پایتون چیست؟ آشنایی با Python، زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره

5 دقیقه زمان مطالعه
1402/09/08
0 نظر

در دنیای وسیع برنامه‌نویسی، چه از تازه‌واردها باشید و چه با کوله‌باری از تجربه، در زمینه توسعه نرم‌افزار فعالیت کنید، احتمالا با زبان برنامه‌نویسی پایتون (python) برخورد داشته‌اید. پایتون یکی از ساده‌ترین و در عین حال، کاربردی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که در زمینه‌های مختلفی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند. کاربردهای مختلف این زبان، آن را تبدیل به یک زبان محبوب بین برنامه‌نویس‌ها کرده است و به دلیل توسعه پیوسته نسخه‌های مختلف پایتون، همواره در حال بهبود و به‌روزرسانی است. در این مقاله از بلاگ آسا قصد داریم با پایتون، تاریخچه این زبان، نسخه‌های مختلف و کاربردهای آن آشنا شویم. با ما همراه باشید.

پایتون (Python) چیست؟

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره و محبوب و یکی از بهترین زبان‌های توسعه Ai است که برای توسعه برنامه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. از ویژگی‌های اصلی این زبان می‌توانیم به سطح بالا بودن (نزدیک به زبان انسان)، متن-باز بودن و داشتن منابع آموزشی مختلف، شی‌گرایی و کاربردهای گسترده آن در صنایع مختلف اشاره کنیم.

پایتون چیست

به دلیل ساختار و سینتکس ساده و همچنین کاربرد در بسیاری از زمینه‌ها، زبان پایتون به یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی دنیا تبدیل شده است و همواره در حال رشد و توسعه است. معمولا از این زبان در علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، توسعه نرم‌افزار و توسعه محصولات تحت وب استفاده می‌شود.

تاریخچه پایتون

پایتون اولین بار در دهه ۸۰ میلادی توسط Guido van Rossum ایجاد شد. او زمانی که در حال تحقیق در موسسه ملی تحقیقات ریاضی و علوم کامپیوتر هلند بود، پایتون را ایجاد کرد. اولین نسخه از این زبان برنامه‌نویسی در سال ۱۹۹۱ منتشر شد که تنها دارای چند نوع داده داخلی و عملکرد پایه بود.

تاریخچه پایتون

بعد از چند سال که پایتون برای محاسبات عددی و تجزیه و تحلیل داده شناخته شد، در سال ۱۹۹۴، نسخه Python 1.0 با ویژگی‌های جدید مانند نقشه، لامبدا (λ) و عملکردهای فیلتر منتشر شد.

سایر نسخه‌های پایتون هم عبارتند از:

  • Python 1.5 که در سال ۱۹۹۷ منتشر شد
  • Python 2.0 که در سال ۲۰۰۰ منتشر شد
  • Python 3.0 که در سال ۲۰۰۸ منتشر شد

آخرین نسخه پایتون نسخه ۳.۱۲ است که در سال ۲۰۲۳ عرضه شد و همچنان در حال بهبود و توسعه است.

اصول و فلسفه پایتون؛ Python Zen

یکی از اعضای فعال جامعه بزرگ پایتون به نام تیم پیترز، در سال ۲۰۰۴ شروع به جمع‌آوری و نگارش ۲۰ اصل پایتون به صورت جملات قصار کرد. این اصول که به عنوان فلسفه پایتون (python zen) یا PEP 20 هم شناخته می‌شوند، در نهایت در ۱۹ خط خلاصه شدند و خط یا اصل بیستم، در انتظار نوشته شدن توسط خالق پایتون یعنی گوییدو است.

اصول و فلسفه پایتون؛ Python Zen

در ادامه می‌توانید عبارت زبان اصلی و ترجمه این اصول را ببینید:

۱. Beautiful is better than ugly.

۱. زیبا بهتر از زشت است.

۲. Explicit is better than implicit.

۲. شفافیت بهتر از در لفافه بودن است.

۳. Simple is better than complex.

۳. ساده بهتر از درهم است.

۴. Complex is better than complicated.

۴. درهم بهتر از پیچیده است.

۵. Flat is better than nested.

۵. کد فلت بهتر از کد تو در تو است.

۶. Sparse is better than dense.

۶. کد گسترده بهتر از کد فشرده است.

۷. Readability counts.

۷. خوانایی کد مهم است.

۸. Special cases aren’t special enough to break the rules.

۸. موارد خاص آنقدر خاص نیستند که قوانین را زیر پا بگذارید.

۹. Although practicality beats purity.

۹. هرچند قابلیت اجرا بر خلوص و تمیزی کد غلبه می‌کند.

۱۰. Errors should never pass silently.

۱۰. هرگز نباید خطاها را بی‌صدا رد کرد.

۱۱. Unless explicitly silenced.

۱۱. مگر اینکه به صراحت ساکت شوند.

۱۲. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.

۱۲. در رو به رو شدن با ابهام، از وسوسه حدس زدن دوری کن.

۱۳. There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.

۱۳. برای انجام یک کار، باید یک (و ترجیحا فقط یک) روش واضح وجود داشته باشد.

۱۴. Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.

۱۴. اگر چه ممکن است این روش در ابتدا واضح و آشکار نباشد مگر اینکه شما هلندی باشید.

۱۵. Now is better than never.

۱۵. حالا بهتر از هرگز است.

۱۶. Although never is often better than *right* now.

۱۶. اگر چه «هرگز» اغلب بهتر از «در همین لحظه» است.

۱۷. If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.

۱۷. اگر توضیح پیاده‌سازی سخت باشد، ایده بدی است.

۱۸. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

۱۸. اگر توضیح پیاده‌سازی آسان باشد، ممکن است ایده خوبی باشد.

۱۹. Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

۱۹. Namespace ها ایده بی‌نظیری هستند، بیایید بیشتر از آن‌ها استفاده کنیم!

بررسی دقیق فلسفه

اگر بخواهیم به طور خلاصه این اصول را به فارسی برگردانیم و توضیح بدهیم، شامل موارد زیر می‌شوند:

  • زیبا بهتر از زشت است. تمیز و زیبا کدنویسی کنید. کدنویسی تمیز یکی از اولین اصول در هر زبانی است.
  • شفافیت بهتر از در لفافه بودن است. در زمان نوشتن کد، عملیات مختلف را به صورت شفاف بنویسید.
  • ساده بهتر از درهم است. تا حد ممکن از درهم نوشتن بخش‌های کد خودداری کنید، چرا که درک کد ساده راحت‌تر است.
  • درهم بهتر از پیچیده است. اگر امکان ساده نوشتن کد وجود ندارد، می‌توانید از کمی پیچیدگی استفاده کنید تا کد قابل اجرا باشد.
  • کد فلت بهتر از کد تو در تو است. تا حد ممکن از تو در تو نوشتن توابع خودداری کنید تا پیچیدگی زمانی و اجرای برنامه کاهش پیدا کند.
  • کد گسترده بهتر از کد فشرده است. هرچند شاید در نگاه اول، گنجاندن یک بلوک قابل اجرا از کد در یک خط جالب باشد، اما در نهایت این فشرده‌سازی غیرضروری خوانایی کد را کاهش می‌دهد.
  • خوانایی کد مهم است. در زبان‌های قدیمی‌تر مانند C، برای کاهش فضای لازم از حافظه از خلاصه‌نویسی توابع و دستورات استفاده می‌شد. اما امروز دیگر نیازی به این کار نیست و بهتر است دستورات خود را کاملا خوانا بنویسید.
  • موارد خاص آنقدر خاص نیستند که قوانین را زیر پا بگذارید. هرچند قابلیت اجرا بر خلوص و تمیزی کد غلبه می‌کند. تجربه نشان داده است که پیروی از قواعد برنامه‌نویسی، از پیچیدگی اضافه در کد جلوگیری می‌کند. اما گاهی اوقات نیاز است تا برای عملی شدن کد، این اصول را زیر پا بگذارید.
  • هرگز نباید خطاها را بی‌صدا رد کرد، مگر اینکه به صراحت ساکت شوند. اگر برنامه خطا می‌دهد، بهتر است از آن نگذرید و به فکر رفع آن باشید. این خطاهای نادیده گرفته شده، بعدا به شکلی بدتر به سراغ شما می‌آیند.
  • در رو به رو شدن با ابهام، از وسوسه حدس زدن دوری کن. اگر کد به هر دلیل کار نمی‌کند، به دنبال دلایل واضح باشید و نسنجیده و بر اساس حدس و گمان دست به کاری نزنید.
  • برای انجام یک کار، باید یک (و ترجیحا فقط یک) روش واضح وجود داشته باشد. اگر چه ممکن است این روش در ابتدا واضح و آشکار نباشد مگر اینکه شما هلندی باشید. نویسنده پیشنهاد می‌دهد که با وجود این امکان که یک کد را به چند روش بنویسید، بهتر است یک روش رایج را استفاده کنید تا خوانایی کد بهتر باشد. البته در خط دوم در واقع به سختی این کار اشاره می‌کند و گریزی هم به خالق پایتون یعنی گوییدو می‌زند که هلندی است.
  • حالا بهتر از هرگز است. اگر چه «هرگز» اغلب بهتر از «در همین لحظه» است. در این دو عبارت، نویسنده پیشنهاد می‌کند که کد را ساده و سریع بنویسید و درگیر چرخه‌های تکراری نشوید. اما گاهی بیش از حد سریع نوشتن و اجرا کردن کد، می‌تواند دردسرساز باشد.
  • اگر توضیح پیاده‌سازی سخت باشد، ایده بدی است. اگر توضیح پیاده‌سازی آسان باشد، ممکن است ایده خوبی باشد. کدنویسی فرایند سختی است! یک کد باید همانقدر که برای ماشین قابل درک است، برای برنامه‌نویسان هم قابل درک باشد. در نتیجه یک کد بهینه اگر توسط سایر برنامه‌نویسان قابل فهم نباشد، خوب نیست. اما برعکس این امر هم لزوما درست نیست و کد ساده، لزوما کد خوبی نیست. پیدا کردن نقطه بینابین و صحیح نیاز به تجربه دارد.
  • Namespace ها ایده بی‌نظیری هستند، بیایید بیشتر از آن‌ها استفاده کنیم! Namespace یا فضای نام، عبارت‌هایی هستند که تفاوت بین دو متغیر یا عنصر هم‌نام را مشخص می‌کنند. استفاده از فضای نام به برنامه‌نویس‌های دیگر و ماشین کمک می‌کند تا کد را راحت‌تر بخوانند.

کاربردهای پایتون در حوزه‌های مختلف

تا به حال چندین بار به کاربردهای مختلف پایتون اشاره کردیم، اما آن‌ها را دقیق بررسی نکردیم. در این قسمت می‌خواهیم به بررسی دقیق‌تر کاربردهای پایتون در زمینه‌های مختلف از جمله توسعه نرم‌افزار و وب‌سایت و … بپردازیم.

کاربردهای پایتون

تحلیل داده

در عصر امروز، داده به یکی از دارایی‌های باارزش شرکت‌های مختلف تبدیل شده است و بیشتر شرکت‌ها به دنبال جمع‌آوری، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به کسب و کار هستند تا به بینش تجاری ارزشمندی برسند. در این نقطه پایتون می‌تواند به کمک شرکت‌ها بیاید.در بحث تحلیل داده، پایتون جدا از کتابخانه استاندارد جامع آن، مجموعه‌ای چشم‌گیر از ماژول‌ها و کتابخانه‌های اضافی را ارائه می‌دهد که به طور ویژه برای اهداف تحلیلی طراحی شده‌اند.

بیشتر بخوانید: ایده‌های جنگو برای مبتدیان

معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها Pandas و NumPy هستند. این ابزارها به شما این امکان را می‌دهند تا تقریبا هرکاری با داده‌های خود انجام دهید؛ از تمیز کردن و دسته‌بندی کردن تا تجزیه و تحلیل آماری و پیدا کردن الگوهای پنهان در آن‌ها. البته کتابخانه‌های دیگری هم برای داده در پایتون وجود دارد که می‌توانید با توجه به نیاز از آن‌ها استفاده کنید.

تصویرسازی داده

تجسم یا تصویرسازی داده، بخشی از تجزیه و تحلیل داده است که به ما کمک می‌کند تا اطلاعات حاصل از داده را، چه به صورت خام و چه تمیز و تبدیل‌شده، به شکلی کامل‌تر، واضح‌تر و شفاف‌تر نمایش دهیم. پایتون با داشتن انواع مختلفی از ابزارهای تصویرسازی، به کمک ما می‌آید. محبوب‌ترین کتابخانه‌های تصویرسازی matplotlib، seaborn، pandas، altair و plotly هستند. با استفاده از این ابزار، می‌توانیم به معنای واقعی کلمه انواع تجسم داده را از موارد ساده (نقشه‌های خطی، نمودار میله‌ای، هیستوگرام) تا موارد پیشرفته‌تر (نقشه‌های متحرک، خطوط ساده، نقشه‌های خوشه‌ای، طرح‌های شادی و غیره) ایجاد کنیم.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) هسته اصلی اکثر کارها و تسک‌ها در علم داده است. یادگیری ماشین حوزه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که تلاش می‌کند تا با کمک الگوریتم‌ها، به ماشین امکان پیدا کردن روند و الگو از داده‌های قدیمی را بدهد تا ماشین بتواند با کمک این الگوها، روی داده‌های جدید پیش‌بینی انجام دهد.

تکنیک‌های یادگیری ماشین کاربردهای زیادی در حوزه‌های مختلف اعم از پزشکی، عمرانی، مالی و … دارند و به همین خاطر، از اهمیت بالایی برخوردارند. با استفاده از پایتون، می‌توانیم یک مدل ML را تنها با استفاده از سه خط کد بسازیم. هرچند در پشت آن چند خط کد، فرایندها و محاسبات پیچیده‌ای وجود دارد، اما کتابخانه‌های یادگیری ماشین Python بیشتر کار را درون خود انجام داده‌اند و کاربر صرفا با فراخوانی آن‌ها، می‌تواند فرایندها را سریع‌تر و ساده‌تر انجام دهد. رایج‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون scikit-learn، Keras، TensorFlow و PyTorch هستند.

توسعه نرم‌افزار

علاوه بر کاربرد در حوزه‌های علم داده، از پایتون در مراحل مختلف چرخه عمر توسعه نرم‌افزار، از جمله طراحی، بیلد، کامپایل مداوم و خودکار، نمونه‌سازی، عیب‌یابی، تست و نگهداری نرم‌افزار هم استفاده می‌شود. انعطاف‌پذیری و در عین حال توانایی بالای این زبان برنامه‌نویسی، امکان استفاده از آن برای ایجاد برنامه‌های ساده، بسیار پیشرفته یا برنامه‌های شامل محاسبات عددی پیچیده را، فراهم می‌کند. با پایتون می‌توانیم برنامه‌های صوتی یا تصویری بر اساس هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن)، رابط کاربری گرافیکی (واسط کاربری گرافیکی)، یا هر نوع نرم‌افزار دیگری را بسازیم.

توسعه وب‌سایت

هرچند که برای توسعه فرانت‌اند یک وب‌سایت، بیشتر از زبان‌هایی مانند HTML، CSS و از جاوا اسکریپت برای بک‌اند آن استفاده می‌شود، اما پایتون می‌تواند یک جایگزین کامل‌تر باشد. از پایتون برای توسعه فریم‌ورک‌های شناخته شده مانند جانگو (Django) و فلاسک (Flask) استفاده شده است که نیازمندی‌های توسعه یک وب‌سایت کامل را پوشش می‌دهند. در میان وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های غول‌پیکری که با استفاده از پایتون ایجاد شده‌اند، می‌توانیم به گوگل، فیسبوک، اینستاگرام، یوتیوب، دراپ باکس و ردیت اشاره کنیم.

چرا پایتون تا این اندازه محبوب است؟

همانطور که به آن اشاره کردیم، این زبان یکی از ساده‌ترین زبان‌ها برای یادگیری است و با توجه به کاربردهای آن، تقاضا برای جذب توسعه‌دهندگان پایتون در بازار جهانی رو به افزایش است. این محبوبیت به حدی است که بسیاری از دانشگاه‌ها هم، پایتون را جایگزین زبان‌های قدیمی برای آموزش کرده‌اند.

چرا پایتون تا این اندازه محبوب است؟
برای پاسخ دقیق‌تر به سوال چرا پایتون محبوب است، می‌توانیم دلایل زیر را نام ببریم:

  • یادگیری آسان: سینتکس یا گرامر این زبان، مشابه گرامر انگلیسی و نزدیک به زبان انسان است و به همین خاطر یادگیری این زبان، به ویژه برای تازه‌واردهای دنیای برنامه‌نویسی، آسان است.
  • کدنویسی و رفع خطای آسان: به دلیل سینتکس ساده، نوشتن به این زبان و رفع خطاهای آن هم آسان‌تر است.
  • داشتن کتابخانه‌های متنوع: پایتون با داشتن کتابخانه‌های مختلف و امکان ساخت و استفاده از کتابخانه‌های جدید، فرایند برنامه‌نویسی را آسان‌تر می‌کند.
  • کاملا رایگان: استفاده از این زبان برای همه افراد کاملا رایگان است.
  • توسعه مداوم: با داشتن یک جامعه گسترده، پایتون همواره در حال توسعه و بهبود است.
  • سازگار با پروژه‌های مختلف: این زبان بسیار منعطف است و می‌توانید از آن برای حل مسائل خیلی ساده تا خیلی پیشرفته استفاده کنید.

جمع‌بندی

در این مقاله سعی کردیم با پایتون، محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در جهان آشنا شویم، اصول و فلسفه آن را بررسی کنیم و نگاهی به کاربردهای آن بیندازیم. کاربردهای پایتون به قدری گسترده‌اند که محدود به موارد گفته شده در این مقاله نمی‌شوند و تقریبا در هر زمینه‌ای می‌شود از این زبان بهره برد.

اگر به توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی علاقه دارید و هنوز سراغ پایتون نرفته‌اید، پیشنهاد می‌کنیم که حتما یادگیری این زبان همه‌کاره را در برنامه خود قرار بدهید. در بلاگ آسا هم می‌توانید مقالات مختلفی را در موضوعات هوش مصنوعی، توسعه نرم‌افزار، هوش تجاری و … مطالعه کنید و بیشتر با این حوزه‌های جدید و جذاب آشنا شوید.

منابع:

www.python.org | www.datacamp.com

امتیاز شما به این مقاله:
نویسنده:

مطالب مرتبط