Выбор языка программирования для разработки программы python
На данный момент Python и JavaScript являются одними из популярных языков программирования. Не смотря на то, что оба являются объектно-ориентированными языками программирования, их области применения различны. Python и JS имеют много общего, но с некоторыми существенными отличиями.
У разработчиков Python и JavaScript есть широкие возможности для трудоустройства. Следовательно, выбор одного из двух языков программирования, является хорошим вариантом для начала карьеры программиста.
С точки зрения начального изучения, Python намного проще, чем JavaScript. Фактически, одна из основных целей проектирования языка программирования Python - это простота понимания и реализации.
Прежде чем мы начнем перечислять различия между Python и JavaScript, давайте сначала кратко расскажем о двух конкурентах.
Python - один из самых быстрорастущих языков программирования
Python - это интерпретируемый высокоуровневый язык программирования со строгой типизацией с динамической семантикой и объектно-ориентированным дизайном. Он легкий для чтения и простой в реализации.
Python также может служить языком сценариев для Perl и Ruby при создании веб-приложений. Прелесть Python в том, что он позволяет программистам использовать различные стили программирования для разработки как сложных, так и простых программ.
Парадигмы программирования, поддерживаемые в Python:
- Функциональное программирование
- Императивное программирование
- Объектно-ориентированное программирование
- Процедурное программирование
JavaScript - предпочитаемый язык программирования для веб
JavaScript или JS - это объектно-ориентированный язык программирования, широко используемый для создания динамических веб-страниц. Он стандартизирован в спецификации языка ECMAScript. Помимо ООП, JS также обеспечивает поддержку двух других парадигм программирования, а именно функциональной и императивной.
JS обычно используется в веб-браузере для обеспечения динамической функциональности, которая не может быть достигнута с помощью одних лишь CSS и HTML.
Хотя изначально JavaScript предназначался для фронт-энда, теперь он также используется для бэкэнд-разработки (Node.js). Следовательно, JavaScript предлагает полную разработку стека. Фактически, с Node.js можно разрабатывать автономные настольные приложения.
Python vs JavaScript. Прямое сравнение
Массивы, списки и кортежи
JavaScript обеспечивает поддержку массивов как встроенных типов данных. Хотя в Python нет встроенной поддержки массивов, есть обходной путь для реализации массивов в Python . Это достигается с помощью списков, наиболее близких к массивам, которые может предложить Python.
Списки в Python похожи на другой тип данных, доступный на языке программирования - кортежи. Самое важное различие между списком и кортежем состоит в том, что списки по ходу выполнения программы изменять можно, а кортежи нет.
Атрибуты и свойства
У объектов JavaScript есть свойства, которые могут состоять из базовых атрибутов. Это позволяет вам определить данное свойство. В языке программирования Python протокол дескриптора, в котором используются функции получения и установки, позволяет определять атрибут.
Кодовые блоки
JavaScript использует фигурные скобки для определения блоков кода. Python использует отступы для определения блоков кода. В то время как JavaScript имеет символ точки с запятой ( ; ), служащий для обозначения конца строки, в Python используется перевод строки.
Формат кодирования
JavaScript должен быть закодирован как UTF-16. Кроме того, в языке программирования нет встроенной поддержки для манипулирования необработанными байтами. Если не указан формат кодировки, исходный код Python по умолчанию является ASCII.
Аргументы функции
Python вызывает исключение в случае, если функция вызывается с неверными параметрами. Кроме того, он принимает некоторый дополнительный синтаксис передачи параметров.
JavaScript не волнует, вызывается ли функция с правильными параметрами или нет. Это связано с тем, что по умолчанию все недостающие параметры в JS получают значение «undefined». Более того, если есть какие-либо дополнительные аргументы, JavaScript обрабатывает их как специальные аргументы.
Хеш-таблицы
В языке программирования Python есть встроенные хеш-таблицы, называемые словарями, наборами и так далее. В отличие от Python, в JavaScript нет поддержки встроенной хеш-таблицы.
Неявное преобразование
Python - это строго типизированный язык программирования, т.е. неявное преобразование типов данных в языке программирования не происходит. В противоположность этому, JavaScript слабо типизирован и, следовательно, предлагает неявное преобразование типов данных.
