Что такое Питон? Введение в Python для начинающих

Что такое Питон? Если вам нужен TL-DR, Python — это легко читаемый и универсальный язык программирования, который используется во всем: от веб-разработки до науки о данных и искусственного интеллекта.

Но это едва царапает поверхность!

Вот почему я собрал эту статью о Python, в которой рассказывается о его основных функциях, приложениях, экосистеме, простоте изучения, сильных и слабых сторонах, а также о будущем Python.

Я даже покажу вам, как написать свою первую программу с помощью простого проекта Python .

Итак, присоединяйтесь ко мне, и мы углубимся в ответ на вопрос: что такое Python?

Что такое Питон?

Python — это универсальный и широко используемый язык программирования, который стал основным в различных областях, от веб-разработки до науки о данных и искусственного интеллекта. 

Разработанный в 1980-х годах Гвидо ван Россумом и позднее выпущенный в 1991 году, Python был удобочитаемым и простым, что делало его идеальным выбором как для новичков, так и для экспертов.

Python был задуман как преемник языка ABC с целью устранить его недостатки и предоставить язык сценариев, в котором особое внимание уделяется читаемости кода и производительности разработчиков. 

Само название «Python» — дань уважения британской комедийной группе «Монти Пайтон» и отражает цель ван Россума сделать программирование увлекательным и доступным.

Философия дизайна Python, воплощенная в ныне знаменитом «Дзене Python», отдает приоритет простоте и элегантности. Идея здесь в том, что это побуждает нас, программистов, писать ясный, понятный и логичный код как для крупномасштабных, так и для небольших проектов. 

Одной из наиболее отличительных особенностей Python является использование значительных пробелов, что требует правильного отступа для определения блоков кода, что делает код Python особенно простым для чтения и понимания.

Однако простота Python не ставит под угрозу его мощь, поскольку он может похвастаться обширной стандартной библиотекой, поддерживающей широкий спектр задач программирования. 

От веб-разработки с использованием веб-фреймворков, таких как Django и Flask, до научных вычислений с использованием библиотек Python, таких как NumPy и SciPy, до машинного обучения с помощью таких библиотек, как TensorFlow и PyTorch.

Популярность Python также обусловлена ​​тем фактом, что его развитие осуществляется сообществом.

Это активное и инклюзивное сообщество, сформированное вокруг Python, внесло свой вклад в обширную экосистему сторонних библиотек и фреймворков, расширяя его возможности далеко за пределы его основных функций.

Адаптивность Python также очевидна в его использовании в различных областях. В веб-разработке он обеспечивает внутреннюю поддержку, обеспечивая логику на стороне сервера и взаимодействие с базой данных. 

В науке о данных и машинном обучении Python стал предпочтительным языком благодаря своей читабельности и доступным мощным библиотекам для обработки и анализа данных.

Область применения Python также распространяется на сценарии и автоматизацию, сетевое программирование и даже на новые области, такие как устройства Интернета вещей (IoT) и встроенные системы, демонстрируя его универсальность и адаптируемость к широкому спектру потребностей программирования.

Поскольку Python продолжает развиваться, руководствуясь предложениями по усовершенствованию Python (PEP) и активным сообществом разработчиков, он остается в авангарде современной разработки, последовательно адаптируясь к вызовам и возможностям времени.

Каковы ключевые особенности Python?

Python славится своей простотой, читабельностью и широкой применимостью, что делает его фаворитом среди новичков и профессионалов. 

Вот некоторые из его выдающихся функций, которые способствуют его популярности и широкому использованию в различных областях.

1. Легко учиться и читать

Синтаксис Python интуитивно понятен и повторяет английский язык, что значительно снижает входной барьер для новичков. 

Акцент на читабельности означает, что код Python часто выглядит как псевдокод, что упрощает его понимание и поддержку даже при использовании сложных операторов Python .

2. Динамическая типизация

Python — это динамически типизированный язык, а это означает, что вам не нужно явно объявлять тип переменной при ее создании. 

Если вы, как и я, начинали с программирования на C, это довольно дикое и освобождающее нововведение!

Это работает, поскольку Python определяет тип переменной во время выполнения, что добавляет гибкости, но также требует осторожности, чтобы избежать ошибок, связанных с типом.

3. Обширная стандартная библиотека

Python придерживается философии «батарейки включены».

Это означает, что вы получаете обширную стандартную библиотеку с модулями и функциями для широкого спектра задач, таких как файловый ввод-вывод, системные вызовы, сокеты, интерфейсы к различным системам баз данных и даже интерфейсы к наборам инструментов графического пользовательского интерфейса, таким как Tk.

4. Интерпретируемый язык

Поскольку Python является интерпретируемым языком, код выполняется построчно, что упрощает отладку, а также устраняет необходимость компиляции. 

Это также повышает переносимость Python и упрощает итеративное тестирование и разработку.

5. Объектно-ориентированное и функциональное программирование.

Общей чертой Python является его универсальность, которая выражается в том, что он поддерживает различные парадигмы программирования, включая объектно-ориентированное, императивное, функциональное и процедурное. 

Он также имеет первоклассные функции, то есть функции можно присваивать переменным, передавать в качестве аргументов и возвращать из других функций, как и любой другой объект.

6. Структуры данных высокого уровня

Python включает в себя высокоуровневые встроенные структуры данных, такие как списки , словари, наборы и кортежи, которые позволяют создавать быстрый и компактный код для различных сложных задач по манипулированию данными.

7. Расширяемость

Для задач, требующих скорости или необходимости выполнения устаревшего кода, Python позволяет включать библиотеки C или C++, что делает его расширяемым и универсальным для приложений, критичных к производительности.

8. Встраиваемый

Python можно встраивать в программы C/C++, добавляя возможности написания сценариев для этих программ и позволяя быстро создавать прототипы или высокоуровневую настройку на основе сценариев.

9. Широкий выбор библиотек и фреймворков.

Экосистема Python действительно огромна! 

Это означает, что вы получаете доступ к широкому спектру библиотек и фреймворков для веб-разработки (например, Django и Flask), анализа данных (например, Pandas и NumPy), машинного обучения (например, TensorFlow и Scikit-Learn) и многого другого.

Справедливости ради стоит сказать, что это значительно расширяет возможности применения Python за пределами его стандартной библиотеки!

10. Поддержка сообщества

У Python большое и активное сообщество, а это означает, что доступно множество учебных пособий, форумов и сторонних ресурсов. 

Эта поддержка сообщества неоценима как для обучения, так и для решения сложных задач программирования.

11. Портативный и кроссплатформенный

Python спроектирован так, чтобы быть переносимым, то есть программы Python могут работать в самых разных операционных системах, не требуя каких-либо изменений в коде. Вам просто понадобится интерпретатор Python в целевой системе.

Это делает Python универсальным выбором для разработки программного обеспечения, которое должно работать в различных средах.

Приложения Python

Простота, универсальность и надежность Python привели к его внедрению во многих областях и приложениях. 

Приложения Python варьируются от разработки веб-сайтов и программного обеспечения до сложных научных вычислений и проектов машинного обучения. 

Вот некоторые из ключевых областей, где влияние Python наиболее значимо:

1. Веб-разработка

Python популярен для веб-разработки благодаря мощным платформам, таким как Django или Flask, которые упрощают процесс создания надежных и масштабируемых веб-приложений. 

Они оснащены многочисленными встроенными функциями для маршрутизации URL-адресов, манипулирования базами данных и безопасности, что позволяет нам, разработчикам, сосредоточиться на более уникальных аспектах наших веб-приложений.

2. Наука о данных, анализ и визуализация

Простота Python и мощные возможности манипулирования данными с помощью таких библиотек, как Pandas и NumPy, делают его предпочтительным выбором для науки о данных и анализа. 

Кроме того, библиотеки визуализации, такие как Matplotlib и Seaborn, позволяют создавать подробные диаграммы и графики, делая данные более доступными и понятными.

3. Машинное обучение и искусственный интеллект

Python находится в авангарде искусственного интеллекта и машинного обучения благодаря своей обширной экосистеме библиотек и платформ, включая TensorFlow, Scikit-Learn и PyTorch. 

Они предлагают готовые алгоритмы для таких задач, как нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, что позволяет быстро разрабатывать и развертывать приложения на базе искусственного интеллекта.

4. Научные и численные вычисления

Научные сообщества и исследователи широко используют Python для сложных научных вычислений. 

Такие библиотеки, как SciPy и NumPy, обеспечивают высокопроизводительные операции с многомерными массивами и матрицами, которые имеют решающее значение в различных научных вычислениях.

5. Разработка программного обеспечения

Читабельность и простой синтаксис Python делают его отличным инструментом для разработки как простых сценариев, так и сложных многоплатформенных приложений. 

Язык также поддерживает различные парадигмы разработки программного обеспечения, включая объектно-ориентированную, функциональную, процедурную и другие.

6. Образование

Ясный синтаксис Python и его общая читабельность делают его идеальным первым языком для новичков в мире программирования. 

Он широко применяется в образовательных программах и вводных курсах по программированию, помогая студентам понять фундаментальные концепции программирования без сложного обучения, связанного с более сложными языками.

7. Автоматизация и сценарии

Простота Python делает его идеальным для написания сценариев для автоматизации повседневных задач, таких как сбор данных и веб-страниц , управление файлами и задачи системного администрирования. 

Эти сценарии могут значительно повысить эффективность и сократить время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи.

8. Разработка игр

Python, возможно, не лучший выбор для разработки высококлассных игр, он используется при создании прототипов игр и разработке простых игр. 

Такие библиотеки, как Pygame, предоставляют модули для графики, звука и управления игрой, что позволяет разработчикам создавать игры быстро и с меньшим количеством кода.

9. Сетевое программирование

Python предлагает несколько библиотек и инструментов для разработки приложений, требующих сетевого программирования, например программирования сокетов, которое полезно для создания клиент-серверных приложений. 

Вы также можете использовать такие библиотеки, как Twisted, чтобы получить поддержку асинхронного сетевого программирования, что позволяет разрабатывать высокопроизводительные сетевые серверы.

10. Приложения с графическим интерфейсом для настольных компьютеров

Python можно использовать для разработки настольных приложений с графическим интерфейсом пользователя (GUI).

Такие платформы, как Tkinter, PyQt и Kivy, упрощают создание удобных интерфейсов, что делает Python отличным выбором для разработки автономных настольных приложений.

11. Финансы

Финансовая индустрия использует Python для различных видов деятельности, включая алгоритмическую торговлю, финансовое моделирование и, конечно же, количественный и качественный анализ. 

Такие библиотеки, как QuantLib и pandas, поддерживают сложные финансовые расчеты и анализ данных, что делает Python незаменимым в финансах.

12. Интернет вещей (IoT)

Простота и универсальность Python делают его подходящим для проектов Интернета вещей, которые часто требуют интеграции различных типов устройств и потоков данных. 

Например, MicroPython — это экономичная и эффективная реализация Python, специально разработанная для микроконтроллеров и устройств Интернета вещей.

Экосистема Python

Экосистема Python невероятно богата и разнообразна, с обширным набором библиотек, фреймворков, инструментов разработки и ресурсов сообщества. 

Это один из ключевых факторов популярности Python, делающий его универсальным инструментом для разработчиков в области веб-разработки, обработки данных, искусственного интеллекта, научных вычислений и многого другого.

