что можно программировать на питоне

Топ-16 Python-приложений в реальном мире

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

Источник

Идеи для проектов на Python актуальные в 2020 году

На сегодняшний день Python является самым широко используемым языком программирования на планете. Получение знаний о нем станет вашей лучшей инвестицией в 2020 году. Но, если вы хотите помимо знаний получить соответствующий опыт работы, то крайне важно поработать над конкретными проектами, потому что теоретические знания бесполезны до тех пор, пока вы не примените их в реальной жизни.

В этой статье мы покажем вам некоторые идеи для проектов на Python начиная от начального и заканчивая продвинутым уровнем. Воплощение в жизнь этих идей поможет вам легче изучить Python, благодаря применению своих знаний на практике.

Обучение на основе реальных проектов — самая важная составляющая для улучшения ваших знаний. Здесь можно найти 270 учебных пособий по Python и идеи проектов для программистов любого уровня. Таким образом, вне зависимости от ваших знаний, вы также можете повысить свои навыки программирования.

Согласно Stackoverflow, Python является наиболее предпочитаемым языком программирования, что означает, что большинство разработчиков используют его в своей работе.

Часто ли вам не хватает действительно крутых идей для работы над проектом? Если так, то больше этого не повторится, потому что мы позаботились о вас и составили список из 25 идей для проектов. Быстро добавляйте статью в закладки и посвятите все свое время реализации этих проектов и превращению себя в востребованного специалиста.

Идеи для простых проектов на Python

1. Угадайте число

Идея проекта. Создайте программу, которая случайным образом выбирает загаданное число. У пользователя будет несколько шансов, причем при каждой неправильной попытке он будет получать подсказку от компьютера, сообщающую о том, в какую сторону (большую или меньшую) он ошибся.

2. Симулятор игры в кости в Python

Идея проекта. Симулятор игры в кости будет имитировать бросание костей в реальной жизни. С помощью него пользователь сможет снова и снова «выбрасывать» случайным образом генерируемое число, до тех пор пока не захочет выйти из программы.

3. Сегментация адреса электронная почты

Идея проекта. Сегментация адреса электронной почты — это полезная программа для получения имени пользователя и имени домена из e-mail. Вы можете настроить и отправить сообщение пользователю с этой информацией.

4. Алгоритм бинарного поиска

Идея проекта. Алгоритм бинарного поиска — очень эффективный способ поиска элемента в длинном списке. Идея состоит в том, чтобы реализовать алгоритм, который ищет элемент в списке методом деления списка пополам и сравнения значения середины с искомым значением.

5. Настольное приложение для уведомлений

Идея проекта. Настольное приложение для уведомлений, работает в фоновом режиме и служит для отправки сообщений через заданные промежутки времени. Для его создания вы можете использовать такие библиотеки как notify2, requests и другие.

6. Генератор историй Python

Идея проекта. Проект будет случайным образом создавать истории, используя некоторое количество предварительных настроек. Вы можете попросить пользователей задать списки состоящие из слов, обозначающих имена героев, их действия, роли и т.п., после чего программа создаст некое подобие рассказа, расставляя случайно выбранные из списков слова внутри заранее подготовленного текста. В Python версии 3.6 появились f-строки (f-strings), которые сделали работу с генератором еще более удобной.

7. Загрузчик видео с Youtube

Идея проекта. Еще один интересный проект заключается в создании удобного интерфейса, с помощью которого вы можете загружать видео с YouTube в различных форматах и качестве.

8. Блокировщик сайтов на Python

Идея проекта. Создайте приложение, которое можно использовать для блокирования определенных веб-сайтов. Это очень полезная программа для студентов, которые хотят сосредоточиться на учебе, при этом не отвлекаясь на всякие раздражители вроде социальных сетей.

Если у вас к этому моменту сформировалось какое-то мнение относительно содержания нашей статьи, пожалуйста поделитесь им в разделе комментариев, а мы тем временем продолжим.

Идеи для проектов на Python средней сложности.

1. Калькулятор в Python

Идея проекта. Создание графического интерфейса калькулятора с использованием библиотеки, Tkinter, или аналогичной (wxPython, PyQT и т.д.), в которой мы создадим кнопки для выполнения различных операций и выведем отображения результатов на экране. Дополнительно вы можете добавить в калькулятор функции для выполнения научных расчетов.

2. Таймер обратного отсчета

Идея проекта. Вы можете создать настольное приложение с таймером обратного отсчета, в котором можно будет установить таймер, и по истечении времени получать уведомление. Это служебное приложение для повседневных задач.

3. Генератор случайных паролей в Python

Идея проекта. Создание надежного пароля — утомительная задача. Мы можем создать приложение для случайной генерации надежных паролей, которые будут содержать буквы, символы и цифры. Пользователь также сможет копировать пароль, чтобы потом напрямую вставить его при создании учетных данных.

4. Случайная статья в Википедии

Идея проекта. Идея этого проекта заключается в том, чтобы продемонстрировать пользователю заголовок случайной статьи из Википедии, а затем спросить, хочет ли он прочитать статью или нет. Если ответ «да», то на экран выводится полный текст статьи, в противном случае показывается название другой случайной статьи.

5. Reddit бот

Идея проекта. Reddit — отличная платформа, и мы можем запрограммировать бота для мониторинга сабреддитов (страниц на Reddit посвященных различным темам). Автоматизация мониторинга поможет предоставить полезную информации для читателей при этом сэкономив много нашего времени.

