Python è considerato facile da imparare ed eseguire quasi ovunque. È utile per una serie di applicazioni, tra cui istruzione, analisi dei dati e sviluppo web. Alcune delle più grandi aziende del mondo si affidano ampiamente a Python, tra cui Instagram e Google.
È un linguaggio di programmazione dinamico e orientato agli oggetti (OO) paragonabile a linguaggi simili a linguaggi basati su Microsoft .NET o Java, come substrato generico per diversi tipi di sviluppo software. Fornisce un forte supporto per l'integrazione con diverse tecnologie e una maggiore produttività di programmazione durante l'intero ciclo di vita dello sviluppo. È particolarmente adatto per progetti di grandi dimensioni e complessi con esigenze mutevoli.
Python è anche uno dei linguaggi di programmazione open source in più rapida crescita e viene utilizzato in applicazioni mission-critical per la più grande borsa valori del mondo. Costituisce anche la base per vari siti Web di pubblicazione di fascia alta, funziona su diversi milioni di telefoni cellulari e viene utilizzato in diversi settori come il controllo del traffico aereo, l'animazione cinematografica e la costruzione navale.
Partiamo da una nota positiva e discutiamo i vantaggi di questo prolifico linguaggio di programmazione.
Pro dell'utilizzo di Python
# 1. Facilità d'uso e lettura
La maggior parte dei programmatori Python concorderebbe sul fatto che il più grande vantaggio di Python è che è facile da imparare. La facilità d'uso e la facile leggibilità sono più di una semplice comodità. Può anche essere utile agli utenti del tuo programma. La facilità d'uso ti aiuta a pensare più chiaramente quando scrivi i programmi e per gli altri che devono migliorare o mantenere il programma.
Esperti e principianti possono facilmente comprendere il codice e puoi diventare rapidamente produttivo con questa lingua, poiché ha meno "dialetti" rispetto ad altre lingue popolari come il Perl. Poiché il suo codice sorgente è simile allo pseudo codice, è anche semplice da imparare. Non appena inizi a imparare, puoi iniziare a scrivere codice quasi immediatamente.
Nel complesso, ci vuole meno sforzo per scrivere un programma in Python rispetto ad altri linguaggi come Java o C ++. Questo è anche piuttosto popolare tra le università, risultando in un grande pool di talenti. È considerato un modo molto produttivo di scrivere codice, e alcuni di questi derivano dalla sua leggibilità e sintassi semplice. Alcuni provengono dalle sue funzionalità ben progettate e ricche integrate e dalla libreria standard e dalla disponibilità di numerosi moduli e librerie open source di terze parti.
Dal momento che è facile da capire, è anche facile da mantenere. Il linguaggio è anche dinamicamente flessibile e digitato, con un codice che non è dettagliato come altre lingue. Ma questa digitazione dinamica potrebbe anche presentarsi come uno svantaggio, di cui parleremo più avanti.
# 2. Semplice e veloce
La community di Python offre rapidamente un supporto efficace agli utenti e centinaia di migliaia di sviluppatori lavorano duramente per trovare e correggere bug e sviluppare nuove patch e miglioramenti del linguaggio. Offre anche un feedback rapido in molti modi. Per uno, i programmatori possono saltare varie attività che dovrebbero essere fatte in altre lingue. Ciò riduce i tempi e i costi di ciascun programma e la manutenzione necessaria per il programma. Python consente inoltre un rapido adattamento del codice. Il linguaggio può essere definito pronto per l'esecuzione, che richiede l'esecuzione di un semplice codice. Giocare e testare il codice diventa molto più semplice con la lingua, che offre anche uno stile di sviluppo dal basso per costruire facilmente l'applicazione testando le funzioni chiave dell'interprete prima di iniziare a scrivere codice di livello superiore.
L'interprete è facilmente estensibile e consente di incorporare il codice C con un semplice modulo di estensione compilato. Python motiva anche la riusabilità del programma con pacchetti e moduli. Numerosi moduli sono già disponibili con la libreria standard, essenziale per la distribuzione di Python. È possibile condividere la funzionalità tra programmi diversi suddividendoli in più moduli.
Il linguaggio può essere eseguito su più sistemi ma mantiene la sua interfaccia simile e il suo design non cambia molto con ogni sistema operativo, poiché è scritto in ANSI C. Questo significa che puoi facilmente scrivere Python su un Mac, testarlo su un sistema Linux e caricare su un computer Windows.
# 3. Usabilità con IoT
L'Internet of Things o l'IoT ha aperto enormi opportunità e Python può svolgere un ruolo chiave nell'utilizzare queste opportunità. La lingua sta diventando una scelta popolare per l'IoT, con nuove piattaforme come il Raspberry Pi basate su di esso. La documentazione per Raspberry P afferma che la lingua è facile da usare e potente.
# 4. Codifica asincrona
Python ha dimostrato di essere abbastanza efficace per la scrittura di codice asincrono, che utilizza un singolo ciclo di eventi per fare il lavoro in piccole unità piuttosto che per scrivere gli usi. Questo perché è più facile scrivere e gestire senza contese di ricerca confuse o deadlock o altri problemi. Questi generatori sono molto utili per interleave che eseguono diversi cicli di elaborazione.
# 5. Un approccio di programmazione meno limitato
Rispetto a Java, Python utilizza un approccio di programmazione multi-paradigma molto meno limitato. Ad esempio, non è necessario creare una classe OO separata per stampare "Hello World" in Python, ma è necessario farlo in Java. Python è multi-paradigma e supporta stili di programmazione funzionali, procedurali e orientati agli oggetti. In Python, qualsiasi cosa può essere un oggetto. Puoi scrivere applicazioni nella lingua usando diversi paradigmi di programmazione e puoi ancora scrivere codice OO nitido, chiaro e comprensibile.
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# 6. Integrazione delle applicazioni aziendali
Python è un'ottima scelta per un linguaggio di programmazione che include Enterprise Application Integration (EAI). Semplifica lo sviluppo di servizi di sviluppo Web, richiamando componenti CORBA o COM e chiamando direttamente da e verso codice Java, C ++ o C. Fornisce funzionalità di controllo di processo significative e implementa formati e protocolli di dati Internet comuni, elaborando linguaggi di markup come XL, gira dallo stesso codice byte su sistemi operativi moderni e può essere incorporato come linguaggio di scripting.
# 7. Il suo utilizzo nello sviluppo web
Python può essere ed è ampiamente utilizzato per lo sviluppo Web, per scopi che vanno dallo sviluppo di applicazioni Web di fascia alta al semplice scripting CGI a framework su larga scala come TurboGears e Django. Altri esempi dell'uso di Python nello sviluppo web includono il framework per applicazioni web Quixote, il sistema di gestione dei contenuti Plone e il server delle applicazioni Zope. Puoi facilmente creare la tua soluzione basata sulle librerie standard estese e facili da usare di Python. Python fornisce interfacce per la maggior parte dei database, funziona bene con altre tecnologie di sviluppo web e offre potenti funzionalità di elaborazione di documenti e testo.
# 8. Il suo utilizzo in applicazioni scientifiche e numeriche
È possibile utilizzare la libreria di imaging di Python nonché i kit di strumenti di visualizzazione 3D MayaVi e VTK, nonché altri strumenti come ScientificPython e Numeric Python per sviluppare applicazioni numeriche e scientifiche. Molte di queste applicazioni possono anche essere supportate da Enthought Python Distribution.
# 9. Scripting dell'applicazione e test del software
La forte integrazione di Python con Java, C e C ++ lo rende molto utile per lo scripting delle applicazioni. È stato progettato fin dall'inizio per essere integrabile e può essere un'ottima scelta per un linguaggio di scripting per personalizzare o estendere applicazioni più grandi. Python può essere utilizzato anche per test approfonditi del software, grazie alle sue potenti capacità di elaborazione e integrazione del testo. In effetti, Python arriva persino con un proprio framework di unit test. Python può essere utilizzato anche per lo sviluppo di applicazioni desktop GUI di fascia alta. È possibile utilizzare le tecnologie aperte per distribuire l'applicazione sulla maggior parte dei sistemi operativi. Sono inoltre disponibili il supporto per altri framework GUI come Motif, X11, Delphi, Carbon e MFC.
# 10. L'uso di Python nella prototipazione e nel vantaggio dell'open source
La prototipazione in Python è piuttosto semplice e rapida, determinando in alcuni casi lo sviluppo del sistema finale. Poiché Python è piuttosto agile, puoi facilmente refactificare il codice per un rapido sviluppo dal primo prototipo al prodotto finale. La natura open source di Python è anche un enorme vantaggio. È ben progettato, scalabile, portatile, robusto e veloce per la sua natura. La sua sintassi è facile da imparare e ha funzioni linguistiche avanzate e ordinate. In molti modi, Python supera le caratteristiche e le capacità di altre soluzioni comparabili disponibili in commercio.
La licenza open source di Python consente inoltre modifiche, ridistribuzioni e utilizzo senza restrizioni del linguaggio e delle applicazioni basate su di esso. La fonte completa è disponibile e non ci sono costi di licenza, il che è un enorme risparmio di costi. Il supporto è disponibile gratuitamente tramite risorse online.