Библиотеки и фреймворки

Python известен своей философией «батарейки в комплекте», но экосистема выходит далеко за рамки стандартной библиотеки с множеством сторонних библиотек Python и фреймворков, предназначенных для конкретных задач:

  • Django и Flask: В веб-разработке Django известен своим подходом «на батарейках», предлагающим полный набор функций для создания надежных веб-приложений. Flask, с другой стороны, представляет собой микрофреймворк, который предоставляет все необходимое для запуска и запуска веб-приложения, а также позволяет гибко выбирать дополнительные компоненты по мере необходимости.
  • NumPy и Pandas: когда дело доходит до манипулирования и анализа данных, NumPy предлагает эффективные операции с массивами и математические функции, а Pandas предоставляет высокоуровневые структуры данных (например, DataFrames) и функции, делающие анализ данных быстрым и простым.
  • Matplotlib и Seaborn: эти библиотеки являются основными для визуализации данных: Matplotlib предоставляет широкий спектр функций построения графиков, а Seaborn предлагает высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательной статистической графики.
  • SciPy: используемый в научных и технических вычислениях, SciPy расширяет NumPy функциями оптимизации, линейной алгебры, исчисления, интерполяции, БПФ, обработки изображений и многого другого.
  • TensorFlow, PyTorch и Scikit-Learn: эти библиотеки находятся на переднем крае машинного обучения и искусственного интеллекта, предлагая комплексные инструменты и платформы для создания и обучения сложных моделей.

Интегрированные среды разработки (IDE) и инструменты

Опыт разработки на Python расширяется за счет множества IDE и инструментов Python , предназначенных для облегчения кодирования, отладки и управления проектами:

  • PyCharm: PyCharm, разработанная JetBrains, представляет собой широко используемую среду разработки для Python (и мою любимую), предлагающую расширенные функции, такие как помощники по написанию кода с использованием искусственного интеллекта, анализ кода, графический отладчик, встроенный модульный тестер и поддержку веб-разработки.
  • Jupyter Notebooks. Jupyter Notebooks, особенно популярные в области обработки и обработки данных, предоставляют интерактивную вычислительную среду, которая позволяет комбинировать живой код, уравнения, визуализации и текст в одном блокноте.
  • Visual Studio Code (VS Code). Этот редактор завоевал популярность среди разработчиков Python благодаря своей легкости, обширному рынку расширений и встроенной поддержке разработки Python.

Сообщество и поддержка

Активное сообщество Python является краеугольным камнем его успеха, предоставляя обширные ресурсы для обучения и решения проблем:

  • Hackr.io : Здесь, в Hackr, мы не только находим лучшие онлайн- курсы и ресурсы по Python, но также предоставляем пошаговые руководства и образовательный контент как для новичков, так и для профессионалов.
  • PyPI (Индекс пакетов Python). PyPI, известный как «Сырный магазин», содержит тысячи сторонних библиотек и приложений Python, охватывающих широкий спектр функций и областей применения.
  • Stack Overflow: жизненно важный ресурс для разработчиков, предлагающий обширное хранилище вопросов и ответов, связанных с Python.
  • GitHub: на платформе размещено значительное количество проектов Python с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам сотрудничать, обмениваться кодом и вносить свой вклад в различные проекты.
  • Python.org и Python Software Foundation: они предоставляют официальную документацию, учебные пособия и новости, поддерживая рост и развитие сообщества Python.

Кроме того, такие мероприятия, как PyCon, EuroPython и региональные встречи, предлагают возможности для обучения, сотрудничества и налаживания связей внутри сообщества Python.

Насколько легко выучить Python?

Ну, я бы сказал, что это зависит от вашего опыта программирования и предпочитаемого вами стиля обучения. 

Тем не менее, Python широко считается одним из самых простых языков для начинающих благодаря его ясному синтаксису, читабельности и широкой поддержке, доступной со стороны сообщества и ресурсов.

Давайте углубимся.

Доступный синтаксис

Синтаксис Python разработан с учетом удобочитаемости и точно отражает естественный язык. 

Это снижает сложность концепций программирования, облегчая новичкам понимание основ. 

Python также избегает использования фигурных скобок для разделения блоков и точек с запятой для завершения операторов, полагаясь вместо этого на отступы пробелов. 

Это не только повышает читабельность, но и помогает новичкам более интуитивно понимать ход выполнения программы.

Немедленное применение

Универсальная природа Python позволяет новичкам применять полученные знания в самых разных областях: от веб-разработки и анализа данных до искусственного интеллекта и научных вычислений. 

Такая широкая применимость обеспечивает немедленное ощущение достижения, поскольку новички могут видеть результаты своего кода в реальных проектах, повышая мотивацию и опыт обучения.

Обильные ресурсы

Сообщество Python создало обширный набор учебных материалов, подходящих для всех уровней, гарантируя новичкам доступ к инструментам, необходимым для начала своего пути в программировании:

От интерактивных руководств и онлайн-курсов Python до подробной документации и форумов сообщества — у вас есть доступ к разнообразному набору ресурсов, в том числе:

  • Онлайн-платформы: такие сайты, как Coursera, Udemy и Hackr.io, предлагают интерактивные курсы Python, которые знакомят новичков с основами с помощью практических упражнений.
  • Видеоуроки. На таких платформах, как YouTube, есть бесчисленное множество руководств и серий лекций по Python, охватывающих все: от базовых концепций до сложных тем.
  • Документация и книги: официальная документация Python содержит исчерпывающую информацию о языке, а книги по Python предлагают увлекательное введение в Python с практическими примерами.

Поддержка сообщества

Сообщество Python славится своим гостеприимством и поддержкой, что делает его идеальной средой для новичков. 

Многочисленные мероприятия, связанные с Python, такие как местные встречи, конференции PyCon и учебные курсы по программированию, предлагают учащимся возможность пообщаться с более опытными разработчиками, получить ценную информацию и найти наставничество.

Используете ли вы наши ресурсы на hackr или заходите на онлайн-форумы, такие как Stack Overflow и r/learnpython от Reddit, существует множество активных площадок, где новички могут задавать вопросы, обращаться за советом и делиться своим опытом обучения.

Преимущества и сильные стороны Python

Благодаря своей простоте, универсальности и мощной экосистеме для множества приложений Python выделяется в мире программирования своим широким распространением и огромной популярностью. 

Вот некоторые из ключевых преимуществ и сильных сторон, которые способствуют популярности и широкому использованию Python в различных областях.

Простота и читабельность

Синтаксис Python разработан так, чтобы быть ясным и читаемым, очень похожим на естественный язык. 

Эта простота делает Python отличным языком для начинающих, сокращая время обучения и позволяя новым разработчикам сосредоточиться на решении проблем, а не на выяснении сложного синтаксиса. 

Акцент на читаемости также упрощает поддержку и понимание кода Python, что является значительным преимуществом для долгосрочных проектов.

Универсальность

Универсальность Python — одна из его самых сильных сторон. Он используется в самых разных областях: от разработки веб-сайтов и программного обеспечения до науки о данных, анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, научных вычислений и многого другого. 

Эта гибкость позволяет разработчикам использовать Python для решения широкого круга задач, что делает его ценным инструментом во многих профессиональных контекстах.

Богатая экосистема

Экосистема Python обширна и постоянно растет, предлагая множество библиотек и фреймворков, расширяющих ее возможности. 

Такие библиотеки, как Django и Flask, упрощают веб-разработку, а NumPy, Pandas и Matplotlib незаменимы в науке о данных. 

В машинном обучении и искусственном интеллекте такие библиотеки, как TensorFlow и PyTorch, предоставляют мощные инструменты для разработки и обучения сложных моделей. 

Этот богатый набор инструментов позволяет разработчикам создавать сложные приложения с меньшими усилиями.

Сильная поддержка сообщества

Python пользуется преимуществами большого активного сообщества, которое предоставляет множество ресурсов, включая исчерпывающую документацию, форумы, учебные пособия и сторонние библиотеки. 

Такая поддержка сообщества позволяет разработчикам легче находить решения проблем, приобретать новые навыки и быть в курсе лучших практик и новых тенденций.

Совместимость и интеграция

Python хорошо взаимодействует с другими языками и технологиями, предлагая различные механизмы интеграции. 

Он может обращаться к библиотекам C/C++ для выполнения критически важных задач, взаимодействовать с другими языками программирования через оболочки и интегрироваться с источниками данных, веб-сервисами и другими внешними системами. 

Эта совместимость делает Python гибким инструментом в многоязычных проектах и ​​сложных экосистемах приложений.

Широкая поддержка платформ

Python по своей сути является кроссплатформенным, то есть программы Python могут работать в нескольких операционных системах, включая Windows, macOS, Linux и других, без необходимости внесения изменений в код. 

Такая широкая поддержка платформ упрощает процессы разработки и развертывания приложений, предназначенных для работы в различных средах.

Производительность и скорость

Краткий синтаксис Python и структуры данных высокого уровня в сочетании с обширной стандартной библиотекой и сторонними модулями позволяют разработчикам добиваться большего с меньшим количеством строк кода. 

Такая эффективность повышает производительность, позволяя быстро разрабатывать и создавать прототипы, что особенно полезно для стартапов и быстро меняющихся сред разработки.

Образование и обучение

Ясность и простота Python сделали его любимым языком для образовательных целей. Часто это первый язык программирования, который изучают в университетах и ​​учебных лагерях по программированию, что делает его доступной отправной точкой для новых поколений разработчиков.

Непрерывная эволюция

Python постоянно развивается, с регулярными обновлениями, которые добавляют новые функции, улучшения и улучшения безопасности. 

Процесс предложения по улучшению Python (PEP), вовлекающий сообщество в дискуссии и принятие решений, гарантирует, что Python остается актуальным, эффективным и соответствующим потребностям разнообразной базы пользователей.

Проблемы и ограничения Python

Хотя Python, несомненно, является универсальным и мощным, он не лишен проблем и ограничений. 

Я считаю, что разработчикам важно понимать эти недостатки, чтобы эффективно справляться со сложностями разработки на Python и применять лучшие практики для достижения оптимальных результатов.

Скорость производительности

Будучи интерпретируемым языком, Python выполняет код построчно, что может привести к снижению производительности по сравнению с компилируемыми языками, такими как C или Java. 

Это может быть ограничением, которое требует серьезного рассмотрения для приложений, критичных к производительности, таких как алгоритмы высокочастотной торговли в финансах или системах реального времени.

Глобальная блокировка переводчика (GIL)

Глобальная блокировка интерпретатора Python (GIL) — это механизм, который предотвращает одновременное выполнение несколькими потоками вашего процессора байт-кода Python. 

Это необходимо, поскольку управление памятью в Python не является потокобезопасным. 

Это также означает, что GIL может стать узким местом, ограничивая выполнение одним потоком за раз и сводя на нет преимущества многоядерных процессоров.

Мобильная разработка

Python не так хорошо известен своим использованием в мобильной разработке по сравнению с доминирующими языками, такими как Java (для Android) или Swift (для iOS). 

Тем не менее, существуют некоторые платформы, такие как Kivy и BeeWare, которые поддерживают разработку мобильных приложений с помощью Python, но экосистема не так развита и широко распространена, как экосистема более традиционных языков разработки мобильных приложений.

Потребление памяти

Простота использования и гибкость Python сочетаются с более высоким потреблением памяти по сравнению с другими языками. 

Это может быть недостатком для приложений, где эффективность использования памяти имеет решающее значение, например, во встроенных системах или при обработке очень больших наборов данных в проектах по науке о данных и машинному обучению.

Ошибки выполнения

Система динамической типизации Python повышает скорость разработки, но также может привести к ошибкам времени выполнения, которые обнаруживаются только во время выполнения, в отличие от ошибок времени компиляции в статически типизированных языках. 

Это требует тщательного тестирования и может увеличить время, затрачиваемое на отладку.

Управление пакетами

Несмотря на то, что экосистема пакетов Python является сильной стороной, управление зависимостями и средами иногда может быть сложной задачей, особенно для новичков. 

Такие инструменты, как pip и virtualenv, помогают управлять пакетами и средами, но такие проблемы, как конфликты зависимостей или проблемы, возникающие при общесистемной установке по сравнению с виртуальными средами, могут усложнить процессы разработки и развертывания.

Доступ к базе данных

Уровни доступа к базе данных Python, как правило, недостаточно развиты по сравнению с более зрелыми технологиями, такими как JDBC (для Java) или ODBC (для C и C++). 

Хотя Python предлагает библиотеки для взаимодействия с базами данных, такие как SQLite, MySQL и PostgreSQL, они могут быть менее эффективными и многофункциональными по сравнению с аналогами на других языках.

Интеграция с другими языками

Python отлично подходит для быстрой разработки и написания сценариев, но интеграция кода Python с компонентами, написанными на других языках, может оказаться затруднительной. 

Хотя такие инструменты, как Cython и PyPy, могут помочь смягчить проблемы с производительностью и облегчить интеграцию, они усложняют работу и могут потребовать глубокого понимания как Python, так и целевого языка.

Асинхронное программирование

Асинхронное программирование на Python, в первую очередь посредством asyncio, обеспечивает мощную модель для написания параллельного кода. 

Однако он вводит новый синтаксис и требует другого мышления, что может оказаться трудной задачей для разработчиков, привыкших к синхронному коду.

Что ждет Python в будущем?

Теперь вы знаете, что Python пользуется огромной популярностью и пользуется популярностью уже довольно давно. Что ждет вас в будущем?

Давайте сейчас разберемся с этим вопросом.

Продолжающийся рост в области науки о данных и искусственного интеллекта

Python зарекомендовал себя как ведущий язык в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта благодаря своей простоте и мощным библиотекам, таким как NumPy, Pandas, TensorFlow и PyTorch. 

Продолжающиеся достижения в этих областях, вероятно, будут способствовать дальнейшему совершенствованию экосистемы Python, делая ее еще более функциональной и эффективной для исследований, разработки и внедрения передовых технологий искусственного интеллекта.

Экспансия в новые области

Хотя Python уже универсален, его потенциал для роста в новых областях, таких как IoT (Интернет вещей), встроенные системы и облачные вычисления, значителен. 

Разработка библиотек и фреймворков, обслуживающих эти области, может значительно расширить возможности применения Python, сделав его более распространенным языком в технологическом ландшафте.

Улучшения производительности

Одним из критических замечаний к Python является скорость его выполнения. Такие инициативы, как PyPy, реализация JIT-компиляции Python (Just-In-Time), а также потенциальные улучшения интерпретатора CPython, направлены на решение этой проблемы. 

Будущие разработки в этой области могут значительно улучшить производительность Python, сделав его более конкурентоспособным по сравнению с более быстрыми языками, сохраняя при этом простоту использования.

Укрепление систем типизации

Введение подсказок типов и постепенной типизации в Python 3.5 и более поздних версиях привело к переходу к более надежным системам типизации в Python. 

Эта тенденция, вероятно, продолжится, с дальнейшими усовершенствованиями, которые могут улучшить качество кода, удобство сопровождения и производительность разработчиков, особенно в больших и сложных проектах.

Эволюция фреймворков веб-разработки

Платформы веб-разработки Python, такие как Django и Flask, будут развиваться, включая больше асинхронных функций и улучшая масштабируемость для удовлетворения растущих требований современных веб-приложений. 

Эта эволюция, вероятно, будет включать лучшую интеграцию с технологиями внешнего интерфейса, что сделает Python еще более привлекательным выбором для полнофункциональной разработки.

Улучшенное управление пакетами и зависимостями

Сообщество Python осознает проблемы, связанные с управлением пакетами и зависимостями, и такие усилия, как внедрение Pipenv и Poetry, являются шагами к решению этих проблем. 

Будущие улучшения в этой области могут упростить рабочие процессы разработки Python, упрощая управление проектами и средами.

Расширенные инициативы сообщества

Сообщество Python — одна из его самых сильных сторон, и в будущем, вероятно, будет наблюдаться расширение образовательных ресурсов, общественных инициатив и мероприятий, таких как PyCon. 

Эти усилия сделают Python более доступным для новичков и облегчат обмен знаниями и передовым опытом между опытными разработчиками.

Python в образовании

Ожидается, что роль Python в образовании будет расти, и все больше учреждений примут его в качестве первого языка, изучаемого студентами, из-за его удобочитаемости и простоты. 

Эта тенденция поможет вырастить новое поколение разработчиков, хорошо разбирающихся в Python, что еще больше расширит его базу пользователей.

Продолжение эволюции языка

Разработка Python руководствуется серией предложений по усовершенствованию Python (PEP), а его развитие — это совместный процесс с участием сообщества. 

В будущих версиях Python, скорее всего, будут представлены новые функции, оптимизации и улучшения, отвечающие потребностям разнообразной пользовательской базы, сохраняя при этом основную философию, которая сделала Python таким успешным.

Начало работы с Python

Хорошо, вы знаете все, что нужно знать о Python, и вам просто не терпится начать программировать, верно? 

Но если вы новичок, почему бы не начать с классического «Hello, World!» 

Мне нравится начинать с этого, потому что это очень просто, это обряд посвящения для новых программистов, а также отличный способ познакомиться с основами программы на Python.

Шаг 1. Настройте среду

Чтобы начать программировать на Python, вам понадобится интерпретатор Python, установленный на вашем компьютере. 

Python предустановлен во многих Unix и Unix-подобных системах, включая macOS. Для Windows вы можете скачать последнюю версию с официального сайта Python .

Кроме того, рассмотрите возможность установки Python IDE, например PyCharm, Visual Studio Code или даже более простого текстового редактора, например Sublime Text, для написания кода.

python hello_world.py

Шаг 2. Проверьте установку Python

После установки Python откройте интерфейс командной строки (Терминал в macOS и Linux, командную строку или PowerShell в Windows) и введите следующую команду, чтобы проверить, правильно ли установлен Python:

python --version

Если у вас несколько версий Python:

python3 --version

Если установка прошла успешно, вы должны увидеть номер версии Python.

Шаг 3. Создайте свой скрипт Python

Откройте текстовый редактор или IDE и создайте новый файл. Сохраните его с расширением .py, например hello_world.py .

Шаг 4. Напишите свой код Python

В новом файле введите следующую строку кода:

print("Hello, World!")

Этот код использует функцию print() для вывода строки «Hello, World!» на консоль.

Шаг 5. Запустите скрипт Python

Сохраните файл и вернитесь в интерфейс командной строки. Перейдите в каталог, в котором сохранен файл  hello_world.py , с помощью команды cd.

Затем запустите скрипт Python, набрав:

Или, если вы используете Python 3 и Python 2 также установлен

python3 hello_world.py

Вы должны увидеть «Hello, World!» напечатано в консоли.

Вы только что написали свой первый фрагмент кода Python. Хотя это простое начало, это ваш вход в мир программирования на Python. 

Отсюда возможности огромны. Вы можете изучить более сложные темы, такие как переменные, поток управления, функции и структуры данных, для создания более сложных программ. 

Большая экосистема и библиотеки Python также открывают возможности для веб-разработки, анализа данных, машинного обучения и многого другого. Приятного кодирования!

Обязательно ознакомьтесь с другими проектами Python, если хотите получить практические знания и узнать больше.

Когда вы будете готовы, подумайте о том, чтобы поднять свою карьеру в Python на новый уровень, попытавшись получить сертификат Python , поскольку это действительно сделает ваше резюме популярным!

Подведение итогов

Итак, вот оно; в следующий раз, когда кто-нибудь спросит, что такое Python? Вы сможете сказать им, что это универсальный язык программирования, который также является фундаментальным инструментом во всем: от веб-разработки до передовых научных исследований.

Вы также сможете сказать им, что Python поддерживается обширной экосистемой библиотек и фреймворков, таких как Django, Flask, Pandas и TensorFlow. 

Мы также рассмотрели ключевые функции, приложения, сильные и слабые стороны Python, а также будущее Pyton. Я даже показал вам, как создать свою первую надпись «Hello, World!» программа с Python.

Независимо от того, являетесь ли вы начинающим разработчиком или опытным программистом, одно можно сказать наверняка: освоение Python может открыть множество дверей в вашей карьере, так что наслаждайтесь программированием!

(Visited 216 times, 1 visits today)

Об авторе

Post A Comment For The Creator: progvideo

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *