Do czego można wykorzystać Pythona?

O Pythonie słyszeli nawet ci, którzy z informatyką nie mają wiele wspólnego. Swoją popularność zawdzięcza przejrzystości kodu źródłowego, bogactwu bibliotek i szeregowi zastosowań. Python to również społeczność programistów z całego świata, którzy rozwijają język i rozwiązują pojawiające się problemy. Sprawdź, do czego można wykorzystać Pythona i w jakich dziedzinach przydaje się jego znajomość.

Czym jest Python?

Python to język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia. Uniwersalność i prostota Pythona przysporzyły mu sławy zarówno wśród początkujących programistów, jak i wysoko wykwalifikowanych specjalistów pracujących w największych międzynarodowych korporacjach. Twórcą języka jest Guido van Rossum, holenderski programista, którego głównym założeniem było zaprojektować język przyjazny dla nowicjuszy i dla starszych ekspertów.

Wiele fragmentów kodu nawiązuje do innych języków, co czyni go intuicyjnym dla doświadczonych programistów. Van Rossum postawił na nieskomplikowaną i zwięzłą składnię. Chciał, aby ludzie mogli pisać efektywnie, bez zbędnego analizowania kodu i stosowania zawiłych konstrukcji, które przekreśliłyby jego czytelność. Rzeczywistość pokryła się z założeniami mężczyzny, przez co Python w lipcu 2022 roku zajął pierwsze miejsce w rankingu PYPL (PopularitY of Programming Language), stając się najpopularniejszym językiem programowania na świecie.

Wokół Pythona skupia się spora społeczność programistów, którzy zajmują się jego rozbudową i implementacją rozwiązań modernizujących język. Rozwijany jest jako projekt Open Source, a rolę administratora pełni Python Software Foundation – organizacja non-profit zajmująca się rozwojem, ochroną i promocją języka. Python rozprowadzany jest na otwartej licencji umożliwiającej zastosowanie go do komercyjnych projektów. Język nie wymusza również stylu programowania, realizując jednocześnie kilka paradygmatów. Możliwe jest między innymi programowanie obiektowe i strukturalne.

Do czego jest wykorzystywany Python i kto z niego korzysta

Python to kompleksowe narzędzie, które wykorzystują zarówno osoby aspirujące do roli programisty, jak i wielkie przedsiębiorstwa nastawione na wysoki zysk. Rozbudowany pakiet bibliotek usprawnia pracę programistów i pozwala na tworzenie między innymi projektów maszynowego uczenia się oraz wizualizację danych. To właśnie z Pythona korzystali twórcy serwisu YouTube, którzy docenili jego elastyczność. Podkreślali także szybkie implementowanie nowych funkcjonalności poprzez czytelny kod, który łatwo rozszerzać i aktualizować. Python używany jest również przez Google w wielu nowoczesnych projektach, aplikacjach i usługach. Co ciekawe, aplikacje napisane w Pythonie wykorzystuje także NASA między innymi do zarządzania kontrolą startową wahadłowców.

„Python pozwala nam radzić sobie ze złożonością programów takich jak WAS, bez zagłębiania się w język”.

– zauważył Robin Friedrich, starszy inżynier projektu WAS (aplikacji przeznaczonej do zarządzania projektami NASA).

Python jest używany przez specjalistów w wielu dziedzinach. Wykorzystują go bioinformatycy, iżynierowie i astronomowie. Obecny jest też w biznesie i finansach. Z jego pomocą instytucje finansowe tworzą modele finansowe, uwzględniające modelowanie ryzyka czy modelowanie inwestycyjne. Poniżej prezentujemy najpopularniejsze zastosowania Pythona.

Sztuczna inteligencja

Artificial intelligence, czyli sztuczna inteligencja, to system, który wzoruje się na ludzkim intelekcie oraz naśladuje zachodzące w umyśle człowieka procesy myślowe. Jego najważniejszą cechą jest umiejętność uczenia maszynowego, która polega na przekształcaniu algorytmów maszyny dzięki przetwarzaniu danych. Jednym z elementów uczenia maszynowego jest deep learning polegający na projektowaniu przez AI sztucznych sieci neuronowych.

“Jesteśmy na początku złotej ery sztucznej inteligencji. Ostatnie osiągnięcia już doprowadziły do rozwiązania problemów, które pozostawały kiedyś w sferze science-fiction”.

– twierdzi Jeff Bezos, właściciel przedsiębiorstwa Amazon.

Porzućmy już jednak tematykę science-fiction i zejdźmy na ziemię. Warto zauważyć, że sztuczna inteligencja, aby mogła w ogóle się rozwijać, musi zostać odpowiednio opracowana. Naukowcy najczęściej używają w tym celu Pythona, który umożliwia konstrukcję bardzo rozbudowanych algorytmów. Informatycy doceniają przy tym prostotę języka. Python wykorzystywany jest do pisania bardzo skomplikowanych modeli, jednak jego podstawowa składnia się nie zmienia. To natomiast wpływa na przejrzysty kod, który jest niezwykle ważny przy tworzeniu tak zawiłych projektów, jak kopiowanie procesów myślowych zachodzących u człowieka.

Na użyteczność języka przy tworzeniu AI wpływa również wielość bibliotek Pythona, które są bardzo ważnym źródłem pozyskiwania informacji. To gotowe funkcje, które z łatwością można wprowadzić do kodu. Biblioteki zwiększają możliwości uczenia maszynowego: im więcej danych zbierze i przetworzy system, tym większy jest jego rozwój.
Do programowania sztucznej inteligencji w Pythonie można wykorzystać biblioteki:

• TensorFlow (stosuje się ją do uczenia maszynowego oraz w głębokich sieciach neuronowych wzorowanych na rzeczywistym systemie nerwowym),
• PyTorch (wykorzystywana między innymi do interpretacji i przetwarzania języka naturalnego),
• Pandas (używa się jej do łączenia zbiorów danych oraz ich analizę i przetwarzanie, jeszcze przed trenowaniem maszyn),
• Theano (pomaga w uzupełnianiu wyrażeń matematycznych oraz w projektowaniu sieci neuronowych).

Strony i aplikacje internetowe

Bardziej “przyziemnym” zastosowaniem Pythona jest tworzenie backendu stron i aplikacji internetowych. Język umożliwia efektywne i szybkie tworzenie dynamicznych serwisów bogatych w funkcjonalności. Duża ilość modułów, bibliotek oraz czytelność kodu otwierają przed developerami wiele perspektyw. Sukces w projektowaniu aplikacji webowych, które umożliwiają interakcję pomiędzy stroną a użytkownikiem, Python zawdzięcza głównie słynnym frameworkom. To szkielety do budowy aplikacji, które definiują jej strukturę oraz ogólny mechanizm działania. Najpopularniejsze frameworki wykorzystywane do tworzenia aplikacji webowych:

• Django (to wolny i otwarty framework, który pozwala tworzyć między innymi serwisy korporacyjne, serwisy pełne treści i funkcji oraz platformy social mediowe),
• Flask (micro-framework, idealny do tworzenia mikrousług, bo jest lekki i nie zawiera zbędnych narzędzi i mechanizmów).

Django i Flask napisano w Pythonie, a głównym celem ich stworzenia była maksymalizacja efektów i minimalizacja wysiłków. Do stworzenia aplikacji webowej trzeba napisać mniej linijek kodu, a błędy poprawia się o wiele szybciej. Z ich pomocą można tworzyć aplikacje działające na wielu platformach i systemach operacyjnych. Co więcej, Django wykorzystywany jest do tworzenia aplikacji SaaS (oprogramowanie jako usługa). Idealnym przykładem jest strona Dropbox.com, na której użytkownicy mogą przechowywać swoje pliki. Ze środowiska Django i Fiask korzysta wiele popularnych serwisów contentowych, takich jak Washington Post i National Geographic. Frameworki wykorzystuje również Instagram, Pinterest i LinkedIn.

Python i automatyzacja zadań

Nawet gotowe oprogramowanie wymaga ciągłych zmian, udoskonaleń i modernizacji. Wprowadzanie każdej modyfikacji wymaga jednak wykonania wielu technicznych zabiegów, których realizacja jest procesem żmudnym i wymagającym dużej ilości czasu. Jest to nieopłacalne ze względów finansowych oraz uciążliwe dla programistów, którzy zmuszeni są powtarzać bardzo często te same czynności. W przypadku większych projektów bardzo dużą rolę odgrywa automatyzacja tych procedur. Do pisania skryptów odpowiedzialnych za automatyzację pracy często wykorzystuje się Pythona, który oferuje gotowe narzędzia do jej realizacji. Przy pisaniu skryptów systemowych wykorzystywane są moduły:

• os (znajduje się w nim szereg funkcji, które pozwalają na pozyskiwanie informacji na temat plików i folderów znajdujących się na dysku twardym komputera oraz ich tworzenie i usuwanie),
• subprocess (pozwala na wykonywanie i zarządzanie podprocesami bezpośrednio z Pythona, umożliwia uruchamianie nowego kodu i aplikacji prosto z powstającego programu).

W praktyce skrypty systemowe pisane w Pythonie przydają się do:

• przenoszenia plików między katalogami o określonej nazwie lub konkretnej zawartości (na przykład pliki o nazwach zawierających słowo “dane”),
• automatycznego usuwania plików, które nie były używane na przykład w ciągu ostatniego roku; to praktyczna funkcja skryptów, ponieważ pozwala utrzymać porządek w bardzo złożonym środowisku pracy,
• usuwanie duplikatów,
• przeszukiwanie plików, dzięki któremu program przeszuka pliki i wybierze na przykład te, które zawierają określony tekst,
• pobieranie danych, na przykład z MS SQL Server; program zaloguje się do bazy i pobierze potrzebną zawartość,
• przeszukiwanie stron internetowych w celu znalezienia konkretnych informacji.

To jednak nie wszystkie zastosowania skryptów systemowych pisanych w Pythonie. Ich lista stale się wydłuża i tak naprawdę zależy od potrzeb ekspertów przy realizacji projektów.

Aplikacje mobilne

Przez długi czas użyteczność Pythona przy pisaniu aplikacji mobilnych była kwestionowana, a programiści uznawali język za nieodpowiedni do tego typu zadań. Wszystko zmieniło się, gdy na rynku pojawiły się rozwiązania pozwalające na tworzenie niestandardowych i wieloplatformowych aplikacji mobilnych na iOS i Androida. Najpopularniejsze narzędzia pozwalające na pisanie aplikacji w Pythonie to:

• framework Kivy (bezpłatna platforma pozwalająca tworzyć aplikacje z naturalnym interfejsem użytkownika, działa między innymi na systemach iOS, Android i Windows; używa niestandardowego zestawu instrumentów interfejsu użytkownika, które umożliwiają programiście angażowanie tych samych elementów sterujących na różnych platformach),
• BeeWare (pomaga w korzystaniu z natywnych elementów sterujących dla każdej platformy).

Chociaż Python ewoluował w język pozwalający na wydajne pisanie aplikacji mobilnych, na świecie nie brakuje sceptyków takiego zastosowania jego kodu. Nie przeszkadza to jednak twórcom najpotężniejszych platform, którzy do ich zaprojektowania użyli właśnie Pythona. Działa na nim między innymi Uber, czyli rewolucyjna aplikacja oferująca tanie przejazdy i dostawę jedzenia prosto do domu. Programiści wybrali ten język również do stworzenia aplikacji Spotify, doceniając zaawansowaną analizę danych i ogólną szybkość programowania. Pythona użyto też w kodzie aplikacji Reddit.

Data Science

Python zapewnia wysoką funkcjonalność i pomaga w radzeniu sobie z matematyką, statystykami i funkcjami naukowymi. To jeden z głównych języków używanych przez naukowców, którzy zajmują się danymi w różnych dziedzinach. Python stworzył wspierającą społeczność ekspertów, którzy zawodowo zajmują się danymi oraz dzielą się nowymi pomysłami, jednocześnie pomagając innym.

Analiza i nauka o danych to kolejny obszar, w którym pożądana jest prostota i przejrzystość pisanego kodu. Również w tym wypadku główną rolę odgrywają biblioteki Pythona, które pozwalają na sprawne wykonywanie zadań związanych z analizą i przetwarzaniem danych. W innych językach poszczególne procesy byłyby zbyt kłopotliwe i czasochłonne. Data scientists lubują się w bibliotekach Pythona, które umożliwiają czyszczenie i wizualizację danych oraz uczenie maszynowe. Najczęściej używane biblioteki to:

• NumPy (zapewnia obsługę zadań matematycznych na dużych i wielowymiarowych tablicach i macierzach),
• Matplotlib (umożliwia proste metody tworzenia statycznych lub interaktywnych wykresów, wykresów liniowych, rozrzutu i innych ich typów; przydaje się do uproszczenia wizualizacji danych),
• Seaborn (kolejna biblioteka służąca do wizualizacji danych, pozwala na tworzenie bardzo estetycznych wykresów),
• SciPy (używana do obliczeń naukowych; biblioteka pomaga w zadaniach z algebry liniowej, optymalizacji i statystyce),
• Statsmodels (biblioteka modelowania statystycznego, dzięki której można tworzyć modele statystyczne i testy statystyczne).

Inne zastosowania

Wymienione sposoby wykorzystania Pythona to tylko niektóre z możliwych. Python to język uniwersalny i rozbudowany, więc można używać go (w mniejszym lub większym stopniu) do wszystkiego. Niektóre jego zastosowania są jednak dużo mniej popularne. Dotyczy to na przykład tworzenia gier w Pythonie. Nie jest to typowe zastosowanie języka, jednak jak najbardziej możliwe. Przy projektowaniu gier kluczową rolę odrywa biblioteka Pygame, która pomaga w obsłudze aspektów graficznych oraz audio-wizualnych. Python zyskuje popularność również wśród projektów wykorzystujących technologię blockchain. Język umożliwia tworzenie stabilnych aplikacji, które działają w oparciu o łańcuchy bloków. Przydaje się do tego specjalistyczna biblioteka Pyethereum.

Ponadto język okazuje się pomocny w testowaniu stron, takich jak Facebook lub Twitter. Podobne platformy mają wiele różnych funkcjonalności, których nie sposób zapamiętać, a tym bardziej sprawdzić, czy działają zgodnie z założeniami. Python pozwala na pisanie testów automatycznych, najczęściej przy pomocy Robot Framework. Jest to nakładka na popularny framework Selenium, który wspiera także inne języki, na przykład Javę i JavaScript. Python jest dynamicznym językiem, który stale się rozwija. Codziennie powstają nowe możliwości i rozwiązania, a pomysłowość ich twórców nie ma końca. To wszystko sprawia, że sposoby wykorzystania Pythona zależą przede wszystkim od wyobraźni, kreatywności i umiejętności programistów.