Python betragtes som let at lære og køre næsten overalt. Det er nyttigt til en række applikationer, herunder uddannelse, dataanalyse og webudvikling. Nogle af de største virksomheder i verden stoler meget på Python, inklusive Instagram og Google.
Det er et dynamisk, objektorienteret (OO) programmeringssprog, der kan sammenlignes med Microsoft. NET-baserede sprog eller Java, som et generelt underlag til flere softwareudviklingsformer. Det giver stærk støtte til integration med flere teknologier og højere programmeringsproduktivitet på tværs af udviklingslivscyklussen. Det er især velegnet til store og komplekse projekter med ændrede krav.
Python er også et af de hurtigst voksende open source-programmeringssprog og bruges i missionskritiske applikationer til den største børs i verden. Det danner også basen for forskellige avancerede publiceringswebsteder, kører på adskillige millioner mobiltelefoner og bruges på tværs af brancher såsom lufttrafikstyring, spillefilmanimation og skibsbygning.
Lad os starte med en positiv note og diskutere fordelene ved dette produktive sprog.
Fordele ved at bruge Python
# 1. Brugervenlighed og læsning
De fleste Python-programmerere er enige om, at den største fordel ved Python er, at det er let at hente. Brugervenlighed og let læsbarhed er mere end blot en bekvemmelighed. Det kan også komme brugerne af dit program til gode. Let brugervenlighed hjælper dig med at tænke mere klart, når du skriver programmer, og for andre, der er nødt til at forbedre eller vedligeholde programmet.
Eksperter og begyndere kan let forstå koden, og du kan hurtigt blive produktiv med dette sprog, da det har færre 'dialekter' end andre populære sprog som Perl. Da dens kildekode ligner pseudokoden, er den også enkel at lære. Så snart du begynder at lære, kan du begynde at kode effektivt næsten øjeblikkeligt.
Generelt kræver det mindre indsats for at skrive et program i Python end det ville bruge andre sprog som Java eller C ++. Dette er også temmelig populært blandt akademierne, hvilket resulterer i en stor talentpulje. Det betragtes som en meget produktiv måde at skrive kode på, og noget af dette kommer fra dets læsbarhed og enkle syntaks. Nogle kommer fra dets veludformede og rige indbyggede funktioner og standardbibliotek, og det er tilgængeligt fra flere tredjeparts open source-moduler og biblioteker.
Da det er let at forstå, er det også let at vedligeholde. Sproget er også dynamisk fleksibelt og indtastet, med en kode, der ikke er så fuldt ud som andre sprog. Men denne dynamiske typning kunne også spille som en ulempe, som vi vil diskutere senere.
# 2. Lige og hurtige
Python-samfundet tilbyder hurtig en effektiv support til brugerne, og hundreder af tusinder af udviklere arbejder hårdt for at finde og rette bugs og udvikle nye patches og forbedringer til sproget. Det giver også hurtig feedback på mange måder. For det første kan programmerere springe over forskellige opgaver, der skal udføres på andre sprog. Dette reducerer tiden og omkostningerne for hvert program og den vedligeholdelse, der kræves til programmet. Python tillader også hurtig tilpasning af kode. Sproget kan betegnes som klar til at køre, hvilket kræver, at der kun udføres simpel kode. At lege rundt og teste din kode bliver meget enklere med sproget, som også tilbyder en bottom-up-udviklingsstil til let at konstruere din applikation ved at teste nøglefunktioner i tolken, inden du begynder at skrive kode på øverste niveau.
Tolken er let at udvide, så du kan integrere C-kode med et enkelt kompileret udvidelsesmodul. Python motiverer også programgenanvendelighed med pakker og moduler. Et antal moduler er allerede tilgængelige med standardbiblioteket, hvilket er vigtigt for Python-distribution. Du kan dele funktionaliteten mellem forskellige programmer ved at opdele dem i flere moduler.
Sproget kan køre på flere systemer, men bevarer sin lignende grænseflade, og dens design ændres ikke meget med hvert operativsystem, da det er skrevet i bærbar ANSI C. Dette betyder, at du nemt kan skrive Python på en Mac, teste det på et Linux-system og upload til en Windows-computer.
# 3. Brugervenlighed med IoT
Internet of Things eller IoT har åbnet store muligheder, og Python kan spille en nøglerolle i, hvordan du udnytter disse muligheder. Sproget bliver et populært valg for IoT, hvor nye platforme som Raspberry Pi er baseret på det. I dokumentationen til Raspberry P fremgår det, at sproget er let at bruge og bruge strøm.
# 4. Asynkron kodning
Python har vist sig at være ret effektivt til at skrive asynkron kode, der bruger en enkelt hændelsessløjfe til at udføre arbejde i små enheder snarere end at skrive op anvendelser. Dette skyldes, at det er lettere at skrive såvel som vedligeholde uden nogen forvirrende forskningskonflikt eller deadlocks eller andre problemer. Denne generator er meget nyttigt til sammenfletning af kørsel af flere behandlingssløjfer.
# 5. En mindre begrænset programmeringsmetode
Sammenlignet med Java bruger Python en meget mindre begrænset programmeringsmetode med flere paradigmer. For eksempel behøver du ikke oprette en separat OO-klasse til udskrivning af 'Hello World' i Python, men du skal gøre det i Java. Python er multi-paradigme og understøtter funktionelle, proceduremæssige og objektorienterede programmeringsformer. I Python kan alt og alt være et objekt. Du kan skrive applikationer på sproget vha. Flere programmeringsparadigmer, og du kan stadig skrive sprød, klar og forståelig OO-kode.
Anbefalede kurser
- HTML og HTML5-kursus
- Software Testing programmeringskurser
- Program på Drupal 7
- Online-kursus i JQuery
# 6. Enterprise Application Integration
Python er et godt valg til et programmeringssprog, der inkluderer Enterprise Application Integration (EAI). Det gør det lettere at udvikle webudviklingstjenester, og påberåbe sig CORBA- eller COM-komponenter og direkte ringe fra og til Java, C ++ eller C-kode. Det giver betydelige proceskontrolfunktioner og implementerer almindelige internetdataformater og -protokoller, bearbejdning af markeringssprog som XL, kører fra den samme byte-kode på moderne operativsystemer og kan integreres som et scriptingsprog.
# 7. Dets anvendelse i webudvikling
Python kan bruges og bruges i vid udstrækning til webudvikling til formål, der spænder fra avanceret webapplikationsudvikling til enkel CGI-scripting til storskala rammer som TurboGears og Django. Andre eksempler på Pythons anvendelse i webudvikling inkluderer Quixote-webapplikationsrammer, Plone content management system og Zope-applikationsserver. Du kan nemt oprette din egen løsning baseret på Pythons brugervenlige og omfattende standardbiblioteker. Python leverer grænseflader til de fleste databaser, fungerer godt med andre webudviklingsteknologier og har kraftfulde dokument- og tekstbehandlingsfaciliteter.
# 8. Dets anvendelse i videnskabelige og numeriske applikationer
Du kan bruge Pythons billedbibliotek samt MayaVi og VTK 3D-visualiseringsværktøjssæt såvel som andre værktøjer som ScientificPython og Numeric Python til at udvikle numeriske og videnskabelige applikationer. Mange af disse applikationer kan også understøttes af Enthought Python Distribution.
# 9. Applikations scripting og softwaretest
Pythons stærke integration med Java og C og C ++ gør det meget nyttigt til applikations scripting. Det blev designet lige fra begyndelsen til at være indlejret og kan være et godt valg til et scriptsprog til tilpasning eller udvidelse af større applikationer. Python kan også bruges til omfattende softwaretestning takket være dens stærke tekstbehandlings- og integrationsfunktioner. Faktisk kommer Python endda med sin helt egen enhedstestningsramme. Python kan også bruges til at udvikle high-end GUI desktop applikationer. Du kan bruge åbne teknologier til at distribuere din applikation på tværs af de fleste operativsystemer. Support til andre GUI-rammer som Motif, X11, Delphi, Carbon og MFC er også tilgængelig.
# 10. Pythons brug i prototyping og open source fordel
Prototyper i Python er temmelig let og hurtigt, hvilket resulterer i udviklingen af det endelige system i flere tilfælde. Da Python er temmelig smidig, kan du let refaktorkode for hurtig udvikling fra den første prototype til det endelige produkt. Pythons open source-natur er også en enorm fordel. Den er godt designet, skalerbar, bærbar, robust og hurtig på grund af dens natur. Dens syntaks er let at hente, og det har uklare og veludviklede avancerede sprogfunktioner. På mange måder overskrider Python funktionerne og mulighederne i andre kommercielt tilgængelige sammenlignelige løsninger.
Pythons open source-licens tillader også ubegrænset ændring, omfordeling og brug af sproget og applikationer, der er baseret på det. Den fulde kilde er tilgængelig, og der er ingen licensudgifter involveret, hvilket er en enorm omkostningsbesparer. Support er frit tilgængeligt via online ressourcer.
# 11. Script på serversiden
Python betragtes som et stærkt script-sprog på serversiden. Dens kode ligner pseudokode som andre scripting-sprog, og den har næppe nogen rig eller kompliceret syntaks. Det er bygget, så du kan fokusere mindre på, hvilken kommando, du vil bruge, og i stedet fokusere på forretningsreglerne for din applikation.
# 12. Bærbarhed og interaktivitet
En anden enorm fordel ved Python er dens bærbarhed og interaktivitet, hvilket gør det meget lettere at lære. Det giver dynamisk semantik og hurtige prototypefunktioner. Det betragtes ofte som et limsprog, der forbinder forskellige eksisterende komponenter. Det er meget integreret i applikationer, også dem, der bruger andre programmeringssprog. Dette gør det muligt for dig at fastlægge nye moduler til Python og udvide dets grundlæggende ordforråd.
Ulemper ved at bruge Python
Som du kan har Python store fordele. Men det har også sin rimelige andel af grænser. Her er et kig på dem:
# 1. Hastighed
Hastighed eller manglen på det kan være et stort problem. Da det er et tolket sprog, kan Python være langsommere end andre kompilerede sprog. Dette bringer os imidlertid tilbage adskillelsen af sprog fra runtime. Nogle benchmarks for Python kører hurtigere end svarende til C eller andre kodesprog. Pythons langsomme eksekveringshastighed er blevet kritiseret i fortiden, men det er i nogen grad blevet behandlet med optimerede pakker i de sidste par år. Stadig kan Python være langsommere på nogle måder med sprog som C ++ og C, og nyere som Go.
# 2. Mangel på mobil computing og browsere
Python er stærk på desktop- og serverplatforme, men svag i mobile platforme. Der har kun været en håndfuld smartphone-apps udviklet ved hjælp af Python, og sproget ses sjældent på klientsiden af webudviklingsapplikationer.
Sproget findes heller ikke i browsere til webudvikling. Hovedårsagen til dette er, at det er vanskeligt at sikre. Der mangler stadig en god sikker sandkasse til sproget, og nogle programmerere finder det vanskeligt eller umuligt for standardimplementeringen, CPython.
# 3. Designbegrænsninger
Selv de største fans af Python ville acceptere visse designbegrænsninger på sproget, fordi det er dynamisk indtastet. Dette kræver flere test og fejl, der kun vises under løbetid. Sprogets globale tolke-lås betyder, at kun en tråd kan få adgang til Python-interne til enhver tid.
# 4. Pakke modenhed og tilgængelighed
Der er mangel på Python-modstykker til flere Matlab-værktøjskasser. Mange af disse værktøjskasser, moduler og pakker er endnu ikke modne med hensyn til udvikling og understøttes dårligt og dokumenteres. Dette kan forventes, i betragtning af at Python stort set er drevet af et samfund af frivillige, der muligvis ikke har tid til at dokumentere og støtte hvert modul. Hvis du planlægger at få et modul eller en pakke til Python, er det altid en god ide at se, om modulet opretholdes aktivt, før du udvikler en applikation, der er afhængig af det. Ellers bliver du nødt til at udvikle dine egne programrettelser og løsninger på koden.
Vi drøftede kort Pythons brug i ingeniørarbejde og videnskabeligt arbejde. Blandt moduler til sådant arbejde er matplotlib, SciPy og NumPy blandt de vigtigste. Mens matplotlib og NumPy er veldokumenterede, kan SciPy have uklar eller manglende dokumentation. F.eks. Bruges scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline til at tilføje en udjævningssplit for dataene, men dokumentationen forklarer ikke betydningen af de koefficienter, som metoden returnerer. Dette kan være problematisk, da metoden returnerer færre end forventede koefficienter.
# 5. Problemer i matplotlib
Der er også visse udfordringer i matplotlib, som er ret en ikke-interaktiv, planlægningspakke. For det første er der en mangel på ensartethed i grænseflader til forskellige metoder og funktioner. Når du f.eks. Genererer en tekstboks med funktionen pyplot.annotate eller annotatmetoden for akserne, kan du bruge xycoords nøgleordet til at specificere, om tekstplaceringen er angivet som datakoordinater, figur fraktionskoordinater eller akser fraktionskoordinater . Men dette nøgleord mangler med pyplot.text-funktionen, og kun datakoordinater kan bruges til at specificere tekstens placering, hvilket generelt ikke er det, som programmerere ønsker.
Anbefalede artikler
Som du kan se, på trods af sin popularitet, er dette langt fra perfekt. Det har sin rimelige andel af emner, herunder nogle relateret til dets design og ydeevne. Hvis du planlægger at udvikle noget med Python, skal du først være klar over dens fordele og grænser.
- Feature of Mobile Computing: Bedste applikationer og tjenester (OS)
- Hvilken er den bedste -HTML5 vs Flash
- Mest fantastiske Python-interviewspørgsmål og svar
- Karrierer i Python
- Kom i gang med Python og Django til webudvikling
- De bedste og hjælpsomme funktioner i Python vs Ruby Performance
- Drupal vs Joomla: Hvad er funktionerne
- Drupal 7 vs Drupal 8: Forskel