Давайте посмотрим статистику использования Python в продакшн.

По опросу в нашей группе чаще встречаются Windows и macOS (левый график), и это можно считать адекватным срезом питоновского комьюнити.

Довольно сложно придумать и собрать лучшую метрику, которой хотим замерять популярность операционных систем “в продакшн”. Одно понятно, это не десктопные операционки используемые разработчиками на своей рабочей станции. В качестве ориентировочного показателя я посмотрел установки популярного пакета NumPy по данным PyPI за полгода: оказалось ≈93% установок на Linux (правый график). Так что, когда говорим о “python коде в продакшн” Linux абсолютно доминирует.

Если вы хотите, чтобы ваш код жил не в Colab, а в проде, вы почти гарантированно столкнётесь с Linux — от веба до бэкендов и ML. Отсюда упор курса на Linux. Плюс мы также смотрим инструменты для десктопных операционок, для случая когда разработку ведём “для Linux”, но не “на Linux”.

А ещё консоль это удобно. Но слайд про это — уже на курсе.

Одна из ключевых зон
ответственности разработчика — delivery: качественный результат как можно быстрее. Если вы каждый раз просите коллег сделать то, что можно выполнить самостоятельно (настройка среды, базовые консольные операции), вы тормозите команду и итог.

В стартапах и небольших компаниях это критично: кандидата со скиллами env/CLI возьмут в первую очередь.

Я рассматриваю на проекты только тех, кто этими скилами владеет — иначе к реализации просто не допускаю.