زبانهای محبوب برنامه نویسی (3) پایتون - تکنولوژی

زبانهای محبوب برنامه نویسی (3) پایتون

زبانهای محبوب برنامه نویسی (3) پایتون

 

زبانهای محبوب برنامه نویسی (3) پایتون

Popular scripting languages (3) Python

در یک بررسی دقیق و عملی از وضعیت فعلی، تمایلات و پیش بینی های آینده نزدیک در صنعت فناوری اطلاعات در سال 2019 است که بر اساس اطلاعات آماری از منابع مختلف قابل اعتماد است .

هدف اینست که به شما کمک کند تا تصمیم گیری آگاهانه ای درباره زبانهایی که بازار فناوری اطلاعات در سال 2019 دنبال می کند را انتخاب کنید. این به شما کمک خواهد کرد تا تصمیم بگیرید که کدام یک از ارزش صرف زمان و تلاش برای کسب مهارت را دارد تا یک حرفه موفق و سودآور به عنوان یک توسعه دهنده نرم افزار داشته باشید

وقتی تصمیم می گیرید که کدام زبان برنامه نویسی بهترین مسیر کاری را ایجاد کند، توسعه دهندگان معمولا به این چهار ویژگی نگاه می کنند:

حقوق بالا

محبوبیت - مقدار زیادی از فرصت های شغلی، انواع

جهت گیری بیشتر در تقاضا در آینده

ترجیحا یادگیری آسان و لذت بخش

برای هر زبان مشخص شده در لیست، شما می بینید:

مقدمه ای کوتاه برای آشنا کردن با زبان، انواع گزینه های شغلی که می تواند ارائه دهد، و چه چیزی در مورد آن چه جالب است

نمودارهای محبوبیت زبان بر اساس TIOBE و GitHub Octoverse

مقایسه حقوق و دستمزد بر اساس داده های Indeed.com و بررسی 2016 StackOverflow

مثال کوتاه کد کوتاه به شما یک ایده بصری از نحو زبان را ارائه می دهد

Python

پایتون

پایتون یک زبان عمومی است که شما می توانید تقریبا در همه جا امروزه پیدا کنید. شما آن را در برنامه های کاربردی وب، برنامه های دسکتاپ، سرورهای شبکه، یادگیری ماشین، ابزار رسانه ای و غیره پیدا خواهید کرد.

دوستیابی از سال 1991، زبان برنامه نویسی پایتون یک شکاف پرنعمت بود، یک راه برای نوشتن اسکریپت هایی که "خودکار کردن چیزهای خسته کننده" (به عنوان یک کتاب محبوب در یادگیری پایتون آن را قرار داده) و یا به سرعت نمونه اولیه برنامه های کاربردی که در زبان های دیگر اجرا خواهد شد .

با این حال، در طول چند سال گذشته، پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی درجه اول در توسعه نرم افزار مدرن، مدیریت زیرساخت، و تجزیه و تحلیل داده ها ظهور کرده است. این دیگر یک زبان برنامه نویسی پشتی نیست، بلکه یک نیروی اصلی در ایجاد برنامه های کاربردی وب و مدیریت سیستمها است و یک عامل اصلی انفجار در تجزیه و تحلیل اطلاعات بزرگ و هوش مصنوعی است.

پایتون برای یادگیری آسان و استفاده از آن نیاز به سرمایه گذاری نسبتا کمی از زمان یا تلاش برای تولید اولین برنامه را دارد. پایتون برای خوانایی و ساده گی طراحی شده است. این سادگی Python را یک زبان آموزش ایده آل می کند و اجازه می دهد که تازه واردان به سرعت آن را انتخاب کنند. در نتیجه، توسعه دهندگان زمان بیشتری را صرف فکر کردن درباره مشکلاتی که در حال تلاش برای حل آن هستند صرف می کنند و زمان کمتری در مورد پیچیدگی های زبان و یا رمزگشایی کد های دیگر توسط دیگران صرف می کنند .

پایتون محبوب و به طور گسترده ای استفاده می شود، به عنوان رتبه بندی بالا در نظرسنجی ها مانند شاخص Tiobe و تعداد زیادی از پروژه های GitHub با استفاده از پایتون تایید می گردد. پایتون بر روی هر سیستم عامل و پلتفرم اصلی و همچنین قسمتهای کوچک آن اجرا می شود. بسیاری از کتابخانه های مهم و خدمات مبتنی بر API دارای پیوندهای پایتون یا پلاگین هایی هستند که اجازه می دهد رابط Python به طور رایگان با این سرویس ها یا به طور مستقیم از این کتابخانه ها استفاده شود. پایتون ممکن نیست سریعترین زبان باشد، اما در همه چیز انعطاف پذیر است.

حتی اگر اسکریپتینگ و اتوماسیون یک قسمت بزرگی از موارد استفاده از پایتون را پوشش دهد پایتون نیز برای ایجاد نرم افزار با کیفیت حرفه ای، هم به عنوان برنامه های مستقل و هم به عنوان سرویس های وب استفاده می شود.

اساسی ترین مورد استفاده برای پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی و اتوماسیون است. پایتون فقط جایگزینی برای اسکریپت های پوسته یا فایل های دسته ای نیست همچنین برای تعامل خودکار با مرورگرهای وب یا GUI برنامه کاربردی یا برای تهیه و تنظیم سیستم در ابزارهایی مانند Ansible و Salt استفاده می شود.

شما می توانید برنامه های کاربردی GUI فرماندهی و متقابل پلت فرم را با پایتون ایجاد کنید و آنها را به صورت اجرایی جداگانه خود بکار ببرید. پایتون توانایی بومی برای تولید یک باینری مستقل از اسکریپت ندارد، اما بسته های شخص ثالث مانند cx_Freeze و PyInstaller می تواند برای انجام آن استفاده شود.

تجزیه و تحلیل داده های پیچیده به یکی از سریع ترین بخش های فناوری اطلاعات و یکی از موارد استفاده ستاره پایتون تبدیل شده است. اکثریت قریب به اتفاق از کتابخانه ها برای دانش داده یا یادگیری دستگاه، رابط های Python را استفاده می کنند، و زبان محبوب ترین رابط فرمان بالا را برای کتابخانه های ماشین یادگیری و سایر الگوریتم های عددی ایجاد می کند.این توسط بازیکنان بزرگ مانند ناسا و گوگل استفاده می شود، جایی که گویو ون روسوم، خالق پایتون، به مدت 8 سال یا بیشتر آنرا نوشته شده است

کتابخانه های بومی Python و چارچوب های وب شخص ثالث، راه های سریع و راحت برای ایجاد همه چیز را از API های ساده REST در چند خط کد به سایت های پر از اطلاعات، هدایت می کنند. آخرین نسخه های پایتون دارای پشتیبانی قوی برای عملیات ناهمزمان، اجازه دادن به سایت ها ده ها هزار درخواست در هر ثانیه با کتابخانه های سمت راست است.

در پایتون، همه چیز در زبان شیء است، از جمله ماژول های پایتون و خود کتابخانه ها. این به Python اجازه می دهد که به عنوان یک ژنراتور بسیار کارآمد کد کار کند و این امکان را برای نوشتن برنامه هایی فراهم می کند که توابع خود را دستکاری می کنند و به نوع گسترش دهد که ممکن است در دیگر زبان ها سخت یا غیرممکن باشد.

پایتون همچنین می تواند برای راندن سیستم های تولید کد از قبیل LLVM استفاده شود تا کد را به طور صحیح در سایر زبان ها ایجاد کند.

پایتون اغلب به عنوان "زبان چسبنده" توصیف می شود، به این معنا که می تواند اجازه دهد که کد های متفاوتی (به طور معمول کتابخانه ها با رابط های زبان C) به هم متصل شوند. استفاده از آن در علوم داده و یادگیری ماشین به این صورت است، اما این فقط یک تجسم ایده کلی است.

پایتون زبان سطح بالا است، بنابراین برای سیستم های سطح درایور دستگاه های برنامه نویسی یا هسته های سیستم از تصویر خارج نمی شود.

این نیز برای شرایطی که برای دو پریزهای جداگانه متقابل پلتفورم نیاز دارند، مناسب نیست. شما می توانید برنامه مستقل Python را برای ویندوز، MacOS و لینوکس بسازید. اما نه به ظرافت و ساده گی.

در نهایت، پایتون بهترین انتخاب نیست که سرعت یک اولویت مطلق در هر جنبه ای از برنامه است. برای آن، بهتر است با C / C ++ یا زبان دیگری از آن کالیبر باشید.

ویژگی های دیگر زبان Python به منظور تکمیل موارد معمول استفاده می شود. بیشتر انواع شیء مدرن - به عنوان مثال رشته یونیکد به طور مستقیم به زبان ساخته شده است. داده های ساختار مانند لیست ها، واژه نامه ها ، توابع (برای ذخیره مجموعه های غیر قابل تغییر از اشیاء) و مجموعه ها (برای ذخیره مجموعه ای از اشیاء منحصر به فرد) - در دسترس به عنوان آیتم های استاندارد موجود است.

موفقیت پایتون بر روی یک اکوسیستم غنی از نرم افزار اول و سوم شخص استوار است. پایتون از هر دو استاندارد بایگانی قوی و یک مجموعه سخاوتمندانه از کتابخانه های به راحتی قابل دسترسی و به راحتی از توسعه دهندگان شخص ثالث بهره مند است.

کتابخانه استاندارد Python ماژول هایی برای کارهای برنامه ریزی رایج - ریاضی، رشته، دسترسی به فایل و دایرکتوری، شبکه، عملیات آسینکرون، threading، مدیریت چند فرایند فراهم میکند. همچنین شامل ماژول هایی است که کارهای برنامه نویسی رایج و سطح بالا را که نیاز به برنامه های مدرن دارد را مدیریت می کند: خواندن و نوشتن فرمت های فایل ساختاری مانند JSON و XML، دستکاری فایل های فشرده، کار با پروتکل های اینترنتی و فرمت های داده (صفحات وب، URL ها، ایمیل). بیشتر کد های خارجی که یک رابط عملکردی سازگار با C را ارائه می دهند می توانند با ماژول ctypes پایتون قابل دسترسی باشند.

توزیع پویا به طور پیش فرض Python همچنین یک کتابخانه GUI ابتدایی، اما مفید، متقابل پلت فرم را از طریق Tkinter فراهم می کند و یک کپی جاسازی شده از پایگاه داده SQLite 3.

هزاران کتابخانه که از طریق فهرست بسته پایتون (PyPI) در دسترس هستند، قویترین نمایشگاه محبوبیت و قابلیت پذیری پایتون را تشکیل می دهند

مانند C #، جاوا و Go، پایتون دارای مدیریت حافظه جمع آوری stock است، به این معنی که برنامه نویس مجبور نیست کد برای پیگیری و انتشار اشیاء را اجرا کند. به طور معمول، جمع آوری stock به طور خودکار در پس زمینه اتفاق می افتد، اما اگر این یک مشکل عملکرد است، شما می توانید آن را به صورت دستی یا آن را به طور کامل غیرفعال کنید.

یکی از موارد رایج در مورد پایتون این است که آن را کند میدانند. به لحاظ عینی، این درست است. برنامه های Python عموما بسیار کندتر از برنامه های مربوط به C / C ++ یا Java اجرا می شوند. این فقط به این دلیل نیست که اکثر زمانهای اجرا پایتون مترجم هستند، نه کامپایلرها. همچنین با توجه به این واقعیت است که پویایی ذاتی و پخته شدن اجسام در پایتون باعث می شود که زبان به سرعت بهینه سازی شود، حتی زمانی که آن را کامپایل می شود. سرعت پایتون ممکن است به ان اندازه شود که گفته میشود مشکل نباشد، و ممکن است راه هایی برای کاهش آن وجود داشته باشد.

بهینه سازی برای کم شدن پایتون فراوان است

همیشه سرنوشت یک برنامه کند پایتون برای همیشه آهسته نیست. بسیاری از برنامه های Python کند هستند، زیرا آنها به درستی از قابلیت های Python یا کتابخانه استاندارد خود استفاده نمی کنند. با استفاده از کتابخانه هایی مانند NumPy و Pandas می توان عملیات ریاضی و آمار را به شدت افزایش داد و زمان اجرا PyPy می تواند برای بسیاری از برنامه های Python سرعت های مرتب سفارشات را فراهم کند.

کد پایتون شسته و رفته، قابل خواندن و به خوبی ساختار یافته است. چارچوب توسعه وب مبتنی بر پایتون مانند جنگو و فلک محبوبیت بیشتری به دست آورده اند. همچنین زبان به شدت با کتابخانه های تجزیه و تحلیل اطلاعات و ماشین های با کیفیت مانند Scikit-learn و Pandas مجهز است.

در مجموع، مسیرهای شغلی با پایتون متفاوت هستند و این انتخاب خوبی برای طراحان مبتدی است، زیرا در سطحی بالا و آسان برای خواندن و درک آن است.

 

 

دیدگاه خود را بیان کنید

تمامی حقوق برای شرکت فناوری اطلاعات گیلاس خندان محفوظ است