Почему Python — лучший язык для стартапов

Привет всем, меня зовут Андрей Морозов, компания FIRECODE. Сегодня я расскажу вам о том, почему Python - это лучшее решение для стартапов в 2024 году. Покажу его плюсы и минусы, ну в общем всё как вы любите.

В мире разработки программного обеспечения существует более 100 языков, которые борются за внимание разработчиков, технических директоров и менеджеров по продуктам. В то время как некоторые из этих языков изо всех сил пытаются проникнуть на рынок и сохранить актуальность, другие со временем завоевали прочную репутацию благодаря уникальным функциям, которые они предлагают своим пользователям. Среди них Python заслужил прочную репутацию одного из лучших языков программирования, но является ли Python лучшим языком для стартапов?

Python был изобретен в 1994 году, за два года до Java. Он стал чрезвычайно популярным языком программирования благодаря простоте использования, простому синтаксису, богатству библиотек и платформ, а также возможности повторного использования кода. Эти функции делают программирование на Python простым и экономически выгодным для любых групп разработчиков программного обеспечения.

Python, возможно, является наиболее широко используемым языком программирования в научных вычислениях. Это связано с тем, что он предоставляет множество библиотек, источников и ресурсов, которые пригодятся для научных исследований и анализа данных.

1. Готовые наборы графических инструментов для расчета и оценки статистики;

2. BioPython для курсов по биоинформатике и биологии;

3. Psychopy для экспериментальной психологии, природы и нейробиологии;

4. Astropy для астрономических тем и альтернатив.

Машинное обучение включает в себя действия, имитирующие действия человека в различных областях, таких как медицинская диагностика, финансовые услуги, прогнозная аналитика, распознавание изображений, распознавание речи и даже статистический арбитраж. Это стало возможным благодаря библиотекам и платформам машинного обучения Python PyTorch, которые включают в себя два самых известных инструмента для кластеризации и выбора моделей — TensorFlow и scikit-learn. Мы в FIRECODE активно применяем Python для работы с нейронками, и это одни из самых лучших и удобных инструментов.

Python также подходит для серверной разработки, поскольку предлагает множество ресурсов, включая широкий спектр платформ веб-приложений. В зависимости от того, что вам нужно для ваших веб-приложений, можно рассмотреть Django, Flask и такие инструменты как Bottle, Tornado, Hug и CherryPy.

Помимо этого, Python известен своим простым синтаксисом, длиной короткого кода и возможностью повторного использования кода. Эти функции делают программирование на Python простым и экономически выгодным для бизнеса.

Python делает разработку игр простой и менее трудоемкой задачей. Например, если вы создаете видеоигру и решили включить изображение сценария и тем самым обеспечить большую гибкость, Python — это то, что вам нужно. PyGame и другие игровые библиотеки Python идеально подходят для этого случая.

Всем нравятся бесплатные технологии, и Python в этом отношении не разочаровывает. Python использует модель с открытым исходным кодом, бесплатную для использования частными лицами, а также малым, средним и крупным бизнесом. Так что не позволяйте стоимости быть причиной, по которой вы не выбираете Python…

По оценкам Statista, в 2023 году во всем мире насчитывается около 12,1 миллиона разработчиков, и это число увеличивается на 15% в год. Это означает, что найти разработчиков, которые смогут развернуть Python для вашего продукта, будет не так сложно и дорого, как при использовании других платформ.

И ожидается, что это число вырастет еще больше: на протяжении последнего десятилетия Python сохраняет свою позицию как язык программирования, который разработчики хотят изучать больше всего.

Одним из преимуществ, которые Python предлагает командам разработчиков программного обеспечения, является простота интеграции. В программировании Python называют связующим языком, поскольку он может легко интегрироваться с большим количеством других языков программирования и технологий. Репозиторий программного обеспечения индекса пакетов Python создает для пользователей благоприятную среду для доступа к многочисленным сторонним модулям, что позволяет им беспрепятственно интегрировать Python с другими сервисами.

Основная ценность Python — простота, выраженная в процессе разработки. Многоразовые части коды и ресурсы, предоставляемые (обычно бесплатно!) большим сообществом Python, делают программирование на этом языке проще и быстрее, чем на других языках. Фактически скорость реализации одного проекта возрастает в несколько раз благодаря наличию широкого спектра его приложений.

В результате это обычно подходит технологическим лидерам, которые хотят запустить новую функцию или продукт как можно скорее, не нарушая сроки или бюджет.

Python предоставляет первоклассные библиотеки, которые вы можете использовать для экономии энергии и времени на начальном этапе разработки. Более того, большое количество облачных медиа-сервисов обеспечивают кросс-платформенную поддержку с помощью инструментов, напоминающих библиотеки, что может быть весьма полезно. Python SciPy и NumPy, Django и другие широко используемые инструменты — это лишь несколько примеров. Существуют дополнительные библиотеки с определенной специализацией, такие как scikit-learn для приложений машинного обучения или nltk для обработки естественного языка.

Ошибки увеличивают затраты на программное обеспечение – это просто и понятно. Действительно, по оценкам “Консорциума по качеству информации и программного обеспечения”, низкое качество программного обеспечения обошлось компаниям в 2,48 триллиона долларов в 2021 году, а это означает, что сейчас, вероятно, еще больше.

И страдает не только одна отрасль: предприятия по всем направлениям несут убытки из-за ошибок в коде, особенно в устаревших системах.

Более того, разработчики ненавидят перегружаться ошибками на заключительном этапе разработки продукта. К счастью, в Python решена эта проблема — он включает встроенный фрейм, позволяющий проводить модульное тестирование.

Функция позволяет разработчикам тестировать небольшие фрагменты кода задолго до того, как приложение достигнет финальной стадии. В результате разработчики сталкиваются с меньшим количеством ошибок в готовом продукте. Кроме того, эта функция позволяет разработчикам тратить меньше времени на поиск ошибок в коде, создавать коды более высокого качества и ускорять вывод продукта на рынок.

Python достаточно универсален, чтобы его можно было использовать в самых разных средах, в том числе для аппаратного программирования, веб-разработки и мобильных приложений. В результате Python обычно более масштабируем, чем большинство современных языков.

Python можно использовать практически в любых условиях, не испытывая при этом проблем с производительностью. Кроме того, гибкость языка позволяет программистам быстро и эффективно экспериментировать с новыми идеями.

Универсальность и широкие возможности Python, подходят для большинства задач программирования, это означает, что его можно использовать для широкого круга задач, помимо разработки программного обеспечения. Это помогает сделать работу исследователей, специалистов по обработке данных, инженеров данных, инженеров по обеспечению качества и специалистов DevOps безупречной. За пределами индустрии программного обеспечения Python используется для статистического арбитража, медицинской диагностики и финансового анализа.

Одним из самых ярких сообществ языков программирования в мире разработки программного обеспечения является сообщество разработчиков Python. Поскольку Python был разработан более 30 лет назад, у сообщества было достаточно времени для развития, что помогает разработчикам и программистам всех уровней, от новичков до экспертов.

Учащиеся и разработчики всех возрастов и способностей имеют доступ к огромному количеству документации, руководств и видеоуроков по языку программирования Python, которые они могут использовать для углубления своего понимания и повышения квалификации. И если у них когда-нибудь возникнут проблемы с языком Python, в их распоряжении будет огромный пул ресурсов.

Читабельность Python заложена в его основу, поскольку использование обширных отступов и философия дизайна подчеркивают читаемость кода. Синтаксис Python делает его код более похожим на простой английский, в отличие от большинства других языков программирования. Это сходство между Python и английским языком облегчает многим людям изучение, чтение и запоминание по сравнению с другими языками программирования. Python даже делает еще один шаг вперед, помогая авторам Python создавать чистый и понятный код. Python также можно использовать для создания крупных коммерческих приложений, поскольку он предлагает сценарии.

Поскольку Python имеет более простой синтаксис, чем любой другой язык программирования, он считается наиболее выразительным и удобным для пользователя из своей группы аналогов. Таким образом, Python рекомендуется новичкам в этой области, поскольку его легко изучить и использовать, что позволяет быстро писать код.

Язык программирования Python обладает высокой переносимостью, поэтому его можно использовать практически во всех современных операционных системах для ноутбуков. Например, если у вас уже есть код Python, написанный для Windows, и вы хотите использовать его в Linux, Unix или Mac, вы можете сделать это, не внося никаких изменений в код. Это связано с высокоуровневым характером языка и тем фактом, что он интерпретируется. Таким образом, нет необходимости писать одну и ту же программу в разных версиях.

Три важнейших темы современной информатики — облачные вычисления, машинное обучение и большие данные — широко используют Python. Искусственный интеллект, наука о данных, робототехника, машинное обучение и другие передовые технические области в значительной степени полагаются на Python как на один из (если не на основной) основных языков программирования.

Поскольку все больше программистов и разработчиков используют Python для его многочисленных приложений (таких как глубокое обучение, наука о данных, искусственный интеллект и т. д.), он теперь считается основным языком программирования, преподаваемым в школах и колледжах.

В школах и университетах преподают язык Python, поскольку сейчас он является важнейшим компонентом разработки программного обеспечения. Это также создает благоприятный цикл: чем больше студентов знают Python, тем больше колледжей захотят его преподавать, что еще больше увеличивает популярность языка программирования.

Разработку прототипов инструментов тестирования и отладки, а также динамический и статический анализ можно быстро и эффективно реализовать с помощью Python. Кроме того, быстрая разработка и надежный дизайн Python делают его хорошим выбором для создания минимально жизнеспособных продуктов (MVP), которые помогают предпринимателям и стартаперам выполнять быстрые итерации на основе ранних отзывов клиентов.

В Python есть пакет для всего — если вам что-то нужно, скорее всего, оно уже существует. Фактически, вы можете найти более 147 000 пакетов, если посетите репозиторий пакетов Python, также известный как The Cheese Shop.

Пакеты можно легко использовать и реализовать для любого проекта, независимо от уровня опыта разработчика.

Хотя язык программирования Python предлагает массу преимуществ, в жизни нет ничего идеального. Поэтому, если вы выберете его, имейте в виду эти проблемы, чтобы не столкнуться с трудностями при программировании.

Скорость Python

Python часто критикуют за его относительно низкую скорость выполнения, что связано с его динамической типизацией и интерпретируемостью. Нельзя сказать, что это явный недостаток, так как сравнивая Python и другие интерпретируемые языки (PHP, Ruby, Perl), то очевидно, что их скорость плюс минус сопоставима и больше зависит от качества кода и настроек среды. В сравнении с компилируемыми языками, такими как Java или Go, Python уступает в производительности, особенно в задачах, требующих интенсивных вычислений. Но далеко не все задачи требуют максимальной производительности и намного важнее скорость разработки, простота поддержки и доступность специалистов на рынке - во всех этих аспектах Python превосходит Java и тем более Go.

Однако важно отметить, что производительность Python может быть значительно улучшена за счет использования таких реализаций, как PyPy, которая включает JIT-компилятор, или за счет написания критичных к производительности участков кода на C-расширениях или в Cython. Или выноса высоконагруженных микросервисов на Go.

Плохая применяемость для мобильной разработки

Python не является стандартным выбором для мобильной разработки, и у этого есть несколько причин. Во-первых, он не оптимизирован для нативной разработки мобильных приложений, которая обычно требует высокой производительности и быстрого времени отклика. Языки, такие как Swift для iOS и Kotlin для Android, специально разработаны с учетом требований и возможностей мобильных устройств, включая эффективное управление памятью и энергопотреблением. Плюс - разработка мобильных приложений это отдельная специализация и требует особых компетенций от разработчика, которых у Python-разработчиков обычно нет.

Кроме того, Python не поддерживается нативными инструментами разработки для мобильных платформ, такими как Xcode для iOS и Android Studio для Android. Это означает, что разработчикам приходится полагаться на сторонние решения, такие как Kivy или BeeWare.

Наконец, сообщество разработчиков мобильных приложений на Python значительно меньше, чем для нативных языков разработки, что приводит к меньшему количеству ресурсов, библиотек и поддержки для решения специфических проблем мобильной разработки.

Справедливости ради стоит отметить, что объективно стоит сравнивать Python с PHP, Ruby, Java. У PHP и Ruby возможностей для мобильной разработки не больше, если не меньше. Вы можете возразить - на Android можно разрабатывать на Java, да и вообще Kotlin это “надстройка” над Java. Но как было сказано выше от мобильных разработчиков требуются особые компетенции, которые есть далеко не у всех Java-разработчиков и если вы хотите действительно качественное приложение, то вам всё равно надо нанимать Swift и Kotlin разработчиков (в крайнем случае React Native или Flutter).

Уровень доступа к базе данных

Программирование на Python становится проще. Но при работе с базой данных возникает несколько проблем. Уровень доступа к базе данных языка программирования Python является рудиментарным и незрелым по сравнению с относительно известными технологиями, такими как JDBC и ODBC. Крупные компании, которым требуется простое взаимодействие со сложными устаревшими данными, обычно не используют Python.

Он плохо справляется с многопоточными программами

С точки зрения непрофессионала, глобальная блокировка интерпретатора Python (GIL) представляет собой мьютекс (или блокировку), который позволяет только одному потоку удерживать управление интерпретатором Python. Это указывает на то, что только один поток может находиться в состоянии выполнения. Разработчики, пишущие однопоточные программы, не ощутят влияния GIL, но в результате многопоточный и привязанный к ЦП код может столкнуться с проблемами производительности.

Поскольку GIL допускает одновременное выполнение только одного потока, Python работает хуже в многопоточной архитектуре с большим количеством ядер ЦП.

Если вам понравилась моя статья, то ставьте лайки и подписывайтесь на мой блог. Также подписывайтесь на мой телеграм - @morozdigital