براساس تجزیه و تحیل StackOverflow: “سریع ترین رشد استفاده از پایتون در داده، یادگیری ماشین و تحقیقات آکادمیک است.”

پشت این طرفداری عظیم از پایتون چندین دلیل نهفته است. اولین دلیل یادگیری ساده و راحت پایتون است. هنگامی که صحبت از داده می شود، پایتون ابزاری جذاب با مزایای زیاد است. از آنجایی که پایتون open-source است، انعطاف پذیر است و به طور مداوم بهبود می یابد. همچنین، پایتون مجموعه ای از library های مفید دارد و نباید فراموش کرد که می تواند با زبان های دیگر (مانند جاوا) و دیگر ساختارهای موجود ادغام شود. به طور خلاصه، پایتون ابزاری مناسب و عالی برای داده است.

در این مقاله 6 دلیل قوی برای پشتیبانی از این ادعا مطرح می شود.

سادگی

هنگام صحبت از محبوبیت پایتون در برنامه نویسی و انجمن داده و اطلاعات، اولین چیزی که به ذهن خطور می کند سادگی آن است. یکی از بهترین ویژگی های پایتون سادگی و خوانایی ذاتی آن است که آن را تبدیل به زبان مناسب برای افراد مبتدی می کند. این تکنولوژی یک Syntax شسته رفته و شفاف دارد و در نتیجه نسبت به دیگر زبان ها مدت زمان کمتری برای یادگیری نیاز دارد. در حقیقت، شما با پایتون، نسبت به دیگر زبان ها مانند C++ و جاوا، سریع تر می توانید برنامه بنویسید.

بدون صرف وقت برای مطالعه مستندات و فایل ها، پایتون با امکان دسترسی مستقیم به بخش تحقیق باعث صرفه جویی در وقت می شود . امروزه، پایتون به طور وسیعی در تجزیه و تحلیل داده، تجزیه و تحلیل آماری، ساخت وب، پردازش متن و موارد دیگر مورد استفاده قرار می گیرد.

Library ها – برای هر نیاز به کتابخانه وجود دارد

اگرچه دلیل انتخاب عده زیادی سادگی پایتون است، مجموعه library های فوق العاده آن را برای افراد حرفه ای در علوم داده جذاب کرده است. در طول چندین سال، پایتون با افزودن library هایی که قابلیت های آن را بیشتر می کنند، غنی تر شده است. با وجود library های زیاد، می توانید اطمینان حاصل کنید که یک library متناسب با نیازهای داده خود پیدا خواهید کرد.

در ادامه نگاهی به محبوب ترین library های پایتون می اندازیم:

NumPy از اولین library هایی است که در علوم داده مورد استفاده پیدا کرد. این library شامل توابع سطح بالایی در ریاضی است که در آرایه ها و ماتریس های چند بعدی عمل می کند و برای محاسبات علمی مناسب است.

Pandas که بر NumPy برتری یافت. این یک library تجزیه و تحلیل داده های پایتون است و برای هر چیزی، از وارد کردن داده از صفحات اکسل تا پردازش مجموعه داده های تجزیه و تحلیل سری های زمانی، می تواند استفاده شود.

SciPy معادل علمی NumPy است. این library تمامی ابزارهای مورد نیاز برای ادغام عددی و تجزیه و تحلیل داده های علمی را دارد. Matplotlib یک library با طرح 2 بعدی است که مجهز به تمامی ابزارهای لازم برای به تصویر کشیدن داده هاست. Sciki-Learn و PyBrain دو ML library هستند که مجهز به واحدها و نمونه هایی برای ساخت شبکه های عصبی دارند.

به غیر از این library ها، library های دیگری مانند SymPy (اپلیکیشن های آماری)؛ Shogun، PyLearn2 و PyMC (یادگیری ماشین)؛ Bokeh، ggplot، Plotly، prettyplotlib و seaborn (تجسم و ترسیم داده ها) و csvKit، PyTables و SQlite3 (قالب سازی و ذخیره سازی داده ها) و موارد دیگر وجود دارد.

رویکردهای چند الگویی

برخلاف زبان های OOP، یک نکته خوب درباره پایتون این است که این تکنولوژی به رویکرد محدود نیست – و یک زبان برنامه نویسی چند الگویی است. بنابراین، به عنوان مثال، در حالی که در جاوا، شما باید یک OO class جداگانه برای پرینت گرفتن “Hello World” ایجاد کنید که در پایتون نیاز به انجام چنین کاری نیست. به موجب داشتن رویکردی چند الگویی، پایتون از توابع، روندها و برنامه نویسی های شیء گرا و قابلیت گرا پشتیبانی می کند.

ادغام و یکپارچه سازی application های شرکتی

پایتون یک ابزار مناسب برای یکپارچه سازی شرکتی است. همانطور که پیش از این عنوان شد، پایتون به میزان زیادی در اپلیکیشن ها به کار می رود، حتی آن هایی که به زبان های برنامه نویسی دیگر نوشته شده اند.

بنابراین، این امر امکان ادغام و یکپارچه سازی ساده با سایر زبان ها را ممکن می سازد. در نتیجه، فرایند ساخت وب ساده تر می شود. به عنوان مثال، به موجب این امر عناصر CORBA/COM فراخوانده می شوند و مستقیماً از/به جاوا، C++ یا C code فراخوانی می شوند.

پیوند یکپارچه سازی قوی پایتون با Java، C و C++ آن را به انتخاب مناسبی برای برنامه نویسی اپلیکیشن تبدیل می کند.

علاوه بر این، به خاطر قابلیت های یکپارچه سازی و پردازش قوی متن، پایتون ابزار مفیدی برای تست نرم افزار است. پایتون همچنین با چارچوب تست کردن منحصربه‌فرد واحد همراه است و برای ساخت اپلیکیشن های پیچیده دسکتاپ GUI می تواند مورد استفاده قرار گیرد.

Jupyter Notebook

هنگام کار با پایتون، هر برنامه نویسی با Jupyter Notebook آشناست. این نوت بوک یک وب اپلیکیشن open-source است که به برنامه نویسان امکان نوشتن کدهای رسا را می دهد. Jupyter Notebook یک ابزار مفید و قابل استفاده برای علوم داده و ML است. Notebook شما را قادر می سازد تا یافته های خود را نشان دهید و نتایج (visualizations) را در همان سندی که کد شماست، جایگذاری می کند.

در میان خدمات بی شماری که حول Jupyter Notebook تکامل می یابند، Google Colaboratory است که به شما مزیت پردازش و محاسبات cloud را به همراه دسترسی به GPU هایی با عملکرد بالا برای اجرای Jypyter Notebook، می دهد.

از آنجاییکه Google Colab مستقیماً با اپلیکیشن های Google Drive همگام سازی شده است، شما می توانید داده ها و یادداشت های خود را بر روی Google Drive خود ذخیره کنید.

انجمن – همیشه کسی هست که به او تکیه کنید

چه چیزی می تواند جذاب تر از آنچه که تاکنون دربارۀ پایتون ذکر کردیم، باشد؟

انجمن پایتون

در سختی و راحتی، انجمن پایتون همیشه در کنار شما خواهد بود. هیچ مسئله، مشکل و سؤالی نیست که توسط داوطلبان و علاقمندان پایتون حل نشود و پاسخ داده نشود. تنها چیزی که نیاز دارید این است که بپرسید. این یکی از قابل ستایش ترین ویژگی انجمن های open-source است که همیشه آماده بحث و مناظره است.

اگر در جایی از کد یا چیز دیگری به مشکل برخوردید، می توانید مطمئن باشید که کسی پیش از این در جایی با چنین مشکلی مواجه شده است. بنابراین، همیشه راهکار وجود دارد. شما می توانید با متخصصان و اعضای انجمن پایتون بر روی پلت فرم های آنلاین، مانند reddit و StackOverflow، ارتباط برقرار کنید. همچنین شما می توانید جلسات/کنفرانس ها و دیگر گردهمایی ها شرکت کنید.

به طور خلاصه، پایتون ثابت کرده است که مهره ای کلیدی در علوم داده است. پایتون همچنین با ابزارها و قابلیت های مفیدی همراه است که آن را تبدیل به اولین انتخاب برای بسیاری از محققان و تحلیلگران داده در هر جایی می کند.

هرچند ما بر این باور هستیم که دلایلی که پیش از این عنوان شد برای نشان دادن مزایای پایتون در علوم داده کافی است، شما باید برای اطمینان بیشتر خودتان آن را تست کنید.

منبع