Какие задачи можно решать используя язык python

Что такое Python и для чего он нужен

Python – это популярный язык программирования, который постоянно развивается. Он отличается гибкостью, читабельностью и простотой.

На Python можно написать практически все что угодно: от веб-страниц и игр до системы управления марсоходом и нового Chat GPT. Его используют в NASA, Facebook, Intel, Pixar, Instagram и Google.

Python помогает решать сложные и интересные задачи в абсолютно разных областях. И при этом обладает интуитивно понятным и простым для запоминания синтаксисом. После его изучения можно начать с написания простых скриптов или системного администрирования и со временем перейти в машинное обучение, анализ данных или геймдев.

Python для начинающих – оптимальный вариант. Поэтому сегодня больше расскажем о том, почему он так хорош и где еще используется. Возможно, ты тоже захочешь начать новую карьеру с изучения Python!

За что любят Python

Python – это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом и большой стандартной библиотекой. Написанный на нем код можно без изменений переносить на разные платформы. Теперь подробнее поговорим о его плюсах.

Преимущества Python

• Простота синтаксиса. Пайтон отличается простым и понятным кодом. По чтению он напоминает строгий текст на английском. Из синтаксиса убрали все лишнее, поэтому в нем нет ненужных выражений и скобок. На Python ты напишешь меньше строк, чем на Java или C/C++ для выполнения одной и той же задачи. Чем проще – тем лучше. Особенно для новичка.
• Единый стандарт (PEP8). Существует специальное руководство по стилю для программирования на Python. Оно помогает поддерживать читабельность и логичность кода, даже когда с ним работает несколько разработчиков.
• Высокая производительность. Простота и наличие стандартов дают программистам возможность писать меньше строк для выполнения большего количества задач.
• Интерпретируемость. Это означает, что код выполняется построчно (без компиляции) и если в нем есть ошибка, ты сразу же ее увидишь и сможешь исправить.
• Обширная стандартная библиотека. Она состоит из множества пакетов и модулей для решения разных задач: от обработки данных до сетевого программирования и машинного обучения. Ты сможешь найти в библиотеке Python практически все функции, которые тебе могут понадобиться.
• Портативность. Можно запускать программы на разных ОС (Linux, Windows, macOS) без изменений исходного кода (если в нем нет системно-зависимых функций). Один раз написал и счастлив.
• Большое сообщество. Вокруг Python сформировалось огромное активное сообщество разработчиков. Они создали множество учебников, библиотек, курсов и фреймворков. Ты всегда сможешь найти ответы на свои вопросы, обсудить рабочие проблемы и получить поддержку в профессиональных сообществах.
• Открытый код. Можно бесплатно загрузить исходный код, изменить в нем что-то и даже распространить свою версию. Это означает, что любой программист может участвовать в разработке и улучшении Python, а еще использовать его в проектах без каких-либо лицензионных сборов.
• Динамическая типизация. Программистам не нужно объявлять заранее тип переменной (в отличие от C++ или Java). Python автоматически присвоит тип данных во время выполнения кода. Это позволяет ускорить разработку и тестирование, а также удобно работать с разными данными.
• Широкое использование. Язык Python – гибкий и универсальный. Как мы уже говорили, его используют в совершенно разных сферах. Это значит, что после обучения ты точно сможешь найти проект тебе по душе. Попробовать себя в разных областях и что-то выбрать.

Python – это отличный вариант для старта и лучшее доказательство того, что для написания кода не нужно обладать сверхспособностями. Но и в этом случае не обошлось без недостатков.

Недостатки Python

Никто не идеален и Python тоже не 100 баксов, чтобы всем нравится. Мы все рассказываем честно, а решение ты принимаешь сам.

4 минуса Python

• Производительность. Это обратная сторона интерпретируемости и динамической типизации. Построчность и дополнительная работа при выполнении кода делают его не таким быстрым, как хотелось бы. Но это можно исправить с помощью С-реализации проблемных участков кода.
• Потребление памяти. Интерпретатор Пайтона использует дополнительные ресурсы, чтобы управлять динамической типизацией и автоматическим сбором «мусора». Что может приводить к увеличению потребления памяти.
• Неидеальная поддержка некоторых областей. Python может быть менее эффективным и популярным, например, в мобильной разработке и игровой индустрии. Это связано с ограничениями производительности.
• Глобальная блокировка GIL. Одна из основных проблем производительности Python. Блокировка GIL позволяет управлять интерпретатором только одному потоку за раз. Это значит, что многопоточные программы на этом языке могут испытывать проблемы с параллельной обработкой и использованием многопроцессорных вычислений.

А сейчас давай посмотрим, что же пишут на Python со всеми его плюсами и минусами.

Какие задачи можно решать, используя язык Python

Многогранность, простота и универсальность Python делают его популярным во многих сферах. Вот основные задачи, которые он помогает решить:

• Визуализация и анализ данных. Python может похвастаться большим набором модулей, разработанных для аналитических целей. С их помощью удобно анализировать и визуализировать данные, а также изучать статистику.
• Веб-разработка. На Python можно довольно быстро и легко разрабатывать функциональные сайты и веб-приложения. Особенно если для них не нужно больших объемов вычислительных ресурсов.
• Автоматизация задач. С помощью Пайтона можно писать программы для автоматизации рутинных задач – скрипты. Они заточенные под определенные действия и позволяют здорово экономить время.
• Машинное обучение. Python отлично подходит для нейросетей и машинного обучения. Его библиотеки позволяют выполнять визуализацию и сложный анализ данных. А еще код простого искусственного интеллекта на Python понятнее и короче, чем на других языках.
• Научные исследования. Python хорош, например, для научных вычислений, а также математического и текстового анализа, обработки больших объемов данных.
• Тестирование. Python довольно часто используют для автоматизации тестирования. Это как швейцарский нож для QA. С его помощью можно протестировать API, написать UI-тесты и сгенерировать нужное количество данных.
• Разработка программного обеспечения. Он пригодится на каждом этапе разработки ПО: от прототипирования до тестирования и обслуживания. Гибкость Пайтона позволяет легко провести рефакторинг кода и быстро сделать из прототипа конечный продукт.
• Системное администрирование. Во-первых, Python предустановлен на всех серверах, которые работают на OC Linux. Во-вторых, и в этой сфере Питон позволяет автоматизировать множество процессов.

Как видите, Python прост, функционален и дает широкий спектр возможностей для самореализации. Именно поэтому его выбирают многие наши студенты. В следующих статьях расскажем о том, как стать Python-разработчиком и чем Пайтон отличается от Java. Оставайтесь с нами, потому что учиться и строить карьеру гораздо проще с GoIT.

Какие задачи можно решить с помощью Python?

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

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

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

Какие задачи можно решать на Python

Автоматизация рутинных задач

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

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

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

Веб-разработка

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

Рекомендуем публикацию по теме

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

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

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

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня.

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

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

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

Создание игр

Можно ли писать игры на Python — вопрос скорее открытый.

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

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

Парсинг

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

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

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

Рекомендуем публикацию по теме

• Как парсить данные с сайта на Python смотреть 120 мин

Data Science

Данные играют ключевую роль в современном мире.

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

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

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

Рекомендуем публикацию по теме

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

Вывод

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

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

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

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

5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python

Python — универсальный язык программирования. По данным на январь 2023 года, он стал самым популярным согласно рейтингам TIOBE и PYPL.

Что можно написать на Python? Всё, что угодно. В этой статье мы расскажем о том, какие интересные программы можно создавать на Питоне, а также поделимся лайфхаками для работы с этим языком в Терминале.

Что пишут на Python

Python относительно легок в изучении благодаря простому синтаксису и большому числу инструментов и готовых решений: они не требуют дополнительных настроек и установки.

Интересные библиотеки — это “визитная карточка” языка Python. В нем есть функционал для любых задач: распознавание речи, обработка изображений, математические расчеты, поддержка популярных фреймворков — всё необходимое для того, чтобы можно было свободно программировать на Python.

Практическое применение фреймворков с поддержкой Python может быть следующим:

• NumPy — работа с многомерными массивами и математическими функциями.
• Django и Flask — разработка веб-приложений.
• SQLAlchemy — работа с базами данных по технологии ORM.
• Cocos2d — создание браузерных и мобильных игр.
• Tornado — разработка высокопроизводительных приложений, которые предназначены для работы с большим количеством пользователей.
• Bubot — для домашней автоматизации и программирования робототехники.

О том, для каких задач подходит Python, расскажем ниже.

Какие задачи можно решать, используя Python

Веб-разработка

Python поддерживает платформы для веб-разработки: например React, где используется связка Django (backend) + JavaScript (frontend). Этот же технологический стэк используется в DropBox.

Кроме этого, Python позволяет настроить доступ к файловой системе Linux со смартфона. Ниже покажем пример такой программы на Python. Выполните следующие действия:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Запустите файловый сервер с помощью команды:
   python3 -m http.server После этого файловая система станет доступна с любого устройства локальной сети.
3. Проверьте локальный IP:
   ip addr | grep inet В третьей строке вывода вы увидите нужный IP-адрес.
4. Откройте браузер на смартфоне. В адресной строке введите следующее:
   123.123.123.123:8000
   Вместо 123.123.123.123 укажите локальный IP-адрес из предыдущего шага.

Автоматизация

Python позволяет упростить выполнение ряда задач. Например:

• установить напоминание,
• настроить Cron-задание,
• загрузить видео на видеохостинг и другие.

Чтобы автоматизировать эти действия, можно написать скрипт на Python. После этого ваше участие в качестве IT-специалиста не потребуется: после отработки кода все произойдет само собой.

Например, так можно конвертировать файл из формата CSV в JSON:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Выполните команду:
   python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“file.csv”)))))»
   Вместо file.csv укажите имя вашего файла.

Создание игр

Python включает в себя библиотеки для разработки компьютерных и мобильных игр. Наиболее популярная из них — Kivy. Она позволяет создавать кроссплатформенные игры, которые поддерживаются популярными операционными системами: Windows, Linux, Mac, Android и iOS.

Кроме этого, вы можете запускать игры в Терминале Linux (например, Виселица). Для этого:

Сохраните этот код в файл с расширением .py:
from random import shuffle
# Кол-во попыток.
turns = 10

print(«Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть turns попыток!»)
# Список слов, которые участвуют в игре.
wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»]
# Перемешиваем список.
shuffle(wordList)
# Берем последнее слово из списка.
word = wordList.pop()
guesses = » »
# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.
while turns > 0:
wrong = 0

for char in word:
if char in guesses:
print(char, end= » «)
else:
print(«_», end=» «)
wrong += 1

print(«\n»)

if wrong == 0:
print(«Ты выиграл! :)»)

break

print()

guess = «»
if len(guess) < 1:
guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]

if guess in guesses:
print(«Эта буква уже была!»)
guesses += guess

if guess not in word:
turns -= 1

Веб-парсинг

Веб-парсинг (Web Scraping) — это сбор информации в интернете из открытых источников. Парсинг относится к автоматизированным способам получения данных и выполняется по заданным условиям. Он позволяет собирать информацию из поисковой выдачи, а также открытые данные с сайтов и социальных сетей.

Python позволяет анализировать и использовать неструктурированные данные из Сети. Для этого можно использовать специальные Python-библиотеки: Beautiful Soup и Scrapy.

В качестве примера покажем, как узнать значение валюты относительно доллара США в системе Linux. Для этого:

1. Откройте Терминал с помощью комбинации клавиш Ctrl + Alt + T.
2. Установите библиотеки для парсинга и запросов:
   pip install beautifulsoup4 requests
3. Создайте файл с названием currency_scrap.py и добавьте в него следующий код:
   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup

URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1»
r = requests. get (URL)

soup = BeautifulSoup (r.content, «html.parser» )
ratelist = soup. findAll ( «table» , < "class" : "ratesTable" >)[ 0 ]. findAll ( «tbody» )

for tableVal in ratelist :
trList = tableVal. findAll ( «tr» )

Data Science и машинное обучение

Python помогает анализировать и манипулировать данными, а также подходит для работы со сложными алгоритмами. Для работы с информацией существует несколько библиотек. Самые популярные из них:

Кроме этого, существуют фреймворки с поддержкой Python для глубокого машинного обучения, например:

Варианты, которые мы описали в статье — только малая часть функционала Python. Вы можете воплотить практически любые идеи для программ на Python — этот язык функционален и одновременно компактен.

Как запустить Python приложение на хостинге SpaceWeb

На данный момент на наших серверах виртуального хостинга установлено 4 версии Python. Это Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.8. Точные версии можно узнать командами:

$ python2.7 -V
Python 2.7.7

$ python3.3 -V
Python 3.3.5

$ python3.4 -V
Python 3.4.1

$ python3.8 -V
Python 3.8.5*

Запуск скрипта Python через CGI

CGI (от англ. Common Gateway Interface — «общий интерфейс шлюза») — стандарт интерфейса, используемого для связи внешей программы с веб-сервером. Программу, которая работает по такому интерфейсу совместно с веб-сервером, принято называть шлюзом, хотя многие предпочитаю названия «скрипт»(сценарий) или «CGI-программа».

Для запуска скриптов python через CGI необходимо выполнить следующие действия:

• Добавить в файл .htaccess директиву:
  AddHandler cgi-script .py
• Указать первой строкой в скрипте путь к используемому интерпретатору. Так называемый shebang.
  #!/usr/bin/python2.7
  для использования python 2.7.5 или другую версию.
• Указать расширение для файла *.py и выставить на файл права доступа 755.

