Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер .

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow . В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или . Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle . Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib .

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn . Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Если вы будете искать ответ на вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев вам будет предложен Python - как наиболее простой в изучении язык. И очевидно, что определенное число людей, которые до этого не учили программирование, выберут Python из-за этих рекомендаций. И вот тут у нас начинается проблема, о которой пойдет речь ниже. Конечно, с описанием того, как я дошел до такой жизни.

О себе

Еще в студенческие годы я понял, что моя специальность не такая уж радужная, как мне казалось в 18 лет. Поэтому я стал думать о том, как заработать адекватные деньги. И наслушавшись историй о том, как мой двоюродный брат получал безумные на то время деньги в 1С, я также решил связать свою жизнь с IT.

Изначально это были шаблонные сайты на конструкторах и wordpress, потом я занялся SEO, и в один момент наткнулся на Хабр, после чего решил стать полноценным программистом. Высшей математики у меня не было, поэтому я решил выбрать сферу, где она не требуется – веб-разработка.

У меня появился очевидный вопрос: какой язык выбрать – php/python/ruby. Насмотревшись статей на Хабре, почитал хейт в сторону php, посмотрев пару мотивационных роликов от Yandex. Я выбрал Python. Преимущества языка, я надеюсь, вы знаете, поэтому не буду про это говорить.

Первичное обучение языку

Обучение языку я совмещал с основной работой, поэтому читал книжки, смотрел туториалы, пилил небольшие проекты в вечернее время. В общем, за год я

1) Изучил книги:

• Марк Лутц - Изучаем Python
• Марк Лутц - Программирование на Python
• Чед Фаулер – Программист Фанатик
• Билл Любанович – Простой Python

2) Изучил множество роликов от Украинских/Буржуйских авторов по Django
3) Прошел курс от codeacademy
4) Освоил PyCharm

Свой первый проект

Далее у меня появилась идея небольшого сервиса на весьма специфичную тематику, который я решил сделать, чтобы закрепить знания Python + Django.

В создания сайта я

1) Изучил книги:

• Джон Дакетт - HTML и CSS. Разработка и дизайн веб-сайтов
• Дэвид Флэнаган - JavaScript. Подробное руководство
• Бен Форта - Освой самостоятельно SQL.

2) Изучил документацию Django под свои задачи
3) Изучил деплой проектов на Django Gunicorn + nginx + centOS

Свой первый нормальный проект

После того, как первый адекватный сайт провалился, я решил создать уже что-то стоящее, выбрал идею, выбрал схему реализации и за 3 месяца по вечерам его сделал.

Проект показал свою жизнеспособность (по сей день приносит мне определенные деньги, чему я безумно рад). И я решил уже его прокачать получше.

После прочтения книги «Percival H. - Test-Driven Development with Python», решил написать тесты сначала на основе компонентов Django, потом поднял документацию селениума, и уже сделал внешние тесты.

Я хочу быть крутым

Открыв вакансии по Python-Django разработчикам, я посмотрел что еще обычно требуется в таких вакансиях:

• Django Rest Framework
• Celery
• Tornado/Twisted/ asyncio (На выбор что-то одно)
• Class-based view Django
• Angular/React (На выбор что-то одно)

Потратил 3 месяца на знакомство/пробование с этими штуками. Также поднял стандартную библиотеку Python + внешняя библиотека для парсинга beautifulSoup.

Ты не тру без C/C++

Бытует мнение, что без знания C/C++ программист не может называть себя программистом. Поэтому когда у меня было свободное время, я познакомился с книгами:

• Брайн Керниган – Язык программирования С
• Стенли Б ЛиппМан – Язык программирования С++. Базовый курс

Прочитал книги, поковырялся с кодом, посмотрел на компиляцию, посмотрел примеры кода. В общем, теперь я не делал большие глаза при упоминании ссылок, указателей, сортировок, ООП и туче разных массивов с разными скоростями обработки элемента, в зависимости от его позиции.

Я готов к бою!

И вот тут мы приходим к самому важному моменту. Потратив в общей массе 2 года на изучение всех элементов веб-программирования, о которых я говорил выше. Я посчитал себя достаточно готовым, чтобы претендовать на позицию веб-разработчика на Python. Конечно, что-то я знал не очень хорошо, что-то поверхносто, а что-то вообще не знал (например, Flask), но общее понимание и навыки были неплохими.

