Чем питонисты отличаются от других
Перейти к содержимому

Чем питонисты отличаются от других

  • автор:

В чем отличие Python от других языков?

Всем привет, подскажите пожалуйста, много где рекомендуют Python именно как первый язык программирования, скажите а чем он отличается от явы например, какие программы на нем пишут и где используется он?
И если его изучать понадобится ли он вообще?

Про яву я знаю что на ней пишут приложения для андроид и некоторые программы/игры для ПК

  • Вопрос задан более трёх лет назад
  • 1217 просмотров

Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 3

просто синтаксис
большое комьюнити
наличие множество модулей и библиотек
отлично подойдет для первого яп

Ответ написан более трёх лет назад
Сергей Горностаев @sergey-gornostaev Куратор тега Python

То есть на уровне среды исполнения разницы никакой нет?
А у кого из них маленькое?
А у кого из них не множество?
Почему?

Сергей Горностаев, ты выиграл(

dimonchik2013

Dimonchik @dimonchik2013
non progredi est regredi

Ява — это мотоцикл (с)

а Джава — это то, что ты бросишь быстрее, чем выучишься

вот для таких и есть Питон — разработка в 4 раза быстрее
в остальном он уступает грандам (ну типа Джава и Го/Раст) — но PyPY и время делают свое дело, а «4 раза» остается

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится Комментировать

Советуют учить первым потому что он простой в понимании. Если с джавой придется сразу вкуривать в ооп, то изучение питона можно начать с обычного процедурного подхода.

Делать на питоне можно много — веб, скрипты для автоматизации, какие-нить консольные балалайки, сети нейронные мастерить в конце концов.

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

python

  • Python
  • +2 ещё

Как правильно открыть 10 PPTP соединений в debian 11?

  • 1 подписчик
  • час назад
  • 20 просмотров

Как одни языки программирования отличаются от других? [закрыт]

Хотите улучшить этот вопрос? Переформулируйте вопрос так, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме.

Закрыт 6 лет назад .

  1. Что означает, что один язык быстрее чем другой? Ведь язык программирования — это абстракция над процессорными командами. В идеале одна и та же программа на разных языках компилируется в один и тот же машинный код, т.е. процессору в итоге должны посылаться одни и те же команды. В таком случае, как можно говорить, что Python быстрее PHP, а Си быстрее Java? Машинный код ведь в итоге один и тот же (в идеале).
  2. И как можно утверждать, что один язык больше подходит для научных вычислений, а другой для чего-нибудь другого? Не понимая этой разницы, в моем понимании сейчас разные языки — это лишь разный синтаксис. И значит поставленной цели можно добиться одинаково успешно на любом языке.
  3. Язык программирования — это ведь просто синтаксис, он существует только в нашей голове и в задокументированной спецификации. А чтобы этот язык понимала машина, должен быть некий интерпретатор языка. Это или компилятор или интерпретатор. Я верно понимаю?

Разницу в скорости между интерпретируемыми и компилируемыми языками не берем, тут все понятно. И например Си не поддерживает классы, а С++ поддерживает. Тут разница тоже очевидна, поэтому речь не об этом.

Отслеживать
задан 12 авг 2017 в 18:15
Тимур Баймагамбетов Тимур Баймагамбетов
471 1 1 золотой знак 3 3 серебряных знака 12 12 бронзовых знаков

У вас вопросы неправильные. Правильные вопросы такие: 1. Есть готовое решение? 2. Есть справочные материалы? 3. На SO на такое вообще отвечают?

– user208916
12 авг 2017 в 18:42
@Hipster, это какой-то хипстерский подход
12 авг 2017 в 19:07
Иногда язык это ещё и своя собственная машина для его исполнения.
12 авг 2017 в 20:03

C — компилятор. он из программы делает сразу машинный код, причем оптимизирует его. А python — интерпретатор, он читает программу и вызывает свои обработчики на каждую операцию. И когда вы хотите сделать a+b (типа int) на C, он буквально генерит mov ax,a; add ax,b , две инструкции процессора. А в питоне a+b породит вызов процедуры, которая сначала будет смотреть какого типа переменные потом складывать и выполнять еще кучу доп. работы, в итоге это будут сотни машинных команд.

12 авг 2017 в 23:04

У языков отличается не только синтаксис. но и подходы, парадигмы. В языках много готовых примитивов для работы с тем или иным. И с использованием этих примитивов писать программы решающие конкретные задачи гораздо быстрее и проще, чем на языках в которых нет таких примитивов. В том же питоне работа с длинной арифметикой (типами данных превышающих размеры типов с которыми работает процессор) идет «из коробки» и вам даже задумываться не надо над тем что число может не влезть или возникнет переполнение, а в большинстве других языков размерность стандартных типов ограничена.

12 авг 2017 в 23:15

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

В принципе, «с точки зрения вечности» вы правы в том, что идеальный компилятор подберёт идеальный, в принципе наилучший машинный код для алгоритма, который изложен в программе. Таким образом, на каком бы языке не был изложен алгоритм, должен получиться одинаковый машинный код, и разницы быть не должно.

В реальности всё обстоит не так. Идеальных компиляторов нет, и появятся ой как не скоро. Каждый из современных компиляторов тем или иным образом отдаёт часть своей работы программисту, или жертвует эффективностью ради удобства программиста.

Разница между языками программирования и компиляторами в том и состоит, что они жертвуют разными частями идеальной картины.

Возьмём, к примеру, язык C. Это системный язык, и он спроектирован так, чтобы эффективно компилироваться на компьютерах с малым количеством памяти. Поэтому он применяет только простые, легко ложащиеся на «железо» конструкции. Как результат, код получается очень быстрым, но сложные, высокоуровневые конструкции программист должен реализовать сам. У вас нет ни сборки мусора (как у C#), ни функций-как-объектов-первого-класса (как в функциональных языках), ни обобщённого кода (как в C++), ни встроенной в язык первоклассной поддержки многопоточности (как в Go). То есть язык и его стандартная библиотека разменяли удобство программирования на эффективность кода.

