Что общего у NASA, Spotify, Google и JP Morgan Chase? Эти компании ежедневно используют Python.
Python — это мощный и универсальный язык программирования, который играет ключевую роль в самых различных технологических решениях. От веб-приложений, поисковых систем и игр до анимационного программного обеспечения и даже других языков программирования, Python находится в центре инноваций.
В последние годы Python стал очень популярным, став одним из самых широко используемых языков программирования в мире. Его применение расширяется в новые и захватывающие области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных.
На самом деле, Python занимает первое место в индексе TIOBE благодаря своему стабильному росту и использованию. Учитывая его широкое распространение и универсальность, понимание Python становится более важным, чем когда-либо.
В этом всестороннем руководстве мы исследуем мир Python, его историю, его рост в популярности, различные карьерные пути, которые он поддерживает, и многое другое.
Что такое Python?
Python — это мощный язык программирования высокого уровня, известный своей читаемостью и простотой. Он следует парадигме объектно-ориентированного программирования, что означает, что он организован вокруг объектов, а не действий, что делает его интуитивно понятным и эффективным для разработчиков.
Философия дизайна Python подчеркивает читаемость и простоту кода, позволяя разработчикам писать четкий и логичный код как для небольших, так и для крупных проектов. Как язык высокого уровня, Python абстрагирует большую часть сложности, связанной с программированием, позволяя разработчикам сосредотачиваться на решении проблем, а не беспокоиться о технических деталях.
Python находится в основе многих технологий и приложений, которые мы используем ежедневно. Например, YouTube использует его для обработки видео, а поисковые системы — для обработки больших объемов данных.
Почему Python настолько популярен?
Python постоянно оценивается как один из самых популярных языков программирования в мире. На самом деле, Python несколько раз занимал первое место в индексе программного сообщества TIOBE, включая 2023 год, укрепляя свою позицию как предпочтительного языка среди разработчиков.
В опросе разработчиков Stack Overflow 2024 Python был признан самым часто используемым и желаемым языком программирования. Эта постоянная позиция подчеркивает растущее влияние Python и его широкое распространение в различных областях.
Результаты опроса разработчиков Stack Overflow 2024 по языкам программирования.
Популярность Python можно объяснить несколькими факторами:
1. Python универсален и гибок
Python — это язык общего назначения, что означает, что его можно использовать для создания самых различных приложений. От веб-разработки до анализа данных, от искусственного интеллекта до научных вычислений, универсальность Python не имеет равных.
Например, ученые данных используют Python для создания визуализаций и манипулирования данными, в то время как веб-разработчики используют его для создания динамических веб-сайтов.
2. Python простой и легкий в изучении
Простая и чистая синтаксис Python делает его идеальным языком для новичков. Его команды основаны на английском, а его понятная структура помогает новым программистам легко понимать код. Эта простота также делает Python подходящим для быстрого развития и прототипирования, сокращая время от идеи до реализации.
3. Python является открытым кодом
Открытая природа Python привела к созданию обширной экосистемы библиотек и фреймворков. Независимо от того, нужны ли вам инструменты для веб-разработки (Django, Flask), анализа данных (pandas, NumPy), машинного обучения (TensorFlow, scikit-learn) или любой другой задачи, у Python есть библиотека для этого.
Эта обширная коллекция ресурсов ускоряет разработку и позволяет разработчикам сосредотачиваться на решении проблем, а не изобретать велосипед.
4. Python имеет сильную поддержку сообщества
Python обладает большой и активной сообществом разработчиков, которые вносят вклад в его постоянное улучшение. Эта поддержка сообщества означает, что существует множество учебных материалов, форумов и документации, доступных для помощи как новичкам, так и опытным разработчикам.
Цветущее сообщество также способствует созданию новых инструментов, библиотек и фреймворков, что еще больше расширяет возможности Python.
5. Python используется везде
Широкое использование Python в различных отраслях делает его ценным навыком для разработчиков. Компании по всему миру, от таких технологических гигантов, как Google и Facebook, до финансовых учреждений, таких как JP Morgan Chase, полагаются на Python для своих технологических решений.
Эта повсеместность обеспечивает высокий спрос на Python-разработчиков, что делает его разумным выбором для карьеры.
6. Python постоянно эволюционирует
Python постоянно развивается, чтобы соответствовать потребностям современных разработчиков. Последние версии, такие как Python 3.10 и 3.11, ввели значительные улучшения производительности и новые функции, что делает язык актуальным и эффективным.
В результате всё больше людей знакомы с Python и с большей вероятностью будут использовать его для своих собственных проектов или рекомендовать его другим.
Сравнение Python с другими языками программирования
| Особенность | Python | Java | JavaScript | C++ |
|---|---|---|---|---|
| Простота синтаксиса | Высокая | Средняя | Средняя | Низкая |
| Кривая обучения | Плавная | Умеренная | Плавная | Крутая |
| Производительность | Умеренная | Высокая | Умеренная | Очень высокая |
| Сферы применения | Универсальные | Корпоративные | Веб | Системные, Игры |
| Библиотеки и фреймворки | Обширные | Обширные | Обширные | Обширные |
Когда был создан Python ?
Python был впервые разработан в конце 1980-х годов как преемник языка программирования ABC, который, несмотря на свои высокоуровневые возможности и простоту, имел ограничения, мешающие его широкому распространению.
ABC был создан для замены языка BASIC, который появился в 1964 году. Хотя ABC предлагал много полезных функций, он не имел возможности расширения и lacked the flexibility needed for broader use, в основном служа учебным языком. Эти ограничения вдохновили его создателя на разработку нового языка, который сохранил бы сильные стороны ABC, устраняя его слабости.
Первая версия Python, 0.9.0, была выпущена в 1991 году на alt.sources, одном из ранних интернет-форумов для обмена исходным кодом. Этот первоначальный релиз включал многие ключевые аспекты, которые определяют Python сегодня, включая объектно-ориентированный дизайн, модульную систему, функции, обработку исключений и основные типы данных, такие как списки, словари и строки.
С тех пор как Python начал как проект для улучшения ABC, он значительно эволюционировал, став одним из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире. Его развитие было направляемо сильным сообществом участников и акцентом на простоте и читаемости, что сделало его любимым среди разработчиков в различных областях.
Кто изобрел Python?
Python был изобретен Гвидо ван Россумом, когда он работал в Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) в Нидерландах. Ван Россум активно участвовал в разработке языка ABC, но нашел несколько ограничений и недостаток возможности расширения разочаровывающими:
“У меня было много претензий к языку ABC, но мне также нравилось много его функций. Было невозможно расширить язык ABC (или его реализацию), чтобы устранить мои жалобы – на самом деле, его отсутствие возможности расширения было одной из его самых больших проблем.” – Гвидо ван Россум
Руководствуясь желанием создать более гибкий и мощный язык, ван Россум начал разрабатывать Python как побочный проект в праздничный сезон 1989 года. Эта внеучебная деятельность в конечном итоге привела к созданию Python, который он назвал в честь британской комедийной группы Monty Python, отражая его ироничное чувство юмора.
На протяжении своей карьеры ван Россум оставался глубоко вовлеченным в развитие Python. Он занимал пост Доброжелательного Диктатора на всю жизнь (BDFL), направляя эволюцию языка до того момента, как он сложил с себя полномочия в 2018 году. Его вклад в область разработки программного обеспечения выходит за пределы Python, включая создание Mondrian, инструмента для рецензирования кода, используемого Google.
Хотя его имя может быть не так широко известно, как имена таких технологических гигантов, как Стив Джобс или Билл Гейтс, работа Гвидо ван Россума оказала глубокое влияние на разработку программного обеспечения и технологии по всему миру.
Как Python эволюционировал за годы
Python прошел через множество изменений на протяжении своей жизни, что не удивительно, учитывая, что язык начинался как хобби ван Россума и стал одним из самых выдающихся языков программирования в мире.
Вот несколько способов, которыми мы видели, как Python эволюционировал, чтобы соответствовать потребностям разработчиков и развивающимся технологиям:
Хронология версий и функций Python
| Год | Версия | Функции |
|---|---|---|
| 1991 | Python 0.9.0 | Первоначальный выпуск с основными типами данных, такими как списки, словари, строки |
| 1994 | Python 1.0 | Введены lambda, map, filter, reduce |
| 2000 | Python 2.0 | Добавлены списковые выражения, поддержка Unicode, сборка мусора |
| 2008 | Python 3.0 | Крупное обновление, лучшая поддержка Unicode, более согласованный синтаксис |
| 2018 | Python 3.7 | Классы данных, async/await, контекстные переменные |
| 2020 | Python 3.8 | Оператор моржа, параметры только по позиции, улучшения f-строк |
| 2021 | Python 3.9 | Типовые подсказки обобщений, новый парсер, модуль zoneinfo |
| 2022 | Python 3.10 | Структурное сопоставление шаблонов, точные места ошибок |
| 2023 | Python 3.11 | Улучшения производительности, группы исключений |
Текущие разработки Python
Разработка Python не остановилась на крупных релизах. Промежуточные обновления постоянно вводят новые функции, улучшения производительности и меры безопасности. Недавние версии, такие как Python 3.9, 3.10 и 3.11, принесли значительные оптимизации и новые синтаксические функции, которые делают код Python более выразительным и эффективным.
Сообщество Python играет решающую роль в эволюции языка. Фонд программного обеспечения Python (PSF) и бесчисленные волонтеры вносят свой вклад в развитие Python, обеспечивая его актуальность и мощность. Сообщество, ориентированное на участие, привело к процветающей экосистеме сторонних пакетов, доступных через Индекс пакетов Python (PyPI), что еще больше расширяет возможности Python.
Библиотеки, фреймворки и пакеты Python
С момента своего первоначального выпуска сообщество Python значительно увеличилось, что привело к разработке огромного количества библиотек и фреймворков.
Эти инструменты расширили применение Python в различных областях, включая веб-разработку, науки о данных, искусственный интеллект и многое другое. Например, такие библиотеки, как TensorFlow и scikit-learn сделали Python основой исследований и приложений в области ИИ и машинного обучения.
Python и рост науки о данных
В современном мире, ориентированном на данные, важность данных невозможно переоценить. Область науки о данных возникла как важная дисциплина, объединяющая математику, статистику и программирование для извлечения значимых идей из огромных объемов данных. Эти идеи помогают компаниям принимать обоснованные решения, стимулировать инновации и решать сложные проблемы.
Python стал основой науки о данных благодаря своей универсальности, простоте использования и мощным библиотекам. Наряду с SQL и R, Python является одним из самых популярных языков программирования в этой области.
Кто использует Python?
Python используется компаниями и специалистами в самых различных отраслях для создания веб-сайтов, разработки программных компонентов, построения приложений и работы с данными, технологиями ИИ и машинного обучения. Его универсальность и простота использования делают его популярным выбором как для стартапов, так и для устоявшихся предприятий.
Компании, использующие Python
Python используется некоторыми из ведущих компаний мира, что демонстрирует его широкое распространение и универсальность. Вот несколько примечательных примеров:
- Google: Python является одним из официальных языков в Google и широко используется для построения систем, инструментов оценки кода и различных сервисов.
- NASA: Python используется для различных научных и инженерных приложений, включая анализ данных и моделирование.
- Spotify: Музыкальный стриминговый гигант использует Python для анализа данных и бэкенд-сервисов.
- Netflix: Python управляет различными аспектами операций Netflix, от алгоритмов рекомендаций до анализа данных.
- JP Morgan Chase: Python используется в финансовом секторе для количественного анализа и торговых стратегий.
- Facebook: Использует Python для управления инфраструктурой, анализа данных и различных бэкенд-сервисов.
- Instagram: Популярная социальная сеть использует Python для своего бэкенда, используя его простоту и масштабируемость.
Профессиональные роли, использующие Python
Гибкость Python делает его ценным в различных профессиональных сферах, включая, но не ограничиваясь:
- Специалисты по данным: Используют Python для анализа данных, визуализации и создания моделей машинного обучения.
- Веб-разработчики: Используют такие фреймворки, как Django и Flask, для создания надежных веб-приложений.
