Chat GPT odpowiada na TOP 10 pytań o Pythona

Zastanawiasz się, co Chat GPT myśli o Pythonie?
Przeczytaj wywiad, który przeprowadziliśmy z Chat GPT 3.5 – zadaliśmy mu TOP 10 pytań na temat Pythona. Zobacz, co odpowiedział!

1. Czym jest Python?

Python to popularny i wszechstronny język programowania, który został opracowany przez Guido van Rossuma we wczesnych latach 90. Początkowo miał służyć jako prosty język skryptowy, umożliwiający szybkie tworzenie małych programów. Nazwa Python pochodzi od ulubionej komedii Guido, „Monty Python’s Flying Circus”.

Popularność Pythona wynika z prostoty, czytelności i łatwości nauki, co czyni go idealnym dla początkujących programistów, ale także z powodu bogactwa bibliotek i narzędzi, które umożliwiają tworzenie zaawansowanych aplikacji w różnych dziedzinach, w tym w sztucznej inteligencji, analizie danych, automatyce, w web development i wielu innych. Python jest językiem wysokiego poziomu, co oznacza, że jego składnia jest czytelna dla człowieka, co ułatwia pisanie, czytanie i utrzymanie kodu. Dodatkowo, jest językiem interpretowanym, co oznacza, że kod nie musi być kompilowany przed uruchomieniem, a programista może w czasie rzeczywistym sprawdzać, jak jego kod działa.

2. Jakie są najważniejsze cechy języka Python?

Niektóre z najważniejszych cech języka Python to:

• Czytelność – Python ma prostą i elegancką składnię, która ułatwia czytanie i zrozumienie kodu. Python używa wcięć zamiast nawiasów klamrowych do oznaczania bloków kodu, co poprawia jego estetykę i strukturę.
• Wieloparadygmatowość – Python wspiera różne paradygmaty programowania, takie jak obiektowy, imperatywny, funkcyjny czy proceduralny. Python pozwala programistom wybrać styl programowania, który najlepiej pasuje do ich potrzeb i preferencji.
• Dynamiczne typowanie – Python jest językiem dynamicznie typowanym, co oznacza, że nie trzeba deklarować typów zmiennych przed użyciem ich. Python sam określa typy zmiennych w czasie wykonania kodu, co daje większą elastyczność i wygodę programowania.
• Automatyczne zarządzanie pamięcią – Python automatycznie zarządza pamięcią przydzieloną i zwalnianą dla zmiennych i obiektów. Python używa mechanizmu zwany garbage collection, który usuwa nieużywane obiekty z pamięci, zapobiegając wyciekom pamięci i fragmentacji.
• Bogata biblioteka standardowa – Python ma obszerny zestaw wbudowanych i zewnętrznych bibliotek, które dostarczają funkcje i narzędzia do wielu zadań programistycznych. Biblioteka standardowa Pythona obejmuje moduły do obsługi plików, sieci, baz danych, grafiki, testowania, debugowania, matematyki, kryptografii i wiele innych. Ponadto istnieją tysiące dodatkowych bibliotek dostępnych w Internecie dla różnych dziedzin i celów.

3. Gdzie stosuje się język Python?

Język Python stosuje się w wielu dziedzinach i branżach, dzięki swojej uniwersalności i wszechstronności. Niektóre z najczęstszych zastosowań Pythona to:

• Programowanie webowe – Python jest popularnym językiem do tworzenia aplikacji webowych, zarówno po stronie serwera (backend), jak i po stronie klienta (frontend). Python ma wiele frameworków webowych, takich jak Django, Flask, Pyramid czy Web2py, które ułatwiają tworzenie dynamicznych i interaktywnych stron internetowych. Python jest też używany do tworzenia interfejsów API (Application Programming Interface), które umożliwiają komunikację między różnymi aplikacjami i usługami w sieci.
• Analiza danych – Python jest jednym z najczęściej używanych języków do analizy danych, ponieważ ma wiele bibliotek i narzędzi do przetwarzania, manipulowania, wizualizacji i modelowania danych. Niektóre z najpopularniejszych bibliotek do analizy danych w Pythonie to NumPy, pandas, matplotlib, seaborn czy scikit-learn. Python jest też używany do tworzenia raportów i dashboardów, które prezentują wyniki analizy danych w formie graficznej lub tekstowej.
• Sztuczna inteligencja – Python jest jednym z głównych języków do tworzenia systemów sztucznej inteligencji (AI), takich jak uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie (deep learning), przetwarzanie języka naturalnego (natural language processing) czy rozpoznawanie obrazów (computer vision). Python ma wiele bibliotek i frameworków do AI, takich jak TensorFlow, PyTorch, Keras, NLTK czy OpenCV, które ułatwiają tworzenie i trenowanie modeli AI oraz ich zastosowanie do różnych problemów i zadań.
• Programowanie gier – Python jest też używany do tworzenia gier komputerowych, zarówno 2D jak i 3D. Python ma wiele bibliotek i silników gier, takich jak Pygame, Pyglet, PyOpenGL czy Panda3D, które umożliwiają tworzenie grafiki, dźwięku, animacji i interakcji w grach. Python jest też często używany jako język skryptowy do dodawania logiki i funkcjonalności do gier stworzonych w innych językach lub narzędziach.
• Automatyzacja – Python jest doskonałym językiem do automatyzacji różnych zadań i procesów, takich jak testowanie oprogramowania, zarządzanie systemami, przetwarzanie plików czy scraping danych z internetu. Python ma wiele modułów i bibliotek do automatyzacji, takich jak unittest, pytest, selenium, requests czy BeautifulSoup. Python pozwala też na pisanie skryptów systemowych lub powłokowych (shell scripts), które mogą wykonywać polecenia systemowe lub operacje na plikach i folderach.

4. Jakie IDE (środowiska programistyczne) są najlepsze do programowania w Pythonie?

Istnieje wiele IDE (Integrated Development Environment) do programowania w Pythonie, które oferują różne funkcje i możliwości. Wybór konkretnego z nich zależy od wielu czynników, takich jak preferencje, poziom zaawansowania programisty czy rodzaj projektu. Jednak, jako najlepsze z nich wymienia się:

• PyCharm – potężne i bogate w funkcje środowisko dla profesjonalnych programistów Pythona. PyCharm oferuje wiele narzędzi i udogodnień, takich jak edytor kodu z podświetlaniem składni, automatycznym uzupełnianiem, refaktoryzacją i sprawdzaniem błędów, debugger, test runner, integracja z systemami kontroli wersji i repozytoriami online, wsparcie dla wielu frameworków webowych i bibliotek Pythona, konsola Pythona i wiele innych.
• Visual Studio Code – jest to lekki i rozszerzalny edytor kodu, który może być używany jako IDE dla wielu języków, w tym Pythona. Visual Studio Code został stworzony przez Microsoft i jest programem otwartoźródłowym. Visual Studio Code pozwala na instalację dodatkowych rozszerzeń i wtyczek, które dodają funkcje i możliwości do edytora. Visual Studio Code oferuje takie funkcje jak edytor kodu z podświetlaniem składni, automatycznym uzupełnianiem, refaktoryzacją i sprawdzaniem błędów, debugger, test runner, integracja z systemami kontroli wersji i repozytoriami online, wsparcie dla wielu frameworków webowych i bibliotek Pythona, terminal zintegrowany z konsolą Pythona i wiele innych.
• Jupyter Notebook – jest to IDE dla nauki danych, które pozwala na łatwe uruchamianie symulacji i udostępnianie danych. Jupyter Notebook jest częścią projektu Jupyter, który oferuje interaktywne środowisko do pracy z wieloma językami programowania oprócz Pythona. Jupyter Notebook pozwala na tworzenie dokumentów zawierających kod źródłowy, wyniki obliczeń, wykresy, teksty i multimedia. Zawiera edytor kodu z podświetlaniem składni, automatycznym uzupełnianiem i sprawdzaniem błędów, interaktywny interpreter Pythona z możliwością wykonywania kodu komórkami (cells), integrację z wieloma bibliotekami do analizy danych i uczenia maszynowego w Pythonie i wiele innych fukncjonalności.

5. Podaj 10 najbardziej przydatnych bibliotek i narzędzi do programowania w Pythonie.

Pośród wielu przydatnych bibliotek i narzędzi, które ułatwiają programowanie w Pythonie top 10 stanowią następujące z nich:

• NumPy – jest to biblioteka numeryczna, która pozwala na wykonywanie różnych operacji matematycznych na macierzach i tablicach wielowymiarowych. NumPy jest podstawą dla wielu innych bibliotek naukowych i analitycznych w Pythonie.
• Pandas – jest to biblioteka do manipulowania i analizowania danych, która oferuje wysokowydajne struktury danych takie jak DataFrame i Series. Pandas umożliwia łatwe wczytywanie, czyszczenie, grupowanie, filtrowanie, agregowanie i wizualizowanie danych z różnych źródeł.
• Scikit-learn – jest to biblioteka do uczenia maszynowego, która zawiera wiele algorytmów i narzędzi do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, redukcji wymiarowości, selekcji cech i walidacji modeli. Scikit-learn jest oparty na NumPy i SciPy i współpracuje z Pandas i matplotlib.
• TensorFlow – jest to biblioteka do uczenia głębokiego (deep learning), która pozwala na tworzenie i trenowanie zaawansowanych sieci neuronowych dla różnych zastosowań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy generowanie tekstu. TensorFlow jest rozwijany przez Google i ma wiele dodatkowych narzędzi i frameworków takich jak Keras, TensorFlow Lite czy TensorFlow.js.
• Requests – jest to biblioteka do wysyłania i odbierania żądań HTTP w Pythonie. Requests ułatwia komunikację z serwerami webowymi i pobieranie danych z internetu. Requests jest prosty i przyjazny dla ludzi w użyciu i obsługuje wiele protokołów i formatów danych.
• BeautifulSoup – jest to biblioteka do parsowania i ekstrakcji danych z dokumentów HTML i XML. BeautifulSoup pozwala na łatwe wyszukiwanie, nawigację i modyfikację elementów strony internetowej. BeautifulSoup jest często używany razem z Requests do web scrapingu.
• Flask – jest to lekki framework webowy, który pozwala na tworzenie prostych aplikacji webowych w Pythonie. Flask oferuje podstawowe funkcje takie jak routing, obsługa żądań i odpowiedzi, sesje, szablony czy testowanie. Flask jest elastyczny i można go rozszerzać za pomocą dodatkowych rozszerzeń.
• Django – jest to potężny framework webowy, który pozwala na tworzenie zaawansowanych aplikacji webowych w Pythonie. Django oferuje wiele funkcji takich jak model-view-template (MVT) architektura, obiektowo-relacyjne mapowanie (ORM), system autoryzacji użytkowników, panel administracyjny, cacheowanie, formularze czy testowanie. Django jest oparty na zasadzie “batteries included”, co oznacza, że ma wszystko, czego potrzeba do budowy kompletnego serwisu internetowego.
• matplotlib – jest to biblioteka do tworzenia wykresów i wizualizacji danych w Pythonie. matplotlib pozwala na generowanie różnych typów wykresów takich jak liniowe, słupkowe, kołowe, histogramy czy mapy ciepła. matplotlib ma wiele opcji konfiguracyjnych i stylów oraz współpracuje z Pandas i NumPy.
• Jupyter Notebook – jest to interaktywne środowisko do pracy z kodem Pythona i innymi językami programowania. Jupyter Notebook pozwala na tworzenie dokumentów zawierających kod źródłowy, wyniki obliczeń, wykresy, teksty i multimedia. Jupyter Notebook jest często używany do eksperymentowania z kodem, analizy danych, uczenia maszynowego czy edukacji.

• Biblioteki zewnętrzne – naucz się korzystać z bibliotek zewnętrznych Pythona. Zdobądź wiedzę o ich instalacji i użyciu do specjalistycznych celów takich jak analiza danych, uczenie maszynowe, programowanie webowe czy gry komputerowe. Zrozumiesz jak rozszerzać możliwości Pythona dzięki otwartoźródłowym projektom.
• Projekty – naucz się tworzyć własne projekty w Pythonie. Zdobądź wiedzę o dobrych praktykach programistycznych takich jak styl kodu (PEP 8), dokumentacja kodu (docstring), testowanie kodu (unittest) czy kontrola wersji (Git). Zrozumiesz jak planować, implementować i udostępniać swoje rozwiązania.

6. Czy warto uczyć się Pythona w 2023 roku?

Tak, warto uczyć się Pythona. Jest to język programowania, który cieszy się dużą popularnością w branży informatycznej. Python jest szeroko stosowany w dziedzinach takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, analiza danych, a także w tworzeniu aplikacji internetowych, gier i wielu innych.

Ponadto, Python ma proste składnię, dzięki czemu jest łatwy do nauki i zrozumienia. Jest to również język otwartoźródłowy, co oznacza, że ​​dostępne są darmowe biblioteki i narzędzia, które można wykorzystać do tworzenia oprogramowania.

W dzisiejszych czasach coraz więcej firm poszukuje programistów Pythona, a wynagrodzenia oferowane na rynku są atrakcyjne. Dlatego też, nauka Pythona może być korzystna dla osób, które chcą podjąć pracę w branży IT lub poszerzyć swoje umiejętności programistyczne.

7. Ile zarabia programista Pythona?

Wynagrodzenia programistów Pythona w Polsce zależą od stanowiska i doświadczenia. Według wynagrodzenia.pl, średnie wynagrodzenie całkowite (mediana) na stanowisku programisty Pythona wynosi 10 390 PLN brutto. Co drugi programista Python otrzymuje pensję od 8 240 PLN do 12 840 PLN. 25% najgorzej wynagradzanych programistów Python zarabia poniżej 8 240 PLN brutto.

Według raportu zarobki.it, zarobki specjalistów w technologii Python różnią się znacząco w zależności od poziomu doświadczenia. Najbardziej doświadczeni eksperci zarabiają przeciętnie od 15 714 – 21 700 zł miesięcznie. Seniorzy mogą liczyć na wynagrodzenie w przedziale 13 734 – 19 397 zł, a midzi – 11 795 – 17 042 zł.

Kwoty te są orientacyjne i mogą się różnić w zależności od miasta i firmy, w której pracują programiści Pythona.

8. Czy sztuczna inteligencja zagraża pracy developerów Pythona?

Nie, sztuczna inteligencja (SI) nie zagraża rynkowi programistów Pythona, a wręcz przeciwnie – pojawienie się SI stworzyło nowe możliwości rozwoju dla programistów Pythona. Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Programiści Pythona zajmują się tworzeniem algorytmów uczenia maszynowego, sieci neuronowych, przetwarzaniem języka naturalnego, analizą danych i wiele innych zastosowań, które są kluczowe dla dziedziny SI. Właśnie dlatego Python jest jednym z języków najczęściej używanych w dziedzinie SI.

Rozwój sztucznej inteligencji przyczynił się do zwiększenia zapotrzebowania na programistów Pythona, którzy posiadają umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych. W związku z tym, rozwój SI przyniósł nowe możliwości rozwoju i zwiększył zapotrzebowanie na programistów Pythona.

9. Jak wygląda rekrutacja na stanowisko programisty Pythona?

Rekrutacja na stanowisko programisty Pythona zazwyczaj składa się z kilku etapów, które mogą się różnić w zależności od firmy i poziomu doświadczenia kandydata. Poniżej przedstawiam ogólny schemat takiej rekrutacji:

1. Testy techniczne – po sprawdzeniu CV oraz portfolio aplikacji i stwierdzeniu, że kandydat spełnia podstawowe wymagania, w zależności od poziomu stanowiska  na które trwa rekrutacja, kandydaci mogą być proszeni o wykonanie testów technicznych, takich jak zadania programistyczne, quizy z Pythona, testy algorytmiczne, itp. Testy te mają na celu faktyczną ocenę umiejętności programistycznych kandydata.
2. Rozmowa kwalifikacyjna – jeśli kandydat pomyślnie przejdzie przez etap testów technicznych, zostaje zaproszony na rozmowę kwalifikacyjną z zespołem rekrutacyjnym lub potencjalnym przełożonym. W trakcie rozmowy oceniana jest wiedza techniczna kandydata, jego podejście do rozwiązywania problemów, sposób pracy w zespole oraz kreatywność.
3. Spotkanie w firmie – w przypadku bardziej zaawansowanych rekrutacji, kandydat może zostać zaproszony na spotkanie w firmie, podczas którego ma możliwość poznać zespół i dowiedzieć się więcej o pracy w firmie.

Po pomyślnym przejściu przez wszystkie etapy rekrutacji, kandydat otrzymuje ofertę pracy. Warto zaznaczyć, że w przypadku programistów Pythona, istotną rolę odgrywają umiejętności techniczne, ale również podejście do pracy w zespole, zdolność do rozwiązywania problemów oraz ciągłe poszerzanie wiedzy.

10. Jaka forma nauki Pythona jest najlepsza? Darmowe kursy online, płatne kursy, bootcampy, czy może studia? Ile czasu zajmuje nauka?

Decyzja o wyborze formy nauki zależy od indywidualnych preferencji i możliwości finansowych. Ważne jest, aby nie skupiać się jedynie na jednym źródle nauki, ale korzystać z różnych materiałów, aby uzyskać jak najwięcej wiedzy i doświadczenia.

• Bezpłatne kursy z pewnością są dobrym sposobem na rozpoczęcie nauki Pythona, ponieważ wiele z nich oferuje podstawowe informacje i wprowadzenie do języka. Jednakże, jeśli ktoś ma poważne zamiary związane z nauczeniem się Pythona i uzyskaniem pracy jako junior Python developer, to warto rozważyć wybór płatnych kursów lub szkoleń.
• Płatne kursy oferują zazwyczaj większą ilość materiałów oraz bardziej zaawansowane treści, które są potrzebne do osiągnięcia poziomu wymaganego przez pracodawców. W dodatku płatne kursy często posiadają system mentoringu lub certyfikatów, które mogą pomóc w znalezieniu pracy.
• Bootcampy to intensywne programy szkoleniowe, które są idealne dla osób, które chcą nauczyć się Pythona w krótkim czasie. Są one często prowadzone przez doświadczonych programistów i zapewniają interakcję z innymi uczestnikami.
• Studia oferują szeroki zakres wiedzy z różnych dziedzin, w tym programowania. Studia związane z informatyką i programowaniem oferują pełne wykształcenie z zakresu programowania, ale wymagają większego zaangażowania czasowego.

Czas nauki potrzebny na naukę Pythona zależy od wielu czynników, takich jak poziom zaawansowania, czas poświęcony na naukę i intensywność nauki. Jednak w przybliżeniu, osoba po raz pierwszy ucząca się programowania może osiągnąć podstawowy poziom w Pythonie w około 2-3 miesiące, poświęcając na to około 10-15 godzin tygodniowo. Przy odpowiednim zaangażowaniu aby zostać junior Python developerem na etacie, potrzebujesz około 6 miesięcy nauki. Oczywiście, aby osiągnąć zaawansowany poziom i być w stanie tworzyć skomplikowane aplikacje, może to zająć nawet kilka lat ciągłej nauki i praktyki.

Dziękujemy Chatowi GPT i w temacie ostatniego pytania polecamy Wam super roadmapę nauki Pythona: https://roadmap.sh/python

A teraz ważna uwaga – podchodź ostrożnie do używania Chatu GPT i podobnych modeli SI. Nie gwarantują w 100% wiarygodności informacji, mają skłonność do „halucynowania” faktów, powielania nieprawdy i generowania błędów. Nie mają pełnej zdolności rozumienia kontekstu i wyłapywania subtelności. Ponadto stanowią zagrożenie dla prywatności i poufności danych – nie udostępniaj takim aplikacjom danych, których nie chcesz upubliczniać!

Informacje podawane przez sztuczną inteligencję nie powinny stanowić podstawy do podejmowania przez Ciebie ważnych wyborów – rozmowa z botem nie zastąpi konsultacji ze specjalistami z danej dziedziny.

Na koniec mamy dla Ciebie niespodziankę – używając kodu rabatowego „chatGPT-python” otrzymasz 5% zniżki na pełen pakiet kursu Python Academy – kod jest ważny do końca maja 2023.

O kursie

Kurs Python Academy to obszerny program szkoleniowy online on demand, przygotowany z myślą o osobach, które nigdy nie miały do czynienia z programowaniem. Kurs w przystępny sposób dostarczy Ci kompletny zestaw umiejętności potrzebnych w pokonaniu drogi od pierwszej linijki  kodu w Twoim życiu do tworzenia działających aplikacji napisanych w Pythonie. 

Na pełen kurs składa się 66 godzin materiałów wideo pełnych praktycznej wiedzy i ćwiczeń w 603 lekcjach pogrupowanych na 39 modułów. 

Co dostaniesz w ramach kursu?

• 603 lekcje wideo + zadania i materiały dodatkowe, kody źródłowe,
• imienny certyfikat potwierdzający ukończenie kursu (każdy moduł kończy się testem sprawdzającym nabyte umiejętności),
• dożywotni dostęp do kursu, wraz z aktualizacjami,
• wsparcie autora kursu i dostęp do zamkniętej grupy kursantów,
• voucher umożliwiający 2 podejścia do egzaminu na certyfikat PCEP-30-02, 

Nic nie ryzykujesz – jeśli poczujesz, że to jednak nie dla Ciebie, możesz bezproblemowo zwrócić kurs w ciągu 15 dni od zakupu i odzyskać pieniądze!

Do zobaczenia na kursach!

infoShare Academy