# Python

URL: https://chugunov.pro/glossary/backend/python/
Раздел: [Backend](https://chugunov.pro/glossary/backend/)
Обновлено: 28.07.2026.
Источник: глоссарий веб-разработки chugunov.pro.

## Коротко

Высокоуровневый язык программирования с динамической типизацией и обширной экосистемой библиотек.

## Что такое «Python»

Высокоуровневый язык программирования с динамической типизацией и обширной экосистемой библиотек. Python ценят за читаемый лаконичный синтаксис и низкий порог входа. Он универсален: на нём пишут веб-бэкенды, автоматизацию, анализ данных и машинное обучение. Богатые библиотеки вроде NumPy и pandas сделали его фактическим стандартом в науке о данных.

## Связанные термины

- [Машинный язык](https://chugunov.pro/glossary/backend/mashinnyi-iazyk/) — Набор двоичных инструкций, непосредственно исполняемых процессором определённой архитектуры.
- [Язык программирования](https://chugunov.pro/glossary/backend/iazyk-programmirovaniia/) — Формальный язык с синтаксисом и семантикой для описания вычислений и поведения программ.
- [Деструктуризация](https://chugunov.pro/glossary/backend/destrukturizatsiia/) — Синтаксис, позволяющий извлекать отдельные значения из массива или объекта сразу в переменные.
- [Интерпретатор](https://chugunov.pro/glossary/backend/interpretator/) — Программа, которая читает и выполняет исходные инструкции без предварительной сборки полноценного машинного файла.
- [Менеджер пакетов](https://chugunov.pro/glossary/backend/menedzher-paketov/) — Инструмент установки, обновления, удаления и разрешения зависимостей программных библиотек.
- [Фреймворк тестирования](https://chugunov.pro/glossary/backend/freimvork-testirovaniia/) — Набор библиотек, правил и средств запуска, организации и отчётности автоматических тестов.
- [REPL](https://chugunov.pro/glossary/backend/repl/) — Интерактивная среда, которая принимает выражение, выполняет его, показывает результат и ждёт следующую команду.
- [Активное обучение](https://chugunov.pro/glossary/backend/aktivnoe-obuchenie/) — Метод машинного обучения, при котором алгоритм сам выбирает наиболее полезные примеры для разметки и последующего обучения.