Запуск скрипта Python через MOD_WSGI

WSGI (англ. Web Server Gateway Interface) — стандарт взаимодействия между Python-программой, выполняющейся на стороне сервера, и самим веб-сервером, например, Apache.

Стандарт интерфейса (на английском): http://www.python.org/dev/peps/pep-0333/
По стандарту, WSGI-приложение должно удовлетворять следующим требованиям:

• должно быть вызываемым (callable) объектом (обычно это функция или метод);
• принимать два параметра:
  словарь переменных окружения (environ);
  обработчик запроса (start_response);
• вызывать обработчик запроса с кодом HTTP-ответа и HTTP-заголовками;
• возвращать итерируемый объект с телом ответа;

Пример простого wsgi-приложения:

def application(environ, start_response):
status = ‘200 OK’
output = b’Hello World!’
response_headers = [(‘Content-type’, ‘text/plain’),

(‘Content-Length’, str(len(output)))]
start_response(status, response_headers)
return [output]

Если приложение будет использовать подключение к базе MySQL, то необходимо для неё сделать удаленный доступ для IP-адреса 127.0.0.1

Где используется язык Python

Python — высокоуровневый язык программирования, появившийся в 1991 году благодаря Гвидо ван Россуму. Программист из Нидерландов создал его, чтобы ускорить разработку, а также сделать код более читаемым и понятным для других разработчиков.

Python — интерпретируемый язык, он выполняется в реальном времени, а не компилируется в машинный код, как C++ или Java.

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

Где используется Python

Благодаря удобству и простоте пайтон полезен для многих отраслей

Веб-разработка

• Питон предлагает набор инструментов и фреймворков для разработки веб-приложений.
• Простой синтаксис ускоряет написание кода. Пайтон также поддерживает пакеты и библиотеки, которые делают разработку веб-приложений более эффективной.
• Python имеет открытый код, а также коммьюнити разработчиков, создающих новые библиотеки и улучшающих существующие. Это делает веб-разработку доступной.
• В Python доступны инструменты для работы с БД, включая поддержку СУБД — MySQL, PostgreSQL, Oracle. Питон также поддерживает работу с разными форматами данных — JSON, XML.
• Python используется для машинного обучения и развития искусственного интеллекта. Это помогает создавать приложения с возможностью внедрения предсказательной аналитики.

Пайтон — один из лучших языков программирования для веб-разработки. Он прост, обладает множеством библиотек, интегрируется с другими технологиями или инструментами.

Data Science

Python — востребован для Data Science благодаря:

• научным вычислениям с помощью Numpy;
• продвинутому анализу данных с Pandas;
• инструментам машинного обучения;
• визуализации данных с Matplotlib, Seaborn;
• интерактивной визуализации с помощью Plotly.

Как Python помогает науке о данных:

• Обработка данных. Python обладает большой мощностью в обработке данных.
• Визуализация данных. Matplotlib и Seaborn — библиотеки визуализации Python — помогают создавать информативные графики или диаграммы для представления данных. С помощью библиотеки Plotly можно создавать интерактивные картинки, собирать из них целые дашборды.
• Машинное обучение. Python имеет много библиотек для машинного обучения — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Они помогают создавать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, динамического ценообразования.
• Анализ текстов. Python имеет библиотеки для обработки текста — Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim. Они помогают проводить анализ текста или его тональности, а также выполнять машинный перевод.

Python — мощный инструмент для работы с данными в области Data Science.

Искусственный интеллект и робототехника

Благодаря простоте, гибкости и разнообразию библиотек для машинного обучения Python используют в робототехнике и для развития искусственного интеллекта.

• При помощи Python разработчики создают модели машинного обучения — деревья решений, нейронные сети, методы опорных векторов и другие. Библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn обеспечивают работу этих методов и их настройку.
• Пайтон используется при разработке программного обеспечения роботов и автономных систем. Библиотеки Robotics Operating System (ROS), PyRobot предоставляют различные инструменты для управления роботами, взаимодействия с датчиками, анализа данных.
• Питон используется в областях, связанных с робототехникой или искусственным интеллектом, — обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехнические системы управления.

Пайтон — важный инструмент для разработки искусственного интеллекта, робототехники.

Компьютерные игры

Python не так быстр, как, например — C++, но у него есть плюсы для разработки игр. Питон имеет множество библиотек и фреймворков, которые делают разработку игр более удобной.

Как Python используется для компьютерных игр:

• Разработка игр. Python имеет множество библиотек — Pygame, PyOpenGL, Pyglet,позволяющих разработчикам создавать игры разных жанров и уровней сложности. Библиотеки Pygame и Pyglet особенно популярны для разработки 2D-игр.
• Создание искусственного интеллекта для компьютерных игр. Библиотеки TensorFlow и PyTorch могут использоваться для создания нейронных сетей, которые могут управлять поведением персонажей в игре.
• Создание модулей и инструментов для разработки игр. Например — PyInstaller используется для создания исполняемых файлов из скриптов.

Системное администрирование

Python используется для автоматизации задач системного администрирования:

• управление серверами;
• обработка логов;
• мониторинг сетевой активности

Некоторые способы использования питона для системного администрирования:

• Автоматизация задач. Пайтон позволяет создавать скрипты, которые могут автоматизировать задачи системного администрирования — создание резервных копий, обновление ПО, управление настройками системы. Это ускоряет рабочие процессы и снижает вероятность ошибок.
• Управление конфигурацией. Python используется в Ansible, SaltStack. Эти инструменты позволяют настраивать и управлять большим количеством серверов, обеспечивая их согласованность.
• Мониторинг систем. Python используется для создания инструментов мониторинга, которые могут отслеживать работу систем или процессов, а также предупреждать о проблемах. Например — инструменты мониторинга сетевой активности используют Python для разработки пользовательских плагинов и скриптов.
• Работа с данными. Пайтон применяют для обработки, анализа данных, собранных со многих серверов. Это позволяет проводить анализ логов, мониторинг БД, а также создавать динамические отчеты.

Множество библиотек и инструментов делают пайтон удобным для использования в системном администрировании.

Плюсы и минусы Python

Python — самый популярный язык программирования в мире благодаря многим преимуществам:

• Простота использования. Python имеет понятный синтаксис, который делает его доступным для начинающих программистов.
• Универсальность. Пайтон позволяет разработчикам создавать высокоуровневые программы или приложения, которые могут использоваться в широком спектре отраслей.
• Кроссплатформенность. Python может быть запущен на различных операционных системах — Windows, macOS, Linux, что делает его идеальным для разработки приложений, работающих на различных платформах.
• Большое количество библиотек и фреймворков. Питон имеет обширную библиотеку, которая позволяет программистам ускорять процесс разработки. Она также помогает решать разные типы задач: научные вычисления, анализ данных, веб-разработка, машинное обучение.
• Крупное сообщество пользователей. Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые делятся знаниями, создают библиотеки или фреймворки, а также обсуждают лучшие практики разработки.

Несмотря на все преимущества, Python также имеет некоторые недостатки:

• Низкая скорость выполнения некоторых задач. Особенно это заметно при сравнении с C++ или Java.
• Сложности с многопоточностью. Реализация многопоточности может быть сложной, также она не всегда эффективна.
• Сложности с некоторыми типами данных. В Python нет строгой типизации, что может привести к трудностям в работе с некоторыми типами данных — даты, времена.

Но почти все недостатки питона устранимы с помощью библиотек. Например, для сложных вычислений используется библиотека Numpy, написанная на C++. Это позволяет использовать понятный и удобный синтаксис питона, но не терять в скорости работы программ. Поэтому Python становится все более востребованным во многих отраслях.

С чего начать изучение Python

Если вы хотите начать изучать Python, следуйте нашим рекомендациям:

• Начните с основ. Осваивайте Python постепенно. При изучении языка программирования важно понять основы, поэтому не спешите — посвятите достаточно времени изучению базовых конструкций.
• Практикуйтесь. После освоения основ Python начните практиковаться, решая задачи и создавая свои программы. Практика поможет закрепить знания, а также научиться применять их на практике.
• Изучайте библиотеки и фреймворки. Python имеет множество библиотек и фреймворков, которые позволяют быстро создавать программы различной сложности.
• Станьте частью сообщества. Вы можете обращаться за помощью к более опытным коллегам, а также делиться своими знаниями с другими. Присоединяйтесь к форумам, чатам и группам в социальных сетях, где обсуждаются темы, связанные с Python.
• Никогда не останавливайтесь на достигнутом. Python постоянно совершенствуется, поэтому не забывайте следить за новыми версиями языка, изучать новые библиотеки и фреймворки, принимать участие в проектах, связанных с Python.

Чтобы освоить анализ данных и научиться работать с массивными объемами информации, пройдите курс «Python для анализа данных» от HOCK Training. Выберите удобный формат: онлайн-обучение с преподавателем или самостоятельное изучение в любое время. После окончания курса вы получите удостоверение государственного образца о повышении квалификации. Регистрируйтесь сейчас и начните свой путь в мире анализа данных!