язык пайтон для чего используется

Python — что это такое

Python — это язык программирования, который любят разработчики по всему миру. Его нередко советуют для изучения начинающим специалистам в качестве первого языка. В этой статье мы подробно расскажем о Python: для чего он нужен, где его используют, опишем особенности, преимущества и недостатки данного языка программирования.

Для чего нужен язык программирования Python

Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube, Инстаграм и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.

История создания

Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».

Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.

Возможности языка

Как мы писали ранее, Python применяют в различных сферах. Разработчики со всего мира полюбили этот язык программирования за множество возможностей.

Преимущества Python

Недостатки Python

Это 2 главных минуса языка программирования Python: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти недостатки являются связанными между собой, и решение последней проблемы автоматически откроет двери для устранения первой.

Где используют Python

Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже.

Изучение Python: с чего начать

Во-первых, изучите туториал на официальном сайте Python. В нем есть множество полезной информации, однако новичку могут быть непонятны некоторые моменты. Поэтому такой с такого метода рекомендуем начинать изучение специалистам с опытом программирования на других языках.

Во-вторых, пройдите курсы. Начните с бесплатных видеоуроков на YouTube. Множество специалистов безвозмездно делятся знаниями и простыми уроками. Для глубокого изучения языка можете приобрести и платные курсы, которые длятся несколько месяцев, а в конце вам будет доступна стажировка в реальной компании.

В-третьих, больше практикуйтесь. Начните писать простые программы. Теория и практика — это совершенно разные вещи в программировании.

Таким образом, Пайтон отлично подойдет для начинающих специалистов. С помощью этого языка вы сможете реализовать практически любой проект. Надеемся, наша статья была для вас полезной. Если у вас возникли вопросы, задавайте их в комментариях — специалисты постараются ответить на них как можно быстрее.

Источник

Где перспективно и адекватно использовать Python

В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.

Что ты можешь сделать на Питоне

Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.

Микроконтроллеры (весьма сомнительно)

Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.

Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.

Девопс (адекватно)

Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.

Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.

Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.

Тестирование (адекватно)

Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.

Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.

Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.

Desktop development (сомнительно)

В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac

Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).

Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.

Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка

Mobile Development (весьма сомнительно)

Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.

Источник

Кому и для чего нужен Python?

Эксперт в разработке ПО.

Эксперт в Python и Django.

Эксперт в Frontend, Data Science. Ментор, автор курсов в SkillFactory.

Python — язык с низким порогом входа и нотками дзен-буддистской философии. Он нужен не только разработчикам: математики и физики оптимизируют с помощью него работу с данными и графикой, дизайнеры могут писать на нем скрипты в 3D-редакторе, а архитекторы генерировать сложные структуры. Он нужен во всех IT-сферах: от системного администрирования до Data Science, но главное — его совсем несложно выучить. Рассказываем, что еще нужно знать о языке вместе с менторами курсов SkillFactory Семеном Березовским и Анной Агабекян.

Год появления: 1994

Популярность (индекс TIOBE, март 2021): 3 место

Кратчайшая история создания Python

Сотрудником Центра математики и информатики Гвидо ван Россум начал работать над Python в конце 1980-х годов в Нидерландах. Предназначение языка, по задумке автора — повышение продуктивности разработчиков С и С++ в тех случаях, когда их «родные» языки неэффективны. Язык должен был стать для них вторым, более простым инструментом в решении задач, которые можно решить один раз и потом автоматизировать. При этом Python также удалось развить концепцию своего предшественника, ABC, и стать языком, которому было легко обучить пользователей недавно появившихся персональных компьютеров.

Параллельно с созданием языка Гвидо ван Россум читал сценарии британского комедийного сериала BBC 70-х годов «Летающий цирк Монти Пайтона». Нидерландец хотел придумать для своего детища короткое, уникальное и немного загадочное имя — подошло название любимого сюрреалистичного скетч-шоу. В FAQ языка говорится, что для разработки на Python вовсе не обязательно разделять эту любовь к абсурдному британскому юмору (однако она может помочь).

Python стал быстро распространяться в сообществе новоявленных разработчиков благодаря своей простоте, что принесло Гвидо ван Россуму широкую известность. После он успел поработать с такими гигантами, как Google и Dropbox, и вышел на пенсию, перестав быть «великодушным пожизненным диктатором» проекта (это прозвище — должность, в шутку присвоенная ему коллегой на заре становления Python-сообщества). Пенсия продлилась недолго — в конце 2020 года он объявил в своем твиттере, что присоединился к подразделению разработки компании Microsoft.

А мне нужен Python?

Семен Березовский: «В первую очередь, популярность Python касается, конечно же, машинного обучения и работы с большими данными. В этих областях Python зарекомендовал себя как один из лучших инструментов. Во-вторых, это конечно же веб-приложения. Все мы используем тот же Instagram, написанный на Django, — фреймворке для разработки веб-приложений на Python (который и сам написан на Python).

Python популярен в веб-разработке, поскольку прекрасно подходит для небольших и средних проектов: авторы стандартной библиотеки и многочисленные разработчики Python-сообщества создали пакеты для работы с популярными форматами данных: почтой, базами данных, графикой, сетью и вебом. В то же время, Google использует его для поиска (на Python написан ИИ RankBrain, ранжирующий поисковую выдачу), на нем работает YouTube, Reddit и Dropbox. Fullstack-разработчик, который знает React или Angular для создания пользовательских интерфейсов, может в одиночку написать полноценный сайт, сервис или бизнес-приложение. Бизнес-логика, взаимодействие с базой данных, API — для их реализации подойдут разные языки, и выбор разработчика может пасть на Django, FastAPI или другой популярный и мощный фреймворк на Python.

Python нужен не только программистам: у математиков и физиков язык популярен, потому что делает более удобной работу с графикой и многомерными данными и их анализ; при этом специализированные библиотеки содержат модули на C для большего быстродействия. Помимо применения в научной визуализации, Python также очень сильно облегчает работу дизайнерам: на Python можно писать скрипты в редакторе 3D-графики Blender, автоматизируя все — от рисования моделей до анимации. В другом редакторе для трехмерной графики Rhino архитекторы могут генерировать с его помощью различные сложные структуры.

Анна Агабекян: «Python широко распространен во многих сферах: от системного администрирования до Data Science. Особенно в данный момент он популярен в Data science, машинном обучении, анализе данных и визуализации».

Как и было задумано Гвидо ван Россумом, язык повсеместно используется для автоматизации. На многих компьютерах он установлен по умолчанию и конкурирует с Bash на Linux и PowerShell в Windows в удобстве написания скриптов для выполнения рутинных действий по администрированию операционной системы. Сценарии для компьютерных игр World of Tanks и EVE Online или графических редакторов Blender и GIMP тоже пишутся на нем.

Основные области использования:

— скрипты для игр (World of Tanks, EVE Online);

— веб- и мобильные приложения (Instagram, Reddit, Dropbox);

— Data Science (машинное обучение, аналитика);

В работе с большими данными, машинным обучением и нейросетями по популярности и удобству у Python, кажется, нет равных. С его помощью техногиганты анализируют предпочтения в кино (Netflix) и музыке (Spotify), предлагают покупки (Amazon) или агрегируют такси (Uber).

Кроме того, алгоритмы распознавания образов активно используются археологами, а ученые из DeepMind (стартап Google) написали на нем ИИ AlphaFold, решивший проблему биоинформатики, над которой человечество билось целых 50 лет.

Плюсы и минусы

Python — универсальный инструмент. Он был задуман как язык, который можно легко расширять, дописывая собственные модули и функции. Он может выполнять одни и те же действия на различных операционных системах без переписывания программ под них. Если раньше для работы с графикой, разными форматами файлов, системными и сторонними библиотеками требовалось изменение кода и модели программирования, то с Python эта необходимость отпадает.

Одно из главных преимуществ языка — низкий порог входа. Отсюда и большое сообщество питонистов, которое, если что, всегда поможет с вопросами. Один из главных недостатков — это высокоуровневый язык, поэтому у программирования на нем есть ограничения, например, по доступу к оперативной памяти или процессору.

Главный минус этого языка заключается в том, что программы на нем работают медленно и очень требовательны к памяти устройства. И даже ускорить их многопоточностью (параллельным выполнение операций) нельзя, такой возможности у Python нет. Тем не менее, язык продолжает быть одним из самых востребованных и стабильно попадает в топ-10 индекса TIOBE (рейтинг формируется на основе поисковых запросов, включающих упоминание языков).

Сложно ли учить Python?

Анна Агабекян: Впервые я познакомилась с Python, когда работала репетитором по программированию для школьников и детей. Мне кажется, что объяснение алгоритмов и синтаксиса на примере Python больше к подходит для старта программирования, чем, к примеру Pascal.

Главное для изучения языка — интерес, желание и наличие логического мышления. А еще практика, практика и еще раз практика — без нее никуда. Нужно посвящать кодингу каждый день, и представлять себя спортсменом, который готовится к чемпионату на тренировках.

У Python низкий порог входа, потому что его синтаксис более понятен для новичка, а сам код выглядит логично и лаконично. К недостаткам относятся простота языка (хотя, на первый взгляд, это преимущество). Так, у программистов, привыкших к простому синтаксису, часто возникают трудности при переходе на более сложные языки, такие как Java”.

Семен Березовский: «C Python я познакомился, когда совсем исчерпал мотивацию программировать на PHP и думал, куда двигаться. Мой друг посоветовал мне этот язык. Это наверное самый легкий язык программирования, который я изучал или с которым работал. Как и любой другой язык, он требует логического склада ума и уверенных навыков обращения с компьютером. Лично мне в нем нравится разносторонность вкупе с простотой. После него учить языки намного проще, вы легко освоите на нем основы программирования».

Fullstack-разработчик на Python

Освойте программирование и разработку на Python с нуля. После обучения наш карьерный центр поможет вам подготовиться к собеседованию и предложит несколько вакансий на выбор. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Бонус: дзен Python

Разработчики языка Python придерживаются определенной философии программирования — «The Zen of Python». Тим Петерс, один из разработчиков Python и автор «Дзена Python», сформулировал ее принципы в виде 19 коротких афоризмов.

Афоризмы вписаны в так называемый PEP (Python Enhancement Proposals, предложения по улучшению Python). PEP — это документы, при помощи которых любой разработчик может предложить внести в язык правки. И еще в них задокументированы уже внесенные правки или рекомендаций (например, по оформлению кода).

Пасхалка: если выполнить команду «import this» в строке интерпретатора, то вы увидите эти тезисы философии Python. Вот они:

Текст: Александр Белозеров
Эксперты: Семен Березовский, Анна Агабекян

Источник

Почему программисты используют Python

P ython — привлекательный язык программирования, который стремительно набирает поклонников по всему миру. Достаточно открыть любой рейтинг популярных и актуальных языков (например рейтинг от TIOBE ) и увидеть, что «Питон» стабильно находится в тройке лидеров списка.

Что уж говорить — американские пользователи гуглили слово «Python» чаще, чем «Ким Кардашьян», а российские интернет-серферы искали «змею» чаще, чем «Тимати».

Python — это уникальное совмещение простоты и мощи

Такое способен продемонстрировать далеко не каждый инструмент для программирования.

Где используется язык Python

Мировой размах применения обусловлен не только синтаксисом и мощью, но и философией языка. Принципы Python доступны каждому — достаточно ввести в любом интерпретаторе код import this и узнать основные положения, которые лежат в основе «Питона».

Возможности Python опробованы десятками организаций.

Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:

Как видно, возможности Python используются в решении разносторонних задач. Рядовые пользователи Всемирной сети обожают YouTube, который частично написан на языке Python, в то время как гиганты информационных технологий Intel или IBM активно используют «змею» для тестирования и исследований.

Помимо указанных организаций, алгоритмы Python также используются в следующих брендах:

Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.

Что можно написать на Python

Чрезвычайная гибкость Python позволяет использовать язык программирования во многих областях человеческой деятельности. Python как профессиональный инструмент актуален в следующих отраслях:

В 2021 году, компания JetBrains провела опрос — для каких задач программисты используют Python? Лидирующие места занимают — веб разработка, анализ данных, машинное обучение, программирование скраперов и системное администрирование.

Возможности языка отнюдь не ограничиваются перечисленными сферами. Начинающим программистам и рядовым пользователям нет нужды изучать машинное обучение, чтобы удостовериться в пользе Python.

Вещи, которые будут полезны каждому и которые может создать любой человек на Python:

Постоянное создание и переименование файлов, обновление электронных таблиц — от такой скучной работы никто не застрахован. «Питон» может выполнять все процессы за пользователя, оставляя последнему только чистое творчество.

Профессиональные области использования языка Python стоит рассмотреть подробнее. Явное лучше, чем неявное.

Девопс

DevOps — технология взаимодействия специалистов по разработке со специалистами по информационно-технологическому обслуживанию + взаимная интеграция их рабочих процессов. Около 30% всех вакансий по Development and Operations требуют знания «Питона». «Змеиный язык» сместил Perl и стал лидером в отрасли. Девопс требует четкого сценария, и язык программирования Python — идеальный инструмент для такой работы.

Тестирование

Королем тестирования остается Java, но Python постепенно захватывает все больше жизненного пространства. Адекватный специалист должен владеть обоими инструментами для правильной и всесторонней автоматизации тестирования. Данную особенность прекрасно понимает Google, который активно использует Python в своей деятельности.

Скраппинг

«Питон» оснащен всем необходимым для веб-скраппинга: библиотекой Requests, фреймворком Scrapy и специальным АПИ для Selenium. Возможности языка позволяют оптимизировать работу любого веб-сайта. Функционал позволяет разрабатывать генераторы отзывов, спам-машины и скрипты для парсинга.

Машинное обучение

Современный информационные технологии делают акцент на развитие искусственного интеллекта. Машинное обучение — это Альфа и Омега разработки ИИ. Специальные библиотеки «змеиного языка» позволяют составлять прогнозы и ориентироваться в науке данных:

Создание визуализации, распознавание речи и лица — все это доступно с помощью инструментария, который предоставляет Python. Для работы в области машинного обучения требуется не только отличный инструмент, но и умная голова. От специалиста необходимо доскональное знание математики и статистики.

Веб-разработка

«Питон» входит в тройку лидеров, которые регулярно используются для разработки сайтов и различных веб-приложений. В отличие от PHP (этот язык ругает множество профессионалов), Python позволяет создать адекватную и читаемую программу, для которой не будут требоваться «костыли».

Мощь Python — в быстрой и качественной разработке сложных веб-приложений. Арсенал «Питона» включает множество модулей, которые подходят для статистики и аналитических исследований. Отдельного внимания заслуживает возможность разрабатывать ГИС-сервисы, так как Python предоставляет все необходимое для работы с геоданными.

Веб-разработка остается перспективным направлением для Python. Начинающим специалистам имеет смысл не только изучать стандартные PHP/CSS/JavaScript, но и приглянуться к возможностям «Питона».

Геймдев

Что не стоит писать на Питоне

Несмотря на огромный потенциал, язык слабо подходит для ряда отраслей. Яркий пример — область микроконтроллеров ➖. Отечественные «питонисты» убедительно демонстрировали возможности инструмента MicroPython, но реальный список микроконтроллеров, которые поддерживает «Питон» — практически нулевой.

Другая область — кросс-платформенные GUI приложения ➖. У Python есть инструменты, которые позволяют писать такие программы:

На практике ни один инструмент не позволяет разработать полностью кросс-платформенное приложение. Постоянно встречаются несостыковки, ошибки и другие «подводные камни». Коммерческий Desktop — это еще одна сомнительная область для работы на «Питоне».

Отдельным особняком стоит разработка мобильных приложений ➖. Реальной работы в области Mobile Development, которая требует знаний «Питона», на рынке не найти. Лучше изучать другие, более традиционные инструменты (пример — Java).

Проблема малой пригодности Python кроется не в возможностях самого языка программирования, а в рыночных тенденциях и человеческих привычках. Программисты привязаны к классическим инструментам, которые ничуть не хуже возможностей «Питона». Тем не менее Python остается одним из самых перспективных языков программирования, которые стоит изучать начинающим специалистам.

HeadHunter красноречиво демонстрирует нарастающую востребованность как «Питона», так и отраслей, где применяется данный язык программирования.

Источник