Почему Python — плохой выбор для первого языка программирования?
Так как я веду несколько технических групп и чатов, то часто сталкивался с вопросом от подписчиков о том, с какого же языка лучше начать изучать программирование и информатику. Очень часто кто-то советует именно Python. Я в корне не согласен с этим советом. Мне нравится этот язык, и я ничего не имею против него, он прост и удобен. Но есть кое-какие аргументы против того, чтобы поставить его на место вашего первого языка программирования. Оговорюсь, что всё сказанное далее является субъективным мнением автора и не претендует на истину.
Итак, почему…
Ниже на картинке я привел пример, как можно с помощью маленькой функции обработать матрицу и вернуть структуру, соответствующую транспонированной матрице.
Транспонирование матрицы — это операция над матрицей, при которой ее строки и столбцы меняются местами. Кто уже начинал изучать аналитическую геометрию (линейную алгебру), тот сталкивался с этой простейшей задачей. Иногда это задание дают на уроках информатики в качестве сложных задач на обработку двумерных массивов, которые мы и называем матрицами. Что ж, кому-то может показаться и вовсе несложным. Однако, для большинства начинающих и людей, не сталкивающихся с программированием, понять, что такое двумерный/многомерный массив — это непростая задача. Вы можете не поверить, но есть много очень замудренных задач на обработку многомерных массивов, над которыми придется подумать даже опытному разработчику.
Но вернемся к нашей (более-менее легкой ?) задачке про транспонирование. Как вы видите, в Python задачу можно решить буквально за пару строчек кода. И всё это благодаря сложным встроенным функциям и методам, которые очень сильно облегчают ваш мыслительный процесс. В результате программируя на Python в качестве первого своего языка, вы надеваете на себя розовые очки и начинаете считать, что программирование — это просто. В этом есть и доля правды, и в этом есть огромный подвох.
Есть другие языки, более низкого уровня, которые помогут вам понять глубину, понять базу, понять структуру, снять розовые очки, убрать синтаксический сахар и как следует подумать над теми вещами, которые ранее вы принимали как должное. Какой из этого вывод? Если вы хотите научиться думать, по-настоящему понимать как работает железо, то лучше начать с низкого уровня. Поэтому полезнее будет начать с Assembler или C.
Во-первых, это даст вам лучшее представление о том, как работает процессор и периферийная электроника в вашем ПК.
Во-вторых, вы начнете понимать сообщения об ошибках в операционной системе.
В-третьих, последующие языки высокого уровня, базирующиеся на крепком фундаменте низкоуровневых основ, покажутся вам более прозрачными и понятными в обращении.
Думаю, что можно еще привести кучу плюсов к тому, чтобы начать с низкого уровня. Зачастую, люди, изучающие Python, по привычке подключают в свой код кучу библиотек ради реализации каких-то простейших функций. Логично предположить, что это сильно утяжеляет код и делает его медленным. А если еще вспомнить, что даже эффективно написанный python-код примерно в 1000 раз медленнее аналогичного кода на C/C++, то представьте себе какая производительность в итоге получится. Конечно же не всем разработчикам нужно писать ПО, которое работает в режиме реального времени и требует мгновенных реакций с минимальными задержками. Не всем нужно писать ААА-игры.
Тем не менее, обратите внимание на текущую ситуацию в программном обеспечении. Если раньше нужно было 8-битный процессор, чтобы запустить спутник в космос, то сейчас у нас тормозит несколько вкладок в браузере при 2-4 ядерном 64-битном CPU. Так может быть причина как раз в разработчиках, а не в «слабом» железе?
В завершении хотелось бы сказать, что все языки программирования — это великие достижения в IT-области. Но чтобы нам стать настоящими профессионалами и экспертами, всё равно придется узнать то, с чего всё начиналось, вспомнить об истоках, математике, алгоритмах, ассемблере и даже об электронике и физике. Все знания должны сплетаться в вашей голове в единую картину, в крепкую логическую цепочку. Последнюю получится построить только тогда, когда мы начнем от корня технологий, начнем с самого нижнего уровня.
Напишите в комментариях, согласны ли вы с такой идеей? Или же вы придерживайтесь другого подхода?
Программирование на Python: особенности обучения, перспективы, ситуация на рынке труда
Python входит в число самых популярных языков программирования, который считается одним из самых простых для изучения, при этом перспективных на рынке. Рассказываем, как выучить Пайтон, что на нем пишут и сколько получают Python-разработчики.
Вы читаете обновленную и улучшенную версию нашей старой статьи
Почему Python — хороший вариант для начинающих
Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, который относится к интерпретируемым языкам. То есть написанный на Python код интерпретируется в момент обращения программой-интерпретатором без предварительной компиляции.
Создатель Python — нидерландский инженер Гвидо ван Россум, известный энтузиаст разработки, который сейчас работает в Microsoft. Язык программирования «пайтон» — сайд-проект ван Россума. Гвидо считал существующие языки сложными для понимания и изучения, поэтому начал работать над собственным проектом. Ван Россум планировал сделать одновременно простой и мощный язык, и так в 1991 году он представил Python.
Читайте также: Как создатель Python Гвидо ван Россум устроился в Microsoft и теперь работает над развитием CPython
«Пайтон» — мультипарадигмальный язык программирования. Он поддерживает объектно-ориентированный и структурный подходы, функциональное и аспектно-ориентированное программирование. В Python используется динамическая типизация. То есть тип переменной определяется в момент присваивания значения. При изменении значения может меняться тип данных.
Синтаксис Python простой и понятный для людей. В этом языке для выделения блоков кода применяются отступы, а не скобки. Пример кода ниже.
Философия Python поощряет простоту, эстетичность кода и отношение к работе, которое проще всего выразить английским словом fun — забава, шутка. Это частично описано в знаменитом сборнике афоризмов Zen of Python (Дзен «пайтона»).
Где используют Python: веб-разработка
В веб-разработке Python применяется для серверного программирования. Питонисты работают с бэкендом веб-приложений, используя нативный Python или популярные фреймворки, например, Django, Pyramid или Flask. «Пайтон» одинаково удобно использовать как для создания прототипов или небольших приложений, так и для больших и масштабируемых проектов, например, порталов, веб-сервисов, интернет-магазинов.
Попробуйте пройти бесплатный курс по основам Python: На Хекслете есть полноценная профессия «Python-разработчик». Но прежде чем проходить ее, попробуйте на себе синтаксис Python и узнайте все основные концепции в программировании в нашем бесплатном курсе по основам Пайтона
Где используют Python: Machine Learning и AI на Python
Python — один из основных языков программирования, которые применяют в области машинного обучения и искусственного интеллекта (Machine Learning и Artificial Intelligence). Например, библиотека с открытым исходным кодом TensorFlow, созданная исследовательской командой Google Brain, написана с использованием Python. Google использует эту библиотеку для программирования и обучения нейронных сетей, которые используются для изучения искусственного интеллекта.
Ещё одна известная библиотека — scikit-learn. Она написана на Python с включениями Cython — статически типизированного компилируемого подмножества Python. Библиотека scikit-learn применяется в исследованиях искусственного интеллекта, для обучения инженеров machine learning, для управления промышленными системами.
Использование Python для работы с Big Data
В Python есть несколько мощных и популярных библиотек, которые предназначены для работы с большими данными: анализа, визуализации, прогнозирования тенденций. Например, библиотека с открытым исходным кодом SciPy включает модули для математических, инженерных и научных вычислений. Matplotlib — одна из самых популярных библиотек для визуализации данных. Библиотека PANDAS применяется для анализа информации.
Это не все области применения Python. Этот язык используют для создания десктопных приложений, разработки игр и 3D-графики, программ для обработки аудио, видео и изображений и так далее.
Рейтинг и перспективы Python
Один из способов оценки популярности языка программирования — индекс TIOBE. Он рассчитывается на основе количества поисковых запросов в Google и других поисковиках. Учитываются запросы, включающие название языков программирования.
Согласно индексу TIOBE, в конце 2022 года Python занимает первое место в списке самых популярных языков программирования. Он опережает С, JavaScript, PHP, Swift и другие распространённые языки программирования.
В рейтинге GitHub Octoverse за 2022 год Python занимает второе место, уступая только JavaScript. Рейтинг Github Octoverse отражает популярность языка среди пользователей GitHub.
Python на рынке труда: зарплаты, вакансии
По данным компании «Хабр Карьера» на первое полугодие 2022 года, медианная зарплата Python-разработчиков составляет 144 тыс. рублей в месяц. Медианные зарплаты программистов на Java, Swift и Scala выше, чем у программистов на Python.
В мире в среднем Python-разработчики могут рассчитывать на зарплату около $100 тыс. в год до вычетов налогов.
Python в качестве первого языка для начинающих: сложно ли изучать
Чтобы ответить на этот вопрос, нужно вернуться к истории создания и философии Python. Как отмечалось выше, разработчик языка Гвидо ван Россум захотел создать «пайтон», так как другие языки казались ему слишком сложными и непонятными. Ван Россуму удалось сделать язык, который приносит удовольствие во время обучения и работы.
При выборе первого языка программирования главным преимуществом Python считается простой синтаксис. Среди недостатков можно отметить сложности, которые возникают у начинающих программистов при переходе на языки с более сложным синтаксисом.
Перспективы Python: мнение экспертов
Григорий Петров, DevRel в Evrone: на питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий
Python — лучший язык для обучения программированию. Это язык программирования общего назначения. Создавался как простой язык для людей. Есть баланс между сложностью изучения и сюрпризами, с которыми сталкиваются программисты при работе с языком.
У JavaScript синтаксис лучше, чем у Python. Но в JS есть сюрпризы, например, this или приведение типов типизация. Python не взрывает мозг сюрпризами, он сбалансирован. К тому же, на нём можно делать практически всё, так как это язык общего назначения.
О будущем Python. У Python сильные позиции в серверной разработке, AI, Big Data, в программировании в сфере обучения и науки. В веб-разработке Python востребован в бэкенд части-разработке. Фронтенд скорее всего не для Python, так как в этой нише царствует JavaScript.
В целом в тех нишах, где Python активно используется, этот язык вряд ли уступит позиции другим языкам. То есть он останется востребованным в обозримой перспективе.
О спросе на джунов. На питонистов сейчас есть огромный спрос, так как этих специалистов меньше, чем открытых вакансий. По деньгам фронтенд разработка принесет чуть больше, но фронтенд изучать сложнее. Ведь не зря хорошим фронтендерам хорошо платят.
При этом если учиться по 2-3 часа в день на Python-разработку, то в течение нескольких месяцев уже можно претендовать на позицию интерна. Ему обычно нужно ещё полгода, чтобы стать джуниором. Но, повторюсь, всё зависит от человека.
Никита Левонович, техлид в «Квестоделы»: «Пайтон» активно развивается, о чём свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев
О будущем Пайтона. Python в настоящее время переживает пик своей популярности, на нём разрабатывают во множестве компаний, на конференции и митапы по данному языку собирается сотни разработчиков. Всё это делает язык «пайтон» не только востребованным, но и простым в изучении. В связи с этим язык «пайтон» стоит изучать.
Вообще, перспективы языка Python отличные, в данный момент он является вторым лучшим языком для любой задачи. «Пайтон» активно развивается, о чем свидетельствует сокращение времени релизов новых версий с восемнадцати до девяти месяцев.
Это примерно столько, сколько нужно времени для изучения базовых основ Python. Хотя все люди разные и для освоения одних и тех же навыков им нужно разное время. А самое главное — на рынке нет единых требований к джуниору. В связи с этим срок обучения может колебаться от 3 месяцев до года.
Николай Марков, Principal Architect в компании Aligned Research Group: без работы толковый питонист точно не останется
Зачем разработчики используют Python. Python является одним из самых популярных языков общего назначения. Это значит, что на нём можно писать практически всё — от веб-приложений до серьезных низкоуровневых системных штук. Так уж получилось, что у меня есть несколько студентов, род деятельности которых практически никак не связан с программированием, но им захотелось изучать Python. Например, чтобы автоматизировать какие-то ежедневные рутинные задачи, или чтобы лучше понимать исследования, которые проводит аналитический отдел в их компании. Порог вхождения не очень высок, что и позволяет добиться значимых результатов в довольно короткие сроки, а видеть результаты своего труда всегда приятно.
Несмотря на то, что язык существует довольно давно, он активно развивается, вбирая в себя всё новые возможности и щеголяя гигантским набором модулей расширения. Кроме того, довольно большое количество разных курсов, начиная от низкоуровневой работы с сетью и кончая Data Science, переехали с других языков на Python в новых версиях. Это можно заметить, например, по проектам на Coursera.
Пусть даже Python и не является явным лидером в каких-то конкретных областях, обычно он достаточно хорош, чтобы решать задачи практически в любой предметной области. И на горизонте навскидку я не могу назвать других языков, которые были бы настолько универсальны.
О будущем Python. Лично мне кажется, что Python был и будет востребован как язык для обучения, прототипирования и решения базовых бизнес-задач. И это несмотря на то, что в узком применении зачастую имеет смысл переключиться на более специализированные инструменты. Всё потому, что он дает базу, которая позволяет регулировать глубину погружения в предмет. Инженер может пойти глубже и изучать более узкую сферу, а, скажем, учёному хватит Python в качестве подручного инструмента для основных задач. А дети в школах, например, смогут после нескольких уроков Python создавать вполне рабочие проекты, например, в IoT и решении математических задач. Хорошая замена инженерному калькулятору на занятиях, правда?
Как стать джуниор Python-разработчиком. Понятие «джуниора» весьма размыто и сильно меняется от компании к компании, или даже между разными командами внутри одного бизнеса. Тем не менее общая тенденция такова, что если вы смогли пройти собеседование на подобную позицию, пусть даже не имея серьезного опыта, то дальше начинается серьезное обучение на реальных проектах. Это гораздо полезнее, чем зубрёжка теории алгоритмов или попытки на коленке с минимальными знаниями собрать продающийся продукт.
Плюс я искренне верю, что вменяемый менеджер выделит такому «джуниору» время и возможность на самообразование внутри компании, включая бесплатные курсы под присмотром с code review. Так что совет тут простой — читайте требования в вакансиях, соберите на коленке пару прототипов, а дальше — вперёд, по собеседованиям!
Никита Соболев, CEO wemake.services: мы прежде всего просто разработчики, инструмент не так важен
В чем особенность Python. Python — самый простой и понятный язык из всех в плане синтаксиса и концепций. В нём минимальное количество магии и неявных моментов. В нём уже заложены несколько парадигм: можно писать в ООП стиле, можно в функциональном. Можно явно проставлять типы в аннотациях, можно сделать их неявными. Учить его приятно и максимально просто. Мне кажется, что «пайтон» — лучший язык, чтобы учиться. И нет, не C (чтобы узнать как работает память!), а «пайтон».
Изменения в языке. Мне кажется, что язык выбрал неправильную стратегию развития. Его реверансы в стороны «асинхронщины» закончились печально. Просто уже столько лет, а оно так и не заработало как нужно: примитивы для асинхронности так и остались на уровне детского сада, а батареек так и не завезли. Более того, саму красоту синтаксиса языка начинают уродовать чуждыми концепциями: f-строки, оператор моржа (он ломает столько всего!). Сама платформа развивается очень медленно и работает также. Я бы дополнительно обратил внимание на Elixir, Rust, F#, и возможно Crystal с Nim.
Перспективы Python-разработчиков. Я вообще не люблю понятие «джанго-разработчик» или «пайтон-разработчик». Мы прежде всего просто разработчики. Инструмент не так важен. Для разных задач нужны разные инструменты. Бэкенд пишут на одном из множества языков, фронт на тайпскрипте (или elm'е!), башскрипты для разного, Elixir для частей с высокой нагрузкой, Rust и Haskell — для души. А есть еще куча всего интересного! Резюме: хорошие разработчики всегда будут нужны, «пайтоны» приходят и уходят.
Сколько нужно, чтобы стать Python-разработчиком. По-разному. Я бы сказал, от года до двух. Зависит от начального уровня, наличия фундаментального образования, без которого в некоторые сферы вход вообще закрыт, знакомства с процессом разработки в целом, мотивации и таланта. У меня ушел где-то год фултайм учёбы + работы.
Заключение: Python — лучший язык для обучения с хорошими перспективами на рынке
Эксперты называют Python если не лучшим, то одним из лучших языков для изучения программирования. Простой синтаксис делает этот язык удобным для восприятия и понятным. Разработчики со знанием Python востребованы на рынке труда. Они работают в сфере веб-разработки, machine learning и Data Science. Выводы делайте самостоятельно. А если у вас остались вопросы по целесообразности изучения «пайтон», пишите их в комментариях.
Станьте профессиональным Python-разработчиком с нуля за 10 месяцев На Хекслете есть профессия «Python-разработчик». Пройдите ее, чтобы изучить самый популярный язык программирования, освоить его фреймворки и создать большое портфолио с проектами на GitHub. И потом устроиться на свою первую работу программистом
Почему стоит выбрать Python, как первый язык программирования?
Каждый начинающий программист в начале пути задаётся вопросом: «Какой язык программирования хорошо подойдет для начального изучения?». Направлений в создании и разработке ПО очень много, зависит всё от того, что именно вы хотите изучать. В этой статье мы рассмотрим один из языков программирования — Python, рассмотрим все его плюсы и выясним, почему он так хорош для начального этапа программирования.
Сначала проясним тот факт, что для понимания Python достаточно обладать начальными знаниями в английском языке. Во многих американских и английских университетах этот язык занимает лидирующие позиции, в качестве начального языка программирования.
При этом, по опросу 39 передовых факультетов программирования США, Python сместил Java и стал главным языком программирования общего назначения. Приблизительно 80% технических факультетов преподают Python в качестве первого языка программирования.
Язык был придуман 23 года назад, при этом как инструмент преподавания у новичков его открыли совсем недавно. Python используется передовыми компаниями мира, такими как Google, Yahoo и NASA, этот факт делает его очень привлекательным даже для разработчиков с опытом. «Питон» устойчиво занимает позицию в восьмерке популярнейших языков мира.
4 причины легкого освоения Python.
1. Минимальная установка
Вы можете начать осваивать язык Python прямо сейчас. Давайте сделаем это вместе.
Если вы работаете на Mac или Linux, то откройте терминал, если на PC, то PowerShell. Вы увидите пустое окно для ввода текстовых команд. А теперь введите слово «python» и нажмите ввод. Вы увидите примерно следующее:
Если же этого не произошло и в ответ вы получили, что “python” не является внутренним приложением или что-то в этом роде, то, скорее всего, вам необходимо установить Python, а именно Python 3.
В любом случае, достаточно ввести всего одно слово для запуска Python. Проще и быть не может.
2. Синтаксис Python состоит из простого английского
Python прост настолько, что нашу первую программу на нём мы напишем уже сейчас.
Если Python уже запущен, нажмите CTRL-Z на Mac или наберите «quit» на PC для того, чтобы закончить текущую сессию.
Создайте пустой файл Python, используя Nano — базовый текстовый редактор для командной строки. Вам нужно только озаглавить файл, добавить в конце расширение «.py», и компьютер будет воспринимать файл как программу на Python. Команда nano откроет ваш файл в редакторе Nano.
Начнем с самой простой программы: выведем уже ставшие классикой слова «Hello World!» на вашем компьютере. Интереса ради взгляните и сравните на аналогичные программы, написанные с помощью языков Java и C, которые состоят из текста в несколько строк. В Python’е нет сложного синтаксиса и скрытых переменных. Любой может просто посмотрев на эту команду, понять, для чего она используется.
Сохраните и запустите файл с помощью команды Python и вы мгновенно увидите результат выполнения вашей команды.
3. Выявление ошибок в процессе запуска
Ошибки неизбежны и они будут всегда, когда делаешь что-то впервые. Python позволяет быстро найти их и внести нужные изменения. Именно благодаря этому наибольшее количество ошибок выявляется на этапе запуска, а не в процессе работы программы.
Откройте файл example.py. Вы увидите программу, которую мы с вами только что написали, и в которой намеренно сделали ошибку пропустив кавычки.
При попытке запуска программы, Python укажет вам на место и тип ошибки.
4. Python очень просто освоить
В «Питоне» отсутствуют заголовки, лишний код, и именно это делает этот язык очень привлекательным для изучения. Только что мы создали самую обычную программу. Но даже зная то немногое о Python, что вы уже успели изучить из этой статьи, вы уже можете сказать, каково назначение этой программы.
Я использую команду python для запуска программы.
Разумеется, программа считает какое количество учеников и преподавателей пришли сегодня изучать Python, и выполняет простую операцию деления.
Зачастую Python становится выбором даже тех, кто не считает себя человеком с математическим складом ума. И это не удивительно, ведь многие американские университеты делают выбор в пользу Python’а по той же самой причине.
В конце хочется отметить, что на нашем факультете «Программирование» успешно преподаётся язык Python.
На этом статья подходит к своему логическому завершению. До новых встреч!
Почему Python не станет языком программирования будущего, даже если сейчас популярен
Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела колонку Rhea Moutafis «Why Python is not the programming language of the future». Автор перевода не всегда разделяет мнение автора статьи.
Python появился в мире программирования довольно давно, но с начала 2010 годов переживает бум — он уже обогнал по популярности C, C#, Java и JavaScript. До каких пор будет сохраняться тенденция роста, когда Python заменит какой-то другой язык и почему?
Автор колонки считает, что у Python есть несколько свойств, которые помогли ему стать популярным языком. Но есть и слабые места, которые уничтожат его в будущем.
Популярность языка программирования можно отследить по динамике количества тегов на самом востребованном у разработчиков ресурсе — Stack Overflow. Так, судя по графику, рост Python начался с 2010 года, а стремительным он стал в 2015 году. В то время как R в течение последних нескольких лет находится на плато, а многие другие языки находятся в упадке. У такой популярности Python есть причины.
Python можно смело назвать довольно старым языком — он появился в 1991 году, то есть практически 30 лет назад. За это время он постепенно собрал вокруг себя большое сообщество.
Если у вас появится какая-то проблема с этим языком, то решить ее, скорее всего, получится примитивным поиском в Google — наверняка кто-то уже опубликовал мануал с алгоритмом и примером кода.
Python можно смело рекомендовать как первый язык программирования. И дело не только в том, что он существует давно и поэтому по нему есть много хороших учебников. У него понятный синтаксис, похожий на обычный, «человеческий» язык. и еще он прощает ошибки.
Например, в нем не нужно указывать тип данных, достаточно просто объявить переменную. Из контекста Python поймет, является ли она целым числом, числом с плавающей запятой, логическим значением или чем-то еще. Это огромное преимущество для начинающих.
Если вам когда-либо приходилось программировать на C++, вы знаете, как это печально, когда программа не компилируется только потому, что вы где-то поменяли число с плавающей точкой на целое число.
Код Python довольно просто читать. Просто сравните синтаксис Python и C++ .
Python существует так долго, что разработчики смогли сделать специальные библиотеки практически для любых целей. Например:
- Для многомерных массивов и высокоуровневых матриц используйте NumPy.
- Для расчетов в инженерном деле подойдет SciPy.
- Для исследования, анализа и манипулирования данными попробуйте Pandas.
- Для работы с искусственным интеллектом изучайте Scikit-Learn.
Если вам нужно решить какую-то вычислительную задачу, вероятно, что для нее уже есть специальная библиотека Python. Это позволяет языку оставаться в тренде последние годы, что видно по всплеску его использования в машинном обучении.
Вот недостатки, которые могут стать критичными для развития Python как самого популярного языка в будущем.
Python медленный — в среднем, на операции на нем понадобится в два, а то и в десять раз больше времени, чем если бы вы выбрали другой язык. Для этого есть разные причины. Одна из них в том, что Python — язык с динамической типизацией. То есть на нем не нужно заранее определять тип данных, как в других языках. Конечно, это удобно разработчику, но такой подход требует большого резерва памяти для каждой переменной, чтобы она работала в любом случае. Соответственно, больше памяти означает больше времени на вычисления.
Python может выполнять только одну задачу за раз, как раз из-за того, что язык должен проверить тип данных. Параллельные процессы всё испортят. Для сравнения, обычный веб-браузер может запустить несколько десятков различных потоков одновременно.
Конечно, вы можете возразить — кого сейчас волнует эта скорость, ведь компьютеры и серверы стали такими мощными, что в итоге «медленно» означает выбор между загрузкой приложения за 0,01 секунды или 0,001 секунды. Действительно, конечному пользователю нет разницы.
В Питоне используются динамические ограничения видимости. То есть для оценки выражения компилятор сначала ищет текущий блок, а затем последовательно все вызывающие функции.
Проблема такого подхода в том, что каждое выражение должно быть протестировано в каждом возможном контексте. Это, мягко говоря, утомительно и долго. Поэтому современные языки программирование используют в основном статическую область видимости.
Питон пытался перейти к статической области видимости, но ничего не вышло. Обычно внутренние области видимости — например, функции внутри функции — могут видеть и менять внешние области видимости. В Python внутренние области могут только видеть внешние области, но не менять их. Такой подход приводит к путанице.
Несмотря на всю гибкость, использование лямбд в Python ограничено. Они могут быть только выражениями (expressions), но не инструкциями (statements). С другой стороны, объявления переменных и statements и есть инструкции. Проще говоря, добавление statements сделает лямбду многострочной, а синтаксис Python не позволяет так сделать.
Это различие между expressions и statements довольно произвольно, и не встречается в других языках.
Питон хорошо подходит начинающим разработчикам — там используются пробелы и отступы для обозначения разных уровней кода. Это делает его визуально привлекательным и интуитивно понятным.
Другие языки, например C++, больше полагаются на фигурные скобки и точки с запятой. И пусть это не так визуально комфортно для новичков, зато делает код намного удобнее для поддержки. Для больших проектов это намного важнее.
Новые языки, например Haskell, так решают эту проблему — они полагаются на пробелы, но предлагают альтернативный синтаксис для тех, кто хочет обойтись без них.
Сейчас мы наблюдаем массовый переход от компьютеров к смартфонам — уже понятно, что нам нужны языки, подходящие для мобильных приложений.
В Python такая возможность как бы есть — пакет под название Kivy. Но нужно учитывать, что Python не был создан для мобильных устройств. Использовать его можно, результат будет даже приемлемым, но зачем, когда можно взять более подходящий язык, созданный для разработки мобильных приложений. Например, фреймворки для кроссплатформенной мобильной разработки: React Native, Flutter, Iconic и Cordova.
Если вы планируете стать всесторонне развитым разработчиком, только знания Python недостаточно.
Скрипты в Python компилируются каждый раз во время выполнения, вместо того, чтобы сначала компилироваться, а уже затем выполняться. Поэтому любая ошибка проявляется во время выполнения кода.
Это приводит к низкой производительности, временным затратам и большому количеству тестов. Тесты — это замечательно, особенно для новичков. Но для опытных разработчиков такая необходимость воспринимается как минус и приводит к нехватке производительности.
На рынке языков программирования есть несколько его конкурентов:
- Rust — в нем так же, как и в Python, переменная не может быть случайно перезаписана. Но за счет концепции владения и заимствования в Rust решена проблема с производительностью. Кстати, именно Rust разработчики называют самым любимым языком.
- Go стоит рассматривать начинающим разработчикам. Он довольно прост в освоении, поддерживать код тоже не трудно. Плюс разработчики на GO сейчас одни из самых высокооплачиваемых.
- Julia подходит для крупномасштабных технических вычислений. Раньше для этого нужно было использовать Python или Matlab плюс библиотеки C++. После выхода Julia потребность в жонглировании языками отпала.
На рынке есть масса других полезных языков, но именно эти три закрывают слабые места Python. Rust, Go и Julia подходят для инновационных технологий, особенно для искусственного интеллекта. Сейчас их доля на рынке еще невелика, судя по тегам Stack Overflow, но тенденция роста уже есть.
Учитывая популярность Python в настоящее время, наверняка потребуется не меньше пяти, а то и десяти лет, чтобы любой из этих новых языков заменил его.
Какой из языков это будет — Rust, Go, Julia или новый язык будущего — пока трудно сказать Но учитывая проблемы с производительностью, которые являются основополагающими в архитектуре Python, каждый из новых языков найдет свое место.
Что еще почитать по теме:
Единственная верная предъява это скорость.
Но почему проблемой являются отступы вместо скобок или динамическая типизация? Отступы в любом случае придется делать, иначе код станет не читаемым.
Компилятора нету? А как же Numba или PyPy? Да пускай не идеальные компиляторы, но питон на скорость не претендует.
Runtime error это вообще смех, да грех, вы два раза написали о том, что питон интерпретируемый язык?
Go не заменит питон, так как он строго типизированый и далеко не такой простой как python про julia уже более правдеподобно, но ближайшие года julia будет только набирать обороты. Как Rust может заменить python, если это конкурент c/c++, а не python.
Статья бредовая.
Отступы создают проблем при поддержке больших, старых проектов. На хеловорды с парой разработчиков это не проблема.
Проблема отступов для управления блоками кода:
1. На больших проектах где много разработчиков и кодовая база старая, могут встречаться разные кодовые стили что создает проблему с поддержкой. Только не надо про, то что в проекте должен быть один стиль и все должны его придерживаться. Конечно должен, но реальность такова что в больших проектах с текучкой кадров, в старых проектах, это труднодостижимо.
2. Могут быть проблемы при банальном мерже: Например у вас есть функция один разработчик вставил в начало условие — все тело +1 отступ, другой в середину функции добавил оператор — у него отступы были старые. Автоматической слияние пройдет отлично, но код работать не будет.
ох уж эти жёлтые заголовки
питон очень сильно ушёл в data science и стал чем-то вроде пыхи в плане порога вхождения
никто его уже там не заменит в виду тонн кода и библиотек и будущее питона именно за ds
одновременно сильно сдал позиции в веб, из-за чего я сам перешёл с него на java
D может заменить. В общем он сейчас на это и претендует.
А в чём собственно говоря приемущество отсутствия строгой типизации и нормального форматирования кода в виде фигурных скобок?
Типы в питоне и так есть, просто в нормальных яхыках, вы читаете код, вы понимаете где и какой тип возвращаеться, а в питоне пойди угадай, что возвращает функция GetVasia(). Т.е. я абсолютно не понимаю, какую проблему решает тот факт, что не надо объявлять типы? Вы всё равное не сможете совершать операции над разными типами данных, ибо это приведёт в исключению выполнения, какой тогда в этом смысл? С каких пор int x = test.GetVal() стало блин хуже чем x = test.GetVal() .
Фигурные скобки. серьёзно. я конечно понимаю, что типичный код пайтон-разработчика — подключить 1000 библиотек, и написать something = DoAmazingThings(), но вы попробуйте на пайтоне написать больше 30-50 строчек кода. у вас глаза на лоб вылезут, пока вы поймёт где какой отступ был сделан, и какая часть кода к какому "блоку" относиться. В чём сложность использования нормальных фигурных скобок для визуального разграничения блоков кода?
Ну так вообще, у пайтоне есть своя ниша, это ХэллоВорлд приложения с использованием очень богатых библиотек, т.е. как язык что бы показать своей бабушке, какой у неё умный внучек, какие нейросети делает — самое то. Но когда я вижу +- серьёзные приложения на пайтоне. бууээээ. Понятия не имею, зачем это делают.
ах да, в качестве первого языка брать пайтон — хреновая идея. Это как учиться ездить на машине сразу с автомата — ездить уметь будешь, но посади тебя за механику, повесишься.
Лично для меня динамическая типизация — это гибкость. Если мне надо по-быстрому наваять какой-то разовый скрипт или простенький прототип, чтобы проверить работоспособность идеи, то я не буду заморачиваться с тем, чтобы на каждый чих писать тип, это лишняя работа.
Уже три года пишу на питоне, и никогда не возникало проблемы с отступами. Если уж совсем всепечально, есть прекрасные IDE (например, PyCharm), который все делает за Вас.
С++ код не требует соблюдать отступы, чтобы код работал, но все нормальные разработчики их делают, причем стараются соблюдать конвенцию (2 или 4 пробела, например) и почему-то никто не кричит о том, что: "Ааа, это кошмар, попробуй уследи за всеми этим отступами!"
Долгое время я писал на C++ и никакого дискомфорта не испытываю от того, что в Питоне скобок нет. На мой взгляд наоборот очень классно, что блоки выделяются пробелами, и этого достаточно. Философия Питона — это практичность. Зачем тогда добавлять ещё одну сущность в виде скобок для выделения блока?
Насчёт ниши Питона. Ну тут даже комментировать нет никакого желания, просто дам реплику: Java для тех криворуких, кто не смог освоить С++ и управление памятью вручную. (Сарказм, ага)
В качестве первого языка использовать Питон я бы тоже не стал лично для себя. Уменя первым был С, и я нисколько не жалею, и это дало мне хорошее понимание того, как работает компьютер и осознать все удобство, что дают более высокоуровневые ЯП. Но если твоя задача быть продактом или аналитиком, то Питон как первый язык — прекрасный инструмент для решения задач.