Python вважається простим у вивченні та запуску майже в будь-якому місці. Це корисно для низки програм, включаючи освіту, аналітику даних та веб-розробки. Деякі з найбільших світових компаній багато в чому покладаються на Python, включаючи Instagram та Google.
Це динамічна, об'єктно-орієнтована (OO) мова програмування, порівнянна з подібними до мов на базі Microsoft .NET або Java, як підкладка загального призначення для декількох видів розробки програмного забезпечення. Це забезпечує сильну підтримку інтеграції з декількома технологіями та більш високу продуктивність програмування протягом життєвого циклу розвитку. Він особливо підходить для великих та складних проектів із зміною вимог.
Python також є однією з найбільш швидко розвиваються мов програмування з відкритим кодом, і використовується в критично важливих додатках для найбільшої біржі світу. Він також є базою для різних веб-сайтів для публікацій високого класу, працює на декількох мільйонах стільникових телефонів і використовується в таких галузях, як управління повітряним рухом, повнометражна анімаційна фільм та суднобудування.
Почнемо з позитивної ноти та обговоримо переваги цієї плодотворної мови програмування.
Плюси використання Python
№1. Простота використання та читання
Більшість програмістів Python погодиться, що найбільша перевага Python полягає в тому, що його легко підібрати. Простота використання та легка читабельність - це не просто зручність. Це також може принести користь користувачам вашої програми. Проста зручність використання допомагає чіткіше мислити, коли ви пишете програми, а також для інших, хто має покращити або підтримувати програму.
Експерти та новачки можуть легко зрозуміти код, і ви можете швидко стати продуктивними з цією мовою, оскільки в ній є менше «діалектів», ніж у інших популярних мовах, таких як Perl. Оскільки його вихідний код нагадує псевдо-код, його також легко вивчити. Як тільки ви почнете вчитися, ви можете почати кодування практично практично відразу.
Загалом для написання програми на Python потрібно менше зусиль, ніж для інших мов, таких як Java або C ++. Це також досить популярно серед наукових кадрів, внаслідок чого створюється великий талант. Це вважається дуже продуктивним способом написання коду, і частина цього походить від його читабельності та простого синтаксису. Деякі з них є добре розробленими та багатими вбудованими можливостями та стандартною бібліотекою, а також наявністю декількох сторонніх модулів з відкритим кодом та бібліотек.
Оскільки це легко зрозуміти, його також легко підтримувати. Мова також динамічно гнучка і набрана, з кодом, який не такий багатослівний, як інші мови. Але ця динамічна введення тексту може також зіграти як недолік, про який ми поговоримо пізніше.
№2. Прямий і швидкий
Спільнота Python пропонує швидку ефективну підтримку користувачам, і сотні тисяч розробників наполегливо працюють над тим, щоб знайти та виправити помилки та розробити нові виправлення та вдосконалення мови. Також пропонується швидкий зворотний зв'язок багатьма способами. Для одного, програмісти можуть пропускати різні завдання, які повинні були бути виконані іншими мовами. Це зменшує час та вартість кожної програми та необхідне технічне обслуговування для програми. Python також дозволяє швидко адаптувати код. Мову можна назвати готовою до запуску, вимагаючи виконання простого коду. Граючи і тестуючи свій код, стає набагато простіше з мовою, яка також пропонує стиль розробки знизу вгору, щоб легко сконструювати додаток, перевіривши ключові функції в інтерпретаторі, перш ніж починати писати код верхнього рівня.
Інтерпретатор легко розширюється, що дозволяє вставляти код C за допомогою простого складеного модуля розширення. Python також мотивує повторне використання програми за допомогою пакетів та модулів. У стандартній бібліотеці вже є низка модулів, необхідних для розповсюдження Python. Ви можете поділитися функціональністю між різними програмами, розбивши їх на кілька модулів.
Мова може працювати в декількох системах, але зберігає аналогічний інтерфейс, і його дизайн не змінюється на багато з кожною операційною системою, оскільки він написаний на портативному ANSI C. Це означає, що ви можете легко написати Python на Mac, протестувати його на система Linux та завантажте на комп'ютер Windows.
№3. Практичність використання IoT
Інтернет речей або IoT відкрили величезні можливості, і Python може зіграти ключову роль у використанні цих можливостей. Мова стає популярним вибором для IoT, на ній базуються нові платформи на зразок Raspberry Pi. У документації до Raspberry P зазначається, що мова проста у використанні та потужності.
№4. Асинхронне кодування
Python виявився досить ефективним для написання асинхронного коду, який використовує єдиний цикл подій для роботи в малих одиницях, а не для запису використання. Це тому, що простіше писати та підтримувати, не плутаючи суперечки щодо досліджень, тупиків чи інших питань. Цей генератор дуже корисний для переплетення декількох циклів обробки.
№5. Менш обмежений підхід до програмування
У порівнянні з Java, Python використовує набагато менш обмежений підхід до програмування багато парадигм. Наприклад, вам не потрібно створювати окремий клас OO для друку "Hello World" на Python, але це потрібно робити на Java. Python є багатопарадигмою і підтримує функціональні, процедурні та об'єктно-орієнтовані стилі програмування. У Python об'єктом може бути все, що завгодно. Ви можете писати програми мовою за допомогою декількох парадигм програмування, а ще можете писати чіткий, чіткий і зрозумілий код OO.
Рекомендовані курси
- Курс HTML та HTML5
- Курси програмування тестування програмного забезпечення
- Програма на Drupal 7
- Онлайн-курс з JQuery
№6. Інтеграція додатків для підприємств
Python - чудовий вибір мови програмування, що включає інтеграцію Enterprise Application Integration (EAI). Це полегшує розробку служб веб-розробки, використовуючи компоненти CORBA або COM та безпосередньо викличуючи з коду Java, C ++ або C. Забезпечує значні функції управління процесами та реалізує загальні Інтернет-формати даних та протоколи, обробляючи мови розмітки, такі як XL, запускається з того самого байтового коду в сучасних операційних системах і може бути вбудований у мову скриптів.
№7. Її використання в веб-розробці
Python може бути і широко використовується для розробки веб-сайтів, для цілей, починаючи від розробки веб-додатків високого класу, до простих сценаріїв CGI, до масштабних рамок, таких як TurboGears і Django. Інші приклади використання Python у веб-розробці включають рамку веб-додатків Quixote, систему управління вмістом Plone та сервер додатків Zope. Ви можете легко створити власне рішення на основі простого у користуванні та розгалужених стандартних бібліотек Python. Python пропонує інтерфейси для більшості баз даних, добре працює з іншими технологіями веб-розробки та має потужні засоби обробки документів та тексту.
№8. Її використання в наукових та числових програмах
Ви можете використовувати бібліотеку зображень Python, а також набори інструментів для візуалізації 3D MayaVi та VTK, а також інші інструменти, такі як ScientificPython та Numeric Python для розробки чисельних та наукових додатків. Багато з цих додатків також можуть підтримуватися розподілом Enthought Python.
№9. Сценарії програми та тестування програмного забезпечення
Потужна інтеграція Python з Java та C та C ++ робить його дуже корисним для сценаріїв програм. Він був розроблений з самого початку для вбудовування, і може бути чудовим вибором мови сценаріїв для налаштування або розширення великих додатків. Python також може бути використаний для широкого тестування програмного забезпечення, завдяки сильній можливості обробки тексту та інтеграції. Насправді, Python навіть поставляється з власною рамкою тестування одиниць. Python можна використовувати і для розробки високого класу GUI настільних додатків. Ви можете використовувати відкриті технології для розгортання програми у більшості операційних систем. Також доступна підтримка інших каркасів GUI, таких як Motif, X11, Delphi, Carbon та MFC.
№10. Використання Python у прототипуванні та перевазі з відкритим кодом
Прототипування в Python є досить простим і швидким, що призводить до розробки кінцевої системи в декількох випадках. Оскільки Python досить спритний, ви можете легко переробити код для швидкого розвитку від першого прототипу до кінцевого продукту. Відкритий характер Python - це також величезна перевага. Це добре розроблений, масштабований, портативний, надійний і швидкий завдяки своїй природі. Її синтаксис легко підібрати, він має непохитні та добре розвинені розширені мовні функції. Багато в чому Python перевершує можливості та можливості інших порівняно доступних для продажу рішень.
Ліцензія з відкритим кодом Python також дозволяє необмежену модифікацію, перерозподіл та використання мови та додатків, заснованих на ній. Повне джерело доступне, і жодні витрати на ліцензування не пов'язані, що значно економить витрати. Підтримка вільно доступна через інтернет-ресурси.
№11. Сценарії на стороні сервера
Python вважається сильною мовою сценаріїв на стороні сервера. Його код нагадує псевдо-код, як і інші мови сценаріїв, і він навряд чи має багатий чи складний синтаксис. Він побудований так, що ви можете менше зосереджуватися на команді, яку ви хочете використовувати, а замість цього зосереджуватися на бізнес-правилах для вашої програми.
№12. Переносність та інтерактивність
Ще одна величезна перевага Python - це його портативність та інтерактивність, що робить його набагато простішим у навчанні. Він забезпечує динамічну семантику та швидкі можливості прототипування. Його часто вважають клеєм мови, що з'єднує різні існуючі компоненти. Це дуже вбудовується в додатки, навіть у тих, що використовують інші мови програмування. Це дозволяє вам зафіксувати нові модулі на Python та розширити його основний словниковий запас.
Мінуси використання Python
Як ви можете, Python має величезні переваги. Але вона має і свою справедливу частку лімітів. Ось їх погляд:
№1. Швидкість
Швидкість або її нестача може бути головним питанням. Оскільки це інтерпретована мова, Python може бути повільніше, ніж інші компільовані мови. Однак це повертає нас до відокремлення мови від часу виконання. Деякі орієнтири Python працюють швидше, ніж еквівалент C або інших мов кодування. У минулому повільна швидкість виконання Python була піддана критиці, але вона була певною мірою адресована оптимізованими пакетами в останні кілька років. Тим не менш, Python може бути дещо повільнішим до таких мов, як C ++ і C, і новіших, як Go.
№2. Відсутність мобільних обчислень та браузерів
Python сильний у платформах настільних та серверів, але слабкий у мобільних платформах. Існує лише кілька додатків для смартфонів, розроблених за допомогою Python, і мова рідко зустрічається на стороні клієнтів додатків для веб-розробок.
Мова також відсутня у браузерах веб-розробок. Головною причиною цього є те, що його важко забезпечити. Досі не вистачає надійної безпечної пісочниці для мови, і деякі програмісти вважають, що це важко неможливе для стандартної реалізації, CPython.
№3. Обмеження дизайну
Навіть найбільші шанувальники Python погодились би на певні обмеження дизайну в мові, оскільки він динамічно набраний. Це вимагає більше тестування та помилок, щоб з’являтися лише під час виконання. Глобальне блокування інтерпретатора мови означає, що лише один потік може отримати доступ до внутрішніх даних Python у будь-який час.
№4. Зрілість та доступність пакету
Для декількох наборів інструментів Matlab бракує аналогів Python. Багато з цих наборів інструментів, модулів та пакетів ще не дозріли в плані розвитку, і вони погано підтримуються та документально підтверджені. Цього можна очікувати, враховуючи, що Python значною мірою керується спільнотою добровольців, яка може не мати часу для документування та підтримки кожного модуля. Якщо ви плануєте отримати модуль або пакет для Python, завжди добре переконатися, що модуль активно підтримується перед тим, як розробити залежну від нього програму. В іншому випадку вам доведеться розробити власні виправлення та шляхи вирішення коду.
Ми коротко обговорили використання Python в інженерній та науковій роботі. Серед модулів для такої роботи серед найважливіших є matplotlib, SciPy та NumPy. Хоча matplotlib і NumPy добре задокументовані, у SciPy може бути незрозуміла або відсутня документація. Наприклад, scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline використовується для додавання згладжувального розбиття для даних, але документація не пояснює значення коефіцієнтів, які метод повертає. Це може бути проблематично, оскільки метод повертає менше очікуваних коефіцієнтів.
№5. Проблеми в matplotlib
У matplotlib також є певні проблеми, що є досить спроможним неінтерактивним пакетом для побудови графіків. Для одного є відсутність однаковості в інтерфейсах для різних методів та функцій. Наприклад, коли ви генеруєте текстове поле з функцією pyplot.annotate або методом анотації об'єкта осей, ви можете використовувати ключове слово xycoords, щоб визначити, чи вказано місце розташування тексту як координати даних, дробові координати фігур або осі дробових координат . Але це ключове слово відсутнє за допомогою функції pyplot.text, і для визначення місця розташування тексту можна використовувати лише координати даних, що зазвичай не те, чого хочуть програмісти.
Рекомендовані статті
Як бачите, незважаючи на свою популярність, це далеко не ідеально. Вона має свою справедливу частку питань, включаючи деякі, пов'язані з її дизайном та робочими характеристиками. Якщо ви плануєте розробляти що-небудь з Python, вам потрібно спершу зрозуміти його переваги та межі.
- Особливість мобільних обчислень: найкращі програми та послуги (ОС)
- Що найкраще -HTML5 проти Flash
- Найдивовижніші питання та відповіді на інтерв'ю Python
- Кар'єра в Python
- Почніть роботи з Python та Django для веб-розробки
- Найкращі та корисні функції Python vs Ruby Performance
- Drupal vs Joomla: Які функції
- Drupal 7 vs Drupal 8: Різниця