همه چیز در مورد پایتون (راهنمای انتخاب زبان برنامه نویسی)

آیا در یادگیری پایتون شک دارید؟ آیا نمی دانید زبان برنامه نویسی پایتون برای شما مناسب است یا نه؟ تا انتهای این مقاله با ما همراه باشید تا همه چیز را در مورد پایتون به شما توضیح دهیم و متوجه شوید که پایتون برای شما مناسب است یا نه

مقدمه ای بر پایتون

زمانی که به دنیای برنامه‌ نویسی قدم می‌ گذارید، انتخاب زبانی که با آن شروع کنید، یکی از مهمترین تصمیمات است. در این مسیر، زبان برنامه‌نویسی پایتون با ویژگی‌ها و ابزارهای منحصر به فرد خود، به شما در یادگیری و توسعه نرم‌افزارها کمک می‌کند.

در این مقاله، به تاریخچه مختصری از Python، مزایا و موارد استفاده‌اش، و سعی می‌کنیم به سوال اینکه چرا یک زبان برنامه‌نویسی که در دهه 1980 طراحی شده است، همچنان در حوزه توسعه غلبه می‌کند، پاسخ دهیم. همچنین، تعدادی از نکات و ترفندهای مفید برای توسعه‌دهندگان تازه‌کار و تجربه‌کرده در زمینه Python نیز ارائه خواهیم داد.

پس، پایتون چیست؟ ?

پایتون یک زبان برنامه‌ نویسی سطح بالا است که در دهه‌ ی ۱۹۸۰ توسط "گوئیدو ون راسوم" (Guido van Rossum) توسعه داده شد و به سرعت تبدیل به یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌ نویسی در جهان تبدیل شد. یکی از مهمترین ویژگی‌های پایتون، سادگی و خواندنی‌ بودن کدهای آن است. به دلیل ساختار زبانی شبیه به زبان انگلیسی، حتی افراد تازه وارد به دنیای برنامه‌ نویسی نیز می‌توانند به راحتی با آن آشنا شوند.

از زمان توسعه‌اش، این زبان برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، پژوهشگران و بیشتر کاربردهای گسترده‌ای دارد. اما چگونه یک زبان برنامه نویسی می تواند به سادگی قابل فهم و زیبا باشد؟ به دلایل زیر می‌توان به اثبات این ادعا پرداخت:

Python

print(&quotHello world.&quot)

Java

public class HelloWorld {
    public static void main (String[]args) {
      System.out.println.(&quotHello world&quot);
    }
}

از آنجایی که پایتون یک زبان عمومی است، می‌توان در انواع مختلفی از برنامه‌ها استفاده کرد، و ساختار آن ساده بوده و بنابراین برای اتوماتیزه کردن وظایف، ساخت وب‌سایت‌ها یا نرم‌افزارها و تجزیه و تحلیل داده، یک زبان عالی است.

پایتون همچنین ویژگی‌های دیگری دارد که آن را در میان توسعه دهندگان و بنامه نویسان محبوب می کند.

ویژگی های اصلی پایتون

1.قابلیت خوانایی بالا:

کدهای پایتون از واژه‌های انگلیسی به جای علامت‌گذاری استفاده می‌کنند و شکست خطوط در آن به تعریف بلوک‌های کد کمک می‌کند. در عمل، این به این معناست که با تماشای کد، می‌توان به راحتی تشخیص داد که کد برای چه منظوری طراحی شده است.

2.متن باز بودن:

می‌توانید کد منبع را دانلود کنید، تغییر دهید و به هر شکلی که می‌خواهید استفاده کنید و اینگونه در وقت خود صرفه جویی کنید.

3.قابلیت انتقال:

برخی از زبان‌ها نیاز دارند که کد را برای اجرا در پلتفرم‌های مختلف تغییر دهید، اما پایتون یک زبان چندپلتفرمی است، به این معنا که می‌توانید همان کد را در هر سیستم‌عاملی با یک مفسر پایتون اجرا کنید.

