Python — универсальный высокоуровневый язык компьютерного программирования, который ценится за англоязычный синтаксис и мощные встроенные функции и библиотеки для анализа данных и науки о данных.
Голландский программист Гвидо ван Россум разработал Python в 1991 году после того, как был разочарован ограничениями языка программирования ABC. Python, названный им в честь британского телесериала «Летающий цирк Монти Пайтона», был опубликован в 1994 году. Хотя Ван Россум оставался глубоко вовлеченным в разработку Python до 2018 года, активное сообщество других разработчиков также внесло значительный вклад.
Открытый исходный код Python сыграл решающую роль в его стремительном развитии и росте популярности. Огромное сообщество программистов-добровольцев совместно разработало тысячи модулей, значительно расширив возможности Python. Python пережил три основные эволюции: Python 1.0, выпущенный в 1994 году; Python 2.0, выпущенный в 2000 году; и Python 3.0, выпущенный в 2008 году. Примечательно, что Python 3.0 не имеет обратной совместимости с предыдущими версиями. К началу 2020-х годов Python стал одним из наиболее широко используемых языков программирования во всем мире.
Python Software Foundation описывает Python как «интерпретируемый, объектно-ориентированный, высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой». В отличие от таких языков, как Java, Python является интерпретируемым языком, что означает, что его исходный код может быть непосредственно использован и выполнен без использования компилятора. Python также является объектно-ориентированным языком, в отличие от функциональных языков программирования, таких как C. Объектно-ориентированные языки разрабатывают программное обеспечение вокруг объектов, которые могут быть реальными сущностями, такими как автомобили, или абстрактными понятиями, такими как числа. Объекты являются экземплярами класса (например, класса «автомобили») и имеют методы и атрибуты. Это отличается от языков, в которых основное внимание уделяется ряду функций.
Кроме того, Python определяется как язык программирования высокого уровня (в отличие от языков низкого уровня, таких как ассемблер), что соответствует его высокому уровню абстрагирования от аппаратного обеспечения. Языки высокого уровня рассчитаны на человеческое понимание и должны быть интерпретированы, прежде чем их прочитают машины. Наконец, Python также определяется как язык с динамической семантикой, в отличие от статически типизированных языков, таких как C, поскольку имена переменных (например, «x») могут указывать на объекты любого типа. Например, «x» может быть равно числу 3, но этому же имени переменной может быть присвоено значение строки «car» или значение списка [50, 150, 200].
Всплеск популярности Python отчасти объясняется его четким и лаконичным синтаксисом, который повышает удобочитаемость. Python делает акцент на ясности кода и поощряет чувство элегантности. Он предписывает поддерживать эти атрибуты. Например, максимальная рекомендуемая длина строки в Python составляет 79 символов, а также определенный стиль отступов, который поощряет использование четырех белых пробелов и запрещает смешение пробелов и табуляции. Еще одним достоинством Python является его универсальность. Хотя Python в первую очередь является объектно-ориентированным языком, его также можно использовать для процедурных или функциональных приложений.
Будучи кроссплатформенным языком, Python позволяет запускать приложения на различных компьютерных системах, таких как Windows, macOS и Linux, без необходимости компиляции. Аналогичным образом, хотя сторонние библиотеки Python обладают некоторым специфическим для каждой платформы функционалом, в целом они остаются пригодными для использования на всех платформах. Стандартная библиотека Python позволяет использовать широкий спектр приложений, начиная от загрузки файлов из Интернета и заканчивая настройкой индивидуального интернет-сервера, не прибегая к помощи сторонних библиотек. В то же время разнообразие доступных библиотек сторонних разработчиков способствовало внедрению Python во множество областей, от веб-разработки до научных исследований.
Доминирование Python особенно заметно в области анализа данных и науки о данных. Такие библиотеки, как NumPy, pandas и seaborn, облегчают сложную работу с данными, моделирование и визуализацию. Для работы с наукой о данных многочисленные библиотеки Python, такие как TensorFlow, scikit-learn, Keras и PyBrain, позволяют ученым, изучающим данные, создавать сложные модели в различных дисциплинах, включая машинное обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение.
