10 мифов о Python

Старт:28.10.2024

Срок обучения:800 ч.

«Бизнес-аналитика» с присвоением квалификации «Бизнес-аналитик»

Дистанционное обучение по программе Бизнес-аналитика с присвоением квалификации Бизнес-аналитик (800 часов) в ЦАППКК. ✍ Мы подберем вам подходящий курс, пишите!

55 000 ₽

Подробнее

Если вы хотите быстро освоить Python, не тратя время на беспочвенные слухи, то эта статья для вас. Мы развенчаем 10 распространённых мифов, часто встречающихся в обсуждениях начинающих разработчиков.

Миф No1: Python слишком медленный для серьёзных проектов. На самом деле, Python часто используется в высоконагруженных системах благодаря своим библиотекам, например, NumPy и Pandas. Быстродействие Python может быть значительно улучшено при использовании таких подходов, как JIT-компиляция или перенос критичных частей кода на C/C++.

Миф No2: Python – язык исключительно для начинающих. Не правда! Он используется в крупных компаниях, таких как Google, Facebook и Instagram. Python применяется в различных областях: от разработки веб-приложений до машинного обучения, анализа данных и научных вычислений. Уровень задач и сложность решаемых проблем, которые решаются с помощью Python, чрезвычайно высок.

Миф No3: Python требует много памяти. Это заблуждение. Python - интерпретируемый язык, но он оптимизирован под эффективное использование памяти. Конечно, большие объёмы данных в некоторых случаях потребуют соответствующего подхода, но это больше связано с обработкой, чем с самим языком.

Важно помнить, что реальная эффективность использования Python зависит от правильной архитектуры программы, выбора библиотек и кодирования.

Python – слишком медленный язык

Это заблуждение. Python, сам по себе, не медленный. Проблемы с производительностью часто связаны не с языком, а с реализацией. Для задач, где требуется высокая скорость, Python предлагает решения.

Python использует интерпретатор. Это означает, что код выполняется построчно, что может привести к снижению скорости по сравнению с компилируемыми языками. Однако, Python предлагает библиотеки, которые ускоряют работу. Например, для математических вычислений можно использовать NumPy, для работы с данными – Pandas, а для визуализации – Matplotlib. Эти библиотеки написаны на компилированных языках, таких как C или C++, и интегрированы с Python.

Ключевой момент: использование оптимизированных библиотек – решающий фактор. Если вы работаете с большими объемами данных, или вам нужно очень быстрое выполнение конкретных операций, выбирайте специализированные библиотеки. Сравнение Python с чистым C++ на алгоритмах сортировки или поиска, без использования специализированных библиотек, некорректно. Это не является репрезентативным сравнением.

Встроенный в Python инструмент для профилирования кода позволит найти узкие места в вашем коде. Это даст вам понять, где требуется оптимизация. Если у вас возникают проблемы с производительностью, попробуйте: 1) Проанализировать код на предмет использования циклов и рекурсии; 2) Использовать оптимизированные библиотеки. Проверьте скорость важных блоков кода с помощью стандартных инструментов профилирования, встроенных в Python. Это даст конкретную информацию для оптимизации.

Python – язык только для начинающих

Это заблуждение. Python активно используется профессионалами в различных областях, включая веб-разработку, машинное обучение, научные исследования и разработку игр.

Примеры: Netflix, Google, Instagram широко используют Python в своих инфраструктурах и продуктах.

Ключевые моменты: Python обладает мощными библиотеками (NumPy, Pandas, Scikit-learn), которые облегчают сложные вычислительные задачи. Удобный синтаксис ускоряет разработку.

Рекомендация: Если вы начинающий программист, Python – хороший выбор. Но для глубоких специальных профессиональных задач, требующих высокой производительности, могут быть предпочтительнее более специализированные языки. Не стоит останавливаться на уровне новичка, изучая возможности более широкого спектра применения Python.

Python – не подходит для разработки игр

Это заблуждение. Python, хоть и не идеален для высокопроизводительных игр с 3D-графикой, прекрасно подходит для прототипирования, создания 2D-игр и игр с небольшими игровыми механизмами. Используйте Pygame для 2D-разработки - он облегчает работу с графикой и анимацией, а PyOpenGL – для взаимодействия с OpenGL.

Ключевая причина, почему Python не подходит для некоторых типов игр, заключается в его интерпретируемой природе. Это делает его медленнее, чем компилируемые языки вроде C++ или C#. Однако, для многих игр этого недостатка достаточно. Разработка с Python позволит сфокусироваться на логике игры, а не на оптимизации кода на уровне низкого уровня. Использование вспомогательных библиотек может существенно повлиять на производительность.

Если вы планируете разработку современной игры с требовательной графикой, используйте C++ или другое более подходящее решение. Но Python незаменим для обучения, экспериментов и создания прототипов и простых игр - просто настройте нужные библиотеки.

Python – лишь для анализа данных

Это миф. Python – мощный язык программирования, используемый не только для анализа данных, но и для создания веб-приложений, разработки игр, автоматизации задач, машинного обучения и других задач.

Примеры вне анализа данных:

• Веб-разработка: Фреймворки Django и Flask позволяют создавать сложные веб-приложения с помощью Python.

• Написание скриптов: Автоматизация рутинных задач, таких как парсинг данных или управление файлами, очень часто делается на Python.

• Разработка игр: Библиотека Pygame предоставляет инструменты для создания 2D игр, а PyOpenGL – для 3D графики.

• Научные вычисления: Python используется в научных исследованиях, благодаря библиотекам NumPy, SciPy и другим.

Рекомендация: Изучите не только библиотеки анализа данных, но и другие возможности Python, чтобы получить более глубокое понимание его потенциала.

У Python нет хороших инструментов для тестирования

Это миф. Python обладает мощным и разнообразным экосистемой инструментов для тестирования, начиная с базовых и заканчивая продвинутыми. Ключевые инструменты:

• unittest – стандартный фреймворк для модульного тестирования, предоставляющий базовые возможности для создания тестов и управления ими. Подходит для начинающих.
• pytest – популярный и гибкий фреймворк, значительно упрощающий процесс написания тестов с поддержкой различных типов ассертов, фич для параметризации и fixtures.
• nose2 – фреймворк, основанный на unittest, но обладающий расширенными возможностями, повышающими эффективность тестирования. Отлично подходит для больших проектов.
• Robot Framework – фреймворк для автоматизированного тестирования, использующий гибкий синтаксис и поддержку различных типов данных. Идеален для тестирования интеграции и UI.
• Selenium – инструмент для автоматизации браузерного тестирования, позволяющий имитировать поведение пользователя. Отлично сочетается с другими фреймворками, например, pytest

Эти инструменты позволяют создавать надежные автоматизированные тесты, охватывающие различные аспекты кода (модульное, интеграционное, UI-тестирование). Выбор конкретного инструмента зависит от специфики проекта и потребностей задачи.

Python – не масштабируется

Это заблуждение. Python прекрасно масштабируется, если использовать подходящие инструменты и архитектуру.

Python используется в крупных проектах, где требуются масштабируемые решения и высокие характеристики. Отлично справляется с обработкой больших объёмов данных и сложными вычислениями. Ключевой фактор успешной реализации – правильный выбор инструментов и архитектуры приложения.

Вопрос-ответ:

Насколько сложно освоить Python? У меня нет опыта программирования.

Python отличается сравнительно понятным синтаксисом, похожим на естественный язык. Это упрощает для новичков освоение основ. Многие обучающие ресурсы доступны бесплатно, и вы можете начать с простых задач и постепенно усложнять проекты. Важен систематический подход — регулярная практика и упорство. Конечно, есть и более сложные области, которые требуют глубоких знаний, но фундаментальные принципы легко понять даже без предшествующего опыта.

Я слышал, что Python медленный. Это правда? Если да, то насколько это критично в реальных приложениях?

Python — интерпретируемый язык, и это, действительно, может влиять на скорость выполнения скриптов по сравнению с компилируемыми языками. Однако, в реальных проектах, эта разница часто не является критичной. Python часто используется для задач, где важны быстрота разработки, а не максимальная скорость исполнения. В проблемных участках кода можно применять оптимизирующие решения, библиотеки, написанные на более быстрых языках (например, C или C++) — для модулей, требующих высокой производительности. К примеру, использование профилирования поможет найти «узкие места» и направить усилия на улучшение именно этих отрезков кода.

Какие популярные сферы применения Python? Кроме веб-разработки, о которой часто говорят?

Python используется в очень многих областях. Это не только веб-разработка. Наука, машинное обучение, обработка данных — это области, где Python особенно силен. Библиотеки вроде Pandas, NumPy и Scikit-learn делают его эффективным для анализа данных и построения моделей. Автоматизация задач, создание десктопных приложений, работа с базами данных – также характерны для применения Python. Его универсальность позволяет использовать его в самых разных проектах.

Стоит ли изучать Python в 2024 году, или это уже устаревший язык?

Python — активно развивающийся язык программирования, у него сильная поддержка сообщества программистов. Его популярность только растёт, и это видно по широкому применению в различных сферах, обучению и доступности актуальной документации. Если вы хотите работать в современном секторе технологий, где важны данные, машинное обучение, или автоматизация задач, приобретение навыков Python имеет большой потенциал. Его применение и потребность в специалистах остаются значительными.