Tworzenie aplikacji Python - obszary zastosowania technologii

Index Tiobe: Język programowania Python numerem 1!
[październik 2021]

Po raz pierwszy od ponad 20 lat mamy nowego lidera stawki: język programowania Python. Wieloletnia hegemonia Javy i C skończyła się. Technologia wokół nas zmieniła się w ciągu ostatnich kilku lat w niemal każdym aspekcie. Żyjemy w świecie, w którym oprogramowanie jest na pierwszym planie, a za prawie każdą usługą stoi linia kodu. Przemysł turystyczny, bankowość, edukacja, badania naukowe, wojsko to tylko kilka z tych, które polegają na oprogramowaniu.

Python przeżywa obecnie szczyt swojej popularności, wiele firm rozwija się w nim, a setki programistów gromadzą się na konferencjach i meetupach poświęconych temu językowi. Wszystko to sprawia, że Python jest nie tylko popularny, ale i łatwy do nauczenia. Dlatego warto nauczyć się Pythona.

Pomimo tego, że język ten istnieje już od dłuższego czasu, jest aktywnie rozwijany, zawiera coraz więcej nowych funkcji i może pochwalić się ogromnym zestawem modułów rozszerzeń. Ponadto, sporo różnych kursów, od niskopoziomowego networkingu po Data Science, przeniosło się z innych języków do Pythona w nowych wersjach. Widać to np. w projektach na Coursera.

Zalety Pythona
Python jest językiem interpretowanym. Python jest najprostszym i najbardziej bezpośrednim językiem pod względem składni i koncepcji.  - można go używać na prawie wszystkich platformach, język jest dobrze zaprojektowany i logiczny.

Programowanie jest znacznie szybsze, ponieważ napisanie tej samej instrukcji wymaga w Pythonie użycia znacznie mniej kodu niż w innych językach. Python jest świetnym językiem dla początkujących. 

Obecnie Python ma ogromne znaczenie w różnych dziedzinach. Znajduje zastosowanie na stronach internetowych i w aplikacjach mobilnych, w aplikacjach i rozwiązaniach związanych z uczeniem maszynowym (sieci neuronowe i sztuczna inteligencja), a także w systemach wbudowanych.

Programowanie w Pythonie i tworzenie stron internetowych

Wszyscy programiści wiedzą, czym jest web development. Jest to kwintesencja zastosowania Pythona. Język ten podkreśla również szeroką gamę frameworków i systemów zarządzania treścią (CMS), które ułatwiają życie programisty. Do najpopularniejszych rozwiązań należą Django, Flask, Pyramid i Bottle. Wśród CMS-ów wyróżniają się Django CMS, Plone CMS i Wagtail.  Python jest najczęściej używany do tworzenia stron internetowych. Podłączone do niego frameworki to Pyramid, Pylons, TurboGears, Flask, CherryPy i - najpopularniejszy - Django.

Tworzenie stron internetowych w Pythonie oferuje takie korzyści jak lepsze bezpieczeństwo, skalowalność i łatwość użycia. Język ten posiada również wsparcie dla takich protokołów jak HTML, XML, protokoły poczty elektronicznej i FTP. Python posiada jeden z największych zbiorów bibliotek, dzięki czemu życie programistów staje się łatwiejsze i lepsze.

Pythonowe frameworki takie jak Django i Flask stały się bardzo popularne w tworzeniu stron internetowych stosunkowo niedawno. Ułatwiają one proces pisania kodu po stronie serwera w Pythonie. Jest to kod, który działa na serwerze, a nie na urządzeniach i przeglądarkach użytkowników (kod frontendowy). 

Dlaczego warto używać frameworka?

Szkielety webowe pozwalają na szybkie i łatwe tworzenie podstawowej logiki backendu. Obejmuje to mapowanie różnych adresów URL do części kodu Pythona, pracę z bazami danych i tworzenie reprezentacji HTML do wyświetlania na urządzeniach użytkowników.

Który framework Pythona wybrać?

Django i Flask to dwa najpopularniejsze frameworki webowe stworzone dla języka Python. Osoba początkująca powinna wybrać jedną z nich.

Jaka jest różnica między Django a Flaskiem?

Główne różnice:

Flask zapewnia prostotę, elastyczność i pełną kontrolę nad projektem. Pozwala użytkownikowi decydować o sposobie realizacji pewnych rzeczy.

Django jest usługą typu all-inclusive. Po wyjęciu z pudełka posiada już panel administracyjny, interfejsy baz danych, ORM (mapowanie obiektowo-relacyjne) oraz strukturę katalogów dla Twoich projektów.

Co wybrać?

Wybierz Flask, jeśli chcesz zdobyć więcej doświadczenia i możliwości nauki. Wybierz Flask jeśli potrzebujesz maksymalnej kontroli nad wszystkimi komponentami, z których korzystasz, np. bazami danych.

Flask jest prawdopodobnie najlepszym wyborem dla początkujących programistów, ponieważ zawiera mniej komponentów. Ponadto warto wybrać go, jeśli konieczne jest dopracowanie projektu. Flask ze względu na swoją elastyczność lepiej nadaje się do budowania interfejsów API REST.

Wybierz Django, jeśli interesuje Cię produkt końcowy. Szczególnie jeśli pracujesz z prostymi aplikacjami, takimi jak serwis informacyjny, sklep, blog i chcesz, aby każde zadanie było rozwiązane w jeden bardzo przejrzysty sposób.

Programowanie w Pythonie i aplikacje mobilne

Tak, gdy mowa o systemie operacyjnym Android, częściej piszą w Java/Kotlin lub C#/C++; gdy mowa o iOS, najczęściej używają Swift lub Objective-C. Ale Python jest również używany, i jest zazwyczaj wykorzystywany przy tworzeniu serwerowej części aplikacji;

Programowanie w Pythonie i gry komputerowe

Wiele gier komputerowych zostało napisanych w całości lub częściowo w Pythonie.

Choć Python jest w stanie implementować interfejsy użytkownika i grafikę, jest on głównie używany do pisania skryptów - takich jak interakcje postaci, uruchamianie scen i obsługa zdarzeń.

Podobnie jak w przypadku tworzenia stron internetowych, Python posiada mnóstwo narzędzi i bibliotek do tworzenia gier. Do tworzenia gier wykorzystywane są takie biblioteki jak PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy i PyOpenGL.

Projekty takie jak Sims 4, World of Tanks, Civilization IV i EVE Online również zostały stworzone przy użyciu Pythona. Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire i Disney's Toontown Online również nie mogą pozostać w pamięci.

Programowanie w Pythonie i systemy wbudowane

Python jest używany do tworzenia systemów wbudowanych na różnych urządzeniach. Na przykład, język ten został wykorzystany przez Raspberry Pi.

Język programowania Python jest stosowany w systemach wbudowanych dla obrabiarek CNC, automatyki (temperatura, przepływ płynów, ciśnienie itp.) oraz w urządzeniach telekomunikacyjnych.

Język programowania Python w pisaniu wtyczek i skryptów

Python jest odpowiedni do pisania wtyczek i skryptów do istniejących programów.. Skrypty Pythona mogą być również osadzane w innych językach w celu automatyzacji zadań.

Język programowania Python jako pomoc w administrowaniu systemami informatycznymi

Administratorzy systemów potrzebują Pythona do automatyzacji zadań. Jest prosty, potężny i obsługuje specjalistyczne pakiety, które czynią go bardziej wydajnym. Co najlepsze, jest on domyślnie instalowany na wszystkich serwerach linuksowych. Dzięki zwięzłości Pythona można szybko przeczytać kod i znaleźć słabe punkty. Formatowanie w języku jest częścią składni.

Język programowania Python wykorzystywany jako narzędzie naukowe

Python posiada kilka bibliotek, które są przydatne w badaniach i obliczeniach:

• SciPy - biblioteka z narzędziami naukowymi;
• NumPy - rozszerzenie dodające obsługę macierzy i tablic wielowymiarowych, a także funkcji matematycznych do pracy z nimi;
• Matplotlib - biblioteka do pracy z grafiką 2D i 3D.

Ze względu na biblioteki i łatwość opanowania języka, wielu naukowców wybiera Pythona - jest on szczególnie popularny wśród matematyków i fizyków. Python jest prosty. Rozwój w tym języku często zajmuje mniej czasu, również dlatego, że podczas programowania pisze się mniej kodu. Z tego powodu Python jest często zalecany dla początkujących, początkujących programistów. Może to być również dobry fundament dla przyszłej kariery w automatyzacji testów, Machine Learning, Data Engineering, itp.

Programowanie w Pythonie i przetwarzanie obrazów

W związku z rosnącą popularnością uczenia maszynowego, głębokiego uczenia oraz sieci neuronowych, wzrosła również rola narzędzi do (wstępnego) przetwarzania obrazów. Python w pełni zaspokaja to zapotrzebowanie.

Jedne z najpopularniejszych narzędzi w Pythonie to OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Do godnych uwagi aplikacji wykorzystujących Pythona należą GIMP, Corel PaintShop, Blender i Houdini.

Programowanie w Pythonie i przetwarzanie tekstu

Przetwarzanie tekstu jest niemal najczęstszym zastosowaniem Pythona. To idzie w parze z NLP (przetwarzanie języka naturalnego), ale nie będziemy się w to teraz zagłębiać. Przetwarzanie tekstu pozwala na obsługę dużych ilości tekstu, dając elastyczność struktury. Możesz łatwo sortować wiersze, wyodrębniać określony tekst, formatować akapity itd.

Programowanie w Pythonie i programy edukacyjne i szkoleniowe

Python to świetny punkt wyjścia dla każdego, kto chce poznać świat nowoczesnego programowania. Wszystko dzięki prostej składni tego języka, która jest bardzo podobna do angielskiej. Python jest również szybszy niż inne języki do nauki. Dlatego też język ten jest jednym z głównych kandydatów do miana pierwszego języka programowania.

Istnieje wiele zasobów edukacyjnych, aby uzyskać podstawową wiedzę na temat Pythona, ale wśród najbardziej popularnych są Coursera, edX, Udemy, Python Institute i Harvard.

Język programowania Python i aplikacje audio i wideo

Wydajność Pythona pozwala na wykorzystanie go do aplikacji audio i wideo. Istnieje wiele narzędzi i bibliotek do tego celu. Przetwarzanie sygnałów, sterowanie dźwiękiem, rozpoznawanie dźwięku są dostępne dzięki bibliotekom takim jak Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu i innym.

Dla wideo jest Scikit-video, OpenCV i SciPy. Można ich używać do zarządzania filmami i przygotowywania ich do użycia w innych aplikacjach. Spotify, Netflix i YouTube są napisane w Pythonie.

Programowanie w Pythonie i web scraping

W internecie jest niesamowita ilość informacji na ten temat. A dzięki parserom internetowym dane o stronach internetowych mogą być gromadzone i przechowywane w jednym miejscu. Mogą być one następnie wykorzystywane przez badaczy, analityków lub organizacje do różnych zadań.

Python posiada biblioteki takie jak PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium i inne. Parsery są wykorzystywane do śledzenia cen, analityki, analizy w mediach społecznościowych, projektów uczenia maszynowego i wszelkich innych projektów, w których występują duże ilości danych.

Programowanie w Pythonie i nauka o danych

Python jest jednym z najczęściej używanych języków w Data Science. Służy do pisania algorytmów uczenia maszynowego i aplikacji analitycznych. w Data Science, AI, Big Data. Tutaj Python jest naprawdę "pierwszy".  Jest zapotrzebowanie na sieci neuronowe i sztuczną inteligencję, hurtownie danych i usługi w chmurze, big data, itp.

Pomaga również w przetwarzaniu danych z Internetu. Na przykład, Google używa Pythona do indeksowania stron internetowych.

Jakie firmy używają Pythona
Python jest najczęściej używany przez startupy i firmy, które rozwijają duże projekty. Oto tylko ułamek z ogromnej listy:

• Alphabet używa tego języka do scrapowania danych z Google i wdrażania swojego serwisu YouTube;
• Agencja Bezpieczeństwa Narodowego USA, do szyfrowania i analiz wywiadowczych;
• BitTorrent, do wdrażania sieci peer-to-peer;
• ESRI, jako narzędzie konfiguracyjne dla programów informacji geograficznej;
• iRobot - do opracowywanie komercyjnych robotów,
• Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm i IBM do testów;
• JPMorgan Chase, UBS, Getco i Citadel w zakresie prognozowania rynków finansowych;
• NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL w zakresie obliczeń naukowych;
• Maya, do tworzenia animacji;
• Pixar, Industrial Light & Magic, do tworzenia filmów animowanych;

Programowanie w Pythonie i uczenie maszynowe

Według GitHuba, Python jest na drugim miejscu wśród języków używanych do uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to obecnie bardzo popularne tematy. Dziś wiele decyzji podejmujemy za ich pomocą. Python jest częściowo odpowiedzialny za ten wzrost popularności w branży.

Stabilność i bezpieczeństwo tego języka sprawiły, że jest on idealny do intensywnych obliczeniowo obliczeń, bez których AI i ML nie mogą się obejść. A jego bogata kolekcja bibliotek pomaga w rozwoju modeli i algorytmów. Oto najpopularniejsze biblioteki:

• SciPy do obliczeń naukowych i technicznych
• Pandas do analizy i manipulacji danymi.
• Keras dla sieci neuronowych.
• TensorFlow dla uczenia maszynowego, szczególnie dla głębokich sieci neuronowych
• NumPy dla złożonych funkcji matematycznych i obliczeń
• Scikit-Learn do pracy z różnymi modelami uczenia maszynowego.

Programowanie w Pythonie i testy aplikacji

Biblioteki Selenium i Appium dla Pythona upraszczają zautomatyzowane testowanie między przeglądarkami na urządzeniach stacjonarnych i mobilnych. PyUnit i Pytest są popularnymi frameworkami automatyzacji testów w Pythonie. Służą one do przeprowadzania zautomatyzowanych testów  z Selenium.

Programowanie w Pythonie i  aplikacje CAD

Aplikacje CAD (computer aided design) są stosowane głównie w branży motoryzacyjnej, lotniczej i architektonicznej. Pomagają one inżynierom i projektantom w projektowaniu produktów z milimetrową dokładnością.

W środowisku Python, aplikacje te obejmują FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender i Vintech RCAM. Zapewniają one takie funkcje jak pisanie makr, stoły robocze, symulację robotów, szkicowanie, obsługę importu/eksportu w wielu formatach, moduły rysunków technicznych i wiele innych.

Programowanie w Pythonie i  interfejs graficzny dla aplikacji desktopowych

Czasami można obejść się bez pełnoprawnego interfejsu, ale dla większości projektów GUI jest dziś ważne. Python ma wiele rozwiązań również dla tego obszaru.

Dzięki przystępnej składni i modułowej strukturze, możesz tworzyć szybkie i responsywne interfejsy, sprawiając, że sam proces tworzenia oprogramowania staje się przyjemnością. Niektóre z najbardziej popularnych bibliotek i frameworków to PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets i Kivy.

 Wady języka Python

• Python jest językiem z dynamicznym typowaniem. Z jednej strony kod jest łatwiejszy i szybszy do napisania, ale wydajnością ustępuje językom kompilowanym, takim jak C++ ;
• Język jest w dużym stopniu zależny od bibliotek systemowych.

Python jest najlepszym językiem do nauki z dobrymi perspektywami rynkowymi. Eksperci nazywają Pythona, jeśli nie najlepszym, to jednym z najlepszych języków do nauki programowania. Prosta składnia sprawia, że język ten jest łatwy do zrozumienia i opanowania. Programiści ze znajomością Pythona są poszukiwani na rynku pracy. Zajmują się web developmentem, uczeniem maszynowym i Data Science. 

Jeśli jesteś początkujący w programowaniu w ogóle, ten materiał powinien przekonać Cię do wyboru Pythona jako pierwszego języka. Łatwo się go nauczyć dzięki dużej ilości książek, kursów, repozytoriów GitHub oraz popularnych narzędzi i bibliotek. Wnioski należą do Ciebie.

Jak długo trwa nauka programowania w Pythonie aby przejść od "zera" do juniora?

Pojęcie "junior" jest bardzo niejasne i różni się znacznie w zależności od firmy, a nawet od różnych zespołów w ramach tej samej firmy. Niemniej jednak, ogólny trend jest taki, że jeśli uda Ci się dostać na rozmowę kwalifikacyjną na takie stanowisko, nawet jeśli nie masz żadnego poważnego doświadczenia, następnym krokiem jest poważne szkolenie na prawdziwych projektach. Jest to o wiele bardziej przydatne niż wkuwanie teorii algorytmów lub próba zbudowania rynkowego produktu na kolanach z minimalną wiedzą. Wszystko zależy od poziomu wejścia, podstawowego wykształcenia, bez którego nie można wejść do niektórych obszarów, znajomości procesu rozwoju w ogóle, osobistej motywacji i talentu. Każdy ma inne doświadczenia i potrzebuje innego czasu, aby nauczyć się tych samych umiejętności. A co najważniejsze, na rynku nie ma jednolitych wymogów dla juniorów. Z tego powodu okres szkolenia może wynosić od 3 miesięcy  do roku a nawet czasem do dwóch lat.

Zobacz ile stron internetowych obecnie używa Pythona

Chcesz nawiązać współpracę z Python Software House, który tworzy  dedykowane aplikacje webowe, dedykowane aplikacje mobilne i strony internetowe na zamówienie?

Poszukujesz Software House, który ma w swojej ofercie  tworzenie dedykowanych aplikacji internetowych z wykorzystaniem Python, Django i Flask? 

Jesteśmy  Python Software House, który istnieje na rynku 20 lat i ma w swoim portfolio wykonane dedykowane aplikacje webowe i desktopowe i oprogramowanie na zamówienie, jak również zaawansowane systemy informatyczne. Tworzymy narzędzia cyfrowe i  rozwiązania, które nie tylko pozwalają wizualizować dane, ale także integrujemy je z regularnymi procesami biznesowymi, tworzymy oparte na danych pełnoprawne dedykowane aplikacje mobilne i webowe, które sprawiają, że dane stają się bardziej dostępne dla całej organizacji.

Może chcesz wykorzystać rozwiązania oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, machine learning lub deep learning?

Technologie informacyjne z usługi dla biznesu zamieniły się w  jego podstawę. Budujemy cyfrowe kompetencje w obszarze zainteresowań Klienta i pomagamy znaleźć nowe modele dla biznesu.
To nasza misja.

Porozmawiaj z nami o swoim projekcie, a my weźmiemy pod uwagę specyfikę Twojej działalności, przewidziany czas i budżet i wybierzemy najlepszą z dostępnych opcji jego realizacji.