Что такое Python? Всё, что нужно знать, чтобы начать

Что общего у NASA, Spotify, Google и JP Morgan Chase? Все эти компании ежедневно используют Python.

Python — мощный и универсальный язык программирования, который играет ключевую роль в широком спектре технических решений. От веб‑приложений, поисковых систем и игр до программ для анимации и даже других языков программирования — Python лежит в основе инноваций.

В последние годы популярность Python резко возросла, и он стал одним из самых широко используемых языков программирования в мире. Его применение расширяется в новые и захватывающие области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных.

Фактически, Python занимает первую позицию в индексе TIOBE благодаря стабильному росту и использованию. С учётом его повсеместного распространения и универсальности понимать Python сегодня важнее, чем когда‑либо.

В этом подробном руководстве мы рассмотрим мир Python, его историю, рост популярности, различные карьерные пути, которые он открывает, и многое другое.

Что такое Python?

Python — это мощный высокоуровневый язык программирования, известный своей читаемостью и простотой. Он следует парадигме объектно‑ориентированного программирования, то есть организован вокруг объектов, а не действий, что делает его интуитивно понятным и эффективным для разработчиков.

Философия дизайна Python подчёркивает читаемость и простоту кода, позволяя писать ясный, логичный код как для небольших, так и для крупномасштабных проектов. Как высокоуровневый язык, Python скрывает значительную часть сложности программирования, позволяя разработчикам сосредоточиться на решении задач, а не на технических деталях низкого уровня.

Python лежит в основе многих технологий и приложений, которыми мы пользуемся каждый день. Например, YouTube использует его для обработки видео, а поисковые системы — для работы с огромными объёмами данных.

Почему Python так популярен?

Python стабильно входит в число самых популярных языков программирования в мире. Более того, он неоднократно занимал первое место в индексе сообщества программирования TIOBE, включая 2023 год, закрепив за собой статус языка, любимого разработчиками.

В опросе разработчиков Stack Overflow 2024 года Python занял место самого часто используемого и желанного языка программирования. Эта стабильная позиция подчёркивает растущее влияние Python и его широкое распространение в различных сферах.

Раздел о языках программирования в опросе разработчиков Stack Overflow 2024.

Популярность Python объясняется несколькими факторами:

1. Python универсален и гибок

Python — язык общего назначения, то есть на нём можно создавать самые разные приложения. От веб‑разработки до анализа данных, от искусственного интеллекта до научных вычислений — универсальность Python не имеет равных.

Например, специалисты по данным используют Python для создания визуализаций и обработки данных, а веб‑разработчики строят на нём динамические сайты.

2. Python прост и легко изучается

Простой и чистый синтаксис Python делает его идеальным языком для начинающих. Команды основаны на английском языке, а понятная структура помогает быстро разбираться в коде. Эта простота также делает Python удобным для быстрого прототипирования и разработки, сокращая путь от идеи до реализации.

Если вы хотите начать изучение Python, загляните на наш курс Introduction to Python. 

3. Python — открытый проект

Открытая природа Python привела к созданию огромной экосистемы библиотек и фреймворков. Нужны инструменты для веб‑разработки (Django, Flask), анализа данных (pandas, NumPy), машинного обучения (TensorFlow, scikit‑learn) или для любых других задач — у Python найдётся подходящая библиотека.

Этот богатый набор ресурсов ускоряет разработку и позволяет сосредоточиться на решении задач, а не на изобретении велосипеда.

4. У Python сильное сообщество

У Python большое и активное сообщество разработчиков, которое постоянно вносит вклад в его развитие. Это означает множество учебных материалов, форумов и документации, полезных как новичкам, так и опытным разработчикам.

Процветающее сообщество также стимулирует создание новых инструментов, библиотек и фреймворков, ещё больше расширяя возможности Python.

5. Python используется везде

Широкое применение Python в разных отраслях делает его ценным навыком для разработчиков. Компании по всему миру — от техногигантов вроде Google и Facebook до финансовых институтов вроде JP Morgan Chase — полагаются на Python в своих технологических решениях.

Эта повсеместность обеспечивает высокий спрос на разработчиков на Python, что делает его разумным выбором для карьеры.

6. Python постоянно развивается

Python непрерывно эволюционирует, чтобы соответствовать потребностям современных разработчиков. В последних версиях, таких как Python 3.10 и 3.11, появились существенные улучшения производительности и новые функции, что поддерживает актуальность и эффективность языка.

В результате всё больше людей знают Python и с большей вероятностью используют его в собственных проектах или рекомендуют другим.

Сравнение Python с другими языками программирования

Когда был создан Python?

Идея Python возникла в конце 1980‑х как преемник языка ABC, который, несмотря на высокоуровневые возможности и простоту, имел ограничения, мешавшие его широкому распространению.

ABC задумывался как замена BASIC, языка программирования 1964 года. Хотя ABC предлагал множество полезных функций, он не был расширяемым и не обладал необходимой гибкостью для более широкого применения, оставаясь в основном учебным языком. Эти ограничения вдохновили его создателя разработать новый язык, сохранивший сильные стороны ABC и устранивший его слабости.

Первая версия Python, 0.9.0, была выпущена в 1991 году на alt.sources — раннем интернет‑форуме для обмена исходным кодом. В этом первом релизе уже присутствовали многие ключевые аспекты, определяющие Python сегодня: объектно‑ориентированный дизайн, модульная система, функции, обработка исключений и базовые типы данных, такие как списки, словари и строки.

С тех пор как Python начинался как проект по улучшению ABC, он значительно эволюционировал и вырос в один из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире. Его развитие направлялось сильным сообществом контрибьюторов и акцентом на простоте и читаемости, что сделало его любимцем разработчиков в самых разных областях.

Кто изобрёл Python?

Python был создан Гвидо ван Россумом, когда он работал в Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) в Нидерландах. Ван Россум активно участвовал в разработке языка ABC, но его раздражали несколько ограничений и отсутствие расширяемости:

«У меня было немало претензий к языку ABC, хотя многие его возможности мне нравились. Расширить язык ABC (или его реализацию), чтобы устранить мои замечания, было невозможно — на самом деле, отсутствие расширяемости было одной из его главных проблем». — Гвидо ван Россум

Стремясь создать более гибкий и мощный язык, ван Россум начал разрабатывать Python как сторонний проект во время рождественских каникул 1989 года. Этот внеклассный проект в итоге привёл к созданию Python, который он назвал в честь британской комедийной группы Monty Python — отражение его ироничного чувства юмора.

На протяжении всей карьеры ван Россум оставался глубоко вовлечённым в развитие Python. Он исполнял роль Доброкачественного диктатора пожизненно (BDFL), направляя эволюцию языка до 2018 года, когда отошёл от этой роли. Его вклад в разработку ПО выходит за рамки Python и включает создание Mondrian — инструмента для ревью кода, используемого в Google.

Хотя его имя может быть не столь известно, как имена Стива Джобса или Билла Гейтса, работа Гвидо ван Россума оказала огромное влияние на разработку ПО и технологии по всему миру.

Как Python развивался с годами

За время своего существования Python претерпел множество изменений — неудивительно, учитывая, что язык начинался как хобби‑проект ван Россума, а стал одним из самых значимых языков программирования в мире.

Вот лишь некоторые способы, которыми Python эволюционировал, чтобы соответствовать потребностям разработчиков и прогрессу технологий:

Хронология версий Python и функций

Непрерывное развитие Python

Развитие Python не ограничивается мажорными релизами. Промежуточные обновления регулярно приносят новые функции, улучшения производительности и повышения безопасности. Недавние версии, такие как Python 3.9, 3.10 и 3.11, принесли значимые оптимизации и новые синтаксические возможности, делающие код на Python более выразительным и эффективным.

Сообщество играет решающую роль в эволюции языка. Python Software Foundation (PSF) и бесчисленные волонтёры вносят вклад в развитие Python, обеспечивая его актуальность и мощь. Подход, основанный на сообществе, привёл к процветающей экосистеме сторонних пакетов в Python Package Index (PyPI), ещё больше расширяющих возможности Python.

Библиотеки, фреймворки и пакеты Python

С момента первого релиза сообщество Python выросло экспоненциально, что привело к появлению огромного множества библиотек и фреймворков.

Эти инструменты расширили применимость Python во многих областях, включая веб‑разработку, науку о данных, искусственный интеллект и другое. Например, библиотеки TensorFlow и scikit‑learn сделали Python краеугольным камнем исследований и приложений ИИ и ML.

Если вас интересуют продвинутые библиотеки Python, загляните в раздел наших курсов по машинному обучению.

Python и рост науки о данных

В современном мире, управляемом данными, их значение трудно переоценить. Наука о данных стала ключевой дисциплиной, объединяющей математику, статистику и программирование для извлечения значимых инсайтов из огромных массивов данных. Эти инсайты помогают бизнесу принимать обоснованные решения, стимулировать инновации и решать сложные задачи.

Python стал краеугольным камнем науки о данных благодаря своей универсальности, простоте и мощным библиотекам. Наряду с SQL и R, Python — один из самых популярных языков в этой области

Кто использует Python?

Python используют компании и специалисты в самых разных отраслях для создания веб‑сайтов, разработки программных компонентов, построения приложений, а также работы с данными, ИИ и технологиями машинного обучения. Его универсальность и простота делают его популярным выбором как для стартапов, так и для крупных предприятий.

Компании, использующие Python

Python применяют ведущие мировые компании, что демонстрирует его широкое распространение и универсальность. Вот лишь некоторые примеры:

• Google: Python — один из официальных языков Google и широко используется для построения систем, инструментов оценки кода и различных сервисов.
• NASA: Python применяют в научных и инженерных задачах, включая анализ данных и моделирование.
• Spotify: Стриминговый сервис использует Python для анализа данных и бэкенд‑сервисов.
• Netflix: Python задействован в различных аспектах работы Netflix — от рекомендательных алгоритмов до аналитики данных.
• JP Morgan Chase: В финансовом секторе Python используют для количественного анализа и торговых стратегий.
• Facebook: Использует Python для управления инфраструктурой, анализа данных и различных бэкенд‑сервисов.
• Instagram: Популярная соцсеть использует Python в бэкенде, полагаясь на его простоту и масштабируемость.

Профессиональные роли, в которых используют Python

Гибкость Python делает его ценным во множестве профессий, включая (но не ограничиваясь):

• Специалисты по данным (Data Scientists): Анализ данных, визуализация и построение моделей машинного обучения.
• Веб‑разработчики: Используют фреймворки Django и Flask для создания надёжных веб‑приложений.
• Инженеры‑программисты: Разрабатывают разнообразные программные решения — от системных скриптов до полноценных приложений.
• Инженеры по машинному обучению: Используют библиотеки ML на Python для построения и развёртывания моделей.
• Аналитики данных: Обрабатывают и анализируют большие наборы данных с помощью Pandas и NumPy.
• Инженеры DevOps: Автоматизируют процессы, управляют инфраструктурой и развёртыванием приложений.
• Исследователи: Применяют Python для научных вычислений и исследовательских симуляций.
• Разработчики игр: Используют Python для скриптинга и реализации игровой логики.
• SEO‑специалисты: Автоматизируют задачи и анализируют веб‑данные для улучшения позиций в поиске.

Карьерные треки на Python и средние зарплаты

Ознакомьтесь с записью в блоге Python Developer Salaries, чтобы узнать больше о вознаграждении специалистов по Python.

Широта применений Python и разнообразие его пользователей подчёркивают его статус ведущего языка программирования.

Что умеет Python?

Возможно, правильнее спросить: чего Python не умеет?

Хотя чаще всего Python воспринимают как язык для веб‑сайтов, приложений, науки о данных, ИИ и ML‑проектов, его применение выходит далеко за рамки этих областей.

Рассмотрим некоторые (порой неожиданные) способы использования Python:

1. Анализ данных и визуализация

Python отлично подходит для задач науки о данных в целом, включая аналитику и визуализацию. С его помощью аналитики могут сортировать, обрабатывать и получать высокоуровневые инсайты из данных, а также создавать наглядные визуализации своих выводов.

Существует растущее число библиотек и фреймворков для аналитики и визуализации данных на Python, среди которых Pandas Visualization, Plotly и Matplotlib. Будь то простой график или сложный статистический отчёт — у Python есть нужные инструменты.

Ещё одна причина популярности Python в науке о данных — его доступность. Аналитики и специалисты по BI не всегда являются программистами или разработчиками, но Python достаточно дружелюбен, чтобы люди без глубокого CS‑бэкграунда быстро к нему адаптировались.

Специализация DataCamp — обучать частных лиц и сотрудников крупных компаний, таких как Google, как использовать Python и другие языки науки о данных.

2. Программирование приложений

Поскольку Python — язык общего назначения, на нём можно создавать самые разные веб‑ и мобильные приложения: от продвинутых финтех‑продуктов до компонентов игры про гонки Формулы‑1.

Python часто используют для программирования файловых директорий, создания графических интерфейсов (GUI) и интерфейсов прикладного программирования (API) и многого другого.

Если вы можете это представить — велика вероятность, что вы сможете это построить (или, по крайней мере, многие ключевые компоненты) на Python.

Хотите научиться создавать приложения на Python? Ознакомьтесь с карьерным треком Python Programmer.

3. ИИ и машинное обучение

Python — идеальный язык для ИИ и ML благодаря стабильности, гибкости и простоте. Он позволяет писать надёжный, читаемый код и быстро прототипировать.

Библиотеки, такие как scikit‑learn, TensorFlow и Keras, предоставляют мощные инструменты для построения и внедрения моделей машинного обучения, делая Python незаменимым для передовых технологических разработок.

Если хотите работать на переднем крае технологий, карьерный трек DataCamp Machine Learning Scientist with Python поможет вам в этом.

4. Финансовый анализ и финтех

В финансовой сфере Python ценят за количественный и качественный анализ и работу с большими наборами данных.

Он помогает автоматизировать задачи вроде расчёта рисков, управления портфелями акций, отслеживания рыночных трендов и визуализации биржевых данных. Python также играет важную роль в разработке финтех‑продуктов — компании Venmo, Robinhood и Affirm используют его в своих технологических стэках.

Хотите стать следующим гуру финансов? Ознакомьтесь с курсом DataCamp Intermediate Python for Finance.

5. Маркетинг и поисковая оптимизация (SEO)

Python всё активнее используют в цифровом маркетинге и SEO. Он помогает автоматизировать задачи, категоризировать ключевые слова, извлекать и анализировать данные, а также внедрять изменения на множестве веб‑страниц.

Библиотеки обработки естественного языка (NLP), такие как SpaCy, помогают SEO‑специалистам оптимизировать контент и анализировать поисковые тренды.

Django, популярный веб‑фреймворк, упрощает техническую SEO‑оптимизацию.

6. Разработка игр

Python — не самый распространённый язык для геймдева, и не так много игр написано полностью на Python. Но его часто используют разработчики для иных задач, например для связки модулей на C и C++.

Это не значит, что на Python нельзя сделать полноценную игру — посмотрите Unknown Horizons, если хотите увидеть проект, использующий только Python. Большинство игр используют несколько языков; к примеру, The Sims 4 и Battlefield 2 применяют код на Python для критически важных элементов — игровой логики.

PyGame — кроссплатформенный набор модулей Python, предназначенный для создания видеоигр, — помогает разработчикам в задачах, связанных с Python.

7. Графический дизайн

Python полезен при разработке приложений для графического дизайна. Он используется в ПО для 2D‑графики, включая известные программы Gimp и Paint Shop Pro. Есть также DrawBot — популярное открытое приложение, помогающее создавать 2D‑графику с помощью кода на Python.

Дизайнеры, работающие с веб‑сайтами или цифровыми изображениями, могут регулярно обращаться к Python.

В подтверждение универсальности Python — им пользуются и программы для 3D‑анимации, такие как Blender и Lightwave.

8. Толчок к появлению других языков программирования

Простота и ясный синтаксис Python вдохновили создание других языков, таких как Go (Golang) и Cobra. Это также отличный стартовый язык для обучения программированию: овладев основами Python, легче переходить к другим языкам.

Разнообразие применений и дружелюбный характер Python делают его незаменимым инструментом для многих задач. Анализируете ли вы данные, разрабатываете приложения или исследуете новые технологические рубежи, у Python есть необходимые инструменты и библиотеки.

Python в деле: примеры кода

Ниже приведены примеры кода, демонстрирующие возможности Python для обработки данных, визуализации и машинного обучения с использованием современных библиотек. Этот раздел призван дать вам представление о языке.

1. Нахождение среднего значения списка чисел

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Вывод:

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Умножение матриц с помощью NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Вывод:

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Визуализация данных с Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Вывод:

График синусоиды.

4. Базовое машинное обучение с scikit‑learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Вывод:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Библиотеки Python по сценариям использования

Изучение Python: от основ к продвинутому уровню

Простота Python означает, что даже без опыта программирования вы можете начать пользоваться языком сразу. Будь то офисный сотрудник, автоматизирующий рутинные задачи, маркетолог, отправляющий письма по расписанию, или студент, осваивающий код, — Python доступен каждому.

Однако существует значительная разница между тем, что можно сделать с базовыми навыками Python, и тем, чего удаётся добиться с продвинутой или средней по уровню экспертизой. Подобно обучению игре на музыкальном инструменте, освоение Python требует практики и постепенного наращивания навыков. Вы можете начать с простых скриптов, а со временем и усилиями перейдёте к разработке сложных алгоритмов, созданию продвинутых веб‑приложений или проведению углублённого анализа данных.

Эксперты по Python занимаются самыми разными сложными задачами — от построения систем ИИ, генерирующих собственные алгоритмы, до разработки новых API и решения реальных проблем. Новичок ли вы в Python, хотите углубить понимание или стремитесь к мастерству — есть ресурсы, которые помогут достичь целей.

Итоги

Python — мощный, гибкий и невероятно универсальный язык. Его дружелюбный и интуитивный характер, в сочетании с быстрым циклом разработки и простотой освоения, делают его одним из самых популярных языков программирования в мире.

Применение Python охватывает множество отраслей: он лежит в основе веб‑разработки, науки о данных, искусственного интеллекта, финансов и многого другого. Его популярность и использование будут расти, делая Python важным навыком для современных специалистов.

Изучение Python — разумная инвестиция для тех, кто хочет улучшить карьерные перспективы. Хотите ли вы стать универсальным программистом, специалистом по данным, инженером ИИ или ML либо другим ИТ‑профессионалом — Python открывает двери в многочисленные востребованные направления. Кроме того, карьеры, требующие навыков Python, часто предполагают впечатляющие зарплаты из‑за высокого спроса и относительно невысокого предложения квалифицированных специалистов.

Готовы начать путь в Python? Ознакомьтесь с подробными ресурсами и курсами для всех уровней. Независимо от того, полный вы новичок или продвинутый пользователь, найдётся подходящая траектория.