Как можно заработать на python

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим что такое Python и 15 Мощных онлайн-курсов для обучения Python -разработке, которые можно пройти абсолютно бесплатно.

Python — это скриптовый язык программирования. Он универсален, поэтому подходит для решения разнообразных задач и многих платформ, начиная с iOS и Android и заканчивая серверными ОС.

Что будет в статье

1. Преимущества Python
2. Как используется Python
3. Веб-разработка
4. Программы
5. Мобильные приложения
6. Игры
7. Встроенные системы (embedded systems)
8. Создание скриптов
9. Где используется Python
10. Системное администрирование
11. Научные исследования
12. Data Science
13. Какие компании используют Python
14. Недостатки языка Python
15. Трудоустройство и средняя зарплата Python‑разработчика
16. 15 Лучших Курсов по Python с нуля
17. Бонус 1. «Python: Основы программирования»
18. Бонус 2. «Python-разработчик»
19. Бонус 3. «Python для начинающих»
20. 1. Основы Питона
21. 2. Уроки Python для новичка
22. На правах профессии «Fullstack-разработчик на Python»
23. 3. «Курс Python»
24. 4. «Основы языка Python»
25. 5. «Python-разработка NEtology»
26. 6.Программирование на Python для начинающих
27. 7. «Python-разработка от itProger»
28. 8. «Python-разработчик от Code Basics»
29. 9. «Яндекс.Практикум и питон»
30. 10. «Приложение на Python на Flask»
31. 11. «Python: основы от Stepik»
32. 12. «Программирование от Stepik»
33. 13. «Анализ данных от Coursera »
34. 14. «Игра от GeekBrains»
35. 15. «Kivy: приложения от GeekBrains»
36. Заключение

Преимущества Python

Это интерпретируемый язык — он не компилируется, то есть до запуска представляет из себя обычный текстовый файл. Программировать можно практически на всех платформах, язык хорошо спроектирован и логичен.

На примере Мухамета, рассказываю, как стать программистом Python с нуля, а не остаться на обочине.

Разработка идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам.

Как используется Python

Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

• Abilian SBE;
• Ella;
• Saleor;
• Wagtail;
• Django-CMS.

Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.

Программы

Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:

• GIMP — визуальный редактор на Linux;
• Ubuntu Software Center — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутиWow Linux);
• BitTorrent до 6 версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
• Blender — программа для создания 3D-графики.

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще пишут на Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — на Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python.

Python ищем заказы на фриланс и выполняем их. Python requests, lxml, csv

Игры

Многие компьютерные игры были полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:

• Battlefield 2;
• World of Tanks;
• Civilization IV;
• EVE Online.

Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.

Еще проекты со встроенной системой на Python:

• The Owl Embedded Python System;
• Python Embedded Tools;
• Embedded Python.

Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.

Создание скриптов

Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и в программы на других языках, чтобы автоматизировать какие-либо задачи.

Где используется Python

Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science.

Системное администрирование

Системным администраторам Python нужен для автоматизации задач. Он простой, мощный и поддерживает специальные пакеты, которые повышают его эффективность. И, самое главное, он по умолчанию установлен на все серверы с ОС Linux.

Благодаря лаконичности Python можно быстро прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.

Научные исследования

В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:

• SciPy — библиотека с научными инструментами;
• NumPy — расширение, которое добавляет поддержку матриц и многомерных массиWow, а также математические функции для работы с ними;
• Matplotlib — библиотека для работы с 2D- и 3D‑графикой.

Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.

Data Science

Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.

Также он помогает парсить данные из интернета. Например, в Google Python применяют для индексации сайтов.

Какие компании используют Python

В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:

• Alphabet использует язык для скраппинга в поисковике Google и реализации сервиса YouTube;
• One Laptop Per Child — для разработки интерфейса и модели функционирования;
• BitTorrent — для реализации сетей peer-to-peer;
• Агентство национальной безопасности США — для шифрования и анализа разведданных;
• ESRI — как инструмент настройки геоинформационных программ;
• Maya — для создания мультипликации;
• Pixar, Industrial Light
• Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — для тестирования;
• JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel — для прогнозирования финансового рынка;
• NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — для научных вычислений;
• iRobot — для разработки коммерческих роботизированных устройств;
• IronPort — для реализации почтового сервера.

Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и Яндексе.

Недостатки языка Python

Несмотря на все достоинства, у языка есть и недостатки.

Программы на Python считаются одними из самых медленных.

Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.

Сильная зависимость языка от системных библиотек

Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.

Global Interpreter Lock (GIL) не позволяет выполнять несколько потоков Python одновременно в реализации CPython.

Однако GIL можно отключить на какое-то время, как это сделано в математическом пакете NumPy.

Трудоустройство и средняя зарплата Python‑разработчика

По данным с hh.ru на начало 2019 года, в России ~4500 вакансий для Python‑разработчиков, из них ~2000 в Москве и ~700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (~5500), но больше, чем по запросу «PHP» (~3600).

Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.

Минимальная зарплата по России начинается с 70 000 рублей, а в Москве — с 80 000 рублей. В основном ищут опытных разработчиков, junior‑специалисты менее востребованы.

На должность стажёра или младшего специалиста можно устроиться только в крупную компанию, а расположены они в больших городах типа Москвы и Санкт-Петербурга. Из-за этого новичкам крайне сложно устроиться в регионах — остаётся искать заказы на фрилансе.

15 Лучших Курсов по Python с нуля

Бонус 1. «Python: Основы программирования»

• Продолжительность учёбы: 37 уроков с экспертным контентом.
• Формат курса: изучение лекции + выполнение заданий.
• Есть ли связь с преподавателем: нет, но возможно связаться с поддержкой платформы.
• Кто может пройти программу: новички, не знакомые с веб-разработкой.
• Проверяют ли домашние задания: нет.

Что предусмотрено в обучающей программе: в курсе рассматриваются основы языка Python а также необходимые понятия для программирования на нём. Такие как работа с ошибками, отладка, подключение модулей и пакетов.

• Создавать программы, используя основные конструкции языка (условия, циклы, функции и другие)
• Составлять программы, состоящие из нескольких модулей
• Правильно анализировать ошибки в коде и пользоваться отладочной печатью при их поиске

Бонус 2. «Python-разработчик»

С возможностью трудоустройства + постоянной поддержки от эксперта-наставника!

400 часов теории и практики + обучение в реальной рабочей среде + доступ к курсу
навсегда + поддержка наставника 4 проекта в портфолио + диплом о переподготовке + цепляющее резюме от опытного рекрутера + подготовка к собеседованиям + сопровождение
до трудоустройства.

Программа соответствует требованиям к вакансиям работодателей
• Много практики в среде коммерческой разработки
• Под силу даже если у вас нет опыта в IT
• Всего 11 часов в неделю

Разработчик на Python создает сайты и приложения, которыми вы пользуетесь каждый день.

Python-разработчики — универсальные сотрудники как для полной, так и для частичной занятости.

• Вы чувствуете перспективность IT-сферы, но не знаете, с чего начать
• Вы работаете в смежной области и хотите сменить профессию

Мы исследовали 1230 вакансий, составили список самых частых требований к разработчикам без опыта работы и включили их в программу обучения:

• Основы программирования
• Основы веб-разработки
• Разработка API на Flask
• Погружение в Python, хостинг и деплой
• Разработка API на Django
• Типовые задачи разработчика

Почему учиться на Python-разработчика лучше в Skypro

• Наставникам можно задать любой вопрос в чатах, а на выходных подробно разобрать домашние задания на живом вебинаре
• Преподаватели — практикующие разработчики с опытом найма и наставничества
• Даем только те знания, которые приведут вас к предложению о работе
• Тренировочные собеседования научат презентовать себя

Источник: evgenev.ru

5 классных вещей, которые вы можете освоить с Python

Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе.

Преимущества Python

Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях.

Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:

• NumPy — для работы с высокоуровневыми математическими функциями и многомерными массивами.
• Django и Flask — веб-разработка и веб-приложения (например, Pinterest, YouTube и Instagram написаны на Django).
• SQLAlchemy — для работы с базами данными с применением технологии ORM.
• Cocos2d — мобильные и браузерные игры.
• Tornado — для создания высокопроизводительных приложений, которые способны работать одновременно с сотней тысячей пользователей.
• Bubot — для программирования робототехники и домашней автоматизации, как вариант — использование на Raspberry Pi.

Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного.

1. Веб-разработка

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде, например, React. Кстати такой стэк использует DropBox.

Пример — настройка доступа к файловой системе компьютера со смартфона

Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:

Источник: www.reg.ru

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

Python ча­сто со­ве­ту­ют изу­чать тем, кто ни­ко­гда рань­ше не про­грам­ми­ро­вал. Одно из его пре­иму­ществ — уни­вер­саль­ность, за счёт ко­то­рой он ис­поль­зу­ет­ся про­фес­си­о­на­ла­ми в раз­ных об­ла­стях: от жур­на­ли­сти­ки до про­дакт-ме­недж­мен­та. Его мож­но при­ме­нять для ре­ше­ния ру­тин­ных за­дач: на­при­мер, что­бы ви­зу­а­ли­зи­ро­вать боль­шой объ­ём дан­ных или со­став­лять спис­ки дел и по­ку­пок. Ав­тор и ме­не­джер про­грам­мы «Ана­лиз дан­ных» в Ян­декс.Прак­ти­ку­ме Анна Чу­ви­ли­на рас­ска­за­ла как оп­ти­ми­зи­ро­вать свой быт и ра­бо­ту при по­мо­щи про­грам­ми­ро­ва­ния, ка­кие биб­лио­те­ки (шаб­ло­ны ре­ше­ний) мо­гут ис­поль­зо­вать но­вич­ки и как вы­брать курс по изу­че­нию Python. Ма­те­ри­ал под­го­тов­лен Ака­де­ми­ей Ян­дек­са

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Одно из глав­ных пре­иму­ществ Python — низ­кий по­рог вхо­да. Код на нём ла­ко­нич­ный и обыч­но схо­ду по­ня­тен даже тем, кто изу­чал дру­гой язык. А по­дроб­ная до­ку­мен­та­ция по­мо­жет разо­брать­ся в про­грам­ми­ро­ва­нии с нуля.

Ре­сур­сы для изу­че­ния Python:

• База книг по Python
• Habr
• Бес­плат­ные кур­сы по Python на Kag­gle
• Обу­ча­ю­щие ви­део

Во­круг Python сфор­ми­ро­ва­лись со­об­ще­ства эн­ту­зи­а­стов, ко­то­рые пи­шут на этом язы­ке. На­при­мер, в Москве есть груп­па Moscow Python: они про­во­дят кон­фе­рен­ции и нефор­маль­ные встре­чи и со­труд­ни­ча­ют с круп­ны­ми ИТ-ком­па­ни­я­ми.

Для Python су­ще­ству­ет объ­ём­ная си­сте­ма биб­лио­тек — го­то­вых ре­ше­ний для тех или иных за­дач. Есть как ал­го­рит­мы для ба­зо­вых ма­те­ма­ти­че­ских опе­ра­ций, так и для слож­ных за­дач: на­при­мер, рас­по­зна­ва­ния кар­ти­нок и зву­ков.

У язы­ка мно­го по­нят­ных при­ло­же­ний: его мож­но ис­поль­зо­вать для ана­ли­за дан­ных и ма­шин­но­го обу­че­ния, бэ­кен­да, веб-раз­ра­бот­ки, си­стем­но­го ад­ми­ни­стри­ро­ва­ния и игр. Ко­неч­но, при этом ну­жен раз­ный на­бор на­вы­ков по­ми­мо про­грам­ми­ро­ва­ния, но с Python мож­но на­чать осва­и­вать по­чти лю­бую пред­мет­ную об­ласть.

Важ­но по­ни­мать, что для ана­ли­за дан­ных язык про­грам­ми­ро­ва­ния — это ин­стру­мент. Ана­лиз дан­ных мож­но про­во­дить и в Ex­cel, и на бу­маж­ке, а про­грам­ми­ро­ва­ние — толь­ко один из ва­ри­ан­тов того, как мож­но ре­шать та­кие за­да­чи.

Одно из рас­про­стра­нён­ных при­ло­же­ний Python — ра­бо­та с дан­ны­ми для про­дакт-ме­недж­мен­та. Ана­лиз дан­ных поз­во­ля­ет ме­не­дже­рам по­лу­чать ин­сай­ты о по­ве­де­нии поль­зо­ва­те­лей и при­ни­мать обос­но­ван­ные ре­ше­ния. В круп­ных ком­па­ни­ях долж­но­сти ана­ли­ти­ков и про­дакт-ме­не­дже­ров обыч­но раз­де­ле­ны, но в неболь­ших про­ек­тах про­дак­там нуж­но ра­бо­тать с дан­ны­ми са­мо­сто­я­тель­но.

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

На­зы­вать его «убий­цей Ex­cel» — некор­рект­но. Мно­гие ко­ман­ды и ком­па­нии в Рос­сии ве­дут весь учёт в обыч­ных таб­ли­цах, и им это­го до­ста­точ­но. А Python ну­жен в тот мо­мент, ко­гда речь идет про дей­стви­тель­но боль­шие объ­е­мы дан­ных. На­при­мер, у Ян­декс.Му­зы­ки мно­же­ство пла­тя­щих поль­зо­ва­те­лей, и их дей­ствия еже­днев­но ге­не­ри­ру­ют ка­кие-то со­бы­тия (лай­ки и про­слу­ши­ва­ния) — и те­ра­бай­ты дан­ных. Хра­нить их в таб­лич­ке Ex­cel — из раз­ря­да фан­та­сти­ки.

В Python про­ще де­лать ин­тер­ак­тив­ную и слож­ную ви­зу­а­ли­за­цию или про­во­дить вы­чис­ле­ния — для это­го су­ще­ству­ют биб­лио­те­ки вро­де Seaborn, mat­plot и Plotly. В Ex­cel есть встро­ен­ный ап­па­рат для ре­ше­ния ма­те­ма­ти­че­ских за­дач (на­при­мер, ра­бо­ты с дан­ны­ми), но для него нуж­но за­по­ми­нать мно­го на­зва­ний опе­ра­ций — и ра­бо­та­ет он до­воль­но непо­во­рот­ли­во. Кро­ме того, в Python мож­но быст­рее и с раз­ных сто­рон по­смот­реть на дан­ные. Ре­грес­сию мож­но по­стро­ить и в Ex­cel, но за­чем, ко­гда в Python есть для это­го го­то­вые биб­лио­те­ки?

Для ста­ти­сти­че­ских рас­че­тов мож­но ис­поль­зо­вать R — люди с ма­те­ма­ти­че­ским об­ра­зо­ва­ни­ем обыч­но осва­и­ва­ют его быст­рее, чем Python. Од­на­ко боль­шин­ству бу­дет про­ще на­чать с Python.

Для раз­ных за­дач ана­ли­за дан­ных су­ще­ству­ют ко­ро­боч­ные ре­ше­ния. На­при­мер, Am­pli­tude (для про­дук­то­вой ана­ли­ти­ки), Mix­panel (для ана­ли­за по­ве­де­ния поль­зо­ва­те­лей) Ян­декс.Мет­ри­ка и Google An­a­lyt­ics. При этом их ис­поль­зо­ва­ние ча­сто плат­ное.

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

По­ми­мо ана­ли­за дан­ных у язы­ка есть и бо­лее про­стые при­ло­же­ния. Так, в учеб­ни­ках по Python ча­сто встре­ча­ет­ся за­да­ча с рас­сыл­ка­ми. В ней нуж­но соз­дать рас­сыл­ку, на­при­мер, для лю­дей, ко­то­рые не сда­ли день­ги на ре­монт — най­дя их дан­ные в Ex­cel-таб­ли­це. С по­мо­щью та­ко­го скрип­та мож­но разо­слать пись­ма по шаб­ло­ну — и име­на бу­дут под­став­ле­ны ав­то­ма­ти­че­ски.

Python — про ав­то­ма­ти­за­цию ру­тин­ных за­дач. На­при­мер, мож­но за­пу­стить скрипт, ко­то­рый под­став­ля­ет па­ро­ли — и он ав­то­ма­ти­че­ски от­кро­ет за­па­ро­лен­ные стра­ни­цы или пап­ки. Есть ал­го­рит­мы для того, что­бы ав­то­ма­ти­че­ски со­зда­вать спис­ки по­ку­пок или пе­ре­име­но­вы­вать фо­то­гра­фии опре­де­лён­ным об­ра­зом.

Люди, ко­то­рые уме­ют пи­сать код, при­ду­мы­ва­ют та­кие вещи «на ав­то­ма­те». На­при­мер, мар­ке­то­ло­ги мо­гут за­пу­стить скрипт для по­стро­е­ния во­ро­нок про­даж. А те­сти­ров­щи­ки — на­пи­сать ал­го­ритм, ко­то­рый бу­дет под­став­лять дан­ные в фор­мы и те­сти­ро­вать при­ло­же­ния.

Если го­во­рить про ана­лиз дан­ных, то мно­гие на­чи­на­ют осва­и­вать его из лю­бо­пыт­ства — что­бы най­ти ин­сай­ты в сфе­ре, ко­то­рую пока не ис­сле­до­ва­ли. На­при­мер, мож­но опре­де­лить со­ци­аль­ные про­бле­мы сво­е­го ре­ги­о­на, ана­ли­зи­руя опуб­ли­ко­ван­ную ста­ти­сти­ку. А если вы хо­ти­те че­рез ка­кое-то вре­мя по­пасть на ста­жи­ров­ку или на ра­бо­ту, где ну­жен ана­лиз дан­ных, то та­кой кейс по­мо­жет вам по­ка­зать свои на­вы­ки. На­чать мож­но с про­стых, стан­дарт­ных про­ек­тов, ко­то­рые обыч­но пред­ла­га­ют тем, кто изу­ча­ет Python.

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Из ма­те­ма­ти­че­ско­го ап­па­ра­та кро­ме ба­зо­вой ариф­ме­ти­ки для про­грам­ми­ро­ва­ния ни­че­го не нуж­но. Что­бы при­ду­мать, ка­кой ал­го­ритм ис­поль­зо­вать для ре­ше­ния той или иной за­да­чи, важ­но струк­тур­ное мыш­ле­ние — но это не ма­те­ма­ти­че­ская ком­пе­тен­ция. Па­ра­докс в том, что и раз­ви­вать его нуж­но с по­мо­щью ре­гу­ляр­ной ра­бо­ты с за­да­ча­ми — важ­но быть го­то­вым про­си­деть над, ка­за­лось бы, три­ви­аль­ным за­да­ни­ем несколь­ко ча­сов и не от­ча­ять­ся.

Для ана­ли­за дан­ных, по­ми­мо школь­ной ма­те­ма­ти­ки, по­на­до­бят­ся зна­ния ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки и тео­рии ве­ро­ят­но­сти. На­чи­на­ю­ще­му спе­ци­а­ли­сту важ­нее все­го осво­ить ба­зо­вые по­ня­тия: уметь про­ве­рять ги­по­те­зы, знать, что та­кое до­ве­ри­тель­ные ин­тер­ва­лы, чем от­ли­ча­ют­ся ме­ди­а­на и мода, по­ни­мать, как обо­зна­чать со­бы­тия и их ве­ро­ят­но­сти.

Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

• Курс на Cours­era
• Ви­део­курс по ал­го­рит­мам
• Ста­ти­сти­ка. Ве­ро­ят­ность. Ком­би­на­то­ри­ка — Я. С. Брод­ский

Тем, кто хо­чет за­ни­мать­ся ана­ли­зом дан­ных (как про­фес­си­о­наль­но, так и для себя), важ­но раз­вить кри­ти­че­ское мыш­ле­ние. На­при­мер, нуж­но са­мо­му вы­де­лять кри­те­рии для срав­не­ния объ­ек­тов: тут нет ка­ко­го-то стан­дарт­но­го ре­ше­ния. Ещё важ­но схо­ду ви­деть за­ко­но­мер­но­сти и ано­ма­лии в дан­ных.

Изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние и ана­лиз дан­ных мож­но и са­мо­му — я не ре­ко­мен­дую об­ра­щать­ся к плат­ным кур­сам до тех пор, пока вы не по­смот­ре­ли бес­плат­ный кон­тент.

Во-пер­вых, он слу­жит для профори­ен­та­ции: что­бы луч­ше по­нять, ка­кие при­ло­же­ния есть у про­грам­ми­ро­ва­ния или ана­ли­за дан­ных для раз­ных про­фес­сий. Во-вто­рых, даёт по­нять, сколь­ко сил и вре­ме­ни нуж­но бу­дет при­кла­ды­вать для изу­че­ния.

Пре­иму­ще­ства обу­че­ния на кур­сах в том, что на них мож­но по­лу­чить чёт­ко сфор­му­ли­ро­ван­ные прак­ти­че­ские за­да­чи. Так­же пре­по­да­ва­те­ли мо­гут рас­ска­зать о том, как об­щать­ся с за­каз­чи­ком и уточ­нять у него необ­хо­ди­мую ин­фор­ма­цию.

Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

Вы­би­рая об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му, важ­но об­ра­тить вни­ма­ние на пре­по­да­ва­те­лей, ко­то­рые его ве­дут или со­зда­ва­ли для него кон­тент, — мож­но по­смот­реть их про­фи­ли на Face­book и узнать про про­фес­си­о­наль­ный опыт.

Что ка­са­ет­ся цены, то по мо­е­му опы­ту, ка­че­ство кур­са не все­гда с ней кор­ре­ли­ру­ет — по­это­му ори­ен­ти­ро­вать­ся нуж­но на то, сколь­ко вам ком­форт­но по­тра­тить на обу­че­ние.

Так­же сто­ит чёт­ко сфор­му­ли­ро­вать то, что хо­чет­ся по­лу­чить в ре­зуль­та­те, — и сде­лать это клю­че­вым кри­те­ри­ем для вы­бо­ра. Бы­ва­ют слу­чаи, ко­гда сту­ден­ты при­хо­дят на курс по ана­ли­зу дан­ных для ме­не­дже­ров и ожи­да­ют за­ня­тия по про­грам­ми­ро­ва­нию — а их учат об­щать­ся с ана­ли­ти­ка­ми и рас­ска­зы­ва­ют об­щие вещи про то, как внед­рять ана­лиз дан­ных. За­ча­стую про­бле­ма не в пло­хой ор­га­ни­за­ции или пре­по­да­ва­те­лях, а в том, что че­ло­век сам не про­ве­рил, со­от­вет­ству­ет ли про­грам­ма его за­да­чам. Пра­ви­ло с по­ста­нов­кой це­лей ра­бо­та­ет не толь­ко на вы­бор про­грам­мы, но и на обу­че­ние в це­лом — не сто­ит осва­и­вать язык про­грам­ми­ро­ва­ния, что­бы по­ста­вить га­лоч­ку.

Источник: zeh.media

Веб-разработка на Python: выгодно бизнесу, удобно разработчикам.
Опыт kt.team

В данной статье вы узнаете подробности нашего опыта работы с Python: какие продукты мы пишем на этом языке программирования, почему выбираем для этих задач именно его, какие выгоды от этого получают заказчики разработки.

Разобраться в этом вопросе нам помогут:

• Егор, старший инженер-программист;
• Антон, тимлид, партнёр компании;
• Антон, руководитель проектов, исполнительный директор, партнёр компании.

Преимущества разработки на Python для бизнеса
Ускоренная разработка MVP

С развитием гибких подходов и философии Agile циклы разработки становятся всё короче. Software-инженерам не нужно годами писать проекты «в стол», сверяясь с техническим заданием на тысячу страниц. Разработка начинается с создания MVP. В приоритете — за один-два месяца выпустить на рынок минимально жизнеспособную версию продукта и получить обратную связь от реальных пользователей (подробнее о разработке MVP можно прочитать в нашей статье в блоге: «MVP, или как не попасть в бесконечную разработку»).

MVP (сокр. от англ. minimum viable product, рус. минимально жизнеспособный продукт) — продукт, обладающий минимальными, но достаточными для удовлетворения первых потребителей функциями.

Для быстрой разработки MVP отлично подходит Python. Секрет скорости — в синтаксисе, максимально приближённом к естественному английскому языку.

На скорость влияет большое количество свободных библиотек и фреймворков, а также минималистичных микрофреймворков, например Flask. Они разработаны под разные нужды, имеют обширное и дружелюбное комьюнити, привлекают простотой и гибкостью синтаксических конструкций.

Нюанс: такая высокая скорость поддерживается при относительно невысокой сложности проекта (малая и средняя e-Commerce, CRM, несложные интеграции).

Если же разработка ведётся для enterprise-проектов, то все работы занимают примерно одинаковое время независимо от используемого стека технологий. Писать на Java, PHP или Python — неважно, ведь общее количество часов не будет значительно отличаться.

При этом время может по-разному распределяться на разные типы работ. С каким-то стеком больше времени потребуется на рефакторинг, с другим — на MVP, c третьим — на тесты и т. д. Например, чтобы быстро работать на Python, нужно предварительно продумать архитектуру и правильно подготовить окружение. К тому же нельзя судить о сложности работы по количеству строк кода и скорости его написания. Минимальное количество кода означает его высокое качество, а чтобы разработчик мог уложить задачу в три строки, он должен тщательно продумать, как это сделать, в какой части программы разместить код и т. д.

Лёгкая интеграция с другими технологиями и программным обеспечением

Сегодня любой продукт разработки требует большого количества интеграций: с разнообразными информационными системами самой компании и её контрагентов, с банковскими, маркетинговыми ИС и многими другими.

Python удобен для интеграций и может управлять различными компонентами ПО, в том числе разработанными на другом языке. Универсален для любых платформ.

Это было одной из причин, почему мы выбрали именно Python для создания API принт-сервиса на одном из текущих проектов. Он отлично взаимодействует с сервером печати Linux CUPS — из Python легко обращаться к ядру ОС для выполнения нужных операций.

Масштабируемость и возможность добавлять новые функции
Масштабируе-
мость и возможность добавлять новые функции

Это преимущество не возникает само по себе, оно требует продуманной архитектуры проекта и соблюдения чистоты кода. Можно сказать, что на Python с его простыми и понятными синтаксическими конструкциями проще писать легко масштабируемый код, чем на большинстве других языков.

Это было важно для нас, когда мы выбирали стек для управления сервисами печати. С Python нам не пришлось вносить изменения в основной модуль принт-сервиса при изменении его частей.

Недостатки Python

Большинство особенностей Python заметны только на стороне разработчиков и создают трудности именно им, а не заказчикам и пользователям продукта.

Скорость исполнения кода

Пожалуй, самая болезненная тема для «питонистов» — это скорость исполнения кода. Python считается довольно медленным языком программирования: это связано с особенностями структуры интерпретатора языка и его динамической природой. Чтобы повысить производительность, разработчики либо переписывают «тормозящий» кусок кода на C или Cython (транслятор Python-кода в C), либо используют PyPy — альтернативный интерпретатор языка программирования Python (его название расшифровывается как Python, написанный на Python).

Разработчики часто говорят, что на Python можно написать всё, даже сам Python.

В принципе, это нормально в сегодняшней практике: компилятор Rust тоже пишут на Rust, а компилятор Golang — на Golang.

Обновления PyPy чуть отстают от обновлений основной версии интерпретатора Python. Например, актуальная версия Python — 3.8, а PyPy — ближе к версии 3.5 с некоторыми фичами из 3.6.

Можно выделить следующие принципы ускорения при разработке на Python:

• у Python много библиотек, нужно выбрать подходящую и проверенную в решении аналогичных задач, т. к. иногда они уже написаны на C и имеют высокую производительность в решении поставленных задач;
• чтобы ускорить небольшую проблемную часть кода, можно переписать её на Cython (это транслятор, «промежуточный слой» для Python в C/C++);
• для ускорения больших частей кода, написанных на Python, помогает использование PyPy, если код нечувствителен к версии языка (Django-проекты уровня enterprise часто стартуют именно на PyPy).

PyPy крут технологией JIT-компиляции (just-in-time compilation).
JIT (сокр. от англ. just-in-time) — точно в срок.

Функции, которые есть в программе, на лету будут компилироваться в машинный код, ускоряя работу программы с последующим использованием. При этом не надо переписывать код, просто нужно иметь в виду понижение версии.

Однострочные анонимные функции и пайплайны

В Python анонимные функции (лямбда-функции, функции без названия) — однострочные. Разработчикам иногда не хватает многострочных лямбд, но они никогда не появятся, т. к. это противоречило бы идеологии Python.

Пайплайны — это последовательное исполнение функций с последующей передачей данных из предыдущей.

На Python приходится писать последовательность примерно следующим образом.

В каком-нибудь другом языке программирования (скажем, Elixir) это выглядело бы проще.

Это не отражается на производительности кода, но причиняет некоторые неудобства разработчикам, мешая соблюдать методологию функционального программирования.

Бизнес-задачи, которые решает разработка на Python

Типичные задачи на разработку, которые успешно решаются на Python:

• корпоративный сайт (каталог, интернет-магазин);
• системы для корпоративного обучения и проведения хакатонов;
• системы распознавания образов (фотографий, изображений, лиц);
• системы распознавания документов (OCR, машинное зрение);
• управление сервисами печати со сложными маршрутами;
• асинхронные модули для существующих систем (транспортные модули, платёжные шлюзы).

Сегодня один из трендов в разработке на Python — его использование для написания микросервисов. Микросервисы, в разработке которых чаще всего применяют Python:

• для машинного обучения (да, такие возможности есть и у R, и у Scala, но именно Python считается общепринятым стандартом большого комьюнити в этом вопросе);
• для обработки объектов с запросом и ответом (request
• все должны пройти онлайн-регистрацию;
• можно создать свою команду, вступить в чужую или участWowать в одиночку;
• проверка правильности ответов должна быть автоматической.

С помощью этой платформы участники отправляют свои ответы. Система валидирует ответы каждого участника, сравнивает их с идеальным решением, проверяя при этом соблюдение большого количества условий. Каждому решению проставляются оценки, на основе которых формируется список лидеров. По завершении хакатона система автоматически определяет победителей.

SPA (сокр. от англ. single page application) — одностраничное приложение.

Для решения этой задачи мы использовали SPA (Vue.js + Nuxt.js) + Django (это фреймворк Python). SPA общается с backend’ом через API.

Почему именно Python?

Это решение нравится нам своей гибкостью: в отличие от громоздкой архитектуры с десятками тысяч строк кода, здесь можно гибко управлять всеми сущностями, не переживая за перекрытие кода.

Все сущности можно создать и описать очень быстро и мгновенно получить доступ к данным через API.

В результате нам удалось разработать готовую к высоким нагрузкам платформу с нужным функционалом для проведения хакатона. Система поддерживает определённый свод правил. Есть админ-панель с отображением результатов, выгрузкой статистики и прочих данных.

Где ещё используется Python

Можно сказать, что Python сейчас «в моде» (хотя поклонники Go или Dart могут поспорить), и многие разработчики с удовольствием пишут на нём.

Расскажем об интересном примере, как наши коллеги из frontend’а попробовали писать на Python.

Недавно к нам пришёл заказчик, backend на проекте которого написан на PHP. Стояла задача — переделать его на Django. Чтобы состыковать back и front, frontend-разработчики за два дня изучили синтаксис Python, за третий день — документацию Django, а на четвёртый влюбились в Python и теперь не хотят возвращаться во frontend. Очень жалеют, что Python подходит только для backend-разработки.

Не только разработчики, но и представители смежных профессий применяют Python для своих задач.

Системные администраторы могут автоматизировать процессы, используя Python вместе с Bash. Например, в сложных конструкциях, если нужно сделать скрипты на серверах, которые будут опрашивать части системы, проверять, всё ли в порядке (проводить health check).

Бизнес-аналитики часто приходят в Python, изучив стек анализа данных (pandas, Matplotlib, Jupyter). Это специфическое решение для сложных агрегаций, которое позволяет делать продвинутые дашборды, вычислять и визуализировать множество важных показателей.

Источник: kt-team.ru