Какие программы можно сделать на python
Перейти к содержимому

Какие программы можно сделать на python

  • автор:

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

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».

ТОП интересных программ, написанных на Python

Python – один из пяти самых востребованных языков программирования. Его применяют в разных IT-сферах, включая веб-разработку, машинное обучение, разработку приложений и так далее. Ниже представлены интересные проекты на Python для начинающих и опытных программистов.

Проекты, созданные с участием Python

С помощью этого языка программирования было создано немало разработок, но не всех из них обрели успех. Однако, есть крупные проекты на Python, о которых стоит узнать. К ним относятся программы, игры и сайты.

Игры

На Python разработали сотни простых проектов небольшого масштаба, но, чтобы в полной мере оценить возможности этого языка, рассмотрим только крупные.

Mount and Blade

Mount and blade – это RPG, у которого отсутствуют аналоги. Это целый средневековый мир с глобальной картой. Игрок может путешествовать по нему, создавать армию, завоевывать себе славу и власть. Главное отличие – битва в стиле средневекового симулятора сражений, управление персонажем от третьего лица, наличие огромного количества воинов, следующих приказам. Эта система уникальна и не имеет аналогов. В ней собраны стратегия, RPG и экшн. Масштаб игры поистине впечатляет.

Для написания всех скриптов использовался Python. Для игры не нужен мощный компьютер. Благодаря применению Python возможна модуляция проекта. При желании, умелые пользователи могут самостоятельно дополнять игру механикой, текстурой и анимацией. Системные файлы игры, при этом, остаются неизменными.

Battlefield

Battlefield – игра, нашедшая место в сердцах миллионов пользователей. На Python были написаны несколько ее скриптов, логика и серверная часть.

Дата выхода игры – 2005 год. Она обладала подходящими для компьютеров тех лет системными требованиями. Благодаря участию Python, процесс разработки шел быстрее.

EVE Online

В EVE Online Python стал основой для разработки игровой логики и серверной части. Использовалась улучшенная версия интерпретатора.

Sims 4

Sims является самым известным симулятором жизни. Сложно найти игру, более востребованную среди лиц женского пола. Она всегда успешно продавалась. Python использовался, чтобы обеспечить игровой моддинг. Пользователи могут расширить игровые возможности, создавая дополнительный контент

Программы

BitTorrent

Этот торрент-клиент занимает лидирующую позицию среди всех программ в своей категории. Его полностью написали на Python (до шестой версии).

Blender

Отличная программа для 3D-дизайнеров. Благодаря большому количеству преимуществ, может составить конкуренцию даже таким гигантам, как Maya и 3DMax. С помощью Python разработчики создали логику, импорт, экспорт, автоматическое выполнение задач и работу инструментов. Программа бесплатная.

GIMP

GIMP – популярный редактор, позволяющий работать с растровой и векторной графикой. Это достойная замена Adobe Photoshop. С помощью Python были созданы фильтры, дополнительные модули и некоторые скрипты.

Конечно, это далеко не весь список проектов на Python. Такая востребованность данного языка программирования подтверждает его пригодность для создания качественного программного обеспечения.

Ближайшие наборы на курсы

Обучение проводится offline и online.
Подробности уточняйте у наших специалистов.

Уважаемые студенты, записывайтесь, пожалуйста, заранее: за неделю до начала курса, как правило, свободных мест уже не остается

Курс: Тестирование ПО
Группа по будням
Занятия: вт, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 64 ак. часа
Начало: 20 февраля 2024
Свободные места: 3 места
Стоимость: 950 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Углубленный офис (Word, Excel)
Группа по будням (утренняя)
Занятия: вт, чт 10:15 – 12:45
Длительность: 30 ак. часов
Начало: 22 февраля 2024
Свободные места: 3 места
Стоимость: 350 бел. рублей
Стоимость: 315 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Бизнес-анализ в сфере разработки ПО
Группа по выходным
Занятия: сб, вс 11:00 – 14:00
Длительность: 64 ак. часа
Начало: 24 февраля 2024
Свободные места: 5 мест
Стоимость: 950 бел. рублей
Стоимость: 855 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Тестирование ПО
Группа по выходным
Занятия: сб, вс 10:00 – 13:00
Длительность: 64 ак. часа
Начало: 24 февраля 2024
Свободные места: 5 мест
Стоимость: 950 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Компьютер с нуля
Группа по выходным
Занятия: сб, вс 10:00 – 12:30
Длительность: 24 ак. часа
Начало: 24 февраля 2024
Свободные места: 1 место
Стоимость: 270 бел. рублей
Стоимость: 216 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Компьютер с нуля
Группа по будням (утренняя)
Занятия: пн, чт 10:30 – 13:00
Длительность: 24 ак. часа
Начало: 26 февраля 2024
Свободные места: 3 места
Стоимость: 270 бел. рублей
Стоимость: 243 бел. рубля
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Программирование Python/Django
Группа по будням
Занятия: пн, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 160 ак. часов
Начало: 29 февраля 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 2490 бел. рублей
Стоимость: 2241 бел. рубль
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Компьютер с нуля
Группа по будням (дневная)
Занятия: вт, чт 13:00 – 15:30
Длительность: 24 ак. часа
Начало: 29 февраля 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 270 бел. рублей
Стоимость: 257 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: 3D моделирование
Группа по будням(дизайн)
Занятия: пн, пт 19:00 – 22:00
Длительность: 120 ак. часов
Начало: 04 марта 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 1745 бел. рублей
Стоимость: 1570 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Управление проектами в сфере разработки ПО
Группа по будням
Занятия: вт, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 64 ак. часа
Начало: 12 марта 2024
Свободные места: 5 мест
Стоимость: 950 бел. рублей
Стоимость: 903 бел. рубля
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Программирование Java SE (базовый уровень)
Группа по будням
Занятия: вт, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 160 ак. часов
Начало: 14 марта 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 2490 бел. рублей
Стоимость: 2241 бел. рубль
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Web-разработки на JavaScript(React), HTML, CSS
Группа по будням
Занятия: вт, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 160 ак. часов
Начало: 19 марта 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 2490 бел. рублей
Стоимость: 2241 бел. рубль
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Автоматизация тестирования ПО
Группа по будням
Занятия: вт, чт 19:00 – 22:00
Длительность: 128 ак. часов
Начало: 26 марта 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 1890 бел. рублей
Стоимость: 1795 бел. рублей
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Курс: Интернет-маркетинг
Группа по будням
Занятия: пн, ср 18:30 – 21:30
Длительность: 64 ак. часа
Начало: 01 апреля 2024
Свободные места: есть
Стоимость: 950 бел. рублей
Стоимость: 903 бел. рубля
ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ
Возможна оплата по частям!

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

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

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

  • Консольные приложения
  • Компьютерное зрение
  • Робототехника
  • Разработка языков
  • Автоматическое тестирование
  • Автоматизация
  • Анализа данных

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

IDE и редакторы кода для Python

Вы заметили, как стремительно развиваются сегодня все сферы общественной жизни? Если 20 лет назад у нас постепенно появлялись телефоны, компьютеры, интернет, то сейчас многие потребности доступны в один клик.

Такой прогресс стал возможен в том числе благодаря компьютеризации рутинных процессов. Ежедневно миллионы программистов заставляют электронно-вычислительную технику выполнять всё больше операций, упрощающих нашу жизнь.

Чтобы машины могли понять человека, существуют языки программирования — наборы правил и команд, представленных в формате текста (кода). Это специальные конструкции, которые содержат указания по выполнению компьютером определённых действий.

Python (пайтон или питон) — один из самых популярных, понятных и простых в использовании языков программирования. С его помощью можно создавать приложения, игры, скрипты по автоматизации повторяющихся действий, системы анализа и учёта.

Разработка программы начинается с написания кода. Код, содержащийся в текстовом файле, описывает структуру данных и суть операции. Простейший код можно писать в любых текстовых редакторах, установленных на вашем ноутбуке или компьютере.

С ростом уровня сложности проектов ориентироваться в текстовых файлах становится сложнее. Поэтому со временем любой ЯП обрастает помощниками. Чтобы упростить процесс записи, были созданы редакторы кода и IDE.

Рассмотрим и проанализируем инструменты, позволяющие успешно писать на Python. Оценим плюсы и минусы работы с каждым из них, расскажем, с каких IDE и редакторов кода лучше начинать работу новичкам, а какие варианты выбирают профессионалы.

Для НЕпрограммистов, которые часто сталкиваются с обработкой больших объемов данных Python для анализа данных Начать обучение бесплатно

Что такое IDE и редакторы кода

Машины понимают более 8000 созданных для них искусственных языков. Сам по себе язык — это инструмент, то есть синтаксис, который преобразуется в машинную команду и исполняется. Для исполнения этих операций нужен транслятор (компилятор или интерпретатор), который прочитает, а затем исполнит функцию при её запуске. Python — пример языка-интерпретатора. Но перед тем как код превратится в действие, его нужно написать. Для этого существуют IDE и редакторы кода, которые нужно устанавливать дополнительно.

Редактор кода — это удобное легковесное ПО, аналогичное стандартному редактору текста. Отличие состоит в том, что кодовые редакторы адаптированы специально под написание строчек кода, а также обладают рядом специфических возможностей:

  • подсветка синтаксиса, которая подсвечивает ключевые слова, функции, выделяет переменные;
  • проверка и автоматическая установка отступов, которые используются во многих ЯП, но в Python это важные атрибуты синтаксиса;
  • автоформатирование, подчеркивающее неточности и обращающее внимание программиста на ошибку;
  • редактирование файлов и сохранение проектов в требуемом расширении.

IDE — это целый программный комплекс. Интегрированная среда объединяет в себе сразу несколько важных для комфортной разработки ПО инструментов. В составе IDE можно увидеть не только встроенный кодовый редактор. В любой интегрированной среде предусмотрены:

  • редактор кода;
  • транслятор (компилятор или интерпретатор);
  • статистический анализатор и отладчик;
  • визуальный редактор;
  • система работы с файлами и управления версиями;
  • ряд других функций, упрощающих процесс программирования.

Кодовый редактор и IDE сильно отличаются от стандартного редактора текста. Редактор кода имеет меньший вес и более скоростную работу, но уступает IDE по функционалу. Интегрированная среда разработки открывает перед программистом больше возможностей, особенно — при наличии более детальных знаний. Одна IDE может поддерживать несколько языков программирования и иметь множество возможностей. Поэтому среда разработки занимает больше места, чем редактор кода, а на её установку требуется больше времени.

При таком разнообразии специализированного ПО для кодирования писать код в блокноте или в Word-документе будет непрактично. Первопроходцем в мире кодового редактирования стал Emacs, сегодня это целое семейство многопрофильных кодовых и текстовых редакторов. Написанный в 1984 году GNU Emacs стал не редактором, а конструктором редактора кода с широкими возможностями и ничем не ограниченным потенциалом. Он до сих пор популярен, но его сложно освоить джунам. Зато в умелых руках возможности этого редактора выходят далеко за рамки функционала многих современных программ.

Среда разработки на Python: требования

Набор инструментов и опций разных IDE, поддерживающих кодирование на Python, отличается. Но ряд функций является базовым — предусмотрен в любой интегрированной среде разработки для Python.

В IDE, комфортной для кодирования на Python, есть:

  • Редактор кода со всеми его возможностями. Особое значение в IDE для Python имеет компактное, но функциональное окно для редактирования теста, а также подсветка элементов синтаксиса. Это позволяет лучше ориентироваться в тексте и писать строчки кода быстрее.
  • Инструменты сборки и выполнения команд. IDE позволяет запускать код, написанный на Python, непосредственно из среды без помощи сторонних компиляторов.
  • Статистический анализатор и отладчик. IDE дают возможности для поиска ошибок в коде Python. Например, IDE могут исполнять код Python по шагам или остановить его исполнение при достижении определённой точки.
  • Кастомайзер. Многие IDE настраивается под конкретного пользователя. В некоторых IDE доступен выбор темы, цветовой гаммы, положения и размера текста, расположения окон и горячих клавиш. Для многих программистов важна тёмная тема, от которой меньше устают глаза. Продвинутые пользователи могут подключить необходимые им плагины, установить библиотеку, фреймворки или дополнительные расширения.
  • Система управления проектами и версиями. Чтобы написать любой программный продукт на Python, требуется время. Поэтому нужно, чтобы IDE могла сохранить код в текущем состоянии, а при необходимости — вернуться к его предыдущей версии. Многие IDE поддерживают комплексную работу с файлами, например — формирование иерархической системы папок.

IDE для Python

Если перед вами стоит задача написать серьёзный проект на Python (игру, приложение или другое ПО), вам необходима полноценная рабочая среда. Вот несколько вариантов:

PyCharm

IDE, разработанная для Python и доступная на разных ОС — Microsoft Windows, Linux, MacOS. Бесплатной версии достаточно для решения большинства задач.

  • множество бесплатных встроенных функций;
  • большое и общительное пользовательское комьюнити;
  • возможность установки фреймворков, плагинов и дополнений;
  • готовность к работе.
  • медленный запуск;
  • для серьёзных проектов лучше купить платную версию;
  • большой вес.

Spyder

IDE для Python, разработанная для Data Science. В неё встроено множество инструментов для чтения, анализа, обработки данных и реализации проектов, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением.

  • в комплект входит менеджер пакетов Anaconda;
  • интеграция с аналитическими библиотеками — SciPy, Pandas, QtConsole, NumPy, IPython, Matplotlib;
  • встроенный «проводник переменных», отображающий данные в виде таблиц.
  • заточена под работу с данными и плохо применима для других проектов;
  • ограниченный набор функций;
  • слабая кастомизация.

IDLE

Стандартный программный комплекс, по умолчанию идущий в комплекте с Python. IDE идеальна для постижения азов в программировании и понимании языка. Подходит для начала работы с Python, но для написания серьёзных проектов её функционала недостаточно.

  • установка «по умолчанию»;
  • наличие базовых инструментов;
  • понятный интерфейс;
  • небольшой вес.
  • минимальный набор функций;
  • ограниченные возможности для кастомизации;
  • низкая производительность.

Thonny

Относительно молодая IDE, которая подходит для обучения. Она загружается в комплекте с последней версией Python и сразу готова к работе. У Thonny есть ряд уникальных и полезных для начинающих программистов функций, а также она дает подсказки при написании кода.

  • предустановлена на Linux;
  • не требует дополнительного скачивания Python;
  • упрощённая установка дополнительных опций и плагинов;
  • встроенный ассистент, подсказки по исправлению ошибок;
  • небольшой вес.
  • ограниченные возможности;
  • возможно возникновение ошибок, которые потребуют исправления со стороны разработчиков.

Eclipse + PyDev

IDE, разработанная для кодирования на Java. Пакет PyDev делает её пригодной для кодирования на Python. Eclipse поддерживает множество ЯП, она подходит тем, кто уже знаком с ней и пишет на каком-либо другом ЯП, но решил попробовать Python.

  • доступна бесплатно;
  • PyDev проста в освоении для пользователей Eclipse;
  • мультиязычность
  • возможна детальная кастомизация.
  • сложна для новичков;
  • требуется опыт использования Eclipse;
  • низкая производительность.

Visual Studio

Мультифункциональная IDE от Microsoft, которая позволяет программировать на основных платформах с любого устройства. Подходит как для начинающих, так и для профессионалов, использующих в своей работе сразу несколько ЯП. Для программирования исключительно на Python эта IDE будет слишком тяжеловесной.

  • постоянные обновления;
  • мультиязычность;
  • собственный маркетплейс с расширениями.
  • для работы с Python придётся установить несколько дополнительных расширений;
  • сложна в освоении для новичков;
  • не представлена для Linux.

Редакторы кода для Python

Чтобы писать несложные сценарии, алгоритмы, запросы хватит обычного редактора кода. Предлагаем обратить внимание на:

Sublime Text

Мультиязычный редактор, который работает на всех основных платформах. Был разработан австралийской компанией SublimeHQ в 2008 году. С того времени были выпущены четыре версии редактора, он активно развивается до сих пор. За счёт доступности и компактности с одной стороны и большого количества дополнительных возможностей с другой, редактор подойдёт как новичку, так и профессионалу.

  • множество доступных для скачивания плагинов;
  • гибко настраиваемый интерфейс;
  • поддержка систем сборки;
  • живое и активное сообщество.
  • бесплатно доступна только пробная версия с надоедливым баннером о покупке лицензии;
  • нет возможности выполнения и отладки кода;
  • установка дополнительных пакетов иногда вызывает ошибки и требует выполнения дополнительных скриптов.

Visual Studio Code

Кроссплатформенный многопрофильный редактор кода, разработанный Microsoft. ПО регулярно расширяется и дополняется новыми функциями. Удобен в использовании, работает без сбоев.

  • встроенный маркетплейс с множеством дополнений;
  • лёгкая установка Python или любого другого ЯП;
  • возможность отладки и запуска кода на некоторых ЯП, система контроля версий;
  • доступен бесплатно.
  • медленная работа на старых компьютерах;
  • не является отдельным приложением, так как написан на Electron;
  • относительно большой вес, но всё ещё меньший, чем у одноимённой IDE.

Atom

Настраиваемый и легко дополняемый редактор с маркетплейсом дополнительных пакетов. При относительной новизне (выпущен в 2014 году) «Атом» имеет большой круг поклонников, которые ставят его в один ряд с гигантами кодового рынка — Visual Studio Code, Sublime Text.

  • маленький вес, высокая скорость загрузки;
  • магазин расширений, предустановленный менеджер пакетов;
  • детальная настройка;
  • бесплатный доступ.
  • не является отдельным приложением, так как написан на Electron;
  • периодически могут возникать проблемы со скоростью работы или производительностью.

GNU Emacs

«Старожил» кодового рынка, выпущенный в 80-х годах ХХ века. Редактор сложен в настройке, а также требует детального погружения в его внутреннее устройство, поэтому вряд ли подойдёт новичку. Зато его возможности огромны. GNU Emacs называют не редактором, а конструктором кодового редактора, поэтому при должном желании и наличии опыта его можно расширять до бесконечности.

  • огромные возможности при умении программировать.
  • устаревший интерфейс;
  • сложность кастомизации;
  • требует детального изучения.

Как выбрать

Сегодня доступно большое количество IDE и редакторов кода, которые позволяют бесплатно решать подавляющее большинство задач среднестатистического программиста. Полноценно работать можно как в одном, так и в другом ПО только с той разницей, что для достижения функциональности IDE редактору кода потребуется установка большого количества дополнительных плагинов. Выбор IDE или редактора кода для Python зависит от:

  • потребностей;
  • уровня подготовки;
  • сложности реализуемых проектов.

Для новичков подойдет IDLE (она не требует самостоятельной установки, сразу готова к работе, но из-за отсутствия подсказок может быть сложна в освоении), а также специально разработанная для обучения Thonny. Можно рассмотреть бесплатные редакторы кода Visual Studio Code и Atom, которые поддерживают возможность отладки и запуска кода.

Программисты со средним уровнем подготовки могут попробовать платные и функциональные редакторы кода, лёгкие в освоении IDE — PyCharm, Visual Studio.

Для гиков науки полезнее всего будет Spyder, которая предоставляет разнообразие возможностей по работе с данными.

Профи, пишущие сразу на нескольких языках, а также те, для кого Python не является «родным» языком, выбирают уже знакомые им мультиязычные IDE с расширенным функционалом — Eclipse или Visual Studio. По возможностям им не уступают кодовые редакторы SublimeText, Atom, Visual Studio Code, GNU Emacs.

Если вы работаете на компанию, лучше выбрать ту среду разработки, которой пользуются все остальные члены команды.

Тем, кто только начал своё знакомство с питоном и интересуется аналитикой данных, будет полезен новый трёхмесячный курс от HOCK Training. Вы сможете автоматизировать рабочие процессы и выполнять задачи в 15 раз быстрее. Доступны два формата обучения: онлайн с преподавателем или самостоятельное изучение материала. Чтобы узнать программу и познакомиться с преподавателями, переходите на страницу курса Python для анализа данных .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *