Python: что это за язык программирования, для чего он нужен и где используется

Андрей Долгов

Backend-разработчик в VVDEV. Пишет на JavaScript, Python и C#.

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Его выбирают за простой синтаксис и быстрый старт: работающую программу можно написать уже в первые минуты знакомства с языком.

На практике Python используют для самых разных задач: от создания веб-сервисов и автоматизации задач до анализа данных и разработки ИИ-агентов. Это делает его востребованным инструментом как для новичков, так и для опытных разработчиков.

В этой статье мы расскажем, что представляет собой Python, где он применяется на практике, и напишем первую программу, чтобы разобраться в базовых принципах.

Содержание

• Что такое Python
• Кто и для чего придумал Python
• Где и как используют Python
• В каких компаниях пишут код на Python
• Сколько зарабатывают Python-разработчики
• Преимущества Python
• Недостатки Python
• Что нужно запомнить о Python

Что такое Python

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения. Он используется для создания сайтов и серверных приложений, написания скриптов и инструментов автоматизации, анализа данных, машинного обучения, тестирования и разработки систем искусственного интеллекта.

Python относится к интерпретируемым языкам. Это значит, что код не компилируется заранее в отдельную программу. Вместо этого интерпретатор выполняет его построчно на ходу. Такой подход упрощает запуск, ускоряет тестирование и делает язык удобным для обучения и прототипирования.

Ключевая особенность Python — читаемый и лаконичный синтаксис. Код в нём ближе к обычному тексту, чем во многих других языках программирования. Например, чтобы вывести сообщение на экран, достаточно одной строки: print («Привет, мир!»).

За эту простоту Python любят стартаперы, студенты, аналитики и гигантские корпорации. Так что он уже несколько лет возглавляет рейтинг популярности TIOBE.

Кто и для чего придумал Python

Python придумал программист Гвидо ван Россум в конце 1980-х годов. В то время он работал в исследовательском центре CWI в Нидерландах и участвовал в разработке языка ABC — простого языка программирования для обучения. ABC был удобным, но имел ряд ограничений, поэтому ван Россум решил создать новый язык, который сохранил бы понятный синтаксис, но был востребованным не только в обучении, но и в реальных задачах.

Работа над Python началась в декабре 1989 года. По словам ван Россума, он занялся проектом во время рождественских каникул: искал занятие «для хобби» и начал писать интерпретатор нового языка. Название Python не связано со змеёй — оно отсылает к британскому комедийному шоу Monty Python’s Flying Circus, которое нравилось создателю языка.

Первая публичная версия вышла в 1991 году. Уже тогда были заложены ключевые принципы языка: читаемый синтаксис, поддержка модулей, исключения и удобные встроенные структуры данных. В 2000 году вышел Python 2.0, а в 2008-м — Python 3.0, крупное обновление, которое исправило накопившиеся проблемы, но оказалось несовместимым с частью старого кода.

Со временем Python вышел далеко за пределы учебных задач. Его начали использовать в веб-разработке, автоматизации, анализе данных, машинном обучении, научных вычислениях и образовании. Важную роль сыграли простота языка, активное сообщество и большая экосистема библиотек.

Читайте также:

Краткая история Python

Где и как используют Python

Python можно встретить почти везде: в вебе, мобильных и десктопных приложениях, а также в играх. На нём пишут нейросети, проводят научные исследования и тестируют программы. Поговорим подробнее об основных сферах его применения.

Веб-разработка

Чаще всего Python используют в веб-разработке. Для него написано множество фреймворков: FastAPI, Flask, Tornado, Pyramid, TurboGears, CherryPy и Django.

Ещё на Python пишут парсеры для сбора информации с веб-страниц. Делают это с помощью таких популярных библиотек:

• Scrapy — кросс-платформенная высокопроизводительная библиотека с большим сообществом пользователей.
• Beautiful Soup — простая и мощная библиотека для парсинга HTML- и XML-документов. Отличается хорошей документацией.
• Selenium — инструмент для автоматизации и тестирования онлайн-приложений, который позволяет имитировать работу браузера.

Читайте также:

Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup: простая инструкция в три шага

Научные исследования и машинное обучение

Благодаря лаконичности, простому синтаксису и богатому набору инструментов Python стал любимым языком учёных, аналитиков данных и ML-инженеров.

Для Python есть специальные библиотеки, которые позволяют строить графики, проводить исследования и вычисления:

• SciPy — набор инструментов для научных вычислений.
• NumPy — расширение, которое позволяет оперировать матрицами и многомерными массивами.
• Pandas — библиотека для аналитики данных.
• Matplotlib — библиотека для построения графиков различной сложности.

Также для Python есть множество специализированных ML-инструментов: TensorFlow, Scikit-learn и Keras.

Читайте также:

Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению?

Тестирование

Ещё одна область применения Python — автоматизация тестирования. Многие специалисты по автоматизации QA выбирают Python из-за его простоты. Он отлично подходит тем, кто имеет небольшой опыт в разработке приложений. Развитое сообщество, логичный синтаксис и удобочитаемость упрощают процесс обучения.

У Python есть простые фреймворки для модульного тестирования: Unittest, Nose и Pytest.

Разработка десктоп-приложений

Хоть язык не компилируется, с его помощью всё же можно создать десктопные программы. Вот, например, небольшой список популярных приложений, которые написаны на Python:

• GIMP — визуальный редактор на Linux;
• Ubuntu Software Centre — центр приложений в ОС Ubuntu (один из дистрибутивов Linux);
• BitTorrent до шестой версии — менеджер торрент-закачек (позже программу переписали на C++, но сети peer-to-peer всё ещё работают на Python);
• Blender — программа для создания 3D-графики;
• Ansible — механизм управления конфигурацией, позволяющий развёртывать многоузловое программное обеспечение;
• Mercurial — кросс-платформенный инструмент управления распределённым исходным кодом.

Разработка мобильных приложений

Мобильная разработка на Python менее популярна. Для Android чаще используют Java, C#, C++ или Kotlin, а для iOS — Swift или Objective-C. На Python обычно программируют серверную часть приложения. Например, клиент «Инстаграма»* для iOS написан на Objective-C, а сервер — на Python. Тем не менее у Python есть фреймворки для разработки кросс-платформенных мобильных GUI-приложений: Kivy и BeeWare.

Разработка игр

Многие компьютерные игры полностью или частично написаны на Python. Существует заблуждение, что этот язык не подходит для серьёзных проектов, но на самом деле он использовался в разработке таких хитов, как Battlefield 2, World of Tanks, Civilization 4, The Sims 4 и EVE Online.

Читайте также:

Создаём первую игру на Python и Pygame

Хоть Python позволяет писать пользовательские интерфейсы и работать с графикой, чаще всего на нём пишут скрипты — например, для взаимодействия персонажей, запуска сцен и обработки событий. Так, на Python написан искусственный интеллект AlphaStar для StarCraft 2, способный победить сильнейших профессиональных игроков.

В каких компаниях пишут код на Python

Простоту Python любят не только студенты и стартаперы, но и большие корпорации. Вот лишь часть огромного списка пользующихся им крупных организаций:

• Google — использует язык в качестве компонента поискового движка;
• Dropbox — применяет Python для оптимизации серверной части и внешнего интерфейса;
• Spotify — использует Python для аналитики данных;
• «Инстаграм»*, «Фейсбук»* — используют в серверной части;
• BitTorrent — в компании построили на Python сеть peer-to-peer;
• Агентство национальной безопасности США — шифрует и анализирует разведданные;
• Esri — использует Python в качестве инструмента настройки геоинформационных программ;
• Pixar, Industrial Light & Magic — создают на Python анимационные фильмы;
• Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — тестируют и анализируют рынок с помощью Python;
• NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — применяют язык в научных вычислениях.

Кроме того, Python используют в Positive Technologies, Houdini, Yahoo, Red Hat, Pinterest, Quora, VK и «Яндексе». Короче, он есть практически в каждой компании. Важное отличие в том, что в больших компаниях не пишут проект полностью на Python, а используют его для отдельных модулей. Например, для анализа данных, машинного обучения или автоматизации рутинных задач.

Как выглядит программа на Python

Программа на Python — это текстовый файл с командами, которые выполняет интерпретатор. Обычно такие файлы сохраняют с расширением .py: например, main.py, app.py или script.py.

Разберём основные конструкции языка и затем напишем небольшую программу.

Переменные и условия

Для удобного хранения данных в Python есть переменные. Это именные контейнеры, в которые можно записывать информацию и получать её по запросу. У каждой переменной есть имя, по которому к ней можно обратиться.

Создавать переменные можно без объявления типа:

name = "Sveta"
age = 35
print(name)
print(age)

В примере выше переменная name хранит строку, а age — число. Python сам понимает, с каким типом данных ему приходится работать. Строки с командой print() выводят содержимое переменных в консоль.

С помощью условий можно выполнять разный код в зависимости от ситуации. Например, можно проверить возраст пользователя и запретить доступ, если он не соответствует требованию:

age = 18 
if age >= 18: 
	print("Доступ разрешён") 
else: 
	print("Доступ запрещён")

После условного оператора if следует указать условие. Если оно выполняется, то запускается код внутри первого блока. Если нет — выполняется код после else.

Циклы

Циклы позволяют повторять одно и то же действие несколько раз. Например, можно пройтись по списку задач и вывести каждую на экран:

tasks = ["прочитать урок", "написать код", "сделать проект"] 
for task in tasks: 
	print("Задача:", task)

Цикл for берёт элементы из списка по одному и присваивает переменной task элементы списка. На первой итерации переменная task будет равна «прочитать урок», на второй — «написать код», на третьей — «сделать проект».

Есть и цикл while. Он работает, пока условие остаётся истинным:

count = 1 
while count <= 3: 
	print("Попытка номер", count) 
	count = count + 1

Программа выше выведет три строки, потому что после каждого повторения значение count увеличивается на единицу. Когда оно станет равным четырём, цикл завершится.

Функции

Функции — небольшие подпрограммы, которые разработчик пишет один раз и может переиспользовать в любом месте проекта. Например, если в коде надо очень часто проверять возраст пользователей, то условие можно обернуть в функцию:

def check_access(age):
    if age >= 18:
        return "Доступ разрешён"
    else:
        return "Доступ запрещён"

В таком случае для проверки достаточно будет вызвать функцию по имени и передать ей переменную с возрастом:

result = check_access(age)
print(result)

Для создания функции используют оператор def. После него следует указать имя функции, а в скобках — параметры, которые она будет принимать. Значения, которые функция должна возвращать, указывают с помощью оператора return.

Собираем всё вместе

Теперь соберём все только что полученные знания о Python и напишем свою первую мини-программу, в которой используем знания о переменных и циклах.

Программа будет хранить список покупок, выводить все товары в нём и считать их количество:

shopping_list = ["молоко", "хлеб", "яблоки", "сыр"] 
print("Список покупок:") 
for item in shopping_list: 
	print("-", item) 
print("Всего товаров:", len(shopping_list))

Что в происходит в программе:

• shopping_list хранит список покупок;
• for item in shopping_list перебирает товары по одному;
• print() выводит текст на экран;
• len() считает, сколько элементов находится в списке.

На примере видно, что изучать Python довольно просто. Даже после быстрого погружения в основы уже можно автоматизировать небольшие задачи, а код выглядит относительно просто и понятно.

Если хотите чуть больше узнать про Python и начать писать более сложные программы, то рекомендуем прочитать наш гайд. В нём мы подробно рассказали о том, как самостоятельно изучать Python.

Читайте также:

Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм

Сколько зарабатывают Python-разработчики

Зарплата Python-разработчика зависит от грейда, направления и компании. Один и тот же специалист может получать разный доход в зависимости от задач и сферы. Например, в финтехе или машинном обучении зарплаты часто выше, чем в классической веб-разработке при одинаковом уровне.

На доход также влияет рынок и регион. Крупные компании и бигтех, как правило, предлагают более высокую оплату и расширенный пакет условий, чем небольшие студии или стартапы. В крупных городах уровень зарплат обычно выше.

Читайте также:

Джун, мидл и сеньор: чем различаются грейды в программировании

Если говорить о медианных значениях, то Python-разработчики в России получают 247 000 рублей с учётом премий. Стажёры и джуниоры могут претендовать на 75 000 и 130 000 рублей соответственно. Больше всех получают сеньоры (348 000 рублей) и лиды (437 000 рублей).

Новичкам важно понимать, что одного знания Python для трудоустройства недостаточно. Работодатели ожидают базовое понимание баз данных, работы с контейнерами и тестированием, а также умение писать поддерживаемый и аккуратный код.

Преимущества Python

Главное преимущество Python — простота. Его синтаксис легко освоить без долгого погружения в сложные конструкции, в отличие от, например, C++. Не нужно вручную управлять памятью и разбираться с низкоуровневыми деталями — язык берёт это на себя.

Другие достоинства Python:

• Гибкость. Язык используется в разных направлениях: веб-бэкенде, автоматизации, тестировании, парсинге, аналитике, машинном обучении, создании ботов и так далее. Один стек закрывает как учебные задачи, так и полноценную разработку.
• Интерпретируемость. Код выполняется напрямую интерпретатором без отдельной компиляции. Это ускоряет цикл разработки: написал — сразу проверил результат. Поэтому язык подходит для экспериментов и поэтапного построения решений.
• Кроссплатформенность. Python одинаково работает на Windows, macOS и Linux при наличии интерпретатора и необходимых библиотек. Это упрощает перенос проектов между средами и развёртывание на серверах.
• Большая экосистема. Доступно множество библиотек и фреймворков для практически любых задач — от веб-разработки до анализа данных и машинного обучения. Это позволяет использовать готовые решения вместо разработки с нуля.
• Сообщество. Большая база знаний, документация, форумы и открытые примеры кода помогают быстро находить решения ошибок и рабочих задач.

Всё это делает Python одним из лучших языков программирования для погружения в разработку ПО: его легко начать изучать, но при этом он не ограничивается учебными задачами.

Недостатки Python

А теперь перейдём к «ложке дёгтя»:

• Низкая производительность. Python медленнее низкоуровневых языков. Например, Swift или C++ выполняют аналогичные задачи быстрее. Частично проблему решают альтернативные реализации вроде PyPy, но они могут быть несовместимы с частью библиотек.
• Зависимость от окружения и библиотек. Проекты часто зависят от системных библиотек, что усложняет перенос между средами. Virtualenv помогает изолировать окружения, но добавляет дополнительные слои и копирование зависимостей.
• Global Interpreter Lock (GIL). В CPython нельзя полноценно выполнять несколько потоков одновременно в одном процессе. Это ограничивает параллелизм в CPU-нагруженных задачах. Некоторые библиотеки, например NumPy, обходят это за счёт реализации на C.
• Динамическая типизация. «Вот это да! — скажете вы. — Разве динамическая типизация — это не круто?» С одной стороны — да, но именно из-за неё ошибки отображаются во время выполнения (runtime), а не компиляции (compile time).

Эти особенности не являются недостатками в прямом смысле — скорее, это ограничения, которые определяют область применения языка. Python хорошо подходит для автоматизации, веб-разработки, анализа данных и машинного обучения, но менее эффективен в высоконагруженных системах, мобильной разработке и задачах, где критичны производительность и низкоуровневый контроль над ресурсами.

Что нужно запомнить о Python

Python — простой в освоении, но мощный язык, который применяется в разных сферах разработки и одинаково востребован у новичков и крупных компаний. Повторим главное.

• Python используется в самых разных направлениях: это веб-разработка, парсинг, автоматизация, тестирование, анализ данных, машинное обучение, игры, десктопные и серверные приложения. Один язык закрывает как учебные задачи, так и промышленную разработку.
• Ключевое преимущество — читаемый синтаксис. Код близок к обычному тексту, содержит минимум служебных символов, а блоки задаются отступами, а не фигурными скобками. Это снижает порог входа и ускоряет переход от обучения к практике.
• Python используют как разработчики-новички, так и крупные компании. Его применяют Google, Dropbox, Spotify, NASA, «Яндекс», VK и другие. Чаще всего — не во всех системах целиком, а в отдельных задачах: аналитике, машинном обучении, автоматизации процессов.
• Сильная сторона языка — экосистема. Библиотеки и фреймворки (Django, FastAPI, NumPy, Pandas, TensorFlow и другие) позволяют решать задачи без разработки с нуля. Большое сообщество ускоряет поиск решений и снижает время разработки.
• Важно учитывать ограничения языка. Python уступает по производительности C++ и Swift, имеет ограничения параллелизма из-за GIL, зависит от окружения и допускает ошибки, выявляемые только во время выполнения.
• Спрос на Python-разработчиков остаётся стабильным. Медианная зарплата Python-разработчика в России — около 247 000 рублей. При этом одного знания языка недостаточно: нужно понимать базы данных, контейнеризацию, тестирование и обладать навыками написания поддерживаемого кода.

* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности».