Плюсы и минусы python: Преимущества языка Python — плюсы и минусы — Вебджем.рф

Содержание

Каковы недостатки и преимущества Python для разработки приложений 🐍

11 января 2022

Разработка

3 560

Время чтения ≈ 15 минут

История одного из самых популярных языков программирования началась в конце 80-х годов, когда Python начал своё концептуальное оформление на основе языков ABC и Modula-3. Он прошел долгий путь от своего первого релиза в 1991 году до версии 2.0, когда стал проектом с открытым исходным кодом. Python и по сей день объединяет огромное профессиональное сообщество, которое постоянно совершенствует эту технологию.

Согласно данным авторитетных индексов TIOBE и PYPL, сегодня Python стал самым популярным языком программирования в мире, опередив лидировавших ранее Java, C и C++. Работодатели по всему миру называют владение «Питоном» одним из самых востребованных и ценных технических навыков на рынке IT-разработки. Попробуем разобраться, почему же он завоевал столь высокие позиции.

В этом обзоре не будем останавливаться на том, что представляет собой язык Python и как он работает — это тема для отдельной статьи. Мы сосредоточимся на освещении целесообразности и эффективности применения «змеиного языка» для создания приложений. Для этого подробно разберем основные плюсы и минусы Python как языка разработки.

Кому нужен Python

Подходит ли Python для веб-разработки? Перед тем, как дать подробный ответ, стоит кинуть беглый взгляд на реальные примеры применения Python в технологических стеках гигантов современной индустрии.

Примеры использования Python крупными компаниями

Google — с момента появления языка компания взяла на вооружение лозунг «Python везде, где можем, а C ++ — где должны». Python не только является компонентом поискового движка, но и считается (наряду с C ++, Java и Go) одним из официальных серверных языков Google, приложения на которых разрешено развертывать в производственной среде.
Facebook — Python занимает третье место (после C++ и Hack) среди самых популярных языков разработки, которыми пользуются инженеры технологического гиганта. На нем сделано более 5 000 коммитов для утилит и инфраструктурных приложений Facebook.
Instagram — платформа социальных сетей целиком создана на базе Python-фреймворка Django. Она ежедневно даёт возможность 4 миллионам активных пользователей фотографировать, редактировать, делиться и сохранять свои творения в личном цифровом альбоме.

Spotify — крупный игрок на рынке и приложение для потоковой передачи музыки использует Python для аналитики данных. На её основе работают алгоритмы рекомендаций в популярнейших функциях «Радио» и «Открытия недели».
Netflix — стриминговый сервис высоко оценил возможности стандартной библиотеки Python, чрезвычайно активное сообщество разработчиков и богатый выбор сторонних библиотек, доступных для решения практически любой конкретной проблемы. В своем блоге компания отмечала, что использует Python на протяжении всего жизненного цикла контента — от принятия решения о финансировании проектов, до управления сетью CDN, предоставляющей видео конечным пользователям.
Dropbox — популярное онлайн-хранилище применяет Python для оптимизации кода как серверной части, так и внешнего интерфейса. Для этой задачи они привлекали самого создателя «змеиного языка» Гвидо ван Розума. А в 2016 году Dropbox выпустили Pyston — свою собственную реализацию Python, совместимую с CPython и библиотекой NumPy.

Язык широко применяется для комплексной разработки и тестирования веб-проектов любого масштаба. Однако, наряду с основными преимуществами, такими как простота и элегантность кода, имеется у Python и ряд своих недостатков.

Достоинства Python для разработки

Удобство и простота

Низкий порог вхождения. Синтаксис Python схож с английским языком, который стал международным стандартом общения для разработчиков по всему миру. Это упрощает взаимодействие со сложными системами, а также даёт чёткое представление о взаимосвязи всех элементов кода между собой. Изучение Python может стать базой для «быстрого старта» для большинства начинающих программистов.
Лёгкость чтения. Python невероятно легко читать, поэтому у программистов обычно не возникает проблем с пониманием кода, написанного их коллегами. Это делает общение между разработчиками в рамках одного проекта намного более эффективным. А наличие большое числа IDE для разработки веб-приложений на Python делает совместную работу еще проще.
Хорошая визуализация. Представление данных в интуитивно понятном формате в Python достигается с помощью различных графиков и диаграмм. Компании, занимающиеся веб-разработкой, используют библиотеки Python с возможностью визуализации данных (например, Matplotlib), чтобы создавать чёткие и простые для понимания неспециалистов отчеты.

Бесплатность и открытый исходный код

Лицензия Python с открытым исходным кодом делает его легкодоступным, облегчает распространение и создание модификаций. Разработчики со всего мира могут бесплатно использовать язык и вносить свой вклад в его улучшение. К тому же, в случае с Python сами пользователи, а не крупные компании решают, как будет развиваться технология.

Встраиваемость и платформонезависимость

Благодаря своей интерактивности и переносимости Python обладает хорошими возможностями для динамической семантики и быстрого прототипирования. Его можно легко встроить в широкий спектр приложений, даже в те, которые используют разные языки программирования. Поэтому с Python можно легко исправлять новые модули и расширять базовый словарный запас языка.

Python, как C++, Java и другие высокоуровневые языки программирования, может работать с разными типами компьютеров, ОС и баз данных практически без модификаций. Он хорошо интегрирован не только с популярными платформами Windows, Mac и Linux/UNIX, но и со встроенными системами, такими как Raspberry Pi и Gumstix. Программы на Python также позволяют реализовывать переносимые графические интерфейсы.

Динамическая типизация

Python не знает тип переменной, пока код не запустится. Он автоматически назначает тип данных во время выполнения. Программисту не нужно заранее беспокоиться об объявлении переменных и их типов данных.

Асинхронное программирование

Для написания и поддержки асинхронного кода Python не требуется много усилий, поскольку нет взаимных блокировок, конфликта данных или любых других сбивающих с толку проблем. Каждая единица такого кода выполняется отдельно от основного потока, что существенно повышает производительность и скорость отклика приложения.

Повышенная эффективность разработки

Гибкий подход. Python имеет несколько парадигм и может поддерживать множество стилей программирования, включая процедурные, объектно-ориентированные и функциональные. Это делает Python отличным языком для стартапов, поскольку им может потребоваться изменить свой подход в любой момент.

Быстрая разработка. Веб-разработка на Python происходит в 5-10 раз быстрее, чем на C/C++, и в 3-5 раз быстрее, чем на Java. Это делает труд программистов проще и продуктивнее. Скорость написания кода — еще одна причина, по которой Python часто выбирают стартапы. Ведь более быстрое время вывода продукта на рынок дает и большее конкурентное преимущество.
Упрощённая реализация ООП. Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма, которая объединяет различные поведения и свойства в несколько объектов и классов. У каждого из этих классов есть своя функция, поэтому если в какой-то части кода возникает ошибка, другие части не затрагиваются. В Python работа ООП значительно упрощена, что делает разработку менее затратной и трудоемкой.
Богатая стандартная библиотека и экосистема. Библиотеки Python содержат огромное количество заранее написанного кода. Таким образом, разработчикам не нужно тратить время на создание основных элементов. Эти библиотеки также позволяют программистам обрабатывать и преобразовывать данные, необходимые для непрерывной обработки данных в машинном обучении (ML).

Интеграция с другими языками

Популярность использования Python для корпоративных программных приложений, во многом объясняется его плавной интеграции с другими языками, традиционно применяемыми в корпоративной разработке, такими как Java, PHP и .NET.

Python может легко соединять отдельные компоненты приложения, написанные на разных языках. Неудивительно, что его иногда называют «склеивающим языком» (glue language) или языком интеграции.

Python делает прямые вызовы из/в кода Java, C ++ или C. Это позволяет обеспечить контроль большинства процессов и реализацию наиболее распространенных протоколов и форматов данных. Кроме того, его можно применять для сборки новых и старых фрагментов инфраструктуры, что является типичной задачей при разработке сложных мобильных приложений.

Богатство фреймворков

Одним из главных преимуществ языка Python является наличие у него большого числа фреймворков, упрощающих процесс разработки. Большинство фреймворков Python имеют четкую специализацию, в зависимости от типа и масштаба выполняемых с их помощью задач.

Django отлично подходит для полноценных веб-приложений и масштабируемых проектов среднего уровня. Он имеет встроенные функции, которые позволяют повторно использовать код, согласованно изменять различные компоненты кода и упрощать веб-разработку другими способами. Django хорошо работает с Oracle SQL, PostgreSQL, MySQL и другими известными базами данных.

Pyramid подойдёт для небольших проектов, которые при необходимости можно масштабировать. Фреймворк может использоваться с различными базами данных и приложений, а его функциональность расширяться с помощью плагинов — разработчики могут добавлять любые нужные функции. Это удобно, когда требуется реализовать разные решения в одной задаче.
TurboGears состоит из нескольких компонентов, таких как Repoze, WebOb и Genshi, и основан на архитектуре MVC. Это хорошо для быстрой и эффективной разработки веб-приложений, которые к тому же более удобны в обслуживании. С помощью этой структуры можно писать небольшие или сложные приложения, используя режимы с минимальным или полным стеком соответственно.
Flask позиционируется как микрофреймворк. Чаще всего он применяется к небольшим решениям, основным приоритетом которых является бережливая функциональность. Фреймворк также используется для создания прототипов.

Недостатки Python для разработки

Несмотря на явные достоинства Python, у него есть и недостатки, о которых следует помнить, планируя использовать этот язык в своем проекте.

Нет полной поддержки многопроцессорности

Многопроцессорность — важная часть написания приложения. Python поддерживает многопроцессорность, но из-за отсутствия прямой поддержки многопоточности (задачи выполняются параллельно в один поток), он может быть не таким гибким или удобным, как другие языки.

Это может создать определенные трудности при параллельном выполнении кода. Хотя подобные ограничения во многом снимается за счёт многочисленных дополнительных библиотек Python, умеющих полноценно работать с многопоточностью.

Ограничение скорости

Python часто критикуют за его скорость. Это интерпретируемый скриптовый язык, поэтому он работает относительно медленнее своих скомпилированных аналогов (например, C / C ++ или Java), которым не нужно тратить время на перевод текста программы. Тем не менее, некоторые тесты на Python работают быстрее, чем на C и C ++.

При этом, Python — не единственный, у кого есть потенциальные проблемы со скоростью. Ruby, Perl и даже JavaScript также находятся на более медленном конце «скоростной» шкалы. К тому же некоторые проблемы «змеиного языка», связанные со скоростью, были решены и оптимизированы, что делает Python одним из лучших вариантов для разработки программного обеспечения.

Не самый популярный язык для разработки мобильных приложений

Python неплохо справляется с мобильной разработкой, но его сравнительно редко используют для этой цели. Причина проста — у большинства компаний сложилась устойчивая практика нативной разработки для iOS и Android или разработки на React Native.

«Змеиный язык» не так популярен, как другие технологии в этой сфере. Более того, Android и iOS не поддерживают Python в качестве официального языка программирования. Поэтому заказчику будет сложно нанять исполнителей с опытом разработки мобильных приложений на Python.

Увеличенная нагрузка на память

Python — это язык, известный гибкостью подходов к типизации данных. Эта же динамическая типизация приводит к повышенному потреблению памяти. Поэтому Python будет неидеальным выбором для задач, интенсивно использующих память.

Нужно больше времени на тестирование

Python не требует, чтобы программисты определяли тип переменной, поскольку этот язык использует динамическую типизацию, которая упрощает и ускоряет написание кода.

К сожалению, это может привести к критическим ошибкам и дефектам, поскольку типы переменных не определены явно. Чтобы устранить эту проблему, разработчики должны запускать дополнительные тесты для выявления и исправления ошибок во время выполнения.

Архитектурные ограничения

Динамическая типизация Python накладывает некоторые ограничения и на архитектуру приложения. Ведь ряд процессов будут выполняться не на этапе компиляции (как в языках статической типизацией), а непосредственно во время выполнения. Если дизайн загружен элементами, это может остановить исполнение программы и помешать её бесперебойной работе.

Еще одна вещь, о которой нужно знать, рассматривая Python для своего проекта — конкурентность и параллелизм не могут быть элегантно использованы в этом языке. Из-за этого дизайн приложения может выглядеть не так изысканно, как хотелось бы.

Некоторым модулям Python не хватает надежной поддержки

Python выигрывает от большого и активного сообщества. Его члены часто обмениваются новыми пакетами и модулями, чтобы упростить разработку и расширить функциональные возможности языка.

К сожалению, многие разработчики указывают, что качество этих модулей не всегда на высоте. Некоторые из них устарели и не имеют надежной поддержки. Чтобы обеспечить хорошую производительность приложения на Python, следует проводить тщательное предварительное исследование, чтобы выбрать лучшие пакеты и модули.

Для чего еще нужен Python

Можно ли использовать Python для веб-разработки? Ответ очевиден. Ведь взвешенная оценка преимуществ и недостатков языка, показывает явное преобладание первых. Однако сфера применения Python выходят далеко за рамки непосредственного создания приложений.

Для проектов с машинным обучением и искусственным интеллектом

Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) привлекают постоянно возрастающий интерес, поэтому все больше разработчиков пытаются включить их в свои проекты.

По словам Жана Франсуа Пьюже, представителя отдела машинного обучения IBM, Python — лучший язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. Для него создано много эффективных ML-инструментов с возможностью визуализации результатов, чьи возможность выходят далеко за рамки обычной обработки данных.

Для научных задач

Для «Питона» существует множество пакетов и библиотек, а также наборов инструментов (например, VTK 3D и MayaVi), специализированных для разработки научных и инженерных приложений. Среди наиболее популярных средств Data Science для Python можно выделить:

SciPy — библиотека для выполнения научных и математических вычислений;
Pandas — библиотека для аналитики данных;
IPython — командная оболочка;

Numeric Python (NumPy) — библиотека для фундаментальных математических вычислений;
Natural Language Toolkit — библиотека для математического и текстового анализа.

Для анализа и визуализации данных

Аналитика данных (DA) — флагманская область применения Python, наряду с машинным обучением и искусственным интеллектом. Этот многоцелевой язык программирования предлагает множество инструментов для управления, анализа, а также визуального представления (DV) структур и сложных наборов данных.

Благодаря легкой интеграции с популярными «статическими» языками (например, MatLab и R), а также наличию множества специализированных библиотек, на основе Python удобно создавать кастомные алгоритмы анализа данных. Из можно напрямую интегрировать в собственные инструменты бизнес-аналитики через API.

Для тестирования

Еще одна область применения Python — автоматизация тестирования. Многие специалисты по автоматизации QA выбирают Python из-за его простой кривой обучения. Он также отлично подходит для тех, у кого более ограниченный технический опыт. Процесс обучения сильно облегчают развитое сообщество, четкий синтаксис и удобочитаемость.

У Python даже есть простые в использовании фреймворки для модульного тестирования, с помощью которых можно, например, выполнять тестирование геолокации для мобильных приложений.

Для прототипирования

Python делает создание прототипов быстрым и простым. Гибкость языка программирования позволяет легко провести рефакторинг кода и оперативно превратить первоначальный прототип в конечный продукт.

Для скриптования

Благодаря тесной интеграции с C, C ++ и Java Python может пригодиться для написания скриптов приложений. Изначально разработанный для встраивания в программные продукты на других языках, он может быть очень полезен для настройки больших приложений и создания для них расширений.

Одним из преимуществ использования Python для создания серверных скриптов является его простой синтаксис, который значительно ускоряет процесс. Код состоит из функциональных модулей и связей между ними, что позволяет выполнять алгоритм программы на основе действий пользователя. Python также поддерживает графические пользовательские интерфейсы, необходимые для веб-разработки.

Заключение

Python позволяет разрабатывать понятные и простые приложения, которые легко превратить из небольшого проекта в полноценное сложное приложение. Независимо от того, являетесь ли вы программистом или владельцем своего бизнеса, Python может стать хорошим вариантом для разработки проектов разных типов.

Он признан одним из лучших языков программирования для стартапов и легко понять по какой причине. Стартапы постоянно ищут уверенности и снижения рисков, у них ограниченные ресурсы и им нужно пространство для роста. А Python гибок, легко масштабируется, не требует большой команды и может использоваться для создания прототипов и запуска минимально жизнеспособных продуктов (MVP).

Нужна надёжная база для разработки программных продуктов? Выбирайте виртуальные серверы от Eternalhost с технической поддержкой 24/7 и бесплатной защитой от DDoS!

Оцените материал:

[Всего голосов: 0 Средний: 0/5]

Основные недостатки языка Python / Хабр

Язык программирования Python славится своей простотой и лаконичностью. Немногословный и понятный синтаксис, похожий на псевдокод, а также сильная динамическая типизация способствуют быстрому и безболезненному обучению новичков.

Интерпретатор языка берёт на себя всю низкоуровневую работу, освобождая программиста от необходимости ручного управления памятью. Практическая невозможность получить segmentation fault, а также удобная система исключений, снабжённая понятными сообщениями, позволяют оперативно отлаживать программы. Ситуации, когда их падения из-за возникшей ошибки требуют глубокого дебаггинга, достаточно редки.

Непереполняемые целые числа и безопасность при работе с контейнерами стандартной библиотеки делают из Python хорошее средство предварительного прототипирования идей, а большое число высококачественных математических библиотек обуславливают лидерство этого языка в области машинного обучения, анализа данных и научных вычислений.

Более искушённые программисты ценят этот язык за удобные средства для построения пайплайнов отложенных, или как ещё говорят — ленивых, вычислений. В Python эта функциональность реализуется итераторами и т.н. генераторами. Библиотека асинхронного программирования также довольно хороша.

Но не всё с этим языком легко и просто. Помимо специфического архитектурного решения под названием GIL, воплощённого в основном интерпретаторе языка CPython и связанных с ним проблем с эффективностью многопоточности, Питону присущи и более фундаментальные недостатки, сильно ограничивающие область его применения.

Скорость

Основным среди таковых принято считать его медлительность, хотя это с определённой долей справедливости парируется тем, что скриптовому языку скорость особо и не нужна. В задачах, требующих высокой производительности, он выступает лишь как обёртка для манипуляций с API низкоуровневых библиотек, написанных на языках с поддержкой AOT-компиляции. Самыми популярными из таких языков на данный момент являются, конечно же, C и C++. На первом, например, реализована широкоиспользуемая библиотека NumPy, созданная для математических операций с массивами произвольной размерности. На втором — набирающий популярность фреймворк для обучения нейросетей

PyTorch.

Как бы то ни было, что-то высокопроизводительное на чистом Питоне написать не получится. Для этого требуется прибегать к помощи других языков или использовать статически типизированные расширения, такие как, например, Cython, на которых писать, мягко говоря, неприятно.

В общем, недостаток в скорости ограничивает область применения этого языка задачами, в которых время операций ожидания ответа на запрос многократно превышает время работы тела скрипта. Среди них можно выделить:

Использование Python в качестве языка командной строки и управления взаимодействия между другими программами. Здесь он имеет определённое преимущество перед Bash , Sh и прочими языками оболочки, лишёнными удобной работы с массивами и строками и имеющими плохочитаемый синтаксис. Тем не менее описывать конвейеры в последних намного удобнее. Пример: управляющие скрипты большинства дистрибутивов Linux.
Конфигурация и управление базами данных. Примеры: модуль sqlite3, Django и т.д.
Манипуляция потоками вычислений, в которых расчёты производятся глубоко оптимизированным кодом, скомпилированным в непосредственные инструкции процессора. Python тут выступает лишь как среда для взаимодействия с API по инициализации и описанию структуры взаимодействия этих потоков. Примеры: NumPy, CuPy, PyTorch и т. д.

Почему Python медленный

Тут есть два основных фактора:

В нём практически всё аллоцируется на куче.
Перед выполнением операций с любым объектом интерпретатор проверяет его тип.

Давайте взглянем на примерную реализацию структуры в коде CPython, которая является обязательной частью всех питоновских объектов:

typedef struct _object {
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    PyTypeObject *ob_type;
} PyObject;

Переменная ob_refcnt отвечает за подсчёт ссылок, указывающих на данный объект. Если их количество становится равным нулю, это становится сигналом для сборщика о том, что память, занимаемую этим объектом, можно освободить. ob_type указывает на тип данного объекта. Плюс к этому, если объект владеет сущностью нефиксированного размера, указатель на тип дополняется указателем на область памяти, где эта сущность хранится, и переменной, отвечающей за её размер.

Современные процессоры оптимизированы для работы со значениями, хранящимися в памяти последовательно и непрерывно. Искоренение промахов кэша, а также подстраивание под предсказатель переходов является неотъемлемой частью разработки быстрых программ.

Что касается языка Python, то он компилируется в байт-код, а не в инструкции процессора. Значит, предсказатель переходов тут становится бессилен.

Оптимизации векторизации тут тоже не работают. Как пример, обычный питоновский массив вида [100, 200, 300, 400, 500], на самом деле, как было показано выше, хранит не целые числа, а указатели на объекты типа int, каждый из которых хранит указатель на область памяти, в которой записано соответствующее ему число. Даже один косвенный указатель ломает векторизацию, а тут для доступа к информации о числе нужно пройтись, как минимум, по двум. Лиха беда начало, перед каждой операцией с объектом интерпретатор Питона должен перейти в область памяти с реализацией соответствующего метода для текущего типа, и переход этот делается опять же по указателю.

Динамика

Как мы видим, безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большое число возможных процессорных оптимизаций. Тем не менее знающие читатели могут заметить, что, например, в Java все объекты, за исключением примитивных типов, так же аллоцируются на куче, но код на этом языке работает гораздо быстрее. Так почему бы интерпретатору Питона не реализовать оптимизации, присущие виртуальной машине Java, — например, копцепцию JIT-компиляции?

Несмотря на довольно успешные попытки её воплощения в различных вторичных интерпретаторах (PyPy и т.п.) и библиотеке Numba, можно констатировать, что код на Питоне очень плохо поддаётся оптимизации. И причина этого кроется в следующих взаимосвязанных особенностях, которые объединяет тот факт, что Python — крайне динамичный язык:

Во-первых, это динамическая типизация
Данное словосочетание означает тот факт, что переменная, объявленная в этом языке, не имеет привязанного к ней типа. То же самое касается сигнатур функций и полей классов.
Писать что-то подобное возможно только в динамически типизированных языках:
```
>>> x = 3
>>> x = '36'
>>> 
>>> def foo(a, b):
>>>     if b:
>>>         return [a]
>>>     return a
>>> 
>>> foo(x, True)
['36']
>>> foo(x, False)
'36'
>>> class Bar:
>>>     __slots__ = ('baz',)
>>> 
>>> x = Bar()
>>> x.baz = 332
>>> x.baz
332
>>> x.baz = 'Some string'
>>> x.baz
'Some string'
>>> foo(x, True)
[<__main__.Bar at 0x10ff0d700>]
```
Эти возможности приводят к тому, что разработчик имеет меньше гарантий корректной работы программы на уровне системы типов. Обширный класс ошибок, отлавливаемых в статически типизированных языках на этапе компиляции, возникает в Питоне уже на этапе рантайма, что ставит его в проигрышное положение по сравнению с ними, — по крайней мере, при поддержке большой кодовой базы.
Вторая такая особенность — это пространство имён.
В Питоне переменная, будучи объявленной, не обязана прекращать существование после выхода из родного блока отступов. Например, следующий код является рабочим:
```
>>> a = 5
>>> b = True
>>> 
>>> if b:
>>>     x = 100
>>> x
100
>>> for i in range(10):
>>>     for j in range(5):
>>>         pass
>>> print(i, j)
9 4
```
Третьим фактором является широкая гибкость в динамическом переопределении процесса создания объектов. В Питоне возможно такое:
```
>>> class Meta(type):
>>>     def __new__(cls, name, bases, attrs):
>>>         if list in bases:
>>>             return super().__new__(cls, name, (tuple,), attrs)
>>>         return super().__new__(cls, name, (list,), attrs)
>>> 
>>> class Foo(list, metaclass=Meta):
>>>     pass
>>> 
>>> class Bar(tuple, metaclass=Meta):
>>>     pass
>>> 
>>> issubclass(Foo, list)
False
>>> issubclass(Foo, tuple)
True
>>> issubclass(Bar, tuple)
False
>>> issubclass(Bar, list)
True
```
Этот код требует пояснения. Дело в том, что в Питоне все сущности, существующие в рантайме, являются объектами. Объекты, в свою очередь, являются реализациями, или как их ещё называют — инстансами, классов. Но классы же ведь тоже являются объектами.
Как вы можете догадаться, те сущности, инстансами которых являются классы, называются метаклассами.
В данном конкретном примере классы Foo и Bar имеют общий метакласс Meta, который подменяет тип, от которого пытается наследоваться класс. Так, при попытке отнаследоваться от типа list, класс, на самом деле, станет наследником типа tuple, а в противном случае — типа list.
Подробнее о метаклассах вы можете почитать тут.

Ну и наконец, четвёртой сложностью является возможность создавать классы динамически.

>>> from collections.abc import Iterable
>>> 
>>> def wrap_class(cls):
>>>     if issubclass(cls, Iterable):
>>>         class FooCounter(cls):
>>>             def count_foo(self):
>>>                 return sum(1 for item in self if item == 'foo')
>>> 
>>>         return FooCounter
>>>     raise TypeError(f'Class {cls} is not an iterable type')
>>> 
>>> wrap_class(list)([2, 3, 'foo', 'bar', 'baz', 'foo']). count_foo()
2

Все эти особенности негативно влияют на возможность предоставления статических гарантий относительно поведения кода на языке Python. Существующие анализаторы, основным из которых является MyPy, нельзя назвать законченными. Особенной проблемой является то, что на данный момент они имеют крайне ограниченную функциональность при анализе случаев, подобных взятым из последних двух примеров. Ситуация осложняется тем фактом, что, несмотря на все те правильные инициативы, связанные с внедрением модуля typing в предыдущих релизах, система аннотации типов в Питоне остаётся невыразительной. Например, для указания интерфейса типа возвращаемого аргумента функции wrap_class из последнего примера требуется поддержка типов-пересечений, которой на текущий момент нет.

Более того, появление концепции протоколов, введённой в Python 3.8, которые вносят рантаймовый оверхед наследования, ислючительно для ублажения статических анализаторов кода, на мой взягляд, свидетельствует о том, что разработчики языка зашли куда-то не туда.

Как бы то ни было, возможность статической проверки корректности типов является необходимой как для проведения оптимизаций кода, так и для получения гарантий правильной работы программы, что сильно удешевляет поддержку крупных проектов. К сожалению, недостаточный инструментарий текущей версии языка, а также ограниченные возможности существующих анализаторов не позволяют проводить эффективную компиляцию кода Python без его адаптации под использование сторонних решений типа библиотеки Numba.

В данной статье были рассмотрены два основных недостатка языка Python, а именно: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти проблемы взаимосвязаны, и решение последней автоматически откроет дорогу для решения первой.

Уже сейчас в мире существуют динамически типизированные языки с опциональной компиляцией, основанной на уточнении типов. Самым интересным из них, на мой взгляд, является Julia. Возьмут ли разработчики CPython его пример на вооружение — покажет время.

Как бы то ни было, язык Python является отличным инструментом для быстрого написания кода. Его широкие динамические возможности, а также понятность и, я не побоюсь этого слова, красота синтаксиса обуславливают то, что процесс составления программ на нём действительно вызывает удовлетворение. Тем не менее, как и любой инструмент, этот язык имеет свои недостатки и о них полезно помнить перед началом своих проектов.

Плюсы и минусы языка программирования Python

С момента создания Python этот язык год за годом набирал популярность. Но вопрос в том, как долго Python останется предпочтительным языком программирования для программистов. Каковы плюсы и минусы Python?

Опрос StackOverflow показывает, что Python был назван разработчиками вторым по популярности и самым быстрорастущим языком программирования после Rust . Будучи многоцелевым языком, это предпочтительный выбор для предпринимателей, которые ищут проекты в области машинного обучения и науки о данных.

С точки зрения выхода на рынок труда студенты предпочитают Python, так как его легко понять и написать. Более того, многие организации используют Python для многих своих проектов.

В этой статье я подытожу преимущества и недостатки Python от сообщества разработчиков. Популярные темы обсуждения в Quora, Stack Overflow и различные сообщения в блогах являются ссылками для этой статьи.

Давайте взглянем на некоторые плюсы и минусы языка программирования Python с точки зрения бизнеса:

Содержание

Плюсы и минусы языка программирования Python

Плюсы	Минусы
Подходит для начинающих	Проблемы с дизайном
Большое сообщество	Медленнее, чем скомпилированные языки
Гибкий и расширяемый	Безопасность
Обширные библиотеки	Рабочая среда
Встраиваемый	Высокое потребление памяти
Высокая масштабируемость	Язык с динамической типизацией
Возможности Интернета вещей	Сложная многопоточность
Портативный	Сборка мусора приводит к потенциальным потерям памяти

Читайте также : Node. js или Python: что лучше?

Плюсы Python

1. Подходит для начинающих
Python — отличная платформа для начинающих, которые хотят начать программировать. Этот язык программирования прост в изучении, понимании и написании кода, поскольку он не включает в себя слишком много технических деталей.
Даже разработчики, которые плохо знакомы с программированием и не имеют в нем опыта, найдут его удобным для начинающих. Это многословный язык, потому что чтение на питоне очень похоже на чтение на английском.
Язык не нуждается в фигурных скобках для определения блоков глубоко в технических деталях. Однако отступ является обязательным, что еще больше способствует удобочитаемости кода.
2. Большое сообщество
Сообщество Python может похвастаться множеством программистов, разработчиков, профессионалов и студентов на одной платформе, которые помогают друг другу и извлекают из этого максимум пользы.
Эта функция делает Python одной из лучших платформ для разработчиков, поскольку они могут обращаться за помощью к опытным и знающим разработчикам.
3. Гибкость и расширяемость
Python чрезвычайно гибок и может быть расширен на другие языки. Разработчики могут писать код на C и C++ и создавать новые функции на языке с динамической типизацией.
4. Обширные библиотеки
Python имеет обширный набор библиотек и содержит код для различных целей, таких как создание документации, регулярные выражения, веб-браузеры, модульное тестирование, CGI, базы данных, работа с изображениями и т. д. Следовательно, это устраняет необходимость писать полный код вручную.
5. Встраиваемый
Python является расширяемым, и большую часть его кода можно даже написать на других языках, таких как C++. Это позволяет нам добавлять возможности сценариев в наш код на другом языке.
Читайте также: Python для кибербезопасности: почему он лучше в 2022 году?
6. Высокая масштабируемость
Python масштабируем, и на рынке представлено множество приложений, доказывающих это. Instagram и Pinterest — два самых популярных приложения, которые успешно получают миллионы запросов пользователей.
Instagram, Pinterest и Facebook — одни из самых популярных приложений в повседневном использовании, которые превосходят мощь Python.
7. Возможности Интернета вещей
Поскольку Python лежит в основе новых платформ, таких как Raspberry Pi, будущее для Интернета вещей выглядит светлым.
Python — это способ связать язык с реальным миром. Благодаря Python и Raspberry Pi у IoT большое будущее. Raspberry — популярное устройство, используемое для интеграции технологий IoT в реальные приложения.
8. Машинное обучение
Python — отличный выбор, когда вашему бизнесу требуется интеграция веб-проектов с алгоритмами машинного обучения. Веб-проекты, которым требуется Python, используют его, потому что он предоставляет богатые библиотеки, облегчающие разработчикам работу с данными.
Читайте также: Python для бизнес-аналитики — новая эра революции
9. Переносимость
Python является переносимым, что означает, что его можно запускать на любой другой платформе. Здесь вам нужно написать код только один раз, и вы можете запустить его где угодно. Это называется WORA (Write Once Run Anywhere). Это облегчает разработчикам работу с Python, поскольку им не нужно вносить в него изменения, если они хотят запустить его на другой платформе.
Минусы Python
Хотя Python является универсальным языком и предлагает множество преимуществ, он также имеет ряд преимуществ. Взгляните на некоторые недостатки Python.
1. Проблемы с дизайном
Разработчикам Python иногда приходится иметь дело со сложными проектами. Поэтому высокоэффективным и опытным разработчикам отдается предпочтение перед новичками.
2. Медленнее, чем компилируемые языки
Python работает медленно по сравнению с другими некомпилируемыми языками, поскольку требует больших вычислительных мощностей. Итак, это то, на что вам нужно обратить внимание, прежде чем выбрать Python.
3. Безопасность
Python не на 100% безопасен. Вам необходимо предпринять необходимые шаги для обеспечения безопасности кода. Однако правильное тестирование QA может решить эту проблему.
4. Рабочая среда
Перед началом работы с Python необходимо настроить рабочую среду. При настройке среды может возникнуть множество проблем, влияющих на опыт программирования новичков.
Итак, лучше использовать Python IDE и настроить среду с помощью официальных руководств.
5. Потребление памяти Python и сборка мусора
Язык Python характеризуется высоким потреблением памяти, и в ходе проекта необходимо тщательно контролировать высокое потребление памяти. Он использует подсчет ссылок при сборке мусора, что часто приводит к потенциальным потерям памяти.
6. Python динамически типизирован
Разработчики, работающие над проектами по науке о данных и машинному обучению, предпочитают язык со статической типизацией языку с динамической типизацией. Причина в том, что статически типизированный язык потенциально минимизирует множество ошибок и багов в системе.
7. Многопоточность в Python
Многопоточность в Python не совсем настоящая многопоточность из-за его глобальной блокировки интерпретатора (GIL). В модели многопоточности в Python нет потоков, которые выполняются одновременно. Здесь один поток может одновременно удерживать GIL, что явно подразумевает, что это не точная многопоточность.
Разработчикам Python необходимо использовать другую реализацию Python, такую как Jython, IronPython, PyPy или расширение C, для достижения настоящей многопоточности.
Читайте также : PHP против Python против Ruby
Заключительные мысли
Как и любой другой язык программирования, Python также имеет смешанный набор преимуществ и недостатков. Однако, если вы посмотрите на плюсы Python, он весит больше на весах по сравнению с его недостатками. Вам решать, насколько хорошо вы проанализируете требования своего проекта, прежде чем выбрать Python в качестве предпочитаемого языка программирования.
Если вы хотите разработать какое-либо приложение с использованием Python, свяжитесь с ведущей компанией-разработчиком Python , которая предоставит вам безопасные, масштабируемые и многофункциональные мобильные приложения для различных бизнес-вертикалей.
Часто задаваемые вопросы
Q1. Чем Python лучше других языков программирования?
Python выделяется среди языков программирования по следующим причинам:
Python — это бесплатный язык с открытым исходным кодом. Разработчикам не нужно покупать подписки. Кроме того, все компьютеры и ноутбуки совместимы с Python, так как язык не требует специальной платформы.
Python не требует большого количества кода. Его синтаксис прост, а логика, которая требует 7 строк на языке C++, может быть записана в 3 строки на Python. Меньше кода, меньше места, меньше времени! Что еще может понадобиться кодеру?
Любой бизнес может себе это позволить. Компании, которые хотят начать свою деятельность и ищут экономичные способы, найдут этот язык с открытым исходным кодом полезным.
Это популярный язык. Он имеет все возможности Java и C++. И в довершение всего, его легко редактировать, оптимизировать и переделывать.
Q2. Какой язык лучше, Python или Java?
Споры о том, какой язык программирования лучше (Java или Python), не утихают с тех пор, как эти языки появились впервые. Однако сегодня большинство согласны с тем, что есть место для обоих языков.
Хотя сегодня Java считается одним из самых популярных языков программирования, он не лишен недостатков. Однако, как язык сценариев, предназначенный для облегчения быстрой разработки приложений (RAD), Java может быть громоздким в работе.
С другой стороны, Python — это язык программирования общего назначения, который разработчики могут использовать для создания чего угодно, от простых сценариев до полноценных приложений. Это также один из самых известных языков программирования, используемых сегодня. Но хотя у Python есть много преимуществ, у него также есть свои недостатки.
Например, хотя Python — отличный язык для начинающих (благодаря своей простоте), его также может быть сложно освоить.
Q3. Каковы недостатки Python?
Недостатки Python:
Это язык с динамической типизацией
Python не подходит для сложных проектов.
Это не так быстро, как другие стандартные компилируемые языки.
Не обеспечивает 100% безопасность.
Python страдает от большого потребления памяти.

