Python что это за программа отзывы

Содержание

Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен

Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела колонку Rhea Moutafis «Why Python is not the programming language of the future». Автор перевода не всегда разделяет мнение автора статьи.

133 120 просмотров

Python появился в мире программирования довольно давно, но с начала 2010 годов переживает бум — он уже обогнал по популярности C, C#, Java и JavaScript. До каких пор будет сохраняться тенденция роста, когда Python заменит какой-то другой язык и почему?

Автор колонки считает, что у Python есть несколько свойств, которые помогли ему стать популярным языком. Но есть и слабые места, которые уничтожат его в будущем.

Что делает Python популярным прямо сейчас

Популярность языка программирования можно отследить по динамике количества тегов на самом востребованном у разработчиков ресурсе — Stack Overflow. Так, судя по графику, рост Python начался с 2010 года, а стремительным он стал в 2015 году. В то время как R в течение последних нескольких лет находится на плато, а многие другие языки находятся в упадке. У такой популярности Python есть причины.

Топ-5 причин учить Python новичку прямо сейчас

Популярность языков программирования на Stack Overflow
Время существования

Python можно смело назвать довольно старым языком — он появился в 1991 году, то есть практически 30 лет назад. За это время он постепенно собрал вокруг себя большое сообщество.

Если у вас появится какая-то проблема с этим языком, то решить ее, скорее всего, получится примитивным поиском в Google — наверняка кто-то уже опубликовал мануал с алгоритмом и примером кода.

Python можно смело рекомендовать как первый язык программирования. И дело не только в том, что он существует давно и поэтому по нему есть много хороших учебников. У него понятный синтаксис, похожий на обычный, «человеческий» язык. и еще он прощает ошибки.

Например, в нем не нужно указывать тип данных, достаточно просто объявить переменную. Из контекста Python поймет, является ли она целым числом, числом с плавающей запятой, логическим значением или чем-то еще. Это огромное преимущество для начинающих.

Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, вы знаете, как это печально, когда программа не компилируется только потому, что вы где-то поменяли число с плавающей точкой на целое число.

Код Python довольно просто читать. Просто сравните синтаксис Python и C++ .

Универсальность

Python существует так долго, что разработчики смогли сделать специальные библиотеки практически для любых целей. Например:

Для многомерных массивов и высокоуровневых матриц используйте NumPy.
Для расчетов в инженерном деле подойдет SciPy.
Для исследования, анализа и манипулирования данными попробуйте Pandas.
Для работы с искусственным интеллектом изучайте Scikit-Learn.

Если вам нужно решить какую-то вычислительную задачу, вероятно, что для нее уже есть специальная библиотека Python. Это позволяет языку оставаться в тренде последние годы, что видно по всплеску его использования в машинном обучении.

Что такое Python и почему вы захотите его изучить?

Недостатки Python, которые могут уничтожить этот язык

Вот недостатки, которые могут стать критичными для развития Python как самого популярного языка в будущем.

Python медленный — в среднем, на операции на нем понадобится в два, а то и в десять раз больше времени, чем если бы вы выбрали другой язык. Для этого есть разные причины. Одна из них в том, что Python — язык с динамической типизацией. То есть на нем не нужно заранее определять тип данных, как в других языках.

Конечно, это удобно разработчику, но такой подход требует большого резерва памяти для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. Соответственно, больше памяти означает больше времени на вычисления.

Python может выполнять только одну задачу за раз, как раз из-за того, что язык должен проверить тип данных. Параллельные процессы всё испортят. Для сравнения, обычный веб-браузер может запустить несколько десятков различных потоков одновременно.

Конечно, вы можете возразить — кого сейчас волнует эта скорость, ведь компьютеры и серверы стали такими мощными, что в итоге «медленно» означает выбор между загрузкой приложения за 0,01 секунды или 0,001 секунды. Действительно, конечному пользователю нет разницы.

Области видимости

В Питоне используются динамические ограничения видимости. То есть для оценки выражения компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.

