- Анализ больших объемов данных
- Создание интерфейсов взаимодействия с пользователем
- Инфраструктура
- Эксплуатация
Тем из предыдущих уроков уже хватит на многомесячное интенсивное обучение, но даже они отражают не все стороны разработки на Python. В этом уроке мы кратко пройдемся по некоторым другим важным аспектам.
Анализ больших объемов данных
Часто Python применяют для анализа больших объемов данных, в машинном обучении и нейронных сетях. Python используется в статистических расчетах и в компьютерном зрении (Computer Vision, см. OpenCV), успешно помогает работать с естественными языками (Natural Language Processing).
Создание интерфейсов взаимодействия с пользователем
Многие Python-программы предоставляют пользователю графический интерфейс (GUI, Graphical User Interface). Другие программы общаются с пользователями голосом (голосовые помощники) или текстом (чат-боты). В целом организация взаимодействия «человек-машина» — огромная отрасль со своими техниками, законами и научным фундаментом. И отрасль важная, ведь программа настолько успешна, насколько доволен ее пользователь.
Инфраструктура
Пилить фичи — это только полдела. Чтобы разрабатывать приложения, нужно:
- Для начала настроить окружение разработчика, используя Docker Compose
- После разработки приложение нужно куда-то выкладывать. Для этого надо настроить продакшен-окружение — то, где будет работать сайт
- В конце концов нужно задеплоить — развернуть сайт на продакшене
Современная инфраструктура — тоже код, и ее нужно программировать. Вот список самых важных программ, созданных для этого:
- Ansible
- Terraform
- Docker
Эксплуатация
Любой рабочий сайт нуждается в заботе. Проблемы могут прийти откуда угодно: закончилось место на диске, произошел сетевой сбой, произошла ошибка в логике работы, проявляющаяся только при определенных входных данных.
Обо всем этом нужно узнавать как можно раньше. Эксплуатация ПО включает в себя многое, в том числе мониторинг, настройку оповещений, сбор логов и другие инструменты. Начать изучать эту тему мы рекомендуем с двух ресурсов: DataDog и Rollbar.
Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»
Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты
- Статья «Как учиться и справляться с негативными мыслями»
- Статья «Ловушки обучения»
- Статья «Сложные простые задачи по программированию»
- Вебинар «Как самостоятельно учиться»
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