Руководство программиста по Python: преимущества и недостатки | Linode
&nbsPresults match&nbsp
&nbspresults
Нет результатов
Фильтры
Фильтры ( )
title»/>
Все
0, ‘текст-белый’: checkbox.checked, ‘текст-серый-400’: !checkbox.checked && checkbox.count === 0 }» style=letter-spacing:.07px x-text=checkbox.title>
Добавить теги
Все
0, ‘текст-белый’: checkbox.checked, ‘текст-серый-400’: !checkbox.checked && checkbox.count === 0 }» style=letter-spacing:.07px x-text=checkbox.title>
Обновлено Четверг, 9 марта 2023 г. , Джефф Новотны
Traducciones al Español
Estamos traduciendo nuestros guías y tutoriales al Español. Эс posible que usted esté viendo una traducción generada автоматический. Estamos trabajando con traductores profesionales пункт verificar лас traducciones де нуэстро ситио сети. Эсте проект es un trabajo en curso.
Создать учетную запись Linode чтобы попробовать это руководство с кредитом в долларах США.
Этот кредит будет применяться к любым действительным услугам, использованным во время вашего первого дней.
В настоящее время Python является одним из самых популярных языков программирования в мире. Он достиг этого положения благодаря своим мощным функциям, гибкости и простоте использования. Это руководство объясняет плюсы и минусы Python и сравнивает его с другими языками. Также обсуждаются ситуации, когда Python является одной из лучших альтернатив.
Что такое Python?
История Python
Python — это язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом. Гвидо ван Россум разработал Python на основе несуществующего языка программирования ABC и назвал его в честь комедийной труппы Monty Python. Python был разработан, чтобы быть простым, читабельным и легко расширяемым за счет использования модулей. Первая версия Python была выпущена в 1991, а в 2000 году последовал более полнофункциональный Python 2.0. С тех пор оба выпуска были прекращены.
Python 3.0 был представлен в 2008 г., но не совместим с более ранними выпусками. Несмотря на то, что Python включал утилиту обновления 2to3 , это решение вызвало большие споры и создало серьезные проблемы для пользователей. Поскольку переход был таким трудным, вряд ли будет выпущена версия 4 Python. Вместо этого каждый год планируются новые второстепенные выпуски. Python Software Foundation в настоящее время занимается администрированием Python и продолжает работать над новыми функциями и постоянными улучшениями производительности.
Популярность Python продолжает расти, и теперь он входит в пятерку лучших языков. Он широко используется в науке о данных, машинном обучении, искусственном интеллекте, а также в серверных и веб-приложениях. Многие веб-разработчики используют Python вместе с внешними фреймворками, включая Django и Flask, или сторонними библиотеками. Эти фреймворки включают в себя готовые к использованию компоненты и особенно полезны для веб-разработки.
Основные характеристики Python
Python использует многие из тех же концепций, команд и управляющих структур, что и другие традиционные языки программирования. Но во многих отношениях он отличается, и его можно почти считать новой парадигмой программирования. Python способствует гибкости и четкому дизайну кода, а код, соответствующий его принципам, называется «Pythonic». Вот некоторые из основных характеристик Python.
Python — это язык высокого уровня : Языки высокого уровня более удобочитаемы. Они используют осмысленные имена переменных и имеют осмысленный синтаксис. Понимание базовой операционной системы не требуется. В этом отношении Python похож на другие языки программирования, включая JavaScript, Rust и C++, но еще более понятен и разборчив. На противоположном конце спектра находится язык ассемблера. Ассемблерный код относится к адресам памяти и использует инструкции машинного языка.
Python поддерживает объектно-ориентированное программирование (ООП) : Python — это язык ООП с поддержкой классов, методов, наследования и инкапсуляции. В отличие от Java, Python не навязывает модель ООП, а принципы объектно-ориентированного проектирования строго необязательны. Так что можно использовать Python строго в императивном/процедурном режиме для коротких программ и простых утилит. Теперь Python включает в себя некоторые функции из парадигмы функционального программирования, но он не считается настоящим языком функционального программирования.
Python является языком общего назначения : Языки предметной области предназначены для одной конкретной цели. Например, SQL используется только для связи с системами реляционных баз данных. Однако Python является языком общего назначения и имеет широкий спектр приложений.
Python — это интерпретируемый язык : В отличие от многих языков, разработчикам не нужно компилировать Python в ассемблерный или машинный код. Когда разработчик завершает программу, он может сразу запустить ее без промежуточных шагов. Интерпретатор Python расшифровывает каждую строку во время выполнения и выполняет ее. Это отличается от таких языков, как C/C++, которые должны быть предварительно скомпилированы. В Python есть стадия компиляции, но она происходит во время выполнения и скрыта от пользователя. Python компилирует программу до низкого уровня байт-код для виртуальной машины Python (PVM) для интерпретации и выполнения.
Python имеет динамическую типизацию : переменным не нужно присваивать тип, например «целочисленный», при первом использовании. Python определяет тип переменной во время выполнения. Python использует технику, известную как «утиная типизация». Он присваивает тип переменной в зависимости от ее значения и того, как она используется. Python позволяет переменной изменять тип динамически в течение всей программы.
Программы Python не зависят от платформы : Поскольку программы Python интерпретируются, их можно портировать на любую платформу. Только виртуальная машина Python зависит от платформы. Он переводит код Python в допустимый машинный код для платформы, на которой он работает.
Плюсы и минусы Python
Python — очень своеобразный язык, который имеет как плюсы, так и минусы. Это отлично подходит для определенных ситуаций и не так хорошо для других. В этом разделе освещаются как преимущества, так и недостатки Python.
Преимущества Python
Python стал широко использоваться и пользоваться популярностью благодаря целому ряду положительных качеств. Вот некоторые из преимуществ Python.
Простота использования : Python имеет простой, лаконичный и понятный синтаксис. Программа на Python очень похожа на обычный английский язык и легко читается. Это упрощает чтение и отладку программ Python. Структуры управления Python интуитивно понятны и просты в использовании. Кроме того, Python динамически типизируется, поэтому нет необходимости объявлять тип каждой переменной. По этим причинам Python является одним из самых эффективных и продуктивных языков.
Мягкая кривая обучения : Python — один из самых простых языков для изучения и хороший вариант для тех, кто учится программировать. Программисты, переходящие на Python с таких языков, как C или Java, могут быстро достичь максимальной эффективности. Пакет Python содержит полезную интегрированную среду разработки и обучения (IDLE).
Универсальность : Python — это гибкий язык общего назначения, который полностью поддерживает как процедурное, так и объектно-ориентированное программирование. Благодаря встроенным и сторонним пакетам подходит для широкого круга задач. Он доминирует в областях науки о данных и машинного обучения. Он также широко используется для серверной веб-разработки и Интернет вещей (IoT). Даже если это не лучший выбор для конкретной задачи, обычно он все же является жизнеспособным вариантом. Кроме того, код Python можно встраивать в проекты, написанные на других языках, таких как C++, а код с других языков можно встраивать в Python.
Эффективен для быстрой разработки : Поскольку Python прост в использовании и не требует компиляции, разработка программ занимает меньше времени. Программы на Python обычно намного короче, чем аналогичные программы на других языках. Это отличный выбор для быстрого создания прототипов в среде быстрой разработки программного обеспечения.
Настоящая переносимость : Огромное преимущество Python в том, что его можно написать один раз и запустить где угодно. Python не нужно компилировать заранее, поэтому пользователи запускают настоящую программу Python, а не исполняемый файл Python. Программа не компилируется до тех пор, пока не будет запущена с использованием PVM для конкретной платформы. Это означает, что любая программа Python потенциально может работать в любой системе, поддерживающей Python.
Нет процесса компиляции : Python является интерпретируемым языком, и программы автоматически компилируются во время выполнения. Программу можно запустить, как только она будет написана. Нет отдельного компилятора, трудоемкого шага компиляции и непрозрачных ошибок компилятора. Программы на Python легко писать, отлаживать и постепенно изменять.
Автоматическое выделение памяти : Python не имеет указателей, и разработчикам не нужно выделять свободное место в памяти. Python автоматически выделяет память, а сборщик мусора перерабатывает память из отброшенных объектов. Это означает, что разработчикам не нужно беспокоиться о средствах записи, утечках памяти, недопустимых ссылках указателей или размере каждого объекта.
Обширные встроенные объекты и библиотеки : Python имеет большое количество встроенных составных объектов, включая списки, наборы и похожие на записи словари. Каждый из этих объектов предоставляет набор методов, упрощающих обработку. Кроме того, Python имеет обширную библиотеку, содержащую десятки тысяч функций. Эти пакеты можно использовать для сетевой связи, веб-интеграции, обработки данных и взаимодействия с оборудованием. Это значительно ускоряет написание программ, потому что многие необходимые подпрограммы уже написаны.
Доступность сторонних библиотек : В дополнение к обширной встроенной библиотеке Python разработчики могут получить доступ ко многим бесплатным внешним библиотекам. Эти сторонние библиотеки легко импортировать и устанавливать с помощью менеджера пакетов Python pip . Пакеты можно загрузить из репозитория Python Package Index (PyPI). PyPI также позволяет разработчикам публиковать свои собственные пакеты.
Открытый исходный код и бесплатное использование : все выпуски Python доступны бесплатно по лицензии с открытым исходным кодом. Python можно даже модифицировать и распространять бесплатно. Это значительно снижает затраты на разработку. Дополнительные сведения о лицензировании Python см. на сайте документации Python.
Большая база пользователей : Python имеет большое, активное и увлеченное сообщество пользователей. Легко находить учебные материалы и другие ресурсы, задавать вопросы, искать работу, нанимать дополнительных разработчиков и знакомиться с другими программистами Python.
Недостатки Python
Несмотря на множество преимуществ, Python также имеет несколько заметных недостатков. Вот некоторые из недостатков Python.
Не очень быстро : Python намного медленнее, чем более эффективные языки, такие как C и Java. Python интерпретируется и имеет динамические типы, поэтому у компилятора времени выполнения есть много работы. Он должен постоянно проверять тип каждой переменной. Это означает, что Python — не лучший выбор для сценариев, где важна скорость.
Интенсивное использование памяти : Python не оптимизирован для уменьшения объема памяти. Он может использовать в десять раз больше оперативной памяти, чем программа, написанная на более экономном языке. Однако это отчасти компромисс в обмен на гибкость и простоту использования. Кроме того, сборщик мусора Python не может сразу собрать все выброшенные ресурсы, что уменьшает объем доступной памяти. Python — не лучший выбор для сред с ограниченным объемом памяти.
Труднее избежать ошибок времени выполнения : Python не компилируется до времени выполнения и имеет динамический тип. Поэтому многие проблемы, которые в противном случае были бы обнаружены компилятором, не появляются до тех пор, пока программа не запустится. Это может включать что-то простое, например, синтаксическую ошибку, но может включать и такие проблемы, как попытка сложить вместе целое число и строку.
Небольшая популярность в мобильных и настольных приложениях : Поскольку Python несколько медленный и использует много памяти, он не добился успеха в мобильном пространстве. Есть несколько инструментов разработки Python для мобильных приложений, но они более ограничены, чем фреймворки для других языков. В клиентских десктопах ситуация немного лучше, но Python по-прежнему не слишком популярен для фронтенд-приложений.
Не оптимизирован для доступа к базе данных : Работать с базами данных в Python сложнее, чем в некоторых других приложениях. Python не имеет мощного, высококачественного и простого в использовании интерфейса, такого как Java Database Connectivity (JDBC). Его все еще можно использовать, если чтение и запись базы данных относительно просты. Но это не лучший выбор для приложений, которые имеют сложные взаимодействия с большой корпоративной базой данных.
Нет поддержки многопоточности : Из-за своей архитектуры Python не поддерживает многопоточность. Вместо этого он использует многопроцессорность, когда каждый «поток» выполняется в отдельном процессе Python. Это зависит от надзора операционной системы за планированием и балансировкой процессов и может не дать одинаково хороших результатов.
Склонность к чрезмерному или неправильному использованию : Простота Python — одна из его сильных сторон, но в некоторых ситуациях это может оказаться неожиданной слабостью. Поскольку его так легко использовать, его часто неправильно используют для задач, где он не является одной из лучших альтернатив. Python отлично подходит для быстрой разработки и создания прототипов, но это может побудить организации игнорировать надлежащие принципы разработки программного обеспечения.
Стоит ли вам изучать Python?
Прочитав о плюсах и минусах Python, вы все еще можете сомневаться, стоит ли его изучать. С одной стороны, всегда есть преимущества в изучении нового языка. Но есть как минимум дюжина других популярных языков, так что есть и альтернативные издержки.
Тем не менее, в некоторых ситуациях Python является правильным выбором. Есть преимущества в изучении Python, если применимо любое из следующих утверждений.
Вы используете Agile Development : Python прост и лаконичен, и его можно использовать для быстрой проверки концепции или пробного прототипа. Обширная библиотека Python сокращает количество вспомогательных функций, которые необходимо написать. В Python легко быть быстрым и продуктивным.
Вы работаете в области науки о данных или искусственного интеллекта : Python особенно силен в областях науки о данных и машинного обучения. Для этих областей доступно множество внешних библиотек и обширная пользовательская база. Для машинного обучения или обработки естественного языка можно использовать TensorFlow и PyTorch. NumPy и SciPy часто используются для науки о данных или научных вычислений.
Вам требуются портативные инструменты : Python — разумный выбор для многоплатформенных утилит. Python доступен для Linux, Windows, MacOS и других популярных платформ. Он компилируется во время выполнения, поэтому программа может работать где угодно в интерпретаторе, оптимизированном для базовой операционной системы.
Вам требуются сценарии автоматизации тестирования или DevOps : Python отлично подходит для написания сценариев, поскольку его очень легко и быстро писать, изменять и отлаживать. Скорость и использование памяти, как правило, не имеют большого значения в среде QA, поэтому реальных недостатков нет. В Python есть встроенная тестовая библиотека PyUnit. PyUnit легко интегрируется с большинством тестовых фреймворков, включая 9.0359 тест . Что касается DevOps, Python составляет основу многих программ управления конфигурацией.
Вам требуется серверная часть для веб-приложений : Наряду с популярными фреймворками Flask или Django, Python может предоставить серверный движок для веб-приложений. Фреймворки предоставляют библиотеки и шаблоны для большинства задач веб-дизайна.
Вам нужен бесплатный язык с открытым исходным кодом : Python можно бесплатно загрузить, использовать и изменять в соответствии с универсальной лицензией с открытым исходным кодом. Python снижает затраты на разработку и упрощает обновление до новых версий.
Вы хотите интересный и легкий для изучения язык : Python имеет простой и понятный синтаксис. Это отличный выбор для начинающих, которые учатся программировать. Это также выгодно для профессионалов, которые хотят погрузиться в разработку, не беспокоясь о суетливых деталях программирования. Обширные библиотеки Python позволяют разработчикам решать проблемы на высоком уровне без написания сложных подпрограмм низкого уровня.
Вам нужно большое сообщество разработчиков : Python — один из самых популярных языков общего назначения. Он универсален и используется в самых разных областях, поэтому компании всегда ищут разработчиков. Google, Facebook, Microsoft, Spotify, Instagram и Uber используют Python по крайней мере для некоторых приложений. Python также является популярным языком разработки в стартапах.
Начать пользоваться Python очень просто. Хорошим местом для начала является Руководство для начинающих по Python. Python Wiki также содержит список руководств и ресурсов для начинающих или опытных программистов.
Чтобы запустить Python в Ubuntu или другом дистрибутиве Linux, используйте команду python3 . Python обычно уже установлен в большинстве систем Linux. Чтобы загрузить Python для других платформ, см. страницу загрузки Python. Дополнительные сведения об использовании Python в системе Linode см. в руководстве Linode по Python.
Альтернативы Python
В ситуациях, когда Python не лучший выбор, рассмотрите следующие варианты.
C/C++ : эти два языка являются хорошим выбором, когда важны скорость, производительность и малое использование памяти. Они статически типизированы и требуют предварительной компиляции, поэтому они генерируют меньше ошибок во время выполнения. Они часто используются в разработке игр и встроенных систем. К сожалению, они считаются сложными языками для изучения.
JavaScript : Как и Python, JavaScript является интерпретируемым языком с динамической типизацией. Однако это наиболее распространенный язык для интерактивных веб-страниц. JavaScript работает на стороне клиента и беспрепятственно взаимодействует с компонентами HTML и CSS. Его можно использовать вместе с Node.js для полной веб-разработки. Python обычно не используется во внешнем интерфейсе, поэтому он не является хорошей альтернативой полному стеку.
R : R является альтернативой Python для обработки данных. Однако он больше ориентирован на статистический анализ. R особенно хорош для визуализации данных, но он сложнее и труднее в освоении. Python — это более простой и быстрый вариант для данных общего назначения и численного анализа, который обладает лучшими возможностями машинного обучения.
Обзор плюсов и минусов Python
В этом руководстве обсуждаются плюсы и минусы Python, который в одних ситуациях более эффективен, чем в других. Python — интерпретируемый язык программирования со статической типизацией, допускающий как объектно-ориентированное, так и процедурное программирование. Некоторые из основных преимуществ Python включают простоту использования, лаконичный и понятный синтаксис и обширные библиотеки. Другими преимуществами Python являются его мобильность, универсальность, большая пользовательская база и бесплатная лицензия с открытым исходным кодом.
Некоторые из недостатков Python включают его медленную скорость и интенсивное использование памяти. В нем также отсутствует поддержка мобильных сред, доступа к базам данных и многопоточности. Тем не менее, это хороший выбор для быстрого прототипирования, и он широко используется в науке о данных, машинном обучении и веб-разработке на стороне сервера. Дополнительные сведения о Python см. на официальном сайте Python.
Вы можете обратиться к следующим ресурсам для получения дополнительной информации на эту тему. Хотя они предоставляются в надежде, что они будут полезно, обратите внимание, что мы не можем ручаться за точность или своевременность материалы внешнего размещения.
Python.org web site
Python documentation
Python Package Index (PyPI) repository
Python Beginner Guide
Python downloads page
Django
Flask
TensorFlow
PyTorch
NumPy
SciPy
Сайт лицензирования Python
Эта страница была первоначально опубликована на Среда, 23 марта 2022 г.
Присоединяйтесь к беседе.