5 причин, по которым Python достаточно мощный для Google

Перевод статьи 5 Reasons why Python is Powerful Enough for Google ^[1]

Вы готовитесь начать новый проект. Какой язык вам выбрать для разработки?

Или, если переформулировать данный вопрос: вы ищите работу, какой язык вам нужно учить ^[2]?

По названию данной статьи вы можете догадаться, что правильным ответом я считаю Python. Но почему?

Ответ заключается в том, что Python — это мощный язык. Но что это значит? Что делать язык программирование мощным?

Python эффективный

В наши дни тонны интеллектуальной энергии уходит на Большие данные (как на их анализ, так и на их обработку). Чем больше данных вам необходимо обрабатывать, тем важнее управлять используемой вами памятью.

Python предоставляет генераторы как выражений ^[3], так и функций ^[4].

Генераторы допускают итеративную обработку вещей, по одному элементу за раз. Это не кажется каким-то фантастическим, пока вы не начнете понимать, что для нормальной итеративной обработки списка требуется список. Список занимает память. Очень большой список занимает много памяти.

Там, где это особенно удобно (когда у вас длинная цепочка процессов), необходимо применение к набору данных. Генераторы позволяют одновременно захватывать исходные данные по одному элементу и передавать их по всей цепочке процессов.

Я часто сталкиваюсь с необходимостью переноса данных с одного сайта на другой. Некоторые из сайтов, которые я переношу, имеют десятилетние истории и гигабайты данных. Используя средства миграции на основе генератора collective.transmogrifier ^[5], я могу считывать данные сайта, производить сложные, взаимозависимые обновления данных, в то время, как он обрабатывает, создает и сохраняет объекты на новом сайте в постоянной памяти.

Для приложений, в которых вы имеете дело еще большими наборами данных, такой инструмент может быть незаменимым. У Дэвида Бизли есть отличная презентация ^[6], в которой содержатся некоторые довольно убедительные примеры использования генераторов для системных задач. Взгляните и вы увидите, как разыграется ваше воображение!

Python быстрый

Ладно, ладно. Я слышу фырканье. Ведь Python — это интерпретируемый язык, не так ли? Разве они не медленные?

Дело в том, что за последние годы была проделана изумительная работа, чтобы лучший производительность  Python.

Проект PyPy ^[7] направлен на ускорение работы Python в целом (и отлично справляется с этим ^[8]).

Numba ^[9] может предложить потрясающее увеличение скорости ^[10], просто добавив декораторов в код, который у вас уже есть.

Таким образом, я хочу сказать, что если вы хотите делать высокопроизводительные вычисления, Python сегодня является жизнеспособным вариантом.

Python широко распространен

Python существует уже довольно давно и используется почти во всех областях деятельности. Reddit thread создал опрос «как вы используете Python на работе» ^[11], в ответах задачи, начиная от системной автоматизации, тестирования и ETL до игр, CGI и веб-разработки.

Disney использует Python ^[12] для поддержки ^[13] своего творческого процесса.

Mozilla использует Python для изучения своей обширной базы кода ^[14] и выпускает множество пакетов с открытым исходным кодом, встроенных в Python.

Проверка PyPi ^[15], каталога общедоступных пакетов для Python, показывает 40 тысяч дополнений, доступных почти в 300 перечисленных категориях ^[16].

В принципе, если вы хотите что-то сделать на Python, есть довольно хорошие шансы, что у кого-то это уже есть, и вам не нужно начинать с нуля.

Python — это не Python

Недавно я читал пост о том, почему существует так много разных видов Python ^[17].

Автор считает, что Python на самом деле не язык, это описание языка. Это значит, что вы можете реализовать Python любым способом.

Python, с которым большинство людей взаимодействует, это CPython, реализация, написанная на C. Одна из особенностей CPython заключается в том, что она предлагает чистую интеграцию с кодом, написанным на C, поэтому реализация оберток вокруг библиотек C относительно проста.

Но есть и Jython ^[18], который предлагает глубокую интеграцию с Java-кодом, Iron Python ^[19] для работы с C# и .NET-кодом, PyObjc ^[20] для написания кода на Python с использованием инструментальных средств ObjectiveC и даже pyjs ^[21], который предлагает скомпилировать ваш Python для JavaScript.

Таким образом, если у вас уже есть программный стек на одном из этих языков, довольно просто включить Python в вашу рабочую среду, чтобы вы могли извлечь максимальную пользу из всех его возможностей.

Python — это легко

У Python репутация легкого для изучения языка. Синтаксис языка предназначен для чтения. Есть много споров по этому поводу ^[22], но факты говорят сами за себя.

Значительная часть популярности Python сосредоточена в таких областях, как научные вычисления ^[23]. Люди, работающие в этой области, в первую очередь являются учеными и лишь потом программистами (если вообще ими являются).

Передовые системы, такие как NumPy ^[24] и SciPy ^[25], были основаны не командами инженеров-программистов, а специалистами предметной области, которые создали инструменты, необходимые для выполнения работы.

Think about that.

Если вы создаете новый проект и работаете в какой-то специализированной области, кому вы хотите доверить разбираться с тем, какие проблемы следует решать? Конечно, вы можете нанять специалистов данной предметной области и разработчиков (и в конечном итоге, они вам понадобится). Вы даже можете научить их говорить друг с другом (и в конечном итоге, вам это тоже понадобится). Но если вы только начинаете, что вам лучше всего сделать?

Я считаю, что вам необходимо выбрать язык, который дает полномочия вашим экспертам напрямую.

Выберите Python.

Автор: diana_heng

Источник ^[26]