Что написано на питоне
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.
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.
Что такое Python и для чего он используется
Python — это высокоуровневый язык программирования, который используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие.
В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%. Это обусловлено многими причинами, одна из которых — высокая оплата труда квалифицированных специалистов (около 100 тысяч долларов в год).
Язык программирования Python
Различные языки программирования обычно доминируют в какой-то отрасли (или нескольких), для работы в которой они хорошо подходят. Но это не значит, что программист ограничен использовать строго определённый инструмент, поэтому любой язык общего назначения, такой как Python, может применять для создания чего-угодно.
Python смог захватить малую часть рынка веб-разработки, иногда используется для написания десктопных приложений и, конечно, тотально доминирует в сфере машинного обучения. Кроме того, на нём создаётся много прототипов, которые позволяют быстро набросать функционал и внешний вид будущего проекта.
Происхождение названия
Автор языка Python назвал его в честь британского комедийного шоу «Monty Python», которое было популярно в начале 1970-х годов.
Это телешоу позволяло автору расслабиться и отвлечься от разработки языка. Однако, несмотря на настоящее происхождение названия, для людей более очевидно связывать Python со словом «змея». Этому также способствует логотип, на котором изображена рептилия.
И хотя создатель языка не раз говорил, что название никак не связано со змеями, повлиять на мнение общества так и не удалось.
Питон или Пайтон?
Будь то название британского телешоу или английское звучание слова «змея», Python правильно произносить, как Пайтон. Однако, около 80% Российского сообщества привыкли использовать слово «Питон».
Нельзя сказать, что однозначно правильно использовать один из вариантов, многие названия адаптируются под произношения конкретного языка, а изменить сложившиеся привычки общества очень сложно. Однако, вариант названия «Питон» уместно употреблять только в разговоре с русскоязычными собеседниками, потому что на любой международной конференции значение слова «Питон» просто не поймут, ведь в английском языке его нет, есть только «Python (Пайтон)».
Логотип
На логотипе изображены две змеи, образующие квадрат с выпуклым центром, это часто вводит в заблуждение пользователей, вынуждая ассоциировать название языка с рептилией.
Логотип создал брат автора, Юст ван Россум — программист и шрифтовой дизайнер. Он разработал как дизайн логотипа (две змеи), так и шрифт текста Flux Regular.
История создания
Язык начал разрабатывать программист, Гвидо ван Россумом, в конце 1980-х. На тот момент он работал в центре математики и информатике в Нидерландах.
Гвидо ван Россум увлекался работой с «железками» ещё со школьных лет, и хотя он не находил поддержки и одобрения у своих сверстников, это не помешало ему самостоятельно разработать язык программирования.
Россум работал над Python в свободное время, в качестве основы он взял язык программирования ABC, в разработке которого когда-то участвовал.
Этапы истории языка программирования Python:
Дату смерти второй версии установили на 2015 год, однако, боясь не успеть перенести весь существующий код на Python 3, время жизни Python 2 продлили жизнь до 2020 года.
Python — простой язык
Синтаксис Питона всегда выделял его на фоне других языков программирования. Он не страдает избыточностью, схожесть синтаксиса с обычным английским позволяет понять код даже обычному пользователю, кроме того, программист пишет меньше строк кода, потому что нет необходимости использовать символы: «;», «<», «>». Вложенность обозначается отступами, что повышает читаемость кода и приучает новичков к правильному оформлению.
Python упрощает написание кода и делает разработку быстрой, всё потому что он обладает следующими особенностями:
Чтобы ускорить разработку, часть программы (обычно не сильно влияющую на скорость работы) пишут на Питоне.
Именно благодаря простоте этот язык программирования смог занять доминирующее место в сфере машинного обучения. Люди, так или иначе связанные с наукой, предпочитают не тратить много времени на такие вещи, как написание кода, поэтому Python отлично подошёл для реализации поставленных перед ними задач.
Пример кода:
Популярность
Несмотря на то что языку уже более 29 лет, он популярен среди программистов всего мира. Python используется почти в каждом среднем или крупном проекте, если не как основной инструмент разработки, то как инструмент для создания прототипа или написания какой-то его части.
Он собрал вокруг себя огромное сообщество разработчиков, по результатам опроса на Stackoverflow Python занял 7 место с почти 39% голосов.
Индекс TIOBE
Этот индекс показывает популярность языков программирования, информация обновляется каждый месяц. Оценка популярности основывается на количестве квалифицированных специалистов по всему миру. Для анализа также используются все популярные поисковые системы. Важно понимать, что индекс не показывает лучший язык программирования, он лишь показывает их популярность.
Согласно индексу TIOBE Python занял 3 место с 9-ю процентами популярности. Он уступил лишь языкам Java и C.
Этот индекс основывает на количестве поисковых запросов, касающихся учебных материалов по языку.
По данным с PYPL Python занимает первое место с более чем 29% популярности и на 10% обгоняет Java.
statista.com
Сервис предоставляет различные виды статистики, среди которых — популярность языков программирования.
Согласно опросу более 85 тысяч респондентов, Python занимает 4 место, уступив таким языкам, как JS, языки разметки и SQL.
Скорость работы
Программисты часто задаются вопросом: «Не приведёт ли использование Python к снижению производительности?». Не стоит делать какие-либо выводы без детального разбирательства.
Если рассматривать только скорость выполнения кода, то становится ясно, что Python уступает другим языкам программирования, таким как C. Действительно, динамическая типизация, интерпретируемость и другие особенности, облегчающие работу программиста, приводят к ухудшению производительности.
Для любого проекта важно выбрать правильный инструмент и лучшую реализацию. Улучшая одно, программист жертвует другим, его задача — найти идеальный баланс, ориентируясь на конкретное техническое задание.
Python позволяет писать достаточно быстрый код, однако может подводить в некоторых «узких» местах, которые и оказывают наибольшее влияние на производительность всего проекта. Чтобы не затянуть разработку и получить на выходе программу, работающую на высокой скорости, её структуру проектируют так, чтобы соотношение «быстродействие/время разработки» было максимальным.
Программисты используют приёмы, позволяющие нивелировать недостаточную скорость выполнения программ на Pyton: