Go или Python — Что лучше?

Содержание
  1. История языка программирования Python
  2. Миф 3. Python медленный
  3. Парсинг сайтов при помощи Python
  4. Python сделает вас более самодостаточным
  5. Недостатки Python, которые могут уничтожить этот язык
  6. Скорость
  7. Области видимости
  8. Лямбда-функции
  9. Пробелы
  10. Мобильная разработка
  11. Ошибки во время выполнения (Runtime Errors)
  12. Как применяют Python?
  13. Веб-разработка на Python
  14. Программные приложения на Python
  15. Мобильные приложения на Python
  16. Игры на Python
  17. Встроенные системы
  18. Создание скриптов на Python
  19. Системное администрирование на Python
  20. Научные исследования на Python
  21. Data Science и Python
  22. Тестирование на Python
  23. Миф 6. Python — исключительно язык скриптов
  24. Миф 5. Python — молодой язык программирования
  25. Python научит вас думать
  26. Знание Python облегчит коммуникацию с разработчиками
  27. Миф 8. Вы можете выучить Python за 24 часа
  28. Python поможет визуализировать данные
  29. Python позволит автоматизировать повторяющиеся задачи
  30. Что в итоге?
  31. Поговорим о Golang (Go)
  32. Миф 9. Python — универсальный язык, он подходит для всех типов программ
  33. Создание ботов на Python
  34. Миф 10. А его нет
  35. Миф 2. Python не поддерживает параллелизм
  36. Разница в производительности между Golang и Python
  37. Миф 7. Эти ваши пробелы хуже, чем фигурные скобки
  38. Миф 4. Python назван в честь змеи

История языка программирования Python

Особо ярые фанаты утверждают, что до Python не было ничего полезного, после чего тоже ничего полезного не появилось. За прошедшие годы Python приобрел культовый статус, и не зря: это отличный язык программирования, и в Интернете на нем написано множество замечательных приложений.

По стандартам программирования Python — довольно старый язык. Концепция появилась в 1991 году. Некоторые преимущества появляются с возрастом. У Python много поклонников, которые помогают поддерживать стабильность языка и отличную документацию. В Python можно найти примеры кода практически для любого возможного случая. Это означает, что разработчики и предприниматели выбирают Python, основываясь на большом опыте, в связи с чем ожидается положительный результат.

Огромное количество проектов с открытым исходным кодом используют Python в качестве основы, поэтому часто нет необходимости начинать с нуля. Язык хорошо интегрирован в бизнес-приложения и может использоваться в приложениях машинного обучения или искусственного интеллекта. Но есть и недостатки. Например, язык не идеален для задач, где важна память, медленно выполняется и не подходит для разработки мобильных приложений.

Миф 3. Python медленный

И это правда! В тестах Python показывает довольно слабые результаты, особенно по сравнению с C ++ и Java. Скорость выполнения может быть в десять раз ниже. Он выигрывает только у таких тяжеловесов, как JavaScript или Ruby. Но кому нужна такая скорость выполнения программы, когда есть такие мощные компьютеры? Конечно, писать новую операционную систему на Python — это глупо. Но по скорости развития он неплохо выигрывает: у языка лаконичный и понятный синтаксис, компактный код. То, что может поместиться в пару десятков символов в Python, может занять пару страниц в C.

print («Привет, мир!») «Привет, мир!» в PythonclassHelloWorld {publicstaticvoidmain (String args) {System.out.println («Привет, мир!»); }} «Привет, мир!» в Java # включитьusingnamespacestd; intmain () {cout << «Привет, мир!»; return0; } «Привет, мир!» в C++

А теперь подумайте, сколько времени нужно программистам, чтобы набрать код, и сколько компания теряет из-за долгой разработки. Так что посредственная скорость выполнения (пользователь вряд ли это почувствует) с лихвой компенсируется скоростью разработки и экономичностью. К тому же код Python намного проще читать и изменять — и почти большую часть времени программист читает и изменяет чужой код, а не пишет свой собственный.

Вывод: Python медленнее многих языков, но разработка на нем происходит быстрее.

Парсинг сайтов при помощи Python

Часто в процессе работы нам необходимо проанализировать какую-то информацию из сети: собрать данные о ценовой политике конкурентов или базу изображений конкретного товара. Все это в открытом доступе, но ручной поиск займет много времени. В Python вы можете создать парсер сайта, который будет выполнять всю повторяющуюся работу намного быстрее, чем человек.

Анализ — это метод извлечения информации с веб-сайтов, который основан на преобразовании неструктурированных данных HTML из Интернета в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы.

Например, вы можете ознакомиться с этим руководством по синтаксическому анализу с помощью Python.

Python сделает вас более самодостаточным

У большинства технических команд слишком много проектов и недостаточно времени, что означает, что ваш запрос с наивысшим приоритетом может иметь для них средний или даже низкий приоритет. Иногда в штате нет программиста для выполнения специализированной задачи, и его приходится нанимать со стороны, что требует времени и денег.

Если вы умеете программировать, вам не придется ждать помощи — вы можете решить многие проблемы самостоятельно. Скрипты автоматизации, анализ данных и многое другое легко реализовать на Python, даже не будучи профессиональным разработчиком. Или вы можете использовать готовые решения из большой базы данных библиотек и репозиториев, настраивая их под свои нужды.

Таким образом вы не только сэкономите время и деньги, но и повысите свой авторитет.

Недостатки Python, которые могут уничтожить этот язык

Вот недостатки, которые могут стать критическими для развития Python как более популярного языка в будущем.

Скорость

Python работает медленно — в среднем на выполнение операций уходит в два или даже в десять раз больше времени, чем при выборе другого языка. На это есть несколько причин. Во-первых, Python — это язык с динамической типизацией. То есть необязательно заранее определять тип данных на нем, как в других языках. Конечно, это удобно для разработчика, но такой подход требует большого резерва памяти для работы каждой переменной. Следовательно, больше памяти означает больше времени вычислений.

Python может выполнять только одну задачу за раз именно потому, что язык должен проверять тип данных. Параллельные процессы все испортят. Для сравнения: обычный веб-браузер может одновременно запускать несколько десятков различных потоков.

Конечно, вы можете возразить: кого сейчас волнует эта скорость, ведь компьютеры и серверы стали настолько мощными, что в конечном итоге «медленный» означает выбор между загрузкой приложения за 0,01 секунды или 0,001 секунды. Фактически, это не имеет значения для конечного пользователя.

Области видимости

Python использует ограничения динамической видимости. То есть, чтобы оценить выражение, компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно ищет все вызывающие функции.

Проблема с этим подходом заключается в том, что каждое выражение необходимо проверять во всех возможных контекстах. Это, мягко говоря, утомительно и отнимает много времени. Поэтому современные языки программирования в основном используют статическую область видимости.

Python попытался переключиться на статическую область видимости, но ничего не вышло. Как правило, внутренние области видимости, такие как функции внутри функции, могут просматривать и изменять внешние области. В Python внутренние области видят только внешние области, но не изменяют их. Такой подход сбивает с толку.

Лямбда-функции

Несмотря на всю гибкость, использование лямбда в Python ограничено. Это могут быть только выражения, но не объявления. С другой стороны, объявления и объявления переменных являются объявлениями. Проще говоря, добавление операторов сделает лямбда многострочным, а синтаксис Python не позволяет этого.

Это различие между выражениями и операторами довольно произвольно и не встречается в других языках.

Пробелы

Python подходит для начинающих разработчиков: в нем используются пробелы и отступы для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

Другие языки, такие как C ++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. И хотя для новичков это не так удобно визуально, это делает код намного более управляемым. Для больших проектов это гораздо важнее.

Новые языки, такие как Haskell, делают это на основе пробелов, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без него.

Пробелы делают код более читабельным, но менее интуитивно понятным, под управлением Ирвана Смита на Unsplash

Мобильная разработка

Сейчас мы наблюдаем массовый переход от компьютеров к смартфонам — уже ясно, что нам нужны языки, подходящие для мобильных приложений.

В Python есть такая возможность: пакет под названием Kivy. Но имейте в виду, что Python не был создан для мобильных устройств. Можно использовать, результат тоже будет приемлемый, но зачем, когда можно взять более подходящий язык, созданный для разработки мобильных приложений. Например, кроссплатформенные фреймворки для мобильной разработки: React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Если вы планируете стать разносторонним разработчиком, одного знания Python недостаточно.

Ошибки во время выполнения (Runtime Errors)

Скрипты Python компилируются каждый раз при запуске, а не сначала компилируются, а затем выполняются. Поэтому любые ошибки проявляются во время выполнения кода.

Это приводит к низкой производительности, трудоемкости и большому количеству тестов. Тесты отличные, особенно для новичков. Но опытным разработчикам такая необходимость воспринимается как недостаток и приводит к снижению производительности.

Как применяют Python?

Как упоминалось выше, Python универсален, поэтому он используется как в Интернете, так и на мобильных устройствах, а также в приложениях, связанных с машинным обучением, нейронными сетями и искусственным интеллектом. Но обо всем по порядку.

Веб-разработка на Python

Сегодня Python довольно часто используется в веб-разработке. Для работы используются такие фреймворки, как Django, Flask, Pyramid, Pylons, TurboGears, CherryPy. Кроме того, существуют специальные движки для создания сайтов на языке программирования Python: • Saleor; • Танцовщица; • Abilian SBE; • Она; • Django-CMS.

Даже на языке Python парсеры часто пишутся для сбора информации в Интернете. Например, Google использует Python для индексации сайтов.

Программные приложения на Python

Вы также можете создавать настольные программы, используя Python. Вот несколько примеров программ: • GIMP — визуальный редактор Linux; • Ubuntu Software Center — центр приложений в операционной системе Ubuntu; • Включен BitTorrent до версии 6 — менеджер торрент-загрузок (теперь программа переписана на C ++); • Blender — приложение для создания 3D-графики.

Мобильные приложения на Python

Не менее популярна мобильная разработка на языке программирования Python. Да, для Android обычно пишут на Java / C ++ / C #, а для iOS используют Swift / Objective-C. Но когда дело доходит до программирования серверной части мобильных приложений, часто используется Python. Допустим, тот же клиент Instagram для iOS написан на Objective-C, но сервер написан на Python.

Игры на Python

Многие компьютерные игры полностью или частично написаны на Python. Бытует мнение, что этот язык не очень подходит для серьезных проектов, но на самом деле он был использован при разработке следующих хитов: • World of Tanks; • Battlefield 2; • Цивилизация IV; • EVE Online.

Но, несмотря на возможность реализации пользовательского интерфейса и работы с графикой, скрипты для запуска сцен, взаимодействия персонажей и обработки событий часто пишутся на языке программирования Python.

Встроенные системы

Встроенные системы программируются на Python для различных устройств. Например, язык пригодился Сбербанку для управления банкоматами.

Есть и другие успешные проекты: • Встроенная система Python Owl; • Raspberry Pi; • Инструменты, встроенные в Python; • Встроенный Python.

Кроме того, Python используется во встроенном промышленном программном обеспечении на станках с ЧПУ, телекоммуникационном оборудовании, а также при работе с автоматическими регуляторами давления, температуры, расхода жидкости и т.д.

Создание скриптов на Python

Мы уже говорили о скриптах Python. Мы говорим о написании плагинов и скриптового кода для готовых программ, когда вам нужно создать дополнительные модули или реализовать какую-то логику. Такие сценарии включаются в программное обеспечение, написанное на других языках программирования, для автоматизации определенных задач.

Системное администрирование на Python

Системные администраторы используют Python для автоматизации задач. Это простой и мощный язык, поддерживающий специальные пакеты, которые делают его более эффективным. Главное преимущество в том, что Python по умолчанию установлен на всех серверах Linux.

Научные исследования на Python

Существует множество библиотек для Python, которые используются при выполнении вычислений и поиска: • SciPy; • NumPy; • Matplotlib.

Благодаря наличию специализированных библиотек, а также простоте обучения многие ученые (физики, математики, биологи) выбирают именно этот язык.

Data Science и Python

Python считается наиболее востребованным языком Data Science. Он используется для написания алгоритмов для программ машинного обучения и аналитических приложений. Он также обслуживает облачные сервисы и хранилище данных.

Тестирование на Python

Наряду с Java для автоматизации тестирования широко используется язык программирования Python.

Миф 6. Python — исключительно язык скриптов

Да, сколько сможете! Python больше не является просто языком сценариев, таким как Perl или Bash. Он используется для написания веб-приложений, мобильных приложений, программ для настольных компьютеров. На нем написано много частей YouTube, Dropbox или Facebook. Но как язык сценариев он также широко используется, например, в Power BI, Blender, Maya.

Отдельная область применения Python — научные вычисления, маркетинг и машинное обучение. Здесь это используется очень активно. Просто зайдите в Ozon и посмотрите, что они пишут в книгах по Python или какие языки программирования предлагают использовать в курсах по искусственному интеллекту или маркетингу — Python здесь практически не имеет себе равных.

Вывод: Python — это полный, универсальный и мощный язык программирования.

Миф 5. Python — молодой язык программирования

Но это абсолютно не так. Первая версия языка была выпущена 20 февраля 1991 года, за 4 года до появления Java, PHP и JavaScript.

Вывод: здесь вроде все очевидно 🙂

Python научит вас думать

Я считаю, что каждый должен научиться программировать, потому что это учит нас думать. Я считаю информатику свободным искусством. Стив Джобс (источник)

Обучение программированию предлагает не только технические знания, но и новый подход к работе. Программирование на любом языке заставляет уделять больше внимания деталям и развивает логическое мышление. Python — отличный пример этого, потому что его легко изучить и использовать для проверки идей в конкретном коде.

Сила современных языков программирования в том, что они позволяют писать выразительный, читаемый, краткий и точный код. Именно эти качества часто ценятся даже за пределами круга разработчиков.

Знание Python облегчит коммуникацию с разработчиками

Даже если вы не собираетесь писать программы самостоятельно, изучение основ Python поможет вам понять, что нужно для создания функционального приложения. Знание некоторых основных концепций и логики кода значительно облегчит продуктивное общение с программистами.

Проекты редко создаются в вакууме. Для разработки обычно требуется, чтобы несколько человек с разными точками зрения, идеями и навыками собрались вместе и работали синхронно. Имея небольшой опыт программирования, вы лучше понимаете, что реально с точки зрения результатов, качества и сроков. Это даст вам преимущество в качестве товарища по команде или лидера.

Сегодняшние разработчики — это не просто странные ИТ-специалисты в офисе, а команды профессионалов, которые создают продукты и отлаживают ключевые процессы в большинстве предприятий.

Если вы занимаетесь руководящей позицией или тесно работаете с технологиями, вам, возможно, придется взаимодействовать с ними каждый день. Даже приблизительное понимание основного кода информационной системы может иметь значение при общении с коллегами или клиентами. Python, возможно, является одним из самых простых языков программирования для изучения и имеет огромное сообщество разработчиков, которое поможет вам удовлетворить ваши потребности и планы.

Миф 8. Вы можете выучить Python за 24 часа

Даже если иметь в виду не день, а чистое учебное время — все равно нет. Это все еще ИТ, серьезные продукты и зарплата в 300 тысяч долларов в секунду. Но Python действительно очень интересный и легкий в изучении язык. Кроме того, он сразу учит новичка хорошему стилю (см. Миф 6) и лаконичности — а это важный навык для программиста.

Вывод: за 24 часа вы можете изучить основные операторы и функции Python, намного больше, чем на многих других популярных языках программирования.

Python поможет визуализировать данные

Визуализация данных — это попытка понять информацию, поместив ее в визуальный контекст. Это может выявить закономерности, тенденции и корреляции, которые иначе вы бы не обнаружили.

Сегодня нам часто приходится иметь дело с большими объемами информации, которую нужно так или иначе представить, организовать и проанализировать. Визуальные формы помогают визуализировать обнаженные числа в виде конкретной картины мира. Диаграммы, диаграммы и анимации намного легче понять, чем базы данных и числовые столбцы. Они позволяют делать наглядные презентации и делиться общими знаниями с коллегами, клиентами, партнерами и начальством.

Python предлагает несколько отличных графических библиотек с множеством различных функций. Если вы хотите создать интерактивную, живую или собственную графику, всегда есть готовый инструмент.

В библиотеке программиста вы можете прочитать краткое руководство по визуализации анимированных данных с помощью Python, а красивая математическая анимация поможет вам визуализировать идеи из научного мира для товарищей по команде, менеджеров или подписчиков.

Python позволит автоматизировать повторяющиеся задачи

Знание Python поможет автоматизировать практически любую задачу. Вам просто нужно установить на свой компьютер интерпретатор и необходимые инструменты. На выбор предлагается более 130000 библиотек, поэтому сложная часть процесса может заключаться в том, чтобы выяснить, какие из них использовать для конкретной цели.

От отправки электронных писем до поиска в Интернете по определенной теме — компьютер может выполнить за вас сотни утомительных задач. Для этого не требуются глубокие знания программирования — как только вы освоите интерфейсы прикладного программирования (API), откроется целый мир новых возможностей.

Если вы секретарь или администратор офиса, сэкономьте пару часов утром, обновив некоторые документы или презентации и отправив электронные письма с помощью скрипта, запускаемого ночью. Менеджер может выполнять просмотр отчетов по сценарию перед их отправкой на следующий уровень.

Python обеспечивает взаимодействие со многими другими платформами и технологиями. Вы можете импортировать информацию из SQL, очищать данные, создавать параметры анализа для сохранения в электронной таблице, будь то Excel или Google Sheets, и отправлять их по электронной почте. Простой сценарий выполнит эти действия за считанные минуты.

Что в итоге?

  • Python прост в освоении и поможет вам начать мыслить более логично и последовательно и обращать внимание на детали при решении проблем;
  • Знание Python позволит вам самостоятельно решать задачи, для решения которых вам ранее приходилось нанимать программиста;
  • Знание Python поможет эффективнее общаться с программистами и техническим персоналом, лучше понимать их задачи и методы;
  • Python помогает специалисту отойти от программирования в анализе и визуализации информации;
  • Скрипты Python могут сэкономить много времени, автоматизируя повторяющиеся задачи;
  • Python широко используется для создания ботов и автоматического сбора информации в Интернете.

Знание основ программирования на Python позволяет оптимизировать работу менеджера. Если вам нужно собирать и визуализировать информацию, выполнять повторяющиеся задачи, общаться с разработчиками или отвечать на распространенные вопросы клиентов, курс Python онлайн-платформы GeekBrains стоит проверить. Пройдя обучение, вы сможете быстро персонализировать свои рассылки, автоматически собирать информацию в Интернете, анализировать данные клиентов и решать другие проблемы быстрее и эффективнее. Для этого не требуется специальных навыков: программа предполагает овладение Python с нуля.

Поговорим о Golang (Go)

Разработанный командой Google в 2009 году Go стал решением многих проблем. Целью было создать язык, который возьмет на себя весь багаж и излишки языков C, C ++. Это повышает производительность и скорость, что делает работу с ним более приятной. Кроме того, большинство разработчиков, незнакомых с Go, быстро научатся разбираться в знакомых элементах и ​​простоте использования.

Это не значит, что язык идеален во всех случаях. Хотя скорость и элегантность переходят на новый уровень, некоторые вещи оставляют желать лучшего. У Golang нет обширной библиотеки или поддержки наследования. Кроме того, нет библиотеки графического интерфейса или поддержки объектно-ориентированного программирования. Он использует goroutine, стандартную библиотеку, надежную встроенную систему безопасности и легкий код с минимальным синтаксисом.

Миф 9. Python — универсальный язык, он подходит для всех типов программ

Python, конечно, универсальный язык, но писать на нем все виды программ нецелесообразно. Как и на любом другом языке. Python хорош в веб-разработке, работе с ИИ и машинным обучением, написании сценариев, обработке текстов и запоминающих устройствах. Но писать на нем операционные системы или некоторые важные части программ не стоит. Также Python — не лучший выбор для игр (их можно писать, но очень часто они выглядят так себе), космических кораблей, бортовых компьютеров.

Python также имеет довольно слабые возможности для создания графических интерфейсов, но он кроссплатформенный, и программа будет выглядеть и работать одинаково на Mac, Linux, Windows, Raspberry Pi и т.д.

Итог: Если вы мечтаете о космосе и когда-нибудь хотите сказать легендарное «Хьюстон, у нас проблемы», изучите C и C++.

Создание ботов на Python

В последние годы боты на Python стали популярными в сфере технологий и бизнеса.

Боты — это программы, которые обрабатывают запросы людей на естественных языках. Обычно они выполняют простые повторяющиеся задачи намного быстрее, чем люди. Боты часто используются для сканирования веб-страниц, на которых автоматизированный сценарий извлекает, анализирует и хранит информацию.

Ботов можно условно разделить на два основных типа: основанные на правилах и самообучающиеся. Первый подход предполагает ответы на вопросы по правилам, установленным разработчиком, во втором — используются методы искусственного интеллекта и машинного обучения.

В Python есть целый арсенал библиотек для создания ботов для любой платформы и бизнеса.

Одним из примеров является библиотека ChatterBot, которая предназначена для автоматического предоставления ответов на вводимые пользователем данные. Он использует комбинацию алгоритмов машинного обучения для генерации множества различных типов ответов. Это позволяет писать чат-ботов на Python, которые будут общаться с людьми и решать различные задачи: от автоответчика для клиентов до анализа данных и поиска информации в сети. Алгоритмы машинного обучения помогают со временем повышать производительность программы.

Миф 10. А его нет

Простите, но надо было как-то дойти до десяти — кто опубликует жалкие девять мифов? Ten — это нечто другое: солидный, академический и просто очаровательный!

Вывод: изучите Python и будете счастливы (но не сразу).

Авторы сборников мифов о Python анализируют множество разных фактов: говорят, что его нельзя использовать для больших проектов, у него есть проблемы с безопасностью и поддержкой, он не компилируется. Но все эти «мифы» больше похожи на выдумки журналистов. Python давно доказал свою ценность и завоевал популярность как у технических специалистов, так и у деловых людей.

Миф 2. Python не поддерживает параллелизм

Параллелизм — это когда два действия выполняются почти одновременно. То есть параллельно 🙂 По умолчанию Python фактически не поддерживает параллелизм, но есть фреймворки Python Twisted и Gevent, а также отдельные языковые реализации, такие как PyPy и Stackless. В их настройках есть параметры, которые включают параллелизм. Для этого есть два инструмента: процессы и потоки.

Процесс — это особая часть программы с выделенным пространством памяти, которая помогает оптимизировать выполнение программных инструкций на ЦП. В процессе может быть несколько потоков.

Поток — это фрагмент кода внутри процесса. Потоки в одном процессе используют один и тот же блок памяти. Многопоточность обеспечивает параллелизм в Python более эффективно, чем процессы.

Вывод: все не так сложно, как с котом Шредингера. Но в стандартной, из коробки, реализации параллелизма Python нет.

Разница в производительности между Golang и Python

Мы можем бесконечно говорить о плюсах и минусах Golang и Python, но в конечном итоге все сводится к производительности. Несколько тестов были выполнены на 8-ядерном процессоре Intel® Core ™ i7-9700K @ 3,60 ГГц. Используемый код доступен здесь.

Миф 7. Эти ваши пробелы хуже, чем фигурные скобки

Python структурирует и определяет иерархию кода, разделенного пробелами, и в большинстве языков для этого используются разные типы скобок. Фактически, это экономит время (вы должны вводить круглые скобки!) И заставляет программиста писать понятный и читаемый код. Например, в Java или C ++ отступы считаются правильным стилем, но кого волнует, придется ли пахать, дедлайн уже был вчера, а руководитель группы разогревает сварщика. Главное, чтобы это работало.

Итог: мода исходит от профессиональных разработчиков Python.

Миф 4. Python назван в честь змеи

Каа, Бандерлог, Каа и Маугли красивы и романтичны, но, несмотря на то, что логотип змеи также мигает на официальных сайтах, Python назван в честь британского скетч-шоу «Летающий цирк Монти Пайтона». И, кстати, «python» произносится как «a la russe», mes chers jeunes programmers).

Это легендарное шоу любят разработчики со всего мира и интеллектуалы, а в комедийную группу вошли Терри Гиллиам, режиссер фильмов «12 обезьян», «Страх и ненависть в Лас-Вегасе» и «Воображариум» доктора Парнаса. Отсюда и слово «спам» в его современном значении: навязчивая и ненужная реклама.

Итог: вернее, включите VPN, зайдите на торрент-трекер и скачайте «Летающий цирк» — это главный шаг навстречу ЭТОМ 🙂

Источники

  • https://python-scripts.com/golang-vs-python
  • https://skillbox.ru/media/code/10_mifov_o_python/
  • https://proglib.io/p/zachem-izuchat-python-esli-vy-ne-programmist-2021-05-05
  • https://vc.ru/dev/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren
  • [https://otus.ru/nest/post/1547/]

Оцените статью
Блог о Python