Язык программирования пайтон: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Знаете ли вы, что такое языки программирования Python? Python — один из самых популярных языков программирования общего назначения. Это один из самых быстрорастущих языков программирования в мире, которым пользуются инженеры-программисты, математики, аналитики данных, ученые, сетевые инженеры, студенты и бухгалтеры. Особенности, которые делают Python таким мощным языком:

• Это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня.Python называется интерпретируемым языком, поскольку его исходный код компилируется в байт-код, который затем интерпретируется. CPython обычно компилирует код Python в байт-код перед его интерпретацией.
• Он поддерживает динамическую типизацию и динамическую привязку. В таких языках, как Java, C и C ++, вы не можете инициализировать строку значение переменной int , и в таких случаях программа не будет компилироваться. Python не знает тип переменной до тех пор, пока код не будет выполнен.
• Python имеет простой синтаксис, который улучшает читаемость и снижает стоимость обслуживания кода.Код выглядит элегантно и просто.

 а = 2
б = 3
сумма = а + б
печать (сумма)
 

• Фреймворк Python имеет модули и пакеты, что облегчает повторное использование кода.
• Python имеет открытый исходный код или распространяется бесплатно. Вы можете скачать его бесплатно и использовать в своем приложении. Вы также можете читать и изменять исходный код.
• Нет компиляции кода — цикл редактирования-тестирования-отладки выполняется быстро, поэтому любой программист получает удовольствие.
• Поддерживает обработку исключений.Любой код подвержен ошибкам. Python генерирует исключения, которые можно обрабатывать, что позволяет избежать сбоев программ.
• Автоматическое управление памятью. Управление памятью в Python включает частную кучу (структуру данных, представляющую очередь), содержащую все объекты и структуры данных Python. По запросу диспетчер памяти Python выделяет пространство кучи для объектов Python и других внутренних буферов. Управление этой частной кучей обеспечивается внутренним менеджером памяти Python.

Вы можете начать изучение Python со списка бесплатных руководств по Python.

Приложения Python

С Python можно многое. Вот список приложений в современном мире:

Как веб-разработчик, у вас есть возможность выбирать из широкого спектра веб-фреймворков, используя Python в качестве языка программирования на стороне сервера. И Django, и Flask популярны среди программистов Python. Django — это полнофункциональная веб-платформа для Python для разработки сложных больших веб-приложений, тогда как Flask — это легкая и расширяемая веб-платформа Python для создания простых веб-приложений, поскольку она проста в изучении и больше основана на Python.Это хорошее начало для новичков.

Такие гиганты приложений, как Youtube, Spotify, Mozilla, Dropbox, Instagram, используют фреймворк Django.

В то время как Airbnb, Netflix, Uber, Samsung используют фреймворк Flask.

Поскольку Python — очень доступный язык, у вас есть много отличных библиотек, которые облегчают вашу работу. Большое количество существующих библиотек Python поможет вам сосредоточиться на более захватывающих вещах, чем изобретение колеса.Python также является отличным языком-оболочкой для работы с более эффективными реализациями алгоритмов C / C ++ и CUDA / cuDNN, поэтому существующие библиотеки машинного обучения и глубокого обучения эффективно работают на Python. Это также очень важно для работы в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Python имеет инструменты почти для всех аспектов научных вычислений. Bank of America использует Python для обработки финансовых данных, а Facebook использует библиотеку Python Pandas для анализа данных.

Хотя существует множество библиотек для анализа данных в Python, вот несколько, с которых можно начать:

• NumPy для научных вычислений с Python, NumPy является фундаментальным. Он поддерживает большие многомерные массивы и матрицы и включает набор высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами.
• SciPy работает с массивами NumPy и предоставляет эффективные процедуры для численного интегрирования и оптимизации.
• Pandas , также построенный на основе NumPy, предлагает структуры данных и операции для управления числовыми таблицами и временными рядами.
• Matplotlib — это библиотека 2D-графиков, которая может генерировать визуализации данных в виде гистограмм, спектров мощности, гистограмм и диаграмм рассеяния с помощью всего нескольких строк кода.

Python и Pygame — хорошие языки и фреймворки для быстрого прототипирования игр или для новичков, которые учатся создавать простые игры.Знаменитая многопользовательская ролевая онлайн-игра Диснея Toontown Online написана на Python и использует Panda3D для графики. Battlefield 2, шутер от первого лица, военный симулятор, использует Python для всех своих надстроек и многих функций. Frets on Fire — бесплатная финская музыкальная видеоигра с открытым исходным кодом, написанная на Python и использующая Pygame. Pygame — это бесплатная библиотека языка программирования Python с открытым исходным кодом для создания мультимедийных приложений, таких как игры.

Как часть стандартной библиотеки Python — Tkinter дает вам возможность создавать небольшие простые приложения с графическим интерфейсом.Библиотека PyQt наиболее полезна для создания привязок Python к рабочему столу для среды разработки приложений Qt (на основе C ++). Библиотека PySide — это привязка Python к кроссплатформенному набору инструментов графического интерфейса Qt.

Если вы знаете еще несколько языков, этот раздел может быть вам интересен. Вот быстрое сравнение Python с другими языками.

Python будет работать медленнее, чем Java и C ++, но программы в 3-5 раз короче, а время, необходимое для разработки приложения, меньше.Одна из причин, которые мы уже видели выше, заключается в том, что Python — это язык динамического связывания. У Python есть синтаксис, использующий простые функции и переменные.

Python и Perl имеют схожую основу в основном сценарии Unix. Perl подчеркивает поддержку общих прикладных задач, таких как извлечение информации из текстового файла, печать отчетов, преобразование текстовых файлов в другие форматы. Python подчеркивает поддержку общих методологий программирования, таких как проектирование структур данных и объектно-ориентированное программирование, и поощряет программистов писать читаемый (и, следовательно, поддерживаемый) код, предоставляя элегантный синтаксис.

Как и Python, Tcl используется как язык расширения приложений, а также как автономный язык программирования. Однако Tcl плохо справляется со структурами данных и выполняет типичный код намного медленнее, чем Python. В Tcl также отсутствуют функции, необходимые для написания больших программ, поэтому большое приложение, использующее Tcl, обычно содержит расширения, написанные на C или C ++, которые являются специфическими для этого приложения, а эквивалентное приложение часто может быть написано исключительно на языке Python.

Подобно Smalltalk, Python имеет динамическую типизацию и привязку, и все в Python является объектом.

Smalltalk лучше, в то время как библиотека Python имеет больше возможностей для работы с реалиями Интернета и WWW, такими как электронная почта, HTML и FTP.

Теперь давайте посмотрим на гайки и болты Python

Установка Python довольно проста.Вы можете установить его в любой операционной системе, такой как Windows, Mac OS X, Linux (Ubuntu)

Перейдите на https://www.python.org/downloads/. Нажмите Загрузить Python 3.7.3 (вы можете увидеть другой номер версии, поскольку он зависит от последней версии)

После загрузки файла python3.7.3.exe вы можете запустить exe-файл для установки Python. Установка включает IDLE, pip и документацию. IDLE — это интегрированная среда разработки (IDE) для Python, которая была связана с реализацией языка по умолчанию.IDLE — это графический пользовательский интерфейс (GUI), который имеет ряд функций для разработки ваших программ.

Python можно установить в Linux / Unix, Mac OS X тоже. Нажмите на:

https://www.python.org/download для установки в Linux / Unix, Mac OS X и для установки в другой ОС щелкните:

https://www.python.org/download/other/ некоторыми примерами других ОС являются AIX, IBM i, iOS, OS / 390, z / OS, Solaris, VMS и HP-UX.

Вы также можете установить Pycharm — IDE для Python, разработанную JetBrains, она утверждает, что работает лучше, чем любая другая IDE для Python.Pycharm помогает разработчикам писать аккуратный и поддерживаемый код и предоставляет все инструменты, необходимые для продуктивной разработки на Python. Вы можете загрузить Pycharm для Linux / Unix, Mac OS X и Windows по ссылке:

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows.

Теперь, когда у вас есть необходимая установка IDE, вы можете приступить к написанию своей первой программы.

Если вы используете Pycharm, выполните следующие действия:

• Нажмите «Создать новый проект» на экране приветствия PyCharm.
• Укажите допустимое название проекта
• Создайте новый файл python, щелкните правой кнопкой мыши имя папки и выберите New -> Python File
• Напишите код:

 # эта программа выводит на экран Hello World
Печать («Привет, мир»)
 

• Сохраните файл как HelloWorld.py
• Запускаем файл HelloWorld.py
• Результат будет виден на экране как — Hello World

Ваша первая программа на Python готова. Теперь давайте разберемся с фундаментальными особенностями языка.

Язык Python имеет 8 основных функций, которые помогут вам писать собственные программные приложения на Python.

• Комментарии в Python
• Ключевые слова и идентификаторы
• Переменные, константы и литералы
• Типы данных
• Контроль потока
• Функции
• Классы и объекты
• Обработка исключений

Когда мы открываем любую программу, написанную на каком-либо языке, трудно понять логику программы.Комментарии — это инструкции в любой программе, которые не выполняются, то есть они не изменяют результат вывода, однако они играют очень важную роль, поскольку улучшают читаемость кода. Комментарии должны быть написаны простым английским языком, чтобы любой пользователь мог их прочитать и понять.

Есть два способа комментировать в Python:

Однострочный комментарий: как показано ниже

# эта строка является примером комментария Python. Я добавляю в программу два числа ниже

 Х = 6
Y = 10
Z = х + у
Печать («» # Hello World »)
печать (z)
 

Однако «#» внутри оператора программы не является комментарием.Выход будет:

 # Привет, мир
16
 

Многострочный комментарий

Для многострочного комментария в Python необходимо использовать тройные одинарные кавычки в начале и в конце комментария, как показано ниже.

 ‘’ ’
Это образец мульти
Комментарий к строке Python проигнорирует эти
Линии.
‘’ ’
print («Привет, мир»)
 

Ключевые слова — это зарезервированные слова в языке Python. Таким образом, вы не можете использовать ключевые слова, когда хотите назвать свои переменные, классы, функции и так далее.Эти ключевые слова определяют синтаксис, последовательность и структуру языка. Ниже приведен список ключевых слов в Python.

Идентификаторы — это имена, данные определяемым вами переменным, функциям и классам. Есть определенные правила, которые нужно помнить при присвоении имен идентификаторам.

• Идентификаторы могут быть комбинацией букв нижнего регистра (от a до z) или прописных (от A до Z), цифр (от 0 до 9) или символа подчеркивания _. Такие имена, как displayNamesClass, intSalary_1, _myName, являются действительными идентификаторами.
• Идентификатор не может начинаться с цифры. 1Зарплата недействительна, но Заработная плата1 действительна.
• Ключевые слова, упомянутые выше, не могут использоваться в качестве идентификаторов.
• Вы не можете использовать специальные символы, такие как!, @, #, $,% И т. Д., При именовании идентификаторов.
• Python является языком с учетом регистра, поэтому employeeName и EMPLOYEEname не совпадают.

Переменные используются для хранения данных, которые впоследствии могут быть использованы и изменены в программе при необходимости.

 empName = «Джейсон»
empNo = 19160
Оператор = используется для присвоения значения переменной.
печать (empName)
Вывод будет отображаться как - Джейсон
empName = «Сьюзи»
печать (empName)
 

Будет отображаться как — Susie

Поскольку Python — это язык с динамической типизацией, вам не нужно беспокоиться о типе данных переменной при ее объявлении. Когда код выполняется, тип переменной будет определяться на основе значения в нем.

Константы — это типы переменных, которые нельзя изменить.Вы можете создать файл config.py и хранить там свои константы. Их можно использовать в вашем коде везде, где это необходимо.

Например:

 будет содержать такие константы, как:
КОМПАНИЯ = ДАННЫЕ
COMPANYLOC = САН-ФРАНЦИСКО
 

Чтобы использовать константы config, py в вашем коде, вам необходимо сделать следующее

 импорт конфигурации
# это файл config.py, который вы включили в свою программу, потому что вам нужно
# получить доступ к константам, которые есть в файле.печать (config.COMPANYNAME)
печать (config.COMPANYLOC)
 

Когда вы запустите программу, на выходе будет:

 ДАННЫЕ
САН-ФРАНЦИСКО
 

Литералы — это данные, присвоенные переменной или константе. В Python есть следующие литералы. Строковый, числовой, логический, специальный литерал с именем Нет и литералы коллекции.

Вот пример нескольких типов литералов.

Строка: «Дели»

Числовой: 100, -46,89 (с плавающей запятой), 3.14j (3.14j — это мнимый литерал, который дает комплексное число с действительной частью 0,0. Комплексные числа представлены как пара чисел с плавающей запятой и имеют те же ограничения на их диапазон. Чтобы создать комплексное число с ненулевой действительной частью , добавьте к нему число с плавающей запятой)

Логическое значение: Истина или Ложь. Логический литерал имеет только 2 значения

В Python типы данных идентифицируются на основе значений, содержащихся в переменных. Python — объектно-ориентированный язык, поэтому переменные рассматриваются как объекты, а типы данных — как классы.Поскольку Python — это язык с динамической типизацией, вам не нужно объявлять переменные с их типом перед их использованием.

Вот некоторые из важных типов данных:

Номера:

int, float и complex — это типы данных, представляющие числа.

 а = 5
б = 8,77
с = 2 + 3j
 

Строка: — это последовательность символов Юникода. Для представления строк можно использовать одинарные или двойные кавычки. Многострочные строки могут быть обозначены тройными кавычками, » ‘или «» «.

Тип данных строки в Python — str

S = «Это пример строки»

Boolean: Если значение в переменной равно True или False, Python рассматривает тип данных переменной как Boolean

 Если (число% 2) = 0
noEven = True # noEven имеет логический тип
еще
noEven = Ложь
 

Список: Тип данных списка — это упорядоченная последовательность значений. Все значения в списке не обязательно должны быть одного и того же типа данных. Списки изменяемы (изменяемы).Значение в списке можно изменить. Списки широко используются.

Кортеж: Кортежи также похожи на списки, они представляют собой упорядоченную последовательность значений. Значения в кортеже не могут быть изменены (неизменны). Они быстрее списков, так как не меняются динамически.

Набор: Набор — это неупорядоченный и неиндексированный набор элементов. На выходе набора будут отображаться уникальные значения.

 а =
 

Словарь: Словарь — это неупорядоченный набор пар ключей и значений.Доступ к словарю осуществляется с помощью клавиш. Ключи могут быть любого типа данных.

 Sampledict = 

 Вы также можете преобразовать один тип данных в другой, это называется преобразованием типа. 

• • If, if… else, if… elif… else — Управление потоком является частью процесса принятия решений в программировании. Это помогает вам запускать конкретный фрагмент кода только при выполнении условия.

Вот пример if условий # Программа проверяет, является ли число положительным или отрицательным # И отображает соответствующее сообщение num = 3, если num> = 0: print («Positive or Zero») else: print («Negative number» ) Вы можете расширить ту же программу, включив в нее elif следующим образом # В этой программе # мы проверяем, является ли число положительным, # отрицательным или нулевым и # отображаем соответствующее сообщение

 число = 3.4
если число> 0:
print ("Положительное число")
elif num == 0:
print ("Ноль")
еще:
print ("Отрицательное число")
 

Вы можете использовать вложенные if, т.е. вы можете иметь оператор — if … elif … else внутри другого оператора if … elif … else.

Петли

• Цикл — это последовательность инструкций, которая непрерывно повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто условие. В Python есть три типа циклов. .

для цикла: вот пример для цикла

 # Программа для печати значений, хранящихся в списке
# Список номеров
числа = [6, 5, 3, 8, 4]
# перебираем список и выводим значения одно за другим
для val в числах:
печать (val)
 

while: цикл while аналогичен циклу for , однако в цикле for вы знаете, сколько раз вы собираетесь повторить итерацию.Цикл while выполняется, пока выполняется условие.

Эта программа печатает все числа от 1 до 9

 число = 1
# цикл будет повторяться, пока
# num <10 остается верным
пока число <10:
 печать (число)
# увеличение значения числа
 число = число + 1
 

break и continue используются в циклах для изменения потока в цикле. Разрыв используется для выхода из цикла для определенного условия, следовательно, он следует за условием , если . continue используется для пропуска набора инструкций и перехода к следующей итерации.

Пример break и continue :

# программа для отображения только нечетных чисел

 для числа в [20, 11, 9, 66, 4, 89, 44]:
# Пропуск итерации при четном числе
если число% 2 == 0:
Продолжить
# Этот оператор будет пропущен для всех четных чисел
 печать (число)
# программа для отображения всех элементов до числа 88
для чисел в [11, 9, 88, 10, 90, 3, 19]:
 печать (число)
если (число == 88):
 print («Число 88 найдено»)
 print ("Завершение цикла")
 

перерыв

• Pass: интересная функция в Python.«Пройти» - это заполнитель. Если вы хотите использовать функцию, но у вас нет кода для функции, вы можете использовать «pass». Здесь интерпретатор Python не игнорирует «проход», однако предполагает, что на данный момент он ничего не должен делать.

 # pass - это просто заполнитель для
# функциональность будет добавлена ​​позже.
последовательность = {'p', 'a', 's', 's'}
для val последовательно:
pass # пока ничего не делать
 

Функция - это последовательность шагов или блок кода, который выполняет определенную задачу.Обычно он принимает входной параметр, выполняет процесс и возвращает результат. Функцию можно вызвать из другой функции или из основной программы. Функции очень важны в кодировании.

Преимущества использования функции в программе:

• Улучшает читаемость кода
• Функции можно использовать повторно любое количество раз
• Та же функция может использоваться в любом количестве программ
• Это делает код модульным, поэтому вы можете избежать ошибок.

В Python есть два типа функций:

• Встроенные функции: Эти функции предопределены в Python, и вам нужно просто их использовать.Вам не нужно определять функцию, вам просто нужно вызвать функцию там, где это требуется.
• Пользовательские функции: Функции, которые вы создаете в своем коде для определенного процесса, являются пользовательскими функциями.

Пример функции на Python:

 def multiply_nos (num1, num2) # это определение вашей функции с 2 входными параметрами
return num1 * num2 # функция возвращает произведение 2 чисел
# теперь вы вызываете функцию в своей программе
product = multiply_nos (5,6)
печать (продукт)
 

Вывод на экран покажет вам число 30

Python - это объектно-ориентированный язык программирования (ООП).Python удовлетворяет четырем принципам инкапсуляции, абстракции, наследования и полиморфизма ООП. Вы можете создавать классы, объекты с атрибутами и методами.

Класс: Класс - это план объекта. Вы можете представить класс как каркас с определенными атрибутами и методами. Атрибуты - это свойства класса, а методы - это функции, специфичные для этого класса.

Объект: Когда вы создаете экземпляр класса с определенными функциями, он является объектом.Приведенный здесь пример поможет вам лучше понять это.

 # это класс
коробка класса:
figuretype = «3D» # это атрибут класса
def boxdimension (self, длина, ширина, высота)
# это атрибуты экземпляра и boxdimension метод класса
печать (длина * ширина * высота)
# теперь вы можете создать экземпляр этого класса
 objsquare = box () # objsquare - объект
 objsquare.boxdimension (10,20,30)
# вы передаете эти три числа и объем
# поле будет отображаться как результат
 

Классы, подобные функциям, удобны в использовании, поскольку они повышают модульность и повторно используют код.Классы можно использовать, когда вам нужно представить набор атрибутов и методов, которые будут многократно использоваться в других местах вашего приложения.

Ошибки, обнаруженные во время выполнения, называются исключениями . Исключения можно обрабатывать в Python. Существуют различные типы исключений, которые могут обрабатываться в вашей программе. Несколько примеров исключения: ValueError, KeyboardInterrupt, OSError, ZeroDivisionError и так далее. Вот пример кода для обработки исключений

 def this_fails ():
х = 1/0
пытаться:
это _fails ()
кроме ZeroDivisionError как err:
print («Имя ошибки ошибки во время выполнения:», err)
 

Результат этой программы будет выглядеть так

 Обработка имени ошибки времени выполнения: деление на ноль
 

Вы можете определить свои собственные исключения, создав новый класс исключений.Исключения обычно должны быть производными от класса Exception, прямо или косвенно.

Работа с файлами - это открытие файла, чтение, запись в него и закрытие файла.

 Например, чтобы открыть текстовый файл, вы можете сделать это с помощью встроенной функции «открыть» в Python.
f = open ("test.txt") # открыть файл в текущем каталоге
f = open ("C: /Python33/README.txt") # указание полного пути
f.close ()
 

Вы можете закрыть файл, используя функцию закрытия.Файлы можно было открывать в различных режимах, например, только для чтения, только для записи и так далее.

То, что вы прочитали, - это только верхушка айсберга. Программирование на Python - это гораздо больше. Если вы хотите исследовать и учиться дальше, вы можете получить более подробное представление о таких сложных темах, как итераторы Python, совместные подпрограммы, декораторы, генераторы и многое другое.

