Python anses vara lätt att lära sig och kör nästan var som helst. Det är användbart för ett antal applikationer, inklusive utbildning, dataanalys och webbutveckling. Några av de största företagen i världen litar mycket på Python, inklusive Instagram och Google.
Det är ett dynamiskt, objektorienterat (OO) programmeringsspråk som kan jämföras med Microsoft .NET-baserade språk eller Java, som ett allmänt underlag för flera typer av programvaruutveckling. Det ger starkt stöd för integration med flera tekniker och högre programmeringsproduktivitet över hela utvecklingslivscykeln. Den är särskilt lämpad för stora och komplexa projekt med förändrade krav.
Python är också ett av de snabbast växande open source-programmeringsspråken och används i uppdragskritiska applikationer för världens största börs. Det utgör också basen för olika high-end publikationswebbplatser, körs på flera miljoner mobiltelefoner och används inom olika branscher som flygtrafikstyrning, filmlängd animation och varvsbyggnad.
Låt oss börja på en positiv anmärkning och diskutera fördelarna med detta produktiva språk.
Fördelar med att använda Python
# 1. Användarvänlighet och läsning
De flesta Python-programmerare är överens om att den största fördelen med Python är att det är lätt att hämta. Användarvänlighet och lättläsbarhet är mer än bara en bekvämlighet. Det kan också gynna användarna av ditt program. Enkel användbarhet hjälper dig att tänka tydligare när du skriver program och för andra som måste förbättra eller underhålla programmet.
Experter och nybörjare kan lätt förstå koden och du kan snabbt bli produktiv med det här språket, eftersom det har färre "dialekter" än andra populära språk som Perl. Eftersom dess källkod liknar pseudokoden är den också enkel att lära sig. Så snart du börjar lära dig kan du börja koda effektivt nästan omedelbart.
Sammantaget kräver det mindre ansträngning att skriva ett program i Python än det skulle använda andra språk som Java eller C ++. Detta är också ganska populärt bland akademin, vilket resulterar i en stor talangpool. Det anses vara ett mycket produktivt sätt att skriva kod, och något av detta kommer från dess läsbarhet och enkla syntax. En del kommer från dess väldesignade och rika inbyggda kapacitet och standardbibliotek, och de som finns tillgängliga för flera tredjepartsmoduler med öppen källkod och bibliotek.
Eftersom det är lätt att förstå är det också lätt att underhålla. Språket är också dynamiskt flexibelt och skrivet, med kod som inte är lika ordbok som andra språk. Men denna dynamiska typning kan också spela som en nackdel, som vi kommer att diskutera senare.
# 2. Enkelt och snabbt
Python-communityn erbjuder snabbt ett effektivt stöd för användare, och hundratusentals utvecklare arbetar hårt för att hitta och fixa buggar och utveckla nya korrigeringar och förbättringar av språket. Det ger också snabb feedback på många sätt. För en kan programmerare hoppa över olika uppgifter som måste göras på andra språk. Detta minskar tiden och kostnaden för varje program och det underhåll som krävs för programmet. Python tillåter också snabb anpassning av kod. Språket kan betecknas som redo att köras, vilket kräver att en enkel kod körs. Att spela runt och testa din kod blir mycket enklare med språket, som också erbjuder en bottom-up-utvecklingsstil för att enkelt konstruera din applikation genom att testa nyckelfunktioner i tolken innan du börjar skriva toppnivåkod.
Tolken är lätt utdragbar, så att du kan bädda in C-kod med en enkel kompilerad förlängningsmodul. Python motiverar återanvändbarhet för program också med paket och moduler. Ett antal moduler finns redan tillgängliga med standardbiblioteket, vilket är viktigt för Python-distributionen. Du kan dela funktionaliteten mellan olika program genom att dela upp dem i flera moduler.
Språket kan köras på flera system men behåller sitt liknande gränssnitt, och dess design förändras inte mycket med varje operativsystem, eftersom det är skrivet i bärbar ANSI C. Det betyder att du enkelt kan skriva Python på en Mac, testa det på ett Linux-system och ladda upp till en Windows-dator.
# 3. Användbarhet med IoT
Internet of Things eller IoT har öppnat stora möjligheter, och Python kan spela en nyckelroll i att du utnyttjar dessa möjligheter. Språket blir ett populärt val för IoT, med nya plattformar som Raspberry Pi som bygger på det. I dokumentationen för Raspberry P anges att språket är lätt att använda och använda.
# 4. Asynkron kodning
Python har visat sig vara ganska effektivt för att skriva asynkron kod, som använder en enda händelsslinga för att göra arbete i små enheter snarare än att skriva upp användningsområden. Detta beror på att det är lättare att skriva såväl som att underhålla utan att förvirra forskningskonflikter eller dödlås eller andra problem. Denna generator är mycket användbar för att köra flera bearbetningsslingor.
# 5. En mindre begränsad programmeringsstrategi
Jämfört med Java använder Python en mycket mindre begränsad programmeringsstrategi för flera paradigmer. Till exempel behöver du inte skapa en separat OO-klass för att skriva ut 'Hello World' i Python, men du måste göra det i Java. Python är multi-paradigm och stöder funktionella, procedurella och objektorienterade programmeringsstilar. I Python kan allt och allt vara ett objekt. Du kan skriva applikationer på språket med hjälp av flera programmeringsparadigmer, och du kan fortfarande skriva skarpa, tydliga och begripliga OO-koder.
Rekommenderade kurser
- HTML och HTML5-kurs
- Programmeringskurser för programvara
- Program på Drupal 7
- Online-kurs om JQuery
# 6. Enterprise Application Integration
Python är ett bra val för ett programmeringsspråk som inkluderar Enterprise Application Integration (EAI). Det gör det lättare att utveckla webbutvecklingstjänster, anropa CORBA- eller COM-komponenter och direkt ringa från och till Java, C ++ eller C-kod. Det ger betydande processkontrollfunktioner och implementerar vanliga internetdataformat och -protokoll, bearbetningsspråk som XL, körs från samma byte-kod på moderna operativsystem och kan inbäddas som ett skriptspråk.
# 7. Dess användning i webbutveckling
Python kan användas och används i stor utsträckning för webbutveckling, för syften som sträcker sig från avancerad webbapplikationsutveckling till enkel CGI-skript till storskaliga ramverk som TurboGears och Django. Andra exempel på Pythons användning i webbutveckling inkluderar Quixote webbapplikationsram, Plone content management system och Zope applikationsserver. Du kan enkelt skapa din egen lösning baserad på Pythons enkla att använda och omfattande standardbibliotek. Python tillhandahåller gränssnitt för de flesta databaser, fungerar bra med annan webbutvecklingsteknologi och har kraftfulla dokument- och textbehandlingsanläggningar.
# 8. Dess användning i vetenskapliga och numeriska tillämpningar
Du kan använda Pythons bildbibliotek samt MayaVi och VTK 3D-visualiseringsverktygssatser, liksom andra verktyg som ScientificPython och Numeric Python för att utveckla numeriska och vetenskapliga applikationer. Många av dessa applikationer kan också stöds av Enthought Python Distribution.
# 9. Programskript och testning av programvara
Pythons starka integration med Java och C och C ++ gör det mycket användbart för applikationsskript. Det designades redan från början för att vara inbäddat och kan vara ett utmärkt val för ett skriptspråk för att anpassa eller utöka större applikationer. Python kan också användas för omfattande programvarutestning, tack vare dess starka bearbetnings- och integrationsfunktioner. I själva verket kommer Python till och med med en helt egen enhetstestram. Python kan också användas för att utveckla avancerade GUI-skrivbordsapplikationer. Du kan använda öppen teknik för att distribuera din applikation över de flesta operativsystem. Stöd för andra GUI-ramar som Motif, X11, Delphi, Carbon och MFC finns också tillgängliga.
# 10. Pythons användning i prototyp och öppen källkod
Prototypning i Python är ganska enkelt och snabbt, vilket resulterar i utvecklingen av det slutliga systemet i flera fall. Eftersom Python är ganska smidig kan du enkelt refaktorkod för snabb utveckling från den första prototypen till slutprodukten. Pythons öppen källkod är också en stor fördel. Den är väl utformad, skalbar, bärbar, robust och snabb på grund av sin natur. Syntaxen är lätt att plocka upp och har rena och väl utvecklade avancerade språkfunktioner. På många sätt överskrider Python funktionerna och funktionerna i andra kommersiellt tillgängliga jämförbara lösningar.
Pythons licens med öppen källkod tillåter också obegränsad modifiering, omfördelning och användning av språket och applikationerna baserade på den. Den fullständiga källan är tillgänglig och det ingår inga licensieringskostnader, vilket är en enorm kostnadsbesparing. Support är fritt tillgängligt via resurser online.
# 11. Skriptservering på serversidan
Python anses vara ett starkt skriptspråk på serversidan. Dess kod liknar pseudokod som andra skriptspråk och har knappast någon rik eller komplicerad syntax. Det har byggts så att du kan fokusera mindre på vilket kommando du vill använda och istället fokusera på affärsreglerna för din applikation.
# 12. Bärbarhet och interaktivitet
En annan stor fördel med Python är dess bärbarhet och interaktivitet, vilket gör det så mycket lättare att lära sig. Det ger dynamisk semantik och snabba prototyper. Det betraktas ofta som ett limspråk som förbinder olika befintliga komponenter. Det är mycket inbäddat i applikationer, även de som använder andra programmeringsspråk. Detta gör det möjligt för dig att fixa nya moduler till Python och utöka dess grundläggande ordförråd.
Nackdelar med att använda Python
Som du kan har Python stora fördelar. Men det har också sin rättvisa andel av gränserna. Här är en titt på dem:
# 1. Hastighet
Hastighet, eller bristen på det, kan vara en viktig fråga. Eftersom det är ett tolkat språk kan Python vara långsammare än andra sammanställda språk. Men detta ger oss tillbaka separationen av språk från runtime. Vissa riktmärken för Python kör snabbare än motsvarigheten till C eller andra kodningsspråk. Pythons långsamma exekveringshastighet har kritiserats tidigare, men den har till viss del behandlats med optimerade paket under de senaste åren. Fortfarande kan Python vara långsammare på vissa sätt till språk som C ++ och C, och nyare som Go.
# 2. Brist på mobil databehandling och webbläsare
Python är starkt på stationära och serverplattformar, men svag i mobilplattformar. Det har bara funnits en handfull smartphone-appar som utvecklats med Python, och språket ses sällan på klientsidan för webbutvecklingsapplikationer.
Språket finns inte heller i webbläsare för webbutveckling. Det främsta skälet till detta är att det är svårt att säkra. Det saknas fortfarande en bra säker sandlåda för språket, och vissa programmerare anser att det är svårt att omöjligt för standardimplementeringen, CPython.
# 3. Designbegränsningar
Även de största fansen av Python skulle acceptera vissa designbegränsningar på språket eftersom det är dynamiskt skrivet. Detta kräver fler tester och fel för att dyka upp endast under körning. Språkets globala tolklås innebär att bara en tråd kan komma åt Pythons interna när som helst.
# 4. Paketets mognad och tillgänglighet
Det saknas Python-motsvarigheter för flera Matlab-verktygslådor. Många av dessa verktygslådor, moduler och paket är ännu inte mogna när det gäller utveckling och stöds och dokumenteras dåligt. Detta kan förväntas, med tanke på att Python till stor del drivs av en grupp frivilliga som kanske inte har tid att dokumentera och stödja varje modul. Om du planerar att få en modul eller paket för Python är det alltid en bra idé att se om modulen underhålls aktivt innan du utvecklar en applikation som är beroende av den. Annars måste du utveckla dina egna korrigeringar och lösningar för koden.
Vi diskuterade Pythons användning inom teknik och vetenskapligt arbete kort. Bland moduler för sådant arbete är matplotlib, SciPy och NumPy bland de viktigaste. Medan matplotlib och NumPy är väl dokumenterade, kan SciPy ha oklar eller saknad dokumentation. Till exempel används scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline för att lägga till en utjämningsdelning för data, men dokumentationen förklarar inte innebörden av koefficienter som metoden returnerar. Detta kan vara problematiskt eftersom metoden ger färre än förväntade koefficienter.
# 5. Problem i matplotlib
Det finns också vissa utmaningar i matplotlib, som är ett ganska kapabelt icke-interaktivt plottpaket. För det ena finns det brist på enhetlighet i gränssnitt för olika metoder och funktioner. Som ett exempel, när du genererar en textruta med pyplot.annotate-funktionen eller annotatmetoden för axelobjektet, kan du använda xycoords-nyckelordet för att ange om textplatsen anges som datakoordinater, räkna bråkoordinater eller axelfraktionella koordinater . Men detta nyckelord saknas med pyplot.text-funktionen och endast datakoordinater kan användas för att ange textplatsen, vilket i allmänhet inte är det som programmerarna vill ha.
Rekommenderade artiklar
Som ni kan se, trots dess popularitet, är detta långt ifrån perfekt. Det har sin rättvisa del av frågor, inklusive några relaterade till dess design och prestanda. Om du planerar att utveckla något med Python måste du först vara tydlig om dess fördelar och gränser.
- Funktion för mobil dator: Bästa applikationer och tjänster (OS)
- Vilket är det bästa - HTML5 vs Flash
- Mest fantastiska Pythonintervjufrågor och svar
- Karriärer i Python
- Kom igång med Python och Django för webbutveckling
- De bästa och hjälpsamma funktionerna hos Python vs Ruby Performance
- Drupal vs Joomla: Vilka är funktionerna
- Drupal 7 vs Drupal 8: Skillnad