Рубрики
Без рубрики

10 причин, по которым изучение Python все еще отличная идея

Эта статья была первоначально опубликована по адресу: https://www.blog.duomly.com/why-you-should-learn-python/ P… Tagged с помощью Python, программирования, новичков, мотивации.

Эта статья была первоначально опубликована по адресу: https://www.blog.duomly.com/why-you-should-learn-python/

Python является одним из самых популярных и широко используемых языков программирования сегодня. Он применяется начинающими и профессионалами, стартапами и крупными компаниями, академическими кругами и коммерческими организациями. Как общий и многоплатформенный язык программирования, он имеет множество приложений. Python и большинство вещей в ее экосистеме бесплатны и с открытым исходным кодом. Существует большое, преданное и дружелюбное сообщество разработчиков и преподавателей, которые поддерживают развитие Python и связанных библиотек и помогают людям изучать и освоить Python.

У Python хороший и элегантный синтаксис, который позволяет писать краткий и читаемый код. Процесс разработки, как правило, очень быстрый из -за языковых функций, большого количества полезных библиотек во многих областях, отличной поддержки сообщества, отличной поддержки для большинства основных средств интегрированной разработки и так далее.

В этой статье объясняются некоторые из факторов, которые делают Python таким популярным и привлекательным.

1. Python бесплатный и с открытым исходным кодом

Сам интерпретатор Python и большинство самых популярных сторонних библиотек бесплатны и с открытым исходным кодом. Python лицензирован по лицензии на очень разрешающую лицензию Python Software Foundation (PSF). Другое программное обеспечение обычно лицензируется по довольно допустимым лицензиям, таким как PSF (Bitarray), BSD 3-Clause (Numpy, Scipy, Pandas, Django, Flask, Ipython, Jupyter, Bokeh, Pytorch, Scikit-Learn), MIT (BeautifulSoup4, Flake8, PEP8, Pytorch, Scikit-Learn), MIT (BeautifulSoup4, Flake8, PEP8, Pytorch, Scikit-Learn), MIT (BeautifulSoup4, Flake8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP8, PEP , IP, Spyder), Apache 2.0 (Tensorflow, Elasticsearch, NLTK, Tornado), LGPL 3.0 (QT) и т. Д.

2. Python популярен, любим и хотел

Python – один из самых популярных языков в мире. Это также любит использовать языковые разработчики. В списке индексов TIOBE за август 2019 года Python – третий, после Java и C, и перед C ++ и C#. Согласно ежегодному опросу разработчиков Stack Overflow за 2019 год, Python находится под JavaScript (а также HTML/CSS и SQL). Согласно тому же опросу, это самый желанный язык программирования, а второй самый любимый, после Rust.

Сторонние библиотеки Python также очень популярны. Согласно упомянутому выше опросу, Пандас является четвертым самым любимым и 12 -м наиболее разыскиваемым среди всех структур, библиотек и инструментов. Джанго и Флеска являются одними из первых восьми самых любимых и самых разыскиваемых веб -фреймворков. Python удобен для начинающих, профессиональных программистов, а также для экспертов из других областей, таких как математики и некомпьютер-инженеры. Он широко используется стартапами, академическими кругами, а также крупными компаниями и платформами, такими как Google, Dropbox, Facebook, Instagram, Quora, Reddit, Spotify, Netflix, Uber, Pinterest, Mozilla, Intel и другие.

3. У Python есть дружелюбное и преданное сообщество

Многие люди работают над развитием Python и сторонних библиотек. Многие программисты пишут блоги, связанные с Python.

Если у вас есть проблема при программировании на Python, вероятно, это уже спрашивает и решается кем -то в этом большом сообществе. Просто найдите свою любимую поисковую систему, и есть вероятность, что вы найдете ответ на Stackoverflow или аналогичной платформе или в некоторых блог. Вы также можете передать свой вопрос Stackoverflow, и вы, вероятно, получите быстрый ответ.

Python все время меняется и становится более изощренным, быстрее и способен реагировать на проблемы сегодня и завтра. Предложения по улучшению Python (PEP) – это то, где объявляются предложения по улучшениям. Это важно для всех с долгосрочным участием в Python.

Наконец, существует ряд рекомендаций или основных ценностей, называемых дзеном Python, написанного Тимом Питерсом, который представляет руководящие принципы развития Python. Вы всегда можете получить его с импортом команды:

>>> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Эти принципы полезны при работе с Python, но вы можете найти некоторые из них, как правило, поучительны.

4. Python имеет элегантный и краткий синтаксис

Python разработан для чтения. Его синтаксис ближе к естественному языку или псевдокоду по сравнению с синтаксисом C-подобных языков. Он использует пробелы: Newline для окончания операторов (мы можем использовать полуколон, хотя он редко) и горизонтальные пространства или вкладки, чтобы отметить кодовый блок. Это пример оператора IF:

if x < 0:
    print('x is negative')
elif x >> 0:
   print('x is positive')
else:
   print('x is zero')
This is how the while loop looks like:
i = 0
while i < 10:
    print(i)
    i += 1
This is the for loop:
for i in range(10):
    print(i)

Это пример того, как Python обрабатывает исключения:

try:
    f(x, y)
except TypeError as e:
    print(e)
else:
    g(x, y)
finally:
    clean()

Существует много удобных кодовых конструкций, таких как тройной оператор IF-ELSE: если условие другое z.

5. Python многоплатформ

Python Interpreter работает над многими операционными системами. В большинстве случаев вы не собираетесь замечать различия между операционными системами при программировании на Python, за исключением путей файла. Есть, однако, некоторые тонкие различия. Многие сторонние библиотеки также хорошо работают на Linux, Windows и Mac OS.

6. Python поддерживает несколько парадигм программирования

Python-это многопарадигмский язык программирования. Он поддерживает несколько парадигм, таких как процедурные, объектно-ориентированные и функциональные. Он имеет встроенные функции пакета, которые облегчает функциональное программирование. Python также позволяет интуитивно смешивать парадигмы программирования. Вам нужно найти путь, который подходит вам лучше всего.

7. Python предлагает полезные встроенные библиотеки

Независимо от того, хотите ли вы выполнить модульные тесты, обеспечить возможности многопроцестрой, работать с регулярными выражениями, манипулировать датами и временем, генерировать псевдолупильные числа или выполнять некоторые математические или статистические расчеты, Python предлагает полезные встроенные библиотеки. И многое другое. Встроенные библиотеки Python хорошо проверены и надежны. Они открыты, так что вы можете пойти в GitHub и увидеть реализации.

8. Python имеет много сторонних пакетов

Хотя есть встроенные библиотеки, они не могут охватить все, что нужно программистам. Программисты Python разработали тонны бесплатных библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете получить. Вы можете найти многие из них через индекс пакета Python (PYPI), репозиторий программного обеспечения Python.

Python предоставляет установщик пакета по умолчанию под названием PIP. Вы можете использовать его для удобной загрузки, установки, обновления и удаления пакетов, управления виртуальными средами и так далее.

Анаконда-это сторонняя экосистема Python. Он предоставляет Python, менеджер пакетов под названием Conda, а также многие сторонние библиотеки, такие как Numpy, Scipy, Matplotlib, Flask и так далее. Conda можно использовать для загрузки, установки, обновления и удаления пакетов, а также для управления виртуальными средами. Он превосходит управление зависимостями между библиотеками. С помощью Anaconda вы также устанавливаете интегрированные среды разработки, такие как Spyder, Nopbybers и Jupyter Labs.

Numpy является фундаментальной библиотекой для эффективной массивы массивов. Это приносит отличный повышение производительности и еще более краткий код по сравнению с Pure Python. Scipy строится на вершине Numpy и содержит множество функций и классов для математики, статистики и научных вычислений. Pandas также полагается на Numpy и позволяет очень удобно обрабатывать маркированные одно- и двумерные наборы данных. Matplotlib и Bokeh отлично подходят для визуализации данных.

Scikit-learn является одним из основных пакетов машинного обучения в целом. Он поддерживает многие методы и алгоритмы. Он также построен на вершине Numpy. StatsModels – это библиотека для статистики достижений, а также может применяться для машинного обучения. Tensorflow, Theano, Pytorch, Kears и другие могут использоваться для нейронных сетей. BeautifulSoup используется для извлечения данных с веб -сайтов. NLTK (Toolkit Natural Language) является одним из самых популярных инструментов для обработки естественного языка.

Python имеет несколько структур для веб -разработки. Самый популярный – Джанго. Это комплексная структура, которая следует за подходом «батареи, включенные». Вы можете построить большое веб -приложение с множеством обычных функций очень быстро с Django. Колба – еще одна веб -фреймворк Python. Это микрофрамовая работа со многими внешними расширениями. Это легче для небольших приложений. Вы можете получить рабочее веб -приложение всего за несколько строк кода. Есть и другие рамки: пирамида, бутылка, Web2py, Cherrypy, Tornado и так далее.

Вы можете использовать TKINTER или PYQT для создания настольных приложений, Kivy для Android -приложений, а также многие другие библиотеки для всех видов заданий.

9. Python-это язык программирования общего назначения

Python полезен для различных приложений, таких как наука о данных и машинное обучение, веб -разработка, устройства Интернета вещей, разработку настольных и мобильных приложений, а также просто автоматизация повторяющихся задач. Это связано с простотой и гибкостью языка и интерпретатора. Кроме того, из-за существования большого количества сторонних библиотек с открытым исходным кодом.

10. Питон хорошо играет с другими

Python может быть медленным в некоторых ситуациях. Однако, если это так, есть вероятность, что вы найдете подходящую библиотеку, написанную в C или C ++, или, возможно, Fortran с оберткой Python, которая очень быстро.

Вы также можете создать процедуры Python в C. python, написанные в C и очень удобно для расширения с C (конечно, если вы знакомы с ним). Cython – это статический компилятор и язык программирования, который предлагает некоторые дополнительные функции для Pure Python. Он используется для написания быстрого кода в питоном стиле и объединить гибкость Python с силой C.

Вы также можете объединить Python с другими фреймворками и языками программирования, такими как .NET или Rust.

Вывод

В этой статье объясняются некоторые из наиболее важных факторов, которые делают Python таким полезным и популярным. Заинтересованы ли вы в науке о данных, машинном обучении, веб -разработке, настольных приложениях, мобильных приложениях, научными вычислениями или просто автоматизацией вещей, Python стоит рассмотреть.

Эта статья была первоначально опубликована по адресу: https://www.blog.duomly.com/why-you-should-learn-python/

Спасибо за чтение.

Эта статья была предоставлена нашим товарищем по команде Мирко.

Оригинал: “https://dev.to/duomly/10-reasons-why-learning-python-is-still-a-great-idea-5abh”