Программа питон для программирования требования
Написание кода на Python с использованием IDLE или Python Shell подходит для простых операций, но эти инструменты приносят расстройство и отчаяние при работе с крупными проектами. Использование среды IDE или редактора кода приносит удовольствие от разработки, но какой из них лучше для вас?
Эта статья поможет прояснить какой вариант среди доступных подходит больше. Вы также увидите плюсы и минусы каждого из них, что поможет принять обоснованное решение.
Чтобы упростить задачу, разделим наш список на две категории инструментов: созданные исключительно для разработки на Python и созданные для общей разработки, но которые можно использовать для работы с Python. Определим для каждого ЗА и ПРОТИВ. Но сначала…
Что такое IDE и редакторы кода
IDE (или интегрированная среда разработки) — программа, предназначенная для разработки программного обеспечения. Как следует из названия, IDE включает в себя инструменты, специально предназначенные для разработки программного обеспечения.
Стандартно инструменты содержат :
- Редактор, предназначенный для обработки кода (например, с подсветкой синтаксиса и автозавершением).
- Средства сборки, выполнения и отладки.
- Систему контроля версий.
Большинство IDE поддерживают множество языков программирования и содержат другие дополнительные функции. Поэтому они требуют много времени для загрузки и установки.
Требования к среде разработки на Python
Итак, что нужно знать о среде программирования. Списки функций варьируются от приложения к приложению, но есть основной набор функций, который упрощает разработку:
- Сохранять и перезагружать файлы
IDE или редактор позволят сохранить работу и открыть ее позже, в том же состоянии, в котором она была до закрытия. - Запустить код в среде программирования
С помощью IDE запустить код Python, будет не сложнее, чем из простого текстового редактора. - Поддержка отладки
Возможность проверить код во время перед запуском — особенностью всех IDE и прочих редакторов кода. - Подсветка синтаксиса
Определение ключевых слов, переменных и символов в коде делает чтение и понимание кода намного проще. - Автоматическое форматирование кода
Любой редактор или IDE будет распознавать двоеточие в конце for или while .
Есть много других функций: управление исходным кодом, модель расширения, инструменты сборки и тестирования, помощь с синтаксисом языка и другие. Но приведенный выше список — основные функции, которые поддерживает хорошая среда редактирования.
Учитывая эти особенности, давайте рассмотрим некоторые инструменты общего назначения, которые используют для разработки в Python.
Среда разработки / IDE с поддержкой Python
Eclipse + PyDev
Если вы интересовались открытым программным обеспечением, скорее всего, слышали об Eclipse. Доступный для Linux, Windows и OS X, Eclipse де-факто открытое программное обеспечение для разработки на Java . Для него создано много расширений и надстроек, что делает Eclipse полезным в большинстве областях разработки.
Одно из них — PyDev, который позволяет отлаживать программы на Python, автодополнять код и пользоваться интерактивной консолью Python. Установка PyDev в Eclipse проста: из Eclipse выберите «Справка», «Eclipse Marketplace», затем ищите PyDev. Нажмите «Установить» и при необходимости перезапустите Eclipse.
Плюсы: Если уже установлен Eclipse, добавление PyDev будет быстрее и проще. PyDev прост для опытного разработчика Eclipse.
Минусы: Если вы только начинаете знакомство с Python или с разработкой программного обеспечения, Eclipse покажется сложным. Выше было упомянуто, что IDE требуют много знаний для правильного использования. Eclipse — багаж знаний, при этом мешок микропроцессов в придачу.
Sublime Text
Sublime Text, написанный инженером Google в погоне за мечтой о лучшем текстовом редакторе, чрезвычайно популярный редактор кода. Sublime Text, поддерживается на всех платформах, имеет встроенную поддержку редактирования кода Python и богатый набор расширений (называемых пакетами), с помощью которых возможности синтаксиса и редактирования расширяются.
Установка дополнительных пакетов Python покажется сложной: пакеты Sublime Text написаны на Python, и для установки редактора часто требуется выполнить скрипты Python непосредственно в Sublime Text.
Плюсы: Sublime Text популярный в сообществе разработчиков. Как редактор кода, Sublime Text быстрый, легкий и хорошо поддерживается.
Минусы: Sublime Text не бесплатный, хотя можно использовать ознакомительную версию неопределенный период времени. Установка расширений потребует усилий, а так же отсутствие прямой поддержки для выполнения или отладки кода из редактора — минус.
Доступный на всех платформах Atom считается «хакерским текстовым редактором 21-го века». Проработанный интерфейс, работа с файловой системой и магазин расширений. Свободный в доступе Atom создан с использованием Electron, фреймворка для создания компьютерных приложений, использующих JavaScript , HTML и CSS . Поддержка языка Python обеспечивается расширением, которое можно установить при запуске Atom.
Плюсы: Поддерживается на всех платформах, благодаря Electron . Atom невелик по объему и быстро загружается.
Минусы: Поддержка работы с кодом и отладки не встроена, но есть дополнения к редактору. Поскольку Atom построен на Electron , он работает в как процесс JavaScript , а не как приложение.
GNU Emacs
Перед началом войны iPhone и Android, задолго до войны Linux против Windows, и даже до войны ПК против Mac, шла Война редакторов и GNU Emacs участвовал в ней. Будучи представленным как «масштабируемый, настраиваемый, самодокументирующийся редактор отображения в реальном времени», с GNU Emacs работают почти так же давно, как и с UNIX. Всегда бесплатная и доступная на каждой платформе (в той или иной форме), GNU Emacs использует форму мощного языка программирования Lisp для настроек.
