كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة ؟

كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة ؟

 

كيف تطورت Python على مر السنين

مرت Python بالعديد من التغييرات على مدار حياتها ، وليس من المستغرب أن اللغة بدأت كمشروع هواية لـ van Rossum وأصبحت واحدة من أبرز لغات البرمجة في العالم.

فيما يلي بعض الطرق التي رأيناها تتطور Python لتلائم احتياجات المطورين والتقنيات المتقدمة و كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة:

 

مكتبات وأطر وحزم Python

منذ إصداره الأولي ، نما مجتمع Python بشكل كبير ، وكذلك عدد المكتبات والأطر المتاحة لمجموعة واسعة بشكل متزايد من المهام والاستخدامات.

على سبيل المثال ، في السنوات التي تلت إصدار Python الأول في عام 1991 ، أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أدوات مهمة.

استجاب مجتمع Python لهذه الحاجة من خلال إنشاء مكتبات وحزم بتركيز AI و ML.

 

مخطط زمني لإصدارات Python الرئيسية

• 1991 – تم طرح إصدار Python 0.9.0 للجمهور لأول مرة.
• 1994 – دخلت Python 1.0 إلى الشوارع الرقمية مع بعض التحديثات المهمة بما في ذلك الميزات الجديدة للبرمجة الوظيفية (lambda ، وخفض ، وفلتر ، وخريطة). عرضت للمطورين بديلاً للغة Perl ، ثم لغة برمجة نصية مشهورة.
• 2000 – تم إصدار Python 2.0 في أكتوبر بعد أن أسس فريق التطوير الأساسي BeOpen PythonLabs. كان هذا الإصدار هو الأول الذي قدم نوع بيانات سلسلة Unicode ، وقوائم الفهم ، ومجمع القمامة (شكل من أشكال إدارة الذاكرة الآلية) للدورات المرجعية.
• 2008 – ظهرت Python 3.0 (المعروفة أيضًا باسم Python 3000 و Py3K) في ديسمبر. كان لهذا الإصدار هدف رئيسي: معالجة ومعالجة أي عيوب أساسية موجودة في إصدارات 2.0 مع الالتزام بمبادئ بايثون التوجيهية ، والمعروفة أيضًا باسم Zen of Python. تمت إزالة التركيبات والوحدات النمطية المكررة للحفاظ على Python مباشرة وغير معقدة قدر الإمكان.

 

إحدى الطرق الرئيسية التي كسر بها Python 3.0 القالب كانت افتقارها للتوافق مع الإصدارات السابقة – رمز إصدارات Python 3 غير متوافق مع كود إصدارات Python 2.

تم تحديد نهاية الحياة لإصدارات Python 2.0 في يناير 2020.

بين هذه الإصدارات ، كانت هناك تحديثات أخرى ، وكل منها قدم تغييرات و / أو ميزات جديدة.

من نواحٍ عديدة ، تشبه لغة البرمجة لغة بشرية حية:

فهي تتطور مع الاستخدام. الطرق القديمة لقول الأشياء تقع على جانب الطريق وتسيطر المصطلحات الحديثة ، لقد كانت بايثون في رحلة مماثلة.

 

Python وصعود علم البيانات

كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة

في عالم اليوم ، لا يمكن التقليل من أهمية البيانات ، ونتيجة لذلك ، ظهرت العديد من مجالات الدراسة والمهن الجديدة ، بما في ذلك علم البيانات.

يستخدم محللو البيانات والعلماء الرياضيات والإحصاء ومهارات البرمجة لاستخراج المعنى من البيانات.

ثم يتم استخدام النتائج التي توصلوا إليها بعدة طرق ، مثل مساعدة الشركات على النجاح أو مساعدة المنظمات الحكومية على فهم القضايا.

تعد Python ، إلى جانب SQL و R ، واحدة من أفضل لغات البرمجة لعلوم البيانات.

كونها مكملة لهذا المجال يعني أن بايثون اكتسبت شهرة ومؤيدين أكثر.

 

من يستخدم Python؟

تستخدم الشركات والمهنيين من مختلف الصناعات لغة Python لإنشاء مواقع ويب ومكونات برامج وتطبيقات أو للعمل مع تقنيات البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

أيضا يشمل المحترفون الذين يستخدمون Python علماء البيانات ومطوري الويب والمصممين ومهندسي البرمجيات وغيرهم الكثير.

 

وظائف مع Python

نظرًا لمرونتها وتعدد استخداماتها ، يتم استخدام Python بواسطة عدد كبير من المحترفين ، وليس فقط المبرمجين أو المطورين.

في ما يلي عدد قليل من الوظائف التي تعد فيها بايثون مهارة أساسية:

• المطور الخلفي (من جانب الخادم)
• مطور الواجهة الأمامية (جانب العميل)
• مطور مكدس كامل (من جانب العميل والخادم)
• مصمم الويب
• مطور بايثون
• مهندس تعلم الآلة
• عالم البيانات
• محلل بيانات
• مهندس بيانات
• مهندس DevOps (عمليات التطوير)
• مهندس برمجيات
• الباحث
• مطور العاب
• إحصائي
• أخصائي تحسين محركات البحث
• و اكثر…

 

الشركات التي تستخدم Python

من المستحيل إدراج جميع الشركات التي تستخدم لغة Python نظرًا لوجود عدد كبير جدًا منها ، ولكن إليك بعض الأسماء الكبيرة التي يمكن التعرف عليها:

• Google (Python is one of the ‘official’ languages at Google)
• Intel
• IBM
• NASA
• PayPal
• Netflix
• YouTube
• Reddit
• Pinterest
• Instagram
• Facebook
• JP Morgan Chase
• Spotify
• Dropbox
• Stripe
• Uber
• Amazon
• و أكثر من ذلك بكثير…

 

ماذا تستطيع Python أن تفعل؟

ربما يكون السؤال الأفضل هو ما الذي لا تستطيع بايثون فعله؟

على الرغم من اعتبار Python لغة ترميز للمواقع والتطبيقات ، أو لمهام ومشاريع البيانات و AI و ML ، إلا أنها تحتوي على الكثير من التطبيقات الأخرى أيضًا.

لذلك دعنا نلقي نظرة فاحصة على بعض الطرق (المفاجئة أحيانًا) لاستخدام بايثون:

 

تحليل البيانات والتصورات

تعد Python مناسبة تمامًا لمهام علوم البيانات بشكل عام ، وهذا يشمل تحليلات البيانات والتصورات.

كذلك باستخدام Python ، يمكن للمحللين فرز ، ومعالجة ، واستخلاص رؤى عالية المستوى من البيانات.

أيضا يمكنهم أيضًا استخدام اللغة لإنشاء مرئيات قوية تسلط الضوء على نتائجهم.

هناك عدد متزايد من مكتبات Python وأطر عمل تحليلات البيانات والتصور ، بما في ذلك Pandas Visualization و Plotly و Matplotlib على سبيل المثال لا الحصر.

سواء كان رسمًا تخطيطيًا بسيطًا أو تقريرًا إحصائيًا معقدًا ، فإن Python لديها أدوات يمكن أن تساعد.

سبب آخر يجعل Python لغة مفضلة لعلوم البيانات هو أنه يمكن لأي شخص استخدامها.

المحللون وخبراء ذكاء الأعمال ليسوا دائمًا مبرمجين أو مطورين ، ولكن لغة Python سهلة الاستخدام بما يكفي بحيث يمكن للأشخاص الذين ليس لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر التكيف معها بسهولة.

 

تطبيقات البرمجة

نظرًا لأن Python هي لغة برمجة للأغراض العامة ، فيمكن استخدامها لإنشاء جميع أنواع تطبيقات الويب والهاتف المحمول ، من منتجات الخدمات المالية المتقدمة إلى المكونات في لعبة سباق F1.

أيضا يتم استخدام Python أيضًا بشكل متكرر لبرمجة أدلة الملفات وإنشاء واجهات مستخدم رسومية (GUIs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) وغير ذلك الكثير.

إذا كنت تستطيع التفكير في الأمر ، فهناك فرصة جيدة لإنشاءه (أو على الأقل العديد من المكونات الرئيسية) باستخدام Python.

 

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

بايثون مستقرة ومرنة وغير معقدة.

على هذا النحو ، فهي لغة البرمجة المثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، والتي تتضمن خوارزميات معقدة وغالبًا ما تكون معقدة للغاية.

كذلك تسمح Python لخبراء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بكتابة تعليمات برمجية موثوقة وقابلة للقراءة وتمكن من إنشاء نماذج أولية سريعة.

فائدة أخرى لبساطته هي أن تصحيح الأخطاء سريع ،

لذلك بدلاً من تعقب الأخطاء النحوية ، يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قضاء المزيد من الوقت في الخوارزميات والاستدلال.

هناك عدد كبير من مكتبات Python وأطر العمل لكل من مشروعات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، مثل scikit-Learn و TensorFlow و Pylearn2 على سبيل المثال لا الحصر. هذا يسهل على المطورين البدء.

 

التحليل المالي والتقنيات المالية

في السنوات الأخيرة ، برزت Python كواحدة من لغات البرمجة المفضلة في العالم المالي.

أيضا إنها مناسبة بشكل خاص للتحليل الكمي والنوعي ، وهي رائعة في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

كذلك بمساعدة Python ، يمكن للأشخاص العاملين في مجال التمويل أتمتة العديد من المهام التي كانت تستغرق وقتًا طويلاً:

أيضا حساب المخاطر ، وإدارة محفظة الأوراق المالية ، وتتبع السوق ، وتصور اتجاهات الأسهم.

كذلك تشتهر Python أيضًا كلغة برمجة لإنشاء منتجات fintech (التكنولوجيا المالية).

تمتلك شركات التكنولوجيا المالية الشهيرة ، بما في ذلك Venmo و Robinhood و Affirm ، لغة Python في مجموعات التكنولوجيا الأساسية

(التقنيات التي صنعت المنتج النهائي).

نظرًا لأن شركات التكنولوجيا المالية غالبًا ما تكون مشاريع طموحة ، فإن كود Python القابل للتطوير والبسيط ولكنه ناضج مثالي.

أيضا بالإضافة إلى وجود جميع المكتبات والمكونات الجاهزة.

 

الخلاصة

تعرفنا في مقالتنا علي اجابة السؤال كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة ؟

سواء كنت تفهم أساسيات Python ، أو كنت جديدًا على اللغة ، أو تريد الوصول إلى مستوى مبتكر ،

واذا كنت تريد أن تعرف كيف اعتلت PYTHON لهذه الدرجة ؟ يمكن أن يساعدك twiintech  في الوصول إلى أهدافك.

انقر هنا للحصول على عروض دوراتنا.