دریابید که چه چیزی پایتون را به یک نیروگاه همه کاره برای توسعه نرم‌افزار مدرن تبدیل می‌کند – از علم داده گرفته تا یادگیری ماشین، اتوماسیون سیستم‌ها، توسعه وب و API و موارد دیگر.
- مزایای کلیدی پایتون
- Python برای چه چیزی استفاده می شود؟
- آنچه پایتون به خوبی انجام نمی دهد
- چگونه پایتون برنامه نویسی را ساده می کند
- Python 2 در مقابل Python 3
- ابزارها و کتابخانه‌های پایتون
- مزاحمات پایتون
- آیا پایتون واقعا آنقدر کند است؟
ممکن است برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزاری که امروزه کار می‌کنند عجیب به نظر برسد، اما زبان برنامه‌نویسی پایتون زمانی به عنوان یک پرکننده شکاف در نظر گرفته می‌شد، راهی برای نوشتن اسکریپت‌هایی که “کارهای خسته کننده را خودکار کنید” (به قول یکی از کتاب های معروف یادگیری پایتون) یا نمونه سازی سریع برنامه هایی که در زبان های دیگر پیاده سازی می شوند.
Python از آن زمان از چنین آغاز فروتنی بیرون آمده است و اکنون شهروند درجه یک در توسعه نرم افزار مدرن، مدیریت زیرساخت و تجزیه و تحلیل داده ها است. این زبان دیگر به عنوان یک زبان کاربردی اتاق پشتی دیده نمی‌شود، بلکه نیروی اصلی در ایجاد برنامه‌های کاربردی وب و مدیریت سیستم‌ها، و محرک اصلی انفجار در علم داده، یادگیری ماشینی، و به طور فزاینده ای، هوش مصنوعی مولد.
مزایای کلیدی پایتون
برخی از مزایای کلیدی باعث موفقیت پایتون با مبتدیان و برنامه نویسان خبره می شود، بنابراین اجازه دهید با یک مرور کلی شروع کنیم.
آموزش و استفاده از پایتون آسان است
پایتون تعداد نسبتاً کمی از ویژگی ها را در بر می گیرد، بنابراین برای تولید اولین برنامه های شما به سرمایه گذاری نسبتاً کمی در زمان و تلاش نیاز دارد. سینتکس پایتون طوری طراحی شده است که خوانا و ساده باشد. این سادگی آن را به یک زبان آموزشی ایده آل تبدیل می کند که تازه واردان می توانند به سرعت آن را دریافت کنند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان می‌توانند به جای نگرانی در مورد پیچیدگی‌های نحوی یا رمزگشایی کدهای قدیمی، زمان بیشتری را صرف فکر کردن درباره مشکلی کنند که سعی در حل آن دارند.
Python به طور گسترده پذیرفته شده و پشتیبانی می شود
پایتون هم محبوب است و هم به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد، زیرا در نظرسنجی هایی مانند شاخص Tiobe و گواهی تعداد زیادی از پروژه های GitHub با استفاده از Python. پایتون بر روی هر سیستم عامل و پلتفرم اصلی و اکثر موارد جزئی نیز اجرا می شود. بسیاری از کتابخانه‌های اصلی و سرویس‌های مبتنی بر API دارای اتصالات یا بسته‌بندی‌های پایتون هستند، بنابراین پایتون آزادانه با آنها ارتباط برقرار می‌کند.
پایتون یک زبان اسباب بازی نیست
اگرچه اسکریپت‌نویسی و اتوماسیون بخش بزرگی از موارد استفاده پایتون را پوشش می‌دهد (در ادامه بیشتر در مورد آن توضیح خواهیم داد)، پایتون همچنین برای ساخت نرم‌افزار با کیفیت حرفه‌ای، هم به عنوان برنامه‌های کاربردی مستقل و هم به عنوان سرویس‌های وب، استفاده می‌شود. ممکن است پایتون سریعترین زبان نباشد، اما آنچه از نظر سرعت کم است، تطبیق پذیری آن را جبران می کند. همچنین تلاش‌های عمده‌ای در حال انجام است تا پایتون سریع‌تر شود.
پایتون به حرکت خود ادامه می دهد
هر ویرایش زبان پایتون ویژگی‌های مفید جدیدی را برای همگام شدن با شیوه‌های توسعه نرم‌افزار مدرن اضافه می‌کند. به عنوان مثال، عملیات ناهمزمان و کوروتین ها اکنون بخش های استاندارد زبان هستند و نوشتن برنامه های کاربردی پایتون را که قادر به پردازش همزمان هستند، آسان تر می کنند. نکات تایپ به ابزارهای linting اجازه می دهد تا منطق برنامه را تجزیه و تحلیل کنند و پیچیدگی ناشی از یک زبان پویا را کاهش دهند. و زمان اجرا CPython، پیاده‌سازی پیش‌فرض پایتون، به‌طور تدریجی در حال طراحی مجدد است تا امکان اجرای سریع‌تر و موازی‌سازی بهتر را فراهم کند.
پایتون برای چه چیزی استفاده می شود؟
اصلی ترین مورد استفاده پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی و اتوماسیون است. پایتون فقط جایگزینی برای اسکریپت های پوسته یا فایل های دسته ای نیست. همچنین برای خودکار کردن تعامل با مرورگرهای وب و رابط کاربری گرافیکی برنامه، یا برای انجام تهیه و پیکربندی سیستم در ابزارهایی مانند Ansible و نمک. اما اسکریپت نویسی و اتوماسیون فقط نوک کوه یخ را با پایتون نشان می دهد.
برنامه نویسی کاربردی عمومی
می‌توانید برنامه‌های رابط کاربری گرافیکی خط فرمان و کراس پلتفرم را با پایتون ایجاد کنید و آنها را به‌عنوان فایل‌های اجرایی مستقل اجرا کنید. پایتون توانایی بومی برای تولید باینری مستقل از یک اسکریپت را ندارد، اما می‌توانید از بسته‌های شخص ثالث مانند PyInstaller و Nuitka برای این منظور استفاده کنید.
علوم داده و یادگیری ماشین
تحلیل پیچیده داده‌ها به یکی از سریعترین حوزه‌های فناوری اطلاعات و یکی از موارد استفاده ستاره پایتون تبدیل شده است. اکثریت قریب به اتفاق کتابخانه‌هایی که برای علم داده یا یادگیری ماشین استفاده می‌شوند دارای رابط‌های پایتون هستند که این زبان را به محبوب‌ترین رابط دستوری سطح بالا برای کتابخانه‌های یادگیری ماشین و سایر الگوریتم‌های عددی تبدیل می‌کند.
خدمات وب و RESTful API
کتابخانه‌های بومی پایتون و چارچوب‌های وب شخص ثالث راه‌های سریع و راحت را برای ایجاد همه چیز از APIهای REST ساده در چند خط کد گرفته تا سایت‌های کامل و مبتنی بر داده ارائه می‌دهند. آخرین نسخه‌های پایتون پشتیبانی قوی از عملیات ناهمزمان دارند و به سایت‌ها اجازه می‌دهند ده‌ها هزار درخواست در ثانیه را با حق رسیدگی کنند. کتابخانه ها.
متابرنامه‌نویسی و تولید کد
در پایتون، همه چیز در زبان یک شی است، از جمله ماژول‌های پایتون و خود کتابخانه‌ها. این به Python اجازه می دهد تا به عنوان یک تولید کننده کد بسیار کارآمد کار کند و امکان نوشتن برنامه هایی را فراهم می کند که عملکردهای خود را دستکاری می کنند و از نوعی توسعه پذیری برخوردار هستند که در زبان های دیگر به سختی یا غیرممکن است.
Python همچنین می‌تواند برای راه‌اندازی سیستم‌های تولید کد، مانند LLVM، برای ایجاد کارآمد کد در زبان‌های دیگر استفاده شود.
نوشتن کد چسب
Python اغلب به‌عنوان «زبان چسب» توصیف می‌شود، به این معنی که می‌تواند به کدهای متفاوت (معمولاً کتابخانه‌هایی با رابط زبان C) اجازه همکاری دهد. استفاده از آن در علم داده و یادگیری ماشینی در همین راستا است، اما این تنها یک تجسم از ایده کلی است. اگر برنامه ها یا دامنه های برنامه ای دارید که نمی توانند مستقیماً با یکدیگر صحبت کنند، می توانید از Python برای اتصال آنها استفاده کنید.
چه چیزی پایتون به خوبی انجام نمی دهد
همچنین شایان ذکر است که انواع وظایفی که پایتون برای آنها نیست مناسب است.
Python یک زبان سطح بالا است، بنابراین برای برنامه نویسی در سطح سیستم مناسب نیست – درایورهای دستگاه یا هسته های سیستم عامل خارج از تصویر هستند.
همچنین برای موقعیت‌هایی که نیاز به باینری‌های مستقل cross-platform دارند، ایده‌آل نیست. شما می توانید یک برنامه پایتون مستقل برای ویندوز، macOS و لینوکس بسازید، اما نه به زیبایی یا ساده. ساختن برنامه‌های بومی موبایل در پایتون نیز آسان نیست، حداقل در مقایسه با زبان‌های دارای زنجیره ابزار بومی برای پلتفرم‌های تلفن همراه، مانند Swift یا Kotlin.
در نهایت، پایتون بهترین انتخاب نیست، زمانی که سرعت در هر جنبه ای از برنامه اولویت مطلق است. برای این کار، بهتر است از C/C++، Rust یا زبان دیگری با آن کالیبر استفاده کنید. با این حال، اغلب می‌توانید کتابخانه‌های نوشته شده به آن زبان‌ها را بپیچید تا پایتون را به سرعت در فاصله‌ای قابل توجه از آنها برسانید.
پست های مرتبط
پایتون چیست؟ برنامه نویسی قدرتمند و شهودی
پایتون چیست؟ برنامه نویسی قدرتمند و شهودی
پایتون چیست؟ برنامه نویسی قدرتمند و شهودی