«Python выходит в лидеры»: кто и почему его использует
В январе Stack Overflow провели ежегодный опрос, в котором приняли участие 100 тыс. разработчиков из 183 стран. В этом году Python вновь приблизился к вершине рейтинга популярных языков: в прошлом году он оставил позади PHP, в этом ― обошёл C#.
При этом Python стоит на третьем месте в рейтинге наиболее любимых ЯП. Далее расскажем, почему и как его используют крупные корпорации и небольшие стартапы.
/ фото PxHere PD
Крупные ИТ-компании: простота и производительность
Аналитики из iDataLabs больше двух лет собирали данные о том, сколько компаний используют Python. В результате они установили, что на этом языке пишут в 75 тыс. компаний по всему миру. И хотя, по их данным, Python имеет не самую большую долю рынка, его популярность стабильно увеличивается.
В прошлом году Python занимал пятое место в рейтинге TIOBE. Это индекс, оценивающий популярность ЯП, на основе количества поисковых запросов на платформах Google, Wikipedia, YouTube, Amazon и др. В 2018 году популярность языка увеличилась до 6% (почти на 3% c 2017 года), и теперь он занимает четвертое место в рейтинге.
Среди крупных организаций, которые начали использовать Python именно из-за его простоты и популярности, можно выделить Instagram. Как отметили представители компании, они перешли на Python 3 и фреймворк Django из-за того, что этот ЯП «дружелюбен» к разработчикам и позволяет им сконцентрироваться на создании важных для пользователей функций.
Плюс широкая распространенность языка и глобальное комьюнити (по данным SO, на нем пишет 39% разработчиков, а 68% ― называет Python любимым ЯП) позволяют быстрее нанимать новых членов команды.
Другой кейс ― компания SurveyMonkey, занимающаяся разработкой облачного программного обеспечения для онлайн-опросов. Ежедневно организация обрабатывает порядка миллионов ответов респондентов. Изначально веб-приложение SurveyMonkey было написано на C# с помощью платформы .NET. Приложение работало без сбоев, однако показывало не лучшую производительность во время тестирования и развертки новых фич.
В SurveyMonkey решили переписать приложение на Python и разбить основные функции на несколько сервисов, каждый из которых «общался» с остальными через API. Это уменьшило кодовую базу, с которой приходилось работать при тестировании функций, и упростило процесс их реализации.
Помимо простоты, среди преимуществ Python, разработчики из SurveyMonkey отмечают удобные инструменты для тестирования и развертывания приложений и большое количество библиотек.
На Python пишут в Google, Facebook, Netflix, Quora, Reddit и многих других крупных компаниях. При этом Python используют не только разработчики, но и специалисты по обработке и анализу данных.
Согласно июльскому опросу от Burtch Works, где занимаются подбором специалистов по анализу данных, Python вместе с R находятся на втором месте по популярности: их использует треть из 1200 опрошенных специалистов. При этом от лидера опроса ― SAS ― Python «отстал» всего на один процент. А по информации аналитической платформы Kdnuggets, за последний год 66% из 2300 опрошенных data scientist’ов использовали Python в рабочих проектах. Причем популярность языка выросла на 14% в период с 2016 по 2018 год.
Например, как отметил Абхишек Гхош (Abhishek Ghose) из компании [24]7.ai, занимающейся разработкой ПО для работы с клиентами, он использует Python для сбора и обработки данных разных форматов. По словам Гхоша, тот упрощает и ускоряет процесс написания кода. При этом специалист отмечает, что для решения некоторых data science-задач ему достаточно использовать Python shell.
/ фото Tambako The Jaguar CC
Стартапы: минимум ресурсов на запуск проекта
В отличие от крупного бизнеса, большинство стартапов не обладает мощным стартовым капиталом, а время ― критический фактор для начинающих компаний. Им важно как можно скорее создать работающее решение, чтобы представить его инвесторам. Python же позволяет ускорить разработку, затратив минимум ресурсов. Язык позволяет команде из двух-трех человек создать рабочий прототип за пару месяцев. По такой схеме в 2013 году стартовали в компании Shippo, занимающейся поставкой товаров для бизнесов.
Эта особенность языка в свое время помогла и Дрю Хьюстону (Andrew W. Houston), когда он начинал работу над Dropbox. Будучи студентом, он постоянно забывал дома флешку. Вознамерившись решить эту проблему, Дрю быстро создал прототип облачного хранилища и закрыл сделку с инвесторами.
Другой пример: Никита Соболев, разработчик и основатель стартапа Wemake.services, перевел всю свою команду с Java на Python. Среди причин такого решения он называет скорость разработки. По его словам, производительность программиста, который пишет на Python, в несколько раз выше, чем, например, у того, кто пишет на Java.
Программисты со знанием Python очень сильно востребованы. Согласно статистике Hacker News за июль 2018, этот ЯП занимает второе место по популярности после React: 24% всех постов на ресурсе, посвящены поиску Python-разработчиков для стартапов. При этом позиции этот ЯП удерживает уже несколько лет.
И есть основания полагать, что в дальнейшем Python будет только набирать популярность.
P.S. Свежие материалы из нашего корпоративного блога:
- Распределенный брандмауэр в vCloud Director 8.20: особенности решения
- Что скрывается за термином vCloud Director ― взгляд изнутри
- Серверы для SAP: основные платформы
Python для новичков: сферы применения и возможности
Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.
Иллюстрация: Wikimedia Commons / Pngwing / Annie для Skillbox Media
Евгений Кучерявый
Пишет о программировании, в свободное время создаёт игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.
Андрей Долгов
Backend-разработчик в VVDEV. Пишет на JavaScript, Python и C#.
Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и для многих платформ: начиная с iOS и Android и заканчивая серверными операционными системами.
Как и где применяется Python
Это интерпретируемый язык, а не компилируемый, как C++ или Java. Программа на Python представляет собой обычный текстовый файл. Код можно писать практически в любом редакторе или использовать специальные IDE:
- PyCharm — мощная среда разработки от JetBrains.
- Spyder — IDE, оптимизированная для работы в Data Science. Идёт в пакете с Anaconda.
- IDLE — стандартный текстовый редактор в составе языка.
- SublimeText — текстовый редактор с множеством плагинов.
- Visual Studio Code — популярный текстовый редактор от Microsoft.
Python можно встретить почти везде: в вебе, мобильных и десктопных приложениях, а также в играх. На нём пишут нейросети, проводят научные исследования и тестируют программы. Поговорим подробнее об основных сферах его применения.
Веб-разработка
Чаще всего Python используют в веб-разработке. Для него написано множество фреймворков: FastAPI, Flask, Tornado, Pyramid, TurboGears, CherryPy и, самый популярный, Django.
Ещё на Python пишут парсеры для сбора информации с веб-страниц. Делают это с помощью таких популярных библиотек:
- Scrapy — кросс-платформенная высокопроизводительная библиотека с большим сообществом пользователей.
- Beautiful Soup — простая и мощная библиотека для парсинга HTML- и XML-документов. Отличается хорошей документацией.
- Selenium — инструмент для автоматизации и тестирования онлайн-приложений, который позволяет имитировать работу браузера.
Научные исследования и машинное обучение
Благодаря лаконичности, простому синтаксису и богатому набору инструментов Python стал любимым языком учёных. Есть специальные библиотеки для Python, которые позволяют строить графики, проводить исследования и вычисления:
- SciPy — набор инструментов для научных вычислений.
- NumPy — расширение, которое позволяет оперировать матрицами и многомерными массивами.
- pandas — библиотека для аналитики данных.
- Matplotlib — библиотека для построения графиков различной сложности.
Также для Python есть множество свободных ML-инструментов:
Тестирование
Ещё одна область применения Python — автоматизация тестирования. Многие специалисты по автоматизации QA выбирают Python из-за его простоты. Он отлично подходит тем, кто имеет небольшой опыт в разработке приложений. Развитое сообщество, логичный синтаксис и удобочитаемость упрощают процесс обучения.
У Python есть простые фреймворки для модульного тестирования:
Десктоп-приложения
Хоть язык не компилируется, с его помощью всё же можно создать десктопные программы. Вот, например, небольшой список популярных приложений, которые написаны на Python:
- GIMP — визуальный редактор на Linux;
- Ubuntu Software Centre — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутивов Linux);
- BitTorrent до шестой версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
- Blender — программа для создания 3D-графики;
- Ansible — механизм управления конфигурацией, позволяющий развёртывать многоузловое программное обеспечение;
- Mercurial — кросс-платформенный инструмент управления распределённым исходным кодом.
Мобильные приложения
Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще используют Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент «Инстаграма»* для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python. Тем не менее у Python есть фреймворки для разработки кросс-платформенных мобильных GUI-приложений: Kivy и BeeWare.
Игры
Многие компьютерные игры полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:
- Battlefield 2;
- World of Tanks;
- Civilization IV;
- The Sims 4;
- EVE Online.
Хоть Python позволяет писать пользовательские интерфейсы и работать с графикой, чаще всего на нём пишут скрипты — например, для взаимодействия персонажей, запуска сцен и обработки событий. На Python написан искусственный интеллект AlphaStar для StarCraft 2, способный победить сильнейших профессиональных игроков.
Какие компании используют Python
В основном Python используют стартапы и компании, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка его пользователей — крупных организаций:
- Google — использует язык в качестве компонента поискового движка.
- Dropbox — применяет Python для оптимизации серверной части и внешнего интерфейса.
- Spotify — использует Python для аналитики данных.
- «Инстаграм»*, «Фейсбук»* — используют в серверной части.
- BitTorrent — в компании построили на Python сеть peer-to-peer.
- Агентство национальной безопасности США — шифрует и анализирует разведданные.
- Esri — использует Python в качестве инструмента настройки геоинформационных программ.
- Pixar, Industrial Light & Magic — создают на Python анимационные фильмы.
- Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — тестируют и анализируют рынок с помощью Python.
- NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — применяют язык в научных вычислениях.
Кроме того, Python используют в Positive Technologies, Houdini, Yahoo, Red Hat, Pinterest, Quora, VK и «Яндексе». Короче, Python есть практически в каждой компании.
Преимущества Python
Главное преимущество Python — его простота. Не нужно тратить месяцы на изучение сложного синтаксиса, как в C++, и переживать об утечках памяти. Язык всё сделает за вас.
Другие достоинства Python:
- Это интерпретируемый язык. До запуска программа на Python представляет собой обычный текстовый файл, который можно запустить на любой платформе, где установлен интерпретатор.
- Он отлично подходит новичкам. Python хорошо спроектирован и логичен. Для его изучения даже не нужно знать английский язык. Благодаря его простоте разработка идёт намного быстрее, потому что программист пишет меньше кода.
- У языка мощное сообщество. Сообщество пользователей Python настолько большое, что если вы столкнётесь с непонятной ошибкой, то, скорее всего, быстро найдёте её решение в интернете. Ведь до вас кто-то уже столкнулся с похожей и выложил решение на Stack Overflow.
Недостатки Python
А теперь перейдём к «ложке дёгтя»:
- Программы на Python — среди самых медленных. Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раза быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.
- Сильная зависимость языка от системных библиотек. Это затрудняет перенос приложений на другие системы. Чтобы решить проблему, придумали Virtualenv, но и у него есть недостатки: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.
- Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков одновременно в реализации CPython. Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в пакете NumPy.
- Динамическая типизация. «Вот это да! — скажете вы. — Разве динамическая типизация — это не круто»? С одной стороны — да, но именно из-за неё ошибки отображаются во время выполнения (runtime), а не компиляции (compile time).
Трудоустройство и средняя зарплата Python-разработчика
Популярность Python растёт уже больше восьми лет, язык часто занимает первые места в индексе TIOBE. Параллельно растёт и востребованность Python-разработчиков. Средняя зарплата «питониста» в России — 180 тысяч рублей. Правда, чтобы получать такую зарплату, нужно знать не только сам язык, но и его фреймворки и другие дополнительные технологии.
Нижняя зарплатная планка для начинающих разработчиков находится на уровне 30 тысяч рублей. Программисты со стажем от двух лет могут рассчитывать на зарплату в 100–150 тысяч рублей.
Зачастую на должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах вроде Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам сложно найти работу в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.
Заключение
Язык программирования Python с каждым годом становится всё популярнее и востребованнее. Он отлично подходит для многих направлений разработки: от веба до тестирования и анализа данных.
Программы на Python гибкие, легко масштабируются, а для их создания не требуется содержать большую команду разработчиков. У языка простой и понятный синтаксис и мощное сообщество, которое его развивает и популяризирует.
* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook* и Instagram* на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности».
8 компаний мирового масштаба, которые используют Python
В настоящее время существует более 500 языков программирования, и каждый день создаётся всё больше. Следует признать, что большинство из них частично совпадают, и большое их количество никогда не предназначалось для использования вне теоретических или лабораторных условий. Но, среди языков программирования, которые используются ежедневно в программировании и бизнесе, каждый делает свой выбор. Какие языки стоит изучать, и почему необходимо тратить свое время на их изучение?
Поскольку это сайт, посвященный Python, мы уже рассказывали вам, почему Python — отличный язык для изучения. И вы, вероятно, знаете о том, что Python является наиболее предпочтительным языком сценариев для Raspberry Pi (поскольку он является предустановленным). И, зная это, вы понимаете, какие удивительные вещи вы можете сделать с Raspberry Pi, проявив совсем немного изобретательности. А так как разобраться, в работе с Python, относительно несложно, вам может быть интересно, как он применяется в реальных компаниях и настоящих приложениях.
Теперь мы собираемся рассказать вам о восьми ведущих компаниях, которые, как вы понимаете, используют Python. Таким образом, вы можете увидеть, насколько большие возможности существуют для разработчиков на Python.
Industrial Light and Magic
Industrial Light and Magic (ILM) — студия спецэффектов, которая была основана Джорджем Лукасом в 1975 году для создания FX для Star Wars. С тех пор аббревиатура ILM считается синонимом FX, получив множество наград за свою работу в кино и рекламе.
В первые годы ILM фокусировались на настоящих эффектах, но вскоре поняли, что компьютерные эффекты — это будущее FX в целом. Их отдел CGI был основан в 1979 году, и их первым эффектом была последовательность взрывов проекта Genesis в Star Trek II: Гнев Хана.
Первоначально в CGI студии ILM использовалась оболочка Unix, но она занималась сравнительно небольшим объемом работы. Поскольку студия предвидела будущее CGI, они начали искать систему, которая могла бы справиться с агрессивным масштабированием, которое они видели в будущем.
ILM выбрал Python 1.4 вместо Perl и Tcl, объяснив это тем, что его было намного проще интегрировать в существующую инфраструктуру. Благодаря простой совместимости Python с C и C++, ILM легко импортировала Python в свое проприетарное программное обеспечение (являющееся частной собственностью авторов или правообладателей) для создания освещения. Это позволило им использовать Python в большем количестве сценариев, используя его для свертывания программных компонентов, и расширить свои стандартные графические приложения.
Студия использовала Python во многих других аспектах своей работы. Разработчики создают софт на Python для отслеживания и аудита функциональности конвейера, поддерживая базу данных каждого кадра, созданного для каждого фильма. Поскольку все больше и больше программ ILM контролировались Python, они создали простой унифицированный набор инструментов, который позволил создать более эффективный производственный конвейер.
Вопреки многочисленным нападкам, ILM продолжает находить Python лучшим решением для своих нужд. Комбинация открытого исходного кода в сочетании с возможностью резервного копирования изменений гарантирует, что Python будет продолжать удовлетворять потребности ILM в течение длительного времени.
Google поддерживал Python с самого начала. Вначале основатели Google приняли решение «Использовать Python, там, где мы можем, C++, где должны». Это означало, что C++ использовался там, где контроль над памятью был обязателен и была желательна низкая задержка. В других аспектах Python обеспечивает простоту поддержки и относительно быстрый отклик.
Даже когда другие скрипты писались для Google на Perl или Bash, они часто переписывались на Python. Причина была в простоте развертывания и поддержки. На самом деле, по словам Стивена Леви, автора «In the Plex», самый первый парсер Google для сканирования веб-страниц был изначально написан на Java 1.0 и оказался настолько сложным, что они переписали его на Python.
Python теперь является одним из официальных серверных языков Google — C++, Java и Go — три других, которые разрешено развертывать в рабочей среде. И, в случае, если вы не уверены, насколько важен Python для Google, с 2005 по 2012 год в Google работал сам создатель Python, Гвидо ван Россум.
В довершение всего Питер Норвиг сказал:
«Python был важной частью Google с самого начала и остается таковым по мере роста и развития системы. Сегодня десятки инженеров Google используют Python, и мы ищем больше людей, владеющих этим языком».
Инженеры Facebook исключительно заинтересованы в Python, что делает его третьим по популярности языком среди гигантов социальной сети (сразу за C++ и их проприетарным PHP-диалектом Hack). В целом, было сделано более 5000 коммитов к утилитам и сервисам в Facebook, которые управляют инфраструктурой, бинарным распределением, отображением оборудования и операционной автоматизацией.
Простота использования библиотек Python означает, что производственным инженерам не нужно писать или поддерживать слишком много кода, что позволяет им сосредоточиться на улучшениях. Это также гарантирует то, что инфраструктура Facebook способна эффективно масштабироваться.
Согласно сообщению Facebook в 2016 году, Python в настоящее время отвечает за несколько сервисов по управлению инфраструктурой. К ним относятся использование TORconfig для настройки и формирования сетевого коммутатора, FBOSS для CLI коммутатора whitebox и использование Dapper для планирования и выполнения работ по техническому обслуживанию. Facebook опубликовал множество проектов на Python с открытым исходным кодом, написанных для Py3, включая Facebook Ads API и фреймворк Python Async IRCbot. Facebook в настоящее время находится в процессе обновления своей инфраструктуры и обработчиков до Python 3.4, и AsyncIO помогает их инженерам в этом процессе.
В 2016 году команда инженеров Instagram заявила, что они запускают крупнейший в мире Django-проект, полностью написанный на Python. Мин Ни, инженер-программист из Instagram, рассказал о своем опыте инженеринга на Python для этого проекта:
«Изначально мы решили использовать Python из-за его репутации, а также за простоту и практичность, которая хорошо согласуется с нашей философией «сделай простое в первую очередь»».
С тех пор команда разработчиков Instagram инвестировала время и ресурсы в поддержание жизнеспособности использования Python в огромном масштабе (~800 миллионов активных пользователей в месяц):
«Работая над созданием структуры эффективности веб-сервисов Instagram, мы уверены, что будем продолжать масштабировать инфраструктуру с помощью Python. Мы также стали больше инвестировать в сам язык Python и начинаем готовиться к переводу нашего кода на Python с версии 2 на 3».
Spotify
Этот гигант стриминговой музыки — огромный сторонник Python, использующий язык в основном для анализа данных и сервисов. На бэкенде работает большое количество утилит, которые взаимодействуют через 0MQ или ZeroMQ, сетевую библиотеку с открытым исходным кодом и инфраструктуру, написанную на Python и C++.
Причина того, что сервисы написаны на Python, заключается в том, что Spotify нравится, как быстро происходит разработка при программировании на Python. В последних обновлениях архитектуры Spotify используется Gevent, который обеспечивает быстрый цикл обработки событий с высокоуровневым синхронным API.
Для предоставления предложений и рекомендаций пользователям, Spotify использует большой объем аналитики. Для их интерпретации Spotify использует Luigi, модуль Python, который синхронизируется с Hadoop. Этот модуль с открытым исходным кодом обрабатывает то, как библиотеки работают вместе, и быстро объединяет журналы ошибок, чтобы дать возможность как можно быстрее устранить проблемы и провести повторный деплой.
В общей сложности Spotify использует более 6000 отдельных сервисов на Python, которые работают вместе на узлах кластера Hadoop.
Quora
Создатели этой огромной краудсорсинговой компании долго и упорно решали, какой язык использовать, чтобы реализовать свою идею. Чарли Чивер, один из основателей Quora, ограничился выбором Python, C#, Java и Scala. Их самой большой проблемой в работе с Python стало отсутствие проверки типов и относительная медлительность.
По словам Адама Д’Анджело, они решили не использовать C#, потому что это проприетарный язык Microsoft, и они не хотели быть связанными с какими-либо будущими изменениями. Кроме того, открытый исходный код имел бы поддержку сообщества.
Программирование на Java было более болезненным, чем Python, да и работала Java не так хорошо с не-Java программами, как Python. В то время Java также находилась в зачаточном состоянии, поэтому они беспокоились о будущей поддержке и о том, будет ли язык продолжать расти.
Вместо этого основатели Quora пошли по примеру Google, решив использовать Python там, где могли, из-за его простоты написания и читабельности, и внедрили C++ для критически важных для производительности разделов. Они обошли отсутствие проверки типов в Python, написав модульные тесты, которые выполняют практически то же самое.
Еще одной причиной для использования Python было наличие нескольких хороших фреймворков на то время, таких как Django и Pylons. Поскольку они знали, что Quora будет включать взаимодействия вида сервер/клиент, которые не обязательно будут загружаться на всю страницу, большим преимуществом стала слаженная работа Python и JS.
Netflix
Netflix использует Python в тех же сценариях, что и Spotify, полагаясь на этот язык для анализа данных на стороне сервера. Однакo, на этом они не остановились. Netflix позволил разработчикам программного обеспечения выбирать язык для написания кода и заметил значительный рост числа приложений на Python.
В ходе опроса выяснилось, что инженеры Netflix ссылаются на стандартную библиотеку, чрезвычайно активное сообщество разработчиков и богатое разнообразие сторонних библиотек, доступных для решения практически любой конкретной проблемы. Кроме того, поскольку Python очень прост в разработке, он стал основой во многих других сервисах Netflix.
Одно из основных мест, где используется Python — Central Alert Gateway. Это RESTful веб-приложение обрабатывает оповещения из любого места, а затем направляет их людям или группам, которые должны их видеть. Кроме того, приложение может подавлять повторяющиеся уведомления, которые уже были обработаны, и в некоторых случаях выполнять самостоятельные решения, такие как перезагрузка процесса или завершение чего-либо. Это приложение — огромное достижение для Netflix. Интеллектуальная обработка означает, что разработчики и инженеры не занимаются лишними вызовами.
Dropbox
Эта облачная система хранения использует Python в своем клиенте для ПК. Если у вас есть какие-либо сомнения по поводу того, как Dropbox вложился в Python, представьте, что в 2012 году им удалось убедить Гвидо ван Россума, создателя Python, покинуть Google и уйти в Dropbox.
Россум присоединился к Dropbox при условии, что он будет инженером, а не руководителем или даже менеджером. В первый год он смог реализовать систему, которая позволяет обмениваться данными с другими пользователями сообщества Dropbox. Несмотря на то, что многие библиотеки и внутренние компоненты Dropbox являются проприетарными и не имеют открытого исходного кода, компания выпустила весьма эффективный API, написанный на Python, который позволяет увидеть, как думают их инженеры. Вы можете прочитать между строк о том, какой огромный процент их кода на стороне сервера занимает Python, когда будете читать интервью с инженерами Dropbox.
Также интересно отметить, что, хотя программы на стороне клиента написаны на Python, они используют разные библиотеки на компьютерах Mac и Windows, чтобы обеспечить одинаковое взаимодействие. Это связано с тем, что Python не предустановлен в Windows, а в зависимости от вашего Mac, версия Python будет сильно отличаться.
Этот веб-сайт посетило 542 миллиона человек каждый месяц в течение 2017 года, что делает его четвертым по посещаемости веб-сайтом в США и седьмым по посещаемости в мире. В 2015 году было зарегистрировано 73,15 млн. пользователей и 82,54 млрд. просмотров записей. И за всем этим, формируя программный каркас, стоит Python.
Reddit изначально был написан на Lisp, но, в декабре 2005 года, через шесть месяцев после его запуска, сайт был переписан на Python. Основной причиной изменений стало то, что Python имел более широкий спектр библиотек и был более гибким в разработке. Веб-фреймворк, который изначально управлял сайтом, web.py, теперь стал проектом с открытым исходным кодом.