6. Приложение командной строки Python

Идея проекта. Python отлично подходит для создания приложений командной строки. Вы можете создать красивый интерфейс командной строки (CLI — command-line interface), с помощью которого вы, сможете отправлять электронную почту другим людям. Программа с помощью командной строки запросит у пользователя учетные данные, e-mail адресата и текст сообщения, который ему необходимо отправить, а затем отправит это сообщение на указанный адрес.

7. Instagram бот

Идея проекта. Instagram бот предназначен для автоматизации некоторых основных задач, таких как лайки, комментарии и подписка на учетные записи других людей. Частота должна быть невысокой, потому что отправка чрезмерных запросов на серверы Instagram может привести к деактивации.

8. Стеганография в Python

Идея проекта. Стеганография — это искусство скрывать сообщение в другой форме, так чтобы никто не мог заподозрить существование скрытого сообщения. Например, сообщение может быть скрыто внутри изображения или видео. Если перед вами стоят подобные цели, то этот проект может оказаться полезен.

Продвинутые идеи для проектов на Python

1. Тест скорости набора текста

Идея проекта. Тест скорости набора текста — это проект, с помощью которого вы можете определить скорость набора текста пользователем на клавиатуре. Вы должны создать графический интерфейс с помощью GUI библиотеки, такой как Tkinter, посредством которого пользователь будет вводить случайное предложение, и после завершения набора, видеть скорость набора, точность и количество набранных слов в минуту.
Здесь можно посмотреть пример исходного кода проекта Python по тестированию скорости набора текста

2. Агрегатор контента

Идея проекта. В Интернете много информации и статей. Найти хороший относящийся к делу контент сложно, поэтому агрегатор контента автоматически выполняет поиск на популярных веб-сайтах, ищет соответствующие материалы и создает список для просмотра. Впоследствии пользователь может выбрать из этого списка, что именно он хочет посмотреть.

3. Массовое переименование файлов / приложение для изменения размера изображения.

Идея проекта. Одной из задач машинного обучения является предварительная обработка данных. Нам в данном проекте будет необходимо выполнить изменение размера и переименование большого количества изображений, поэтому приложение, которое сможет автоматически выполнять эти задачи, будет очень полезно как в плане своей функциональности так и для изучения основ Data Science.

4. Менеджер файлов на Python

Идея проекта. Создайте приложение для просмотра и управления файлами, с помощью которого вы сможете смотреть файлы в вашей системе, управлять ими, искать и копировать их в различные места. Этот проект будет использовать несколько областей знаний языка программирования Python.

5. Проверка плагиата в Python

Идея проекта. Идея этого проекта заключается в создании приложения с графическим интерфейсом, которое можно использовать для проверки на плагиат. Чтобы создать этот проект, вам нужно использовать библиотеку обработки естественного языка вместе с поисковым API Google, который подберет для вас лучшие статьи.

6. Веб-сканер в Python

Идея проекта. Веб-сканер — это скрипт, который автоматически просматривает страницы в интернете и может сохранять их содержимое. Этот процесс называется веб-сканированием. Такие поисковые системы, как Google, используют эту технику для поиска актуальной информации. Обязательно используйте концепцию многопоточности при выполнении этого проекта.

7. Музыкальный проигрыватель в Python

Идея проекта. Каждый любит слушать хорошую музыку. Вы сможете получить удовольствие при выполнении проекта, создав свой собственный музыкальный проигрыватель. Музыкальный проигрыватель должен уметь искать файлы в каталогах, и обладать интерактивным интерфейсом. Выполнение этих условий является непростой задачей, которая лучше всего подходит для опытных программистов.

8. Расширение сравнения цен.

Идея проекта. Это потрясающий проект, в котором вы можете сравнивать цены в нескольких веб-источниках. Как на сайте Trivago, например, мы можем сравнивать цены на отели, или как на сайтах Amazon, Snapdeal, Flipkartа и других мы можем сравнивать цены на товары, отображая при этом лучшие предложения.

9. Загрузчик картинок с Instagram

Идея проекта. Проект загрузчик картинок с Instagram используется для скачивания изображений ваших друзей, размещенных в Instagram. Он будет использовать ваши учетные данные, чтобы отыскать всех ваших друзей, а затем загрузить их фотографии.

Резюме

В сегодняшней статье мы обсудили 25 идей для проектов на Python, охватывающих все три уровня сложности программирования. Сначала мы обсудили базовые идеи проекта для начинающих, в том числе угадывание чисел, симулятор броска костей и другие. Затем мы обсудили еще несколько увлекательных идей проекта для программистов уже знакомых с азами, включая генератор случайных паролей, бот Instagram и другие. В конце мы рассмотрели некоторые продвинутые проекты для экспертов, такие как агрегатор контента, тесты скорости набора текста и другие.

Надеюсь, вам понравилась наша статья об идеях для проектов на Python. Если у вас сформировалось какое-то мнение после прочтения статьи, пожалуйста, поделитесь им в разделе комментариев.

Источник

3 самых важных сферы применения Python: возможности языка

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.

Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:

Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.

Веб-разработка

Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.

Зачем нужен веб-фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.

Какой Python-фреймворк выбрать?

Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.

В чем разница между Django и Flask?

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.

Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол».

Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.

Эта технология может применяться:

Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:

Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.

Способы применения Python для машинного обучения

Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.

Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.

Анализ и визуализация данных

Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.

Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:

Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.

Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.

Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.

Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.

С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.

Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?

Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.

Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

Как изучать анализ данных на Python?

Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:

Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.

Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

Встроенные приложения

Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.

Python и игры

Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.

Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движков Unity, работающем с языком C#.

Десктопные приложения

Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.

Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:

На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.

Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.

Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции:

Источник