в чем отличия и какую версию выбрать?

Благодаря многочисленным преимуществам (о которых мы поговорим позже) мультипарадигмальный язык программирования хорошо подходит для различных вариантов использования. С момента своего появления в 2000 году Python 2 прошел долгий путь от новинки до того, как стал любимцем программистов. Поскольку Python 2.7 был последним крупным обновлением в 2010 году, датой окончания срока службы Python 2 было 1 января 2020 года.

Python 3 был выпущен как обновление Python 2 в 2008 году, и эти две версии сосуществовали около десяти лет. Сегодня Python 3 используется 95% Python-разработчиков . Если вы ищете разработчиков Python, вы можете отдать предпочтение Python 3, а не Python 2.

Но о чем именно спорят, когда речь заходит о Python 2 и Python 3? А Python 2 еще актуален? Читайте дальше, возможно, вы будете удивлены ответом.

Что такое Python 2?
Python 2.0 должен был принести в массы больше инклюзивности и грамотности программирования. Перед выпуском в 2010 году Python в значительной степени поддерживался его создателем Гвидо ван Россумом, который разработал исходную версию языка в 1991 году.

С Python 2 Россум открыл возможности разработки и усовершенствования Python для более широкого сообщества разработчиков. По мере того, как сообщество вносило свой вклад в будущие выпуски и совершенствовало свою кодовую базу, Python 2 стал одним из наиболее часто используемых языков в мире.

Python 2 поднял первоначальную цель языка по распространению грамотности программирования на новый уровень благодаря множеству улучшений по сравнению с предыдущими версиями.

Он также сыграл важную роль в разработке таких языков, как Perl и Ruby, и сегодня используется такими организациями, как Netflix, Spotify, Reddit, Uber и Instagram.

Что такое Python 3?
Python 3 был выпущен в 2008 году. Он стремился улучшить Python 2, не внося радикальных изменений в новую версию 2.x. Следовательно, Python 3 появился как отдельная ветвь общей экосистемы Python. По дизайну Python 3 обратно несовместим с Python 2.

База пользователей Python разделена между Python 2 и 3 в зависимости от различий в вариантах использования и их готовности выполнять сложные миграции.

От веб-разработки и компьютерной графики до машинного обучения и анализа данных — две версии Python подходили для разных вариантов использования. Даже сейчас Python 2 предпочтительнее Python 3 при написании кода для компьютерной графики, игр и разработки мобильных приложений .

Хотя некоторые функции Python 3 были перенесены в Python 2, чтобы облегчить переход на Python 3, этот процесс по-прежнему требует значительных усилий.

В чем отличия между Python 2 и Python 3?
Поскольку Python 3 является таким значительным отклонением от Python 2, между двумя версиями обязательно будут серьезные различия.

• Обратная совместимость: хотя код Python 2 может быть перенесен в Python 3 с некоторыми усилиями, Python 3 не имеет обратной совместимости с Python 2.
• Синтаксис: Python 2 имеет более сложный синтаксис и его труднее понять по сравнению с Python 3, хотя синтаксис похож.
• Современное использование: использование Python 2 практически прекратилось, в то время как Python 3 популярен как никогда и используется 95% разработчиков Python.
• Применение: Python 2 предпочтительнее для некоторых вариантов использования, таких как разработка мобильных приложений и компьютерная графика, в то время как для всего остального по-прежнему предпочтительна версия Python 3.
• Хранение строк: Python 2 по умолчанию хранит строки в ASCII, а Питон 3 хранит их в Unicode.
• Целочисленное деление: Python 2 предоставляет целочисленное значение при делении целых чисел, тогда как Python 3 предоставляет значения с плавающей запятой (например, 9, разделенное на 4, даст 2 в Python 2 и 2,5 в Python 3).
• Исключения: Python 2 заключает исключения в обозначения, тогда как Python 3 заключает их в круглые скобки.
• Утечка переменных: в Python 2 переменные изменяемы (например, при использовании внутри цикла for). Но в Python 3 значения переменных не изменяются.
• Итерация: в Python 2 функция xrange() используется для итераций, но в Python 3 вместо нее используется новая функция Range().

Зачем переходить на Python 3?
Python 2.7, выпущенный в 2010 году, не имел преемника, а поддержка Python 2 должна была прекратиться 1 января 2020 года. Эта дата прошла, а вместе с ней и Python 2 официально устарел. Итак, стоит ли вам как it компании переходить на Python 3? Да, конечно.

Python 3 — это современная версия языка, и помимо множества преимуществ, перечисленных выше, это более безопасная и актуальная версия. Если вы все еще используете Python 2, ваши системы подвержены проблемам безопасности и ошибкам.»»

Python 3 также имеет гораздо большее сообщество, которое регулярно исправляет ошибки и работает над новыми выпусками, чтобы улучшить функциональность и стабильность своей кодовой базы. Вы получаете доступ к более высокой производительности и постоянно обновляемым функциям.

Python 3 был разработан как более удобочитаемая и простая для понимания версия языка.

Зачем оставаться с Python 2?
Хотя Python 2 сейчас устарел и вызывает проблемы с безопасностью и стабильностью, если вы все еще используете его в своих системах, все же может быть причина, чтобы остаться с ним.

Многие компании имеют приложения, написанные на Python 2, и не хотят переходить на Python 3, опасаясь поломки приложений. Миграция, как правило, требует больших усилий и требует не только времени, но и значительных денежных вложений. Поддержка таких устаревших приложений означает сохранение кода Python 2 наряду с усилиями по внедрению Python 3 для новых задач разработки.

Какая версия лучше: Python 2 или Python 3? За и против

Изучив различия между двумя версиями Python и причины «оставаться или двигаться», можно задаться вопросом, какая из версий лучше.

Преимущества Python 3
Python 3, безусловно, является лучшей версией этих двух. Дебаты между Python 2 и Python 3 на самом деле не выдерживают критики из-за значительных улучшений, которые Python 3 имеет по сравнению с Python 2.

В дополнение к производительности, синтаксису и всем другим улучшениям качества жизни, Python 3 также является лучшим вариантом с точки зрения безопасности и надежности. Постоянно растущее сообщество Python 3 обеспечивает быстрое исправление ошибок и регулярное внедрение новых функций.

Преимущества Python 2
Python 2 лучше подходит для некоторых случаев использования, как мы обсуждали выше. Если вы работаете с компьютерной графикой, играми или разработкой для мобильных устройств, стоит попробовать Python 2.

Для разработчиков, пожалуй, единственная причина изучать Python 2 или работать с ним — это получить навыки миграции на Python 3. Кроме того, компаниям требуются разработчики Python 2 для поддержки устаревшего кода Python 2.

Как выбрать лучшую версию Python для использования?
Объективно Python 3 может быть лучшей версией, но вам все равно нужно оценить свои потребности и выбрать лучшую версию Python для вашего проекта.

Если вы довольно новая организация, скорее всего, вы не используете Python 2. В этом случае нет практически никаких причин рассматривать Python 2, если только вы не работаете с определенными библиотеками, которые еще не совместимы с Python 3.

Если у вас есть устаревшие приложения Python 2 и вы пока не хотите переходить на Python 3, вы можете сохранить Python 2 и привлечь разработчиков для поддержки вашей кодовой базы. Но рекомендуется запланировать переход на Python 3 как можно скорее. Кроме того, старайтесь выбирать Python 3 для всех новых проектов разработки.

Независимо от вашей версии Python вам потребуется нанять разработчиков Python для проектов разработки, миграции или просто обслуживания. IT and Digital может помочь вам нанять Python-разработчиков мирового класса, не вкладывая кучу денег в поиск и подбор ит персонала. Когда вы сотрудничаете с нашим ит рекрутинговым агентством, вам не нужно нести расходы на найм, которые могут составлять значительный процент от годовой зарплаты разработчика.

Python легко понять и изучить, что также приводит к тому, что огромное количество разработчиков Python борются за востребованные вакансии. Вам необходимо тщательно проверить и провести собеседование с пулом кандидатов, чтобы найти разработчиков для вашего проекта. А на это иногда могут уйти месяцы!

Наше ИТ кадровое агентство предлагает вам найти разработчика Python менее чем за 2 недели. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем помочь масштабировать ваш следующий проект до новых высот. Мы гарантируем поиск самого сильного, а не самого дорого кандидата. За 10 лет в подборе it специалистов, мы закрыли 5500+ вакансий и собрали 25+ команд с нуля. Убедитесь сами и ознакомьтесь с отзывами клиентов о нашем рекрутинговом агентстве! Нужно больше референсов? Напишите нам в телеграмм.

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

Читать далее

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask, в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для  Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow. В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или Калифорнийского технологического института. Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle. Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib.

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn. Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

По теме

• Выбрали Европу, ментальность, деньги, комфорт, международные проекты, work-life баланс. Запустился сайт про релокацию айтишников в Минск

Все материалы по теме

Python Выпуск Python 3.11.3 | Python.org

Примечание: Хотя JavaScript не является обязательным для этого веб-сайта, ваше взаимодействие с содержимым будет ограничено. Пожалуйста, включите JavaScript для полного опыта.

Пожертвовать

Поиск по сайту

Дата выпуска: 5 апреля 2023 г.

Это третий отладочный выпуск Python 3.11

.

Python 3.11.3 — новейшая основная версия языка программирования Python, содержащая множество новых функций и оптимизаций.

Некоторые из новых важных новых функций и изменений в Python 3.11:

Общие изменения

• PEP 657 — Включить подробные местоположения ошибок в трассировках
• PEP 654 — Группы исключений и кроме *
• PEP 680 — tomllib: поддержка синтаксического анализа TOML в стандартной библиотеке
• gh-90908 — Введение групп задач в asyncio
• gh-34627 — Атомарная группировка ( (?>. ..) ) и притяжательные квантификаторы ( *+, ++, ?+, {m,n}+ ) теперь поддерживаются в регулярных выражениях.
• Проект Faster CPython уже дает впечатляющие результаты. Python 3.11 на 10-60% быстрее, чем Python 3.10. В среднем мы измерили ускорение в 1,22 раза на стандартном наборе тестов. Подробности смотрите в разделе Faster CPython.

Ввод и изменение языка ввода

• PEP 673 — Самостоятельный тип
• PEP 646 — Variadic Generics
• PEP 675 — Произвольный буквенный тип строки
• PEP 655 — Маркировка отдельных элементов TypedDict как обязательных или потенциально отсутствующих
• PEP 681 — Преобразование класса данных
• Онлайн-документация
• PEP 664, 3.11 График выпуска
• Сообщайте об ошибках на странице https://github.com/python/cpython/issues.
• Помогите финансировать Python и его сообщество.

Эффект Вентури — это снижение давления жидкости, возникающее при протекании жидкости через суженный участок (или штуцер) трубы. Эффект Вентури назван в честь его первооткрывателя, итальянского физика 18 века Джованни Баттиста Вентури.

В динамике невязкой жидкости скорость несжимаемой жидкости должна увеличиваться при прохождении через сужение в соответствии с принципом непрерывности массы, а ее статическое давление должно уменьшаться в соответствии с принципом сохранения механической энергии (принцип Бернулли). Таким образом, любое увеличение кинетической энергии, которое может быть достигнуто жидкостью за счет увеличения скорости через сужение, уравновешивается падением давления. Измеряя давление, можно определить скорость потока, как в различных устройствах для измерения расхода, таких как расходомеры Вентури, сопла Вентури и диафрагмы.

Этот эффект также можно использовать для классных экспериментов с феном в Интернете, которые вы можете показать кому-то особенному, прогуливаясь по холодным улицам северного европейского города.

Полный журнал изменений

Python Выпуск Python 3.

7.0 | Python.org

Примечание: Хотя JavaScript не является обязательным для этого веб-сайта, ваше взаимодействие с содержимым будет ограничено. Пожалуйста, включите JavaScript для полного опыта.

Пожертвовать

Поиск по сайту

Дата выпуска: 27 июня 2018 г.

Примечание: Версия, на которую вы смотрите, — это Python 3.7.0 , первоначальный выпуск функции для устаревшей серии 3.7 , который теперь находится в исправлении безопасности 9.0004 фаза своего жизненного цикла. См. страницу загрузок, чтобы узнать о поддерживаемых в настоящее время версиях Python, а также о самом последнем выпуске исправления безопасности , предназначенном только для исходного кода, для версии 3. 7. Последний выпуск исправления ошибок с бинарными установщиками для 3.7 был 3.7.9.

Среди основных новых возможностей Python 3.7:

• PEP 539, новый C API для локального хранилища потока
• PEP 545, перевод документации Python
• Новые переводы документации: японский,
  французский и
  Корейский язык.
• PEP 552, детерминированные файлы pyc
• PEP 553, встроенная точка останова()
• PEP 557, классы данных
• PEP 560, основная поддержка модуля ввода и универсальных типов
• PEP 562, Настройка доступа к атрибутам модуля
• PEP 563, Отложенная оценка аннотаций
• PEP 564, Функции времени с наносекундным разрешением
• PEP 565, улучшенная обработка предупреждений об устаревании
• PEP 567, переменные контекста
• Избегание использования ASCII в качестве кодировки текста по умолчанию (PEP 538, устаревшее приведение локали C
  и PEP 540, принудительный режим выполнения UTF-8)
• Сохранение порядка вставки объектов dict теперь является официальной частью спецификации языка Python.
• Заметные улучшения производительности во многих областях.

Дополнительные сведения см. в разделе Что нового в Python 3.7.

• Двоичные файлы для AMD64 также будут работать на процессорах, реализующих архитектуру Intel 64. (Также известная как архитектура «x64», а ранее известная как «EM64T» и «x86-64».)
• Теперь для платформ Windows существуют веб-установщики; программа установки загрузит необходимые программные компоненты во время установки.
• Существуют распространяемые ZIP-файлы, содержащие сборки Windows, что упрощает повторное распространение Python как части другого программного пакета. Дополнительную информацию см. в документации по встроенному дистрибутиву.
• Для версии 3.7.0 мы предоставляем для загрузки два варианта бинарного установщика. Вариант по умолчанию только 64-разрядный и работает на macOS 10.9.(Mavericks) и более поздние системы. Мы также продолжаем предоставлять 64-битный/32-битный вариант, который работает на всех версиях macOS, начиная с 10.
  

  This entry was posted in Популярное