# 11. Scripting lato server
Python è considerato un potente linguaggio di scripting lato server. Il suo codice ricorda lo pseudo codice come altri linguaggi di scripting e difficilmente ha una sintassi ricca o complicata. È stato creato in modo che tu possa concentrarti meno su quale comando vuoi usare e invece concentrarti sulle regole di business per la tua applicazione.
# 12. Portabilità e interattività
Un altro enorme vantaggio di Python è la sua portabilità e interattività, che lo rende molto più facile da imparare. Fornisce semantica dinamica e capacità di prototipazione rapida. È spesso considerato un linguaggio colla, che collega diversi componenti esistenti. È altamente integrabile nelle applicazioni, anche quelle che usano altri linguaggi di programmazione. Ciò ti consente di correggere nuovi moduli su Python ed estendere il suo vocabolario di base.
Contro dell'utilizzo di Python
Come puoi Python ha enormi vantaggi. Ma ha anche una buona dose di limiti. Ecco uno sguardo a loro:
# 1. Velocità
La velocità, o la sua mancanza, può essere un grosso problema. Dal momento che è un linguaggio interpretato, Python può essere più lento di altri linguaggi compilati. Tuttavia, questo ci riporta alla separazione del linguaggio dal runtime. Alcuni benchmark di Python funzionano più velocemente dell'equivalente di C o di altri linguaggi di codifica. La bassa velocità di esecuzione di Python è stata criticata in passato, ma è stata affrontata in una certa misura con pacchetti ottimizzati negli ultimi anni. Tuttavia, Python può essere più lento in alcuni modi verso linguaggi come C ++ e C, e quelli più recenti come Go.
# 2. Mancanza di mobile computing e browser
Python è forte nelle piattaforme desktop e server, ma debole nelle piattaforme mobili. Esistono solo poche app per smartphone sviluppate utilizzando Python e il linguaggio è visto raramente nel lato client delle applicazioni di sviluppo web.
La lingua non è inoltre presente nei browser di sviluppo web. La ragione principale di ciò è che è difficile da proteggere. Manca ancora un buon sandbox sicuro per il linguaggio e alcuni programmatori lo considerano difficile o impossibile per l'implementazione standard, CPython.
# 3. Restrizioni al design
Anche i più grandi fan di Python concorderebbero su alcune restrizioni di progettazione nel linguaggio perché è tipizzato in modo dinamico. Ciò richiede ulteriori test ed errori per essere visualizzati solo durante il runtime. Il blocco dell'interprete globale del linguaggio significa che un solo thread può accedere agli interni di Python in qualsiasi momento.
# 4. Scadenza e disponibilità del pacchetto
Mancano le controparti Python per diversi toolbox Matlab. Molti di questi toolbox, moduli e pacchetti non sono ancora maturi in termini di sviluppo e sono scarsamente supportati e documentati. Questo è prevedibile, dato che Python è in gran parte guidato da una comunità di volontari che potrebbero non avere il tempo di documentare e supportare ogni modulo. Se hai intenzione di ottenere un modulo o un pacchetto per Python, è sempre una buona idea vedere se il modulo viene gestito attivamente prima di sviluppare un'applicazione dipendente da esso. Altrimenti, dovrai sviluppare le tue patch e soluzioni alternative per il codice.
Abbiamo discusso brevemente dell'uso di Python nell'ingegneria e nel lavoro scientifico. Tra i moduli per tale lavoro, matplotlib, SciPy e NumPy sono tra i più importanti. Mentre matplotlib e NumPy sono ben documentati, SciPy può avere documentazione poco chiara o mancante. Ad esempio, scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline viene utilizzato per aggiungere una divisione uniforme per i dati, ma la documentazione non spiega il significato dei coefficienti restituiti dal metodo. Ciò può essere problematico poiché il metodo restituisce meno coefficienti previsti.
# 5. Problemi con matplotlib
Ci sono anche alcune sfide nel matplotlib, che è un pacchetto di tracciamento non interattivo abbastanza capace. Per uno, c'è una mancanza di uniformità nelle interfacce per vari metodi e funzioni. Ad esempio, quando si genera una casella di testo con la funzione pyplot.annotate o il metodo annotate dell'oggetto axes, è possibile utilizzare la parola chiave xycoords per specificare se la posizione del testo è specificata come coordinate di dati, figura coordinate frazionarie o coordinate frazionarie degli assi . Ma questa parola chiave manca con la funzione pyplot.text e solo le coordinate dei dati possono essere utilizzate per specificare la posizione del testo, che generalmente non è ciò che i programmatori vogliono.
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Come puoi vedere, nonostante la sua popolarità, questo è tutt'altro che perfetto. Ha una buona dose di problemi, inclusi alcuni relativi al design e alle prestazioni. Se hai intenzione di sviluppare qualcosa con Python, devi prima essere chiaro sui suoi vantaggi e limiti.
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