Язык программирования Python существует с 1990 года, но только в последние годы его популярность значительно возросла. Почему?
На это есть как минимум восемь причин.
Это язык, который обходит детали вычислений. Хорошим примером является управление памятью. Языки программирования более низкого уровня требуют детального понимания сложностей того, как устройство оперирует с памятью в дополнение к затраченному времени на работу с кодом, необходимым для обработки задач.
Python обрабатывает подобные задачи автоматически, предоставляя возможность сосредоточиться на результате.
Поскольку Python является высокоуровневым языком, код более лаконичен и почти полностью ориентирован на бизнес-логику результата, а не на технические детали реализации.
Выбор языкового дизайна способствует этому: например, Python не требует использования фигурных скобок или точек с запятой для разграничения функций, циклов и линий, как это делают многие другие языки, что делает его более кратким и, как утверждают пользователи, улучшает читаемость.
Программы читаются чаще, чем они пишутся.
Код Python очень напоминает простой английский.
Python идеально подходит для прототипирования и итерационной работы, потому что интерактивные инструменты Python shell, IPython и Jupyter notebooks являются ключевыми в функционале Python.
В этих средах вы можете писать и выполнять каждую строку кода отдельно и сразу же видеть результаты (или сообщение об ошибке). В других языках это тоже есть, но в большинстве случаев не в той же степени, как в Python.
Помимо того, что Python отлично подходит для прототипирования, он также является мощным языком для емкого прикладного ПО.
Крупнейшие разработчики программного обеспечения активно используют Python.
Все необходимое встроено, но в дополнение к этому стандартная библиотека Python имеет инструменты для работы с файлами, медиа, сетями, информацией о дате и времени и многое другое.
Это позволяет выполнять широкий спектр задач без необходимости искать сторонние приложения.
Для профессионалов в области финансов Pandas с DataFrame и Series Objets, Numpy с ndarray являются рабочими лошадками финансового анализа с Python. В сочетании с matplotlib и другими библиотеками в вашем распоряжении есть отличные инструменты, чтобы улучшить производительность.
Python разработан с открытым исходным кодом, что делает его бесплатным также для коммерческого использования.
Мы в SF Education даём базовые знания по Python бесплатно!