Что вызвало раскол в сообществе программистов python

Русские Блоги

«Python слишком популярен! Пожалуйста, спасите Java!» Этим утром 90 000 программистов обернулись кругом друзей!

Неожиданно при моей жизни автор может наблюдать процесс «падения повелителя». После официального объявления списка PLPY в апреле Python лег и «выиграл» чемпионат снова, проиграв Java и C.Недавно Stack Overflow выпустила разработчика 2019 года. Отчет о расследовании также подтвердил факт падения короля.

Итак, какие изменения происходят в сообществе программистов в 2019 году? Какой доход? В этом отчете было приглашено 90 000 разработчиков из более чем 147 стран принять участие в опросе, охватывающем множество аспектов базовой ситуации, технологии, работы, сообщества и методологии разработчика. Ниже приведены выводы, которые тесно связаны с вами, набирающим код.

Зарплата Python взлетает, Java52K падает

Суперпопулярность PY стремительно растет за 3 года

Что это значит для программистов?

Ежегодный отчет разработчика Stack Overflow, являющийся популярным техническим сообществом вопросов и ответов в мировом ИТ-сообществе, является крупнейшим и наиболее полным опросом мировых программистов. В этом году исполняется девятый год.

Согласно отчету, Python по-прежнему растет самыми быстрыми темпами в этом году, и в этом году он превзошел Java в рейтинге языков программирования, заняв второе место в самом популярном языке (после Rust), что привело к увеличению заработной платы. :

Язык, используемый самыми высокооплачиваемыми разработчиками мира

** Добро пожаловать в базу обмена технической информацией для новичков: ** 1004391443 В группе есть отличные ответы, ресурсы и исходный код. Если вы не научитесь, решать вам!

Для программистов это означает, что, когда вы выбираете Pythyon, вы, несомненно, выбираете нового повелителя языка программирования, и у этого повелителя в настоящее время есть большое количество вакансий. Тот, кто войдет первым, получит бонус первым.

В прошлую эпоху Интернета мы видели слишком много примеров этого, чтобы дать простое объяснение:Так же, как те, кто выбрал Java более 10 лет назад, и те, кто выбрал Java в 2018 году, дивиденды, которыми они наслаждаются, и совершенствование технологий совершенно разные.По этому поводу, я полагаю, мы с вами в кругу программирования испытываем такие интуитивные чувства. Поэтому, как программистам, наш выбор очень важен. Когда Python уничтожает список,Самая большая возможность должна быть у программиста. Самое интуитивное ощущение — взлетная зарплата!

Мы обошли всю страну в поисках вакансий на Python и, наконец, обнаружили, что самая высокая зарплата в Python находится в городах первого уровня, а средняя ежемесячная зарплата достигает 25 тысяч!

Я был ошеломлен, когда случайно проверил Python на неком Gouwang!

Итак, когда ваше сердце бьется, вы должны понимать, что такого хорошего в новом повелителе Python, чтобы 90% программистов могли следовать своему сердцу?

Можно сказать, что магия Python находится на фоне неба

Пусть 90% программистов подчиняются

Как вы думаете?

Это просто! Python слишком широко используется!

Области, которые могут вызвать большой всплеск, охватывают все аспекты!Большой космический шаттлНАСА использует Python для анализа данных и вычислений в больших масштабах, а такие проекты, как Google Earth, поисковые роботы Google и Google Ads, используют Python для разработки.

Маленький, как встроенная система, Как и ранее очень популярные Raspberry Pi и Douban, они были разработаны с использованием Python. Анализ данных, сканирование, веб-разработка и многие другие позиции также необходимы для крупных компаний!

Код Python прост и понятен, и одно и то же содержимое рассчитывается в соответствии с объемом кода.C ++: Java: Python = 1000: 100: 10, фактически, изучение Python означает, что вы получите новый мощный инструмент в своей библиотеке инструментов! Я не видел программиста, который сказал бы инструментам «нет». Это означает, что рабочая сила значительно высвобождается. Имея больше энергии, вы можете искать больше возможностей для продвижения по службе и повышения заработной платы и преодоления личного лимита, верно?

Какая связь между машинным обучением и Python?

Это еще одна причина, по которой программистам нужно изучать Python. Машинное обучение за последние несколько лет развивается потрясающе, и оно быстро меняет все вокруг нас.

Можно сказать, что Python — единственный способ изучить машинное обучение. Упор страны на искусственный интеллект очевиден.

Оказывается, помимо высокой зарплаты и нехватки людей Python также тесно связан с его будущим. Давайте присоединимся к области Python!

Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?

Всё Python-сообщество надеется, что это не отразится на экосистеме негативно. Но одного этого недостаточно. Мы вот, например, считаем важным поддерживать сообщество и, как одно из мероприятий, проводим большую конференцию под названием Moscow Python Conf++. Там сможем обсудить этот и другие важные вопросы. А пока частично познакомлю вас с Программным комитетом. А задал им несколько вопросов, которые как раз и раскроют взгляды на экосистему, и расскажут о людях лучше их профессиональных достижений.

Кроме заглавного вопроса, спрашивал вот что:

Что порекомендуешь для управления зависимостями?
На чем сейчас лучше всего делать backend?
TensorFlow все так же рулит для Machine Learning, или пора изучать что-то новое?
Почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?
3.x или 2.7?
Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?

Григорий Петров разработчик широкого профиля, технический евангелист Voximplant и один из организаторов сообщества MoscowPython. Любит Python, JavaScript, C++, сеть, юнит тесты и большие проекты. Когда выступает на конференциях, рассказывает про Кошелек Миллера и почему писать софт — это боль.

— Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?
Есть такое выражение: «Коллективный разум очень хорошо думает, но очень плохо принимает решения». Полагаю, если разработчики сумеют договориться о принятии важных решений как можно меньшей группой визионеров, это пойдет языку только на пользу.

— Что порекомендуешь для управления зависимостями?
Я за проверенную временем связку pip и virtualenv. Сейчас очень много новых разработок, но я не вижу, чтобы какая-нибудь из них уже достаточно бы стабилизировалась.

— На чем сейчас лучше всего делать backend?
Очень зависит от задачи. Если нужно быстро сделать одностраничный сайт с админкой и не нужны тысячи хитов в секунду, то Django вне конкуренции. Фронтендная часть по вкусу, я предпочитаю VueJS. А вот если нужен API, высокая нагрузка и другие интересные штуки, то ассортимент становится очень широким и нужно смотреть на требования. Как насчет AIOHTTP?

—TensorFlow все так же рулит для Machine Learning, или пора изучать что-то новое?
В качестве низкоуровневой библиотеки все так же рулит. Google вливает в него бесконечное количество ресурсов, это многое решает. А вот хорошие обертки и высокоуровневые библиотеки сейчас в ассортименте и можно найти что-то прямо «под себя».

— Одним предложением: почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Лучшая в мире документация.

— Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?
Веб вебу рознь. Одностраничную-визитку действительно можно собрать используя Webpack на VueJS, скомпилировать Nuxt и выложить как статику на CloudFlare. А для простой работы с данными отлично подходит GraphQL в сторону Firebase. Для чего-то более серьезного нужен полноценный backend. Я написал «серьезного». Я написал «полноценный». Положите, пожалуйста, ноду обратно на полку. Да, я ее тоже люблю, но еще не время.

— 3.x или 2.7?
Если новый проект — то однозначно 3.x и типы. Если легаси — то надо внимательно смотреть. Не всегда лучшее решение это «давайте все перепишем под последние версии». Действуйте по обстоятельствам.

— Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?
Каждый язык программирования это не только синтаксис и экосистема, но и свой небольшой мир под названием «как здесь принято».

Владимир Филонов тоже один из организаторов сообщества MoscowPython. Любит Python, Erlang/Elixir, асинхронность и TDD. Любит копаться во внутренностях библиотек, а потом рассказывать об этом.

— Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?
Конечно, ответить однозначно сложно. Гвидо всё-таки был главным идеологом языка. С другой стороны, не все его решения были однозначны. Мне кажется, сейчас всё будет зависеть от того, сможем ли мы, то есть всё сообщество Python построить более эффективный процесс принятия стратегических решений.

— Что порекомендуешь для управления зависимостями?
Локально я пользуюсь pip+virtualenvwrapper, но это скорее по инерции. А так я бы рекомендовал pyenv.

— На чем сейчас лучше всего делать backend?
А вот тут зависит от того, для чего этот backend.

Не очень удобно одним и тем же инструментом и гвозди забивать, и гравировку делать. Даже универсальные языки (как Python, например) с одними задачами справляются лучше, а с другими хуже. Но, если говорить об усредненном веб-бэкенде, то я выбираю Python в подавляющем большинстве случаев.

—TensorFlow все так же рулит для Machine Learning, или пора изучать что-то новое?
TensorFlow несомненно рулит. Но не вредно начать учить язык Julia =)

— Одним предложением: почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Если не углубляться в споры об архитектурной зрелости, то я бы сказал, что Python гораздо элегантнее синтаксически и легче воспринимается.

— Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?
Ну, говорят, что и программисты скоро будут не нужны — ИИ сам будет код писать. Но пока и то, и другое — очень сомнительные концепции.

— 3.x или 2.7?
Только 3.x. 2.7 еще, конечно, много лет будет жить в проектах, но это уже legacy. Поэтому нет смысла создавать что-то новое на тупиковой версии языка.

— Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?
Можно ответить и без Python — чем хороший программист отличается от плохого. Мне кажется, главное тут — любопытство. Интерес к тому, как именно работает та или иная технология. Сейчас разработчику предоставляется уйма всего готового — бери и клепай из готовых блоков. И одна из проблем индустрии в том, что многие удовлетворяются этим клепанием, не понимая, как устроен механизм, который они используют. А если надо сделать шаг в сторону от описанных в документации примеров, то начинаются проблемы.

В блиц-опросе поучаствовал не весь Программный комитет, некоторые были так заняты заявками и подготовкой докладов, что не успели ответить. Простим их — для нас же стараются.

Злата Обуховская знакома с экосистемой Python десять лет, за это время попробовала разное: от Data Science до разработки highload-проектов и руководства командами. Преподает в Learn Python, интересуется распределенными системами и построением технических сообществ. Любит поговорить про технологическую культуру, которая должна подпитываться стратегией.

— Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?
Гвидо много сделал для Python, посвятил этому жизнь. Его труд дал плоды, в экосистеме много талантливых людей с сильным видением, которые готовы двигать язык дальше. Получится ли у них организоваться и удачно выбрать направление — вопрос открытый. Дальнейшее развитие языка раскроет потенциал Python-сообщества, каким бы этот потенциал в результате ни оказался.

— Что порекомендуешь для управления зависимостями?
Интересный проект poetry.

— На чем сейчас лучше всего делать backend?
Зависит от задачи.

Для CRUD приложений — это Django.
Для нагруженных API, которые работают с несколькими источниками данных — это асинхронные фреймворки Tornado, aiohttp.
Для сравнительно несложных API с хорошей нагрузкой подойдет Flask.

— Одним предложением: почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Владея Python можно выучить JavaScript, наоборот — сложнее.

— Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?
Зависит от задачи. Везде, где нужно производить обогащение данных в режиме онлайн, или имеет значение скорость ответа и пропускная способность источника данных, backend нужен.

— 3.x или 2.7?
3.x конечно!

— Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?

Александр Хаёров руководит подразделением разработки Ingram Micro Cloud, любит Python и украдкой программирует на нем. А все что касается публичных облаков, Kubernetes, Istio и DevOps/SRE практики — страсть и область безграничного интереса.

— Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?
Гвидо высказался о том, что покидает пост BDFL (Benevolent dictator for life) и это безусловно знаковое событие для сообщества. Но я не думаю, что это негативно скажется на развитии языка в целом. Я ожидаю баталии вокруг новых PEP будут такими же бурными. Шоу должно продолжаться.

— Что порекомендуешь для управления зависимостями?
Сейчас однозначно pipenv, а почему и зачем я недавно подробно рассказывал, смотрите видео тут.

— На чем сейчас лучше всего делать backend?
Определенно на том инструменте, который удовлетворяет вашим функциональным требованиям. Python очень хорош для быстрого старта. Для более требовательных к техническим возможностям случаев есть элегантные asyncio и sanic. Django по-прежнему хорош и привлекает богатством батареек и широким сообществом сочувствующих.

—TensorFlow все так же рулит для Machine Learning, или пора изучать что-то новое?
Я немного далек от темы машинного обучения, но ориентируясь на разговоры в индустрии, TensorFlow точно в обойме, хотя все чаще упоминается Keras. Theano опять же хорошо оптимизирован для пары CPU/GPU и удобен для числовых задач.

— Одним предложением: почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Не JavaScript единым…

— Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?
Конечно, уже не нужен, только никому об этом не говорите.

— 3.x или 2.7?
Тут нет сомнений: версия 3.6.6 — венец творения. Просто поглядите на change log 3.6 и все встает на места.

— Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?
Чистой кармой и прагматичным подходом к реализации поставленных задач, фокусом на бизнес-логике и хлестким юмором.

Иван Цыганов программирует на Python, выступает на конференциях для программистов и тестировщиков. Готовил крупнейшую в России конференцию по информационной безопасности — PHDays. Медленно, но верно собирает себе по-настоящему умный дом.

— Автор Python больше не руководит разработкой. Сделает это язык лучше или хуже?
Язык Python уже не молод, все процессы давным-давно отлажены и отлично работают. Я думаю, что принципиально ничего не изменится, ведь у руля остаются проверенные люди. В любом случае, Гвидо наблюдает за процессом и если начнет твориться безумие — он обязательно вмешается. По крайней мере, я в это верю.

— Что порекомендуешь для управления зависимостями?
Я привык к pip, мне его хватает.

— На чем сейчас лучше всего делать backend?
Если нужно максимально быстро и легко получить работающий прототип — Django, админка из коробки. Потом к нему прикручиваем Django REST Framework и переделываем UI по-человечески.
А в остальных случаях — все зависит от задачи.

—TensorFlow все так же рулит для Machine Learning, или пора изучать что-то новое?
Если тема Machine Learning интересна — полезно следить за всем и пробовать все новое! У меня, к сожалению, подходящих задач не попадалось, поэтому я несколько далек от этой области.

— Одним предложением: почему твоему джуну надо учить Python, а не JavaScript?
Потому что моему джуну придется писать на Python

— Говорят, что в вебе backend уже не нужен. Так ли это?

— 3.x или 2.7?
Только 3, ведь там все самое вкусное. Да и пора бы уже попрощаться со старичком 2.7, он сделал свое дело.

— Чем хороший Python разработчик отличается от плохого?
Стремлением изучать новое.

Проект Python для соблюдения политкорректности избавляется от терминов «master» и «slave»

Гвидо ван Россум (Guido van Rossum) поставил точку в споре, возникшем среди разработчиков языка Python из-за изменений, предложенных Виктором Штиннером ( Victor Stinner), работающим в Red Hat и входящим с число ключевых разработчиков Python. Виктор предложил вычистить код Python от упоминания слов «master» и «slave», так как их использование является неполиткорректным и ассоциируется с рабством и неравноправием. Несколько лет назад некоторые открытые проекты уже затронула череда подобных переименований, например, в Drupal термины «master» и «slave» были заменены на «primary» и «replica», а в Django и CouchDB на «leader» и «follower».

Предложение вызвало бурную дискуссию, которая привела к расколу сообщества на сторонников и противников переименования. Противники мотивировали свою позицию тем, что не следует смешивать политику и программирование, «master» и «slave» лишь термины, значение которых уже устоялось в компьютерной технике и не имеет ничего общего с одобрением рабства. Кроме того, замена устоявшихся терминов неизбежно вызовет путаницу среди разработчиков и может привести к нарушению обратной совместимости. Также упоминается, что одно дело когда какие-то выражения являются оскорбительными или непонятными, но в случае с «master» и «slave» имеет место лишь неопределенно сформированные представления о политической корректности, мешающие использованию простого английского языка.

Несмотря на намерение уйти с поста великодушного пожизненного диктатора, в спор пришлось вмешаться Гвидо ван Россуму и принять конечное решение. Из пяти коммитов, предложенных при обсуждении переименования «master» и «slave» на parent/main/server и child/worker, в кодовую базу принято четыре. Изменения отразятся в релизе Python 3.8. Одно изменение отклонено, так как затрагивает устоявшуюся терминологию UNIX ptys, используемую другими проектами.

Среди принятых изменений:

«master process» заменён на «parent process»;
«master option mappings» на «main option mappings»;
«master pattern object» на «main pattern object»;
В модуле ssl слово «master» заменено на «server»;
Внутренние переменные master_fd, slave_fd и slave_name переименованы в parent_fd, child_fd и child_name;
Опция «—slaveargs» заменена на «—worker-args»;
Функция run_tests_slave() переименована в run_tests_worker().

Среди отклонённых изменений:

В pty.spawn() параметр master_read заменён на parent_read;
Метод pty.slave_open() переименован в pty.child_open(), но вызов pty.slave_open пока оставлен для обратной совместимости;
В os.openpty() и os.forkpty() параметры master_fd/slave_fd переименованы в parent_fd/child_fd;

Дополнение: Сообщество разработчиков СУБД Redis также обсуждает предложение по избавлению от терминов «master» и «slave». При этом, предлагаются более кардинальные изменения, такие как переименование операции «SLAVEOF» в «REPLICAOF» и настройки «slaveof» в «replicaof» (для сохранения совместимости поддержка «SLAVEOF» будет сохранена в виде опции). Поддержка признака «slave» в командах INFO и ROLE пока будет оставлена, так как связана с большими нарушениями совместимости. Но в будущем планируется предложить альтернативу INFO и заменить в ROLE «slave» на «replica».

Обсуждение поднял Сальвадор Санфилиппо (Salvatore Sanfilippo), создатель СУБД Redis, который не считает, что переименование оправданно, но вынужден реагировать из-за давления со стороны политактивистов, призывающих не использовать Redis из-за применения дискриминационной терминологии.

Язык Python: стоит ли учить в 2023 году

Автор: Алина Онюшкина

С 1996 г., популярность языка Python неуклонно растёт. Это отражено в рейтинге популярных языков программирования по индексу TIOBE — в нём питон занимает третье место после языков C и Java.

Разберёмся, в каких областях применяется этот язык и нужен ли пайтон в 2022 г.

Особенности языка

Python — высокоуровневый язык общего назначения. Это значит, что такой язык быстр и удобен в работе, а программы, написанные на нём, просты для понимания программистами. Обычно его используют для веб-разработки, анализа данных, написания скриптов и игр.

Как появился Python

Разочаровавшись в недостатках существовавших в 80-ых годах языков программирования, голландский программист, Гвидо Ван Россум создал новый язык Python. Это должен был быть язык, с которого далёкие от разработки люди могли начать свой путь в программировании

Его разработка началась в 1989 году, и шла на одном энтузиазме, без бюджета и поддержки. Интерпретатор языка был создан всего за несколько недель работы по вечерам. На выбор названия для языка повлияла популярная в то время телепередача «Monty Python», одним из фанатов которых был Ван Россум

Первый прототип был довольно простым: он состоял из виртуальной машины, среды выполнения, парсера и базового синтаксиса. Главной особенностью языка стала его простота и возможность самостоятельного добавления в систему нужных типов объектов — то есть каждый программист мог добавить что-то своё

Коллеги Гвидо из компании CWI оценили прототип языка и начали использовать его для своих проектов, параллельно помогая его дорабатывать. Главная идея, которую преследовал Гвидо Ван Россум в своей разработке — язык должен быть простым и понятным, но иметь достаточную производительность для решения важных задач

Сфера применения

Python используют в сферах от веб-разработки до работы с искусственным интеллектом. Опрос JetBrains выделил пять главных направлений, в которых питон применяется чаще всего.

Веб-разработка

В веб-разработке питон используется для работы с серверной частью веб-приложений. Для этих целей есть несколько известных фреймворков: Flask, Pyramid и Django. Фреймворк — это каркас для разработки приложений, который предоставляет необходимые программисту инструменты для работы.

Курс «Python для веб-разработки» от SkillFactory за девять месяцев вы научитесь делать рабочие веб-страницы, сможете верстать на HTML и CSS, программировать на JavaScript и Python и сможете написать веб-игру с подключением базы данных

Анализ данных

Python — наиболее эффективный язык для работы с большими данными. Для анализа, визуализации и прогнозирования существуют несколько популярных и производительных библиотек. Так Pandas — фундаментальная библиотека питона, которую используют для анализа данных. Для этих целей также подходят NumPy, SciPy, Seaborn, и Matplotlib.

Посмотрите ТОП-3 курсов обучения Python для анализа данных, чтобы начать разбираться в нём уже через два-четыре месяца

Машинное обучение и AI

Машинное обучение и искусственный интеллект часто программируют на питоне. Это удобно делать на простом языке с эффективной производительностью при обработке данных. Питон для машинного обучения использует две популярные библиотеки: Scikit-learn и TensorFlow. Первая пользуется большей популярностью у новичков, так как встроена во многие популярные алгоритмы машинного обучения.

Парсинг, скрапинг и краулинг сайтов

Питон позволяет эффективно извлекать необходимую информацию с веб-сайтов для последующего анализа. Любую интернет-страницу можно исследовать на информацию, а всё что находится на ней — извлечь парсерами. Один из популярных фреймворков для извлечения данных — Scrapy. В основе его работы автономные сканеры с набором инструкций.

Если вы уже уверенно владеете языком пройдите курс «Разработчик Python. Углубленный уровень» от OTUS. Вы усилите свои знания в области дата-инжиниринга и визуализации данных. В качестве выпускного проекта вы создадите веб-сервис, который будет отвечать за планирование количества ресурсов и аппаратных хостов на базе поступающих заявок

Скриптинг

Чаще всего скриптинг используют для написания несложных программ и автоматизации простых задач. Это позволяет делегировать рутинный ручной труд машине. Следует только написать пару десятков или сотен строк кода, а после забыть о нём. Остальную часть задачи скрипт возьмёт на себя.

Почему актуален сегодня

Сейчас язык находится на пике своей популярности, и будет на нём ещё не менее пяти-десяти лет. Вот пять причин, почему питон всё ещё актуален.

Питон перечеркнул миф о сложности разработки. У языка понятный синтаксис, который базируется на английском языке. На питоне легко писать и его легко читать.
Большое количество справочной литературы. Вы не будете испытывать недостатка актуальной информации, потому что её много в открытом доступе — книги, сайты, форумы, видеоролики, платные и бесплатные курсы.
Множество инструментов. Для питона создано множество инструментов, фреймворков и сред разработки, которые позволяют упростить решение многих задач. Можно воспользоваться готовым решением и не тратить время.
Минимализм. Не нужно писать полотна лишнего когда. Динамическая типизация и другие функции языка дают возможность меньше заморачиваться над шаблонностью кода и упрощать его.
Востребованность специалистов. Если вы сейчас начнёте изучать питон, то у вас не будет проблемы, что через пять лет вы останетесь без работы. И став питон-разработчиком легко освоить любой другой язык.

Проблемы языка

Вот основные недостатки, которые выделяют программисты:

Скорость исполнения кода. Его быстродействия достаточно, чтобы покрыть запросы большинства задач, но в сравнении с конкурентами язык отстаёт. Писать что-то высокопроизводительное на одном только питоне не получится — придётся подключать другие языки или пользоваться типизированными расширениями.
Динамическая типизация. Эта функция даёт возможность писать код проще и быстрее, но из-за этого могут возникнуть ошибки времени выполнения — это ошибки, которые генерируются, когда программа находится в запущенном состоянии. Из-за этого часто требуется дополнительное тестирование кода.
Динамические ограничения видимости. Это головная боль многих разработчиков, ведь чтобы оценить выражение, компилятор ищет текущий блок и все вызывающие функции. Это означает, что каждое выражение тестируется во всех возможных контекстах, и на это уходит много времени.
Сложность мобильной разработки. Теоретически, создавать приложения под мобильные устройства на питоне можно. Но для этого есть много более подходящих инструментов, вроде фреймворков Flutter и Iconic.

Но несмотря на ряд проблем языка, программисты закрывают на это глаза, ведь на кону — удобство и скорость работы.

Какие крупные компании используют python

Если вы всё ещё не уверены, нужен ли вам питон, вот список компаний мирового масштаба, которые активно используют этот язык программирования.

Компания положительно отнеслась к языку с самого начала, решив использовать python и C++. С++ используется в компании для задач, где необходима высокая скорость и полный контроль над памятью. В остальных задачах инструментов достаточно python. Сегодня пайтон — один из официальных языков разработки Google.
Известный сервис стриминговой музыки использует python для анализа данных. Чтобы предоставить пользователям рекомендации, Spotify использует большое количество аналитики. В общей сложности сервис использует более 6000 сервисов питона, которые работают одновременно.
Самая популярная компания-поставщик фильмов и сериалов мирового масштаба Netflix использует пайтон для тех же целей, что и Spotify. Питон стал основой для многих сервисов и ПО, так как язык имеет большое сообщество, множество удобных библиотек, а писать на нём код довольно удобно. Язык также используется для анализа данных на стороне сервиса Netflix.

Подведём итоги

Будущее Python — предмет горячих споров и дискуссий в сообществе программистов. Одни уверены, что лучше этого языка нет и не будет в ближайшее десятилетие точно. Другие говорят, что эпоха языка вот-вот пройдёт, как прошла эпоха языка Perl.

Программирование на питоне можно назвать скилом будущего. Будущее индустрии за автоматизацией и упрощением решения задач, а питон предоставляет для этого большие возможности. На этом языке работают самые разные сферы: от веб-программирования до создания игр. И он удобен и прост для первых шагов в программировании.

Cобрали курсы изучения Python для начинающих и опытных — они помогут с нуля научиться программировать, разобраться во фреймворках и библиотеках, начать применять язык для веб-разработки и анализа данных, закрепить навыки на практике и углубить свои знания