Hvad enten der er tale om din netbank, eller casino sider som https://mrbet-casino.dk/, din kalender eller noget helt fjerde, så er der en god sandsynlighed for, at der har været Python involveret i programmeringen af programmet eller applikationen.
I denne artikel kan du læse om Python, og om hvor vigtigt dette programmeringssprog er for datavidenskaben generelt, men også nogle specifikke use cases hvor man aktivt bruger Python.
Pythons Historie
Python blev skabt tilbage i 1980’erne, og blev for alvor implementeret af hollænderen Guido van Rossum hos CWI i Holland. Det er i dag fortsat ét af de mest populære programmeringssprog inden for data analyse, webudvikling – og senest også kunstig intelligens.
Pythons popularitet skyldes i høj grad at dens syntaks er meget simpel og brugervenlig, modsat mange andre populære programmeringssprog. Det betyder det er (relativt) let at lære, hvilket øger arbejdskraften, der kan bruge sproget markant. Det er væsentligt mere ryddeligt end f.eks. Javascript, hvilket gør det hurtigere og generelt set mere behageligt at arbejde i.
Herudover kan Python også skrives i andre sprog, som f.eks. C++, hvilket gør det mere alsidigt end andre sprog. Dette er også med til at gøre Python til en slags “backbone” egenskab blandt programmørerne.
Python og Maskinlæring
Da Python er så nemt at lære (i hvert fald når man sammenligner med mange andre programmeringssprog), betyder det også at man kan udvikle sin software væsentligt hurtigere. Python er derfor oplagt til ting som maskinlæring, og generelt set optimering af systemer, hvor man tidligere har været nødsaget til at få højt-specialiseret arbejdskraft, der kunne hardcode systemer.
Udfordringen med dette, er naturligvis at man får sværere ved at rette i tingene bagefter. Med et så populært programmeringssprog som Python, vil man lettere kunne finde arbejdskraft der kan arbejde videre i systemet, og takket være Pythons mere simple syntaks, vil det også være lettere for disse personer at dykke ned i systemerne.
Det betyder at ting som maskinlæring, dataindsamling og analyse nu kan varetages af væsentlig flere personer, da man ikke behøver nær lige så specialiserede programmører til at håndtere systemerne – hvilket igen fører til større popularitet.
Python og Datahåndtering
Den ovenstående årsag er præcis årsagen til, at Python er blevet så populært i forhold til datahåndtering. Virksomheder har i lang tid haft mere data til rådighed, end de har vidst hvad de skulle gøre med. Det har imidlertid været svært at få virksomhederne til at investere i rent faktisk at bruge dataen effektivt, netop da det har været svært og dyrt at finde arbejdskraften til det.
Med Python får virksomhederne en mulighed – og et stort incitament – til rent faktisk at begynde at håndtere og analysere på deres data, hvilket har medført massive innovationer i eksempelvis finansielle analyser. Her hjælper Python med at løse store data-analyse opgaver på en hurtig og effektiv facon, uden behovet for nær lige så specialiseret arbejdskraft.
Når man også ser på hvor stort fællesskabet er inden for Python, og hvor mange forskellige biblioteker der er man kan benytte sig af, betyder det at dette programmeringssprog nok er så tæt på en plug-and-play løsning, som man kan forestille sig. Og i de tilfælde hvor det ikke er det, kan det heldigvis hurtigt og enkelt justeres.
Enestående, Simpel Syntaks
En af styrkerne i Python, er som tidligere nævnt det forsimplede sprog. Det er ganske enkelt lettere for programmører og udviklere at bruge systemet hurtigt og effektivt, når man skal skrive færre kodelinjer. Det minimerer samtidig risikoen for fejl, og gør eventuelle fejl lettere at opsnappe og rette.
Dette har også gjort Python til ét af de mest foretrukne sprog inden for kunstig intelligens, da det lige netop her handler om, at gøre tingene så simpelt som muligt. Man vil uden tvivl lettere kunne lære en kunstig intelligens at arbejde i Python, end i mange andre programmeringssystemer. Derfor er det også kun naturligt at det er dette sprog der primært fokuseres på.
Børnevenligt
Okay – børnevenligt er måske lidt et stretch, men der er faktisk flere folkeskoler der underviser i Python, hvilket igen er med til at understrege hvor brugervenligt programmeringssproget er.
Dette er igen med til at løse ét af de helt store problemer der hærger i dag; manglen på arbejdskraft. Hvis børn kommer ud af folkeskolen eller gymnasiet, og mange af dem som minimum har en forståelse af Python, er dette igen med til at udbrede kendskabet – og brugbarheden af systemet.
På mange måder kan man sige at Python er inde i – og altid har været – i et positivt feedback loop, hvor udbredelsen fører til mere arbejdskraft, og den øgede arbejdskraft igen puster til udbredelsen.
