Python jest uważany za łatwy do nauczenia się i działa prawie wszędzie. Jest przydatny w wielu aplikacjach, w tym w edukacji, analizie danych i tworzeniu stron internetowych. Niektóre z największych firm na świecie polegają w dużej mierze na Pythonie, w tym Instagram i Google.
Jest to dynamiczny, obiektowy język programowania (OO), podobny do języków opartych na Microsoft .NET lub Java, jako uniwersalny substrat dla różnych rodzajów rozwoju oprogramowania. Zapewnia silne wsparcie dla integracji z kilkoma technologiami i wyższą produktywność programowania w całym cyklu rozwojowym. Jest szczególnie odpowiedni do dużych i złożonych projektów o zmieniających się wymaganiach.
Python jest także jednym z najszybciej rozwijających się języków programowania open source i jest wykorzystywany w aplikacjach o kluczowym znaczeniu dla największej giełdy na świecie. Stanowi także bazę dla różnych wysokiej klasy stron internetowych z publikacjami, działa na kilku milionach telefonów komórkowych i jest wykorzystywany w różnych branżach, takich jak kontrola ruchu lotniczego, animacja filmów pełnometrażowych i przemysł stoczniowy.
Zacznijmy od pozytywnej nuty i omówmy zalety tego płodnego języka programowania.
Zalety używania Pythona
# 1. Łatwość użycia i czytania
Większość programistów Pythona zgodziłaby się, że największą zaletą Pythona jest to, że łatwo go odebrać. Łatwość użytkowania i czytelność to coś więcej niż wygoda. Może to również przynieść korzyści użytkownikom Twojego programu. Łatwa użyteczność pomaga w jaśniejszym myśleniu podczas pisania programów oraz dla innych, którzy muszą ulepszyć lub utrzymać program.
Eksperci i początkujący mogą łatwo zrozumieć kod i dzięki temu językowi można szybko zwiększyć produktywność, ponieważ ma on mniej „dialektów” niż inne popularne języki, takie jak Perl. Ponieważ jego kod źródłowy przypomina pseudo kod, można go łatwo nauczyć. Gdy tylko zaczniesz się uczyć, możesz zacząć kodować skutecznie niemal natychmiast.
Ogólnie rzecz biorąc, napisanie programu w języku Python zajmuje mniej wysiłku niż przy użyciu innych języków, takich jak Java lub C ++. Jest to również dość popularne wśród środowisk akademickich, co skutkuje dużą pulą talentów. Jest uważany za bardzo produktywny sposób pisania kodu, a niektóre z nich wynikają z jego czytelności i prostej składni. Niektóre pochodzą z dobrze zaprojektowanych i bogatych wbudowanych funkcji i standardowej biblioteki oraz z kilku modułów i bibliotek open source innych firm.
Ponieważ jest łatwy do zrozumienia, jest również łatwy w utrzymaniu. Język jest również dynamicznie elastyczny i pisany, a kod nie jest tak szczegółowy, jak inne języki. Ale to dynamiczne pisanie na klawiaturze może również stanowić wadę, o której omówimy później.
# 2. Prosty i szybki
Społeczność Python oferuje szybkie i efektywne wsparcie dla użytkowników, a setki tysięcy programistów ciężko pracuje, aby znaleźć i naprawić błędy oraz opracować nowe łaty i ulepszenia języka. Zapewnia również szybką informację zwrotną na wiele sposobów. Po pierwsze, programiści mogą pomijać różne zadania, które należałoby wykonać w innych językach. Zmniejsza to czas i koszty każdego programu, a także wymaga konserwacji programu. Python pozwala również na szybką adaptację kodu. Język można nazwać gotowym do uruchomienia, wymagającym wykonania prostego kodu. Bawienie się i testowanie kodu staje się znacznie prostsze dzięki językowi, który oferuje również oddolny styl programowania, aby łatwo zbudować aplikację, testując kluczowe funkcje interpretera przed rozpoczęciem pisania kodu najwyższego poziomu.
Interpreter można łatwo rozszerzyć, dzięki czemu można osadzić kod C za pomocą prostego skompilowanego modułu rozszerzeń. Python motywuje również do ponownego użycia programu za pomocą pakietów i modułów. Wiele modułów jest już dostępnych ze standardową biblioteką, niezbędną do dystrybucji Pythona. Możesz dzielić funkcjonalność między różnymi programami, dzieląc je na kilka modułów.
Język może działać na wielu systemach, ale zachowuje podobny interfejs, a jego konstrukcja niewiele się zmienia w każdym systemie operacyjnym, ponieważ jest napisany w przenośnym ANSI C. Oznacza to, że możesz łatwo napisać Python na komputerze Mac, przetestować go na system Linux i załaduj na komputer z systemem Windows.
# 3. Użyteczność z IoT
Internet przedmiotów lub Internet Rzeczy otworzył ogromne możliwości, a Python może odegrać kluczową rolę w wykorzystaniu tych możliwości. Język staje się popularnym wyborem dla IoT, na którym bazują nowe platformy, takie jak Raspberry Pi. Dokumentacja Raspberry P stwierdza, że język jest łatwy w użyciu i zaawansowany.
# 4. Kodowanie asynchroniczne
Python okazał się całkiem skuteczny w pisaniu kodu asynchronicznego, który wykorzystuje pętlę pojedynczego zdarzenia do wykonywania pracy w małych jednostkach zamiast pisania zastosowań. Wynika to z faktu, że łatwiej jest pisać i utrzymywać bez mylących sporów badawczych, impasu lub innych problemów. Generatory te są bardzo przydatne do przeplatania kilku pętli przetwarzania.
# 5. Mniej ograniczone podejście do programowania
W porównaniu z Javą Python używa znacznie mniej ograniczonego podejścia do programowania opartego na wielu paradygmatach. Na przykład nie musisz tworzyć osobnej klasy OO do drukowania „Hello World” w Pythonie, ale musisz to zrobić w Javie. Python jest paradygmatem i obsługuje style programowania funkcjonalnego, proceduralnego i obiektowego. W Pythonie wszystko i wszystko może być przedmiotem. Możesz pisać aplikacje w tym języku, używając kilku paradygmatów programowania, i nadal możesz pisać wyraźny, przejrzysty i zrozumiały kod OO.
Polecane kursy
- Kurs HTML i HTML5
- Testowanie oprogramowania Kursy programowania
- Program na Drupal 7
- Kurs online na temat JQuery
# 6. Integracja aplikacji korporacyjnych
Python jest doskonałym wyborem dla języka programowania, który obejmuje Enterprise Application Integration (EAI). Ułatwia tworzenie usług tworzenia stron internetowych, wywołując komponenty CORBA lub COM i bezpośrednio wywołując zi do kodu Java, C ++ lub C. Zapewnia znaczące funkcje kontroli procesu i implementuje popularne internetowe formaty danych i protokoły, przetwarzając języki znaczników, takie jak XL, działa z tego samego kodu bajtowego w nowoczesnych systemach operacyjnych i może być osadzony jako język skryptowy.
# 7. Jego zastosowanie w tworzeniu stron internetowych
Python może być i jest szeroko stosowany do programowania stron internetowych, od zaawansowanych aplikacji sieciowych, przez proste skrypty CGI, po duże platformy, takie jak TurboGears i Django. Inne przykłady zastosowania Pythona w tworzeniu stron internetowych to platforma aplikacji Quixote, system zarządzania treścią Plone i serwer aplikacji Zope. Możesz łatwo stworzyć własne rozwiązanie w oparciu o łatwe w użyciu i rozbudowane standardowe biblioteki Pythona. Python zapewnia interfejsy dla większości baz danych, działa dobrze z innymi technologiami tworzenia stron internetowych i oferuje zaawansowane funkcje przetwarzania dokumentów i tekstu.
# 8. Jego zastosowanie w zastosowaniach naukowych i numerycznych
Możesz używać biblioteki obrazowania Pythona, a także zestawów narzędzi do wizualizacji 3D MayaVi i VTK, a także innych narzędzi, takich jak ScientificPython i Numeric Python, do opracowywania aplikacji numerycznych i naukowych. Wiele z tych aplikacji może być również obsługiwanych przez Enthought Python Distribution.
# 9. Skrypty aplikacji i testowanie oprogramowania
Silna integracja Pythona z Javą oraz C i C ++ sprawia, że jest bardzo przydatny w skryptach aplikacji. Został zaprojektowany od samego początku z możliwością osadzania i może być świetnym wyborem dla języka skryptowego do dostosowywania lub rozszerzania większych aplikacji. Dzięki silnym funkcjom przetwarzania tekstu i integracji można także używać Pythona do szeroko zakrojonych testów oprogramowania. W rzeczywistości Python ma nawet własną platformę testów jednostkowych. Python może być również używany do tworzenia wysokiej klasy aplikacji graficznych GUI. Możesz użyć otwartych technologii do wdrożenia aplikacji w większości systemów operacyjnych. Dostępna jest również obsługa innych frameworków GUI, takich jak Motif, X11, Delphi, Carbon i MFC.
# 10. Wykorzystanie Pythona w prototypowaniu i korzyści open source
Prototypowanie w Pythonie jest raczej łatwe i szybkie, co w kilku przypadkach skutkuje opracowaniem ostatecznego systemu. Ponieważ Python jest dość zwinny, możesz łatwo refaktoryzować kod w celu szybkiego opracowania od pierwszego prototypu do produktu końcowego. Ogromną zaletą jest także otwarta wersja Pythona. Jest dobrze zaprojektowany, skalowalny, przenośny, solidny i szybki ze względu na swój charakter. Jego składnia jest łatwa do odczytania i ma uporządkowane i dobrze rozwinięte zaawansowane funkcje językowe. Pod wieloma względami Python przewyższa funkcje i możliwości innych dostępnych na rynku porównywalnych rozwiązań.
Licencja open source Pythona pozwala także na nieograniczone modyfikowanie, redystrybucję oraz używanie języka i opartych na nim aplikacji. Dostępne jest pełne źródło i nie wiąże się to z żadnymi kosztami licencyjnymi, co jest ogromną oszczędnością kosztów. Wsparcie jest dostępne bezpłatnie za pośrednictwem zasobów internetowych.
# 11. Skrypty po stronie serwera
Python jest uważany za silny język skryptowy po stronie serwera. Jego kod przypomina pseudo kod jak inne języki skryptowe i prawie nie ma bogatej ani skomplikowanej składni. Został zbudowany, abyś mógł mniej skupić się na poleceniu, którego chcesz użyć, a zamiast tego skupić się na regułach biznesowych aplikacji.
# 12. Przenośność i interaktywność
Kolejną ogromną zaletą Pythona jest jego przenośność i interaktywność, dzięki czemu nauka jest znacznie łatwiejsza. Zapewnia dynamiczną semantykę i możliwości szybkiego prototypowania. Często jest uważany za język kleju, łączący różne istniejące elementy. Jest wysoce osadzalny w aplikacjach, nawet tych używających innych języków programowania. Umożliwia to naprawianie nowych modułów w Pythonie i rozszerzanie podstawowego słownictwa.
Wady używania Pythona
Jak możesz Python ma ogromne zalety. Ale ma też swój sprawiedliwy udział w limitach. Oto ich spojrzenie:
# 1. Prędkość
Szybkość lub jej brak może być poważnym problemem. Ponieważ jest to język interpretowany, Python może działać wolniej niż inne języki kompilowane. To jednak przywraca nam oddzielenie języka od środowiska wykonawczego. Niektóre testy porównawcze Pythona działają szybciej niż odpowiednik C lub innych języków kodowania. Niska szybkość wykonywania Pythona była w przeszłości krytykowana, ale w pewnym stopniu rozwiązano ją za pomocą zoptymalizowanych pakietów w ciągu ostatnich kilku lat. Mimo to, Python może być pod pewnymi względami wolniejszy od języków takich jak C ++ i C, a nowsze jak Go.
# 2. Brak komputerów przenośnych i przeglądarek
Python jest silny na platformach stacjonarnych i serwerowych, ale słaby na platformach mobilnych. Istnieje tylko kilka aplikacji na smartfony opracowanych przy użyciu Pythona, a język jest rzadko spotykany po stronie klienta aplikacji do tworzenia stron internetowych.
Język nie jest także obecny w przeglądarkach programistycznych. Głównym tego powodem jest trudność w zabezpieczeniu. Nadal brakuje dobrego, bezpiecznego piaskownicy dla języka, a niektórzy programiści uważają, że jest to trudne do niemożliwego dla standardowej implementacji, CPython.
# 3. Ograniczenia projektowe
Nawet najwięksi fani Pythona zgodziliby się na pewne ograniczenia projektowe w języku, ponieważ jest on dynamicznie pisany. Wymaga to więcej testów i błędów, aby pojawiały się tylko w czasie wykonywania. Globalna blokada interpretera języka oznacza, że tylko jeden wątek może uzyskać dostęp do wewnętrznych elementów Pythona w dowolnym momencie.
# 4. Dojrzałość i dostępność pakietu
Brakuje odpowiedników w Pythonie dla kilku zestawów narzędzi Matlab. Wiele z tych zestawów narzędzi, modułów i pakietów nie jest jeszcze rozwiniętych pod względem programistycznym, a ich obsługa i dokumentacja są słabo obsługiwane. Należy się tego spodziewać, biorąc pod uwagę, że Python jest w dużej mierze napędzany przez społeczność wolontariuszy, którzy mogą nie mieć czasu na dokumentowanie i wspieranie każdego modułu. Jeśli planujesz zdobyć moduł lub pakiet dla Pythona, zawsze dobrze jest sprawdzić, czy moduł jest aktywnie konserwowany przed opracowaniem zależnej od niego aplikacji. W przeciwnym razie będziesz musiał opracować własne łatki i obejścia tego kodu.
Krótko omówiliśmy wykorzystanie Pythona w pracach inżynieryjnych i naukowych. Wśród modułów do takiej pracy najważniejsze są Matplotlib, SciPy i NumPy. Podczas gdy matplotlib i NumPy są dobrze udokumentowane, SciPy może mieć niejasną lub brakującą dokumentację. Na przykład scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline służy do dodania podziału wygładzającego dla danych, ale dokumentacja nie wyjaśnia znaczenia współczynników zwracanych przez metodę. Może to być problematyczne, ponieważ metoda zwraca mniej niż oczekiwano współczynników.
# 5. Problemy w Matplotlib
Istnieją również pewne wyzwania w matplotlib, który jest całkiem sprawnym nieinteraktywnym pakietem do kreślenia. Po pierwsze, brak jest jednorodności interfejsów dla różnych metod i funkcji. Na przykład, gdy generujesz pole tekstowe za pomocą funkcji pyplot.annotate lub metody adnotacji obiektu axes, możesz użyć słowa kluczowego xycoords, aby określić, czy położenie tekstu jest określone jako współrzędne danych, współrzędne ułamkowe figury czy współrzędne ułamkowe osi . Ale tego słowa kluczowego brakuje w funkcji pyplot.text i tylko współrzędne danych mogą być użyte do określenia położenia tekstu, co na ogół nie jest tym, czego chcą programiści.
Polecane artykuły
Jak widać, pomimo popularności, jest to dalekie od ideału. Ma uczciwy udział w problemach, w tym związanych z projektem i wydajnością. Jeśli planujesz coś rozwinąć w Pythonie, musisz najpierw jasno określić jego zalety i ograniczenia.
- Funkcja Mobile Computing: najlepsze aplikacje i usługi (OS)
- Który jest najlepszy -HTML5 vs Flash
- Najbardziej niesamowite pytania i odpowiedzi podczas wywiadu w języku Python
- Kariera w Pythonie
- Rozpocznij pracę z Python i Django do tworzenia aplikacji internetowych
- Najlepsze i pomocne funkcje Python vs. Ruby Performance
- Drupal vs Joomla: jakie są funkcje
- Drupal 7 vs Drupal 8: Różnica