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 geeignet und eignet sich hervorragend für wissenschaftliches Computing, Webentwicklung und Automatisierung. Als allgemeine, anfängerfreundliche Programmiersprache unterstützt Python weltweit viele führende Informatiker und Anwendungsentwickler.

Möchten Sie eine Promi-Befürwortung hören? Peter Norvig, Forschungsdirektor bei Google: "Python ist von Anfang an ein wichtiger Teil von Google und bleibt so, wie das System wächst und sich entwickelt."

Es ist wichtig, alle Aspekte von Python als Open-Source-Programmiersprache zu verstehen. Wir diskutieren 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 Informatikkurs ist es normalerweise der erste, der eingeführt wird. Warum?

Zum einen ist Python lesbar. Manchmal ist es sogar nahe an Englisch - mit ein wenig Sprachkenntnis können Sie den Code durchsehen und eine Vorstellung davon bekommen, was er zu tun versucht.

Dies steht im Gegensatz zu anderen Anwendungssprachen seiner Generation, die möglicherweise verwirrender sind. 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 kommen die meisten dazu, bei ihr zu schwören. Da Ihr Code einer vorhersehbaren, visuellen Logik folgt, wird es einfacher zu lesen - sowohl für andere Programmierer, die auf Ihre Arbeit stoßen 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 in Vergessenheit geraten. Viele Bereiche der Informatik sind wie Popularitätswettbewerbe: Die beliebtesten Werkzeuge sind oft die beste Wahl für den Job.

Beliebte Sprachen haben eine größere Auswahl an Bibliotheken, die einem Entwickler unglaubliche Zeit und Mühe sparen. Beliebte Sprachen neigen auch dazu, mehr Tutorials und Dokumentation zu haben, so dass Sie eher Lösungen für Ihre Probleme finden.

Und wenn Sie Interesse an Data Science oder maschinellem Lernen haben, sind Sie hier genau richtig. Python ist die erste Wahl der KI- und Data Science-Branche. Das garantiert praktisch sein Überleben.

Kurze Geschichte von Python

Im Jahr 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.

Zuerst war es langsam, aber Python bekam eine große Pause, als ein junges 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.

Im Jahr 2011 war Python die am meisten unterrichtete Sprache in Informatikprogrammen im ganzen Land. Einige Jahre später wurde es de facto zum Standard für Forscher in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, wahrscheinlich aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Lesbarkeit.

Während von Rossum sich für viele seiner frühen Jahre zum "wohlwollenden Diktator" von Python gekrönt hat, wird die Entwicklung von Python jetzt von der Python Software Foundation abgewickelt.

Mit seinem Status, der von den modernsten Bereichen unserer Zeit zementiert wird, sieht die Zukunft von Python hell aus!

Was können Sie mit Python erstellen?

Als allgemeine Sprache lautet die Antwort: so ziemlich alles! Python ist hervorragend, 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 für das Harvesting von Internetdaten
• Eigenständige Binärdateien (d.h. Apps) mit Py Installer
• Leistungsstarke Web-Apps und REST-APIs mit Flask oder Django
• Machine Learning-Programme und künstliche Intelligenz
• "Klebercode", der Software in verschiedenen Sprachen verbindet
• Trading-Apps, die Geld verwalten
• Entwicklung von Open-Source-Software

Das ist nur die Spitze des Eisbergs! Die Python-Programmiersprache wird in allen Bereichen der modernen Computer Science 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 billig vorgenommen werden müssen.

Es ist auch ein Hit unter Wissenschaftlern und Mathematikern, mit einer Reihe von leistungsstarken internen Bibliotheken für Statistiken und komplexe Mathematik.

Beliebte Python-Bibliotheken

Paketbibliotheken sind ein wesentlicher Service für jede moderne Programmiersprache. Ohne sie müsste jeder Programmierer seine eigene Software für die Routineaufgaben schreiben.

Zum Glück hat Python eine große Auswahl an Paketen für alle Ihre Programmieranforderungen. Sie können sie im Python-Packageindex einsehen. Einige in Python geschriebene All-Star-Bibliotheken sind unten aufgeführt:

• Beautiful Soup ist ein aufgeladener HTML-Scraper, der es einem Entwickler ermöglicht, Daten im großen Maßstab aus dem Web 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 Entwicklung?

Python-Anwendungen für das Web basieren normalerweise auf zwei Hauptplattformen: Flask und Django. Flask 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 mischen, um die Effektivität zu erhöhen.

Flask ist für die schnelle Anwendungsentwicklung konzipiert. Es ist ideal für das Prototyping einer neuen Idee, 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, skalierte auf Django auf eine Million Nutzer. Es wird derzeit von Pinterest, Udemy, Spotify und Dropbox verwendet. So beliebt ist das. Django ist ein Open-Source-Framework "für Perfektionisten mit Fristen", so seine Dokumente. 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 Traffic verschiedener eingehender Anforderungen verarbeitet. Es übergibt diesen Traffic an verschiedene Modelle, welche die Daten und die Logik der Anforderung verarbeiten. Das Modell exportiert diese Antwort dann an den Viewer, wodurch die Darstellung der Daten an den Client wiedergegeben wird.

Dies ermöglicht ein einfaches, fehlertolerantes Framework. Django zeichnet sich dadurch durch Skalierung in Größe und Komplexität aus.

Python für Data Science

Die größte Stärke von Python liegt in Data Science und Machine Learning. Wie starten Sie in diesen bahnbrechenden Bereichen?

Sie werden wahrscheinlich beginnen wollen, indem Sie sich mit den beliebtesten Tools im Raum vertraut machen. Eines davon sind Jupyter Notebooks, in denen Sie interaktive Durchläufe zu 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 nur weiter an Popularität gewinnen, daher ist es eine gute Wahl, diese Tools jetzt zu erlernen!

Wo kann ein Entwickler Python lernen?

Wie die meisten anderen technischen Themen ist es einfach und kostenlos, Python zu lernen, indem Sie Tutorialvideos 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 Lehrern zur Auswahl.

Sobald Sie die Grundlagen gelernt haben, testen Sie Ihr Wissen mit einigen Übungen. 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 unterhaltsames Testen 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 die wichtigste Ressource.

Wie wäre es mit Python unter 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 eine Programmiersprache auf lange Sicht zu lernen, etwas Sinnvolles damit zu entwickeln. Versuchen Sie, einen Web-Scraper, eine einfache API oder ein Automatisierungsskript zu erstellen!

Python: Eine Sprache für Sie

Hoffentlich hat dieser Leitfaden Ihre Fragen zu dieser fantastischen Programmiersprache geklärt. Egal, ob Sie in Data Science eintauchen, einen skalierbaren Webserver ausführen oder einfach nur kleine Skripte schreiben möchten, Python hat etwas für Sie.

Um mehr über die Entwicklung im Allgemeinen zu erfahren, lesen Sie unseren Blog.