Fördelar och nackdelar med Python: Varför använda Python för att bygga ditt nästa projekt

Python rankas bland de tre bästa programmeringsspråken i olika popularitetsindex såsom TIOBE och PYPL. Varför är Python så populärt? Det beror mest på att Python används i stor utsträckning inom de mest trendiga datavetenskapliga områdena, såsom maskininlärning, datavetenskap och artificiell intelligens (AI).

Med AI som tränger igenom alla branscher kommer Pythons popularitet att fortsätta växa. Eftersom Python har använts och utvecklats sedan 1980-talet har mycket att erbjuda dig även om din programvara inte har något att göra med datavetenskap.

Funderar du på att använda Python för ditt nästa projekt? Låt oss snabbt gå igenom Pythons för- och nackdelar för att kontrollera om det här programmeringsspråket passar bra för ditt företag.

Vad kan du göra med Python?

Python är bra för många programmeringsuppgifter och används ofta i webbutveckling, spelutveckling, skapande av stationära appar och IoT-programmering.

Snabb prototyping för webbappar, datavetenskap och spel

Python är ett tolkat språk med en enkel syntax och gör det möjligt att bygga app-prototyper och upprepa förändringar väldigt snabbt. Det är en av de största fördelarna med Python. Utvecklingsprocessen är ännu mer produktiv på grund av tillgången på bibliotek och kodpaket från tredje part.

Webbutveckling med väl stödda ramar

Django, Flask, Pyramid och Falcon är de mest använda Python-webbramarna. De ger utvecklare pannplattor för snabb utveckling av webbappar med både monolitisk och mikroservicearkitektur. Med Python är utvecklingscykeln för en tillräckligt funktionell MVP 3–5 gånger kortare än med Java.

Programmering för IoT-enheter och mikrokontroller

Med den stora användningen av MicroPython och Raspberry PI-mikrokontroller blir Python ett av de mest använda språken i IoT-programmering. Frekvent användning av anslutna enheter i vetenskapliga kretsar utökar användningen av Python, eftersom detta språk är det mest kända för forskare som arbetar med big data.

Datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens

Dataforskare använder Python eftersom det har gott om bibliotek för matematik, datamanipulation och dataanalys. Python ger dem färdiga maskininlärningsverktyg (TensorFlow, PyTorch, Theano, Gensim), numeriska bibliotek (NumPy), statistiska bibliotek (Statsmodels, SciPy), verktyg för datavisualisering och plottning (Matplotib, Seaborn) samt datorsyn och bildbehandlingslösningar.

Fördelar med Python

Pythons många fördelar gör att det sticker ut bland andra språk.

Dess rena och koncisa syntax för läsbar kod

Python har en enkel syntax som läser som engelska och vanligtvis kräver att man skriver färre kodrader för att uppnå nödvändiga resultat jämfört med andra språk. Enkelhet gör Python lätt att lära sig och snabb att skriva och granska. Python codebase kräver mindre ansträngningar för utvecklare att navigera och förstå, vilket förenklar dess underhåll.

Ett stort standardbibliotek som fungerar som en schweizisk armékniv

Python-utvecklare kan utnyttja ett omfattande plattformsbibliotek. Den innehåller många moduler förskrivna i Python och C som kan användas var som helst från webbutveckling genom spelutveckling till maskininlärning. De hjälper utvecklare att slutföra standardprogrammeringsuppgifter genom att minska volymen på manuell kodning.

PyPi-förvaring med över 280 000 kodpaket

Python Package Index (PyPi) innehåller en ständigt växande samling av återanvändbara kodpaket, både betalda och kostnadsfria, som utvecklades och delades av Python-communityn.

Utbyggbarhet med C/C++/Java programmeringsspråk

Eftersom Python är kompatibelt med andra språk kan du skriva prestandakritiska delar av din app i C eller Java och integrera dem i din Python-app som tilläggsmoduler. Denna funktion gör Python till ett utmärkt limspråk för att integrera stora delar av appar skrivna på sammanställda språk.

Inbäddning av Python-skript på andra språk

Du kan berika din C/C++/Java-kod genom att bädda in Python-skript i den. Du kan göra det för att låta andra utöka funktionerna i dina appar, till exempel genom att skapa makron och tillägg för appar eller mods för videospel.

Körning på olika miljöer och plattformar

Python-kod kan köras på olika plattformar med flera implementeringar eller runtime-miljöer, till exempel IronPython (Python som körs på .NET), Jython (Python som körs på Java Virtual Machine), MicroPython (Python som körs på mikrokontroller).

Nackdelar med Python

Trots att Python kontinuerligt förbättras har det fortfarande vissa begränsningar.

Låg kodkörningshastighet i CPython-tolk

Appar byggda med Python kan köras upp till 100 gånger långsammare än deras analogier skrivna i C, Go eller Java. Python-kod körs rad för rad inuti en tolk, vilket saktar ner den. I stora projekt kan Pythons låga körhastighet bli en flaskhals för användarna. Detta problem kan dock undvikas om projektet byggs med PyPy-implementering med en JIT-kompilator istället för CPython-standardimplementeringen.

Hög minnesanvändning i Python-processer

Eftersom Pythons tolk utför minneshantering automatiskt med en sopuppsamlare har utvecklare mindre kontroll över minnesförbrukningen. Det gör det svårare för dem att skriva den minneseffektiva koden och hantera minnesläckor.

Falsk multitrådning i CPython-implementering

Dynamisk minneshantering i CPython är inte trådsäker. För att stödja flertrådade Python-program tillhandahåller CPython ett globalt tolklås (GIL). GIL tillåter inte flera trådar att köra Python-kod samtidigt för att förhindra att de använder samma resurser samtidigt. Som ett resultat spenderas mycket av trådarnas tid på att vänta på resurser. Detta är dock inte ett problem i alternativa implementeringar (Jython eller PyPY) eftersom de hanterar minne på ett annat sätt.

Behöver du en guru som känner till Python fördelar och nackdelar?

Python kan ge mycket värde för företag som väljer det för att utveckla programvara. För att avslöja hela Pythons potential bör du anställa sanna Pythonistas som kan alla styrkor och svagheter med detta språk.

På Proxify.io hittar du programmerare som tidigare har byggt Python-projekt av olika komplexitet. Oavsett om du behöver en snabb MVP eller en stor och underhållbar app, hjälper de dig att få ut det mesta av Python. Kontakta oss här, för att få en erfaren Python utvecklare matchad till ditt projekt inom två veckor.