В 2009 году, во время Pycon, Стива Хаффмана и Алексиса Оганяна спросили, почему Reddit все еще использует Python в качестве своего основного яхыка. По словам Хаффмана, причина та же, что и причина ухода с Lisp:
«У Python есть библиотеки для всего. Мы изучали многие технологии и множество архитектур по ходу работы. Если не разбираюсь в веб-фреймворках, буду использовать чужие, пока не создам свои собственные… У Python есть такой замечательный костыль.
Кто-то еще?
В этой статье мы рассмотрели восемь (вообще девять, но Instagram принадлежит Facebook) успешных компаний-разработчиков программного обеспечения мирового класса, которые используют Python для разработки. Но они не единственные. В 2020 году использование Python достигло нового пика и продолжает расти.
Мы пропустили кого-нибудь важного? Оставьте комментарий ниже и дайте нам знать о вашем любимом сервисе, написанном на Python!
Не web’ом единым: в каких крупных проектах применяется Python
«Я учусь программировать на Python, что мне с этими знаниями делать дальше», спрашиваете вы. А мы рассказываем в ответ, как используют Python известные компании и проекты.
Екатерина Шипилова
Получайте новые статьи на e‑mail
Пишем о будущем, технологиях и стартапах
Ещё по теме
Не web’ом единым: в каких крупных проектах применяется Python
Как я поборола страх перед программированием
В новом учебном сезоне мы запускаем пятый поток курса «Разработчик на Python». Нас часто спрашивают: «Хорошо, я освою Python. Что дальше? Где именно я смогу применить навыки?». В этом материале мы собрали обзор известных компаний и проектов, которые используют Python в работе.
Часто именно Python рекомендуют начинающим разработчикам в качестве первого языка для изучения, и это вполне объяснимо. Фишка Python — читабельность кода. Именно она обеспечила ему уважение программистов от Токио до Мытищ. Про то, как вообще выбирают язык программирования (и чем так крут Python), мы рассказывали в материале «Python или нет?».
Какие крупные компании используют Python
Начинающих разработчиков интересует, где нужен навык программирования на Python, какие задачи с его знанием можно решать. И вот тут-то начинаются сомнения. В частности, бытует мнение, что функционал Python ограничивается лишь web-программированием. На самом деле, это не так.
Python — универсальный язык. На нём можно написать практически что угодно — от игр до систем управления жизнеобеспечением. На руку популярности Python играет сообщество «пайтонистов» со своей особой философией. Звание участников сообщества носят не только индивидуальные разработчики и небольшие компании, но и целые IT-гиганты.
Например, Python активно используют:
А что насчет крутых проектов и игр, написанных на Python
Попробуем вспомнить известные проекты, в создании которых задействован этот ассемблер:
- Большая часть кодовой базы самого известного видеохостинга YouTube написана на Python.
- Начальная версия поискового паука Google — на Python.
- Десктопный клиент Dropbox — полностью детище Python.
И это ещё не все. На Python написаны:
Также на Python написана Mercurial — система контроля версий, очень серьезная штука.
В Abaqus, системе расчета на прочность, Python применяется как язык для пользователей — чтобы они могли полностью задействовать возможности программы или же автоматизировать расчеты.
Кроме того, большая часть Civilistation IV написана на Python. Использован Python и в Battlefield. Также есть игры, в которых Python задействован для моддинга — создания дополнений к игре сторонними разработчиками или самими игроками. Это, например, Sims IV, World of Tanks. Список можно продолжать.
Почему важно выбирать язык разработки, востребованный крупными брендами
Звучит здорово, но о чем это говорит? Крупные корпорации — значимые для рынка — уверены в жизнеспособности Python и готовы строить вокруг него бизнес. А потому проблема с поиском работы вряд ли возникнет перед теми, кто освоил разработку на Python.
Если вы прониклись скромным обаянием Python или заинтересовались широтой открывающихся возможностей, ждём на курсе «Разработчик на Python». Вы получите навыки web-разработки на всех этапах — от идеи до поддержки уже работающего продукта.