Python gilt als leicht zu erlernen und läuft fast überall. Es ist nützlich für eine Reihe von Anwendungen, einschließlich Bildung, Datenanalyse und Webentwicklung. Einige der größten Unternehmen der Welt vertrauen in großem Umfang auf Python, einschließlich Instagram und Google.
Es handelt sich um eine dynamische, objektorientierte Programmiersprache (OO), die mit Microsoft .NET-basierten Sprachen oder Java vergleichbar ist und als universelles Substrat für verschiedene Arten der Softwareentwicklung dient. Es bietet eine starke Unterstützung für die Integration in verschiedene Technologien und eine höhere Programmierproduktivität über den gesamten Entwicklungslebenszyklus. Es eignet sich besonders für große und komplexe Projekte mit wechselnden Anforderungen.
Python ist auch eine der am schnellsten wachsenden Open-Source-Programmiersprachen und wird in unternehmenskritischen Anwendungen für die größte Börse der Welt verwendet. Es bildet auch die Basis für verschiedene High-End-Veröffentlichungswebsites, läuft auf mehreren Millionen Mobiltelefonen und wird in Branchen wie der Flugsicherung, abendfüllenden Filmanimationen und dem Schiffbau eingesetzt.
Beginnen wir mit einer positiven Bemerkung und diskutieren wir die Vorteile dieser produktiven Programmiersprache.
Vorteile der Verwendung von Python
# 1. Benutzerfreundlichkeit und lesen
Die meisten Python-Programmierer würden zustimmen, dass der größte Vorteil von Python darin besteht, dass es leicht zu erlernen ist. Benutzerfreundlichkeit und einfache Ablesbarkeit sind mehr als nur eine Annehmlichkeit. Dies kann auch den Benutzern Ihres Programms zugute kommen. Die einfache Bedienbarkeit hilft Ihnen, beim Schreiben von Programmen klarer zu denken, und bei anderen, die das Programm verbessern oder warten müssen.
Experten und Anfänger können den Code leicht verstehen und Sie können mit dieser Sprache schnell produktiv werden, da sie weniger Dialekte als andere beliebte Sprachen wie Perl enthält. Da sein Quellcode dem Pseudocode ähnelt, ist es auch einfach zu erlernen. Sobald Sie mit dem Lernen beginnen, können Sie praktisch sofort mit dem Codieren beginnen.
Insgesamt ist es weniger aufwendig, ein Programm in Python zu schreiben, als dies mit anderen Sprachen wie Java oder C ++ der Fall wäre. Dies ist auch im akademischen Bereich sehr beliebt, was zu einem großen Talentpool führt. Es gilt als eine sehr produktive Art, Code zu schreiben, und ein Teil davon beruht auf seiner Lesbarkeit und einfachen Syntax. Einige stammen aus den gut gestalteten und reichhaltigen eingebauten Funktionen und der Standardbibliothek sowie aus mehreren Open-Source-Modulen und -Bibliotheken von Drittanbietern.
Da es leicht zu verstehen ist, ist es auch leicht zu warten. Die Sprache ist auch dynamisch flexibel und typisiert, mit Code, der nicht so ausführlich ist wie andere Sprachen. Diese dynamische Typisierung könnte sich jedoch auch als Nachteil herausstellen, auf den wir später noch eingehen werden.
# 2. Unkompliziert und schnell
Die Python-Community bietet Anwendern eine schnelle und effektive Unterstützung. Hunderttausende Entwickler arbeiten hart daran, Fehler zu finden und zu beheben und neue Patches und Verbesserungen für die Sprache zu entwickeln. Das bietet auch schnelles Feedback in vielerlei Hinsicht. Zum einen können Programmierer verschiedene Aufgaben überspringen, die in anderen Sprachen ausgeführt werden müssten. Dies spart Zeit und Kosten für jedes Programm sowie die für das Programm erforderliche Wartung. Python ermöglicht auch eine schnelle Anpassung des Codes. Die Sprache kann als einsatzbereit bezeichnet werden, da nur einfacher Code ausgeführt werden muss. Das Herumspielen und Testen Ihres Codes wird mit der Sprache viel einfacher. Sie bietet auch einen Bottom-up-Entwicklungsstil, mit dem Sie Ihre Anwendung einfach erstellen können, indem Sie Schlüsselfunktionen im Interpreter testen, bevor Sie mit dem Schreiben von Code der obersten Ebene beginnen.
