¿Cuál es el futuro de Python?

Me preguntas, ¿cuál es el futuro? Diré, Python.

Puede que no estés completamente de acuerdo conmigo, pero lo ves de esta manera.

Según todas las investigaciones actuales, el futuro (al menos el futuro cercano) será la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Python es un lenguaje de programación que se está popularizando día a día debido a su complejidad reducida y la libertad que brinda para trabajar en varios sectores de programación.

Ahora, ¿cómo se correlacionan estas dos cosas? Debido a los factores mencionados anteriormente, Python se considera uno de los mejores lenguajes para diseñar un proyecto relacionado con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (aunque también hay otras cosas que se usan para eso). Entonces Python sirve para ser el mejor ingrediente del postre.

Cuando conoces el mejor ingrediente, ¿por qué no lo usarías en el futuro? Por lo tanto, Python tiene un buen futuro en este mundo donde los estudios de IA y ML están dando un salto en su crecimiento día a día.

¡Gracias!

from __future__ import braces #Seriously, try it !


Python es uno de los lenguajes de script modernos de propósito general más ampliamente adoptado. (Javascript se usa más por volumen puro, pero es bastante raro para cualquier cosa que no sean páginas web) Parece una apuesta bastante segura que Python está aquí para quedarse durante la próxima década.

A largo plazo, no hay forma de saberlo con certeza con ningún idioma, pero realmente no vale la pena preocuparse porque si Python es suplantado por un lenguaje más nuevo y brillante, es casi seguro que la mayoría de las cosas que aprende en Python se transferirán fácilmente al nuevo idioma.

Cuando estás aprendiendo Python (o cualquier idioma), los detalles específicos del idioma no es donde la mayor parte de tu esfuerzo se gastará de todos modos. En cambio, aprenderá muchos principios generales, y estos se aplican sin importar el lenguaje que usará para implementarlos dentro de unas décadas.

Python es, creo, un lenguaje que está cerca de alcanzar su punto máximo, pero que sigue aumentando un poco. Es un gran lenguaje para aprender lo básico, y también es ideal para muchas tareas de programación de tamaño modesto. Y tiene un conjunto masivo de bibliotecas, lo mismo que casi cualquier cosa, excepto C / C ++. (Yo diría que está atrapado en Java en promedio por ahora, aunque hay diferencias por dominio). Python es exquisito en ser un lenguaje de pegamento: tiene una biblioteca que hace cosas complicadas A, y otra que hace B, y usted es necesario hacer A y alimentar los resultados en B. La teatralidad a la que tiene que recurrir para que esta cosa aparentemente trivial funcione en algunos idiomas es casi increíble (“Espera, quién va a limpiar la memoria para el …”). En Python, generalmente es exactamente tan simple como cabría esperar.

Pero Python también está en un espacio muy vulnerable. Algunos lenguajes tienen una posición central donde están muy por delante de cualquier otra cosa, por ejemplo, C ++ para trabajos de alto rendimiento en los que necesita controlar el hardware. (¿Especializado? Um, más o menos, pero todo funciona en hardware). Pero Python no tiene ningún núcleo como ese. Para seguir creciendo, necesita moverse a nuevos espacios mientras se defiende de otros idiomas desde todas las direcciones.

Una fuente de debilidad es que no puede ejecutar Python trivialmente en el navegador (de todos modos, no rápidamente). Si vas a tener que aprender JavaScript de todos modos, ¿por qué no solo aprender JavaScript y olvidar Python? Sí, Python es un lenguaje más agradable, no discutiré allí. Pero la actividad en el espacio móvil es enorme, y gran parte de eso es JavaScript.

Otra es que Python se escribe dinámicamente. Esa fue una gran fortaleza antes del surgimiento de los idiomas con una fuerte escritura en tiempo de compilación sin la repetitiva. Pero con los lenguajes bajos como Scala y Haskell ganando terreno, y un mayor enfoque en la resistencia y el tiempo de actividad, etc., la sintaxis ligeramente más corta y limpia de Python tiene un costo que es más alto de lo que muchos programadores desearían pagar.

Además, aunque Python ha sido muy popular en el espacio de big data, está en una posición incómoda porque en la mayoría de los casos es mucho más lento (incluso con Cython, salvo en casos especiales importantes pero limitados) de lo que uno desearía, y la velocidad es dinero cuando Tienes grandes datos. Entonces, con Python, estás obligado a tener siempre una Python / C o división similar, mientras que (hipotéticamente) podrías hacer todo en Haskell o Scala o Rust o posiblemente incluso Julia. Además, Python tiene excelentes herramientas, pero no se acerca a la amplitud estadística que muestra R, y aunque Python es un lenguaje más agradable, R está creciendo enormemente porque proporciona un kit de herramientas enorme y enormemente necesario para trabajar con grandes datos.

La programación funcional se está volviendo cada vez más popular como una forma de simplificar el razonamiento cuando uno comienza a escalar en múltiples máquinas. En contraste con su belleza típica, Python se ve bastante torpe aquí. La mayoría de sus bibliotecas principales no son funcionales. Donde están, todavía tienden a ser (relativamente) torpes. Por ejemplo, el mapa de Python (lambda x: x * x, list) en Scala es simplemente list.map (x => x * x). La escala es más corta, se lee más fácilmente (sujeto-verbo-objeto en lugar de verbo-objeto-sujeto), encadena muy bien (list.map (x => x * x) .filter (_ <100)), y no explotar en tiempo de ejecución si olvidó que la lista contiene cadenas.

Uno puede continuar con diferentes áreas, pero es más de lo mismo: Python es genial, pero su grandeza es atacable. Creo que el futuro para Python está asegurado, porque es una combinación encantadora de elegancia, flexibilidad y capacidad, pero esperaría que a la larga no sea realmente más prominente de lo que es ahora.

Excepto Dios, no creo que nadie más pueda responderlo bien para ti, todo lo que los humanos podemos hacer es una predicción más cercana;)

Eso fue en una nota más ligera sin embargo …

Antes de expresar mis puntos, permíteme reunir algunas estadísticas para ti …

Aquí está el resultado del análisis realizado por el desbordamiento de la pila en el crecimiento de los principales lenguajes de programación y pudimos ver una imagen clara de hacia dónde y cómo se dirige Python.

Y la proyección del tráfico futuro que crearán estos lenguajes de programación es la siguiente, esto se deriva utilizando un modelo denominado STL que combina el crecimiento y la tendencia estacional para cada uno de estos lenguajes.

La tendencia estacional se refiere a, digamos que hay un curso de verano en el que todos los académicos elegirían Java para obtener más créditos y el tráfico de Internet en foros como el desbordamiento de pila obtiene una mayor proporción de aciertos para esa temporada específica en ese conjunto específico de lenguajes de programación , de esta manera, hay otros factores que también se deben considerar y, con todo esto tomado en cuenta, el siguiente modelo predice el tráfico futuro

Habiendo hablado sobre estas estadísticas, tengamos un breve resumen de por qué las personas diabólicas están atrapadas con Python ahora más de décadas atrás, aunque python existía incluso antes de que se introdujera el procesador basado en Pentium-1;)

No hay una razón específica para ello, pero aquí hay algunos puntos que lo afectan directa o indirectamente.

Python es una interfaz muy simple y fácil de poner cualquier idea como una pieza de código de software

Independientemente de mi origen, puedo escribir y comprender el código de Python a menos que alguien lo haga deliberadamente complejo.

Como es asi

Python no fue realmente desarrollado para que los sistemas productivos funcionen, en su lugar, fue hecho para que los niños lo codifiquen en su fase más temprana, pero como muchos se inclinaron hacia python, se convirtió en un lenguaje de programación regular … similar a una película de origen público que un productor explícitamente invirtiendo en ello 😉

Si regresas unos años atrás y le preguntas a Python , “oye, quiero crear una clase llamada auto e instanciar Ferrari como su objeto”, entonces simplemente te regañaría con un error 😉 ya que oop no fue parte de él durante mucho tiempo. Y más tarde, su adición aumentó la fuerza de Python.

Y en una comparación más ligera con otros lenguajes de programación como c o c ++, Python nunca conoce punteros peligrosos (por supuesto, tengo el debido respeto por los punteros, ya que dan un tremendo poder para administrar la memoria si se usa correctamente)

Aunque Java eliminó los punteros, en algunos lugares durante el desarrollo, Java presenta un gran dolor debido a su requisito de codificación detallado para un requisito moderadamente grande. Una vez más, solo estoy hablando de cómo se ve un novato y alguien cómo quiere lograr algo rápidamente sin preocuparse por el consumo de memoria, el subprocesamiento múltiple y muchos otros aspectos.

¡Así que Python se introdujo con potentes operaciones y funcionalidades durante un período de tiempo conservando su actitud simplista y su humilde gesto hacia cualquiera a quien le gustara trabajar en él!

Respondiendo a la pregunta básica, ¿ es el futuro o no? La respuesta probable es un SÍ . Esto no se debe a que no le falte nada, sino a la situación actual o los factores que lo han llevado a ello.

¿Qué quiero decir exactamente con la situación actual y los factores que la afectan?

Antes de responder, permítanme hablar sobre algunos de los inconvenientes fáciles de notar o algo que no es mejor en Python en comparación con otros lenguajes,

• Un entero simple creado en el programa Python consume 24 bytes de la memoria de su computadora cuando JAVA puede hacerlo con 4 bytes y C consume solo 2 bytes o 4 bytes como máximo.
• Aunque no necesita decir qué tipo de datos tiene que ser una variable de Python, ya que es un lenguaje de tipo dinámico (lo que significa que una sola variable en el mismo programa puede actuar como un entero por algún tiempo y cambiar su estado a cadena o cualquier otro tipo en algún momento posterior en la misma ejecución) a veces resulta ser un misterio depurar la aparición de datos inapropiados si en algún lugar nos equivocamos debido a un error humano.
• Recordando los punteros nuevamente, cuando alguna vez necesite escribir un programa más rápido y eficiente en memoria, solo pregunte … ¿puedo usar C o C ++ por favor? la administración de memoria es demasiado buena cuando realmente comprende cómo el comportamiento de los punteros, que Python ni siquiera conoce.
• Cuando le pido a alguien que compare 0.1 + 0.2 con 0.3, que no es más que 0.1 + 0.2 == 0.3, incluso un niño de jardín de infantes me grita que tengo razón y es verdad. Desafortunadamente, nuestra amada pitón dice que es falso al permitir que Alan Turing se suicide si ahora estaba vivo 😉 En una nota seria, te maldecirías por programar en Python si realmente no sabes la razón detrás de esto o las formas de eludirlo.

Si profundizas más, hay muchas más fallas que existen en Python, como cualquier otro software en la tierra.

Pero lo que hace que sea más interesante y útil para los desarrolladores del mundo de hoy que están más ocupados en hacer que las máquinas aprendan y los sistemas sean inteligentes es la manera fácil de transmitir su idea en forma de un programa, escribir un algoritmo complejo en menos líneas de código y personas para responder cuando están atrapados en algún lugar en el medio y todos estos están muy presentes en Python en comparación con cualquier otro idioma.

Cuando alguien diseña un algoritmo fantástico en el procesamiento de imágenes, que probablemente podría contar el número de pelos cuando la vista superior de mi cabeza se toma como una imagen [siendo hipotética 😉], le molesta menos si un entero toma 24 bytes o 2 bytes como los procesadores existentes en las computadoras de hoy en día son mucho mejores que lo que eran hace décadas y la asequibilidad de Giga bytes o incluso una RAM mucho más grande ya no es un sueño, cuando un dispositivo portátil lo tiene.

Y estoy completamente de acuerdo con que el recolector de basura venga a barrer la tierra para liberar la memoria, ya que ahora tengo suficiente memoria y no quiero aumentar la complejidad de mi programa al preocuparme por cómo puedo tratar mi máquina mejor en lugar de resolver el problema para lo cual comencé a programar.

Dicho esto, resumiendo la larga historia. La programación es, en última instancia, un idioma, si tengo la opción de aprender un idioma hablado entre 10 idiomas hablados, buscaría uno con el que pueda comunicarme fácilmente a otra persona y aprenderlo sin mucho esfuerzo. Igual es el caso con Python también, fácil de aprender y mucho más fácil de implementar cualquiera de sus ideas.

Entonces, Python allana una hermosa manera de hacer que los desarrolladores se concentren en mejores métodos para resolver el problema sin preocuparse de cómo demonios acorto el espacio del programa (por supuesto, siempre se esperan buenas prácticas de codificación, que se mantienen en todo el lenguaje), ya que es la mayor parte del tiempo cuidado por Python. Un buen ejemplo de ello es NumPy, esto agregó una nueva dimensión al mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para hacer una mejor matemática en la programación a través de esta biblioteca informática efectiva, que ayuda a trabajar en matrices multidimensionales. Numpy, que ha abstraído muchas capas ocultas dentro y facilita el enfoque cuando estoy usando datos de dimensiones superiores para operar.

De esta manera … La simplicidad, el apoyo de la comunidad, la facilidad de uso por parte de cualquiera de cualquier origen, menos seguimiento del tratamiento del código y, lo que es más importante, fácil de aprender y comprender cualquier concepto (nuevo o antiguo) está haciendo que Python tenga encanto y esté tomando su efectividad a diferentes alturas y también resulta ser la habilidad más requerida de los días actuales, especialmente después de ganar su importancia en el llamado cambio de inteligencia artificial, red neuronal, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, ciencia de datos e incluso automatización. su nueva entrada en las áreas de desarrollo web a partir de los novatos en el mundo del software que lo usa hasta los gigantes gobernantes como Google y Microsoft.

Espero que estos puntos te den una mejor idea sobre Pythons Future.

Si está leyendo esto y está interesado en aprender cómo funciona Python bajo el capó, encontré un buen curso en línea para usted en mi búsqueda en esta plataforma llamada Solución AspIno

Esto le brinda los fundamentos correctos sobre Python y su flujo de trabajo completo.

Puede consultar el último informe de Codementor: ¿Qué lenguaje de programación debe aprender un principiante en 2015?

Python es un lenguaje altamente recomendado para principiantes, y es el lenguaje introductorio más popular en las mejores universidades de EE. UU. Los desarrolladores han utilizado Python para crear aplicaciones de escritorio y aplicaciones web por igual, y tiene excelentes herramientas para la minería de datos. Además, Python es particularmente popular entre la comunidad académica en informática científica y bioinformática.
Google, Dropbox, Pinterest, Instagram, Reddit, BitTorrent, Civilization IV y más se han creado con Python.

Aquí puede ver que los desarrolladores que conocen Python, Ruby, C ++ u Objective C parecen tener salarios iniciales más altos, pero también un potencial salarial más limitado. Python y C ++ tienden a pagar en el extremo superior del rango de salario potencial.

Sin embargo, si su objetivo es trabajar en una startup, entonces quizás las tendencias laborales de una búsqueda. todos los trabajos. Indeed.com no es un buen indicador. AngelList es prácticamente el lugar de referencia para las ofertas de trabajo de inicio, por lo que analizaremos la demanda de habilidades de programación basadas en los anuncios de desarrolladores de software en AngelList.
Nuevamente, JavaScript resulta ser la habilidad más demandada, pero las nuevas empresas parecen favorecer a Python y Ruby (en Rails) más que Java, C, C ++ o C #.
Para obtener más información, consulte aquí:
¿Qué lenguaje de programación debe aprender un principiante en 2015?
Espero que esta información te ayude de alguna manera 🙂

Python es un lenguaje de script de programación de alto nivel que enfatiza la legibilidad del código y permite el control de una o más aplicaciones de software. Básicamente, Python se utiliza para el desarrollo web de backend, el análisis de datos, la inteligencia artificial y la computación científica.

Muchos desarrolladores usan Python para crear herramientas de productividad, juegos, ya que es fácil de usar, potente y versátil, por lo que es una excelente opción para principiantes y expertos. Su naturaleza de tipo dinámico lo hace flexible, no incluye reglas estrictas y permite perdonar errores fácilmente para que el programa pueda compilarse y ejecutarse. Realmente se centra en aprender conceptos de programación reales y no en la sintaxis.

Webtunix es una de las mejores empresas de desarrollo de Python en la India que trabaja en el campo del aprendizaje automático. Es una plataforma donde se realizan diferentes proyectos relacionados con la minería de datos, el raspado web y el análisis de datos en Python. Python tiene bibliotecas especiales como sciPy para cálculos científicos y matemáticos y numPy para enmarcar datos. Como empresa de aprendizaje automático en India, ofrecemos servicios de procesamiento de imágenes y algoritmos de diseño con MATLAB para lograr la máxima precisión.

No se pierda la oportunidad de trabajar con una empresa de buena reputación, haga clic aquí para contactar

Python se usa en las siguientes áreas:

1. Desarrollo web e internet:

El desarrollo web es el concepto que abarca todas las actividades relacionadas con los sitios web y las aplicaciones web. Python se puede usar para construir aplicaciones web del lado del servidor. El equipo de Webtunix desarrolla aplicaciones web basadas en el marco Django y Flask.

2. Minería de datos:

La minería de datos es el proceso informático de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando diversas técnicas como Machine Learning, Inteligencia Artificial, Python, etc. Nuestro equipo de expertos en Web Scraping utilizando la interfaz de Python, bastante familiarizado con paquetes como Urllib, Beautiful Soup.

3. Análisis de datos:

Varios paquetes como SciPy, Pandas, IPython y cursos de carpintería de software utilizados para el análisis numérico. Nuestro equipo de desarrolladores utiliza estos paquetes para resolver problemas de minería de datos y análisis de datos , así como para construir un sistema de predicción.

4. Análisis de texto:

Webtunix utiliza procedimientos dirigidos y no dirigidos para examinar el texto en la regla, que comprende tokenización, agrupación, lematización, extracción de frases clave y entidades, clasificación y etiquetado basado en reglas.

5. Aprendizaje profundo:

El aprendizaje profundo es un área de algoritmos de Machine Learning que tiene múltiples capas para la extracción y transformación de características, cada capa sucesiva utiliza la salida de la capa anterior como entrada. Deep Learning incluye el aprendizaje de una representación de datos estructurada y no estructurada profunda y permite construir una solución optimizada desde un algoritmo para resolver problemas de Machine Learning.

Lee mas…

Si quieres continuar con la informática, necesitarás dominar al menos un idioma. Y si la historia es alguna indicación, más de una.

Python es lo suficientemente popular como para que sea una buena opción. Puede obtener trabajo escribiendo Python, puede encontrar todos los materiales de soporte que desee: ayuda en línea, documentación, bibliotecas probadas, etc. Python también tiene un montón de propiedades de los lenguajes clásicos para principiantes: está orientado a líneas, hay un elemento de tipeo suelto (tipeo dinámico, que le permite tipearse fuertemente donde cuenta, pero facilita las cosas a los principiantes, eliminando la necesidad de declaraciones complejas). Realiza muchas comprobaciones de tiempo de ejecución, lo que ralentizará las cosas, pero también encontrará errores, y al hacerlo, le enseñará a no cometerlos, en lugar de simplemente estrellarse en algún lugar. No soy un gran admirador de la sangría como estructura de control, pero lo encontré por primera vez en un lenguaje llamado PROMAL en los años 80. Una vez más, no es algo malo para los principiantes, ya que impone lo que equivale a una buena práctica en otros idiomas.

La cosa es que nunca deberías preocuparte por dominar un idioma. Como programador o ingeniero de software, su objetivo debe ser dominar la programación. Eso significa aprender todo lo básico.

Uno de mis mayores en la universidad fue en Matemáticas / CS. En CMU, esperaban que todos los estudiantes de matemáticas, ciencias o ingeniería aprendieran a programar. Así que hubo dos cursos introductorios, uno en FORTRAN, uno en Pascal … ninguno de los dos idiomas que se usan mucho más. Y sí, hasta cierto punto, estaban enseñando el idioma. Pero de la forma en que se enseñó el curso Pascal, realmente aprendiste lo fundamental, aplicable a cualquier idioma.

El curso de segundo nivel fue el curso de “eliminación” (tenía una tasa de deserción del 50%, el año después de que lo tomé lo dividieron en dos, cubriendo el mismo material). Esta era una ciencia computacional perversa (no, no dicen eso en Pittsburgh). No habíamos escrito un solo programa de computadora en la mitad del curso. Pero esto enseñó más o menos la mayoría de las cosas que un lenguaje de computadora podría hacer.

Después de eso, todavía en la escuela, programé en LISP, SNOBOL4, APL, Pascal, INTERCAL (una especie de lenguaje de broma), 6502 Assembly, DEC-20 Assembly y contando trabajos de verano, PL / M-80 y C Language. En mi primer trabajo fuera de la universidad, estaba haciendo software, manteniendo un simulador de nivel de registro que estaba escrito en Pascal. Y FORTRAN. Y BLISS, y Asamblea VAX. Sí, un desastre.

Entonces, en cinco años, ese fue un trabajo importante en más de 10 idiomas. Con el tiempo, he realizado proyectos no triviales en al menos 40 … el último fue en mi trabajo anterior, una cosa web con componentes en HTML / CSS, Javascript, PHP y C ++. Y principalmente soy ingeniero de hardware (una de mis otras especializaciones fue en EE). Más recientemente, he codificado en Java (que me había enseñado en un día más o menos en los años 90) y ChucK (un lenguaje para crear sonido y música), solo por diversión.

Así que seguro, comience con Python, y probablemente, como yo con C / C ++, es probable que sea la mayor parte de su carrera. Eso no significa que lo usarás todo el tiempo. Los idiomas son herramientas. Usar la herramienta incorrecta para un trabajo te da un trabajo mal hecho y una herramienta rota (bueno, bueno, tal vez no literalmente, pero intentar hacer, digamos, el desarrollo del kernel en Python, te hará estar bastante seguro de que Python está roto). Y desafortunadamente, hay muchos programadores tan especializados que ven cada trabajo de codificación como C o Python o cualquier trabajo. No seas ese chico.

He visto muchas respuestas y estoy de acuerdo con la mayoría, pero muchas no dicen una de las grandes razones por las que Python seguirá ganando popularidad y exposición. Es decir, las universidades están adoptando Python para el análisis científico y de datos. Diablos, incluso el departamento de ingeniería mecánica de mi antigua universidad está usando Python en algunos cursos.

Esto significa que las personas que nunca habrían estado expuestas a la programación ahora están utilizando Python como una calculadora proxy y, por supuesto, cuando la mayoría de las personas con esa mentalidad tienen una herramienta, la juegan.

Uso y escribo Python diariamente, junto con algunos lenguajes basados ​​en c. Python es una navaja suiza de lenguajes de programación. Tiene menos que ver con el idioma y más con la comunidad.

Cuando tiene un grupo de personas de educación superior que utilizan un lenguaje de código abierto, la documentación y la expansión son extremadamente buenas. Eso, junto con el hecho de que Python es ampliamente utilizado en scraping, programación de redes, aplicaciones web, análisis de datos, aprendizaje automático y muchos otros aspectos diferentes de la programación, y tiene una receta para el éxito del lenguaje.

Sin embargo, ¿esto significa que Python es la mejor opción para todos? ¿No porque? Porque muchas aplicaciones no son adecuadas para Python. Por ejemplo, los ingenieros eléctricos usan C ++ en la universidad (creo que debería ser C, jaja). ¿Por qué? Mínimo común denominador. Los microcontroladores casi siempre utilizan un compilador de C, me atrevería a decir que, sobre todo, carecen de Python o cualquier variante compatible que permita que Python se ejecute.

Otro problema, GIL, bloqueo global del intérprete. Es por eso que uso C # para muchas de nuestras aplicaciones empresariales, porque la programación multi-núcleo y asíncrona no es totalmente posible en Python y probablemente sea la más fácil de implementar en C # en una aplicación. Async y esperar pueden hacer que un novato sea parcialmente competente en C #, jaja.

Dicho esto, veo que Python es el JavaScript de la programación general. Eso significa que se usará con frecuencia y con frecuencia creciente, y solo crecerá como idioma. JavaScript como lenguaje web front-end, convirtiéndose también en backend con node, ya es un elemento básico en cualquier programador web Arsenal, tiene que ser para hacer las cosas.

Espero que esto ayude.

El futuro no es para lenguajes de script

Ya tenemos muchos de ellos utilizados por desarrolladores profesionales en proyectos prácticos y del mundo real.

Hoy tenemos 3 tipos comunes de lenguajes de programación.

(1) Lenguaje que se enfoca en el rendimiento y el uso de la memoria como (Ensamblado, C, C ++, etc.)

(2) Lenguaje que se centra en el desarrollo orientado a objetos, seguro (mecanografía estática, mecanografía fuerte, recolector de basura) como C #, Java, etc.

(3) Lenguajes que se centran en la productividad y la flexibilidad, lenguajes de secuencias de comandos con muchas características dinámicas (escritura dinámica, evaluación (), programación funcional, metaprogramación, etc.) como (lenguaje de programación Python, Ruby y el anillo).

Todos estos tipos o lo que los seguirá como Rust, D, Swift, etc. (no será el futuro)

Porque si conoces el futuro, ¡entonces no es el futuro! Es solo una extensión del presente a menos que lo inventes (Alan Kay: La mejor manera de predecir el futuro es inventarlo).

Python es un lenguaje muy interesante. A pesar de que ha existido durante algún tiempo, todavía está ganando popularidad debido a su enfoque de desarrollo rápido. Muchos desarrolladores de software usan Python cuando desarrollan los primeros prototipos para backend y estructuras web. La cantidad de paquetes disponibles para Python es grande y cada vez más grande, estos incluyen marcos potentes como Python, Sklearn, Tensorflow, Pandas e integración en servicios como OpenCV.

El futuro de Python probablemente se ve bien, ya que lo más probable es que continúe siendo un lenguaje de aprendizaje y creación de prototipos en áreas de ML e IA, pero tiene dificultades para mantenerse al día con los idiomas de rápido crecimiento como, por ejemplo, Go. Otro aspecto disruptivo futuro son los lenguajes similares, como Perl, con los que Python tiene que compartir interés. Supongo que tendremos que esperar y ver 😀

Según mi opinión, Python será mejor que PHP. A menudo, los programadores caen en Python debido a su tiempo mínimo de compilación y su ciclo más rápido de edición, prueba y depuración. Python es un lenguaje de programación go que ha automatizado la forma en que los programadores codifican. Esta es de hecho una de las principales razones por las que los desarrolladores han cambiado su interés al lenguaje de programación Python. Le ayuda a escribir scripts simples a una velocidad relativamente más rápida en comparación con Java, C, C ++.

Del mismo modo, la disponibilidad de los tipos de datos integrados es otra característica lucrativa de este lenguaje. Los tipos de datos y funciones incorporados eliminan la carga de declarar explícitamente variables y escribir varias líneas de código para la función. En cambio, puede llamar directamente a muchas funciones de Python como format (), compile (), callable (), compile () y otras. Tanto a las empresas como a los programadores les apasiona incluir Python en sus marcos de desarrollo de software tanto que ha mostrado un gran salto en la lista del Lenguaje de programación popular (Índice de lenguaje de programación PPYL) en todo el mercado global.

Oportunidades laborales en Python

Aterrizando en el trabajo de tus sueños en Python

Si es un recién graduado o un experimentado profesional de TI, nunca es demasiado tarde para comenzar a aprender a codificar y obtener un impulso significativo en el crecimiento de su carrera. La codificación y la programación son los pilares más importantes del sector de TI, ampliando su uso en el comercio electrónico, la banca y las finanzas, la atención médica, los medios y el entretenimiento y muchas otras empresas comerciales.

Sin embargo, hay muchos negocios complejos y servicios y habilidades de TI que han surgido en los últimos años, la codificación continúa siendo una habilidad ampliamente demandada en el mercado laboral. La programación ha ampliado tanto su alcance que ha invadido las mentes de la mayoría de los desarrolladores y organizaciones.

No puede negar el hecho de que todo lo que lo rodea hoy está programado e involucra fuertes miles de líneas de código que ejecutan el sistema. Según una encuesta realizada en el mercado laboral de los EE. UU., Se anticipa que habrá más de un millón de empleos en informática y tecnología de la información.

Las últimas estadísticas clasifican a Python como el mejor lenguaje de programación que le brinda mejores trabajos y mayores salarios . De hecho, es el lenguaje de scripting de código abierto más fácil de comprender con bibliotecas y funciones para casi cualquier operación estadística, incluso en datos estructurados.

El salario promedio de un desarrollador de Python ha aumentado de $ 85,000 a $ 185,000 . Los números son enormes para Nueva York y San Francisco, con un promedio aproximado. salario de $ 125,000 . Reino Unido se encuentra en las primeras posiciones con un salario promedio de alrededor de £ 46,251.

Hay alrededor de 19,506 puestos vacantes disponibles para Python Pro en todo el mundo.

Aunque, la lista de las principales compañías que buscan programadores de Python es infinita, Google, Microsoft, Amazon, Intel Corporation, IBM, Cisco, JP Morgan, Hewlett-Packard son algunos de los principales empleadores del mundo.

Prerrequisitos

El aprendizaje de Python puede ser un trampolín en su carrera de programación o puede ser la vanguardia en el curso técnico. Una inclinación mental hacia los conceptos de programación orientada a objetos puede ser beneficioso para los estudiantes para mantenerse a la vanguardia en el mundo competitivo.

¿Por qué aprender Python?

• Dado que Python es un lenguaje de programación interactivo y orientado a objetos, es más rápido y fácil de usar.
• Python se ejecuta efectivamente en Windows, Linux / Unix, Mac OS y otras máquinas virtuales y es un lenguaje muy preferido para el análisis de datos.
• Aprendiendo a través de ejercicios prácticos y trabajo de proyectos, el curso de capacitación de programación Python de Intellipaat lo preparará para la Certificación Profesional de Python y lo ayudará a encontrar trabajos mejor pagados en las multinacionales líderes.
• Además de aprender la programación de Python y el desarrollo del desarrollo, en este curso puedes entender Hadoop y HDFS.
• La mayoría de las empresas buscan expertos en Python, para los mejores trabajos y mejores salarios.

Conozca Python

Si ha leído las estadísticas e información anteriores sobre el tremendo crecimiento de la programación de Python, podría concluir que todos los puntos conducen a la creciente demanda de solicitantes calificados para escalar en sus carreras técnicas.

Domine los conceptos del lenguaje de programación potente y ampliamente utilizado Programación en línea de Python Capacitación y tutorial

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La respuesta es un mejor perfil del nuevo hardware.

¿Qué es la programación?

Donald Knuth dice: “el arte de la gestión de la complejidad”.

Esto es cierto, pero simplificaría aún más. Escribir código es escribir. El objetivo secundario de la programación está en lo correcto, sea ​​lo que sea que eso signifique, la ejecución. El objetivo principal de escribir software es comunicarse con otras personas: seres humanos. Cuando escribes código escribes para una audiencia imaginaria. Imagina si tu audiencia imaginada es una máquina. Todas las máquinas, a pesar de la exageración actual de la IA, todavía no son sensibles, son autistas de diez toneladas con un maniquí en la boca y un resplandor psicópata en la abertura periférica. Entonces, ¿quién trataría de apelar a esa arqueología? Mi respuesta enigmática es que el mundo es realmente vasto y también lo es la variedad que se puede descubrir dentro, y al formar estas palabras solo puedo esperar que los pequeños movimientos de agonía que parpadean en mi cara en este momento al recordar no lo hagan. ser detectado en una conversación futura. También este podría ser el momento de revelar que, de hecho, soy el último de los senti-bots de la serie R684 / 33 / C recién salido de Ninetech Wetlabs, guiño.

Casi todos los idiomas existentes han quedado atrapados en la optimización. La optimización prematura es la autopista al infierno de los programadores (y no en Highland Cavalier, sentido de la canción de CA / CC).

Cuando diseñas tu aplicación correctamente, lo que quiero decir es que antepones a las personas y tratas el ejercicio como uno literario en lugar de uno de construcción de puentes; entonces estarás superponiendo tus pensamientos. El código se piensa, como la nieve es agua, ¿verdad? El software es pensamientos congelados.

La gente (debería) sentir repulsión por entrar en el código de otras personas de la misma manera que no querrías ser otra persona. Puede sentirse terriblemente antihigiénico.

Los maestros pintores del Renacimiento a Rembrandt son famosos por pintar de tal manera que parece que la pintura fue aplicada por una fuerza elemental de la naturaleza en lugar de la mano humana. De alguna manera, al alcanzar el dominio de la forma, es como si el artista de alguna manera se hubiera eliminado a sí mismo, su ego de la obra. Para que podamos disfrutar el tema y la experiencia sin sentirnos interrumpidos por la transpiración y la fea corpulescencia del primate que estaba sosteniendo el pincel.

Sí, voy demasiado lejos con esto. Pero quédate conmigo. ¿Qué sucede si la capa superior y barnizada de su código se ocupa únicamente del qué de la tarea en cuestión y no del cómo ? ¿No se alegraría el pobre acólito todavía lavado que acaba de recibir la orden de poner toda su ropa rancia? ¿No seguiría sintiéndose relativamente limpio? ¿No hay una relación más directa entre el problema externo que es captado por el microcosmos humano y los pensamientos congelados que solo pueden aproximarse (perdón por el interludio del poeta romántico del siglo XIX)?

In plain statement, what if dynamic languages like Python concentrated more on the expressibility of the problem and less on the stipulation of how work is finally to be done on silicon?

New hardware, gpu/cpu hybrids are going to emerge. These guys don’t do code like anybody else. They deal entirely in the how and are forbidden on pain of death to touch the what. It is not the bridge-builders job to anticipate future load other than to imagine it being heavier than now.

This fundamental disconnect means that a constant supply of software intermediary is going to be needed to allow frozen thoughts to run on fresh architecture, with high parallelism and high performance.

Languages, hopefully python , in the future are going to move into VR, frozen thought is going to move into the 3rd dimension because expressibility. The ever-wider disconnect between the execution of the code and the method by which human solutions are communicated must then evolve on entirely separate lines. One in the silicon space and the other in the synapse space.

Should I learn programming language X? ¿Tiene futuro?

The above questions are very common questions that are asked by beginners. My answer would always be: “Yes” (no matter what X is) and “It doesn’t matter”.

The problem is not the questions. The problem are the misconceptions.

Misconception #1: Learning a programming language is like choosing a career . It is not.

It is so fundamental that I ask you to repeat after me: ” Learning a programming language is not a career choice . Period.”

It is easy to have this misconception since what you see on job ads are always like: “Require n years experience in language X, Y and Z”. As if learning language T, U and V will hinder you from learning X, Y and Z. The opposite is true. The more programming languages you learn, the more perspective you have, which make you a much better programmer with your “primary” languages.

Misconception #2: It takes a lot of effort to learn a new programming language. It does not.

An experienced programmer can learn any programming language under the sun in a weekend or at most, a few weeks’ time.

What’s much more important are the concepts that one learns from a specific programming language, not the language itself. And once you’ve learn half a dozen languages covering a few paradigm, it is super easy to pick up a new language in those paradigms.

Pitón

Now comes to the specifics to Python. It is an excellent language for beginners, regardless of its “future”. Have a look at the question below from Quora:
Why are we advised to study Python as the first programming language?

In this talk, Steve Yegge makes a strong case for there being tremendous inertia inhibiting turnover in programming languages:

As Frank Mora pointed out in his answer to this question, one of the things that assures that Python remains relevant is that it continues to evolve. If the computing world changes in a big way, I expect the Python language will adapt to stay relevant. Will the Python of the future be different from the Python of today? Quite likely. Will the implementation differ from the Python implementation that you are using today? Seems certain.

One of the things that keeps Python evolution lively is that there is more than one implementation in play. eg CPython, Pypy and Jython. If the future brings a disappointing petering out of speed-up from Moore’s Law, that might put more pressure on languages to make more effective use of the underlying processors. Pypy with its JIT could become more important in that case, but that doesn’t change the Python language, just the implementation of the language. But this talk on advanced work on Java’s JVM:

leaves me skeptical of whether Pypy will really be able to keep up with the evolution of the JVM. Jython could therefore turn out to be a way more important Python implementation than I’d been expecting. But apparently the most advanced JVM’s are not going to be GPL’ed and that could hold back its market penetration.

Subtle stuff, like multi-threaded garbage collection over a future machine’s gigantic memory space could put severe strains on CPython’s internals. That could push CPython into making some major changes, or turn out to be a strong argument in favor of some other Python implementation in the future.

So I conclude that for quite far into the future Python will remain popular, though not necessarily Python exactly as we know it today. Prediction is very difficult, especially if its about the future. I certainly can’t rule out the appearance of a fantastic new language/toolset that’ll bring tectonic change to the industry. But I assure you that sitting on the sidelines waiting until things settle down is a huge mistake. Dive into the existing languages and form your own opinions of what’s good and what’s yucky about today’s selection of choices and keep an eye on the horizon for promising new alternatives.

I got the sense that in many answers above the notion is that “Python is language for beginners”.

While it is true that Python is easy to learn it is not so easy to master. Just try to wrap your mind around things like metaclasses or the introspection modules, I bet many people will have some hard time to get it.

Besides that I think Python has bright future because:
– yes, it’s easy to learn
– it’s concise yet expressive
– it’s dynamic and fun to use it
– it’s universal – web, data processing, scripting, desktop – you choose
– it’s ubiquitous (out of the box on Linux, I guess MacOS as well, easy to run on Windows)
– it has very mature infrastructure of tools like pip, virtual environments, etc.
– it has huge community, you’ll hardly get to an unanswered question on stack overflow
– because of the numpy & friends ecosystem (numpy, scipy, pandas, nltk, opencv) it’s the language of choice (ok, at least one of them) for data processing and machine learning

So, go on with Python without any doubt 😉

Python remains one of the most popular programming languages . … Python and JavaScript are widely used in part because they’re easier to pick up than Java, C, C++, and C#. Both have active communities that write and maintain a large number of libraries.

But,Over the next decade, I believe Python community will need to improve development. “JavaScript has a better back-end story than Python has a front-end story.

I also think that advances in Python itself (in the area of generators, coroutines, and evolving best practices around those language features) were more of an impetus to move to an event-driven model than any particular thing happening in JavaScript.

Every programming language has it’s own way to work

Python was here from decades and will be there in future for sure

This is what i think ^

All you are probably going to get here is biased answers. People who don’t use Python much are just going to say “no.” Python fanboys are going to say “heck ya!”

That said, I am a Python fanboy, and here’s my biased answer:

Heck ya! ¿Por qué?

Python is very noob-friendly, but also allows itself to get as complex as you need it to.

Python is truly multi-purpose. I say truly because there are many multi-purpose languages out there, but Python actually does it right and has a community to back it up. For example, Ruby is a general purpose programming language, but 99% of its use is just for web development with Ruby on Rails. Python does web development with hugely popular frameworks (Django, Flask). Python does data analysis with hugely popular frameworks (Pandas, NumPy, Matplotlib), and the list goes on.

People continue talking about Python 2 and 3 fragmenting the community, it really isn’t happening all that much. People are mostly just making excuses why to not switch from 2 to 3 (it can be a pain if you have a large project).

Finally, just let the stats speak for themselves. You can use a variety of sources, just Google “programming languages by popularity” or use or whatever you like.

I don’t see any other language with as much of a future as Python.

But of course, I am a Python fanboy. I make my entire living off of Python, so it gets all my love.

Python is very dynamic and most interesting language with easy syntax and useful for beginner. As it is using in every area of computer science. Python is used for both front end and back-end for many software’s. It is used in Quora, Facebook, Cloud etc. The packages and libraries are getting larger that make it more flexible. The libraries numpy, pandas, sklearn, Tensorflow and OpenCV has made it more interesting for Data Science and Computer vision.

It is using at great level in developing Machine learning application, Data Analytics and cloud computing.According to the recent servery, it is in the most top 5 language that has been using in industry and for research purposes.

The future of python is looking more emerging and growing mostly in AI, ML and Data science.

Frankly, I think most of the answers so far, although correct in many respects, are a bit naive. The idea that the “concepts” are more important than that language seems, at first glance, to be reasonable. The reality is that neither the language nor the general concepts is where you’ll spend the bulk of your time as a software engineer or computer scientist… by far and away where you’ll spend the bulk of your time is learning the platforms and toolsets.

In Python that might mean getting familiar with Django or Flask (even though you might know Play or Spray from Scala).

It’s not about language syntax and it’s nothing to do with duck typing, static typing, object oriented or functional concepts. Rather, your days will be spent with LOTS of trivial situations like “I have problem X which is so common that a solution to that problem must have been written before – but where is the solution to X in this particular framework and how do I use it”. It’s mundane stuff like “What header file do I include in C to give me access to the Baah functionality and what is that name of the function that does Bleet.twice()”.

Learning a language (which implicitly means learning new libraries, APIs and frameworks) is a bit like learning your way around a new town. Sure, the town is made up of roads and intersections and bridges, just like the last town you were in and it’s good to be familiar with those basic concepts (just as it’s good to know the difference between private and public methods in object oriented languages, or basic design patterns). But it’s disengenious to say that just because you are familiar with bridges and roads (since you had these in your home town) that you now “know your way around” any town with bridges and roads. The layout of those bridges and roads in any town is what makes it unique and that’s your libraries and frameworks in the programming world.

I learned Pascal, C, C++, Java, Lisp and Haskell before finishing university and then spent the first 8 years of my career programming mostly in Object Pascal (Delphi), Transact SQL and making use of WMI. Only a very small portion of what I learned writing Delphi was relevant to the next tools that I picked up (C# and .NET). Perhaps as much as 7 and a half of those years was a complete and utter waste of time, purely with respect to software engineering.

Software engineering is often very much like building sandcastles below the tide line, so don’t get too attached to you “works of art” and even your bucket and spade are going to get swept out to sea on occasion.

Back to the original question, at the moment Python seems to be gaining quite a bit of ground and I think this is mostly due to increased adoption in universities etc. Not only is it a fairly simple/intuitive language to learn but it has really good libraries/frameworks for scientific/numeric computing, which makes it a really good choice for academic work… and when those students leave university, naturally, in their jobs, Python will be one of the first tools they think of using to solve problems in their work.

Will the trend continue? Do you know anyone who owns a crystal ball? It’s like asking whether flares and white suits will make a comeback on the fashion scene in 2020.

Would it be useful to be know whether Python is here to stay before investing years of your life into learning the idiosyncrasies of the various libraries and frameworks in the Python ecosystems? Yes, definitely! If you get this wrong (like me) then you could potentially waste years of your life learning a dead language. Betting on Delphi was one of the biggest mistakes of my career.