Wiki · Технологии разработки

Python

6 мин чтенияАвтор: Сергей ЧерняковСоавторы: Евгений Баев

Python – это язык программирования общего назначения с простым и читаемым синтаксисом. На нём пишут бэкенд сайтов и сервисов, скрипты автоматизации, анализ данных и программы с искусственным интеллектом.

Обычно владелец бизнеса слышит про Python в одном из трёх разговоров. Подрядчик предлагает «написать скрипт», который каждую ночь забирает заказы с маркетплейса и кладёт их в CRM. Аналитик просит выгрузку из базы, чтобы «посчитать в pandas». Или разработчик говорит, что личный кабинет лучше делать на Django, а не на CMS. Язык один, а задачи и специалисты разные.

Кто развивает Python и сколько живёт каждая версия

Язык придумал нидерландский программист Гвидо ван Россум, первая версия вышла в 1991 году. С 2001 года правами на Python владеет некоммерческая Python Software Foundation. Язык открытый, лицензия разрешает бесплатно использовать его в коммерческих проектах.

Новая версия выходит раз в год, в октябре, и получает исправления пять лет. На октябрь 2026 года основная ветка 3.14, выход 3.15 запланирован на этот же месяц, а версии 3.10 и ниже уже не получают даже исправлений безопасности. Python 2 не поддерживается с 1 января 2020 года. Откладывать обновление годами невыгодно: версия без поддержки не получает исправлений уязвимостей, а перескочить сразу через несколько версий сложнее, чем переходить по одной.

Сайты, автоматизация, данные и ИИ: что делают на Python

Задача	Что делают	Инструменты
Сайты и сервисы	Личные кабинеты, порталы, бэкенд мобильных приложений	Django, FastAPI, Flask
Автоматизация	Выгрузки, сверки, обмен данными между CRM, складом и сайтом	Скрипты по расписанию
Анализ данных	Отчёты по продажам и рекламе, прогнозы, чистка таблиц	pandas, Jupyter
Искусственный интеллект	Разбор заявок и документов, чат-боты, обучение моделей	SDK Anthropic и OpenAI, PyTorch

Для автоматизации Python удобен тем, что у многих сервисов есть готовые библиотеки для работы с их API. В каталоге пакетов PyPI на октябрь 2026 года больше 900 тысяч проектов. У Anthropic (Claude) и OpenAI (GPT) есть официальные библиотеки для Python, поэтому прототип с языковой моделью на нём собирают быстро.

Схема задач, которые решают на Python в бизнесе: сайты и сервисы, автоматизация, анализ данных и искусственный интеллект — Где Python работает в бизнесе

Почему код на Python легко читать, но он медленнее считает

Python читается почти как текст. Условный пример: скрипт берёт выгрузку заказов и считает выручку по источникам.

import pandas as pd

orders = pd.read_csv("orders.csv")
print(orders.groupby("source")["total"].sum())

Код выполняет интерпретатор: программу не нужно отдельно компилировать, её запускают как есть. Разработка от этого быстрее, но на чистых вычислениях Python медленнее компилируемых языков. Тяжёлую математику отдают библиотекам: ядро NumPy, например, написано на C, а из Python им только управляют.

Чем Python удобен и где упирается в потолок

Код легко читать, поэтому проект проще передать другому разработчику.
Готовые библиотеки почти под любую задачу, от рассылки писем до распознавания сканов.
Для сервисов с тысячами одновременных соединений и тяжёлых расчётов без готовых библиотек чаще берут компилируемые языки, например Go.
Обычный виртуальный хостинг под PHP подходит не всегда: Python-приложению нужен сервер приложений и настроенное окружение, чаще это VPS. Варианты разобраны в статье Хостинг.

Когда брать Python, а когда PHP с CMS или Go

Задача	Что обычно выбирают	Почему
Сайт компании или магазин с обменом с 1С	PHP и готовая CMS, например 1С-Битрикс	Каталог, корзина, обмен с 1С и админка уже есть
Сервис с личными кабинетами и своей логикой	Python (Django) или PHP (Laravel)	Фреймворк даёт основу, логику пишут под проект
API для мобильного приложения, интеграции	Python (FastAPI) или Go	Методы и документация к ним описываются быстро
Сервис под большой нагрузкой	Go	Быстрый компилируемый код, много запросов параллельно
Отчёты, прогнозы, ИИ	Python	Библиотеки для данных и официальные SDK моделей

Обычный сайт услуг на Python, сделанный ради популярности языка, дороже в поддержке: каждую правку структуры страниц вносит программист, а не контент-менеджер. Сам ebaev.ru работает на 1С-Битрикс (PHP и MySQL): сайту с услугами и статьями хватает возможностей CMS.

Как не попасть в зависимость от одного Python-разработчика

Python-разработчики бывают очень разные. Аналитик данных и бэкенд-разработчик на Django пишут на одном языке, но умеют разное. В техническом задании описывайте задачу, а не язык.

Проект на Python должен жить на сервере, а не на ноутбуке сотрудника. Скрипт, который запускают руками, остановится, как только этот человек уйдёт в отпуск. При смене подрядчика забирайте всё, что нужно для запуска без автора. Версии библиотек должны быть зафиксированы, иначе через год на новом сервере подтянутся свежие пакеты и проект не запустится. Ключи API и пароли держат в переменных окружения сервера, а не в коде, который видит каждый, у кого есть доступ к репозиторию.

Бывает, что без автора не меняется целая система. У красноярского «Спецресурса», который поставляет персонал крупным торговым сетям, старый портал написал собственный разработчик компании на Python: простые таблицы без дизайна и админ-панели, любое изменение только через программиста. Новый портал мы проектировали сразу с админ-панелью, чтобы вносить изменения без разработчика.

Чек-лист передачи проекта на Python: репозиторий, зависимости с версиями, версия Python, инструкция по запуску, ключи и доступы — Передача проекта на Python

Признаки Python в репозитории и на сервере

В репозитории есть файлы с расширением .py и список зависимостей: requirements.txt или pyproject.toml.
Команда python --version на сервере показывает версию. Если там 3.10 и ниже, заложите обновление в план.
В заголовке ответа Server у сайта встречается gunicorn или uvicorn, а cookie csrftoken ставит Django. Но заголовки часто скрыты, надёжнее спросить подрядчика.

Если проект уже работает на Python, берём его на доработку и техническую поддержку. Подключить языковые модели к процессам компании помогаем в услуге внедрения ИИ в бизнес.

Какой Python ставить, где его запускать и кого нанимать

Какую версию Python ставить на новый проект?

Последнюю стабильную ветку: в октябре 2026 года это 3.14, а 3.15 выходит в том же месяце. Перед переходом на свежую ветку проверьте, что её уже поддерживают нужные проекту библиотеки. Ветки 3.10 и более ранние в новый проект не берите, исправлений безопасности для них больше нет.

Сколько стоит лицензия Python для коммерческого проекта?

Нисколько. Язык распространяет некоммерческая Python Software Foundation по открытой лицензии, и продавать сервис, написанный на Python, можно без отчислений. Деньги в проекте уходят на работу разработчиков и сервер.

Как ставить библиотеки, чтобы проект запустился и через год?

Библиотеки ставят менеджером пакетов pip из каталога PyPI, причём в отдельное виртуальное окружение проекта, а не в системный Python сервера. Точные версии записывают в файл зависимостей. Тогда на новом сервере установится тот же набор пакетов, с которым проект тестировали, а не самые свежие версии.

Где должен работать скрипт на Python, чтобы не останавливаться?

На сервере: VPS, в облаке или на сервере компании. Скрипт запускают по расписанию, например каждую ночь, или по событию, скажем по вебхуку из CRM. С ноутбука сотрудника выгрузка перестанет приходить, как только компьютер выключат.

Почему Python медленнее Go и когда это заметно?

Код на Python исполняет интерпретатор, а программу на Go заранее компилируют в машинный код. В выгрузках, отчётах и интеграциях разницу обычно не видно: скрипт больше ждёт ответа CRM или базы, чем считает сам. Заметна она в сервисах с тысячами одновременных соединений и в тяжёлых расчётах без библиотек вроде NumPy.

Python или PHP: на чём делать сайт компании?

Типовой сайт услуг или магазин с обменом с 1С быстрее запустить на PHP и готовой CMS: каталог, корзина и админка там уже есть. Python берут, когда нужен сервис со своей логикой: портал с личными кабинетами, бэкенд приложения, работа с данными и ИИ. Основой тогда обычно служит Django или FastAPI.

Почему проекты с нейросетями чаще пишут на Python?

Под ИИ на Python собрано почти всё нужное: PyTorch для обучения моделей, pandas и Jupyter для данных, официальные SDK Anthropic и OpenAI для языковых моделей. Прототип собирают быстро, а потом через API подключают к сайту или CRM, это мы делаем в услуге внедрения ИИ.

Что делать, если старый проект написан на Python 2?

Планировать перевод на Python 3. Вторая ветка не получает исправлений с 1 января 2020 года, свежие версии библиотек её не поддерживают, а код между ветками несовместим: например, print стал функцией, а строки по умолчанию стали Unicode. Объём работы оценивают по коду и зависимостям, на большом проекте это отдельный этап, а не правка за вечер.

Какого Python-разработчика искать под задачу?

Того, кто уже делал похожее. Для сайта или API нужен бэкенд-разработчик с опытом в Django или FastAPI, для отчётов и прогнозов аналитик, который работает с pandas, для связки с языковыми моделями тот, кто подключал их SDK к сайту или CRM. Строчка «знаю Python» в резюме не говорит, справится ли человек именно с вашей задачей.

Где скачать Python?

Python бесплатно скачивают с официального сайта python.org, там есть установщики для Windows и macOS. На Linux-серверах он обычно уже стоит в системе, но для проекта ставят нужную версию отдельно, не трогая системную.

Источники