Зачем изучать Python — 10 главных причин изучать Python в 2022 году

Python — чрезвычайно популярный и один из самых востребованных языков программирования в мире. Почему?

Просто из-за своей универсальной привлекательности. Будь то наука о данных или большие данные, или кодирование и разработка приложений, Python находит применение везде. Вот насколько он универсален. В последнее время этот язык стал настолько популярным, что стекаются аспиранты, чтобы выучить язык и приобрести навыки программирования на Python.

Если вы один из таких претендентов, которые хотят изучать Python, но относятся к этому скептически, задаваясь вопросом: «Должен ли я изучать Python?»

Сегодня мы развеем эти сомнения!

Зачем изучать Python?

Чтобы вам было проще, мы перечислили основные причины, по которым стоит изучать Python.

Источник

1. Нет ничего проще, чем Python!

Основная причина, по которой Python является отличным выбором для начинающих, заключается в его врожденной простоте. Часто новички, желающие войти в область кодирования/науки о данных, думают: «Зачем изучать Python?» и наш ответ на это — почему бы не изучить Python?

Простой синтаксис Python (он почти напоминает английский!) и высокая читабельность делают его языком, удобным для начинающих. Естественно, кривая изучения Python намного короче, чем у любого другого языка (Jave, C, C++ и т. д.). Более того, Python позволяет вам сразу перейти к исследовательской части, не беспокоясь о документации.

Вот почему Python широко используется как в области разработки, так и в области науки о данных для веб-разработки, обработки текста, анализа данных и статистического анализа, среди прочего.

2. Python очень гибкий и расширяемый

Python обладает высокой масштабируемостью и расширяемостью. Эта гибкость Python позволяет без проблем выполнять межъязыковые операции. Вы можете не только интегрировать его с компонентами Java и .NET, но также можете использовать Python для вызова библиотек C/C++.

Кроме того, почти все современные платформы, такие как Windows, Linux, Macintosh, Solaris и т. д., поддерживают Python.

3. У Python есть библиотека, способная удовлетворить все ваши потребности.

Ни один другой язык не может похвастаться таким количеством полезных библиотек, как Python. Язык программирования поставляется с самым отборным набором библиотек, которые пригодятся для разработки и задач Data Science. В нем есть NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, StatsModels и многое другое. Благодаря обширной коллекции и включению библиотек за эти годы функциональные возможности и возможности Python значительно расширились. Читайте: самые популярные библиотеки машинного обучения Python

NumPy — одна из первых библиотек Python, которая включает высокоуровневые математические функции, работающие с многомерными массивами и матрицами. Это идеальный выбор для научных вычислений. SciPy, научный эквивалент NumPy, оснащен всем необходимым для численного интегрирования и анализа научных данных.

Pandas — еще одна популярная библиотека Python, созданная на основе NumPy. Он в основном используется для анализа данных. Scikit-Learn, PyBrain, PyLearn2 и PyMC — это библиотеки машинного обучения Python.

Вы называете потребность — у Python есть для этого библиотека!

4. Python упрощает веб-разработку

Еще одна причина, по которой нужно изучать Python, заключается в том, что он значительно упрощает процесс веб-разработки. Python поставляется с широким спектром сред веб-разработки, таких как Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Bottle, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic и FastAPI, и это лишь некоторые из них.

Эти фреймворки Python помогают разработчикам писать стабильный код намного быстрее. Они могут автоматизировать внедрение распространенных (стандартных) решений, тем самым сокращая время разработки. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на более важных элементах, таких как логика приложения. Помимо этого, фреймворки Python также могут выполнять задачи по очистке веб-страниц.

5. Много возможностей для визуализации данных

Как мы упоминали ранее, в Python есть что-то для каждой потребности. Он содержит множество опций для визуализации данных. Одними из самых популярных инструментов визуализации данных в Python являются Matplotlib (базовая библиотека, на основе которой были разработаны Pandas Plotting, Seaborn и ggplot), Plotly, Altair, Seaborn, Bokeh, Pygal, Geoplotlib, Gleam и Missingno.

С помощью этих сред визуализации данных вы можете легко разобраться в сложных наборах данных. Мало того, вы также можете визуализировать свои выводы с помощью различных вариантов представления, таких как графики, круговые диаграммы, графические графики, интерактивные графики для Интернета и многое другое.

6. Python поставляется с многочисленными средами тестирования

Когда дело доходит до тестирования или проверки идей/продуктов, лучше всего подходит Python. Он включает в себя несколько встроенных сред тестирования, которые помогают отлаживать и ускорять рабочие процессы.

Python поддерживает как кросс-платформенное, так и кросс-браузерное тестирование с помощью таких фреймворков, как PyTest и Robot. Существуют также другие среды тестирования, такие как UnitTest, Behave и Lettuce.

7. Python отлично подходит для интеграции корпоративных приложений (EAI)

Python — фантастический выбор для EAI. Его можно легко встраивать в приложения, а также применять к приложениям, написанным на других языках. Например, Python может не только вызывать компоненты CORBA/COM, но также может напрямую вызывать код Java, C++ или C и обратно. Язык имеет прочную интеграционную связь с Java, C и C++, что делает его идеальным для сценариев приложений.

Возможности Python по обработке текста и интеграции заслуживают высокой оценки. Его также можно использовать для разработки графических интерфейсов и настольных приложений.

8. Python отлично подходит для написания сценариев

Да, Python — это не просто язык программирования — его можно использовать и для сценариев! Особенность, которая отличает языки сценариев от языков программирования, заключается в том, что языки сценариев не требуют какой-либо компиляции; они интерпретируются напрямую. В Python вы можете писать код в скрипте и напрямую его выполнять.

Машина прочитает и интерпретирует ваш код, а также выполнит проверку ошибок во время выполнения. Как только код не содержит ошибок, вы можете использовать его несколько раз.

Журнал Linux приветствует Python как лучший язык программирования и сценариев.

9. Python поддерживается активным сообществом

Python может похвастаться динамичным и сплоченным сообществом, на которое можно положиться. В случае каких-либо проблем, связанных с кодированием или наукой о данных, вы всегда можете обратиться за помощью к сообществу Python. Они всегда готовы помочь людям. Поскольку это язык с открытым исходным кодом, в сообществе каждый день происходит новый прогресс — разработчики и кодеры регулярно вносят свой вклад в обогащение языка, разрабатывая новые инструменты и библиотеки. Узнайте, почему Python так популярен среди разработчиков.

10. Навыки Python могут приносить высокие зарплаты

Если у вас есть навыки Python, вы можете получать высокие зарплаты в отрасли. Поскольку в настоящее время Python управляет областями разработки и науки о данных, он обещает высокий график роста с огромными перспективами заработной платы.

Согласно исследованию Daxx , инженеры, разработчики и программисты Python получают одни из самых высоких зарплат в США. Средняя годовая зарплата разработчика Python в США составляет около 110 021 долларов США, при этом в Нью-Йорке и Калифорнии самые высокие зарплаты — 122 135 долларов США и 121 443 доллара США соответственно.

Заключение

Итак, у вас есть десять причин для изучения Python!

Python стал языком программирования номер один в отрасли, и если не сейчас, то когда этим воспользоваться?

Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с программами сертификации Data Science от upGrad.