В каких сферах стоит использовать Python

Автоматизация

Самой очевидной задачей для Python является автоматизация. Язык позволит быстро адаптировать рабочие процессы при помощи доступных библиотек. Даже начинающим программистам будет несложно их освоить, а затем применить в работе. Теперь можно забыть о рутинных повторяющихся задачах, написав несложный код для автоматизации. 

Веб-скрейпинг

Для сбора данных с различных сайтов имеется свое определение – веб-скрейпинг. Процесс чаще всего используют в своей работе аналитики различного профиля. Но данные сегодня окружают нас повсюду, поэтому собирать их нужно специалистам многих профессий. А инструмент для облегчения этого процесса и предлагает язык программирования Python. Он именуется скрейпер – автоматический бот, который пособен быстро и достоверно копировать огромный поток данных с сайтов и вставлять их в определенную таблицу. 

Реализовать скрейпера при помощи Python несложно, а польза – колоссальная. Представьте, что больше не нужно выполнять сбор вручную и тратить по несколько часов к ряду, все доступно автоматически. Получайте миллионы точек данных из интернета всего за несколько минут и используйте в своих целях. А если поток небольшой – скрейперу удастся выполнить задачу всего за пару секунд. 

Анализ данных и наука о данных

Интернет наполнен огромным потоком данных, пользователи ежесекундно делятся друг с другом какой-либо информацией. В каждой даже небольшой компании хранятся и постоянно задействуется сотни терабайт инфы. Многие даже приравнивают последнюю к нефти за ее ценность в сегодняшних реалиях. А по прогнозам к 2025 году объем генерируемых данных в мире может вырасти на 530%.

Язык программирования Python дает возможность производить обработку, чистку и визуализацию данных. Все это доступно при помощи различных библиотек, например Numpy, Seaborn и пр. Также его используют для машинного обучения. Профессионалы, которые работают в сфере науки о данных, применяют Python в работе моделей, предсказывающих определенный ответ после анализа переданной информации. 

Веб-разработка

Для работы с бэкенд в распоряжении Python имеются сразу несколько годных фреймворков. При помощи Django и Flask можно создать отличную серверную часть сайта. Но для фронтенда потребуется обратиться к старым добрым JS, HTML и CSS. Наиболее простой из них конечно HTML, а при использовании языков CSS и JS достаточно просто применить Bootstrap, чтобы не прописывать код с нуля. 

Сегодня Python используют многие сайты от мала до велика в качестве отличного инструмента в бекенд-разработке. 

Машинное обучение и ИИ

Машины уже во всю способны обучаться при проведении автоматизированного анализа некоторого объема данных. При этом в процессе машинного обучения минимизирована потребность в программировании. 

Для реализации таких задач подходят множество библиотек, например, Numby, PyTorch, Pandas и пр. С их помощью можно легко осуществить все математические расчеты, т.к. они способны сделать их автоматически без человеческой помощи. Достаточно будет создать алгоритм и все готово! Остается лишь провести анализ полученных результатов и подобрать оптимальное решение для дальнейших задач.