Masa depan bahasa pemrograman python

Butuh komunitas pemrograman beberapa dekade untuk menghargai Python. Namun sejak awal 2010-an, popularitasnya meningkat pesat — dan akhirnya melampaui popularitas C, C#, Java, dan JavaScript

Tapi sampai kapan tren itu akan berlanjut?

Menempatkan tanggal kedaluwarsa yang tepat pada Python akan menjadi spekulasi yang sangat banyak, mungkin juga dianggap sebagai Fiksi Ilmiah. Sebagai gantinya, saya akan menilai kebajikan yang meningkatkan popularitas Python saat ini, dan titik lemah yang akan menghancurkannya di masa depan.

Apa yang membuat Python populer saat ini

Dapatkan tiket Anda untuk TNW Valencia di bulan Maret

Jantung teknologi datang ke jantung Mediterania

Bergabung sekarang

Kesuksesan Python tercermin dalam tren Stack Overflow, yang mengukur jumlah tag dalam postingan di platform. Mengingat ukuran StackOverflow, ini merupakan indikator yang cukup bagus untuk popularitas bahasa

Sementara R telah stabil selama beberapa tahun terakhir, dan banyak bahasa lain terus menurun, pertumbuhan Python tampaknya tak terbendung. Hampir 14% dari semua pertanyaan StackOverflow diberi tag "python", dan trennya naik. Dan ada beberapa alasan untuk itu.

Itu sudah tua

Python sudah ada sejak tahun sembilan puluhan. Itu tidak hanya berarti bahwa ia memiliki banyak waktu untuk tumbuh. Itu juga telah memperoleh komunitas yang besar dan mendukung

Jadi, jika Anda memiliki masalah saat membuat kode dengan Python, kemungkinan besar Anda akan dapat menyelesaikannya dengan satu pencarian Google. Hanya karena seseorang telah mengalami masalah Anda dan menulis sesuatu yang bermanfaat tentangnya

Ramah pemula

Bukan hanya fakta bahwa itu telah ada selama beberapa dekade, memberi programmer waktu untuk membuat tutorial yang brilian. Lebih dari itu, sintaks Python sangat mudah dibaca oleh manusia

Sebagai permulaan, tidak perlu menentukan tipe data. Anda baru saja mendeklarasikan sebuah variabel; . Ini adalah keunggulan besar bagi pemula. Jika Anda pernah memprogram dalam C++, Anda tahu betapa frustrasinya program Anda tidak dapat dikompilasi karena Anda menukar float dengan bilangan bulat

Dan jika Anda pernah membaca kode Python dan C++ secara berdampingan, Anda akan tahu betapa dimengertinya Python. Meskipun C ++ dirancang dengan mempertimbangkan bahasa Inggris, ini merupakan pembacaan yang agak bergelombang dibandingkan dengan kode Python

Ini serbaguna

Karena Python sudah ada sejak lama, pengembang telah membuat paket untuk setiap tujuan. Saat ini, Anda dapat menemukan paket untuk hampir semua hal

Ingin menghitung angka, vektor, dan matriks?
Ingin melakukan perhitungan untuk teknologi dan teknik?
Ingin menjadi besar dalam manipulasi dan analisis data?
Ingin memulai dengan Kecerdasan Buatan?

Apapun tugas komputasi yang Anda coba kelola, kemungkinan ada paket Python untuk itu di luar sana. Hal ini membuat Python tetap berada di atas perkembangan terkini, terlihat dari lonjakan Machine Learning selama beberapa tahun terakhir

Kelemahan Python — dan apakah itu akan berakibat fatal

Berdasarkan elaborasi sebelumnya, Anda dapat membayangkan bahwa Python akan tetap di atas sh * t untuk waktu yang lama. Tapi seperti setiap teknologi, Python memiliki kelemahan. Saya akan membahas kekurangan yang paling penting, satu per satu, dan menilai apakah ini fatal atau tidak

Kecepatan

Python lambat. Seperti, sangat lambat. Rata-rata, Anda memerlukan sekitar 2–10 kali lebih lama untuk menyelesaikan tugas dengan Python dibandingkan dengan bahasa lainnya

Ada berbagai alasan untuk itu. Salah satunya adalah diketik secara dinamis — ingat bahwa Anda tidak perlu menentukan tipe data seperti dalam bahasa lain. Ini berarti banyak memori yang perlu digunakan, karena program perlu menyediakan ruang yang cukup untuk setiap variabel yang berfungsi dalam hal apa pun. Dan banyak penggunaan memori berarti banyak waktu komputasi

Alasan lainnya adalah Python hanya dapat menjalankan satu tugas dalam satu waktu. Ini adalah konsekuensi dari tipe data yang fleksibel — Python perlu memastikan setiap variabel hanya memiliki satu tipe data, dan proses paralel dapat mengacaukannya

Sebagai perbandingan, browser web rata-rata Anda dapat menjalankan selusin utas berbeda sekaligus. Dan ada beberapa teori lain juga

Tetapi pada akhirnya, tidak ada masalah kecepatan yang penting. Komputer dan server menjadi sangat murah sehingga kita berbicara tentang sepersekian detik. Dan pengguna akhir tidak terlalu peduli apakah aplikasi mereka dimuat dalam 0. 001 atau 0. 01 detik

Cakupan

Awalnya, Python memiliki cakupan dinamis. Ini pada dasarnya berarti bahwa, untuk mengevaluasi ekspresi, kompiler pertama-tama mencari blok saat ini dan kemudian secara berturut-turut semua fungsi pemanggilan

Masalah dengan pelingkupan dinamis adalah bahwa setiap ekspresi perlu diuji dalam setiap kemungkinan konteks — yang membosankan. Itu sebabnya sebagian besar bahasa pemrograman modern menggunakan pelingkupan statis

Python mencoba beralih ke pelingkupan statis, tetapi mengacaukannya. Biasanya, lingkup dalam — misalnya fungsi di dalam fungsi — akan dapat melihat dan mengubah lingkup luar. Di Python, inner scope hanya bisa melihat outer scope, tapi tidak mengubahnya. Ini menyebabkan banyak kebingungan

Lambda

Terlepas dari semua fleksibilitas dalam Python, penggunaan Lambdas agak terbatas. Lambdas hanya bisa berupa ekspresi dengan Python, bukan pernyataan

Di sisi lain, deklarasi dan pernyataan variabel selalu merupakan pernyataan. Ini berarti Lambdas tidak dapat digunakan untuk mereka

Perbedaan antara ekspresi dan pernyataan ini agak sewenang-wenang, dan tidak terjadi dalam bahasa lain

Spasi putih

Di Python, Anda menggunakan spasi putih dan lekukan untuk menunjukkan level kode yang berbeda. Ini membuatnya menarik secara optik dan intuitif untuk dipahami

Bahasa lain, misalnya C++, lebih mengandalkan tanda kurung dan titik koma. Meskipun ini mungkin tidak menarik secara visual dan ramah-pemula, ini membuat kode lebih mudah dipelihara. Untuk proyek yang lebih besar, ini jauh lebih berguna

Bahasa yang lebih baru seperti Haskell memecahkan masalah ini. Mereka mengandalkan spasi putih, tetapi menawarkan sintaks alternatif bagi mereka yang ingin melakukannya tanpa spasi

Pengembangan Seluler

Saat kita menyaksikan pergeseran dari desktop ke ponsel cerdas, jelas bahwa kita memerlukan bahasa yang kuat untuk membuat perangkat lunak seluler

Tetapi tidak banyak aplikasi seluler yang dikembangkan dengan Python. Itu tidak berarti itu tidak bisa dilakukan — ada paket Python yang disebut Kivy untuk tujuan ini

Tapi Python tidak dibuat dengan mempertimbangkan seluler. Jadi meskipun mungkin memberikan hasil yang lumayan untuk tugas-tugas dasar, pilihan terbaik Anda adalah menggunakan bahasa yang dibuat untuk pengembangan aplikasi seluler. Beberapa framework pemrograman yang banyak digunakan untuk seluler termasuk React Native, Flutter, Iconic, dan Cordova

Untuk lebih jelasnya, laptop dan komputer desktop harus ada selama bertahun-tahun yang akan datang. Tetapi karena seluler telah lama melampaui lalu lintas desktop, dapat dikatakan bahwa mempelajari Python tidak cukup untuk menjadi pengembang serba bisa yang berpengalaman.

Kesalahan Waktu Proses

Skrip Python tidak dikompilasi terlebih dahulu dan kemudian dieksekusi. Alih-alih, ia mengkompilasi setiap kali Anda menjalankannya, jadi kesalahan pengkodean apa pun muncul dengan sendirinya saat runtime. Hal ini menyebabkan kinerja yang buruk, konsumsi waktu, dan kebutuhan akan banyak pengujian. Seperti, banyak tes

Ini bagus untuk pemula karena pengujian mengajarkan mereka banyak hal. Tetapi untuk pengembang berpengalaman, harus men-debug program yang rumit dengan Python membuat mereka serba salah. Kurangnya kinerja ini adalah faktor terbesar yang menetapkan stempel waktu di Python

Apa yang bisa menggantikan Python di masa depan — dan kapan

Ada beberapa pesaing baru di pasar bahasa pemrograman

• Rust menawarkan jenis keamanan yang sama dengan yang dimiliki Python — tidak ada variabel yang dapat ditimpa secara tidak sengaja. Tapi itu memecahkan masalah kinerja dengan konsep kepemilikan dan peminjaman. Itu juga merupakan bahasa pemrograman yang paling disukai dalam beberapa tahun terakhir, menurut
• Go sangat bagus untuk pemula seperti Python. Dan itu sangat sederhana sehingga lebih mudah untuk mempertahankan kodenya. Poin menyenangkan. Pengembang Go adalah salah satu programmer dengan bayaran tertinggi di pasar
• Julia adalah bahasa yang sangat baru yang bersaing langsung dengan Python. Ini mengisi celah perhitungan teknis skala besar. Biasanya, seseorang akan menggunakan Python atau Matlab, dan menambal semuanya dengan pustaka C++, yang diperlukan dalam skala besar. Sekarang, seseorang dapat menggunakan Julia alih-alih bermain-main dengan dua bahasa

Meskipun ada bahasa lain di pasaran, Rust, Go, dan Julia adalah bahasa yang memperbaiki tambalan Python yang lemah. Semua bahasa ini unggul dalam teknologi yang akan datang, terutama dalam Kecerdasan Buatan. Meskipun pangsa pasar mereka masih kecil, sebagaimana tercermin dari jumlah tag StackOverflow, tren untuk semuanya sudah jelas. ke atas

Mengingat popularitas Python di mana-mana saat ini, pasti akan memakan waktu setengah dekade, bahkan mungkin keseluruhan, untuk salah satu dari bahasa baru ini untuk menggantikannya.

Bahasa mana yang akan digunakan - Rust, Go, Julia, atau bahasa baru di masa depan - sulit dikatakan saat ini. Tetapi mengingat masalah kinerja yang mendasar dalam arsitektur Python, seseorang pasti akan mengambil tempatnya

Apakah ada masa depan dalam pemrograman Python?

Apa yang akan menggantikan Python di masa depan?

Apakah layak mempelajari Python pada tahun 2022?

Apakah belajar Python bagus untuk masa depan?