Was ist Python?
Python ist eine einfach zu interpretierende und objektorientierte Programmiersprache auf hoher Ebene mit leicht lesbarer Syntax. Python ist ideal für Prototyping und Ad-hoc-Aufgaben und wird in den Bereichen wissenschaftliches Computing, Webentwicklung und Automatisierung eingesetzt. Als universelle, einsteigerfreundliche Programmiersprache unterstützt Python viele führende Informatiker und Anwendungsentwickler weltweit.
Möchten Sie eine Promi-Befürwortung hören? Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google: "Python war von Anfang an ein wichtiger Teil von Google und bleibt so, wenn das System wächst und sich weiterentwickelt."
Es ist wichtig, alle Aspekte von Python als Open-Source-Programmiersprache zu verstehen. Wir besprechen die Python-Entwicklung, Python-Bibliotheken sowie einige historische und zukünftige Trends. Lesen Sie weiter, um Ihre Gedanken um diese elegante, unglaubliche Sprache zu wickeln.
Warum Entwickler Python lernen sollten
Python ist die erste Sprache vieler neuer Programmierer. In einem College-Informatikkurs ist es normalerweise der erste, der eingeführt wird. Warum?
Zum einen ist Python lesbar. Manchmal ist es sogar in der Nähe von Englisch - mit ein wenig Kenntnis der Sprache, können Sie durch den Code schauen und eine Vorstellung davon bekommen, was es versucht zu tun.
Dies steht im Gegensatz zu anderen Anwendungssprachen seiner Generation, was verwirrender sein könnte. Python-Beispiel zum Drucken von "Hallo, Welt!" auf der Konsole eines Computers.
print("Hello, world!")Python zwingt Sie, sauberen Code zu schreiben
Im Gegensatz zu den meisten anderen Entwicklungssprachen hängt Python-Code von der Einrückung ab. Kurz gesagt, Sie müssen Leerzeichen zu Codezeilen innerhalb eines bestimmten Codeblocks auf eine bestimmte, vorhersehbare Weise hinzufügen. Andernfalls wird der Code nicht ausgeführt.
Dies kann neue Python-Programmierer frustrieren! Für Anfänger kann die Python-Syntax manchmal frustrierend sein. Aber nach einiger Übung mit der Sprache schwören die meisten darauf. Da Ihr Code einer vorhersehbaren, visuellen Logik gehorcht, wird es einfacher zu lesen – sowohl für andere Programmierer, die Ihrer Arbeit begegnen können, als auch für sich selbst in der Zukunft!
Python ist beliebt, insbesondere in Data Science und KI
Eine Sprache könnte die lesbarste der Welt sein und immer noch vergessen sterben. Viele Bereiche der Informatik sind wie Popularitätswettbewerbe: Die beliebtesten Tools sind oft die beste Wahl für den Job.
Beliebte Sprachen haben eine größere Auswahl an Bibliotheken, die einem Entwickler unglaublich viel Zeit und Mühe ersparen. Beliebte Sprachen haben in der Regel auch mehr Tutorials und Dokumentation, so dass Sie eher Lösungen für Ihre Probleme finden.
Und wenn Sie Interesse an Data Science oder maschinellem Lernen haben, suchen Sie nicht weiter. Python ist die beste Wahl der KI- und Data Science-Branchen. Das garantiert praktisch sein Überleben.
Kurze Geschichte von Python
1989 arbeitete Guido van Rossum in einem Informatiklabor in den Niederlanden. Er beschloss, eine Sprache zu schreiben, die sich auf die Fehler der beliebtesten seiner Zeit verbessern würde. Fünfeinhalb Jahre später veröffentlichte er es und nannte es "Python" nach "Monty Python's Flying Circus", einer britischen Comedy-Show, die er liebte.
Es war zunächst langsam, aber Python bekam eine große Pause, als ein junger Google ankündigte, dass es Python für viele interne Prozesse verwendet.
Im Jahr 2005 veröffentlichte Python Django, ein Framework für die Erstellung von Webanwendungen. Django explodierte in der Popularität und kam, um das damals dominante Ruby on Rails Framework herauszufordern.
2011 war Python die am meisten unterrichtete Sprache in Informatikprogrammen im ganzen Land. Einige Jahre später wurde es zum De-facto-Standard für Forscher in den Bereichen Machine Learning und Künstliche Intelligenz, wahrscheinlich aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit.
Während von Rossum sich für viele seiner frühen Jahre zum "wohlwollenden Diktator" von Python krönte, wird die Entwicklung von Python jetzt von der Python Software Foundation übernommen.
Mit seinem Status, der von den modernsten Feldern unserer Zeit zementiert wird, sieht die Zukunft von Python hell aus!
Was kann man mit Python bauen?
Als allgemeine Sprache lautet die Antwort: so ziemlich alles! Python zeichnet sich aus, wenn Sie eine komplexe Aufgabe haben, die Sie vereinfachen müssen, ein kurzes Skript ausführen müssen oder ein großes Dataset, das Sie bearbeiten müssen.
- Einfache Skripte zur Automatisierung von Workflows
- Web-Scraper, um Internetdaten zu sammeln
- Eigenständige Binärdateien (d. h. Apps) mit Py Installer
- Leistungsstarke Web-Apps und REST-APIs mit Flask oder Django
- Programme für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- "Klebercode", der Software in verschiedenen Sprachen verbindet
- Trading-Apps, die Geld verwalten
- Open-Source-Softwareentwicklung
Das ist nur die Spitze des Eisbergs! Die Programmiersprache Python wird in allen Bereichen der modernen Informatik aktiv verwendet. Da die Python-Entwicklung effizienter ist als die meisten anderen Sprachen, ist sie eine beliebte Wahl für Startups, bei denen Änderungen an der Codebasis schnell und kostengünstig vorgenommen werden müssen.
Sie ist auch von Wissenschaftlern und Mathematikern ein Hit, mit einer Reihe leistungsstarker interner Bibliotheken für Statistiken und komplexe Mathematik.
Beliebte Python-Librarys
Paketbibliotheken sind ein wesentlicher Service für jede moderne Programmiersprache. Ohne sie müsste jeder Codierer seine eigene Software für die routinemäßigsten und alltäglichsten Aufgaben schreiben.
Zum Glück hat Python eine große Auswahl an Paketen für alle Ihre Programmieranforderungen. Sie können sie unter Python-Packageindex einsehen. Einige All-Star-Bibliotheken, die in Python geschrieben sind, sind unten aufgeführt:
- Beautiful Soup ist ein hochgeladener Scraper von HTML, der es einem Entwickler ermöglicht, Daten aus dem Web in großem Maßstab zu extrahieren.
- Flask und Django, oben kurz erwähnt, bieten eine rasante schnelle Webentwicklung für einfache und komplexe Anwendungsfälle
- NumPy und Matplotlib ermöglichen einfache und beeindruckende Datenvisualisierungen
- PyTorch für erstklassiges maschinelles Lernen
Was ist Python Web App Development?
Python-Anwendungen für das Web basieren in der Regel auf zwei Hauptplattformen, Flask und Django. Flasche ist einfacher, sauberer und einfacher für Anfänger. Django hat mehr Funktionen und kann auf eine große Anzahl von Benutzern skaliert werden.
Wenn Sie von einem JavaScript-Hintergrund kommen, ist Flask zu Django, was Express zu Nest ist.
Was ist Flask?
Genauer gesagt ist Flask ein "Microweb Framework". Es ist viel kleiner als Ihr durchschnittliches Boilerplate-gefülltes Werkzeug. Es erfordert keine externen Bibliotheken oder Komponenten und basiert vollständig auf Vanilla Python. Sie können jedoch ganz einfach Tools von Drittanbietern kombinieren, um die Effektivität zu steigern.
Flask wurde für eine schnelle Anwendungsentwicklung entwickelt. Es ist ideal, um eine neue Idee zu prototypisieren, bevor es in einem größeren Rahmen wie Django vollständig ausgearbeitet wird.
Was ist Django?
Wie beliebt ist Django, das beliebteste Web-Framework von Python?
Instagram, der Social-Media-Riese, wurde auf eine Million Nutzer auf Django skaliert. Es wird derzeit von Pinterest, Udemy, Spotify und Dropbox verwendet. So beliebt. Django ist ein Open-Source-Framework "für Perfektionisten mit Fristen", so seine Dokumentation. Es ist plattformübergreifend und funktioniert auf Windows und Mac gleichermaßen gut.
Django basiert auf einem MVC-Modell, kurz für Model-Viewer-Controller. MVC ist ein besonderes Muster in der Informatik, dessen Ziel es ist, die Anliegen einer Web-App in ihre drei separaten Komponenten zu trennen.
Wenn ein Client eine Anforderung sendet, trifft er zuerst den Controller, der den Datenverkehr verschiedener eingehender Anforderungen verarbeitet. Er übergibt diesen Datenverkehr an verschiedene Modelle, die mit den Daten und der Logik der Anforderung umgehen. Das Modell exportiert dann diese Antwort an den Viewer, wodurch die Darstellung der Daten an den Client zurückgegeben wird.
Dies ermöglicht ein einfaches, fehlertolerantes Framework. Django zeichnet sich durch Skalierung in Größe und Komplexität aus.
Python für Data Science
Die Stärke von Python liegt in Data Science und Machine Learning. Wie können Sie in diesen bahnbrechenden Bereichen beginnen?
Sie werden wahrscheinlich beginnen wollen, indem Sie sich mit den beliebtesten Werkzeugen im Raum vertraut machen. Eines davon sind Jupyter Notebooks, in denen Sie interaktive Durchläufe von Data-Science-Algorithmen und -Bibliotheken finden.
Eine weitere ist Anaconda, eine Plattform, auf der Data Scientists ihre Arbeit teilen. Dies ist ein weiterer großartiger Ort, um Anleitungen und Anweisungen zum Beginn Ihres Data Science-Abenteuers zu finden.
Die wahrscheinlich wichtigste Bibliothek für Data Science in Python wird als Pandas bezeichnet. Eine wesentliche Aufgabe für einen Data Scientist ist es, die Daten zu bereinigen, die Sie verwenden, und Pandas machen dies viel einfacher. Es verfügt auch über eine Reihe von Tools, die bei der Manipulation und Analyse von Daten helfen.
KI und Data Science werden immer beliebter werden, daher ist es eine gute Wahl, diese Tools jetzt zu lernen!
Wo kann ein Entwickler Python lernen?
Wie die meisten anderen technischen Themen ist es einfach und kostenlos, Python zu lernen, indem Sie Tutorial-Videos auf YouTube ansehen. Wir leben in einem goldenen Zeitalter der kostenlosen Online-Tutorial-Inhalte. Brad Traversy ist eine führende Figur auf dem Gebiet, aber es gibt eine fast endlose Auswahl an Ausbildern zur Auswahl.
Sobald Sie die Grundlagen gelernt haben, versuchen Sie, Ihr Wissen mit einigen Übungen zu testen. Auch hier gibt es viele Möglichkeiten. Übung ist eine großartige Ressource für einen Programmierer, der seine Talente schärfen möchte. Übung bietet gezielte Herausforderungen mit Mentoren und unterhaltsame Tests über die Befehlszeile.
Wenn Sie mehr über Data Science erfahren möchten, probieren Sie Kaggle aus. Die meisten Online-Data Scientists schwören auf die Plattform als wichtigste Ressource.
Wie wäre es mit Python auf GitHub? Obwohl es viele Quellen gibt, um Python zu verwenden und zu lernen, zum Beispiel Online-Referenzbücher, Video-Tutorials und Websites, können Entwickler auch GitHub als zuverlässige Quelle für das Lernen von Python zählen.
Schließlich ist der beste Weg, um jede Programmiersprache auf lange Sicht zu lernen, etwas Sinnvolles mit ihr zu bauen. Erstellen Sie einen Web-Scraper, eine einfache API oder ein Automatisierungsskript!
Python: Eine Sprache für Sie
Hoffentlich hat dieser Leitfaden Ihre Fragen zu dieser fantastischen Programmiersprache geklärt. Egal, ob Sie in Data Science eindringen, einen skalierbaren Webserver ausführen oder einfach nur kleine Skripte schreiben möchten, Python hat etwas für Sie.
Weitere Informationen zur Entwicklung im Allgemeinen finden Sie in unserem Blog.