Python

Was ist Python?

Python ist eine einfache Programmiersprache für Anfänger und erfahrene Entwickler. Es ist eine hochentwickelte, objektorientierte Sprache, die leicht zu verstehen und zu programmieren ist.

Python ist ideal für die Entwicklung von Prototypen und andere Ad-hoc-Aufgaben. Es verfügt über Module und Pakete, die die Programmmodularität und die Wiederverwendung von Code unterstützen. Der Python-Interpreter und die umfangreiche Standardbibliothek sind auf allen wichtigen Plattformen verfügbar. Es kann überall ausgeführt werden.

Der interaktive Modus von Python erleichtert das Testen kurzer Code-Snippets. Viele Entwickler ziehen es vor, Software-Testwerkzeuge zu verwenden, um die Qualität von Softwareerstellungs- und Verbesserungsprojekten zu bestimmen. Das Debuggen ist einfacher, da es keinen Kompilierungsschritt gibt. Viele Unternehmen verwenden Python in den meisten Anwendungen, um Dienstleistungen bereitzustellen.

Python Software

Software, die python als Funktion oder Begriff erwähnt.

PyCharm

Python

Visual Studio Code

The Jupyter Notebook

Visual Studio

Sublime Text

Verwendungen von Python

Nachfolgend sind einige bemerkenswerte Verwendungen der Programmiersprache Python aufgeführt.

• Die Verwendung in der Webentwicklung, Datenanalyse, grafischen Benutzeroberflächen-basierten Desktop-Programmen, Spieleentwicklung und 3D-Grafiken ist weit verbreitet.
• Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen, da es sich mit objektorientierter Programmierung und strukturierter Programmierung integriert.
• Python verfügt über eine umfangreiche und robuste Bibliothek für seine Anwendungen. Die Standardbibliothek hilft Entwicklern, verschiedene verfügbare Module zu nutzen.
• Es hilft, Schnittstellen von Datenbanken wie MYSQL, Oracle, Microsoft SQL Server oder PostgreSQL zuzugreifen und anzupassen.
• Da es sich um eine universelle Programmiersprache handelt, vereinfacht Python den komplexen Softwareentwicklungsprozess. Python hilft, Daten ohne zusätzlichen Aufwand oder Zeit zu analysieren.
• Viele Open-Source-Anwendungen von Python-Frameworks, Bibliotheken und Entwicklungstools sind ohne zusätzliche Kosten verfügbar.

Wie man Python lernt

Python ist leicht zu erlernen, während man sich mit Data Science, maschinellem Lernen, Mobile App-Entwicklung und Website- oder Spieleentwicklung beschäftigt. Nachfolgend sind einige Schritte zum Erlernen von Python aufgeführt.

• Lies die Grundlagen. Das Verständnis der Grundlagen lässt einen Anfänger wissen, wo er anfangen soll.
• Lade die notwendigen Werkzeuge herunter. Da Python plattformübergreifend ist, ist es wichtig, damit zu experimentieren.
• Lerne die grundlegende Syntax. Projekte mit der Sprachsyntax zu machen und das Wissen sofort anzuwenden, hilft dem Entwickler, sich die Anweisungen zu merken.
• Hole dir Online-Unterstützung. Python hat eine benutzergesteuerte Community mit aktiven Online-Support-Foren, die Entwicklern bei ihren Anfragen helfen.
• Melde dich für fortgeschrittene Kurse an. Ein strukturierter Kurs, sobald die grundlegenden Python-Lektionen gemeistert sind, vertieft das Verständnis und die Fähigkeiten.
• Nimm an der Community teil. Die Teilnahme an Veranstaltungen wie Konferenzen oder Workshops entwickelt persönliche und gemeinschaftliche Ziele.

Vorteile von Python

Python hat Vorteile gegenüber anderen Programmiersprachen, von denen einige unten aufgeführt sind.

• Python hat eine leicht verständliche Syntax im Vergleich zu anderen Sprachen.
• Python ist ein hochentwickeltes, universelles Programmierparadigma, das sich auf die Lesbarkeit des Codes konzentriert.
• Python ist kostenlos. Es ist eine Open-Source-Programmiersprache, die jeder kostenlos nutzen kann.
• Kompatibilität ist eine der größten Hürden, denen sich jede Programmiersprache stellen muss. Programmierer bevorzugen Python, weil es mit allen Plattformen funktioniert.
• Python hat eine umfangreiche Bibliothek und viele Frameworks. Es verfügt über eine automatische Speicherverwaltung, die Entwicklern hilft, produktiver zu sein.
• Das Debuggen eines Python-Programms ist einfach. Der Edit-Test-Debug-Zyklus ist unglaublich schnell, da es keinen Kompilierungsschritt gibt.

Python Best Practices

Python hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt. Die Einfachheit der Codeerstellung und die Unterstützung der Community haben eine bedeutende Rolle gespielt. Nachfolgend sind einige der besten Praktiken aufgeführt, die bei der Verwendung von Python zu beachten sind.

• Namenskonvention: Die Wahl eines aussagekräftigen Klassen-, Variablen- oder Funktionsnamens verbessert die Lesbarkeit und Einheitlichkeit des Python-Codes.
• Strukturieren Sie das Repository: Es ist wichtig, kritische Komponenten wie eine Lizenz, eine README-Datei, Modulcode, .py-Dateien, .txt-Dateien, Tests und Dokumentation im Repository eines Entwicklers zu speichern.
• Richtlinien befolgen: Python Enhancement Proposals (PEP8) sind Entwicklungsstandards, die sicherstellen, dass aller Python-Code gleich aussieht und sich gleich anfühlt.
• Virtuelle Umgebungen: Entwickler müssen für jedes Projekt eine virtuelle Umgebung erstellen, um Konflikte zwischen verschiedenen Bibliotheksversionen zu vermeiden.
• Schreiben Sie lesbare Codes: Es ist klug, Zeilenumbrüche und Einrückungen, Namenskonventionen für Bezeichner, Kommentare und Leerzeichen um Operatoren und Zuweisungen, eine maximale Zeilenlänge von bis zu 79 Zeichen zu verwenden.
• Korrigieren Sie fehlerhaften Code: Das sofortige Beheben von fehlerhaftem Code vermeidet zukünftige Komplikationen.
  

Python vs. R

R ist eine Programmiersprache, die statistische Berechnungen und Grafiken unterstützt. Es unterstützt Softwareeinrichtungen für Datenmanipulation, Berechnung und grafische Darstellung. Die R-Umgebung bietet eine leistungsstarke Datenverwaltungs- und Handhabungseinrichtung, Matrizen für Array-Berechnungen, Werkzeuge, die sich der Datenanalyse widmen, benutzerdefinierte rekursive Funktionen, Schleifen, Bedingungen und Ein- und Ausgabeeinrichtungen.

R ermöglicht es Entwicklern, unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Format zu verwandeln. Es hat eine solide unterstützende Community, die ständig aktualisiert und verbessert wird.

R und Python sind beide Open-Source-Sprachen und in vielerlei Hinsicht ähnlich. Während Python eine universelle Programmiersprache ist, hat R seine Wurzeln in der statistischen Analyse. Der Hauptunterschied liegt in ihrem Ansatz zur Datenwissenschaft.

Python hat eine lineare und glatte Lernkurve, während es mit R einfacher ist, Datenanalysetätigkeiten für Anfänger durchzuführen. Dennoch kann die Komplexität fortgeschrittener Funktionen es schwieriger machen, Fachwissen zu entwickeln. Python ist eine produktionsreife Sprache mit einer lesbaren Syntax, die in verschiedenen Industrie-, Forschungs- und Ingenieur-Workflows verwendet wird.

R ist ein statistisches Werkzeug, das von Akademikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern verwendet wird. Es erfordert grundlegende Programmiererfahrung und ein Verständnis für Programmierung.

Python ist eine bessere Option für maschinelles Lernen und groß angelegte Anwendungen, wie die Datenanalyse innerhalb von Webanwendungen. Andererseits ist R nützlich für statistisches Lernen; es hat unvergleichliche Bibliotheken für Datenexploration und -experimente.

Erfahren Sie mehr über Datenbankverwaltung, um bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Daten zu verwalten, um Entwicklungsprojekte nahtlos auszuführen.