Еще читают:

Пионер Python оценивает язык программирования 30-летней давности

Саммиты по технологиям трансформации начинаются 13 октября с мероприятия Low-Code / No Code: Enhancement Enterprise Agility.Зарегистрируйтесь сейчас!

Языку программирования Python, который никогда не был так популярен, возможно, благодаря развитию науки о данных и проектов искусственного интеллекта на предприятии, завтра официально исполняется 30 лет.

Одним из пяти членов Руководящего совета Python 2021 года в Python Software Foundation является Пабло Галиндо, инженер-программист Bloomberg, который говорил с VentureBeat о неотъемлемых проблемах, связанных с обеспечением роста и развития языка без ущерба для обратной совместимости.

Это интервью отредактировано для ясности и краткости.

VentureBeat: Как вы впервые познакомились с Python?

Пабло Галиндо: Я учился на первом курсе [моей] докторской степени, когда был в Гранаде. Я занимаюсь физикой. Раньше я моделировал черные дыры. Код, который обычно используется для моделирования, компилируется на C и C ++. Python был фантастическим языком для обертывания кода моделирования. Я очень быстро влюбился в синтаксис и его возможности.

VentureBeat: Вас удивила популярность Python?

Галиндо: Скажу точно. Меня удивляет [то, что] это по-прежнему один из наиболее часто используемых языков в мире.

VentureBeat: Каковы наиболее распространенные варианты использования Python в Bloomberg?

Галиндо: На самом деле мы очень много используем Python. 2 000 разработчиков используют Python. Сценарии использования довольно широки. Мы используем Python для таких вещей, как модели машинного обучения или сервис-ориентированная архитектура.Мы также использовали Python для множества внутренних инструментов взаимодействия с пользователем и инструментов разработчика. Мы также используем Python для преобразования данных.

VentureBeat: Какова ваша текущая оценка Python?

Galindo: Python - очень зрелый язык, и он эволюционировал. В нем также есть много вещей, которые он переносит. У Python есть некоторый багаж, который в настоящее время кажется немного устаревшим, но сообщество и экосистему необходимо сохранить. Это похоже на то, как сейчас развиваются C и C ++.Когда вы вносите изменения в язык, это довольно опасно [потому что вы можете] что-то сломать. Вот чего люди боятся больше всего.

Но даже несмотря на то, что Python довольно старый, есть большие изменения. Выпуск Python 3.10 в октябре этого года будет включать сопоставление с образцом, что является одним из самых больших изменений синтаксиса, которые Python видел за долгое время. Мы можем учиться на других языках. Думаю, мы счастливы сказать, что мы все еще развиваемся и адаптируемся. У нас есть хороший опыт уважения важности обратной совместимости.

VentureBeat: Если бы вы могли быть королем Python на один день, что бы вы изменили?

Галиндо: Я был бы ужасным королем на один день. Первым делом нужно исправить все эти вещи, которые мы приобрели в языке за долгие годы. Для этого потребуется сломать кучу вещей. Очевидно, я не буду этого делать, но я думаю, что одна из вещей, которые я действительно хотел бы видеть в будущем, - это то, что Python станет быстрее, чем он есть на самом деле. Я думаю, что у Python все еще есть большой потенциал стать быстрее.Думаю, это будет невозможно. Но мечтать можно.

VentureBeat: Что вы знаете о Python сегодня и хотели бы знать, когда впервые начали его использовать?

Galindo: Думаю, самое важное, что я узнал, - это то, как много разных применений Python. При рассмотрении эволюции языка важно прислушиваться к мнению всех этих пользователей. Довольно удивительно и весьма показательно подумать о том, как изменения или улучшения будут конфликтовать или будут взаимодействовать с другими пользователями языка.

Это то, о чем я, когда начинал, даже не думал. Было бы хорошо, если бы люди могли с пониманием отнестись к нам, изменив язык, когда мы должны уравновесить эти вещи.

VentureBeat: Какой лучший совет вы можете дать руководителям организаций, принявших Python?

Galindo: Важно убедительно объяснить лицам, принимающим решения в организации, в чем преимущества Python по сравнению с чем-то другим.Им необходимо четко понимать, как экосистема и языки преобразуют организацию.

Ключевым моментом здесь является повышение активности разработчиков. Производительность - это не только производство большего; Довольно сложно конкурировать со скоростью вывода на рынок чего-то, что может повторяться так же быстро, как Python.

Второе по важности - это счастье разработчика. Для разработчика написание кода - это способ самовыражения. Разработчик может выразить себя на компилируемом языке, хотя это сложнее, потому что циклы взаимодействия длиннее и менее интерактивны.В Python синтаксис не мешает. Вы можете очень легко говорить то, что хотите, и экспериментировать.

VentureBeat

• актуальная информация по интересующим вас вопросам
• наши информационные бюллетени
• закрытого информационного лидера и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Подробнее
• сетевых функций и многое другое

Язык программирования Python: что будет движущей силой следующей волны его роста?

Комментарий: похоже, что в ближайшее время Python не будет замедляться, поскольку разработчики находят новые и интересные применения в языке программирования.

Изображение: Мария Вонотна / iStock / Getty Images Plus

Хотите хорошо работать в разработке программного обеспечения? Лучше изучите Python. Хотите быть ближе к толпе разработчиков открытого исходного кода? И снова Python. Может быть, вы просто хотите привязать свою карьеру к языку программирования, который продолжает развиваться? Вы угадали: изучите Python. По целому ряду факторов Python возглавляет последний рейтинг языков программирования IEEE Spectrum как общий победитель, так и победитель в целом ряде категорий (вакансии, открытый исходный код и т. Д.).). Это верно независимо от того, являетесь ли вы веб-разработчиком или разработчиком встраиваемых систем или создаете корпоративные приложения.

Эти результаты перекликаются с утверждением генерального директора Anaconda Питера Ванга о том, что рост Python является «абсолютно взрывным». Вопрос в том, замедлит ли что-нибудь этот рост?

SEE: Набор для найма: разработчик Python (TechRepublic Premium)

Python: Это тоже пройдет?

Материалы для разработчиков, обязательные к прочтению

И нет, я не имею в виду то, что замедлит этот рост через 50 лет.Стивен Валли из Microsoft, вероятно, прав в том, что «это тоже пройдет», потому что, как он написал в Твиттере, «Python - это язык программирования для этого поколения», точно так же, как раньше была Java. Конечно, по этому показателю у Python впереди десятилетия доминирования, поскольку Java по-прежнему связывает руки с Python в рейтингах языков программирования, таких как RedMonk. Чем больше предприятий строят с использованием того или иного языка программирования, тем больше вакансий они перечисляют для этого языка, побуждая больше студентов, изучающих язык, претендовать на эти рабочие места.

Это действенный цикл, который продвигает вперед такой язык программирования, как Python, даже несмотря на то, что он гарантирует, что на его вытеснение уйдет много времени.

Но одна из лучших причин делать большие ставки на светлое, близкое и долгосрочное будущее Python - это наука о данных. Не так давно Теренс Шин подсчитал количество объявлений о вакансиях в более чем 15000 специалистов по обработке данных, пытаясь получить представление об использовании Python в сравнении с R. Хотя было бы глупо утверждать, что интерес к R в ближайшее время испарится, но факт остается фактом: Python продолжает расти за счет R, если судить по объявлениям о вакансиях в области науки о данных.Поскольку предприятия ищут способы сделать науку о данных центральным элементом повседневной работы, это дает Python возможность занять постоянно увеличивающуюся долю в одном из самых популярных секторов вычислительной техники сегодня и завтра.

Эта любовь к Python не является случаем, когда разработчики сбрасывают все старое и заменяют его привлекательными, новыми технологиями. Например, в анализе Шина SQL уступает только Python по данным о заданиях (, рис. A, ).

Рисунок A

Python и SQL занимают 1-е и 2-е места соответственно в этом анализе 10 самых востребованных навыков работы с данными в 2021 году.

Изображение: Теренс Шин

Возникновение Python соответствует стойкости SQL: и то, и другое «легко». Python прост, потому что он интуитивно понятен с низкими барьерами для входа; аналогично, SQL - относительно простой язык запросов, получивший широкое распространение. Это внедрение не сильно изменилось, даже несмотря на то, что облако и другие факторы привели к массовому внедрению неуместно названных «баз данных NoSQL» («неадаптированных», потому что нет причин, по которым вы не можете использовать SQL для запросов к этим базам данных).

SEE: Если вы всегда хотели научиться программировать на Python, вот вам возможность (TechRepublic Academy)

По мере того, как предприятия борются с большими тенденциями, такими как наука о данных, они все чаще обращаются к удобному но мощный Python - в конце концов, их разработчики уже используют его для создания веб-приложений и многого другого. Это инструмент, который они уже знают, и он стал еще богаче благодаря тому, что разработчики добавили возможности для удовлетворения своих конкретных потребностей. Почему бы не добавить в эту смесь науку о данных?

Раскрытие: я работаю в MongoDB, но мнения, выраженные здесь, принадлежат мне.

Информационный бюллетень Developer Essentials

От самых популярных языков программирования до вакансий с самыми высокими зарплатами - получайте новости и полезные советы для разработчиков. Еженедельно

См. Также

Почему Python - не язык программирования будущего | Рея Мутафис

Сообществу программирования потребовалось несколько десятилетий, чтобы оценить Python.Но с начала 2010-х годов он процветает и в конечном итоге превзошел по популярности C, C #, Java и JavaScript.

Но до каких пор эта тенденция сохранится? Когда в конечном итоге Python будет заменен другими языками и почему?

Указание точной даты истечения срока годности Python было бы таким спекулятивным, что могло бы сойти за научную фантастику. Вместо этого я буду оценивать достоинства, которые повышают популярность Python прямо сейчас, и слабые места, которые сломают его в будущем.

Успех Python отражается в тенденциях переполнения стека, которые измеряют количество тегов в сообщениях на платформе. Учитывая размер StackOverflow, это неплохой показатель популярности языка.

В то время как R в последние несколько лет находится на стабильном уровне, а многие другие языки неуклонно сокращаются, рост Python кажется неудержимым. Почти 14% всех вопросов StackOverflow помечены как «python», и эта тенденция растет.И тому есть несколько причин.

Это старый

Python существует с девяностых годов. Это не только означает, что у него было достаточно времени для роста. Он также приобрел большое и поддерживающее сообщество.

Так что, если у вас возникнут какие-либо проблемы при написании кода на Python, велики шансы, что вы сможете решить их с помощью одного поиска Google. Просто потому, что кто-то уже сталкивался с вашей проблемой и писал о ней что-то полезное.

Подходит для новичков

Дело не только в том, что он существует уже несколько десятилетий, давая программистам время для создания блестящих руководств.Более того, синтаксис Python очень удобочитаем.

Для начала указывать тип данных не нужно. Вы просто объявляете переменную; Python поймет из контекста, является ли это целым числом, значением с плавающей запятой, логическим значением или чем-то еще. Это огромное преимущество для новичков. Если вам когда-либо приходилось программировать на C ++, вы знаете, насколько это неприятно, когда ваша программа не компилируется, потому что вы заменили число с плавающей запятой на целое число.

И если вам когда-либо приходилось читать код Python и C ++ бок о бок, вы поймете, насколько понятен Python.Несмотря на то, что C ++ был разработан с учетом английского языка, это довольно ухабистое чтение по сравнению с кодом Python.

Универсальность

Поскольку Python существует уже очень давно, разработчики создали пакет для любых целей. В наши дни вы можете найти пакет практически для всего.

Хотите обрабатывать числа, векторы и матрицы? NumPy - ваш парень.
Хотите сделать расчеты для технических и инженерных организаций? Используйте SciPy .
Хотите серьезно заняться обработкой и анализом данных? Попробуйте Pandas .
Хотите начать с искусственного интеллекта? Почему бы не использовать Scikit-Learn .

Какой бы вычислительной задачей вы ни пытались управлять, есть вероятность, что для нее есть пакет Python. Это позволяет Python оставаться на вершине последних разработок, о чем свидетельствует всплеск машинного обучения за последние несколько лет.

Основываясь на предыдущих разработках, вы могли представить, что Python будет оставаться на вершине дерьма еще долгие годы. Но, как и у любой технологии, у Python есть свои слабые места.Я буду рассматривать наиболее важные недостатки один за другим и оценивать, являются ли они фатальными или нет.

Скорость

Python работает медленно. Очень медленно. В среднем на выполнение задачи с Python потребуется примерно в 2–10 раз больше времени, чем с любым другим языком.

На то есть разные причины. Один из них заключается в том, что он динамически типизирован - помните, что вам не нужно указывать типы данных, как в других языках. Это означает, что необходимо использовать много памяти, потому что программе необходимо зарезервировать достаточно места для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае.А использование большого количества памяти приводит к большому количеству вычислительного времени.

Другая причина в том, что Python может выполнять только одну задачу за раз. Это следствие гибкости типов данных - Python необходимо убедиться, что каждая переменная имеет только один тип данных, и параллельные процессы могут это испортить.

Для сравнения: ваш средний веб-браузер может одновременно запускать десяток различных потоков. Есть и другие теории.

Но, в конце концов, ни одна из проблем со скоростью не имеет значения.Компьютеры и серверы стали настолько дешевыми, что мы говорим о долях секунды. И конечному пользователю все равно, загружается ли его приложение за 0,001 или 0,01 секунды.

Область видимости

Изначально Python имел динамическую область видимости. В основном это означает, что для оценки выражения компилятор сначала просматривает текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.

Проблема с динамической областью видимости заключается в том, что каждое выражение необходимо тестировать во всех возможных контекстах, что утомительно.Вот почему большинство современных языков программирования используют статическую область видимости.

Python попытался перейти к статической области видимости, но не смог. Обычно внутренние области видимости - например, функции внутри функций - могут видеть изменения внешних областей видимости и . В Python внутренние области видят только внешние области, но не могут их изменять. Это приводит к большой путанице.

Lambdas

Несмотря на всю гибкость Python, использование Lambdas довольно ограничено. Лямбды могут быть только выражениями в Python, но не операторами.

С другой стороны, объявления переменных и операторы всегда являются операторами. Это означает, что для них нельзя использовать лямбды.

Это различие между выражениями и операторами довольно произвольно и не встречается в других языках.

Пробелы

В Python вы используете пробелы и отступы для обозначения различных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

Другие языки, например C ++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. Хотя это может быть визуально не привлекательным и не подходящим для новичков, это делает код намного более удобным в сопровождении. Для более крупных проектов это намного полезнее.

Новые языки, такие как Haskell, решают эту проблему: они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.

Мобильная разработка

Сейчас, когда мы наблюдаем переход от настольных компьютеров к смартфонам, становится ясно, что нам нужны надежные языки для создания мобильного программного обеспечения.

Но не так много мобильных приложений разрабатываются на Python. Это не значит, что это невозможно - для этой цели есть пакет Python под названием Kivy.

Но Python создавался не для мобильных устройств. Поэтому, даже если он может дать удовлетворительные результаты для основных задач, лучше всего использовать язык, созданный для разработки мобильных приложений. Некоторые широко используемые среды программирования для мобильных устройств включают React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Чтобы было ясно, ноутбуки и настольные компьютеры должны быть в продаже еще много лет.Но поскольку трафик мобильных устройств уже давно превышает трафик настольных компьютеров, можно с уверенностью сказать, что изучения Python недостаточно, чтобы стать опытным разносторонним разработчиком.

Ошибки времени выполнения

Сценарий Python сначала не компилируется, а затем выполняется. Вместо этого он компилируется каждый раз, когда вы его выполняете, поэтому любая ошибка кодирования проявляется во время выполнения. Это приводит к низкой производительности, затратам времени и необходимости проведения множества тестов. Мол, много, тестов.

Это отлично подходит для новичков, так как тестирование многому их учит.Но для опытных разработчиков необходимость отладки сложной программы на Python заставляет их идти наперекосяк. Это отсутствие производительности - самый большой фактор, который устанавливает временную метку на Python.

На рынке языков программирования появилось несколько новых конкурентов:

• Rust предлагает такую ​​же безопасность, как и Python - никакая переменная не может быть случайно перезаписана. Но он решает проблему производительности с помощью концепции владения и заимствования. По данным StackOverflow Insights, это также самый любимый язык программирования за последние несколько лет.
• Go отлично подходит для новичков, таких как Python. И это настолько просто, что поддерживать код становится еще проще. Интересный момент: разработчики Go - одни из самых высокооплачиваемых программистов на рынке.
• Julia - это совершенно новый язык, который прямо конкурирует с Python. Он заполняет пробел в крупномасштабных технических вычислениях: обычно можно было бы использовать Python или Matlab и все это исправить с помощью библиотек C ++, которые необходимы в большом масштабе. Теперь можно использовать Юлию вместо жонглирования двумя языками.

Хотя на рынке есть и другие языки, Rust, Go и Julia - это те, которые исправляют слабые патчи Python. Все эти языки преуспевают в будущих технологиях, в первую очередь в искусственном интеллекте. Хотя их доля на рынке все еще невелика, что отражено в количестве тегов StackOverflow, тенденция для всех них очевидна: вверх.

Учитывая повсеместную популярность Python в настоящее время, наверняка потребуется полдесятилетия, а может быть, даже целое, чтобы любой из этих новых языков заменил его.

Какой из языков это будет - Rust, Go, Julia или новый язык будущего - пока сложно сказать. Но, учитывая фундаментальные проблемы с производительностью в архитектуре Python, каждый неизбежно займет свое место.

Java против Python: какой язык программирования лучше всего подходит для вас?

Супермен против Бэтмена. Звездные войны против Звездный путь . Кока-кола против Пепси. Выбор между Java и Python на самом деле не является таким соперничеством - у этих двух языков обычно разные сценарии использования и базы поклонников.На самом деле они настолько разные, что в Instagram превратились в ботаническую метафору романтической несовместимости:

Но, поскольку это два самых популярных языка программирования, стоит обратить внимание на некоторые их сходства, различия, преимущества, недостатки и идеальные варианты использования.

Прежде всего, несмотря на шутку в Instagram, важно помнить, что Java и Python имеют важные сходства, а также ключевые различия. Оба являются мощными языками программирования, например, с большими преданными сообществами и огромным набором библиотек, поддерживаемых легионами разработчиков.Если вы не можете что-то сделать с самим родным языком, вы, скорее всего, сможете найти библиотеку для оказания необходимой поддержки. Фактически, никто не может точно знать границы поддержки библиотек для любого языка, потому что никто не может попробовать их все. Очевидно, что некоторые библиотеки более популярны, чем другие, а некоторые в какой-то момент появляются почти во всех приложениях любого значения.

Но Java и Python также сильно отличаются с разных точек зрения. Некоторые из этих различий объективны и не подлежат обсуждению, в то время как другие являются вопросом мнения, предпочтений использования или среды программирования.

Например, Java - это компилируемый язык, а Python - интерпретируемый язык. Это различие дает каждому языку определенные преимущества и недостатки. Даже когда бушуют споры о том, выполняется ли скомпилированный код быстрее, чем, например, интерпретируемый, правда обычно более тонкая. Будет ли один язык работать быстрее другого, зависит, помимо прочего, от среды, в которой они используются. Например, Python лучше работает в массовом параллельном режиме на графических процессорах.

Эти два языка также написаны по-разному. При создании структуры в Java вы заключаете ее в фигурные скобки. Python использует отступы для выполнения тех же задач. FreeCodeCamp называет код Python «аккуратным, читаемым и хорошо структурированным». Правильный отступ здесь не только для красоты - он определяет выполнение кода ».

Эти структурные различия могут повлиять на то, как программисты видят языки, и на скорость, с которой программист может их печатать. Теоретически они также влияют на уровень навыков, необходимых для изучения языка.Однако в большинстве случаев проблема действительно сводится к личным предпочтениям. Более того, возможно, многие разработчики полагаются на IDE, среды кодирования и шаблоны, что делает проблему гораздо менее важной.

Программисты бесконечно обсуждают достоинства двух языков и другими способами. Например, некоторые люди утверждают, что разработчик может быть в пять-десять раз более продуктивным в Python, потому что Python поддерживает, среди прочего, динамическую типизацию. Другие придерживаются противоположных взглядов на проблему производительности.Большинство этих аргументов используют разные подходы, чтобы доказать свою точку зрения, делая не очень полезные сравнения яблок с апельсинами. Какой язык в конечном итоге будет более продуктивным, обычно зависит от опыта разработчика с языком, стилем кодирования и требованиями к разработке приложений.

Практически, помните, языковые инструменты в конечном итоге превращают все, что создают программисты, в машинный код. Таким образом, выбор языка - это не вопрос того, какой язык понравится машине больше, а вопрос выполнения требований разработчика по четкой передаче задачи машине в терминах, понятных разработчику.

Тенденции в Java и Python

Хотя Java и не так модно, как когда-то, он по-прежнему остается самым популярным языком программирования практически по всем параметрам. С другой стороны, рост Python был астрономическим, особенно в развитых странах с высоким уровнем дохода. Согласно некоторым источникам, Python в конечном итоге обгонит популярность Java. Причины такого удивительного роста включают продуктивность разработчиков, языковую гибкость, поддержку библиотек, поддержку сообщества и простоту обучения. Python также широко используется в таких горячих областях, как наука о данных и искусственный интеллект, а также в веб-приложениях, настольных приложениях, сетевых серверах и медиа-инструментах.

Java, возможно, снизилась из-за ее невысокой репутации в области безопасности. Сайты технических новостей, такие как The Register , восхищаются критикой Java, а The Hill утверждает, что 88% приложений Java имеют проблемы с безопасностью. Конечно, плохая репутация Java во многом объясняется проблемами с подключаемым модулем браузера Java, в остальном проблемы безопасности языка не намного хуже, чем у других языков. В любом случае собственная безопасность Python далека от идеала, но она пользуется лучшей поддержкой в ​​этой области, а простота использования Python может облегчить менее опытным разработчикам защиту своего кода.

Однако было бы неразумно думать о Java как о языке, который «был». Разработчики Java продолжают добавлять новые функции и делать Java меньше, быстрее и гибче, когда дело касается крупномасштабной разработки. Мощная виртуальная машина Java (JVM) упрощает создание кроссплатформенных совместимых приложений Java, и Java продолжает преуспевать в создании больших традиционных приложений, которые представляют собой тип кодирования, которым сегодня занимается большинство предприятий - он используется в 90% Fortune 500! Как ни крути, огромная установленная база кода Java-приложений и заданий по программированию на Java никуда не исчезнет в ближайшее время.

Java и Python также используют очень разные модели потоков. Python GIL или Global Interpreter Lock означает, что, в отличие от Java, Python фактически является однопоточным - он может одновременно работать только на одном ядре ЦП. С другой стороны, использование графического процессора с Python относительно просто по сравнению с тем же самым действием с Java. Таким образом, хотя это, возможно, еще не стандартная реализация за пределами научных приложений, приложение Python, работающее в массовом параллельном режиме на 5120-ядерном графическом процессоре, скорее всего, будет дымить полностью оптимизированное приложение Java, работающее на 8-ядерном процессоре.

Возможно, из-за широкого диапазона позиций Java-разработчиков в недавнем посте freeCodeCamp отмечалось, что программисты Python обычно зарабатывают больше денег, чем разработчики Java: 116 000 долларов против 102 000 долларов на Indeed и 99 000 долларов против 96 000 долларов на StackOverflow.

Проблема «грамотного программирования»

Кривая изучения языка программирования во многом зависит от ваших текущих знаний, предполагаемого использования языка и среды обучения. Например, если вы уже знаете, как программировать на C, C ++ или JavaScript, то изучение Java может быть относительно простым, особенно если вы просто хотите писать код приложения.Однако, если вы никогда раньше не программировали и собираетесь использовать этот язык для создания результатов, например, для научного сообщества, то Python может быть лучшим выбором. В настоящее время в школах выбирают Python, потому что он помогает людям очень быстро создавать хорошие методы кодирования и имеет широкий спектр применений.

Представление кода также становится все более важным различием между двумя языками. В прошлом разработчики использовали код в основном для создания приложений. Код обычно читался другими разработчиками и машинами, и долгое время сжатый синтаксис Java имел преимущество.Однако теперь, когда люди с разными взглядами и навыками используют языки программирования для достижения самых разных целей (не обязательно разработки приложений), вам также необходимо учитывать их потребности и навыки. У Python здесь может быть преимущество, потому что он полностью поддерживает грамотный подход к программированию, первоначально задуманный Стэнфордским ученым-компьютерщиком Дональдом Кнутом.

При работе с грамотными методами программирования в одном документе содержится код, пояснительная проза, графики, изображения и всевозможные другие материалы, но при этом код остается полностью исполняемым в среде.Это позволяет докладчику или непрограммисту использовать среду способом, который немногие разработчики распознают как «написание кода».

Грамотное программирование выделяется в нескольких областях:

• Демонстрация
• Сотрудничество
• Исследования
• Обучение
• Презентация

Python напрямую поддерживает такие среды через IDE, такие как Leo и Jupyter Notebook. Вы также можете добавить эту поддержку в другие редакторы, такие как Atom, используя специальные инструкции.Напротив, при работе в аналогичной среде с использованием Java среда может казаться привязанной, и кривая обучения, как правило, выше.

Сравнение производительности

Некоторые разработчики считают, что «интерпретируемый» всегда означает «медленный». Пользователи Java часто говорят: «Конечно, пишите на Python или как хотите, но когда вам нужно масштабировать приложение, вам придется переписать его на Java».

Проблема со сравнением скорости одного языка с другим заключается в том, что это часто сводится к среде - вы можете создать тест, который предпочитает один язык другому в лабораторных условиях, но результаты, которые имеют значение, - это те, которые вы видите в поле.Кроме того, вы должны учитывать такие вопросы, как используемые библиотеки и стиль кодирования, используемый при создании приложения (по крайней мере, с Python). Это потому, что Python поддерживает несколько парадигм кодирования (подробнее об этом позже). Сравнивая производительность Python приложений Python, написанных с использованием функциональной парадигмы, и стиля объектно-ориентированной парадигмы, результаты, вероятно, будут отличаться труднопредсказуемым образом.

Также важно учитывать, как разные версии языка влияют на производительность.В реальном мире не всегда нужно сравнивать самые свежие версии. Что касается Java, большинство приложений отстают от текущей версии на 2-3 версии. Что касается Python, Python 3.x обычно работает быстрее, чем 2.x, но только с библиотеками, специально оптимизированными для Python 3.x. Таким образом, хотя это может показаться контрпродуктивным, некоторые программисты в области науки о данных (и другие) по-прежнему предпочитают использовать Python 2.x вместо 3.x, чтобы воспользоваться преимуществами определенных библиотек. Обратите внимание, что сообщество Python изо всех сил пытается перейти с 2x на 3x и в настоящее время поддерживает обе вилки.Тем не менее, поскольку Python 2.x подходит к концу, вам понадобится веская причина для выбора Python 2.x для новых проектов.

В конечном счете, производительность - невероятно сложный показатель. Какой язык работает быстрее всего, обычно зависит от среды - от того, как код пишется, используется и запускается, не говоря уже о влиянии библиотек и других внешних участников.

Доля рынка и сообщество

Также, как известно, сложно сравнить относительную популярность различных языков программирования.Но в большинстве попыток ранжировать языки по популярности - либо здесь, в блоге New Relic, либо на таких сайтах, как Tiobe, Java обычно выходит на первое место в целом, а Python не отстает и обычно находится где-то в первой пятерке.

Важно отметить, что оба языка поддерживаются большими и активными сообществами пользователей. Группы пользователей Java (JUG) существуют по всему миру. (Это картографическое приложение позволяет вам найти ближайший к вам JUG.) Java-программисты также могут посещать крупные громкие мероприятия, такие как JavaOne.Сообщество Python также сильно: 1637 групп пользователей Python в 191 городе и 37 странах, в которых участвует более 860 000 участников. События Python варьируются от встреч PyLadies, где женщины могут встречаться и вместе писать код, до PyCon и многих других.

Не пропустите: Самые популярные языки программирования 2017 года

Выбор изучения Java или Python (или C, C ++ или любого другого широко используемого языка) - хороший шаг, если вашей главной целью является развитие рыночного навыка.Знание любых из этих языков поможет вам найти работу. А еще лучше изучить несколько наиболее популярных вариантов.

Не пропустите: 10 удивительно интересных способов заработать на жизнь с помощью Java

Однако, как отмечалось ранее, истинная суть языка программирования состоит в том, чтобы обслуживать потребности разработчика в передаче конкретной задачи машине наиболее простым и понятным способом. Для некоторых разработчиков простота означает наименьшее количество строк кода или максимальную скорость приложения.Но проблема выходит далеко за рамки любого из этих соображений. Например, если вы специалист по данным, работающий над проектом машинного обучения, то Python может быть лучшим выбором. (Java занимает третье место в этой группе - все еще довольно высоко).

Гибкость также имеет значение. При работе с Python у вас есть доступ к нескольким парадигмам программирования, которые вы можете смешивать и сопоставлять по мере необходимости в одном приложении. Java поддерживает только одну парадигму программирования: объектно-ориентированное. Интересно, что Python поддерживает несколько парадигм программирования в одном приложении, что означает, что вы можете использовать конкретную парадигму, которая лучше всего подходит для подзадачи в приложении, вместо того, чтобы полагаться на одну парадигму, независимо от того, лучше ли она соответствует потребностям.

Не пропустите: Использование четырех стилей программирования Python

Поддержка New Relic

Изобретать колесо никогда не бывает весело. Это также пустая трата времени, поэтому библиотеки так популярны как для Java, так и для Python. Разработчики также нуждаются в других формах поддержки, чтобы приложения работали как можно быстрее и продолжали работать должным образом. Один из способов сделать это - использовать агент для мониторинга приложений, но написание агента может занять много времени и привести к ошибкам.В New Relic, конечно же, есть агенты как для Java, так и для Python. Наиболее широко используется агент Java, за ним следует PHP, затем Python. Мы стараемся, чтобы наши агенты работали как можно более единообразно, но агент каждого языка также сообщает конкретные данные, которые важны и уникальны для него.

Java-агент New Relic, например, может помочь вам оптимизировать скорость приложения, отслеживая такие вещи, как классы, которые JVM фактически загружает и выгружает. Это очень важно, поскольку не всегда легко взаимодействовать со скомпилированной средой по сравнению с интерпретируемой средой.Конечно, New Relic также позволяет отслеживать другие проблемы среды Java, такие как сборка мусора. (Для получения дополнительной информации см. Документацию New Relic Java.)

Агент Python New Relic, тем временем, предназначен для использования всех преимуществ среды Python. Например, вы используете pip install для реализации New Relic Agent, что является точно таким же подходом, который используется для каждой библиотеки Python. Агент работает с широким спектром веб-фреймворков и механизмов хостинга, включая Django, Gunicorn, WSGI, CherryPy, uWSGI и другие.Вы также получаете доступ ко всем основным элементам среды Python, включая информацию о сервере. См. Документацию New Relic по Python для получения дополнительной информации.

Многоязычный FTW

Дело в том, что не существует единственного лучшего языка программирования - только таких, которые наиболее точно соответствуют вашим потребностям в любой момент времени, для любого данного проекта. В идеале разработчики должны знать несколько языков, чтобы им не приходилось соглашаться на использование языка, который плохо подходит для конкретных целей.Знание большего количества языков облегчает адаптацию к большому количеству ситуаций, например к присоединению к группе обновления для конкретного приложения, даже если язык, используемый для проекта, может быть не тем, который вы выбрали бы при запуске с нуля.

В конце концов, - можно сделать некоторые обобщения о языках программирования. Python был бы моим личным выбором для задач науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. С другой стороны, когда мне нужно писать приложения для конечных пользователей, особенно встроенные и кроссплатформенные приложения, Java, вероятно, будет в верхней части моего списка.Java также является отличным выбором для создания серверного кода. Независимо от того, верны ли вам эти предпочтения, надеюсь, это сравнение поможет вам сделать собственный выбор языков программирования.

Дополнительные ресурсы

языков программирования: Python может скоро обогнать C и Java как самые популярные

C и Java остаются самыми популярными языками в индексе сообщества Tiobe, но Python преследует их и, вероятно, займет первое место в будущем.

Согласно индексу Tiobe за июль 2021 года, тремя самыми популярными языками программирования являются C, Java и Python.

Хотя порядок не изменился, генеральный директор Tiobe Пау Янсен отмечает, что разница в очевидной популярности очень мала, всего 0,67% между C и Python.

«Это означает, что следующие несколько месяцев будут захватывающими. Какой язык победит в этой битве? Похоже, Python имеет наилучшие шансы стать номером 1 благодаря своему лидерству на рынке в быстро развивающейся области интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта. , - отметил Янсен.

SEE: Набор для найма: разработчик Python (TechRepublic Premium)

Индекс Tiobe основан на поисковых запросах, которые разработчики, ученые, студенты и программисты используют в популярных международных поисковых системах.

Эта методология отличается от методологии разработчика-аналитика RedMonk, которая рассматривает использование языка в проектах программного обеспечения, размещенных на GitHub, и обсуждения на сайте вопросов и ответов разработчиков, Stack Overflow.

RedMonk за первый квартал 2021 года первое место занимает JavaScript, за ним следуют Python и Java.

C, созданный в Bell Labs почти 50 лет назад, является опорой среди программистов, создающих код машинных инструкций. Количество запросов C снизилось на 4,83 процентных пункта по сравнению с июлем прошлого года. Поисковые запросы Java упали на 3,93% за этот период, а количество запросов на Python выросло на 1,86%.

10 основных языков, стоящих за C, Java и Python, включают C ++, C #, Visual Basic, Javascript, PHP, язык ассемблера и SQL.

Еще один интересный сдвиг касается Rust, языка программирования, созданного в Mozilla с целью обеспечения гарантий безопасности памяти, которых нет в C и C ++.Технологические гиганты пристально следят за Rust, потому что они изо всех сил пытаются угнаться за количеством ошибок безопасности, большинство из которых связаны с памятью.

Язык популярен для системного программирования и программирования инфраструктуры, его поддерживают Google, Microsoft, Amazon и Facebook.

Прямо сейчас Rust имеет большой импульс, в том числе усилия Google по превращению его в ключевой язык операционной системы Android и стремление сделать Rust вторым языком для разработки ядра Linux.

SEE: Что такое гибкая разработка программного обеспечения? Все, что вам нужно знать о предоставлении лучшего кода, быстрее

Rust подскочил с 30 до 27 в индексе Tiobe, в то время как надмножество JavaScript от Microsoft выросло с 45 до 37.

Что касается Python, который, вероятно, перепрыгнет через Java и C на первом месте, Microsoft сделала ставку на язык в рамках своей стратегии Azure. Компания даже наняла создателя Python Гвидо ван Россума, который сказал, что Microsoft предоставила ему полную свободу действий для повышения производительности Python.

Python признал, что Python использует слишком много памяти и энергии от оборудования. Он также признал, что у Python, вероятно, не будет будущего в браузере, несмотря на WebAssembly - стандарт времени выполнения, который поддерживается всеми основными производителями браузеров и помогает создавать более мощные веб-приложения.