چرا پایتون همچنان در حال رشد هست؟

چرا پایتون همچنان در حال رشد هست؟

بررسی عمیق دلایل محبوبیت روزافزون پایتون، کاربردهای کلیدی اون، و اینکه چرا بعد از بیش از ۳۰ سال هنوز هم یکی از پرطرفدارترین زبان های برنامه نویسی در دنیاست. در ادامه اگر علاقمند به آموزش پایتون هستین، با ما همراه باشین.

در این مقاله، میخوایم نگاهی به تاریخچه‌ی پایتون، مزایا، موارد استفاده‌ی اون، و دلیل تسلط این زبان که در دهه‌ی 1980 ایجاد شد، بر دنیای توسعه بیندازیم.

کدوم زبان برنامه نویسی بیش از سه دهه قدمت داره و همچنان هر سال محبوب‌تر میشه؟

اگه حدستون پایتون بود، کاملا درست گفتید.

طبق گزارش Octoverse، پایتون همچنان دومین زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد در GitHub باقی مونده. نکته‌ی جالب اینه که استفاده از پایتون نسبت به سال قبل بیش از 22 درصد رشد داشته و بیش از چهار میلیون توسعه‌دهنده در GitHub ازش استفاده کردن و چون اینجا GitHub هست، چند نکته و ترفند کاربردی برای برنامه‌نویسان تازه‌کار و حرفه‌ای در پایتون رو هم بررسی میکنیم.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و تفسیری (Interpreted) با سینتکس ساده‌ست که باعث میشه خوانایی بالایی داشته باشه و برای کاربران، به‌خصوص مبتدی‌ها، بسیار کاربرپسند باشه.

هدف اولیه‌ی گیدو ون روسوم (Guido Van Rossum) از ساخت پایتون، ایجاد زبانی بود که استفاده ازش راحت باشه و از نظر ظاهری هم زیبا به نظر برسه. پایتون برای اولین بار در سال 1991 منتشر شد.

نکته‌ی جالب: اسم Python از روی برنامه‌ی تلویزیونی معروف BBC یعنی “Monty Python’s Flying Circus” گرفته شده، نه از مار پایتون!

از زمان انتشارش، پایتون به زبانی همه‌کاره تبدیل شده که در بین توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، محققان و بسیاری از متخصصان دیگه کاربرد داره.

اما شاید بپرسید چطور ممکنه یه زبان برنامه‌نویسی هم ساده باشه و هم زیبا؟
خب، یه نمونه ببینیم:

Python

print("Hello world.")

Java

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

از آنجایی که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره (General-Purpose) است، می‌توان از آن در انواع مختلفی از برنامه‌ها استفاده کرد. سادگی آن باعث شده که گزینه‌ای عالی برای خودکارسازی وظایف، ساخت وب‌سایت یا نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها باشد.

ویژگی‌ های پایتون

پایتون همچنین دارای چند ویژگی دیگر است که آن را در بین توسعه‌دهندگان و مهندسان محبوب کرده است، از جمله:

خوانایی بالا

کدهای پایتون از کلمات کلیدی انگلیسی به جای علائم نگارشی استفاده می‌کنند و بلوک‌های کد را با شکستن خطوط مشخص می‌کنند. در عمل، این به این معنی است که می‌توان به راحتی هدف کد را فقط با نگاه کردن به آن درک کرد.

متن‌باز (Open Source)

می‌توانید کد منبع (Source Code) را دانلود، تغییر داده و به هر روشی که بخواهید استفاده کنید.

قابل حمل (Portable)

در حالی که برخی زبان‌ها نیاز به اصلاح کد برای اجرا روی پلتفرم‌های مختلف دارند، پایتون یک زبان چندسکویی (Cross Platform) است، یعنی همان کد را می‌توان روی هر سیستم‌عاملی که مفسر پایتون دارد، اجرا کرد.

قابل توسعه (Extendable)

کدهای پایتون می‌توانند در زبان‌های دیگر (مانند C++) نوشته شوند، و کاربران می‌توانند ماژول‌های سطح پایین را به مفسر پایتون اضافه کنند تا ابزارهای خود را شخصی‌سازی و بهینه‌سازی کنند.

کتابخانه استاندارد گسترده (Broad Standard Library)

این کتابخانه برای همه در دسترس است و به این معنی است که کاربران لازم نیست برای هر عملکردی کد بنویسند بلکه می‌توانند از ماژول‌های داخلی استفاده کنند که به حل مسائل برنامه‌نویسی روزمره و بسیاری موارد دیگر کمک می‌کنند.

پایتون معمولا برای چه کارهایی استفاده میشه؟

پایتون تقریبا برای هر چیزی قابل استفاده هست، از توسعه وب و نرم‌افزار گرفته تا یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (AI).

بیاید به برخی از رایج‌ترین موارد استفاده از اون نگاهی بندازیم.

import antigravity

def main():
    antigravity.fly()

if __name__ == '__main__':
    main()

استفاده از پایتون برای توسعه وب و نرم‌افزار

پایتون یه زبان محبوب برای توسعه وب و نرم‌افزار هست، چون میشه باهاش برنامه های پیچیده و چند پروتکلی (Multi Protocol) رو با سینتکس ساده و خوانا ساخت. در واقع، بعضی از محبوب‌ترین اپلیکیشن ها با پایتون ساخته شدن.

علاوه بر این، جامعه متن باز پایتون (Open Source Community) یه مجموعه عظیم از کدهای قابل استفاده مجدد، فریمورک ها و پشتیبانی در اختیار توسعه دهنده ها قرار میده.

نمونه بارزش: جنگو (Django) یکی از پرکاربردترین فریمورک های پایتون هست که توسط توسعه دهنده های حرفه ای ساخته شده تا به بقیه کمک کنه سریع‌تر اپلیکیشن بسازن و از مشکلاتی که ممکنه سرعت پیشرفتشون رو کم کنه، جلوگیری کنن.

استفاده از پایتون برای اتوماسیون وظایف (Task Automation)

یکی از مزیت های اصلی پایتون، توانایی اون در خودکارسازی کارهای دستی و تکراریه.

با پایتون میتونی تقریبا هر چیزی رو اتومات کنی، چه با استفاده از ماژول های داخلی یا کدهای آماده از کتابخونه قدرتمندش. حتی میتونی اسکریپت های سفارشی بنویسی تا وظایف خاصی رو انجام بدن.

مثلا:

• ارسال ایمیل های خودکار با استفاده از ماژول smtplib
• کپی کردن فایل ها با استفاده از ماژول shutil

پایتون همچنین مجموعه‌ای قوی از فریمورک های تست خودکار (Test Automation Frameworks) داره که اون رو به یه گزینه عالی برای اتوماسیون تست تبدیل میکنه.

برخی از فریمورک های معروف:

• Pytest
• Behave
• Robot Framework

این ابزارها به توسعه دهنده ها کمک میکنن تا تست های ساده اما موثر بنویسن و کیفیت کدهاشون رو تضمین کنن.

استفاده از پایتون در یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science)

یه حقیقت جالب: پایتون محبوب‌ترین زبان برای علم داده و تحقیقاته.

از اونجایی که سینتکس پایتون ساده و انعطاف پذیره، حتی افرادی که تجربه برنامه نویسی ندارن هم میتونن به راحتی یادش بگیرن و ازش برای تجزیه و تحلیل داده، گزارش گیری، آنالیزهای پیش‌بینی کننده یا رگرسیون و غیره استفاده کنن.

جمع آوری و پردازش داده ها یکی از وقت گیرترین بخش های کار یه دانشمند داده (Data Scientist) هست. اما پایتون یکی از بهترین زبان ها برای آموزش مدل های یادگیری ماشین (ML) محسوب میشه.

مدل های یادگیری ماشین میتونن با استفاده از الگوریتم های خاص، الگوها رو در داده ها تحلیل کنن و بر اساس اونها پیش‌بینی یا تصمیم گیری انجام بدن. این مدل ها به طور مداوم بر اساس خروجی های مجموعه داده های قبلی خودشون، بهینه میشن و با متغیرهای جدید سازگار میشن.

دانشمندهای داده و توسعه دهنده هایی که مدل های ML رو آموزش میدن، معمولا از کتابخونه های قدرتمند پایتون مثل:

• NumPy برای انجام محاسبات عددی
• Pandas برای پردازش و تغییر شکل داده ها
• Matplotlib برای ویژوال سازی داده ها

استفاده میکنن تا بتونن فرآیند تمیز کردن داده، تبدیل داده و نمایش نتایج رو خودکار کنن.

استفاده از پایتون برای تحلیل مالی

همونطور که پایتون میتونه به دانشمندان داده در پردازش مجموعه داده های بزرگ کمک کنه، در صنعت مالی هم به طور گسترده برای انجام محاسبات پیچیده با سرعت بالا استفاده میشه.

بازارهای مالی (Stock Markets) حجم عظیمی از داده ها رو تولید میکنن و پایتون میتونه برای وارد کردن اطلاعات قیمت سهام و ایجاد استراتژی های معاملاتی از طریق الگوریتم ها برای شناسایی فرصت های خرید و فروش استفاده بشه.

این زبان همچنین در موارد زیر کاربرد داره:

• شناسایی تقلب‌های مالی (Fraud Detection)
• بهینه‌سازی سبد سرمایه گذاری (Portfolio Optimization)
• مدیریت ریسک (Risk Management)
• مدل‌سازی مالی (Financial Modeling) و تجسم داده ها (Visualization)
• تحلیل رمزارزها (Cryptocurrency Analysis)

استفاده از پایتون در هوش مصنوعی (AI)

پایتون در برخی از پیچیده‌ترین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی (AI) استفاده میشه و یکی از زبان های اصلی برای توسعه هوش مصنوعی محسوب میشه.

سینتکس ساده و خوانای پایتون به توسعه دهنده ها این امکان رو میده که سیستم های یکپارچه و قابل اعتماد بسازن. علاوه بر این، کتابخونه های گسترده پایتون فریمورک های متعددی برای یادگیری ماشین (ML) فراهم میکنن، مثل PyBrain که مجموعه‌ای قدرتمند از الگوریتم ها برای انجام وظایف یادگیری ماشین رو ارائه میده.

از طرف دیگه، قابلیت های ویژوال سازی پایتون میتونه داده های بزرگ مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین رو به نمودارها و گزارش های قابل درک تبدیل کنه.

جالبه بدونید که OpenAI، آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی، از فریمورک PyTorch که بر پایه‌ی پایتونه، به عنوان استاندارد خودش برای یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده میکنه. این فریمورک مدل های AI رو آموزش میده و به پیشرفت سیستم های هوش مصنوعی کمک میکنه.

چرا پایتون اینقدر محبوبه؟

علاوه بر اینکه یادگیری پایتون نسبتا ساده‌ست، چند دلیل دیگه هم وجود داره که باعث شده این زبان همچنان رشد کنه و محبوب بمونه:

بهره‌وری بالاتر

نسبت به زبان های پیچیده‌تری مثل ++C، سینتکس پایتون به کاربر اجازه میده با کد کمتر، کارهای بیشتری انجام بده. این یعنی زمان و تلاش برای نوشتن کد به شدت کاهش پیدا میکنه.

یک جامعه‌ی گسترده و پشتیبان

حتی حرفه‌ای‌ترین توسعه دهنده ها هم ممکنه به مشکل بخورن و اینجاست که جامعه‌ی کاربران (Community) ارزش خودش رو نشون میده. پایتون یه جامعه‌ی عظیم از کاربران داره که شامل مستندات، آموزش ها، ترفندها و نکات پیشرفته برای تسلط روی این زبان میشه. مثلا، جامعه‌ی پایتون در GitHub شامل اطلاعاتی درباره‌ی آخرین نسخه‌ی پایتون، گزارش‌های باگ و یادداشت‌های آپدیت هست.

یک زبان آکادمیک و علمی

پایتون به زبان اصلی در دانشگاه‌ها و محیط‌های آموزشی تبدیل شده، به طوری که بعضی دانش‌آموزها حتی در مقاطع ابتدایی با پایتون آشنا میشن. (باور کنید یا نه، کتاب های تصویری مخصوص کودکان برای یادگیری پایتون هم وجود داره!) علاوه بر علوم کامپیوتر، از پایتون در سایر حوزه‌های STEM (علوم، فناوری، مهندسی و ریاضیات) و تحقیقات آکادمیک هم استفاده میشه. مثلا:

• حل معادلات دیفرانسیل
• انجام تحلیل های آماری
• شبیه‌سازی و ردیابی حرکت ذرات و غیره

تقاضای شغلی بالا در شرکت‌ها

به خاطر کاربرد گسترده‌ی پایتون در توسعه و تحلیل داده، یادگیری این زبان به عنوان یک مهارت کلیدی در بازار کار محسوب میشه. طبق گزارش Statista ، پایتون سومین زبان برنامه‌نویسی پرتقاضا در بین کارفرمایان سراسر دنیا بوده.

جمع‌بندی

پایتون همه جا هست و در ساخت تعداد زیادی از تکنولوژی ها، وب‌سایت ها و حتی سیستم هایی که مردم روزانه باهاشون سر و کار دارن، نقش داشته.

پایتون پشت پرده‌ی همه چیزه، از سرویس های استریم ویدئو که ازشون استفاده میکنی تا الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) که میتونن بهت کمک کنن تا معاملات رمزارزی بعدیت رو بهتر انجام بدی.

برای یه مثال خیلی بزرگتر، ناسا (NASA) از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها در تلسکوپ فضایی پیشرفته‌ی جیمز وب (James Webb Space Telescope) استفاده میکنه. این یعنی پایتون یکی از معدود زبان های برنامه نویسیه که به معنای واقعی کلمه، از این دنیا فراتر رفته!

چطور یادگیری پایتون رو شروع کنیم؟

اگه یه جستجوی ساده تو گوگل بزنی، صدها منبع برای شروع یادگیری پایتون پیدا میکنی که البته این حجم زیاد اطلاعات ممکنه یه کم گیج کننده بشه.

برای راحت‌تر کردن کار، اینجا چند ریپازیتوری (Repository) کاربردی از GitHub رو معرفی میکنیم که میتونن کمکت کنن:

• بررسی الگوریتم های از پیش ساخته شده‌ی پایتون
  • از جریان های شبکه‌ای (Networking Flows) گرفته تا فیزیک و شبکه های عصبی (Neural Networks)، این ریپازیتوری یه راهنمای عالی برای ساخت الگوریتم های پایتونی هست.
• یادگیری پایتون در 30 روز
  • این راهنمای گام‌به‌گام کمکت میکنه تا توی 30 روز مبانی پایتون رو یاد بگیری.
• نکات سریع از یه چیت‌شیت (Cheatsheet)
  • این مجموعه از اسکریپت های پایتون شامل مثال های کد و توضیحات کاربردی برای یادگیری زبان هست.
• بهبود مهارت های پایتونی
  • اگه مبتدی هستی یا یه کاربر حرفه‌ای پایتون، این راهنمای مطالعه که توسط یه طرفدار پروپاقرص پایتون ساخته شده، پر از نکات مفید برای ارتقای مهارت‌هات هست.

برای شروع، آخرین نسخه‌ی پایتون رو دانلود کن.

امروز روی GitHub شروع به ساخت کن

GitHub دو روش ساده برای شروع کار با پایتون داره: GitHub Codespaces و GitHub Copilot.

• GitHub Codespaces
  • امروز میتونی به صورت رایگان کدنویسی رو شروع کنی.
  • هر توسعه‌دهنده‌ای در GitHub، شصت ساعت (60 ساعت) رایگان در ماه برای استفاده از GitHub Codespaces داره، که بهت اجازه میده توی فضای ابری از هر دستگاهی با سرعت یه محیط توسعه ایجاد کنی.
  • قالب سریع جنگو (Django Quick Start Template) رو بررسی کن و مستقیم از توی مرورگر شروع به کدنویسی کن.
• GitHub Copilot
  • همراه هوش مصنوعی GitHub برای نوشتن اولین خطوط کد پایتونی.
  • چطوری استفاده کنیم؟
    1. افزونه‌ی GitHub Copilot رو در ویرایشگر کدت نصب کن
    2. هدفت از پروژه رو توی یه کامنت بنویس
    3. یه کامنت بذار و توضیح بده که چه کتابخونه‌هایی ممکنه نیاز داشته باشی
    4. دکمه‌ی Tab رو بزن و بذار GitHub Copilot خطوط کد رو بهت پیشنهاد بده این کمک میکنه تا روش ها و تکنیک های جدید رو یاد بگیری

پس معطل نکن همین امروز با پایتون توی GitHub شروع کن

از یادگیری ماشین (Machine Learning) تا تحلیل داده (Data Analysis)، انعطاف‌پذیری پایتون باعث شده که همچنان با سرعت بالایی رشد کنه و بین توسعه‌دهنده‌ها و حتی افرادی که برنامه‌نویس نیستن، محبوب بمونه.

با پایتون کار کن، چه از طریق GitHub چه روی سیستم شخصی خودت، و بخشی از این رشد باش همین امروز شروع کن.

در انتها اگر این مطلب براتون مفید و کاربردی بود، سوالات و نظراتتون رو با ما به اشتراک بگذارین.