مجلة عالم التكنولوجيا
مجلة تكنولوجية شاملة

ما الذي يجب أن تعرفه عن لغة “بايثون”؟

0 3٬373

تُعد “Python” واحدة من أشهر لغات الكمبيوتر في العالم؛ وفقًا لبحث أجرته SlashData، مع أكثر من 8 ملايين مطور.

في أواخر الثمانينيات ابتكر Guido van Rossum؛ عالم الكمبيوتر والأكاديمي، لغة بايثون؛ حيث رأى فرصة لإنشاء لغة أفضل، وأدرك أن نموذج المصدر المفتوح سيكون مثاليًا لتعزيز الابتكار والتبني، واستمد اسم اللغة من الكوميديا ​​المفضلة له “مونتي بايثون” السيرك الطائر.

قال جوري شواش؛ الرئيس التنفيذي لـ Andium.com “Python: “إنها لغة برمجة عالية المستوى، ويسهل على المبتدئين والمستخدمين المتقدمين البدء بها، فهي سهلة الاستخدام، ما يسمح للمبرمجين بتخطي تعلم الفروق الدقيقة اللازمة في لغات أخرى أكثر تنظيمًا، مثل جافا”.

وتم تصميم Python بحيث يتم إبداء الرأي حول كيفية إنشاء البرنامج؛ لذلك غالبًا ما تكون هناك طريقة واحدة مناسبة فقط لكتابة جزء من التعليمات البرمجية، ما يترك للمطورين قرارات تصميم أقل للتداول بشأنها.

لبدء العمل باللغة؛ يتم استخدام نظام أساسي مثل Anaconda، الذي يعالج التكوينات ويثبّت وحدات الطرف الثالث المختلفة، ولكن هناك محررين يعتمدون على السحابة، مثل REPL.

قال بن فينكل؛ مدرب CBT Nuggets Trainer: “أصبحت Python اللغة الأكثر شعبية لتعلم البرمجة في المدارس والجامعات، وهذا صحيح ليس فقط في أقسام علوم الكمبيوت، ولكن أيضًا في مجالات أخرى؛ حيث صارت البرمجة أكثر انتشارًا، وبدأت بعض المجالات، مثل الإحصائيات والاقتصاد والفيزياء، وحتى المجالات غير التقنية مثل علم الاجتماع، في إدخال البرمجة وتحليل البيانات في مناهجهم الدراسية”.

لا شك في أن الحافز الرئيسي لنمو اللغة كان الذكاء الاصطناعي وML (التعلم الآلي)، اللذان يعتمدان على التعامل مع كميات هائلة من البيانات واستخدام الخوارزميات المتطورة.

وقال مارك ستوري؛ المطور الرئيسي في Sentry: “نظرًا لكون Python سهلة الاستخدام وسريعة التكرار، تم اختيارها من قِبل الأكاديميين الذين يتولون البحث في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ML / AI”، نتيجة لذلك؛ تم إنشاء العديد من المكتبات لبناء سير العمل في Python، بما في ذلك مشاريع مثل TensorFlow وOpenAI.”

وعلى الرغم من أن Python أثبتت فعاليتها في عدد كبير من المجالات الأخرى، مثل بناء مواقع الويب وإنشاء البرامج النصية لـ DevOps، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ML/AI هي الأماكن التي تألقت فيها اللغة حقًا.

قال مات راتليف؛ وهو مشرف أول في علوم البيانات في NextUp Solutions: “إن مكتبات التحليلات مثل NumPy وPandas وSciPy والعديد من المؤسسات الأخرى وفرت طريقة فعالة لبناء واختبار نماذج البيانات لاستخدامها في التحليلات، وكان علماء البيانات في السنوات السابقة يكتفون باستخدام المنصات الخاصة وC، وخوارزميات التعلم الآلي لبناء المعرفة، ولكن مع مكتبات Python، يمكن بناء حلول البيانات بشكل أسرع بكثير وبموثوقية أكبر. ، على سبيل المثال، تحتوي SciKit-Learn على خوارزميات مضمنة للتصنيف والانحدار والتكتل ودعم تقليل الأبعاد؛ حيث يمكن لعلماء البيانات إضافة مقتطفات من كود Python باستخدام Jupyter Notebooks، لعرض الحسابات والمرئيات، والتي يمكن بعد ذلك مشاركتها بين الزملاء والمتخصصين في هذا المجال”.

وأضاف ستوري: “لا تملك بايثون أداء التشغيل الأكثر كفاءة، ولكن على الرغم من كل هذا، فإنّ الإيجابيات أكثر من السلبيات، ومن المرجح أن تستمر Python في النمو”.

وأخيرًا، قال توم هاتش؛ المدير التنفيذي لشركة SaltStack: “تُعد Python خيارًا ممتازًا لمعظم الأشخاص الذين يريدون أساسيات التعليمات البرمجية، بنفس الطريقة التي نتعلم بها القراءة والكتابة، لكن الجمال الحقيقي لبايثون هو أنها أيضًا لغة يمكنها التوسع في مشاريع البرامج الكبيرة والمعقدة”.

المصدر:

Forbes:Python Language: What You Need To Know

الرابط المختصر :

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.