پایتون چیست؟ همه چیز درباره زبان برنامه نویسی پایتون

اگر تصمیم به یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی گرفته‌اید احتمالاً نام زبان برنامه‌نویسی پایتون را زیاد شنیده باشید. این زبان برنامه‌نویسی برای حوزه‌های مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرد و به همین دلیل است که به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها شناخته می‌شود. یادگیری این زبان ساده بوده و افراد زیادی در سراسر دنیا هستند که به این زبان مسلط هستند. همه این موارد یادگیری پایتون را جذاب و کاربردی می‌کند.

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه کاره و سطح بالا است که به دلیل سادگی، خوانایی و قابلیت های گسترده اش محبوبیت زیادی به دست آورده است.

در این مقاله، شما را به سفری در تاریخچه، ویژگی‌ ها، کاربرد ها و آینده پایتون و همچنین کاربرد های آن در هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین می‌ بریم. اگر همهمه های پایتون را شنیده اید و می خواهید بدانید که چیست و درآمد آن چقدر است و حتی شاید آن را یاد بگیرید، جای درستی آمده اید. بیایید به اقیانوس وسیع پایتون شیرجه بزنیم و امکانات بی حد و حصر آن را کشف کنیم.

آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون چیست؟ - آشنایی با مبانی زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز، سطح بالا و تفسیر شده است که به دلیل سادگی و خوانایی اش شناخته شده است. پایتون توسط Guido van Rossum ایجاد و اولین بار در سال 1991 منتشر شد. این زبان با تاکید بر خوانایی کد طراحی شد و به توسعه دهندگان این امکان را می داد تا مفاهیم را در کد های کمتری در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی بیان کنند. سینتکس یا قواعد دستوری آن واضح و شهودی است، که آن را به یک انتخاب ایده آل برای مبتدیان و توسعه دهندگان با تجربه تبدیل می کند.

تاریخچه زبان برنامه نویسی پایتون - از آغاز تا پذیرش جهانی

سفر پایتون در اواخر دهه 1980 آغاز شد، زمانی که Guido van Rossum، یک برنامه نویس هلندی، تصمیم گرفت تا زبانی ایجاد کند که بتواند بر محدودیت های زبان های موجود غلبه کند و راه حل ساده و ظریف تری را برای توسعه دهندگان ارائه دهد.

او نام پایتون را از روی برنامه تلویزیونی مورد علاقه خود، یعنی "سیرک پرواز مونتی پایتون"، برداشت. در طول سال‌ ها، جامعه و پذیرش پایتون رشد کرد و در سال 2000، پایتون 2.0 منتشر شد که پیشرفت‌ های قابل توجهی را ارائه کرد. امروزه، Python 3 آخرین نسخه پایدار آن است. البته که این زبان از طریق به‌ روزرسانی‌ های منظم و مشارکت‌ های جامعه جهانی به تکامل خود ادامه می‌ دهد.

هدف از ایجاد زبان برنامه نویسی پایتون چیست؟

چشم انداز Guido van Rossum برای Python این بود که زبانی ایجاد کند که بر خوانایی کد و قواعد دستوری واضح، تأکید داشته باشد و در عین حال، به اندازه کافی قدرتمند باشد که بتواند وظایف پیچیده را انجام دهد. او می‌ خواست پایتون برای یادگیری و استفاده آسان باشد و توسعه‌ دهندگان را قادر سازد تا به جای درگیری با کد های پیچیده، روی حل مسئله تمرکز کنند. ماموریت او، ارائه یک زبان برنامه نویسی همه کاره و کارآمد بود که برای توسعه دهندگان در سراسر حوزه ها، از توسعه وب گرفته تا محاسبات علمی، جذاب باشد.

معرفی ویژگی‌های زبان پایتون

پایتون دارای مجموعه ای غنی از ویژگی هایی است، که به پذیرش و محبوبیت گسترده آن کمک می کند.

سینتکس ساده و خوانا: قواعد دستوری آسان و خوانای پایتون به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که مفاهیم را در خطوط کمتری از کد بیان کنند و خوانایی و قابلیت نگهداری کد را افزایش دهند.
کتابخانه های استاندارد گسترده: پایتون با کتابخانه های استاندارد گسترده ای عرضه می شود که ماژول ها و توابع از پیش ساخته شده را برای کار های مختلف فراهم می کند و نیاز توسعه دهندگان به نوشتن کد از ابتدا را کاهش می دهد.
طبیعت تفسیر شده: این زبان به عنوان یک زبان تفسیر شده، نیازی به کامپایل قبل از اجرا ندارد و امکان توسعه و آزمایش سریع را فراهم می کند.
استقلال در پلتفرم: پایتون یک زبان چند پلتفرمی است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا کد را روی یک پلتفرم بنویسند و آن را بدون تغییر روی پلتفرم های دیگر اجرا کنند.
پشتیبانی از برنامه نویسی شی گرا (OOP): پایتون از اصول OOP پشتیبانی می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا با تعریف کلاس ها و اشیاء، کد قابل استفاده مجدد و ماژولار ایجاد کنند.
کدنویسی سریع: کد نویسی پایتون پویا است. به این معنی که انواع متغیر ها در زمان اجرا تعیین می‌ شوند و انعطاف‌ پذیری و توسعه سریع‌ تر را ارائه می‌ دهند.

کاربرد های زبان برنامه نویسی پایتون

دلایل محبوبیت پایتون - نیروهای محرک پشت موفقیت آن

محبوبیت پایتون را می توان به چندین عامل کلیدی نسبت داد:

سادگی و خوانایی: همانطور که گفته شد، سادگی قواعد دستوری پایتون برای توسعه دهندگان در تمامی سطوح مهارتی جذاب است و یادگیری و استفاده از آن را آسان می کند.
تطبیق پذیری: پایتون برای طیف گسترده ای از برنامه ها از جمله توسعه وب، تجزیه و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی، محاسبات علمی و اتوماسیون مناسب است.
پشتیبانی قوی جامعه: جامعه جهانی پایتون به طور فعال به رشد آن کمک می کند و به طور منظم کتابخانه ها و فریمورک ها را برای بهبود عملکرد آن به روز می کند.
پذیرش توسط شرکت‌ های فناوری پیشرو: شرکت‌ های بزرگی مانند گوگل، فیس‌ بوک و اینستاگرام از پایتون در فرآیند های توسعه خود استفاده و محبوبیت آن را بیشتر می‌ کنند.

کاربرد های گسترده زبان برنامه نویسی پایتون

انعطاف پذیری پایتون آن را قادر می سازد تا کاربرد های زیادی داشته باشد و در حوزه های مختلفی بکار رود.

توسعه وب: سادگی و فریمورک های قدرتمند پایتون مانند Django و Flask آن را به انتخابی محبوب برای برنامه نویسان وب تبدیل کرده است. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به سرعت برنامه های وب قوی و مقیاس پذیر بسازند.
تجزیه و تحلیل داده ها: برخی کتابخانه های پایتون مانند Pandas، NumPy و Matplotlib به تحلیلگران داده، قدرت می دهد تا به طور موثر مجموعه داده های بزرگ را پردازش، تجزیه و تحلیل کنند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: کتابخانه های گسترده پایتون، از جمله TensorFlow، Keras و PyTorch، آن را به زبانی مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل کرده است. سهولت استفاده و خوانایی آن، آزمایش و نمونه سازی را تسهیل می کند.
محاسبات علمی: قابلیت های پایتون در محاسبات عددی و علمی، همراه با کتابخانه هایی مانند SciPy و SymPy، آن را برای محققان و مهندسانی که بر روی محاسبات پیچیده علمی کار می کنند ایده آل می کند.
اتوماسیون و اسکریپت نویسی: قابلیت های اسکریپت نویسی پایتون به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا کار های تکراری را به طور خودکار انجام دهند. این ویژگی، پایتون را به گزینه ای عالی برای مدیران سیستم و آزمایش کنندگان نرم افزار تبدیل می کند.
توسعه بازی: سادگی پایتون، همراه با فریم ورک های توسعه بازی مانند Pygame، توسعه دهندگان را قادر می سازد تا بازی های دو بعدی و نمونه های اولیه را به طور موثر ایجاد کنند.
اینترنت اشیا (IoT): طبیعت سبک پایتون و پشتیبانی از میکروکنترلر، آن را برای پروژه های اینترنت اشیا، اتصال دستگاه ها و جمع آوری داده ها از دنیای فیزیکی مناسب می کند.

دلایل محبوبیت پایتون

بیشتر بخوانید: 10 مورد از بهترین کتابخانه های زبان پایتون (Python) در سال 2023

شرکت هایی که از پایتون استفاده می کنند

تطبیق پذیری و سهولت استفاده پایتون، توجه شرکت های برجسته در صنایع مختلف را به خود جلب کرده است. برخی از غول‌ های فناوری و استارت‌آپ‌ های پیشرو که از پایتون در تکنولوژی خود استفاده می‌ کنند در زیر آورده شده اند.

Google: پایتون به طور گسترده در گوگل برای برنامه های مختلف از جمله YouTube، Google Search و Google App Engine استفاده می شود.
فیس بوک: شرکت فیسبوک یا همان متا، برای زیرساخت های Back-end و تحلیل داده ها از Python استفاده می کند.
اینستاگرام: پایتون به خدمات backend اینستاگرام قدرت می دهد و آن را به یکی از بزرگترین کاربران این زبان تبدیل می کند.
نتفلیکس: برای ساخت ابزار ها و زیرساخت های داخلی مختلف در Netflix استفاده می شود.
Dropbox: دراپ باکس از پایتون برای خدمات مختلف پشتیبان و وظایف اتوماسیون استفاده می کند.
Spotify: پایتون در بک اند Spotify برای تجزیه و تحلیل داده ها و توسعه وب استفاده می شود.
Reddit: زبان اصلی برای توسعه وب و خدمات پشتیبانی Reddit است.
ناسا: این زبان حتی برای تجزیه و تحلیل داده های علمی در NASA هم استفاده می شود!

مزایای زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون مزایای بی شماری را برای توسعه دهندگان ارائه می دهد که آن را به گزینه ای عالی برای پروژه های مختلف تبدیل می کند. همانطور که گفته شد یکی از اصلی ترین مزایای آن، قواعد دستوری یا سینتکس آسان و خوانای آن می باشد. دومین مزیت منحصر بفرد پایتون، کتابخانه های بسیار زیاد و متنوع آن می باشد که حجم و زمان کدنویسی را برای شما چندین برابر کمتر می کند.

سومین مزیت پایتون نیز پشتیبانی قدرتمند آن است. این زبان دارای یک جامعه بزرگ جهانی است که هر چیزی بخواهید را برای شما فراهم می کند. در ادامه نیز به معرفی دو مورد دیگر از مزایای زبان برنامه نویسی پایتون می پردازیم.

تطبیق پذیری: تطبیق پذیری پایتون به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که روی توسعه وب، تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی، محاسبات علمی و غیره کار کنند و آن را به زبانی همه کاره برای پروژه های مختلف تبدیل می کند.
نمونه سازی سریع: ماهیت پویای پایتون و سهولت استفاده، نمونه سازی سریع را تسهیل می کند و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به سرعت تکرار و ایده ها را آزمایش کنند.

معایب زبان برنامه نویسی پایتون

در حالی که پایتون دارای مزایای متعددی است، محدودیت هایی نیز دارد که عبارتند از:

سرعت اجرای آهسته تر: ماهیت تفسیری پایتون می تواند منجر به کاهش سرعت اجرا در مقایسه با زبان های کامپایل شده مانند ++C یا جاوا شود. البته این به معنای کند بودن آن نیست.
Global Interpreter Lock: پایتون اجرای چندین رشته را به صورت موازی محدود می کند. قفل مترجم جهانی پایتون (GIL) محدودیتی است که از اجرای همزمان چندین رشته جلوگیری می‌ کند که می‌ تواند بر عملکرد برنامه‌ های محدود به CPU تاثیر بگذارد.
توسعه اپلیکیشن موبایل: پایتون به دلیل عملکرد کندتر آن در برنامه های موبایلی معمولاً برای توسعه اپلیکیشن موبایل استفاده نمی شود.

نقاط ضعف پایتون

فریمورک های پایتون - بهترین فریم ورک های آن

فریمورکهای پایتون تعداد زیادی دارند که فرآیند توسعه را ساده می کند و ایجاد برنامه های کاربردی وب، API ها و موارد دیگر را تسهیل می کند. برخی از بهترین فریم ورک های پایتون عبارتند از:

Django: جنگو یک فریمورک وب سطح بالا است که با هدف توسعه سریع، مقیاس پذیری و امنیت بالا طراحی شده است. این فریم ورک از فلسفه "batteries-included" پیروی می کند و بسیاری از ویژگی های داخلی را برای توسعه برنامه های کاربردی وب ارائه می دهد.
Flask: فلسک یک میکرو فریمورک سبک و انعطاف پذیر است که یادگیری و استفاده از آن آسان است. Flask ابزار های ضروری برای ساخت برنامه های کاربردی وب و API های ساده را فراهم می کند.
Pyramid: فریم ورک Pyramid یک فریمورک وب فول استک است که انعطاف پذیری را ارائه می دهد. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا اجزای مورد نیاز خود را برای پروژه های خود انتخاب کنند.
FastAPI: یک فریم ورک وب مدرن و با کارایی بالا برای ساخت API با حداقل کد و اعتبارسنجی خودکار است.

بیشتر بخوانید: آشنایی با صفر تا صد فریم ورک های پایتون

IDE های پایتون و بهترین IDE های آن

محیط های توسعه یکپارچه (IDE) پایتون ابزارهای قدرتمندی را برای نوشتن، آزمایش و اشکال زدایی کد ها به طور موثر در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. برخی از بهترین IDE های پایتون عبارتند از:

PyCharm: پای چارم یک IDE محبوب با مجموعه ای غنی از ویژگی ها برای توسعه پایتون است. از جمله تجزیه و تحلیل کد، اشکال زدایی و ادغام با سیستم های کنترل نسخه.
ویژوال استودیو کد (VS Code): یک IDE سبک و قابل توسعه است که از توسعه Python از طریق پسوند های مختلف پشتیبانی می کند.
Sublime Text: یک ویرایشگر کد قابل تنظیم و کارآمد است که تجربه کدنویسی یکپارچه پایتون را فراهم می کند.
Jupyter Notebooks: امکان کاوش، تجسم و نمونه‌ سازی تعاملی داده‌ ها را فراهم می‌ کنند، و آن ها را برای دانشمندان و محققان داده ایده‌آل می‌ سازد.
ATOM: این IDE قابل تنظیم و کاربر پسند است. همچنین پشتیبانی از زبان های مختلف را دارد. اتم، تکمیل خودکار، برجسته‌ سازی قواعد دستوری و قالب‌ بندی کد را ارائه می‌ دهد که کدنویسی روان را تضمین می‌ کند.

بیشتر بخوانید: معرفی بهترین کامپایلرها برای زبان برنامه نویسی پایتون

رابطه پایتون با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تطبیق پذیری و کتابخانه های گسترده پایتون، آن را به زبانی عالی برای توسعه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تبدیل کرده است. سادگی و خوانایی آن به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که روی پیاده سازی الگوریتم ها و مدل های پیچیده تمرکز کنند و توسعه هوش مصنوعی و ML را برای مخاطبان وسیع تری در دسترس قرار دهند.

برخی از جنبه های کلیدی ارتباط پایتون با هوش مصنوعی و Machine Learning عبارتند از:

کتابخانه ها: پایتون دارای کتابخانه هایی مانند TensorFlow، Keras، PyTorch و Scikit-learn است که ابزار های قدرتمندی برای ساخت و آموزش مدل های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ ارائه می دهند. این کتابخانه ها طیف گسترده ای از الگوریتم ها و عملکرد های از پیش ساخته شده را ارائه می دهند که توسعه را تسریع می کند.
کامیونیتی عظیم: جامعه بزرگ پایتون فعالانه به پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کمک، و یک محیط مشترک برای تحقیق و توسعه ایجاد می کند. این پشتیبانی تضمین می کند که آخرین پیشرفت ها به راحتی در دسترس توسعه دهندگان قرار می گیرد.
سهولت نمونه سازی: طبیعت پویا و محیط کدگذاری تعاملی پایتون، مانند Jupyter Notebooks، آن را به گزینه ای ایده آل برای نمونه سازی و آزمایش مدل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل می کند. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به سرعت مدل های خود را تکرار و اصلاح کنند.
دستکاری داده ها: کتابخانه های پردازش و دستکاری داده های پایتون، مانند Pandas، به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا داده ها را قبل از تغذیه به الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور موثر پردازش و پاک کنند.
قابلیت‌ های تجسم: کتابخانه‌ های پایتون، مانند Matplotlib و Seaborn، تجسم داده‌ ها و خروجی‌ های مدل را تسهیل می‌ کنند. همچنین به توسعه‌ دهندگان کمک می‌ کنند تا بینش ارزشمندی در مورد پروژه‌ های هوش مصنوعی و Machine Learning خود به دست آورند.
طبیعت منبع باز: ماهیت منبع باز پایتون به خوبی با اصول توسعه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هماهنگ است و شفافیت و همکاری بین توسعه دهندگان را ارتقا می دهد.

پایتون در هوش مصنوعی

پایتون و علم داده

پایتون نقش مهمی در زمینه علم داده ایفا می کند و ابزار های قدرتمندی را برای دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها در اختیار محققان و تحلیلگران قرار می دهد. برخی از روش های استفاده از پایتون در علم داده عبارتند از:

پاکسازی و پیش پردازش داده ها: کتابخانه های پایتون، مانند Pandas، به دانشمندان داده اجازه می دهد تا داده های خام را تمیز و پیش پردازش کنند و از آماده بودن آن برای تجزیه و تحلیل، اطمینان حاصل کنند.
تجزیه و تحلیل آماری: کتابخانه‌ های Python's Scipy و Statsmodels، توابع و مدل‌ های آماری را برای دانشمندان داده فراهم می‌ کنند تا تصمیم‌ گیری آگاهانه ای داشته باشند.
تجسم داده‌ ها: کتابخانه‌ های Matplotlib و Seaborn، دانشمندان داده را قادر می‌ سازد تا تجسم‌ های قانع‌ کننده ای ایجاد کنند و به آن‌ ها کمک می‌ کند تا میان یافته‌ ها بطور موثر ارتباط برقرار کنند.
یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: کتابخانه های Scikit-learn و TensorFlow پایتون به دانشمندان داده اجازه می دهد تا الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین را برای ساخت مدل های پیش بینی اعمال کنند.
پردازش زبان طبیعی (NLP): کتابخانه‌ های NLTK و SpaCy پایتون، دانشمندان داده را قادر می‌ سازد تا داده‌ های متنی را تجزیه و تحلیل و پردازش کنند و آن را در تحلیل احساسات و وظایف درک زبان ارزشمند می‌ سازد.

بیشتر بخوانید: ارتباط پایتون با هوش مصنوعی

تعداد برنامه نویسان Python در جهان

محبوبیت پایتون منجر به افزایش گسترده تعداد برنامه نویسان پایتون در سراسر جهان شده است. سادگی و کاربرد های وسیع آن، توسعه دهندگان را با پیشینه های مختلف جذب کرده و پایتون را به یکی از پرکاربرد ترین زبان های برنامه نویسی دنیا تبدیل کرده است. جامعه جهانی پایتون بطور فزاینده ای در حال افزایش است و تاکنون بیش از 8 میلیون برنامه نویس پایتون در جهان ظهور کرده است!

آینده پایتون

آینده پایتون امیدوار کننده به نظر می رسد و این زبان همچنان در حال تکامل و انطباق با روند های جدید فناوری است. برخی از جنبه های کلیدی که آینده پایتون را شکل می دهند عبارتند از:

پیشرفت‌ های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همچنان نقش‌ های حیاتی را در صنایع مختلف ایفا می‌ کنند، ارتباط پایتون به دلیل کتابخانه‌ های گسترده و سهولت استفاده در توسعه برنامه‌ های هوش مصنوعی قوی‌ تر خواهد شد.
توسعه وب و میکروسرویس ها: فریم ورک های توسعه وب پایتون مانند Django و Flask همچنان به طور گسترده برای ساخت برنامه های کاربردی وب و میکروسرویس های قوی مورد استفاده قرار خواهند گرفت.
علم داده: قابلیت های علم داده پایتون به تحقیق و بینش در حوزه های مختلف، از تجزیه و تحلیل تجاری گرفته تا تحقیقات علمی ادامه خواهد داد.
اینترنت اشیا (IoT): ماهیت سبک پایتون و سازگاری آن با میکروکنترلرها، امکان استفاده بیشتر از آن را در پروژه های اینترنت اشیا فراهم می کند.
محاسبات کوانتومی: تطبیق پذیری و سادگی پایتون آن را به یک انتخاب بالقوه برای توسعه محاسبات کوانتومی با پیشرفت میدان تبدیل می کند.

آینده زبان برنامه نویسی پایتون

مزایای شغلی زبان برنامه نویسی پایتون

محبوبیت Python به توسعه دهندگان مزایای شغلی زیادی را ارائه می دهد که عبارتند از:

تقاضای زیاد: توسعه دهندگان پایتون به دلیل استقبال گسترده از این زبان و کاربرد های آن در زمینه های مختلف، تقاضای زیادی در سراسر صنایع دارند.
نقش های شغلی متنوع: برنامه نویسان پایتون می توانند نقش های شغلی متنوعی از جمله توسعه دهنده وب، دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر داده و غیره را بدست آورند.
درآمد بالا و رقابتی: توسعه دهندگان پایتون معمولاً حقوق بالا و رقابتی دارند که منعکس کننده تقاضای بالا برای مهارت های آنهاست.

بازار کار پایتون

بازار کار برای توسعه دهندگان پایتون در حال شکوفایی است و فرصت های شغلی زیادی، هم در شرکت های فناوری و هم در استارت آپ ها در دسترس است. حضور پایتون در صنایعی مانند امور مالی، مراقبت های بهداشتی، آموزشی و سرگرمی، فرصت های متنوعی را برای توسعه دهندگان ایجاد می کند. در زیر به مشاغلی که یک برنامه نویس پایتون می تواند داشته باشد اشاره می کنیم.

توسعه دهنده وب: Python به طور گسترده در توسعه وب استفاده می شود و توسعه دهندگان Python می توانند با استفاده از فریم ورک هایی مانند Django و Flask روی ساخت وب سایت های پویا و تعاملی کار کنند.
دانشمند داده: کتابخانه های گسترده پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها، آن را به یک انتخاب محبوب برای دانشمندان داده تبدیل می کند. که با مجموعه داده های بزرگ برای تصمیم گیری مبتنی بر داده کار می کنند.
مهندس یادگیری ماشین: زبانی محبوب برای توسعه مدل‌ های ماشین لرنینگ و پیاده‌ سازی الگوریتم‌ های هوش مصنوعی است. مهندسان Machine learning از پایتون برای ساخت راه حل های یادگیری ماشین استفاده می کنند.
برنامه نویس هوش مصنوعی: پایتون نقش مهمی در توسعه هوش مصنوعی دارد و مهندسان هوش مصنوعی از کتابخانه‌ های پایتون مانند TensorFlow و PyTorch برای ایجاد سیستم‌ ها و برنامه‌ های هوشمند استفاده می‌ کنند.
مهندس نرم افزار: برنامه نویسان پایتون می توانند به عنوان مهندس نرم افزار در صنایع مختلف کار کنند و برنامه ها و سیستم های نرم افزاری را با استفاده از پایتون توسعه دهند.
مهندس DevOps: این زبان اغلب در کار های اتوماسیون استفاده می شود، و آن را به یک مهارت ارزشمند برای مهندسان DevOps که روی ساده کردن فرآیند های توسعه و استقرار کار می کنند تبدیل می کند.
برنامه نویس Backend: پایتون معمولا برای ساخت سرویس های Back-end و API ها استفاده می شود، که آن را برای توسعه دهندگان بک اند ضروری می کند.
مهندس شبکه: پایتون برای کار های مربوط به مدیریت شبکه نیز استفاده می‌ شود و برای مهندسان شبکه مفید است.

حقوق و درآمد برنامه نویسان پایتون

همانطور که گفته شد، توسعه دهندگان پایتون از حقوق رقابتی برخوردار هستند. درآمد آن ها بر اساس عواملی مانند تجربه، موقعیت مکانی، صنعت و نقش شغلی متفاوت است. طبق نظرسنجی ها و گزارش های مختلف، دستمزد توسعه دهندگان پایتون به طور کلی بالاتر از حد متوسط است که آن را به یک انتخاب شغلی پرسود تبدیل می کند.

در ایالات متحده، میانگین دستمزد سالانه توسعه دهندگان پایتون بسته به تجربه و موقعیت مکانی آن ها از 80000 تا بیش از 180000 دلار متغیر است. در کشور های دیگر، میانگین حقوق ممکن است متفاوت باشد، اما توسعه دهندگان پایتون اغلب درآمد قابل توجهی کسب می کنند.

در ایران نیز این رقم برای برنامه نویس پایتون، از 5 میلیون تومان شروع و به بالای 50 میلیون تومان برای برنامه نویس Backend با پایتون می رسد.

استارت آپ ها و شرکت های فناوری به دلیل تطبیق پذیری این زبان و توانایی آن در تسهیل توسعه سریع، دستمزد های جذابی را به برنامه نویسان پایتون ارائه می دهند. علاوه بر این، انتظار می‌ رود که تقاضا برای توسعه‌ دهندگان پایتون در سال‌ های آینده به طور تصاعدی افزایش یابد و چشم‌ انداز حقوق و دستمزد نیز بالا رود.

نحوه یافتن شغل برنامه نویسی پایتون

یادگیری پایتون چقدر طول می کشد؟

زمان مورد نیاز برای یادگیری پایتون به عوامل مختلفی مانند پیشینه برنامه نویسی، شدت یادگیری و اهداف خاصی که می خواهید به آن دست یابید، بستگی دارد.

برای مبتدیان بدون تجربه برنامه نویسی قبلی، یادگیری اصول پایتون می تواند چند هفته تا چند ماه طول بکشد. برای مهارت در پایتون و شروع کار بر روی پروژه‌ ها، ممکن است چند ماه دیگر به یادگیری و تمرین اختصاصی نیاز داشته باشید.

با این حال، تبدیل شدن به یک توسعه دهنده ماهر پایتون نیاز به یادگیری مداوم و تجربه عملی در پروژه های دنیای واقعی دارد. البته روند یادگیری همیشه ادامه دارد و تمام نخواهد شد، زیرا پایتون زبانی است که با به روز رسانی ها و کتابخانه های جدید به تکامل خود ادامه می دهد.

پیش نیازهای آموزش پایتون

Python یک زبان عالی برای مبتدیان است و روند یادگیری سریع آن باعث می شود تا کسانی که تازه به برنامه نویسی روی آورده اند، به سرعت آن را درک کنند. به این ترتیب، هیچ پیش نیاز دقیقی برای یادگیری پایتون وجود ندارد.

با این حال، آشنایی با هر زبان برنامه نویسی دیگری می تواند پایه مفیدی برای یادگیری پایتون باشد. مهم ترین پیش نیاز، کنجکاوی و تمایل به یادگیری است. با طرز فکری مناسب و فداکاری، هر کسی می تواند یک سفر موفق در آموزش برنامه نویسی پایتون را آغاز کند.

یادگیری پایتون را از کجا شروع کنم؟

یادگیری پایتون یک سفر هیجان انگیز و پر ارزش است. منابع متعددی برای شروع کار مبتدیان در دسترس است که عبارتند از:

آموزش ها و دوره های آنلاین: دوره های بسیار زیادی در اینترنت وجود دارد که می توانید از آن ها استفاده کنید. یکی از آن ها، دوره رایگان آموزش پایتون مقدماتی تا پیشترفته کدیاد است، که یک نقطه شروع عالی برای مبتدیان خواهد بود. این دوره کاملا پروژه محور بوده و تمامی مباحث پایتون را به صورت کاملا رایگان دربر می گیرد.
کتاب ها: چندین کتاب خوب نوشته شده در مورد پایتون برای مبتدیان وجود دارد، مانند "Automate the Boring Stuff with Python" اثر Al Sweigart و "Python Crash Course" اثر اریک متس. اما صادقانه، کتاب ها به دلیل سبک آموزشی دشوار و بروز نبودن، در حال منسوخ شدن هستند.
سایت رسمی پایتون: وب سایت رسمی پایتون یعنی python.org نیز مستندات و آموزش های جامعی را برای یادگیری پایتون ارائه می دهد.
W3Schools: وبسایت W3Schools یکی از منابع عالی، معتبر و محبوب برای یادگیری برنامه نویسی به هر زبانی است. اما برای استفاده از آن باید زبان انگلیسی خوبی داشته باشید. دوره آموزش پایتون رایگان آکادمی کدیاد از همین سایت برای آموزش استفاده می کند.
انجمن ها: پیوستن به انجمن های پایتون مانند r/learnpython یا Stack Overflow Reddit می تواند به شما کمک کند با توسعه دهندگان با تجربه ای که می توانند راهنمایی و پشتیبانی ارائه دهند ارتباط برقرار کنید.

شروع برنامه نویسی با پایتون

پایتون را از کجا دانلود کنم؟ - آموزش دانلود و نصب پایتون

پایتون در وب سایت رسمی آن (www.python.org) به صورت کاملا رایگان برای دانلود در دسترس عموم قرار گرفته است. این وب سایت نسخه هایی را برای پلتفرم های مختلف از جمله ویندوز، macOS و لینوکس ارائه می دهد.

پس از دانلود نسخه مناسب برای سیستم عامل خود، دستورالعمل های نصب ارائه شده توسط پایتون را دنبال کنید تا محیط برنامه نویسی را روی دستگاه خود تنظیم کنید. البته تمامی این موارد در دوره پایتون آکادمی کدیاد بصورت جامع توضیح داده شده است.

دوره آموزش زبان برنامه نویسی پایتون کدیاد - پیشنهادی جامع و رایگان

دوره آموزشی Python کدیاد یک تجربه یادگیری جامع و پروژه محور است که برای پاسخگویی به زبان آموزان در تمامی سطوح طراحی شده است. این دوره همه چیز را از مبانی پایتون گرفته تا موضوعات پیشرفته پوشش می دهد.

این دوره شامل پروژه های گوناگون، آزمون ها و ارزیابی ها برای ارائه یک تجربه یادگیری عملی و جذاب است. همچنین دانشجویان عزیز برای کمک گرفتن و به اشتراک گذاشتن ایده‌ ها، می توانند به جامعه‌ ی پر جنب و جوش پایتون کدیاد در دیسکورد یا تلگرام بپیوندند و ارتباطات خود را تقویت کنند.

دوره آموزش پایتون کدیاد کاملا رایگان است و تضمین می کند که تمامی مباحث مربوط به پایتون را از صفر تا صد دربر گرفته است. هدف کدیاد رفع محدودیت های مالی و ایجاد فرصت برای هر کس با هر شرایطی برای آموزش برنامه نویسی با کیفیت است. به همین خاطر تقریبا 40 دوره از 50 دوره ی آموزشی آکادمی کدیاد، بدون درخواست هیچ هزینه ای در اختیار شما عزیزان قرار دارد.

انتخاب مسیر بعد از پایتون - کاوش در تخصص ها و گزینه های شغلی

پس از یادگیری پایتون، فراگیران بر اساس علایق و اهداف شغلی خود، مسیر های مختلفی برای کشف دارند. شما می توانید به سمت توسعه وب بروید یا می توانید علم داده را انتخاب کنید و یک دانشمند داده حرفه ای شوید. یکی دیگر از حوزه های محبوب، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که این روز ها جنجال زیادی بپا کرده است. توسعه بازی، اینترنت اشیا، شبکه، اسکریپت نویسی و بسیاری حوزه های دیگر وجود دارد که می توانید پس از یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون انتخاب کنید. اگر علاقه مند به دوره های آموزش ماشین لرنینگ و آموزش یادگیری ماشین هستید میتوانید در دوره ای که آکادمی کدیاد آماده کرده است شرکت کنید.

به یاد داشته باشید که پایتون به عنوان پایه ای محکم برای هر تخصصی که انتخاب می کنید عمل می کند. با کسب تجربه، می توانید به طور یکپارچه بین حوزه های مختلف بر اساس علایق و فرصت های شغلی خود جابه جا شوید.

بیشتر بخوانید: آموزش کامل ساخت ربات تلگرام با پایتون

سخن پایانی

تبریک می گویم! شما اکنون هرآنچه را که لازم است درمورد پایتون بدانید، فرا گرفته اید. در پایان، این مقاله جامع، کاوشی عمیق در مورد زبان برنامه نویسی پایتون ارائه کرده است. از تاریخچه و ویژگی های آن گرفته تا کاربرد های آن در زمینه های مختلف مانند علم داده، هوش مصنوعی و توسعه وب، پایتون ثابت می کند که یک زبان قدرتمند و همه کاره است.

محبوبیت، فرصت های شغلی و چشم انداز های آینده، آن را به بهترین انتخاب برای برنامه نویسان مشتاق تبدیل کرده است. فرقی نمی کند که یک مبتدی یا یک توسعه دهنده با تجربه باشید، یادگیری پایتون درها را به روی دنیایی از امکانات باز می کند.

به یاد داشته باشید، آکادمی Codeyad اینجاست تا با دوره آموزش رایگان پایتون، از سفر یادگیری شما پشتیبانی کند. ماجراجویی پایتون خود را از امروز شروع کنید و شاهد تاثیر باورنکردنی این زبان بر حرفه خود و دنیای فناوری باشید.