Обзор языка программирования Python

Введение

Python — это довольно понятный и простой язык программирования, на котором работают YouTube. Еще им пользуются аналитики, чтобы разбираться в данных, и ученые, чтобы строить модели и делать прогнозы. На Python пишут ботов, делают простые игры, обучают нейросети. Например, на нем можно написать скрипт, который сам изучит все предоставленные файлы, найдет нужные слова, извлечет интересующие фрагменты и соберет данные в Excel-таблицу.

Начните учить язык Python прямо сейчас

Бесплатный курс по Python уже ждёт вас!

Синтаксис

Python синтаксис интуитивный и легко читается. В отличие от некоторых других языков, не нужно обрамлять каждую строчку скобками или указывать типы переменных — достаточно просто написать, что ты хочешь сделать.

Вот простой пример с запросом имени пользователя:

name = input("Как тебя зовут? ")
print("Привет, " + name + "!")

А вот код уровня Junior, но уже с элементами, которые показывают, что специалист немного ориентируется в структуре и логике языка:

import csv

def filter_expensive_orders(input_file, output_file, min_total=10000):
    with open(input_file, mode='r', encoding='utf-8') as infile:
        reader = csv.DictReader(infile)
        filtered = [row for row in reader if float(row['total']) > min_total]

    if filtered:
        with open(output_file, mode='w', encoding='utf-8', newline='') as outfile:
            writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=filtered[0].keys())
            writer.writeheader()
            writer.writerows(filtered)
            print(f"Найдено и сохранено {len(filtered)} заказов дороже {min_total}")
    else:
        print("Подходящих заказов не найдено.")

# Пример использования
filter_expensive_orders("orders.csv", "expensive_orders.csv")

Этот код открывает CSV-файл с заказами, находит те, где сумма больше 10 000, и сохраняет их в новый файл.

Хотя Python применяется в разных сферах, синтаксис почти не меняется. Поэтому его часто называют универсальным: разработчику не нужно менять языки программирования, можно решать самые разные задачи, оставаясь в знакомой среде. Например, если нужно найти все PDF-файлы в папке, можно написать вот такой код:

import os

for file in os.listdir("reports"):
    if file.endswith(".pdf"):
        print("Найден файл:", file)

А вот пример для веб-разработки — небольшой API-сервер, который отвечает на запросы:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Привет, Артем!"

Теперь пример из машинного обучения. Вот как можно обучить модель линейной регрессии:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

Больше о синтаксисе Python можно узнать на нашем курсе Python. Этот курс познакомит вас с основами языка программирования Python и создает прочную базу для написания осмысленных программ. Материал подойдет и тем, кто только начинает, и тем, кто хочет освежить основы.

Читайте также: Как выучить PHP: руководство для начинающих

Фреймворки Python

Мы собрали в таблицу популярные фреймворки для работы с Python. Объясняем их назначение и приводим примеры проектов, где они используются:

Фреймворк	Для чего используется
Django	Создание полноценных сайтов и веб-приложений (интернет-магазины, CRM, блоги; используется в Pinterest)
Flask	Быстрый запуск простых сайтов и API (лендинги, внутренние сервисы; Netflix, Reddit)
FastAPI	Создание быстрых API и микросервисов (бэкенд для приложений, работа с данными; Microsoft, Uber)
Pyramid	Веб-приложения с гибкой архитектурой (крупные корпоративные решения; Mozilla)
Tornado	Реалтайм-приложения и WebSocket-сервисы (чаты, уведомления, стриминг; Quora, FriendFeed)
Scrapy	Сбор данных с сайтов (парсинг цен, контента, отзывов; Amazon, Zyte)
PyTorch	Обучение нейросетей и ИИ-эксперименты (распознавание образов, генерация текста; OpenAI)
TensorFlow	Глубокое обучение и большие ML-проекты (анализ изображений, голосовых данных; Google, Twitter)
Scikit-learn	Классическое машинное обучение (прогнозы, классификация, рекомендации; Spotify, Booking.com)
Pandas	Работа с таблицами и данными (анализ CSV, Excel, графики; NASA, Bloomberg)

Начните учить язык Python прямо сейчас

Бесплатный курс по Python уже ждёт вас!

