Prema istraživanju sprovedenom među roditeljima u Velikoj Britaniji, na pitanje – koji jezik biste želeli da vam dete nauči, Python se našao na listi najpoželjnijih jezika, ispred francuskog. Ovakvom rezultatu nesumnjivo je doprineo razvoj svesti o tome kako znanje programskih jezika omogućava sigurnu budućnost, što svaki roditelj svom detetu želi, ali i dalje ostaje pitanje: od svih programskih jezika, zašto se baš Python našao na ovoj listi?
“Šta je to Python? Šta mogu da uradim uz pomoć njega, čemu služi? Zašto je baš Python toliko popularan?” – neka su od najčešćih pitanja vezanih za ovaj programski jezik. Malo je poznato da Python postoji već duže od tri decenije, iako je svoju slavu ugrabio od izlaska verzije 3.0, kojoj su glavno geslo i vodič za upotrebu bili: “Treba imati samo jedan, očigledan način da se problem reši.”
Činjenica da je kodiranje u Python-u brže i jednostavnije ne znači da je programer u Python-u ograničen ili lišen imaginativnih rešenja. Python podrazumeva multi-paradigmalnost i svojim korisnicima nudi izbor između objektno – orijentisanog, strukturnog i funkcionalnog programiranja, kao i drugih paradigmi.
To što je Python “multi-purpose language” ne razlikuje ga od drugih jezika, ali sada dolazimo do onoga što Python izdvaja iz ove grupe. Radi se o njegovoj jednostavnoj i moćnoj sintaksi, koja omogućava rešavanje kompleksnih problema u kraćem vremenskom periodu i u manje linija koda. Isti zadatak, bio on jednostavan ili složen, brže ćete i jednostavnije rešiti, nego recimo koristeći Javascript ili C#.
Dakle, Python spada u grupu high-level jezika, u smislu da omogućava rešavanje složenih zadataka, poput memory management-a. Osim toga, bitna karakteristika koja ga odlikuje jeste da se radi o cross-platform jeziku koji podržava Windows, Mac i Linux.
Ogromna zajednica koja prati Python i razvijeni ekosistem ne znače prosto da postoji puno ljudi koji “dele tvoju muku” dok učiš novi jezik, već podrazumevaju da u trenutku kada se zaglaviš u nekom problemu, već u nekoliko minuta možeš da saznaš odgovor kako da iz tog problema izađeš.
Takođe, ekosistem podrazumeva i postojanje raznih biblioteka, framework-ova i alata u koje su uneta praktična rešenja, tako da ih možeš iskoristiti. Sve su šanse da šta god pomisliš da uradiš, neko je to pre tebe već uradio. I podelio na internetu.
Iz ovih razloga Python je najpopularnijii programski jezik među: inženjerima softvera, matematičarima, naučnicima, inženjerima podataka, računovođama, network inženjerima. I mladima. Budućnost je na strani Python-a. Kao i sadašnjost, s obzirom na to da je ovaj jezik broj jedan među oglasima za posao i kod nas i u inostranstvu.
Neka od velikih imena koja koriste ili su koristila ovaj jezik za svoje proizvode i usluge su: NASA, Google, Nokia, IBM, Yahoo! Maps, Walt Disney Feature Animation, Facebook, Netflix, Expedia, Reddit, Quora, MIT, Disqus, Hike, Spotify, Udemy, Shutterstock, Uber, Amazon, Mozilla, Dropbox, Pinterest, Youtube.
Posebna oblast u kojoj Python poslednjih godina preuzima primat jeste Nauka o podacima (Data Science). Posle gotovo četvrt veka dominacije programskog jezika i programskog okruženja “R”, Python je preuzeo ulogu dominantnog jezika unutar nauke o podacima. Jedan od ključnih razloga jeste gore navedeno postojanje biblioteka čiji broj neprestano raste. Neke od najpopularnijih su: NumPy, SciPy, Pandas, StatsModels, scikit-learn itd.
Unutar NumPy-a mogu se pronaći alati za brze matematičke operacije poput matrix multiplikacija i mnogih drugih matematičkih funkcija. ScyPy sadrži kolekciju algoritama i high-level komandi za manipulaciju i vizualizaciju podataka. Pandas između ostalog sadrži nizove koji indeksiraju sve svoje elemente, dok se StatsModels koristi za statističke testove i ispitivanja. Scikit-learn pre svega obezbeđuje brzu implementaciju mašinskih algoritama.
Posebno mesto treba izdvojiti činjenici o postojanju Notebook-a – “magičnog” organizatora data scientist-a. Notebook omogućava podnošenje izveštaja u “storytelling” formatu i sam tok rada olakšava i čini ga efikasnijim nego kod drugih jezika. Zbog svega ovoga je na oficijelnom Kaggle Data Science Survey-u sa 63,1% Python bio na ubedljivom prvom mestu kao jezik koji iskusni profesionalci u nauci o podacima preporučuju svojim kolegama, početnicima.
I za kraj, završićemo ovaj blog jednom domišljatom poemom Tima Pitersa, čuvenog programera i kontributora Python-a, koji je osmislio Timsort algoritam za hibridno sortiranje, i u stihu objasnio zašto je Python bolji od drugih:
The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
