A Python programozás széles körben úgy ismert, mint a kezdő kóderek kedvence, de már az adatbányászok és az AI guruk világában is alapnak számít. Ismerd meg a legfontosabb tudnivalókat erről a könnyen tanulható nyelvről, amíg mi eloszlatjuk a vele kapcsolatos 3 leggyakoribb tévhitet.
![digitálisan képzett dolgozók](https://codecool.com/wp-content/uploads/2023/07/3-1024x535.png)
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.
A Stack Overflow fejlesztők körében végzett felmérése szerint pedig a Python a világ programozóinak második legkedveltebb programozási nyelve éppen. Ez talán annak is köszönhető, hogy széles körben használják a mesterséges intelligencia, az adatelemzés és az automatizálás területén.
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.
![coder at work](https://codecool.com/wp-content/uploads/2023/05/2-1024x502.png)
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.
![új skill tanulása](https://codecool.com/wp-content/uploads/2023/06/blogpic5-1024x540.jpg)
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?
A Python egy szuper kezdő nyelv, ami az adatelemzés és a szoftvertesztelés területén is sokat tud dobni a karriereden.
Jelentkezz Data Analyst képzésünkre, és 3 hónap alatt igazi adatmágus lehet belőled, aki meglátja az összefüggéseket és profin tudja támogatni a döntéshozókat a vállalatoknál.
Vagy törj be az IT-ba Szoftvertesztelő képzésünkkel, és egy szuper tech karriered lehet, ahol te leszel a felelős a szoftverek kiváló minőségéért.
Ha nem tudod, melyik karrierút a neked való, kérj kurzuskonzultációt, és kollégáink örömmel segítenek neked eldönteni, hogy melyik terület való neked az IT-ban.