Python уже является одним из самых популярных языков программирования, и он становится только популярнее. Фактически, эксперты предсказывают, что Python скоро будет доминировать на рынке, а спрос на разработчиков и услуги будет расти в геометрической прогрессии. В этой статье будут рассмотрены все основные факторы, которые делают его одним из самых востребованных навыков для передовой разработки.
Python прост в освоении, мощен и универсален. Его используют ведущие компании, такие как Google, Meta, Instagram и Dropbox. разработчики, которые улучшают как свою основную функциональность, так и дополнительные требования с помощью библиотек с открытым исходным кодом. Он может охватывать практически любой вариант использования, который вы только можете себе представить, от API и веб-фреймворков до анализа данных и машинного обучения, и он может сделать это максимально эффективно.
Если вы еще не используете Python, сейчас самое время начать обучение. Но если вы все еще не уверены, читайте дальше! Поверьте мне, ваша карьера скажет вам за это спасибо.
Сообщество
Python — невероятно мощный и универсальный язык, который стал еще более мощным благодаря своему сообществу и стандартной библиотеке с открытым исходным кодом. Благодаря тому, что его популярность постоянно растет, пользователи Python могут справиться с любой задачей, которая встретится им на пути, благодаря обширной документации и полезным ресурсам, охватывающим различные варианты использования, которые могут возникнуть.
Существует бесчисленное множество замечательных библиотек, которые можно использовать с помощью одной команды «pip install». От обработки платежей до анализа данных и бизнес-аналитики, программирования с графическим интерфейсом и API-интерфейсов — обширный набор инструментов Python дает каждому проекту шанс добиться успеха за долю стоимости, которая потребовалась бы, если бы функциональность пришлось реализовывать с нуля.
Сообщество также стремится поддерживать ядро Python, предоставляя исправления для старых версий, а также помогая создавать новые версии самого Python, гарантируя, что в распоряжении пользователей будут самые последние инструменты. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим программистом или опытным инженером-программистом, знание того, что вы делаете ставку не на умирающий язык, а на язык, который постоянно развивается, весьма обнадеживает.
В конце концов, все это приводит к одному из самых важных факторов при выборе технологического стека — производительности. Обилие высококачественных ресурсов, которые значительно сокращают время разработки, — отличный способ снизить не только первоначальные затраты на разработку, но и затраты на обслуживание кода и устранение задолженности по коду, передачу архитектуры и модулей, а также адаптацию разработчиков.
Веб-фреймворки
С недавним взрывом новых решений SaaS и микро-SaaS позиции Python укрепились как лидера в веб-ландшафте. Веб-фреймворки, такие как Django и Flask, упрощают веб-разработку, предоставляя основу, которую разработчики могут использовать для быстрого создания и развертывания веб-сайтов.
Без фреймворка разработчикам пришлось бы создавать API с нуля, что сильно повлияло бы на время разработки и рабочий процесс. Django и Flask — это фреймворки с открытым исходным кодом, которые имеют множество функций, таких как аутентификация, управление пользователями, параметры загрузки файлов и инструменты развертывания, адаптированные к Django ORM или структуре проекта Flask.
Существует множество статей, в которых подробно рассказывается, почему Django великолепен или почему использование Flask в качестве серверной технологии — отличный выбор, но суть этого абзаца проста — существуют веб-фреймворки, построенные на Python, которые были опробованы и протестированы. в течение многих лет, и они стали одним из самых надежных решений для серверной разработки, что, наконец, привело к столь востребованной производительности.
Крупные компании
Python становится все более популярным среди крупных компаний, которые осознают его надежность как языка программирования и инвестируют в его дальнейшее использование. Такие компании, как Google, Dropbox и Instagram, начали широко внедрять Python в свои процессы разработки, подчеркивая его огромную универсальность и доступность для разработчиков.
Python не только эффективен и эффективен для многих операций и становится лучше с каждым днем, но и способствует оптимизации сроков разработки различных проектов за счет минимизации объема необходимого кода и времени, необходимого для его написания.
Это одобрение со стороны крупных отраслей является четким показателем доверия, которое они оказывают возможностям этого конкретного языка. С таким количеством приложений, от науки о данных до разработки игр, Python является надежной инвестицией для повышения производительности бизнеса, что во многих случаях является просто лучшей инвестицией, которую вы можете сделать.
Производительность
Всегда есть один аргумент, который возникает, когда речь идет о Python.
Python отстой, C++ или Rust намного быстрее, зачем вам их использовать?
Что ж, есть очень веская причина, по которой Python набирает популярность, и частично она заключается в том, что его производительность догоняет C++. Да, на данный момент скептики технически правы, большинство процессов в Python выполняются намного медленнее, чем в языках более низкого уровня, поэтому вы получаете повышение производительности за счет чистой производительности.
Но через несколько лет компромисс, вероятно, даже не будет виден. Мало того, что машины, на которых выполняется код, становятся все более и более мощными, Python становится все ближе и ближе к C++ с точки зрения производительности!
Если вам интересно узнать больше об эволюции производительности Python и ее последствиях, прочтите статью ниже.
Python 3.14 будет быстрее, чем C++
Сравнение нового и впечатляющего Python 3.11towardsdatascience.com
Принятие решений на основе данных
Аналитика данных и наука о данных стали важными компонентами принятия решений на основе данных. С распространением Python среди аналитиков данных, специалистов по данным и групп бизнес-аналитики его использование стало неоценимым для интеграции этих все более важных идей в различные бизнес-процессы.
