Python anses som lett å lære og løpe nesten hvor som helst. Det er nyttig for en rekke applikasjoner, inkludert utdanning, dataanalyse og webutvikling. Noen av de største selskapene i verden er avhengige av Python, inkludert Instagram og Google.
Det er et dynamisk, objektorientert (OO) programmeringsspråk som kan sammenlignes med Microsoft. NET-baserte språk eller Java, som et generelt underlag for flere typer programvareutvikling. Det gir sterk støtte for integrasjon med flere teknologier og høyere programmeringsproduktivitet gjennom hele utviklingssyklusen. Den er spesielt egnet for store og komplekse prosjekter med endrede krav.
Python er også et av de hurtigst voksende programmeringsspråkene med åpen kildekode, og brukes i oppdragskritiske applikasjoner for den største børsen i verden. Det danner også basen for forskjellige high-end publikasjonsnettsteder, kjører på flere millioner mobiltelefoner og brukes på tvers av bransjer som flygelederskap, spillefilmanimasjon og skipsbygging.
La oss starte med en positiv tone og diskutere fordelene med dette produktive språket.
Fordeler med å bruke Python
#1. Brukervennlighet og lesing
De fleste Python-programmerere er enige om at den største fordelen med Python er at den er enkel å plukke opp. Brukervennlighet og enkel lesbarhet er mer enn bare en bekvemmelighet. Det kan også komme brukerne av programmet til gode. Enkel brukbarhet hjelper deg å tenke tydeligere når du skriver programmer, og for andre som må forbedre eller vedlikeholde programmet.
Eksperter og nybegynnere kan lett forstå koden, og du kan fort bli produktiv med dette språket, siden det har færre 'dialekter' enn andre populære språk som Perl. Siden kildekoden ligner pseudokoden, er den også enkel å lære. Så snart du begynner å lære, kan du begynne å kode effektivt nesten umiddelbart.
Totalt sett krever det mindre krefter å skrive et program i Python enn det ville brukt på andre språk som Java eller C ++. Dette er også ganske populært blant akademia, noe som resulterer i et stort talentbasseng. Det regnes som en veldig produktiv måte å skrive kode på, og noe av dette kommer fra dets lesbarhet og enkle syntaks. Noen kommer fra dens velutformede og rike innebygde funksjoner og standardbibliotek, og det som er tilgjengelig av flere tredjeparts open source-moduler og biblioteker.
Siden det er lett å forstå, er det også enkelt å vedlikeholde. Språket er også dynamisk fleksibelt og skrevet, med kode som ikke er like ordinært som andre språk. Men denne dynamiske typingen kan også spille ut som en ulempe, som vi vil diskutere senere.
# 2. Rett og raskt
Python-samfunnet tilbyr rask og effektiv støtte til brukere, og hundretusener av utviklere jobber hardt for å finne og fikse feil og utvikle nye oppdateringer og forbedringer av språket. Dette gir også rask tilbakemelding på mange måter. For en kan programmerere hoppe over forskjellige oppgaver som måtte gjøres på andre språk. Dette reduserer tiden og kostnadene for hvert program, og vedlikeholdet som kreves for programmet. Python tillater også rask tilpasning av kode. Språket kan betegnes som klart til å kjøres, noe som krever bare enkel kode for å bli utført. Å spille rundt og teste koden blir mye enklere med språket, som også tilbyr en bottom-up-utviklingsstil for enkelt å konstruere applikasjonen din ved å teste nøkkelfunksjoner i tolken før du begynner å skrive kode på toppnivå.
Tolken er lett utvidbar, slik at du kan legge inn C-kode med en enkel kompilert utvidelsesmodul. Python motiverer programgjenbrukbarhet også med pakker og moduler. En rekke moduler er allerede tilgjengelige med standardbiblioteket, avgjørende for Python-distribusjon. Du kan dele funksjonaliteten mellom forskjellige programmer ved å dele dem opp i flere moduler.
Språket kan kjøres på flere systemer, men beholder det samme grensesnittet, og designet blir ikke mye for hvert operativsystem, siden det er skrevet i bærbar ANSI C. Dette betyr at du enkelt kan skrive Python på en Mac, teste den på et Linux-system og last opp til en Windows-datamaskin.
# 3. Brukbarhet med IoT
Internet of Things eller IoT har åpnet for enorme muligheter, og Python kan spille en nøkkelrolle i at du utnytter disse mulighetene. Språket blir et populært valg for IoT, med nye plattformer som Raspberry Pi som er basert på det. Dokumentasjonen for Raspberry P sier at språket er enkelt å bruke og bruke.
# 4. Asynkron koding
Python har vist seg å være ganske effektivt for å skrive asynkron kode, som bruker en enkelt hendelsessløyfe til å gjøre arbeid i små enheter i stedet for å skrive opp bruksområder. Dette er fordi det er lettere å skrive så vel som å vedlikeholde uten forvirrende forskningskonflikt eller deadlocks eller andre problemer. Denne generatorene er veldig nyttige for sammenfletting av flere prosesseringsløkker.
