Идеи проекта Python: начальный уровень
— Создайте генератор кода.
Это может принимать текст в качестве входных данных, заменять каждую букву другой буквой и выводить «закодированное» сообщение.
— Создайте калькулятор обратного отсчета.
Напишите код, который может принимать две даты в качестве входных данных, а затем вычислять время между ними. Это отличный способ познакомиться с модулем даты в Python.
— Напишите метод сортировки.
Учитывая список, можете ли вы написать код, который сортирует его в алфавитном или числовом порядке? Да, Python имеет встроенную функциональность, но посмотрите, сможете ли вы сделать это без использования sort()
— Создайте интерактивную викторину.
Какой ты Мститель? Создайте викторину о личности или рекомендации, которая задает пользователям несколько вопросов, сохраняет их ответы, а затем выполняет какие-то вычисления, чтобы предоставить пользователю персонализированный результат на основе их ответов.
— Крестики-нолики по тексту.
Создайте игру «Крестики-нолики», в которую можно играть как в текстовое приключение. Можете ли вы заставить его печатать текстовое представление доски после каждого хода?
— Сделайте преобразователь температуры/измерения.
Напишите сценарий, который может конвертировать градусы Фаренгейта в градусы Цельсия и обратно, дюймы в сантиметры и обратно и т. д. Как далеко вы сможете зайти?
— Создайте игру на угадывание чисел.
Думайте об этом как о текстовом приключении, но с цифрами. Как далеко вы можете зайти?
— Построить будильник.
Это пограничный начальный/средний уровень, но стоит попробовать сделать будильник для себя. Можно ли создавать разные будильники? Функция повтора?
— Генератор паролей.
Создайте безопасный генератор паролей (https://www.101computing.net/random-password-generator/) на Python.
— Создайте адресную книгу.
Это может начаться с простого словаря Python или стать чем-то вроде этого (https://code-projects.org/address-book-in-python-with-source-code/).
— Обработка фотографий в проекте Python.
В этом уроке Кайли Ин (https://www.youtube.com/watch?v=8ext9G7xspg&t=7534s) вы узнаете, как создать фильтр изображения и изменить контрастность, яркость и размытие изображений. Перед запуском проекта вам необходимо скачать стартовые файлы (https://github.com/kying18/pyphotoshop).
Идеи проекта Python: средний уровень
— Создайте обновленный генератор кода.
Начав с проекта, упомянутого в разделе для начинающих, посмотрите, что вы можете сделать, чтобы сделать его более сложным. Можете ли вы заставить его генерировать различные виды кодов? Можете ли вы создать приложение «декодер», которое читает закодированные сообщения, если пользователь вводит секретный ключ? Можете ли вы создать более сложный код, выходящий за рамки простой замены букв?
— Сделайте свою игру в крестики-нолики кликабельной.
На основе проекта для начинающих создайте версию игры «Крестики-нолики» с реальным пользовательским интерфейсом, который вы будете использовать, нажимая на открытые квадраты. Задача: можете ли вы написать простого противника ИИ, против которого может играть игрок-человек?
— Соберите некоторые данные для анализа.
Это действительно может быть что угодно, с любого веб-сайта, который вам нравится. Интернет полон интересных данных, и если вы немного узнаете о веб-скрейпинге, вы сможете собрать действительно уникальные наборы данных.
— Автоматизируйте часть своей работы.
Это может быть разным, но во многих работах есть повторяющийся процесс, который вы можете автоматизировать!
— Автоматизируйте свои личные привычки.
Вы хотите не забывать вставать каждый час во время работы? Как насчет написания кода, который генерирует уникальные планы тренировок на основе ваших целей и предпочтений? Существует множество простых приложений, которые вы можете создать для себя, чтобы автоматизировать или улучшить различные аспекты своей жизни.
— Напишите приложение для заметок.
Создайте приложение, которое поможет людям писать и хранить заметки. Можете ли вы придумать какие-нибудь интересные и уникальные функции, которые можно добавить?
— Создайте систему уведомлений об обновлении сайта.
Вы когда-нибудь раздражались, когда вам приходилось обновлять веб-сайт, чтобы увидеть, был ли повторно выставлен товар, которого нет в наличии, или чтобы увидеть, были ли опубликованы какие-либо новости? Напишите скрипт Python, который автоматически проверяет заданный URL-адрес на наличие обновлений и информирует вас об их обнаружении. (Однако будьте осторожны, чтобы не перегрузить серверы любого сайта, который вы проверяете — соблюдайте разумный интервал времени между каждой проверкой).
— Воссоздайте свою любимую настольную игру на Python.
Насколько близко вы можете подобраться к оригиналу?
— Создайте обозреватель Википедии.
Создайте приложение, которое отображает случайную страницу Википедии. Проблема здесь в деталях: можете ли вы добавить выбранные пользователем категории? Это может показаться простым, но на самом деле это может потребовать серьезных навыков веб-скрейпинга.
— Тетрис.
В этом уроке вы узнаете, как воссоздать классическую игру «Тетрис». Этот проект использует Pygame и отлично подходит для начинающих разработчиков, чтобы поднять свои навыки на новый уровень.
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.
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.
Разработка приложений с графическим интерфейсом не является основной сферой применения Python. Однако это не значит, что GUI на нем не пишут совсем.
GUI на PyQT5
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.
Сферы применения Python
У Python всегда найдется несколько способов применения, которые заинтересуют даже опытных разработчиков. Что уж говорить о начинающих!
Не нужно быть профессионалом, чтобы начать работу с Python — это его главное достоинство. Синтаксис Python делает код похожим на естественный язык, благодаря чему его легко изучать.
В данной статье будет перечислено все, что можно сделать с помощью Python: от простых приложений, не требующих от разработчика особой подготовки, до продвинутых продуктов, для создания которых нужны знания в других областях, помимо программирования.
Автоматизация
Это самый простой способ применения Python. Не нужно становиться экспертом, чтобы создать простую автоматизацию, которая избавит от выполнения повторяющихся задач.
Достаточно только найти то, что стоит автоматизировать, а затем изучить библиотеки Python, которые помогут выполнить эту задачу.
Что стоит автоматизировать? Да что угодно. Вот лишь несколько сценариев.
- Автоматизация утренних новостей.
- Отправка электронных писем.
- Автоматизация отчетов Excel.
- Сообщения в WhatsApp.
- Tinder.
Вот как я использовал Python для отправки сообщений в WhatsApp.
Написав скрипт для автоматизации задачи, можно запланировать его выполнение на любое удобное время. Забудьте о том, чтобы выполнять скучные задачи вручную!
Если вы еще не определили для себя отправную точку, стоит начать с веб-автоматизации. Существует множество сайтов, которые можно автоматизировать с помощью одной библиотеки Python — Selenium.
Веб-скрейпинг
Веб-скрейпингом называется сбор данных с сайтов. Это навык, которым должны обладать аналитики данных и специалисты по исследованию данных. Но его можно использовать в любой области, где есть потребность в данных.
Веб-скрейпинг — это техника, которая заключается в создании скрейперов (автоматических ботов), извлекающих миллионы точек данных из интернета. Это похоже на копирование данных с сайта и последующую вставку их в электронную таблицу. Однако, если на выполнение такой задачи вручную могут уйти часы, то веб-скрейпер справится за пару минут (или секунд).
В этом 3-минутном видео (на английском языке) показано все, что нужно знать о веб-скрейпинге.
Вот как выглядит этот процесс (все действия выполняются ботом, данные автоматически извлекаются и печатаются в текстовом редакторе Python).
В Python можно скрейпить сайты с помощью таких библиотек, как Beautiful Soup, Selenium и Scrapy.
- Beautiful Soup — простая в освоении библиотека, но у нее много ограничений.
- Selenium — это библиотека для автоматизации веб-процессов, которая может скрейпить сайты на JavaScript, но особой скоростью не отличается.
- Scrapy — надежный фреймворк со множеством функциональных возможностей, который работает быстрее, чем две другие библиотеки.
Анализ данных и наука о данных
Данные — одна из самых ценных элементов интернета. Некоторые даже называют данные “новой нефтью XXI века”.
Даже если это не так, невозможно отрицать то, что в интернете и у крупных организаций хранится огромный объем данных. По прогнозам IBM, в 2020 году глобальный объем данных достиг 35 зеттабайт.
При наличии такого количества данных растет спрос на профессионалов, способных работать с ними и извлекать из них пользу. Именно здесь в игру вступают аналитики и специалисты по исследованию данных.
При анализе данных Python помогает в процессах их очистки и обработки, а также при создании визуализаций. Для этого используются конкретные библиотеки Python — Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn.
Специалисты в сфере науки о данных обычно используют Python для разработки моделей машинного обучения, которые предсказывают результаты на основе переданных данных.
Информация об использовании Python в науке о данных, изложенная в 5-минутном видео:
Поскольку машинное обучение часто применяется в науке о данных, следует изучить sklearn — базовую библиотеку для машинного обучения на Python. Она является основой для других продвинутых библиотек Python, таких как TensorFlow и Keras.
Вот примеры моделей, которые можно построить с помощью машинного обучения:
- обнаружение фейковых новостей;
- выявление мошенничества с кредитными картами;
- прогнозирование оттока клиентов.
Веб-разработка
С помощью Python можно даже создать собственный сайт!
У Python есть несколько фреймворков, таких как Flask и Django, которые позволяют разрабатывать бэкенд сайта. Конечно, для создания фронтенда все равно придется использовать HTML, CSS и JavaScript. Однако вам не о чем беспокоиться, поскольку HTML — очень простой язык, а использование Bootstrap позволит не создавать код CSS и JavaScript с нуля.
Многие сайты используют Python для разработки бэкенда, например Reddit.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Машинное обучение — это направление ИИ, которое позволяет машине автоматически обучаться на основе прошлых данных без явного программирования.
Для этого одного Python недостаточно. Здесь потребуются знания по линейной алгебре, исчислениям и многим другим областям. При этом в Python можно использовать такие высокоуровневые библиотеки, как Numpy, Pandas, PyTorch и TensorFlow, которые возьмут на себя всю математическую работу, связанную с моделью машинного обучения. Ваша задача будет заключаться в том, чтобы понять результаты и принять наилучшее решение, используя аналитические навыки.
Вот наиболее популярные реализации машинного обучения:
- самоуправляемый автомобиль Google;
- системы рекомендаций от Amazon, YouTube и Netflix;
- обнаружение мошенничества.
Конечно, это продвинутые приложения. Чтобы погрузиться в машинное обучение и искусственный интеллект, нужно иметь прочную основу в исчислении, линейной алгебре и знать библиотеки Python, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib и PyTorch.
После ознакомления с основами машинного обучения можно изучать более продвинутые библиотеки Python, такие как TensorFlow и Keras.
Как только вы приобретете базовые навыки, перед вами откроются безграничные просторы!
Вы можете использовать эти знания для специализации в более продвинутых темах, таких как обработка естественного языка (NLP), искусственный интеллект (AI) и глубокое обучение (DL), и даже бросить вызов самому себе, решая проблемы беспилотных автомобилей!
Чего не следует делать с Python
В Python есть сотни библиотек, но это не значит, что они являются оптимальным решением для всех задач.
В ряде случаев придется выбрать более удобный, популярный и подходящий для определенной области язык программирования. Убедимся в этом на конкретных примерах.
Разработка игр
В Python есть библиотеки для создания игр, например Pygame. Однако это базовая библиотека для простых разработок вроде “Змейки”, но когда дело доходит до создания надежной игры со множеством функций, Pygame недостаточно.
Если вы серьезно относитесь к разработке игр, освойте такой язык, как C++. Это самый популярный язык для создания игровых движков с должным уровнем графического дизайна, моделей физической среды, звуковых эффектов и игровых ботов, управляемых искусственным интеллектом.
Другие языки, рекомендуемые для разработки игр: C#, JavaScript и Java.
Десктопные приложения
В Python есть библиотеки для создания приложений с графическим интерфейсом пользователя (GUI). Одна из них — Tkinter. Это стандартный графический интерфейс Python, позволяющий создавать приложения, подобные приведенному ниже.
Как и при разработке игр, такие языки, как C++, C# и Java, являются более популярными для создания таких приложений.
Сферы применения языка Python
Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.
На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.
Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.
Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.
На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.
Web-разработка
На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.
На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.
Графический интерфейс
Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.
Базы данных
Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.
Системное программирование
Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.
Сложные вычислительные процессы
Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.
Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.
Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.
Машинное обучение
Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.
Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.
Автоматизация процессов
Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.
Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.
Игровая индустрия
Зря многие люди недооценивают геймдейв, ведь именно благодаря нему появилось так много гаджетов, разработок и значительно улучшилась графика. Конечно, для крупных проектов Python вряд ли подойдет, его инструментарий в данной области несколько ограничен, но для фанатов этого языка собрать небольшие приложения и инди-игрушки — не такая уж и сложная задача. Для мультиплатформенных игр лучше всего подойдет движок Unity, управляемый с помощью языка C#. Этот инструмент как раз и создан для таких целей.
Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.