История одного из самых популярных языков программирования началась в конце 80-х годов, когда Python начал своё концептуальное оформление на основе языков ABC и Modula-3. Он прошел долгий путь от своего первого релиза в 1991 году до версии 2.0, когда стал проектом с открытым исходным кодом. Python и по сей день объединяет огромное профессиональное сообщество, которое постоянно совершенствует эту технологию.
Согласно данным авторитетных индексов TIOBE и PYPL, сегодня Python стал самым популярным языком программирования в мире, опередив лидировавших ранее Java, C и C++. Работодатели по всему миру называют владение «Питоном» одним из самых востребованных и ценных технических навыков на рынке IT-разработки. Попробуем разобраться, почему же он завоевал столь высокие позиции.
В этом обзоре не будем останавливаться на том, что представляет собой язык Python и как он работает — это тема для отдельной статьи. Мы сосредоточимся на освещении целесообразности и эффективности применения «змеиного языка» для создания приложений. Для этого подробно разберем основные плюсы и минусы Python как языка разработки.
Кому нужен Python
Подходит ли Python для веб-разработки? Перед тем, как дать подробный ответ, стоит кинуть беглый взгляд на реальные примеры применения Python в технологических стеках гигантов современной индустрии.
Примеры использования Python крупными компаниями
- Google — с момента появления языка компания взяла на вооружение лозунг «Python везде, где можем, а C ++ — где должны». Python не только является компонентом поискового движка, но и считается (наряду с C ++, Java и Go) одним из официальных серверных языков Google, приложения на которых разрешено развертывать в производственной среде.
- Facebook — Python занимает третье место (после C++ и Hack) среди самых популярных языков разработки, которыми пользуются инженеры технологического гиганта. На нем сделано более 5 000 коммитов для утилит и инфраструктурных приложений Facebook.
- Instagram — платформа социальных сетей целиком создана на базе Python-фреймворка Django. Она ежедневно даёт возможность 4 миллионам активных пользователей фотографировать, редактировать, делиться и сохранять свои творения в личном цифровом альбоме.
- Spotify — крупный игрок на рынке и приложение для потоковой передачи музыки использует Python для аналитики данных. На её основе работают алгоритмы рекомендаций в популярнейших функциях «Радио» и «Открытия недели».
- Netflix — стриминговый сервис высоко оценил возможности стандартной библиотеки Python, чрезвычайно активное сообщество разработчиков и богатый выбор сторонних библиотек, доступных для решения практически любой конкретной проблемы. В своем блоге компания отмечала, что использует Python на протяжении всего жизненного цикла контента — от принятия решения о финансировании проектов, до управления сетью CDN, предоставляющей видео конечным пользователям.
- Dropbox — популярное онлайн-хранилище применяет Python для оптимизации кода как серверной части, так и внешнего интерфейса. Для этой задачи они привлекали самого создателя «змеиного языка» Гвидо ван Розума. А в 2016 году Dropbox выпустили Pyston — свою собственную реализацию Python, совместимую с CPython и библиотекой NumPy.
Язык широко применяется для комплексной разработки и тестирования веб-проектов любого масштаба. Однако, наряду с основными преимуществами, такими как простота и элегантность кода, имеется у Python и ряд своих недостатков.
Достоинства Python для разработки
Удобство и простота
- Низкий порог вхождения. Синтаксис Python схож с английским языком, который стал международным стандартом общения для разработчиков по всему миру. Это упрощает взаимодействие со сложными системами, а также даёт чёткое представление о взаимосвязи всех элементов кода между собой. Изучение Python может стать базой для «быстрого старта» для большинства начинающих программистов.
- Лёгкость чтения. Python невероятно легко читать, поэтому у программистов обычно не возникает проблем с пониманием кода, написанного их коллегами. Это делает общение между разработчиками в рамках одного проекта намного более эффективным. А наличие большое числа IDE для разработки веб-приложений на Python делает совместную работу еще проще.
- Хорошая визуализация. Представление данных в интуитивно понятном формате в Python достигается с помощью различных графиков и диаграмм. Компании, занимающиеся веб-разработкой, используют библиотеки Python с возможностью визуализации данных (например, Matplotlib), чтобы создавать чёткие и простые для понимания неспециалистов отчеты.
Бесплатность и открытый исходный код
Лицензия Python с открытым исходным кодом делает его легкодоступным, облегчает распространение и создание модификаций. Разработчики со всего мира могут бесплатно использовать язык и вносить свой вклад в его улучшение. К тому же, в случае с Python сами пользователи, а не крупные компании решают, как будет развиваться технология.
Встраиваемость и платформонезависимость
Благодаря своей интерактивности и переносимости Python обладает хорошими возможностями для динамической семантики и быстрого прототипирования. Его можно легко встроить в широкий спектр приложений, даже в те, которые используют разные языки программирования. Поэтому с Python можно легко исправлять новые модули и расширять базовый словарный запас языка.
Python, как C++, Java и другие высокоуровневые языки программирования, может работать с разными типами компьютеров, ОС и баз данных практически без модификаций. Он хорошо интегрирован не только с популярными платформами Windows, Mac и Linux/UNIX, но и со встроенными системами, такими как Raspberry Pi и Gumstix. Программы на Python также позволяют реализовывать переносимые графические интерфейсы.
Динамическая типизация
Python не знает тип переменной, пока код не запустится. Он автоматически назначает тип данных во время выполнения. Программисту не нужно заранее беспокоиться об объявлении переменных и их типов данных.
Асинхронное программирование
Для написания и поддержки асинхронного кода Python не требуется много усилий, поскольку нет взаимных блокировок, конфликта данных или любых других сбивающих с толку проблем. Каждая единица такого кода выполняется отдельно от основного потока, что существенно повышает производительность и скорость отклика приложения.
Повышенная эффективность разработки
- Гибкий подход. Python имеет несколько парадигм и может поддерживать множество стилей программирования, включая процедурные, объектно-ориентированные и функциональные. Это делает Python отличным языком для стартапов, поскольку им может потребоваться изменить свой подход в любой момент.
- Быстрая разработка. Веб-разработка на Python происходит в 5-10 раз быстрее, чем на C/C++, и в 3-5 раз быстрее, чем на Java. Это делает труд программистов проще и продуктивнее. Скорость написания кода — еще одна причина, по которой Python часто выбирают стартапы. Ведь более быстрое время вывода продукта на рынок дает и большее конкурентное преимущество.
- Упрощённая реализация ООП. Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма, которая объединяет различные поведения и свойства в несколько объектов и классов. У каждого из этих классов есть своя функция, поэтому если в какой-то части кода возникает ошибка, другие части не затрагиваются. В Python работа ООП значительно упрощена, что делает разработку менее затратной и трудоемкой.
- Богатая стандартная библиотека и экосистема. Библиотеки Python содержат огромное количество заранее написанного кода. Таким образом, разработчикам не нужно тратить время на создание основных элементов. Эти библиотеки также позволяют программистам обрабатывать и преобразовывать данные, необходимые для непрерывной обработки данных в машинном обучении (ML).
Интеграция с другими языками
Популярность использования Python для корпоративных программных приложений, во многом объясняется его плавной интеграции с другими языками, традиционно применяемыми в корпоративной разработке, такими как Java, PHP и .NET.
Python может легко соединять отдельные компоненты приложения, написанные на разных языках. Неудивительно, что его иногда называют «склеивающим языком» (glue language) или языком интеграции.
Python делает прямые вызовы из/в кода Java, C ++ или C. Это позволяет обеспечить контроль большинства процессов и реализацию наиболее распространенных протоколов и форматов данных. Кроме того, его можно применять для сборки новых и старых фрагментов инфраструктуры, что является типичной задачей при разработке сложных мобильных приложений.
Богатство фреймворков
Одним из главных преимуществ языка Python является наличие у него большого числа фреймворков, упрощающих процесс разработки. Большинство фреймворков Python имеют четкую специализацию, в зависимости от типа и масштаба выполняемых с их помощью задач.
- Django отлично подходит для полноценных веб-приложений и масштабируемых проектов среднего уровня. Он имеет встроенные функции, которые позволяют повторно использовать код, согласованно изменять различные компоненты кода и упрощать веб-разработку другими способами. Django хорошо работает с Oracle SQL, PostgreSQL, MySQL и другими известными базами данных.
- Pyramid подойдёт для небольших проектов, которые при необходимости можно масштабировать. Фреймворк может использоваться с различными базами данных и приложений, а его функциональность расширяться с помощью плагинов — разработчики могут добавлять любые нужные функции. Это удобно, когда требуется реализовать разные решения в одной задаче.
- TurboGears состоит из нескольких компонентов, таких как Repoze, WebOb и Genshi, и основан на архитектуре MVC. Это хорошо для быстрой и эффективной разработки веб-приложений, которые к тому же более удобны в обслуживании. С помощью этой структуры можно писать небольшие или сложные приложения, используя режимы с минимальным или полным стеком соответственно.
- Flask позиционируется как микрофреймворк. Чаще всего он применяется к небольшим решениям, основным приоритетом которых является бережливая функциональность. Фреймворк также используется для создания прототипов.
Недостатки Python для разработки
Несмотря на явные достоинства Python, у него есть и недостатки, о которых следует помнить, планируя использовать этот язык в своем проекте.
Нет полной поддержки многопроцессорности
Многопроцессорность — важная часть написания приложения. Python поддерживает многопроцессорность, но из-за отсутствия прямой поддержки многопоточности (задачи выполняются параллельно в один поток), он может быть не таким гибким или удобным, как другие языки.
Это может создать определенные трудности при параллельном выполнении кода. Хотя подобные ограничения во многом снимается за счёт многочисленных дополнительных библиотек Python, умеющих полноценно работать с многопоточностью.
Ограничение скорости
Python часто критикуют за его скорость. Это интерпретируемый скриптовый язык, поэтому он работает относительно медленнее своих скомпилированных аналогов (например, C / C ++ или Java), которым не нужно тратить время на перевод текста программы. Тем не менее, некоторые тесты на Python работают быстрее, чем на C и C ++.
При этом, Python — не единственный, у кого есть потенциальные проблемы со скоростью. Ruby, Perl и даже JavaScript также находятся на более медленном конце «скоростной» шкалы. К тому же некоторые проблемы «змеиного языка», связанные со скоростью, были решены и оптимизированы, что делает Python одним из лучших вариантов для разработки программного обеспечения.
Не самый популярный язык для разработки мобильных приложений
Python неплохо справляется с мобильной разработкой, но его сравнительно редко используют для этой цели. Причина проста — у большинства компаний сложилась устойчивая практика нативной разработки для iOS и Android или разработки на React Native.
«Змеиный язык» не так популярен, как другие технологии в этой сфере. Более того, Android и iOS не поддерживают Python в качестве официального языка программирования. Поэтому заказчику будет сложно нанять исполнителей с опытом разработки мобильных приложений на Python.
Увеличенная нагрузка на память
Python — это язык, известный гибкостью подходов к типизации данных. Эта же динамическая типизация приводит к повышенному потреблению памяти. Поэтому Python будет неидеальным выбором для задач, интенсивно использующих память.
Нужно больше времени на тестирование
Python не требует, чтобы программисты определяли тип переменной, поскольку этот язык использует динамическую типизацию, которая упрощает и ускоряет написание кода.
К сожалению, это может привести к критическим ошибкам и дефектам, поскольку типы переменных не определены явно. Чтобы устранить эту проблему, разработчики должны запускать дополнительные тесты для выявления и исправления ошибок во время выполнения.
Архитектурные ограничения
Динамическая типизация Python накладывает некоторые ограничения и на архитектуру приложения. Ведь ряд процессов будут выполняться не на этапе компиляции (как в языках статической типизацией), а непосредственно во время выполнения. Если дизайн загружен элементами, это может остановить исполнение программы и помешать её бесперебойной работе.
Еще одна вещь, о которой нужно знать, рассматривая Python для своего проекта — конкурентность и параллелизм не могут быть элегантно использованы в этом языке. Из-за этого дизайн приложения может выглядеть не так изысканно, как хотелось бы.
Некоторым модулям Python не хватает надежной поддержки
Python выигрывает от большого и активного сообщества. Его члены часто обмениваются новыми пакетами и модулями, чтобы упростить разработку и расширить функциональные возможности языка.
К сожалению, многие разработчики указывают, что качество этих модулей не всегда на высоте. Некоторые из них устарели и не имеют надежной поддержки. Чтобы обеспечить хорошую производительность приложения на Python, следует проводить тщательное предварительное исследование, чтобы выбрать лучшие пакеты и модули.
Для чего еще нужен Python
Можно ли использовать Python для веб-разработки? Ответ очевиден. Ведь взвешенная оценка преимуществ и недостатков языка, показывает явное преобладание первых. Однако сфера применения Python выходят далеко за рамки непосредственного создания приложений.
Для проектов с машинным обучением и искусственным интеллектом
Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) привлекают постоянно возрастающий интерес, поэтому все больше разработчиков пытаются включить их в свои проекты.
По словам Жана Франсуа Пьюже, представителя отдела машинного обучения IBM, Python — лучший язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. Для него создано много эффективных ML-инструментов с возможностью визуализации результатов, чьи возможность выходят далеко за рамки обычной обработки данных.
Для научных задач
Для «Питона» существует множество пакетов и библиотек, а также наборов инструментов (например, VTK 3D и MayaVi), специализированных для разработки научных и инженерных приложений. Среди наиболее популярных средств Data Science для Python можно выделить:
- SciPy — библиотека для выполнения научных и математических вычислений;
- Pandas — библиотека для аналитики данных;
- IPython — командная оболочка;
- Numeric Python (NumPy) — библиотека для фундаментальных математических вычислений;
- Natural Language Toolkit — библиотека для математического и текстового анализа.
Для анализа и визуализации данных
Аналитика данных (DA) — флагманская область применения Python, наряду с машинным обучением и искусственным интеллектом. Этот многоцелевой язык программирования предлагает множество инструментов для управления, анализа, а также визуального представления (DV) структур и сложных наборов данных.
Благодаря легкой интеграции с популярными «статическими» языками (например, MatLab и R), а также наличию множества специализированных библиотек, на основе Python удобно создавать кастомные алгоритмы анализа данных. Из можно напрямую интегрировать в собственные инструменты бизнес-аналитики через API.
Для тестирования
Еще одна область применения Python — автоматизация тестирования. Многие специалисты по автоматизации QA выбирают Python из-за его простой кривой обучения. Он также отлично подходит для тех, у кого более ограниченный технический опыт. Процесс обучения сильно облегчают развитое сообщество, четкий синтаксис и удобочитаемость.
У Python даже есть простые в использовании фреймворки для модульного тестирования, с помощью которых можно, например, выполнять тестирование геолокации для мобильных приложений.
Для прототипирования
Python делает создание прототипов быстрым и простым. Гибкость языка программирования позволяет легко провести рефакторинг кода и оперативно превратить первоначальный прототип в конечный продукт.
Для скриптования
Благодаря тесной интеграции с C, C ++ и Java Python может пригодиться для написания скриптов приложений. Изначально разработанный для встраивания в программные продукты на других языках, он может быть очень полезен для настройки больших приложений и создания для них расширений.
Одним из преимуществ использования Python для создания серверных скриптов является его простой синтаксис, который значительно ускоряет процесс. Код состоит из функциональных модулей и связей между ними, что позволяет выполнять алгоритм программы на основе действий пользователя. Python также поддерживает графические пользовательские интерфейсы, необходимые для веб-разработки.
Заключение
Python позволяет разрабатывать понятные и простые приложения, которые легко превратить из небольшого проекта в полноценное сложное приложение. Независимо от того, являетесь ли вы программистом или владельцем своего бизнеса, Python может стать хорошим вариантом для разработки проектов разных типов.
Он признан одним из лучших языков программирования для стартапов и легко понять по какой причине. Стартапы постоянно ищут уверенности и снижения рисков, у них ограниченные ресурсы и им нужно пространство для роста. А Python гибок, легко масштабируется, не требует большой команды и может использоваться для создания прототипов и запуска минимально жизнеспособных продуктов (MVP).
Нужна надёжная база для разработки программных продуктов? Выбирайте виртуальные серверы от Eternalhost с технической поддержкой 24/7 и бесплатной защитой от DDoS!
