Всё о языке программирования Python: растущая популярность, плюсы и минусы, сферы применения

Создатель языка Python — нидерландский программист Гвидо ван Россум. Он был участником проекта по написанию ABC, языка для обучения программированию. В конце 1989 года Гвидо приступил к разработке нового языка и задумал его как потомка ABC, способного к обработке исключений и взаимодействию с операционной системой Amoeba. Так и получился Python.

Откуда такое название? Многие разработчики считают, что язык назван в честь семейства змей, но это не так. Когда Гвидо работал над проектом, он любил смотреть комедийное шоу «Летающий цирк Монти Пайтона», поэтому и нарёк своё творение в честь британской комик-группы. Так что правильно произносить название языка как «Пайтон».

Python свободно распространялся через интернет и со временем у него появились последователи — люди, заинтересованные в развитии этого языка программирования. Первая публикация Python состоялась в феврале 1991 года — это была версия 0.9.0. В 1994 году Гвидо опубликовал Python 1.0, а потом одна за другой выпустились и другие версии: до 2.0 язык обновился в октябре 2000, до 3.0 — в декабре 2008. В октябре 2021 мир увидела самая свежая версия — Python 3.10.0.

В чём секрет такой популярности в использовании языка? Python подходит для решения широкого круга задач и применяется на всех популярных платформах. Росту популярности Python способствовала и его эффективность в стремительно развивающихся сферах Machine Learning и Data Science.

Ещё одна причина — техническая. С развитием технологий увеличились вычислительные мощности персональных компьютеров и серверов, как результат — вырос спрос на интерпретируемые языки программирования, в том числе и на использование Python. Дело в том, что в таких языках помимо запуска самой программы необходим ещё запуск интерпретатора, а это требует дополнительных ресурсов. Раньше с этим были проблемы, но теперь они решены.

Специалисты выделяют массу преимуществ Python — остановимся на ключевых из них.

Простота синтаксиса, а значит — низкий порог вхождения. Код языка чистый и понятный, без лишних символов и выражений.

Расширяемость и гибкость. Не зря один из слоганов языка — это «Just Import!» Python можно легко расширить для взаимодействия с другими программными системами или встроить в программы в качестве компонента. Он очень и очень гибкий. Это даёт больше возможностей для использования языка в разных сферах.

Интерпретируемость и кроссплатформенность. Интерпретатор Python есть для всех популярных платформ и по умолчанию входит в большинство дистрибутивов Linux.

Стандартизированность. У Python есть единый стандарт для написания кода — Python Enhancement Proposal или PEP, благодаря чему язык остаётся читабельным даже при переходе от одного программиста к другому.

Сильное комьюнити и конференции. Вокруг Python образовалось дружественное комьюнити, которое готово прийти на помощь новичку или уже опытному разработчику и разобраться в его проблеме. Во всём мире проходит много мероприятий, где можно познакомиться с коллегами и узнать много нового о применении Пайтона.

Широта применения. Наиболее широко Python используется в web-разработке, работе с данными, автоматизации бизнес-процессов и геймдеве.

Востребованность на рынке труда и поддержка гигантами IT-сферы. Python-разработчики востребованы во многих проектах и им несложно найти работу. Разработку на Python ведут в Google, Facebook, Dropbox, Spotify, Quora, Netflix, Microsoft Intel, а в России — «Яндекс», «ВКонтакте» и «Сбербанк». Это серьёзно влияет на статус языка.

Низкая производительность. Программирование на Python требует высоких вычислительных мощностей серверов и компьютеров. Это делает его не таким быстрым, как хотелось бы, он отстаёт от других языков по части производительности. В условиях сильного развития мощностей это не так заметно, как раньше, но всё равно даёт о себе знать. Чтобы нивелировать эту проблему, разработчики обращаются к C для реализации проблемного участка кода.

Динамическая типизация. Python относится к языкам с динамической типизацией, что делает его невероятно гибким при разработке. Но при этом он потребляет много ресурсов и имеет низкую скорость выполнения программы.

Глобальная блокировка интерпретатора (GIL). Это способ синхронизации потоков, который используется в некоторых интерпретируемых языках программирования, например, в Python и Ruby. Хотя GIL является самым простым способом избежать конфликтов при одновременном обращении разных потоков к одним и тем же участкам памяти, у такого подхода есть недостаток — ограничение параллельности вычислений. Также он не позволяет достигать высокой эффективности вычислений при работе на многоядерных и мультипроцессорных системах.

Синтаксис и семантика. Хотя многие считают синтаксис преимуществом программирования на Python, есть ряд архитектурных решений, которые могут сбивать с толку программистов, привыкших работать на других языках. Но это станет недостатком в использовании Python только для опытного программиста, а не для новичка.

Поговорим теперь про возможности Python в программировании. Oн применяется во многих проектах и в качестве основного языка, и для создания расширений и интеграции приложений. А ещё на Python пишут прототипы будущих программ.

Три основные сферы использования языка — это веб-разработка, Big Data и Machine Learning и написание скриптов:

Веб-разработка. Сегодня программирование на Python активно используется в веб-разработке наряду с такими языками, как PHP, JavaScript, Java и С#. Существенный плюс Python состоит в том, что он подходит для небольших бизнесов, у которых нет отдела разработки на 50 человек и которые реализуют относительно несложные проекты. Поэтому к нему стали все чаще обращаться.

Преимущества использования Python для бэкенда по сравнению с PHP — простота обучения, улучшенная структура, легкодоступные инструменты для отладки языка, универсальность и наличие дружественного комьюнити.

Для веб-разработки на Python понадобится знание фреймворков. Наиболее популярные — Django и Flask.

Data Science и Machine Learning. Горячие сегодня сферы, в которых Python используют и для анализа данных, и чтобы писать алгоритмы ML-программ и в аналитических приложениях. Среди популярных фреймворков и библиотек для ML программисты выделяют scikit-learn и TensorFlow.

Написание скриптов. Скриптинг — написание скриптов для автоматизации простых задач. Например, это могут быть дополнительные модули или плагины к уже готовому программному обеспечению. Также Python используют для автоматизации тестирования ПО.

Помимо этого, Python применяется для написания и разработки программных и мобильных приложений, во встроенных системах, системном администрировании и даже в геймдеве — есть из чего выбрать, если вы решите стать Python-разработчиком.