Содержание

Для чего хорош Python? Что вы сможете написать на Python

Автор Алексей Морозов

Python хорош для всего, что хочется сделать быстро, но чтобы при этом всё нормально работало.

Потому что у него:

  • интуитивный синтаксис,
  • строгая динамическая типизация (то есть заранее думать о типе каждой переменной не надо, но случайно поделить число на строку язык всё-таки не даст),
  • почти нет непредсказуемого поведения.

Но самое главное преимущество — не в особенностях самого языка, а в огромном количестве библиотек на все случаи жизни —думать надо будет только про задачу, необходимые инструменты почти наверняка уже написаны. К тому же есть общепринятый инструмент для управления библиотеками (pip), который позволяет легко устанавливать их из репозитория вместе со всеми зависимостями.

Одноразовые скрипты

Самое простое, но распространённое применение — одноразовые скрипты для манипуляций с данными, конвертеры и прочие такие вещи. Да, не самый крутой софт в мире, но мелкие задачи типа «прочитать 200 Мб данных, отфильтровать записи и залить их в базу данных, а заодно посчитать базовую статистику и нарисовать график» или «отфильтровать файлы логов по дате создания, не соответствующие маске удалить, а все старше часа Ч заархивировать» возникают регулярно.

Прототипы

Cкорость и удобство разработки позволяют делать прототипы: например бот для ВКонтакте (автопостинг, удаление комментариев по блэклисту, отрисовка статистики сообщества прямо на аватарке) делается за час от поиска «VK API library python» до рабочего продукта. Начать писать такие мелочи можно буквально после пары уроков.

Бэкенд

При этом язык позволяет браться и за достаточно сложные проекты. На Python (Django, Flask и прочие фреймворки) пишется веб-бэкенд. Это уже не про мелкие скрипты, а про коммерческую разработку и большие проекты с командами. Ну и про трудоустройство, да. Python-бэкендщик с опытом Django/Flask без работы точно не останется.

К тому же нативно поддерживается асинхронное программирование и есть быстрые асинхронные веб-фреймворки, такие как AIOHTTP или Sanic.

Data Science и машинное обучение

И, наконец, всякие хайповые штуки про data science и машинное обучение. Если заниматься машинным обучением всерьёз — то надо учить скорее математику, а не программирование, но поиграться с небольшой нейросеткой или собрать статистику своего паблика вполне можно по материалам из интернета. Первичный анализ данных в pandas, вычисления в NumPy/SciPy, машинное обучение в sklearn, нейросети в TensorFlow или PyTorch.

Если получится и захочется делать что-то более сложное — то почему нет, профессионалы в тех же самых библиотеках работают. Для перемалывания данных в промышленных масштабах существуют вещи вроде PySpark, позволяющие управлять распределёнными вычислениями на кластерах.

Data engineering

Отдельно стоит упомянуть data engineering, то есть промышленный подход к data science: не когда дата саентист на коленке набросал решение конкретной задачи, а когда опытный программист взял и превратил это в регулярный процесс поставки данных. Тут всё так же: легко писать скрипты и есть библиотеки для связывания буквально с любым Big Data инструментом — этого достаточно.

Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен

{«id»:133406,»url»:»https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren»,»title»:»\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Python \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www. facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren&title=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Python \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter.com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.
ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Python \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren&text=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Python \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect.
ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 Python \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d&body=https:\/\/vc.ru\/dev\/133406-pochemu-python-ne-stanet-yazykom-programmirovaniya-budushchego-dazhe-esli-seychas-populyaren»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

76 330 просмотров

Python появился в мире программирования довольно давно, но с начала 2010 годов переживает бум — он уже обогнал по популярности C, C#, Java и JavaScript. До каких пор будет сохраняться тенденция роста, когда Python заменит какой-то другой язык и почему?

Автор колонки считает, что у Python есть несколько свойств, которые помогли ему стать популярным языком. Но есть и слабые места, которые уничтожат его в будущем.

Что делает Python популярным прямо сейчас

Популярность языка программирования можно отследить по динамике количества тегов на самом востребованном у разработчиков ресурсе — Stack Overflow. Так, судя по графику, рост Python начался с 2010 года, а стремительным он стал в 2015 году. В то время как R в течение последних нескольких лет находится на плато, а многие другие языки находятся в упадке. У такой популярности Python есть причины.

Популярность языков программирования на Stack Overflow

Время существования

Python можно смело назвать довольно старым языком — он появился в 1991 году, то есть практически 30 лет назад. За это время он постепенно собрал вокруг себя большое сообщество.

Если у вас появится какая-то проблема с этим языком, то решить ее, скорее всего, получится примитивным поиском в Google — наверняка кто-то уже опубликовал мануал с алгоритмом и примером кода.

Простота

Python можно смело рекомендовать как первый язык программирования. И дело не только в том, что он существует давно и поэтому по нему есть много хороших учебников. У него понятный синтаксис, похожий на обычный, «человеческий» язык. и еще он прощает ошибки.

Например, в нем не нужно указывать тип данных, достаточно просто объявить переменную. Из контекста Python поймет, является ли она целым числом, числом с плавающей запятой, логическим значением или чем-то еще. Это огромное преимущество для начинающих.

Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, вы знаете, как это печально, когда программа не компилируется только потому, что вы где-то поменяли число с плавающей точкой на целое число.

Код Python довольно просто читать. Просто сравните синтаксис Python и C++.

Универсальность

Python существует так долго, что разработчики смогли сделать специальные библиотеки практически для любых целей. Например:

  • Для многомерных массивов и высокоуровневых матриц используйте NumPy.
  • Для расчетов в инженерном деле подойдет SciPy.
  • Для исследования, анализа и манипулирования данными попробуйте Pandas.
  • Для работы с искусственным интеллектом изучайте Scikit-Learn.

Если вам нужно решить какую-то вычислительную задачу, вероятно, что для нее уже есть специальная библиотека Python. Это позволяет языку оставаться в тренде последние годы, что видно по всплеску его использования в машинном обучении.

Недостатки Python, которые могут уничтожить этот язык

Вот недостатки, которые могут стать критичными для развития Python как самого популярного языка в будущем.

Скорость

Python медленный — в среднем, на операции на нем понадобится в два, а то и в десять раз больше времени, чем если бы вы выбрали другой язык. Для этого есть разные причины. Одна из них в том, что Python — язык с динамической типизацией. То есть на нем не нужно заранее определять тип данных, как в других языках. Конечно, это удобно разработчику, но такой подход требует большого резерва памяти для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. Соответственно, больше памяти означает больше времени на вычисления.

Python может выполнять только одну задачу за раз, как раз из-за того, что язык должен проверить тип данных. Параллельные процессы всё испортят. Для сравнения, обычный веб-браузер может запустить несколько десятков различных потоков одновременно.

Конечно, вы можете возразить — кого сейчас волнует эта скорость, ведь компьютеры и серверы стали такими мощными, что в итоге «медленно» означает выбор между загрузкой приложения за 0,01 секунды или 0,001 секунды. Действительно, конечному пользователю нет разницы.

Области видимости

Проблема такого подхода в том, что каждое выражение должно быть протестировано в каждом возможном контексте. Это, мягко говоря, утомительно и долго. Поэтому современные языки программирование используют в основном статическую область видимости.

Питон пытался перейти к статической области видимости, но ничего не вышло. Обычно внутренние области видимости — например, функции внутри функции — могут видеть и менять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не менять их. Такой подход приводит к путанице.

Лямбда-функции

Несмотря на всю гибкость, использование лямбд в Python ограничено. Они могут быть только выражениями (expressions), но не инструкциями (statements). С другой стороны, объявления переменных и statements и есть инструкции. Проще говоря, добавление statements сделает лямбду многострочной, а синтаксис Python не позволяет так сделать.

Это различие между expressions и statements довольно произвольно, и не встречается в других языках.

Пробелы

Питон хорошо подходит начинающим разработчикам — там используются пробелы и отступы для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

Другие языки, например C++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. И пусть это не так визуально комфортно для новичков, зато делает код намного удобнее для поддержки. Для больших проектов это намного важнее.

Новые языки, например Haskell, так решают эту проблему — они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.

Пробелы делают код более читаемым, но менее удобным в сопровождении Irvan Smith на Unsplash

Мобильная разработка

Сейчас мы наблюдаем массовый переход от компьютеров к смартфонам — уже понятно, что нам нужны языки, подходящие для мобильных приложений.

В Python такая возможность как бы есть — пакет под название Kivy. Но нужно учитывать, что Python не был создан для мобильных устройств. Использовать его можно, результат будет даже приемлемым, но зачем, когда можно взять более подходящий язык, созданный для разработки мобильных приложений. Например, фреймворки для кроссплатформенной мобильной разработки: React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Если вы планируете стать всесторонне развитым разработчиком, только знания Python недостаточно.

Ошибки во время выполнения (Runtime Errors)

Скрипты в Python компилируются каждый раз во время выполнения, вместо того, чтобы сначала компилироваться, а уже затем выполняться. Поэтому любая ошибка проявляется во время выполнения кода.

Это приводит к низкой производительности, временным затратам и большому количеству тестов. Тесты — это замечательно, особенно для новичков. Но для опытных разработчиков такая необходимость воспринимается как минус и приводит к нехватке производительности.

Что может заменить Python в будущем

На рынке языков программирования есть несколько его конкурентов:

  • Rust — в нем так же, как и в Python, переменная не может быть случайно перезаписана. Но за счет концепции владения и заимствования в Rust решена проблема с производительностью. Кстати, именно Rust разработчики называют самым любимым языком.
  • Go стоит рассматривать начинающим разработчикам. Он довольно прост в освоении, поддерживать код тоже не трудно. Плюс разработчики на GO сейчас одни из самых высокооплачиваемых.
  • Julia подходит для крупномасштабных технических вычислений. Раньше для этого нужно было использовать Python или Matlab плюс библиотеки C++. После выхода Julia потребность в жонглировании языками отпала.

На рынке есть масса других полезных языков, но именно эти три закрывают слабые места Python. Rust, Go и Julia подходят для инновационных технологий, особенно для искусственного интеллекта. Сейчас их доля на рынке еще невелика, судя по тегам Stack Overflow, но тенденция роста уже есть.

Динамика роста на Stack Overflow

Учитывая популярность Python в настоящее время, наверняка потребуется не меньше пяти, а то и десяти лет, чтобы любой из этих новых языков заменил его.

Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или новый язык будущего — пока трудно сказать Но учитывая проблемы с производительностью, которые являются основополагающими в архитектуре Python, каждый из новых языков найдет свое место.

Что еще почитать по теме:

Через четыре года Python заменит C и Java

, Текст: Валерия Шмырова

Язык Python, который сейчас находится на третьем месте в рейтинге TIOBE, демонстрирует быстрый рост индекса. Составители рейтинга полагают, что через три-четыре года он возглавит рейтинг, заменив C и Java. Основной причиной роста является простота использования языка для новичков.

Python заменит C и Java

Через три-четыре года Python заменит C и Java, став самым популярным языком программирования. К такому выводу пришли составители индекса TIOBE, который оценивает популярность различных языков. Индекс рассчитывается в ходе анализа результатов поисковых запросов, которые содержат название языка, на таких порталах как Google, Blogger, Wikipedia, YouTube, Baidu, Yahoo!, Bing, Amazon и т. д.

В настоящий момент Python занимает третье место в рейтинге TIOBE с показателем 8,5%. Аналитики отмечают, что это самый высокий балл Python за все время его присутствия в рейтинге. Результат показал годовой рост на 2,77%. Сейчас Python уступает только Java и C, показатели которых равны 15% и 13,3% соответственно.

В первую десятку рейтинга также входят C++, Visual Basic .NET, C#, JavaScript, PHP, SQL и Assembly.

Напомним, Python был создан нидерландским разработчиком Гвидо ван Россум (Guido van Rossum) в 1989 г. Ван Россум официально занимает в проекте пост «великодушного пожизненного диктатора» (BDFL). Python сейчас является одним из самых широко используемых в мире языков программирования, идеальным для новичков и в тоже время нашедшим применение в масштабных проектах, в том числе YouTube, Instagram и Dropbox. Сам Гвидо как раз и работает в Dropbox, после того как в 2012 г. ушел из Google.

Другие признаки роста

Еще одним показателем популярности Python является то, что в маркетплейсе для редактора исходного кода Visual Studio Code, разработанного Microsoft, приложение Python для редактора является самым популярным — сейчас количество его установок превышает 9 млн, хотя еще в апреле их было 8 млн.

Python поднимается вверх в рейтинге TIOBE

В настоящий момент в популярной системе вопросов и ответов о программировании Stack Overflow задается больше вопросов о Python, чем о Java, который лидировал до этого. В 2018 г. Stack Overflow поставил Python на седьмое место среди самых популярных языков программирования, написания скриптов и разметки, причем в этом списке Python опередил языки C#, Ruby и PHP.

Исследование, проведенное среди 12 млн ИТ-специалистов компанией Skillsoft, показало, что общее время тренировки Python разработчиками выросло в 2018 г. на 20% по сравнению с предыдущим годом и составила 200 тыс. часов. Профильный ресурс CodingDojo поставил владение Python на второе место в списке самых востребованных работодателями навыков разработчика.

Причины роста

Основной причиной роста популярности Python составители TIOBE считают расцвет, который переживает в настоящий момент разработка ПО. Данная сфера привлекает большое количество новичков, для которых Java — это слишком подробный язык.

«Чтобы полностью понять и запустить простую программу, такую как Hello world на Java, вам необходимо знать классы, статические методы и пакеты. В C это немного проще, но тогда вы столкнетесь с явным управлением памятью. В Python это всего лишь одна строка», — поясняют аналитики.

Важным фактором роста популярности Python стало то, что компании типа Netflix используют этот язык везде, где только возможно — для создания алгоритмов рекомендаций, управление сетями распространения контента и автоматизации функций безопасности. Сам по себе Python становится более гибким и полезным во многом благодаря популярным библиотекам, таким как TensorFlow и Numpy.



5 причин, зачем вам нужен Python для успешной карьеры в Big Data

Сегодня мы расскажем, почему каждый Big Data специалист должен знать этот язык программирования и как «Школа Больших Данных» поможет вам освоить его на профессиональном уровне. Читайте в нашей статье, кому и зачем нужны корпоративные курсы по Python в области Big Data, Machine Learning и других методов Data Science.

Чем хорош Python: 3 главных достоинства

При том, что Python считается универсальным языком программирования, который используется, в т.ч. для веб-разработки и создания специальных решений, наибольшую популярность он приобрел в области Big Data и Data Science благодаря следующим ключевым преимуществам [1]:

  • низкий порог входа из-за простоты и лаконичности даже сложных логических конструкций. Этот язык программирования в разы проще Java и Scala, а аналогичный код на нем будет намного короче;
  • множество готовых библиотек для машинного обучения и других методов искусственного интеллекта, статистических вычислений и интеллектуального анализа данных: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas и пр.;
  • наличие API в большинстве фреймворков для обработки и хранения больших данных, например, Apache Kafka, Spark, Hadoop и пр. , что облегчает работу программиста Big Data решений и инженера данных. Подробнее об этом мы поговорим далее.

От администратора до аналитика больших данных: кому в Big Data нужен Питон

Итак, благодаря вышеперечисленным достоинствам, этот язык программирования необходим практически каждому специалисту Big Data и вот почему:

  • Data Scientist с помощью этого языка программирования может решать практически все свои профессиональные задачи, от подготовки датасета к анализу до интерпретации результатов ML-моделирования;
  • Аналитик данных имеет возможность быстро проанализировать большие объемы «сырой» информации за счет специальных библиотек и команд, например, исключить повторяющиеся значения в массиве или выявить тренды;
  • Инженер данных обеспечивает аналитика и Data Scientist’a данными, организуя конвейеры сборы, передачи и обработки информации (data pipelines). В частности, можно написать собственный продюсер данных для Apache Kafka с использованием KafkaProducer API, создать скрипт обработчика потоковых распределенных данных в Apache Spark на PySpark [2] или считать данные из Hadoop HDFS посредством PyArrow [3];
  • Разработчик распределенных приложений и других Big Data решений организует интеграцию данных и систем, используя API. Например, посылая логи из Apache Kafka в NoSQL-СУБД Cassandra через приложение Python [4].
  • Администратор облачных или локальных кластеров может проверять подлинность конечных пользователей Data Lake по одному или нескольким факторов, используя Питон-приложения [5]. Аналогично возможна аутентификация между службами, например, в Azure Data Lake Storage [6].

Все эти нюансы рассматриваются в соответствующих курсах «Школы Больших Данных» по администрированию и разработке Big Data решений. Однако большинство наших курсов ориентировано на опытных профессионалов. Освоить все эти учебные программы без знания статистики, методов Data Mining, и навыков программирования на языках Python, Java или Scala, достаточно сложно.

Чтобы восполнить этот пробел и подготовить вас к дальнейшему развитию в области технологий Big Data, мы запустили отдельный проект Python-School – специализированные курсы по языку Python в больших данных и машинном обучении.

Курсы ведут преподаватели-практики, специалисты по работе с большими данными в сфере Machine Learning и нейронных сетей, лично участвующие в реальных проектах Big Data и Data Science. Поэтому если вам нужны профессиональные знания и навыки Python для анализа больших данных, разработки ML-моделей и распределенных приложений, создания data pipelines или администрирования кластеров, приходите на специализированные курсы по Python в наш лицензированный учебный центр повышения квалификации и обучения ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков Big Data) в Москве:

Источники

  1. https://python-school. ru/why-you-need-python/
  2. https://habr.com/ru/post/451160/
  3. https://thegurus.tech/hadoop-python/
  4. https://dzone.com/articles/data-pipeline-send-logs-from-kafka-to-cassandra
  5. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/data-lake-store/data-lake-store-end-user-authenticate-python
  6. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/data-lake-store/data-lake-store-service-to-service-authenticate-python

 

Почему стоит выбрать Python, как первый язык программирования?

Каждый начинающий программист в начале пути задаётся вопросом: «Какой язык программирования хорошо подойдет для начального изучения?». Направлений в создании и разработке ПО очень много, зависит всё от того, что именно вы хотите изучать. В этой статье мы рассмотрим один из языков программирования — Python, рассмотрим все его плюсы и выясним, почему он так хорош для начального этапа программирования.

Сначала проясним тот факт, что для понимания Python достаточно обладать начальными знаниями в английском языке. Во многих американских и английских университетах этот язык занимает лидирующие позиции, в качестве начального языка программирования.

При этом, по опросу 39 передовых факультетов программирования США, Python сместил Java и стал главным языком программирования общего назначения. Приблизительно 80% технических факультетов преподают Python в качестве первого языка программирования.

Язык был придуман 23 года назад, при этом как инструмент преподавания у новичков его открыли совсем недавно. Python используется передовыми компаниями мира, такими как Google, Yahoo и NASA, этот факт делает его очень привлекательным даже для разработчиков с опытом. «Питон» устойчиво занимает позицию в восьмерке популярнейших языков мира.

4 причины легкого освоения Python.

1. Минимальная установка

Вы можете начать осваивать язык Python прямо сейчас. Давайте сделаем это вместе.

Если вы работаете на Mac или Linux, то откройте терминал, если на PC, то PowerShell. Вы увидите пустое окно для ввода текстовых команд. А теперь введите слово «python» и нажмите ввод. Вы увидите примерно следующее:

Если же этого не произошло и в ответ вы получили, что “python” не является внутренним приложением или что-то в этом роде, то, скорее всего, вам необходимо установить Python, а именно Python 3.

В любом случае, достаточно ввести всего одно слово для запуска Python. Проще и быть не может.

2. Синтаксис Python состоит из простого английского

Python прост настолько, что нашу первую программу на нём мы напишем уже сейчас.

Если Python уже запущен, нажмите CTRL-Z на Mac или наберите «quit» на PC для того, чтобы закончить текущую сессию.

Создайте пустой файл Python, используя Nano — базовый текстовый редактор для командной строки. Вам нужно только озаглавить файл, добавить в конце расширение «.py», и компьютер будет воспринимать файл как программу на Python. Команда nano откроет ваш файл в редакторе Nano.

Начнем с самой простой программы: выведем уже ставшие классикой слова «Hello World!» на вашем компьютере. Интереса ради взгляните и сравните на аналогичные программы, написанные с помощью языков Java и C, которые состоят из текста в несколько строк. В Python’е нет сложного синтаксиса и скрытых переменных. Любой может просто посмотрев на эту команду, понять, для чего она используется.

Сохраните и запустите файл с помощью команды Python и вы мгновенно увидите результат выполнения вашей команды.

3. Выявление ошибок в процессе запуска

Ошибки неизбежны и они будут всегда, когда делаешь что-то впервые. Python позволяет быстро найти их и внести нужные изменения. Именно благодаря этому наибольшее количество ошибок выявляется на этапе запуска, а не в процессе работы программы.

Откройте файл example.py. Вы увидите программу, которую мы с вами только что написали, и в которой намеренно сделали ошибку пропустив кавычки.

При попытке запуска программы, Python укажет вам на место и тип ошибки.

4. Python очень просто освоить

В «Питоне» отсутствуют заголовки, лишний код, и именно это делает этот язык очень привлекательным для изучения. Только что мы создали самую обычную программу. Но даже зная то немногое о Python, что вы уже успели изучить из этой статьи, вы уже можете сказать, каково назначение этой программы.

Я использую команду python для запуска программы.

Разумеется, программа считает какое количество учеников и преподавателей пришли сегодня изучать Python, и выполняет простую операцию деления.
Зачастую Python становится выбором даже тех, кто не считает себя человеком с математическим складом ума. И это не удивительно, ведь многие американские университеты делают выбор в пользу Python’а по той же самой причине.

В конце хочется отметить, что на нашем факультете «Программирование» успешно преподаётся язык Python.
На этом статья подходит к своему логическому завершению. До новых встреч!

Программирование PYTHON для детей в Москве

* при единоразовой оплате всего курса предоставляется скидка в размере 20%

** количество занятий может меняться в зависимости от выбранной группы (дня занятий и площадки)

Современный мир диктует свои правила. Чтобы быть успешным, нужно получить востребованную профессию. Одной из них выступает профессия программиста (и в ближайшем будущем останется таковой). Если ребенок учится в школе, его знакомство с миром информатики начинается с азов. Изначальную базу предоставит курс программирования PYTHON для детей.

Примечание: Обращаем внимание, что в нашем образовательном центре также проходят курсы «Программирование на Питон онлайн». Занятия включают освоение работы циклов, переменных, создание мини-игр.

 

Особенности обучения программированию на Питон

Python – мощный высокоуровневый язык программирования, подходящий для разработки самостоятельных программ и сценариев.

Язык Питон — объектно-ориентированный, удобный и доступный для изучения школьниками. Несмотря на это, его используют гиганты IT: Google, Intel, Cisco, Microsoft. На нем работают крупные популярные проекты: YouTube (большая часть кодовой базы на Python), «ВКонтакте», десктопный клиент Dropbox, внутренние сервисы Facebook, Instagram.

Преимущества Питона:

1. Лаконичный, понятный синтаксис, благодаря которому это хороший вариант для знакомства с кодированием. В результате, новички фокусируются на решении, а не на синтаксисе.

2. Открытый и бесплатный код. Программное обеспечение распространяется в свободном доступе даже для коммерческого применения.

3. Портативность. Код работает в любых операционных системах: Linux, Windows, Mac OS X.

4. Python комбинируется с C/C++. С помощью этого свойства повышается продуктивность приложений.

5. Интерпретация. При запуске автоматически преобразует код в тот язык, что понимает компьютер.

6. Встроенные стандартные библиотеки. Подключить их легко, всего одной строкой.

Чем хорош Python для детей? Это язык программирования, который не трудно изучить. Часто рекомендуют начинающим. Ведь на нем пишут простые, но эффективные программы, не тратя на это много времени.
Другие языки трудно читаются. А интерактивная оболочка Питон сразу получает результат написанной программы, можно даже создавать несложную анимацию для видеоигр. На курсах используется обучающая модель turtle (черепашка), которая разработана для языка Logo.

Программирование на Python для начинающих с нуля

В POLYCENT на курсах обучения детей Питону учащиеся погрузятся в среду, а также прокачают знания по математике и английскому в рамках межпредметных связей.

С помощью такого инструмента как Python проводится работа с http запросами, xml/html файлами, изображениями, видео контентом, FTP. Формируются веб-сценарии, программируются математические, научные вычисления. Решаются задачи в робототехнике.

Как проводим занятия по программированию на Python:

* Курсы программирования Питон для детей разбиты на темы, каждая тема сопровождается минимальным (но достаточным при этом) теоретическим введением и десятками задач, за счет чего ребята отрабатывают материал с учетом возможных «нюансов».

* Уделяем немалое внимание межпредметным связям (математика, русский и английский языки и пр.). Как результат — развитие потенциала самих учащихся, осмысление и нахождение причинно-следственных связей, развитие логики, мышления.

* Обсуждаем «проблемные» вопросы – педагог организует обсуждение, поддерживает ответные реакции членов группы, что повышает уверенность ребят в своих силах, умение отстоять точку зрения, способность найти альтернативное, простое решение задачи.

Результат обучения программирования на Питон

  • Ребята познакомятся с базовыми понятиями, принципами структурного программирования Python
  • Научатся устанавливать, настраивать среду разработки
  • Смогут применять базовые конструкции Питон
  • Научатся пользоваться структурами данных
  • Будут реализовывать операции ввода/вывода
  • Получат навыки разработки, тестирования, отладки создаваемых программ на языке Python

Программа курса программирования на Python для детей

  • Введение в программирование и инструкции по установке Питон
  • Синтаксис языка
  • Ввод и вывод информации
  • Вычисления и переменные
  • Типы данных
  • Блок-схема
  • Логические условия, конструкции if
  • Циклы for и while
  • Строки
  • Списки
  • Массивы
  • Классы, объекты
  • Функции

Подробную информацию о курсе программирования на Python для детей, его цене предоставят сотрудники нашего образовательного центра. Для того чтобы связаться с ними, используйте один из способов:

— телефон в разделе «Контакты»;

— электронный адрес [email protected];

— форму обратного звонка;

— социальную сеть.

Несколько причин выбрать Python для твоего нового проекта IoT — Джино • Журнал

Python является одним из самых быстрорастущих языков программирования, который так активно используется компаниями-разработчиками в последнее время.

И многие программисты, осваивающие заветные алгоритмы и революционные решения десятки лет сделали свой выбор в пользу Python не случайно.

Какие же преимущества заключает в себе этот язык и почему он так хорош для развития IoT?

Python: простой и популярный

Вот вам ряд фактов о Python, прежде чем вы ринетесь его изучать для разработки IoT.

Python — это скриптовый язык программирования, используемый в разных сферах программирования. Например, искусственный интеллект, игры, микроконтроллеры и, конечно же, IoT.

Плюс ко всему, Python как язык общего назначения универсален и поддержит любой стиль программирования: от служб веб-разработки до настольных и серверных приложений.

Его легко изучить и использовать для работы, открывая для себя новые горизонты. Поскольку Python, прежде всего — объектно-ориентированный язык кодирования, значит вы легко можете как создать в нем расширение, так и встроить его в другие приложения для выполнения определенных алгоритмов.

Сегодня Python по праву считается является одним из самых известных и востребованных бизнес-сфере: его уникальный язык часто используется в анализе больших объемов информации, используемой в научной сфере и машинном обучении.

Чем хорош Python для вашего IoT-проекта

Увеличивающиеся мировые расходы на Интернет вещей (IoT) говорят о новом этапе в развитии технологий, который скоро полностью изменят нашу жизнь и в потребительском, и в промышленном сегменте.

IoT обязано своим появлением развивающимся беспроводным и сенсорным технологиям. Следовательно, формируются такие новые задачи, как:

— Разработка новых стандартов связи в сети IoT

— Снижение стоимости успешной интеграции датчиков

— Управление потреблением энергии и т.д.

Конечно, это несколько усложняет проектирование и тестирование устройств IoT и разработчики вынуждены прибегать к инновационным технологиям для их быстрого и успешного создания и внедрения.

Таким образом, компании-разработчики приложений IoT часто анализируют доступный технологический стек и сравнивают альтернативные решения, чтобы выяснить, какие языки кодирования работают лучше для проектов IoT.

В отличие от таких высокоуровневых языков, как C++ или Java, Python специально разработан для реализации бизнес-логики прямо на уровне устройства. Используя этот язык программирования, вы можете уменьшить объем данных, с которыми вам приходится иметь дело и которые доступны в облаке.

Независимо от того, создается ли ваш проект IoT с нуля или уже существует определенная платформа, Python признает ваши требования. Вы можете легко изучить его, исправить ошибки и начать кодирование в нем довольно просто, а также перенести его с одной машины на другую.

Python — это интерпретируемый язык, а значит вы можете запустить программу сразу же после внесения изменений в ее файл. Это приводит к тому, что доработка и отладка программ происходит гораздо быстрее, чем на многих других языках.

Одним из самых больших преимуществ Python является его поддержка универсальных внешних библиотек, которые также включают библиотеки IoT. PyCharm, популярная среда разработки для Python, позволяет легко дополнить библиотеку, если у вас есть ее внешний файл, который варьируется от Amazon Redshift до JSON и XML.

Получая очень мощный инструмент программирования, разработчики Python не обязаны придерживаться определенной парадигмы. Язык имеет четкий и согласованный синтаксис, продуманную модульность и масштабируемость, что делает исходный код программ, написанных на Python, легким для чтения.

Подводя итоги

Вскоре Интернет вещей изменит наш мир, открыв дверь к следующей промышленной революции. Умные устройства все больше наполняют нашу жизнь, и сейчас то самое время, чтобы запускать новый продукт IoT с помощью языка кодирования высшего уровня.

Источник

10 главных причин, почему Python так популярен среди разработчиков в 2021 году

Главная> Наука о данных> 10 основных причин, почему Python так популярен среди разработчиков в 2021 году

Python — один из языков, который с каждым годом становится все более популярным. В 2017 году Stackoverflow подсчитал, что к 2020 году python превзойдет все другие языки программирования, поскольку он стал самым быстрорастущим языком программирования в мире.

Он также считается одним из лучших языков программирования для машинного обучения.Так почему же Python так популярен? Давайте узнаем ниже:

Почему Python так популярен?

1) Простота обучения и использования Язык Python

невероятно прост в использовании и изучении как для новичков, так и для новичков. Язык Python — один из наиболее доступных языков программирования, поскольку он имеет упрощенный синтаксис и не сложный, что делает больший упор на естественный язык. Благодаря простоте изучения и использования коды Python можно легко писать и выполнять намного быстрее, чем на других языках программирования.

Когда Гвидо ван Россум создавал python в 1980-х, он позаботился о том, чтобы сделать его универсальным языком. Одной из основных причин популярности python является его простота синтаксиса, так что он может быть легко прочитан и понят даже разработчиками-любителями.

Можно также быстро поэкспериментировать, изменив кодовую базу Python, потому что это интерпретируемый язык, что делает его еще более популярным среди всех типов разработчиков.

2) Зрелое и поддерживающее сообщество Python

Python был создан более 30 лет назад, а это много времени для любого сообщества языков программирования, чтобы расти и развиваться, чтобы поддерживать разработчиков от новичков до экспертов. Существует множество документации, руководств и видеоуроков по языку Python, которые могут использовать учащийся и разработчик любого уровня квалификации и возраста, а также получить поддержку, необходимую для улучшения своих знаний в языке программирования Python.

Многие студенты знакомятся с информатикой только на языке Python, который используется в проектах глубоких исследований.

Если для какого-либо языка программирования не хватает поддержки разработчика или документации, то он не сильно разрастется.Но у python таких проблем нет, потому что он существует уже очень давно. Сообщество разработчиков Python — одно из самых невероятно активных сообществ языков программирования.

Это означает, что если у кого-то есть проблема с языком Python, он может получить мгновенную поддержку от разработчиков всех уровней, от новичка до эксперта в сообществе. Своевременная помощь играет жизненно важную роль в развитии проекта, что в противном случае может вызвать задержки.

Языки программирования развиваются быстрее, когда их поддерживает корпоративный спонсор.Например, PHP поддерживается Facebook, Java — Oracle и Sun, Visual Basic и C # — Microsoft. Язык программирования Python в значительной степени поддерживается Facebook, Amazon Web Services и особенно Google.

Google принял язык Python еще в 2006 году и с тех пор использовал его для многих приложений и платформ. Многие институциональные усилия и деньги были потрачены Google на обучение и успех языка Python. Они даже создали специальный портал только для python.Список инструментов поддержки и документации для языка Python в мире разработчиков продолжает расти.

4) Сотни библиотек и фреймворков Python

Благодаря корпоративному спонсорству и большому поддерживающему сообществу python, python имеет отличные библиотеки, которые можно использовать для выбора и экономии вашего времени и усилий на начальном цикле разработки. Существует также множество облачных медиа-сервисов, которые предлагают кроссплатформенную поддержку с помощью инструментов, подобных библиотеке, что может быть чрезвычайно полезным.

Также доступны библиотеки

с конкретным фокусом, например nltk для обработки естественного языка или scikit-learn для приложений машинного обучения.

Для языка Python доступно множество фреймворков и библиотек, например:

  • матплотиб для построения диаграмм и графиков
  • SciPy для инженерных приложений, естественных наук и математики
  • BeautifulSoup для анализа HTML и XML
  • NumPy для научных вычислений
  • Django для серверной веб-разработки

5) Универсальность, эффективность, надежность и скорость

Спросите любого разработчика Python, и он полностью согласится с тем, что язык Python эффективен, надежен и намного быстрее, чем большинство современных языков.Python может использоваться в практически в любой среде , и никто не столкнется с проблемой потери производительности, независимо от платформы, на которой он работает.

Еще одним преимуществом универсальности языка Python является то, что его можно использовать во многих различных средах, таких как мобильные приложения, настольные приложения, веб-разработка, программирование оборудования и многие другие. Универсальность Python делает его более привлекательным в использовании из-за большого количества приложений.

6) Большие данные, машинное обучение и облачные вычисления

Облачные вычисления, машинное обучение и большие данные — одни из самых горячих тенденций в мире компьютерных наук прямо сейчас, которые помогают многим организациям трансформировать и улучшать свои процессы и рабочие процессы.

Язык Python — второй по популярности инструмент после языка R для обработки данных и аналитики. Многие рабочие нагрузки по обработке данных в организации выполняются только на языке Python.Большая часть исследований и разработок проводится на языке Python из-за его множества приложений, включая простоту анализа и организации используемых данных.

Не только это, но и сотни библиотек Python ежедневно используются в тысячах проектов машинного обучения, таких как TensorFlow для нейронных сетей, OpenCV для компьютерного зрения и т. Д.

7) Язык первого выбора Язык

Python является предпочтительным для многих программистов и студентов, поскольку это основная причина, по которой python пользуется большим спросом на рынке разработки. Студенты и разработчики всегда с нетерпением ждут изучения языка, который пользуется большим спросом. Python, несомненно, сейчас самый горячий торт на рынке.

Многие программисты и студенты, изучающие науки о данных, используют язык Python для своих проектов разработки. Изучение Python — один из важных разделов сертификационных курсов по науке о данных. Таким образом, язык питона может предоставить студентам множество фантастических возможностей для карьерного роста. Из-за разнообразия приложений python можно выбирать разные варианты карьеры и не останавливаться на одном.

8) Гибкость языка Python

Язык Python настолько гибок, что дает разработчику возможность попробовать что-то новое. Человек, который является экспертом в языке Python, не ограничивается только созданием подобных вещей, но также может продолжать попытки сделать что-то отличное от прежнего.

Python не запрещает разработчикам разрабатывать какие-либо приложения. Такая свобода и гибкость за счет простого изучения одного языка недоступна в других языках программирования.

9) Использование python в учебе

Теперь язык Python рассматривается как основной язык программирования в школах и колледжах из-за его бесчисленных применений в искусственном интеллекте, глубоком обучении, науке о данных и т. Д. Теперь он стал фундаментальной частью мира разработки, которую школы и колледжи не могут себе позволить. не учить язык питона.

Таким образом, увеличивается количество разработчиков и программистов на python, что способствует дальнейшему росту и популярности.

10) Автоматизация Язык

Python может очень помочь в автоматизации задач, так как доступно множество инструментов и модулей, что делает работу намного более удобной. Невероятно осознавать, что можно легко достичь продвинутого уровня автоматизации, просто используя необходимые коды Python.

Python также является лучшим усилителем производительности при автоматизации тестирования программного обеспечения. Вы удивитесь, насколько меньше времени и меньше строк требуется для написания кода для средств автоматизации.

Заключение

Некоторые из причин, по которым Python растет со сверхзвуковой скоростью. Мы надеемся, что эта статья пролила свет на язык Python и его важность. Итак, если кто-то спросит вас: «Почему программирование на Python?» у вас готов ответ на эссе.

Подготовьтесь к карьере будущего

upGrad и диплом PG Diploma IIIT-Bangalore в области науки о данных

Зарегистрируйтесь сейчас @ upGrad

5 причин, по которым вам стоит изучить Python прямо сейчас


Возможно, вы слышали, что Python набирает популярность, но знаете ли вы, что сейчас это самый популярный язык вводного обучения в U.С. университеты? И это четвертый по популярности язык согласно опросу IEEE после старой классики Java, C и C ++? Поэтому, отмечая наши два новых курса Python — «Попробуйте Python» и «Полет через Python» — и запуск нашего нового Пути технологии Python, я хотел вникнуть в то, почему Python полезно изучать, и продемонстрировать несколько компаний, которые его используют.

Полезен ли Python?

Python прост в использовании, мощен и универсален, что делает его отличным выбором как для новичков, так и для экспертов.Удобочитаемость Python делает его отличным первым языком программирования — он позволяет думать как программист и не тратить время на запутанный синтаксис. Например, посмотрите на следующий код, чтобы напечатать «привет, мир» на Java и Python.

Минимальная настройка — еще одно преимущество Python. Если вы работаете на Mac, просто откройте программу «Терминал», введите «python» и нажмите клавишу ВВОД.

Если он установлен, вы увидите версию (у меня Python 2.7.10) и запустится интерпретатор Python.Затем вы можете легко написать свой первый оператор Python: print («Hello World!»)

И вот так просто вы запустили свою первую программу на Python! Если Python не установлен, его легко загрузить и установить. Вместо того чтобы сосредотачиваться на том, как заставить ваш код работать, вы сможете сосредоточиться на изучении реальных концепций программирования. И если у вас есть эти инструменты, если вы перейдете на другие языки, вы сможете легко понять данный фрагмент кода.

Но не думайте, что из-за того, что Python прост в использовании, это слабый язык.Python невероятно мощный инструмент — не зря его используют такие компании, как Google, Dropbox, Spotify и Netflix.

Настольный клиент Dropbox полностью написан на Python, что говорит о его кроссплатформенной совместимости. Dropbox имеет около 400 миллионов пользователей, и, учитывая, что он не связан ни с одним дистрибутивом операционной системы, это много пользователей, скачивающих и устанавливающих Dropbox. Помимо настольного клиента, серверный код Dropbox также написан на Python, что делает его основным языком, используемым в компании.

Google использует сочетание языков, включая C ++, Python, а теперь и Go. Вначале в Google было инженерное решение использовать «Python там, где мы можем, а C ++, где мы должны». Python использовался для деталей, которые требовали быстрой доставки и обслуживания. Затем они использовали C ++ для тех частей программного стека, где было важно иметь очень низкую задержку и / или жесткий контроль памяти.

Как и Google, Spotify и Netflix используют сочетание языков. Spotify активно использует Java, но использует Python для таких вещей, как веб-API и консоль интерактивного API, что позволяет разработчикам исследовать конечные точки с помощью простого в использовании интерфейса.Spotify также использует Python для анализа данных и других процессов, не связанных с клиентами, таких как система восстановления DNS-сервера, их платежная система и система управления контентом их лейблов. Netflix использует смесь Java, Scala и Python и дает разработчикам автономию при выборе языка, который лучше всего подходит для решения проблемы. Где они чаще всего используют Python? Они активно используют Python и iPython в своей группе аналитики в реальном времени.

Если вы посмотрите на эти компании, то увидите, что они извлекают выгоду из Python из-за простоты использования и потому, что он отлично подходит для быстрого создания прототипов и итераций. Вы также можете видеть, что Python можно использовать для самых разных приложений, и, изучив основы Python, вы сможете создавать практически все, что захотите. Многие великие разработчики ежедневно вносят свой вклад в сообщество Python, создавая библиотеки Python. Эти библиотеки могут помочь вам начать работу, и вам не придется писать код, чтобы изобретать велосипед. Так, например, если вы хотите выполнить сложную обработку изображений, библиотека изображений Python поможет вам начать работу. Хотите создавать игры? PyGame — это игровой движок Python.Если вам нравится наука о данных, SciPy — это библиотека для вас.

Есть много веских причин для изучения Python, и, надеюсь, несколько примеров и ресурсов, которые я показал сегодня, помогли вам понять, как вы тоже можете его использовать. Готовы начать изучать Python? Ознакомьтесь с новой технологией Path School от Code School, в которую входят два новых курса Python — «Попробуйте Python» и «Полет через Python», где вы изучите основы и сможете использовать всю мощь Python! Или ознакомьтесь с нашим руководством по Python, чтобы узнать больше полезных советов и уловок, которые помогут вам улучшить свои навыки Python сегодня.

Для чего нужен Python? — 10 причин изучить Python в 2020 году

@javinpaul

Джавин Пол

Я программист на Java, блоггер на http://javarevisited.blogspot.com и http://java67.com

Наука о данных и машинное обучение — это две основные вещи, для которых идеально подходит Python. Простота кода, более высокая зарплата и автоматизация — вот лишь некоторые из лучших причин изучать Python, если вы сомневаетесь в этом.

Если вы регулярно следите за моим блогом о Java, вам может быть интересно, почему я пишу статью, чтобы посоветовать людям изучать Python?

Что ж, за последние несколько лет многое изменилось.В 2016 году Python заменил Java как самый популярный язык в колледжах и университетах, и с тех пор он никогда не оглядывался назад.

Python постоянно растет и растет. Если вы читали новости программирования и технологий или сообщения в блоге, то, возможно, заметили рост Python, поскольку многие популярные сообщества разработчиков, включая StackOverFlow и CodeAcademy, упомянули рост Python как основного языка программирования.

Но самый большой вопрос — , зачем программисту изучать Python? Python растет Хорошо, это здорово, но это не значит, что Java падает или C ++ приходит в упадок.

Что ж, я гордый разработчик Java, и это мой любимый язык программирования, и он всегда останется, но это не мешает нам изучать новые потенциальные инструменты и язык программирования, которые сделают вас лучшим программистом, и Python подходит для этого. законопроект.

Для новичков это просто: начните с Python, потому что его легко изучить и он достаточно мощный, чтобы создавать веб-приложения и автоматизировать скучные вещи.

На самом деле, пару лет назад скрипты были основной причиной изучения Python, и это тоже было это первая и главная причина, по которой меня привлек Python и я предпочел его Perl, еще одному популярному языку сценариев того времени.

Для опытных программистов или тех, кто уже знает Ruby, Java или JavaScript, изучение Python означает приобретение нового и мощного инструмента в вашем арсенале, а мне еще предстоит придумать программиста, который откажется от инструмента, и это правильный путь смотреть, когда вы изучаете новый язык программирования.

Как упоминалось в классической книге Automate the Boring Stuff with Python , Python дает вам возможность автоматизировать тривиальные вещи и позволяет сосредоточиться на более захватывающих и полезных вещах.

Если вы Java-разработчик, вы можете сделать это и с Groovy, но Groovy не предлагает вам то, что Python, с точки зрения его широкого охвата в API, библиотеках, фреймворках и доменах, таких как Data Science, машинное обучение и веб-разработка. .

10 причин, по которым программисты должны изучать Python

Если вы думаете об изучении Python, но не знаете, почему вы должны это делать, то вот 10 причин, которые подчеркивают преимущества изучения Python в 2020 году.

Однако вопросы зависят от того, кто спрашивает, что я.е. для новичка изучение Python имеет смысл, потому что его простая и основная причина для изучения Python — простота.

Аналогичным образом, для опытного программиста, который хочет заняться наукой о данных и машинным обучением, изучение Python имеет смысл, потому что он быстро становится наиболее часто используемым языком программирования, а для ИИ, науки о данных и машинного обучения доступны мощные API-интерфейсы и библиотеки. .

1. Python идеально подходит для науки о данных

Это единственная, самая большая причина , по которой многие программисты изучают Python в 2020 году.Я знаю, что многие из моих друзей, которым наскучила работа по программированию Java в инвестиционных банках, изучают Python на Udemy, чтобы сделать карьеру в области науки о данных благодаря интересной работе и высокой заработной плате.

Но, что делает Python предпочтительным языком для науки о данных и машинного обучения? Разве R не так давно считался лучшим для этого? Что ж, я думаю, что библиотеки и фреймворк Python предлагает, например, PyBrain, NumPy и PyMySQL на AI, DataScience и машинном обучении — одна из этих причин.

Другая причина — разнообразие, опыт Python позволяет вам делать намного больше, чем R, например. вы можете создавать сценарии для автоматизации, заниматься веб-разработкой и многим другим.

Если вы хотите стать специалистом по данным в 2020 году и ищете указатели, я предлагаю вам пройти курс Data Science, Deep Learning и Machine Learning with Python на Udemy. Я купил этот курс, и это один из замечательных ресурсов. Иногда вы можете получить его менее чем за 10 долларов.

2. Машинное обучение

Это еще одна причина, по которой программисты изучают Python в 2020 году. Рост машинного обучения феноменален за последние пару лет, и он быстро меняет все вокруг нас.

Алгоритмы усложняются день ото дня, лучший пример — поисковые алгоритмы Google, которые теперь могут отвечать вашим ожиданиям. Для ответа на ваши запросы есть чат-боты, а Uber полностью управляется алгоритмами.

Если вы интересуетесь машинным обучением, хотите заняться домашним проектом или просто поиграться, Python — единственный крупный язык программирования, который упрощает эту задачу.

Хотя в Java доступны библиотеки машинного обучения, вы найдете больше контента о Python, поскольку сообщество разработчиков предпочитает Python всему остальному в области науки о данных и машинного обучения.

Если вы заинтересованы в веб-разработке с помощью Python, я предлагаю вам дополнительно изучить курс Machine Learning A-Z ™: практическое обучение Python и R в науке о данных на Udemy.

3. Python хорош для веб-разработки

Старая добрая разработка — еще одна причина для изучения Python.Он предлагает так много хороших библиотек и фреймворков, например. Django и Flask, которые делают веб-разработку действительно простой.

Задача, на которую в PHP уходит часы, на Python может быть выполнена за считанные минуты. Python также часто используется для разметки веб-страниц. Некоторые популярные веб-сайты в Интернете, такие как Reddit, созданы с использованием Python.

Если вас интересует веб-разработка с использованием Python, я предлагаю вам присоединиться к курсу Python и Django Full Stack Web Developer Bootcamp от JoshPortilla.

4. Простота

Это главная причина для начинающих изучать Python. Когда вы впервые начинаете программировать и кодировать, вы не хотите начинать с языка программирования, который имеет жесткий синтаксис и странные правила.

Python удобен для чтения и прост. Его также проще настроить, вам не нужно иметь дело с проблемами пути к классам, такими как Java, или проблемами компилятора, такими как C ++.

Просто установите Python, и все готово. При установке он также попросит вас добавить Python в PATH, что означает, что вы можете запускать Python из любого места на вашем компьютере.

5. Python известен своим огромным сообществом

Вам нужно сообщество, чтобы изучать новую технологию, и друзья — ваш самый большой актив, когда дело доходит до изучения языка программирования. Вы часто сталкиваетесь с той или иной проблемой, и в этот раз вам нужна помощь.

Благодаря Google вы можете найти решение любой проблемы, связанной с Python, за считанные минуты. Такие сообщества, как StackOverflow, также объединяют многих экспертов по Python, чтобы помочь новичкам.

6. Библиотеки и фреймворки

Одно из сходств между Python и Java — огромное количество библиотек, фреймворков и модулей с открытым исходным кодом, доступных для того, чтобы делать все, что вы хотите. Это действительно упрощает разработку приложений.

Представьте себе создание веб-приложения без Spring на Java или Django и Flask на Python. Это упрощает вашу работу, так как вам нужно только сосредоточиться на бизнес-логике.

Python имеет множество библиотек для различных нужд. Django и Flask — два из самых популярных для веб-разработки, а NumPy и SciPy — для Data Science.

Фактически, Python имеет одну из лучших коллекций библиотек машинного обучения и анализа данных, таких как TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, Pandas и многие другие.

Если вы хотите узнать больше о библиотеках машинного обучения Python, я предлагаю вам присоединиться к курсу Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp , одному из моих любимых.

7. Автоматизация

Когда я впервые узнал о Python, мне понадобилась одна из моих потребностей в написании сценариев. Я работал с приложением, которое принимает сообщения через UDP, и возникла проблема, мы не видели сообщений в журнале.

Я хотел проверить, получаем ли мы какой-либо трафик UDP на этот ящик и этот порт или нет, но мне не удалось найти удобную команду UNIX для этого.

Один из моих друзей, который сидит рядом со мной, изучал Python и всего за 5 минут написал утилиту для перехвата сообщений UDP с использованием одного из модулей Python.

Очевидно, меня впечатлило время, которое он потратил на написание такого инструмента, но это лишь подчеркивает мощь Python в том, что касается написания скриптов, инструментов и средств автоматизации.

Если вы серьезно хотите узнать, насколько Python помогает с автоматизацией, мое любимое место — книга Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python , просто потрясающая книга.

8. Многоцелевой

Одна из вещей, которые мне нравятся в Python, — это его характер швейцарского армейского ножа. Это не связано с чем-то одним, например R, который хорош для Data Science и Machine Learning , но нигде, когда дело доходит до веб-разработки. Изучение Python означает, что вы можете делать многое.

Вы можете создавать свои веб-приложения с помощью Django и Flask, можете выполнять анализ данных с помощью NumPy, Scipy, Scikit-Learn и NLTK.

Как минимум, вы можете использовать Python для написания сценариев для автоматизации многих ваших повседневных задач.

9. Работа и рост

Python растет очень быстро и быстро, и имеет смысл изучить развивающийся основной язык программирования, если вы только начинаете свою карьеру в программировании.

Это не только поможет вам быстро найти работу, но и ускорит ваш карьерный рост. IMHO, для новичков, после простоты, это должно быть самой важной причиной для изучения Python

10. Заработная плата

Разработчики Python являются одними из самых высокооплачиваемых разработчиков, особенно в области науки о данных, машинного обучения и веб-разработки.

В среднем они также очень хорошо платят: от 70 000 до 150 000 долларов США в зависимости от их опыта, местоположения и домена.

Полезные ресурсы для изучения Python

Если вы решите изучить Python в 2020 году, то вот несколько полезных книг, курсов и руководств по Python, которые помогут вам начать свое путешествие в прекрасный мир Python.

И если вы все еще не уверены в изучении Python, взгляните на это изображение, оно правильно показывает жизнь разработчика Python:

Это были лишь некоторые из важных причин для изучения Python в 2020 .Как я уже сказал, в современном мире важно знать программирование и кодирование, и если вы не знаете кодирования, вы чего-то упускаете, и Python — отличный способ начать учиться программировать.

Для программистов, которые уже знают Java или C ++, изучение Python не только делает вас программистом Polyglot, но также дает вам мощный инструмент в вашем арсенале для написания скриптов, создания веб-приложений и открытия дверей в захватывающие области науки о данных и машинного обучения .

Короче говоря, если бы вы могли выучить только один язык программирования в 2020 году, то переходите на Python.

Другие статей по программированию вам могут понравиться:

5 бесплатных курсов R по программированию для специалистов по данным
5 лучших курсов TensorFlow для программистов на Python
5 лучших курсов для изучения науки о данных и машинного обучения
50+ вопросов на собеседовании по структуре данных и алгоритмам

Заключительные комментарии

Спасибо, вы дочитали до конца статьи … Удачи в вашем путешествии по Python! Это, безусловно, отличное решение, которое принесет вам немало денег в ближайшем будущем.

Я также поделился некоторыми ресурсами для изучения Python для науки о данных, машинного обучения, веб-разработки и общей работы со сценариями, так что воспользуйтесь этим.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с друзьями и коллегами и не забудьте подписаться на javarevisited в Twitter и javinpaul на Medium!

Связанные
Теги
Присоединяйтесь к Hacker Noon

Создайте бесплатную учетную запись, чтобы разблокировать свой собственный опыт чтения.

Почему Python популярен, несмотря на свою (супер) медленность | by Bobby

Я бы сказал, что снижение производительности Python в 9/10 раз не имеет значения.Ниже я расскажу о некоторых основных аспектах и ​​причинах.

В 9/10 раз более медленная производительность Python не имеет значения.

Конечным пользователям все равно

Вы действительно чувствуете разницу между 0,001 или 0,01 секундами? Скорее всего, ответ — «Нет». Обычно для конечных пользователей не имеет большого значения, если выполнение вашей программы занимает немного больше времени. Пока мы не пишем программу, которая выполняется веками и полностью разрушает взаимодействие с конечным пользователем, все в порядке.В случае, если это займет слишком много времени, можно использовать горизонтальное масштабирование для устранения многих узких мест, которые были бы созданы Python, и ускорения выполнения.

Более производительный

Первая и основная причина, по которой Python так популярен, потому что он высокопроизводительный по сравнению с другими языками программирования, такими как C ++ и Java. Это гораздо более лаконичный и выразительный язык, требующий меньше времени, усилий и строк кода для выполнения тех же операций.

Код Python очень прост и удобен для чтения

Функции Python, такие как однострочники и система динамических типов, позволяют разработчикам писать очень меньше строк кода для задач, требующих большего количества строк кода на других языках.Это делает Python очень простым в освоении языком программирования даже для новичков и новичков. Например, программы на Python медленнее, чем на Java, но они также требуют меньше времени на разработку, поскольку коды Python в 3-5 раз короче, чем коды Java.

Python также очень известен своим простым синтаксисом программирования, удобочитаемостью кода и англоязычными командами, которые делают кодирование на Python намного проще и эффективнее.

Скорость выполнения не имеет такого значения, как скорость бизнеса

Были времена, когда время работы компьютера было главной проблемой и самым дорогим ресурсом. Но теперь все изменилось. Компьютеры, серверы и другое оборудование стали намного дешевле, чем когда-либо, а скорость стала менее важным фактором. Сегодня время разработки в большинстве случаев имеет большее значение, чем скорость выполнения с точки зрения затрат, поскольку время сотрудника стало одним из самых или даже самых дорогих ресурсов. Сокращение времени, необходимого для каждого проекта, экономит компаниям кучу денег.

Что касается скорости выполнения или производительности программы, мы можем легко управлять ею с помощью горизонтального масштабирования, что означает увеличение числа работающих серверов для достижения такого уровня скорости или производительности.В нашу современную эпоху, когда у нас очень высокая вычислительная мощность и многоядерные процессоры, которые со временем становятся все дешевле, проблемы со скоростью и производительностью могут быть легко решены. Но это не та история с человеческими жертвами. Он будет только увеличиваться и увеличиваться с течением времени.

Короче говоря, количество времени, которое вы можете сэкономить в процессе разработки, возможно, будет более эффективным и рентабельным, чем любая производительность и скорость выполнения в приложении, которое вы получите.

Более короткий процесс разработки не только экономит деньги, но и повышает вашу конкурентоспособность.Более быстрые прототипы и доставка позволяют компаниям вводить новшества и опережать конкурентов.

Какой вариант вы выберете как генеральный директор? (1) завершите проект за 6 месяцев (2) завершите точно такой же проект за 4 месяца, но вам придется заплатить на 20% больше за сервер. Если вас больше всего беспокоит скорость выполнения, то (1) — ваш выбор. Но если вы ориентируетесь на скорость разработки и более быстрые инновации, (2) должен быть вашим выбором.

Именно здесь Python приобретает свою популярность, поскольку время, необходимое для создания программы с использованием Python, очень короткое по сравнению с другими языками программирования.

Скорость — единственный фактор, который вы должны учитывать?

При выборе любого языка программирования для разработки любого типа приложения необходимо учитывать несколько десятков или сотен факторов, и скорость, несомненно, является одним из них. Но есть и другие вещи, которые также важны, например, языковая пригодность.

Python присутствует на рынке очень давно, и его сообщество очень велико. Таким образом, легко найти разработчиков и поддержку Python.

Кроме того, язык имеет богатый набор стандартных библиотек и фреймворков для нескольких целей.Например, Django и Flask для разработки веб-приложений, TensorFlow для глубокого обучения, pandas для анализа данных и т. Д.

До сих пор мы обсуждали, почему Python медленный с точки зрения скорости и почему Python популярен среди мейнстримов, несмотря на то, что он медленный. Но что, если вам строго требуется высокая производительность и высокая скорость выполнения в определенных приложениях? В этом случае я бы сказал, что Python никуда не годится. Конечно, вы можете оптимизировать его, но в целом следует использовать другие языки программирования. Например, для разработки игр C # будет лучшим вариантом.

6 причин внезапной популярности Python

Вы можете знать или не знать, но язык программирования Python никоим образом не молод. Хотя он не так стар, как некоторые другие языки, он существует дольше, чем думает большинство людей. Впервые он был выпущен в 1991 году, и, хотя он значительно изменился с годами, он до сих пор используется для тех же целей, что и тогда.

На самом деле, это лишь одна из причин, почему он стал настолько популярным в последние годы — это производственный язык, предназначенный для корпоративных и первоклассных проектов, и у него богатая история.Его можно использовать практически для чего угодно, поэтому он считается таким универсальным. Вы можете создавать приложения Raspberry Pi, сценарии для настольных программ и настраивать серверы через Python, но это не ограничивается только этими задачами.

С Python действительно нет никаких ограничений.

Что делает Python особенным?

Python — это язык общего назначения, иногда называемый утилитарным, который разработан таким образом, чтобы его было легко читать и писать.Важно то, что это несложный язык. Дизайнеры уделяли меньше внимания обычному синтаксису, что упрощает работу даже для непрограммистов или разработчиков.

Кроме того, поскольку он считается действительно универсальным и используется для удовлетворения различных потребностей разработки, это язык, который предлагает множество возможностей для программистов в целом. Если они начнут работать с Python для одной работы или карьеры, они могут легко перейти к другой, даже если это не связано с отраслью.Язык используется для системных операций, веб-разработки, серверных и административных инструментов, развертывания, научного моделирования и многого другого.

Но, что удивительно, многие разработчики не выбирают Python в качестве основного языка. Поскольку им так легко пользоваться и учиться, они выбирают его в качестве второго или третьего языка. Это может быть еще одной причиной его популярности среди разработчиков.

Плюс так получилось, что одна из крупнейших технологических компаний в мире — Google — использует этот язык для ряда своих приложений.У них даже есть портал для разработчиков, посвященный Python, с бесплатными уроками, включая упражнения, видео лекций и многое другое.

Кроме того, рост использования фреймворка Django для веб-разработки и снижение популярности PHP также способствовали успеху Python, но, в конечном итоге, это идеальный шторм — только необходимое количество разработчиков и официальная поддержка, поскольку ну и спрос.

Вот несколько менее очевидных причин, по которым Python стал суперпопулярным в последние годы:

1.У Python здоровое, активное и поддерживающее сообщество

По очевидным причинам языки программирования, в которых отсутствует документация и поддержка разработчиков, плохо себя чувствуют. У Python нет ни одной из этих проблем. Он существует уже довольно давно, поэтому есть множество документации, руководств, учебных пособий и многого другого. К тому же сообщество разработчиков невероятно активно. Это означает, что всякий раз, когда кому-то нужна помощь или поддержка, они могут получить ее своевременно.

Это активное сообщество помогает гарантировать, что разработчикам любого уровня подготовки — от новичка до эксперта — всегда будет где найти поддержку.И, как знает любой опытный программист или разработчик, когда вы сталкиваетесь с проблемами разработки в самый сложный момент, поддержка может либо помочь, либо сломать вас.

2. У Python есть отличные корпоративные спонсоры

Это очень помогает, когда у языка программирования есть корпоративный спонсор. В C # есть Microsoft, в Java — Sun, а в PHP — Facebook. Google активно внедрил Python еще в 2006 году, и с тех пор они использовали его для многих платформ и приложений.

Почему это важно? Потому что, если такие компании, как Google, хотят, чтобы их команда и будущие разработчики работали с их системами и приложениями, им необходимо предоставить ресурсы. В случае с Google они создали огромное количество руководств и учебных пособий по работе с Python.

Он предоставляет постоянно растущий список документации и инструментов поддержки и предоставляет бесплатную рекламу языка, по крайней мере, в мире разработки.

3. Python имеет большие данные

Использование решений для больших данных и облачных вычислений в корпоративном мире также помогло Python добиться успеха. Это один из самых популярных языков, используемых в науке о данных, уступающий только R.Он также используется для систем машинного обучения и искусственного интеллекта и различных современных технологий.

Конечно, помогает то, что Python невероятно легко анализировать и систематизировать в пригодные для использования данные.

4. У Python потрясающие библиотеки

Когда вы работаете над более крупными проектами, библиотеки действительно могут помочь вам сэкономить время и сократить начальный цикл разработки. Python имеет отличный выбор библиотек, от NumPy и SciPy для научных вычислений до Django для веб-разработки.

Есть даже несколько библиотек с более узкой специализацией, например scikit-learn для приложений машинного обучения и nltk для обработки естественного языка.

Plus, огромные облачные медиа-сервисы, такие как Encoding.com, обеспечивают совместимость с языками семейства C. Другими словами, существуют инструменты, подобные библиотеке, которые предлагают кроссплатформенную поддержку, что является огромным преимуществом.

5. Python надежен и эффективен

Спросите любого разработчика Python — или любого, кто когда-либо использовал этот язык, — и они согласятся, что он быстрый, надежный и эффективный.Вы можете работать с приложениями Python и развертывать их практически в любой среде, при этом практически не происходит потери производительности независимо от того, с какой платформой вы работаете.

Опять же, поскольку он универсален, это также означает, что вы можете работать в нескольких областях, включая, помимо прочего, веб-разработку, настольные приложения, мобильные приложения, оборудование и многое другое.

Вы не привязаны к одной платформе или домену, и он предлагает одинаковые возможности везде.

6. Python доступен

Для новичков и новичков Python невероятно прост в изучении и использовании.Фактически, это один из самых доступных языков программирования. Отчасти причина в упрощенном синтаксисе с упором на естественный язык. Но это еще и потому, что вы можете писать код Python и выполнять его намного быстрее.

Как бы то ни было, это отличный язык для новичков, поэтому многие молодые разработчики начинают именно с него. Что еще более важно, опытные разработчики не остаются в стороне, так как им еще много предстоит сделать.


Биография: Кайла Мэтьюз обсуждает технологии и большие данные в таких публикациях, как The Week, The Data Center Journal и VentureBeat, и пишет уже более пяти лет.Чтобы читать больше сообщений от Кайлы, подпишитесь на ее блог Productivity Bytes .

Связанный:

Почему Python — не язык программирования будущего | Рея Мутафис

Сообществу программирования потребовалось несколько десятилетий, чтобы оценить Python. Но с начала 2010-х годов он процветает и в конечном итоге превзошел по популярности C, C #, Java и JavaScript.

Но до каких пор эта тенденция сохранится? Когда в конечном итоге Python будет заменен другими языками и почему?

Указание точной даты истечения срока годности Python было бы таким большим предположением, что это могло бы с таким же успехом сойти, как и научная фантастика.Вместо этого я буду оценивать достоинства, которые повышают популярность Python прямо сейчас, и слабые места, которые сломают его в будущем.

Успех Python отражается в тенденциях переполнения стека, которые измеряют количество тегов в сообщениях на платформе. Учитывая размер StackOverflow, это неплохой показатель популярности языка.

Снимок тегов на разных языках программирования на StackOverflow.

В то время как R в последние несколько лет находится на плато, а многие другие языки неуклонно сокращаются, рост Python кажется неудержимым.Почти 14% всех вопросов StackOverflow помечены как «python», и эта тенденция растет. И тому есть несколько причин.

Это старый

Python существует с девяностых годов. Это не только означает, что у него было достаточно времени для роста. Он также приобрел большое и поддерживающее сообщество.

Так что, если у вас возникнет проблема при написании кода на Python, велика вероятность, что вы сможете решить ее с помощью одного поиска в Google. Просто потому, что кто-то уже столкнулся с вашей проблемой и написал о ней что-то полезное.

Подходит для новичков

Дело не только в том, что он существует уже несколько десятилетий, давая программистам время для создания блестящих руководств. Более того, синтаксис Python очень удобочитаем.

Для начала указывать тип данных не нужно. Вы просто объявляете переменную; Python поймет из контекста, является ли это целым числом, значением с плавающей запятой, логическим значением или чем-то еще. Это огромное преимущество для новичков. Если вам когда-либо приходилось программировать на C ++, вы знаете, насколько это неприятно, когда ваша программа не компилируется, потому что вы заменили число с плавающей запятой на целое число.

И если вам когда-либо приходилось читать код Python и C ++ бок о бок, вы поймете, насколько понятен Python. Несмотря на то, что C ++ был разработан с учетом английского языка, это довольно ухабистое чтение по сравнению с кодом Python.

Универсальность

Поскольку Python существует уже очень давно, разработчики создали пакет для любых целей. В наши дни вы можете найти пакет практически для всего.

Хотите обрабатывать числа, векторы и матрицы? NumPy — ваш парень.
Хотите сделать расчеты для технических и инженерных организаций? Используйте SciPy .
Хотите серьезно заняться обработкой и анализом данных? Попробуйте Pandas .
Хотите начать с искусственного интеллекта? Почему бы не использовать Scikit-Learn .

Какую бы вычислительную задачу вы ни пытались решить, есть вероятность, что для нее есть пакет Python. Это позволяет Python оставаться на вершине последних разработок, о чем свидетельствует всплеск машинного обучения за последние несколько лет.

Основываясь на предыдущих разработках, вы могли представить, что Python будет оставаться на вершине дерьма еще долгие годы. Но, как и у любой технологии, у Python есть свои слабые места. Я буду рассматривать наиболее важные недостатки один за другим и оценивать, являются ли они фатальными или нет.

Скорость

Python работает медленно. Очень медленно. В среднем на выполнение задачи с Python потребуется примерно в 2–10 раз больше времени, чем с любым другим языком.

На то есть разные причины. Один из них заключается в том, что он динамически типизирован — помните, что вам не нужно указывать типы данных, как в других языках.Это означает, что необходимо использовать много памяти, потому что программе необходимо зарезервировать достаточно места для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. А использование большого количества памяти приводит к большому количеству вычислительного времени.

Другая причина в том, что Python может выполнять только одну задачу за раз. Это следствие гибкости типов данных — Python необходимо убедиться, что каждая переменная имеет только один тип данных, и параллельные процессы могут это испортить.

Для сравнения: ваш средний веб-браузер может одновременно запускать десяток различных потоков.Есть и другие теории.

Но, в конце концов, ни одна из проблем со скоростью не имеет значения. Компьютеры и серверы стали настолько дешевыми, что мы говорим о долях секунды. И конечному пользователю все равно, загружается ли его приложение за 0,001 или 0,01 секунды.

Область видимости

Изначально Python имел динамическую область видимости. В основном это означает, что для оценки выражения компилятор сначала просматривает текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.

Проблема с динамической областью видимости состоит в том, что каждое выражение необходимо тестировать во всех возможных контекстах, что утомительно. Вот почему большинство современных языков программирования используют статическую область видимости.

Python попытался перейти к статической области видимости, но не смог. Обычно внутренние области видимости — например, функции внутри функций — могут видеть изменения внешних областей видимости и . В Python внутренние области видимости могут видеть только внешние области, но не изменять их. Это приводит к большой путанице.

Lambdas

Несмотря на всю гибкость Python, использование Lambdas довольно ограничено. Лямбды могут быть только выражениями в Python, но не операторами.

С другой стороны, объявления переменных и операторы всегда являются операторами. Это означает, что для них нельзя использовать лямбды.

Это различие между выражениями и операторами довольно произвольно и не встречается в других языках.

Пробелы делают код более читабельным, но менее удобным для сопровождения.Фото Ирвана Смита на Unsplash

Пробелы

В Python вы используете пробелы и отступы для обозначения различных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

Другие языки, например C ++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. Хотя это может быть визуально не привлекательным и не подходящим для новичков, это делает код намного более удобным в сопровождении. Для более крупных проектов это намного полезнее.

Новые языки, такие как Haskell, решают эту проблему: они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.

Мобильная разработка

По мере того, как мы наблюдаем переход от настольных компьютеров к смартфонам, становится ясно, что нам нужны надежные языки для создания мобильного программного обеспечения.

Но не так много мобильных приложений разрабатываются на Python. Это не значит, что это невозможно — для этой цели есть пакет Python под названием Kivy.

Но Python создавался не для мобильных устройств. Поэтому, даже если он может дать удовлетворительные результаты для основных задач, лучше всего использовать язык, созданный для разработки мобильных приложений. Некоторые широко используемые среды программирования для мобильных устройств включают React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Чтобы было ясно, ноутбуки и настольные компьютеры должны быть в продаже еще много лет. Но поскольку трафик мобильных устройств уже давно превышает трафик настольных компьютеров, можно с уверенностью сказать, что изучения Python недостаточно, чтобы стать опытным разносторонним разработчиком.

Ошибки времени выполнения

Сценарий Python сначала не компилируется, а затем выполняется. Вместо этого он компилируется каждый раз, когда вы его выполняете, поэтому любая ошибка кодирования проявляется во время выполнения.Это приводит к низкой производительности, затратам времени и необходимости проведения множества тестов. Мол, много тестов.

Это отлично подходит для новичков, так как тестирование многому их учит. Но для опытных разработчиков необходимость отладки сложной программы на Python заставляет их идти наперекосяк. Это отсутствие производительности — самый большой фактор, который устанавливает временную метку на Python.

На рынке языков программирования появилось несколько новых конкурентов:

  • Rust предлагает такую ​​же безопасность, как и Python — никакая переменная не может быть случайно перезаписана.Но он решает проблему производительности с помощью концепции владения и заимствования. По данным StackOverflow Insights, это также самый любимый язык программирования за последние несколько лет.
  • Go отлично подходит для новичков, таких как Python. И это настолько просто, что поддерживать код становится еще проще. Интересный момент: разработчики Go — одни из самых высокооплачиваемых программистов на рынке.
  • Julia — это совершенно новый язык, который прямо конкурирует с Python. Это заполняет пробел в крупномасштабных технических вычислениях: обычно можно было бы использовать Python или Matlab и все это исправить с помощью библиотек C ++, которые необходимы в большом масштабе.Теперь можно использовать Юлию вместо жонглирования двумя языками.

Хотя на рынке есть и другие языки, Rust, Go и Julia — это те, которые исправляют слабые патчи Python. Все эти языки преуспевают в будущих технологиях, в первую очередь в искусственном интеллекте. Хотя их доля на рынке все еще мала, что отражено в количестве тегов StackOverflow, тенденция для всех них очевидна: вверх.

Снимок тегов на разных языках программирования на StackOverflow.

Учитывая повсеместную популярность Python в настоящее время, наверняка потребуется полдесятилетия, а может быть, даже целое, чтобы любой из этих новых языков заменил его.

Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или новый язык будущего — пока сложно сказать. Но, учитывая фундаментальные проблемы с производительностью в архитектуре Python, каждый неизбежно займет свое место.

Почему я считаю, что Python идеально подходит для машинного обучения и искусственного интеллекта | Автор: Андрей Луащук

Эта статья о , почему Python подходит для машинного обучения и искусственного интеллекта , изначально размещена в блоге Django Stars .

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) — новая черта ИТ-индустрии. В то время как дискуссии о безопасности его разработки постоянно накаляются, разработчики расширяют возможности и возможности искусственного интеллекта. Сегодня искусственный интеллект вышел далеко за рамки научной фантастики. Это стало необходимостью. ИИ, широко используемый для обработки и анализа огромных объемов данных, помогает справляться с работой, которую больше нельзя выполнять вручную из-за его значительно возросшего объема и интенсивности.

Например, ИИ применяется в аналитике для построения прогнозов, которые могут помочь людям создавать сильные стратегии и искать более эффективные решения. FinTech применяет ИИ в инвестиционных платформах, чтобы проводить исследования рынка и прогнозировать, куда вкладывать средства для большей прибыли. Индустрия путешествий использует ИИ для предоставления персонализированных предложений или запуска чат-ботов, а также для улучшения общего пользовательского опыта. Эти примеры показывают, что ИИ и машинное обучение используются для обработки большого количества данных, чтобы обеспечить лучший пользовательский опыт, более личный и точный.

Сегодня, с увеличением объемов и сложности данных, AI и ML используются для их обработки и анализа. Честно говоря, человеческий мозг может анализировать большие объемы данных, но эта способность ограничена объемом данных, которые он может поглотить в любой момент. Искусственный интеллект свободен от этого ограничения. Более точные прогнозы и идеи, предоставляемые ИИ, повышают эффективность бизнеса, снижают производственные затраты и повышают производительность. Неудивительно, что многие отрасли применяют ИИ и машинное обучение для повышения производительности и ускорения разработки продукта.

Согласно исследованиям Deloitte, компании, использующие искусственный интеллект, являются последней тенденцией в технологической трансформации, направленной на повышение производительности. Это также подтверждается их прогнозом, что в течение следующих 24 месяцев количество компаний, которые будут использовать ИИ в своих продуктах и ​​процессах для достижения большей эффективности и достижения стратегических целей, скорее всего, увеличится. Короче говоря, ИИ помогает лучше работать с меньшими усилиями.

Учитывая перечисленные преимущества использования ИИ, все больше и больше компаний хотят его использовать.Однако ИИ — это улица с двусторонним движением: его использовать для оптимизации аналитического процесса — это не самая простая технология для разработки. Из-за огромных объемов данных, подлежащих анализу, продукт ИИ должен уметь эффективно справляться с высоконагруженным процессом и не занимать для этого слишком много времени. Чтобы он работал должным образом, необходимо выбрать соответствующий язык для его разработки. Тот, который не будет слишком сложным с точки зрения синтаксиса, сможет обрабатывать сложные процессы и прост в поддержке.

Поскольку ИИ и машинное обучение применяются в различных каналах и отраслях, крупные корпорации вкладывают средства в эти области, и соответственно растет спрос на экспертов в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Жан Франсуа Пьюже из отдела машинного обучения IBM выразил мнение, что Python является наиболее популярным языком для ИИ и машинного обучения, и основал его на результатах поиска на сайте Indeed. com.

Согласно диаграмме Франсуа Пьюже, Python является основным языком кода для AI и ML.

Мы провели небольшое исследование сильных сторон Python и выяснили, почему вам следует выбрать Python для воплощения в жизнь своих проектов AI и ML.

Вам также может понравиться:

Большой выбор библиотек — одна из основных причин, по которой Python является самым популярным языком программирования, используемым для ИИ. Библиотека — это модуль или группа модулей, опубликованных из разных источников, таких как PyPi, которые включают заранее написанный фрагмент кода, который позволяет пользователям использовать некоторые функции или выполнять различные действия. Библиотеки Python предоставляют элементы базового уровня, поэтому разработчикам не нужно каждый раз кодировать их с самого начала.

ML требует непрерывной обработки данных, а библиотеки Python позволяют получать доступ, обрабатывать и преобразовывать данные.Вот некоторые из наиболее распространенных библиотек, которые вы можете использовать для машинного обучения и искусственного интеллекта:

  • Scikit-learn для обработки базовых алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, линейная и логистическая регрессия, регрессия, классификация и другие.
  • Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа. Он позволяет объединять и фильтровать данные, а также собирать их из других внешних источников, например, из Excel.
  • Keras для глубокого обучения. Он позволяет проводить быстрые вычисления и создавать прототипы, поскольку использует графический процессор в дополнение к центральному процессору компьютера.
  • TensorFlow для работы с глубоким обучением путем настройки, обучения и использования искусственных нейронных сетей с массивными наборами данных.
  • Matplotlib для создания 2D-графиков, гистограмм, диаграмм и других форм визуализации.
  • NLTK для работы с компьютерной лингвистикой, распознаванием и обработкой естественного языка.
  • Scikit-изображение для обработки изображений.
  • PyBrain для нейронных сетей, обучения без учителя и обучения с подкреплением.
  • Caffe для глубокого обучения, которое позволяет переключаться между процессором и графическим процессором и обрабатывать более 60 миллионов изображений в день с использованием одного графического процессора NVIDIA K40.
  • StatsModels для статистических алгоритмов и исследования данных.

В репозитории PyPI вы можете найти и сравнить больше библиотек Python.

Работа в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта означает работу с большим количеством данных, которые необходимо обрабатывать наиболее удобным и эффективным способом. Низкий входной барьер позволяет большему количеству специалистов по обработке данных быстро освоить Python и начать использовать его для разработки ИИ, не тратя слишком много усилий на изучение языка.

Язык программирования Python похож на повседневный английский язык, и это облегчает процесс обучения.Его простой синтаксис позволяет комфортно работать со сложными системами, обеспечивая четкие взаимосвязи между элементами системы.

Например, этот код написан для попытки выяснить, является ли введенное число простым.

Вот вид кода:

 test_number = 407 # наш пример не является простым числом # простые числа больше 1, если test_number> 1: # проверьте факторыnumber_list = range (2, test_number) для числа в number_list: number_of_parts = test_number // numberprint (f "{test_number} не является простым числом") print (f "{number} раз {number_of_parts} равно {test_number}") breakelse: print (f "{test_number} является простым числом") else: print (f "{test_number} не является простым числом") 

И, как вы можете видеть в последней строке, результатом этого кода является то, что тестовое число не является простым. Откровенно говоря, англоговорящий человек может легко понять значение кода, поскольку он использует простые английские слова.

В дополнение к этому, доступно много документации, и сообщество Python всегда готово помочь и дать совет.

Python для машинного обучения — отличный выбор, так как этот язык очень гибкий:

  • Он предлагает выбор между использованием ООП или сценариев.
  • Также нет необходимости перекомпилировать исходный код, разработчики могут вносить любые изменения и быстро видеть результаты.
  • Программисты могут комбинировать Python и другие языки для достижения своих целей.

Более того, гибкость позволяет разработчикам выбирать стили программирования, которые им полностью подходят, или даже комбинировать эти стили для решения различных типов задач наиболее эффективным способом.

  • Императивный стиль состоит из команд, которые описывают, как компьютер должен выполнять эти команды. С помощью этого стиля вы определяете последовательность вычислений, которые происходят как изменение состояния программы.
  • Функциональный стиль также называется декларативным, потому что он объявляет, какие операции должны быть выполнены. Он не учитывает состояние программы по сравнению с императивным стилем, он объявляет утверждения в форме математических уравнений.
  • Объектно-ориентированный стиль основан на двух концепциях: класс и объект, где похожие объекты образуют классы. Этот стиль не полностью поддерживается Python, поскольку он не может полностью выполнять инкапсуляцию, но разработчики все еще могут использовать этот стиль в определенной степени.
  • Процедурный стиль является наиболее распространенным среди новичков, поскольку он выполняет задачи в пошаговом формате. Его часто используют для упорядочивания, итерации, модульности и выбора.

Фактор гибкости снижает вероятность ошибок, так как у программистов есть шанс взять ситуацию под контроль и работать в комфортной обстановке.

Python не только удобен в использовании и прост в изучении, но и очень универсален. Мы имеем в виду, что Python для разработки машинного обучения может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и еще 21 платформу.Чтобы перенести процесс с одной платформы на другую, разработчикам необходимо реализовать несколько небольших изменений и изменить некоторые строки кода, чтобы создать исполняемую форму кода для выбранной платформы. Разработчики могут использовать такие пакеты, как PyInstaller, для подготовки своего кода для работы на разных платформах.

Опять же, это экономит время и деньги на тестирование на различных платформах и делает процесс в целом более простым и удобным.

Python очень легко читать, поэтому каждый разработчик Python может понять код своих коллег и изменить, скопировать или поделиться им.Здесь нет путаницы, ошибок или противоречивых парадигм, и это приводит к более эффективному обмену алгоритмами, идеями и инструментами между профессионалами в области ИИ и машинного обучения.

Также доступны такие инструменты, как IPython, который представляет собой интерактивную оболочку, которая предоставляет дополнительные функции, такие как тестирование, отладка, завершение по табуляции и другие, и облегчает рабочий процесс.

Мы уже упоминали, что Python предлагает множество библиотек, и некоторые из них являются отличными инструментами визуализации. Однако для разработчиков ИИ важно подчеркнуть, что в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения жизненно важно иметь возможность представлять данные в удобочитаемом формате.

Библиотеки, такие как Matplotlib, позволяют специалистам по обработке данных создавать диаграммы, гистограммы и графики для лучшего понимания данных, эффективного представления и визуализации. Различные интерфейсы прикладного программирования также упрощают процесс визуализации и упрощают создание четких отчетов.

Всегда очень полезно, когда вокруг языка программирования строится сильная поддержка сообщества. Python — это язык с открытым исходным кодом, что означает, что существует множество ресурсов, открытых для программистов, от новичков до профессионалов.

Большая часть документации Python доступна в Интернете, а также в сообществах и форумах Python, где программисты и разработчики машинного обучения обсуждают ошибки, решают проблемы и помогают друг другу.

Язык программирования Python абсолютно бесплатный, равно как и множество полезных библиотек и инструментов.

В результате описанных выше преимуществ Python становится все более популярным среди специалистов по данным. Согласно StackOverflow, популярность Python будет расти как минимум до 2020 года.

Это означает, что проще искать разработчиков и при необходимости заменять игроков команды. Кроме того, стоимость их работы может быть не такой высокой, как при использовании менее популярного языка программирования.

Python предлагает множество функций, которые особенно полезны для AI и ML, что делает его лучшим языком для этих целей. Неудивительно, что различные отрасли используют Python для прогнозирования и других задач машинного обучения.

Давайте подробнее рассмотрим некоторые примеры в:

  • Путешествия;
  • Fintech;
  • Транспорт;
  • Здравоохранение.

Например, гигант индустрии путешествий Skyscanner использовал неконтролируемый алгоритм машинного обучения Python для прогнозирования поведения новых маршрутов самолетов. Они сравнили тысячи пунктов отправления и назначения, оценивая каждое из них по 30 различным критериям, чтобы определить потребности пассажиров. Их результаты отображаются на панели управления, где вы можете выбрать любой город отправления, чтобы увидеть группы пунктов назначения, пронумерованные от 0 до 9, и их характеристики.

Такой пример внедрения искусственного интеллекта в индустрии путешествий чрезвычайно полезен для предложения пользователям пунктов назначения, помощи в создании маркетинговых бюджетов, а также для определения начальной цены для новых маршрутов.

ИИ, используемый в финансовых услугах, помогает решать проблемы, связанные с управлением рисками, предотвращением мошенничества, персонализированным банкингом, автоматизацией и другими инструментами, которые помогают предоставлять пользователям высококачественные финансовые услуги. Прогнозируется, что искусственный интеллект в финансовых технологиях может снизить операционные расходы на 22% к 2030 году, что приведет к впечатляющей сумме в 1 триллион долларов.

Некоторыми успешными примерами программного обеспечения для онлайн-банкинга, построенного на Python, являются Venmo, Affirm или Robinhood. Эти сервисы не только позволяют пользователям совершать и контролировать свои платежи и покупки, но также создают социальную сеть внутри программного обеспечения, чтобы люди могли оставаться на связи.

Когда дело доходит до криптовалюты, Python используется для создания таких решений, как Anaconda, для эффективного анализа рынка, прогнозирования и визуализации данных.

Uber разработал платформу машинного обучения Michelangelo PyML с использованием Python. Они используют его для онлайн- и офлайн-прогнозов, решая повседневные задачи. Michelangelo PyML — это расширение исходного продукта Michelangelo, которое было масштабируемым, но недостаточно гибким. Теперь пользователи могут проверять модели с помощью PyML, а затем реплицировать их в Микеланджело для полной эффективности и масштабируемости.

ИИ меняет форму отрасли здравоохранения, помогая прогнозировать и сканировать заболевания, обнаруживать травмы и помогать людям поддерживать хорошее здоровье даже в повседневной жизни с помощью простых в использовании мобильных приложений.

В отрасли существует множество отличных проектов на основе искусственного интеллекта. Например, Fathom — это система обработки естественного языка, которая предназначена для анализа электронных медицинских карт, и их миссия — «автоматизировать медицинское кодирование». Их руководители пришли из таких компаний, как Google, Amazon, Facebook или университетов Стэнфорда и Гарварда.

AiCure — еще один стартап, цель которого — убедиться, что пациенты принимают правильные лекарства в нужное время. Для этого они используют такие технологии, как распознавание лиц, распознавание таблеток и распознавание действий. Приложение также может анализировать состояние пациента и понимать, работает ли лечение. Они используют IMA, который представляет собой интерактивного помощника врача, который может собирать клинически значимые данные, которые затем могут быть проанализированы программным обеспечением.

Растущая популярность ведет к растущему спросу на программистов Python в сообществе специалистов по науке о данных, и выбор языка, который пользуется большим спросом, — разумный выбор, поскольку в будущем он обеспечит еще большую функциональность.

Открытый исходный код Python позволяет любой компании, занимающейся разработкой ИИ, делиться своими достижениями с сообществом. Если вы приняли решение изучать Python или хотите использовать этот язык для своих проектов ИИ, вот список полезных проектов с открытым исходным кодом, с которых вы можете начать:

  • OpenCog Foundation
    OpenCog «строит лучшие умы» вместе », приложив усилия для создания общего искусственного интеллекта (ОИИ) с человеческими способностями. Он был основан в 2011 году, и теперь он используется в проекте SingularityNET, а также в Hanson Robotics, предоставляя разведывательные данные для «Софии» и других роботов.
  • Институт искусственного интеллекта
    Институт искусственного интеллекта является частью факультета компьютерных наук Бременского университета. Он проводит исследования в области искусственного интеллекта и проводит различные семинары и мероприятия, которые помогают продвигать технологии искусственного интеллекта вперед, вовлекая больше молодых людей в эту сферу и обучая их, а также поддерживая существующие проекты и компании, основанные на искусственном интеллекте.
  • Zulip
    Это «самый продуктивный командный чат в мире», который позволяет обрабатывать тысячи сообщений в режиме реального времени в день.Компании из списка Fortune 500 и другие крупные проекты с открытым исходным кодом используют Zulip, который предлагает четкую организацию, асинхронную коммуникацию и другие большие преимущества, полезные для команд.
  • Magenta
    Magenta — это библиотека Python и исследовательский проект, самой большой целью которого является создание музыки и искусства с использованием ИИ. Он работает над созданием изображений, песен, рисунков и позволяет художникам исследовать новые способы создания.
  • MailPile
    MailPile — инновационный почтовый клиент, ориентированный на безопасное и конфиденциальное общение.Это проект, который пытается ответить на вопрос: «Как я могу защитить свою конфиденциальность в Интернете?» Он быстрый, без рекламы и оснащен мощной функцией поиска, а также функциями конфиденциальности и шифрования.

AI и ML — это быстрорастущие и универсальные технологии, которые позволяют ученым разрешать реальные дилеммы и находить разумные решения.