Пять причин, почему Python незаменим

У каждого языка свои сильные стороны. Собрали пять преимуществ Python.

Под любую задачу есть готовый модуль

Python Package Index (PyPI) — это официальный репозиторий, где выкладываются библиотеки. На начало 2025 года там собрано свыше 600 000 проектов, которые охватывают практически все области — от машинного обучения (TensorFlow, PyTorch) до веб-разработки (Django, Flask) и анализа данных (Pandas, NumPy). Решения есть практически под любую задачу, что упрощает работу начинающих разработчиков.

Подходит для анализа данных и машинного обучения

Python стал стандартом в области data science и машинного обучения, это одни из самых востребованных tech-сфер сегодня. Библиотеки вроде Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch предоставляют инструменты, которые сложно найти в таком же удобном и интегрированном виде на других языках.

Например, Jupyter Notebook позволяет писать и выполнять код по частям, сразу видеть результаты и добавлять пояснения в текстовом формате. Допустим, вы можете написать код для обработки данных, построить график и добавить описание всего в одном документе.

Парсит, автоматизирует, упрощает рутинные задачи

Python отлично справляется с автоматизацией рутинных задач. С его помощью можно легко работать с файлами, парсить данные с веб-страниц, управлять системами и даже решать задачи в сфере DevOps. Благодаря своей простоте и понятному синтаксису Python часто оказывается удобнее, чем Bash или PowerShell.

Интегрируется в другие языки

Например, вы можете использовать Python для создания расширений на C/C++, чтобы ускорить выполнение критически важных частей программы. Это особенно полезно для задач, требующих высокой производительности: сложных математических вычислений, обработки больших объемов данных в реальном времени, работы с графикой или высоконагруженных алгоритмов машинного обучения. С другой стороны, с помощью Jython можно объединить Python с Java, чтобы использовать Python-код в Java-приложениях.

Применяется для нетривиальных задач

Некоторые библиотеки Python стали незаменимыми в своей области — настолько, что аналогов с таким же уровнем удобства, поддержки и сообщества на других языках почти нет. Например:

• OpenCV — один из самых популярных инструментов для компьютерного зрения, доступен и на C++, но сделала его массовым именно Python-обертка (способ использовать сложную библиотеку на другом языке через простой код на Python).
• NLTK и spaCy — мощные инструменты для обработки естественного языка, особенно удобны в связке с Python.
• Django и Flask — фреймворки, с которыми можно быстро развернуть веб-приложение, и именно в экосистеме Python они стали максимально простыми и доступными.

Также интересно: Как выучить Java: советы начинающим разработчикам

Что нельзя сделать на Python?

Python уступает другим языкам программирования в следующих задачах:

• Создать что-то на «низком» уровне, допустим, написать драйверы, прошивки, поработать с «железом».
• Сделать мобильное приложение. На Python это возможно, есть фреймворки вроде Kivy. Например, на Хабр есть кейс, где человек действительно собрал рабочее приложение. Но на практике чаще выбирают другие инструменты — Swift для iOS, Kotlin для Android или кросс-платформенный Flutter.
• Разработать игру с высокой производительностью. Простые игры писать на Python можно, а сложные, с 3D-графикой и сложной физикой, пишут на движках типа Unity и Unreal.

И еще: Python — интерпретируемый язык, а значит, работает медленнее, чем компилируемые (C++ или Rust). Поэтому, если нужна скорость, критически важные участки кода пишут на вышеупомянутых языках, а остальное делают на Python. Например, такой подход применяют в проектах по машинному обучению, когда модель обучают и тестируют на Python, а ее ядро переписывают на C++, чтобы ускорить работу в продакшене.

В остальном Python легко понять, но чтобы уверенно им пользоваться, нужна практика. Курсы Code Basics как раз ориентированы на применение знаний в реальной жизни: студенты пишут код почти с первого дня обучения, разбираются в задачах, которые встречаются в работе, и учатся думать как разработчик.