Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

Меня порой посещают различные идеи по саморазвитию. Это бывают совершенно разные мысли по поводу того, что мне стоило бы освоить, чему научиться, что понять. И вот в один из таких моментов, я задумался о изучении программирования. Я начинал с языка Pascal, актуального в то время, а сейчас, уже изучив порядка 3-х языков, задумался, а стоит ли изучать Python?

Из этой статьи вы узнаете:

Стоит ли учить Python?Преимущества языка программирования Python

Я, Гридин Семён, приветствую всех читателей моего блога kip-world. Вы давно думаете о том, чтобы начать изучать программирование? Может быть вы размышляете на тему того, как же язык программирования выбрать для начала?

Или, возможно, вы просто боитесь начать? Или же вы просто человек случайно наткнувшийся на мою статью? В любом случае, тут вы найдете ответы на некоторые свои вопросы!

В любом из вышеперечисленных случаев я хочу задать вам самый важный вопрос: Какие задачи вы будете решать с помощью того или иного языка?

Я составил для вас небольшую «микростатью-рассуждение» для размышлений.

Думаю, ни для кого не секрет, что буквально еще 5-6 лет назад, первым языком для изучения программирования в любой школе был Pascal. Pascal замечательный язык своей эпохи, но, к сожалению или к счастью, он своё отжил и теперь Python как первый язык программирования это разумный выбор для каждого начинающего программиста!

Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

Вы возможно сейчас зададитесь вопросом: «А почему стоит изучать Python как первый язык программирования?» В этом нет никакой тайны, как и нет загадки.

Преимущества языка программирования Python

Во-первых, важно знать, что данный язык программирования сейчас востребован во многих предприятиях, особенно это выражено в Москве и Санкт-Петербурге. Так что если вам повезло жить в этих городах, то с этим языком можно поискать очень интересную и высокооплачиваемую работу.

Во-вторых, это развивающийся язык программирования, различные изменения в нём происходят раз в два-три года, а это очень хороший показатель для языка программирования.

В-третьих, это относительно простой язык. Как такое может быть? А вот не поверите, бывает! По факту, для овладения этим языком достаточно уметь понимать текст на английском языке. Если вы это умеете, то большинство функций языка будут вам понятны. К тому же, если почитать отзывы программистов о языке Python, то можно заметить, что этот язык – любимчик почти каждого!

В-четвёртых, многие одноплатные компьютеры поддерживают скриптовый язык программирования. Вы можете общаться с внешним миром через внешние входы-выходы.

Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

Программисты просто обожают этот язык за краткость и простоту кода. Там где в языке JavaScript или C++ вам потребуется написать две-три страницы, в Pythone вы уложитесь всего в одну!

А ещё очень важной особенностью языка Python является то, что он применяется для Web-разработок. Причем он используется не как обычный язык, а выполняет одну из интересных функций. Python для web-разработок применяется в тех случаях, когда другие языки не справляются! Это ведь очень интересный и любопытный факт. В данной сфере у языка своя собственная, личная ниша!

Давайте подведем небольшой итог:

  • Python – это полноценный и многофункциональный язык программирования
  • Этот язык применяется в самых различных сферах, в том числе в web-программировании
  • Это идеальный язык для того, чтоб начать своё становление как программиста, потому что он понятен и прост в использовании
  • Является любимым языком множества профессиональных программистов

И если у кого-то все ещё остались вопросы: «Стоит ли изучать Python?», «Подходит ли этот язык для начинающих?», «Смогу ли я, выучив этот язык устроиться на хорошую работу?» Мой ответ: «Определенно да! Учите данный язык, независимо от того, начинающий вы программист или уже бывалый. Он вам точно пригодится и поможет в вашей деятельности!»

На данной ноте я вынужден с вами попрощаться. Подписывайтесь на мой блог, рассказывайте о нём друзьям – тут будет ещё очень много интересной и важной информации!

P.S.  А какой язык по вашему подходит для начала? Может быть кто-то дал вам другие советы? Я был бы очень рад мнению со стороны в х!

Источник: http://kip-world.ru/stoit-li-uchit-python.html

Как я выучил PHP и Python, не стал гуру кода, но собрал много других плюшек

История моего знакомства с программированием довольно забавная и поучительная. Давно обещал нескольким людям подробно ее описать. Хорошо, что срок приема работ для статейного конкурса блога Нетологии уже поджимает — иначе вряд ли собрался бы. Итак…

PHP: начало

Желание освоить PHP появилось, когда я начал заниматься собственными информационными сайтами. Лет пять назад, без кучи качественных современных плагинов для WordPress, работать всерьез, не имея навыков разработки было непросто. Постоянно возникали мелкие проблемы, для решения которых приходилось заказывать услуги на фрилансе или задавать вопросы на форумах.

Например:

Стоит ли изучать python и насколько это перспективноЗадача абсолютно элементарная для любого, кто уделил изучению программирования хотя бы пару недель.

Подлил масла в огонь и неудачный проект, где на подготовку ТЗ и контроль результатов ушло невероятное количество времени и сил.  Да я чаще переписывался с программистом, чем с женой! Требовалось поменять ситуацию.

Попытка номер раз: как не надо учить язык программирования

Что делает современный человек, если ему надо чему-то научиться? Правильно: гуглит.

На меня вывалился ворох информации — официальный мануал, статьи в блогах, видео. Я прилежно изучал все это, подмечая отдельные конструкции языка и приемы, но толку было откровенно мало.

Разрозненные сведения никак не складывались в общую картину. Мне казалось, что научиться кодить — это значит выучить миллион типовых приемов и действовать по аналогии.

Представляя, сколько времени уйдет на подобный подвиг, я не раз хотел все бросить.

Попытка номер два: никогда не знаешь, где тебе повезет

Не знаю, во что вылились бы эти потуги. Но мне очень повезло.

