0 added
0 removed
Original
2026-02-18
Modified
2026-02-19
1
<p>Python по-прежнему остается<strong>одним из самых популярных языков программирования.</strong>Несмотря на его плюсы и минусы, он прочно удерживает лидирующие позиции и применяется в самых разных областях.</p>
1
<p>Python по-прежнему остается<strong>одним из самых популярных языков программирования.</strong>Несмотря на его плюсы и минусы, он прочно удерживает лидирующие позиции и применяется в самых разных областях.</p>
2
<p>Одним из главных преимуществ Python, которое часто отмечают эксперты, является<strong>огромное количество фреймворков и библиотек, созданных сообществом.</strong>На Python можно сделать буквально всё! Хотите десктопное приложение? Используйте PyQt, который использует реализацию Qt из C++. Python медленнее компилируемых языков? Сообщество уже создало решения для компиляции Python в нативный код. Эти и многие другие примеры показывают, почему язык так популярен.</p>
2
<p>Одним из главных преимуществ Python, которое часто отмечают эксперты, является<strong>огромное количество фреймворков и библиотек, созданных сообществом.</strong>На Python можно сделать буквально всё! Хотите десктопное приложение? Используйте PyQt, который использует реализацию Qt из C++. Python медленнее компилируемых языков? Сообщество уже создало решения для компиляции Python в нативный код. Эти и многие другие примеры показывают, почему язык так популярен.</p>
3
<p>Давайте разберёмся конкретнее, что пишут на Python сегодня.</p>
3
<p>Давайте разберёмся конкретнее, что пишут на Python сегодня.</p>
4
<h3>DevOps и автоматизация</h3>
4
<h3>DevOps и автоматизация</h3>
5
<p>В контексте DevOps Python выступает<strong>в роли "клея",</strong>который скриптами соединяет подзадачи в рамках большой архитектурной цели. На нём можно как описывать инфраструктуру (например, с помощью Pulumi), так и создавать кастомные пайплайны. При оркестрации приложений часто пишутся отдельные Python-скрипты, которые последовательно выполняют процессы развёртывания.</p>
5
<p>В контексте DevOps Python выступает<strong>в роли "клея",</strong>который скриптами соединяет подзадачи в рамках большой архитектурной цели. На нём можно как описывать инфраструктуру (например, с помощью Pulumi), так и создавать кастомные пайплайны. При оркестрации приложений часто пишутся отдельные Python-скрипты, которые последовательно выполняют процессы развёртывания.</p>
6
<p>Отдельно стоит выделить использование Python вместе с Ansible. Эта технология позволяет<strong>автоматически выполнять полную настройку приложения на новом сервере, заменяя ручную работу инженера:</strong>настройку конфигураций, подключение метрик и систем логирования в комплексных проектах.</p>
6
<p>Отдельно стоит выделить использование Python вместе с Ansible. Эта технология позволяет<strong>автоматически выполнять полную настройку приложения на новом сервере, заменяя ручную работу инженера:</strong>настройку конфигураций, подключение метрик и систем логирования в комплексных проектах.</p>
7
<h3>Machine Learning и Data Science</h3>
7
<h3>Machine Learning и Data Science</h3>
8
<p>Анализ рынка вакансий показывает, что практически весь Machine Learning реализуется на Python. Благодаря своей простоте Python<strong>позволяет писать понятный код, который вызывает "тяжеловесные" ML-библиотеки,</strong>такие как TensorFlow или PyTorch. В машинном обучении инженерам часто важнее думать о концепциях ML/AI, чем о тонкостях языка.</p>
8
<p>Анализ рынка вакансий показывает, что практически весь Machine Learning реализуется на Python. Благодаря своей простоте Python<strong>позволяет писать понятный код, который вызывает "тяжеловесные" ML-библиотеки,</strong>такие как TensorFlow или PyTorch. В машинном обучении инженерам часто важнее думать о концепциях ML/AI, чем о тонкостях языка.</p>
9
<p>Особое место в экосистеме занимает Jupyter Notebook. Этот инструмент позволяет<strong>работать с большими данными и обучать модели прямо в облаке, без необходимости</strong>иметь мощный локальный компьютер. А возможность оформить исполняемый код как интерактивный доклад и поделиться им делает Python основным выбором для исследований и коллаборации.</p>
9
<p>Особое место в экосистеме занимает Jupyter Notebook. Этот инструмент позволяет<strong>работать с большими данными и обучать модели прямо в облаке, без необходимости</strong>иметь мощный локальный компьютер. А возможность оформить исполняемый код как интерактивный доклад и поделиться им делает Python основным выбором для исследований и коллаборации.</p>
10
<h3>Backend-разработка</h3>
10
<h3>Backend-разработка</h3>
11
<p>В своё время для бэкенд-систем на Python был невероятно популярен фреймворк Django. Однако сейчас всё активнее используется современный<strong>асинхронный подход с фреймворком FastAPI.</strong>Построенный на библиотеках Starlette, Pydantic и Uvicorn, он<strong>позволяет добиться высокой производительности для API.</strong></p>
11
<p>В своё время для бэкенд-систем на Python был невероятно популярен фреймворк Django. Однако сейчас всё активнее используется современный<strong>асинхронный подход с фреймворком FastAPI.</strong>Построенный на библиотеках Starlette, Pydantic и Uvicorn, он<strong>позволяет добиться высокой производительности для API.</strong></p>
12
<p>Для более<strong>простых</strong>синхронных задач по-прежнему часто выбирают<strong>Flask</strong>. Таким образом, несмотря на наличие Global Interpreter Lock (GIL), у Python есть несколько сильных и востребованных фреймворков для backend-а.</p>
12
<p>Для более<strong>простых</strong>синхронных задач по-прежнему часто выбирают<strong>Flask</strong>. Таким образом, несмотря на наличие Global Interpreter Lock (GIL), у Python есть несколько сильных и востребованных фреймворков для backend-а.</p>
13
<h3>Тестирование</h3>
13
<h3>Тестирование</h3>
14
<p>Тестировщики по всему миру используют<strong>библиотеку pytest для создания автоматизированных проверок любого уровня сложности.</strong>На Python можно тестировать веб-интерфейсы (с помощью Selenium или Playwright), backend-логику и работу с базами данных. Для тестирования десктопных приложений можно создать собственную прослойку, например, через telnet или другие протоколы.</p>
14
<p>Тестировщики по всему миру используют<strong>библиотеку pytest для создания автоматизированных проверок любого уровня сложности.</strong>На Python можно тестировать веб-интерфейсы (с помощью Selenium или Playwright), backend-логику и работу с базами данных. Для тестирования десктопных приложений можно создать собственную прослойку, например, через telnet или другие протоколы.</p>
15
<p>Такие автоматизированные проверки интегрируются в CI/CD-пайплайны<strong>для контроля качества кода и поддержания стабильности продакшен-среды.</strong>Результаты тестов затем удобно визуализируются в виде отчётов с помощью инструментов вроде Allure.</p>
15
<p>Такие автоматизированные проверки интегрируются в CI/CD-пайплайны<strong>для контроля качества кода и поддержания стабильности продакшен-среды.</strong>Результаты тестов затем удобно визуализируются в виде отчётов с помощью инструментов вроде Allure.</p>
16
<p>В этой статье опущены некоторые прикладные направления, например, создание Telegram-ботов или использование скриптов в GameDev. Это уже дело вкуса и выбора оптимального решения для конкретной задачи. В любом случае, Python открывает перед разработчиком целый спектр возможностей - остаётся только выбрать своё направление.</p>
16
<p>В этой статье опущены некоторые прикладные направления, например, создание Telegram-ботов или использование скриптов в GameDev. Это уже дело вкуса и выбора оптимального решения для конкретной задачи. В любом случае, Python открывает перед разработчиком целый спектр возможностей - остаётся только выбрать своё направление.</p>
17
<p>P.S. А ещё на Python можно писать почти по-русски! (Но лучше так не делать в продакшене 😉)</p>
17
<p>P.S. А ещё на Python можно писать почти по-русски! (Но лучше так не делать в продакшене 😉)</p>
18
<h4>Хотите глубже погрузиться в мир Python и применить его на практике в реальных инженерных задачах?</h4>
18
<h4>Хотите глубже погрузиться в мир Python и применить его на практике в реальных инженерных задачах?</h4>
19
<p>Записывайтесь на наш<a>Курс Python для инженеров</a>На курсе вас ждёт ещё больше структурированной информации, практических кейсов из области DevOps, автоматизации, анализа данных и многое другое.</p>
19
<p>Записывайтесь на наш<a>Курс Python для инженеров</a>На курсе вас ждёт ещё больше структурированной информации, практических кейсов из области DevOps, автоматизации, анализа данных и многое другое.</p>