Python se considera fácil de aprender y ejecuta casi en cualquier lugar. Es útil para una serie de aplicaciones, que incluyen educación, análisis de datos y desarrollo web. Algunas de las compañías más grandes del mundo confían en Python ampliamente, incluidas Instagram y Google.
Es un lenguaje de programación dinámico orientado a objetos (OO) comparable a los lenguajes basados en Microsoft .NET o Java, como sustrato de propósito general para varios tipos de desarrollo de software. Proporciona un fuerte soporte para la integración con varias tecnologías y una mayor productividad de programación en todo el ciclo de vida del desarrollo. Es especialmente adecuado para proyectos grandes y complejos con requisitos cambiantes.
Python es también uno de los lenguajes de programación de código abierto de más rápido crecimiento y se utiliza en aplicaciones de misión crítica para la bolsa de valores más grande del mundo. También forma la base para varios sitios web de publicaciones de alta gama, se ejecuta en varios millones de teléfonos celulares y se utiliza en industrias como el control del tráfico aéreo, la animación de películas de larga duración y la construcción naval.
Comencemos con una nota positiva y discutamos las ventajas de este prolífico lenguaje de programación.
Ventajas de usar Python
# 1 Facilidad de uso y lectura.
La mayoría de los programadores de Python estarían de acuerdo en que la mayor ventaja de Python es que es fácil de aprender. La facilidad de uso y la facilidad de lectura son más que una simple conveniencia. También puede beneficiar a los usuarios de su programa. La facilidad de uso le ayuda a pensar más claramente cuando escribe programas y para otros que tienen que mejorar o mantener el programa.
Los expertos y los principiantes pueden comprender fácilmente el código y usted puede volverse productivo rápidamente con este idioma, ya que tiene menos 'dialectos' que otros idiomas populares como Perl. Dado que su código fuente se parece al pseudocódigo, también es fácil de aprender. Tan pronto como comience a aprender, puede comenzar a codificar de manera efectiva casi de inmediato.
En general, se necesita menos esfuerzo para escribir un programa en Python que usar otros lenguajes como Java o C ++. Esto también es bastante popular entre la academia, lo que resulta en un gran grupo de talentos. Se considera una forma muy productiva de escribir código, y parte de esto proviene de su legibilidad y sintaxis simple. Algunos provienen de sus capacidades integradas y bien diseñadas y su biblioteca estándar, y de la disponibilidad de varios módulos y bibliotecas de código abierto de terceros.
Como es fácil de entender, también es fácil de mantener. El lenguaje también es dinámicamente flexible y mecanografiado, con un código que no es tan detallado como otros idiomas. Pero este tipeo dinámico también podría ser una desventaja, que discutiremos más adelante.
# 2 Directo y rápido
La comunidad Python ofrece un soporte rápido y efectivo a los usuarios, y cientos de miles de desarrolladores trabajan arduamente para encontrar y corregir errores y desarrollar nuevos parches y mejoras para el lenguaje. El también ofrece comentarios rápidos de muchas maneras. Por un lado, los programadores pueden omitir varias tareas que tendrían que hacerse en otros idiomas. Esto reduce el tiempo y el costo de cada programa, y el mantenimiento requerido para el programa. Python también permite una rápida adaptación del código. El lenguaje puede denominarse como listo para ejecutar, que requiere la ejecución de un código simple. Jugar y probar su código se vuelve mucho más simple con el lenguaje, que también ofrece un estilo de desarrollo ascendente para construir fácilmente su aplicación probando funciones clave en el intérprete antes de comenzar a escribir código de nivel superior.
El intérprete es fácilmente extensible, lo que le permite incrustar código C con un simple módulo de extensión compilado. Python también motiva la reutilización del programa con paquetes y módulos. Varios módulos ya están disponibles con la biblioteca estándar, esencial para la distribución de Python. Puede compartir la funcionalidad entre diferentes programas dividiéndolos en varios módulos.
El lenguaje puede ejecutarse en múltiples sistemas, pero conserva su interfaz similar, y su diseño no cambia mucho con cada sistema operativo, ya que está escrito en ANSI C portátil. Esto significa que puede escribir fácilmente Python en una Mac, pruébelo en un sistema Linux y subir a una computadora con Windows.
# 3 Usabilidad con IoT
El Internet de las cosas o IoT ha abierto grandes oportunidades, y Python puede jugar un papel clave en la utilización de estas oportunidades. El lenguaje se está convirtiendo en una opción popular para IoT, con nuevas plataformas como Raspberry Pi basadas en él. La documentación para Raspberry P establece que el lenguaje es fácil de usar y potente.
# 4. Codificación asincrónica
Python ha demostrado ser bastante efectivo para escribir código asincrónico, que utiliza un solo bucle de eventos para trabajar en unidades pequeñas en lugar de escribir usos. Esto se debe a que es más fácil escribir y mantener sin ningún conflicto de investigación confuso o puntos muertos u otros problemas. Estos generadores son muy útiles para intercalar ejecutando varios bucles de procesamiento.
# 5. Un enfoque de programación menos limitado
En comparación con Java, Python utiliza un enfoque de programación multi-paradigma mucho menos limitado. Por ejemplo, no tiene que crear una clase de OO separada para imprimir 'Hello World' en Python, pero debe hacerlo en Java. Python es multi-paradigma y admite estilos de programación funcionales, procesales y orientados a objetos. En Python, cualquier cosa y todo puede ser un objeto. Puede escribir aplicaciones en el lenguaje utilizando varios paradigmas de programación, y aún puede escribir código OO nítido, claro y comprensible.
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# 6. Integración de aplicaciones empresariales
Python es una gran opción para un lenguaje de programación que incluye Enterprise Application Integration (EAI). Facilita el desarrollo de servicios de desarrollo web, invocando componentes CORBA o COM y llamando directamente desde y hacia código Java, C ++ o C. Proporciona características significativas de control de procesos e implementa formatos y protocolos comunes de datos de Internet, procesando lenguajes de marcado como XL, se ejecuta desde el mismo código de bytes en los sistemas operativos modernos y puede integrarse como un lenguaje de secuencias de comandos.
# 7. Su uso en desarrollo web
Python puede ser y se usa ampliamente para el desarrollo web, para fines que van desde el desarrollo de aplicaciones web de alta gama hasta la creación de scripts CGI simples y marcos de trabajo a gran escala como TurboGears y Django. Otros ejemplos del uso de Python en el desarrollo web incluyen el marco de aplicaciones web Quixote, el sistema de gestión de contenido Plone y el servidor de aplicaciones Zope. Puede crear fácilmente su propia solución basada en las bibliotecas estándar extensas y fáciles de usar de Python. Python proporciona interfaces para la mayoría de las bases de datos, funciona bien con otras tecnologías de desarrollo web y presenta potentes funciones de procesamiento de documentos y textos.
# 8. Su uso en aplicaciones científicas y numéricas.
Puede usar la biblioteca de imágenes de Python, así como los kits de herramientas de visualización 3D MayaVi y VTK, así como otras herramientas como ScientificPython y Numeric Python para desarrollar aplicaciones numéricas y científicas. Muchas de estas aplicaciones también pueden ser compatibles con Enthought Python Distribution.
# 9. Scripting de aplicaciones y pruebas de software
La fuerte integración de Python con Java y C y C ++ lo hace muy útil para las secuencias de comandos de aplicaciones. Fue diseñado desde el principio para ser integrable, y puede ser una excelente opción para un lenguaje de script para personalizar o ampliar aplicaciones más grandes. Python también se puede utilizar para realizar pruebas de software extensas, gracias a sus potentes capacidades de integración y procesamiento de texto. De hecho, Python incluso viene con su propio marco de prueba de unidad. Python también se puede utilizar para desarrollar aplicaciones de escritorio GUI de gama alta. Puede usar tecnologías abiertas para implementar su aplicación en la mayoría de los sistemas operativos. También está disponible el soporte para otros marcos de GUI como Motif, X11, Delphi, Carbon y MFC.
# 10. El uso de Python en la creación de prototipos y la ventaja de código abierto
La creación de prototipos en Python es bastante fácil y rápida, lo que resulta en el desarrollo del sistema final en varios casos. Dado que Python es bastante ágil, puede refactorizar fácilmente el código para un rápido desarrollo desde el primer prototipo hasta el producto final. La naturaleza de código abierto de Python también es una gran ventaja. Está bien diseñado, escalable, portátil, robusto y rápido debido a su naturaleza. Su sintaxis es fácil de aprender y tiene características de lenguaje avanzadas despejadas y bien desarrolladas. En muchos sentidos, Python supera las características y capacidades de otras soluciones comparables disponibles comercialmente.
La licencia de código abierto de Python también permite la modificación sin restricciones, la redistribución y el uso del lenguaje y las aplicaciones basadas en él. La fuente completa está disponible y no hay costos de licencia involucrados, lo cual es un gran ahorro de costos. El soporte está disponible gratuitamente a través de recursos en línea.
# 11. Scripting del lado del servidor
Python se considera un lenguaje de script fuerte del lado del servidor. Su código se asemeja al pseudocódigo como otros lenguajes de secuencias de comandos, y apenas tiene una sintaxis rica o complicada. Se ha creado para que pueda centrarse menos en el comando que desea utilizar y, en cambio, centrarse en las reglas de negocio para su aplicación.
# 12. Portabilidad e interactividad
Otro gran beneficio de Python es su portabilidad e interactividad, lo que lo hace mucho más fácil de aprender. Proporciona semántica dinámica y capacidades de creación rápida de prototipos. A menudo se considera un lenguaje adhesivo, que conecta componentes existentes dispares. Es altamente integrable en aplicaciones, incluso aquellas que usan otros lenguajes de programación. Esto le permite reparar nuevos módulos en Python y ampliar su vocabulario principal.
Contras de usar Python
Como puedes, Python tiene enormes beneficios. Pero también tiene una buena cantidad de límites. Aquí hay un vistazo a ellos:
# 1 Velocidad
La velocidad, o la falta de ella, puede ser un problema importante. Como es un lenguaje interpretado, Python puede ser más lento que otros lenguajes compilados. Sin embargo, esto nos devuelve la separación del lenguaje del tiempo de ejecución. Algunos puntos de referencia de Python se ejecutan más rápido que el equivalente de C u otros lenguajes de codificación. La lenta velocidad de ejecución de Python ha sido criticada en el pasado, pero se ha abordado hasta cierto punto con paquetes optimizados en los últimos años. Aún así, Python puede ser más lento en algunos aspectos para lenguajes como C ++ y C, y otros más nuevos como Go.
# 2 Falta de informática móvil y navegadores
Python es fuerte en plataformas de escritorio y servidor, pero débil en plataformas móviles. Solo ha habido un puñado de aplicaciones para teléfonos inteligentes desarrolladas con Python, y el lenguaje rara vez se ve en el lado del cliente de las aplicaciones de desarrollo web.
El lenguaje tampoco está presente en los navegadores de desarrollo web. La razón principal de esto es que es difícil de asegurar. Todavía falta un buen entorno seguro para el lenguaje, y algunos programadores consideran que es difícil o imposible para la implementación estándar, CPython.
# 3 Restricciones de diseño
Incluso los fanáticos más grandes de Python estarían de acuerdo con ciertas restricciones de diseño en el lenguaje porque está escrito dinámicamente. Esto requiere más pruebas y errores para aparecer solo durante el tiempo de ejecución. El bloqueo global del intérprete del lenguaje significa que solo un hilo puede acceder a las partes internas de Python en cualquier momento.
# 4. Paquete de madurez y disponibilidad
Hay una falta de contrapartes de Python para varias cajas de herramientas de Matlab. Muchas de estas cajas de herramientas, módulos y paquetes aún no están maduros en términos de desarrollo, y están mal respaldados y documentados. Esto es de esperarse, dado que Python está impulsado en gran medida por una comunidad de voluntarios que pueden no tener tiempo para documentar y apoyar cada módulo. Si planea obtener un módulo o paquete para Python, siempre es una buena idea ver si el módulo se mantiene activamente antes de desarrollar una aplicación que dependa de él. De lo contrario, tendrá que desarrollar sus propios parches y soluciones para el código.
Discutimos brevemente el uso de Python en ingeniería y trabajo científico. Entre los módulos para dicho trabajo, matplotlib, SciPy y NumPy se encuentran entre los más importantes. Si bien matplotlib y NumPy están bien documentados, SciPy puede tener documentación poco clara o faltante. Por ejemplo, scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline se usa para agregar una división de suavizado para los datos, pero la documentación no explica el significado de los coeficientes que devuelve el método. Esto puede ser problemático ya que el método devuelve menos coeficientes de lo esperado.
# 5. Problemas en matplotlib
También hay ciertos desafíos en matplotlib, que es un paquete de trazado no interactivo bastante capaz. Por un lado, hay una falta de uniformidad en las interfaces para varios métodos y funciones. Como ejemplo, cuando genera un cuadro de texto con la función pyplot.annotate o el método de anotación del objeto ejes, puede usar la palabra clave xycoords para especificar si la ubicación del texto se especifica como coordenadas de datos, coordenadas fraccionarias de figura o coordenadas fraccionarias de ejes . Pero esta palabra clave falta con la función pyplot.text y solo se pueden usar coordenadas de datos para especificar la ubicación del texto, que generalmente no es lo que desean los programadores.
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Como puede ver, a pesar de su popularidad, esto está lejos de ser perfecto. Tiene una buena cantidad de problemas, incluidos algunos relacionados con su diseño y rendimiento. Si planea desarrollar algo con Python, primero debe tener claro sus ventajas y límites.
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