Плюсы: Вы знакомы с Emacs, пользуетесь Emacs, нравится работать с Emacs. Lisp — второй язык, и вы знаете силу, которую он дает для больших свершений.
Минусы: Настройка означает написание (или копирование) кода Lisp в файлы скриптов. Вам, возможно, придется изучить Lisp, чтобы понять, как это делать.
Vi / Vim
С другой стороны войны текстовых редакторов стоит VI (или VIM). По умолчанию он включен практически в каждую UNIX-систему и Mac OS X. У VI столько же последователей.
VI и VIM — модальные редакторы, отделяющие просмотр файла от редактирования файла. VIM усовершенствованная копия исходного VI, включая модель масштабирования и создание кода на месте. VIMScripts подходят для различных задач разработки на Python.
Плюсы: Вы знаете все о VI, активно пользуетесь VI, нравится работать с VI. VIMScripts не пугает вас и вы знаете как заставь его делать, что нужно.
Минусы: Как и с Emacs, может быть не удобно находить или писать собственные скрипты, чтобы работать с Python, и поддерживать работу редактора.
Visual Studio
Visual Studio — полнофункциональная IDE, которая во многом схожа с Eclipse. Построена исключительно для Windows и Mac OS, VS поставляется как с бесплатными (Community), так и с платными (Professional и Enterprise) версиями. Visual Studio позволяет разрабатывать под различные платформы и поставляется с собственным магазином расширений.
Python Tools для Visual Studio (PTVS) позволяет программировать на Python в Visual Studio, а Intellisense для Python, отлаживать.
Плюсы: Если у вас уже установлен Visual Studio для других разработок, добавление PTVS происходит быстрее и проще.
Минусы: Visual Studio — тяжелый, что бы использовать для одного только Python. Кроме того, для Linux нет установки Visual Studio.
Visual Studio Code
Не путайте с Visual Studio, Visual Studio Code (VS Code) — полнофункциональный редактор кода, доступный для платформ Linux, Mac OS X и Windows. Небольшой и легкий, но полнофункциональный VS-Code с открытым исходным кодом, масштабируемый и настраивается под большинство задач. Как и Atom, VS Code построен на Electron , поэтому имеет те же преимущества и недостатки.
Установка поддержки Python в VS Code проста и доступна. Поищите Python в магазине дополнений, нажмите «Установить» и при необходимости перезапустите. VS Code автоматически увидит установку и библиотеки Python.
Плюсы: Благодаря Electron , VS Code доступен на каждой платформе, полнофункциональный, несмотря на небольшой размер и открытый исходный код.
Минусы: Electron означает, что VS Code не отдельное приложение. Кроме того, у некоторых людей принцип — не использовать продукты Microsoft.
Специализированные редакторы и IDE для Python
PyCharm
Одной из лучших (и единственный) полнофункциональных выделенных IDE для Python является PyCharm. Доступный как в платных (Professional), так и в бесплатных версиях с открытым исходным кодом (Community), PyCharm быстро и легко устанавливается на платформах Windows, Mac OS X и Linux.
Исходя из этого, PyCharm поддерживает разработку Python напрямую. Просто откройте новый файл и пишите код. Запускайте и отлаживайте код Python непосредственно внутри PyCharm. Плюс он поддерживает управление версиями и проектами.
Плюсы: Это де-факто среда IDE Python, с тонной поддержки в целом и поддержки сообщества. Редактирует, запускает и отлаживает Python из коробки.
Минусы: PyCharm может медленно грузиться, а настройки по умолчанию нуждаются в настройке для существующих проектов.
Spyder
Spyder — IDE Python с открытым исходным кодом, оптимизированная для области анализа данных. Spyder поставляется с дистрибутивом диспетчера пакетов Anaconda, поэтому зависит от уже установленных настроек.
Что интересно в Spyder, так это то, что целевая аудитория специалисты по анализу данных, использующие Python. Например, Spyder интегрируется с библиотеками для анализа данных в Python, такими как SciPy, NumPy, и Matplotlib.
Spyder предлагает много «простых возможностей IDE», которые пригодятся, например редактор кода с надежной подсветкой синтаксиса, автозавершением кода Python и есть даже встроенный браузер с документацией.
Особенность, которой нет в других редакторах Python, «проводник переменных» Spyder, который отображает данные с использованием табличного макета внутри среды разработки. Если вы изучаете анализ данных, используя Python, вы влюбитесь в эту уникальную функцию. Хорошая интеграция с IPython, Jupyter.
Spyder более специфичен, чем другие IDE. Инструмент особого назначения, но не то, чем пользоваться как основной средой программирования каждый день. Что приятно в этой среде разработки Python, так это то, что она доступна бесплатно для Windows, MacOS и Linux.
Плюсы: Для тех, кто занимается анализом данных, используя дистрибутив Anaconda Python.
Минусы: Опытные разработчики Python считают Spyder слишком простым для повседневной работы и выбирают масштабируемое решение для IDE или настраиваемого редактора.
Thonny
Недавнее дополнение к семейству IDE Python. Thonny считается IDE для новичков. Написанный и поддерживаемый Institute of Computer Science в University of Tartu в Эстонии, Thonny доступен для всех основных платформ с инструкциями по установке на сайте.
По умолчанию Thonny устанавливается уже с Python, поэтому не нужно устанавливать ничего дополнительно.
Плюсы: Прост для начинающих пользователь Python которые хотят, чтобы IDE была готова к работе.
Plain text
Текстовая версия страницы без форматирования (plain-text) пригоден для печати на принтере.
HTML
Готовый текстовый файл с HTML разметкой пригоден для публикации на других сайтах.
BB Code
Готовый текстовый файл с разметкой BB Code пригоден для публикации на форумах.
Python 3.9.0
Note: The release you’re looking at is Python 3.9.0, a legacy release. Python 3.10 is now the latest feature release series of Python 3. Get the latest release of 3.10.x here.
Installer news
This is the first version of Python to default to the 64-bit installer on Windows. The installer now also actively disallows installation on Windows 7. Python 3.9 is incompatible with this unsupported version of Windows.
Major new features of the 3.9 series, compared to 3.8
-
, Module State Access from C Extension Methods , Union Operators in dict , Type Hinting Generics In Standard Collections , Flexible function and variable annotations , Python adopts a stable annual release cadence , Relaxing Grammar Restrictions On Decorators , Support for the IANA Time Zone Database in the Standard Library , String methods to remove prefixes and suffixes , New PEG parser for CPython , garbage collection does not block on resurrected objects; , os.pidfd_open added that allows process management without races and signals; , Unicode support updated to version 13.0.0; , when Python is initialized multiple times in the same process, it does not leak memory anymore;
- A number of Python builtins (range, tuple, set, frozenset, list, dict) are now sped up using PEP 590 vectorcall;
- A number of Python modules (_abc, audioop, _bz2, _codecs, _contextvars, _crypt, _functools, _json, _locale, operator, resource, time, _weakref) now use multiphase initialization as defined by PEP 489;
- A number of standard library modules (audioop, ast, grp, _hashlib, pwd, _posixsubprocess, random, select, struct, termios, zlib) are now using the stable ABI defined by PEP 384.
You can find a more comprehensive list in this release’s "What’s New" document.
More resources
And now for something completely different
Wapcaplet: (John Cleese) Welcome! Do sit down. My name’s Wapcaplet, Adrian Wapcaplet.
Mr. Simpson: how’d’y’do.
Wapcaplet: Now, Mr. Simpson. Now, I understand you want us to advertise your washing powder.
S: String.
W: String, washing powder, what’s the difference. We can sell anything.
S: Good. Well I have this large quantity of string, a hundred and twenty-two thousand miles of it to be exact, which I inherited, and I thought if I advertised it.
W: Of course! A national campaign. Useful stuff, string, no trouble there.
S: Ah, but there’s a snag, you see. Due to bad planning, the hundred and twenty-two thousand miles is in three inch lengths. So it’s not very useful.
W: Well, that’s our selling point! ‘SIMPSON’S INDIVIDUAL STRINGETTES!’
S: What?
W: ‘THE NOW STRING! READY CUT, EASY TO HANDLE, SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES — JUST THE RIGHT LENGTH!’
S: For what?
W: ‘A MILLION HOUSEHOLD USES!’
S: Such as?
W: Uhmm. Tying up very small parcels, attatching notes to pigeons’ legs, uh, destroying household pests.
S: Destroying household pests?! How?
W: Well, if they’re bigger than a mouse, you can strangle them with it, and if they’re smaller than, you flog them to death with it!
S: Well surely.
W: ‘DESTROY NINETY-NINE PERCENT OF KNOWN HOUSEHOLD PESTS WITH PRE-SLICED, RUSTPROOF, EASY-TO-HANDLE, LOW CALORIE SIMPSON’S INDIVIDUAL EMPEROR STRINGETTES, FREE FROM ARTIFICIAL COLORING, AS USED IN HOSPITALS!’
Python-сообщество
Где можно посмотреть системные требования разных версий питона? На сайте ничего не нашел.
Системные требования
Windows 95, 166МГц проц, 16 МБ ОЗУ.
Системные требования
Со следующей версии питона (2.6) винда 98 (se, me) и ниже не поддерживаются
P.S. в качестве системных требований питона думаю пойдут системные требования операционной системы, на которой планируется запускать питон (если у bialix-а не будет возражений?).
Отредактировано (Июнь 18, 2008 09:58:39)
Системные требования
Мне вообще то нужно его запустить на Pentium-S 83МГц 8Мб RAM 1Мб(!) Video 85Мб HDD 🙂
Хз как и хз под какой системой.
Системные требования
Узкое место я вижу в памяти.
Отредактировано (Июнь 18, 2008 19:20:08)
Системные требования
1МБ video – это абсолютно ни показатель ни разу. Для того, чтобы сформировать картинку 800*600 пикселов в 8 битном цвете нужно меньше 512КБ памяти. А в консоли так вообще. Типичная консоль 80*25 = 2000 байт для символов + 2000 байт на информацию о цвете.
Если вам нужно запустить – ну так запускайте. Будет медленно работать. А чего вы ожидаете?
Можно пересобрать питон из исходников, зарезав поддержку китайских языков – эти кодеки довольно много весят. Стандартную библиотеку можно сильно покромсать. Вобщем если нужно оптимизировать – то нужно копать и оптимизировать.
Вобщем пляшите от задачи. Если озвучите задачу, то возможно кто-то что-то посоветует из своего опыта.
Системные требования
2 bialix: В качестве системы надумал использовать Freesco(Free Cisco router) , хорошая вешь, и не особо требовательна, как-то помню ставил с дискеты. По поводу сборки питона — можно попробывать. А кукую версию лучше крамсать?
Отредактировано (Июнь 19, 2008 00:54:46)
Системные требования
Ну, если такое все слабенькое — я бы рекомендовал посмотреть в сторону Limbo и Inferno
История одного из самых популярных языков программирования началась в конце 80-х годов, когда Python начал своё концептуальное оформление на основе языков ABC и Modula-3. Он прошел долгий путь от своего первого релиза в 1991 году до версии 2.0, когда стал проектом с открытым исходным кодом. Python и по сей день объединяет огромное профессиональное сообщество, которое постоянно совершенствует эту технологию.
Согласно данным авторитетных индексов TIOBE и PYPL, сегодня Python стал самым популярным языком программирования в мире, опередив лидировавших ранее Java, C и C++. Работодатели по всему миру называют владение «Питоном» одним из самых востребованных и ценных технических навыков на рынке IT-разработки. Попробуем разобраться, почему же он завоевал столь высокие позиции.
В этом обзоре не будем останавливаться на том, что представляет собой язык Python и как он работает — это тема для отдельной статьи. Мы сосредоточимся на освещении целесообразности и эффективности применения «змеиного языка» для создания приложений. Для этого подробно разберем основные плюсы и минусы Python как языка разработки.
Кому нужен Python
Подходит ли Python для веб-разработки? Перед тем, как дать подробный ответ, стоит кинуть беглый взгляд на реальные примеры применения Python в технологических стеках гигантов современной индустрии.
Примеры использования Python крупными компаниями
- Google — с момента появления языка компания взяла на вооружение лозунг «Python везде, где можем, а C ++ — где должны». Python не только является компонентом поискового движка, но и считается (наряду с C ++, Java и Go) одним из официальных серверных языков Google, приложения на которых разрешено развертывать в производственной среде.
- Facebook — Python занимает третье место (после C++ и Hack) среди самых популярных языков разработки, которыми пользуются инженеры технологического гиганта. На нем сделано более 5 000 коммитов для утилит и инфраструктурных приложений Facebook.
- Instagram — платформа социальных сетей целиком создана на базе Python-фреймворка Django. Она ежедневно даёт возможность 4 миллионам активных пользователей фотографировать, редактировать, делиться и сохранять свои творения в личном цифровом альбоме.
- Spotify — крупный игрок на рынке и приложение для потоковой передачи музыки использует Python для аналитики данных. На её основе работают алгоритмы рекомендаций в популярнейших функциях «Радио» и «Открытия недели».
- Netflix — стриминговый сервис высоко оценил возможности стандартной библиотеки Python, чрезвычайно активное сообщество разработчиков и богатый выбор сторонних библиотек, доступных для решения практически любой конкретной проблемы. В своем блоге компания отмечала, что использует Python на протяжении всего жизненного цикла контента — от принятия решения о финансировании проектов, до управления сетью CDN, предоставляющей видео конечным пользователям.
- Dropbox — популярное онлайн-хранилище применяет Python для оптимизации кода как серверной части, так и внешнего интерфейса. Для этой задачи они привлекали самого создателя «змеиного языка» Гвидо ван Розума. А в 2016 году Dropbox выпустили Pyston — свою собственную реализацию Python, совместимую с CPython и библиотекой NumPy.
Язык широко применяется для комплексной разработки и тестирования веб-проектов любого масштаба. Однако, наряду с основными преимуществами, такими как простота и элегантность кода, имеется у Python и ряд своих недостатков.
Достоинства Python для разработки
Удобство и простота
- Низкий порог вхождения. Синтаксис Python схож с английским языком, который стал международным стандартом общения для разработчиков по всему миру. Это упрощает взаимодействие со сложными системами, а также даёт чёткое представление о взаимосвязи всех элементов кода между собой. Изучение Python может стать базой для «быстрого старта» для большинства начинающих программистов.
- Лёгкость чтения. Python невероятно легко читать, поэтому у программистов обычно не возникает проблем с пониманием кода, написанного их коллегами. Это делает общение между разработчиками в рамках одного проекта намного более эффективным. А наличие большое числа IDE для разработки веб-приложений на Python делает совместную работу еще проще.
- Хорошая визуализация. Представление данных в интуитивно понятном формате в Python достигается с помощью различных графиков и диаграмм. Компании, занимающиеся веб-разработкой, используют библиотеки Python с возможностью визуализации данных (например, Matplotlib), чтобы создавать чёткие и простые для понимания неспециалистов отчеты.
Бесплатность и открытый исходный код
Лицензия Python с открытым исходным кодом делает его легкодоступным, облегчает распространение и создание модификаций. Разработчики со всего мира могут бесплатно использовать язык и вносить свой вклад в его улучшение. К тому же, в случае с Python сами пользователи, а не крупные компании решают, как будет развиваться технология.