Наследование
Как Python, так и JavaScript обеспечивают поддержку наследования. Однако разница заключается в их типах. В то время как JavaScript использует модель наследования на основе прототипов, Python использует модель наследования на основе классов.
Еще одно различие между Python и JavaScript с точки зрения наследования заключается в том, что у Python нет способа наследования от экземпляров, в то время как у JS есть.
Разработка мобильных приложений
В дополнение к back-end и front-end разработке, JavaScript также является хорошим вариантом для разработки мобильных приложений. в то время как Python не очень подходит для этого.
Модули и библиотеки
Python известен как «язык программирования с батарейным питанием», потому что он поставляется с несколькими модулями. Кроме того, он имеет множество библиотек для анализа данных, машинного обучения и научных вычислений.
JavaScript поставляется с меньшим количеством модулей, таких как date, JSON и math. Дополнительные функции для JS доступны через хост-среду.
Переменчивость данных
Типы данных в Python делятся на изменяемые и неизменяемые. Например, множество является изменяемым типом данных, а списки - неизменяемым .
Изменяемые объекты - это объекты, значения которых могут быть изменены после назначения им значений. Наоборот, неизменяемые объекты не могут изменять значения. В отличие от языка программирования Python , в JavaScript нет концепции изменчивости.
Числовые типы данных
В JavaScript у вас есть только переменные с плавающей точкой. Напротив, язык программирования Python имеет несколько разновидностей числовых типов данных, таких как int, десятичная дробь с фиксированной запятой и float.
От Java и JavaScript до C ++ и PHP, разработчикам доступно множество различных языков программирования на выбор. Тем не менее, есть один язык, который входит в число самых популярных в сообществе разработчиков, и это конечно же Python.
Благодаря многочисленным преимуществам языка программирования, гибкости и репутации надежности, разработка программного обеспечения на Python является быстро развивающейся отраслью и одной из самых востребованных ИТ-услуг на современном рынке.
Краткая история Python
Python - это универсальный язык программирования высокого уровня, широко используемый для различных проектов разработки. Он был разработан и создан Гвидо ван Россумом и выпущен в 1991 году после разработки в конце 80-х годов. Первоначально язык был создан как ответ на язык программирования ABC из Нидерландов.
Гвидо ван Россум создал язык, который делает упор на удобочитаемость кода. Это позволяет инженерам выражать концепции и строить идеи в меньшем количестве строк кода по сравнению с другими языками программирования. Это значительно упрощает разработку проектов на Python.
Его многочисленные программные парадигмы делают Python излюбленным для использования в крупных организациях или организациях корпоративного уровня, но его любят разработчики в организациях любого масштаба и бизнеса. Он предлагает объектно-ориентированное, императивное и функциональное программирование, а также большую стандартную библиотеку, динамические функции и полезный функционал управления памятью.
Почему разработчики выбирают Python?
Python является языком программирования для большинства разработчиков в сегодняшнем технологическом ландшафте и существует с начала 90-х годов. Его многочисленные преимущества и оптимизированные функции делают его главным конкурентом для проектов разработки программного обеспечения.
Ниже приведены лишь несколько причин, по которым многие разработчики тяготеют к Python при выборе языка программирования:
- Python бесплатен и всегда будет бесплатным. Python, его набор вспомогательных инструментов расширения, библиотек и модулей - абсолютно бесплатны. Большинство популярных интегрированных сред разработки (IDE), включая PTVS, Pydev, Eclipse и Spyder Python, можно загрузить бесплатно. Это язык с открытым исходным кодом, и является таковым для всех благодаря поддержке Python Software Foundation .
- Он используется крупнейшими технологическими корпорациями. Python является предпочтительным языком программирования для большинства гигантов в мире информационных технологий. К ним относятся: Google, Dropbox, Instagram и Spotify, и это лишь некоторые из них. За пределами мира ИТ многие другие огромные организации также используют этот мощный язык, включая Disney, NASA и Electronic Arts. Также язык Python является предпочтительным во многих технологических стартапах.
- С ним легко работать, что сокращает время разработки. Написанный в удобочитаемом формате, Python делает процесс разработки программного обеспечения быстрым, удобным и максимально упрощенным. Если разработчик имеет базовые знания любого другого языка программирования, он может легко изучить Python и внедрить его в свои проекты.
- По сравнению с другими языками, Python в 5-10 раз быстрее по времени разработки, однако медленный при выполнении программ. Он обеспечивает расширенные возможности управления процессами и объектно-ориентированный дизайн, помогая как в скорости, так и в производительности. Упрощенный контекст и удобные для пользователя структуры данных позволяют разработчикам легко читать и писать. Сокращенные сроки, связанные с Python, также означают меньшие затраты на разработку для компаний-разработчиков Python и их клиентов.
- Большое интернет-сообщество поддерживает Python. Скорее всего, если разработчик столкнется с проблемой или обнаружит ошибку в Python, другой разработчик уже найдет решение этой проблемы. Python поддерживается большим онлайн-сообществом сторонников и других программистов, которые постоянно улучшают его функциональные возможности. Кроме того, при его использовании легко получить быструю поддержку по сложным вопросам.
- Это очень гибкий и масштабируемый язык. Python позволяет разработчикам адаптировать высокоуровневую логику приложения без необходимости изменять пользовательские требования или вносить изменения в базовые базовые компоненты. Это позволяет легко расширять сложные приложения по мере необходимости.
- Это отличный вариант для более сложных проектов по разработке приложений и программного обеспечения. Благодаря функциям анализа и визуализации данных, Python позволяет разработчикам представлять и визуализировать данные очень эффективным образом. Его упрощенная структура помогает в разработке сложных научных приложений.
- Python также является одним из лучших языков программирования для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта. Простой синтаксис Python позволяет ученым быстро разрабатывать проекты по искусственному интеллекту, не тратя время и силы на изучение более сложного языка программирования.
Python является одним из самых популярных языков программирования сегодня - и на то есть веские причины. Он бесплатный, с открытым исходным кодом, надежный и безопасный, но при этом обеспечивает легкую масштабируемость и гибкость при необходимости. Он также поддерживается большим и полезным онлайн-сообществом.
Python также сокращает время и затраты, связанные с разработкой программных проектов. Многие преимущества языка уже сделали его фаворитом среди разработчиков, и он будет оставаться фаворитом в обозримом будущем, так как технология продолжает развиваться.
Если статья была для вас полезной, просим поставить лайк и подписаться на наш канал . Также посетите наш сайт , чтобы увидеть больше подобного контента.
Каждый проект имеет свои спецификации и требования. И когда вы создаете приложение, очень важно выбрать правильную технологию для его кодирования. В этой статье мы рассмотрим сравним Python и Node.js, чтобы узнать об их преимуществах, недостатках и вариантах использования, для того, чтобы вы могли принять обоснованное решение о том, какой из них лучше всего подходит для вашего проекта.
Почему ваш технический стек имеет значение
Вы можете попросить своих коллег о том, какую технологию выбрать, поискать Google или спросить разработчиков, какую технологию они предпочитают. Каждый источник даст вам разный ответ, но ни один из этих вариантов не скажет вам, какая технология лучше всего подходит для вашего проекта.
Выбор технологии должен быть осознанным и основываться на ваших потребностях и возможностях, таких как:
- Тип проекта: бизнес-приложение, игра, программное обеспечение для оплаты.
- Тип продукта: динамический мессенджер или платформа для анализа данных.
- География применения: местная, по всей стране или по всему миру.
- Бюджет: сколько вы можете потратить на технологии и зарплату разработчиков, чтобы построить и поддержать ваш проект в долгосрочной перспективе
Список можно продолжать, но важно учитывать все особенности вашего будущего продукта при выборе технологии, которую вы будете использовать для его создания. Сравнивая Python и Node.js для бэкэнд-разработки , мы покажем вам, как хорошие технологии отличаются своими преимуществами и областями применения.
Python: плюсы, минусы и примеры использования Python
Python - старый, но хороший. Этот язык программирования возник в начале 90-х годов и до сих пор остается одной из самых инновационных, гибких и универсальных технологий благодаря постоянно развивающимся библиотекам, превосходной документации и передовым реализациям. Например, Python является языком перехода к науке о данных, машинному обучению и проектам искусственного интеллекта. Согласно исследованию JetBrains , так будет и в ближайшие пять лет.
Python также имеет одно из крупнейших сообществ, которое способствует улучшению языка для решения современных задач, как показано на этой диаграмме.
Как и любая другая технология, у Python есть свои плюсы, минусы и конкретные области применения. Python используется для многих различных проектов, таких как платформы для мониторинга и оплаты, решения для недвижимости и безопасности, финтеха, путешествия и платформы здравоохранения. Снова и снова она доказывает, что является надежной технологией для решения всех задач, с которыми сталкиваются многие разработчики.
Плюсы Python
У Python есть много преимуществ, которые облегчают разработку в разнообразных проектах, от стартапов до крупных корпоративных платформ. Вот некоторые из самых привлекательных:
- Python сокращает время разработки и позволяет разрабатывать MVP или прототип в ограниченные сроки, что позволяет сократить время выхода продукта на рынок. Это возможно благодаря методологии быстрой разработки Python , которая позволяет вам поддерживать несколько итераций одновременно, и принципу DRY (не повторяйся), что означает, что вы можете повторно использовать части кода.
Эти функции Python обеспечивают большую гибкость вашего проекта, поскольку вы можете обмениваться мнениями с потребителями, предлагать решения, собирать отзывы, вносить улучшения и масштабировать свой прототип в полноценное веб-приложение.
- У Python простой синтаксис. Одна из главных причин, по которой разработчики так любят Python, заключается в том, что он имеет синтаксис, который позволяет им выражать концепции всего в нескольких строках кода и облегчает решение ошибок и отладку кода. Python - это все о читабельности кода. Он также достаточно прост для понимания клиентов, что делает сотрудничество более удобным.
- Python обладает широким спектром инструментов и структур разработки. Sublime Text , популярный редактор кода, обеспечивает поддержку кодирования Python , а также дополнительные функции редактирования и расширения синтаксиса. Мощные веб-инфраструктуры упрощают процесс и позволяют разработчикам сосредоточиться на логике ваших приложений. Мы используем Django , который представляет собой полнофункциональную инфраструктуру для разработки всех видов приложений (простых или сложных) и (благодаря философии DRY ) оптимизирует время, необходимое для завершения проекта.
- Имеет большое сообщество. Сравнивая Python и Node.js,Python является более зрелым языком с открытым исходным кодом и имеет одно из крупнейших пользовательских сообществ. В нем невероятное количество участников, от младших до опытных. Это означает, по крайней мере, две вещи: легко найти разработчиков, и вы получите активное, поддерживающее сообщество, которое стремится делиться решениями и улучшать язык.
Минусы Python
Python отлично подходит для большинства типов проектов, но имеет пару ограничений:
- Python - это однопоточный язык программирования. Как и любой интерпретируемый язык, Python имеет более медленную скорость выполнения по сравнению со скомпилированными языками (такими как C или Swift ). Он может быть не лучшим выбором для приложений, в которых используется много сложных вычислений, или для любого проекта, где скорость исполнения является наиболее важным требованием (например, в торговле на высоких частотах).
- Несмотря на то, что Python подходит для разработки серверных и настольных платформ, достаточно слабый в мобильных вычислениях. Вот почему так мало приложений для смартфонов пишется на Python.
Когда использовать Python?
Python является языком выбора для всех видов проектов, маленьких или больших, простых или сложных. Туда входят бизнес-приложения, настольные пользовательские интерфейсы, образовательные платформы, игровые и научные приложения. Что касается области применения, Python в основном используется в:
- DataScience , включая анализ данных ( Apache Spark ), машинное обучение ( Tensorflow ) и визуализацию данных ( Matplotlib ): некоторые системы Facebook используют библиотеку инструментов анализа данных Pandas от Python ; системы распознавания лица и голоса; нейронные сети и системы глубокого обучения.
- Веб-разработка : фреймворки веб-разработки (Django, Flask, CherryPy, Bottle)
- Настольный графический интерфейс : программное обеспечение для обработки 2D-изображений, такие как Scribus и GIMP; программное обеспечение для 3D-анимации, такие как Cinema 4D, Maya и Blender.
- Научные приложения : программное обеспечение для 3D-моделирования - FreeCAD, и программное обеспечение для конечных элементов - Abaqus.
- Игры : 3D игровые движки (PySoy) и игры: Civilization-IV и Vega Strike
- Бизнес-приложения : Reddit был переписан на Python в 2005 году, и на нем написан движок Netflix.
- DevOps , системное администрирование и сценарии автоматизации : небольшие приложения для автоматизации простых задач
- Парсеры, скребки и сканеры : парсер для сбора данных о прогнозах с разных веб-сайтов и отображения результатов.
- Тестирование программного обеспечения (включая автоматические тесты) : инструменты модульного тестирования, такие как Pytest, или инструменты веб-тестирования, такие как PAMIE и Selenium.
Опрос разработчиков программного обеспечения Hackerrank: В каких целях вы используете Python?
Python - это простой, но мощный, универсальный язык программирования с расширенной документацией и высокоуровневыми средами разработки. Это язык для приложений BigData, который также подходит для бизнес-решений, образовательных платформ, научных и медицинских приложений.
Node.js: плюсы, минусы и случаи использования Node.js
Node.js - это среда, которая позволяет использовать JavaScript как для front-end, так и для back-end разработки, а также для решения проблем совместимости. Его также можно определить как язык сценариев на стороне сервера. Он был запущен в 2009 году, не так давно, и неуклонно набирает популярность.
Node.js Плюсы
Сравнивая Python и Node.js для веб-разработки, Node.js имеет несколько преимуществ, которыми он может похвастаться:
- Node.js обеспечивает высокую производительность. Сравнивая Node.js со скоростью Python , вы обнаружите, что первая быстрее. Node.js основан на движке Google V8 , что делает его пригодным для разработки чат-ботов и аналогичных приложений реального времени.
- Node.js позволяет разрабатывать полный стек. Вам лишь нужна команда разработчиков, которая знает JavaScript, и которые могут работать full-stack. Node.js также позволяет сократить расходы, учитывая, что на сегодняшний день существует много JavaScript разработчиков.
- Отлично подходит для разработки приложений реального времени. Его архитектура, управляемая событиями, позволяет разрабатывать приложения чата и веб-игры.
Node.js Минусы
- Node.jsтребует четкой архитектуры . Это среда, управляемая событиями, поэтому она может запускать несколько событий одновременно, только если они написаны хорошо.
- Он не может поддерживать задачи с высокой загрузкой процессора . Тяжелый вычислительный запрос блокирует обработку всех других задач и замедляет работу приложения, написанного на Node. Поэтому он не подходит для проектов, основанных на BigData .
- Не развитая документация. В отличие от Python, который имеет исчерпывающую и актуальную документацию, документация Node.js отстает. Плюс, нет никаких основных библиотек и инструментов; у него слишком много альтернатив, поэтому не всегда понятно, какой из них выбрать.
Когда использовать Node.js
Node.js - это технология для разработки приложений, таких как рекламные сервисы, игровые платформы или форумы. Он хорош для обработки проектов с множеством одновременных подключений или приложений с высокоскоростным и интенсивным вводом / выводом, а также приложений, таких как платформы повышения производительности (например, системы управления контентом), торговые площадки P2P и платформы электронной коммерции , Node используется в различных типах веб-приложений, таких как:
- Социальные и продуктивные платформы: LinkedIn, Trello
- Бизнес-приложения: eBay, Walmart;
- Платежные системы: PayPal;
- Развлекательные площадки: Netflix.
Если посмотреть на производительность и варианты использования Python в сравнении с Node.js , мы увидим, что оба они отвечают различным потребностям. Node.js используется для решений, где Python обычно не применяется - или, например, для приложений реального времени, требующих большей скорости, или в случаях, когда вы хотите, чтобы одна и та же команда работала как на front-end , так и на back-end .
Выводы
Как вы можете видеть, Python и Node.js имеют свои преимущества и недостатки, и они используются для различных видов проектов. Поэтому, когда вы выбираете между Node.js или Python , вам нужно рассмотреть все плюсы и минусы, чтобы решить, какой из них наиболее подходит для вашего проект
Так как я веду несколько технических групп и чатов, то часто сталкивался с вопросом от подписчиков о том, с какого же языка лучше начать изучать программирование и информатику. Очень часто кто-то советует именно Python. Я в корне не согласен с этим советом. Мне нравится этот язык, и я ничего не имею против него, он прост и удобен. Но есть кое-какие аргументы против того, чтобы поставить его на место вашего первого языка программирования. Оговорюсь, что всё сказанное далее является субъективным мнением автора и не претендует на истину.
