Python для чего используется
Что такое Python: чем он хорош, где пригодится и как его выучить
Python — самый быстрорастущий язык программирования за последние несколько лет. Об этом говорит исследование StackOverflow за 2019 год. Давайте разберёмся, за что его любят разработчики и почему мы советуем начинающим программистам попробовать его в качестве первого языка.
Python просто понять и изучить
Вам точно стоит попробовать Python, если вы никогда не писали код, но хотите получить первую работающую программу как можно быстрее. Самый простой пример — программа, которая выводит на экран заданную фразу. Вот как выглядит ее код на трёх разных языках. Сравните количество и понятность строк кода.
“Java” справляется в 5 строк, используем множество скобок.
“C” работает похоже, хоть строк и немного меньше:
Python использует одну понятную строку:
Конечно, это не значит, что так будет всегда. Есть программы посложнее, но в них всё ещё можно разобраться, если немного знать английский. Например, вот программа, которая умеет отправлять электронные письма:
У Python много готовых библиотек для решения задач
Библиотеками в программировании называют инструменты для решения конкретных типов задач. Вот несколько примеров популярных библиотек для Python:
Pygame. Библиотека для создания небольших игр и мультимедийных приложений.
NumPy. Библиотека для работы с искусственным интеллектом и машинным обучением. Используется для сложных математических вычислений.
Pandas. Библиотека для работы с большими данными.
SQLAlchemy. Библиотека для работы с базами данных.
Django, Flask. Библиотеки для разработки серверной части приложений.
Наличие библиотек значит, что под каждую задачу есть свой инструмент. Придумывать что-то сложное с нуля не придется.
Python используют компании-гиганты
Многие известные нам компании и организации используют Python:
Python надолго останется популярным
Скорее всего, вы слышали о машинном обучении и больших данных. Хорошая новость — Python считается лучшим языком программирования для работы в этих областях. Вот что делают с его помощью:
Python-разработчикам готовы платить
По данным калькулятора зарплат на сайте «Мой Круг», средняя зарплата младшего (Junior) Python-разработчика — примерно 60 000 рублей. В зависимости от региона, требований компании и умений кандидата, цифра может меняться. Python-разработчики среднего и высокого уровня (Middle и Senior) получают более высокие зарплаты.
Язык программирования Python: преимущества, недостатки и область применения
Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся 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.
Преимущества Python
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 идёт в разы быстрее, потому что кода здесь куда меньше, чем на других языках. И ещё Python отлично подходит новичкам. Именно с него можно начать свой путь программиста, пройдя практический курс «Python-разработчик» от Skillbox.
Пишет о программировании, в свободное время создает игры. Мечтает открыть свою студию и выпускать ламповые RPG.
Как используется Python
Его можно встретить в вебе и на мобильных устройствах, в приложениях и решениях, связанных с машинным обучением (нейросети и искусственный интеллект), а также в качестве встроенной системы.
Веб-разработка
Чаще всего Python используется в веб-разработке. Для работы с ним подключают фреймворки: Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy и — самый популярный — Django.
Существуют и движки для создания сайтов на Python:
Также на Python пишут парсеры для сбора информации в интернете.
Программы
Хоть язык не компилируется, с помощью него создают десктопные программы. Вот, к примеру, что было разработано на Python:
Мобильные приложения
Мобильная разработка на Python менее популярна. Для 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 серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как:
Несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, на Python в основном пишут скрипты — например, взаимодействия персонажей, запуска сцен, а также обработки событий.
Встроенные системы (embedded systems)
На Python разрабатывают встроенные системы для различных устройств. Например, язык прижился в Raspberry Pi (компьютер размером с карту памяти) и в «Сбербанке» для управления банкоматами.
Еще проекты со встроенной системой на Python:
Язык применяется во встроенных системах станков с ЧПУ, средствах автоматического регулирования (температуры, расхода жидкостей, давления и так далее) и в телекоммуникационном оборудовании.
Создание скриптов
Python подходит для написания плагинов и скриптов к уже готовым программам. Например, для реализации игровой логики или создания дополнительных модулей. Скрипты на этом языки встраивают и 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
Системным администраторам Python нужен 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 прочитать код и найти слабые места. Форматирование в языке — часть синтаксиса.
Научные исследования
В Python есть несколько библиотек, которые пригодятся для проведения исследований и вычислений:
Благодаря библиотекам и простоте освоения языка многие учёные выбирают Python — особенно он популярен у математиков и физиков.
Data Science
Python — один из самых используемых в Data Science языков. На нём пишут алгоритмы программ с машинным обучением и аналитические приложения. С помощью него обслуживают хранилища данных и облачные сервисы.
Также он помогает парсить 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:
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 Python считаются одними из самых медленных.
Приложения для iOS на Swift работают в 8,7 раз быстрее, чем на Python. Реализация PyPy по скорости близка к Java, но в ней есть не все возможности оригинального языка. Python не подходит для задач, требующих большого объёма памяти, — их лучше решать вставками на C или C++.
Сильная зависимость языка от системных библиотек
Из-за этого затрудняется перенос на другие системы. Для этих целей существует инструмент Virtualenv, но и он с недостатками: избыточность полных методов изоляции, костыли, дублирование системных библиотек.
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
700 в Санкт-Петербурге. Это меньше, чем по запросу «Java» (
5500), но больше, чем по запросу «PHP» (
Тенденция в том, что Python медленно забирает позиции PHP с рынка веб-разработки. Хотя на PHP всё ещё написано около 80% всех сайтов в интернете.
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 стажёра 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 — остаётся искать заказы на фрилансе.
Если вас заинтересовал Python, пройдите курс от Skillbox — тут вы не только получите необходимые знания и навыки, но и сможете составить привлекательное резюме и добавить дипломную работу в портфолио.
Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python
Рассказываем, чем хорош Python, сложно ли его учить, где его используют, — и сравниваем Python с Java и JavaScript.
Python — скриптовый язык общего назначения. Скриптовые языки обычно используются для небольших задач, но Python никак не вписывается в эти рамки. В отличие от, например, JavaScript, сфера применения Python не ограничивается веб-разработкой: подробнее мы об этом расскажем ниже.
Этот язык программирования:
В бэкграунде — программирование, французский язык, академическое рисование, капоэйра. Сейчас учит финский. Любит путешествия и Балтийское море.
Для чего его используют
Из самых популярных отраслей — Data Science, автоматизация и веб-разработка. Вот области, в которых используется Python:
Подробнее о применении Python можете почитать здесь: Для чего нужен язык программирования Python.
Легко ли учить Python?
Python — один из лучших языков для начинающих. Он гибкий, почти «всепрощающий», и у него минималистичный синтаксис. В работе на Python вам не придётся беспокоиться о тонкостях работы с памятью и указателями (как, например, в C++), зато вы сможете сразу приступить к программированию в дружелюбной среде. А ещё Python подробно пишет, где у вас в коде ошибка и какая (на английском), — это очень удобно.
Плюсы и минусы Python
Плюсы
Минусы
Какие у Python конкуренты
Стоит ли учить именно Python? И чем он отличается от других языков? Давайте сравним его с Java — ещё одним кроссплатформенным объектно-ориентированным языком, с которым Python соревнуется в рейтингах, и с JavaScript — популярным скриптовым языком для веб-разработки.
Python vs. Java
Python и Java — соседи по рейтингу, и у них есть общие черты: например, поддержка объектно-ориентированного программирования и кроссплатформенность.
Но много и различий.
Типизация
Начнём с формальных различий: в Java, в отличие от Python, типизация статическая. Это значит, что типы переменных прописываются в коде и считываются на этапе компиляции, а некорректная программа просто не запустится. В Python вы сэкономите время разработки (типы переменных не надо обозначать), но об ошибках узнаете уже после запуска программы.
Компиляция
Python — интерпретируемый язык (об этом мы чуть подробнее рассказали выше), а Java использует и компиляцию, и интерпретацию. Благодаря этому Java получает выгоду обоих способов — кроссплатформенность и скорость.
Скорость
Здесь выигрывает Java. Скорость — её большое преимущество, в то время как у Python это одна из слабостей. Например, простое двоичное дерево выполняется в Java в 10 раз быстрее.
Синтаксис и читаемость
Синтаксис Java похож на синтаксисы C и С++. У всех этих языков достаточно строгий и «многословный» синтаксис, и для новичков это минус: вместо того чтобы сосредоточиться на том, что писать, приходится больше думать о том, как писать. Впрочем, от витиеватости языка страдают не только новички. Большая часть работы программиста — это работа с уже написанным кодом, поэтому читаемость очень важна.
В Python синтаксис очень лаконичный, а код минималистичный и хорошо читается.
Применение
Java — лидер в разработке мобильных приложений, а ещё хорошо подходит для десктопных приложений, промышленных программ и программ для корпораций.
Python — замечательный выбор для машинного обучения, автоматизации, искусственного интеллекта и веб-разработки.
Python vs. JavaScript
Типизация
В Python строгая типизация. Как мы писали выше, несмотря на то что это достаточно гибкий язык, у него есть свои границы. В JavaScript слабая типизация: она даёт большую свободу, но из-за этого могут возникать ошибки или просто странные выражения.
Где перспективно и адекватно использовать Python
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.
Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.
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
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.
Почему программисты используют Python
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:
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:
Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.
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:
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.
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:
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.
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:
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
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.