Положение Python в последнее время усилилось. Достаточно взглянуть на самые важные рейтинги языков, такие как PYPL или индекс, подготовленный Институтом инженеров по электротехнике и электронике, в котором эта технология занимает первое место и опережает самую популярную Java до недавнего времени. А на форуме https://www.cyberforum.ru/python-beginners/ вы можете задавать любые вопросы об этом языке. Что стоит за тем, что Python после нескольких лет перерыва переживает возрождение? Что отличает его от других языков программирования? Почему сейчас хорошее время для изучения этой технологии?

Лучший инструмент в области науки о данных

Python - это чистый язык высокого уровня с огромным и постоянно растущим числом библиотек и одним из крупнейших сообществ. Его самое большое преимущество - универсальность приложений. В последнее время он все больше берет на себя роль языков C ++ и C в области программирования драйверов оборудования. Python также остается излюбленным инструментом в секторе обработки данных, заменяя язык R. Согласно исследованию, проведенному журналом Analytics India Magazine за 2018 год, 44% профессионалов в области обработки данных используют эту технологию. В отчете также указывается, что специалисты по данным, скорее всего, будут использовать библиотеки Panda, NumPy, Sklearn и MatPlotLib. Анализ предложений о работе журналом Analytics India Magazine показал, что знание Python https://www.cyberforum.ru/python/ является наиболее важным требованием к навыкам в 17% объявлений о вакансиях для аналитиков данных, в то время как R только в 10%.

Python vs. R

В то время как R - это технология, используемая в основном для статистических вычислений, Python - это язык общего назначения, который имеет гораздо более широкое применение, например создание веб-сайтов или приложений для бизнеса. Хотя R предоставляет ряд статистических методов и инструментов обработки данных, он чаще всего используется для визуализации результатов и графиков. Python предлагает гораздо больше. Во-первых, он намного более гибкий, его легче освоить и использовать. Его популярность среди специалистов в основном обусловлена обширными библиотеками для обработки, анализа и интеллектуального анализа данных. Это относится, в частности, к инструментам SciPy, которые в сочетании с NumPy и MatPlotLib составляют достаточно согласованную рабочую среду, чтобы иметь возможность конкурировать с такими коммерческими решениями, как MATLAB или R-Lab. Несомненным преимуществом Python также является простая интеграция с существующей инфраструктурой.

Мир компьютерных игр

Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект - не единственные области, в которых Python в настоящее время играет ведущую роль. Еще одна область, где эта технология широко используется, хотя поначалу не обязательно связана с ней, - это компьютерные игры. PyGame или PyKyraframeworks - это лишь некоторые из фреймворков, используемых в играх. Также существует множество библиотек, позволяющих выполнять 3D-рендеринг на Python.

Источник: https://www.cyberforum.ru/.