Где применяется Python? Какое программное обеспечение написано на Python? Python - что это? Высокоуровневый язык программирования.

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

  • Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
  • Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

  • Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
  • Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API .

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое .

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый , который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

  • scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
  • TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib .

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

  • низкий порог вхождения;
  • освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn .

Как изучать анализ данных на Python?

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron .

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Python - язык программирования с достаточно низким порогом вхождения, поэтому его часто выбирают начинающие кодеры. Ты еще не решился изучать «Пайтон»? Вот десять фактов о нем, которые помогут тебе развеять сомнения и определиться с выбором. Они будут интересны не только программистам!

1. Python работает практически везде

Python работает почти на всех известных платформах - от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети. Версии Python портированы под Windows, Linux/UNIX, macOS и macOS X, iPhone OS 2.0 и выше, Palm OS, OS/2, AS/400 и даже OS/390, Windows Mobile, Symbian и Android.

2. У Python древние корни

Некоторые программисты считают этот язык программирования молодым. Как сказать. Если сравнивать с языком C, то Python - молодой. Но работа над ним началась в конце 1980-х годов, а первая полноценная версия появилась в 1991 году. Так что свое совершеннолетие Python уже давно отметил. Это зрелый и развивающийся язык программирования, но никак не мертвый - как считают некоторые. Кстати, месяц назад, 17 июля 2017 года, вышла версия 3.6.2.

3. Поддержка «больших парней»

«Большие парни» - Google, Yahoo, NASA, Industrial Light & Magic и даже Microsoft - используют Python. Подтверждение легко найти в интернете. Так, Google предпочитает C++, Java и Python , а Microsoft даже открыла Python Developer Center .

4. Python - один из самых популярных в мире языков программирования



Преимущества получения специальности в GeekUniversity следующие.

  • Используются подходы ведущих учебных центров США. Студенту предстоит создать четыре проекта - как самостоятельно, так и в команде. Год в GeekUniversity - это год реального опыта разработки для резюме.
  • На уроках будет создано не простое приложение вроде «Привет, мир», а полноценное клиент-серверное приложение - платежная система. Студент научится работать с БД, создавать приложения с GUI и безопасные многопоточные приложения.
  • У студента будет личный наставник-куратор. Работа с наставником делает обучение эффективнее.
  • Цель GeekUniversity - трудоустройство выпускника. Трудоустройство гарантируется всем выпускникам.
  • GeekUniversity работает на основании государственной лицензии № 038188. Выпускнику выдается свидетельство государственного образца.


Получить дополнительную информацию об онлайн-университете можно, оставив заявку на сайте .

Python является универсальным языком высокого уровня, который может быть расширен и встроен. Он, например, входит в комплект приложений как инструмент написания макросов. Это делает Python разумным выбором для многих задач программирования, больших и не очень, и не таким удачным для небольшого числа вычислительных задач.

Где лучше использовать?

Язык Python идеально подходит для проектов, требующих быстрой разработки. Он поддерживает несколько парадигм программирования, что хорошо для программ, требующих гибкости. А наличие множества пакетов и модулей обеспечивает универсальность и экономит время.

Гвидо ван Россум - создатель Python, ласково удостоенный сообществом звания «великодушный пожизненный диктатор». В конце 1980-х Гвидо нравились особенности некоторых языков программирования, но ни один из них не обладал всеми возможностями, которые бы ему хотелось иметь. В частности язык должен был обладать следующими характеристиками.

Язык сценариев

Сценарий представляет собой программу, которая управляет другими программами. Языки сценариев подходят для быстрой разработки и прототипирования, потому что они хорошо справляются с передачей данных от одного компонента к другому и избавляют программиста от таких хлопотных вещей, как управление памятью.

Сообщество пользователей предпочитает называть Python динамическим языком программирования.

Отступ для группирования операторов

Python определяет принадлежность выражений к одной группе с помощью отступов. Такая группа называется блоком кода. В других языках для этого используется другой синтаксис или знаки препинания. Например, в C символ символ { обозначает начало и } - конец последовательности команд. Наличие отступов считается хорошей практикой и в ​​других языках, но одним из первых, в котором соблюдение отступов обеспечивается принудительно, был Python. Что это дает? Отступ делает код более удобным для чтения, а кодовые блоки требуют меньше обозначений их начала и конца и знаков препинания, которые можно случайно пропустить. Все это ведет к меньшему количеству ошибок.

