by Kelly Schwarze / Senior Technical Content Marketing Manager, Udemy for Business
W ostatnich latach Python stał się głównym językiem używanym w dziedzinach sztucznej inteligencji i data science – dziedzinach kluczowych, które pozwalają globalnym biznesom wyprzedzać konkurencję. Według ankiety z 2019 przeprowadzonej wśród developerów przez Stack Overflow, Python jest obecnie najszybciej zyskującym popularność językiem programowania. Jest on używany w wielu obszarach, od web developmentu, przez automatyzację zadań, aż po analizę danych.
Dzięki swojej czytelności i uniwersalności, Python jest używany zarówno przez małe, średnie, jak i duże firmy. Prosta i wydajna składnia pozwala programistom Pythona bardzo szybko tworzyć prototypy aplikacji. Szeroka dostępność gotowych bibliotek również przyspiesza ten proces (gdyż nie trzeba pisać od zera własnych). Oprócz tego, wielkie korporacje wykorzystują Pythona do przetwarzania ogromnych ilości danych oraz do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego.
Python jest obecnie preferowanym językiem wśród specjalistów od data science, web developerów i ekspertów od uczenia maszynowego. Ale czy jest to właściwy język dla Ciebie i Twojego teamu? W tym artykule przyjrzymy się przyczynom popularności Pythona, bibliotekom rozszerzającym jego funkcjonalności i najczęstszym zastosowaniom Pythona w biznesie.
Dlaczego Python jest tak popularny?
Jako obiektowy język programowania, Python może działać na praktycznie wszystkich systemach operacyjnych, wliczając w to Windowsa, MacOS i Linuksa. To faworyt wśród developerów – według wspomnianej wyżej ankiety Stack Overflow, jest on drugim najbardziej popularnym językiem programowania w ogóle. Skąd bierze się jego popularność? Oto co mówi o Pythonie instruktor Udemy, Jose Portilla, w swoim kursie Complete Python Bootcamp:
- Przystępny dla początkujących: Aby dojść do tych samych rezultatów, Python używa zdecydowanie mniej kodu niż inne języki. Według Karen Panetty, dziekana Tufts University, Python „czyta się jak język angielski, przez co jest on łatwiejszy do nauki dla większości ludzi. Python rozwiązuje wiele niuansów (np. deklarowanie zmiennych albo argumentów), które sprawiają trudności w przypadku innych języków. Dzięki temu programowanie jest bardziej elastyczne i łatwiejsze do przyswojenia niż w przypadku innych języków.”
- Prostota: Zamiast stosować nawiasy okrągłe i klamrowe, takie jak ({ i }), Python używa spacji i tabulatorów do oznaczania bloków kodu. Ta prosta składnia jest łatwa do pojęcia dla początkujących oraz pozwala bardziej doświadczonym developerom skupić się na bardziej złożonych zadaniach (takich jak algorytmy AI) zamiast poświęcać czas na debugowanie kodu.
- Biblioteki: Istnieje wiele open-source’owych bibliotek zbudowanych na Pythonie. Biblioteki to kolekcje paczek i modułów, które mogą być używane wielokrotnie w cyklu pracy, co pozwala developerom pracować bardziej wydajnie, bez tworzenia na nowo często używanych funkcjonalności. Jeśli programujesz pod kątem konkretnych zadań (np. web scrapingu), prawdopodobnie istnieje już biblioteka Pythona, która może wykonać te same zadania bez konieczności pisania nowego kodu.
- Baterie są już w zestawie: Dystrybucja Pythona odbywa się w myśl filozofii “baterii w zestawie”. Oznacza to, że podstawowa wersja Pythona zawiera wiele standardowych bibliotek. Przykładem jednej z nich jest math library. Daje ona dostęp do wielu podstawowych funkcji matematycznych, których nie trzeba tworzyć od zera.
- Kluczowy dla specjalistów od data science i AI: Python stał się głównym językiem używanym w dziedzinach analizy danych i sztucznej inteligencji. Biblioteki machine learning ułatwiają wdrażanie funkcji związanych z AI. Jeśli chodzi o analizę danych, skrypty Pythona pozwalają zautomatyzować wiele powtarzalnych zadań związanych ze zbieraniem informacji.
Zobacz również: Zmienne stosowane w Pythonie
8 zastosowań Pythona w biznesie
Popularność Pythona jest napędzana przez to, jak wiele firm używa go w swoich produktach. Według Dice, firmy rekrutującej w branży IT, ilość ofert pracy z Pythonem regularnie wzrasta. Co więcej, Glassdoor określił Data Scientist najlepszym stanowiskiem pracy w Ameryce w 2019 roku! To rola, w której znajomość Pythona jest niezbędna. Warto również podkreślić, że Python nie jest językiem preferowanym przez jedną branżę, czy też rodzaj produktu. Jego prostota i elastyczność sprawiają, że ma wiele popularnych zastosowań:
- Python w web developmencie: Instagram ma obecnie ponad miliard użytkowników na całym świecie. Inżynierowie tej aplikacji używają Pythona, aby skalować infrastrukturę w obrębie tak szerokiej bazy użytkowników.
- Python w machine learning: Inżynierowie Ubera używają Pythona, aby wspierać przejazdy dookoła świata. Korzystają również z opartych na Pythonie rozwiązań machine learning i frameworków data science. Na ich podstawie tworzą algorytmy, które jeszcze trafniej łączą kierowców z pasażerami.
- Python w data science: Spotify odmieniło oblicze streamingu muzyki poprzez swoje playlisty Discover i radio dostosowane do gustu użytkownika. Te rewolucyjne funkcjonalności powstały dzięki rozwiązaniom zbudowanym na bazie Pythona.
- Python w game developmencie: Gry takie jak the The Sims 4 używają Pythona, aby pozwalać graczom na wprowadzanie modyfikacji. Mogą oni zmieniać elementy tła, albo pomagać swoim postaciom odnaleźć prawdziwe szczęście.
- Python w rozrywce: Industrial Light and Magic, studio efektów specjalnych założone przez George’a Lucasa, używa Pythona w swoim autorskim systemie oświetleniowym.
- Python w przetwarzaniu języka naturalnego: Komendy asystenta głosowego Google Home, takie jak “OK Google, włącz światło”, są oparte na technologii przetwarzania języka naturalnego, która została stworzona na bazie Pythona.
- Python w blockchainie: Dzięki bibliotekom takim jak Pyethereum, Python może być używany do budowania bezpiecznych, opartych na blockchainie smart kontraktów Ethereum.
- Python w finansach: Banki inwestycyjne, takie jak Citigroup i JP Morgan Chase, uczą swoich analityków Pythona. Język ten jest używany w analizie ryzyka i handlu algorytmicznym.
Gdy spojrzymy na popularność Pythona w biznesie, szczególnie w kontekście data science i sztucznej inteligencji, nie będzie zaskoczeniem fakt, że prawie 9 milionów osób uczy się tego języka przez Udemy. Do najchętniej podejmowanych kursów należą:
- Complete Python Bootcamp: Go from zero to hero in Python 3 autorstwa Jose Portilla
- Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science autorstwa Kirilla Eremenko, związanego z Hadelin de Ponteves i SuperDataScience
- Automate the Boring Stuff with Python Programming autorstwa Al Sweigart
- Learning Python for Data Analysis and Visualization autorstwa Jose Portilla