Преимущества Python – ключ к успешной карьере в IT

Рассказали, какими преимуществами обладает Python для разработчиков разного уровня подготовки от “Trainee” до “Senior”.

Python – один из самых популярных языков программирования в мире. Он отлично подходит для тех, кто не только начинает свой путь в программировании, но и для продвинутых разработчиков. Согласно исследованиям учебного центра IBS, Python набрал 30% голосов и занял первую строчку рейтинга среди “Самых популярных языков программирования в России”.

Тимлид в WIS Software, ментор и Senior в веб-разработке на Python Александр Сычев выделил, какими преимуществами обладает Python для разработчиков разного уровня подготовки от “Trainee” до “Senior”.

Для начинающих (Trainee):

Простой для понимания лаконичный синтаксис. Хорошо написанный код на Python читается легче, чем в других языках программирования.
Легко найти информацию для обучения. Огромный объем обучающих и справочных материалов в сети.
Всегда есть поддержка. Развитое и дружелюбное сообщество Python-разработчиков.
Если будут ошибки – код покажет где. Интерпретатор Python в случае возникновения ошибки предоставляет подробный отчет о том, где и какая именно ошибка произошла, а в некоторых случаях сам предлагает варианты исправления.

Для младших разработчиков (Junior):

Легкий старт. Новички смогут быстро изучить основы языка и попробовать себя в качестве младшего разработчика.
Взаимодействие с фреймворками. Позволяет легко работать с популярными фреймворками и библиотеками.
Самостоятельная реализация функций. Язык облегчает процесс создания функций и функциональных блоков, даже для новичков.

Для разработчиков среднего уровня (Middle)

1. Работа со сложными фреймворками. Python делает работу со сложными фреймворками более доступной.

2. Использование паттернов проектирования. Python облегчает применение паттернов проектирования, делая процесс разработки более интуитивным и понятным.

3. Создание собственных модулей. Программисты могут разрабатывать индивидуальные модули, ограничиваясь только сложностью задачи.

Для опытных разработчиков(Senior):

Сложные проекты – простым языком. Простой базовый синтаксис дает возможность реализовывать сложные проекты простым способом.
Много возможностей. Использование продвинутых возможностей, таких как метаклассы, позволяет скрыть сложный код, тем самым упростить его использование для других разработчиков.
Создание собственного фреймворка. В языке есть все необходимое, для разработки собственных фреймворков.

Взвешиваем преимущества и недостатки языка

Сравним сильные и слабые стороны Python, чтобы лучше понять, для каких проектов он подойдет лучше.

Для начала выделим гибкость языка Python. Она позволяет привести достаточно большое количество разнообразных задач к общему виду не спотыкаясь о их мелкие и незначительные различия. Даже если вам придется уделить внимание мелочам – есть большое количество методов и приемов которые позволят вам обработать найденные различия не вызывая чрезмерного разрастания кода. Паттерны проектирования в комбинации с особенностями синтаксиса языка порой творят самую настоящую магию.

Ну и конечно нельзя не отметить что простой синтаксис в сочетании с подробной трассировкой ошибок значительно упрощает отладку.

Если же мы хотим обратить внимание на слабые стороны языка, то главная из них – это обратная сторона самой сильной.

Невероятная гибкость, к сожалению, дает невероятное количество способов написать код плохо. Возможно он даже будет выполнять свои задачи, но будет абсолютно нечитаем и непонятен никому кроме автора (хотя даже это не точно).

Вдобавок, за невероятную гибкость приходится платить производительностью. Python может оказаться достаточно медленным для некоторых классов задач. Если вам требуется максимально быстро (ключевое слово быстро) обработать большой объем данных – то Python скорее всего вам не подойдет. Отметим также что многопоточность сделана не самым лучшим образом. Вы можете натолкнуться на ощутимые проблемы с производительностью.

Давайте разберем примеры языка

С теорией мы познакомились, узнали плюсы и минусы, теперь пора переходить к практике.

Примеры кода:

1. Функция умножает два целых числа и содержит guard-выражение (дополнительное условие), служащее для проверки, что оба числа являются целыми:

			def multiply(a, b):
    if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int):
        raise TypeError
    return a * b

result = multiply(2, 3)
print(result)

2. Функция делит первый аргумент на второй. Используется принцип EAFP (исключения в Python):

			def divide(a, b):
    try:
        return a / b
    except ZeroDivisionError:
        print("На ноль делить нельзя.")

# Примеры вызова функции
print(divide(6, 2))  # Выведет: 3.0
divide(1, 0)          # Выведет: На ноль делить нельзя.

3. Арифметические действия можно делать не только с цифрами, но с любыми объектами:

			class Sasha:
    def __add__(self, other):
        return 'Love'

class Masha:
    pass

# Создание экземпляров обоих классов и сложение их
result = Sasha() + Masha()

# Вывод результата
print(result)  # Выведет 'Love'

Взаимодействие Python с другими языками программирования

Python умеет “общаться” с другими языками программирования. Например, он может отправлять запросы к API, написанным на других языках. Также с помощью технологии gRPC (вызов удаленной процедуры) Python может вызывать функции из других языков, ускоряя обмен данными между разными системами:

HTTP-запрос в Python

			import requests

# Отправка HTTP GET запроса к внешнему API
response = requests.get('https://api.example.com/data')

# Вывод полученных данных в формате JSON
print(response.json())

Этот код отправляет HTTP GET запрос к API, расположенному по указанному URL, и затем выводит полученные данные.

Как это работает:

Python использует библиотеку requests для отправки HTTP-запросов. Когда вы вызываете requests.get (‘https://api.example.com/data’), Python отправляет GET-запрос на указанный URL.
Сервер, на который был отправлен запрос, обрабатывает его и возвращает ответ. Python получает этот ответ и может обработать его. Обычно ответы от API приходят в формате JSON, который Python легко может преобразовать в свои структуры данных (например, словари или списки) с помощью response.json().

gRPC в Python

В качестве примера возьмем самое простое – формат сообщения. Для начала, определим структуру сообщения в .proto-файле, которая будет использоваться для обмена данными между клиентом и сервером:

			syntax = "proto3";

package example;

message Person {
  string name = 1;
  int32 id = 2;
  string email = 3;
}

service PersonService {
  rpc GetPersonInfo(PersonRequest) returns (Person) {}
}

message PersonRequest {
  int32 id = 1;
}

Этот файл определяет структуру сообщения Person, которая включает имя, идентификатор и email. Также определяется сервис PersonService с RPC-методом GetPersonInfo, который принимает PersonRequest и возвращает Person.

Как это работает:

Формат сообщения Person определяет, какие данные будут передаваться между клиентом и сервером. В нашем случае это имя, идентификатор и email.
PersonService – это gRPC-сервис с методом GetPersonInfo, который позволяет запросить информацию о человеке.
Клиент отправляет запрос с идентификатором человека и получает обратно данные о нем.

Этот пример показывает, как через gRPC можно реализовать удаленный вызов функций и обмен данными в распределенной системе.

Python и Go

Сочетать код на Python и Go в одной консольной программе напрямую непросто, так как они используют разные среды выполнения. Однако, есть способы обеспечить их взаимодействие, например, через вызов внешних команд или использование сетевых запросов.

Вот пример, как можно запустить Go-программу из Python-скрипта.

Go-программа (hello.go)

Эта программа просто печатает “Hello from Go!”.

			package main

import "fmt"

func main() {
    fmt.Println("Hello from Go!")
}

Сначала скомпилируйте эту программу, чтобы создать исполняемый файл. В командной строке Go можно использовать команду go build hello.go.

Python-скрипт

Этот скрипт запустит скомпилированный Go-исполняемый файл:

			import subprocess

# Python печатает свое сообщение
print("Hello from Python!")

# Затем Python вызывает исполнительный файл Go
subprocess.run(["./hello"])

Как это работает:

Python-скрипт сначала выводит своё сообщение (“Hello from Python!”).
Затем он использует модуль subprocess для запуска внешней команды – в данном случае, исполняемого файла Go, который был скомпилирован из hello.go.
Исполняемый файл Go выводит своё сообщение (“Hello from Go!”).

			Hello from Python!
Hello from Go!

Этот подход позволяет взаимодействовать коду на Python и Go, но они запускаются отдельно и работают независимо друг от друга.

Python и Java

Так как языки работают на разных платформах, через Python мы вызовем Java-программу через внешний процесс. Для этого нам потребуется:

Java-программа. Простая программа, которая печатает сообщение.
Python-скрипт. Скрипт, который компилирует и запускает Java-программу

Создадим простую Java-программу, которая печатает “Hello from Java!”.

			// HelloJava.java

public class HelloJava {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello from Java!");
    }
}

Для запуска этой программы, сначала нужно её скомпилировать с помощью javac HelloJava.java, что создаст файл HelloJava.class.

2. Python-скрипт, который компилирует и запускает Java-программу.

			import subprocess

# Python печатает свое сообщение
print("Hello from Python!")

# Компиляция Java программы
subprocess.run(["javac", "HelloJava.java"])

# Запуск скомпилированной Java программы
subprocess.run(["java", "HelloJava"])

Как это работает:

Python-скрипт начинает с вывода своего сообщения (“Hello from Python!”).
Затем он использует subprocess.run() и команду javac для компиляции Java-программы (javac HelloJava.java).
После успешной компиляции Python-скрипт запускает Java-программу (java HelloJava), которая выводит своё сообщение (“Hello from Java!”).

			Hello from Python!
Hello from Java!

Этот метод позволяет Python управлять процессом компиляции и запуска Java-программы, но важно отметить, что Python и Java код работают как отдельные процессы.

Python и C/C++

Для взаимодействия Python с C или C++ мы можем использовать Python для вызова скомпилированной C/C++ программы.

C++ программа (hello.cpp)

Это базовая программа на C++, которая выводит “Hello from C++!” в консоль. Для компиляции этой программы можно использовать компилятор C++, например g++: g++ hello.cpp -o hello.

			#include 

int main() {
    std::cout << "Hello from C++!" << std::endl;
    return 0;
}

Python-скрипт, который отвечает за компиляция и запуск программы на C++

			import subprocess

# Python печатает свое сообщение
print("Hello from Python!")

# Компиляция C++ программы
subprocess.run(["g++", "hello.cpp", "-o", "hello"])

# Запуск скомпилированной C++ программы
subprocess.run(["./hello"])

Как это работает:

Сначала Python-скрипт выводит свое сообщение: “Hello from Python!”.
Далее, он компилирует C++ программу с помощью команды g++ hello.cpp -o hello.
После успешной компиляции, Python скрипт запускает скомпилированную C++ программу, используя команду ./hello.
C++ программа, в свою очередь, выводит свое сообщение: “Hello from C++!”.

			Hello from Python!
Hello from C++!

Python управляет компиляцией и запуском C/C++ программы, но на Python и C/C++ коды выполняются как независимые процессы.

Помимо гибкости и корреляции с другими языками программирования Python обладает множеством библиотек и фреймворков.

Фреймворки Django и Flask используются для разработки веб-приложений.

Django отлично подходит для создания сложных сайтов, как Instagram*, а Flask — для микросервисов и более простых приложений.

В сфере машинного обучения библиотеки TensorFlow и Scikit-learn обеспечивают инструменты для работы с нейросетями, глубокого обучения и выполнения традиционных задач, например, разработки систем рекомендаций.

Почему все-таки Python так популярен

Python выделяется своей простотой освоения, особенно если сравнивать его с другими языками программирования. Даже новички могут быстро усвоить основы, что делает его доступным для всех. Однако для полноценной работы с языком нужно изучить многое, включая алгоритмы, структуры данных, паттерны проектирования и фреймворки. Важно уметь учиться и развиваться на протяжении всей карьеры. Мы поддерживаем этот процесс, предлагая программы стажировки, которые помогают молодым специалистам развиваться и становится профессионалами.
Александр Сычевтимлид, ментор в WIS Software, Senior в веб-разработке на Python