Проблема такого подхода в том, что каждое выражение должно быть протестировано в каждом возможном контексте. Это, мягко говоря, утомительно и долго. Поэтому современные языки программирование используют в основном статическую область видимости.

Питон пытался перейти к статической области видимости, но ничего не вышло. Обычно внутренние области видимости — например, функции внутри функции — могут видеть и менять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не менять их. Такой подход приводит к путанице.

Лямбда-функции

Несмотря на всю гибкость, использование лямбд в Python ограничено. Они могут быть только выражениями (expressions), но не инструкциями (statements). С другой стороны, объявления переменных и statements и есть инструкции. Проще говоря, добавление statements сделает лямбду многострочной, а синтаксис Python не позволяет так сделать.

Это различие между expressions и statements довольно произвольно, и не встречается в других языках.

Питон хорошо подходит начинающим разработчикам — там используются пробелы и отступы для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.

Другие языки, например C++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. И пусть это не так визуально комфортно для новичков, зато делает код намного удобнее для поддержки. Для больших проектов это намного важнее.

Новые языки, например Haskell, так решают эту проблему — они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.

Пробелы делают код более читаемым, но менее удобным в сопровождении Irvan Smith на Unsplash
Мобильная разработка

Сейчас мы наблюдаем массовый переход от компьютеров к смартфонам — уже понятно, что нам нужны языки, подходящие для мобильных приложений.

В Python такая возможность как бы есть — пакет под название Kivy. Но нужно учитывать, что Python не был создан для мобильных устройств. Использовать его можно, результат будет даже приемлемым, но зачем, когда можно взять более подходящий язык, созданный для разработки мобильных приложений. Например, фреймворки для кроссплатформенной мобильной разработки: React Native, Flutter, Iconic и Cordova.

Если вы планируете стать всесторонне развитым разработчиком, только знания Python недостаточно.

Ошибки во время выполнения (Runtime Errors)

Скрипты в Python компилируются каждый раз во время выполнения, вместо того, чтобы сначала компилироваться, а уже затем выполняться. Поэтому любая ошибка проявляется во время выполнения кода.

Это приводит к низкой производительности, временным затратам и большому количеству тестов. Тесты — это замечательно, особенно для новичков. Но для опытных разработчиков такая необходимость воспринимается как минус и приводит к нехватке производительности.

Что может заменить Python в будущем

На рынке языков программирования есть несколько его конкурентов:

Rust — в нем так же, как и в Python, переменная не может быть случайно перезаписана. Но за счет концепции владения и заимствования в Rust решена проблема с производительностью. Кстати, именно Rust разработчики называют самым любимым языком.
Go стоит рассматривать начинающим разработчикам. Он довольно прост в освоении, поддерживать код тоже не трудно. Плюс разработчики на GO сейчас одни из самых высокооплачиваемых.
Julia подходит для крупномасштабных технических вычислений. Раньше для этого нужно было использовать Python или Matlab плюс библиотеки C++. После выхода Julia потребность в жонглировании языками отпала.

На рынке есть масса других полезных языков, но именно эти три закрывают слабые места Python. Rust, Go и Julia подходят для инновационных технологий, особенно для искусственного интеллекта. Сейчас их доля на рынке еще невелика, судя по тегам Stack Overflow, но тенденция роста уже есть.

Язык программирования Python, есть ли смысл вникать?

Сын просит меня рассказать, как работает и что это такое? Я как бы спец по Java и php, не то чтобы спец, но понимаю, как работает все, о питоне услышала впервые от сына. Сын идет в 8 класс, до какого класса они будут изучать этого питона? Стоит ли вообще тратить на питона время? Учитель в школе не мог донести, как это все работает.

Хотя вот читаю и в сети пишут, самый легкий язык программирования. Выходит не легкий, раз весь класс не сообразил, как с помощью него программировать. Да, и зачем им вообще в 7 классе программировать? Кто в теме, что там по программе информатики в 8 классе, а то может они там уже флеш начнут изучать и мы зря время на питона потратим.

Комментировать

Я работаю учителем информатики. в 8 классе как раз начала давать Питон. а 10 по старинке паскаль изучают (просто уже начали с другим учителем). По программе в 8 классе, во втором полугодии как раз алгоритмизация и программирование начинается. В первом полугодии системы счисления и логика. Программирование изучают до 11 класса (но это еще зависит от учебника).

По поводу 7 класса могу сказать так. те кто ходит ко мне на внеурочку по программированию, начинают вникать намного быстрее чем другие, логика начинает работать. Если класс не сообразил как программировать, значит не так объяснили на каком то этапе.

У нас информатика в школе на уровне 0. И о внеурочке я даже не мечтаю.

у нас внеурочка в школе только для галочки или отстающих. сын пару раз сходил, сказал — это для двоечников, зря время потерял. и информатики нет во внеурочке. только основные предметы, рисование, фитнес, английский. ходят те, кто двойки закрывает по предмету.

У нас та же история по математике. А так хотелось бы олимпиадные задания там видеть.

аналогично, к олимпиадам готовимся в сети, качаю все что можно и занимается дома. тут важна практика и еще раз практика.

Если хотите позаниматься, советую сайт Константина Полякова. Там хорошие практические задания. В том числе по алгоритмизации и программированию. Можно так же найти его учебник. Я его скачивала с сайта алленг.ру

у меня сын пропустил первые 2 урока, так как уехал на региональную олимпиаду на 2 недели. и ошиблась в теме, не питон (пайтон), а паскаля они проходят. он вроде и знает предмет, но сказал не все понимает, просил помочь, так как я веб-разработкой занималась раньше. но я не знаю ни паскаля, ни питона.

Питон прекрасен. Обязательно нужен. Самый современный язык на сегодняшний день

Питон как раз очень хорош для начала. Процедурный (но можно и как на объектно ориентированном писать), с динамической типизацией, очень универсальный. Пиши да радуйся. У нас на работе филолог начала автотесты писать на питоне, не зная изначально вообще темы. Сейчас уехала в Питер, ещё знания подтянула и фигачит там во всю) Уже на других языках.

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

Python часто советуют изучать тем, кто никогда раньше не программировал. Одно из его преимуществ — универсальность, за счёт которой он используется профессионалами в разных областях: от журналистики до продакт-менеджмента. Его можно применять для решения рутинных задач: например, чтобы визуализировать большой объём данных или составлять списки дел и покупок. Автор и менеджер программы «Анализ данных» в Яндекс.Практикуме Анна Чувилина рассказала как оптимизировать свой быт и работу при помощи программирования, какие библиотеки (шаблоны решений) могут использовать новички и как выбрать курс по изучению Python. Материал подготовлен Академией Яндекса

Почему Python советуют новичкам

Одно из главных преимуществ Python — низкий порог входа. Код на нём лаконичный и обычно сходу понятен даже тем, кто изучал другой язык. А подробная документация поможет разобраться в программировании с нуля.

Ресурсы для изучения Python:

База книг по Python
Habr
Бесплатные курсы по Python на Kaggle
Обучающие видео

Вокруг Python сформировались сообщества энтузиастов, которые пишут на этом языке. Например, в Москве есть группа Moscow Python: они проводят конференции и неформальные встречи и сотрудничают с крупными ИТ-компаниями.

Для Python существует объёмная система библиотек — готовых решений для тех или иных задач. Есть как алгоритмы для базовых математических операций, так и для сложных задач: например, распознавания картинок и звуков.

У языка много понятных приложений: его можно использовать для анализа данных и машинного обучения, бэкенда, веб-разработки, системного администрирования и игр. Конечно, при этом нужен разный набор навыков помимо программирования, но с Python можно начать осваивать почти любую предметную область.

Важно понимать, что для анализа данных язык программирования — это инструмент. Анализ данных можно проводить и в Excel, и на бумажке, а программирование — только один из вариантов того, как можно решать такие задачи.

Одно из распространённых приложений Python — работа с данными для продакт-менеджмента. Анализ данных позволяет менеджерам получать инсайты о поведении пользователей и принимать обоснованные решения. В крупных компаниях должности аналитиков и продакт-менеджеров обычно разделены, но в небольших проектах продактам нужно работать с данными самостоятельно.

Как понять, что вам нужен именно Python

Называть его «убийцей Excel» — некорректно. Многие команды и компании в России ведут весь учёт в обычных таблицах, и им этого достаточно. А Python нужен в тот момент, когда речь идет про действительно большие объемы данных. Например, у Яндекс.Музыки множество платящих пользователей, и их действия ежедневно генерируют какие-то события (лайки и прослушивания) — и терабайты данных. Хранить их в табличке Excel — из разряда фантастики.

В Python проще делать интерактивную и сложную визуализацию или проводить вычисления — для этого существуют библиотеки вроде Seaborn, matplot и Plotly. В Excel есть встроенный аппарат для решения математических задач (например, работы с данными), но для него нужно запоминать много названий операций — и работает он довольно неповоротливо. Кроме того, в Python можно быстрее и с разных сторон посмотреть на данные. Регрессию можно построить и в Excel, но зачем, когда в Python есть для этого готовые библиотеки?

Для статистических расчетов можно использовать R — люди с математическим образованием обычно осваивают его быстрее, чем Python. Однако большинству будет проще начать с Python.

Для разных задач анализа данных существуют коробочные решения. Например, Amplitude (для продуктовой аналитики), Mixpanel (для анализа поведения пользователей) Яндекс.Метрика и Google Analytics. При этом их использование часто платное.

Где применять Python, если вы не разработчик

Помимо анализа данных у языка есть и более простые приложения. Так, в учебниках по Python часто встречается задача с рассылками. В ней нужно создать рассылку, например, для людей, которые не сдали деньги на ремонт — найдя их данные в Excel-таблице. С помощью такого скрипта можно разослать письма по шаблону — и имена будут подставлены автоматически.

Python — про автоматизацию рутинных задач. Например, можно запустить скрипт, который подставляет пароли — и он автоматически откроет запароленные страницы или папки. Есть алгоритмы для того, чтобы автоматически создавать списки покупок или переименовывать фотографии определённым образом.

Что нужно, чтобы выучить Python

Из математического аппарата кроме базовой арифметики для программирования ничего не нужно. Чтобы придумать, какой алгоритм использовать для решения той или иной задачи, важно структурное мышление — но это не математическая компетенция. Парадокс в том, что и развивать его нужно с помощью регулярной работы с задачами — важно быть готовым просидеть над, казалось бы, тривиальным заданием несколько часов и не отчаяться.

Для анализа данных, помимо школьной математики, понадобятся знания математической статистики и теории вероятности. Начинающему специалисту важнее всего освоить базовые понятия: уметь проверять гипотезы, знать, что такое доверительные интервалы, чем отличаются медиана и мода, понимать, как обозначать события и их вероятности.

Материалы по математике:

Курс на Coursera
Видеокурс по алгоритмам
Статистика. Вероятность. Комбинаторика — Я. С. Бродский

Тем, кто хочет заниматься анализом данных (как профессионально, так и для себя), важно развить критическое мышление. Например, нужно самому выделять критерии для сравнения объектов: тут нет какого-то стандартного решения. Ещё важно сходу видеть закономерности и аномалии в данных.

Изучать программирование и анализ данных можно и самому — я не рекомендую обращаться к платным курсам до тех пор, пока вы не посмотрели бесплатный контент.

Во-первых, он служит для профориентации: чтобы лучше понять, какие приложения есть у программирования или анализа данных для разных профессий. Во-вторых, даёт понять, сколько сил и времени нужно будет прикладывать для изучения.

Преимущества обучения на курсах в том, что на них можно получить чётко сформулированные практические задачи. Также преподаватели могут рассказать о том, как общаться с заказчиком и уточнять у него необходимую информацию.

Как выбрать образовательную программу

Выбирая образовательную программу, важно обратить внимание на преподавателей, которые его ведут или создавали для него контент, — можно посмотреть их профили на Facebook и узнать про профессиональный опыт.

Что касается цены, то по моему опыту, качество курса не всегда с ней коррелирует — поэтому ориентироваться нужно на то, сколько вам комфортно потратить на обучение.

Также стоит чётко сформулировать то, что хочется получить в результате, — и сделать это ключевым критерием для выбора. Бывают случаи, когда студенты приходят на курс по анализу данных для менеджеров и ожидают занятия по программированию — а их учат общаться с аналитиками и рассказывают общие вещи про то, как внедрять анализ данных. Зачастую проблема не в плохой организации или преподавателях, а в том, что человек сам не проверил, соответствует ли программа его задачам. Правило с постановкой целей работает не только на выбор программы, но и на обучение в целом — не стоит осваивать язык программирования, чтобы поставить галочку.

Источник: zeh.media

5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка Python

В прошлый раз мы разобрали, почему Python – идеальный язык для входа в Data Science. Сегодня поговорим подробнее про его достоинства и недостатки. Читайте в нашей статье, как принципы PEP делают Python таким удобным для разработчика и почему простота этого языка программирования может обернуться ошибками и разочарованием.

Чем хорош Python: ТОП-5 преимуществ

Простота. Python – понятный язык, с которым разберется любой желающий. Не требуется знать принципы ООП или сложные структуры данных. Возьмем для сравнения Java. Как на Java вывести в консоль «Hello, World»? Нужно создать класс, в котором объявить публичный статический метод main, принимающий в качестве аргумента массив строк. Далее в этом методе вызывается другой класс, который, наконец, выведет надпись в консоль. Как это делается в Python? Просто пишем: print(‘Hello, World’) и сразу же получаем результат.
Java:

public class Example < // Класс public static void main(String[] args) < // Публичный статический метод System.out.println(«Hello, world!»); // Статический класс >>
print(«Hello, world!»)
def long_function_name(var_one, var_two, var_three, var_four)
Не приветствуется скомпонованные условия, когда несколько операций лежат на одной строчке:

# Неправильно if foo == ‘blah’: do_blah_thing() do_one(); do_two(); do_three() # Правильно if foo == ‘blah’: do_blah_thing() do_one() do_two() do_one() do_two() do_three()
fruits_l = [«banana», «apple», «lemon»] # список (list) fruits_t = («banana», «apple», «lemon») # кортеж (tuple) fruits_s = # множество (set) fruits_d = # словарь (dictionary)

Что с ним не так: 3 ключевых недостатка

Обратной стороной вышеперечисленных достоинств являются следующие недостатки:

Низкая скорость. Python – интерпретируемый язык, т.е. выполняется построчно и медленно. Как правило, в небольших проектах это не критично: обычно клиент даже не замечает, что код выполняется на полсекунды дольше. А в масштабных системах с большим объемом данных и сложными вычислениями разница уже заметна.
Динамическая типизация, которая позволяет писать кратко, не объявляя тип переменной, например int. С одной стороны, это экономит время разработчика, но может привести к ошибкам при попытке выполнить операцию с несоответствующим типом данных. В результате могут появиться ошибки времени выполнения — runtime errors. Чтобы предотвратить это, потребуется дополнительное тестирование кода и добавление проверок на типы.
Привычка к простоте.Человек быстро привыкает к хорошему: лаконичность и понятность Python-кода приводит к тому, что программист ищет этого же и в других языках. Например, читая Java-программу, питонист может возмутиться от обилия классов, круглых и фигурных скобок, странного объявления переменных и прочих неочевидных особенностей. Однако, мастер не должен зависеть от своего инструмента, а разработчик – от языка программирования.

В следующей статье мы рассмотрим 5 примеров написания Python-кода в одну строчку. А как на практике использовать все преимущества и обойти недостатки языка Python, вы узнаете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

https://github.com/python/cpython
https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#indentation

Какие функции отвечают за работу с массивами в Python

29 ноября, 2022

10 вопросов на знание Python: общий комплексный тест для начинающих

2 Comments

Умирающий язык, просто потому что скорость выполнения программы доминирует, а значит надо ждать что-то типа ассемблера, но более простого и портируемого.

Роман Котюбеев 6 января, 2021 в 9:43 дп

Исходя из какой статистики вы предполагаете, что язык умирает? Почти в каждой IT-области Python находится в топ-5 языков. В первую очередь это обусловливается его низким порогом входа, следовательно, больше людей им заинтересовываются. До этого все говорили, что Rust заменит Python, но что-то не видно этого.
Скорость выполнения программ важна всегда, ведь чем она быстрее, тем лучше. Но для некоторых задач не критично, что программа выполняется на 0.5 миллисекунды дольше. А вот для задач где нужно считать каждый бит, то низкоуровневые языки могут пригодиться, но это узкий круг задач.
Кроме того, в Python для увеличения скорости используется Cython, PyPy, Numba, многопоточность и асинхронность, какие-то внутренние реализации в виде генераторов или массивов NumPy. Если мы говорим о ML, то библиотеки TensorFlow и PyTorch предоставляют API для Python, т.е. вы пишете код в Python, но выполняется программа в C++.
Поэтому пока стоит пользоваться чем есть, особенно, когда у Python высокая поддержка. Иначе можно состариться, дожидаясь нового чудо-языка программирования.

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Connect with:

Календарь записей

Декабрь 2022 Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс

1	2	3	4
5	6	7	8	9	10	11
12	13	14	15	16	17	18
19	20	21	22	23	24	25
26	27	28	29	30	31

Python что это за программа отзывы

Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен

Язык программирования Python, есть ли смысл вникать?

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

Почему Python советуют новичкам

Как понять, что вам нужен именно Python

Где применять Python, если вы не разработчик

Что нужно, чтобы выучить Python

Материалы по математике:

Как выбрать образовательную программу

5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка Python

Чем хорош Python: ТОП-5 преимуществ

Что с ним не так: 3 ключевых недостатка

Похожие публикации

Какие функции отвечают за работу с массивами в Python

10 вопросов на знание Python: общий комплексный тест для начинающих

2 Comments

Добавить комментарий Отменить ответ

Календарь записей

Рубрики

Свежие комментарии

Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен

Язык программирования Python, есть ли смысл вникать?

Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных

Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования

По­че­му Python со­ве­ту­ют но­вич­кам

Как по­нять, что вам ну­жен имен­но Python

Где при­ме­нять Python, если вы не раз­ра­бот­чик

Что нуж­но, что­бы вы­учить Python

Ма­те­ри­а­лы по ма­те­ма­ти­ке:

Как вы­брать об­ра­зо­ва­тель­ную про­грам­му

5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка Python

Чем хорош Python: ТОП-5 преимуществ

Что с ним не так: 3 ключевых недостатка

Похожие публикации

Какие функции отвечают за работу с массивами в Python

10 вопросов на знание Python: общий комплексный тест для начинающих

2 Comments

Добавить комментарий Отменить ответ

Календарь записей

Рубрики

Свежие комментарии

Для чего нужна программа компилятор

Программа смешанное белье для чего

Программа чек пфр для чего

Токси риск программа для чего

Программа аршин метрология для чего

Для чего предназначена программа стили

Для чего нужна программа тренажер

Для чего нужна программа apkpure

Почему Python советуют новичкам

Как понять, что вам нужен именно Python

Где применять Python, если вы не разработчик

Что нужно, чтобы выучить Python

Материалы по математике:

Как выбрать образовательную программу