Что программируют на python

Что программируют на python

Какие компании используют язык в работе, сложно ли его учить и насколько востребованы программисты на Python.

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. Он используется в веб-разработке, создании десктопных и мобильных приложений, программировании игр, а также в аналитике и машинном обучении.

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.

Разработка на нем в разы быстрее, потому что приходится писать меньше кода, чем на Java, С и других языках, — он отлично подходит новичкам.

Для чего используется Python

Python подходит для разработки любых проектов на разных платформах. Его можно встретить в вебе, на мобильных устройствах, в приложениях, решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), и даже в качестве встроенной системы.

Веб-разработка

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

Существуют и движки для создания сайтов на Python:

Часто язык используют для написания парсеров, которые собирают информацию в интернете.

Программы

Хоть Python и не компилируется, его можно использовать для создания десктопных программ. Вот небольшой список того, что было разработано на Python:

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

Также некоторые программы частично написаны на Python, об этом читайте дальше.

Мобильные приложения

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для устройств на 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.

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

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

Несмотря на то что в Python есть возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, чаще всего язык используют для написания скриптов — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.

Встроенные системы (embedded systems)

На Python часто разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, его используют 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 телекоммуникационном оборудовании.

Создание скриптов

Python можно использовать для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики. Также он может использоваться для создания дополнительных модулей.

Часто на Python пишут скрипты, которые встраивают 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

Python часто используется системными администраторами 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 прочесть код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.

Научные исследования

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

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

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

Data Science

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

Также с его помощью можно парсить (scrapping) 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 & Magic — для создания анимационных фильмов;
  • 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 нем считаются одними из самых медленных. Для сравнения: приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем приложения на Python.

У Python существует реализация PyPy, которая по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объема памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.

Другим недостатком является сильная зависимость языка от системных библиотек, из-за чего затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.

Еще одна проблема — в том, что 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), — можно заметить тенденцию, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP все еще написано около 80% всех сайтов в интернете.

Читайте также:  Скорость падения тела в воде

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 стажера 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 — остается искать заказы на фрилансе.

Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — на нем вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.

Python это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Отличается простым в использовании синтаксисом, что делает его идеальным языком для тех, кто решил впервые научиться программированию. Перед вами подробное руководство по началу работы с Python, в котором также найдете ответы на вопросы о том, почему нужно изучить его и как его учить. Однако, если вы знаете другие языки программирования и хотите максимально быстро начать работу с Python, посмотрите уроки Python для начинающих.

Что такое программирование на Python?

Перед началом познакомиться с самим языком.
Python — язык общего назначения. Имеет приложения разных направлений: веб-разработки (например, Django и Bottle ), научных и математических вычислений ( Orange, SymPy, NumPy ) для настольных графических пользовательских интерфейсов ( Pygame, Panda3D ).

Синтаксис языка простой, а длина кода относительно короткая. Работать на Python приятно, потому что он позволяет решать задачу, а не фокусироваться на сложном синтаксисе.

История Python

Python старый язык, созданный Гвидо Ван Россумом. Разработка началась в конце 1980-х., и в феврале 1991 года вышла первая версия.

Зачем создан Python?
В конце 1980-ых, Гвидо Ван Россум работал над группой операционных систем Amoeba. Он хотел использовать интерпретируемый язык, такой как ABC (у ABC простой и доступный в понимании синтаксис), который мог бы получить доступ к системным вызовам Amoeba. Поэтому он решил создать масштабируемый язык. Это привело к созданию нового языка, у которого позже появилось название Python.

Почему выбрали Python
Нет. Он не назван в честь опасной змеи. Россум был фанатом комедийного сериала в конце 70-х. Название “Python” было взято из этого же сериала “Monty Python’s Flying Circus” (Летающий цирк Монти Пайтона).

Дата выпуска версий языка

Версия Дата выпуска
Python 1.0 (первый стандартный выпуск) Python 1.6 (последняя выпущенная версия) Январь 1994
Сентябрь 5, 2000
Python 2.0 (представлены списки) Python 2.7 (последняя выпущенная версия) Октябрь 16, 2000
Июль 3, 2010
Python 3.0 (Сделан акцент на удаление дублирующих конструкций и модулей) Python 3.7 (Последняя обновленная версия) Декабрь 3, 2008
настоящее время

Особенности программирования на Python

  1. Простой язык, легкий и доступный в изучении
    У Python читаемый синтаксис. Гораздо проще читать и писать программы на Python по сравнению с другими языками, такими как: C++, Java, C# . Python делает программирование интересным и позволяет сфокусироваться на решении, а не синтаксисе.
    Для новичков, отличный выбором — начать изучение с Python.
  2. Бесплатный и с открытым кодом
    Можно свободно использовать и распространять программное обеспечение, написанное на Python, даже для коммерческого использования. Вносить изменения в исходный код Python.
    Над Python работает большое сообщество, постоянно совершенствуя язык в каждой новой версии.
  3. Портативность
    Перемещайте и запускайте программы на Python из одной платформы на другую без каких-либо изменений.
    Код работает практически на всех платформах, включая Windows, Mac OS X и Linux.
  4. Масштабируемый и встраиваемый
    Предположим, что приложение требует повышения производительности. Вы можете с легкостью комбинировать фрагменты кода на C/C++ и других языках вместе с кодом Python.
    Это повысит производительность приложения, а также дает возможность написания скриптов, создание которых на других языках требует больше настроек и времени.
  5. Высокоуровневый, интерпретируемый язык
    В отличии от C/C++ , вам не нужно беспокоиться о таких сложных задачах, как “сборка мусора” или управление памятью.
    Так же, когда вы запускаете код Python, он автоматически преобразует ваш код в язык, который понимает компьютер. Не нужно думать об операциях более низкого уровня.
  6. Стандартные библиотеки для решения общих задач
    Python укомплектован рядом стандартных библиотек, что облегчает жизнь программиста, так как нет необходимости писать весь код самостоятельно. Например, что бы подключить базу данных MySQL на Web сервер, используйте библиотеку MySQLdb , добавляя ее строкой import MySQLdb .
    Стандартные библиотеки в Python протестированы и используются сотнями людей. Поэтому будьте уверенны, они не нарушит работу приложения.
  7. Объектно-ориентированный
    В Python все объект. Объектно-ориентированное программирование (ООП) помогает решить сложную проблему интуитивно.
    Разделяйте сложные задачи на маленькие части, создавая объекты.

Приложения на Python

Веб-приложения
Создание масштабируемых веб-приложений (Web Apps), с помощью фреймворков и CMS (Система управления содержимым), созданных на Python. Популярные платформы для создания Web приложений: Django, Flask, Pyramid, Plone, Django CMS .
Сайты, такие как Mozilla, Reddit, Instagram и PBS написаны на Python.

Научные и цифровые вычисления
У Python много библиотек для научных и математических вычислений. Есть библиотеки, такие как: SciPy и NumPy которые используются для общих вычислений. И специальные библиотеки, такие как: EarthPy для науки о Земле, AstroPy для астрономии и так далее.
Также, язык часто используется в машинном обучении, анализе и сборе данных.

Создание прототипов программного обеспечения
Python медленный, в сравнении с компилированными языками, такими как C++ и Java. Это не очень практичный выбор, если ресурсы ограничены и при этом нужна максимальная эффективность.
Тем не менее, Python — прекрасный язык для создания прототипов. Используйте Pygame (библиотека для создания игр), чтобы создать для начала прототип игры. Если прототип понравился, используйте язык C++ для создания реальной игры.

Тест на знание python

Простой язык для изучения программирования
Python используется для обучения программированию детей и новичков.
Это хороший язык с множеством функций и возможностей. Тем не менее это один из самых простых языков для изучения из-за простого в использовании синтаксиса.

4 причины выбрать Python в качестве первого языка

  1. Простой элегантный синтаксис
    Программировать на Python интересно. Легче понять и написать код на Python. Почему? Синтаксис кажется естественным и простым. Возьмите этот код для примера:

Даже если вы не программировали ранее, вы с легкостью поймете, что эта программа добавляет две цифры и выводит их.

  • Не слишком строгий
    Не нужно определять тип переменной в Python. Нет необходимости добавлять “;” в конце строки.
    Python принуждает следовать методам написания читаемого кода (например, одинаковым отступам). Эти мелочи могут значительно облегчить обучение новичкам.
  • Выразительность языка
    Python позволяет писать программы с большей функциональностью и с меньшим количеством строк кода. Вот ссылка на исходный код игры Tic-tac-toe с графическим интерфейсом и противником в лице смарт-компьютера менее чем на 500 строк кода. Это просто пример. Вы будете удивлены, как много можно сделать с Python, как только изучите основы языка.
  • Большое сообщество и поддержка
    У Python большое сообщество с огромной поддержкой. Множество активных форумов в интернете, которые помогут, когда возникают вопросы. Вот некоторые из них:
      Читайте также:  Добавить каналы на спутник
    • Python на Хабре
    • Вопросы о Python на Тостер
    • Вопросы о Python на Stack Overflow
    • Первая программа на Python

      Часто программа, которая называется “Hello, World!” используется для демонстрации языка программирования новичкам. “Hello, World!” это простая программа, которая выводит “Hello, World!”

      Python — один из простейших языков для изучения и создание программы “Hello, World!” такое же простое, введите print("Hello, World!") . Поэтому, мы напишем другую программу.

      Программа сложения двух чисел

      Как работает эта программа?

      Строка 1: # Сложите два числа
      Строка, начинающаяся с # в программировании на Python — комментарий.
      Комментарии используются для описания цели строки кода. Это поможет вам, так же как и другим программистам понять смысл кода. Они игнорируются компиляторами и интерпретаторами.

      Строка 2: num1 = 3
      Здесь, num1 — переменная. Вы можете сохранять значение в переменной. В этом случае, 3 сохраняется в переменной.

      Строка 3: num2 = 5
      Аналогично, 5 сохраняется в переменной num2 .

      Строка 4: sum = num1 + num2
      Переменная num2 прибавляется к num1 с помощью оператора + . Результат сложения сохраняется в другой переменной sum .

      Строка 5: print(sum)
      Функция print() выводит результат на экран. В нашем случае, она выводит на экран 8.

      Важные вещи, о которых следует помнить.

      Для представления инструкции в Python, используется новая строка (enter). Использование “;” в конце утверждения не требуется (в отличии C/C++, JavaScript, PHP ).
      Вместо фигурных скобок < >, используются отступы (4 пробела) для перехода на новый блок.

      Научитесь самостоятельно программировать на Python

      Изучите Python с помощью PythonRU.com

      PythonRu предлагает уроки и примеры, которые помогут в обучении программированию с нуля.
      Наши материалы предназначены для начинающих программистов, которые владеют базовыми знаниями о программировании в целом. В каждом учебном пособии описаны примеры и подробное объяснение.

      Также рекомендуем посмотреть наши примеры кода. Как только вы поймете как работает библиотека, попробуйте написать что-то новое. Это лучший способ научиться программированию.

      Рекомендуемые книги

      Если вы настроены серьезно обучаться программированию, следует обзавестись хорошей книгой.

      Чтение книги по программированию требует много терпения и времени. Но вы получите общую картину концепций программирования в книге, которую, возможно, не найдете в другом месте.

      Обложка Описание
      Изучаем Python
      Четвертое издание «Изучаем Python» – это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения. В книге представлены основные типы объектов в языке Python, порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.
      Программирование на Python 3. Подробное руководство
      Автор начинает с описания ключевых элементов Python, знание которых необходимо в качестве базовых понятий. Затем обсуждаются более сложные темы, поданные так, чтобы читатель мог постепенно наращивать свой опыт: распределение вычислительной нагрузки между несколькими процессами и потоками, использование сложных типов данных, управляющих структур и функций, создание приложений для работы с базами данных SQL и с файлами DBM.
      Python и анализ данных
      Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
      Python для детей и родителей. Играй и программируй
      Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

      Python — потрясающий язык. Синтаксис настолько прост, и длина кода настолько коротка, что делает его понятным и легким в написании.
      Если вы только начинаете программировать, Python— отличный выбор. Вы будете удивлены тому, сколько задач решает Python как только изучите его основы.
      Легко упустить из виду факт, что Python — мощный язык. Хорош для обучения программированию. Воплотите свою идею, создайте игру или начните с Data Science, Python поможет во всем, чтобы вы не затеяли.

      Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

      Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.

      Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:

      1. веб-разработка;
      2. data science: машинное обучение, анализ данных и визуализация;
      3. автоматизация процессов.

      Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.

      Веб-разработка

      Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.

      Зачем нужен веб-фреймворк?

      Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.

      Какой Python-фреймворк выбрать?

      Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.

      В чем разница между Django и Flask?

      • Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
      • Django – это сервис типа "все включено". Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.
      • Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
      • Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

      Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

      Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.

      С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

      Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

      Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.

      Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

      Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

      А здесь она должна увидеть стол.

      Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

      Читайте также:  Установка и настройка электронной подписи

      Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

      Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

      Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

      Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

      Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.

      Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: "Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака". Напротив, вы говорите: "Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол".

      Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.

      Эта технология может применяться:

      • в рекомендательных сервисах (вспомните, например, YouTube, Amazon и Netflix);
      • в системах распознавания лиц и голосов.

      Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:

      Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.

      Способы применения Python для машинного обучения

      Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.

      • scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
      • TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

      Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

      Как изучать машинное обучение?

      Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.

      Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.

      Анализ и визуализация данных

      Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.

      Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:

      Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

      Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.

      Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.

      Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.

      Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.

      С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.

      Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?

      Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.

      Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.

      Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

      Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

      Способы применения Python для анализа и визуализации данных

      Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.

      Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

      • низкий порог вхождения;
      • освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn.

      Как изучать анализ данных на Python?

      Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:

      Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.

      Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.

      Автоматизация процессов

      Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

      В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.

      Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

      • простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
      • легкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.

      Встроенные приложения

      Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.

      Python и игры

      Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.

      Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движкой Unity, работающем с языком C#.

      Десктопные приложения

      Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.

      Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.

      С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.

      Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

      Python 3 или Python 2

      Python 3 – это более современный и популярный выбор.

      Пояснение о backend- и frontend-коде

      Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

      Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:

      • Swift для iOS;
      • Java для Android;
      • JavaScript для веб-браузеров.

      На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.

      Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.

      Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции:

      • Отслеживать добавления в друзья и подписки;
      • Сжимать фотографии, чтобы они занимали меньше места при хранении;
      • Анализировать запросы и выдавать рекомендации каждому пользователю.
      Ссылка на основную публикацию
      Что значит else в паскале
      Следует быть внимательными при использовании вложенных операторов if. Предпочтительнее пользоваться схемой else-if (т.е. вкладывать во внешнюю ветку else), а не...
      Чем открыть файл html на компьютере
      Автор: Юрий Белоусов · 21.11.2018 Каждый вебмастер знает, что такое HTML: это – язык гипертекстовой разметки, с помощью которой создается...
      Чем открыть файл mtf тесты
      �������� (����.): ���� ����� MyTest �������� (���.): ���� ����� MyTest ��������: MTF ��� ���� ����� MyTest ������������ ����� ������ �����,...
      Что значит в магазинах айфон как новый
      Нас часто спрашивают, как определить состояние iPhone. Особенно актуально это при покупке смартфона на вторичном рынке, где чуть ли не...
      Adblock detector