A Python programozás széles körben úgy ismert, mint a kezdő kóderek kedvence. Ismerd meg a legfontosabb tudnivalókat erről a könnyen tanulható nyelvről, amíg mi eloszlatjuk a vele kapcsolatos 3 leggyakoribb tévhitet.
Tartalomjegyzék
Amikor 1989 végén Guido van Rossum hobbiprojektként összerakott egy új programozási nyelvet, valószínűleg nem gondolta, hogy az harminc évvel később a szakma egyik legfelkapottabb nyelve lesz.
Egy 2021. évi statisztika szerint több, mint 10,000 fejlesztői pozícióban helyezkedhetnél el a Python programozással, a Stack Overflow fejlesztők körében végzett felmérése szerint pedig a Python a világ programozóinak harmadik legkedveltebb programozási nyelve éppen.
De népszerűség ide vagy oda, még mindig számos tévhit él a köztudatban a Python programozásról. Oszlassuk most el ezeket, és nézzük meg, kezdőként mit érdemes tudnod a Python programozás rejtelmeiről.
1. tévhit: A Python programozás csak adatbányászatra és gépi tanulásra jó
A Python felhasználóbarát, könnyen olvasható és tanulható, és szinte bármilyen feladatra bevethető. Ezért sok helyen – így a Codecoolban is – az első fontos általános programozási nyelvként tanítjuk.
Igaz, hogy a Python programozás a mesterségesintelligencia-kutatók és az adatelemzők kedvence: Google Street View is Python kóddal írt algoritmussal ismeri fel a házszámokat, az adatelemzők pedig a könnyű elsajátíthatósága és megbízhatósága miatt szeretik. Ám a Python programozás ezeknél jóval több részterületen népszerű, és bevethető:
- Webfejlesztés: Az Instagram is Pythont használ az infrastruktúrája skálázásához, hogy ki tudja szolgálni ezt a roppant méretű felhasználóbázist.
- Játékfejlesztés: Egy csomó videójáték, köztük a The Sims 4 is Python segítségével teszi lehetővé a felhasználók számára, hogy a játékon belül például megváltoztassák a hátteret, vagy segítsenek egy szereplőnek megtalálni az igazi boldogságot.
- Filmipar: A George Lucas által alapított Industrial Light & Magic stúdió Pythont használ a saját fejlesztésű szoftverében a speciális effektek létrehozásához.
- Természetesnyelv-feldolgozás: A Google otthoni asszisztense Pythonon futó természetesnyelv-feldolgozási technológia segítségével érti meg, ha megkéred, hogy kapcsolja fel a villanyt.
- Blockchain: Az olyan könyvtáraknak köszönhetően, mint a Pyethereum, a Pythonnal ultra-biztonságos, blokkláncalapú okos szerződések is létrehozhatók az Ethereumon.
- Pénzügyi szolgáltatások: A befektetési bankok, köztük a Citigroup és a JP Morgan Chase elemzői is Pythont tanulnak, amit aztán kockázatelemzési és algoritmikus kereskedelmi modellek fejlesztéséhez használnak fel.
2. tévhit: Kevés munkahelyen kell a Python programozás
Attól még, hogy egy pozícióban nem a Python programozás a fő elvárás, jobb ha elsajátítod, mert nehezen fogsz nélküle boldogulni.
Rengeteg cégnél a belső eszközöket Pythonban programozták, még olyan tech óriásoknál is, mint például a Google. Gyakori az is, hogy bár egy terméket valamilyen másik nyelvben, például C++-ban kódolunk, a tesztelés az elejétől a végéig Pythonban történik.
A Python programozás nagyon kelendő skill, és a mesterséges intelligencia valamint a gépi tanulás terjedését látva ez valószínűleg így is fog maradni. A nyelv sokszínűsége miatt a Python programozás gyakran az alapelvárások között szerepel web- és asztali fejlesztők, rendszergazdák és DevOps-szakértők esetében is.
3. tévhit: A Python programozás nem alkalmazható nagyobb projekteknél
Erre is van bőven ellenpélda, a Mercurial verziókezelőtől kezdve az olyan terjedelmes keretrendszerekig, mint a Django. A Python 3.5 óta a kódunkat típusokkal lehet annotálni, ami sokat dob annak fenntarthatóságán. Márpedig egy nagy projekthez kulcsfontosságú, hogy modulárisan tudjuk tartani, hiszen a különböző feladatokat ellátó részeken gyakran több csapat dolgozik egyszerre.
Az is fontos, hogy ha változik az egyik építőelem, ne kelljen minden mást módosítani hozzá. Ha mégsem ússzuk meg a változtatást, legalább tudjuk, pontosan melyik kódrészeket érinti. Statikus nyelveknél ez sokszor már fordítás közben kiderül, míg dinamikus nyelveknél sokszor csak futás közben. Ilyenkor segít rajtunk a unit tesztelés, amihez a Pythonnak van egy remek modulja. De rengeteg külső megoldás is létezik, például a Nose.
Arról nem is beszélve, hogy ha hinni lehet a jóslatoknak, a Python új verzióiban még nagyobb szerepet fog kapni a statikus analízis. Ennek lehet előszele a Type Hints feature (aminek amúgy maga Guido Rossum, a nyelv megalkotója az egyik írója), és az olyan eszközök terjedése, mint a mypy.
Belevágnál a programozásba?
Jelentkezz a Codecool Full Stack Fejlesztő képzésére, ami megnyitja majd előtted az IT szakmába vezető utat.
A képzéshez állásgaranciát és utólagos fizetést is igénybe vehetsz. Így csak akkor kell majd kifizetned a tandíjadat, amikor már egy szuper fejlesztői állásban dolgozol a képzés elvégzése után.
Ezzel a mindent felölelő kurzussal nem csak a legfontosabb technológiákat és 4-6 programozási nyelvet sajátítasz majd el – köztük a Pythont is – de értékes soft skilleket is szerzel majd.
Ráadásul a kurzus alatt nem csak valódi tapasztalatot szerzel majd az életből vett feladatokon és agilis programozási gyakorlatokon keresztül, de a saját projekt portfóliódat is fel fogod építeni.
Készen állsz, hogy bele vágj a programozásba? Jelentkezz!
Kérdéseid vannak? Keress fel minket bátran. Alig várjuk, hogy megismerjünk!