Der Interpreter ist leicht erweiterbar, so dass Sie C-Code mit einem einfach kompilierten Erweiterungsmodul einbetten können. Python motiviert die Wiederverwendbarkeit von Programmen auch mit Paketen und Modulen. Eine Reihe von Modulen ist bereits in der Standardbibliothek enthalten, die für die Python-Distribution unerlässlich ist. Sie können die Funktionalität zwischen verschiedenen Programmen teilen, indem Sie sie in mehrere Module aufteilen.
Die Sprache kann auf mehreren Systemen ausgeführt werden, behält jedoch ihre ähnliche Oberfläche bei, und ihr Design ändert sich nicht wesentlich mit jedem Betriebssystem, da sie in portablem ANSI C geschrieben ist. Dies bedeutet, dass Sie Python problemlos auf einem Mac schreiben und testen können ein Linux-System und auf einen Windows-Computer hochladen.
#3. Benutzerfreundlichkeit mit IoT
Das Internet der Dinge oder das Internet der Dinge hat enorme Möglichkeiten eröffnet, und Python kann eine Schlüsselrolle bei der Nutzung dieser Möglichkeiten spielen. Die Sprache wird zu einer beliebten Wahl für das IoT, auf der neue Plattformen wie der Raspberry Pi basieren. In der Dokumentation für Raspberry P heißt es, dass die Sprache einfach zu bedienen und leistungsstark ist.
# 4. Asynchrone Codierung
Python hat sich zum Schreiben von asynchronem Code als sehr effektiv erwiesen. Dabei wird eine einzelne Ereignisschleife verwendet, um Arbeiten in kleinen Einheiten auszuführen, anstatt Verwendungen aufzuschreiben. Dies liegt daran, dass es einfacher zu schreiben und zu warten ist, ohne verwirrende Forschungskonflikte, Deadlocks oder andere Probleme. Diese Generatoren sind sehr nützlich für die Interleave-Ausführung mehrerer Verarbeitungsschleifen.
# 5. Ein weniger eingeschränkter Programmieransatz
Im Vergleich zu Java verwendet Python einen weniger eingeschränkten Multi-Paradigma-Programmieransatz. Beispielsweise müssen Sie keine separate OO-Klasse erstellen, um 'Hello World' in Python zu drucken, aber Sie müssen dies in Java tun. Python ist ein Multiparadigma und unterstützt funktionale, prozedurale und objektorientierte Programmierstile. In Python kann alles und jedes ein Objekt sein. Sie können Anwendungen in der Sprache mit verschiedenen Programmierparadigmen schreiben und dennoch klaren, klaren und verständlichen OO-Code schreiben.
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# 6. Enterprise Application Integration
Python ist eine gute Wahl für eine Programmiersprache, die Enterprise Application Integration (EAI) enthält. Es vereinfacht die Entwicklung von Webentwicklungsdiensten, indem es CORBA- oder COM-Komponenten aufruft und direkt von und nach Java, C ++ oder C-Code aufruft. Der bietet wichtige Funktionen für die Prozesssteuerung und implementiert gängige Internetdatenformate und -protokolle, verarbeitet Markup-Sprachen wie XL, wird auf modernen Betriebssystemen mit demselben Bytecode ausgeführt und kann als Skriptsprache eingebettet werden.
# 7. Seine Verwendung in der Webentwicklung
Python kann und wird in großem Umfang für die Webentwicklung verwendet, von der Entwicklung von High-End-Webanwendungen über einfaches CGI-Scripting bis hin zu umfangreichen Frameworks wie TurboGears und Django. Weitere Beispiele für die Verwendung von Python in der Webentwicklung sind das Quixote-Webanwendungsframework, das Plone-Content-Management-System und der Zope-Anwendungsserver. Sie können ganz einfach Ihre eigene Lösung basierend auf den benutzerfreundlichen und umfangreichen Standardbibliotheken von Python erstellen. Python bietet Schnittstellen für die meisten Datenbanken, funktioniert gut mit anderen Webentwicklungstechnologien und verfügt über leistungsstarke Dokument- und Textverarbeitungsfunktionen.
# 8. Seine Verwendung in wissenschaftlichen und numerischen Anwendungen
Sie können die Bildbibliothek von Python sowie die 3D-Visualisierungs-Toolkits von MayaVi und VTK sowie andere Tools wie ScientificPython und Numeric Python verwenden, um numerische und wissenschaftliche Anwendungen zu entwickeln. Viele dieser Anwendungen können auch von Enthought Python Distribution unterstützt werden.
# 9. Anwendungsskripting und Softwaretests
Die starke Integration von Python mit Java und C und C ++ macht es sehr nützlich für die Skripterstellung von Anwendungen. Es wurde von Anfang an so konzipiert, dass es eingebettet werden kann, und kann eine gute Wahl für eine Skriptsprache zum Anpassen oder Erweitern größerer Anwendungen sein. Dank seiner starken Textverarbeitungs- und Integrationsfähigkeiten kann Python auch für umfangreiche Softwaretests verwendet werden. Tatsächlich wird Python sogar mit einem eigenen Unit-Testing-Framework ausgeliefert. Python kann auch für die Entwicklung von High-End-GUI-Desktopanwendungen verwendet werden. Sie können offene Technologien verwenden, um Ihre Anwendung auf den meisten Betriebssystemen bereitzustellen. Unterstützung für andere GUI-Frameworks wie Motif, X11, Delphi, Carbon und MFC ist ebenfalls verfügbar.
# 10. Pythons Einsatz für Prototyping und Open-Source-Vorteile
Das Prototyping in Python ist ziemlich einfach und schnell, was in mehreren Fällen zur Entwicklung des endgültigen Systems führt. Da Python ziemlich agil ist, können Sie Code für eine schnelle Entwicklung vom ersten Prototyp bis zum Endprodukt leicht umgestalten. Pythons Open-Source-Charakter ist ebenfalls ein großer Vorteil. Es ist aufgrund seiner Beschaffenheit gut konzipiert, skalierbar, portabel, robust und schnell. Die Syntax ist einfach zu erlernen und verfügt über übersichtliche und gut entwickelte erweiterte Sprachfunktionen. Python übertrifft in vielerlei Hinsicht die Funktionen und Fähigkeiten anderer im Handel erhältlicher vergleichbarer Lösungen.
Die Open-Source-Lizenz von Python ermöglicht auch das uneingeschränkte Ändern, Weitergeben und Verwenden der darauf basierenden Sprache und Anwendungen. Die vollständige Quelle ist verfügbar und es fallen keine Lizenzkosten an, was eine enorme Kostenersparnis bedeutet. Der Support ist über Online-Ressourcen frei verfügbar.
# 11. Serverseitiges Scripting
Python gilt als starke serverseitige Skriptsprache. Der Code ähnelt dem Pseudocode anderer Skriptsprachen und hat kaum eine umfassende oder komplizierte Syntax. Es wurde so konzipiert, dass Sie sich weniger auf den Befehl konzentrieren können, den Sie verwenden möchten, sondern stattdessen auf die Geschäftsregeln für Ihre Anwendung.
# 12. Portabilität und Interaktivität
Ein weiterer großer Vorteil von Python ist seine Portabilität und Interaktivität, die das Lernen erheblich erleichtern. Es bietet dynamische Semantik und Rapid Prototyping-Funktionen. Es wird oft als eine Klebesprache betrachtet, die unterschiedliche vorhandene Komponenten verbindet. Es ist sehr gut in Anwendungen integrierbar, auch wenn andere Programmiersprachen verwendet werden. Auf diese Weise können Sie neue Module in Python reparieren und das Kernvokabular erweitern.
Nachteile der Verwendung von Python
Wie Sie können, hat Python enorme Vorteile. Aber es hat auch einige Grenzen. Hier ist ein Blick auf sie:
# 1. Geschwindigkeit
Geschwindigkeit oder das Fehlen davon kann ein Hauptproblem sein. Da es sich um eine interpretierte Sprache handelt, kann Python langsamer sein als andere kompilierte Sprachen. Dies bringt uns jedoch die Trennung der Sprache von der Laufzeit zurück. Einige Benchmarks von Python sind schneller als C oder andere Programmiersprachen. Die langsame Ausführungsgeschwindigkeit von Python wurde in der Vergangenheit kritisiert, in den letzten Jahren jedoch teilweise mit optimierten Paketen behoben. Dennoch kann Python in gewisser Weise langsamer sein als Sprachen wie C ++ und C und neuere wie Go.
