Глава 1 · А вы знали?

Python — это весело!

Короткая экскурсия по тому, что вы будете строить своими руками на страницах этой книги, — и честный взгляд на то, где Python применяется в реальном мире.

Игры!

В главах 17, 19 и 21 вы соберёте три настоящие игры целиком: «Крестики-нолики», «Змейку» и космический шутер — от пустого окна до готовой игры с очками и правилами. Каждая из них строится маленькими понятными шагами, а не появляется одним большим куском кода.

Графика и анимация

Уже в главе 6 вы начнёте рисовать на экране с помощью модуля turtle — виртуальной черепашки с пером, которая двигается по вашим командам. Вот как выглядит код, рисующий квадрат — просто для примера, разбирать его подробно будем позже:

import turtle

artist = turtle.Turtle()
for _ in range(4):
    artist.forward(100)   # едем вперёд
    artist.right(90)      # поворачиваем на 90°

Веб-сайты

В главе 22 вы узнаете, как устроен веб — что делают HTML, CSS и JavaScript в браузере, какую роль играет Python на сервере, — и запустите собственный работающий сайт на Flask.

Приложения

С помощью модуля Tkinter (главы 16–18) вы соберёте настоящие оконные приложения с кнопками и полями ввода — калькулятор чаевых и собственное приложение для рисования, — а не только программы, которые выводят текст в терминал.

Где применяется Python в реальном мире

Игры, графика, приложения и сайты из этой книги — только часть картины. За пределами учебного курса Python используют в очень разных областях:

• Автоматизация и скрипты — переименовать сотни файлов, обработать таблицу, запустить рутинную задачу по расписанию.
• Веб-разработка — серверная часть крупных сайтов (Django, Flask и похожие инструменты).
• Анализ данных и наука — обработка больших таблиц данных, статистика, научные вычисления (pandas, NumPy).
• Искусственный интеллект и машинное обучение — обучение и запуск моделей (PyTorch, TensorFlow и другие).
• Серверные и backend-сервисы — API, очереди задач, внутренние инструменты компаний.
• Тестирование программ — автоматические тесты для другого софта, независимо от того, на каком языке он написан.
• DevOps и инфраструктура — скрипты развёртывания, автоматизация серверов.
• Образование — один из самых популярных первых языков программирования в мире, в том числе в этой книге.
• Инструменты кибербезопасности — сканеры, автоматизация анализа уязвимостей.
• Встраиваемые системы — MicroPython на микроконтроллерах и небольших устройствах.

Где Python — не лучший выбор

Честности ради: Python не подходит одинаково хорошо для абсолютно всего. Несколько примеров, где обычно выбирают другие инструменты:

• Системы жёсткого реального времени — там, где опоздание в доли миллисекунды недопустимо (например, некоторые встроенные системы управления), обычно выбирают более предсказуемые по времени выполнения языки.
• Некоторые нативные мобильные приложения — для iOS и Android чаще используют инструменты, «родные» для этих платформ.
• Низкоуровневая работа с ядром ОС и драйверами устройств — эта область обычно требует языков вроде C, дающих прямой контроль над памятью и железом.
• Сильно ограниченные по памяти окружения — там, где даже MicroPython оказывается слишком «тяжёлым», выбирают C или ассемблер.

Это нормально — ни один язык программирования не universal. Знать сильные и слабые стороны инструмента — часть профессионального роста.