Python. Изучение и сферы применения

Где и как учить Python?

Язык Python считается легким в изучении и многие ставят его как образец первого языка для изучения. На самом деле так и есть. Язык хорошо подходит как для написания крупных проектов, полноценного ИИ или системных программ, так и для вхождения в мир программирования. 

Для изучения Python написано сотни книг, снято тысячи уроков, но большинство из этого всего работает не эффективно и не приносит желаемого результата. Наиболее эффективными методами при изучении какого-либо языка программирования являются полноценные курсы, на которых ученик не только проходит сухую теорию, но также разбирает все на практике, общается с другими учениками, а также задает вопросы лектору. Например, хорошими платформами для этого могут быть Shultais Education или GeekBrains. Тут можно найти как бесплатные, так и платные курсы, а для практического закрепления материала в виде решения задач рекомендуем перейти на Pythontutor или на informatics.ru.

Где применяется язык Python? Сферы применения

Благодаря проектировке Python, он способен решать частые задачи, регулярно появляющиеся перед разработчиками. В статье мы расскажем про основные сферы его применения.

Язык задействуется в широчайшем спектре сфер, к примеру:

  • управление различными компонентами ПО, в том числе разработанные на другом языке;
  • для написания отдельных приложений.

Спектр ролей не имеет ограничений, так как Python относится к многоцелевым языкам. Сложно найти приложение, для написания которого не может быть использован язык. Python используется для разработки веб-сайтов, игровых платформ, систем управления искусственным интеллектом. Существуют прецеденты использования языка в космических программах. 

Системное программирование

Не секрет, что в Python используются современные интерфейсы для манипуляции службами ОС Windows, Linux и т. п. За счёт этой способности, язык является лучшим инструментом для реализации портативных программ. Часто используется в ходе разработки приложений (командных оболочек) из сферы системного администрирования. Несколько базовых функций, доступных к выполнению посредством Python:

  • поиск файлов по каталогам;
  • открытие файлов;
  • запуск сторонних программ;
  • возможность выполнять вычисления, перенаправляя их на разные потоки и т.п.

Дополнительным преимуществом является полное соответствие основной библиотеки Python к требованиям POSIX. С учётом поддержки стандартных инструментов ОС, Python является одним из лучших языков.

Графический интерфейс

Python совмещает лёгкость работы и высокую производительность работ, что делает язык идеальным решением для создания графических интерфейсов. Язык совмещает весь набор возможностей объективно-ориентированного интерфейса tkinter. С его помощью достаточно легко реализовать портативный графический интерфейс, соответствующий стилю операционной системы.

На основании API разработаны высокоуровневые инструменты типа: Dabot и PythonCard. К каждой библиотеке есть вспомогательные инструменты, позволяющие создавать графический интерфейс эффективнее и проще:

  • для QT – PyQT;
  • для GTK – PyGtk;
  • для MFC — PyWin32;
  • для .NET – IronPython;
  • для Swing – Jython (является Java реализованным языком Python).

Веб-сценарии

Уже сегодня для языка разработано множество полезных инструментов от сторонних разработчиков, помогающих реализовать непосредственно на Python приложения по работе с сетью. Как говорится, Google в помощь. Для примера, с помощью инструмента HTMLGen, способствующего созданию HTML-кода страницы, можно писать классы под HTML прямо на Python. Посредством пакета mod_python, легко запускать сценарии под Apache и обеспечивать работоспособность шаблонов в системе Python Server Pages. Удобно, что в Jython реализована бесшовное внедрение Python/Java кода и поддерживаются апплеты серверов, доступные к выполнению на клиентской стороне.

Нельзя забывать про наличие у Python целых пакетов для программирования веб-ресурсов, среди которых:

  • TurboGears;
  • Zope;
  • Django;
  • web2py;
  • Pylons;
  • WebWare.

Перечисленные пакеты помогают быстро строить качественные и многофункциональные сайты на Python.

Интеграция дополнений

Лишь некоторые компоненты из огромного списка:

  • используя SIP и Swing, удаётся в автоматическом режиме создать код для автоматизации ручных действий по связке компилируемых дополнений на Python. Это упрощает последующее применение компонентов в сценариях;
  • посредством Cython удаётся смешивать одновременно 2 многофункциональных языка: C и Python.

Наглядный пример: в ОС Windows Python-сценарии способны задействовать платформы, управляющие встроенными приложениями Microsoft Excel, Word и т. п.

Работа с БД

Сегодня для Python реализован доступ к большинству базовых реляционных БД. Также в среде Python присутствует независимый программный интерфейс БД, обеспечивающий лёгкий доступ к БД посредством SQL-запросов прямо из сценариев. Разработчики Python пошли по пути унификации доступа к любым БД. 

Для иллюстрации возможностей, с помощью переносного API для унификации запросов, код практически без доработок может быть использован для БД MySQL и Oracle одновременно. Работы по перестроению минимальны – лишь изменение низкоуровневого интерфейса.

Сложные вычисления

Под Python написано расширение NumPy, предназначенное для математических подсчётов. Расширение может работать с массивами данных, интерфейсами уравнений из стандартной библиотеки и т. п. После установки NumPy, язык интегрируется с библиотеками математических формул, разработанных на любых компилируемых языках. 

Расширение делает Python сложным и в то же время удобным инструментом для программирования с использованием сложных математических вычислений. В большинстве случаев Python с рассматриваемым расширением способен стать достойной заменой C++ и FORTRAN.

Более того, вспомогательные инструменты мат. вычислений включают функцию создания анимации и прорисовки 3D объектов. Также помогают выполнять параллельные вычисления и этим список возможностей не заканчивается.

Пример, одни из популярнейших дополнений, ScientificPython и SciPy имеют отдельные библиотеки, предназначенные для выполнения научных исчислений, которые частично задействуют расширение NumPy.

Если понравилась статья — подписывайся на наши социальные сети, чтобы не пропустить все самое интересное!

Источник: https://itproger.com/news/132

Добавить комментарий