Python

!реліз системи

Python часто використовують для автоматизації:

Назва Python походить не від змії, а від британського комедійного шоу Monty Python’s Flying Circus. |- |5 |Git і базова структура проєкту. |- |Mobile iOS |Swift. |Новачкам потрібно уважно стежити за відступами. |- | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Ключове |Python має величезну екосистему |виступає як бібліотеки майже для всього: web, інформаційні дані, AI, automation, testing, DevOps. |- |Beautiful Soup |Парсинг |Обробка HTML і web scraping. Перший публічний реліз мови відбувся у 1991 році. |- |Документація |README.md. |- |MySQL |Через mysqlclient, PyMySQL, SQLAlchemy. |}

Python і тестування

!Перевага

Чому Python такий популярний

Python підтримує обʼєктно-орієнтоване програмування. |- |Бізнес-аналітикам |Обробка файлів, інтеграції, звіти, автоматизація процесів. |- |Data Science |Обробка даних, статистика, графіки, звіти. |- | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Ключове |Python добре підходить для прототипування |Ідею можна оперативно перетворити на робочий код. from fastapi import FastAPI !Чому !Пояснення

Модулі та пакети

Stack Overflow Developer Survey 2025 зазначає, що Python після більш ніж десятиліття стабільного зростання показав помітне прискорення використання й зріс на 7 відсоткових пунктів із 2024 до 2025 року, зокрема через ролі в AI, data science та backend-розробці. |- |requests |HTTP |Робота з web-запитами. |- |Data Science |pandas, NumPy, Jupyter. |- |set |{1, 2, 3} |Множина унікальних елементів. |- |Backend |Створення web API, серверів і бізнес-логіки. |- |Go |Часто швидший і простіший для cloud-native backend; Python має ширшу AI-екосистему. |- |Неідеальний для low-level |Для драйверів, ядра ОС і embedded частіше використовують C, C++ або Rust. |scripts, bots, parsers. |- |Mobile Android |Kotlin, Java. {| class="wikitable"

Недоліки Python

!Пояснення |- |Machine Learning |scikit-learn, XGBoost, LightGBM. |- |Системне програмування |C, C++, Rust, Zig. |- |Велика ERP-платформа |Бібліотеки майже для будь-якої задачі.== Популярність Python == result = add(5, 7) |- |black

|Автоматичне форматування коду.</syntaxhighlight>Активація у Windows:

'''Python''' — одна з найважливіших мов програмування сучасного IT. |pytest, unittest, Selenium. |-
|'''GIL'''
|У CPython Global Interpreter Lock обмежує деякі сценарії паралельного виконання потоків. |-
|'''[[SQLAlchemy]]'''
|Бази даних
|ORM і робота з SQL-базами. |-
|'''[[Pydantic]]'''
|інформаційні дані / API
|Валідація даних і типізація. |-
|'''Середовище'''
|venv або Poetry. |-
|'''tuple'''
|<code>(1, 2, 3)</code>
|Незмінювана послідовність. |-
|'''Тестування'''
|Автоматичні тести, перевірка API, end-to-end сценарії.<blockquote>'''Якщо потрібно оперативно написати скрипт, зробити API, обробити інформаційні дані, створити AI-прототип або цифровізувати рутину — Python часто буде одним із найкращих варіантів.'''</blockquote>
У бізнесі Python використовують для:
|-
|'''Frontend web'''
|JavaScript, TypeScript. |-
|'''Освіта'''
|Навчання основам програмування. |}

Python не виступає як найкращою мовою для всього, але він став універсальним інструментом, який корисно знати майже кожному, хто функціонує з IT. |-
|'''High-performance'''
|C++, Rust, Go. |-
|'''[[SQLite]]'''
|Вбудована технічна підтримка через стандартну бібліотеку. |-
|'''Швидке прототипування'''
|Можна оперативно зробити MVP або proof of concept. |-
|'''Неідеальний для mobile'''
|Python не виступає як основним вибором для native Android або iOS.<blockquote>'''Python — це мова, з якої швидко почати, але на якій можна будувати дуже серйозні системи.'''</blockquote>

Запуск:

!Етап

Приклад змінних:

|-
| style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Ключове
|'''Python простий для старту'''
|Синтаксис зрозумілий навіть новачкам.<ref>https://www.python.org/downloads/</ref><ref>https://docs.python.org/3/whatsnew/3.14.html</ref>
→ База даних PostgreSQL / MySQL
 return a + b
<blockquote>'''Python часто стає “клеєм”, який зʼєднує різні системи між собою.'''</blockquote>

{| class="wikitable"
Frontend
engine = create_engine("postgresql+psycopg://user:password@localhost/dbname")

Приклад тесту з pytest:

|-
|'''[[NumPy]]'''
|Data Science
|Масиви, математика, чисельні обчислення. |-
|'''Python 3'''
|Актуальна сучасна гілка. Через це на Python можна оперативно створити:

Python дає можливість розділяти код на модулі й пакети. |-
|'''Сильна спільнота'''
|Багато документації, курсів, прикладів. |}

{| class="wikitable sortable"
== Python у порівнянні з іншими мовами ==

print("Hello, world!")

* простий синтаксис;
* багато бібліотек для математики й даних;
* технічна підтримка GPU через фреймворки;
* велика спільнота;
* інтеграційні функції ERP з Jupyter Notebook;
* технічна підтримка дослідницьких і production-сценаріїв. |-
|'''Спільнота'''
|Багато документації, курсів, форумів і прикладів. |}

with engine.connect() as connection:
def read_root():

== Простими словами ==

== Альтернативи Python ==
Python здатна працювати з багатьма базами даних:
!Мова
!Для чого
 def __init__(self, name):
|-
|'''AI / Machine Learning'''
|Навчання моделей, робота з нейронними мережами, аналіз даних. |SciPy, SymPy, Jupyter. |-
|'''[[Celery]]'''
|Background jobs
|Для черг задач, фонової обробки, email, інтеграцій. |-
|'''Computer Vision'''
|OpenCV, Pillow, PyTorch, TensorFlow. Створення середовища:<syntaxhighlight lang="bash">

* краще читати код;
* знаходити помилки раніше;
* працювати з IDE;
* підтримувати великі проєкти;
* писати якісні API. !Фреймворк
│ └── test_main.py
 assert add(2, 3) == 5

Популярні інструменти:

• pytest;
• unittest;
• coverage.py;
• tox;
• hypothesis;
• Selenium;
• Playwright.

Python і стиль коду

Для Python важлива читабельність. |- |PyTorch |Deep Learning |Нейронні мережі, AI, research. |- |C# |Сильний у .NET, Windows, enterprise й Unity; Python простіший для AI й scripting. |aiogram, python-telegram-bot. |- |7 |Один напрям на вибір: backend, data science, automation або AI. |- |list |[1, 2, 3] |Список елементів. |- |bool |True, False |Логічне значення. |}

!Чи підходить Python? |}

!Інструмент → Redis / RabbitMQ └── .gitignore │ ├── main.py |- |реліз системи Python |Python 3.12+ або актуальна стабільна реліз системи. !Для чого застосовується для .venv\Scripts\activate Популярні інструменти:

Напрям user = User("Anna")	Коли використовувати Python 2 і Python 3 class User: pip — стандартний інструмент для встановлення пакетів. |-	pytest	Тестування	-	Форматування	-	Кросплатформеність	-	Читабельність	Код швидко підтримувати й пояснювати. ├── pyproject.toml	Якщо потрібно my_project/ Python у штучному інтелекті </syntaxhighlight> → Background tasks Головна ідея Python </syntaxhighlight> Синтаксис Python	База даних Джерела from sqlalchemy import create_engine, text user.say_hello() Історія K2 ERP </syntaxhighlight>Активація в Linux / macOS: !Пояснення == Приклад FastAPI API == import math Python 2 був старою основною версією мови. |- |'''Контроль версій''' |Git. |} import requests '''Python''' — це високорівнева мова програмування загального призначення, відома простим синтаксисом, великою екосистемою бібліотек і широким використанням у '''штучному інтелекті''', '''аналізі даних''', '''backend-розробці''', '''автоматизації''', '''DevOps''', '''освіті''' та наукових обчисленнях. |- |'''Кросплатформеність''' |Python функціонує на Windows, Linux, macOS та інших системах. Складне має залишатися можливим.'''</blockquote>Python не змушує програміста писати багато технічного “шуму”. |- |'''[[Flask]]''' |Web |Мінімалістичний web-фреймворк. |- |'''Rust''' |Сильний у безпечному системному програмуванні; Python значно простіший для старту. |- |'''pre-commit''' |Автоматичні перевірки перед комітом. |- |'''[[Redis]]''' |Через redis-py, кеш, черги, сесії. |} def add(a, b): <syntaxhighlight lang="python"> def add(a, b): print(result.scalar()) Структура Python-проєкту
int	10	-	DevOps	-	Java	-	Seaborn	Візуалізація	-	Динамічна типізація	-	Мультипарадигмальність	підтримує процедурний, обʼєктно-орієнтований і функціональний стиль. !Приклади автоматизації рутинних задач; інтеграції ERP, CRM, сайтів і API; обробки Excel і CSV; побудови звітів; web API; аналітики продажів; прогнозування; AI-сервісів; внутрішніх інструментів; ботів. |- 2 - AI та Data Science } Python у backend-розробці return {"message": "Hello from Python API"} </syntaxhighlight>Приклад списку: print("Тепло") source .venv/bin/activate !Напрям == Типи даних == {| class="wikitable" !Що вивчати == Кому варто вивчати Python == Причини: {| class="wikitable" Python часто використовують для backend-сервісів. |- |'''[[FastAPI]]''' |Web API |Швидке створення API. Type hints допомагають: Причина @app.get("/") як приклад: name = "Anna" {| class="wikitable" Для чого застосовується для Python print(response.status_code) Приклад роботи з CSV Сторінка завантажень Python показує Python 3.14.4 як реліз від 7 квітня 2026 року, а офіційна документація зазначає, що Python 3.14 був випущений 7 жовтня 2025 року. |- AI/ML-фахівцям Ansible, Fabric, custom tools. |- C++ Значно продуктивніший для high-performance; Python простіший і швидший у розробці. !Пояснення Популярні фреймворки Python → API на FastAPI / Django / Flask Особливість Основні типи даних у Python: Інтерпретована мова - 4 } Теза def say_hello(self): Напрям Django Web - 3 Модулі, пакети, pip, virtualenv. Python — це мова, яка відкриває двері в програмування, автоматизацію, інформаційні дані та штучний інтелект. def greet(name: str) -> str: Вона сильна там, де потрібні: </syntaxhighlight> 1 Змінні, типи даних, умови, цикли. print(row ["name"], row ["price"]) Python відомий тим, що використовує відступи для визначення блоків коду. |- Увага Простий синтаксис не означає просту архітектуру Великі Python-проєкти потребують дисципліни, тестів, типізації й правильної структури. deploy-скриптів; роботи з API; обробки логів; генерації конфігурацій; автоматизації серверів; інтеграцій із cloud-сервісами; CLI-інструментів. |- Кросплатформеність - NLP Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK. def test_add(): mypy; pyright; ruff; pylance. компонент — це окремий файл Python. |- Airflow Data engineering - Швидке прототипування - Scrapy Web scraping - AI та Data Science - Наука - Selenium Тестування / Web - Динамічна типізація - Інтеграції - 6 - float 3.14 Дробове число. !Статус → Docker / Kubernetes Мінус PyPI та pip Обʼєктно-орієнтоване програмування в Python } Приклад роботи з PostgreSQL через SQLAlchemy </syntaxhighlight>Приклад використання бібліотеки requests: == Python у DevOps == !Статус languages = ["Python", "JavaScript", "Java", "C#"] == Типізація в Python == !Як застосовується для з Python == конкурентні переваги Python == print(math.sqrt(16)) Python має багато інструментів для тестування. |- |'''Python 2''' |Застарілий, не рекомендується для нових проєктів. |- |'''[[scikit-learn]]''' |Machine Learning |Класичне машинне навчання. |- |'''[[Matplotlib]]''' |Візуалізація |Побудова графіків. |- |'''pytest''' |Тестування. Проте з часом змія стала популярним символом мови. |- |'''Редактор''' |VS Code або PyCharm. |- |'''Backend-розробникам''' |Django, FastAPI, Flask. |} Приклад простої структури:<pre> == Важливі акценти == == Мінімальний набір для першого Python-проєкту == == Python і бази даних == Python створювався як мова, яка має бути зрозумілою, простою й продуктивною для розробника. |Шкільні й університетські курси. |- |'''Аналітикам''' |pandas, NumPy, Jupyter, графіки, звіти. |} temperature = 25 else: {| class="wikitable" Приклад:<syntaxhighlight lang="bash"> ├── app/ Python виступає як динамічно типізованою мовою, але сучасний Python підтримує '''type hints'''. |- |'''Інтеграції''' |Зʼєднання ERP, CRM, сайтів, банків, API, баз даних. |- |'''[[MongoDB]]''' |Через pymongo, motor. |- |'''Deep Learning''' |PyTorch, TensorFlow, Keras. |- |'''[[FastAPI]]''' |API |Коли потрібно оперативно створити сучасний REST API з типізацією й OpenAPI-документацією. |- |'''ruff''' |Швидкий linter і formatter. |REST API, PostgreSQL, RabbitMQ. |- |'''автоматизація процесів''' |Скрипти для файлів, Excel, сайтів, API, рутинних задач. |} │ ├── models.py Найпростіша програма на Python:<syntaxhighlight lang="python"> !Бібліотека python -m venv .venv |- |AI / ML | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Дуже добре |- |Data Science | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Дуже добре |- |Backend API | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Добре |- |автоматизація процесів | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Дуже добре |- |Web scraping | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Добре |- |Telegram-боти | style="background:#d4edda; color:#155724; font-weight:bold;" |Добре |- |Ігрові AAA-рушії | style="background:#fff3cd; color:#856404; font-weight:bold;" |Частково, частіше для інструментів |- |Mobile native | style="background:#fff3cd; color:#856404; font-weight:bold;" |Не базовий вибір |- |Драйвери й ядро ОС | style="background:#f8d7da; color:#721c24; font-weight:bold;" |Не підходить як основна мова |} !Кому if temperature > 20: Python — це мова, яка дає можливість оперативно перейти від ідеї до робочої програми.<ref>https://survey.stackoverflow.co/2025/technology/</ref> {| class="wikitable" │ ├── __init__.py !Як застосовується для Python !Напрям AI {| class="wikitable" │ └── services.py '''PyPI''' — це Python Package Index, головне сховище Python-пакетів. |- |'''[[SciPy]]''' |Наука |Наукові й інженерні обчислення. |- |'''Боти''' |Telegram-боти, Discord-боти, automation-боти. |} !Параметр !Пояснення print(f"Привіт, {name}! |- |'''Тестувальникам''' |автоматизація процесів тестів, pytest, Selenium, Playwright. |- |'''[[pandas]]''' |Data Science |Таблиці, аналіз даних, CSV, Excel. |- |'''Велика ERP-платформа''' |виступає як бібліотеки для майже будь-якої задачі. |- |'''Enterprise backend''' |Java, C#, Go. |- |'''mypy''' |Перевірка типів. |pandas, NumPy, Matplotlib, Jupyter. return f"Привіт, {name}" == Рекомендований шлях навчання Python == print(f"Привіт, я {self.name}") app = FastAPI() age = 17 !Плюс !Альтернативи <syntaxhighlight lang="python"> == Висновок == Приклад класу:<syntaxhighlight lang="python"> print(result) У багатьох мовах блоки позначаються фігурними дужками. |- Ключове Python дуже популярний в AI - dict {"name": "Anna"} - str "Hello" Рядок тексту. result = connection.execute(text("SELECT 1")) Популярні інструменти для якості коду: Простий синтаксис PyTorch, TensorFlow, scikit-learn. |- Flask Web / API Коли потрібен легкий і гнучкий фреймворк без зайвої магії. import csv response = requests.get("https://example.com") |- |'''JavaScript''' |Краще для frontend; Python частіше для AI, backend і automation. Тобі {age} років.") Приклад:<syntaxhighlight lang="python"> ├── tests/ reader = csv.DictReader(file) == Основні особливості Python == Приклад функції: pip install requests Його філософію часто пояснюють так:<blockquote>'''Код має читатися швидко. |Django, FastAPI, Flask.== Популярні бібліотеки Python == print(language) !Порівняння з Python |- |'''Легкий старт''' |Добре підходить для новачків. |- |'''DevOps-інженерам''' |автоматизація процесів, CLI, інтеграції, скрипти. |} Приклад імпорту стандартного модуля:<syntaxhighlight lang="python"> for language in languages: У Python часто використовують віртуальні середовища, щоб ізолювати залежності різних проєктів. |- Новачкам Простий синтаксис і багато навчальних матеріалів. !Приклад ├── README.md uvicorn main:app --reload Python створив нідерландський програміст Гвідо ван Россум наприкінці 1980-х років. |} Компонент with open("products.csv", newline="", encoding="utf-8") as file: Рекомендація Швидкість виконання - R Сильний у статистиці; Python універсальніший.== Коли Python — хороший вибір == Значення Недолік PostgreSQL - Django Web Великий web-фреймворк. Python 2 офіційно завершив життєвий цикл 1 січня 2020 року. for row in reader: старту в програмуванні забезпечується через Python часто називають однією з найкращих мов; так само реалізовано тому що код на Python зазвичай читається майже як звичайний текст. |- Велика кількість пакетів - LLM-застосунки - критично Python не завжди найшвидший } Python у бізнесі Віртуальні середовища self.name = name Python-інструменти швидкість розробки; простота; автоматизація процесів; робота з даними; AI та Machine Learning; backend API; інтеграції; навчання програмуванню. Зараз актуально використовувати Python 3. |- Тестування - Багата стандартна бібліотека - Статистика - 8 Типізація, технічна архітектура, Docker, CI/CD. Пояснення → Бізнес-логіка Назва Python Тип Високорівнева, інтерпретована, мультипарадигмальна мова програмування Автор Гвідо ван Россум Перший реліз 1991 рік Актуальна стабільна гілка Python 3.14 Стабільний реліз станом на квітень 2026 Python 3.14.4 Основні сфери AI, machine learning, data science, backend, scripting, automation, DevOps, освіта Складність для новачків Низька офіційний сайт https://www.python.org/ Типова backend-архітектура на Python: Тип print("Прохолодно") </syntaxhighlight> * маленький скрипт; * web API; * Telegram-бота; * систему автоматизації; * аналітичний звіт; * machine learning-модель; * backend-сервіс; * прототип стартапу; * інтеграцію між різними системами. |- Високорівневість } Python став головною мовою для AI та Machine Learning. |- TensorFlow Deep Learning Нейронні мережі, production ML. Python входить до найпопулярніших мов програмування у світі. return a + b Задача * офіційний сайт Python: https://www.python.org/ * Завантаження Python: https://www.python.org/downloads/ * Офіційна документація Python: https://docs.python.org/ * Що нового в Python 3.14: https://docs.python.org/3/whatsnew/3.14.html * TIOBE Index: https://www.tiobe.com/tiobe-index/ * Stack Overflow Developer Survey 2025: https://survey.stackoverflow.co/2025/technology/