С другой стороны, Питон спроектирован как высокоуровневый язык, не ставящий акцент на эффективность, и не предназначенный для больших проектов. Это принесло с собой высокоуровневые типы данных (итераторы, лямбды), позднюю привязку (eval), исключения, отсутствие жёсткой типизации, нативную поддержку AOP, но реализация всего этого с необходимыми проверками обычно откладывается до времени выполнения, и тем самым производительность по сравнению с идеальным машинным кодом снижается.

Когда говорят о сравнении скорости языков, имеется в виду, конечно, скорость работы тестового алгоритма, который можно изложить легко на обоих языках. Языки, которые ставят в своём дизайне больший акцент на скорости, по этому параметру выигрывают. Разница возникает именно в том, семантически одинаковые инструкции реализуются по-разному в различных языках.

Например, в языке, в котором все массивы — ассоциативные (то есть, индексом может выступать не только число, но и, к примеру, строка), доступ по индексу обычно занимает больше времени, чем прямое вычисление адреса ячейки массива, как в языках с только числовыми индексами. Если в языке нету гарантированной безопасности типов, то приведение типа является пустой операцией, и происходит быстрее, чем в безопасном языке, в котором может понадобится проверка времени выполнения.

Когда говорят о пригодности языка для научных вычислений, вопрос здесь обычно в том, включает ли язык в себя, или легко ли на нём выразить конструкции, удобные для научных вычислений. Например, наличие в языке ассоциативных массивов ( std::map , Dictionary , dict() ) даёт преимущество этому языку по сравнению с языком, в котором такую структуру данных нужно писать самому или находить чужой, не обязательно хорошо спроектированный/работающий код.

Машинные коды — это тоже язык. На текущий момент нету процессора, выполняющего код прямо на (например) C, а значит, для перевода с языка C на язык машинных кодов нужен транслятор.

Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂. ˃: куда податься питонисту?

В этой статье поговорим о том, какие перспективы есть у питониста и куда ему можно податься.

Кому может быть полезна статья?

  1. тем, кто сейчас активно изучает Python — вы можете добиться большего, если выберете конкретное направление, связанное с питоном, и не будете распыляться на всё подряд;
  2. тем, кто наслышался «войти в айти» — посмотрите на реальные занятия, которые ждут, например, питониста и ответьте: «Надо ли вам оно?»;
  3. тем, кто уже давно в теме и пишет питонячий код, но хочется попробовать чего-то другого примерно с тем же стеком;
  4. ну и ещё неопределённому кругу лиц.

Attention: не стоит слепо поклоняться языкам или отдельным технологиям, как замечательно сказано в этой хабростатье. Программист — это чел, который повелевает технологиям, его воле повинуются и плюсы, и питон, и всеми любимый раст. Это я к тому, что не стоит превозносить Python и пытаться пихать его везде — в некоторых местах его нужно без сожаления выкинуть и заменить на более подходящий ЯП. Истина проста: «Не существует идеального ЯП, который покроет все задачи». Не нужно натягивать язык на задачу, нужно выбирать оптимальный для решения задачи язык. Или сменить задачу.

Перед тем, как перейти к разбору разных ответвлений, связанных с Python, давайте освежим азы — в них должен ориентироваться любой питонист. Итак, назвался грибом — полезай в кузовок, питонисту нужно знать всё это:

  • типы данных: числа, строки, списки, множества, кортежи
  • циклы while и for, условия, их комбинации
  • функции, область видимости, lambda, рекурсия, декораторы
  • генераторы
  • вычислительная сложность, операции над структурами данных
  • стандартная библиотека
  • работа с ошибками и исключениями, try-except, raise, assert
  • работа с файлами: чтение, запись, сериализация
  • концепции ООП: полиморфизм, наследование, инкапсуляция

Кстати, кто уверен, что хорошо знает питон — эти 2 хабростатьи бросают вам вызов: «100 вопросов для подготовки к собесу Python», «Кандидат сбежал в слезах»

Знание основ Python — это то, что объединяет разные специализации питонистов. Различает же их знание своих библиотек/фреймворков, владение дополнительными инструментами, круг задач и интересов. Ну и не только.

Питонист может работать на самых разных позициях. Мы рассмотрим следующие:

  • тестировщик ПО (QA-инженер)
  • data scientist, аналитик данных
  • ML-инженер
  • разработчик ПО, fullstack-разработчик, инженер ПО
  • системный администратор, DevOps
  • backend-разработчик

Кстати, если вам близка Data Science, для дата-сайнтистов в моём тг-канале есть море годноты — добро пожаловать. А вот отличная папка каналов по Python, Machine Learning, нейронным сетям и не только.

Тестировщик

Тестировщик, он же QA-инженер (Quality Assurance) — это специалист, который проверяет качество ПО и уровень его соответствия ожидаемым результатам. В своей работе он использует различные инструменты, стратегии тестирования, включается в SCRUM-команды и т.д. Вообще, сфере тестирования очень большая и тестировщики бывают разные: специалисты автоматизированного тестирования, тестировщики СУБД, аналитики тестирования, разработчики-тестировщики, тестировщики-DevOPs и проч. Всё зависит от того, какие скиллы соединяет в себе каждый конкретный специалист.

Если к сути: задача тестировщика — разрушать созданное программистами ПО самыми разными способами, проверяя границы допустимого.

Какие знания/навыки должен иметь тестировщик?

