Python

Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die für die Entwicklung von Anwendungen und Webseiten verwendet wird. Guido van Rossum schuf die Sprache, die erstmals 1991 veröffentlicht wurde.

Geschichte von Python

Es wurde als Hobbyprojekt von Guido van Rossum während der Weihnachtsferien 1989 entwickelt. Python wurde in C geschrieben und ist so konzipiert, dass es leicht zu erlernen und zu pflegen ist. Version 0.9.0 wurde im Februar 1991 veröffentlicht. Nach einigen Verfeinerungen wurde 1994 die Version 1.0 eingeführt.

Mit der Veröffentlichung von Version 2.0 wurde die Sprache mit der Gründung der Python Software Foundation (PSF) im Jahr 2000 zu einem Gemeinschaftsprojekt. Mit dieser Version wurden die Garbage Collection und die Unterstützung für Unicode eingeführt.

Version 2.2 verbesserte 2001 die Fähigkeit von Python, objektorientierte Anwendungen zu erstellen. Im Jahr 2006 wurde mit Version 2.5 die Ressourcenverwaltung verbessert. Version 3, die 2008 eingeführt wurde, war eine wesentliche Verbesserung. Die Version 3.7 von 2018 fügte Unterstützung für asynchrone Aufrufe und neue Datenklassen für die Erstellung von datenzentriertem Code hinzu.

Warum ist die Sprache bei Entwicklern so beliebt?

Im Folgenden werden einige der Gründe genannt, warum Python so beliebt geworden ist:

• Für in Python geschriebene Anwendungen ist kein Compiler erforderlich, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt. Aus diesem Grund wird der Maschinencode für die Anwendung zur Laufzeit generiert, so dass die Iteration von Änderungen für die Entwickler schneller ist. Da der Code jedoch nicht in Maschinencode vorkompiliert werden kann, eignet sich Python nicht für High-Performance .
• Viele Open-Source-Bibliotheken sind für Anwendungen wie Maschinelles Lernen und KI verfügbar.
• Die Lesbarkeit ist eine Stärke von Python , weil es Leerzeichen als Begrenzer verwendet, so dass der Code nicht voller Satzzeichen wie geschweifte Klammern ist.
• Typen können gebunden und umgebunden werden. Im Gegensatz zu C, das statisch gebunden ist, können Sie den Datentyp einer Variablen ändern, indem Sie ihr einfach einen Wert eines anderen Typs zuweisen.
• Sie ist relativ leicht zu erlernen, weil sie einfacher zu lesen ist als andere Sprachen.

Anwendungen für Python

Da die Sprache populär geworden ist, haben große Unternehmen Bibliotheken erstellt, um Entwicklern die Verwendung der Sprache mit ihren Plattformen und Tools zu erleichtern. Bibliotheken sind paketierte Sammlungen von Funktionen, die in benutzerdefinierten Code eingebunden werden können. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:

• Google hat eine Python zur Verfügung gestellt, die einen einfachen Zugriff auf die Google Docs-Anwendung ermöglicht. Eine weitere Google-Bibliothek wird für die Erstellung von Modulen des Maschinelles Lernen mit TensorFlow bereitgestellt. Google Drive und Google Maps sind in Python geschrieben.
• Actian bietet Python für den Zugriff auf Kafka-Streams und das Schreiben von Nutzer Defined Functions (UDF)-Modulen, die als Erweiterungen der Vector-Datenbank ausgeführt werden können.
• Das Idiap-Forschungsinstitut in der Schweiz bietet Bob für den Aufbau von Signalverarbeitungs- und Maschinelles Lernen .
• MILK bietet Funktionen zur Unterstützung von überwachtem und unüberwachtem Lernen für die Klassifizierung von Maschinelles Lernen (ML).
• Keras baut auf TensorFlow auf und unterstützt Entwickler bei der Entwicklung von Deep-Learning- und neuronalen Netzwerkanwendungen.
• Matpilotlib wird für dimensionale Diagramme verwendet, einschließlich Graphen, Tortendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und Fehlerdiagramme.
• NumPy unterstützt große mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von mathematischen Funktionen auf hoher Ebene zur Ausführung algebraischer Funktionen.
• Website-Scraping-Anwendungen können LXML und Scrapy für das Parsing verwenden. Selenium unterstützt das Scrollen von Webseiten.
• Anwendungen für Social media , darunter YouTube, Reddit, Pinterest und Instagram, sind in Python geschrieben.

Vergleich zwischen Python und Java

Java eignet sich besser für leistungsintensive Anwendungen wie Spiele, da es schneller ist als Python. Allerdings ist Python einfacher zu erlernen und prägnanter, so dass Sie die gleiche Funktion in Python mit weniger Codezeilen schreiben können.

Java ist eine objektorientierte Sprache. Python kann zur Erstellung objektorientierter Anwendungen verwendet werden, aber auch für funktionale, prozedurale Anwendungen eingesetzt werden. Python ist geringfügig beliebter als Java, und Java sind in der Regel gefragter und besser bezahlt.

Actian und Programmiersprachen

Die Actian Data Platform bietet einen einzigen Service für das Einlesen, Umwandeln, Speichern und Analysieren von Daten. Integrierte Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen machen Analyseprojekte produktiv und einfach. Durch die Integration von business intelligence (BI)-Tools und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) für mehrere Programmiersprachen, einschließlich Python, ist die Actian Data Platform ideal für Entwickler, Dateningenieure und Datenanalysten, die datenzentrierte Anwendungen erstellen.