Зачем изучать Python? Преимущества и недостатки

Впервые Python был выпущен в 1991 году. Более 30 лет спустя Python остается одним из самых популярных языков программирования среди любителей и профессиональных разработчиков во всем мире. TIOBE объявила Python языком программирования 2021 года. Это был третий раз, когда Python получил эту награду только за последние пять лет.

Язык программирования Python очень развит как в культурном, так и в техническом отношении. Разработчики Python часто называют себя питонистами. У языка Python даже есть своя философия: дзен Python. Благодаря универсальным вариантам использования в различных отраслях, разработчики Python пользуются большим спросом. Итак, стоит ли вам вступить в ряды разработчиков Python и самому стать питонистом?

Сегодня мы надеемся помочь вам принять уверенное решение о том, следует ли вам изучать Python. Мы расскажем о пяти преимуществах и недостатках изучения Python и о том, почему вы можете выбрать его для изучения.

5 преимуществ Python

1. Большое сообщество разработчиков

Python — один из самых популярных языков программирования в мире. В опросе разработчиков Stack Overflow за 2021 год 48% респондентов заявили, что работают с Python. Когда других респондентов спросили, какую технологию они хотели бы изучить, Python занял первое место среди наиболее востребованных среди разработчиков технологий.

Данные опроса разработчиков Stack Overflow за 2021 год

Большое сообщество Python с открытым исходным кодом означает, что питонисты могут пользоваться сильной поддержкой коллег и полезной документацией. Если вы когда-нибудь столкнетесь с препятствием, вы всегда можете посетить форумы или встречи Python, чтобы получить помощь от других разработчиков Python. Эта поддержка сообщества может быть особенно полезна, если Python — ваш первый язык программирования.

2. Обширные библиотеки

Python предлагает широкий спектр библиотек, которые можно использовать в различных приложениях. Библиотеки — это наборы ресурсов, которые помогают нам оптимизировать разработку приложений. Вместо того, чтобы писать каждый фрагмент кода с нуля, мы можем использовать библиотеки, содержащие множество заранее написанных функций и классов.

Некоторые популярные библиотеки Python включают в себя:

• Numpy и SciPy : для научных вычислений с широким набором функций, алгоритмов и оптимизаций, включая линейную алгебру и статистику.
• Keras, Seaborn, TensorFlow и SciKit-Learn : для машинного обучения, искусственного интеллекта, обработки естественного языка и нейронных сетей.
• Scrapy : для науки о данных позволяет создать эффективный веб-краулер и парсер данных.
• Pandas : для анализа данных, включая очистку данных и манипулирование как реляционными, так и помеченными данными
• Matplotlib и Plotly : для визуализации данных и построения графиков.

3. Пишите меньше, делайте больше

Python имеет очень лаконичный синтаксис. Это заметно даже по сравнению с другими языками программирования высокого уровня, такими как Java.

Сравнивая программу «Hello World» на Python с Java, мы видим, что синтаксис Python намного лаконичнее.

print «Hello World»

«Привет, мир» на Python

class HelloWorld {

    public static void main( String args[] ) {

        System.out.println( «Hello World!» );

    }

}

«Привет, мир» на Java

Простой синтаксис Python в сочетании с его большим набором библиотек помогает нам делать больше с меньшим количеством строк кода. Это экономит много времени на разработку и является одной из причин популярности Python.

4. Портативность

Портативность — еще одна сильная сторона Python. Также портативность относится к способности приложения работать в различных операционных системах (ОС). Если ваша программа не содержит системных вызовов, вы можете запускать свою программу Python в Windows, Mac OS и Linux без изменения программного кода. Все, что вам нужно сделать, это использовать интерпретатор Python, подходящий для выбранной вами платформы.

Переносимость Python во многом объясняется использованием интерпретатора вместо компилятора. И интерпретаторы, и компиляторы преобразуют исходный код в машинный код. Однако делают они это в разное время и разными способами. Интерпретаторы преобразуют исходный код во время выполнения программы, а компиляторы преобразуют его до выполнения программы. В частности, исходный код Python преобразуется в промежуточную форму, называемую байт-кодом, который может выполняться на любой платформе, имеющей интерпретатор Python. Напротив, компилятор преобразует исходный код в непереносимый машинный код, который может выполняться только на определенной платформе.

Языки, использующие интерпретатор, известны как интерпретируемые языки. Интерпретируемые языки, как правило, более переносимы, чем компилируемые языки, в которых используется компилятор.

5. Широкий спектр вариантов использования

Язык программирования Python имеет различные варианты использования во многих развивающихся областях, в том числе:

• Наука о данных
• Машинное обучение
• Статистика
• Компьютерная безопасность
• Разработка игр
• Разработка серверных веб-приложений
• Встроенные приложения

5 недостатков Python

Хотя это может и не стать для вас препятствием, полезно знать о недостатках Python, прежде чем приступить к изучению языка.

1. Низкая производительность

Python работает медленно по сравнению с другими языками программирования высокого уровня. Python принимает удар по производительности в обмен на функции, которые имеют свои достоинства.

Вот несколько факторов, влияющих на производительность Python :

• Использование интерпретатора : интерпретатор переводит код во время выполнения, а не перед выполнением (как компилятор). Дополнительные накладные расходы на трансляцию во время выполнения приводят к более медленному выполнению кода для интерпретируемых языков, чем для компилируемых языков.
• Использование динамической типизации : Python имеет динамическую типизацию, а не статическую. Динамическая типизация позволяет нам создавать переменные без объявления типов. Скорее, тип переменной определяется во время выполнения. Это означает, что наша программа выполняет еще несколько задач во время выполнения, что влияет на нашу производительность.
• Использование сборщика мусора : Python поддерживает автоматическое управление памятью, а не ручное управление памятью. Это означает, что вместо того, чтобы вручную выделять и освобождать память, работа выполняется автоматически сборщиком мусора, который требует памяти во время выполнения и влияет на остальную производительность нашего приложения.
• Объектная модель Python. Объектная модель Python не обеспечивает эффективного доступа к памяти. Скорее, он потребляет много памяти. Мы можем наблюдать пример этого на следующем рисунке ниже.

На предыдущем рисунке сравнивается пакетная операция над списком Python с массивом C++. В массиве C++ могут быть объекты одного типа и размера. Для этих объектов зарезервирована непрерывная память, где каждый объект может быть доступен в «постоянное время» с использованием его соответствующего индекса. Напротив, список Python может содержать объекты разных типов и размеров. Список в основном представляет собой массив указателей, где каждый указатель указывает на адрес памяти, где хранится соответствующий объект. Эти указатели на объекты приводят к дополнительным накладным расходам, которых нет в других языках.

Python не предназначен для эффективного использования памяти. Таким образом, это не лучший выбор языка программирования, если вы создаете приложение в системе с ограниченными ресурсами. По той же причине вы, вероятно, захотите выбрать другой язык, если вы создаете высокопроизводительные приложения, такие как системы реального времени с высокой степенью параллелизма.

2. Четкая номенклатура

Python имеет четкую номенклатуру, в которой приоритет отдается простому синтаксису. Тот факт, что номенклатура Python проста, не является недостатком. Однако стоит отметить, что номенклатура Python отличается от норм, с которыми могут согласиться другие языки программирования.

Некоторые примеры особой номенклатуры Python включают:

• Различия в терминологии. Тип данных, который мы называем словарем в Python, также известен как хэш в Java и C++.
• Различия в пунктуации : мы используем одинарные кавычки (’) для закрытия строк в Python по сравнению с двойными кавычками («) в большинстве языков программирования.

Уникальные черты Python нелегко перенести на другие языки программирования. Независимо от того, изучаете ли вы Python до или после изучения других языков, ожидайте столкнуться с некоторыми уникальными качествами, характерными для Python.

3. Код может стать неуправляемым по размеру

Когда код Python небольшой, его легко понять. Однако Python не обеспечивает соблюдения многих стандартов кодирования. Это означает, что код Python может быстро стать слишком большим, если мы не будем тщательно следовать передовым методам кодирования. Если мы позволим ему дойти до этой точки, большую базу кода будет труднее понять и расширить.

Синтаксис Python может сделать большой код еще более трудным для чтения. Например, код может ввести в заблуждение, если мы не будем правильно комментировать переменные с динамическим типом. Чтобы добавить, глубоко вложенный код в Python также может быть трудным для понимания, потому что область переменных не очевидна. Кроме того, вложенный код может быть труден для чтения, потому что Python использует пробелы вместо квадратных скобок или других идентификаторов области действия (например, мы делаем это в C и Java).

4. Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) и ограничения потоков

CPython, самая популярная реализация Python, использует глобальную блокировку интерпретатора (GIL). GIL — это механизм, который имеет свои преимущества и недостатки. GIL используется интерпретатором для ограничения потоков, которые могут выполняться для каждого процесса. В частности, GIL позволяет выполнять только один поток в данный момент времени.

GIL используется, потому что управление памятью не является потокобезопасным в CPython. Разрешая только один поток за раз, GIL предотвращает любые непреднамеренные взаимодействия между структурами данных в программе Python. Однако это означает, что многопоточные программы на CPython не могут максимально использовать многопроцессорные системы, выполняя параллельную обработку.

Ограничения GIL и многопоточности в Python повлияют на вас, если вы будете использовать самую популярную реализацию Python, CPython. Таким образом, вы можете держаться подальше от GIL, если планируете реализовать многопоточность и параллелизм в своей программе. Другие интерпретации Python, такие как IronPython и RPython, не используют GIL.

5. Слабая поддержка мобильной разработки

Несмотря на различные варианты использования, Python — слабый соперник для мобильной разработки. Из основных мобильных платформ ни Android, ни iOS не поддерживают Python в качестве официального языка. На Python по-прежнему можно разрабатывать мобильные приложения без поддержки собственной платформы. Однако для этого нам потребуются некоторые фреймворки или библиотеки.

При этом по -прежнему не хватает зрелых фреймворков или библиотек для поддержки мобильной разработки Python. Существуют некоторые технологии (например, инфраструктура Kivy). Однако, поскольку они менее развиты, они могут иметь более крутую кривую обучения и небольшую поддержку сообщества. Также не хватает библиотек пользовательского интерфейса (UI) Python, что затрудняет достижение хорошего пользовательского опыта в мобильных приложениях Python.

Зачем изучать Python?

Вы слышали хорошее и плохое. Итак, зачем изучать Python? Конечно, ваше окончательное решение будет зависеть от ваших целей как разработчика.

Решая, стоит ли изучать Python, вы можете учитывать следующие факторы и их соответствие вашим целям:

• Веселое сообщество : сообщество Python создано для того, чтобы сделать использование языка интересным. На самом деле, его название является отсылкой не к змею, а к британской комедийной группе » Монти Пайтон «.
• Карьерные возможности : Изучение Python может помочь вам получить любимую работу разработчика. Python-разработчики востребованы как в крупных компаниях (таких как Netflix), так и в небольших организациях и стартапах.
• Отраслевые варианты использования : Python имеет приложения в различных отраслях. Этот язык особенно хорош, если вас интересуют такие области, как машинное обучение, наука о данных, разработка игр и серверная веб-разработка.
• Кривая обучения : Python имеет очень похожий на человека синтаксис по сравнению с другими языками программирования. Это может сделать кривую обучения довольно легкой для начинающих. Однако, как упоминалось ранее, вы можете сначала испытать противоположный эффект, если вы привыкли к другим языкам программирования.
• Гибкость мультипарадигмального языка : Python поддерживает несколько парадигм программирования. Вы можете использовать Python для функционального программирования, объектно-ориентированного программирования и процедурного программирования.
• Ресурсы и инструменты : поскольку он так широко используется, существует множество ресурсов, которые вы можете использовать для изучения Python. Существует также широкий выбор инструментов, фреймворков, библиотек и IDE Python, которые помогут упростить вашу разработку.

Заключение

Несмотря на его недостатки, существуют различные причины, по которым Python остается популярным более тридцати лет после его выпуска. Конечно, причина изучения Python будет уникальна для вас. Какой бы ни была ваша мотивация, вскоре вы обнаружите, что находитесь в прекрасной компании с процветающим мировым сообществом разработчиков, которые используют один общий язык: Python.