# 2. Mangel an mobilen Computern und Browsern
Python ist auf Desktop- und Serverplattformen stark, auf mobilen Plattformen jedoch schwach. Es gab nur eine Handvoll Smartphone-Apps, die mit Python entwickelt wurden, und die Sprache ist auf der Clientseite von Webentwicklungsanwendungen selten zu finden.
Die Sprache ist auch in Webentwicklungsbrowsern nicht vorhanden. Der Hauptgrund dafür ist, dass es schwierig ist, zu sichern. Es fehlt immer noch eine gute sichere Sandbox für die Sprache, und einige Programmierer halten es für die Standardimplementierung CPython für schwierig bis unmöglich.
#3. Designeinschränkungen
Sogar die größten Fans von Python würden bestimmten Designeinschränkungen in der Sprache zustimmen, da es dynamisch geschrieben wird. Dies erfordert mehr Tests und Fehler, um nur während der Laufzeit aufzutauchen. Die globale Interpretersperre der Sprache bedeutet, dass immer nur ein Thread auf Python-Interna zugreifen kann.
# 4. Paketlaufzeit und Verfügbarkeit
Es fehlen Python-Gegenstücke für verschiedene Matlab-Toolboxen. Viele dieser Toolboxen, Module und Pakete sind noch nicht ausgereift und werden nur unzureichend unterstützt und dokumentiert. Dies ist zu erwarten, da Python größtenteils von einer Community von Freiwilligen betrieben wird, die möglicherweise nicht die Zeit haben, jedes Modul zu dokumentieren und zu unterstützen. Wenn Sie vorhaben, ein Modul oder Paket für Python zu erwerben, sollten Sie immer prüfen, ob das Modul aktiv gewartet wird, bevor Sie eine davon abhängige Anwendung entwickeln. Andernfalls müssen Sie Ihre eigenen Patches und Problemumgehungen für den Code entwickeln.
Wir haben kurz über Pythons Verwendung in der Ingenieur- und Wissenschaftsarbeit gesprochen. Unter den Modulen für solche Arbeiten zählen matplotlib, SciPy und NumPy zu den wichtigsten. Während matplotlib und NumPy gut dokumentiert sind, kann es bei SciPy zu unklaren oder fehlenden Dokumentationen kommen. Beispielsweise wird mit scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline ein Glättungssplit für die Daten hinzugefügt, in der Dokumentation wird jedoch nicht die Bedeutung der von der Methode zurückgegebenen Koeffizienten erläutert. Dies kann problematisch sein, da die Methode weniger als erwartete Koeffizienten zurückgibt.
# 5. Probleme in der Matplotlib
Es gibt auch bestimmte Herausforderungen in der Matplotlib, die ein durchaus in der Lage ist, nicht interaktive Plot-Pakete zu erstellen. Zum einen mangelt es an einheitlichen Schnittstellen für verschiedene Methoden und Funktionen. Wenn Sie beispielsweise ein Textfeld mit der Funktion pyplot.annotate oder der Annotationsmethode des Achsenobjekts generieren, können Sie mit dem Schlüsselwort xycoords angeben, ob die Textposition als Datenkoordinaten, Bruchkoordinaten von Zahlen oder Bruchkoordinaten von Achsen angegeben wird . Dieses Schlüsselwort fehlt jedoch bei der Funktion pyplot.text und es können nur Datenkoordinaten verwendet werden, um die Textposition anzugeben. Dies ist im Allgemeinen nicht das, was Programmierer wünschen.
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Wie Sie sehen können, ist dies trotz seiner Beliebtheit alles andere als perfekt. Es hat einen fairen Anteil an Problemen, einschließlich einiger, die sich auf das Design und die Leistung beziehen. Wenn Sie mit Python etwas entwickeln möchten, müssen Sie sich zunächst über die Vorteile und Grenzen des Programms im Klaren sein.
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