- Инженеры-программисты: Разрабатывают разнообразные программные решения, от системных скриптов до полнофункциональных приложений.
- Инженеры машинного обучения: Используют библиотеки машинного обучения Python для создания и развертывания моделей.
- Аналитики данных: Манипулируют и анализируют большие наборы данных с помощью инструментов, таких как Pandas и NumPy.
- Инженеры DevOps: Используют Python для автоматизации рабочих процессов, управления инфраструктурой и развертывания приложений.
- Исследователи: Применяют Python для научных вычислений и исследовательских симуляций.
- Разработчики игр: Используют Python для написания сценариев и разработки логики игры.
- Специалисты по SEO: Автоматизируют задачи и анализируют веб-данные для улучшения позиций в поисковых системах.
Карьеры в Python и средние зарплаты
| Карьера | Описание | Средняя зарплата (USD) |
|---|---|---|
| Специалист по данным | Анализирует и интерпретирует сложные данные, чтобы помочь компаниям принимать решения | $120,000 – $140,000 |
| Инженер машинного обучения | Разрабатывает и внедряет алгоритмы и модели машинного обучения | $130,000 – $150,000 |
| Веб-разработчик | Создает и поддерживает веб-сайты и веб-приложения | $70,000 – $90,000 |
| Инженер-программист | Разрабатывает программные приложения с использованием Python | $100,000 – $120,000 |
| Инженер DevOps | Автоматизирует и упрощает процессы разработки программного обеспечения | $110,000 – $130,000 |
| Аналитик данных | Собирает, обрабатывает и проводит статистический анализ данных | $60,000 – $80,000 |
| Разработчик Python | Специализируется на разработке приложений на Python | $80,000 – $100,000 |
Широкий спектр применения Python и разнообразие его пользователей подчеркивают его статус как одного из ведущих языков программирования.
Что может сделать Python?
Возможно, более уместный вопрос: что не может сделать Python?
Хотя Python чаще всего рассматривается как язык программирования для веб-сайтов, приложений, науки о данных, искусственного интеллекта и проектов машинного обучения, его применение выходит далеко за пределы этих областей.
Давайте рассмотрим некоторые (иногда удивительные) способы использования Python:
1. Анализ данных и визуализации
Python отлично подходит для задач науки о данных в целом, включая анализ данных и визуализации. С помощью Python аналитики могут сортировать, манипулировать данными и извлекать ключевые инсайты. Также они могут использовать язык для создания мощных визуализаций, подчеркивающих их выводы.
Существует растущее количество библиотек и фреймворков Python для анализа и визуализации данных, включая Pandas Visualization, Plotly и Matplotlib, чтобы назвать лишь некоторые. Будь то простая диаграмма или сложный статистический отчет, Python предлагает инструменты, которые могут помочь.
Еще одна причина, по которой Python является предпочтительным языком для науки о данных, заключается в том, что любой может его использовать. Аналитики и специалисты по бизнес-аналитике не всегда являются программистами или разработчиками, но Python достаточно дружелюбен, чтобы люди без подготовки в области компьютерных наук могли легко адаптироваться к нему.
Специализация DataCamp заключается в обучении людей и сотрудников крупных компаний, таких как Google, тому, как использовать Python и другие языки науки о данных.
2. Программные приложения
Поскольку Python является языком общего назначения, его можно использовать для создания самых разных веб- и мобильных приложений, от сложных финансовых сервисов до компонентов в игре Формулы 1.
Python также часто используется для программирования файловых каталогов, создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) и интерфейсов прикладного программирования (API) и многого другого.
Если вы можете это представить, есть высокая вероятность, что вы сможете это создать (или, по крайней мере, многие ключевые компоненты) с помощью Python.
Хотите узнать, как создавать приложения на Python? Ознакомьтесь с нашей карьерной программой Программист Python.
3. Искусственный интеллект и машинное обучение
Python является идеальным языком для приложений ИИ и машинного обучения благодаря своей стабильности, гибкости и простоте. Он позволяет разработчикам писать надежный, читаемый код и быстро прототипировать.
Библиотеки, такие как scikit-learn, TensorFlow и Keras, предоставляют мощные инструменты для создания и развертывания моделей машинного обучения, что делает Python незаменимым для разработки передовых технологий.
Если вы заинтересованы в работе на переднем крае технологий, карьерная программа Специалист по машинному обучению с Python от DataCamp может помочь вам в этом.
4. Финансовый анализ и финтех
В финансовом мире Python предпочитается для количественного и качественного анализа и работы с большими наборами данных.
Он помогает автоматизировать задачи, такие как расчет рисков, управление инвестиционными портфелями, отслеживание рыночных трендов и визуализация данных о фондовых рынках. Python также играет важную роль в разработке финтех-продуктов, такие компании, как Venmo, Robinhood и Affirm используют Python в своих технологических стеке.
5. Маркетинг и поисковая оптимизация (SEO)
Python все чаще используется в цифровом маркетинге и SEO. Он помогает автоматизировать задачи, категоризировать ключевые слова, извлекать и анализировать данные, а также вносить изменения на нескольких веб-страницах.
Библиотеки обработки естественного языка (NLP), такие как SpaCy, помогают специалистам по SEO оптимизировать контент и анализировать поисковые тренды.
Django, популярный веб-фреймворк, упрощает процесс технической SEO-оптимизации.
6. Разработка игр
Python не является самым распространенным или популярным языком программирования для разработки игр, и не так много игр написано полностью на Python. Но его часто используют разработчики для других задач, таких как связывание модулей на C и C++.
Это не означает, что нельзя создать полноценную игру с помощью Python—ознакомьтесь с Unknown Horizons, если вы хотите увидеть игру, которая использует только Python. Большинство игр используют несколько языков; например, известные игры, такие как The Sims 4 и Battlefield 2, все используют код Python для критически важных элементов, таких как логика игры.
PyGame, кроссплатформенный набор модулей Python, предназначенный для создания видеоигр, помогает разработчикам с задачами, связанными с Python.
7. Графический дизайн
Python является полезным языком для разработки приложений графического дизайна. Он используется в 2D-имиджевом программном обеспечении, включая известные программы Gimp и Paint Shop Pro. Существует также DrawBot, популярное приложение с открытым исходным кодом, которое помогает пользователям создавать 2D-графику с использованием кода Python.
Графические дизайнеры, работающие с веб-сайтами или цифровыми изображениями, могут регулярно использовать Python.
В качестве еще одного доказательства универсальности Python, 3D-анимационное ПО, такое как Blender и Lightwave, также использует Python.
8. Порождение других языков программирования
Простота и ясный синтаксис Python вдохновили создание других языков программирования, таких как Go (Golang) и Cobra. Он также является отличной отправной точкой для изучения программирования, так как его простота делает переход к другим языкам программирования более легким после освоения основ Python.
Разнообразные приложения Python и его дружественный интерфейс делают его незаменимым инструментом для многих задач. Независимо от того, анализируете ли вы данные, разрабатываете приложения или исследуете новые технологические горизонты, Python предлагает инструменты и библиотеки, которые поддержат ваши усилия.
Python в действии: примеры кода
Вот некоторые примеры кода, которые демонстрируют возможности Python в манипуляции данными, визуализации и машинном обучении с использованием современных библиотек. Этот раздел предназначен для того, чтобы дать вам представление о языке.
1. Нахождение среднего значения списка чисел
Вывод:
2. Умножение матриц с использованием NumPy
Вывод:
3. Визуализация данных с помощью Matplotlib
Вывод:
4. Основы машинного обучения с использованием scikit-learn
Вывод:
Библиотеки Python по случаям использования
| Случай использования | Популярные библиотеки |
|---|---|
| Анализ данных | Pandas, NumPy, SciPy |
| Визуализация данных | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Машинное обучение | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| Веб-разработка | Django, Flask |
| Автоматизация | Selenium, PyAutoGUI |
| Обработка естественного языка | NLTK, SpaCy |
| Разработка игр | Pygame, Arcade |
| Разработка GUI | Tkinter, PyQt, Kivy |
Изучение Python: от основ до продвинутого уровня
Простота Python означает, что даже те, кто не имеет опыта программирования, могут начать использовать язык немедленно. Будь то офисный работник, автоматизирующий рутинные задачи, маркетолог, отправляющий электронные письма через определенные интервалы, или студент, изучающий программирование, Python доступен для всех.
Тем не менее, существует значительная разница между тем, что вы можете достичь с базовыми навыками Python, и тем, что вы можете сделать с продвинутыми или промежуточными знаниями. Точно так же, как и в обучении игре на музыкальном инструменте, овладение Python требует практики и постепенного наращивания навыков. Начав с простых скриптов, со временем и усилиями вы сможете перейти к разработке сложных алгоритмов, созданию продвинутых веб-приложений или проведению углубленного анализа данных.
Эксперты по Python занимаются множеством сложных задач, от создания AI-систем, которые генерируют свои собственные алгоритмы, до разработки новых API и решения реальных проблем. Независимо от того, новичок ли вы в Python, стремитесь углубить свои знания или хотите достичь мастерства, доступны ресурсы, которые помогут вам достичь ваших целей.
Рекомендуемый график изучения Python с нуля
| Неделя | Область внимания | Темы |
|---|---|---|
| 1-2 | Введение в Python | Установка, Основной синтаксис, Переменные, Типы данных, Основной ввод/вывод |
| 3-4 | Управляющие структуры и функции | Условные операторы, Циклы, Функции, Область видимости, Лямбда-функции |
| 5-6 | Структуры данных | Списки, Кортежи, Множества, Словари, Генераторы списков |
| 7-8 | Модули и пакеты | Импорт модулей, Создание пакетов, Модули стандартной библиотеки |
| 9-10 | Работа с файлами | Чтение/запись файлов, Работа с CSV и JSON файлами |
| 11-12 | Обработка ошибок | Исключения, Блоки try/except, Пользовательские исключения |
| 13-14 | Объектно-ориентированное программирование (ООП) | Классы, Объекты, Наследование, Полиморфизм, Инкапсуляция |
| 15-16 | Работа с библиотеками | Популярные библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib |
| 17-18 | Основы веб-разработки | Введение в Flask/Django, Настройка веб-сервера, Основные маршруты, Шаблоны |
| 19-20 | Взаимодействие с базами данных | SQLite, SQLAlchemy, CRUD операции, Подключения к базам данных |
| 21-22 | Анализ и визуализация данных | Анализ данных с помощью Pandas, Визуализация с Matplotlib и Seaborn |
| 23-24 | Введение в машинное обучение | Основные концепции ML, Использование scikit-learn, Простые модели ML |
| 25-26 | Продвинутые темы | Декораторы, Генераторы, Контекстные менеджеры, Регулярные выражения |
| 27-28 | Тестирование и отладка | Модульное тестирование с unittest, Техники отладки, Использование отладчиков |
| 29-30 | Проектная работа | Создание персонального проекта: Веб-приложение, Проект анализа данных, Скрипт автоматизации |
| 31-32 | Обзор и продвинутые библиотеки | Обзор ключевых концепций, Введение в продвинутые библиотеки (TensorFlow, Scrapy) |
Подводя итоги
Python мощный, гибкий и невероятно универсальный. Его удобный и интуитивно понятный характер, в сочетании с возможностями быстрого развития и легкостью изучения, делают его одним из самых популярных языков программирования в мире.
Применение Python охватывает множество отраслей, обеспечивая технологии в области веб-разработки, науки о данных, искусственного интеллекта, финансов и других. Ожидается, что его популярность и использование будут расти, что делает Python необходимым навыком для современных специалистов.
Изучение Python — это разумная инвестиция для любого, кто хочет улучшить свои карьерные перспективы. Будь вы стремитесь стать разносторонним программистом, ученым данных, инженером AI или ML, или другим технологическим специалистом, Python открывает двери к множеству востребованных карьерных возможностей. Более того, карьеры, требующие навыков Python, часто сопровождаются впечатляющими зарплатами из-за высокого спроса и относительно низкого предложения квалифицированных специалистов.
Содержание этой статьи было переведено с оригинальной статьи.