И вот тут начались проблемы с Python, на которых люди чаще всего не заостряют внимание. А именно на востребованности бизнеса в Python-разработчиков junior/pre-middle уровня.

С этим вопросом я вышел на рынок

Хотя на первый взгляд кажется, что вакансий на Python достаточно много, но когда начинается конкретика, все резко меняется.

1. Сразу идет большой отсев вакансий, где Python является исключительно вспомогательным языком. Чаще всего это позиции Java-разработчиков, Системных Администраторов, QA-Автоматизация. Также сейчас идет большой отсев по Data Learning, где требуется мат-образование + язык R. Т.е. с одним Python вы эту вакансию не сможете подобрать.

2. Оказалось, что в моем городе вакансий под Python нет, от слова вообще нет. Расширив поиск по всей области, я также получил неудовлетворительный результат. Пару вакансий на PHP, где Python шел «будет плюсом». Открыв фильтр за последние 3 года, я также обнаружил, что вакансий на Python не было вовсе. Т.е. бизнес в провинции чаще всего выбирает более простые и популярные технологии, нежели Python.

3. Открыв вакансии на Python в общем поисковике, я обнаружил следующие тенденции:

• 90% + вакансий находятся в Москве или Санкт-Петербурге
• 90% + вакансий требуют уровень middle+ / seniour
• ~100% вакансий junior позиций в Москве или Санкт-Петербурге (чаще всего от гигантов)

Другими словами получилась ситуация, что если ты не живешь в Москве, Санкт-Петербурге и не собираешься ехать их «покорять», то тебе практически негде получить свою первую работу.

Конечно, есть пару очагов, где Python еще используется, например, в Казани. Но чаще всего это какая-то одна фирма, где с Вакансиями тоже весьма middle+ / seniour.

4. Вариант поиска удаленки на текущий уровень также показал, что работодатели не готовы идти на такой риск. Мало опыта + удаленка = это какая-то фантастика.
Тем не менее, я все же смог найти пару вариантов, но уже в ходе первичного собеседования стало понятно, что это ерунда по типу: «Ты у нас три месяца поработай, и если клиент заплатит за твою работу, мы тебе тоже заплатим». Не самый лучший вариант.

5. Поговорил с парой HR из крупных компаний, они высказали такую тенденцию. «Мы обычно берем людей с опытом на Python от года, плюс опытом на другого языке (3+ года). Чаще всего php/Java». Другими словами, они вообще не рассматривали варианты, чтобы взять человека с одним лишь Python.

6. Поговорив с ребятами с профильных форумов, стало понятно, что это достаточно типичная ситуация. Из их рассказов стало понятно, что люди после тщетных поисков либо шли работать на php/1c, либо как-то пролазили через upwork/собственный проект/автоматизацию тестирования.
Но опять же от случая к случаю.

В общем, оказалось, что Python – это отличный язык, который позволяет делать мощные проекты. И так уж сложилось, что их концентрация находится в столицах. И раз это сложные проекты, то и сотрудники туда требуются уже уровня middle+. Готов ли человек, который только что изучил Python получить такую вакансию? Трудно!

Но есть другой путь!

В настоящий момент только в моем городе находится 24 вакансии на php различного уровня (начиная от небольших компаний, которым нужно поддерживать текущий сайт, заканчивая гигантами e-commerce, которые предлагают последовательное расширение функционала). И примерно столько же вакансии на 1С. И где-то на половине из этих вакансий готовы взять человека, который хотя бы что-то знает в программировании. Скорее всего, это не самые лучшие места, но это уже первая работа, после который вы официально для HR станете программистом с опытом.

Так что в итоге

Получается ситуация, что можно изучить клевый язык программирования Python и остаться на улице. А можно выучить «ненавистный» php/1c и получить работу. Качество этой работы, конечно же, оставляет много вопросов – но это уже опыт.

Что касается меня, то в моих условиях (не ехать в Москву/СПб) я фактически потратил время на изучение языка, который сейчас востребован исключительно в моих собственных проектах. Найти работу на месте или удаленке у меня не получилось. Сейчас иду в сторону php, так как на нем банально есть работа.

Поэтому если вы не живете в Москве, СПб, не являетесь студентом тех-вуза, то я бы не советовал вам учить Python первым языком. Обратите внимание на PHP – под него всегда есть места, есть работа, есть опыт. А дальнейший путь развития уже за вами.

P.S. Как подсказал мне мой знакомый, на Ruby почти такая же ситуация. Но тут я уже говорить с уверенностью не могу.

Python является широко используемым, высокоуровневым языком программирования, который был назван в честь знаменитого британского комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона ». Язык Python простой по своей структуре, и в то же время невероятно гибкий и мощный. Учитывая, что код Python легко читаемый и без излишней строгости в синтаксисе, многие считают, что он является лучшим вводным языком программирования.

Python — описание языка, которое дали в Foundation описывает Python :

Python – это интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования. Он включает в себя модули, исключения, динамическую типизацию, высокоуровневые динамические типы данных и классы. Python сочетает в себе отличную производительность с понятным синтаксисом. В нем реализованы интерфейсы ко многим системным вызовам и библиотекам, а также различным оконным системам и он расширяем с помощью C и C++. Python используется как язык расширения для приложений, которым нужен программный интерфейс. И наконец, Python — это кроссплатформенный язык: он работает на многих версиях Unix, на Mac и на компьютерах под управлением MS-DOS, Windows, Windows NT и OS/2.

Какой язык программирования изучить первым?

Можно начать изучение с Python языка программирования. Чтобы проиллюстрировать, чем Python отличается от других вводных языков, вспомните время, когда вы были подростком.

Изучение программирования с помощью Python подобно вождению родительского минивэна. Как только вы сделаете на нем несколько кругов по парковке, вы начнете понимать, как управлять автомобилем.

Пытаться изучить программирование с помощью C (или даже ассемблера ) это как, учиться водить, собирая минивэн ваших родителей. Вы застрянете в гараже на несколько лет, компонуя части вместе, и когда у вас появится полное понимание того, как работает машина, и будете способны выявлять неисправности и прогнозировать будущие проблемы, вы уже перегорите, прежде чем когда-либо сядете за руль.

Преимущества Python

Язык Python для начинающих универсален. Вы можете автоматизировать рабочие процессы, создавать сайты, а также настольные приложения и игры с помощью Python . К слову, спрос на разработчиков Python (PostgreSQL, OOP, Flask, Django ) резко вырос за последние несколько лет в таких компаниях, как Instagram , Reddit , Tumblr , YouTube и Pinterest .

Высокоуровневый язык общего назначения

Python относится к высокоуровневым языкам программирования. Используя его, вы сможете создавать практически любые типы программного обеспечения. Эта универсальность поддерживает ваш интерес, так как вы разрабатываете программы и решения, ориентированные на ваши интересы, а не застреваете в дебрях языка, беспокоясь о его синтаксисе.

Интерпретируемый язык

Язык программирования Python для начинающих является интерпретируемым, а это значит, что вам не нужно знать, как компилировать код. Поскольку этап компиляции отсутствует, возрастает производительность, а время для редактирования, тестирования и отладки в значительной мере уменьшается. Просто скачайте интегрированную среду разработки (IDE ), напишите свой код и нажмите «Выполнить » (Run ).

Читаемость кода является ключевым моментом

Простой, легкий в изучении синтаксис Python делает упор на читаемость и задает хороший стиль программирования. С Python вы можете выразить свою концепцию меньшим количеством строк кода. Этот язык также заставляет вас обдумывать логику программы и алгоритмы. В связи с этим он часто используется как скриптовый или интегрирующий язык (glue language ), чтобы связать существующие компоненты вместе и писать большие объемы легко читаемого и работоспособного кода в короткие промежутки времени.

Это просто весело

Нельзя назвать язык программирования в честь Монти Пайтона , не имея чувства юмора. Более того, было проведено тестирование для сравнения времени, необходимого для написания простого скрипта на различных языках (Python, Java, C, J, BASIC ):

…Python требует меньше времени, меньше строк кода и меньше концептов, чтобы достичь поставленной цели… И в довершение всего, программирование на Python это весело! Веселье и частый успех порождает уверенность и интерес у студентов, которые становятся лучше подготовленными к дальнейшему изучению языка Python.

Перевод статьи «Why Learn Python? » был подготовлен дружной командой проекта .

Хорошо Плохо

Какие программы написаны на Python?

Прикладное ПО для нормальных людей

Давайте пройдемся для начала по программам, которыми пользуются обычные люди, не являющиеся специалистами в области информационных технологий.

BitTorrent

Все версии до 6 этого торрент-клиента были написаны на Python. Версия 6 была переписана на C++.

Ubuntu Software Center

Цитата из Википедии :

Центр приложений Ubuntu (англ. Ubuntu Software Center ) - свободное программное обеспечение для поиска, установки и удаления пакетов в системе Ubuntu Linux . в последних версиях возможна покупка журналов о Linux и Ubuntu , также можно приобретать платные игры и софт . Приложение разработано на языке Python + Vala с использованием библиотек GTK+ и является графической оболочкой для Advanced Packaging Tool .

Blender

Цитата из Википедии :

Blender - свободный, профессиональный пакет для создания трёхмерной компьютерной графики, включающий в себя средства моделирования, анимации, рендеринга, постобработки видео, а также создания интерактивных игр. В настоящее время пользуется наибольшей популярностью среди бесплатных 3D редакторов в связи с его быстрым и стабильным развитием, которому способствует профессиональная команда разработчиков.

Python используется как средство создания инструментов и прототипов, системы логики в играх, как средство импорта/экспорта файлов (например COLLADA), автоматизации задач.

Вот несколько страниц с документацией:

GIMP

Цитата из Википедии :
Python используется для написания дополнительных модулей, например, фильтров.
Вот несколько страниц, которые глубже раскрывают тему:

Игры

Civilization IV

Большая часть игры написана на Python ().

Battlefield 2

В сети Интернет есть много учебников и просто рецептов по изменению различных объектов и их поведения.

World of Tanks

Цитата из статьи " GUI в игре World of Tanks ":

В качестве скриптового языка в проекте используется Python. Всю красоту, которую мы сделали во Flash, нужно подключить в игре, наполнить данными, обработать и транслировать пользовательский ввод в реальные действия в игре. Все это как раз и делается в Python.

Более полный список игр, которые используют Python, можно найти в Википедии и документации к Python .

Какие компании используют Python?

Список компаний, которые используют Python, длинный. Среди них Google , Facebook , Yahoo , NASA , Red Hat , IBM , Instagram , Dropbox , Pinterest , Quora , Яндекс , Mail.Ru .

Яндекс

Вот, пожалуйста, доклад " Python в ядре Яндекс.Диска ". Сергей Иващенко (докладчик):

Я расскажу о том, как мы используем Python в Яндекс.Диске, какие применяем библиотеки и фреймворки, какие задачи решаем и с какими проблемами сталкиваемся. Также затрону тему логирования и обработки асинхронных операций.

В одном из видео на канале Яндекса, сотрудники рассказали о своих любимых языках.

А ещё в блоге компании Яндекс есть запись " На каких языках программирования пишут в Яндексе " от 19 марта 2014 года. Так вот, 13% сотрудников Яндекс большую часть рабочего времени пишут на языке Python.

Mail.ru

Сотрудники Mail.ru тоже используют Python. В официальном блоге Mail.ru на Хабре есть несколько статей о Python:

Google

В Google с самого основания активно использовали Python. Есть слухи, что большая часть YouTube и Google Drive написана на Python. Google разработал целую облачную платформу Google App Engine, чтобы разработчики могли запускать код на Python в облаке Google. Многие разработчики языка работали и работают в Google.

DropBox

Сервис разработан на языке Python. Не случайно сам автор языка Python, Гвидо ван Россум , работает в DropBox.

Другие компании

The organizations that use Python

В каких областях применяется Python?