Встраиваемость и платформонезависимость
Благодаря своей интерактивности и переносимости Python обладает хорошими возможностями для динамической семантики и быстрого прототипирования. Его можно легко встроить в широкий спектр приложений, даже в те, которые используют разные языки программирования. Поэтому с Python можно легко исправлять новые модули и расширять базовый словарный запас языка.
Python, как C++, Java и другие высокоуровневые языки программирования, может работать с разными типами компьютеров, ОС и баз данных практически без модификаций. Он хорошо интегрирован не только с популярными платформами Windows, Mac и Linux/UNIX, но и со встроенными системами, такими как Raspberry Pi и Gumstix. Программы на Python также позволяют реализовывать переносимые графические интерфейсы.
Динамическая типизация
Python не знает тип переменной, пока код не запустится. Он автоматически назначает тип данных во время выполнения. Программисту не нужно заранее беспокоиться об объявлении переменных и их типов данных.
Асинхронное программирование
Для написания и поддержки асинхронного кода Python не требуется много усилий, поскольку нет взаимных блокировок, конфликта данных или любых других сбивающих с толку проблем. Каждая единица такого кода выполняется отдельно от основного потока, что существенно повышает производительность и скорость отклика приложения.
Повышенная эффективность разработки
- Гибкий подход. Python имеет несколько парадигм и может поддерживать множество стилей программирования, включая процедурные, объектно-ориентированные и функциональные. Это делает Python отличным языком для стартапов, поскольку им может потребоваться изменить свой подход в любой момент.
- Быстрая разработка. Веб-разработка на Python происходит в 5-10 раз быстрее, чем на C/C++, и в 3-5 раз быстрее, чем на Java. Это делает труд программистов проще и продуктивнее. Скорость написания кода — еще одна причина, по которой Python часто выбирают стартапы. Ведь более быстрое время вывода продукта на рынок дает и большее конкурентное преимущество.
- Упрощённая реализация ООП. Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма, которая объединяет различные поведения и свойства в несколько объектов и классов. У каждого из этих классов есть своя функция, поэтому если в какой-то части кода возникает ошибка, другие части не затрагиваются. В Python работа ООП значительно упрощена, что делает разработку менее затратной и трудоемкой.
- Богатая стандартная библиотека и экосистема. Библиотеки Python содержат огромное количество заранее написанного кода. Таким образом, разработчикам не нужно тратить время на создание основных элементов. Эти библиотеки также позволяют программистам обрабатывать и преобразовывать данные, необходимые для непрерывной обработки данных в машинном обучении (ML).
Интеграция с другими языками
Python может легко соединять отдельные компоненты приложения, написанные на разных языках. Неудивительно, что его иногда называют «склеивающим языком» (glue language) или языком интеграции.
Python делает прямые вызовы из/в кода Java, C ++ или C. Это позволяет обеспечить контроль большинства процессов и реализацию наиболее распространенных протоколов и форматов данных. Кроме того, его можно применять для сборки новых и старых фрагментов инфраструктуры, что является типичной задачей при разработке сложных мобильных приложений.
Богатство фреймворков
Одним из главных преимуществ языка Python является наличие у него большого числа фреймворков, упрощающих процесс разработки. Большинство фреймворков Python имеют четкую специализацию, в зависимости от типа и масштаба выполняемых с их помощью задач.
-
отлично подходит для полноценных веб-приложений и масштабируемых проектов среднего уровня. Он имеет встроенные функции, которые позволяют повторно использовать код, согласованно изменять различные компоненты кода и упрощать веб-разработку другими способами. Django хорошо работает с Oracle SQL, PostgreSQL, MySQL и другими известными базами данных. подойдёт для небольших проектов, которые при необходимости можно масштабировать. Фреймворк может использоваться с различными базами данных и приложений, а его функциональность расширяться с помощью плагинов — разработчики могут добавлять любые нужные функции. Это удобно, когда требуется реализовать разные решения в одной задаче. состоит из нескольких компонентов, таких как Repoze, WebOb и Genshi, и основан на архитектуре MVC. Это хорошо для быстрой и эффективной разработки веб-приложений, которые к тому же более удобны в обслуживании. С помощью этой структуры можно писать небольшие или сложные приложения, используя режимы с минимальным или полным стеком соответственно. позиционируется как микрофреймворк. Чаще всего он применяется к небольшим решениям, основным приоритетом которых является бережливая функциональность. Фреймворк также используется для создания прототипов.
Недостатки Python для разработки
Несмотря на явные достоинства Python, у него есть и недостатки, о которых следует помнить, планируя использовать этот язык в своем проекте.
Нет полной поддержки многопроцессорности
Многопроцессорность — важная часть написания приложения. Python поддерживает многопроцессорность, но из-за отсутствия прямой поддержки многопоточности (задачи выполняются параллельно в один поток), он может быть не таким гибким или удобным, как другие языки.
Это может создать определенные трудности при параллельном выполнении кода. Хотя подобные ограничения во многом снимается за счёт многочисленных дополнительных библиотек Python, умеющих полноценно работать с многопоточностью.
Ограничение скорости
Python часто критикуют за его скорость. Это интерпретируемый скриптовый язык, поэтому он работает относительно медленнее своих скомпилированных аналогов (например, C / C ++ или Java), которым не нужно тратить время на перевод текста программы. Тем не менее, некоторые тесты на Python работают быстрее, чем на C и C ++.
При этом, Python — не единственный, у кого есть потенциальные проблемы со скоростью. Ruby, Perl и даже JavaScript также находятся на более медленном конце «скоростной» шкалы. К тому же некоторые проблемы «змеиного языка», связанные со скоростью, были решены и оптимизированы, что делает Python одним из лучших вариантов для разработки программного обеспечения.
Не самый популярный язык для разработки мобильных приложений
Python неплохо справляется с мобильной разработкой, но его сравнительно редко используют для этой цели. Причина проста — у большинства компаний сложилась устойчивая практика нативной разработки для iOS и Android или разработки на React Native.
«Змеиный язык» не так популярен, как другие технологии в этой сфере. Более того, Android и iOS не поддерживают Python в качестве официального языка программирования. Поэтому заказчику будет сложно нанять исполнителей с опытом разработки мобильных приложений на Python.
Увеличенная нагрузка на память
Python — это язык, известный гибкостью подходов к типизации данных. Эта же динамическая типизация приводит к повышенному потреблению памяти. Поэтому Python будет неидеальным выбором для задач, интенсивно использующих память.
Нужно больше времени на тестирование
Python не требует, чтобы программисты определяли тип переменной, поскольку этот язык использует динамическую типизацию, которая упрощает и ускоряет написание кода.
К сожалению, это может привести к критическим ошибкам и дефектам, поскольку типы переменных не определены явно. Чтобы устранить эту проблему, разработчики должны запускать дополнительные тесты для выявления и исправления ошибок во время выполнения.
Архитектурные ограничения
Динамическая типизация Python накладывает некоторые ограничения и на архитектуру приложения. Ведь ряд процессов будут выполняться не на этапе компиляции (как в языках статической типизацией), а непосредственно во время выполнения. Если дизайн загружен элементами, это может остановить исполнение программы и помешать её бесперебойной работе.
Еще одна вещь, о которой нужно знать, рассматривая Python для своего проекта — конкурентность и параллелизм не могут быть элегантно использованы в этом языке. Из-за этого дизайн приложения может выглядеть не так изысканно, как хотелось бы.
Некоторым модулям Python не хватает надежной поддержки
Python выигрывает от большого и активного сообщества. Его члены часто обмениваются новыми пакетами и модулями, чтобы упростить разработку и расширить функциональные возможности языка.
К сожалению, многие разработчики указывают, что качество этих модулей не всегда на высоте. Некоторые из них устарели и не имеют надежной поддержки. Чтобы обеспечить хорошую производительность приложения на Python, следует проводить тщательное предварительное исследование, чтобы выбрать лучшие пакеты и модули.
Для чего еще нужен Python
Можно ли использовать Python для веб-разработки? Ответ очевиден. Ведь взвешенная оценка преимуществ и недостатков языка, показывает явное преобладание первых. Однако сфера применения Python выходят далеко за рамки непосредственного создания приложений.
Для проектов с машинным обучением и искусственным интеллектом
Технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) привлекают постоянно возрастающий интерес, поэтому все больше разработчиков пытаются включить их в свои проекты.
По словам Жана Франсуа Пьюже, представителя отдела машинного обучения IBM, Python — лучший язык для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом. Для него создано много эффективных ML-инструментов с возможностью визуализации результатов, чьи возможность выходят далеко за рамки обычной обработки данных.
Для научных задач
Для «Питона» существует множество пакетов и библиотек, а также наборов инструментов (например, VTK 3D и MayaVi), специализированных для разработки научных и инженерных приложений. Среди наиболее популярных средств Data Science для Python можно выделить:
-
— библиотека для выполнения научных и математических вычислений; — библиотека для аналитики данных;
- IPython — командная оболочка; (NumPy) — библиотека для фундаментальных математических вычислений; — библиотека для математического и текстового анализа.
Для анализа и визуализации данных
Аналитика данных (DA) — флагманская область применения Python, наряду с машинным обучением и искусственным интеллектом. Этот многоцелевой язык программирования предлагает множество инструментов для управления, анализа, а также визуального представления (DV) структур и сложных наборов данных.
Благодаря легкой интеграции с популярными «статическими» языками (например, MatLab и R), а также наличию множества специализированных библиотек, на основе Python удобно создавать кастомные алгоритмы анализа данных. Из можно напрямую интегрировать в собственные инструменты бизнес-аналитики через API.
Для тестирования
Еще одна область применения Python — автоматизация тестирования. Многие специалисты по автоматизации QA выбирают Python из-за его простой кривой обучения. Он также отлично подходит для тех, у кого более ограниченный технический опыт. Процесс обучения сильно облегчают развитое сообщество, четкий синтаксис и удобочитаемость.
У Python даже есть простые в использовании фреймворки для модульного тестирования, с помощью которых можно, например, выполнять тестирование геолокации для мобильных приложений.
Для прототипирования
Python делает создание прототипов быстрым и простым. Гибкость языка программирования позволяет легко провести рефакторинг кода и оперативно превратить первоначальный прототип в конечный продукт.
Для скриптования
Благодаря тесной интеграции с C, C ++ и Java Python может пригодиться для написания скриптов приложений. Изначально разработанный для встраивания в программные продукты на других языках, он может быть очень полезен для настройки больших приложений и создания для них расширений.
Одним из преимуществ использования Python для создания серверных скриптов является его простой синтаксис, который значительно ускоряет процесс. Код состоит из функциональных модулей и связей между ними, что позволяет выполнять алгоритм программы на основе действий пользователя. Python также поддерживает графические пользовательские интерфейсы, необходимые для веб-разработки.
Заключение
Python позволяет разрабатывать понятные и простые приложения, которые легко превратить из небольшого проекта в полноценное сложное приложение. Независимо от того, являетесь ли вы программистом или владельцем своего бизнеса, Python может стать хорошим вариантом для разработки проектов разных типов.
Он признан одним из лучших языков программирования для стартапов и легко понять по какой причине. Стартапы постоянно ищут уверенности и снижения рисков, у них ограниченные ресурсы и им нужно пространство для роста. А Python гибок, легко масштабируется, не требует большой команды и может использоваться для создания прототипов и запуска минимально жизнеспособных продуктов (MVP).
Нужна надёжная база для разработки программных продуктов? Выбирайте виртуальные серверы от Eternalhost с технической поддержкой 24/7 и бесплатной защитой от DDoS!
Многие люди говорят, что python медленный, то какой комп надо иметь под него, чтобы все норм шло? Вот мой ноут Характеристикы: ОЗУ: 8 GB Intel® Core ™ i3-8130U CPU @ 2.20GHz × 4 GeForce MX150 / PCIe / SSE2
- Вопрос задан более двух лет назад
- 2442 просмотра
Многие люди говорят, что земля плоская, и стоит на трех китах. и мне все интересно почему ракеты об небесную твердь не расшибаются.
Вот ноут штука медленная это факт. Для работы лучше десктоп.
Хотя ваша конфигурация для ноута вполне ничего - посмотреть киношку в дороге вполне пойдет.
Brotsky, Основные отличия десктопа и ноута -
В десктоп можно поставить процессор достаточно быстрый и производительный, а в ноутбуке, даже если поставить хороший процессор, он будет жестко ограничен TDP, ибо физику не обманешь, и возможности охлаждения в таком небольшом корпусе сильно ограничены.
У десктопа нормальная клавиатура, монитор и мышь, которые регулируются как надо, а не привязаны друг к другу.
Нормальный офисный комп - Pentium, i3, не менее 8гб памяти, и SSD.
Нормальный рабочий комп - i3 и выше, не менее 16гб памяти, и NVMe SSD.
Brotsky, Ноутбук это прежде всего тормозной процессор.
Даже если вы купите ноутбук с самым крутым core i7 с максимальной частотой - физику не обманешь.
Процессор будет работать быстро, выделять много тепла, быстро нагреется, и чтобы не перегрется и уложится в тепловой пакет начнет сбрасывать частоту и пропускать такты. Ну невозможно обеспечить эффективный отвод тепла в таком компактном корпусе.
АртемЪ, 16 Гб оперативы, намана, сколько активных активных процессов вам надо? Или вы собираетесь открыть третью вкладку в Хроме?)
konstantin_tot_samii, 2-3 Гб ос с телеграмом/слаком и тп, 2 Гб какой нибудь PyCharm, ещё 2гб хром, ещё щакинем сюда само приложение запущенное с бд, кешами и получаем в притык 8 гб
Львиную долю своего рабочего времени программисты проводят в редакторах кода. В такой ситуации комфортность и удобство рабочей среды трудно переоценить. Конечно, писать код можно и в простейшем текстовом редакторе и сохранять в .html, но с продвинутым редактором это не сравнится. Особенно если редактор ориентирован на конкретный язык. Так как питон был и остается основным языком, используемым в Data Science, и именно ему мы уделяем особое внимание на наших курсах, делимся с вами переводом статьи, автор которой пишет о знакомых ему редакторах и о том, что он считает привлекательным в них.
Примечание автора: каждый упомянутый в этой статье редактор хорош по-своему. Список — это только краткое руководство, основанное на моем личном опыте. Одни редакторы могут нравиться вам больше других. В конце концов, выбор редактора или среды разработки за вами. Нет неправильного или правильного выбора.
1. Python IDLE
IDLE — редактор, поставляемый вместе с Python. Это базовый, упрощенный режим программирования на Python. Тем не менее, IDLE хороший редактор для начала программирования и понимания основ языка. В нем есть оболочка Python — интерактивный интерпретатор. Его возможности обширны: автозавершение кода, подсветка синтаксиса, подбор отступа и базовый встроенный отладчик.
- Не подходит сложным проектам.
- Не хватает продвинутых функций.
2. Sublime Text
- Простой и по большей части бесплатный.
- Тонко настраивается.
- Компактный и эффективный.
3. Visual Studio Code
Visual Studio Code — бесплатный редактор кода от Microsoft для Windows, Linux и MacOS. Его возможности — отладка, подсветка синтаксиса, интеллектуальное завершение кода, предопределённые фрагменты кода, рефакторинг и интеграция с Git. Поддерживаются различные языки программирования. Для начала работы с Python может понадобиться несколько дополнительных пакетов, но установить их довольно просто. Редактор постоянно обновляется. Visual Studio Code — один из лучших редакторов не только для Python, но и для других языков программирования. Я часто пользуюсь VSC и очень рекомендую его.
- Это фантастическая платформа с непрерывными обновлениями.
- Потребляет немного памяти по сравнению с другими громоздкими инструментами разработки.
- Имеет встроенный терминал и прост в использовании.
- Иногда терминал работает не так, как хотелось бы.
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать документы с выполняемым интерактивно кодом, уравнениями, визуализациями, простым текстом. Конечно, такими документами просто поделиться. Jupyter Notebook используется для очистки и преобразования данных, численного и статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучение и многого другого. Этот редактор — хороший вариант для начала работы с наукой о данных и машинным обучением. Файлами можно поделиться с кем угодно, они помогают эффективнее работать с кодом. Я настоятельно рекомендую Jupyter Notebook, поскольку можно работать с каждым блоком кода отдельно. Также есть возможность использовать разметку. Среда Jupyter Notebook широко используется во многих успешных компаниях.
- Лучшая платформа для начала работы с наукой о данных.
- Легко делиться файлами и визуализациями.
- Разметка и другие дополнительные функции.
5. PyСharm
PyCharm — это интегрированная среда разработки специально для Python. Разработана чешской [прим. перев. — автор ориентируется на расположение головного офиса] компанией JetBrains. Редактор разработан специально для Python, так что имеет широкий набор возможностей, таких как автозавершение и инспекции кода, подсветка ошибок, исправления, отладка, система контроля версий и рефакторинг. IDE доступна на Microsoft Windows, Linux и MacOS. Есть бесплатная и платная профессиональная версии. Профессиональная IDE имеет несколько дополнительных функций, но бесплатной версии достаточно для большинства задач. Я настоятельно рекомендую PyCharm, если у вас есть как минимум 8 Гб оперативной памяти.
- Имеет важные встроенные функции.
- Разработана профессионалами специально для Python.
- Поддерживает виртуальные среды Anaconda.
- Основная проблема PyCharm: если у вас недорогой ПК или ноутбук и в нем нет 8 Гб оперативной памяти, то IDE немного притормаживает и работает довольно медленно.
6. Thonny
IDE Thonny предустановлена на системы Linux и системы на ее основе. Мой опыт работы с этим редактором в основном связан с Raspberry Pi. Это отличная, простая среда разработки для начинающих. Thonny хорошо подходит Raspberry Pi. Некоторые возможности: подсветка синтаксических ошибок, отладчик, автозавершение кода, пошаговое вычисление выражений.
- Интерактивная среда.
- Подходит для начинающих.
- Может использоваться для проектов Raspberry Pi.
- Редактор склонен к проблемам.
- Имеет не очень много возможностей.
7. Spyder
Spyder — это мощная научная интегрированная среда программирования, написанная на Python, для Python. Она разработана учеными, инженерами и аналитиками данных для них самих. Spyder обладает уникальным сочетанием возможностей. Продвинутое редактирование, анализ, отладка и профилирование сочетается с возможностями исследования данных, интерактивного выполнения, глубокой инспекции кода и красивой визуализацией. Установить Spyder просто: скачайте его как часть дистрибутива Anaconda. Разработчики рекомендуют последнюю 64-битную версию Python 3, если у вас нет особых требований.
- Бесплатный редактор, поставляется с Anaconda.
- Хорошее рабочее окружение для просмотра интерпретаций и кодирования в два окна.
- Широкий выбор опций исключительно для Python.
8. Atom
Эта IDE похожа на текстовый редактор Sublime. Она очень настраиваемая и поддерживает многие необходимые пакеты. У меня меньше опыта работы с этим редактором, поэтому я рекомендую скорее Sublime Text, чем Atom. Но перечислю некоторые часто используемые пакеты Atom для разработки на Python: autocomplete-python , linter-flake8 , python-debugger .
- Работать с Atom легко.
- Поддерживает Python после дополнительных установок.
- Требуется дополнительный плагин для Python.
- Больше подходит для работы с git.
9. VIM
Vim — это текстовый редактор, предустановленный в системах MacOS и UNIX. Большинство экспертов любят vim за развитые вычислительные возможности и легкую, компактную среду разработки. Он не рекомендуется начинающим, так как изучать его трудно. Можно добавить плагины подсветки синтаксиса, автозавершения кода, отладки, рефакторинга и другие к Vim и использовать его как Python IDE. [Прим. перев. На скриншоте GVim — версия Vim с графическим интерфейсом].
- Легкий.
- Эффективный.
- Производительный.
- Нужно посвятить время изучению редактора, у него крутая кривая обучения.
10. Notepad++
Notepad++ — это редактор текста и исходного кода, работающий на Microsoft Windows. Поддерживается редактирование с вкладками, что позволяет работать с несколькими открытыми файлами в одном окне. Название проекта происходит от оператора инкремента языка С. Notepad++ распространяется как свободное программное обеспечение. Редактор поддерживает множество языков программирования и может быть полезным. На мой взгляд, есть и лучшие варианты. Кроме того, нужно установить дополнительные пакеты, чтобы сделать редактор функциональным для программирования на Python.
- Заменяет блокнот.
- Может использоваться для нескольких языков программирования, включая Python.
- Требуется дополнительная настройка и установки плагинов, чтобы работать с Python.
- Не в топе рекомендаций: есть много вариантов получше.
11. Онлайн редакторы
На Programiz, tutorials point, w3schools и некоторых других сайтах есть редакторы с удивительными возможностями.
- Никаких дополнительных установок и настроек.
- Простой код запускается без особых хлопот.
Расскажите, в каком редакторе для Python вы пишете код и почему?
Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:
Читайте также: