Какие программы можно сделать на python

Какие программы можно создать с помощью Python

Блог

На чтение 4 мин Просмотров 2.6к. Опубликовано 11.01.2022 Обновлено 19.06.2022

Для начала нужно отметить, что Python – это универсальный язык программирования, какие программы можно создать с помощью Python? С его помощью можно создать почти все. Этот язык имеет в своем арсенале большое количество библиотек, фреймворков, собственный компилятор. Также нельзя забывать, что крупные корпорации поддерживают этот язык, что обуславливает спрос на него в среде программистов. Среди преимуществ можно выделить гибкость, простоту и быстроту, поэтому многие разработчики, особенно начинающие, выбирают Python.

Какие программы можно создать с помощью Python?

Простой калькулятор

С помощью Python вы можете написать простое приложение для выполнения математических операций – калькулятор. Это первый шаг в GUI-программирование, в данном случае речь идет о создании интуитивно понятых интерфейсов в графическом формате. В рамках разработки нужно познакомиться с возможностями модуля tkinter, он встроен в последние версии Python.

Создание блокчейна

Технологии криптошифрования универсальны, их можно использовать не только в качестве финансового инструмента, но и для решения задач в других областях. Если вы интересуйтесь блокчейном, то Python может помочь вам создать собственный. С помощью фреймворков, лучше всего для решения поставленной задачи подходит Flask, разработчики могут использовать HTTP-запросы как способ взаимодействия со своим блокчейном, для этого нужно подключение к интернету, что дает возможность создавать конечные точки для различных функций блокчейна.

Синтаксический анализ данных из социальных сетей

Для работы с анализом данных можно использовать любую открытую площадку в интернете, в качестве примера можно рассмотреть социальную сеть Twitter. С помощью модулей пользователь может отсортировать и структурировать информацию, представляющую для него интерес. Посредством применения Tweepy можно отфильтровать публикации пользователей, указав нужные параметры. GraphQL позволит представить результат работы в виде интерфейса в графическом формате. Стоит отметить что оптимизация задач для SMM-cспециалиста является привычным делом, любые рутинные задачи можно оптимизировать с помощью Python.

Рекомендуем бесплатные курсы по языку Python

Аудио и видео приложения

Язык Python может быть использован для создания приложений, предназначенных для создания музыки и других типов аудио, и приложений в видео формате. С учетом того факта, что на просторах интернета представлено большое количество контента в аудио и видео формате, пользователь может использовать Python для того, чтобы проанализировать этот контент. Ряд библиотек рассматриваемого языка, в качестве примера можно рассмотреть PyDub и OpenCV, помогают завершить процесс разработки приложения.

Разработка игрового приложения

Многие игры, такие как EVE Online и Battlefield 2, создавались с использованием Python. Возможности языка позволяют осуществлять надстройку в играх, и определить функции, поэтому его популярность среди разработчиков игр повышается.

Приложения для системного администрирования

Такие приложение выступают в качестве незаменимых помощников с точки зрения осуществления управленческих процессов. Питон хорошо подходит для создания приложений системного администрирования, так как с его помощью системные администраторы могут налаживать взаимодействие с операционной системой. Это дает возможность взаимодействовать с ОС, в которой на данный момент времени работает Python.

Бизнес-приложения

Приложение, разработанное на Python, поддерживает практическую гибкость. По этой причине рассматриваемый язык помогает успешно решать задачи, связанные с созданием приложений ERP и коммерции в электронном формате. Вы можете написать классные и функциональные бизнес-приложения под любые бизнес-процессы.

Создание микроблога

На данный момент времени блоги стали распространенным явлением среди пользовательской аудитории, его начинают вести те люди, которые хотят выражать свое мнение о происходящих в мире событиях. Развитие социальных сетей оказало большое влияние на популяризацию микро блогов. Писать блоги на питоне можно абсолютно любые.

Веб-разработка

С учетом того факта, что код Python прост и понятен, он заметно упрощает создание веб-служб и услуг, связанные с разработкой ПО, результатом этого является повышение эффективности процесса. Нельзя забывать, что Python совместим с другими языками, что определяет его гибкость и универсальность. Python в вебе активно используется веб-разработчиками для создания сайтов и различных веб-ресурсов.

Обработка изображений и оптическое распознавание символов

Питон может быстро и эффективно находить объекты и осуществлять обработку изображений. Наличие большого количества библиотек, таких как PyTesseract для OCR (оптическое распознавание символов), TensorFlow для обнаружения объектов и Python Imaging Library (PIL) для обработки изображений помогает разработчикам создавать приложения.

Под решение каких задач не подходит Python?

С помощью Python не получится написать операционную систему, так как у этого языка существуют проблемы с взаимодействием с низкоуровневыми устройствами. Одним из вариантов решения этой проблемы является MicroPython.

Поделиться с друзьями

Основатель сайта. Специализируюсь на веб-дизайне, веб-разработке и обожаю технологии. Рассказываю об актуальных профессиях.

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

• SciPy для научных и технических вычислений.
• Pandas для анализа данных и манипуляции ими.
• Keras для нейронных сетей.
• TensorFlow для машинного обучения, особенно для глубоких нейронных сетей.
• NumPy для сложных математических функций и вычислений.
• Scikit-Learn для работы с разными моделями машинного обучения.

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

• Консольные приложения
• Компьютерное зрение
• Робототехника
• Разработка языков
• Автоматическое тестирование
• Автоматизация
• Анализа данных

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков

Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.

Можно сколько угодно упираться в сухую теорию, но без применения своих знаний на практике научиться программировать невозможно. В этой статье я подобрал несколько проектов для начинающих python-разработчиков. Эти проекты помогут закрепить теорию, применить полученные знания на практике и набить руку в написании кода. Некоторые из них даже можно добавить в будущее портфолио. Я объясню, чем хорош каждый проект, какие навыки и темы он позволяет проработать, а также сориентирую какие библиотеки и технологии можно использовать для его реализации.

Цель данного «топа» – это не создание самого оригинального портфолио и не перечисление уникальных проектов. Цель статьи разобраться в простых вещах, технологиях и темах, которые помогут развить практические навыки программирования. Поэтому не стоит ждать здесь сборку Оптимуса Прайма, программирование Звезды смерти и создание двигателя на китовом жире. Мы пройдёмся по простым, но в тоже время базовым вещам. Ведь как говорил один мой приятель: «Всё великое начинается с малого».

Парсер

Первый проект в списке – парсер сайтов. Это программа, которая просматривает код веб-сайта и получает оттуда какую-то информацию.

Предположим, есть сайт «Авито». Мы можем сделать программу, которая будет «как бы заходить» на Авито; просматривать объявления из раздела «Аренда квартир в Москве» (через программный код на страницах); и записывать в текстовый файл информацию из этих объявлений.

Пусть скрипт пишет в файл ссылку на объявление, контактный телефон, цену и описание. Затем этот файл сортируется по цене аренды, и на выходе мы сможем выбрать самые дешёвые квартиры. Такая программа и будет являться парсером или, как их часто называют, веб-скрапером.

В тренировочно-образовательных целях необходимо всё сделать максимально вручную, но без фанатизма. Поэтому используем модуль requests для работы с сетевыми запросами (для получения кода сайта, регистрации, авторизации). Библиотека BeautifulSoup понадобится для разбора и выдергивания информации из HTML-кода сайта, который мы получили с помощью requests.

Разработка парсера заставит разобраться с тем, что такое, зачем нужны и как работают сетевые протоколы HTTP/HTTPS. Придётся выяснить, что такое HTTP-запрос – из чего он состоит; как работать с GET, POST, PUT, DELETE-запросами; чем они отличаются; как формировать заголовки запросов. Предстоит покопаться со статус-кодами, URL-адресами, схемами авторизации, сессиями, редиректами, прокси и куки-файлами. Параллельно познакомиться с форматом JSON и вникнуть в HTML/CSS-код, семантику и DOM-модель веб-страницы.

Работа с сетевыми протоколами – это фундаментальные computer science навыки, без которых называть себя полноценным программистом немного не справедливо.

Мне кажется, пример с квартирами на Авито идеально подходит для пробы пера. Поэтому попробуйте написать скрипт, который создаст файл с информацией о всех трехкомнатных квартирах, которые продают в твоем городе, по цене, скажем, дороже 3 000 000 рублей.

На скелет подобного проекта можно нарастить мяса в виде подключения базы данных, многопоточного выполнения или вообще превратить парсер в пул Telegram-ботов, о которых мы и поговорим дальше.

Бот

Каждый мужчина должен посадить сына, вырастить дом и построить дерево, а каждый питонист должен сделать хотя бы одного бота для социальной сети или мессенджера.

Бот – это простой проект, но в тоже время, он даст новичку навыки работы со сторонними библиотеками, асинхронностью и, что самое главное, опыт работы со сторонним API.

Однако прежде придётся разобраться, что такое API, вникнуть в понятие синхронности/асинхронности, потренировать понимание ООП, если сделать бота классом, а не просто набором функций.

Масштабировать сложность проекта можно до бесконечности. Например, прикрутить базу данных или заставить бота присылать уведомления, когда изменяются цены в интернет-магазине. Если бот как-то взаимодействует с файлами на компьютере, то придётся параллельно освоить и работу с файловой системой.

В ходе разработки возникнут вопросы: как хранить в проекте секретные данные (токены, пароли), и как разделить бизнес логику приложения. Веcь код, отвечающий за работу непосредственно с площадкой, стоит вынести в один модуль, а код обработки полученных данных в другой модуль. Этим всё не ограничится. В процессе всплывёт ещё много других подводных камней. А это ценный практический опыт, который нам и нужен.

Загрузка (то есть деплой) бота на хостинг по типу Heroku или Google App Engine – уже отдельная история, которая также прокачает твои технические навыки.

Если хочется сделать бота ВКонтакте, то смотрим в сторону библиотек vkwave и vkbottle. Они современные, асинхронные и простые в использовании. Синхронный и уже местами забагованный vk_api использовать не советую.

Для Telegram рекомендую полностью асинхронный Aiogram.

В качестве альтернативы можно использовать модуль pytelegrambotapi. Он попроще и поддерживает как синхронный, так и асинхронный режим работы.

В случае с Discord ботами самым популярным является модуль discord.py (c 9 000 звёзд на GitHub). Он асинхронный, хорошо документирован и прост в освоении. По принципу использования и написания кода похож на Aiogram и vkwave.

Если разобраться, как работать с одной из перечисленных библиотек, то с другими проблем уже не возникнет. Этот принцип справедлив для многих модулей и фреймворков не только языка Python. Об этом я ещё скажу дальше.

Идея проекта попроще: бот, который по запросу присылает случайный фильм из файла или БД.

Вариант посложнее: бот для учёта финансов. Пишешь ему сообщение сколько денег потратил и на что. Он записывает всё в Google-таблицу, БД или Excel-таблицу и ведёт какую-нибудь статистику.

Можно сделать бота, который следит за ценами. Отправляешь ему ссылку на товар. Если на этот товар появляется скидка, бот присылает уведомление.

В случае с ботами всё ограничивается лишь вашей усидчивостью и фантазией. Ковыряйтесь на здоровье!

Веб-приложение (интернете магазин)

Если браться за создание сайта, то это должен быть не блог, не клон Instagram, не онлайн предсказатель будущего, а именно интернет-магазин.

Придётся разобраться с админ-панелью сайта, регистрацией, авторизацией, личным кабинетом, избранными товарами, корзиной, категориями товаров, подключением базы данных, миграциями, разграничением прав доступа, пагинацией, сессиями и кучей всего другого.

В качестве усложнения проекта можно добавить систему оплаты, скидочные промокоды, раздел с лидерами продаж, кеширование, отправку чека на почту или рекомендательную систему, основанную на in-memory СУБД Redis или вообще модели машинного обучения.

А если вы совсем без тормозов, то прикрутите REST API сайта. Для этого потребуется дополнительно вникнуть в вопросы сериализации JSON-объектов, работе с сетевыми протоколами и прочему.

Разработка веб-сайта познакомит вас с паттерном проектирования MVC (модель-представление-контроллер), HTML/CSS и, возможно, JavaScript кодом.

Основываясь на своём опыте, скажу, что для освоения веб-разработки лучше варианта чем Django нет. Django большой фреймворк, в котором по умолчанию есть модули для всего, что я перечислял выше. Кроме того, он базируется на классическом, упомянутом ранее шаблоне MVC (правда там он называется MVT, но не суть).

Изучая Django придётся научиться работать с маршрутизацией, моделями данных, миграциями, контроллерами, шаблонизаторами HTML и ORM (это специальная штука, которая позволяет работать с базой данных без SQL запросов, а через питоновские объекты). Много предстоит поработать с ООП, потому что все модели данных представлены классами. Часто приходится использовать наследование.

Важно, что практически все современные популярные питоновские и не только фреймворки устроены точно также, как Django. Если вы разберётесь с Django, понять, как работает PHPшный Laravel, Jav’овый Spring или Ruby on Rails не составит труда.

Django ORM практически идентичен Eloquent из Laravel, шаблонизаторы тоже плюс/минус у всех похожи, модели и миграции отличаются чисто косметически.

Потом, для расширения кругозора, можно ещё взглянуть на микрофреймворк Flask.

Выбирайте предметную область, которая вам интересна. Любите компьютерные игры – создаём магазин игр, тащитесь по топовому шмоту – вот вам магазин одежды. Короче стараемся получить максимум удовольствия. И едем дальше.

GUI

Разработка приложений с графическим интерфейсом не является основной сферой применения Python. Однако это не значит, что GUI на нем не пишут совсем.

В качестве тренировочного опыта, лично я бы остановился на создании Аудио проигрывателя для компьютера. На функционал не скупимся. Добавляем возможность работать с плейлистами, управление воспроизведением (старт, стоп, пауза, перемотка), стоит добавить анимацию звуковой дорожки, ползунки громкости и т.д. Про уникальный дизайн также не забываем.

Для графики рекомендую использовать фреймворк PyQt, а для работы с аудио библиотеку Pygame.

PyQt – более фундаментальный и сложный графический фреймворк, чем tkinter или pysimplegui. Поэтому обратить внимание стоит именно на него. Тут по аналогии с MVC веб-фреймворками. Разберись с базовыми принципами и дальше проблем не будет. Под базой здесь я подразумеваю концепцию событий (сигналов) и обработчиков событий (слотов).

PyQt также поможет прокачаться в понимании ООП, потому что все графические объекты представлены классами, а наследование используется повсеместно.

Внешний вид элементов в PyQt задаётся в графическом Дизайнере ручками или с помощью CSS-свойств в коде, что делает разработку проще.

По PyQt в Интернете много уроков, есть даже отдельные книги, что также плюс.

Отмечу, что многие графические приложения основаны на шаблоне проектирования MVP (модель-представление-представитель). Это вариация шаблона MVC на котором базируются веб-приложения.

Pygame – простая и популярная библиотека для работы с мультимедиа объектами. Позволяет работать с аудио, видофайлами, а если в ней хорошо разобраться, можно и 2D игру сделать.

Data Science-приблуды

Сферы искусственного интеллекта и Data Science занимают большую часть сообщества Python-разработчиков. Да, проекты подобного рода специфичны и вникать в них всем необязательно. Но не упомянуть о них я не мог.

Анализ данных – гигантская область, в которую входит математика, computer science и программирование. Разбор всех этих тем выходит за рамки данной статьи и заслуживает отдельного цикла.

Как по мне интересный проект – анализ настроения пользователя по его комментарию на форуме, или на вполне конкретном сайте, например, Кинопоиске. Оригинальностью проект не блещет. Но покопаться придётся.

Это задача из сферы обработки естественного языка (Natural Language Processing или NLP). Для работы с NLP стоит обратить внимание на библиотеки: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP. Пара слов о каждой.

NLTK – основная библиотека для NLP, позволяет обрабатывать тексты для классификации, токенизации, стемминга, разметки, фильтрации, работать с семантическими рассуждениями и многим другим. В первую очередь знакомиться именно с этой библиотекой.

TextBlob – обёртка над NLTK, которая предоставляет простой интерфейс для этой библиотеки. Иногда ею просто удобнее пользоваться.

spacy – модуль, который помогает решать спектр задач: от определения частей речи и выделения именованных сущностей, до создания собственных моделей анализа.

Gensim – библиотека тематического моделирования. Позволяет обрабатывать тексты, работать с векторными моделями слов (например, Word2Vec или FastText) и создавать тематические модели текстов.

CoreNLP – модуль для распознавания свойств текста.

Пока далеко не ушли от кино. Вспомним одну из классических задач машинного обучения – разработку системы рекомендаций. Рекомендательная система – это программа, которая будет угадывать предпочтения пользователя в плане выбора фильма. Для её написания придется научиться работать с такими базовыми библиотеками для любого data scientist’а как Pandas, Numpy, Matplotlib и Scikit.

Pandas нужен для обработки данных, NumPy для математических вычислений, Matplotlib позволяет визуализировать данные, то есть строить диаграммы и графики, а Scikit содержит модели машинного обучения и инструменты для работы с ними.

Следующий большой класс задач – компьютерное зрение. Не мудрствуя лукаво, создаём приложение, которое по фото или видео определяет наличие/отсутствие маски на лице человека. Самая ходовая библиотека компьютерного зрения – это OpenCV. Её и предстоит изучать. Также стоит ознакомиться со сверточными нейронными сетями и концепцией deep learning в целом. Обучающие data-сеты для любого из указанных проектов можно спокойно найти в Интернете.

В этом топе, как и в большинстве интернет-подборок, не оказалось из рядя вон уникальных проектов. Почему так? Почему большинство python-каналов переполнено роликами по написанию однотипных ботов, парсеров и скриптов? Все просто! Все перечисленное – это базовые вещи, отвечающие за понятные базовые навыки, через развитие которых необходимо пройти каждому python -разработчику.

Чтобы найти что-то по-настоящему оригинальное, предлагаю поделиться вашими идеями интересных pet-проектов в комментариях.

Знаете, учиться всегда тяжело. А по началу очень тяжело. Но я в тебя верю! Господь тоже в тебя верит! Но на всякий случай, для подстраховки, он создал тебе в помощь Google. Не забывай про это.

P.S. Также есть видеоверсия данной статьи на YouTube.

Что можно написать с помощью Python?

Почему популярность Python растет, а специалисты советуют выбирать его в качестве первого языка? Он стал самым популярным в 2022 году в индексе TIOBE. Джеймс Гавернер, сооснователь RedMonk назвал «питон» основным языком Data Science.

Python — язык программирования для упрощенной работы с базами данных. В этой статье мы разберем, чем он полезен в разных направлениях.

Сферы применения Python

Python — один из основных языков в продвинутой аналитике данных, Data Science, веб-разработке. Он широко используется в тестировании, для оптимизации рутинных процессов, в веб-скрейпинге, DevOps и даже немного в разработке игр.

Python для веб-разработки

У питонистов есть как мощные фреймворки с богатым инструментарием, например — Django, так и более легковесные варианты для малых проектов в виде FastAPI или Flask. «Питон» позволяет полностью выстроить бизнес-логику и, используя готовые решения библиотек, быстро сделать готовый продукт.

Для веб-разработки не нужно высшее образование. Глубоких знаний по математике или Computer Science не требуется. Код на Python понятнее и приятнее, чем любой другой код. А писать его легче.

Использование Python в аналитике

Запустить Excel и делать в нем что-то, было удивлением в 90-х. В 2000 году знание ВПР (Vlookup) делало из вас самого умного человека в компании. После 2010 года преимущество было у тех, кто освоил Tableau или Power BI. Сейчас этим уже никого не удивить.

«Питон» впервые появился в 1990 году. А с 2019 года он стал полностью автономным и независимым языком. На данном языке можно создавать продающие картинки и интерактивные дашборды профессионального уровня. «Питон» лучше многих существующих решений для визуализации в бизнесе, потому что и у него самого, и у библиотек для визуализации открытый исходный код.

Если для вас аналитика — это что-то сложнее, чем подсчет среднего количества, то реализовывать ее в Excel трудно. Только на «питоне» существует целая группа библиотек для продвинутого анализа временных рядов, работы с небольшими табличными данными, Big Data и разнопланового A/B-тестирования. Любой код на нем легко встроить в существующие бизнес-процессы в отличие от дашборда на том же Power BI.

Как использовать Python в Data Science и визуализации данных

Сейчас можно уверенно отделить просто аналитику данных от науки о данных. Задачи аналитиков и дата сайентистов, как и способы их решения, разнятся и идут в разных направлениях. Аналитики чаще работают на бизнес. Проверяют гипотезы, запускают A/B-тестирования, рисуют картинки и компонуют дашборды.

В науке о данных больше исследования, больше объема, больше требований к хард скиллам. Почти все модные слова, которые вы видели в рекламе, из Data Science: машинное обучение, глубокое изучение, искусственный интеллект. При этом, конечно, нужно и процессировать сырые данные, и проверять гипотезы, и создавать картинки.

Датасайентисту картинки нужны для себя, чтобы буквально посмотреть на данные и что-то в них найти. А аналитику чаще важно сделать картинки попроще и меньше, но чтобы они максимально интуитивно воспринимались всеми людьми.

Есть пять основных способов визуализации данных с помощью «Питона»:

• столбчатая диаграмма
• гистограмма
• тепловая карта
• диаграмма размаха
• радиальная диаграмма

Как Python помогает в тестировании

Тестирование очень тесно связано с веб-разработкой. Как правило, автотесты пишут люди, разработавшие сайт. Например — связка Lettuce и Selenium позволит существенно сократить время на отладку проекта.

QA-специалисты отдают предпочтение Python за логичный синтаксис и простоту в изучении. Он отлично подойдет тем, у кого мало опыта в тестировании приложений.

Модульные тесты можно проводить с помощью удобных фреймворков:

Можно ли с помощью Python создавать игры

Существует много игр, которые созданы на «питоне». Есть распространенный миф, что он не годится, чтобы писать серьезные проекты. Но разработчики The Sims 4, World of Tanks, Цивилизация IV, Battlefield 2 точно с ним не согласятся.

Обычно «питон» используется для создания сценариев. Например — он требуется для взаимодействия с персонажем, запуска сцен и обработки событий.

Как Python используют в машинном обучении и научных вычислениях

Благодаря простоте, краткости и большому набору инструментов «питон» стал любимым языком исследователей.

Стабильность и безопасность языка делают его идеальным для интенсивных вычислений, без которых не обходятся ИИ и ОД. Кроме того, богатый набор библиотек поддерживает разработку моделей и алгоритмов.

• SciPy — набор инструментов для научных вычислений
• NumPy — расширение для работы с матрицами и многомерными массивами
• Pandas — библиотека для анализа данных
• Matplotlib — библиотека для создания сложных графиков

Помощь Python в веб-парсинге

«Питон» используется для автоматизации парсинга страниц. Как конкурентов, так и, например, клинических испытаний, отслеживания цен, аналитики, анализа социальных сетей, машинного обучения и других проектов с многочисленным объемом данных. Это называется Data Mining.

Другие направления

DevOps / Data Engineering

Иногда девопса или дажа инженера в команде нет. Его функции может выполнять один человек или целые отделы. «Питон» используется в работе DevOps и инженерии данных, независимо от размера отдела. Он рассматривается как сценарный язык программирования.

Desktop development

На данный момент у Python пять кроссплатформенных инструментов, которые можно использовать написания серьезных приложений для Windows, Linux или Mac. Например — «Тикинтер», PyQt, PyGTK, WxPython.

Практическое использование показывает, что ни один из инструментов не может создавать на 100% кроссплатформенные приложения. Поэтому создание коммерческого десктопа на этом языке программирования — весьма сомнительная затея. Маловероятно, что компании возьмутся за нее.

Особенности Python

Ключевой козырь «питона» — простота. Вам не нужно месяцами изучать неприступный синтаксис, как в C++, или беспокоиться об утечках. Язык делает все сам.

Дополнительные преимущества Python:

• Интерпретируемый язык. Предварительно выполненные программы «питона» — обычные файлы с текстом. Они могут работать на любой платформе, где есть толкователь.
• Доступен и прост. Вы можете использовать его бесплатно, где бы не находились.
• Удобен для новичков. «Питон» хорошо продуман и логичен. Вам не обязательно знать английский. Вам не придется писать тома кода, что значительно ускоряет разработку.
• Быстрая разработка. Веб-разработка на «питоне» в 10 раз быстрее C/C++ и в 5 раз быстрее Java. Это облегчает работу программиста и повышает производительность. Молодые компании выбирают «питон» из-за скорости написания кода. Чем быстрее вы сможете выйти на рынок, тем больше будет ваше конкурентное преимущество.
• Активное сообщество. Количество читателей «питона» огромное, если вы увидите ошибку, то с большой вероятностью найдете решение в Интернете. Скорее всего, кто-то уже сталкивался с подобной ошибкой и выкладывал решение на Stack Overflow.

Растущая популярность «питона» связана с его широкой сферой применения. Он прост в изучении, а некоторые минусы языка, например — производительность, можно нивелировать, используя библиотеки.

Немаловажный момент — питон-разработчики хорошо зарабатывают. Согласно данным HH.ru, в Москве нижний порог заработной платы у новичков — от 60 000 рублей, а у программистов со стажем — от 300 000 рублей и выше. Самое приятное — работу можно найти как в крупных компаниях, так и на фрилансе.

Узнать больше о программе обучения и преподавателях можно узнать на странице курса «Python для анализа данных» .