  • опыт технической поддержки — плотное изучение технологий в сжатые сроки, умение понимать проблемы и быстро сопоставлять их с причинами и путями решения + навыки документирования заявок
  • основы программирования — SQL, Python, знание других ЯП не помешает
  • знание методологии Agile, умение встроиться в микро-команды
  • основы Linux
  • основы архитектуры ПК
  • модель OSI и сети (базовое понимание, знание структуры заголовков пакетов и проч.). Практически сразу потребуется свободная работа с утилитой Wireshark
  • инструменты управления тестированием — Bugzilla, Jira или любой другой багтрекер
  • selenium — инструмент для автоматизации действий веб-браузера. Очень популярный инструмент тестирования
  • желательно — понимание стратегий тестирований чёрного, белого, серого ящиков и осознание того, где вы наиболее хорошо применимы как специалист

Также требуется умение проводить тестирование разных видов. Чаще всего ищут кандидатов с навыками функционального тестирования. Другие требования: опыт работы с системой контроля версий Git, умение составлять тест-кейсы.

Простые задачи тестировщика могут выглядеть так:

  • проверить функциональность логина в приложении и написать баг-репорт о найденных ошибках
  • протестировать платёжный сервис в интернет-магазине
  • проверить форму авторизации на сайте (на предмет XSS, SQL-инъекций и похожих штук)
  • понять, почему не работает «Добавить в корзину»: проблема на стороне клиента или сервера?

План действий тестировщика в целом примерно такой:

  • получаешь ПО
  • определяешь необходимый набор тестов
  • находишь косяки/баги
  • фиксишь, пока они не закроются

А это пара примеров свежих вакансий на тестировщика с Хабр.Карьеры:

Хабростатья человека, который начал путь в IT с тестировщика — «Как стать Python-разработчиком с нуля»

Data scientist, аналитик данных

Вообще, в сфере работы с данными есть довольно много всего. Мы рассмотрим из всех этих направлений 2: дата сайнтист и аналитик данных. В чём же между ними разница?

Успешный аналитик данных должен уметь преобразовать данные в удобный ему формат (если упрощённо). То есть он занимается скорее описательным анализом. Для этого желательно знание языков программирования. Де-факто Python, — впрочем, другие языки тоже могут сгодиться (например, R). Кроме того, данные часто содержатся в специализированных хранилищах и для их извлечения необходимо знать соответствующий язык запросов — например, SQL в случае реляционных баз данных. Для представления результатов своей работы используют BI-инструменты, такие как Tableau или DataLens. Ну и важно знать мат. статистику. Из софтов можно упомянуть коммуникабельность, умение презентовать свои выводы и грамотно объяснять сложные технические концепции людям без соответствующего бэкграунда. Если аналитик сделал важное открытие, но не смог его объяснить или убедить в его важности, толку от него мало. И конечно же, важно внимание к деталям и умение думать вне рамок.

Про дата-сайнтиста. DS-специалист занимается исследованием данных при помощи инструментов языка программирования и машинного обучения. Есть обширный класс задач, которые нецелесообразно поручать аналитику-человеку. Например, когда слишком много входных параметров. Или когда закономерность в данных слишком неочевидна, чтобы сходу сформулировать гипотезу (чем с математической точки зрения изображение котика отличается от изображения пёсика?).

Развитие Data Science строится на технологиях машинного обучения и высокопроизводительных статистических моделях. Эти системы помогают Data Scientist определять скрытые паттерны и с высокой точностью прогнозировать развитие событий. В отличие от аналитиков, такие эксперты не получают вопросы снаружи, а сами формируют гипотезы и проверяют полученные результаты. Они определяют неочевидные факторы, которые повлияют на текущую ситуацию.

В работе с данными аналитику данных или DS-специалисту могут пригодиться такие питоновские либы:

  • NumPy
  • SciPy
  • Pandas
  • StatsModels
  • Matplotlib/Seaborn/Plotly/Bokeh
  • Scikit-Learn
  • PyTorch/Tensorflow

А в решении реальных задач пригодится знание матана, теорвера, статистики, работы с временными рядами. Вот пара вопросов для проверки себя (больше вопросов тут):

Реальные кейсы в сфере Data Science могут выглядеть наподобие (больше кейсов тут)

  • Заказчик — кредитный отдел банка. Нужно разобраться, влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок. Входные данные от банка — статистика о платёжеспособности клиентов. Результаты исследования будут учтены при построении модели кредитного скоринга — специальной системы, которая оценивает способность потенциального заёмщика вернуть кредит банку.
  • Вы аналитик компании «Мегалайн» — федерального оператора сотовой связи. Клиентам предлагают два тарифных плана: «Смарт» и «Ультра». Чтобы скорректировать рекламный бюджет, коммерческий департамент хочет понять, какой тариф приносит больше денег. Вам предстоит сделать предварительный анализ тарифов на небольшой выборке клиентов. В вашем распоряжении данные 500 пользователей «Мегалайна»: кто они, откуда, каким тарифом пользуются, сколько звонков и сообщений каждый отправил за 2018 год. Нужно проанализировать поведение клиентов и сделать вывод — какой тариф лучше.

Несколько примеров вакансий на Data scientist с Хабр.Карьеры:

ML-инженер

Ремарка: специалист по машинному обучению может существовать как часть команды Data Science, так и вполне себе отдельно. ML-инженер занимается автоматизацией процесса анализа и структурирования при помощи алгоритмов машинного обучения.

Инженер ML может не только заниматься кластеризацией, классификацией объектов или построением нейронных сетей, но и создавать одни программы с помощью других – например, через генетическое программирование, в ходе которого программы «выращиваются» за счёт отбора лучших для решения той или иной задачи «хромосом».

Машинное обучение применимо в самых разных сферах IT: от алгоритмов умной ленты соцсетей и рекомендаций в интернет-магазинах до систем типа «умный дом» и нейрокомпьютерных интерфейсов, которые позволяют программировать технику, управляемую силой мысли.

Кстати, вот реальный кейс — ML-мидлу сказали разработать приложение, которое:

  1. обрабатывает фото одежды пользователей: очищает фон, улучшает качество изображения, преобразовывает плоское изображение в объемное, распознаёт тип одежды, цвет.
  2. «надевает» одежду самого пользователя (обработанную в п.1) на цифровую модель (фото человека).
  3. «надевает» одежду из интернет-магазинов на цифровую модель.
  4. с учетом параметров пользователя: предпочтений, истории покупок, просмотров, введенных пользователем данных:
    • рекомендует подходящую к одежде пользователя одежду из интернет-магазинов
    • собирает готовые комбинации одежды из вещей самого пользователя
    • осуществляет поиск в интернет-магазинах по картинке

А вот подборка реальных применений Machine Learning. И не где-то там, а самом что ни на есть суровом производстве (полный список тут, есть и зарубежные предприятия):

поиск аномалий:

  • Росатом (Цифрум) — предиктивная аналитика на МСЗ. Иван Максимов [youtube], [medium]
  • Россети (Mail.ru) — разработка ML-решений: от постановки задачи до эксплуатации [youtube]
  • РКЦ «Прогресс» — интеллектуальный мониторинг технического состояния станков [youtube]

определение качества продукции:

  • Микрон и Уралхим (МТС) — как использовать данные на предприятии на примере Микрон и Уралхим. Михаил Матвеев [youtube]

разные другие кейсы:

  • РКЦ «Прогресс» — интеллектуальный мониторинг технического состояния станков [youtube]
  • ГПН — применение алгоритмов ML для подавления шумов по несуммированным сейсмическим данным. Даниил Сёмин [youtube]
  • ГПН (Сколтех) — применение ML для прогнозирования литологии в процессе бурения скважины. Никита Ключников [youtube]

Интервью про работу в сфере ML и нейронных сетей в целом, не с позиции питониста — «Машинное обучение и нейросети / Интервью с техническим директором Яндекс.Дзен»

Как-то вот так выглядят предложения в сфере ML (взято с Хабр.Карьеры):

Разработчик ПО (Software developer)

Alert: тут и далее под разработчиком ПО будем подразумевать Software developer.

Ну тут всё понятно — разработчики ПО воплощают идею программного продукта в жизнь, будь то небольшая утилита или целая корпоративная система. Они проектируют каждый компонент будущего решения и готовят демонстрационные модели для программистов, которые будут писать код. При необходимости разработчик может сам создать какие-то участки программы и протестировать результат. Впоследствии именно он будет следить за корректной работой новых версий ПО и предлагать заказчикам пути дальнейшего развития.

Помимо знания языков программирования, разработчику потребуются аналитические навыки и способность чётко переводить бизнес-задачи в технические материи — понятно, что это касается не джунов, а сеньоров и прочих высокоуровневых ребят.

К слову сказать, сейчас всё реже встречаются вакансии на разработку нативных приложений, всё чаще «Python-разработчик» становится синонимом «Бэкенд разработчик на Python». Оно и понятно: веб всё больше проникает в жизнь, постиндустриальная эпоха, все дела.

При этом Python всё же используется для создания нативных приложений. На питоне написаны такие известные десктопные программы, как BitTorrent, Blender и GIMP.

Разработчику ПО важно ориентироваться в следующем:

  • алгоритмы и структуры данных
  • архитектура, шаблоны проектирования
  • базы данных
  • параллельное выполнение и синхронизация работы процессов
  • основы производительности ПО
  • дебаг и логирование

Так выглядят предложения на рынке разработки десктопных/нативных приложений (с Хабр.Карьера):

Для Software developer понимание алгоритмов важно, вот неплохая статья в тему — «Пройти LeetCode за год»

С помощью Python и Flutter можно разрабатывать даже мобильные приложения, вот так — «Flutter на Python».

DevOps

Какие навыки нужны? — Основы администрирования Linux, навыки работы с Docker и Kubernetes, Ansible. Ну и знать Python и Bash, работать с системой контроля версий Git.

Изначально DevOps («development and operations» – разработка и эксплуатация) — это методология взаимодействия разработчиков программного обеспечения, с одной стороны, и системных администраторов — с другой.

В целом, DevOps можно рассматривать, как логическое развитие системного администрирования.

DevOps-инженер решает проблему «развёртывания» ПО, т.е. применения новых программ, предоставленных разработчиками, на конкретных серверах клиента. Также он внедряет системы модернизации, обслуживания, мониторинга и тестирования ПО, определяя оптимальный путь к цели и подбирая необходимые средства. DevOps-специалист призван отвечать за стабильность работы всего программного и аппаратного, именно он должен гарантировать отсутствие простоя персонала и 100% доступность всех сервисов, нужных для коммерческой деятельности. Любой простой, любая дыра в безопасности — это потеря времени и денег компанией, а это никому не нравится. И никто не постесняется среагировать на сбой и потрепать нервы админу. Ладно, не будем о грустном, ведь в целом перед DevOps-инженером стоят интересные задачи. Их список постоянно растёт, вместе с этим повышается ценность профессии.

