Какие задачи можно решать используя язык python
Перейти к содержимому

Какие задачи можно решать используя язык python

  • автор:

Какие задачи можно решить с помощью Python?

Иван Симантьев

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

Publication thumb

  • 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

Publication thumb

  • 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

Publication thumb

  • 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.

Python: какие задачи решает и где он может пригодиться?

Все чаще на вопрос «Какой язык программирования сейчас стоит изучать?» ответом служит «Python». Его называют одним из наиболее быстрорастущих языков за последние несколько лет. И мы подтверждаем: это мнение полностью оправдано!

Но давайте сегодня более подробно поговорим о Python: о его реальных преимуществах, о возможностях его применения и о причинах столь стремительно растущей популярности. Обещаем, будет интересно!

Ну а если вы уже приняли решение изучать Python или хотите как минимум лучше познакомиться с ним на практике, приглашаем на бесплатный урок Wezom Академии. И мы уверены, вы захотите продолжить обучение на курсе «Основы Python с нуля до функционального проекта» !

Преимущества Python

Для начала скажем, что Python можно использовать для самых разных сценариев: разработки веб-приложений, анализа данных и различных сценариев автоматизации. Этот язык становится все более популярным как среди новичков, так и среди уже опытных девелоперов, которые все чаще переходят на Python из других языков программирования. И на то есть несколько веских причин.

К слову, для многих крайне важное преимущество Python — это высокая зарплата разработчиков. По данным Work.ua, средняя зарплата Python-девелопера в Украине в 2022 году — 79 500 грн. При работе на западноевропейский или американский рынок эта сумма существенно больше. Входная же зарплата для разработчика новичка на Python — около 400-500 долларов.

Python просто понять и изучить

Первое и главное достоинство Python — это простота изучения и простота кода. Разумеется, «простота» в данном случае — в сравнении с другими языками программирования. Любой язык имеет свои сложности и требует комплексного изучения. Тем не менее Python очевидно проще и «легче» в плане кода.

Например, давайте посмотрим, как при помощи разных языков программирования вывести на экран короткую фразу.

Java

C

Python

Пример весьма показательный, не правда ли?

Естественно, такая разительная разница будет далеко не всегда. Но в большинстве случаев Python короче и самое главное — понятнее. Порой настолько, что базовых знаний английского достаточно, чтобы понять, что именно выполняет написанная программа. К примеру, отправляет Email:

Сколько же времени уйдет на то, чтобы освоить Python с нуля?

Базовые основы программирования на Python вполне можно освоить всего за 3-4 недели. Это очень быстро. Конечно, с этими знаниями вы еще не сможете браться за сложные проекты, но как минимум поймете логику работы с Python и подготовитесь к более комплексному обучению.

Чтобы начать выполнять сложные задачи и проекты, потребуется 2-3 месяца активного обучения. В идеале — с преподавателем или ментором. При самостоятельном обучении и при отсутствии проработанной учебной программы это может занять до года.

Поэтому оптимальный алгоритм изучения Python следующий:

  1. Самостоятельно изучить азы программирования и работы с языком
  2. Пройти онлайн-курс Wezom Академии (или любой другой, который вам по душе)
  3. Начать работать над реальными задачами и проектами, продолжая при этом учиться

Процесс обучения пойдет гораздо быстрее, если вы уже знаете какой-то из языков программирования. Логика в любом случае довольно похожа, поэтому свичнуться на Python обычно весьма несложно.

У Python много готовых библиотек для решения задач

Еще одно неоспоримое преимущество Python — большая база библиотек под самые разнообразные задачи. Рассмотрим несколько наиболее популярных:

  • Pygame — для разработки мини-игр и мультимедийного ПО
  • NumPy — для работы с AI и machine learning, а также для многоуровневых вычислений
  • Pandas — для работы с big data
  • SQLAlchemy — для взаимодействия с базами данных
  • Django, Flask — для создания серверной части ПО

Любой разработчик вам подтвердит, что наличие библиотек существенно упрощает и ускоряет рабочий процесс. А значит, ваша работа будет продуктивнее и гораздо легче.

Python используют компании-гиганты

Чтобы вы лучше понимали, насколько Python популярен, мы просто перечислим, какие приложения и сервисы используют этот язык прямо сейчас:

  • Instagram
  • Google
  • Spotify
  • Netflix
  • Uber
  • Dropbox
  • Pinterest
  • Reddit

И множество других! Можно даже не сомневаться, что уже в ближайшем будущем мы увидим еще массу крупных проектов, написанных именно на Python.

Python надолго останется популярным

Популярность Python обусловлена еще и тем, что это очень перспективный язык. Ведь он во многом нацелен на машинное обучение и big data. А именно эти направления становятся приоритетными сейчас и будут еще более актуальными в обозримом будущем.