Итак, почему…
Ниже на картинке я привел пример, как можно с помощью маленькой функции обработать матрицу и вернуть структуру, соответствующую транспонированной матрице.
Транспонирование матрицы — это операция над матрицей, при которой ее строки и столбцы меняются местами. Кто уже начинал изучать аналитическую геометрию (линейную алгебру), тот сталкивался с этой простейшей задачей. Иногда это задание дают на уроках информатики в качестве сложных задач на обработку двумерных массивов, которые мы и называем матрицами. Что ж, кому-то может показаться и вовсе несложным. Однако, для большинства начинающих и людей, не сталкивающихся с программированием, понять, что такое двумерный/многомерный массив — это непростая задача. Вы можете не поверить, но есть много очень замудренных задач на обработку многомерных массивов, над которыми придется подумать даже опытному разработчику.
Но вернемся к нашей (более-менее легкой ?) задачке про транспонирование. Как вы видите, в Python задачу можно решить буквально за пару строчек кода. И всё это благодаря сложным встроенным функциям и методам, которые очень сильно облегчают ваш мыслительный процесс. В результате программируя на Python в качестве первого своего языка, вы надеваете на себя розовые очки и начинаете считать, что программирование — это просто. В этом есть и доля правды, и в этом есть огромный подвох.
Есть другие языки, более низкого уровня, которые помогут вам понять глубину, понять базу, понять структуру, снять розовые очки, убрать синтаксический сахар и как следует подумать над теми вещами, которые ранее вы принимали как должное. Какой из этого вывод? Если вы хотите научиться думать, по-настоящему понимать как работает железо, то лучше начать с низкого уровня. Поэтому полезнее будет начать с Assembler или C.
Во-первых, это даст вам лучшее представление о том, как работает процессор и периферийная электроника в вашем ПК.
В-третьих, последующие языки высокого уровня, базирующиеся на крепком фундаменте низкоуровневых основ, покажутся вам более прозрачными и понятными в обращении.
Думаю, что можно еще привести кучу плюсов к тому, чтобы начать с низкого уровня. Зачастую, люди, изучающие Python, по привычке подключают в свой код кучу библиотек ради реализации каких-то простейших функций. Логично предположить, что это сильно утяжеляет код и делает его медленным. А если еще вспомнить, что даже эффективно написанный python-код примерно в 1000 раз медленнее аналогичного кода на C/C++, то представьте себе какая производительность в итоге получится. Конечно же не всем разработчикам нужно писать ПО, которое работает в режиме реального времени и требует мгновенных реакций с минимальными задержками. Не всем нужно писать ААА-игры.
В завершении хотелось бы сказать, что все языки программирования — это великие достижения в IT-области. Но чтобы нам стать настоящими профессионалами и экспертами, всё равно придется узнать то, с чего всё начиналось, вспомнить об истоках, математике, алгоритмах, ассемблере и даже об электронике и физике. Все знания должны сплетаться в вашей голове в единую картину, в крепкую логическую цепочку. Последнюю получится построить только тогда, когда мы начнем от корня технологий, начнем с самого нижнего уровня.
Напишите в комментариях, согласны ли вы с такой идеей? Или же вы придерживайтесь другого подхода?
В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.
В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.
Что ты можешь сделать на Питоне
Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.
Микроконтроллеры (весьма сомнительно)
Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.
Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.
Девопс (адекватно)
Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.
Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.
Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.
Тестирование (адекватно)
Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.
Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.
Desktop development (сомнительно)
В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac
- Tkinter
- PyQt
- PyGTK
- WxPython
- Kivy (Условно)
Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).
Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.
Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка
Mobile Development (весьма сомнительно)
Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.
Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».
Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)
Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.
Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.
Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.
По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.
Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.
Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)
Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.
Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.
Область интересная, но денег в ней мало.
Компьютерное зрение (сомнительно)
В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.
GameDev (сомнительно)
Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.
Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.
Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.
Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.
Веб-разработка (адекватно и перспективно)
Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.
Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.
Выводы об использовании питона
1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.
2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.
3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.
Читайте также: