этот проект, вам нужно использовать библиотеку обработки естественного языка вместе с поисковым API Google, который подберет для вас лучшие статьи.
6. Веб-сканер в Python
Идея проекта. Веб-сканер — это скрипт, который автоматически просматривает страницы в интернете и может сохранять их содержимое. Этот процесс называется веб-сканированием. Такие поисковые системы, как Google, используют эту технику для поиска актуальной информации. Обязательно используйте концепцию многопоточности при выполнении этого проекта.
7. Музыкальный проигрыватель в Python
Идея проекта. Каждый любит слушать хорошую музыку. Вы сможете получить удовольствие при выполнении проекта, создав свой собственный музыкальный проигрыватель. Музыкальный проигрыватель должен уметь искать файлы в каталогах, и обладать интерактивным интерфейсом. Выполнение этих условий является непростой задачей, которая лучше всего подходит для опытных программистов.
8. Расширение сравнения цен.
Идея проекта. Это потрясающий проект, в котором вы можете сравнивать цены в нескольких веб-источниках. Как на сайте Trivago, например, мы можем сравнивать цены на отели, или как на сайтах Amazon, Snapdeal, Flipkartа и других мы можем сравнивать цены на товары, отображая при этом лучшие предложения.
9. Загрузчик картинок с Instagram
Идея проекта. Проект загрузчик картинок с Instagram используется для скачивания изображений ваших друзей, размещенных в Instagram. Он будет использовать ваши учетные данные, чтобы отыскать всех ваших друзей, а затем загрузить их фотографии.
Резюме
В сегодняшней статье мы обсудили 25 идей для проектов на Python, охватывающих все три уровня сложности программирования. Сначала мы обсудили базовые идеи проекта для начинающих, в том числе угадывание чисел, симулятор броска костей и другие. Затем мы обсудили еще несколько увлекательных идей проекта для программистов уже знакомых с азами, включая генератор случайных паролей, бот Instagram и другие. В конце мы рассмотрели некоторые продвинутые проекты для экспертов, такие как агрегатор контента, тесты скорости набора текста и другие.
Надеюсь, вам понравилась наша статья об идеях для проектов на Python. Если у вас сформировалось какое-то мнение после прочтения статьи, пожалуйста, поделитесь им в разделе комментариев.
12 идей проектов на Python, которые украсят ваше портфолио
Перевод статьи «12 Unique Python Project Ideas for Your Resume».
Чтобы получить достойную работу в IT, пригодится профильное образование и диплом. Но далеко не все разработчики заканчивали вуз. Работу можно найти и благодаря собственным навыкам, доказательством которых служат личные проекты. Причем проекты — мера куда более объективная, чем диплом.
В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей.
«Проект закончен лишь тогда, когда он начинает работает на тебя, а не ты на него», — Скотт Аллен
1. Умный ассистент
Ассистент — хороший проект. Благодаря ему интервьюер поймет, насколько вы хороший питонист: знаете, как правильно использовать ресурсы и создавать из них что-то полезное.
Чтобы создать ассистента, не нужно быть специалистом в области разработки на Python. Вы можете сделать это с помощью доступных пакетов.
Для реализации подобного проекта вы можете использовать, например, Pyttsx3 для распознавания текста. А с помощью модуля os можно добавить функции вроде проигрывания музыки, запуска приложений, поиска по Википедии и т. д. Но запомните одно правило: «одна библиотека — одна функция».
Также вы можете расширить функционал своей программы, добавив агрегатор веб-страниц или автоматизацию рутинных задач. К примеру, можно добавить скрипт, который будет скрапить результаты поиска Google. Все это вы можете включить в функционал вашего ассистента, чтобы проект смотрелся внушительнее.
У этого проекта нет конечной точки. Чем больше функций, тем профессиональнее и полезнее ваш ассистент.
2. Веб-сайт
Создать свой сайт для портфолио — тоже хорошая идея. Можно создать «обычный» сайт: платформу для электронных платежей, образовательную платформу или что-то подобное. Но вы можете создать и сайт, который автоматизирует повседневные задачи и может использоваться в реальной жизни.
Например, ваш сайт может принимать список адресов электронной почты и отправлять введенное вами письмо на каждый из них. Или конвертировать PDF-файлы в аудио-файлы.
Наверняка у вас есть множество идей — воплотите их в жизнь.
3. Автоматизатор задач
Этот проект похож на первый, но с упором на автоматизацию.
Вы можете написать программу, автоматизирующую разные задачи. Например, для управления папками и файлами (переименование, удаление, перемещение). Полезным будет и скрипт, выполняющий SEO-действия в вашем блоге. Еще одна идея — скрипт, отправляющий поздравление друзьям на их день рождения.
Во всем этом вам помогут следующие библиотеки: BeautifulSoup (веб-скрапинг), Selenium (автоматизация действий в интернете), win10toast (уведомления Windows), os (менеджмент папок) и т. д.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
4. Игра
Создание игр — кропотливый и времязатратный процесс. Но вы можете создать полнофункциональную игру, и лучше этого ничего не придумаешь.
Игра говорит о своем разработчике многое: о его креативности, собранности. Также качество игры показывает, насколько хорошо разработчик знает концепты программирования и ООП.
Python имеет множество библиотек для создания игр. Вы можете пройти по этой ссылке и выбрать подходящую для вас — ссылка.
5. Разработка модели компьютерного зрения
Компьютерное зрение — тренд 21 века. Каждая компания внедряет компьютерное зрение в свои системы (в каком-либо виде). Существует множество успешных стартапов в данной области.
Если вы реализуете модель компьютерного зрения, вы покажете работодателю, как быстро вы адаптируетесь к новым технологиям.
Компьютерное зрение можно использовать в различных областях. Вы можете создать систему распознавания лиц, распознавания болезней посредством анализа рентгеновских снимков, программу для анализа дорожного трафика.
В экосистеме Python есть множество библиотек, которые помогут помочь вам в этом деле. Одна из лучших — OpenCV.
6. Разработка графического пользовательского интерфейса
Разработка GUI — интересный проект, который вполне можно включить в свое портфолио. Графический интерфейс — это то, что видит пользователь и то, с помощью чего он взаимодействует с вашей программой.
Пройдитесь вокруг дома, зайдите в местные магазинчики, узнайте об их нуждах и создайте программу с GUI, исходя из этих нужд. Запомните: хороший пользовательский интерфейс улучшает впечатление от вашей программы и повышает шансы заработать на ней деньги!
Tkinter — самая популярная библиотека Python для создания GUI. Правда, в ней может быть непросто разобраться, особенно если вы новичок. Но помимо Tkinter существует множество других GUI-библиотек, познакомиться с ними можно по ссылке.
7. Приложение для анализа настроения
Настроение — это наши мысли и чувства. Анализ настроения — это изучение субъективной информации в выражениях. Это сфера обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). С помощью NLP мы можем распределить данные на позитивные, негативные или нейтральные. Для извлечения информации о настроении из текста используются различные техники обработки естественного языка.
Что касается личных проектов, вы можете написать приложение, которое будет определять настроение пользователя по его отзыву. Речь может идти об отзывах о ресторанах, торговых центрах или сайтах — распознавание настроения пользователей пригодится в любой сфере.
Вы можете предсказать, когда компаниям нужно начинать распродажи или предложить новый продукт. Вы поможете компаниям развивать их бизнес, а они вам — развить ваш стартап.
В этом деле вам помогут соответствующие библиотеки, а именно: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP.
8. Поисковый бот
Поисковый бот — это бот, который периодически просматривает сайты и извлекает нужную вам информацию.
Вы можете написать бота, который будет извлекать информацию из интернет-магазинов, сравнивать цену на два товара и возвращать ссылку на самый дешевый вариант. Также ваш бот может постоянно проверять цену на определенный товар и отправлять вам уведомление, когда, например, цена снижается или начинается распродажа.
А если добавить к поисковому боту немного автоматизации, вы получите продукт, который украсит любое портфолио.
Лучшие библиотеки для такого проекта — Beautiful Soup и requests.
9. Бот для алгоритмического трейдинга
Это больше, чем просто проект. Он может принести вам доход. Речь идет о боте, который автоматически продает и покупает акции в зависимости от цен.
Для новичков этот проект может показаться сложным. Если кратко, то вам нужно написать программу, которая получает две цены акций: нынешнюю и предыдущую. Следующий шаг — создание модели машинного обучения, способной предсказать будущую цену. После того, как ваш бот предскажет цену, сравните прогнозируемую стоимость акций с реальной. Если различие небольшое — поверьте в себя и начните торговать!
Этот проект, конечно же, займет много времени. Но если вы с ним справитесь, то точно получите достойную работу.
10. Пакет Python
Пакет Python — это папка с Python-файлами, которые выполняют определенные задачи. Пакеты помогают разработчикам писать меньше кода — нужно лишь импортировать пакет. Каждый пакет Python содержит в себе набор действий, которые выполняются согласно соответствующим инструкциям.
Создавать пакеты не так сложно — вы можете найти соответствующие руководства на YouTube.
11. Мобильное приложение
Считается, что Python не годится для создания мобильных приложений. Это не совсем так. Существует множество библиотек, которые могут помочь вам создать мобильное приложение.
Одна из них — Kivy. Это кроссплатформенная библиотека, с помощью которой можно создавать приложения и для Android, и для iOS.
12. Упрощение анализа данных
Если у вас есть базовые знания в области машинного обучения, вы, наверно, слышали о анализе данных. С него начинается любой проект в области ML.
Если вы принимали участие в проекте, связанном с дата сайенс, вы знаете, какие шаги нужны для подготовки данных для модели машинного обучения. Они одинаковы практически в любой области — обработка отсутствующих значений, категориальных данных или разделение данных на обучающую и тестовые выборки.
Все эти шаги являются общими для всех моделей машинного обучения.
Вы можете создать сайт, который будет принимать набор данных, обрабатывать его и возвращать результат. На таком сайте нужны лишь слайдеры, выпадающие списки и поля ввода.
При создании подобного сайта вы можете использовать библиотеку streamlit. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая была создана для машинного обучения. С ее помощью вы можете писать меньше кода и создавать потрясающие приложения.
Итоги
Все проекты, которые мы обсудили в статье, — лишь идеи. Вы можете их развить или видоизменить до неузнаваемости. При этом каждый из них можно реализовать при минимуме усилий и даже без глубоких знаний.
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.