  • Я простудился.
  • А потому две недели провалялся на диване в обнимку с книжкой «Создаем динамические веб-сайты с помощью PHP, MySQL, JavaScript, CSS и HTML5»
  • Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

Не могу сказать, что это идеальный учебник (мне не с чем сравнить). Но основы он дает хорошо. А главное — в начале объяснения идут буквально на пальцах и с картинками.

Это очень важно, потому что помогает разглядеть за закорючками в текстовом файле их смысл, понять суть программирования интуитивно. Помню, для меня поворотным моментом стало сравнение переменных и спичечных коробков.

В переменную, как и в коробок, можно положить разное содержание, но сам коробок останется прежним.

Практика: мелкие скрипты just for fun и для облегчения работы

Когда самочувствие позволило переползти с дивана в компьютерное кресло, я взялся проверить на практике, чему научился. Оказалось, что в теории знаю довольно много, но практических навыков ноль. Приходит идея, вроде бы знаешь как ее реализовать (в памяти всплывают названия функций и конструкций языка), но вот как связать это все вместе?

Проблем, впрочем, не возникло.  Свой первый простенький калькулятор на php я писал около 3 часов (сейчас справился бы за 15 минут). Потом пошло куда легче. Мне скучно было искать новые учебники и выполнять задания по порядку, я с первых дней работал над интересными задачами.

Так появились:

Чуть позже стал писать скрипты для SEO, использующие API различных сервисов  (Яндекс.Метрика, Search Console). Тогда я на потоке делал SEO-аудиты на заказ, так что экономия времени благодаря автоматизации оказалась очень существенной.

Еще один приятный бонус от новых навыков — стало гораздо легче общаться с программистами (этого SEO-шнику не избежать).

Еще больше практики: публичный платный сервис

Постепенно скриптов для анализа сайта накопилось около 30 штук. Некоторые существовали в пяти и более версиях, так что папка на сервере, где они лежали, напоминала неоднократно утрамбованное мусорное ведро. Жалею, что не сделал скриншот этого безобразия, прежде чем его удалить. Был бы настоящий памятник лени и криворукой организации кода.

В один прекрасный момент мне надоело копаться в этом хламе. Я решил упорядочить код и объединить разные инструменты в виде онлайн-сервиса. В июле прошлого года выпустил первую версию.

Не до конца верил в коммерческий успех проекта. Хотя львиная доля возможностей не только полезна, но и уникальна на рынке, опыта продвижения сервисов у меня не было. «В крайнем случае, буду с удобством пользоваться сам, уже польза», — подумал тогда я и c чистой совестью выделил на разработоку три месяца своего времени.

Сейчас я очень доволен, что начал этот проект. В сервисе зарегистрировано почти 3000 пользователей, есть ряд постоянных клиентов — при том что на рекламу за все время было потрачено ровно 500 рублей (стал спонсором SEO-календаря на 2017 год).

Еще пару лет назад я бы не поверил, что смогу своими руками соорудить что-то подобное, но факт остается фактом — 90% работы над https://bez-bubna.com/ выполнил сам, отдав на сторону только несколько частных задач. По ходу дела изучил много нового, но к текущему моменту перестал придавать этому особое значение. Главное — это удается ли тебе решать поставленную задачу, а сколько всего знаешь — неважно.

Я до сих пор не считаю себя настоящим PHP-разработчиком. Но знаю, что изучить недостающее не составит проблем, если вдруг возникнет такая необходимость.

Python за три недели

В начале 2017 вдруг оказалось, что стоит бешеная мода на машинное обучение. И SEO-шнику, по хорошему, надо бы в нем разбираться не на уровне желтой прессы («нейросети снова учудили»).

А в машинном обучении используется что? Много чего, но в первую очередь Python и R. Недолго думая, я выбрал Python — он как-то больше на слуху в моей среде общения. Первым делом я пошел учиться на онлайн-платформу Shultais Education.

Ее основатель — мой хороший знакомый. Несколько дней позанимался и понял, что курс отличный, но не совсем подходит мне по уровню. Он предназначен для новичков и в Питоне и в программировании вообще. А во втором я уже не совсем новичок.

Стал искать учебное пособие с более сжато изложенным материалом и набрел на сайт Питонтьютор. Читая уроки и выполняя задания, получил хорошее представление о синтаксисе языка. Но — не появилось ощущения, что владею им по-настоящему. Все время хотелось сбиться на родной PHP, хотя с первых уроков было видно, что Питон гораздо изящнее и проще.

В конце концов, я решил зайти с другой стороны и занялся непосредственно машинным обучением с помощью курса «Машинное обучение и анализ данных» на Сoursera.

Над первым серьезным заданием по программированию пришлось повозиться. Но оно было похоже на реальную задачу из практики, так что оказалось не только сложным, но и интересным.

А главное — когда я добился-таки правильной работы кода, наконец появилось чувство интуитивного понимания языка.

Дальше пошло как по маслу. Сейчас я постоянно использую Phyton в работе, парочка новых инструментов в сервисе написана именно на нем (а именно — инструмент для поиска LSI с помощью word2vec и лемматизатор).

Обновление: летом и осенью 2018 учился также на курсах «Python для SEO»: https://py4seo.com от Сергея Черненко. Могу смело рекомендовать, отличный преподаватель. Более того, он предложил скидку для моих читателей — по промокоду «trudov» вы получите этот курс на 10% дешевле.

Напоследок: зачем и как учиться программированию

Как ни странно, программирование — в первую очередь свобода. Свобода обращения с данными.

Ты можешь как угодно их комбинировать, сравнивать, обрабатывать сложными алгоритмами, класть в основу моделей машинного обучения… При этом тебя не отвлекают мелочи вроде разных форматов и источников (API? просто сайт? куча файлов? — без разницы! под все давно есть готовые решения). Исключительно ценное умение для SEO-специалиста и интернет-маркетолога.

Читайте также:  Акриловая ванна: плюсы и минусы выбора, долговечность материала

В ходе обучения главное — как можно быстрее добиться этого ощущения свободы, родства с языком. Оно появляется, когда ты делаешь первый самостоятельный шаг, решаешь настоящую задачу. Очень похоже на прыжок с парашютом.

