Программа питон для программирования для чего нужна

Обновлено: 05.07.2024

P ython — привлекательный язык программирования, который стремительно набирает поклонников по всему миру. Достаточно открыть любой рейтинг популярных и актуальных языков (например рейтинг от TIOBE ) и увидеть, что "Питон" стабильно находится в тройке лидеров списка.

Что уж говорить — американские пользователи гуглили слово "Python" чаще, чем "Ким Кардашьян", а российские интернет-серферы искали "змею" чаще, чем "Тимати".

Python — это уникальное совмещение простоты и мощи

Такое способен продемонстрировать далеко не каждый инструмент для программирования.

Где используется язык Python

Мировой размах применения обусловлен не только синтаксисом и мощью, но и философией языка. Принципы Python доступны каждому — достаточно ввести в любом интерпретаторе код import this и узнать основные положения, которые лежат в основе "Питона".

Возможности Python опробованы десятками организаций.

Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:

Google — скраппинг поиска и улучшение работы YouTube;
Netflix — анализ данных на серверной стороне, аллертинг;
BitTorrent — реализация сетей peer-to-peer;
Pixar, Industrial Light & Magic, Disney — анимационные фильмы;
Intel, Cisco, IBM — тестирование;
JPMorgan, UBS, Citadel — прогнозирование финансовых рынков;
iRobot — создание роботизированных устройств.

Как видно, возможности Python используются в решении разносторонних задач. Рядовые пользователи Всемирной сети обожают YouTube, который частично написан на языке Python, в то время как гиганты информационных технологий Intel или IBM активно используют "змею" для тестирования и исследований.

Помимо указанных организаций, алгоритмы Python также используются в следующих брендах:

Instagram ;
Facebook ;
Yahoo .

Перечисленные бренды — лишь вершина айсберга. Достаточно сказать, что Python — это основной инструмент для исследовательских работ в NASA . Для инновационных космических проектов требовался практичный и простой язык программирования с большим функционалом, и "Питон" стал любимцем специалистов.

Что можно написать на Python

Чрезвычайная гибкость Python позволяет использовать язык программирования во многих областях человеческой деятельности. Python как профессиональный инструмент актуален в следующих отраслях:

девопс;
тестирование;
скраппинг;
машинное обучение и Data Science;
веб-разработка;
геймдев.

В 2021 году, компания JetBrains провела опрос — для каких задач программисты используют Python? Лидирующие места занимают — веб разработка, анализ данных, машинное обучение, программирование скраперов и системное администрирование.

Опрос от JetBrains — для каких сфер деятельности программисты используют Python (данные на 2021 год).

Возможности языка отнюдь не ограничиваются перечисленными сферами. Начинающим программистам и рядовым пользователям нет нужды изучать машинное обучение, чтобы удостовериться в пользе Python.

Вещи, которые будут полезны каждому и которые может создать любой человек на Python:

автоматизация рутины;
наблюдение за курсом валют;
разработка калькулятора;
микроблог;
видеоигры.

Постоянное создание и переименование файлов, обновление электронных таблиц — от такой скучной работы никто не застрахован. "Питон" может выполнять все процессы за пользователя, оставляя последнему только чистое творчество.

Для школьников будет интересным изучать возможности Python в мире видеоигр. На основе языка можно создавать полноценные приложения, которыми смогут пользоваться другие люди. Специальная библиотека PyGame поможет в разработке аркад, паззлов и даже серьезных RPG. Что уж говорить — есть книга , которая позволяет изучать Python, управляя миром Minecraft.

Профессиональные области использования языка Python стоит рассмотреть подробнее. Явное лучше, чем неявное.

Девопс

DevOps — технология взаимодействия специалистов по разработке со специалистами по информационно-технологическому обслуживанию + взаимная интеграция их рабочих процессов. Около 30% всех вакансий по Development and Operations требуют знания "Питона". "Змеиный язык" сместил Perl и стал лидером в отрасли. Девопс требует четкого сценария, и язык программирования Python — идеальный инструмент для такой работы.

Тестирование

Королем тестирования остается Java, но Python постепенно захватывает все больше жизненного пространства. Адекватный специалист должен владеть обоими инструментами для правильной и всесторонней автоматизации тестирования. Данную особенность прекрасно понимает Google, который активно использует Python в своей деятельности.

Скраппинг

"Питон" оснащен всем необходимым для веб-скраппинга: библиотекой Requests, фреймворком Scrapy и специальным АПИ для Selenium. Возможности языка позволяют оптимизировать работу любого веб-сайта. Функционал позволяет разрабатывать генераторы отзывов, спам-машины и скрипты для парсинга.

Машинное обучение

Современный информационные технологии делают акцент на развитие искусственного интеллекта. Машинное обучение — это Альфа и Омега разработки ИИ. Специальные библиотеки "змеиного языка" позволяют составлять прогнозы и ориентироваться в науке данных:

Pandas;
NumPy;
ScyPi;
Scikit-Learn.

Создание визуализации, распознавание речи и лица — все это доступно с помощью инструментария, который предоставляет Python. Для работы в области машинного обучения требуется не только отличный инструмент, но и умная голова. От специалиста необходимо доскональное знание математики и статистики.

Веб-разработка

"Питон" входит в тройку лидеров, которые регулярно используются для разработки сайтов и различных веб-приложений. В отличие от PHP (этот язык ругает множество профессионалов), Python позволяет создать адекватную и читаемую программу, для которой не будут требоваться "костыли".

Мощь Python — в быстрой и качественной разработке сложных веб-приложений. Арсенал "Питона" включает множество модулей, которые подходят для статистики и аналитических исследований. Отдельного внимания заслуживает возможность разрабатывать ГИС-сервисы, так как Python предоставляет все необходимое для работы с геоданными.

Веб-разработка остается перспективным направлением для Python. Начинающим специалистам имеет смысл не только изучать стандартные PHP/CSS/JavaScript, но и приглянуться к возможностям "Питона".

Геймдев

Куда без индустрии видеоигр. Потенциал Python позволяет разрабатывать как скромные, так и крупнобюджетные проекты. Яркие тому примеры — EVE-Online и серия игр WarGaming . В разработке используются четыре движка, которые работают на "Питоне" — Kivy, PyGame, Panda 3D и Ren’Py. Каждый игровой движок активно применяется в создании различных игровых приложений. При должном стартапе Python может принести неплохой заработок и стать отличной альтернативой традиционным "игровым" языкам.

Что не стоит писать на Питоне

Несмотря на огромный потенциал, язык слабо подходит для ряда отраслей. Яркий пример — область микроконтроллеров ➖. Отечественные "питонисты" убедительно демонстрировали возможности инструмента MicroPython, но реальный список микроконтроллеров, которые поддерживает "Питон" — практически нулевой.

Другая область — кросс-платформенные GUI приложения ➖. У Python есть инструменты, которые позволяют писать такие программы:

На практике ни один инструмент не позволяет разработать полностью кросс-платформенное приложение. Постоянно встречаются несостыковки, ошибки и другие "подводные камни". Коммерческий Desktop — это еще одна сомнительная область для работы на "Питоне".

Отдельным особняком стоит разработка мобильных приложений ➖. Реальной работы в области Mobile Development, которая требует знаний "Питона", на рынке не найти. Лучше изучать другие, более традиционные инструменты (пример — Java).

Проблема малой пригодности Python кроется не в возможностях самого языка программирования, а в рыночных тенденциях и человеческих привычках. Программисты привязаны к классическим инструментам, которые ничуть не хуже возможностей "Питона". Тем не менее Python остается одним из самых перспективных языков программирования, которые стоит изучать начинающим специалистам.

HeadHunter красноречиво демонстрирует нарастающую востребованность как "Питона", так и отраслей, где применяется данный язык программирования.

Python активно развивается, уже несколько лет оставаясь одним из наиболее популярных языков программирования. И продолжает укреплять свои позиции: по данным StackOverflow за 2019 год, Python занимал четвёртое место в списке наиболее востребованных ЯП. А в этом году, согласно отчёту RedMonk, он стал вторым, опередив даже Java. Так что стоит узнать, где используется язык Python, каков порог вхождения в отрасль и какие компании хантят Python-разработчиков.

В чём особенности языка программирования Python

Это скриптовый язык, который применяется для решения самого широкого спектра задач. Чаще всего Python применяют в работе с большими данными и разработке сайтов и мобильных игр. Он подходит и для создания десктопных и мобильных приложений.

Одно из достоинств Python — его логичность и относительная простота. Он интерпретируемый, то есть исходники не нужно компилировать. Разработка на Python идёт быстрее, чем на многих других языках. И он отлично подходит для новичков: писать простые программы можно уже через несколько дней после начала обучения.

Сложно ли научиться программировать на «питоне»

Порог вхождения достаточно низкий, особенно для тех начинающих разработчиков, кто знает английский на базовом уровне. Начать практиковаться в несложных скриптах на Python можно почти сразу.

Вот пример программы на разных языках программирования, которая выводит на экран фразу «Hello World».

Java:

C++:

Python:

В последнем случае код максимально простой, его сразу поймёт даже человек без технического бэкграунда. Конечно, не все программы выглядят настолько просто — более сложные проекты состоят из сотен и тысяч строк кода. Но «питон» — более простой для понимания язык программирования, чем многие другие.

Где используется Python

Чаще всего Python используется в веб-разработке и анализе больших данных. Чтобы дополнить функциональность языка, используются разные фреймворки: Django, Pyramid, Flask и другие.

Но Python подходит и для создания прикладных приложений или игр. Например, графический редактор GIMP написан именно на Python. Торрент-клиент BitTorrent вплоть до 6 версии тоже разработан на этом языке. Python применялся и в ходе разработки игровых проектов класса ААА: EVE Online, Battlefield 2, World of Tanks и других.

Чаще всего в таких случаях на Python пишут один из компонентов проекта. То есть не всю игру или приложение, а какой-то модуль, например серверную часть.

А ещё язык Python используется в системном администрировании, для автоматизации задач. Он задействован практически во всех серверах с ОС Linux.

«Питон» очень хорош и для работы с данными в научных исследованиях — в набирающей обороты Data Science. На этом языке пишут алгоритмы машинного обучения и анализа данных.

Как видим, Python используется повсеместно — с ним дружат мобильные и десктопные приложения, игры, наука, ИИ-отрасль. Проще перечислить, где Python ещё не пригодился. Такая пластичность очень способствует его популярности.

Python в крупных компаниях

Неудивительно, что при такой универсальности Python применяют многие крупные IT-компании.

В Amazon и Spotify используют Python для анализа пользовательских данных, информации о продажах и разработки персонализированных рекомендаций.

В Walt Disney применяют этот язык в качестве скриптового для анимации.

YouTube и Instagram… Эти проекты полностью написаны на Python. Кроме того, холдинг Alphabet использует «питон» для скрейпинга в Google — извлечения данных со страниц веб-ресурсов.

Netflix создала свой рекомендательный сервис с нуля на Python.

Autodesk в своём редакторе 3D-анимации Maya с помощью Python создаёт мультипликацию. Так же язык использует студия Pixar.

JPMorgan Chase, крупный американский финансовый холдинг, применяет Python для прогнозирования рынка.

NASA работает с проектами на этом языке программирования, чтобы проводить научные вычисления.

Сколько зарабатывают разработчики на Python

По данным блога «Хабр.Карьеры», медианная зарплата Python-разработчика во втором полугодии 2019 года — 115 тысяч рублей. А теперь оценим по уровню специалиста:

джуниор получает в среднем 54 тысячи рублей;
мидл — около 100 тысяч;
сеньор — примерно 160 тысяч. Фактически встречаются разработчики и с окладом 300 тысяч;
тимлид — в районе 195 тысяч.

Как видите, зарплата по мере роста квалификации увеличивается почти в четыре раза.

Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект развиваются очень активно. Неотъемлемая часть этих отраслей — как раз Python и специалисты, владеющие им. К слову, коронакризис слабо затронул это направление, волатильность здесь небольшая.

Для первого знакомства с Python мы проводим бесплатный интенсив. А освоить язык до уровня middle-специалиста поможет факультет Python-разработки GeekBrains. По итогам обучения вы откроете для себя все сферы, где применяют Python: научитесь создавать клиент-серверные, прототипировать мобильные приложения, понимать алгоритмы и основы структур данных, проектировать архитектуру программных проектов, работать с Git. А также получите массу других навыков и умений, необходимых для успешной работы программистом.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Python — это язык программирования, который любят разработчики по всему миру. Его нередко советуют для изучения начинающим специалистам в качестве первого языка. В этой статье мы подробно расскажем о Python: для чего он нужен, где его используют, опишем особенности, преимущества и недостатки данного языка программирования.

Для чего нужен язык программирования Python

Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube, Инстаграм и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.

История создания

Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».

Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.

Возможности языка

Как мы писали ранее, Python применяют в различных сферах. Разработчики со всего мира полюбили этот язык программирования за множество возможностей.

Объектно-ориентированное программирование (ООП). Реализация ООП в Пайтон хоть и специфична по сравнению с иными объектно-ориентированными языками, но одновременно является неплохо продуманной.
Обобщенное и функциональное программирование.
Модули и пакеты. Программное обеспечение (ПО) на Питоне оформляется в виде модулей, которые могут быть собраны в пакеты.
Интроспекция. Это возможность запросить тип и структуру объекта во время выполнения программы. В Питоне для любого объекта можно узнать всю информацию о его внутренней структуре.
Обработка исключений, итераторы и генераторы.
Управление контекстом выполнения.
Декораторы, регулярные выражения

Преимущества Python

Язык характеризуется логичным синтаксисом, вследствие чего исходный код программ, написанных «на питоне», легко читается и воспринимается.
Еще одно из преимуществ данного языка программирования — его условная легкость. Он считается наиболее подходящим для начинающих специалистов: разрабатывать несложные программы можно научиться уже спустя пару-тройку дней изучения.
Большое интернет-сообщество. Если разработчик сталкивается с вопросами и трудностями, он всегда может спросить совета у коллег, что значительно ускоряет решение проблем.
Гибкость и масштабируемость. Пайтон позволяет разработчикам адаптировать высокоуровневую логику приложения, что позволяет легко расширять сложные приложения по мере необходимости.
Разработка «на питоне» идет быстрее, чем на большинстве других языках.
Python является интерпретируемым языком программирования. Это значит, что до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах.

Недостатки Python

Скорость работы. Высокопроизводительные проекты на чистом Пайтон написать будет затруднительно. Для этого требуется прибегать к помощи других языков.
Безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большинство возможных процессорных оптимизаций.

Это 2 главных минуса языка программирования Python: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти недостатки являются связанными между собой, и решение последней проблемы автоматически откроет двери для устранения первой.

Где используют Python

Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже.

Программные приложения. С помощью данного языка программирования можно разрабатывать приложения на компьютер.
Мобильные приложения. Мобильная разработка «на питоне» пользуется спросом во всем мире — для программирования серверной части таких приложений зачастую выбирают Python.
Игры. Множество компьютерных игр целиком или отчасти разработано на Пайтон. Например, он использовался при создании популярной игры World of Tanks.
Встроенные системы. На Питоне можно создавать встроенные системы для разных устройств. Например, для управления банкоматами.
Скрипты. На Python можно написать плагины и скрипты к уже реализованным программам для создания новых модулей и автоматизации процессов.
Машинное обучение (Machine Learning). С его помощью пишут алгоритмы для Machine Learning программ, а также многие аналитические приложения.
Тестирование. Python активно применяется для автоматизации тестирования.

Изучение Python: с чего начать

Во-первых, изучите туториал на официальном сайте Python. В нем есть множество полезной информации, однако новичку могут быть непонятны некоторые моменты. Поэтому такой с такого метода рекомендуем начинать изучение специалистам с опытом программирования на других языках.

Во-вторых, пройдите курсы. Начните с бесплатных видеоуроков на YouTube. Множество специалистов безвозмездно делятся знаниями и простыми уроками. Для глубокого изучения языка можете приобрести и платные курсы, которые длятся несколько месяцев, а в конце вам будет доступна стажировка в реальной компании.

В-третьих, больше практикуйтесь. Начните писать простые программы. Теория и практика — это совершенно разные вещи в программировании.

Таким образом, Пайтон отлично подойдет для начинающих специалистов. С помощью этого языка вы сможете реализовать практически любой проект. Надеемся, наша статья была для вас полезной. Если у вас возникли вопросы, задавайте их в комментариях — специалисты постараются ответить на них как можно быстрее.

В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.

Что ты можешь сделать на Питоне

Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.

Микроконтроллеры (весьма сомнительно)

Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.

Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.

Девопс (адекватно)

Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.

Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.

Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.

Тестирование (адекватно)

Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.

Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.

Desktop development (сомнительно)

В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac

Tkinter
PyQt
PyGTK
WxPython
Kivy (Условно)

Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).

Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.

Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка

Mobile Development (весьма сомнительно)

Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.

Читайте также: