Einführung
Ich würde vorschlagen, dass die Zukunft mit der Entwicklung in Python aufgeklärt wird. Python ist eine große, stark körperbetonte, ungiftige Konstruktionsschlange, bei der Java ein Kaffee ist. Im Ernst, obwohl ich seit langer Zeit Java benutze, als ich gerade angefangen habe, Python in die Hand zu nehmen, fand ich Python wirklich einfach und eine interessante Programmiersprache.
Python gegen Java
Python ist eine produktivere Sprache als Java. Python ist eine interpretierte Sprache mit eleganter Syntax und ist in vielen Bereichen eine sehr gute Option für Skripterstellung und schnelle Anwendungsentwicklung.
Python ist eine dynamisch typisierte Programmiersprache, in der keine Variablen deklariert werden müssen, während Java eine statisch typisierte Programmiersprache ist, in der Variablen explizit deklariert werden müssen.
Python-Code ist viel kürzer, obwohl einige Java-Klassen-Shell nicht aufgeführt ist. Dies könnte ein Grund sein, warum Python produktiver sein kann.
BEISPIEL:
Versuchen wir als Beispiel die berühmteste Erstprogrammierung – „The Hello World“
Hallo Welt in Java
Was auch immer wir in Java tun, wir müssen zuerst eine Klasse schreiben und dann unsere gewünschte (n) Methode (n) einfügen. Das ist manchmal sehr ärgerlich und es kostet Zeit. In Python können Sie einfach mit dem Schreiben Ihres Codes beginnen und ihn dann ausführen.
String-Operationen
In Python gibt es viele Funktionen, die sich auf Zeichenfolgen beziehen und mindestens so gut wie Java sind, z. B. lstrip (), rstrip () usw.
Konstruktoren
Wenn Sie in Python eine Basisklasse erweitern, müssen Sie beispielsweise keinen expliziten Konstruktor für den impliziten Superkonstruktor definieren.
Datei-E / A
Es gibt viele Klassen, die wir importieren müssen, um eine Datei einfach zu lesen, und wir müssen die von einigen Methoden ausgelöste Ausnahme behandeln. In Python sind es nur zwei Zeilen.
Python-The King Maker
Die Stärken von Python liegen seit langem in der serverseitigen Technologie, der Softwareentwicklung durch Nicht-Programmierer und als eingebettete Skript-Engine für vertrauenswürdige Plugins.
Python-Verteilung
Bei Linux-Distributionen wie Debian oder Fedora werden die dynamischen Sprachinterpreten Python und Perl sein.
Apple hat seine Unterstützung für Python zum Ausdruck gebracht, indem es Tools entwickelt hat, die darauf basieren. Python ist der einzige dynamische Sprachinterpreter, der im Lieferumfang von Mac OS X enthalten ist. Microsoft liefert sein Python Tools for Visual Studio-Bundle aus.
Bekanntlich hat Google Python als die einzige dynamische Sprache ausgewählt, die auf seiner App Engine-Plattform unterstützt wird (und sie beschäftigten Guido van Rossum und eine Reihe anderer Python-Kernentwickler).
Mit gcc und gdb können Sie Plugins schreiben, und Sie können zwischen C / C ++ oder Python (plus Lisp im Fall von gcc) wählen. Viele andere Tools auf Infrastrukturebene gehen den gleichen Weg. Fedoras Infrastruktur ist fast ausschließlich in Python geschrieben, ebenso wie OpenStack.
In der Multimedia-Entwicklung wird Python ein zentraler Bestandteil Ihres Toolsets sein, und Python ist der wichtigste Open-Source-Konkurrent zu proprietären Toolsets in der wissenschaftlichen Community. Das Natural Language Toolkit ist eine äußerst leistungsstarke Ressource für viele Data Mining-Anwendungen, und Python ist auch tief in den Kern des Finanzsektors eingebunden.
Python-Entwicklung
Vor vielen Jahren wurden viele formale Bildungsprogramme für Einführungskurse von C und C ++ (oder Pascal oder Ada usw.) auf Java umgestellt. Wechseln Sie jetzt zu Python, um Java in die Rolle einer Unternehmenssprache zu versetzen, die nur für große und komplexe Anwendungen verwendet wird, bei denen der Entwicklungsaufwand bis zu einem gewissen Grad gerechtfertigt sein kann.
Informelle Bildungsprogramme bevorzugen Python auch als die erste „reale Welt“ der Anwendungssprache, in die Menschen eingeführt werden. OLPC entschied sich für Python, genau wie RaspberryPI, das am besten lesbar ist.
Rolle weniger Python-Tools
Die Popularität von GREENLETS und GEVENT in der Python-Welt, die die Verwendung asynchroner E / A-Funktionen mit einem threading-ähnlichen Programmierstil ermöglichen. Die laufenden Bemühungen um die Optimierung der Generatorsyntax und der Funktionen in der Python-Kernentwicklung lassen sich zu Recht wie folgt zusammenfassen: „Es ist möglich, Twisted-Code so zu schreiben, dass das Gehirn der Menschen nicht so sehr verletzt wird, und ohne sich auf den magischen Stack-Switching-Assembly-Code zu verlassen für Greenlets benötigt “.
Tools wie Kivy, die das Schreiben mobiler Anwendungen in Python vereinfachen sollen.
Die Stärke von Python liegt in der Abkehr von herkömmlichen Webtechnologien. Möchten Sie über eine serielle Schnittstelle mit einem Laborgerät oder einem Funkmodem kommunizieren? Möchten Sie über eine benutzerdefinierte C-Nebenstelle mit Telekommunikationsgeräten kommunizieren? Wir haben eine breite Palette von Tools, um dies in Python zu unterstützen, zusammen mit einigen großartigen Asterisk-Bindungen. Python bietet auch viele Web-Framework-Optionen wie Pyramid und Flask, mit denen Sie bei der Auswahl der Komponenten einfacher als mit Django auswählen können. Wir befassen uns sogar mit den möglichen langfristigen Auswirkungen verbaler und taktiler Interfaces wie Siri und Baxter .
Aktuelle Version
Die jüngste Version 3.3 enthielt mehrere Elemente, die Anfängern die Arbeit erleichtern sollten, darunter verbesserte Fehlermeldungen, eine Option zum Ändern von PATH im Windows-Installationsprogramm und im Python-Launcher, während die gesamte Python 3-Serie darauf abzielt, Unicode als Teil des Kerns zu integrieren Dies ermöglicht es dem Programm, Benutzer, deren native Alphabete innerhalb der Einschränkungen von ASCII oder einer 8-Bit-Codierung ausgedrückt werden können, besser über die ursprüngliche Zielgruppe hinaus zu erreichen.
Bevorstehende
Python 3.4 wird wahrscheinlich die Möglichkeit verbessern, die Codierung eines Streams während des Flugs zu ändern und einige praktische APIs für die nicht Unicode-bezogenen Verwendungen der Codierungs- und Decodierungsmethoden in Python 2 wiederherzustellen.
FAZIT
Die Zukunft von Python sieht sehr, sehr rosig aus und wir gehen davon aus, dass die Zukunft gesichert ist. Python ist alles andere als perfekt, und das gilt auch für das Ökosystem um uns herum. Also ja, es gibt viele Bereiche, in denen sich Python wahrscheinlich verbessern sollte. Wir sollten jedoch nicht aus den Augen verlieren, dass viele Probleme mit Python (wie die Binärdistribution, das Abhängigkeitsmanagement und die Parallelität) generell Probleme mit der Software-Entwicklung sind.
Hinweis: Dies sind meine Meinungen zum Thema und können mit anderen Geeks im Widerspruch stehen.
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