Сначала долгий период страха и сомнений. Суетливая, не слишком осмысленная подготовка (копание в статьях и мануале без системы).

И вдруг — полет наедине с небом. Все становится простым и понятным (чувство, когда написал свой первый настоящий скрипт).

Потом, конечно, тебя не очень дружелюбно встретит земля. Практика быстро покажет, что ты еще не самый выдающийся программист. Но память о небе вокруг останется навсегда. Незнакомые функции и библиотеки больше не пугают. Ты чувствуешь, что всегда с ними справишься, стоит только захотеть.

Источник: https://alexeytrudov.com/dnevnik/kak-ya-nauchilsya-programmirovat.html

История опытного IT-специалист Константина Ложкина о том, как он изучал Python в GeekBrains

Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

Константин Ложкин — Magento-разработчик, т.е. специалист, который пишет интернет-магазины на PHP-движке Magento. Уже три года как Константин живет и работает в Германии. Он скоро поделится со СМИ историей своего переезда и трудоустройства, а главное — подробными рекомендациями для тех, кто хотел бы работать в ЕС. Этот рассказ впереди.

А пока мы решили расспросить Константина о его тринадцати годах в IT, об учебе в GeekBrains и о преимуществах написания бэкенда на PHP и Python. Также обсудим, зачем веб-разработчику разбираться в информационной безопасности.

— Константин, сколько вы уже занимаетесь программированием профессионально?

— Впервые коммерческую программу я написал в 2006 году, когда учился на первом курсе университета. Это было решение для автоматизации производства пенопласта. Программу внедрили и использовали на промышленном предприятии минимум пару лет.

Были за время учебы и другие подработки: создание небольших сайтов, верстка. В 2010 году я окончил университет и остался работать в сфере образования. В этот период написал на PHP систему для дистанционного тестирования студентов. Ее в университете использовали до 2015 года.

В этот период я также работал по совместительству в технической поддержке Яндекса.

Первый опыт работы в команде программистов я приобрел в 2014 году. Заграничная компания, чтобы удешевить разработку, открыла аутсорсинговый филиал на Украине, достаточно быстро расширялась и искала новых разработчиков в команду. По воле случая мне повезло попасть к опытным коллегам. 

Хочу порекомендовать новичкам: когда у вас уже есть базовые знания для позиции программиста, переходите к работе в команде. Это ускорит ваше обучение. Два года командной разработки дали мне в разы больше, чем все предыдущие годы кодинга в одиночку.

Например, я изучил на практике Docker и Vagrant, узнал про автоматическое тестирование с помощью PHPUnit-тестов и с их помощью нашел вагон багов в чужом коде.

Это технологии, которые используются только в больших проектах, — на маленьких, над которыми работаешь один, это бессмысленно. 

А еще мне повезло: примерно через девять месяцев работы над проектом мне предложили перейти в другую команду и изучить с нуля перспективную Magento CMS, под которую не могли найти дополнительного разработчика. Естественно, я согласился, и это впоследствии сыграло ключевую роль при поиске работы за границей. Классно, когда работодатель поощряет сотрудников в изучении новых технологий в рабочее время.

Еще один совет разработчикам: не делайте больших перерывов в обучении и работе — без регулярного применения знания быстро устаревают и выветриваются. Если вы год не программировали, придется тратить время и заново входить в курс дела.

— Когда вы поняли, что вам нужен Python, и какие перспективы для себя увидели в этом направлении?

— До 2014 года я работал в Яндексе, в технической поддержке сервиса «Почта для домена». Там я узнал, что почти все проекты Яндекса написаны на Python и что этот язык хорошо заточен под работу со строками, поэтому идеален для крупной поисковой системы. 

Больше я тогда ничего не знал о Python, и, конечно же, заинтересовался им. Хотел переквалифицироваться из сотрудника техподдержки в Python-программиста. 

Обстоятельства распорядились иначе, и я погрузился в более знакомую мне сферу PHP, а затем переехал на работу в Германию. Но от идеи изучить Python не отказался, потому что понял, насколько он перспективен.

— Вы окончили вуз по специальности «системное программирование» — это хорошая теоретическая база. Дальше получили опыт PHP-разработки. Почему вы решили изучать Python на курсах, а не самостоятельно, по книгам и документации?

— Профильное высшее образование дало мне теоретическую подготовку, без которой было бы сложно развиваться дальше. Но одних знаний недостаточно. Я убедился, как тяжело начинающему программисту без опыта найти работу, даже если на руках красный диплом вуза.

Сначала я пытался самостоятельно освоить Python по статьям в интернете, затем попробовал бесплатный образовательный видеокурс. Есть ряд ресурсов такого плана: edX, Udemy, бесплатные уроки на GeekBrains. Если пользоваться бесплатными инструментами, то получаешь, как правило, точечные знания. Такое обучение малоэффективно. Так можно стать кодером, но не программистом. 

Недостаточно чтения статей в интернете и попыток писать программки. Нужны уроки, где вам последовательно, шаг за шагом покажут стек технологий, которым пользуются современные программисты. Еще лучше, если у вас будет возможность в любой момент задать вопрос преподавателю. Его ответы помогут избавиться от каши в голове.

Нужны практические задания для самостоятельной работы, которые составляет и проверяет опытный специалист. Это особенно важно в начале обучения, когда закладывается фундамент знаний и опыта. Поэтому я решил изучать Python на курсах.

После изучения основ языка нужен проект, в работе над которым вы получите реальный опыт. Проект должен быть таким, чтоб его не стыдно было добавить в портфолио, когда будете искать первую работу. С этим пунктом начинающему программисту сложнее всего.

— Почему вы остановили выбор на курсах GeekBrains? Насколько оправдались ожидания от учебы?

— Больше всего мне понравилась идея стажировки: возможность получить опыт разработки реального проекта. На других курсах я такого не нашел, и ясно, что просмотр видеоуроков на YouTube этого не даст. 

Еще мне было важно, чтобы кто-то контролировал качество моего кода и высказывал пожелания или замечания по практическим работам. Например, я поначалу писал Python-программы в стиле языка PHP. Преподаватель помог мне увидеть, что в Python для тех же целей есть более удобные инструменты. Особенно это касается циклов и функций работы со строками.

Еще один аргумент в пользу онлайн-обучения — его легче совмещать с полной занятостью на работе.

Ожидания от учебы в GeekBrains в основном оправдались. Не все идеально — многое зависит от преподавателя и вообще от человеческого фактора. Например, у нас на потоке один студент во время занятий отправлял в чат столько сообщений, что преподаватель постоянно отвлекался и это мешало ему объяснять материал.

Но главное — хорошие преподаватели были. Именно они вдохновляли меня делать сложные практические задания и учиться дальше, несмотря на сложности.

— Расскажите о проектах, которые вы сделали за время учебы и стажировки.  Насколько было сложно? Есть ли перспективы реального применения или это были проекты ради опыта?

— В курсе по профессии «Программист Python» обучение языку разделено по уровням. На одном из них мы разрабатывали собственный мессенджер. Позже этот проект студенты продолжили доводить до ума на стажировке.

А я попал в команду, которая делала другой проект, и разрабатывал backend-часть для программного HR-бота. Нужно было написать API, который отвечал бы за сохранение данных и взаимодействие всех частей бота между собой.

Таких частей две: frontend-клиент и «паук», который собирает данные в интернете и передает API для обработки.

Backend я построил на основе Flask. Сейчас мы с командой вносим финальные правки, и совсем скоро проект будет внедрен реальным заказчиком. Ждать осталось совсем чуть-чуть 🙂

— Вы теперь можете сравнить написание backend’а на PHP и Python. В чем, на ваш взгляд, плюсы и минусы? Что бы вы предпочли делать с помощью PHP, а что — на Python? 

— Почему-то у PHP много хейтеров. На мой взгляд, он хорош для небольших сайтов или случаев, когда нужно минимизировать сложность разработки интернет-магазина средней величины. Под PHP есть ряд популярных CMS, на которых легко запустить сайт с нужными функциями: тот же блог на WordPress. 

В немецкой компании, где я сейчас работаю, используют Magento CMS — большой и местами неповоротливый движок для интернет-магазина. Под Python нет готовых инструментов такого масштаба. Python — это скорее конструктор. С ним вы собираете что-то свое из множества небольших модулей. А у движков на PHP много лишнего «в нагрузку».

PHP старше, и иногда это играет с ним злую шутку, но все же он развивается: например, PHP 7 гораздо быстрее прошлых версий. Думаю, этот язык еще долго продержится в пятерке самых популярных.

Python незаменим для крупных веб-проектов, где важно быстродействие. А еще это универсальный язык, на котором можно писать что угодно, в том числе desktop-приложения. Его используют для сложных научных вычислений, построения нейросетей и даже для программирования умного дома на базе Raspberry Pi. Думаю, PHP никогда не сможет предложить так много вариантов применения.

Есть еще эстетика. И хотя плохой код можно написать на любом языке, скажу честно: код на Python намного чище и читабельнее. Скажем так, Python требует от программиста дисциплины, в то время как PHP легче «мирится» с некрасивым кодом.

— Помимо Python вы изучали в GeekBrains информационную безопасность. На каком этапе сейчас обучение? Вы собираетесь применять эти знания в разработке? Или вам интересна возможность перейти с позиции разработчика к работе программиста-безопасника?

— Работать в сфере ИБ не планирую, а курс прошел для общего развития — веб-разработчику полезно взглянуть на свой код глазами хакера, чтобы просчитать угрозы. Настоящим открытием для меня было разнообразие инструментов и методов взлома. 

Нас отправили на специализированный ресурс, где я узнал, сколько моих паролей «утекло» в интернет, и ужаснулся. 🙂 Ничуть не жалею о времени, потраченном на лекции и практические задания, — поработал с инструментами.

Большего мне пока не нужно, поэтому на стажировку записываться не стал. Но знания уже пригодились в работе: я выявил несколько уязвимостей на сайтах компании. Уверен, что и в будущем понимание азов безопасности пригодится.

Источник: https://geekbrains.ru/posts/gu_experienced_about_python

Зачем изучать Python?

Стоит ли изучать python и насколько это перспективно
Python является широко используемым, высокоуровневым языком программирования, который был назван в честь знаменитого британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык Python простой по своей структуре, и в то же время невероятно гибкий и мощный. Учитывая, что код Python легко читаемый и без излишней строгости в синтаксисе, многие считают, что он является лучшим вводным языком программирования.

Python — описание языка, которое дали в Foundation описывает Python:

Python – это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования. Он включает в себя модули, исключения, динамическую типизацию, высокоуровневые динамические типы данных и классы. Python сочетает в себе отличную производительность с понятным синтаксисом. В нем реализованы интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также различным оконным системам и он расширяем с помощью C и C++. Python используется как язык расширения для приложений, которым нужен программный интерфейс. И наконец, Python — это кроссплатформенный язык: он работает на многих версиях Unix, на Mac и на компьютерах под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS/2.

Можно начать изучение с Python языка программирования. Чтобы проиллюстрировать, чем Python отличается от других вводных языков, вспомните время, когда вы были подростком.

Читайте также:  Стоит ли брать контрактный двигатель: плюсы и минусы

Изучение программирования с помощью Python подобно вождению родительского минивэна. Как только вы сделаете на нем несколько кругов по парковке, вы начнете понимать, как управлять автомобилем.

Пытаться изучить программирование с помощью C (или даже ассемблера) это как, учиться водить, собирая минивэн ваших родителей. Вы застрянете в гараже на несколько лет, компонуя части вместе, и когда у вас появится полное понимание того, как работает машина, и будете способны выявлять неисправности и прогнозировать будущие проблемы, вы уже перегорите, прежде чем когда-либо сядете за руль.

Язык Python для начинающих универсален. Вы можете автоматизировать рабочие процессы, создавать сайты, а также настольные приложения и игры с помощью Python. К слову, спрос на разработчиков Python (PostgreSQL, OOP, Flask, Django) резко вырос за последние несколько лет в таких компаниях, как Instagram, Reddit, Tumblr, YouTube и Pinterest.

Python относится к высокоуровневым языкам программирования. Используя его, вы сможете создавать практически любые типы программного обеспечения. Эта универсальность поддерживает ваш интерес, так как вы разрабатываете программы и решения, ориентированные на ваши интересы, а не застреваете в дебрях языка, беспокоясь о его синтаксисе.

Язык программирования Python для начинающих является интерпретируемым, а это значит, что вам не нужно знать, как компилировать код. Поскольку этап компиляции отсутствует, возрастает производительность, а время для редактирования, тестирования и отладки в значительной мере уменьшается. Просто скачайте интегрированную среду разработки (IDE), напишите свой код и нажмите «Выполнить» (Run).

Простой, легкий в изучении синтаксис Python делает упор на читаемость и задает хороший стиль программирования. С Python вы можете выразить свою концепцию меньшим количеством строк кода.

Этот язык также заставляет вас обдумывать логику программы и алгоритмы.

В связи с этим он часто используется как скриптовый или интегрирующий язык (glue language), чтобы связать существующие компоненты вместе и писать большие объемы легко читаемого и работоспособного кода в короткие промежутки времени.

Нельзя назвать язык программирования в честь Монти Пайтона, не имея чувства юмора. Более того, было проведено тестирование для сравнения времени, необходимого для написания простого скрипта на различных языках (Python, Java, C, J, BASIC):

…Python требует меньше времени, меньше строк кода и меньше концептов, чтобы достичь поставленной цели… И в довершение всего, программирование на Python это весело! Веселье и частый успех порождает уверенность и интерес у студентов, которые становятся лучше подготовленными к дальнейшему изучению языка Python.

Данная публикация представляет собой перевод статьи «Why Learn Python?» , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

Источник: https://www.internet-technologies.ru/articles/zachem-izuchat-python.html

Почему Python?

22 Июнь 2016, Python, 63301 просмотров

Стоит ли изучать python и насколько это перспективно

С некоторого времени в голове крутилась мысль о том, а не написать ли мне небольшую заметку на тему почему язык программирования Python стоит изучать, и более того, создавать на нём программные проекты.

Некоторые из вас знают, что совсем недавно я посетил крупнейшее событие в сообществе Python программистов — PyCon US 2016. Полностью все расходы были покрыты мною самостоятельно без привлечения спонсоров и работодателей. Пожалуй, чтобы посетить такое мероприятие, нужно иметь некоторую эмоциональную привязанность к предмету, и это правда.

Что такое Python?

Python это язык программирования общего назначения, нацеленный в первую очередь на повышение продуктивности самого программиста, нежели кода, который он пишет.

Говоря простым человеческим языком, на Python можно написать практически что угодно (веб-/настольные приложения, игры, скрипты по автоматизации, комплексные системы расчёта, системы управления жизнеобеспечением и многое многое другое) без ощутимых проблем. Более того, порог вхождения низкий, а код во многом лаконичный и понятный даже тому, кто никогда на нём не писал.

За счёт простоты кода, дальнейшее сопровождение программ, написанных на Python, становится легче и приятнее по сравнению с Java или C++. А с точки зрения бизнеса это влечёт за собой сокращение расходов и увеличение производительности труда сотрудников.

Для демонстрации лаконичности рассмотрим код на Python и Java, который открывает файл и сохраняет его содержимое в переменную:

Python:

file = open('file.txt')
content = file.read()

Java:

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
public static void main(String[] args) throws IOException {
String content = new String(Files.readAllBytes(Paths.get(«file.txt»)));
}

Код на Java использует обновлённый интерфейс для работы с системой ввода-вывода. Старый способ выглядел бы ещё ужаснее 🙂

Кто использует Python?

Грош цена даже самому продвинутому языку программирования, если до него никому нет дела. Одним из составляющих успеха любой технологии является сообщество, созданное вокруг неё.

Именно оно предопределяет будущий вектор развития путём совместных усилий. Сообщество вокруг Python одно из самых сильных в мире IT. Это сложный хорошо организованный и постоянно развивающийся организм.

Помимо сотни тысяч индивидуальных разработчиков и небольших софтверных компаний, Python поддерживают такие гиганты IT как:

Источник: https://khashtamov.com/ru/why-python/

Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда

Python входит в число самых популярных языков программирования. В этой статье посмотрим на этот язык глазами новичка. Узнаем об особенностях обучения, сферах применения, перспективах Python. Поговорим о работе и зарплатах программистов. Также узнаем у известных экспертов, стоит ли выбирать «питон» в качестве первого языка программирования.

Почему Python — хороший вариант для начинающих: краткая теория

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.

Справка: в русском языке распространены названия «питон» и «пайтон». В качестве эмблемы используется стилизованное изображение змеи, хотя язык назван не в честь рептилии, а в честь британских комедиантов Monty Python. Поэтому правильно говорить и писать «пайтон» — это наша позиция.

Создатель Python — нидерландский инженер Гвидо ван Россум. В конце 80-х этот специалист работал в Centrum Wiskunde & Informatica — Национальном исследовательском институте математики и информатики, расположенном в Амстердаме. Здесь Гвидо ван Россум разрабатывал язык ABC, предназначенный для обучения программированию.

Язык программирования «пайтон» — сайд-проект ван Россума. Гвидо считал существующие языки сложными для понимания и изучения, поэтому начал работать над собственным проектом. Ван Россум планировал сделать одновременно простой и мощный язык. Специалист представил Python в 1991 году.

«Пайтон» — мультипарадигмальный язык программирование. Он поддерживает объектно-ориентированный и структурный подходы, функциональное и аспектно-ориентированное программирование. В Python используется динамическая типизация. То есть тип переменной определяется в момент присваивания значения. При изменении значения может меняться тип данных.

«Пайтон» поддерживает функциональное программирование в традициях языков семейства Lisp. Вот некоторые возможности:

  • Функции высших порядков filter, map и reduce.
  • Генераторы списков (list comprehensions).
  • Генераторные выражения.
  • Множества.

Синтаксис Python простой и понятный для людей. В этом языке для выделения блоков кода применяются отступы, а не скобки. Пример кода ниже.

def print_numbers(last_number):
i = 1
while i

Источник: https://ru.hexlet.io/blog/posts/programmirovanie-na-python-osobennosti-obucheniya-perspektivy-situatsiya-na-rynke-truda

Зачем изучать Python — Промо на vc.ru

Студенты Skillbox, преподаватель и разработчик рассказывают об особенностях языка и требованиях рынка.

Материал подготовлен при поддержке Skillbox

В серии публикаций #skillbox студенты образовательной онлайн-платформы рассказывают о том, что подтолкнуло их к освоению новой специальности, преподаватели защищают методики, а эксперты объясняют, зачем такие специалисты вообще нужны.

​Python

Это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Синтаксис языка минималистичен: это нужно, чтобы увеличить производительность разработчика и читаемость кода.

Python — один из самых популярных и адаптивных языков, который очень быстро развивается. Разработчики на Python всегда востребованы на рынке.

Никита Соболев — разработчик, основатель студии Wemake.services

Если владеешь любым другим языком программирования, то научиться Python будет очень просто. Это моя история — я программировал на Java, но мне внезапно понадобилось изучить Python. Проблем не было: язык простой, входной порог низкий.

У меня были собственные проекты на Java, но Python мне понравился больше. В частности, с этим языком я успеваю написать больше кода. Производительность программиста, который работает на Python, в разы выше. Поэтому наша команда полностью перешла на этот язык.

Спустя год работы с Python можно стать намного эффективнее. Для сравнения — я три года мучаюсь с языками Erlang и Elixir и всё равно многого не знаю, потому что у них есть своя специфика. С Python меньше трудностей.

Программисты со знанием Python очень сильно востребованы. Если указать в своем профиле на Github проекты с Python, у которых есть хотя бы 10–15 звездочек, то автоматически попадаешь в алгоритмы HR-специалистов, которые начинают заваливать письмами каждые два дня: сиди, выбирай и соглашайся на всё, что нравится.

Компаниям нужно много людей, но их просто нет в таком количестве. На рынке есть несколько подразделов Python-разработки, которые сейчас наиболее популярны — работодатели берут даже новичков. Первый — Data Science. Это направление практически полностью основано на Python. Специалистам нужна хорошая математическая подготовка и базовые знания языка.

Второй подраздел — это Scrapping. Разработчики пишут «пауков», которые ходят и собирают информацию на сайтах и используют для тех или иных целей полученные сведения. Таким специалистам нужны базовые знания программирования на Python.

Через эти два вида деятельности легко войти в сферу программирования на Python: учишь базовые понятия, находишь работу, начинаешь получать реальные деньги, подтягиваешь уровень и постепенно становишься серьезным специалистом.

Однако, естественно, есть веб-разработка, в которую достаточно сложно войти, обладая только начальными знаниями. В этой сфере установлены самые высокие требования. Но заняться веб-разработкой на Python, обладая базовыми навыками, тоже реально. Есть два варианта входа — это опенсорс и фриланс.

По моим субъективным оценкам, большая часть вакансий по-прежнему предусмотрена для программистов на Java и JavaScript. Но Python входит в тройку лидеров. Перед Python-программистом открывается много перспектив, потому что платформа достаточно разнообразная и используется для разных технологий. Карьерный рост тоже быстрый — из-за простоты языка.

Но несмотря на востребованность Python-разработчиков, серьезных специалистов достаточно мало, и их тяжело найти. Они все скрыты, потому что компании их охраняют, берегут и молятся на них: найти замену такому специалисту крайне тяжело.

Вадим Шандринов — преподаватель курса

Я программирую 30 лет. Впервые начал в восьмом классе, продолжил в институте. Именно Python-разработкой я занимаюсь с 2000 года.

Плюс этого языка программирования в том, что у него низкий порог входа для обучения. Чтобы написать примитивный небольшой код, хватит нескольких дней. Но на изучение более тонких вещей — библиотек, принципов и подходов — предстоит потратить гораздо больше времени.

Python — открытый язык, есть исходники. Программист может посмотреть, что и как делают другие разработчики. Так как язык старый, то для него написано много библиотек — на все случаи жизни.

Источник: https://vc.ru/promo/37415-zachem-izuchat-python

Python – оправданы ли перспективы?

Python быстро становится самым популярным языком программирования в мире, а его универсальность и простота использования позволили ему добиться широкого распространения в сфере финансов, став многофункциональным инструментом для количественных аналитиков и других финансовых технологов.

Наука о данных стала широко распространена во всем финансовом секторе, и Python почти всегда являлся её частью уравнения.

Можно утверждать, что симбиоз науки о данных и Python привел к значительному росту анализа данных в области финансов, начиная от обнаружения мошенничества и анализа рынка и рисков, с принятием решений в области инвестиций.

Однако, как и при любой технологической тенденции, важно понимать ограничения и риски, прежде чем прыгать на подножку.

Итак, почему вокруг Python так много шума? Он действительно оправдывает свои надежды? И что еще более важно, какие риски следует учитывать при работе с этим популярным языком программирования?

Почему Python стал настолько популярным?

Универсальный и простой в использовании

Простота использования Python не случайна.

Разочарованный недостатками других языков программирования, в конце 1989 года Гвидо ван Россум решил создать тот, который будет легко читаться и иметь максимальную гибкость.

Читайте также:  Ковры из полиэстера, их плюсы и минусы

Синтаксис Python настолько прост в изучении, что даже те, кто никогда не писали код, могут следовать логике. Это позволяет пользователям писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Обширная экосистема с мощными библиотеками

Python имеет обширный набор библиотек, которые могут сэкономить время и сократить цикл разработки.

Библиотеки математики и статистики, такие как NumPy и SciPy, очень хорошо подходят для финансовой аналитики, и когда пользователи добавляют инструменты, такие как Jupyter для интерактивной разработки, Pandas для управления кадрами данных и Plotly для пользовательского интерфейса (UI) и визуализации, Python становится очень мощным инструментом. В частности, Jupyter становится очень продуктивной средой для совместной работы и обмена идеями между командами на веб-платформе.

Эта экосистема является значительным фактором в огромных организациях, повышающих производительность, с Python. Стандартные библиотеки и инструменты позволяют quants сосредоточиться на создании конкурентного преимущества, вместо того чтобы тратить ресурсы на новые базовые функции.

Усиление совместной работы. Эффективность и производительность

Большой пул ресурсов, доступных для тех, кто использует Python, упрощает и ускоряет работу, а это значит, что многие могут создавать собственные пользовательские аналитические материалы и создавать отчеты без необходимости проходить внутреннюю команду разработчиков или ждать следующего выпуска программного обеспечения. Эта скорость в настройке функциональности повышает гибкость в бизнесе, а также может использоваться для быстрого прототипа новых рабочих процессов и отчетов без необходимости дорогостоящих проектов разработки.

Простота использования и настройки означают, что ряд ролей в организациях использует Python, а не другие языки программирования, поэтому не только традиционные разработчики имеют право голоса в процессе разработки. С Python могут участвовать участники, трейдеры и портфельные менеджеры. Это приводит к расширению сотрудничества и позволяет быстро уменьшать сроки разработки, экономя время и финансовые затраты.

Риски с Python

Хотя есть много веских причин использовать Python, но так же у него есть ограничения. Даже некоторые из преимуществ могут привести к рискам, если их не будут тщательно контролировать.

Легко двигаться, но трудно масштабировать

Поскольку Python настолько прост в использовании, люди часто создают приложения, не имея при этом надлежащего плана для управления ключевыми областями.

Однако без правильных планов, технологий и рамок существует риск того, что проект Python рухнет под собственным весом.

Например, при использовании Python в большой организации может быть сложно поддерживать контроль над кодом, различными версиями данных и моделей и у которых есть доступ к приложениям.

Пусть покупатель будет бдителен

Также стоит иметь в виду, что библиотеки, доступные с Python, имеют открытый исходный код, и пользователи должны быть осторожны, какие из них они используют.

В отличие от коммерческого программного обеспечения, которое может быть дорогостоящим — централизованное управление кодом или поддержка отсутствует, поэтому важно, чтобы пользователи выбирали библиотеки, поддерживаемые надежным сообществом пользователей.

В области науки о данных NumPy и SciPy являются примерами надежных библиотек, и есть много других таких библиотек. Такие библиотеки проверены, высоко оценены и широко используются.

Обновления

К сожалению, отсутствие контроля при реализации кода Python может привести к использованию различных используемых библиотек и функций.

Это может представлять проблемы при обновлении, что приводит к сбоям в работе кода и последующим сбоям системы.

Например, проблемы могут возникать при использовании Python 2 по сравнению с Python 3 в разных частях организации, а затем могут возникать и при обновлении части своего технологического стека, когда он несовместим со старыми версиями.

Когда обновление не выполняется должным образом, это может привести к простою и дополнительным расходам. Однако этот риск можно смягчить благодаря наличию мощных процессов и средств контроля над выпуском нового кода и управления обновлениями.

Скорость и надежность

Существует общее представление о том, что Python не такой быстрый с точки зрения скорости выполнения, как скомпилированные языки, такие как C ++.

Как правило, Python не будет использоваться для тех же задач, что и C ++; он лучше всего используется для интеграции, расширения фреймворков, где скорость не имеет первостепенной важности.

Точно так же неотъемлемая гибкость и открытость Python можно считать менее надежной.

Ключевым моментом здесь является то, что Python легко используется в сочетании с другими языками, поэтому в случаях, когда пользователям нужно использовать более структурированный язык, они все равно могут использовать Python для расширения своих усилий в области развития. Это можно сделать эффективно, если у пользователей есть надежный стек технологий и фреймворк, который позволит им сохранить преимущества использования C ++ для критического кода, а также скриптировать его, используя гибкость Python.

Рекомендации по использованию Python

Одна из опасностей внедрения новых технологий — это не полное понимание того, где лежат потенциальные риски, а использование Python во внутренней структуре ничем неотличается. Существенно важно подумать о том, где используется Python и как он развертывается во избежание определённых рисков. Вот несколько ключевых предложений по смягчению этих рисков:

  • Внедрите элементы управления, что бы любой написанный код мог использовать проверенные библиотеки и последовательно использовался во всей организации.
  • Внимательно контролируйте обновления, чтобы обеспечить бесперебойную работу рабочих процессов при выпуске.
  • Используйте Python для расширения и улучшения больших систем, а не для создания систем с нуля. Это может уменьшить цену за ошибку и снизить общий риск.
  • Чтобы максимизировать сотрудничество, убедитесь, что любые усилия в области развития, такие как выплаты, методы отчетности и сценарии, централизованы и доступны во всей организации, а не на машинах сотрудников.

Заключение

Python быстро развивается, следовательно, имеет огромные преимущества в сотрудничестве и экономии времени. С этой точки зрения это очень экономически выгодно.

Python позволяет компаниям быть более динамичными и гибкими, устраняя необходимость долго ждать, поскольку разработчики создают новый пользовательский интерфейс или вендоры создают рабочий процесс. Тем не менее, существует компромисс между надежностью внутренних систем и гибкостью использования Python.

Открытые и бесплатные библиотеки имеют очевидные преимущества, но могут представлять риски, если версии не контролируются, а обновления не обрабатываются должным образом.

Использование Python может помочь разработчикам и трейдерам легко создавать пользовательские приложения, отчеты и анализы, которые способствуют более эффективному решению в области инвестиций и рискам.

Поэтому стоит инвестировать в системы, которые позволяют использовать Python для расширяемости и настройки, а также обеспечивают централизованное моделирование.

Этот подход позволит свободным quants и разработчикам увязнуть в простом обслуживании инфраструктуры и дать им больше времени, чтобы сосредоточиться на повышении ценности их бизнеса.

Источник: https://www.kverner.ru/python-opravdany-li-perspektivy/

Стоит ли учить Python

3 ответов

Python — динамический, строго типизированный, объектно-ориентированный многоуровневый язык программирования, предназначенный для быстрого (изучения, использования и понимания) и обеспечения четкого и единообразного синтаксиса.

  • Питон динамически
    напечатан: это означает, что вы не объявляете тип (например, «целое число») для имени переменной, а затем присваиваете что-то из этого типа (и только тот тип). Вместо этого у вас есть имена переменных, и вы привязываете их к объектам, тип которых остается с самой сущностью. a = 5 делает имя переменной a ссылкой на целое число 5. Позже a = «hello» делает имя переменной a ссылкой на строку, содержащую «привет». Статические типизированные языки могли бы объявить int a , а затем a = 5 , но назначение a = «hello» было бы ошибкой времени компиляции. С одной стороны, это делает все более непредсказуемым (вы не знаете, к чему относится a). С другой стороны, очень легко добиться некоторых результатов, которые статические типизированные языки очень затрудняют.
  • Питон строго типизирован
    . Это означает, что если a = «5» (строка, значение которой равна «5»), останется строкой и никогда не будет принуждаться к числу, если это требует контекст. Каждое преобразование типов в python должно выполняться явно. Это отличается от, например, Perl или Javascript, где у вас слабый ввод текста, и можете писать такие вещи, как «hello» + 5 , чтобы получить «hello5» .
  • Python ориентирован на объекты
    , с наследованием на основе классов. Все это объект (включая классы, функции, модули и т.д.) В том смысле, что их можно передавать как аргументы, иметь методы и атрибуты и т.д.
  • Python многоцелевой
    : он не специализируется на конкретной цели пользователей (например, R для статистики или PHP для веб-программирования). Он расширен через модули и библиотеки, которые очень легко подключаются к языку программирования C.
  • Python обеспечивает правильный отступ
    кода, делая отступ в синтаксисе. В Python нет контрольных фигурных скобок. Блоки кода идентифицируются уровнем отступов. Несмотря на то, что многие программисты не привыкли к этому, это очень ценно, поскольку он дает очень однородный стиль и дает код, который визуально приятен для чтения.
  • Код компилируется в байтовый код
    , а затем выполняется на виртуальной машине. Это означает, что предварительно скомпилированный код переносится между платформами.

Python может использоваться для любой задачи программирования, от программирования GUI до веб-программирования со всем остальным между ними.

Это довольно эффективно, так как большая часть его активности выполняется на уровне C. Python — это всего лишь слой поверх C.

Есть библиотеки для всего, о чем вы можете думать: игровое программирование и OpenGL, интерфейсы GUI, веб-фреймворки, семантические сети, научные вычисления…

Python предлагает шаг в мир программирования. Несмотря на то, что язык программирования Python существует уже 25 лет, он все еще растет в популярности.
Некоторые из самых больших преимуществ Python:

  • Легко читается и легко учится
  • Очень продуктивные или небольшие, а также крупные проекты
  • Большие библиотеки для многих вещей

Как язык программирования общего назначения, Python может использоваться для нескольких вещей. Python можно легко использовать для небольших, крупных, онлайн и оффлайн проектов. Лучшие варианты использования Python — это веб-разработка, простой скриптинг и анализ данных. Ниже приведены несколько примеров того, что Python позволит вам сделать:

Веб-разработка:

Вы можете использовать Python для создания веб-приложений на многих уровнях сложности. Есть много отличных веб-фреймворков Python, включая Pyramid, Django и Flask, чтобы назвать несколько.

Анализ данных:

Python является ведущим языком выбора для многих ученых-исследователей. Python стал популярным в этой области благодаря своим превосходным библиотекам, в том числе; NumPy и Pandas и его великолепные библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib и Seaborn.

Машинное обучение:

Что делать, если вы могли бы спрогнозировать удовлетворенность клиентов или проанализировать, какие факторы повлияют на цену домашних хозяйств или предсказать акции в течение следующих нескольких дней, исходя из данных предыдущих лет? Существует множество замечательных библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения, такие как Scikit-Learn, NLTK и TensorFlow.

  • Компьютерное зрение:
  • Вы можете делать много интересных вещей, таких как обнаружение лиц, определение цвета при использовании Opencv и Python.
  • Интернет о вещах с малиной Pi:

Малина Pi — очень маленький и доступный компьютер, который был разработан для обучения и приобрел огромную популярность среди любителей с самодельными аппаратными средствами и автоматизацией.

Вы даже можете построить робота и автоматизировать весь свой дом. Малина Pi может использоваться в качестве мозга для вашего робота, чтобы выполнять различные действия и/или реагировать на окружающую среду.

Кодирование на малине Pi может быть выполнено с использованием Python. Возможности бесконечны!

Разработка игр:

Создайте видеоигру с помощью модуля Pygame. В принципе, вы используете Python для написания логики игры. Приложения PyGame могут работать на устройствах Android.

  1. Веб-скребок:
  2. Если вам нужно захватить данные с веб-сайта, но на сайте нет API для публикации данных, используйте Python для очистки данных.
  3. Написание скриптов:
  4. Если вы делаете что-то вручную и хотите автоматизировать повторяющиеся вещи, такие как электронные письма, это не сложно автоматизировать, как только вы знаете основы этого языка.
  5. Автоматизация браузера:

Источник: https://www.cddiski.ru/stoit-li-uchit-python.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector