Какие задачи можно решать используя язык python

Какие задачи можно решать используя язык python

Скачай курс
в приложении

Перейти в приложение
Открыть мобильную версию сайта

© 2013 — 2023. Stepik

Наши условия использования и конфиденциальности

Public user contributions licensed under cc-wiki license with attribution required

Python: какие задачи решает и где он может пригодиться?

Все чаще на вопрос «Какой язык программирования сейчас стоит изучать?» ответом служит «Python». Его называют одним из наиболее быстрорастущих языков за последние несколько лет. И мы подтверждаем: это мнение полностью оправдано!

Но давайте сегодня более подробно поговорим о Python: о его реальных преимуществах, о возможностях его применения и о причинах столь стремительно растущей популярности. Обещаем, будет интересно!

Ну а если вы уже приняли решение изучать Python или хотите как минимум лучше познакомиться с ним на практике, приглашаем на бесплатный урок Wezom Академии. И мы уверены, вы захотите продолжить обучение на курсе «Основы Python с нуля до функционального проекта» !

Преимущества Python

Для начала скажем, что Python можно использовать для самых разных сценариев: разработки веб-приложений, анализа данных и различных сценариев автоматизации. Этот язык становится все более популярным как среди новичков, так и среди уже опытных девелоперов, которые все чаще переходят на Python из других языков программирования. И на то есть несколько веских причин.

К слову, для многих крайне важное преимущество Python — это высокая зарплата разработчиков. По данным Work.ua, средняя зарплата Python-девелопера в Украине в 2022 году — 79 500 грн. При работе на западноевропейский или американский рынок эта сумма существенно больше. Входная же зарплата для разработчика новичка на Python — около 400-500 долларов.

Python просто понять и изучить

Первое и главное достоинство Python — это простота изучения и простота кода. Разумеется, «простота» в данном случае — в сравнении с другими языками программирования. Любой язык имеет свои сложности и требует комплексного изучения. Тем не менее Python очевидно проще и «легче» в плане кода.

Например, давайте посмотрим, как при помощи разных языков программирования вывести на экран короткую фразу.

Java

C

Python

Пример весьма показательный, не правда ли?

Естественно, такая разительная разница будет далеко не всегда. Но в большинстве случаев Python короче и самое главное — понятнее. Порой настолько, что базовых знаний английского достаточно, чтобы понять, что именно выполняет написанная программа. К примеру, отправляет Email:

Сколько же времени уйдет на то, чтобы освоить Python с нуля?

Базовые основы программирования на Python вполне можно освоить всего за 3-4 недели. Это очень быстро. Конечно, с этими знаниями вы еще не сможете браться за сложные проекты, но как минимум поймете логику работы с Python и подготовитесь к более комплексному обучению.

Чтобы начать выполнять сложные задачи и проекты, потребуется 2-3 месяца активного обучения. В идеале — с преподавателем или ментором. При самостоятельном обучении и при отсутствии проработанной учебной программы это может занять до года.

Поэтому оптимальный алгоритм изучения Python следующий:

1. Самостоятельно изучить азы программирования и работы с языком
2. Пройти онлайн-курс Wezom Академии (или любой другой, который вам по душе)
3. Начать работать над реальными задачами и проектами, продолжая при этом учиться

Процесс обучения пойдет гораздо быстрее, если вы уже знаете какой-то из языков программирования. Логика в любом случае довольно похожа, поэтому свичнуться на Python обычно весьма несложно.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Еще одно неоспоримое преимущество Python — большая база библиотек под самые разнообразные задачи. Рассмотрим несколько наиболее популярных:

• Pygame — для разработки мини-игр и мультимедийного ПО
• NumPy — для работы с AI и machine learning, а также для многоуровневых вычислений
• Pandas — для работы с big data
• SQLAlchemy — для взаимодействия с базами данных
• Django, Flask — для создания серверной части ПО

Любой разработчик вам подтвердит, что наличие библиотек существенно упрощает и ускоряет рабочий процесс. А значит, ваша работа будет продуктивнее и гораздо легче.

Python используют компании-гиганты

Чтобы вы лучше понимали, насколько Python популярен, мы просто перечислим, какие приложения и сервисы используют этот язык прямо сейчас:

• Instagram
• Google
• Spotify
• Netflix
• Uber
• Dropbox
• Pinterest
• Reddit

И множество других! Можно даже не сомневаться, что уже в ближайшем будущем мы увидим еще массу крупных проектов, написанных именно на Python.

Python надолго останется популярным

Популярность Python обусловлена еще и тем, что это очень перспективный язык. Ведь он во многом нацелен на машинное обучение и big data. А именно эти направления становятся приоритетными сейчас и будут еще более актуальными в обозримом будущем.

Python выглядит особенно актуальным на фоне ряда языков программирования, которые постепенно утрачивают свою популярность: Objective-C, Java, PHP, С/С++ и другие. Конечно же, с ними продолжают работать миллионы разработчиков. Но их доля на общем фоне планомерно снижается.

Какие задачи можно решать на Python

Теперь давайте перейдем к более практической части нашей статьи — поговорим о том, что именно можно делать с помощью Python и какие задачи он позволяет решать.

Это очень важный момент!

Дело в том, что после изучения основ вам необходимо будет определиться с наиболее интересным для вас направлением разработки. Python — это всего лишь инструмент. А как вы будете использовать этот инструмент и для каких задач — вопрос индивидуальный.

Автоматизация рутинных задач

Широкие возможности для автоматизации различных рутинных процессов и задач — одно из ключевых достоинств Python. Автоматизировать можно практически что угодно — создание бекапов, формирование электронных таблиц, создание PDF-документов, написание SQL-запросов на извлечение данных и многое другое.

Скрипт для автоматизации той или иной задачи можно написать с нуля самостоятельно, либо — что еще проще — использовать уже существующую библиотеку. У Python помимо прочего огромное и активное комьюнити. А значит, вы без особых усилий найдете решение той задачи, которая стоит перед вами.

Веб-разработка

Под Python создано довольно много фреймворков для веб-разработки, а также систем для управления контентом. Среди наиболее популярных:

Фреймворки позволяют осуществлять разработку быстрее и эффективнее. Поэтому на выполнение одной и той же задачи с помощью Python и с условным C вы потратите гораздо меньше времени и сил именно с первым. Но, опять же, все зависит от самой задачи и от возможностей ее решения при помощи того или иного языка.

Создание игр

Здесь сразу стоит оговориться, что Python по умолчанию не предназначен для разработки крупных ААА-проектов. Тем не менее он уже сейчас служит полезным вспомогательным инструментом при создании «больших» игр: Sims 4, Mount & Blade, Civilization IV и некоторых других.

А вот для разного рода простых игр Python подходит просто великолепно. Более того, для него уже есть обширная библиотека PyGame, в которой содержатся удобные инструменты для работы с графикой, анимациями, музыкой и так далее.

С помощью Python можно без труда написать такие классические мини-игры:

• Тетрис
• Змейка
• Space Invaders
• Pong и другие

Кстати, в Сети вы без труда сможете найти исходные файлы сотен и тысяч мини-игр на Python, чтобы «разобрать» их и понять, как они написаны. Очень полезно для практики. Плюс некоторые самоучители по Python строятся именно на принципах геймификации, чтобы сделать обучение не только более увлекательным, но и наглядным.

Парсинг

Парсинг — это процесс автоматического сбора и структурирования данных. И, как вы уже поняли, Python для этих задач подходит очень хорошо.

Интернет содержит колоссальные объемы разрозненной информации, которую крайне сложно собирать и обрабатывать вручную. С помощью Python можно автоматизировать процесс парсинга, молниеносно собирать нужные данные и эффективно их структурировать для дальнейшего использования — анализа, обучения, рассылок, формирования больших баз данных и так далее.

Data Science

Работа с данными занимает ведущую роль в наше время. Сегодня Data Science применяется в самых разнообразных направлениях. Вот лишь некоторые из примеров:

• автоматический перевод текстов;
• персональные рекомендации кино и музыки;
• системы автомобильной навигации;
• автоматическая диагностика заболеваний и многое другое.

Для работы с Data Science уже есть множество удобных инструментов: Pandas, Matplotlib, SciPy и другие. С ними процесс разработки становится еще проще, быстрее и эффективное. Главное — научиться их грамотно использовать под свой перечень задач. И тогда результаты не заставят себя долго ждать.

Курс «Python»

Хочешь получить обучение от Дмитрия Жарикова?

На курсе вы научитесь:

• Основам основ: «Алгоритмы + структуры данных = программы»
• Алгоритмам работы с языком программирования Python
• Разработке приложений с графическим интерфейсом
• Добавлению их к себе в портфолио!

Какие задачи можно решить с помощью Python?

На момент написания статьи Python находится в топ-3 языков программирования по популярности.

И совершенно очевидено, почему питон популярен — он прост в изучении благодаря синтаксису, имеет большое комьюнити и хорошую базу различных библиотек.

В какой бы области вы бы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая библиотека: обработка изображения, трансляция видео, бот в Telegram, исскуственный интелект, машиное обучения, написание веб-сервиса — для всего есть инструмент.

Какие задачи можно решать на Python

Автоматизация рутинных задач

Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

Кому не хочется освободить лишний час из своего расписания? Создание бекапов, заполнение Excel таблиц, создание pdf документа с отчетами, SQL-запросы для извлечения данных из базы данных и т.д.

Все эти и другие задачи можно решить, достаточно знать, как писать скрипты на Python, или найти необходимую библиотеку.

Веб-разработка

Язык имеет широкое разнообразие фреймворков для веб-разработки и систем управления контентом, которые делают жизнь разработчиков проще. Среди которых чаще всего используют: Django, Flask, Bottle, FastAPI, CherryPy.

Рекомендуем публикацию по теме

• Советы по старту проекта на Django и Docker читать 10 мин

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.

Для валидации данных можно использовать PyDantic. При работе с базой данных часто используют Django-ORM или SQLAlchemy.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня.

Музыка, которую мы слушаем, видео которые мы смотрим, информация, которую мы потребляем — за всем этим чаще всего стоит искусственный интеллект, который обучают в основном Python программисты.

Если вы планируете стать одним из этих специалистов, вам помогут такие библиотеки:

• Pandas для анализа данных и манипуляции ими
• Scikit-Learn для работы с разными моделями машинного обучения
• SciPy для научных и технических вычислений
• TensorFlow для машинного обучения, особенно для глубоких нейронных сетей
• Keras для нейронных сетей
• NumPy для сложных математических функций и вычислений

Создание игр

Можно ли писать игры на Python — вопрос скорее открытый.

С помощью Python вы можете разрабатывать простые игры. Для этого можно использовать библиотеку PyGame, в ней есть инструменты для работы с графикой, аудио, анимацией, отслеживанием нажатий.

Конечно, этот язык не подойдет для полноценного создания сложных игр, но его можно использовать как вспомогательный инструмент, так уже делают в таких играх как Battlefield, EVE Online, Sims 4, Civilization IV и в других.

Парсинг

Веб-скрапинг, он же парсинг, достаточно часто осуществляется с использованием Python.

В интернете находятся достаточно большие обьемы информации и с помощью парсинга эти данные можно собирать и сохранять в удобном формате в одном месте.

Эту информацию можно использовать для аналитики, рассылки и организации самых разных задач. Часто эта информация бывает нужна для Data Science специалистов.

Рекомендуем публикацию по теме

• Как парсить данные с сайта на Python смотреть 120 мин

Data Science

Данные играют ключевую роль в современном мире.

Они помогают понять потребности целевой аудитории продукта, анализируют, что можно улучшить, добавить или вовсе убрать из продукта, чтобы пользователю было удобнее им пользоваться.

В этой области зачастую необходимо определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

Для этого вам помогут такие инструменты как Pandas, Matplotlib, SciPy, NumPy, TensorFlow, Statsmodels, Keras, Plotly.

Рекомендуем публикацию по теме

• Подкаст | Из науки в Data Science | Выходи из комнаты | Выпуск #2 смотреть 77 мин

Вывод

Python — универсальный язык. Конечно, я привел не все возможные применения, а только самые популярные из них.

Такие компании как Google, Dropbox, Facebook, Microsoft, Intel уже активно используют этот язык.

На нем написаны YouTube, Spotify, Mozilla, Pinterest, Paypal, Instagram и другие продукты.

Если вы только планируете связать жизнь с программирование, то Python — отличный выбор для новичка.

Какие задачи можно решать, используя язык Python? Выберите правильные утверждения !

Создание системных утилит — смотря что считать системной утилитой. Поскольку питон с линуксом идет из коробки, можно на нем и какие-то системные утилиты писать, фиг ли ж нет.

создание графических приложений GUI — можно, танцы с бубнами.

создание веб-приложений — вполне

создание приложений баз данных — тоже можно

написание низкоуровневых драйверов — ну это пока вряд ли

создание операционных систем — частично возможно и такое, см. ремарку к первому варианту

создание приложений анализа данных — это запросто

создание высокопроизводительных серверов — в современном мире всяких там облаков — почему бы и нет?

Остальные ответы

Создание системных утилит — да

создание графических приложений GUI — нет

создание веб-приложений- да

создание приложений баз данных-да

написание низкоуровневых драйверов-нет

создание операционных систем-нет

создание приложений анализа данных-да

создание высокопроизводительных серверов-нет
Но это очень строго говоря, в принципе любую задачу реально решить на питоне, даже те что под грифом — нет

VitnessПросветленный (35058) 1 год назад
графические приложения уж точно никто не мешает
Александор Заградский Мудрец (11966) a Vitness, да. неверно вопрос понял
Алёна СтрепетоваУченик (186) 1 год назад
создание графических приложений GUI — тоже ДА

Правильный вариант ответа на тест:

написание низкоуровневых драйверов — нет

создание веб-приложений — да

создание приложений баз данных — да

создание графических приложений GUI — да

создание приложений анализа данных — да

создание операционных систем — нет

создание высокопроизводительных серверов — нет

создание системных утилит — да

Fac Et SperaЗнаток (319) 9 месяцев назад
АлександрПрофи (534) 9 месяцев назад
Реналь НигматуллинУченик (163) 7 месяцев назад
спасибо, сладкая
Валентин ГудковУченик (134) 5 месяцев назад
Огромное Вам спасибо.
Patricia ClarkУченик (200) 2 месяца назад

создание приложений баз данных

создание приложений анализа данных

создание системных утилит

создание графических приложений GUI

создание графических приложений GUI — да

создание веб-приложений — да

создание системных утилит — да

создание приложений анализа данных — да

создание приложений баз данных — да

написание низкоуровневых драйверов — нет

создание высокопроизводительных серверов — нет

создание операционных систем — нет

создание приложений анализа данных — да
создание графических приложений GUI — да
создание операционных систем — нет
написание низкоуровневых драйверов — нет
создание системных утилит — да
создание приложений баз данных — да
создание веб-приложений — да
создание высокопроизводительных серверов — нет

создание графических приложений GUI

создание приложений баз данных

создание приложений анализа данных

создание системных утилит