При создании цифрового продукта на одном из этапов обязательно приходится выбрать технологический стек будущей системы. Если для фронтенда важен только фреймворк, то в случае с бэкендом нужно еще не ошибиться c языком программирования.
В производстве эффективность неоднократно доказывали PHP, Python, Node.js. Но как определиться с выбором, если постоянно ведутся споры о том, какой из языков лучше? К тому же, зачастую эти споры оторваны от требований бизнеса и строятся вокруг предвзятых предпочтений программистов.
Как мы уже определили, большинство веб-сайтов сделаны с использованием PHP, но для ряда случаев правильнее выбрать Python. В этом материале мы разберем особенности технологии и развеем сомнения о возможности ее применения для серверной разработки.
Что такое Python
Python — язык программирования общего назначения, который обладает высокоуровневыми структурами данных, динамической типизацией и связыванием, а также рядом других функций, которые делают его полезным для разработки сложных приложений.
Язык существует с начала 90-х годов, но его популярность на рынке веб-разработки стала стремительно расти последние пять лет. Программистов привлекает минималистичный синтаксис, легко читаемый код и богатство функций стандартной библиотеки. В русскоязычном сообществе технологию обычно называют питоном.
Основные отличия Python от других языков программирования
В отличие от других языков серверной разработки, Python гораздо более универсален и подходит для создания консольных CLI приложений. Для сравнения, PHP тоже считается языком общего назначения, однако его используют для разработки веб-приложений с базовыми CRUD-операциями.
Python же применяется в разных областях: от астрономии и научно медицинских исследований до автоматизации промышленных предприятий и робототехники. Давайте посмотрим, как используют эту технологию известные IT компании.
Анализ и визуализация данных
Инструменты Python позволяют проводить сложные математические расчеты, строить диаграммы и 3D-графики. Технология используется для создания решений на основе данных. Например, музыкальный стриминговый сервис Spotify анализирует огромные объемы информации, чтобы давать пользователям индивидуальные рекомендации и составлять плейлисты. Крупные финансовые организации, такие как Citi, используют технологию для построения математических моделей, аналитики и точной оценки рисков.
Компьютерное зрение и обработка изображений
Технология справляется с непростыми задачами обработки изображений по управлению цветом, удалению фона, наложению фильтров, а также с более сложными задачами компьютерного зрения по обнаружению объектов, распознаванию лиц и классификации изображений. Спрос на такие решения встречается как при реставрации старых фотографий, так и при производстве автопилотируемых автомобилей.
Машинное обучение и нейросети
Машинное обучение — это область компьютерных наук, в которой алгоритмы обучаются на наборах заготовленных данных и генерируют выходные данные для новых сценариев. Самые популярные фреймворки для создания и обучения нейросетей TensorFlow и PyTorch базируются на Python. Модели машинного обучения применяются в многочисленных сферах — от распознавания речи и понимания естественного языка до генерации 3D-моделей и фильтров дополненной реальности. В ежемесячном дайджесте Work Solutions вас ждет еще больше интересных примеров.
Веб-разработка
Для серверной разработки используются фреймворки Django и Flask. Они позволяют создавать бэкенд-приложения, в которых реализована бизнес-логика работы системы и взаимодействие с базами данных. Яркий пример — социальная сеть Instagram, у которой миллиард активных пользователей. Выбранные технологии успешно позволяют масштабироваться под динамической рост аудитории.
Почему следует отдать разработку на Python на аутсорс
Выбор технологии — важное бизнес-решение, к которому стоит подходить ответственно. Миграция на другую технологию, как правило, обходится дорого, поэтому важно не ошибиться в самом начале. Стоит учитывать цели проекта и исходя из этого выбирать язык программирования и фреймворк.
Далеко не для всех веб-сервисов Python будет правильным выбором. Технология не подойдет для проектов из финансового сектора, где время отклика в миллисекундах — решающий фактор. PHP 7-й версии работает в три раза быстрее, а значит больше подходит для, например, онлайн-магазинов, которым важны SEO-показатели.
Аутсорсинг разработки на Python стоит рассматривать для решения узконаправленных задач. Есть масса сфер применения этой технологии, где скорость не главный приоритет — например, автоматизация процесса обработки бухгалтерской отчетности. Заказная разработка на Python освободит вас от необходимости нанимать штатного специалиста, которого не всегда удастся обеспечивать работой.
Наши специалисты по Python
В Work Solutions знание Python считается естественным этапом роста компетенций бэкенд-разработчика. Старшие программисты нашей компании владеют этим языком на продвинутом уровне, что подтверждается соответствующими сертификатами от лидирующих образовательных платформ и наработанными кейсами.
Почему мы
Work Solutions придерживается нейтральной позиции в вопросе достоинств и недостатков технологий. Мы всегда сосредоточены на целях и результатах, а не на личных предпочтениях, поэтому используем только те инструменты, которые делают процесс создания цифрового продукта проще. Конечный пользователь не заметит разницы и не определит технологии, которые задействованы в приложении, поэтому не стоит гнаться за модными тенденциями. Заказав услугу у нас, вы будете уверены в правильности выбора инструментов разработки.
