您是否厌倦了花费数小时调试代码或与复杂的语法作斗争？我们也是，这就是为什么我们不断寻找新工具。多年来，我们的团队专注于 Ruby 和 .NET 进行后端开发，而Python并不是真正的主要关注点。最近，我们发现了越来越多令人信服的理由将其包含在我们的工具包中。它并不是一门新语言，只是最近变得越来越流行。
我们一直在跟踪它的增长以及人工智能和机器学习领域的增长，并将我们的注意力集中在我们采取的Python项目上。它是一种现代而强大的编程语言，提供了广泛的强大功能。
在本文中，我们将探讨为什么Python可能成为您下一个项目的绝佳选择的令人信服的原因，解决您的痛点并向您展示您的团队如何使应用程序开发 更顺畅、更高效。
为什么你应该尝试一下Python 计算机语言
根据 Stack Overflow 的数据，大约 65% 的开发者在过去一年中使用过这种语言，并且希望继续使用它。与此同时，近 40% 的人愿意尝试该技术。以下是Python深受开发人员欢迎的一些原因：
语法和特征。该语法以其简单性和可读性而闻名。因此，您可以编写易于理解和调试的代码，从而缩短开发周期并降低错误率。您的团队将找到所有现代语言功能，从范围和列表理解到生成器、装饰器和灵活的字符串插值。所有这些都针对内存效率和性能进行了优化。使用这些使编程成为一种非常愉快的体验。
打字系统。由于宽松的类型系统，您可以灵活地分配和操作变量。但是，系统还支持类型提示，允许您明确定义变量类型以提高代码清晰度和可靠性。它可以帮助您保持代码库的良好状态，并在特征中的许多错误进入生产系统之前通过宽松的类型捕获它们。
标准库。Python的主要优点之一是其广泛的标准库。它提供了大量预构建的模块和函数，涵盖了广泛的功能，为开发人员节省了宝贵的时间和精力。它附有非常详细的文档和大量示例，这使得它使用起来变得轻而易举。
成熟的面向对象语言。 Python是一种OOP 编程语言，提供了一个庞大的工具包，包括对多重继承、协议和抽象类的支持。这使您可以轻松创建和实现必要的复杂类层次结构，为构建健壮且可扩展的应用程序提供坚实的基础。其他编码语言（如Ruby）提供类继承，但由于缺乏类型提示（因此缺乏静态分析），它们并未获得应有的普及，并且经常被组合所取代。
优雅的函数式语言特征。除了 OOP 功能之外，Python还提供了方便的工具，用于通过最近添加到该语言中的数据类来处理数据传输对象 (DTO)。它们为您提供了一种简单易用的方法，将复杂的数据容器类初始化折叠为单行装饰器定义。此外，我们发现额外生成的用于比较和散列渲染数据类的方法在数据处理中更加有用。
在设计面向未来的复杂应用程序时，将应用程序划分为功能层（请参阅分层架构）通常是有意义的。在核心，我们有领域对象，然后第二层是我们的应用程序逻辑。最后，表示层将数据发送到客户端和基础设施以及从客户端和基础设施返回数据。在此架构中，DTO 是在层之间传输数据所必需的。重新打包数据从未如此简单。
跨平台支持。 Python是一种跨平台语言，对所有主要操作系统提供全面支持。它还席卷了物联网行业和浏览器应用程序。围绕这些的微小实现有很多工作。无论您是在 Windows、macOS 还是 Linux 上进行开发，Python都能确保跨不同环境的一致性能和兼容性。用这种编程语言编写的应用程序可以轻松打包到 Docker 容器中以进行本地开发和分发。
工装。它为各种软件开发过程提供了优秀的工具。从全面的测试框架到强大的代码分析和 linting 工具，Python的生态系统提供了广泛的选项来提高代码质量和可维护性。其中许多工具都配置为在我们的 CI/CD 管道中运行，以持续监控代码质量指标。
广泛的库选择。Python 的主要优势之一是拥有大量适用于任何事物的优秀库。该编码语言得到了亚马逊、微软和谷歌等行业主要参与者的一流支持。他们用于提供服务的图书馆始终是最新的，并受到社区的广泛关注，因此他们始终处于行业的前沿。
用Python编写的应用程序可以很好地连接到数据库、消息总线、存储云和数百万其他服务，这极大地拓宽了我们在项目中使用的工具的选择。
人工智能和机器学习。 Python计算机语言特别适合机器学习和数据处理任务，使其成为这些领域的理想选择。如果您在这些行业工作，您肯定听说过 Numpy 和 Pandas 为计算和数据分析提供支持。使用它们构建了数百个（如果不是数千个）工具来执行信号处理、图形分析、天文学任务、认知心理学、化学等等。这些库是几乎所有科学研究的核心工具。
社区。有一个蓬勃发展的开发者社区，渴望分享他们的知识和专业知识。在线论坛、讨论组和开源项目是持续的支持来源，提供有价值的见解并解决技术挑战。这个活跃的社区营造了一个协作环境，加速了教育并缩短了开发时间。
Python的一些缺点
运行时性能。它是一种解释性语言，这意味着代码是逐行执行的，而不是预先编译成机器代码。与 C、Go 或 Rust 等编译型编程语言相比，这会导致执行速度变慢。虽然对于 Web 应用程序来说并不重要，但对于实时应用程序或处理计算密集型任务时，它可能是一个显着的缺点。
我们主要专注于Web开发，所以Python的性能以目前的水平来说是绰绰有余的。对于应用程序的性能关键部分，我们选择其他更合适的语言和技术。
内存使用情况。这种语言的另一个与资源相关的缺点是它的内存使用效率不如其他语言（例如 C 和 Rust）。这些语言具有手动内存管理功能，即使对于经验丰富的程序员来说，在处理多线程应用程序时也很难做到正确。
例如，Rust 语言通过引入全新的借用模型做出了一些认真的努力，以使其不易出错，这使得它极难掌握。与此同时，Python和 Ruby 采取了一种向开发人员隐藏这种复杂性的方法，但代价是效率稍低。从我们的角度来看，这是一个公平的价格，不处理内存分配/释放问题，也不花时间跟踪这些错误，而以我们客户的价格为代价。
动态打字。 Python是一种动态类型语言，这意味着直到运行时才检查类型信息。这可以使编写代码变得更容易，但也可能导致运行时错误，这些错误将在 C 或 Java 等静态类型语言的编译过程中被捕获。这就是为什么类型提示成为该语言的一个重要功能的原因。尽管输入是动态的，您仍然可以在任何您认为合适的地方使用类型提示来防止错误。
全局解释器锁（GIL）： Python有一个全局解释器锁（GIL），它可以防止多个线程在同一进程内同时执行语言字节码。这意味着目前Python可能不适合需要高并发的应用程序，例如实时系统或多线程应用程序。
真正的并行执行只能在Python 开发人员通过多处理模块提供的单独 CPU 内核上实现（由于进程之间的通信方式，这又增加了一层复杂性）。然而，目前有一个实验性功能可以让您使用子解释器（每个子解释器都有自己的 GIL）来克服这个问题。我们只是希望将来这个功能对开发人员更加友好，并进入公开可用的库。
Python计算机语言的用途是什么
许多知名组织，如 Uber、Dropbox、Stripe、Netflix、Reddit、Google 等都在其项目中使用这种编程语言。中小企业也开始将其实施到他们的发展过程中。
Dropbox
Dropbox 是一个基于云的平台，允许您在多个设备上存储和共享文件。该项目依赖Python来实现跨平台兼容性和快速的应用程序开发周期。正是由于这些因素，Dropbox 才得以较早且快速地扩张。
现在， Python驱动了大部分体验，该公司正在扩展大约 500 万行代码。
谷歌
Python自创建以来一直是 Google 的关键语言，并且仍然是与 C++ 和 Java 一样重要的技术。它帮助谷歌提供大部分网络服务。该公司将编码语言用于搜索引擎和 YouTube 上的分析算法，例如视频处理和数据分析。
由于它简单且天然适合机器学习和人工智能，因此谷歌将该语言应用于开发尖端解决方案，包括机器人项目。
Reddit 拥有约 5200 万日活跃用户，是最大的社交新闻聚合和讨论网站之一。
当平台流量增加时，公司从 Lisp 转向Python 。使用这种编程语言，它可以处理大量用户，同时保持网站的速度。目前该平台的整个基础设施都使用Python ，包括缓存系统、搜索引擎、消息队列等。
综上所述
Python是一种功能强大的编程语言，可以提供很多可能性。干净直观的语法、松散的类型系统、广泛的标准库、跨平台支持等等。借助它的帮助，您可以深入研究 Web 和应用程序开发，并探索新兴的 AI 和 ML 领域。所有这些品质都有可能为您未来的项目提供动力。
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