Если вы начинающий программист и только начинаете, возможно, вы все еще пытаетесь выбрать язык. Некоторые люди скажут, что «веб-разработка — это вершина», и будут поощрять JavaScript, другие будут поощрять вас изучать концепции более низкого уровня и изучать что-то вроде C, а один псих, которого я встретил, призвал меня изучать ассемблер в качестве моего первого языка. Я надеюсь, что они получили помощь, в которой они так явно нуждались.

Если вы хотите предположить, каким был мой первый язык, вы совершенно правы, предположив, что это Python. На то было несколько причин, о которых я расскажу в этой статье.

1. Синтаксис и настройка довольно просты

Этот момент упоминается во всех статьях, которые я видел о том, почему вы должны изучать Python, так что я мог бы повторить это еще раз. Да, синтаксис Python довольно прост и позволяет начинающим программистам немного погрузиться в него без необходимости слишком многого понимать. Переменные можно создавать без объявления их типа данных, списки можно создавать без объявления их размера, вам даже не нужно объявлять основную функцию, если вы этого не хотите. Он создает довольно простой язык, с которым легко разобраться и изучить некоторые базовые концепции, такие как циклы for и операторы if. Вам определенно следует продолжить изучение таких вещей, как типы данных и другие концепции, особенно если вы хотите сделать что-то вроде ML.

Другое дело — простота запуска ваших скриптов. Уберите отсюда компиляторы, исполняемые файлы и байт-код, Python — это интерпретируемый язык, и вам не нужна эта ерунда (но поймите это позже). Если вы хотите попробовать Python, просто загрузите интерпретатор с официального сайта, а затем используйте команду «python3», а затем файл .py, содержащий ваш код, просто как.

2. Пакеты

Пакеты Python очень привлекают этот язык. Например, такие пакеты, как Pandas и Numpy, позволяют пользователям выполнять сложный анализ данных, предоставляя гораздо больше свободы, чем программное обеспечение, такое как Excel, и избавляя вас от необходимости делать все самостоятельно. Более того, пакеты можно легко установить с помощью диспетчера пакетов Python, PIP.

У более популярных библиотек, таких как Pandas и Numpy, есть официальные веб-сайты, на которых подробно описаны все функции, которые можно использовать. Если вам предстоит долгий перелет или у вас отключился интернет, я настоятельно рекомендую книгу Уэса МакКинни «Python для анализа данных». Он дает отличные руководства о том, как вообще использовать Python, прежде чем объяснять Numpy и Pandas. Затем в нем приводится несколько примеров, а также пакеты для дальнейшего изучения в вашем путешествии по анализу данных.

3. Сообщество

Я обнаружил, что сообщество Python очень поддерживает меня, когда дело доходит до изучения языка. Я бы сказал, что количество руководств в Интернете и поддержка, предоставляемая тысячами людей для каждого отдельного пакета, полностью меняют правила игры для любого начинающего программиста. Чувство перегруженности — это то, что мы все испытываем во время обучения, и именно сообщество обычно помогает вам выбраться из этой ямы.

Когда я получил степень по математике, университетские профессора могли бы дать мне пощечину за то, как мало они помогали с вопросами, которые у меня возникали. Однажды я остался, чтобы задать вопрос, и мне сказали «просто погуглить». Так что поверьте мне, иметь поддерживающее сообщество действительно удобно.

4. Он действует как отличный шлюз

Я упоминал ранее, что люди все равно должны изучать такие понятия, как типы данных и структуры, даже если они не нужны при изучении основ Python. Я поощряю это, потому что многие пакеты в Python ДЕЙСТВИТЕЛЬНО требуют хорошего понимания этих концепций. Такие пакеты, как Tensorflow, требуют некоторого понимания памяти и того, как не уничтожить вашу оперативную память, пытаясь загрузить 50000 изображений одновременно.

Языки более низкого уровня, такие как C, C++ или Rust, также требуют понимания этих концепций, и эти языки могут привести к захватывающей карьере в разработке встроенных систем и игровых движков. Так почему же я тогда не рекомендую сначала изучать эти языки? Потому что я считаю, что Python может служить хорошим шлюзом для изучения концепций более низкого уровня, что позволяет кому-то начать карьеру, которая им больше всего нравится, не подавляя их в первую очередь.

5. Карьерные возможности

Вот большой, который волнует много новых людей. Да, реализация алгоритмов машинного обучения в Python широко используется в промышленности. Хотя используемые пакеты разрабатываются на языках более низкого уровня, таких как C++, они во многом реализованы на Python. Изучение такого навыка может привести к тому, что вы станете инженером по машинному обучению, что является одной из лучших профессий, которые вы можете получить в технической сфере прямо сейчас.

Вы также можете заняться анализом данных или даже разработкой программного обеспечения. Не позволяйте снобам говорить вам, что вы не можете быть инженером-программистом, использующим Python, на самом деле он широко используется в промышленности.

Заключение

Это моя первая статья здесь, и я хотел использовать ее, чтобы объяснить некоторые из своих взглядов на то, почему новичкам понравится этот язык, как мне это нравилось, когда я только начинал. Это объясняет дилетантский настрой этой статьи. Дайте мне знать, как я могу улучшить и что вы хотели бы видеть дальше!