پایتون برای چه کارهایی مناسب است؟ - 10 دلیل برای یادگیری پایتون
ﺯﻣﺎﻥ ﻣﻄﺎﻟﻌﻪ: 11 دقیقه

پایتون برای چه کارهایی مناسب است؟ - 10 دلیل برای یادگیری پایتون

علوم داده و یادگیری ماشین دو کار اصلی هستند که پایتون برای آنها مناسب است. سادگی کد، دستمزد بالاتر و اتوماسیون تنها برخی از بهترین دلایل یادگیری پایتون است، اگر در این مورد نگران هستید، پس در این مقاله با ما همراه باشید.

در چند سال گذشته همه چیز به کلی تغییر کرده است. در سال 2016، پایتون به عنوان محبوب‌ترین زبان در کالج‌ها و دانشگاه‌ها جایگزین جاوا شد و از آن زمان هرگز به عقب نگاه نکرد.

پایتون همواره در حال رشد است. اگر اخبار برنامه نویسی و فناوری یا مقالاتی از این دست را می‌خوانید، ممکن است متوجه ظهور python شده باشید. زیرا بسیاری از جوامع توسعه دهنده محبوب از جمله StackOverFlow و CodeAcademy از ظهور python به عنوان یک زبان اصلی برنامه نویسی یاد کرده‌اند.

اما بزرگترین سوال این است که چرا یک برنامه نویس باید پایتون را یاد بگیرد؟ همانطور که گفتیم python در حال رشد است، این خبر خوبی است، اما به این معنی نیست که جاوا افت کرده یا سی پلاس پلاس در حال افول است.

من خودم با افتخار یک توسعه دهنده جاوا هستم و جاوا زبان برنامه نویسی مورد علاقه من است و همیشه باقی خواهد ماند، اما دلیل نمی‌شود که مرا از یادگیری ابزارهای جدید بالقوه و زبان‌های برنامه نویسی دیگر مانند پایتون، متوقف کند.

پایتون برای مبتدیان خیلی بهتر است، زیرا یادگیری آن آسان است و برای ساختن یک برنامه وب و خودکار کردن کارهای خسته کننده بسیار قدرتمند است.

در واقع تا چند سال پیش، اسکریپت نویسی دلیل اصلی یادگیری پایتون بود و این نیز اولین و مهمترین دلیلی بود که من به python علاقه مند شدم و آن را به Perl، یکی دیگر از زبان‌های محبوب اسکریپت نویسی در آن زمان ترجیح دادم.

برای برنامه نویسان باتجربه یا کسی که قبلا روبی، جاوا یا جاوااسکریپت را بلد است، یادگیری پایتون به معنای دستیابی به ابزاری جدید و قدرتمند است و من هنوز نتوانسته‌ام برنامه نویسی را پیدا کنم که به این زبان نه بگوید.

همانطور که در کتاب Automated the Boring Stuff with Python ذکر شده است، پایتون به شما این امکان را می‌دهد که چیزهای بی‌اهمیت را به طور خودکار انجام دهید و به شما اجازه می‌دهد روی چیزهای هیجان‌انگیز و مفیدتر تمرکز کنید.

اگر شما یک توسعه دهنده جاوا هستید، می‌توانید این کار را با Groovy نیز انجام دهید اما Groovy از نظر گستردگی آن در API ها، کتابخانه‌ها، فریمورک‌ها و مواردی مانند علوم داده، یادگیری ماشین و توسعه وب به سادگی python عمل نمی‌کند.

10 دلیل برای یادگیری پایتون برای برنامه نویسان

اگر می‌خواهید python را یاد بگیرید اما مطمئن نیستید که چرا باید این کار را انجام دهید، در اینجا 10 دلیل وجود دارد که مزایای یادگیری پایتون در سال 2020 را برجسته می‌کند.

به همین ترتیب، برای یک برنامه نویس باتجربه که می‌خواهد به علوم داده و یادگیری ماشین بپردازد، آموختن پایتون منطقی است زیرا به سرعت به پرکاربردترین زبان برنامه نویسی تبدیل می‌شود و API ها و کتابخانه‌های قدرتمندی برای هوش مصنوعی، علوم داده و یادگیری ماشین در دسترس هستند.

1 - پایتون برای علوم داده بسیار مناسب است

این بزرگترین دلیل یادگیری پایتون برای برنامه نویسان در سال 2020 است. من می‌دانم بسیاری از دوستانم که از کار برنامه نویسی جاوا در موسسه‌های سرمایه گذاری خسته شده‌اند، به دلیل هیجان انگیز بودن کار با python، آن را یاد می‌گیرند تا در علوم داده مشغول به فعالیت شوند که از دستمزد بالایی هم برخوردار است.

اما چه چیزی python را به یک زبان ترجیحی برای علوم داده و یادگیری ماشین تبدیل می‌کند؟ آیا تا چند سال پیش زبان R برای این کار بهترین نبود؟ خوب من فکر می‌کنم کتابخانه‌ها و فریمورک‌هایی که پایتون ارائه می‌دهد، به عنوان مثال PyBrain و PyMySQL در مورد هوش مصنوعی، علوم داده و یادگیری ماشین یکی از این دلایل است.

دلیل دیگر تنوع است. python به شما اجازه می‌دهد کارهای بسیار بیشتری نسبت به R انجام دهید. می‌توانید اسکریپت‌هایی برای اتوماتیک کردن مطالب، توسعه وب و موارد دیگر ایجاد کنید.

اگر شما علاقه‌مند به تبدیل شدن به یک متخصص داده در سال 2020 هستید، پیشنهاد می‌کنم حتما در این دوره شرکت کنید و با آن شروع به یادگیری کنید.

2 – یادگیری ماشین در پایتون

این دلیل دیگری است که برنامه نویسان باید در سال 2020 پایتون را یاد بگیرند. رشد یادگیری ماشین در چند سال اخیر بسیار خارق‌العاده بوده و به سرعت همه چیز را در اطراف ما تغییر داده است.

الگوریتم‌ها روز به روز پیچیده‌تر می‌شوند. بهترین مثال الگوریتم‌های جستجوی گوگل است که اکنون می‌تواند به آنچه انتظار دارید پاسخ دهد. Chatbots برای پاسخگویی به سوالات شما وجود دارد و Uber نیز کاملا توسط الگوریتم‌ها کنترل می‌شود.

اگر به یادگیری ماشین علاقه دارید و می‌خواهید یک پروژه کوچک انجام دهید یا فقط می‌خواهید بازی کنید، python تنها زبان اصلی برنامه نویسی است که این کار را آسان می‌کند.

اگرچه کتابخانه‌های یادگیری ماشین در جاوا موجود است، اما محتوای بیشتری در python خواهید یافت، زیرا جامعه توسعه دهنده ترجیح داده است python را نسبت به هر چیز دیگری در علوم داده و یادگیری ماشین به کار گیرد.

اگر هم علاقه‌مند به توسعه وب با پایتون هستید، من به شما پیشنهاد می‌کنم بیشتر به بررسیMachine Learning A-Z ™: Hands-On Python & R In Data Science در Udemy بپردازید.

3 - پایتون برای توسعه وب کاربردی است

پیشرفت توسعه وب دلیل دیگری برای یادگیری پایتون است. این زبان کتابخانه‌ها و فریمورک‌های بسیار خوبی برای این کار دارد و توسعه وب را واقعا آسان می‌کند.

توسعه وب با PHP ساعت‌ها طول می‌کشد اما می‌تواند در چند دقیقه با python انجام شود. همچنین از پایتون برای وب اسکرپینگ (جمع آوری خودکار اطلاعات و داده‌هایی که معمولا از طریق بازدید از یک وب‌سایت در مرورگر قابل دسترسی باشد) بسیار استفاده می‌شود. برخی از وبسایت‌های معروف در اینترنت مانند Reddit با استفاده از python ساخته شده‌اند.

4 – سادگی

این بزرگترین دلیل برای یادگیری پایتون برای مبتدیان است. هنگامی که برای اولین بار شروع به برنامه نویسی و کدزنی می‌کنید، نمی‌خواهید با یک زبانی شروع کنید که دارای سینتکس پیچیده و قوانین عجیب و غریب باشد.

پایتون به سادگی قابل خواندن است. همچنین نصب آن آسان است و نیازی به رسیدگی به مشکلات کلاس در جاوا یا مشکلات کامپایلر در c++ ندارید.

فقط پایتون را نصب کنید و کار تمام است. در هنگام نصب از شما می‌خواهد آن را در PATH اضافه کنید، به این معنی که می‌توانید python را از هر مکانی روی دستگاه خود اجرا کنید.

5 - پایتون به داشتن جامعه عظیم خود معروف است

برای یادگیری یک فناوری جدید به یک انجمن نیاز دارید و جامعه پشتیبانی بزرگترین سرمایه شما هنگام یادگیری یک زبان برنامه نویسی هستند. شما اغلب با یک مسئله پیچیده روبه رو می‌شوید و آن زمان است که نیازمند کمک هستید.

با تشکر از گوگل، در عرض چند دقیقه می‌توانید راه حل هر مسئله مرتبط با python را پیدا کنید. انجمن‌هایی مانند StackOverflow بسیاری از کارشناسان را برای کمک به تازه واردان گرد هم آورده است.

6 – کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها

یکی از شباهت‌های بین پایتون و جاوا تعداد زیاد کتابخانه‌ها، فریمورک‌ها و ماژول‌های متن باز موجود برای هر کاری است که می‌خواهید انجام دهید. این توسعه برنامه را بسیار آسان می‌کند.

فقط تصور کنید که یک برنامه وب بدون Spring در Java یا بدون Django و Flask در Python ایجاد کنید. این کار شما را ساده می‌کند زیرا فقط باید بر منطق برنامه تمرکز کنید.

پایتون کتابخانه‌های زیادی برای نیازهای مختلف دارد. جنگو و فلسک از محبوب ترین‌ها برای توسعه وب و NumPy و SciPy برای علوم داده هستند.

در واقع python یکی از بهترین مجموعه کتابخانه‌های یادگیری ماشین و علوم داده مانندTensorFlow ، Keras، Pandas و بسیاری دیگر را دارد.

7 – اتوماسیون

وقتی برای اولین بار از پایتون استفاده کردم، برای اسکریپت نویسی بود. من با برنامه‌ای کار می‌کردم که از طریق UDP پیام دریافت می‌کرد و بعدها مشکلی برای آن پیش آمد. ما هیچ پیامی را در گزارش نمی‌دیدیم.

من می‌خواستم بررسی کنم که آیا در آن پورت ترافیکی از UDP دریافت می‌کنیم یا خیر. اما نمی‌توانستم یک دستور مفید UNIX برای انجام آن پیدا کنم.

یکی از دوستانم که کنار من نشسته بود، در حال یادگیری پایتون بود و او فقط در 5 دقیقه یک ابزار نوشت تا پیام UDP را با استفاده از یکی از ماژول‌های پایتون ردیابی کند.

بدیهی است که من از زمان صرف شده برای نوشتن چنین ابزاری تحت تأثیر قرار گرفتم و این قدرت پایتون را برای نوشتن اسکریپت یا هر ابزاری نشان می‌دهد.

اگر به طور جدی می‌خواهید بدانید که پایتون چقدر به اتوماسیون کمک می‌کند، کتاب مورد علاقه من به نام Automate boring stuff with Python که بسیار جذاب است را مطالعه کنید.

8 – چند منظوره بودن

یکی از مواردی که در مورد python دوست دارم ماهیت چند منظوره بودن آن است. مثلا زبان R در علوم داده و یادگیری ماشین خوب است اما برای توسعه وب هیچ کاربردی ندارد. یادگیری پایتون به این معنی است که می‌توانید کارهای زیادی انجام دهید.

شما می‌توانید برنامه‌های وب خود را با استفاده از جنگو و فلسک و همچنین برنامه‌های علوم داده را با Scipy، Scikit-Learn و NLTK ایجاد کنید.

حداقل کاری که می‌توانید انجام دهید این است که از پایتون برای نوشتن اسکریپت به منظور خودکار کردن کارهای روزمره خود استفاده کنید.

9 - مشاغل و رشد آنها

پایتون واقعا سریع رشد می‌کند و اگر به تازگی کار برنامه نویسی را شروع کرده‌اید، یادگیری یک زبان برنامه نویسی بزرگ در حال رشد مانند پایتون بسیار منطقی است.

این نه تنها به شما کمک می‌کند تا به سرعت شغل پیدا کنید بلکه رشد شغلی شما را نیز تسریع می‌بخشد.

10 – دستمزد

توسعه دهندگان python یکی از پردرآمدترین توسعه دهندگان به ویژه در علوم داده، یادگیری ماشین و توسعه وب هستند.

همچنین حقوق آنها به طور متوسط بسته به تجربه و موقعیت از 70،000 تا 150،000 دلار می‌باشد.

منابع مفید برای یادگیری پایتون

اگر تصمیم دارید در سال 2020 پایتون را یاد بگیرید، در اینجا برخی از کتاب‌ها، دوره‌ها و آموزش‌های مفید پایتون برای شروع کار در دنیای زیبای پایتون آورده شده است.

اینها تنها برخی از دلایل مهم یادگیری پایتون در سال 2020 بود. همانطور که گفتیم، دانستن برنامه نویسی در دنیای امروز مهم است و اگر برنامه نویسی بلد نباشید، خیلی چیزها را از دست می‌دهید و در نظر داشته باشید که python راهی عالی برای شروع یادگیری است.

برای برنامه نویسان که از قبل با جاوا یا سی پلاس پلاس کار کرده‌اند، یادگیری پایتون نه تنها شما را به یک برنامه نویس Polyglot (چند زبانی) تبدیل می‌کند بلکه به شما ابزاری قدرتمند برای نوشتن اسکریپت‌ها، ایجاد یک برنامه وب و ایجاد اتفاقات جذاب در زمینه علوم داده و یادگیری ماشین می‌دهد.

به طور خلاصه، اگر می‌توانید در سال 2020 یک زبان برنامه نویسی یاد بگیرید، python را در برنامه خود قرار دهید.

سخن پایانی

ممنون که تا پایان این مقاله ما را همراهی کردید. مطمئنا انتخاب پایتون یک تصمیم عالی است و بدانید که اگر در این راه هزینه کنید، در آینده نزدیک جبران خواهد شد.

ما همچنین برخی از منابع را برای یادگیری پایتون در علوم داده، یادگیری ماشین، توسعه وب و کارهای کلی اسکریپت نویسی به اشتراک گذاشته‌ایم. بنابراین از این موقعیت نهایت استفاده را کنید.

منبع

چه امتیازی برای این مقاله میدهید؟

خیلی بد
بد
متوسط
خوب
عالی
4.5 از 4 رای

/@heshmati74
عرفان حشمتی
Full-Stack Web Developer

مهندس معماری سیستم های کامپیوتری، طراح و توسعه دهنده وب سایت

دیدگاه و پرسش

برای ارسال دیدگاه لازم است وارد شده یا ثبت‌نام کنید

ورود یا ثبت‌نام

در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید

در حال دریافت نظرات از سرور، لطفا منتظر بمانید

عرفان حشمتی

Full-Stack Web Developer