Многие языки приходят и уходят, но Python является одним из тех языков, который давно зарекомендовал себя на рынке как один из лучших вариантов для разработчиков всех уровней (и не только).

Неважно, работаете ли вы над интеллектуальными системами, процессами, управляемыми данными или пишете тесты, Python позволяет создавать вам это программное обеспечение. И, судя по всему, тренд его популярности не собирается снижаться.

Так почему же разработчики и тестировщики продолжают выбирать его? Ответ на этот вопрос я и предлагаю рассмотреть далее в статье.

Насколько Python популярен?

В отчете Ecosystem Survey 2025 Python занимает второе место по количеству использования. Более 57% разработчиков используют его, при этом более трети заявили, что это их основной язык программирования. Здесь он обгоняет JS, TS и Java с точки зрения первичного использования. Также он преуспевает в области нишевых инструментов, разрабатываемых под узкие сценарии использования.

Такая картина позволяет предполагать, что имея столь хорошую историю актуальности, язык будет продолжать развиваться и оставаться на топовых позициях в рейтингах.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Наверное, это первая область, с которой возникает ассоциация, когда слышишь про пайтон. По крайней мере у меня.

Python активно используется в задачах вроде работы с текстом, анализом изображений и построением рекомендательных систем, а также в области машинного обучения и это все потому, что он позволяет быстро пробовать идеи. Данный язык удобен, пожалуй, на всех этапах разработки — от первой версии до полноценного решения. Его легко включить в рабочие процессы машинообучения, и он хорошо сочетается с другими инструментами, не создавая лишних сложностей.

Одной из ключевых причин популярности Python является его простой и выразительный синтаксис. Код на Python легко читать и поддерживать, а динамичность языка позволяет быстро писать эксперименты, работать с тензорами и выстраивать рабочие процессы без лишней рутины.

Но главным преимуществом считается его экосистема. Основные инструменты, которые у всех на слуху:

  • PyTorch — фреймворк для глубокого обучения, подходит для динамических графов вычислений и кастомных архитектур нейронных сетей. Поддерживает обучение на GPU, распределённое обучение и интеграцию с ONNX для экспорта моделей.

  • TensorFlow — фреймворк для DL, который обеспечивает масштабирование моделей, работу с TPU, инструменты для деплоя (TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TensorFlow.js) и управление жизненным циклом моделей.

  • Keras — раньше был отдельной библиотекой, сейчас интегрирован в TensorFlow. Нужен для быстрого создания моделей с помощью готовых слоев и оптимизаторов.

  • scikit‑learn — библиотека для классического машинного обучения, предоставляет готовые алгоритмы и инструменты для обучения, оценки и предобработки данных.

  • Hugging Face Transformers — библиотека для NLP и генеративного ИИ. Предоставляет предобученные модели, токенизацию и API для их обучения и применения.

Кроме того, Python легко вписывается в полный цикл машинного обучения. Предобработка данных в pandas и NumPy, обучение в PyTorch или TensorFlow, развёртывание, например, через FastAPI или Flask, а для обслуживания больших языковых моделей можно использовать vLLM.

Данные и аналитика

От аналитических дашбордов до ETL‑скриптов — гибкость Python позволяет быстро получать понятные и полезные данные в самых разных сферах. Он особенно хорош при работе со сложными данными, например с временными рядами.

Благодаря гибкости и универсальности, язык закрывает основные потребности таких направлений, как сбор и подготовка данных; анализ и исследование данных; статистическое и предиктивное моделирование; визуализация и отчетность; обработка больших данных; потоковая аналитика.

Самое главное, что он обеспечивает баланс. По сути, его могут использовать не только инженеры, но и специалисты без глубокого технического бэкграунда, а при этом он достаточно силён для построения рабочих процессов промышленного уровня. Он легко интегрируется с облачными платформами, поддерживает разные форматы данных и отлично работает с SQL и NoSQL базами.

Синтаксис

Наиболее заметным преимуществом Python, которое всегда на виду, остается его читабельность. Многие разработчики, тестировщики, а также другие участники процесса разработки, которые так или иначе сталкиваются с кодом, отмечают его низкий порог входа и чистый синтаксис, как причины для первоначального решения выбрать именно его.

Даже синтаксис обучения моделей в нем читается достаточно просто:

def train(model):
    for item in model.data:
        model.learn(item)

Сниппеты вроде этого не требуют специальных навыков и эта ясность важна не только для джунов — она снижает затраты на поддержку, ускоряет вхождение в проект и улучшае�� коммуникацию в командах, где у членов разные по уровню навыки. Благодаря этому команды тратят меньше времени на разбор логики и больше на улучшение функциональности. Ошибки выявляются быстрее. Ревью проходят более гладко. А иногда даже люди без опыта программирования могут понять Python‑скрипты без посторонней помощи.

Добавьте к этому поддержку Python нескольких парадигм программирования (процедурное, объектно‑ориентированное и функциональное), и становится понятно, почему он так популярен, правда?

Зрелость и универсальность

Как уже говорила выше, Python насчитывает огромное количество библиотек и они охватывают почти все области разработки программного обеспечения. Его, фактически, действительно можно использовать почти для всего на свете, от веб‑приложений и интеграции с API до анализа данных, автоматизации и тестирования.

Такое разнообразие обеспечивает гибкость в реальной работе. Разработчики могут переходить от бэкенд‑API к ML‑пайплайнам, не меняя язык или инструменты. Можно быстро прототипировать на высокоуровневых обёртках и при необходимости опускаться до низкоуровневого контроля.

Python имеет хорошие системы управления пакетами и зависимостями, типа pip, conda, poetry, которые поддерживают модульную разработку и воспроизводимые окружения.

Также Python используется не только в AI, ML или анализе данных. Он так же легко справляется с автоматизацией, скриптингом, веб‑API, обработкой данных и системной инженерией. Один и тот же язык, который используется для обучения моделей, может также автоматизировать расчёт зарплаты, управлять научными приборами или обслуживать REST‑эндпоинты. Разработчики могут объединять инструменты, сокращать переключение контекста и упрощать рабочие процессы команды.

Мало какие языки обладают такой универсальностью и обеспечивают столь плавное покрытие всех этапов разработки. От фронтенда до бэкенда Python даёт единое пространство для создания и доставки полноценных решений.

Комьюнити

Так как язык на рынке уже давно, он имеет огромное и, что немаловажно, активное отзывчивое сообщество. Разработчики любого уровня получают доступ к качественным обучающим материалам, открытым форумам, локальным митапам и конференциям вроде PyCon, что ускоряет обучение и обмен опытом. Сообщество активно участвует в развитии ключевых библиотек и проектах с открытым исходным кодом, а также влияет на эволюцию самого языка через PEP.

Автоматизация тестирования

Помимо разработки, Python также позволяет писать разнообразные тесты. И здесь он также стал одним из стандартов, по все тем же причинам, что и выше.

Экосистема его инструментов позволяет закрыть задачи по автоматизации тестирования UI (с помощью Selenium или Playwright), API (pytest), BDD (pytest‑bdd), а также генерировать прозрачные и удобные отчеты в Allure и удобно интегрироваться в CI/CD.

С помощью динамических структур данных и выразительных стандартных библиотек можно быстро создавать универсальные функции для проверки самых разных сценариев. Кроме того, богатая экосистема сторонних модулей позволяет легко подключать инструменты для логирования, отчётности и мокирования сервисов, что ускоряет разработку и поддержку тестов.

По сути, эволюция Python далека от завершения, несмотря на его зрелость. Его система продолжает расти и развиваться и эти непрерывные процессы подпитывают (и, я уверена, будут подпитывать) его популярность на годы вперед.

Если в этой экосистеме ваша зона ответственности — качество, имеет смысл довести практику до системности: PyTest как каркас, UI и API-автотесты на Selenium 4 и Appium, интеграция в CI/CD и связка с DevOps. Курс Python QA Engineer — аккуратно выстроенная программа, где эти элементы собираются в цельный стек: от базового Python и сетей до запуска автотестов, полезных продукту.

Чтобы понять, подходит ли вам программа курса, пройдите вступительный тест. А еще — приходите на демо-уроки, которые преподаватели курса проведут бесплатно в рамках набора на курс: