Продолжаем погружаться в Python! В этом посте наша группа серверной разработки рассказала, где можно использовать этот язык программирования.

🧠 Python подходит для решения задач в абсолютно разных сферах. Например, он впечатляет в веб-разработке — такие фреймворки, как Django, Flask и FastAPI упрощают разработку веб-приложений и делают её эффективной.

🔹Django предлагает всё, что нам нужно, прямо из коробки для создания сложных веб-сайтов, включая интегрированную административную поддержку и безопасность.
🔹Flask даёт большую гибкость и лёгкость в настройке.
🔹FastAPI отличается своей производительностью и поддержкой асинхронных запросов, что ускоряет разработку и интеграцию с другими системами.

В области научных исследований и аналитики данных Python имеет огромное количество популярных библиотек и фреймворков. Чаще всего используются библиотеки типа NumPy, pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-learn для проведения различных вычислений, анализа данных, визуализации и машинного обучения. Эти инструменты, вместе с IPython и Jupyter Notebook, обеспечивают мощную среду для исследований.

❗️Python лидирует и в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Библиотеки TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, NLTK и spaCy помогают разрабатывать алгоритмы и обучать нейросети для таких задач, как распознавание речи, компьютерное зрение и анализ текста.

И конечно, Python отлично подходит для автоматизации и обработки данных. Python-разработчики могут создавать скрипты для автоматизации задач, использовать библиотеки типа pandas и Dask для анализа и обработки данных, а также такие инструменты, как Luigi и Apache Airflow, для организации рабочих процессов.

💙 Команда «Криптонита» в первую очередь использует Python в качестве классического бэкенда, для взаимодействия между сервисами и быстрой разработки API. #языки_программирования #python

Многим разработчикам не нравится ситуация в Python сообществе: есть большое количество инструментов, которые решают похожие задачи, но делают это по-разному.

Каждый инструмент нужно установить, настроить и запомнить его основные команды. Но нет гарантий, что он поможет — в Интернете много устаревших и вредных советов.

Так что делать? Денис Савран, наш старший разработчик направления серверной разработки на интерпретируемых языках, поделился инструментом, который появился только в этом году, но уже решает множество проблем.

💬Читайте о нём в статье на Хабре💬

В материале вы узнаете:
🔹Как сократить количество инструментов локальной разработки.
🔹Как оптимально собрать образ Docker.
🔹Как проверить код проекта хуками pre-commit и запустить тесты в GitLab CI.

📌Есть у нас тут «питонисты»? Как в ваших командах вы решаете эти проблемы? #python #разработка #хабр

Покодим? Собрали шесть наших лучших прикладных материалов за 2024 год.

В них найдёте много кода на Scala, Rust, Java, JavaScript и Python — все тексты писали разработчики «Криптонита». Сохраняйте🖤

🟦#java #scala Жизнь, смерть и р̶о̶б̶о̶т̶ы̶ управление ресурсами в Scala. Большая статья про особенности управления жизненными циклами объектов в Scala и Java разных версий. Читать

🟦#rust Как создать middleware (или промежуточное ПО) с помощью библиотеки Tower? Оно часто используется в веб-разработке. Читать

🟦#javascript #vueJS Выстраиваем архитектуру данных в многооконном приложении на примере сайта с погодой. Читать

🟦#scala Трамплин (trampoline) — это специфическая техника функционального программирования. Зачем они нужны в Scala трамплины и как их использовать? Читать

🟦#javascript Как создать набор иконок, который понравится и UX-дизайнерам, и frontend-разработчикам? Читать

🟦#python В Python сообществе есть много инструментов, которые решают похожие задачи, но делают это по-разному. Так что делать? Есть инструмент, который появился только в этом году, но уже решает множество проблем. Читать