# 5. En mindre begrenset programmeringsmåte
Sammenlignet med Java, bruker Python en mye mindre begrenset programmeringsmetode med flere paradigmer. For eksempel trenger du ikke å opprette en egen OO-klasse for å skrive ut 'Hello World' i Python, men du må gjøre det i Java. Python er multi-paradigme og støtter funksjonelle, prosessuelle og objektorienterte programmeringsstiler. I Python kan alt og alt være et objekt. Du kan skrive applikasjoner på språket ved hjelp av flere programmeringsparadigmer, og du kan fremdeles skrive skarpe, tydelige og forståelige OO-koder.
Anbefalte kurs
- HTML og HTML5-kurs
- Programvaretesting Programmeringskurs
- Program på Drupal 7
- Online kurs på JQuery
# 6. Enterprise Application Integration
Python er et godt valg for et programmeringsspråk som inkluderer Enterprise Application Integration (EAI). Det gjør det enklere å utvikle webutviklingstjenester, påkalle CORBA- eller COM-komponenter og ringe direkte fra og til Java, C ++ eller C-kode. Dette gir betydelige prosesskontrollfunksjoner og implementerer vanlige internettdataformater og -protokoller, prosesseringsspråklige språk som XL, kjører fra samme byte-kode på moderne operativsystemer og kan integreres som skriptspråk.
# 7. Dens bruk i webutvikling
Python kan brukes og brukes mye for webutvikling, til formål som spenner fra avansert webapplikasjonsutvikling til enkel CGI-scripting til storskala rammer som TurboGears og Django. Andre eksempler på Pythons bruk i webutvikling inkluderer rammen Quixote for nettapplikasjoner, Plone content management system og Zope applikasjonsserver. Du kan enkelt lage din egen løsning basert på Pythons brukervennlige og omfattende standardbiblioteker. Python gir grensesnitt for de fleste databaser, fungerer bra med andre nettutviklingsteknologier og har kraftige dokument- og tekstbehandlingsfasiliteter.
# 8. Dens bruk i vitenskapelige og numeriske applikasjoner
Du kan bruke Pythons bildebehandlingsbibliotek samt MayaVi og VTK 3D-visualiseringsverktøysett, så vel som andre verktøy som ScientificPython og Numeric Python for å utvikle numeriske og vitenskapelige applikasjoner. Mange av disse applikasjonene kan også støttes av Enthought Python Distribution.
# 9. Søknadsskripting og programvaretesting
Pythons sterke integrasjon med Java og C og C ++ gjør det veldig nyttig for applikasjonsskripting. Den ble designet helt fra begynnelsen til å være integrerbar, og kan være et godt valg for et skriptspråk for å tilpasse eller utvide større applikasjoner. Python kan også brukes til omfattende programvaretesting, takket være dens sterke tekstbehandlings- og integrasjonsfunksjoner. Faktisk kommer Python til og med med et helt eget enhetstestingramme. Python kan også brukes til å utvikle high-end GUI desktop applikasjoner. Du kan bruke åpne teknologier for å distribuere applikasjonen din på tvers av de fleste operativsystemer. Støtte for andre GUI-rammer som Motif, X11, Delphi, Carbon og MFC er også tilgjengelig.
# 10. Pythons bruk i prototyper og fordeler med åpen kildekode
Prototyping i Python er ganske enkelt og raskt, noe som resulterer i utviklingen av det endelige systemet i flere tilfeller. Siden Python er ganske smidig, kan du enkelt refaktorkode for rask utvikling fra den første prototypen til det endelige produktet. Pythons åpen kildekode-natur er også en stor fordel. Den er godt designet, skalerbar, bærbar, robust og rask på grunn av sin natur. Syntaksen er enkel å plukke opp og den har ryddige og velutviklede avanserte språkfunksjoner. På mange måter overskrider Python funksjonene og mulighetene til andre kommersielt tilgjengelige sammenlignbare løsninger.
Pythons åpen kildekodelisens tillater også ubegrenset modifisering, omfordeling og bruk av språket og applikasjonene basert på det. Den fullstendige kilden er tilgjengelig, og det er ingen lisensieringskostnader involvert, noe som er en enorm kostnadsbesparende. Støtte er fritt tilgjengelig gjennom online ressurser.
# 11. Skriptservering på serveren
Python regnes som et sterkt skriptspråk på serversiden. Koden ligner pseudokode som andre skriptspråk, og den har knapt noen rik eller komplisert syntaks. Den er bygget slik at du kan fokusere mindre på hvilken kommando du vil bruke og i stedet fokusere på forretningsreglene for applikasjonen din.
# 12. Bærbarhet og interaktivitet
En annen stor fordel med Python er dens bærbarhet og interaktivitet, noe som gjør det så mye lettere å lære. Det gir dynamisk semantikk og raske prototypefunksjoner. Det blir ofte betraktet som et limspråk som forbinder forskjellige eksisterende komponenter. Det er svært innebygd i applikasjoner, også de som bruker andre programmeringsspråk. Dette gjør det mulig for deg å fikse nye moduler til Python og utvide kjernevokabularet.
Ulemper ved å bruke Python
Som du kan har Python store fordeler. Men det har sin rettferdige del av grensene også. Her er en titt på dem:
#1. Hastighet
Hastighet, eller mangelen på det, kan være et stort problem. Siden det er et tolket språk, kan Python være tregere enn andre sammenstilte språk. Dette bringer oss imidlertid skillet mellom språk og kjøretid tilbake. Noen benchmarks for Python kjører raskere enn tilsvarende C eller andre kodespråk. Pythons langsomme henrettelseshastighet har blitt kritisert i det siste, men det har blitt adressert til en viss grad med optimaliserte pakker de siste årene. Fortsatt kan Python på noen måter være tregere til språk som C ++ og C, og nyere som Go.
# 2. Mangel på mobil databehandling og nettlesere
Python er sterk på stasjonære og serverplattformer, men svak i mobile plattformer. Det har bare vært en håndfull smarttelefonapper utviklet ved hjelp av Python, og språket blir sjelden sett på klientsiden for nettutviklingsapplikasjoner.
Språket er heller ikke til stede i nettutviklingslesere. Hovedårsaken til dette er at det er vanskelig å sikre. Det mangler fremdeles en god sikker sandkasse for språket, og noen programmerere anser det som vanskelig å umulig for standardimplementeringen, CPython.
# 3. Designbegrensninger
Selv de største fans av Python ville være enige i visse designbegrensninger på språket fordi det er dynamisk skrevet. Dette krever mer testing og feil for å vises bare under kjøretid. Språkets globale tolkelås betyr at bare en tråd kan få tilgang til Python-internasjonale når som helst.
# 4. Pakke forfall og tilgjengelighet
Det mangler Python-kolleger for flere Matlab-verktøykasser. Mange av disse verktøykassene, modulene og pakkene er ennå ikke modne med tanke på utvikling, og er dårlig støttet og dokumentert. Dette kan forventes, gitt at Python stort sett er drevet av et fellesskap av frivillige som kanskje ikke har tid til å dokumentere og støtte hver modul. Hvis du planlegger å skaffe deg en modul eller pakke til Python, er det alltid en god idé å se om modulen blir vedlikeholdt aktivt før du utvikler en applikasjon som er avhengig av den. Ellers må du utvikle dine egne oppdateringer og løsninger for koden.
Vi diskuterte Pythons bruk i prosjektering og vitenskapelig arbeid kort. Blant moduler for slikt arbeid er matplotlib, SciPy og NumPy blant de viktigste. Mens matplotlib og NumPy er godt dokumentert, kan SciPy ha uklar eller manglende dokumentasjon. For eksempel brukes scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline for å legge til en utjevningsdel for dataene, men dokumentasjonen forklarer ikke betydningen av koeffisientene som metoden returnerer. Dette kan være problematisk siden metoden returnerer færre enn forventede koeffisienter.
# 5. Problemer i matplotlib
Det er også visse utfordringer i matplotlib, som er en ganske dyktig ikke-interaktiv plottepakke. For den ene er det mangel på enhetlighet i grensesnitt for forskjellige metoder og funksjoner. Som et eksempel, når du genererer en tekstboks med pyplot.annotate-funksjonen eller annotatmetoden for aksene-objektet, kan du bruke xycoords-nøkkelordet til å spesifisere om tekstplasseringen er spesifisert som datakoordinater, figur fraksjonskoordinater eller akser fraksjonskoordinater . Men dette nøkkelordet mangler med pyplot.text-funksjonen, og bare datakoordinater kan brukes til å spesifisere tekstplasseringen, noe som vanligvis ikke er det som programmerere ønsker.
Anbefalte artikler
Som du kan se, til tross for populariteten, er dette langt fra perfekt. Det har sin rettferdige andel av utgaver, inkludert noen relatert til design og ytelse. Hvis du planlegger å utvikle noe med Python, må du først være klar over fordelene og begrensningene.
- Funksjon ved mobil databehandling: Beste applikasjoner og tjenester (OS)
- Hvilket er best -HTML5 vs Flash
- De mest fantastiske spørsmålene og svarene på Python-intervjuet
- Karrierer i Python
- Kom i gang med Python og Django for nettutvikling
- De beste og nyttige funksjonene ved Python vs Ruby Performance
- Drupal vs Joomla: Hva er funksjonene
- Drupal 7 vs Drupal 8: Difference