Warum Python lernen – Top 10 Gründe, Python im Jahr 2022 zu lernen

Veröffentlicht: 2021-01-10

Python ist eine immens beliebte und eine der gefragtesten Programmiersprachen der Welt. Warum?

Einfach wegen seiner universellen Anziehungskraft. Ob Data Science oder Big Data, ob Codierung oder App-Entwicklung, Python findet überall Anwendung. So vielseitig ist es. Die Sprache ist in letzter Zeit so populär geworden, dass Aspiranten in Scharen strömen, um die Sprache zu lernen und Python-Programmierkenntnisse zu erwerben.

Wenn Sie einer dieser Anwärter sind, der Python lernen möchte, aber skeptisch ist und sich fragt: „Soll ich Python lernen?“

Heute werden wir diese Zweifel ausräumen!

Inhaltsverzeichnis

Warum Python lernen?

Um es Ihnen einfacher zu machen, haben wir die wichtigsten Gründe aufgelistet, warum Sie Python lernen sollten.

Quelle

1. Einfacher als Python geht es nicht!

Der Hauptgrund, warum Python eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger ist, ist seine angeborene Einfachheit. Anfänger, die in den Bereich Codierung/Data Science einsteigen möchten, denken oft: „Warum Python lernen?“ und unsere Antwort darauf lautet – warum nicht Python lernen?

Die einfache Syntax von Python (es ähnelt fast Englisch!) und der hohe Lesbarkeitsfaktor machen es zu einer anfängerfreundlichen Sprache. Natürlich ist die Lernkurve von Python viel kürzer als die jeder anderen Sprache (Jave, C, C++ usw.). Darüber hinaus können Sie mit Python direkt zu Ihrem Forschungsteil gehen, ohne sich um die Dokumentation kümmern zu müssen.

Aus diesem Grund wird Python sowohl in der Entwicklung als auch in den Bereichen Data Science unter anderem für die Webentwicklung, Textverarbeitung, Datenanalyse und statistische Analyse häufig verwendet.

2. Python ist sehr flexibel und erweiterbar

Python ist hochgradig skalierbar und erweiterbar. Diese Flexibilität von Python ermöglicht es Ihnen, problemlos sprachübergreifende Operationen durchzuführen. Sie können es nicht nur in Java- und .NET-Komponenten integrieren, sondern auch Python zum Aufrufen von C/C++-Bibliotheken verwenden.

Außerdem unterstützen fast alle modernen Plattformen wie Windows, Linux, Macintosh, Solaris usw. Python.

3. Python hat eine Bibliothek, die all Ihre Bedürfnisse erfüllt.

Keine andere Sprache kann mit so vielen nützlichen Bibliotheken aufwarten wie Python. Die Programmiersprache verfügt über die erlesenste Auswahl an Bibliotheken, die sich für Entwicklungs- und Data-Science-Aufgaben als nützlich erweisen. Es hat NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, StatsModels und vieles mehr. Dank der umfangreichen Sammlung und Einbeziehung von Bibliotheken im Laufe der Jahre haben sich die Funktionalitäten und Fähigkeiten von Python erheblich vervielfacht. Lesen Sie: Pythons beliebteste Bibliotheken für maschinelles Lernen

NumPy ist eine der frühesten Python-Bibliotheken, die mathematische Funktionen auf hoher Ebene enthält, die mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen arbeiten. Es ist die perfekte Wahl für wissenschaftliches Rechnen. SciPy, das wissenschaftliche Äquivalent zu NumPy, ist mit allem ausgestattet, was Sie für die numerische Integration und Analyse wissenschaftlicher Daten benötigen.

Pandas ist eine weitere beliebte Python-Bibliothek, die auf NumPy aufgebaut wurde. Es dient in erster Linie der Datenanalyse. Scikit-Learn, PyBrain, PyLearn2 und PyMC sind die ML-Bibliotheken von Python.

Sie nennen die Notwendigkeit – Python hat eine Bibliothek dafür!

4. Python macht die Webentwicklung zum Kinderspiel

Ein weiterer Grund, Python zu lernen, ist, dass es den Webentwicklungsprozess so viel einfacher macht. Python wird mit einer Vielzahl von Webentwicklungs-Frameworks wie Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Bottle, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic und FastAPI geliefert, um nur einige zu nennen.

Diese Python-Frameworks helfen Entwicklern, stabilen Code viel schneller zu schreiben. Sie können die Implementierung gängiger (Standard-)Lösungen automatisieren und dadurch die Entwicklungszeit verkürzen. Dadurch können sich Entwickler auf wichtigere Elemente wie Anwendungslogik konzentrieren. Abgesehen davon können Python-Frameworks auch Web-Scraping-Aufgaben ausführen.

5. Es gibt viel für die Datenvisualisierung

Wie bereits erwähnt, bietet Python für jeden Bedarf etwas. Es enthält zahlreiche Optionen für die Datenvisualisierung. Einige der beliebtesten Datenvisualisierungstools in Python sind Matplotlib (die Basisbibliothek, auf deren Grundlage Pandas Plotting, Seaborn und ggplot entwickelt wurden), Plotly, Altair, Seaborn, Bokeh, Pygal, Geoplotlib, Gleam und Missingno.

Mit diesen Datenvisualisierungs-Frameworks können Sie komplexe Datensätze leicht verstehen. Darüber hinaus können Sie Ihre Ergebnisse durch verschiedene Darstellungsoptionen wie Diagramme, Tortendiagramme, grafische Darstellungen, webfähige interaktive Darstellungen und vieles mehr visualisieren.

6. Python wird mit zahlreichen Test-Frameworks geliefert

Wenn es darum geht, Ideen/Produkte zu testen oder zu validieren, ist Python der richtige Weg. Es umfasst mehrere integrierte Test-Frameworks, die beim Debuggen und Beschleunigen von Arbeitsabläufen helfen.

Python unterstützt sowohl plattformübergreifendes als auch browserübergreifendes Testen mit Frameworks wie PyTest und Robot. Es gibt auch andere Testframeworks wie UnitTest, Behave und Lettuce.

7. Python eignet sich hervorragend für Enterprise Application Integration (EAI)

Python ist eine fantastische Wahl für EAI. Es kann nahtlos in Anwendungen eingebettet werden und gilt auch für Anwendungen, die in anderen Sprachen geschrieben sind. Beispielsweise kann Python nicht nur CORBA/COM-Komponenten aufrufen, sondern auch direkt von und zu Java-, C++- oder C-Code aufrufen. Die Sprache verfügt über eine starke Integrationsbindung mit Java, C und C++, was sie perfekt für das Anwendungsskripting macht.

Die Textverarbeitungs- und Integrationsfähigkeiten von Python sind sehr lobenswert. Es kann auch für die Entwicklung von GUI- und Desktop-Anwendungen verwendet werden.

8. Python eignet sich hervorragend zum Skripting

Ja, Python ist nicht nur eine Programmiersprache – es kann auch zum Skripting verwendet werden! Das Merkmal, das Skriptsprachen von Programmiersprachen unterscheidet, ist, dass Skriptsprachen keine Kompilierung erfordern; sie werden direkt interpretiert. In Python können Sie Code in das Skript schreiben und direkt ausführen.

Die Maschine liest und interpretiert Ihren Code und führt auch während der Laufzeit selbst eine Fehlerprüfung durch. Sobald der Code fehlerfrei ist, können Sie ihn mehrfach verwenden.

Das Linux Journal lobt Python als beste Programmier- und Skriptsprache.

9. Python wird von einer aktiven Community unterstützt

Python rühmt sich einer dynamischen und gut vernetzten Community, auf die Sie sich verlassen können. Bei codierungsbezogenen oder datenwissenschaftlichen Problemen können Sie sich jederzeit an die Python-Community wenden. Sie sind immer bereit, Menschen zu helfen. Da es sich um eine Open-Source-Sprache handelt, werden in der Community täglich neue Fortschritte gemacht – Entwickler und Programmierer tragen regelmäßig dazu bei, die Sprache zu bereichern, indem sie neue Tools und Bibliotheken entwickeln. Erfahren Sie, warum Python bei Entwicklern so beliebt ist.

10. Python-Fähigkeiten können hohe Gehälter erzielen

Wenn Sie über Python-Kenntnisse verfügen, können Sie in der Branche hohe Gehälter erzielen. Da Python derzeit die Bereiche Entwicklung und Data Science beherrscht, verspricht es einen hohen Wachstumsgraphen mit enormen Gehaltsaussichten.

Laut den Untersuchungen von Daxx erzielen Python-Ingenieure, -Entwickler und -Programmierer einige der höchsten Gehälter in den USA. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Python-Entwicklers in den USA liegt bei etwa 110.021 US-Dollar, wobei New York und Kalifornien mit 122.135 US-Dollar bzw. 121.443 US-Dollar die höchsten Gehälter aufweisen.

Fazit

Nun, da haben Sie zehn Gründe, Python zu lernen!

Python hat sich zur Programmiersprache Nummer eins in der Branche entwickelt, und wenn nicht jetzt, wann sollte man dann davon profitieren?

Wenn Sie daran interessiert sind, Python zu lernen und sich mit verschiedenen Tools und Bibliotheken die Hände schmutzig zu machen, sehen Sie sich die Data Science-Zertifizierungsprogramme von upGrad an.

Warum verwenden Leute gerne Python?

Python ist eine der am häufigsten verwendeten Sprachen, und zu den vielen Anwendungen gehören Data Mining, KI, Webentwicklung, eingebettete Systeme und viele andere. Datenanalyse- und maschinelle Lernwerkzeuge haben sich in den letzten Jahren dank neuer Python-Pakete erheblich weiterentwickelt. Darüber hinaus gibt es Pakete wie numpy und pandas, die das Verständnis und die Transformation von Daten ermöglichen. Es gibt auch pyspark, das als API für die Arbeit mit Spark dient, einem Framework, das die Arbeit mit großen Datenmengen erleichtert. Python ist eine beliebte Wahl für schnelle Prototypen, was bedeutet, dass es von Start-ups verwendet wird, um schnell ihr anfängliches Minimum Viable Product (MVP) zu erstellen. Python ist eine der am besten skalierbaren Sprachen und wird daher von vielen der weltweit größten und fortschrittlichsten Unternehmen verwendet. Netflix hat kürzlich beschrieben, wie sie Python in einer Vielzahl von Systemen eingesetzt haben, von ihrem CDN bis zu ihren Überwachungssystemen. Python-Programmierung, die mit einem schnellen Wachstum einhergeht, ist für Jobs gefragt. Laut Stellenangeboten auf LinkedIn.com wird Python voraussichtlich die zweitgefragteste Programmiersprache des Jahres 2021 sein.

Was ist schneller, Java oder Python?

Python und Java sind die beliebtesten und zuverlässigsten Programmiersprachen, die beide Millionen von Benutzern haben. Die Geschwindigkeit und Effizienz von Python liegen hinter der von Java, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt. Python ist eine einfachere, prägnantere Sprache als Java, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt. Es hat die gleichen Fähigkeiten wie Java, ist aber prägnanter. Die von Programmierern eingeführten Fehler werden in Python nicht abgefangen, bis der Code ausgeführt wird. Dies könnte potenziell zu Betriebsschwierigkeiten führen und zusätzliche Zeit zwischen den Zyklen in Anspruch nehmen. In Java können die veränderlichen Objekte von Python nicht geändert werden, während in Python alles veränderbar ist. Damit erfolgt eine sichere Softwareentwicklung.

Was kann Python nicht gut?

Einige erwähnenswerte Nachteile von Python sind: Python verwendet anstelle eines Compilers einen Interpreter, um ausgeführt zu werden. Im Gegensatz zu C, C++, Java und zahlreichen anderen Sprachen ist es vergleichsweise langsam bei der Ausführung von Code. Python-Strukturen erfordern zusätzlichen Speicher.