29 Python-проектов, оказавших огромное влияние на разработку


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Python project. Идеи проекта

27.11.2020, 10:16

Подходит ли Python для проекта
На работе планируется внутренний проект: небольшой хостинг видео. Суть проекта: пользователям, в.

Python экспорт проекта в exe файл
Всем привет. Как собрать проект Python в exe файл. Пользуюсь средой разработки Anaconda (Spyder.

Запуск проекта Python в Visual Studio 2020
Здравствуйте форумчане! Пытаюсь начать писать на Python в Visual Studio 2020. Создал проект.

Запуск готового проекта Python через Терминал MacOs X
Добрый день! Я с python никогда не сталкивался, но сейчас возникла необходимость запустить.

Идеи для образовательного приложения с использованием нейронных сетей на Python
Добрый день. Хочу написать образовательное приложение на Python с использованием AI. Хотел бы.

AlexKorablev.ru

Александр Кораблев о разработке ПО, ИТ-индустрии и Python.

Как управляться с большими проектами на Python

Опубликовано 01 июня 2020 в Python

На Hacker News появилась интересная дискуссия о том как управляться с большими Python проектами. Поскольку я причастен к достаточно большому проекту, то я не могу удержаться и не поделиться своим видением на этот вопрос. Я составил список из трех моментов на которые стоит обратить внимание.

1. Обеспечьте себе безболезненную навигацию по коду

В большом проекте навигация по коду и автокомплит сильно упрощают разработку и поддержку. Все что ломает навигацию должно подвергаться сомнению. А это значит, что хитрые конструкции и мета-программирование должны быть очень хорошо обоснованы: без них либо не обойтись, либо очень сложно обойтись. В остальных случаях лучше выбирать более очевидные (в том числе для тулзов) пути.

2. Добейтесь хорошего покрытия тестами

Чем больше тестов, тем лучше. Если после изменений, тесты не проходят — это повод радоваться. Если проходят, надо насторожиться и проверить все ли тесты корректны. CI просто необходим.

Неплохо добавить проверку покрытия тестами. Причем из этой проверки не стоит исключать сами тесты. В них то же может быть приличное количество неиспользуемого кода с которым надо что-то делать.

3. Пользуйтесь type hinting

Во-первых, это отличное подспорье в самодокументировании кода (в Python 3). Во-вторых, это очень хороший способ найти проблемы в интерфейсах функций. Если очень сложно описать что функция принимает и что выдает, то может стоит эту функцию переписать.

Наш проект только готовится переехать на 3-ю ветку питона, так что мы не можем в полной мере использовать type hinting в самих описаниях функций, но мы описываем типы в докстрингах. PyCharm очень сильно помогает в этом.

Этот список — краткий анализ собственного опыта работы на большим проектом на Python. Я не стал включать в него наставления по проектированию архитектуры проекта (компоненты нужно делать слабосвязными и т.п.). Подобные советы, как правило, не очень хорошо работают. Гораздо лучше и проще внедрить то, что легко проверить: не сломалась ли навигация по коду, есть ли тест, есть ли описание типов.

Типичные ошибки при разработке высоконагруженных проектов на Python

На PyCon Poland Вячеслав Каковский сделал интересный доклад, посвященный типичным ошибкам, которые допускают разработчики в процессе сопровождения высоконагруженных проектов, реализованных на Python. В статье собраны наиболее важные тезисы.

1. Использование зависимостей на чистом Python вместо зависимостей, реализованных на Си

Если вы столкнулись с задачей парсинга JSON, обратите внимание на библиотеки Си, которые можно вызывать из Python:

Сделайте собственные измерения производительности.

2. Использование JSON в качестве формата для сериализации по умолчанию

JSON не является самым быстрым форматом для сериализации. Существуют более эффективные решения. Обратите внимание на следующие форматы:

  • MessagePack;
  • Protocol Buffers;
  • Apache Thrift.

Для конфигурационных файлов попробуйте YAML .

3. Использование только Python при создании высоконагруженного проекта

Не ограничивайтесь Python при разработке проекта. Некоторые задачи эффективнее решать за счет использования нескольких языков программирования:

Произведите тонкую настройку производительности Python:

  • Cython;
  • Расширения CPython C/C++;
  • PyPy и CFFI.

4. Использование синхронных фреймворков для задач сетевого программирования

Синхронные фреймворки, такие как Django, Flask или Pyramid неэффективны, если иметь в виду задачи сетевого программирования, в виду следующих особенностей:

  • большое количество конкурентных соединений;
  • многопоточный подход неэффективен из-за накладных расходов;
  • требуется использование выбранной реализации в бекенде:
    • poll;
    • epoll;
    • kqueue.

Используйте асинхронные фреймворки для высоконагруженных проектов: Tornado, Twisted.

Используйте и изучайте asyncio и aiohttp. А также обратите внимание aio-библиотеки, такие как aiohttp, aiopg, aiomysql, aioredis и другие.

5. В кодовой базе не используются потоки и процессы

Используйте потоки, чтобы разделить работу для задач, связанных с вводом-выводом. Например, в Flask.

Используйте процессы, чтобы масштабировать приложения, связанные с вводом-выводом, в рамках одной ноды: gunicorn + aiohttp.

Используйте потоки или процессы для делегирования блокирующих операций в задачах, связанных с процессором: ThreadPoolExecutor , ProcessPoolExecutor .

6. Развертывание нового функционала без нагрузочного тестирования

Перед тем, как развернуть новый функционал, подумайте, как может возрасти нагрузка на проект в следующих ситуациях:

  • увеличилось количество пользователей;
  • увеличилось количество данных;
  • увеличилось количество операций;
  • уменьшилось количество серверов;
  • возникли непредвиденные ситуации.

Определите наиболее затратные и частые операции:

  • вставка данных в хранилище: PostgreSQL, ElasticSearch, Redis;
  • вычисления и другие связанные с процессором задачи;
  • вызов внешних сервисов, таких как S3, например.

Предусмотрите, как операции могут быть запущены пользователями:

  • конечные точки REST API;
  • периодическая обработка собранных данных.

Собирайте показатели, связанные с операциями:

  • показатели StatsD: счетчики, таймеры;
  • показатели ноды в collectd: процессор, память, ввод-вывод.

Создайте инструмент, который имитирует поведение большого числа пользователей:

  • установка сетевых соединений;
  • создание HTTP-запросов;
  • отправка некоторых данных;
  • получение информации с сервера.

PHP, Ruby, Python – краткая характеристика трёх языков программирования

Существует множество языков программирования, предназначенных для выполнения различных задач. Каждый из них характеризуется уникальным набором операторов и особым синтаксисом.

В сегодняшней статье мы рассмотрим три наиболее популярных языка, применяемых в веб-разработке: PHP , Ruby и Python . Мы узнаем, как они выглядят, чем отличаются друг от друга, насколько и среди какой аудитории они популярны.

В итоге вы поймёте, какой язык более подходит для решения ваших задач, какой из них стоит учить:

PHP: самый популярный язык для Интернета

PHP ( Hypertext PreProcessor , препроцессор гипертекста) – язык программирования, исполняемый на стороне веб-сервера, спроектированный Расмусом Лердорфом ( Rasmus Lerdorf ) в качестве инструмента создания динамических и интерактивных веб-сайтов.

Этот язык оказался достаточно гибким и мощным, поэтому приобрёл большую популярность и используется в проектах любого масштаба: от простого блога до крупнейших веб-приложений в Интернете:

Преимущества PHP:

  • является свободным программным обеспечением, распространяемым под особой лицензией (PHP license);
  • легок в освоении на всех этапах;
  • поддерживается большим сообществом пользователей и разработчиков;
  • имеет развитую поддержку баз данных;
  • имеется огромное количество библиотек и расширений языка;
  • может использоваться в изолированной среде;
  • предлагает нативные средства организации веб-сессий, программный интерфейс расширений;
  • является довольно полной заменой проприетарной среды ASP ( Active Server Pages ) от Microsoft ;
  • может быть развёрнут почти на любом сервере;
  • портирован под большое количество аппаратных платформ и операционных систем.

Недостатки PHP:

  • не подходит для создания десктопных приложений или системных компонентов;
  • имеет слабые средства для работы с исключениями;
  • глобальные параметры конфигурации влияют на базовый синтаксис языка, что затрудняет настройку сервера и разворачивание приложений;
  • объекты передаются по значению, что смущает многих программистов, привыкших к передаче объектов по ссылке, как это делается в большинстве других языков;
  • веб-приложения, написанные на PHP , зачастую имеют проблемы с безопасностью.

Проекты, использующие PHP:

  • Zend ;
  • Yahoo ;
  • Facebook ;
  • Google
  • NASA ;
  • W3C .

Популярность:

Согласно Википедии , на 1 января 2013 года PHP был установлен на более чем 240 миллионах веб-сайтов (39% от всего объёма исследованных) или на 2,1 миллионах веб-серверов.

Использование

Скрипты, написанные на языке PHP , обычно хранятся в файлах с расширением .php , которые содержат в себе смесь обычных HTML -тэгов со специальной разметкой: открывающим тэгом :

Ruby: интерпретируемый, чистый ООП-язык

Ruby – динамический императивный объектно-ориентированный язык программирования, разработанный Юкихиро Матсумото . Ruby был создан под влиянием таких языков, как Perl , Eiffel и Smalltalk .

Он характеризуется динамической типизацией и автоматическим управлением памятью. Язык Ruby используется в веб-разработке в составе открытого веб-фреймворка Rails , чаще называемого Ruby on Rails ( RoR ):

Преимущества Ruby:

  • открытая разработка;
  • работает на многих платформах;
  • может внедряться в HTML -разметку;
  • относится к языкам программирования сверхвысокого уровня ( VHLL ), то есть обладает высоким уровнем абстракции и предметным подходом в реализации алгоритмов;
  • реализует концептуально чистую объектно-ориентированную парадигму;
  • предоставляет продвинутые методы манипуляции строками и текстом;
  • легко интегрирует в свои программы высокопроизводительные серверы баз данных ( DB2, MySQL, Oracle и Sybase );
  • благодаря VHLL программы на Ruby хорошо масштабируются и легко сопровождаются;
  • простой и чистый синтаксис значительно облегчает программистам первые шаги в обучении этому языку;
  • имеется простой программный интерфейс для создания многопоточных приложений;
  • имеет продвинутые средства для работы с массивами;
  • возможности языка можно расширить при помощи библиотек, написанных на C или Ruby ;
  • зарезервированные слова могут являться идентификаторами, если это не создаёт неоднозначности для парсера;
  • дополнительные возможности для обеспечения безопасности;
  • встроенный отладчик.

Недостатки Ruby:

  • обучение языку выше начального уровня может оказаться непростым;
  • информационных ресурсов, посвящённых Ruby , явно недостаточно;
  • Ruby менее производителен по сравнению со многими другими языками, применяемыми в веб-разработке;
  • Ruby относительно медленно разрабатывается и развивается.

Проекты, использующие Ruby:

  • Google SketchUp ;
  • 37signals ;
  • GitHub ;
  • Shopify ;
  • Indiegogo ;
  • Basecamp .

Популярность

Согласно официальному сайту Ruby , этот язык входит в десятку наиболее популярных языков программирования. Рост популярности самого языка обусловлен популярностью программных продуктов, написанных на Ruby , в особенности RoR .

Использование

Файлы программ, написанных на Ruby , имеют расширение .rb . Эти файлы можно запустить как скрипты командной оболочки при помощи интерпретатора. Например, учитывая, что интерпретатор Ruby находится в /usr/bin :

Python: язык программирования общего назначения

Python широко применяется как интерпретируемый язык для скриптов различного назначения (хотя существуют и трансляторы языка Python ).

Как и Ruby , Python имеет целью приблизить синтаксис реальной программы, написанной на нём, к описывающему задачу псевдокоду, что позволяет программисту уменьшить объём программы. Идея создания данного языка возникла в конце 1980-х и была реализована Гвидо ван Россумом .

Элегантный дизайн и эффективный, дисциплинирующий синтаксис этого языка облегчают программистам совместную работу над кодом. Python – мультипарадигмальный язык программирования: он позволяет совмещать процедурный подход к написанию кода с объектно-ориентированным и функциональным:

Преимущества Python:

  • открытая разработка;
  • довольно прост в изучении, особенно на начальном этапе;
  • особенности синтаксиса стимулируют программиста писать хорошо читаемый код;
  • предоставляет средства быстрого прототипирования и динамической семантики;
  • имеет большое сообщество, позитивно настроенное по отношению к новичкам;
  • множество полезных библиотек и расширений языка можно легко использовать в своих проектах благодаря предельно унифицированному механизму импорта и программным интерфейсам;
  • механизмы модульности хорошо продуманы и могут быть легко использованы;
  • абсолютно всё в Python является объектами в смысле ООП , но при этом объектный подход не навязывается программисту.

Недостатки Python:

  • не слишком удачная поддержка многопоточности;
  • на Python создано не так уж много качественных программных проектов по сравнению с другими универсальными языками программирования, например, с Java ;
  • отсутствие коммерческой поддержки средств разработки (хотя эта ситуация со временем меняется);
  • изначальная ограниченность средств для работы с базами данных;
  • бенчмарки показывают меньшую производительность Python по сравнению с основными Java VM , что создаёт этому языку репутацию медленного.

Проекты с использованием Python:

  • Yahoo Maps ;
  • Zope Corporation ;
  • Linux Weekly News ;
  • Shopzilla ;
  • Ultraseek .

Популярность

Согласно Wikipedia , Python прочно вошёл в 8 наиболее популярных языков программирования по версии TIOBE Programming Community Index . А если не считать отдельно языки с C-подобным синтаксисом ( C++, C#, ObjectiveC, Java и т. д.), то Python является третьим по популярности языком.

Мастер Йода рекомендует:  Класс для работы с базой данных в PHP

Использование

Интерпретатор python можно использовать как для запуска скриптов, так и в режиме интерактивной оболочки.

Наберите в командной строке:

Потребность в специалистах

Основываясь на анализе Jobs Tractor , учитывающем более 45000 вакансий разработчиков, опубликованных в Twitter за последний год, потребность в программистах такова:

  • PHP – требуется 8238 человек;
  • Ruby – 2937 человек;
  • Python – 1587 человек.

Разумеется, статистика – не единственный фактор, который стоит принимать во внимание при изучении языка программирования.

Какой же язык программирования стоит изучать?

Большинство программистов скажет вам, что вы сможете сделать что угодно на любом из описанных в этой статье языков программирования. На самом деле, лучшего или худшего варианта здесь нет. Все языки хороши. Но при выборе языка стоит ориентироваться на цели, которых вы хотите достичь.

Если вы только начинаете изучать веб-программирование, то после освоения основ языка вы рано или поздно столкнётесь с необходимостью изучения какого-либо фреймворка на его основе. Веб-фреймворки значительно облегчают создание приложений.

Большинство сайтов имеют очевидный набор базовых функций: обработка сессий и авторизация, валидация запросов и т. д. Фреймворк освобождает вас от необходимости переписывать все эти функции заново при создании сайта. Вам как веб-программисту останется спроектировать и реализовать лишь функции взаимодействия сайта с пользователем.

Развитые фреймворки, включающие в себя функции для работы с пользовательскими данными (статьями, темами, постами, фотографиями и т. д.) называются фреймворками управления контентом ( Content Management Framework – CMF ).

Если добавить к этому элементы интерфейса для конечного пользователя сайта, получается так называемая система управления контентом или CMS ( Content Management System ). CMS позволяет получить сайт с прототипом интерфейса и минимальной функциональностью сразу после установки или после определённой настройки, то есть вообще без программирования.

При этом большинство CMS предоставляют программисту как программный интерфейс CMF , так и интерфейс для расширения своей функциональности.

Для PHP разработано много фреймворков и CMS . Вы вполне можете начать работать с какими-то CMS , даже не имея понятия о веб-программировании. Наиболее популярными CMS являются WordPress , Joomla и Drupal .

Для этих систем разработано множество плагинов. Имеются также самоучители и документация, изучив которые, вы можете написать свой плагин к одной из этих систем буквально за несколько дней.

Разумеется, можно заняться изучением менее популярного фреймворка или CMS , но в этом случае ваши шансы найти готовый пример кода или плагин для реализации какой-либо идеи будут существенно ниже.

В случае с Python , из множества фреймворков наиболее популярными являются Django и CherryPy . Они дают наиболее полный набор средств для веб-разработки « из коробки ».


Если вы решили заняться Ruby , то ваш выбор более очевиден: Rails является основным средством веб-разработки на этом языке, хотя существуют и другие, существенно менее популярные фреймворки.

Начинающему программисту стоит учитывать, какой язык программирования обеспечит лучшую поддержку в виде форумов, конференций и документации для начинающих: статей, самоучителей.

Резюмируя сказанное:

  • PHP – лучший язык для создания динамических веб-страниц;
  • Python – универсальный язык программирования, при помощи которого можно делать любые приложения в диапазоне от интернет-сайтов и десктопных приложений до роботов и системных сервисов;
  • Ruby – наиболее высокоуровневый язык, позволяющий вам уделять меньше внимания деталям интерфейса и организации хранения данных, чтобы сосредоточиться на прикладной задаче.

Наш краткий обзор закончен. Надеюсь, он поможет вам сделать свой выбор. Наверняка вы имеете свою, особую точку зрения, с которой мы с удовольствием ознакомимся, если вы оставите здесь свой комментарий.

Данная публикация представляет собой перевод статьи « PHP vs Ruby vs Python: Three Programming Languages in a Nutshell » , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

Пишем простые проекты. Проект #1. Часть #2

Продолжаем писать проект «Страница со статистикой отжимания» с помощью flask + google chart’s.

В этой части дополним шаблон javascript’ом, продумаем и реализуем сохранение/загрузки истории.

Ранее (http://bit.ly/20cxo8i) создан базовый проект flask и html файл с текстом Hiiii.

Структура файлов перед второй частью:

Начинаем вторую часть.

Обращаю внимание что код в цикле этих статей очевидный и простой. Автор не ставит цели писать идеальный код.

Сначала разберемся какие данные есть в проекте и как будем их хранить.

В этом проекте нет разнообразия данных. Одна величина — количество отжиманий в момент времени T. Поэтому хранилище или крутая база данных не требуется — хватит и файла. В файл запишем список (массив) элементов из двух значений — время и количество отжиманий

Дата будет в виде unixtime — т.е. количество секунд, прошедших с полуночи (00:00:00 UTC) 1 января 1970 года — т.е. целое число. Будем вычислять так:

Количество отжиманий тоже целое число.

Формат определен. Теперь начнем сохранять/загружать данные из файла. Для удобства будет использован модуль pickle из стандартной библиотеки.

Модуль pickle позволяет преобразовывать python-объект (переменную) в бинарный формат и обратно.

Это позволит не думать о способе хранения описанной структуры. Достаточно будет сформировать список кортежей, прогнать через модуль и сохранить в файл. Это и сделаем:

Далее страшный код с глобальной переменной 🙂 Это аля домашнее задание — переписать код без глобальной переменной.

На что стоит обратить внимание:

  • модуль pickle. Этот проект пишем под Python3. Для Python2 необходимо написать cPickle
  • rb‘ и ‘wb‘ — буква r означает read, w — write, а буква b — binary. Напомню, что pickle преоразует Python объект в бинарную структуру.

Практика: попрактикуйтесь с этим кодом — запишите данные с помощью функции write, прочитайте с помощью read

Справки: использование модуля six (ставится дополнительно) позволяет упростить написание переносимого кода. (т.е. совместимый с Python 2 и 3)

Поправим код запуска:

Таким образом при запуске сервера в переменной DATA будет статистика отжиманий. Вспомним основную задачу проекта — отобразить статистику об отжиманиях на web-странице. Чтобы передать эти данные на страницу перепишем функцию index():

Что здесь интересного? В функцию render_template добавили аргумент data и передали данные в JSON формате. Название data играет роль. По этому имени будет доступны данные в html шаблоне.

Справка: Формат JSON подходит для web-проектов благодаря поддержке браузерами и простой структуре данных. Про JSON можно прочиать по ссылке

На данный момент с Python-кодом закончим и перейдем к шаблону. Теперь надо отобразить данные.

Заменив текст Hiiiiiiii на << data >>, как можно догадаться, получим отображение переменной json.dumps(DATA) (передали в методе index). Пока DATA пустая (нет файла с данными) можно присвоить какое-то свое значение — попробуйте.

Справка: формат записи << data >> это часть языка движка шаблонов Jinja2. Почитать возможности движка можно по ссылке. Подобный формат синтаксиса используется и в другом веб-фреймворке (django)

Теперь пойдем дальше, визуализируем данные.

Для этого будет использоваться Google charts. Это библиотека для Javascript, которая обладает хорошей документацией и примерами. Разговор про Javascript можно вести долго, поэтому приведу итоговый код и кратко опишу его.

В этом коде происходит следующее

  • В теге head подключаем библиотеки для рисования графиков
  • В блоке

А выглядит это все так:

Итог на данный момент:

  • Есть flask приложение с возможностью сохранять и загружать данные в/из файла. Определен формат данных.
  • Есть страничка, на которой отображается график (пока без данных)

Остается связать эти две части вместе.

На этом прерву эту часть.

Дата 2020-01-29 21:34:30 Категории Пишем web проекты Теги

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.

Основные отличия:

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.

Что выбрать?

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.

Более подробно с различными фреймворками вы можете ознакомиться в статье. Там разобранны 10 самых популярных фреймворков для Python, так что вы несомненно сможете подобрать для своих нужд самый лучший.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

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.

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.

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:

  • нейронные сети;
  • глубокое обучение;
  • метод опорных векторов;
  • random forest.

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. И опять же, все это можно свободно найти в интернете.

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.

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.

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:

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.

В этом и заключается разница между frontend- и backend-кодом.

Python – это не единственный хороший выбор для написания серверного кода. Есть множество других популярных вариантов, среди которых Node.js, основанный на JavaScript.

И чтобы у вас не осталось сомнений по поводу эффективности Python в среде разработчиков, предлагаю прочитать ещё одну статью, где перечислены 29 Python-проектов, оказавших огромное влияние на разработку. Уверен, что среди них вы встретите множество знакомых для себя.

Ещё больше наших статей вы можете прочитать в нашем Telegram канале. А также для вашего удобства все наши статьи собраны и отсортированы в боте. Ищите нас в Facebook и Twitter 🙂

Не web’ом единым: в каких крупных проектах применяется Python

11 августа, 2020 |

Екатерина Шипилова

«Я учусь программировать на Python, что мне с этими знаниями делать дальше», спрашиваете вы. А мы рассказываем в ответ, как используют Python известные компании и проекты.

Екатерина Шипилова
Получайте новые статьи на e‑mail

Пишем о будущем, технологиях и стартапах

Ещё по теме

Не web’ом единым: в каких крупных проектах применяется Python

Как я поборола страх перед программированием

В новом учебном сезоне мы запускаем пятый поток курса «Разработчик на Python». Нас часто спрашивают: «Хорошо, я освою Python. Что дальше? Где именно я смогу применить навыки?». В этом материале мы собрали обзор известных компаний и проектов, которые используют Python в работе.

Часто именно Python рекомендуют начинающим разработчикам в качестве первого языка для изучения, и это вполне объяснимо. Фишка Python — читабельность кода. Именно она обеспечила ему уважение программистов от Токио до Мытищ. Про то, как вообще выбирают язык программирования (и чем так крут Python), мы рассказывали в материале «Python или нет?».

Какие крупные компании используют Python

Начинающих разработчиков интересует, где нужен навык программирования на Python, какие задачи с его знанием можно решать. И вот тут-то начинаются сомнения. В частности, бытует мнение, что функционал Python ограничивается лишь web-программированием. На самом деле, это не так.

Python — универсальный язык. На нём можно написать практически что угодно — от игр до систем управления жизнеобеспечением. На руку популярности Python играет сообщество «пайтонистов» со своей особой философией. Звание участников сообщества носят не только индивидуальные разработчики и небольшие компании, но и целые IT-гиганты.

Например, Python активно используют:

  • Google;
  • Dropbox (святая святых Python-программистов. В компании работает и сам создатель языка Гвидо ван Россум);
  • Netscape;
  • Facebook;
  • Yandex;
  • Microsoft;
  • Intel.

А что насчет крутых проектов и игр, написанных на Python

Попробуем вспомнить известные проекты, в создании которых задействован этот ассемблер:

  • Большая часть кодовой базы самого известного видеохостинга YouTube написана на Python.
  • Начальная версия поискового паука Google — на Python.
  • Десктопный клиент Dropbox — полностью детище Python.

И это ещё не все. На Python написаны:

  • Spotify;
  • Mozilla;
  • Pinterest;
  • Paypal;
  • И даже Instagram.

Также на Python написана Mercurial — система контроля версий, очень серьезная штука.

В Abaqus, системе расчета на прочность, Python применяется как язык для пользователей — чтобы они могли полностью задействовать возможности программы или же автоматизировать расчеты.

Кроме того, большая часть Civilistation IV написана на Python. Использован Python и в Battlefield. Также есть игры, в которых Python задействован для моддинга — создания дополнений к игре сторонними разработчиками или самими игроками. Это, например, Sims IV, World of Tanks. Список можно продолжать.

Почему важно выбирать язык разработки, востребованный крупными брендами

Звучит здорово, но о чем это говорит? Крупные корпорации — значимые для рынка — уверены в жизнеспособности Python и готовы строить вокруг него бизнес. А потому проблема с поиском работы вряд ли возникнет перед теми, кто освоил разработку на Python.

Если вы прониклись скромным обаянием Python или заинтересовались широтой открывающихся возможностей, ждём на курсе «Разработчик на Python». Вы получите навыки web-разработки на всех этапах — от идеи до поддержки уже работающего продукта.

Является ли Python хорошим для крупных программных проектов (а не для веб-сайтов)?

Сейчас я занимаюсь разработкой в ​​основном на C/С++, но я написал несколько небольших утилит в Python для автоматизации некоторых задач, и я действительно люблю его как язык (особенно производительность).

За исключением спектаклей (проблема, которая иногда может быть решена благодаря простоте взаимодействия Python с модулями C), считаете ли вы, что она подходит для использования в производстве автономных сложных приложений (например, для текстовый процессор или графический инструмент)?

Какую IDE вы бы предложили? IDLE, предоставляемый Python, недостаточно даже для небольших проектов, на мой взгляд.

Мы использовали IronPython для создания нашего флагманского приложения для электронных таблиц (код производства 40kloc — и это Python, для которого IMO означает, что loc для каждой функции невелик) в Resolver Systems, поэтому я бы определенно сказал, что он готов для использования в сложных приложениях.

Есть два способа, которыми это может быть не полезным для вас: -)

  • Мы используем IronPython, а не обычный CPython. Это дает нам огромное преимущество — возможность использовать библиотеки классов .NET. Я могу настроить себя на пылающий здесь, но я бы сказал, что я никогда не видел приложение CPython, которое выглядело «профессиональным», поэтому доступ к набору виджета WinForms был для нас огромной победой. IronPython также дает нам преимущество в том, что вы можете легко перейти на С#, если нам нужно повысить производительность. (Хотя, честно говоря, нам никогда не приходилось этого делать. Все наши проблемы с производительностью на сегодняшний день были связаны с тем, что мы выбрали немые алгоритмы, а не потому, что язык был медленным.) Использование С# из IP намного проще, чем писать C-расширение для CPython,
  • Мы являемся магазином экстремального программирования, поэтому перед написанием кода мы пишем тесты. Я бы не писал производственный код на динамическом языке, не записывая сначала тесты; отсутствие какого-либо этапа компиляции должно быть подкреплено чем-то, и, как указывают другие люди, рефакторинг без него может быть жестким. (Greg Hewgill ответ предполагает, что у него была такая же проблема. С другой стороны, я не думаю, что я напишу — или, особенно, рефакторинг — производственный код на любом языке в наши дни, не написав тесты сначала, но YMMV.)

Re: IDE — мы отлично справились с каждым, используя свой любимый текстовый редактор; если вы предпочитаете что-то немного более тяжелое, то WingIDE довольно хорошо оценен.

Вы найдете в основном два ответа на это: ndash; (Да, конечно! Это лучший язык когда-либо!) и другой религиозный (вы должны быть издеваетесь над мной! Python? Нет. это недостаточно зрело). Возможно, я пропущу последнюю религию (Python?! Используйте Ruby!). Правда, как всегда, далеко не очевидна.

Плюсы : он легко читается, включая батареи, имеет множество хороших библиотек для почти всего. Это выразительное и динамическое типирование делает его более кратким во многих случаях.

Минусы : как динамический язык, имеет более худшую поддержку IDE (правильное синтаксическое завершение требует статической типизации, будь то явное в Java или выводимое на SML), его объектная система далека от совершенства (интерфейсы, кто-нибудь?), и легко получить грязный код, который имеет методы, возвращающие либо int, либо boolean, либо объект или какой-либо вид в неизвестных обстоятельствах.

Мой прием – Мне нравится Python для сценариев, автоматизации, крошечных webapps и других простых четко определенных задач. По-моему, это динамичный язык на планете. Тем не менее, я бы никогда не использовал любой динамически типизированный язык для разработки приложения существенного размера.

Скажите – было бы хорошо использовать его для Stack Overflow, у которого есть три разработчика, и я предполагаю не более 30 тыс. строк кода. Для больших вещей – сначала ваше развитие будет очень быстрым, а затем, когда команда и кодовая база будут расти, они замедляются больше, чем с Java или С#. Вам нужно компенсировать недостаток времени проверки компиляции, написав больше unittests, рефакторинг усложняется, потому что вы никогда не знаете, что нарушило ваш отказ, пока вы не запустите все тесты или даже все большое приложение и т.д.

Теперь – решите, насколько велика ваша команда, и насколько велика приложение, как только она будет выполнена. Если у вас 5 или менее человек, а размер цели — примерно переполнение стека, продолжайте писать в Python. Вы закончите в кратчайшие сроки и будете довольны хорошей кодовой базой. Но если вы хотите написать второй Google или Yahoo, вам будет намного лучше с С# или Java.

Боковая заметка на C/С++, о которой вы упомянули: если вы не пишете критичное по производительности программное обеспечение (скажем, массивный параллельный трассировщик, который будет работать в течение трех месяцев с фильмом) или очень критически важная система (скажем, посадочный аппарат Марса, который будет летать три года подряд, и у вас есть только один шанс высадиться или потерять 400 миллионов долларов), не используйте его. Для веб-приложений, большинства настольных приложений, большинство приложений в целом это не очень хороший выбор. Вы умрете отладочные указатели и выделение памяти в сложной бизнес-логике.

PHP, Ruby, Python – краткая характеристика трёх языков программирования

Существует множество языков программирования, предназначенных для выполнения различных задач. Каждый из них характеризуется уникальным набором операторов и особым синтаксисом.

В сегодняшней статье мы рассмотрим три наиболее популярных языка, применяемых в веб-разработке: PHP , Ruby и Python . Мы узнаем, как они выглядят, чем отличаются друг от друга, насколько и среди какой аудитории они популярны.

В итоге вы поймёте, какой язык более подходит для решения ваших задач, какой из них стоит учить:

PHP: самый популярный язык для Интернета

PHP ( Hypertext PreProcessor , препроцессор гипертекста) – язык программирования, исполняемый на стороне веб-сервера, спроектированный Расмусом Лердорфом ( Rasmus Lerdorf ) в качестве инструмента создания динамических и интерактивных веб-сайтов.

Этот язык оказался достаточно гибким и мощным, поэтому приобрёл большую популярность и используется в проектах любого масштаба: от простого блога до крупнейших веб-приложений в Интернете:

Преимущества PHP:

  • является свободным программным обеспечением, распространяемым под особой лицензией (PHP license);
  • легок в освоении на всех этапах;
  • поддерживается большим сообществом пользователей и разработчиков;
  • имеет развитую поддержку баз данных;
  • имеется огромное количество библиотек и расширений языка;
  • может использоваться в изолированной среде;
  • предлагает нативные средства организации веб-сессий, программный интерфейс расширений;
  • является довольно полной заменой проприетарной среды ASP ( Active Server Pages ) от Microsoft ;
  • может быть развёрнут почти на любом сервере;
  • портирован под большое количество аппаратных платформ и операционных систем.

Недостатки PHP:

  • не подходит для создания десктопных приложений или системных компонентов;
  • имеет слабые средства для работы с исключениями;
  • глобальные параметры конфигурации влияют на базовый синтаксис языка, что затрудняет настройку сервера и разворачивание приложений;
  • объекты передаются по значению, что смущает многих программистов, привыкших к передаче объектов по ссылке, как это делается в большинстве других языков;
  • веб-приложения, написанные на PHP , зачастую имеют проблемы с безопасностью.

Проекты, использующие PHP:

  • Zend ;
  • Yahoo ;
  • Facebook ;
  • Google
  • NASA ;
  • W3C .

Популярность:

Согласно Википедии , на 1 января 2013 года PHP был установлен на более чем 240 миллионах веб-сайтов (39% от всего объёма исследованных) или на 2,1 миллионах веб-серверов.

Использование

Скрипты, написанные на языке PHP , обычно хранятся в файлах с расширением .php , которые содержат в себе смесь обычных HTML -тэгов со специальной разметкой: открывающим тэгом :

Ruby: интерпретируемый, чистый ООП-язык

Ruby – динамический императивный объектно-ориентированный язык программирования, разработанный Юкихиро Матсумото . Ruby был создан под влиянием таких языков, как Perl , Eiffel и Smalltalk .

Он характеризуется динамической типизацией и автоматическим управлением памятью. Язык Ruby используется в веб-разработке в составе открытого веб-фреймворка Rails , чаще называемого Ruby on Rails ( RoR ):

Преимущества Ruby:

  • открытая разработка;
  • работает на многих платформах;
  • может внедряться в HTML -разметку;
  • относится к языкам программирования сверхвысокого уровня ( VHLL ), то есть обладает высоким уровнем абстракции и предметным подходом в реализации алгоритмов;
  • реализует концептуально чистую объектно-ориентированную парадигму;
  • предоставляет продвинутые методы манипуляции строками и текстом;
  • легко интегрирует в свои программы высокопроизводительные серверы баз данных ( DB2, MySQL, Oracle и Sybase );
  • благодаря VHLL программы на Ruby хорошо масштабируются и легко сопровождаются;
  • простой и чистый синтаксис значительно облегчает программистам первые шаги в обучении этому языку;
  • имеется простой программный интерфейс для создания многопоточных приложений;
  • имеет продвинутые средства для работы с массивами;
  • возможности языка можно расширить при помощи библиотек, написанных на C или Ruby ;
  • зарезервированные слова могут являться идентификаторами, если это не создаёт неоднозначности для парсера;
  • дополнительные возможности для обеспечения безопасности;
  • встроенный отладчик.

Недостатки Ruby:

  • обучение языку выше начального уровня может оказаться непростым;
  • информационных ресурсов, посвящённых Ruby , явно недостаточно;
  • Ruby менее производителен по сравнению со многими другими языками, применяемыми в веб-разработке;
  • Ruby относительно медленно разрабатывается и развивается.

Проекты, использующие Ruby:

  • Google SketchUp ;
  • 37signals ;
  • GitHub ;
  • Shopify ;
  • Indiegogo ;
  • Basecamp .

Популярность

Согласно официальному сайту Ruby , этот язык входит в десятку наиболее популярных языков программирования. Рост популярности самого языка обусловлен популярностью программных продуктов, написанных на Ruby , в особенности RoR .

Использование

Файлы программ, написанных на Ruby , имеют расширение .rb . Эти файлы можно запустить как скрипты командной оболочки при помощи интерпретатора. Например, учитывая, что интерпретатор Ruby находится в /usr/bin :

Python: язык программирования общего назначения

Python широко применяется как интерпретируемый язык для скриптов различного назначения (хотя существуют и трансляторы языка Python ).

Как и Ruby , Python имеет целью приблизить синтаксис реальной программы, написанной на нём, к описывающему задачу псевдокоду, что позволяет программисту уменьшить объём программы. Идея создания данного языка возникла в конце 1980-х и была реализована Гвидо ван Россумом .

Элегантный дизайн и эффективный, дисциплинирующий синтаксис этого языка облегчают программистам совместную работу над кодом. Python – мультипарадигмальный язык программирования: он позволяет совмещать процедурный подход к написанию кода с объектно-ориентированным и функциональным:

Преимущества Python:

  • открытая разработка;
  • довольно прост в изучении, особенно на начальном этапе;
  • особенности синтаксиса стимулируют программиста писать хорошо читаемый код;
  • предоставляет средства быстрого прототипирования и динамической семантики;
  • имеет большое сообщество, позитивно настроенное по отношению к новичкам;
  • множество полезных библиотек и расширений языка можно легко использовать в своих проектах благодаря предельно унифицированному механизму импорта и программным интерфейсам;
  • механизмы модульности хорошо продуманы и могут быть легко использованы;
  • абсолютно всё в Python является объектами в смысле ООП , но при этом объектный подход не навязывается программисту.

Недостатки Python:

  • не слишком удачная поддержка многопоточности;
  • на Python создано не так уж много качественных программных проектов по сравнению с другими универсальными языками программирования, например, с Java ;
  • отсутствие коммерческой поддержки средств разработки (хотя эта ситуация со временем меняется);
  • изначальная ограниченность средств для работы с базами данных;
  • бенчмарки показывают меньшую производительность Python по сравнению с основными Java VM , что создаёт этому языку репутацию медленного.

Проекты с использованием Python:

  • Yahoo Maps ;
  • Zope Corporation ;
  • Linux Weekly News ;
  • Shopzilla ;
  • Ultraseek .

Популярность

Согласно Wikipedia , Python прочно вошёл в 8 наиболее популярных языков программирования по версии TIOBE Programming Community Index . А если не считать отдельно языки с C-подобным синтаксисом ( C++, C#, ObjectiveC, Java и т. д.), то Python является третьим по популярности языком.

Использование

Интерпретатор python можно использовать как для запуска скриптов, так и в режиме интерактивной оболочки.

Наберите в командной строке:

Потребность в специалистах

Основываясь на анализе Jobs Tractor , учитывающем более 45000 вакансий разработчиков, опубликованных в Twitter за последний год, потребность в программистах такова:

  • PHP – требуется 8238 человек;
  • Ruby – 2937 человек;
  • Python – 1587 человек.

Разумеется, статистика – не единственный фактор, который стоит принимать во внимание при изучении языка программирования.

Какой же язык программирования стоит изучать?

Большинство программистов скажет вам, что вы сможете сделать что угодно на любом из описанных в этой статье языков программирования. На самом деле, лучшего или худшего варианта здесь нет. Все языки хороши. Но при выборе языка стоит ориентироваться на цели, которых вы хотите достичь.

Если вы только начинаете изучать веб-программирование, то после освоения основ языка вы рано или поздно столкнётесь с необходимостью изучения какого-либо фреймворка на его основе. Веб-фреймворки значительно облегчают создание приложений.

Большинство сайтов имеют очевидный набор базовых функций: обработка сессий и авторизация, валидация запросов и т. д. Фреймворк освобождает вас от необходимости переписывать все эти функции заново при создании сайта. Вам как веб-программисту останется спроектировать и реализовать лишь функции взаимодействия сайта с пользователем.

Развитые фреймворки, включающие в себя функции для работы с пользовательскими данными (статьями, темами, постами, фотографиями и т. д.) называются фреймворками управления контентом ( Content Management Framework – CMF ).

Если добавить к этому элементы интерфейса для конечного пользователя сайта, получается так называемая система управления контентом или CMS ( Content Management System ). CMS позволяет получить сайт с прототипом интерфейса и минимальной функциональностью сразу после установки или после определённой настройки, то есть вообще без программирования.

При этом большинство CMS предоставляют программисту как программный интерфейс CMF , так и интерфейс для расширения своей функциональности.

Для PHP разработано много фреймворков и CMS . Вы вполне можете начать работать с какими-то CMS , даже не имея понятия о веб-программировании. Наиболее популярными CMS являются WordPress , Joomla и Drupal .

Для этих систем разработано множество плагинов. Имеются также самоучители и документация, изучив которые, вы можете написать свой плагин к одной из этих систем буквально за несколько дней.

Разумеется, можно заняться изучением менее популярного фреймворка или CMS , но в этом случае ваши шансы найти готовый пример кода или плагин для реализации какой-либо идеи будут существенно ниже.

В случае с Python , из множества фреймворков наиболее популярными являются Django и CherryPy . Они дают наиболее полный набор средств для веб-разработки « из коробки ».

Если вы решили заняться Ruby , то ваш выбор более очевиден: Rails является основным средством веб-разработки на этом языке, хотя существуют и другие, существенно менее популярные фреймворки.

Начинающему программисту стоит учитывать, какой язык программирования обеспечит лучшую поддержку в виде форумов, конференций и документации для начинающих: статей, самоучителей.

Резюмируя сказанное:

  • PHP – лучший язык для создания динамических веб-страниц;
  • Python – универсальный язык программирования, при помощи которого можно делать любые приложения в диапазоне от интернет-сайтов и десктопных приложений до роботов и системных сервисов;
  • Ruby – наиболее высокоуровневый язык, позволяющий вам уделять меньше внимания деталям интерфейса и организации хранения данных, чтобы сосредоточиться на прикладной задаче.

Наш краткий обзор закончен. Надеюсь, он поможет вам сделать свой выбор. Наверняка вы имеете свою, особую точку зрения, с которой мы с удовольствием ознакомимся, если вы оставите здесь свой комментарий.

Данная публикация представляет собой перевод статьи « PHP vs Ruby vs Python: Three Programming Languages in a Nutshell » , подготовленной дружной командой проекта Интернет-технологии.ру

KVERNER

Matlab Simulink Python Java HELP Работы программиста профессионала

Python – оправданы ли перспективы?

Python быстро становится самым популярным языком программирования в мире, а его универсальность и простота использования позволили ему добиться широкого распространения в сфере финансов, став многофункциональным инструментом для количественных аналитиков и других финансовых технологов.

Наука о данных стала широко распространена во всем финансовом секторе, и Python почти всегда являлся её частью уравнения. Можно утверждать, что симбиоз науки о данных и Python привел к значительному росту анализа данных в области финансов, начиная от обнаружения мошенничества и анализа рынка и рисков, с принятием решений в области инвестиций. Однако, как и при любой технологической тенденции, важно понимать ограничения и риски, прежде чем прыгать на подножку.

Итак, почему вокруг Python так много шума? Он действительно оправдывает свои надежды? И что еще более важно, какие риски следует учитывать при работе с этим популярным языком программирования?

Почему Python стал настолько популярным?

Универсальный и простой в использовании.

Простота использования Python не случайна. Разочарованный недостатками других языков программирования, в конце 1989 года Гвидо ван Россум решил создать тот, который будет легко читаться и иметь максимальную гибкость. Синтаксис Python настолько прост в изучении, что даже те, кто никогда не писали код, могут следовать логике. Это позволяет пользователям писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Обширная экосистема с мощными библиотеками.

Python имеет обширный набор библиотек, которые могут сэкономить время и сократить цикл разработки. Библиотеки математики и статистики, такие как NumPy и SciPy, очень хорошо подходят для финансовой аналитики, и когда пользователи добавляют инструменты, такие как Jupyter для интерактивной разработки, Pandas для управления кадрами данных и Plotly для пользовательского интерфейса (UI) и визуализации, Python становится очень мощным инструментом. В частности, Jupyter становится очень продуктивной средой для совместной работы и обмена идеями между командами на веб-платформе.

Эта экосистема является значительным фактором в огромных организациях, повышающих производительность, с Python. Стандартные библиотеки и инструменты позволяют quants сосредоточиться на создании конкурентного преимущества, вместо того чтобы тратить ресурсы на новые базовые функции.

Усиление совместной работы. Эффективность и производительность.

Большой пул ресурсов, доступных для тех, кто использует Python, упрощает и ускоряет работу, а это значит, что многие могут создавать собственные пользовательские аналитические материалы и создавать отчеты без необходимости проходить внутреннюю команду разработчиков или ждать следующего выпуска программного обеспечения. Эта скорость в настройке функциональности повышает гибкость в бизнесе, а также может использоваться для быстрого прототипа новых рабочих процессов и отчетов без необходимости дорогостоящих проектов разработки.

Простота использования и настройки означают, что ряд ролей в организациях использует Python, а не другие языки программирования, поэтому не только традиционные разработчики имеют право голоса в процессе разработки. С Python могут участвовать участники, трейдеры и портфельные менеджеры. Это приводит к расширению сотрудничества и позволяет быстро уменьшать сроки разработки, экономя время и финансовые затраты.

Риски с Python

Хотя есть много веских причин использовать Python, но так же у него есть ограничения. Даже некоторые из преимуществ могут привести к рискам, если их не будут тщательно контролировать.

Легко двигаться, но трудно масштабировать.

Поскольку Python настолько прост в использовании, люди часто создают приложения, не имея при этом надлежащего плана для управления ключевыми областями. Однако без правильных планов, технологий и рамок существует риск того, что проект Python рухнет под собственным весом. Например, при использовании Python в большой организации может быть сложно поддерживать контроль над кодом, различными версиями данных и моделей и у которых есть доступ к приложениям.

Пусть покупатель будет бдителен

Также стоит иметь в виду, что библиотеки, доступные с Python, имеют открытый исходный код, и пользователи должны быть осторожны, какие из них они используют. В отличие от коммерческого программного обеспечения, которое может быть дорогостоящим — централизованное управление кодом или поддержка отсутствует, поэтому важно, чтобы пользователи выбирали библиотеки, поддерживаемые надежным сообществом пользователей. В области науки о данных NumPy и SciPy являются примерами надежных библиотек, и есть много других таких библиотек. Такие библиотеки проверены, высоко оценены и широко используются.

Обновления

К сожалению, отсутствие контроля при реализации кода Python может привести к использованию различных используемых библиотек и функций. Это может представлять проблемы при обновлении, что приводит к сбоям в работе кода и последующим сбоям системы. Например, проблемы могут возникать при использовании Python 2 по сравнению с Python 3 в разных частях организации, а затем могут возникать и при обновлении части своего технологического стека, когда он несовместим со старыми версиями.

Когда обновление не выполняется должным образом, это может привести к простою и дополнительным расходам. Однако этот риск можно смягчить благодаря наличию мощных процессов и средств контроля над выпуском нового кода и управления обновлениями.

Скорость и надежность

Существует общее представление о том, что Python не такой быстрый с точки зрения скорости выполнения, как скомпилированные языки, такие как C ++. Как правило, Python не будет использоваться для тех же задач, что и C ++; он лучше всего используется для интеграции, расширения фреймворков, где скорость не имеет первостепенной важности. Точно так же неотъемлемая гибкость и открытость Python можно считать менее надежной.

Ключевым моментом здесь является то, что Python легко используется в сочетании с другими языками, поэтому в случаях, когда пользователям нужно использовать более структурированный язык, они все равно могут использовать Python для расширения своих усилий в области развития. Это можно сделать эффективно, если у пользователей есть надежный стек технологий и фреймворк, который позволит им сохранить преимущества использования C ++ для критического кода, а также скриптировать его, используя гибкость Python.

Рекомендации по использованию Python

Одна из опасностей внедрения новых технологий — это не полное понимание того, где лежат потенциальные риски, а использование Python во внутренней структуре ничем неотличается. Существенно важно подумать о том, где используется Python и как он развертывается во избежание определённых рисков. Вот несколько ключевых предложений по смягчению этих рисков:

  • Внедрите элементы управления, что бы любой написанный код мог использовать проверенные библиотеки и последовательно использовался во всей организации.
  • Внимательно контролируйте обновления, чтобы обеспечить бесперебойную работу рабочих процессов при выпуске.
  • Используйте Python для расширения и улучшения больших систем, а не для создания систем с нуля. Это может уменьшить цену за ошибку и снизить общий риск.
  • Чтобы максимизировать сотрудничество, убедитесь, что любые усилия в области развития, такие как выплаты, методы отчетности и сценарии, централизованы и доступны во всей организации, а не на машинах сотрудников.

Заключение

Python быстро развивается, следовательно, имеет огромные преимущества в сотрудничестве и экономии времени. С этой точки зрения это очень экономически выгодно. Python позволяет компаниям быть более динамичными и гибкими, устраняя необходимость долго ждать, поскольку разработчики создают новый пользовательский интерфейс или вендоры создают рабочий процесс. Тем не менее, существует компромисс между надежностью внутренних систем и гибкостью использования Python. Открытые и бесплатные библиотеки имеют очевидные преимущества, но могут представлять риски, если версии не контролируются, а обновления не обрабатываются должным образом.

Использование Python может помочь разработчикам и трейдерам легко создавать пользовательские приложения, отчеты и анализы, которые способствуют более эффективному решению в области инвестиций и рискам. Поэтому стоит инвестировать в системы, которые позволяют использовать Python для расширяемости и настройки, а также обеспечивают централизованное моделирование. Этот подход позволит свободным quants и разработчикам увязнуть в простом обслуживании инфраструктуры и дать им больше времени, чтобы сосредоточиться на повышении ценности их бизнеса.

Мастер Йода рекомендует:  Достаточно ли вы умны, чтобы работать в IT
Добавить комментарий