ДЛЯ ЧЕГО НУЖНО УЧИТЬ PYTHON?

Python — швейцарский нож в мире программирования. Мы уже касались этого, когда говорили о том с чего начинать изучение программирования и когда давали советы об обучении Data Science с нуля. Но наши рекомендации — не просто дело вкуса

Популярность и полезность Python подтверждены экспертами. По данным статьи института инженеров электротехники за прошлый год Python является самым популярным языком программирования. Это обусловлено «змеиной» гибкостью языка: он нашел применение практически во всех сферах современной разработки. Если вы еще не знаете, для чего стоит учить Python, посмотрите подборки курсов по программированию в нашем каталоге. Там этот язык встречается почти в каждой секции.

Для чего учить Python начинающему бэкендеру

Backend — часть разработки, которая отвечает за внутреннее функционирование веб-сайта. Из-за такой специфики, для backend-а важны следующие характеристики языка программирования:

Скорость — сайт должен работать как можно быстрее.
Устойчивость к ошибкам — проблемы, возникшие на стороне сервера, не должны пагубно сказаться на работе всего сайта.
Потребление ресурсов — тесно связана с первым пунктом, но кроме быстродействия нужно учитывать и потребление памяти.
Гибкость — важно, чтобы технические решения можно было легко подстроить под новые потребности.

Некоторые из этих пунктов несвойственны Python. Но нативные недостатки нивелируются фреймворками. Фреймворк – это программная среда, упрощающая разработку и отладку сложной программы.

Самый популярный из них – Django. Его основная идея – безопасная автоматизация всего что только можно, чтобы облегчить жизнь разработчика. Также стоит отметить Flask. Он имеет меньше встроенных особенностей чем Django, но при этом его намного проще выучить. Чтобы приблизить скорость Python к аналогам, был разработан фреймворк Tornado. Он позволяет асинхронно обрабатывать десятки тысяч подключений и запросов.

Такое обилие позволяет разрабатывать веб-приложения на Python удобным программисту образом. Это значит, что даже новичок сможет быстро освоить веб-разработку на Python и попасть в список востребованных специалистов.

Стоит упамянуть еще один плюс фреймворков. Они значительно ускоряют разработку. Время, которое программист тратит на написание кода, иногда намного важнее чем время исполнения этого кода. Учитывая это, даже скоростные Java и C# могут на практике проигрывать Python. Именно поэтому Uber, Netflix, Asana и другие крупные веб-компании выбирают его для своих проектов.

Какой из этого можно сделать вывод? Хотите писать код, который работает быстро — учите Java. Хотите быстро писать код — выбирайте Python.

зачем учить python для создания интерфейсов

Разработка приложений и дизайн интерфейсов

Давайте представим, что вы хотите написать свое собственное приложение, например todo-лист. Если у вас мало опыта в программировании, C++ или C# – не лучший выбор. Конечно, можно написать приложение на JS с помощью Electron. Однако тогда нужно дополнительно изучить еще HTML и CSS. Чтобы быстро написать простое приложение выберите Python, он прост в изучении и не требует дополнительных знаний.

Как и в случае с backend, для десктопной разработки на Python понадобятся фреймворки. Например:

PyQt — наверное, самый известный фреймворк для разработки приложений на Python. Он объединяет среду для разработки интерфейса Qt с простотой и гибкостью Python.
Tkinter — GUI фреймворк на Python, который много лет был популярным среди разработчиков. Былая популярность — причина по которой Tkinter хорошо задокументирован и имеет поддержку комьюнити.
Kivy — фреймворк для быстрой разработки GUI. Он прост в изучении и популярен сейчас.

Важно заметить, что эти фреймворки позволяют создавать приложения под все популярные ОС: Linux, Windows, Android и даже MacOS. Большой плюс фреймворков – opensource и имеют свободную лицензию, что дает вам свободу при разработке. Это удобно, если вы не собираетесь выводить приложение на рынок.

То есть, если вы хотите писать простые десктопные и мобильные приложения, обязательно обратите внимание на Python. Если же вы хотите построить карьеру мобильного разработчика — рекомендуем специальные курсы по мобильной разработке из нашего каталога.

Как системный администратор может упросить свою жизнь

Зачем учить Python системному администратору

Системный администратор часто нагружен рутинной работой. Задачи из разряда «почистить / обновить / проверить» это конечно важно, но они мешают заниматься основными обязанностями. Чтобы в будущем не отвлекаться на рутинные задачи, системный администратор может автоматизировать свою работу.

Python позволяет быстро писать короткие также известные как скрипты. Os, sys и platform — тройка модулей Python, которая легко выполнит обычную рутинную задачу по удалению мусора с компьютера. Причем понадобится только 3 строки кода. Модули os, sys и platform можно использовать и для других задач: поиск файлов, получение информации о состоянии системы, запусе системных скриптов. Добавьте к ним requests и тестирование сетей станет еще удобней. В общем, ~~ленивый~~ умный сисадмин делегирует полномочия скриптам на Python.

Кстати, если вы QA-тестировщик или хотите научиться тестированию, пакет Selenium для Python вам просто необходим. Он позволит тестировать веб-приложения не вручную, а с помощью скриптов. Как видите, Python может сделать за вас всю рутинную работу. Главное теперь — научиться на нем программировать.

Инструменты Python которыми должен владеть ученый

Для чего нужно учить Python ученому

В среде ученых и исследователей нельзя обойтись без хотя бы базовых навыков кодинга. Исследователю нужно собирать, обрабатывать и анализировать данные. Также может понадобиться визуализация или даже небольшая интерактивная модель. Разумеется, можно просто искать инструменты для каждой из этих потребностей, а можно научиться использовать Python как мультитул.

Раньше ученые использовали Matlab, Fortran или R, но на эти языки нужно потратить много времени, чтобы потом он стал полезным инструментом. Python можно выучить намного быстрее, особенно если вы тратите время на обучение, а не прокрастинацию (в этой статье советы о том, как избежать прокрастинации).

Python имеет широкий спектр инструментов для научных вычислений. Один только модуль SciPy позволяет вычислять интегралы, производные, решать системы уравнений и так далее. Добавьте к этому великолепные возможности визуализации от Seaborn или Matplotlib и вы получите незаменимый инструмент исследователя.

Чтобы создавать компьютерные модели для исследования, можно применять модуль Pygame. С помощью него можно моделировать движение частиц, развитие популяции микробов Конечно, качество будет не на уровне продуктов Adobe, но для ученого важнее результат. Поэтому знания Python — необходимый навык успешного научного сотрудника. А вот для изучения Adobe After Effects есть отдельные площадки.

Python для менеджера

Не важно состоялись вы в product менеджменте или только ищете курсы для изучения менеджмента, очень здорово уметь программировать! Причина очень простая, без этого навыка вы – обуза для команды.

Если менеджер умеет программировать, он получает вес, лучше контролирует разработку продукта, может писать техническую документацию и проводить тестирование. И поверьте, для этого не обязательно быть хакером. Хватит даже базовых навыков и понимания.

Python прост в изучении – любой менеджер сможет осваивать его параллельно с основной работой. Тем более, что это удобный инструмент для автоматизации работы и анализа данных, ведь уметь эффективно работать с данными крайне необходимо. Менеджеры могу освоить средства анализа данных (Pandas и Matplotlib) и с их помощью можно проверять и доказывать гипотезы. Ну и заметка о знании Python в резюме – большая заявка на большую зарплату.

Python - переход от аналитики к Data Science

Python – пропуск аналитика в Data Science

Аналитик должен проводить исследование данных компании, строить на их основе гипотезы и проверять их. Обычно все инструменты для получения данных – систему управления базами данных – предоставляет компания. Выбор средств для анализа ложится на аналитика.

С помощью таких инструментов как Jupyter Notebooks и Python можно создавать интерактивные отчеты, напрямую обращаться к базам данных и извлекать из них информацию. Это позволяет сделать процесс получения и анализа данных автономным. Конечно, это требует знаний SQL, если вам их не хватает — пройдите курс по SQL.

И нельзя забывать, что сейчас профессия Data Scientist стала очень популярной. Кадров всегда не хватает, а люди с опытом в аналитике только приветствуются. Добавьте к своим аналитическим навыкам знание Python и таких инструментов как Numpy, Pandas и Matplotlib и вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist. Зачем оставаться на одной должности? Учите Python и осваивайте новые профессии!

Итак, стоит ли учить Python?

Простой синтаксис и множество библиотек на любой случай делают Python мощным инструментом, который может понадобиться каждому. Поэтому несколько недель, потраченных на его изучение сейчас, быстро окупятся упрощением работы в будущем. Добавьте к этому карьерные возможности и станет ясно почему знать Python необходимо.