По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Одноплатные компьютеры стали довольно популярными в последние десятилетия благодаря их возможности быть использованными в процессе разработки и обучения для начинающих. Одноплатный компьютер представляет собой не что иное, как одну единственную плату, но работает как полноценный компьютер, оснащенный микропроцессором, памятью и устройством ввода-вывода, а также множеством других функций. Одноплатные компьютеры изначально использовались в качестве систем демонстрации и разработки для различных отраслей промышленности. В отличие от стандартного настольного компьютера, одноплатные компьютеры обычно не зависят от слотов расширения для расширения или основных функций. Хотя существует большое количество одноплатных компьютеров, Arduino и Raspberry Pi - два самых популярных устройства. Они стали довольно популярными среди студентов и профессионалов, а также любителей и начинающих программистов. У каждой платы есть свои плюсы и минусы, и профессионалы точно знают, когда и где использовать какую плату, а когда переключаться на другую. Но программисты, которые только начинают создавать проекты, часто мучаются в выборе между ними и пытаются сделать важный выбор - какую плату изучать и использовать для своих проектов. Raspberry Pi Несмотря на размер кредитной карты, Raspberry Pi представляет собой полнофункциональный компьютер, поскольку он имеет выделенную память, графическую карту и процессор. Плата может даже работать под управлением специально разработанной версии ОС Linux. Платы были разработаны Фондом Raspberry Pi для поощрения базового обучения информатике в школах наряду с развивающимися странами. Несмотря на то, что платы были предназначены только для обучения, они стали более популярными, чем предполагалось, и использовались в таких высокотехнологичных приложениях, как робототехника, медиаплееры, эмуляторы и даже АТС Asterisk (дистрибутив под названием RasPBX). Arduino Arduino - это одноплатный компьютер, состоящий из трех основных функций. Первым является аппаратная прототипная платформа, вторым - язык Arduino и, наконец, интегрированная среда разработки (IDE) и библиотеки. Плата Arduino - это скорее микроконтроллер, а не полноценный компьютер. На плате Arduino не может работать операционная система, но код может быть написан и выполнен так, как его постоянное программное обеспечение интерпретирует. Основная функция платы Arduino - взаимодействие со вторичными устройствами и датчиками, что делает ее идеальной для проектов, которые требуют минимальной сложности и работают только на датчике или ручном вводе. Разница между Arduino и Raspberry Pi И Arduino, и Raspberry Pi закрепили свое место в индустрии одноплатных компьютеров и любимы миллионами людей во всем мире. Хотя их характеристики и их возможности различны, все зависит от того, какая плата подойдет для вашего проекта. В этой статье мы обсудим особенности Arduino и Raspberry Pi и проведем сравнение их наиболее выдающихся характеристик, чтобы помочь вам сделать выбор в пользу наилучшего одноплатного компьютера для ваших проектов. Кривая обучения Как мы уже обсуждали ранее, Pi - это больше компьютер, а Arduino, по сути, является дверью в мир программирования. В целом, Arduino гораздо легче освоить, так как он имеет гораздо более низкий барьер для входа. Если у вас мало или совсем нет знаний в области компьютеров и программирования, но вы хотите начать, Arduino - правильный выбор для вас. С другой стороны, люди с опытом работы в Unix или Linux могут легко использовать Raspberry Pi, поскольку на него можно установить специальную версию Linux, созданною для оборудования Raspberry Pi. После установки ОС это похоже на работу на любом компьютере с Linux. Простота Плата Arduino намного проще в использовании по сравнению с Raspberry Pi. Плата Arduino может быть легко сопряжена с аналоговыми датчиками и другими электронными компонентами, используя всего несколько строк кода. В противоположность этому, есть много хлопот для простого считывания входных сигналов с датчиков, поскольку для этого требуется установка нескольких библиотек и программного обеспечения для создания интерфейса между платой и датчиками и другими электронными компонентами. Кодирование в Arduino также проще, чем в Raspberry Pi, который требует знания Linux и его команд. Доступные языки программирования Одноплатный компьютер Raspberry Pi был разработан с целью побудить молодежь присоединиться к программированию. Pi в Raspberry Pi происходит от языка Python, который обозначает его использование в плате. Несмотря на это, Raspberry Pi за короткое время освоила несколько языков программирования и стала основным выбором для обширной группы программистов. Некоторые из языков, которые доступны для использования в Raspberry Pi, это Scratch, Python, HTML 5, JavaScript, JQuery, Java, C, C ++, Perl и Erlang. В случае Arduino вы встретите Arduino IDE - кроссплатформенный пользовательский интерфейс, используемый для написания и загрузки программ на плату. Он написан на языке программирования Java и помогает любому достаточно легко начать программирование Arduino. Но в высокопроизводительных проектах Arduino IDE действует как ограничение того, что можно сделать. Если вы не хотите использовать IDE, вы можете кодировать Arduino, используя язык C ++. Есть много других инструментов, доступных для начинающих и профессионалов, которые можно использовать при программировании в Arduino. Одним из таких инструментов является ArduBlock, который помогает новичкам с минимальным опытом программирования визуализировать свой код, а не печатать его, помогая им понять логику. Еще одним визуальным инструментом является Snap4Arduino, который меньше ориентирован на программирование, но больше помогает пользователю понять, как он работает, так как он создан для немного более старой аудитории. Другими языками, которые могут использоваться прямо или косвенно через внешние коммуникаторы, являются C # и Python. Сетевые возможности Сетевые возможности Raspberry значительно превосходят возможности Arduino. Raspberry Pi 3 имеет Bluetooth и возможность беспроводного подключения. Он также может подключаться к Интернету через Ethernet. Плата поставляется с 1 портом HDMI, 4 портами USB, одним портом камеры, 1 портом Micro USB, 1 портом LCD и 1 портом Display Port DSI, что делает его идеальным для множества приложений. В то же время порты Arduino не созданы для прямого подключения к сети. Даже если это возможно, потребуется дополнительный чип с портом Ethernet, что потребует дополнительной проводки и кодирования. Скорость процессора Разница в скорости процессора между Raspberry Pi и Arduino довольно очевидна и огромна, что связано с тем, что первый является полностью работоспособным компьютером, а другой - микропроцессором. Сравнивая тактовую частоту платы Arduino Uno и платы Raspberry Pi Model B, мы видим значения 16 МГц и 700 МГц соответственно. Поэтому устройство Raspberry работает в 40 раз быстрее, чем плата Arduino. Кроме того, плата Pi имеет в 128 000 раз больше оперативной памяти, чем плата Arduino с оперативной памятью 0,002 МБ. Важно помнить, что Arduino - это просто plug & play устройство и может быть включено и выключено в любое время без каких-либо повреждений. Но Raspberry Pi работает под управлением операционной системы и сам по себе является полноценным компьютером, который требует надлежащего выключения перед отключением питания. Неправильное завершение работы Raspberry Pi может повредить плату, повредить приложения и даже повлиять на скорость процессора. Ввод/Вывод (I/O) Контакты ввода/вывода на вашем одноплатном компьютере позволяют ему общаться с другими подключенными к нему устройствами. Например, если вы хотите активировать двигатель или зажечь светодиод с помощью одноплатного компьютера, вам понадобятся эти выводы ввода/вывода для выполнения этих задач. Raspberry Pi (модель 2) имеет 17 контактов ввода/вывода, а плата Arduino (Uno) - 20 контактов. Потребляемая мощность Из-за своего мощного (сравнительно) процессора плата Pi требует непрерывного источника питания 5 В и может работать не идеально при питании от батарей. Но Arduino может бесперебойно работать с аккумулятором из-за его низких требований к питанию. Хотя энергопотребление может меняться с увеличением количества подключенных устройств. Место хранения Базовая плата Arduino поставляется с хранилищем 32 КБ для хранения кода, который предоставляет платам инструкции. Этого достаточно, так как хранилище не будет использоваться для приложений, видео и фотографий. Pi, однако, не поставляется с хранилищем, но поддерживает порт micro SD, который позволяет пользователю добавлять столько памяти, сколько ему нужно. Доступность и популярность И доски Arduino, и Raspberry Pi получили признание большого числа людей со всего мира. Благодаря такой высокой популярности платы Arduino и Raspberry Pi легко доступны для покупки. Для сравнения, Arduino намного дешевле плат Raspberry Pi из-за ограниченных возможностей. Стоимость может увеличиться с платами высокого класса. Arduino против Raspberry в робототехнике и IoT Выбор правильной одноплатной системы для вашего проекта очень важен, поскольку он будет определять, насколько быстро и эффективно ваша задача будет выполнена. Хотя у плат Arduino и Raspberry Pi есть свои плюсы и минусы, выбор правильной платы будет полностью зависеть от ваших требований. Например, если ваша задача - считывать данные датчиков и реагировать на них в режиме реального времени, плата Arduino подойдет вам больше, чем Raspberry Pi. Это связано с низким энергопотреблением и низким уровнем обслуживания. Arduino идеально подходит для проектов, которые должны работать непрерывно с минимальным взаимодействием и реакцией. Отличным примером такой задачи будет запись температуры на улице и отображение ее на экране. Платы Arduino идеально подходят для начинающих, которые только делают первые шаги и не пока не стремятся создать каких-либо проектов высокого уровня. С другой стороны, Raspberry Pi следует использовать для проектов, которые являются более сложными, чем пример, упомянутый выше. Плата должна использоваться, когда необходимо выполнить несколько задач одновременно, а некоторые или все из них сложны. Например, если ваш проект регистрирует температуру в определенном районе, анализирует тренды температуры за последние недели и прогнозирует погоду на следующие несколько дней, а также принимает решение, будет ли погода оптимальной для орошения, тогда Raspberry Pi это то, что вам нужно. Проще говоря, плата Raspberry Pi предназначена для профессионалов, которые строят сложный и надежный проект, для которого требуется способность выполнять несколько задач одновременно, чего не хватает в Arduino. Обзорная таблица Виртуальная машинаDocker контейнерИзоляция процесса на аппаратном уровнеИзоляция процесса на уровне ОСКаждая виртуальная машина имеет отдельную ОСКаждый контейнер может совместно использовать ОСЗагружается в считанные минутыЗагружается в считанные секундыВиртуальные машины занимают несколько ГБКонтейнеры легкие (КБ / МБ)Готовые виртуальные машины трудно найтиГотовые док-контейнеры легко доступныВиртуальные машины могут легко перейти на новый хостКонтейнеры уничтожаются и воссоздаются, а не перемещаютсяСоздание ВМ занимает относительно больше времениКонтейнеры могут быть созданы в считанные секундыБольше использования ресурсаМеньшее использование ресурсов Итого Обе платы имеют довольно длинный список плюсов и минусов, но они отлично подойдут, если требование будет правильным. Но какими бы разными они ни казались, существует сценарий, в котором они могут работать вместе, чтобы максимизировать результаты проекта. Вы можете сравнить плату Arduino со спинным мозгом тела, который принимает мелкомасштабные решения, такие как зажигание светодиода или измерение температуры жидкости, в то время как плата Raspberry Pi - это мозг, который принимает сложные решения, такие как анализ прошлых ценностей и прогнозирование будущих ценностей. В конце концов, как мы уже говорили, плата Arduino идеально подходит для вас, если вы новичок и хотите узнать об электронике или о тех, кто имеет опыт работы с электроникой и хочет заняться простыми проектами. Raspberry Pi идеально подходит для вас, если у вас есть знания Linux и вы хотите использовать их для создания сложных сетевых электронных проектов.
img
Python часто называют «языком программирования с батарейками в комплекте», или, иначе говоря, полностью укомплектованным. Это лишь означает, что в него встроен ряд готовых библиотек, которые разработчики могут использовать, чтобы облегчить свою работу. Как вы, наверное, уже догадались, существует огромное количество библиотек для этого интерпретируемого высокоуровневого языка программирования общего назначения. Нет никаких сомнений в том, что одна из причин такой популярности Python – это наличие более ста тысяч библиотек на любой вкус. Чем больше библиотек и пакетов в своем распоряжении имеет язык программирования, тем больше существует различных вариантов его использования. Трудно сказать, какие из тысяч доступных библиотек Python на самом деле хороши, а какие не стоят не вашего внимания. Для того, чтобы помочь вам, мы перечислили в этой статье некоторые лучшие библиотеки Python. Ваш фаворит есть в этом списке? Читайте дальше, чтобы это узнать! Что такое библиотека Python? Прежде чем мы сможем ответить на этот вопрос, нам нужно понять, что такое библиотека – по крайней мере, с точки зрения программирования. Библиотеки состоят из классов, служебных методов и модулей. Когда вы пишете код для своего приложения, эти вещи могут вам пригодиться. Вместо того, чтобы писать код с нуля, вы можете воспользоваться готовыми компонентами библиотеки, чтобы выполнить какие-то определенные задачи в вашем коде. Благодаря этому вы сэкономите много времени и сил. Более того, библиотеки позволяют использовать код повторно и в то же время устанавливают некоторые стандарты для разработчиков. Так что же такое библиотеки Python? Так как Python стал наиболее широко используемым языком программирования за последние годы, то его используют для самых различных целей и приложений. Одна из главных причин, по которой Python так популярен, заключается в том, что он имеет огромное количество различных библиотек с открытым исходным кодом в своем арсенале, которые являются не только бесплатными, но и достаточно простыми в использовании. Библиотеки Python – это наборы полезных модулей, функций, классов и многого другого. Эти библиотеки помогают разработчикам ускорить процесс написания кода, предоставляя возможность работать с уже существующим кодом без лишних телодвижений. Стоит ли говорить, что библиотеки позволяют разработчикам сконцентрироваться на важных частях своих приложений, так как им больше не нужно писать код с нуля. Стоит отметить, что, так как Python используется в самых разных отраслях, то существуют топ библиотек Python практически для любых целей, которые вы только можете себе представить. Что следует учитывать при выборе библиотеки Python Теперь, когда вы знаете, чем вам может помочь библиотека в Python, у вас может возникнуть следующий вопрос: «Как мне выбрать правильную библиотеку?» Это вполне нормальный вопрос – в конце концов, на сегодняшний день доступно более 137 000 библиотек Python. И как тут решить, какая из них лучше всего подходит для ваших целей? Может оказаться трудным принять решение, когда вы сталкиваетесь с таким огромным выбором. Некоторые даже могут почувствовать себя беспомощными, не зная, что выбрать. А для некоторых выходом может стать даже то, что они решат просто написать все то, что им нужно, с нуля. Делать это, конечно же, не нужно. Вот некоторые вещи, которые следует учитывать при выборе лучших библиотек Python: Какова ваша предполагаемая цель? Понимание основной цели вашего проекта необходимо для того, чтобы помочь сузить круг подходящих библиотек Python. Для того, чтобы еще сократить список потенциальных кандидатов, рассмотрите любые второстепенный области, цели и особенности, которые так или иначе могут быть связаны с основной целью. Например, если ваш проект ориентирован на науку о данных, то вам может понадобиться библиотека, которая сможет поддерживать управление данными и их визуализацию. Какую версию Python вы используете? Есть множество различных версий Python, которые вы можете использовать для своих проектов. Когда вы выбрали определенную версию для своего приложения, вы должны убедиться, что все библиотеки, которые вы используете, совместимы с этой версией. Будет ли эта библиотека работать совместно с другими библиотеками, которые вы используете? Если вы используете несколько библиотек, то рекомендуется убедиться, что они могут работать вместе. Если вдруг вы используете несовместимые или пересекающиеся библиотеки, то они могут доставить вам больше вреда, чем пользы. Соответствует ли библиотека вашему бюджету? Есть огромное количество библиотек Python с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать совершенно бесплатно. Если вы найдете среди них те, которые идеально подходят для вашего проекта, то вам, возможно, и не придется покупать какие-либо еще библиотеки. Однако все же есть библиотеки, за доступ к которым вам нужно будет заплатить. Топ библиотек Python 1. Requests Основное назначение: упрощение HTTP-запросов Одна из самых популярных общедоступных библиотек Python – это Requests. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python. Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную. Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy. Основные моменты: Разрешает загрузку нескольких файлов и потоковую загрузку Автоматическая расшифровка содержимого и автоматическое развертывание Проверка SSL в браузере Функции могут быть настроены и оптимизированы в соответствии с требованиями Постоянное соединение и объединенное подключение Поддерживает международные домены и URL-адреса 2. Pillow Основное назначение: обработка изображений Дополнительные назначения: архивирование изображений, отображение изображений Python Imaging Library, или PIL – это бесплатная библиотека Python, которая позволяет интерпретатору Python обрабатывать изображения. Иными словами, PIL дает возможность обрабатывать, открывать и сохранять различные форматы изображений в Python. Pillow была создана Алексом Кларком и его соавторами, и она является ответвлением библиотеки PIL. Помимо мощных возможностей обработки изображений, Pillow предлагает эффективное внутреннее представление информации и всестороннюю поддержку форматов файлов. Стандартная библиотека Python обеспечивает быстрый доступ к данным, которые хранятся в нескольких основных форматах пикселей. Основные моменты: Поддержка отладки с помощью метода show() Идеально подходит для приложений пакетной обработки данных Распознает и читает большое количество различных форматов файлов изображений Предлагает интерфейсы BitmapImage, PhotoImage и Window DIB Поддерживает произвольные аффинные преобразования, преобразования пространства цветов, фильтрацию с помощью набора встроенных ядер свертки, изменение размера и поворот изображения, а также поточечные операции Гистограммы позволяют извлечь некоторую статистику из изображения, а также могут использоваться для автоматического повышения контрастности и глобального статистического анализа 3. Scrapy Основное назначение: веб-скрейпинг Дополнительные назначения: автоматизированное тестирование, интеллектуальных анализ данных, сканирование веб-страниц (веб-краулинг) Scrapy – это бесплатный фреймворк Python с открытым исходным кодом, который широко используется для веб-скрейпинга и ряда других задач, в том числе автоматического тестирования и интеллектуального анализа данных. Изначально Scrapy был разработан именно для веб-скрейпинга, а позже был доработан для выполнения других задач. Библиотека предлагает быстрый и высокоуровневый метод сбора данных с веб-сайтов и извлечения структурированных данных с веб-страниц. Scrapy написан на Python и построен на основе «пауков», или автономных поисковых роботов, которым предоставляется набор инструкций. Scrapy соблюдает принцип DRY (don’t repeat yourself – не повторяйся) и тем самым упрощает создание и масштабирование готовых проектов веб-сканирования. Основные моменты: «Паука» для обхода веб-сайта и извлечения данных легко написать Следует принципу DRY Предлагает оболочку для сбора данных, которая позволяет разработчикам тестировать поведение веб-сайта Поддерживает экспорт собранных данных с помощью командной строки 4. Asyncio Основное назначение: работа с асинхронным кодом Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода. Asyncio используется для создания различных асинхронных фреймворков Python, которые предлагают библиотеки подключения к базам данных, распределенные очереди задач, высокопроизводительные сетевые и веб-серверы и многое другое. В библиотеку встроен ряд высокоуровневых и низкоуровневых API. Основные моменты: Позволяет контролировать подпроцессы, распределять задачи по очередям, выполнять сетевой ввод-вывод и межпроцессное взаимодействие, а также синхронизировать параллельный код. Объединение библиотек и кода на основе обратных вызовов с помощью синтаксиса async/await и низкоуровневых API. Включает в себя набор высокоуровневых API для одновременного запуска сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением. Упрощает работу с асинхронным кодом. Поддерживает создание циклов событий и управление ими, реализуя эффективные протоколы передачи данных. 5. Tkinter Основное назначение: разработка графического интерфейса Tkinter позволяет просто и быстро создавать приложения с графическим интерфейсом. Tkinter – это стандартная библиотека графического интерфейса для языка программирования Python. Она предлагает мощный объектно-ориентированный интерфейс для инструментария графического интерфейса "Tk". Процесс создания приложения с графическим интерфейсом с помощью Tkinter очень прост. Все, что от вас требуется, это выполнить следующие простые шаги: Импортировать Tkinter Создать главное окно для разрабатываемого приложения с графическим интерфейсом Добавить один или несколько графических элементов Tkinter Войти в основной цикл обработки событий, чтобы выполнить действий по каждому событию, инициированному пользователем В Tkinter есть более 15 типов графических элементов, в том числе кнопки, метки и текстовые поля. Каждый из них имеет доступ к определенных методам управления геометрией, которые необходимы для их организации в основной области графических элементов. Основные моменты: Включает в себя набор графических элементов, которые поддерживают методы управления геометрией Упрощает разработку приложений с графическим интерфейсом Поддерживает эффективный объектно-ориентированный интерфейс 6. Six Основное назначение: библиотека совместимости (сглаживание различий между Python 2 и Python 3) Несмотря на незамысловатость названия, Six – это мощная библиотека Python, которая предназначена для сглаживания различий между двумя версиями Python: 2 и 3. Библиотека Six поддерживает кодовые базы, которые могут работать как на Python 2, так и на Python 3 без внесения каких-либо изменений. Библиотека Six очень проста в использовании, поскольку представляет собой всего один файл Python. Поэтому скопировать библиотеку в проект Python до смешного просто. Название Six отражает следующее: (Python) 2 умножить на (Python) 3. Основные моменты: Простые служебные функции для обеспечения совместимости кода Python с Python 2 и Python 3. Поддерживает все версии, начиная с Python 2.6. Очень проста в использовании, так как содержится в одном файле Python. 7. aiohttp Основное назначение: служит асинхронным HTTP-клиентом/сервером Библиотека aiohttp – это еще одна простая, но при этом широко используемая библиотека Python. По сути, это асинхронный HTTP-клиент или сервер в Python. Эта библиотека выполняет только эту функцию и поддерживает клиентские и серверные веб-сокеты. Основные моменты: Предлагает веб-сервер с промежуточным ПО, подключаемой маршрутизацией и сигналами. Обеспечивает поддержку клиентских и серверных веб-сокетов Поддерживает HTTP-клиента и сервер 8. Pygame Основное назначение: разработка 2D-игр Дополнительное назначение: разработка мультимедийных приложений Pygame – это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом. Она предназначена для разработки мультимедийных приложений на Python, в частности, двумерных игр. И как результат, она популярна среди как обычных, так и профессиональных разработчиков игр на Python. За кадром Pygame использует библиотеку SDL (Simple DirectMedia Layer). Как и SDL, библиотека Pygame отличается высокой переносимостью, а значит, обеспечивает поддержку большого количества платформ и операционных систем. Приложения, которые были разработаны с помощью Pygame можно портировать на Android-устройства, такие как смартфоны и планшеты. Для этого необходимо использовать pgs4a (версия Pygame для Android). Основные моменты: Не требует OpenGL Упрощает использование многоядерных процессоров Для использования всех доступных функций графический интерфейс не нужен Обеспечивает поддержку большого количества платформ и операционных систем Простая и удобная в использовании Использует код ассемблера и оптимизированный код С для реализации основных функций 9. Kivy Основное назначение: разработка приложений (с инновационными пользовательскими интерфейсами) При создании мобильных приложений и программного обеспечения мультитач-приложений с NUI (Natural User Interface – естественный пользовательский интерфейс) разработчики Python опираются на библиотеку Kivy. Kivy – это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом. Она распространяется по лицензии MIT (лицензии свободного ПО, разработанной Массачусетским технологическим институтом) и работает на Android, iOS, Linux, macOS и Windows. На самом деле Kivy – это эволюционировавший проект PyMT. Эта библиотека содержит все элементы, которые необходимы для создания интуитивно понятного мультитач-приложения, а именно графическую библиотеку, большой набор графических элементов с поддержкой мультитач, промежуточный язык (Kv) и всестороннюю поддержку ввода. Kv, или язык Kivy, - это промежуточный язык, который предназначен для описания действий со стороны пользователя и интерфейса. Это позволяет легко создавать пользовательские интерфейсы и добавлять к ним способы взаимодействия. Kivy также обеспечивает поддержку Raspberry Pi. Основные моменты: Возможность по умолчанию использовать большинство устройств, входов и протоколов Кроссплатформенность Предлагает более 20 графических элементов с возможностью изменения их размеров Поддержка графического механизма, созданного на базе OpenGL ES 2. 10. Bokeh Основное назначение: разработка приложений, основанных на визуализации Дополнительное назначение: визуализация данных, наука о данных Bokeh – это интерактивная библиотека визуализации для языка программирования Python. Она позволяет красиво и понятно визуализировать данные в современных веб-браузерах. Библиотека визуализации данных упрощает создание информационных панелей, приложений данных и интерактивных графиков. Помимо лаконичного и изящного построения разнообразной графики, библиотека Bokeh также имеет дополнительные возможности благодаря высокопроизводительной интерактивности при потоковой передаче данных или при очень больших наборах данных. Основные моменты: Позволяет строить сложные статистические графики с помощью простых команд Визуализация, полученная с помощью Bokeh, может быть легко встроена в две самые популярные платформы Python – Django и Flask Возможность создавать изящные и интерактивные визуализации данных Несколько привязок к языку (Julia, Lua, Python и R) Различные форматы вывода 11. NumPy Основное назначение: научные и численные вычисления Дополнительные назначения: анализ данных, формирование основ других библиотек Python, таких как SciPy NumPy – это один из лучших модулей Python с открытым исходным кодом для научных и числовых вычислений и анализа данных. Более того, эта библиотека является основой для нескольких других библиотек Python, таких как SciPy и Sci-Kit Learn. NumPy чаще всего используется для математических операций с матрицами и массивами. Эту библиотеку очень часто используют ученые, которые выполняют анализ данных, из-за ее эффективных и быстрых вычислений. Также NumPy может обрабатывать многомерные массивы, поэтому большое количество разработчиков и специалистов по обработке данных используют ее для проектов в областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Основные моменты: Повышение эффективность за счет вычислений с массивами Использует векторизацию для компактных и более быстрых вычислений Поддерживает объектно-ориентированный подход Предоставляет числовые подпрограммы в виде быстрых и предварительно скомпилированных функций 12. SciPy Основное назначение: визуализация данных и их обработка Дополнительные назначения: линейная алгебра, алгоритмы оптимизации, операции с изображениями (многомерными) Аналогично NumPy, SciPy является бесплатным модулем с открытым исходным кодом, что делает его общедоступным. SciPy основан на NumPy и также может использоваться для технических и научных вычислений с большими наборами данных. Эта библиотека играет важную роль в техническом и научном анализе данных. Именно поэтому она считается довольно важной библиотекой в Python. Некоторые даже называют ее основополагающей библиотекой для языка программирования Python. SciPy хорошо подходит для обработки изображений. Она имеет высокоуровневые команды, которые можно использовать для обработки данных и их визуализации. Основные моменты: Наборы функций и алгоритмов построены на основе NumPy Имеет встроенные функции, которые предназначены для решения дифференциальных уравнений Есть подмодуль SciPy ndimage, предназначенный для обработки изображений (многомерных) 13. Sci-Kit Learn Основное назначение: приложения машинного обучения Дополнительное назначение: статистическое моделирование Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных. Для многих Sci-Kit Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса. Поскольку она очень удобна в использовании, многие считают, что она идеально подходит для новичков. Основные моменты: Библиотека машинного обучения Предлагает практически все алгоритмы, которые необходимы для машинного обучения Создана на основе SciPy, NumPy и Matplotlib 14. Theano Основное назначение: машинное и глубокое обучение Дополнительные назначения: оценка, анализ и обработка математических выражений Библиотека численных вычислений, которая известна как Theano, была создана специально для машинного обучения. Многие разработчики используют эту библиотеку для моделей глубокого обучения из-за ее функций. Подавляющее большинство пользователей Theano – это разработчики глубокого и машинного обучения. Theano предлагает возможность интеграции с NumPy при необходимости. Когда Theano используется совместно с графическим процессором (таким как видеокарта) вместо центрального процессора (такого как Intel Core i5 или i7 или AMD Ryzen), то она может выполнять вычисления в 140 раз быстрее. Основные моменты: Интегрируется с NumPy Работает с центральными процессорами, но намного эффективнее работает с графическими процессорами; может выполнять вычисления намного быстрее, работая с графическим процессором Оптимизирована для сохранения стабильности и скорости Использует многомерные массивы для создания моделей глубокого обучения 15. TensorFlow Основное назначение: глубокое обучение и машинное обучение; большие численные вычисления Дополнительные назначения: текстовые приложения, обнаружение видео, распознавание речи/изображений, анализ временных рядов TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google. Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике. Возможности и набор встроенных инструментов TensorFlow упрощают процесс создания моделей машинного и глубокого обучения. TensorFlow также упрощает процесс создания нейронных сетей, независимо от того, занимаются ли эти профессионалы или новички. Платформа и архитектура TensorFlow очень гибкие. Это позволяет использовать библиотеку как с центральными процессорами, так и с графическими. Но если вы хотите раскрыть всю мощь TensorFlow, то вам лучше работать с TPU (Tensor processing unit – тензорный процессор). Эта библиотека не ограничивается настольными устройствами, вы также можете использовать ее на смартфонах и серверах. Основные моменты: Частые обновления и новые выпуски – залог того, что у вас будут новые функции и чистый код Поддерживается Google Улучшенная визуализация вычислительных графиков 16. PyTorch Основное назначение: наука о данных Дополнительные назначения: исследования в области глубокого обучения PyTorch – еще одна библиотека с открытым исходным кодом, которую часто используют для обработки данных. Эта библиотека основана на Torch (фреймворк для языка программирования C), и она может интегрироваться с другими библиотеками Python, такими как NumPy. PyTorch способна незаметно для пользователя создавать графы вычислений, которые можно менять, пока программа запущена. PyTorch чаще всего используется в приложениях машинного и глубокого обучения, в том числе обработки естественного языка и компьютерного зрения. Эта библиотека хорошо известна тем, что способна быстро выполнять команды даже при больших нагрузках. Библиотека PyTorch достаточно гибкая, что позволяет ей работать на центральных, графических и упрощенных процессорах. Пользователи могут расширять PyTorch с помощью своих наборов API. Основные моменты: Тензорные вычисления с помощью графического процессора для более быстрой и эффективной обработки Простой и удобный API Использует динамические графы вычислений Имеет большое сообщество 17. Keras Основное назначение: машинное и глубокое обучение Дополнительное назначение: визуализация данных Keras – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая была создана преимущественно для разработки и оценки нейронных сетей в моделях машинного и глубокого обучения. Эта библиотека может работать наряду с TensorFlow и Theano, а это значит, что разработчики могут начать обучение своих нейронных сетей с небольшого количества кода. Keras – гибкая, расширяемая и модульная, поэтому она отлично подходит для новичков. Эта библиотека также является переносимой, что означает, что вы можете использовать ее в различных средах как на графических, так и на центральных процессорах. Часто разработчики используют эту библиотеку для визуализации данных или моделирования. Основные моменты: Поддерживает серверные части Theano и TensorFlow Предусматривает предварительно размеченные наборы данных, которые разработчики могут использовать непосредственно для загрузки/импорта Предлагает простые и согласующиеся API Проста в освоении и использовании, небольшая кривая обучения 18. Pandas Основное назначение: наука о данных Дополнительные назначения: анализ данных и машинное обучение Pandas – это одна из самых популярных библиотек Python на сегодняшний день, как минимум, в области науки о данных. Pandas – это еще одна библиотека, созданная на основе NumPy. Эта библиотека позволяет пользователям создавать комплексные, но интуитивно понятные высокоуровневые структуры данных. Pandas используется в различных отраслях – от статистики до инженерии (и даже в финансовой сфере). Есть одна вещь, которая делает библиотеку Pandas просто замечательной, - это ее гибкость и возможность использования с другими научными библиотеками и библиотеками численного анализа Python. Основные моменты: Используется во многих коммерческих областях, включая финансовую сферу, нейронауки и статистику. Используется в научных областях Создана на основе NumPy Помогает в решении большого количества громоздких и трудоемких задач, связанных с данными 19. Matplotlib Основное назначение: визуализация данных Дополнительное назначение: машинное обучение Matplotlib – это библиотека Python с открытым исходным кодом, которую часто приводят в пример, как альтернативу платному MATLAB. Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy. У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики. Но несмотря на это, эта библиотека может создавать готовые к публикации визуализации данных в виде графиков, диаграмм, гистограмм, точечных диаграмм, диаграмм ошибок, и конечно, линейчатых диаграмм. Эта библиотека очень проста в использовании и интуитивно понятна, поэтому многие новички предпочитают работать именно с ней, когда только пробуют себя в визуализации данных. Matplotlib также выбирает немалое количество разработчиков, которые уже имеют опыт работы с другими инструментами визуализации данных. Основные моменты: Открытый исходный код, хорошая замена MATLAB (платное приложение) Малое потребление памяти Поддержка большого сообщества Предлагает различные типы визуализации данных (коробчатые диаграммы, точечные диаграммы, гистограммы, диаграммы ошибок и т.д.) 20. Seaborn Основное назначение: визуализация данных Дополнительное назначение: машинное обучение Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека Python, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas. Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики. Большое количество разработчиков и пользователей Seaborn согласятся с тем фактом, что эта библиотека создает одни из самых красивых визуализаций данных. Именно поэтому она идеально подходит для использования в маркетинговых и издательских приложениях. Пользователи также любят Seaborn за ее способность создавать графики и диаграммы с помощью простых команд и минимального количества программного кода, что экономит им время. Основные моменты: Создана на основе Matplotlib Позволяет разработчикам создавать красивые информативные графики с помощью высокоуровневого интерфейса Позволяет создавать такие графики, как попарные графики, гистограммы, линейчатые диаграммы, точечные диаграммы и т.д. 21. BeautifulSoup Основное назначение: наука о данных Дополнительное(-ые) назначение(-я): веб-скрейпинг Beautiful Soup получила свое название благодаря своей способности анализировать документы HTML и XML (даже с некорректной разметкой, которую называют «tag soup» - «суп из тегов»). Этот пакет Python обходит веб-сайты, собирает данные и подготавливает их для дальнейшей работы. Beautiful Soup – это универсальный пакет, и поэтому его выбирают многие аналитики данных и ученые. Разработчики, занимающиеся вопросами машинного и глубокого обучения, также используют Beautiful Soup для получения данных для обучения своих моделей машинного/глубокого обучения. Основные моменты: Позволяет извлекать данные из HTML и XML, даже из документов с некорректной или неполной разметкой (например, с незакрытыми тегами) Задумывалась как средство синтаксического анализа HTML, которое могло бы сделать «суп из тегов» работоспособным и даже «красивым» 22. PyCaret Основное назначение: машинное обучение PyCaret получила свое название от библиотеки Python, основанной на Caret, - библиотеке машинного обучения на языке программирования R. Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения. Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании. Основные моменты: Высокоуровневая и малокодовая библиотека Автоматизирует рабочие процессы в машинном обучении Помогает ускорить циклы экспериментов, повышая тем самым производительность Позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения с малым количеством кода 23. OpenCV Основное назначение: компьютерное зрение и обработка изображений Дополнительное назначение: машинное обучение Как и любая библиотека Python, OpenCV имеет большой количество различных функций. Это делает ее отличным инструментом для программ компьютерного зрения в режиме реального времени. Эта высокоэффективная библиотека способна обрабатывать различные входные данные с визуальной информацией, взятой не только из изображений, но и из видеоданных. OpenCV может распознавать лица, почерк и объекты. Основные моменты: Выполняет такие задачи, как отслеживание угроз, обнаружение лиц, обнаружение ориентиров и многое другое Предоставляет разработчикам доступ к более чем 2500 классическим современным алгоритмам Широко используется даже такими технологическими гигантами, как Google, IBM, Toyota и другими Используется для анализа изображений/видео 24. LightGBM Основное назначение: машинное обучение LightGBM расшифровывается как Light Gradient Boosting Machine. Это бесплатный фреймворк градиентного бустинга, разработанный Microsoft для машинного обучения. Он удобен и интуитивно понятен. Изучить его намного проще, чем некоторые другие библиотеки для глубокого обучения. Основные моменты: Обеспечивает эффективное использование памяти и высокую вычислительную мощность Первоначально разработан Microsoft Возможность работы с большими объемами данных Обеспечивает высокую точность результатов Вот и все! Приведенный выше список содержит одни из самых лучших библиотек из сотен тысяч других. Приятно осознавать, что все эти библиотеки часто обновляются и улучшаются, чтобы не отставать от Python и его растущей популярности. Если вы изучите хотя бы одну из этих библиотек, это сможет помочь вам в изучении языка, а также стать хорошим разработчиком Python во всех отношениях. Часто задаваемые вопросы 1. Что такое библиотеки Python? Библиотеки Python – это наборы функций, модулей и других компонентов, которые позволяют разработчикам использовать уже существующий код для определенных задач. Библиотеки могут быть как общими, так и более специализированными. Они могут помочь разработчикам сэкономить время и силы, избавив от необходимости писать огромную часть приложения с нуля. 2. Какие есть примеры библиотек Python? Есть большое количество очень популярных пакетов и библиотек Python. Если вам нужны примеры таких библиотек, то вот вам несколько громких наименований: Requests Numpy, SciPy, SciKit-Learn PyTorch Pandas Seaborn Theano TensorFlow 3. Где можно найти список всех библиотек Python? Если вы имеете в виду список всех модулей, пакетов и библиотек, установленных сейчас в вашей версии Python, то это можно сделать с помощью команды help(“modules”), pip list или pip freeze 4. Для чего нужны библиотеки Python? Библиотеки Python необходимы для того, чтобы упростить и оптимизировать работу разработчика. Вместо того, чтобы писать какие-то части проекта с нуля, разработчики могут воспользоваться модулями и связками кода из библиотек. Также библиотеки могут устанавливать стандарты написания программного кода, что упрощает сопровождение кода. 5. Все ли библиотеки Python являются бесплатными? Большая часть крупных библиотек допускают бесплатное коммерческое использование. Однако не все библиотеки так просты в использовании и освоении. Поэтому, даже если библиотека бесплатная, возможно, вам придется заплатить за какие-либо лицензионные или платные модули, или программное обеспечение, чтобы упростить отладку и сопровождение в долгосрочной перспективе. Кроме того, даже если библиотека является бесплатной для коммерческого использования, вам, вероятно, придется доплатить, если вы хотите включить какие-то модули в свои приложения, которые в дальнейшем будете распространять среди будущих клиентов. 6. Как работают библиотеки в Python? Библиотеки Python позволяют разработчикам использовать модули и связки кода в своих проектах многократно. Библиотеки позволяют вам использовать уже готовый код и добавить его к своему вместо того, чтобы каждый раз писать кода с нуля.
img
В этой статье мы познакомим вас с популярной профессией DevOps-инженера и расскажем, что он делает, как им стать, где искать работу и – самое главное – сколько можно зарабатывать. В отличие от некоторых модных карьерных направлений, которые появляются и исчезают, DevOps — это область, которая была и будет востребованной.  Согласно прогнозам , к концу 2023 года рынок DevOps вырастет до невероятных $10.3 млрд, так что получение должности DevOps-инженера — это ваш первый шаг к долгосрочной карьере. Если вам нужна работа, сочетающая технологии и творческий подход, то должность DevOps-инженера — это для вас! В этой статье расскажем, как стартовать в этой сфере и что о ней следует знать. Кто такой DevOps-инженер Это специалист, на чьих плечах лежит ответственность за совершенствование и автоматизацию процессов разработки и эксплуатации программного обеспечения. Проще говоря, это методология, объединяющая разработку (Dev) и эксплуатацию (Ops) в разработке программного обеспечения с акцентом на скорость и качество. Задача DevOps-инженера состоит в том, чтобы наладить коммуникацию и сотрудничество между этими двумя направлениями. Что делает DevOps-инженер DevOps-инженер отвечает за создание инструментов, улучшающих процессы разработки, повышение производительности, надежности и безопасности программных продуктов. Ключевые области занятости devops-инженера включают в себя:  автоматизацию развертывания и масштабирования систем, управление инфраструктурой как кодом (IaC), непрерывную поставку и интеграцию (CI/CD), мониторинг и логирование, управление конфигурацией и изменениями, работу с облачными платформами и микросервисной архитектурой. Где работать DevOps-инженеру DevOps-инженеры востребованы в различных сферах и отраслях. Они могут работать как в крупных корпорациях, так и в стартапах, где процессы разработки носят более гибкий и динамичный характер. DevOps-подход активно внедряется в современных IT-компаниях, разработчиками облачных решений, а также в корпоративных IT-отделах.  Профессионал в этой области может работать как в операционных подразделениях, так и в команде разработки ПО. Необходимые навыки для DevOps-инженера Помните, что DevOps — это не просто набор инструментов или название должности. Это группа скиллов, в которой особое внимание уделяется командной работе, коммуникации и автоматизации. Рассказываем подробнее о каждом из них: навыки программирования: специалист должен обладать опытом в программировании на языках, таких как Python, Ruby, Go, Java, Rust, C и C++. Проще говоря, он должен уметь писать код, который автоматизирует процессы разработки и операционной работы. навыки работы с системами контроля версий: DevOps-инженер должен знать, как работать с системами контроля версий, такими как Git. Он также отвечает за управление конфигурацией серверов и инфраструктуры. навыки работы с облачными технологиями: специалист должен уметь работать с AWS, Azure или Google Cloud. Он должен уметь настраивать инфраструктуру в облаке и управлять ресурсами. навыки автоматизации: DevOps-инженеру требуется автоматизировать процессы разработки и операционной работы. Он должен знать, как настроить CI/CD-пайплайны, тестирование и деплоймент. навыки мониторинга и логирования. DevOps-инженер должен уметь анализировать логи и метрики, чтобы быстро реагировать на проблемы. навыки коммуникации. Специалист должен уметь общаться с разработчиками, тестировщиками и операторами. Он должен быть готов к сотрудничеству, давать понятные ТЗ и уметь объяснять сложные технические вопросы простым языком. В рамках DevOps вы будете участвовать во всем цикле разработки ПО — от планирования до внедрения. Как правило, работа в качестве DevOps начинается с должности начального уровня, например, релиз-менеджера или младшего инженера. По мере накопления опыта внедрения инструментов и процессов, можно вырасти: и стать DevOps-инженером, архитектором или системным инженером.  Чтобы построить карьеру в качестве DevOps, вам потребуется техническое образование в области информатики или информационных технологий, а также понимание Linux, веб-разработки и Java. Поскольку DevOps охватывает весь жизненный цикл программного обеспечения, вместо того чтобы сосредоточиться на одной области, инженеры DevOps работают над оптимизацией каждого этапа процесса. Это означает, что они будут решать множество задач в день, попутно находя точки роста для продукта. Плюсы и минусы профессии DevOps-инженера Поскольку  86% организаций считают необходимым быстро разрабатывать новое программное обеспечение, вклад DevOps в компанию очень большой. Давайте рассмотрим, какие плюсы у этой работы есть для вас как для сотрудника: 1. Высокий спрос на рынке труда: инженеры востребованы во многих компаниях, в том числе и зарубежных. Именно поэтому DevOps стала  такой популярной методологией разработки во всем мире. 2. Высокая зарплата: DevOps-инженеры могут получать от 70 до 600 тысяч рублей — доход всегда растет вместе с умениями и опытом. 3. Большой выбор инструментов: DevOps-инженеры могут использовать широкий спектр инструментов для автоматизации и управления процессами. 5. Быстрый рост в карьере: при условии постоянного обучения и оттачивания технических скиллов DevOps-инженер может продвигаться по карьерной лестнице, не сидя годами на одной зарплате.  К тому же, эта роль предполагает работу с другими техническими специалистами, фреймворками, языками программирования, так что вы получите глубокое понимание экосистемы DevOps — и это тоже поможет росту в долгосрочной перспективе. Минусы: 1. Высокие требования к знаниям и навыкам. DevOps-инженеру необходимо постоянно обучаться и развиваться, чтобы оставаться востребованным. 2. Большая ответственность. DevOps-инженер отвечает за автоматизацию процессов разработки и операционной работы, что может повлечь за собой серьезные последствия в случае ошибки или сбоя.. 3. Необходимость быстро реагировать. Специалист должен быть готов к быстрому реагированию на изменения в проекте или системе, чтобы ничего не «рухнуло».  4. Высокая конкуренция. Чтобы получить работу DevOps-инженером, понадобится подтвердить свои технические навыки и софт-скиллы. Поможет и обучение в техническом ВУЗЕ или на  профильных курсах . 5. Овертаймы или необходимость работать ночью. В некоторых случаях DevOps-инженер может столкнуться с тем, что ему придется выходить в ночные смены, чтобы обеспечить бесперебойную работу системы, либо задерживаться на работе. Такие моменты можно обсудить с руководством и договориться о дополнительной оплате. DevOps-инженер: зарплата и вакансии Зарплата DevOps-инженера в России может значительно варьироваться в зависимости от опыта работы, компании, региона и других факторов.  По данным HeadHunter , средняя зарплата DevOps-инженера в России составляет около 130 000 — 150 000 рублей в месяц. В Москве и Санкт-Петербурге зарплаты могут быть выше и составлять от 150 000 до 200 000 рублей в месяц.  Учитывайте, что зарплата может зависеть от уровня опыта и квалификации.  Новички в этой области могут начинать с зарплаты 70 000 — 80 000 рублей в месяц, тогда как опытные DevOps-инженеры могут зарабатывать  более 250 000 рублей в месяц. Как стать DevOps-инженером с нуля Будущее профессии DevOps-инженера выглядит блестящим. Возможно, после прочтения статьи вам показалось, что нужно обладать огромным количеством навыков для обучения этой профессии. Но это не так: начать карьеру DevOps-инженера с нуля можно и даже нужно! Важно выбирать учебные программы, которые охватывают не только основы DevOps, но и практику применения современных инструментов автоматизации, управления конфигурацией и работы с облачными платформами. У нас есть курс  «DevOps-инженер с нуля» , где вы научитесь использовать инструменты и методы DevOps для автоматизации тестирования, сборки и развертывания кода, управления инфраструктурой и ускорения процесса доставки продуктов в продакшн. Что в итоге У IT-компаний, которые наращивают скорость и эффективность DevOps, сочетая его с другими технологиями, есть потенциал стать лидерами — как в плане технологий, так и в плане доверия клиентов. DevOps-инженер способен повысить качество выпускаемого ПО, улучшить его безопасность и наладить отношения с пользователями. Карьерные возможности, высокие зарплаты и постоянно растущий рынок труда делают профессию привлекательной для тех, кто стремится растить свои навыки в IT.  Помните, что единственный способ продвинуться в любой карьере — постоянно быть в курсе последних тенденций и технологий в этой области. Это не только поможет вам быть в курсе новостей сферы, но и поможет получить лучшую работу и зарплату.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59