Внедрение аналитики данных открывает доступ к множеству возможностей анализа данных, которые традиционно были недоступны даже опытным разработчикам; от обработки естественного языка до визуализации данных, машинного обучения и искусственного интеллекта — возможности безграничны.
Кроме того, в сочетании с мощными фреймворками и библиотеками, такими как pandas, NumPy и scikit-learn, PyTorch, Python предоставляет разработчикам и специалистам по данным комплексный набор инструментов, способных решать сложные задачи. По сравнению с другими языками научных вычислений, такими как R или MATLAB, скорость разработки и простота Python делают его идеальным выбором для быстрой и точной обработки больших объемов данных, а также при изучении науки о данных прямо сейчас. важное подтверждение того, насколько это важно для специалистов по данным.
Принятие решений на основе данных в организации дает ей потенциал для повышения эффективности и повышения организационной производительности, поэтому использование аналитики данных является важным шагом для любого успешного бизнеса сегодня. И что может быть лучше для этого, чем отраслевой стандарт — Python?
Производительность
Я уже упоминал об этом ранее, но самым большим преимуществом Python на сегодняшний день является повышение производительности. Сегодняшняя среда программирования значительно более продвинута, чем в прошлом, и погружение в сложные функции, особенно те, которые были написаны кем-то другим, является очень сложной задачей. Любой, кто когда-либо смотрел на языки более низкого уровня, такие как C++, понимает, что понять, что делает код, намного сложнее для тех, у кого меньше опыта работы с конкретным проектом или областью. Это усложняет адаптацию, документирование, передачу кода и общее поддержание здоровой кодовой базы, чем сложнее синтаксис и работа языка.
Python также обеспечивает повышенную читабельность, способствуя повышению производительности за счет сокращения времени и усилий, необходимых для написания или отладки программы. Стандартного кода меньше, даже за счет некоторой дополнительной абстракции. Более того, упрощая и упрощая работу с кодом, команды разработчиков получают больше возможностей для проактивного выявления областей, в которых можно внести улучшения, что приводит к более упорядоченным процессам и более высокому уровню эффективности, сокращению долга по коду и способствованию здоровой долгосрочной перспективе. срок роста создаваемого программного обеспечения.
Интернет вещей, машинное обучение и Индустрия 4.0
Python продолжает оставаться ключевой движущей силой в развитии Интернета вещей (IoT). Его способность предоставлять разработчикам множество библиотек и фреймворков дает ему преимущество перед другими языками программирования. Его простота и гибкость еще больше повышают его популярность, поскольку приложения для анализа данных, машинного обучения и обработки изображений становятся все более распространенными в современном подключенном мире.
По мере того, как мы неуклонно движемся к Индустрии 4.0, Python имеет хорошие возможности для того, чтобы оставаться неотъемлемой частью Интернета вещей, учитывая его способность быстро и точно обрабатывать большие объемы данных. Это, в сочетании с возможностями глубокого обучения, открывает целый ряд новых возможностей как для аппаратных, так и для программных решений, которые могут способствовать дальнейшим инновациям в этой постоянно развивающейся области.
Python стал одним из ведущих языков программирования в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Его мощные библиотеки делают его отличным выбором для вычислительных задач, таких как анализ данных, обработка сигналов, компьютерное зрение и многое другое. Python также предлагает множество вариантов развертывания решений ML/AI в производственных системах, от платформ облачных вычислений до API и мобильных приложений.
Если бы мне пришлось выбрать одну область, которая будет расти экспоненциально, это было бы применение аналитики и машинного обучения к периферийным устройствам IoT. Сбор данных, их обработка, все производственные конвейеры и информационные панели вокруг них будут преимущественно выполняться на Python.
На приведенном ниже рисунке от Eclipse Foundation мы видим, что Python занимает второе место по популярности среди языков программирования в шлюзах и пограничных узлах IoT, поднявшись с последнего места 2 года назад — очень хороший показатель.
Подведение итогов
Подводя итог, можно сказать, что Python — удивительно универсальный язык с обширной стандартной библиотекой, множеством ресурсов с открытым исходным кодом и большим сообществом. Это очень популярный язык, используемый многими крупными компаниями, и его самая сильная сторона заключается в том, насколько эффективным и продуктивным он делает процесс разработки.
По мере того, как операции, управляемые данными, становятся все более стандартными в современном бизнесе, мы можем видеть все более широкое распространение Python в использовании аналитики данных, чтобы помочь лицам, формирующим решения, принимать более эффективные стратегические решения. Мы также можем найти его в работе с другими мощными технологиями, такими как IoT, ML и Industry 4.0, благодаря его способности обрабатывать информацию с непревзойденной простотой использования.
Благодаря повышению производительности, упрощенному синтаксису и удобочитаемости, вероятно, самое подходящее время для любой профессии или сектора, чтобы начать использовать это невероятно полезное программное обеспечение — будь то для конкретных задач или развития более широких возможностей. А для тех, кто беспокоится о его производительности, посмотрите еще раз через несколько лет, и Python может просто превзойти C++!
Надеюсь, вам понравилась статья! Изучение всего, что может сделать Python, несомненно, даст вам явное преимущество в вашей карьере и приблизит вас к достижению выдающегося профессионального успеха!
