Python est considéré comme facile à apprendre et à exécuter presque partout. Il est utile pour un certain nombre d'applications, notamment l'éducation, l'analyse de données et le développement Web. Certaines des plus grandes entreprises du monde dépendent largement de Python, notamment Instagram et Google.
Il s'agit d'un langage de programmation dynamique orienté objet (OO) comparable aux langages basés sur Microsoft .NET ou Java, en tant que substrat à usage général pour plusieurs types de développement logiciel. Il fournit un support solide pour l'intégration avec plusieurs technologies et une productivité de programmation plus élevée tout au long du cycle de vie du développement. Il est particulièrement adapté aux grands projets complexes avec des exigences changeantes.
Python est également l'un des langages de programmation open source à la croissance la plus rapide et est utilisé dans des applications stratégiques pour la plus grande bourse du monde. Il constitue également la base de divers sites Web de publication haut de gamme, fonctionne sur plusieurs millions de téléphones portables et est utilisé dans des secteurs tels que le contrôle du trafic aérien, l'animation de longs métrages et la construction navale.
Commençons sur une note positive et discutons des avantages de ce langage de programmation prolifique.
Avantages de l'utilisation de Python
#1. Facilité d'utilisation et de lecture
La plupart des programmeurs Python conviendraient que le plus grand avantage de Python est qu'il est facile à comprendre. La facilité d'utilisation et la lisibilité sont bien plus qu'une simple commodité. Il peut également bénéficier aux utilisateurs de votre programme. La facilité d'utilisation vous aide à penser plus clairement lorsque vous écrivez des programmes et pour ceux qui doivent améliorer ou maintenir le programme.
Les experts et les débutants peuvent facilement comprendre le code et vous pouvez rapidement devenir productif avec cette langue, car elle a moins de «dialectes» que d'autres langues populaires comme Perl. Comme son code source ressemble au pseudo-code, il est également simple à apprendre. Dès que vous commencez à apprendre, vous pouvez commencer à coder efficacement presque immédiatement.
Dans l'ensemble, il faut moins d'efforts pour écrire un programme en Python que pour d'autres langages comme Java ou C ++. Ceci est également assez populaire parmi les universités, ce qui entraîne une grande réserve de talents. Il est considéré comme un moyen très productif d'écrire du code, et certains d'entre eux proviennent de sa lisibilité et de sa syntaxe simple. Certains proviennent de ses capacités intégrées et bien conçues et de sa bibliothèque standard, et de la disponibilité de plusieurs modules et bibliothèques open source tiers.
Puisqu'il est facile à comprendre, il est également facile à entretenir. La langue est également dynamiquement flexible et typée, avec un code qui n'est pas aussi détaillé que les autres langues. Mais ce typage dynamique pourrait également constituer un inconvénient, dont nous parlerons plus loin.
# 2. Simple et rapide
La communauté Python offre un support rapide et efficace aux utilisateurs, et des centaines de milliers de développeurs travaillent dur pour trouver et corriger les bogues et développer de nouveaux correctifs et améliorations du langage. Le offre également une rétroaction rapide à bien des égards. D'une part, les programmeurs peuvent ignorer diverses tâches qui devraient être effectuées dans d'autres langues. Cela réduit le temps et le coût de chaque programme, ainsi que la maintenance requise pour le programme. Python permet également une adaptation rapide du code. Le langage peut être qualifié de prêt à l'emploi, nécessitant simplement l'exécution d'un code simple. Jouer et tester votre code devient beaucoup plus simple avec le langage, qui offre également un style de développement ascendant pour construire facilement votre application en testant les fonctions clés de l'interpréteur avant de commencer à écrire du code de niveau supérieur.
L'interpréteur est facilement extensible, vous permettant d'incorporer du code C avec un simple module d'extension compilé. Python motive également la réutilisation des programmes avec des packages et des modules. Un certain nombre de modules sont déjà disponibles avec la bibliothèque standard, essentielle pour la distribution Python. Vous pouvez partager la fonctionnalité entre différents programmes en les divisant en plusieurs modules.
Le langage peut fonctionner sur plusieurs systèmes mais conserve son interface similaire, et sa conception ne change pas beaucoup avec chaque système d'exploitation, car il est écrit en portable ANSI C. Cela signifie que vous pouvez facilement écrire Python sur un Mac, le tester sur un système Linux et télécharger sur un ordinateur Windows.
# 3. Convivialité avec l'IoT
L'Internet des objets ou IoT a ouvert d'énormes opportunités, et Python peut jouer un rôle clé dans l'utilisation de ces opportunités. Le langage devient un choix populaire pour l'IoT, avec de nouvelles plates-formes comme le Raspberry Pi basées sur lui. La documentation de Raspberry P indique que la langue est facile à utiliser et à alimenter.
# 4. Codage asynchrone
Python s'est avéré assez efficace pour écrire du code asynchrone, qui utilise une boucle d'événement unique pour effectuer le travail en petites unités plutôt que pour écrire des utilisations. Cela est dû au fait qu'il est plus facile d'écrire et de maintenir sans conflit de recherche déroutant ou blocages ou autres problèmes. Ces générateurs sont très utiles pour l'entrelacement exécutant plusieurs boucles de traitement.
# 5. Une approche de programmation moins limitée
Par rapport à Java, Python utilise une approche de programmation multi-paradigme beaucoup moins limitée. Par exemple, vous n'avez pas à créer une classe OO distincte pour imprimer «Hello World» en Python, mais vous devez le faire en Java. Python est multi-paradigme et prend en charge les styles de programmation fonctionnels, procéduraux et orientés objet. En Python, tout et n'importe quoi peut être un objet. Vous pouvez écrire des applications dans le langage à l'aide de plusieurs paradigmes de programmation, et vous pouvez toujours écrire du code OO clair, clair et compréhensible.
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# 6. Intégration d'applications d'entreprise
Python est un excellent choix pour un langage de programmation qui comprend Enterprise Application Integration (EAI). Il facilite le développement de services de développement Web, en invoquant des composants CORBA ou COM et en appelant directement depuis et vers du code Java, C ++ ou C. Le fournit des fonctionnalités de contrôle de processus importantes et implémente des formats et protocoles de données Internet courants, traitant des langages de balisage tels que XL, s'exécute à partir du même code d'octet sur les systèmes d'exploitation modernes et peut être intégré en tant que langage de script.
#sept. Son utilisation dans le développement web
Python peut être et est largement utilisé pour le développement Web, à des fins allant du développement d'applications Web haut de gamme aux scripts CGI simples en passant par les cadres à grande échelle tels que TurboGears et Django. D'autres exemples d'utilisation de Python dans le développement Web incluent le cadre d'application Web Quixote, le système de gestion de contenu Plone et le serveur d'applications Zope. Vous pouvez facilement créer votre propre solution sur la base des bibliothèques standard étendues et faciles à utiliser de Python. Python fournit des interfaces pour la plupart des bases de données, fonctionne bien avec d'autres technologies de développement Web et propose de puissantes fonctionnalités de traitement de documents et de texte.
# 8. Son utilisation dans les applications scientifiques et numériques
Vous pouvez utiliser la bibliothèque d'imagerie de Python ainsi que les kits d'outils de visualisation 3D MayaVi et VTK, ainsi que d'autres outils comme ScientificPython et Numeric Python pour développer des applications numériques et scientifiques. Beaucoup de ces applications peuvent également être prises en charge par Enthought Python Distribution.
# 9. Script d'application et test de logiciel
La forte intégration de Python avec Java et C et C ++ le rend très utile pour les scripts d'application. Il a été conçu dès le départ pour être intégrable et peut être un excellent choix pour un langage de script pour personnaliser ou étendre des applications plus grandes. Python peut également être utilisé pour des tests logiciels approfondis, grâce à ses puissantes capacités de traitement de texte et d'intégration. En fait, Python est même livré avec son propre framework de tests unitaires. Python peut également être utilisé pour développer des applications de bureau GUI haut de gamme. Vous pouvez utiliser des technologies ouvertes pour déployer votre application sur la plupart des systèmes d'exploitation. La prise en charge d'autres frameworks GUI tels que Motif, X11, Delphi, Carbon et MFC est également disponible.
#dix. Utilisation de Python dans le prototypage et l'avantage open source
Le prototypage en Python est assez facile et rapide, ce qui entraîne le développement du système final dans plusieurs cas. Étant donné que Python est plutôt agile, vous pouvez facilement refactoriser le code pour un développement rapide du premier prototype au produit final. La nature open source de Python est également un énorme avantage. Il est bien conçu, évolutif, portable, robuste et rapide en raison de sa nature. Sa syntaxe est facile à comprendre et il a des fonctionnalités de langage avancées épurées et bien développées. À bien des égards, Python dépasse les fonctionnalités et les capacités d'autres solutions comparables disponibles dans le commerce.
La licence open-source de Python permet également la modification, la redistribution et l'utilisation sans restriction du langage et des applications basées sur celui-ci. La source complète est disponible et il n'y a pas de frais de licence impliqués, ce qui représente une énorme économie de coûts. L'assistance est disponible gratuitement via des ressources en ligne.
# 11. Script côté serveur
Python est considéré comme un langage de script puissant côté serveur. Son code ressemble au pseudo-code comme les autres langages de script, et il n'a pratiquement pas de syntaxe riche ou compliquée. Il a été conçu pour que vous puissiez vous concentrer moins sur la commande que vous souhaitez utiliser et vous concentrer sur les règles métier de votre application.
# 12. Portabilité et interactivité
Un autre énorme avantage de Python est sa portabilité et son interactivité, ce qui le rend beaucoup plus facile à apprendre. Il fournit une sémantique dynamique et des capacités de prototypage rapide. Il est souvent considéré comme un langage de collage, reliant des composants existants disparates. Il est hautement intégrable dans les applications, même celles utilisant d'autres langages de programmation. Cela vous permet de fixer de nouveaux modules sur Python et d'étendre son vocabulaire de base.
Inconvénients de l'utilisation de Python
Comme vous pouvez, Python a d'énormes avantages. Mais il a aussi sa juste part de limites. Voici un regard sur eux:
#1. La vitesse
La vitesse, ou son absence, peut être un problème majeur. Puisqu'il s'agit d'un langage interprété, Python peut être plus lent que les autres langages compilés. Cependant, cela nous ramène à la séparation de la langue de l'exécution. Certains benchmarks de Python fonctionnent plus rapidement que l'équivalent de C ou d'autres langages de codage. La vitesse d'exécution lente de Python a été critiquée dans le passé, mais elle a été corrigée dans une certaine mesure avec des packages optimisés au cours des dernières années. Pourtant, Python peut être plus lent à certains égards pour les langages comme C ++ et C, et les plus récents comme Go.
# 2. Manque d'informatique mobile et de navigateurs
Python est fort dans les plates-formes de bureau et de serveur, mais faible dans les plates-formes mobiles. Il n'y a eu qu'une poignée d'applications pour smartphones développées à l'aide de Python, et le langage est rarement vu du côté client des applications de développement Web.
La langue n'est pas non plus présente dans les navigateurs de développement Web. La raison principale en est qu'il est difficile à sécuriser. Il manque encore un bon bac à sable sécurisé pour le langage, et certains programmeurs considèrent qu'il est difficile voire impossible pour l'implémentation standard, CPython.
# 3. Restrictions de conception
Même les plus grands fans de Python accepteraient certaines restrictions de conception dans le langage car il est typé dynamiquement. Cela nécessite davantage de tests et d'erreurs pour apparaître uniquement pendant l'exécution. Le verrou d'interpréteur global du langage signifie qu'un seul thread peut accéder aux internes de Python à tout moment.
# 4. Maturité et disponibilité des packages
Il y a un manque d'homologues Python pour plusieurs boîtes à outils Matlab. Beaucoup de ces boîtes à outils, modules et packages ne sont pas encore matures en termes de développement, et sont mal pris en charge et documentés. Il faut s'y attendre, étant donné que Python est largement dirigé par une communauté de bénévoles qui n'ont peut-être pas le temps de documenter et de prendre en charge chaque module. Si vous prévoyez d'obtenir un module ou un package pour Python, c'est toujours une bonne idée de voir si le module est activement maintenu avant de développer une application qui en dépend. Sinon, vous devrez développer vos propres correctifs et solutions de contournement pour le code.
Nous avons brièvement discuté de l'utilisation de Python dans les travaux d'ingénierie et scientifiques. Parmi les modules pour un tel travail, matplotlib, SciPy et NumPy sont parmi les plus importants. Bien que matplotlib et NumPy soient bien documentés, SciPy peut avoir une documentation peu claire ou manquante. Par exemple, scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline est utilisé pour ajouter une division de lissage pour les données, mais la documentation n'explique pas la signification des coefficients que la méthode renvoie. Cela peut être problématique car la méthode renvoie moins de coefficients que prévu.
# 5. Problèmes dans matplotlib
Il y a aussi certains défis dans le matplotlib, qui est un package de traçage non interactif tout à fait capable. D'une part, il y a un manque d'uniformité dans les interfaces pour diverses méthodes et fonctions. Par exemple, lorsque vous générez une zone de texte avec la fonction pyplot.annotate ou la méthode d'annotation de l'objet axes, vous pouvez utiliser le mot clé xycoords pour spécifier si l'emplacement du texte est spécifié en tant que coordonnées de données, figures de coordonnées fractionnaires ou axes de coordonnées fractionnaires . Mais ce mot-clé manque avec la fonction pyplot.text et seules les coordonnées de données peuvent être utilisées pour spécifier l'emplacement du texte, ce qui n'est généralement pas ce que les programmeurs veulent.
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Comme vous pouvez le voir, malgré sa popularité, c'est loin d'être parfait. Il a sa juste part de problèmes, dont certains liés à sa conception et à ses performances. Si vous prévoyez de développer quelque chose avec Python, vous devez d'abord être clair sur ses avantages et ses limites.
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