Знания мест практического использования языка поможет заранее понять, хотите ли вы быть задействованы в подобных проектах. На повестке дня сферы использования популярного языка . Забегая наперёд, он является универсальным языком, который пригодится в большинстве направлений разработки.
1. Веб-разработка
Сегодня одни из самых популярных фреймворков - Flask и . Оба написаны на Python и активно используются для разработки backend-кода (серверной части). Он исполняется на удалённом сервере и обеспечивает безопасность, функциональность сайта. Правда, Python не применяется в frontend разработке (обрабатываемой в браузере).
Фреймворки для веба нужны для того, чтобы уменьшить время создания логики сервера. С ними можем: быстро настроить работу с URL, оформить нужные запросы в базы данных, создать автоматический генератор HTML-файлов и прочее.
Если вы только начали двигаться в сфере веб и постигать глубины Python, обратите внимание на фреймворки Flask и Django. Они довольно просты в использовании и пригодятся во время практики.
Чем отличаются Django и Flask
Ключевые различия:
Flask отличается простотой и способность подстраиваться под любые проекты. Поддерживает настройку практически всех элементов работы. Место использования и реализации разработчик выбирает сам.
Django более функциональный фреймворк, который готов к работе сразу после установки. Обладает предустановленным интерфейсом админа, есть доступ к базам данных через API, удобная структура файлов, ORM.
Лучше воспользоваться:
Flask мы бы рекомендовали:
- При желании набраться опыта и лучше понять работу с Python;
- При необходимости самостоятельно подобрать только полезные инструменты: тип базы данных, способ работы с БД.
Django лучше использовать в условиях, когда главная задача – своевременно сдать работу. Ещё этот фреймворк полезен для создания интуитивно понятных веб-ресурсов: от обычного блога до коммерческого сайта.
Подводя итоги: если вы - начинающий программист, стоит отдать предпочтение Flask. Хоть в нём и меньше возможностей, но всё можем настроить по собственному вкусу и требованиям заказчика. Также Flask лучше для создания REST API, так как более гибкий. Для быстрого создания простого портала лучше выбирать Django.
2. Работа с данными (в том числе с машинным обучением, анализом и визуализацией)
Что собой представляет машинное обучение?
Доступнее для понимания будет рассмотреть наглядный пример. Предположим, что перед нами стоит задача сделать программу, способную самостоятельно распознавать содержимое изображений. На одной картинке она должна найти кота, на второй – собаку, на третьей – стол.
Как можем поступить? Конечно же, сразу в голову приходит написание специального кода, но что будем делать, если всё картинка с собакой заполнена пикселями подобных цветов. Можем попробовать сделать приложение, которое распознаёт предметы по границам. После обнаружения связанных между собой прямых линий программа выдаст, что перед нами стол.
Если на картинке вместо коричневой собаки появится представитель золотистого или белого цвета, программа окажется бесполезной. То же самое будет в случае предоставления программе круглого стола. Сейчас и проявляется в полной мере возможности машинного обучения.
В технологии чаще всего используется специальный алгоритм для поиска указанного образа на картинке. Чтобы приложение научилось точно распознавать собаку и стол, можно предоставить ему 1 000 изображений с нужными предметами и животными. Алгоритм самостоятельно определит различия между предметами. Во время добавления в приложение новой картинки, оно само определит где находится стол, а где – собака.
Для обучения системы используются примеры. Программисту не приходится вручную указывать все признаки и характеристики искомого предмета. Программе просто показывают большой ряд изображений и подсказывают, что везде нарисован один и тот же самый предмет.
Практическое применение машинного обучения:
- Технология распознания лиц;
- Системы идентификации пользователя по голосу;
- Подбор рекомендаций на популярных сайтах, вроде YouTube или Amazon.
Машинное обучение может строиться на следующих алгоритмах:
- Нейронных сетях;
- Глубоком обучении;
- Способом опорных векторов;
Все перечисленные алгоритмы справятся с задачей по определению выше описанных предметов.
Дружит ли Python с машинным обучением?
Уже сегодня на Python разработаны и пользуются спросом фреймворки, библиотеки в данном направлении. Наиболее известные и активно развиваемые: scikit-learn и TensorFlow. В первом варианте уже реализована пара распространённых алгоритмов обучения. TensorFlow является низкоуровневой библиотекой, что значит – придётся выстраивать алгоритмы отбора и обучения самостоятельно.
Обработка данных и их визуализация
Наглядный пример – аналитический отчёт абстрактной компании, направленной на интернет-продажи. Главным героев примера является аналитик, который провёл анализ результатов продаж и сформировал их в виде двух столбцов.
Диаграмм наглядно показывает, что в конкретный день мужчины сделали 400 покупок заданного товара, а женщины – только 350. Перед аналитиком стоит вопрос, почему появился данный разрыв?
Самое простое объяснение – мужчины чаще пользуются данным продуктом в сравнении с женской половиной покупателей. Ещё один вариант – выборка слишком маленькая и не отражает реальную ситуацию, а данный разброс лишь случайность. В силу каких-либо причин мужчины чаще покупают продукт именно в исследуемый день недели, месяца или года. Всё это остаётся лишь догадками, но их можно проанализировать с помощью диаграммы.
Недостаточно входных данных? Что ж, придётся привлечь статистику за целую неделю. По графику стало видно, что мужчины во все дни более склонны к покупкам продукта. Благодаря быстрому и простому анализу можно понять, что скорее всего продукт просто больше любят представители сильной половины общества.
Что если диаграмма имела бы следующий вид.
На её основании можно сделать вывод, что мужчины только в один день недели покупают продукт чаще женщин.
Обработка и отображение данных на Python
Самой популярной и активно используемой библиотекой на Python является . Это отличная библиотека для начинающего программиста, ведь большинство остальных решений также построены на ней. Если разберётесь с Matplotlib, сложностей с остальными не возникнет.
3. Написание скриптов
Преимущественно имеется ввиду разработка мелких приложений, помогающих автоматизировать ключевые задачи. К примеру, компания применяется ряд способов техподдержки пользователей по электронной почте. Для анализа сообщений придётся рассчитать количество обращений с отдельными ключевыми словами.
Небольшие фирмы это делают вручную, но зачем большой компании нанимать несколько человек для сортировки писем, если не составит труда сделать небольшой скрипт. Он автоматически изучит содержимое сообщений и направит их дальше. Python – идеальный язык для реализации подобных программ. В нём простой синтаксис, легко писать небольшие приложения и моментально их тестировать.
Где используется:
- Часто применяется для программирования под Raspberry Pi прочих аппаратных основ;
- Для упрощения создания игр обычно используют библиотеку PyGame, но есть и другие не менее популярные движки. Здесь реально без особого труда сделать любительскую игру. Правда, на крупные проекты лучше выбирать что-то другое. В таком случае стоит задуматься над Unity на C# - самая популярная среда для создания ПК-игр. Также ядро способствует разработке игр не только под Windows, но и Mac, Android, iOS;
- Создавать компьютерные программы на Python поможет Tkinter, но это не самое популярное решение. Многие разработчики более склонны выбирать один из следующих языков Java, C#, и C++. На рынке есть тенденция разработки приложений с помощью JavaScript. Та же самая программа Slack основана на фреймворке Electron (пример использования JS). JavaScript позволяет снова задействовать код из веб-версии приложения, при его наличии.
Python 3 или Python 2
Лучше сразу начинать изучение современной версии языка, она пользуется большим спросом и продолжит развитие. Спрос на разработчиков Python 2 будет только сокращаться.