Web-разработка

В этой области Python, пожалуй, используется больше всего. Веб-фреймворк Django продолжает набирать обороты, пополняя армию своих фанатов. Многие начинающие программисты даже думают, что Python больше нигде не используется. Но на Python написаны многие другие веб-фреймворки: Pylons , TurboGears , CherryPy , Flask , Pyramid и другие. С более полным списком можно ознакомится .
Есть и CMS на базе Django, она так и называется DjangoCMS .
Очень часто на Python пишут и парсеры сайтов. Обычно для этого используют Requests , aiohttp , BeautifulSoup , html5lib . Есть и более высокоуровневые инструменты для парсинга сайтов: Scrapy , Grab .

Системное администрирование

Python - это отличный язык для автоматизации работы системного администратора. Он установлен по умолчанию на все Linux-сервера. Он простой, понятный. Код на Python легко читается. Некоторые любят Perl, я тоже его люблю за удобную работу с регулярными выражениями, но я ненавижу Perl за его синтаксис. Bash удобен для относительно небольших и средних скриптов, но Python мощнее и в некоторых случаях позволяет писать намного меньше кода.
Единственный пакет, который я знаю, это Fabric . Возможно есть что-то ещё, напишите мне в комментариях, если знаете.

Дополнительная информация

Python for system administrators (IBM developerWorks)
Fabric documentation. Systems Administration.

Встроенные системы (embedded systems)

Очень часто Python используется для программирования встроенных систем. Самый известный проект, который использует Python - это Raspberry Pi. Но он не единственный:
Embedded Python
Raspberry Pi
Python Embedded Tools
The Owl Embedded Python System

Разработка прикладного ПО, в том числе игр

Python часто используется как вспомогательный язык при разработке прикладного программного обеспечения. Примеры я уже приводил выше, не буду повторяться.

Научные исследования

Физики и математики очень любят Python за его простоту. Кроме того для Python существует огромное количество библиотек, облегчающих жизнь ученому. Например:

1. SciPy - это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций , обработки сигналов , обработки изображений , генетических алгоритмов , решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
2. Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
3. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Более полный список библиотек для научных вычислений на языке Python можно найти в Википедии .

Обучение

Очень часто в качестве первого языка программирования советуют именно Python.
У некоторых российских школ есть успешный опыт обучения школьников программированию на языке Python.
Кстати, Гвидо ван Россум находился под впечатлением от языка ABC , когда писал Python. А язык ABC предназначался для обучения и прототипирования.

Критика языка Python

Python один из самых медленных языков программирования

В сети Интеренет можно найти много различных тестов скорости программ, написанных на разных языках программирования. Python обычно находится в конце списков.
Обычно под Python имеют в виду CPython, эталонную реализацию языка. Существуют другие реализации языка Python, например PyPy. PyPy обгоняет по скорости CPython и многие другие скриптовые языки программирования, очень близок по скорости к Java. Но есть одна проблема - в PyPy не полностью реализован язык Python, из-за этого многие Python-программы на нем не работают.
Многие программисты пишут вставки на C/C++, чтобы ускорить работу в узких местах. Python не предназначен для вычислительных задач, для задач, которые требуют много памяти (memory bound) и подобного. Нужно уметь выбирать подходящие инструменты для стоящих перед вами задач. Гвидо ван Россум говорит об этом в интервью .

GIL мешает одновременному выполнению нескольких потоков

Global Interpreter Lock не позволяет нескольким потокам Python выполняться одновременно. Это особенности CPython. Но недостаток ли это? Нужно понимать, что всё зависит от задачи. Если ваша задача зависит от скорости ввода-вывода (IO bound task), то эффективнее использовать несколько процессов, которые будут работать в асинхронном режиме с внешними ресурсами. А потоки с общей памятью хороши для вычислительных задач (CPU-bound). Но даже если вам нужна работа с потоками, то можно отключить GIL на время, так как это сделано в математическом пакет NumPy.

Нет хороших инструментов для дистрибуции

К сожалению код на Python, который имеет множество зависимостей от системных библиотек, сложно перенести на другие системы. Эту задачу решают с помощью virtualenv. но этот инструмент очень много критикуют системные администраторы.

Дополнительная информация

Python Success Stories
You Used Python to Write WHAT?
What is Python Used For?
More proof that it"s Python"s world and we"re just living in it
AVERAGE SALARY FOR JOBS REQUIRING PYTHON
List of Python software