Типы данных высокого уровня

Компьютеры хранят данные в единицах и нулях, но люди нуждаются в более сложных формах, таких как текст. О языке, поддерживающем сложные данные, говорят, что он поддерживает типы данных высокого уровня. Такими типами данных легко оперировать. Например, в Python строки можно разделять, объединять, переводить в верхний или нижний регистр, в них можно производить поиск и т. д. Высокоуровневые типы данных, такие как списки и словари, которые могут хранить и другие данные, обладают гораздо большими функциональными возможностями, чем другие языки.

Расширяемость

Расширяемый язык программирования может быть дополнен. Такие языки являются очень мощными, потому что дополнения делают их пригодными для множества применений и операционных систем. Расширения могут добавлять или концепции, модули и плагины. Язык Python расширяется несколькими способами. Основная группа программистов работает над его изменением и улучшением, а сотни других пишут модули для конкретных целей.

Интерпретация

Интерпретируемые языки выполняются непосредственно из исходного кода, написанного людьми, а программы, написанные на компилируемых языках, таких как C ++, должны быть переведены в более медленные, так как трансляция происходит на лету, но написание программ и их отладка происходит быстрее, так как отсутствует необходимость ожидать завершения работы компилятора. Они легче переносятся на разные платформы.

Можно спорить по поводу того, является ли Python интерпретируемым или компилируемым языком. Хотя во многих отношениях он работает как интерпретируемый, перед выполнением его код компилируется (как в Java), и многие его компоненты работают на полной скорости машины, так как написаны на C.

Гвидо начал писать Python во время рождественских каникул в 1989 г., и в течение следующего года он дорабатывал язык на основе отзывов своих коллег. Широкая публика увидела результат в феврале 1991 г., когда он был размещен в одной из новостных групп Usenet.

Для того чтобы начать писать программы на Python, нужно его установить. У версий Python 2.7 и Python 3.5 есть существенные различия, из-за которых программы, написанные на них, являются несовместимыми.

В компьютерах «Макинтош» данный язык предустановлен, и его версия зависит от возраста ОС. При работе в Windows придется самостоятельно установить Python. Файлы инсталляционного пакета можно выбрать на сайте python.org.

Два способа взаимодействия

Одной из причин простоты, которой отличается программирование на Python, является то, что он поставляется с инструментами, которые помогут разрабатывать, писать и отлаживать программы.

В интерактивном режиме команды вводятся по одной строке за один раз, почти так же, как операционная система (оболочка) принимает команды из командной строки. Также можно создавать короткие многострочные программы или импортировать код из текстовых файлов или встроенных модулей Python. Для начинающих будет полезно знать, что интерактивный режим включает обширную справочную систему. Это удобный способ изучения возможностей языка программирования.

Среда разработки IDLE включает интерактивный режим и инструменты для написания и запуска программ, а также систему отслеживания имен. Среда написана на Python и демонстрирует обширные возможности языка.

Интерактивный режим

Здесь можно делать практически все, что можно сделать в программе, даже писать многострочный код. Данный режим может служить:

  • песочницей для безопасных экспериментов;
  • средой, позволяющей изучать программирование на Python;
  • инструментом поиска и исправления ошибок.

Интерактивный режим можно использовать в качестве калькулятора, манипулировать текстом и присваивать значения переменным. Также можно импортировать модули, функции или части программ для их тестирования. Это помогает экспериментировать с объектами Python без написания длинных программ и отлаживать программы путем импортирования их частей по одной за раз.

Работа в интерактивном режиме

После запуска Python в окне терминала отобразится информация о текущей версии программы, дате ее выпуска, несколько подсказок дальнейших действий и приглашение ввода >>>.

Для работы в интерактивном режиме следует ввести команду или выражение и нажать клавишу ввода.

Python интерпретирует ввод и отреагирует, если набранное требует ответа, или интерпретатор его не понимает.

Следующая команда напечатает строку. Поскольку место печати не указано, вывод происходит на экран.

  • >>> print "Привет, мир!"
  • Привет, мир!

Эта единственная строка является целой программой! В интерактивном режиме Python обрабатывает каждую строку введенного кода после нажатия клавиши ввода, и результат появляется ниже.

Просмотр информации об объекте

В интерактивном режиме есть два способа просмотра информации об объекте:

  • ввести объект (или его имя) и нажать клавишу ввода;
  • ввести команду print и объект (или его имя) и нажать Enter.

Результат зависит от объекта.

При использовании некоторых типов данных (целых и списков, например) эти два метода дают одинаковый результат:

  • >>> х =
  • >>> х
  • >>> print х

Для строк результат набора команды «print имя» немного отличается от результата, полученного для ввода имени. В первом случае значение заключается в кавычки, а во втором - нет:

  • >>> x = "MyString"
  • >>> х
  • "MyString"
  • >>> print х
  • MyString

Когда имя относится к блоку кода (например, функции, модулю или экземпляру класса), ввод имени предоставит информацию о виде данных, имени и месте хранения.

В следующем примере создается класс с именем Message и выводится информация о

  • >>> class Message:
  • ... pass
  • >>> Message
  • >>> print Message
  • __main __. Message

Строки

В Python строки являются последовательностями символов. Строковый литерал создается путем заключения символов в одинарные ("), двойные (") или тройные (""" или """) кавычки. В приведенном примере присваивается значение переменной x:

  • >>> x = "MyString"

Строка Python имеет несколько встроенных возможностей. Одной из них является способность вернуть свою копию со всеми Эти возможности известны как методы. Чтобы вызвать метод объекта, следует использовать точечный синтаксис. То есть после ввода имени переменной, которая в данном случае является ссылкой на объект строки, нужно поставить оператор-точку (.), а затем название метода с последующим открытием и закрытием скобки:

  • >>> x.lower ()
  • "mystring"

Можно получить часть строки с помощью оператора индексирования s[i]. Индексация начинается с нуля, так что s возвращает первый символ в строке, s возвращает второй, и так далее:

  • >>> x
  • >>> x

Строковые методы работают как с обычными строками, так и с "Юникодом". Они производят следующие действия:

  • изменение регистра (capitalize, upper, lower, swapcase, title);
  • подсчет (count);
  • изменение кодировки (encode, decode);
  • поиск и замену (find, replace, rfind, index, rindex, translate);
  • проверяют выполнение условий (startswith, endswith, isalnum, isalpha, isdigit, islower, isspace, istitle, isupper);
  • объединяют и разделяют (join, partition, rpartition, split, splitlines);
  • форматируют (center, ljust, lstrip, rstring, rjust, strip, zfill, expandtabs).

Python: списки

Если строки Python ограничены символами, то списки каких-либо ограничений не имеют. Они представляют собой упорядоченные последовательности произвольных объектов, включая другие списки. Кроме того, можно добавлять, удалять и заменять их элементы. Ряд объектов, разделенных запятыми внутри и есть Что это собой представляет, показано ниже - здесь приведены примеры данных и операций с ними:

  • >>> bases = ["A", "C", "G", "T"]
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T"]
  • >>> bases.append("U")
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T", "U"]
  • >>> bases.reverse()
  • >>> bases
  • ["U", "T", "G", "C", "A"]
  • >>> bases
  • >>> bases
  • >>> bases.remove("U")
  • >>> bases
  • ["T", "G", "C", "A"]
  • >>> bases.sort()
  • >>> bases
  • ["A", "C", "G", "T"]

В этом примере был создан список отдельных символов. Затем в конец был добавлен элемент, обращен порядок элементов, извлечены элементы по позиции их индекса, был удален элемент со значением "U" и произведена сортировка элементов. Удаление элемента из списка иллюстрирует ситуацию, когда методу remove() необходимо предоставить дополнительную информацию, а именно значение, которое следует удалить.

Помимо методов, подобных remove(), Python обладает еще одной сходной возможностью, называемой функцией. Единственное различие между функцией и методом является то, что первая не связана с конкретным объектом.

Python: функции

Функции выполняют действия над одним или несколькими значениями и возвращают результат. Большое их количество встроено в Python. Примеры встроенных функций:

  • len() - возвращает количество элементов в последовательности;
  • dir() - возвращает список строк, представляющих атрибуты объекта;
  • list() - возвращает новый список, инициализированный из какой-либо другой последовательности.
  • >>> help(round)
  • Help on built-in function round:
  • round(...)
  • round(number[, ndigits]) -> floating point number

Также есть возможность определить свои собственные функции.

Функции, определенные пользователем

Процесс создания собственной Python-функции такой. Первая строка начинается с ключевого слова def, за которым идет имя функции и аргументы (ожидаемые входные значения), заключенные в скобки, и заканчивается двоеточием. Последующие команды составляют тело функции и должны иметь отступ. Если комментарий находится вначале тела функции, он становится частью ее документации. Последняя строка функции возвращает результат:

  • >>> def transcribe(dna):
  • ... """Return dna string as rna string."""
  • ... return dna.replace("T", "U")
  • >>> transcribe("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
  • "CCGGAAGAGCUUACUUAG"

В этом примере была создана функция под названием transcribe, которая ожидает строку, представляющую последовательность ДНК. Метод replace() возвращает копию исходной строки с заменой всех вхождений одного символа на другой. Три строки кода позволили транскрибировать ДНК в РНК. выглядит так:

  • >>> def reverse(s):
  • ... """Return the sequence string in reverse order."""
  • ... letters = list(s)
  • ... letters.reverse()
  • ... return "".join(letters)
  • >>> reverse("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
  • "GATTCATTCGAGAAGGCC"

Функция reverse принимает строку, создает список, основанный на ней, и изменяет его порядок. Теперь нужно сделать обратное преобразование. Объект имеет метод join (), который объединяет список, разделяя каждый его элемент значением строки. Так как разделитель не нужен, метод используется на пустой строке, представленной двумя кавычками ("" или "").

Словари

А словарь Python - что это? Он имеет те же преимущества, что и обычный бумажный словарь. Позволяет быстро найти нужное значение (определение), связанное с ключом (словом). Словари заключаются в фигурные скобки и содержат разделенную запятыми последовательность пар ключ-значение. Словари не упорядочены. Вместо этого словарные значения доступны через их ключ, а не их позицию.

  • >>> basecomplement = {"A": "T", "C": "G", "T": "A", "G": "C"}
  • >>> basecomplement.keys()
  • ["A", "C", "T", "G"]
  • >>> basecomplement.values()
  • ["T", "G", "A", "C"]
  • >>> basecomplement["A"]

Классы

Для того чтобы создавать свои собственные объекты, необходимо определить своего рода шаблон, называемый классом. В Python для этого служит оператор class, за которым следует имя и двоеточие. Тело определения класса содержит свойства и методы, которые будут доступны для всех экземпляров объектов, основанных на этом классе.

Преимущества

Большинство языков программирования предлагают удобные функции, но ни один из них не обладает такой комбинацией удобства и мощности, которую предлагает Python. Что это за преимущества? Вот некоторые из них:

  • Язык может быть встроен в другие приложения и использован для создания макросов. Например, в Paint Shop Pro 8 и более поздних версиях он является языком сценариев.
  • Python бесплатен для использования и распространения, на коммерческой основе или нет.
  • Язык обладает мощными возможностями по обработке и поиску текста, что используется в приложениях, работающих с большим количеством текстовой информации.
  • На нем можно создавать большие приложения без необходимости проверки запускаемых программ.
  • Python поддерживает тестирование и отладку отдельных модулей и целых программ.
Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» - есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Питон входит в тройку языков (Python, PHP, Ruby), которые обладают развитыми экосистемами быстрой разработки веб-проектов адекватного качества. Ключевыми платформами тут являются:
  • Django (монолитный синхронный фреймворк)
  • Flask (микро синхронный фреймворк)
  • Tornado (монолитный асинхронный фреймворк)
  • Twisted (монолитный асинхронный фреймворк)
  • Aiohttp (микро асинхронных фреймворк)
В настоящий момент большую часть рынка занимает фреймворк Django, но с приходом идей микросервисов постепенно обороты стал набирать Flask. Что касается асинхронности, то тут все сложно, так как Tornado и Twisted признаны устаревшими (хотя на них работают многие компании, тот же Тиньков), а aiohttp весьма сырой, и его использование ставится под большим вопросом.

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.



 

Пожалуйста, поделитесь этим материалом в социальных сетях, если он оказался полезен!