Простые задания для DevOps-инженера могут звучать так (больше заданий тут)

  • описать конфигурацию Nginx, где он будет выполнять роль балансировщика c использованием upstream
  • написать bash скрипт, который будет создавать PostgreSQL бэкап. Для автоматического запуска скрипта создаём запись в Cron
  • написать скрипт, который будет выполнять проверку состояния диска и, если места меньше чем 85%, то высылать алерт на почту. Для отправки писем прямиком из консоли можно использовать ssmtp клиент
  • поднять Kubernetes cluster из трёх нод. Сделать первичную конфигурацию и задеплоить в него контейнер

Кстати, вот так выглядит стек DevOps, если мы говорим про основные инструменты и технологии (pdf-версия):

Вакансии на DevOps-инженера выглядят как-то так (взято с Хабр.Карьера):

Backend-разработчик

Сегодня вся наша жизнь построена на веб-приложениях: мы общаемся с друзьями в соцсетях, переводим деньги через онлайн-банки, находим новую музыку в рекомендательных сервисах. Крупные корпорации создают порталы услуг и даже государственные органы медленно, но верно переходят на цифровые рельсы. Все эти программы нужно кому-то писать, поэтому хорошие веб-разработчики не сидят без дела.

В веб-разработку входит фронтенд и бэкенд, на Python можно делать и то, и другое, но сейчас я всё чаще встречаю, когда на питоне делается только бэк, а за фронт отвечает React.

Бэкенд-разработчик — это программист, который отвечает за внутреннюю и вычислительную логику веб-сайта или веб-приложения, а также иного программного обеспечения и информационных систем. Другими словами, бэкендеры разрабатывают всё то, что не видит и напрямую не трогает пользователь.

Например, красивая форма ввода данных или корзина интернет-магазина — это фронтенд, а хранение данных в СУБД, связка полей формы регистрации и корзины, интеграция с платёжным шлюзом, автоматические письма, подгрузка и обновление контента — это всё бэкенд.

Какие скиллы ожидаются от бэкендера?

  • знание Python, раз мы говорим о питонистах. А вообще, в бэкенде смогут найти себя любители массы ЯП, бэкенд делается на: PHP, Go, ASP.NET, C/C++, Ruby, Java
  • понимание азов фронтенда, ведь фронтенд и бэкенд должны образовывать цельный продукт
  • знание SQL для работы с базами данных, умение проектировать БД
  • знание популярных веб-фреймворков (Django, Flask, CherryPy, Pyramid, FastAPI и других ❋) ❋ некоторые из этих фреймворков морально устарели, но могут встретиться в реальных проектах как легаси
  • понимание работы сети, знание основ сетевой безопасности
  • навыки написания юнит-тестов
  • понимание азов работы серверов Apache, NGINX, IIS и иже с ними

Какие задачи стоят перед бэкендером?

  • интеграции с разными внешними сервисами
  • разработка API
  • создание основной логики работы приложения, его алгоритмов
  • поддерживание корректной вычислительной логики сайта
  • работа с базами данных с помощью СУБД

Кстати, вот неплохой план изучения бэкенд-разработки, о нём рассказывается в этом ролике:

Предложения на рынке в сфере бэкенда таковы (с Хабр.Карьера):

Подробная хабростатья о бэкенде изнутри — «Профессия: бэкенд-разработчик»

The end

Что ж, на этом всё, мы обсудили несколько важных направлений IT, где один из пунктов в описании вакансии — знание Python. Питонист может работать:

  • тестировщиком ПО
  • в сфере анализа данных
  • как ML-инженер
  • в качестве разработчика нативных/десктопных приложений
  • как DevOps-инженер
  • как бэкенд-разработчик

Некоторые из этих направлений более перспективны, но выбирать нужно в первую очередь из собственных предпочтений, послушав нескольких работающих в сфере людей и составив общую картину.

Поделитесь в комментах, кто в какой сфере работает, какие плюсы/минусы в этой области вы нашли, какие направления Python-разработки загнутся через пару лет. Всё это будет интересно почитать, а начинающим должно быть полезно.

Кстати, если вам близка Data Science, для дата-сайнтистов в моём тг-канале есть море годноты — добро пожаловать. А вот отличная подборка каналов по Machine Learning и не только, и ещё. А это полезный канал по Python и Django.

  • Тестировщик
  • Data Science
  • ML-инженер
  • Software developer
  • DevOps
  • Backend-разработчик
  • Python
  • Карьера в IT-индустрии

Язык программирования Python: особенности и перспективы

В чем преимущество?Язык программирования Python один из самых популярных и востребованных на сегодняшний день. Он простой для изучения и имеет большое количество сфер применения.

На что обратить внимание?У Python и ряд минусов, главным из которых называют медлительность программ. В целом, этот язык программирования является отличным вариантом для новичка.

В статье рассказывается:

  1. История языка Python
  2. Сферы применения языка программирования Python
  3. Отличительные черты Python
  4. Плюсы и минусы языка программирования Python
  5. Сравнение Python с другими ЯП
  6. Библиотеки Python
  7. Синтаксис языка программирования Python
  8. Примеры кода Python
  9. Полезная литература для изучения Python

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

История языка Python

Язык программирования Python был создан в начале 1990-х годов Гвидо ван Россумом. Идея создания этого языка возникла из желания создать простой и понятный язык программирования, который был бы удобным в использовании и обладал широкими возможностями.

Первая версия Python была выпущена в 1991 году и была названа Python 0.9.0. Были добавлены основные функции, такие как работа со списками и строками, условные выражения и циклы.

С течением времени Python стал все более популярным и использовался как начинающими программистами, так и опытными разработчиками. Язык развивался и обновлялся, выпускались новые версии, добавлялись новые функции и возможности.

Одной из ключевых особенностей Python является его простота и читаемость. Синтаксис языка спроектирован таким образом, чтобы код был лаконичным и понятным, что делает его очень удобным для разработчиков.

Python также обладает широким объемом библиотек и модулей, что позволяет разработчикам легко и быстро решать различные задачи. Библиотеки Python покрывают разнообразные области, такие как научные вычисления, веб-разработка, анализ данных и многое другое.