Python выглядит особенно актуальным на фоне ряда языков программирования, которые постепенно утрачивают свою популярность: Objective-C, Java, PHP, С/С++ и другие. Конечно же, с ними продолжают работать миллионы разработчиков. Но их доля на общем фоне планомерно снижается.

Какие задачи можно решать на Python

Теперь давайте перейдем к более практической части нашей статьи — поговорим о том, что именно можно делать с помощью Python и какие задачи он позволяет решать.

Это очень важный момент!

Дело в том, что после изучения основ вам необходимо будет определиться с наиболее интересным для вас направлением разработки. Python — это всего лишь инструмент. А как вы будете использовать этот инструмент и для каких задач — вопрос индивидуальный.

Автоматизация рутинных задач

Широкие возможности для автоматизации различных рутинных процессов и задач — одно из ключевых достоинств Python. Автоматизировать можно практически что угодно — создание бекапов, формирование электронных таблиц, создание PDF-документов, написание SQL-запросов на извлечение данных и многое другое.

Скрипт для автоматизации той или иной задачи можно написать с нуля самостоятельно, либо — что еще проще — использовать уже существующую библиотеку. У Python помимо прочего огромное и активное комьюнити. А значит, вы без особых усилий найдете решение той задачи, которая стоит перед вами.

Веб-разработка

Под Python создано довольно много фреймворков для веб-разработки, а также систем для управления контентом. Среди наиболее популярных:

Фреймворки позволяют осуществлять разработку быстрее и эффективнее. Поэтому на выполнение одной и той же задачи с помощью Python и с условным C вы потратите гораздо меньше времени и сил именно с первым. Но, опять же, все зависит от самой задачи и от возможностей ее решения при помощи того или иного языка.

Создание игр

Здесь сразу стоит оговориться, что Python по умолчанию не предназначен для разработки крупных ААА-проектов. Тем не менее он уже сейчас служит полезным вспомогательным инструментом при создании «больших» игр: Sims 4, Mount & Blade, Civilization IV и некоторых других.

А вот для разного рода простых игр Python подходит просто великолепно. Более того, для него уже есть обширная библиотека PyGame, в которой содержатся удобные инструменты для работы с графикой, анимациями, музыкой и так далее.

С помощью Python можно без труда написать такие классические мини-игры:

  • Тетрис
  • Змейка
  • Space Invaders
  • Pong и другие

Кстати, в Сети вы без труда сможете найти исходные файлы сотен и тысяч мини-игр на Python, чтобы «разобрать» их и понять, как они написаны. Очень полезно для практики. Плюс некоторые самоучители по Python строятся именно на принципах геймификации, чтобы сделать обучение не только более увлекательным, но и наглядным.

Парсинг

Парсинг — это процесс автоматического сбора и структурирования данных. И, как вы уже поняли, Python для этих задач подходит очень хорошо.

Интернет содержит колоссальные объемы разрозненной информации, которую крайне сложно собирать и обрабатывать вручную. С помощью Python можно автоматизировать процесс парсинга, молниеносно собирать нужные данные и эффективно их структурировать для дальнейшего использования — анализа, обучения, рассылок, формирования больших баз данных и так далее.

Data Science

Работа с данными занимает ведущую роль в наше время. Сегодня Data Science применяется в самых разнообразных направлениях. Вот лишь некоторые из примеров:

  • автоматический перевод текстов;
  • персональные рекомендации кино и музыки;
  • системы автомобильной навигации;
  • автоматическая диагностика заболеваний и многое другое.

Для работы с Data Science уже есть множество удобных инструментов: Pandas, Matplotlib, SciPy и другие. С ними процесс разработки становится еще проще, быстрее и эффективное. Главное — научиться их грамотно использовать под свой перечень задач. И тогда результаты не заставят себя долго ждать.

Курс «Python»

Хочешь получить обучение от Дмитрия Жарикова?

На курсе вы научитесь:

  • Основам основ: «Алгоритмы + структуры данных = программы»
  • Алгоритмам работы с языком программирования Python
  • Разработке приложений с графическим интерфейсом
  • Добавлению их к себе в портфолио!

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

Возможности языка python

Python 3 логотип

Так как мне часто стали задавать вопросы о том, чем может быть полезен Python, я решил написать небольшую обзорную статью на эту тему.

Вот лишь некоторые вещи, которые умеет делать python:

  • Работа с xml/html файлами
  • Работа с http запросами
  • GUI (графический интерфейс)
  • Создание веб-сценариев
  • Работа с FTP
  • Работа с изображениями, аудио и видео файлами
  • Робототехника
  • Программирование математических и научных вычислений

И многое, многое другое.

Таким образом, python подходит для решения львиной доли повседневных задач, будь то резервное копирование, чтение электронной почты, либо же какая-нибудь игрушка. Язык программирования Python практически ничем не ограничен, поэтому также может использоваться в крупных проектах. К примеру, python интенсивно применяется IT-гигантами, такими как, например, Google и Yandex. К тому же простота и универсальность python делают его одним из лучших языков программирования.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *