🐍 Примеры использования Python, вдохновляющие на его изучение

Преимущества

Python – интерпретируемый язык. Он не преобразует сразу весь текст программы в машинный код, но годится для создания поразительных вещей. Это сделало Python популярным среди разработчиков и породило множество впечатляющих проектов в самых разных областях.

Научные вычисления и анализ данных

Научные библиотеки

Благодаря обширной библиотечной базе, Python стал важным инструментом в различных исследованиях. На нем часто пишут приложения для обработки научных данных.

Некоторые из наиболее полезных пакетов Python для научных вычислений:

• SciPy – библиотека, используемая учеными, аналитиками и инженерами, занимающимися научными и техническими вычислениями. Она содержит модули для решения задач оптимизации, линейной алгебры, интерполяции специальных функций, а также обработки сигналов и изображений.
• Graph-tool – это модуль для обработки и статистического анализа графиков.
• Matplotlib – библиотека Python для построения 2D-графиков, которая позволяет получать изображения в интерактивных кроссплатформенных средах. С ее помощью создают графики, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок и диаграммы разброса.

Netflix

Netflix использует Python для анализа данных на стороне сервера. На нем написан центральный шлюз оповещений, который обрабатывает предупреждения, а затем направляет их инженерам и разработчикам. Шлюз также подавляет повторяющиеся предупреждения и автоматически выполняет действия, вроде перезагрузки или завершения нестабильного процесса. Это позволяет освободить сотрудников от избыточных вызовов.

FreeCAD

FreeCAD – бесплатная программа для параметрического трехмерного компьютерного проектирования с поддержкой метода конечных элементов. Она предназначена для машиностроения, но расширяется до более широкого круга применений, включая архитектуру или электротехнику. Python используется в качестве языка сценариев внутри FreeCAD. Пользователи могут самостоятельно расширять с его помощью функции приложения.

Из консоли Python или пользовательских скриптов можно выполнять во FreeCAD довольно сложные операции:

• создавать новые объекты;
• изменять существующие;
• изменять трехмерное представление объектов;
• изменять интерфейс FreeCAD.

Машинное обучение

Используемые в проектах AI/ML инструменты и технологии отличаются от применяемых при разработке обычных программ. Для создания приложений AI/ML необходим стабильный, безопасный и гибкий язык, а также способные справиться с уникальными задачами инструменты. Python удовлетворяет этим требованиям, поэтому он так популярен среди профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Простота, согласованность, независимость от платформы, большая коллекция библиотек и активное сообщество делают его подходящим инструментом для этой непростой сферы. Использование Python в решениях искусственного интеллекта включает расширенные вычисления, аналитику данных, распознавание изображений, обработку текста на естественных языках и многое другое.

Skyscanner

Гигант туристической индустрии использует реализованный на Python алгоритм машинного обучения без учителя для оценки авиамаршрутов. Они сравнивают тысячи пунктов отправления и назначения, оценивая каждое из них по 30 различным критериям, чтобы определить потребности пассажиров. Результаты отображаются на панели управления, где можно выбрать любой город вылета и увидеть группы пунктов назначения с их характеристиками.

AiCure

Это финансируемый Национальными институтами здравоохранения и венчурным капиталом медицинский стартап из Нью-Йорка, который объединил искусственный интеллект с мобильными технологиями. AiCure помогает пациентам своевременно принимать назначенные лекарства, используя распознавание лиц, действий и препаратов. Приложение может анализировать состояние пациента, чтобы определить, действует ли лечение.

GPT-2

Генеративный предварительно обученный трансформатор (GPT-2) – это искусственный интеллект с открытым исходным кодом, созданный компанией OpenAI. GPT-2 переводит и резюмирует текст, отвечает на вопросы и генерирует текст для вывода. Проще говоря, это нейросеть, которая умеет работать с естественным языком, полностью написанная на Python.

Веб-разработка

Поскольку для Python есть множество библиотек и специальных фреймворков, он особенно хорош для веб-программирования. В частности, возможности динамической разработки с Django сделали его исключительно полезным инструментом для создания веб-приложений. Фреймворк предлагает стандартные библиотеки, которые существенно упрощают труд программиста.

Google

Google поддерживает Python почти с самого начала: «Python там, где мы можем, C ++, где должны». Это означает, что C ++ используется только там, где нужен императивный контроль памяти и требуется низкая задержка.

Instagram

В 2016 году команда инженеров Instagram хвасталась, что они провели крупнейшее в мире развертывание фреймворка Django. Вероятно, это справедливо и сегодня. С тех пор компания потратила немало времени и ресурсов на поддержку Python.

Визуальные эффекты и gamedev

В Python доступен целый арсенал инструментов и библиотек для разработки игр и визуальных эффектов. С его помощью были созданы, например, Battlefield 2, World of Tanks и Civilization-IV.

Blender

Blender – сложный инструмент для создания трехмерных графических моделей. Используя встроенный интерпретатор Python, в нем можно создавать 3D-игры. Blender поддерживает запись скриптов Python для скульптурных работ с помощью сетки, а также сценарии для создания пользовательских инструментов, прототипирования, игровой логики, импорта/экспорта из других форматов и автоматизации задач. Это позволяет интегрировать с приложением внешние механизмы рендеринга. Выражения Python также можно писать непосредственно в поля ввода чисел.

DeepFaceLab

DeepFaceLab может создавать поддельные изображения и видео, меняя возраст и лица. Чтобы сделать ролики более убедительными, DeepFaceLab позволяет изменить в них речь, хотя для этого требуется знание программного обеспечения для редактирования видео.

Заключение

Это далеко не полный список отраслей и примеров применения Python. Можно, например, вспомнить знаменитый BitTorrent, первая реализация которого была написана именно на Python, а также множество других проектов. Мы надеемся, что эта статья даст читателям некоторое представление о возможностях одного из самых популярных языков программирования. В его изучении всегда помогут статьи «Библиотеки программиста». Удачи!

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.