Со временем Python приобрел большую популярность в сообществе разработчиков и стал одним из самых используемых языков программирования. В 2019 году Python занял первое место в рейтинге языков программирования, составленном сайтом TIOBE.

Узнай, какие ИТ — профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов - исполнительный директор Geekbrains

Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно
Уже скачали 28062

Сегодня Python является одним из основных языков программирования и используется для разработки различных типов приложений, включая веб-сайты, научные вычисления, искусственный интеллект и многое другое.

Сферы применения Python

Язык программирования Python широко применяется во множестве сфер и областей. Вот некоторые из них:

  1. Веб-разработка: Python используется для создания веб-приложений, веб-сайтов, апи и других веб-сервисов с использованием фреймворков, таких как Django, Flask и Pyramid.
  2. Научные вычисления: благодаря богатому экосистеме библиотек, таких как NumPy, SciPy и Pandas, Python стал популярным выбором для научных исследований, обработки и анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
  3. Автоматизация задач: Python обладает мощными возможностями автоматизации и скриптинга, что позволяет использовать его для автоматизации рутинных задач, создания скриптов для обработки файлов, резервного копирования данных и других задач системного администрирования.
  4. Интернет вещей (IoT): Python имеет легкий и простой в использовании фреймворк для разработки программного обеспечения для устройств IoT, таких как Raspberry Pi и Arduino. Это позволяет создавать различные проекты для умного дома, автоматизации домашних задач и других IoT-устройств.
  5. Игровая разработка: благодаря библиотеке Pygame и другим фреймворкам, Python может использоваться для создания компьютерных игр, как простых, так и сложных, включая 2D и 3D графику.
  6. Веб-скрапинг: Python предлагает простой и эффективный способ получить данные с веб-сайтов, анализировать страницы HTML, получать информацию из XML-файлов и других источников данных.
  7. Разработка приложений на бэкенде: Python позволяет создавать серверные приложения, API и многое другое. Фреймворки, такие как Flask и Django, облегчают разработку этих приложений.
  8. Разработка игровых движков: Python используется для создания игровых движков и инструментария для разработки игр, таких как Blender Game Engine и Pygame.

Благодаря простоте, гибкости и обширной экосистеме библиотек, Python получил широкое распространение в различных областях разработки программного обеспечения

Отличительные черты Python

Python имеет несколько отличительных черт, которые делают его популярным и уникальным языком программирования:

  • Простота и понятность: Python известен своим простым и лаконичным синтаксисом, который делает код легким для чтения и понимания. Это облегчает разработку и сопровождение программного кода, особенно для новичков.
  • Широкий выбор библиотек и модулей: Python имеет обширную библиотеку модулей, которая покрывает различные области разработки, включая научные вычисления, веб-разработку, обработку данных, машинное обучение и многое другое. Это позволяет разработчикам быстро и легко решать задачи, не пересобирая велосипед.
  • Переносимость: Python является переносимым языком, что означает, что программы, написанные на Python, могут работать на различных платформах и операционных системах, включая Windows, macOS и Linux. Это позволяет разработчикам создавать программное обеспечение, которое может быть запущено на разных устройствах и системах.
  • Динамическая типизация: Python является языком с динамической типизацией, что означает, что типы переменных определяются автоматически во время выполнения кода. Это делает Python гибким и удобным для быстрой разработки, поскольку не требуется предварительного объявления типов переменных.
  • Широкая поддержка сообщества: Python имеет активное сообщество разработчиков и пользователей, которые предлагают поддержку, обучение и ресурсы для начинающих и опытных программистов. Множество документации и руководств доступны онлайн, и можно легко найти ответы на возникающие вопросы.

Плюсы и минусы языка программирования Python

Python имеет множество преимуществ, но также есть и некоторые недостатки. Вот некоторые из них:

Плюсы Python:

  • Простота и читаемость: Python имеет лаконичный и понятный синтаксис, который делает код легким для чтения и понимания. Это упрощает разработку и сопровождение кода.
  • Обширная библиотека и экосистема: Python имеет огромную библиотеку модулей, которые покрывают множество областей, от научных вычислений до веб-разработки и машинного обучения. Это упрощает и ускоряет разработку, поскольку многие повторяющиеся задачи уже решены и встроены в библиотеки.
  • Переносимость: Python может работать на различных платформах и операционных системах, включая Windows, macOS и Linux. Это делает код, разработанный на Python, переносимым и позволяет его запускать на разных устройствах.
  • Динамическая типизация: Python поддерживает динамическую типизацию, что дает возможность объявлять переменные без указания их типа. Это упрощает и ускоряет процесс разработки и позволяет быстро изменять типы переменных при необходимости.

Для вас подарок! В свободном доступе до 12.05 —>
Скачайте ТОП-10
бесплатных нейросетей
для программирования
Помогут писать код быстрее на 25%
Чтобы получить подарок, заполните информацию в открывшемся окне

  • Широкая поддержка сообщества: Python имеет огромное и активное сообщество разработчиков, которые предлагают помощь, документацию, учебные ресурсы и готовые решения. Это обеспечивает быстрый доступ к информации и помощи при возникновении проблем.

Минусы Python:

  • Относительная медлительность: Python является интерпретируемым языком программирования, что может сказаться на производительности в сравнении с компилируемыми языками. В некоторых задачах, требующих повышенной скорости выполнения, Python может быть не таким эффективным.
  • Глобальная блокировка интерпретатора: из-за глобальной блокировки интерпретатора Python неподходящ для многопоточного выполнения некоторых видов задач, которые могут быть распараллелены в других языках.
  • Ограниченная поддержка для некоторых областей: в некоторых специализированных областях, таких как игровая разработка или низкоуровневое программирование, Python может иметь ограниченные возможности или не быть самым эффективным выбором.

Сравнение Python с другими языками

Python vs Java

Python и Java – абсолютные противоположности в плане скорости запуска и выполнения программ. Python – интерпретируемый язык, для которого характерна динамическая типизация. Java, в свою очередь, – это компилируемый язык, обладающий статической типизацией. Программа, созданная на «питоне», запускается быстрее, но выполняется дольше. А приложения на Java, напротив, открываются медленнее, а работают быстрее.

Как известно, с помощью Java можно писать код для кроссплатформенных приложений. Однако и Python совместим с основными операционными системами. Кроме того, оба этих языка программирования используются для разработки системных программ.

Python гораздо проще Java. Изучение «питона» с нуля обычно занимает несколько недель. А чтобы освоить Java, придется потратить несколько месяцев.

Python vs C/C++

Все вышеперечисленные особенности Java (С-подобного языка), относятся и к C/C++. Главное отличие Python заключается в стоимости разработки и качестве программного обеспечения. Создание программного кода на C/C++ требует от специалиста большей квалификации. Поэтому ПО, созданное на данных языках, обладает высоким качеством, и, соответственно, стоит дороже.

Также Python и C/C++ отличаются длиной кода и простотой его восприятия. Программные продукты, созданные на языке программирования Python, порой бывают в 10 раз короче, чем аналогичные на C/C++. Это оказывает существенное влияние на скорость разработки.

Python vs JavaScript

Python и JavaScript занимают первые две позиции в рейтинге TIOBE. Эти языки объектно-ориентированные. Синтаксис Python проще, чем у JavaScript. При этом программы, написанные на «питоне», выполняются медленнее. Поскольку JavaScript обладает высокой производительностью, на нем можно разрабатывать приложения, функционирующие в онлайн-режиме. Таким образом, программирование на языке Python популярно в сфере Data Science и машинного обучения, а JavaScript применяется для веб-разработки.

Python vs PHP

Оба этих языка не вызывают особых сложностей в процессе изучения. Однако у Python более понятный и хорошо читаемый синтаксис. У PHP узкая специализация: он предназначен для создания сайтов. Python, напротив, – универсальный язык программирования, который позволяет писать код для решения широкого круга задач. Тем не менее, программы, созданные с помощью «питона», работают медленнее.

Библиотеки Python

Под библиотекой подразумевается определенный набор часто встречающихся операций на языке программирования Python, которые позволяют каждый раз не писать код с нуля. У любого разработчика есть доступ к стандартной библиотеке, в которой содержится огромное множество популярных функций. К тому же, существует более 137 000 дополнительных библиотек, предназначенных для выполнения специфических задач (в том числе, веб-разработка, Data Science и машинное обучение).

Для вас подарок! В свободном доступе до 12.05 —>
Скачайте ТОП-10
бесплатных нейросетей
для программирования
Помогут писать код быстрее на 25%
Чтобы получить подарок, заполните информацию в открывшемся окне

Библиотеки, которые используются чаще всего, собраны ниже.

Она помогает решать различные научные задачи. Применяется для визуализации данных в 2D и 3D измерении. Matplotlib позволяет отображать данные в виде столбчатых и линейных диаграмм. С помощью данного набора функций можно одновременно строить несколько диаграмм, а также переносить графику на любую платформу.

Состоит из оптимизированных и гибких структур, которые необходимы для управления данными временных рядов и структурированными данными (таблицы и массивы). Pandas помогает читать, записывать, объединять, фильтровать и группировать информацию. Без этой библиотеки не обойтись тем программистам, которые работают в сфере Data Science, анализа данных и машинного обучения.

Функции, собранные в данной библиотеке, облегчают процесс создания массивов и работы с ними. Кроме того, NumPy позволяет управлять логическими фигурами и осуществлять операции линейной алгебры. Эта библиотека может быть интегрирована и с другими языками программирования (например, C/C++).

Состоит из полезных функций, которые требуются для веб-разработки. Они помогают отправлять HTTP-запросы, добавлять заголовки, устанавливать параметры URL, дополнять данные, а также выполнять многие другие задачи, связанные с созданием интернет-приложений.

Данная библиотека позволяет обрабатывать изображения при работе с машинным зрением. С ее помощью можно одновременно читать и записывать изображения, преобразовывать «картинки» из 2D в 3D, а также захватывать и анализировать кадры из видео.

Это библиотека глубокой нейросети Python, в которой содержатся функции, предназначенные для обработки данных, их визуализации и т.д. Keras поддерживается многими нейросетями. Данная библиотека обладает модульной структурой, которая гарантирует гибкость в процессе создания инновационных приложений.

Синтаксис языка программирования Python

Отличительные черты, которые присущи синтаксису языка программирования Python – четкость, последовательность, продуманная модульность и масштабируемость. Благодаря этим особенностям программный код, созданный на «питоне», легко читается.

Операторы

Самые распространенные команды перечислены ниже.

  • Условный оператор if (если). Альтернативный блок – else (иначе). В случае, если присутствуют несколько альтернатив, можно использовать команду elif (else if).
  • Оператор цикла while (пока).
  • Оператор цикла for (для). Внутри цикла можно применять break (для прерывания цикла) и continue (для перехода сразу к следующей итерации).
  • Оператор определения класса class.
  • Оператор определения функции, метода или генератора def. Внутри можно пользоваться командой return (возврат) или, в случае работы с генератором, yield (давать).
  • Оператор обработки исключений try – except – else или try – finally (начиная с версии 2.5 команды finally, except и else можно использовать в одном блоке).
  • Оператор pass применяется для пустых блоков кода.

В Python блоки кода выделяются с помощью отступов (пробелов и табуляций). Соответственно, при программировании на языке Python не используются операторные скобки begin/end (как в Паскаль) и фигурные скобки (как в C/C++). Благодаря этому сокращается количество строк и символов в коде.