4.قابلیت توسعه:

کد پایتون می‌تواند به زبان‌های دیگر (مانند C++) نوشته شود و کاربران می‌توانند ماژول‌های سطح پایین را به تفسیر پایتون اضافه کنند تا ابزارهای خود را سفارشی و بهینه کنند.

5. کتابخانه استاندارد گسترده:

این کتابخانه برای همه قابل دسترسی است و به این معناست که کاربران نیاز ندارند برای هر تابع کدی بنویسند - آن‌ها می‌توانند به ماژول‌های داخلی دسترسی داشته باشند که به مشکلات در برنامه‌نویسی روزمره و بیشتر کمک می‌کنند.

یکی از نکات مهم در مورد پایتون، جامعهٔ فعال برنامه‌ نویسان آن است. این جامعه پراکنده در سرتاسر جهان، به توسعه و بهبود مستمر زبان و کتابخانه‌ ها کمک می‌کند. همچنین، مستندات کاملی برای پایتون در دسترس است که به شما در یادگیری و استفاده از این زبان کمک می‌کند.

6. پرتاب‌ خطا اجباری (Exception Handling):

پایتون از مکانیزمی به نام "پرتاب‌خطا اجباری" استفاده می‌کند که در صورت بروز خطا، اجازه ادامه اجرای کد را نمی‌دهد و خطا را به صورت واضح نمایش می‌دهد. که این مکانیسم نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی مثل جاوااسکریپت یک مزیت بزرگ محسوب می شود.

در چه کارهایی معمولاً از پایتون استفاده می‌شود؟ ?

پایتون می‌تواند برای هر کاری استفاده شود، از توسعه وب و نرم‌افزار تا یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI). بیایید به برخی از موارد متداول استفاده از آن نگاهی بیندازیم.

import antigravity

def main():
    antigravity.fly()

if __name__ == '__main__':
    main()

استفاده از پایتون برای توسعه وب و نرم‌افزار

پایتون به دلیل اینکه می‌توانید برنامه‌های پیچیده چند پروتکلی را با نگه داری از دستورات مختصر و خوانا ایجاد کنید، به یک زبان محبوب برای توسعه وب و نرم‌ افزار تبدیل شده است. در واقع، برخی از محبوب‌ ترین برنامه‌ها با استفاده از پایتون ساخته شده‌اند. علاوه بر این، جامعه متن‌ باز Python به توسعه‌ دهندگان مقدار زیادی از کدهای قابل استفاده مجدد، چارچوب‌ها و پشتیبانی را ارائه می‌کند. به عنوان مثال، Django یکی از چارچوب‌های محبوب پایتون است که توسط توسعه‌ دهندگان با تجربه طراحی شده است تا به دیگران در افزایش سرعت ساخت برنامه‌هایشان کمک کند و از موانعی که ممکن است پیشرفتشان را متوقف کند، جلوگیری کند.

استفاده از پایتون برای اتوماتیزه کردن وظایف

یکی از مزایای کلیدی پایتون قابلیت اتوماتیزه کردن وظایف دستی و تکراری است. با استفاده از Python، شما می‌توانید تقریباً هر چیزی را با استفاده از ماژول‌های داخلی یا کدهای پیش‌نویس از کتابخانه پرسی و یا حتی با نوشتن اسکریپت‌های سفارشی خود، اتوماتیک کنید. به عنوان مثال، می‌توانید به سادگی ایمیل‌ها را با استفاده از ماژول "smtplib" ارسال یا فایل‌ها را با ماژول "shutil" کپی کنید. Python همچنین دارای مجموعه‌ ای از چارچوب‌های تست محکم است، که آن را به یک زبان عالی برای اتوماتیزه کردن تست تبدیل می‌کند. چارچوب‌هایی مانند Pytest، Behave و Robot به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تست‌های ساده و در عین حال موثری برای تضمین کیفیت ساخت‌هایشان بنویسند.

استفاده از پایتون برای یادگیری ماشین و علم داده

حقیقت جالبی است که Python به عنوان زبان اصلی در علم داده و تحقیقات شناخته می‌شود. از آنجایی که ساختار آن به سادگی قابل فهم و تطبیق پذیر است، افراد با تجربه کم یا بدون تجربه‌ در توسعه، به سادگی می‌توانند پایتون را یاد بگیرند و از آن برای تحلیل داده برای تحقیقات، گزارش‌ دهی، تجزیه و تحلیل، پیش‌ بینی یا رگرسیون و ... استفاده کنند. جمع‌ آوری و تجزیه و تحلیل داده ممکن است وظیفه‌ ای زمان‌ بر برای دانشمندان داده باشد. همچنین پایتون یکی از زبان‌های برتر برای آموزش مدل‌ های یادگیری ماشین (ML) است. این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های خاص می‌توانند الگوها و الگوریتم‌ هایی در داده‌ها شناسایی و پیش‌بینی یا تصمیم‌ گیری‌هایی بر اساس آن داده‌ها انجام دهند. آن‌ها همچنین بر اساس خروجی‌های مجموعه داده‌های قبلی برای متغیرهای جدید تکامل می‌یابند. دانشمندان داده و توسعه‌دهندگانی که مدل‌های ML را آموزش می‌دهند، معمولاً از کتابخانه‌هایی مانند NumPy، Pandas و Matplotlib برای اتوماسیون عملیات مانند تمیزکاری، تبدیل داده و تصویرسازی استفاده می‌کنند.

استفاده از پایتون برای تحلیل مالی

مشابه اینکه Python می‌تواند به دانشمندان داده در برخورد با مجموعه‌های داده بزرگ کمک کند، از آن برای انجام محاسبات پیچیده در صنعت مالی نیز به طور گسترده استفاده می‌ شود. بازارهای سهام مقدار زیادی از داده را تولید می‌کنند و پایتون می‌تواند برای وارد کردن داده‌های قیمت سهام و تولید استراتژی‌ها از طریق الگوریتم‌ها برای شناسایی فرصت‌های معامله‌گری استفاده شود. این زبان همچنین برای بهینه‌ سازی پورتفوی، مدیریت ریسک، مدل‌سازی مالی و تصویرسازی، تجزیه و تحلیل ارزهای رمزنگاری شده و حتی تشخیص تقلب نیز استفاده می‌شود.

در زیر به برخی از کاربردهای اصلی و کتابخانه‌های مورد استفاده در حوزه تحلیل مالی با پایتون اشاره می‌کنم:

1. **تجزیه و تحلیل داده‌های مالی**:
- **Pandas**: این کتابخانه به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های جدولی (DataFrame) به کار می‌رود. با استفاده از Pandas می‌توانید داده‌ های مالی را بخوانید، پاکسازی کنید، تجزیه و تحلیل کنید و عملیات‌ های مختلفی را روی آن‌ها انجام دهید.
- **Numpy**: این کتابخانه برای انجام محاسبات عددی و عملیات ماتریسی در تحلیل مالی استفاده می‌شود.

2. **پیش‌بینی بازارها و قیمت‌ها**:
- **Scikit-Learn**: این کتابخانه برای توسعه مدل‌ های پیش‌ بینی و یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل مالی به کار می‌رود.
- **Statsmodels**: این کتابخانه برای مدل‌ سازی آماری و تحلیل رگرسیون و ارتباط‌های آماری در داده‌های مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

3. **مدیریت ریسک و مالی**:
- **pyfolio**: این کتابخانه برای انجام تجزیه و تحلیل واقعیت مجازی پرتفوی (Virtual Portfolio) و ارزیابی عملکرد استراتژی‌های مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- **RiskQuant**: این کتابخانه برای تحلیل مالی، پیش‌بینی ریسک و ارزیابی سیستم‌های معاملاتی به کار می‌رود.

4. **تحلیل احتمالاتی و آماری**:
- **Scipy**: این کتابخانه برای انجام عملیات آماری پیچیده و تحلیل احتمالی در تجزیه و تحلیل مالی استفاده می‌شود.
- **QuantLib**: این کتابخانه برای محاسبات مالی و مدیریت محصولات مشتقه به کار می‌رود.

5. **گزارش‌گیری و داشبوردهای مالی**:
- **Matplotlib و Seaborn**: این کتابخانه‌ ها برای تولید نمودارها و گزارش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های مالی به کار می‌روند.
- **Plotly و Dash**: این ابزارها برای ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی وب‌ موارد مالی استفاده می‌شوند.

استفاده از پایتون در تحلیل مالی باعث افزایش سرعت توسعه، امکان انجام تجزیه و تحلیل پیچیده‌ تر و ایجاد ابزارهای مختص به دامنه مالی می‌شود. به علاوه، وجود جامعه فعال پایتون و وجود کتابخانه‌ های غنی در این زبان، این امکان را فراهم می‌کند تا برنامه‌نویسان با سرعت بیشتری به مسائل مالی مختلف پیش بروند و تجزیه و تحلیل‌های دقیقتری را انجام دهند.

استفاده از پایتون برای هوش مصنوعی

Python همچنین در برخی از پیچیده‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌شود - و در واقع یکی از زبان‌های ترجیحی برای AI است. کد مختصر و قابل خوانای پایتون به توسعه‌ دهندگان اجازه می‌دهد سیستم‌های پایدار و قابل اعتماد را ایجاد کنند و کتابخانه گسترده‌ای از چارچوب‌ها ارائه می‌دهد، مانند PyBrain که الگوریتم‌های قدرتمندی برای وظایف یادگیری ماشین فراهم می‌کند. همچنین قابلیت‌های تجسمی Python می‌توانند این مجموعه‌های داده بزرگ را برای AI یا ML به نمودارها یا گزارش‌های قابل فهم تبدیل کنند. به طور جالب، شرکت پژوهش هوش مصنوعی OpenAI از چارچوب Python به نام PyTorch به عنوان چارچوب استاندارد برای یادگیری عمیق (Deep Learning) خود استفاده می‌کند.

تحلیل نوشتاری و پردازش زبان طبیعی

تحلیل نوشتاری و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) یک حوزه مهم در علوم کامپیوتر است که به بررسی و تحلیل متن‌ ها و زبان‌ های انسانی با استفاده از روش‌ های محاسباتی می‌پردازد. پایتون به دلیل داشتن کتابخانه‌ ها و ابزارهای متنوع، در تحلیل نوشتاری و پردازش زبان طبیعی بسیار پرکاربرد است. در ادامه، به برخی از کتابخانه‌ها و استفاده‌های پایتون در این حوزه می‌پردازم:

1. NLTK (Natural Language Toolkit): این کتابخانه یکی از قدیمی‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های NLP برای پایتون است. NLTK شامل ابزارها و منابع زیادی برای تحلیل و پردازش متن‌های طبیعی مانند توکن‌بندی، تجزیه و تحلیل گرامر، تشخیص موقعیت مکانی و زمانی و ... است.

2. spaCy:  این کتابخانه یکی از سریع‌ترین و دقیق‌ترین کتابخانه‌های NLP است. spaCy شامل ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل و تحلیل نحوی، توکن‌بندی، تشخیص موجودیت‌ها و اطلاعات معنایی است.

3. TextBlob: کتابخانه‌ای ساده‌تر برای انجام تحلیل نوشتاری و پردازش زبان طبیعی است. TextBlob شامل توابعی برای تشخیص موقعیت مکانی و زمانی، تحلیل مشاعره، توکن‌بندی و ... می‌شود.

4. Gensim: این کتابخانه به خصوص برای پردازش متن‌های بلند و مدیریت مدل‌های معنایی مانند Word2Vec و Doc2Vec استفاده می‌شود. Gensim به تجزیه و تحلیل متن‌ها و استخراج اطلاعات معنایی از آن‌ها کمک می‌کند.

5. Transformers (Hugging Face): این کتابخانه بر پایه شبکه‌های ترنسفورمر ساخته شده و برای مسائل پیشرفته‌تری مانند ترجمه ماشینی، تولید متن خودکار و پردازش متن‌های بلند مورد استفاده قرار می‌گیرد.

6. NLTK و spaCy برای تحلیل متن: از NLTK و spaCy می‌توان برای توکن‌بندی متن، تحلیل نحوی، تشخیص موجودیت‌ها، تحلیل مشاعره و تحلیل گرامر استفاده کرد.

7. Pandas و Matplotlib برای تحلیل متن: اگر شما با تجزیه و تحلیل داده‌های متنی و استخراج اطلاعات آماری از آن‌ها سروکار دارید، کتابخانه‌های Pandas و Matplotlib می‌توانند بسیار مفید باشند.

استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مختلف آن در حوزه تحلیل نوشتاری و پردازش زبان طبیعی به برنامه‌ نویسان امکان تحلیل و استخراج اطلاعات معنایی از متن‌ها، تولید محتوا خودکار، پیش بینی و تشخیص اطلاعات مختلف مانند موقعیت‌ های مکانی و زمانی و تحلیل مشاعره را می‌دهد. این حوزه در کاربردهای متعددی مانند تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی، تولید متن‌ های خودکار، ترجمه ماشینی و ایجاد ابزارهای متناسب با نیازهای کسب‌ و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چرا پایتون به این اندازه محبوب است؟ ?

علاوه بر سادگی نسبی یادگیری آن، چندین دلیل دیگری وجود دارد که باعث محبوبیت رشد پایدار Python شده‌اند. این دلایل عبارتند از:

1. بهره‌وری بیشتر:

نسبت به برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی پیچیده‌تر مانند C++، نحوه نگارش Python به کاربران امکان می‌دهد با کمترین کد، کارهای بیشتری انجام دهند و زمان و تلاش مورد نیاز برای نوشتن خطوط مشابه کاهش یابد.

2. جامعه گسترده و پشتیبانی:

حتی بهترین توسعه‌ دهندگان هم با مشکلات روبه‌رو می‌شوند - و این جایی است که جامعه کاربران می‌تواند منبع بی‌ نظیری شود. جامعه بزرگی با مستندات، آموزش‌ها، نکات و ترفندها برای مساعدت در مسلک های خود دارد. به عنوان مثال، جامعه پایتون در Skillmentor همه چیز از اطلاعات درباره آخرین نسخه زبان تا گزارشات اشکالات و یادداشت‌های به روز را ارائه می‌دهد.

3. برنامه تحصیلی:

Python به زبان مورد استفاده در دانشگاه‌ها تبدیل شده است و برخی از دانش‌آموزان حتی از دوره ابتدایی با پایتون آشنا می‌شوند. (باور کنید یا نه، کتاب‌های تصویری کودکانه به Python اختصاص دارند.) هر چند دانشجویان علوم کامپیوتر معمولاً با یادگیری پایتون آشنا می‌شوند، استفاده از آن به عرصه‌های دیگر علمی و تحقیقاتی نیز گسترش می‌یابد. به عنوان مثال، پایتون می‌تواند برای حل معادلات دیفرانسیلی، انجام تجزیه و تحلیل‌های آماری، شبیه‌سازی و پیگیری انتشار ذرات و غیره استفاده شود.

4. تقاضای شرکتی بالا:

به دلیل کاربرد گسترده در توسعه و تجزیه و تحلیل داده، یادگیری و آشنایی با پایتون به عنوان یک مهارت برتر در میان جویندگان شغل معتبر محسوب می‌شود. طبق آماری که توسط Statista منتشر شده، Python در سال 2022 مورد تقاضای سومین بیشترین زبان توسط بازیاب‌ها در سراسر جهان قرار گرفت.

5. شبکه‌های آموزشی و منابع آموزشی:

میزان منابع آموزشی و آموزش آنلاین برای یادگیری پایتون بسیار زیاد است. این منابع از آموزش‌های ویدئویی تا کتاب‌ها و وبسایت‌های آموزشی متنوعی را در بر می‌گیرد.

می توانید از آموزش پایتون w3schools که توسط ما ترجمه شده است استفاده کنید

6. استفاده در حوزه‌های متنوع:

پایتون به دلیل کتابخانه‌ ها و ابزارهای متنوعش، در حوزه‌ هایی از علم داده، هوش مصنوعی، توسعه وب، توسعه اپلیکیشن‌های دسکتاپی و موبایل، اتوماسیون و بسیاری زمینه‌های دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پایتون چه معایبی دارد؟

ادامه مطلب در سایت اسکیل منتور