Что написано на питоне программы
Популярные проекты на Python
Python входит в 5-ку самых популярных языков программирования. Он используется в самых разных областях IT, таких, как веб-разработка, машинное обучение, создание приложений и даже геймдев.
Где применяется Python
Python используется в разных областях программирования не просто так. Он прост в изучении, имеет приятный синтаксис и обладает достаточным для решения любых задач набором инструментов.
И хотя он не может потеснить Java и PHP с ведущих мест в веб-разработке, в сфере машинного обучения Python – язык номер один.
Создание приложений
Python можно использовать для разработки десктопных и мобильных приложений, для этого разработано много мощных инструментов. Однако крупные проекты зачастую не пишут только на одном Python полностью.
Python часто используется для разработки отдельных частей приложения, он позволяет создать простую систему моддинга. Благодаря высокой степени модульности, изменение одной части программы может не затрагивать другую.
Возможность встроить в Python код на С/C++ сглаживает проблему низкой скорости работы программ.
Веб-разработка
Python захватил определенную часть сферы, но не может соперничать с такими гигантами, как PHP, Java и Node.js. Для реализации серверной логики они удобнее и мощнее Python.
На Python часто создаются решения, которые имеют узкую направленность. Например, отправку документа с сайта на принтер трудно реализовать на PHP, а Python легко справляется с этой задачей.
Python проигрывает, потому что он является языком общего назначения, PHP – это инструмент, заточенный только под веб-программирование, а Java уже давно используется в вебе.
Машинное обучение
Искусственный интеллект с каждым годом становится лучше, ученые одержимы идеей создать суперкомпьютер, превосходящий человека во всем.
Python стал абсолютным лидером в этой сфере по ряду причин:
Интересные проекты на Python
Разработок много, но не все из них можно назвать успешными, однако есть проекты, заслуживающие внимания. Рассмотрим примеры известных программ, игр и сайтов написанных на Python.
На Python написаны сотни арканоидов, платформеров и других маленьких проектов, но, чтобы оценить возможности языка, следует рассмотреть большие разработки.
Mount and Blade
Такой системы нет ни в одной игре. Стратегия, RPG и экшн — странная, но крутая смесь. Кроме того, на поле боя может быть несколько сотен воинов, управляемых компьютером, такой масштаб впечатляет.
Все скрипты написаны на Python. Игра отлично работает на слабых машинах. Особенность Python — возможность сделать проект модульным. Энтузиасты без проблем могут сделать дополнения для игры, изменить какую-то механику, текстуры и анимации, эти изменения никак не коснутся системных файлов игры.
Battlefield
Battlefield полюбили миллионы человек. Не стоит думать, что игра полностью написана на Python. Разработчики использовали его для создания некоторых скриптов, серверной части игры и её логики.
Игра вышла в 2005 году и имела подходящие для компьютеров того времени системные требования. Использование Python позволило ускорить разработку и не повлияло на производительностью
EVE Online
Как и в случае с Battlefield, в EVE Online Python использовался для создания игровой логики и управления серверной частью игры.
Разработчики использовали улучшенную версию интерпретатора, которая называется stackless python. Так как это ММО, сервер может обрабатывать миллионы запросов, и stackless python отлично справляется с этим.
Sims 4
Sims – это самый известный симулятор жизни.
Игра была на слуху около 4 лет, освещалась на различных событиях, занимала топы и, конечно, успешно продавалась. Чтобы дать игрокам больше контента и возможностей, разработчики использовали Python для реализации игрового моддинга, что позволило без проблем расширять игру с помощью дополнительного контента.
Civilization 4
Про цивилизацию слышал каждый геймер. Это глобальная пошаговая стратегия, сочетающая в себе дипломатию, развитие и войну.
Разработчики не ограничились использованием Python для реализации каких-то частей проекта, они написали на нём практически всю игру.
Программы
BitTorrent
Популярный торрент-клиент, которым пользуются миллионы людей, был полностью написан на Python.
Примечание: 6 версия программы была переписана на C++.
Blender
Это программа для работы с 3D графикой, способная соперничать с такими гигантами, как Maya и 3DMax.
Пользователь получает возможность создавать трехмерные модели, анимацию, а также видео и игры.
Главное преимущества программы заключается в том, что она распространяется бесплатно. Blender постоянно улучшается, дополняется с помощью различных расширений, получает все больше поддержки в виде видео-уроков и обучающих статей.
Python используется для создания логики, импорта и экспорта, автоматического выполнения задач и работы инструментов.
GIMP является редактором растровой графики 
и, частично, векторной графики.
Он является единственной достойной заменой Adobe Photoshop в системе Linux и установлен на большинстве дистрибутивов по умолчанию.
Python использовали для создания фильтров, дополнительных модулей, некоторых скриптов.
Программа, которая использует метод интервальных повторений, чтобы пользователь мог легко запомнить нужную информацию (новые слова, формулы, ответы на тесты и другое).
Calibre
Любимое приложение каждого, кто читает много книг.
Программа позволяет просматривать, конвертировать и редактировать книги различных форматов, кроме того она поддерживает прямую работу с различными электронными книгами.
Искусственный интеллект
Python — лидер в сфере машинного обучения. Он может быть как основным языком проекта, так и использоваться в отдельных модулях.
Наиболее популярными являются ИИ, работающие с фотографиями и видео (поиск по фото, редактирование видео и фото, сопоставление различных фото и так далее). Программисты даже могут научить компьютер определять эмоциональное состояние человека по фотографии, хотя есть еще некоторые проблемы, связанные с индивидуальными особенностями мимики разных людей.
Обилие библиотек позволяет без проблем создавать ИИ, способные ориентироваться в пространстве, принимать решения, выполнять задачи, недоступные человеку.
Одним из новейших искуственных интеллектов, написанных на Python, является AlphaStar – искусственный интеллект для Starcraft 2.
Разработчики использовали PySC2 — инструменты, написанные на Python специально для SC2.
Сложность заключается в том, что компьютеру нужно делать и оценивать много вещей: разведывать противника, определять его стратегию, подстраивать свою игру под неё, принимать оптимальные решения по передвижению армии и многое другое.
AlphaStar показал поразительные результаты, он обыграл одного из лучших игроков мира.
Сайты
Для работы с сайтами используют обычно фреймворк Django, превращающий Python в язык для веб-программирования.
Это самая популярная поисковая система в мире.
Каждый день через сервера Google проходит огромный объем трафика, который обрабатывается и направляется с помощью Python.
YouTube
Это сайт, где пользователи могут загружать и смотреть видеоролики.
Он известен каждому пользователю интернета и ежедневно собирает миллиарды просмотров.
Это самая популярная социальная сеть в мире, ежедневно пользователи загружаются миллионы картинок, меняют статусы, создаются посты — всё это обрабатывается с помощью инструментов языка Python.
Популярная социальная сеть, которая используется людьми, чтобы делится историями из жизни, фотографиями, мыслями и так далее.
Всё, что связано с картинками (поиск, постинг, просмотр) обрабатывается кодом на Python.
Потенциал Python в крупных проектах
Python часто используют для прототипирования программ, позже они переписываются на другие языки программирования. Это очень удобно, потому что разработка таких прототипов очень быстрая, также она помогает понять, как будет выглядеть программа. На другой язык проект переписывается из-за низкой скорости выполнения кода на Python.
Да, этот язык можно использовать во всех крупных проектах, как инструмент для создания прототипов, но как насчет применения в финальной версии?
Если не рассматривать машинное обучение, и брать программы, которым жизненно важна скорость выполнения, то вряд ли для Python найдется место. Однако часто практикуется гибрид разных языков, например, Python и C++. Такой подход позволяет достичь и высокой скорости разработки и высокой скорости выполнения программы. На Python пишется большая часть кода, а на C++ лишь те участки, которые сильно влияют на скорость выполнения (например, функция по обработке и передаче большого количества данных в единицу времени).
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.
ТОП интересных программ, написанных на Python
P ython — язык широкого назначения, является высокоуровневым и направлен на оптимизацию написания кода разработчиком.
Несмотря на минималистичный синтаксис, Питон имеет богатую стандартную библиотеку, предлагающую множество полезных функций. На этом языке создано много программ – специалисты каждый день создают новые проекты на Питоне и находят ему интересное применение.
Ниже в статье собраны ТОП интересных программ, которые были написаны на этом языке. Давайте познакомимся с ними поближе.
Ansible
Это инструмент для управления конфигурацией и развертывания приложений. Написан на Python. Работает на большинстве Unix-подобных систем и позволяет конфигурировать как последние, так и MS Windows. Ansible включает в себя собственный декларативный язык для описания конфигурации системы.
Ansible был написан Майклом ДеХааном и приобретен Red Hat в 2015 году. Ansible работает без агента, используется для временного удаленного подключения через SSH или PowerShell для выполнения поставленных задач.
Расширять функционал Ansible можно добавляя собственные пользовательские модули на Python.
Dropbox
Файловый хостинг, созданный и управляемый американской компанией Dropbox, Inc. со штаб-квартирой, расположенной в Сан-Франциско, штат Калифорния. Предлагает облачное хранилище, синхронизацию файлов и персональное облако.
Dropbox был основан в 2007 году студентами Массачусетского технологического института. Студентов звали Дрю Хьюстон и Араш Фердоуси. Они открыли стартап, получая инвестирование в системе Y Combinator.
Dropbox получил высокую оценку критиков и пользователей, выиграл Crunchie Award в 2010 году за лучшее интернет-приложение, а также Macworld 2009 Editor’s Choice Award (Награда за выбор пользователей) за свое программное обеспечение. Dropbox был оценен в качестве одного из самых ценных стартапов в США и мире, с оценкой более 10 миллиардов долларов.
Большая часть клиентского и серверного кода Dropbox написана на Python. Выбор разработчиков пал на Python по следующим причинам:
Эти сильные стороны Python были очень важны для раннего и быстрого масштабирования стартапа.
В декабре 2012 года Dropbox наняли в штат создателя Python — Гвидо ван Россум. Опыт Гвидо позволил создать Pyston — собственную альтернативную реализацию Python для Dropbox.
Blender
Blender — это бесплатный программный набор инструментов (с открытым исходным кодом) для компьютерной графики используемый для создания анимационных фильмов, визуальных эффектов и т.д.
Возможности Blender включают в себя 3D-моделирование, развертывание в ультрафиолетовом диапазоне, текстурирование, редактирование растровой графики и скинов, моделирование жидкости и дыма, моделирование частиц, мягких тел, анимации, рендеринг, 2D-анимаций, редактирование видео и композитинг.
Python применяется в Blender для:
Pip — это аббревиатура для «Pip Installs Packages». Pip — это де-факто стандартная система управления пакетами, написанный на Python. Используется для установки и управления программными пакетами, созданными на Python.
Большинство пакетов можно найти в репозитории PyPI (Python Package Index). Python 2.7.9 и новее (в серии python2), а Python 3.4 и новее по умолчанию включают pip (pip3 для Python 3).
Одним из основных преимуществ pip является простота его интерфейса командной строки, что делает установку пакетов программного обеспечения Python столь же простой, как и ввод команд. Выглядят они следующим образом:
pip install some-package-name
Mercurial
Mercurial — это распределенный инструмент контроля версий для разработчиков программного обеспечения.
Является кроссплатформенным, он поддерживается в MS Windows и Unix-подобных системах, таких как FreeBSD, macOS и Linux. Основные цели проекта Mercurial включают высокую производительность и масштабируемость, децентрализацию, полностью распределенную совместную разработку, надежную обработку как простого текста, так и двоичных файлов, а также расширенные возможности ветвления и слияния, оставаясь при этом простым в своей концепции.
Основные части Mercurial написаны на Python, и только частично на C (так где требуется быстрая обработка).
BitTorrent
BitTorrent — это клиент, работающий на поддержке от рекламы, разработанный Брэмом Коэном и BitTorrent, Inc. Используется для загрузки и выгрузки файлов по протоколу BitTorrent.
BitTorrent был первым клиентом, написанным для этого протокола. Разработчики часто называют его Mainline, подчеркивая его официальное происхождение. Начиная с версии 6.0, клиент BitTorrent был переименован в µTorrent. В результате он перестал поставляться с открытым исходным кодом. В настоящее время он доступен для Microsoft Windows, Mac, Linux, iOS и Android.
Waf — это инструмент для автоматизации сборки, разработанный для помощи в компиляции и установке компьютерного софта.
Написана на Python и использует сценарные файлы конфигурации на языке Python. Поддерживается Томасом Надем.
Исходный код Waf предоставлен в общем доступе, программа выпущена в соответствии с условиями новой лицензии BSD. Тем не менее сопроводительная документация находится под лицензией CC-BY-NC-ND, которая запрещает как модификацию, так и коммерческое распространение. Это препятствует таким поставщикам, как Debian, включить документацию Waf в свои дистрибутивы.
Yellowdog Updater, Modified (YUM) — это бесплатная утилита управления пакетами из командной строки с открытым исходным кодом для компьютеров, работающих под управлением ОС Linux, где установлен RPM Package Manager.
Приложение YUM реализовано как набор библиотек на языке Python и несколько приложений командной строки.
Хотя YUM имеет интерфейс командной строки, некоторые инструменты предоставляют графический интерфейс пользователям для доступа к функциям YUM. YUM позволяет автоматически обновлять и управлять пакетами и зависимостями в дистрибутивах на основе RPM. Как и Advanced Package Tool (APT) от Debian, YUM работает с программными репозиториями (коллекциями пакетов), к которым можно получить доступ локально или через сетевое соединение.
WikidPad
WikidPad — это вики-подобная программа с открытым исходным кодом, используемая для записи идей, мыслей, списков дел, контактов и других заметок с wiki-связями между страницами.
Программа написана на Python. Имеет возможность расширять функционал за счет плагинов (на языке Python).
Система WikidPad использует базу данных, чтобы связать отдельные текстовые документы в wiki-подобный блокнот. Wiki-ссылки можно создать написав слово в CamelCase, заключив слово/слова в одинарные скобки, что позволяет образовывать мини-wiki по определенной теме.
Отдельные и полноценные Wiki-страницы можно экспортировать в HTML. WikidPad была создана Джейсоном Хорманом. Он выпустил проект под своей собственной лицензией с открытым исходным кодом, аналогичной лицензии BSD. Проект был реализован в июне 2005 года. С октября 2005 года Майкл Бучер является основным разработчиком WikidPad.
Центр Приложений Ubuntu
Ubuntu Software Center — это утилита для установки, покупки и удаления софта в Ubuntu, а также основной части общей обработки программного обеспечения Ubuntu.
Проект с открытым исходным кодом. Написана на Python, PyGTK/PyGObject на основе GTK+. Не вдаваясь в технические подробности, следует отметить, что была заменена на GNOME Software с 2015 года.
Tryton
Tryton — это трех уровневая универсальная компьютерная прикладная платформа высокого уровня, на которой построено бизнес-решение для планирования ресурсов предприятия (ERP) с помощью набора модулей Tryton.
ERP является одним из крупнейших проектов, получивших распространение по всему миру. Клиентская и серверная части программы написаны на Python, клиент также использует GTK+.
OpenShot Video Editor
Бесплатный видеоредактор с открытым исходным кодом, работающим под FreeBSD, Linux, Haiku, macOS и Windows. Написан на Python, GTK и MLT Framework.
Проект был начат в августе 2008 года Джонатаном Томасом с целью создания стабильного, бесплатного и удобного в использовании видеоредактора. Основные возможности редактирования видео OpenShot реализованы в библиотеке C ++, libopenshot. OpenShot использует инструментарий Qt и предлагает Python API. Таким образом, этот проект нельзя назвать полностью написанным на Питоне, это составное решение.
Начиная с версии 2.0.6 (выпущенной в 2016 году) OpenShot стал кроссплатформенным приложением.
GYP (Generate Your Projects) — это инструмент для автоматизации сборки. Написан на Python. GYP был создан Google для генерации собственных файлов проектов IDE (таких, как Visual Studio и Xcode) при построении веб-браузера Chromium.
Проекты, которые были созданы с использованием GYP — Node.js, WebRTC и Telegram. В 2016 году проект Chromium заменил GYP на GN, который показал себя в 20 раз быстрее, чем предыдущий инструмент. Эта замена обусловлена индивидуальным строением проекта, замена на GN была полностью оправдана в их случае.