Выражения

Выражение – полноправный оператор в языке программирования Python. Благодаря составу, особенностям синтаксиса, ассоциативности и приоритету операций можно свести к минимуму количество скобок.

Отдельного внимания заслуживает операция форматирования для строк (она напоминает printf() из C/C++, которая использует тот же символ, что и взятие остатка от деления).

>>> print («Здравствуй, %s!» % «Мир»)

Кроме того, в Python можно использовать удобные цепочечные сравнения. Например:

Логические операции (or или and) на языке программирования Python являются «ленивыми». Это значит, что, если для вычисления истинного значения достаточно первого операнда, данный операнд и представляет собой результат. В других случаях необходимо вычислить второй операнд. Это свойство «питона» активно применялось вплоть до версии 2.5 вместо условной конструкции:

Встроенные типы данных обладают специальным синтаксисом для своих литералов, которые записаны в исходном коде констант:

«строка» + ‘строка’ «»»тоже строка»»» u»Юникод-строка»

True or False # булевы литералы

3.14 # число с плавающей запятой

012 + 0xA # числа в восьмеричной и шестнадцатеричной системах счисления

1 + 2j # целое число и мнимое число

lambda x: x**2 # неименованная функция

Для работы со списками и иными последовательностями в Python существует целый набор операций над срезами. Отличительная черта данного языка – индексация (тем кодерам, которые только приступили к изучению «питона», она зачастую кажется странной).

Согласованность этой операции раскрывается по мере использования. Индексы, присущие каждому элементу списка, начинаются с нуля. Запись среза s[N:M] указывает, что в него попадают все элементы от N включительно до M исключительно.

Имена

Имя (идентификатор) может начинаться с любой буквы латинского алфавита (при этом допускается использование верхнего и нижнего регистра, а также подчеркивания). Имена, которые начинаются с подчеркивания, обладают специальным значением. Нельзя забывать о том, что в качестве идентификатора нельзя использовать ключевые слова (их перечень можно уточнить с помощью important keyword и print keyword.kwlist). Кроме того, не стоит переопределять встроенные имена.

Язык программирования Python подразумевает, что в каждой точке программы интерпретатору доступны три пространства имен (отображение имен в объекты) – локальное, глобальное и встроенное.

Области видимости имен могут быть вложены друг в друга: внутри определяемой функции видны имена из окружающего блока кода. Опытные кодеры рекомендуют уделить внимание нюансам работы с областями видимости и связыванием имен. Практические аспекты подробно изложены в методичках по программированию на языке Python.

Директивы

Начиная с версии 2.3, чтобы в процессе написания программы использовать в тексте символы, которые не входят в ASCII, нужно в начале модуля прописывать кодировку исходного кода. К примеру:

Далее в Unicode-литералах можно пользоваться кириллицей.

Примеры кода Python

Ниже представлены несколько примеров кода, написанного на языке программирования Python.

Вычисление времени, которое требуется для выполнения функции или программы:

timetaken = end_time — start_time

print(«Your program takes: «, timetaken) # 0.0345

Проверка повторяющихся значений в списке:

return len(lst) != len(set(lst))

my_list = [«leaf», «cherry», «fish»]

my_list.sort() # [‘cherry’, ‘fish’, ‘leaf’]

my_list1.sort() # [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]

print(sorted(my_list2, reverse=True)) # [5, 4, 3, 2, 1]

Вычисление объема памяти, который требуется для переменной в языке программирования Python:

Полезная литература для изучения Python

Перед началом программирования на языке Python опытные кодеры рекомендуют ознакомиться со специализированной литературой по данной тематике.

Это займет немало времени, а также потребует много терпения. Однако результат того стоит: именно с помощью книг новички имеют возможность понять общую картину концепций программирования.

Стоит обратить внимание на следующие книги:

  • Изучаем Python (Марк Лутц)

Этот учебник уже трижды был переиздан. Он написан максимально простым и понятным языком, а также позволяет заниматься в комфортном темпе. В «Изучаем Python» есть информация об основных типах объектов, которые используются в данном языке программирования. А также порядок их создания и нюансы работы с ними. Кроме того, функции в учебнике рассмотрены как основной процедурный элемент языка программирования Python.

  • Программирование на Python 3 (Марк Саммерфильд)

Автор подробно рассматривает ключевые элементы «питона», благодаря чему можно получить представление о базовых понятиях. Далее темы постепенно становятся сложнее. Например, распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.

  • Python и анализ данных (Уэс Маккинни)

По мнению многих разработчиков, этот учебник позволяет получить актуальные практические навыки по созданию научных приложений для обработки данных на языке программирования Python. В издании описан специфический синтаксис языка, а также библиотеки, которые позволяют эффективно решать популярные аналитические задачи. В частности, рассмотрена интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и Pandas, инструмент для визуализации данных Matplotlib и т.д.

  • Python для детей и родителей (Брайсон Пэйн)

Отличное учебное пособие, которое помогает юным программистам освоить «питон» – один из самых простых и популярных языков. В книге собрано множество полезных упражнений, которые помогают разобраться в тонкостях создания кода. Преимущество данного учебника в том, что написан он максимально доступно и просто, но в то же время очень интересно. Это тот самый случай, когда обучение вызывает только положительные эмоции.

Подводя итог, стоит еще раз отметить, что Python, по праву, удивительный язык программирования. Он обладает интуитивно понятным синтаксисом. Кроме того, за счет минимального количества строк, процесс написания кода не вызывает особых сложностей. Для тех, кто только осваивает профессию разработчика, «питон» – надежный союзник. Изучив основы этого языка, можно в кратчайшие сроки научиться решать огромное количество задач.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *