پایتون چیست؟ همه چیزهایی که باید درباره پایتون بدانید

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و همه‌کاره است که نقش حیاتی در طیف گسترده‌ای از راهکارهای فناوری ایفا می‌کند. از اپلیکیشن‌های وب، موتورهای جستجو و بازی‌ها گرفته تا نرم‌افزارهای انیمیشن و حتی زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر، پایتون در قلب نوآوری قرار دارد.

در سال‌های اخیر، پایتون با محبوبیتی فزاینده مواجه شده است و به یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در سراسر جهان تبدیل شده است. کاربردهای آن به حوزه‌های جدید و هیجان‌انگیزی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده گسترش یافته است. در واقع، پایتون در شاخص TIOBE مقام اول را به دلیل رشد و استفاده مداومش به خود اختصاص داده است. با توجه به پذیرش گسترده و همه‌کاره بودنش، درک پایتون اکنون بیش از هر زمان دیگری مهم است.

در این راهنمای جامع، به بررسی دنیای پایتون، تاریخچه آن، محبوبیت روزافزونش، مسیرهای شغلی مختلفی که پشتیبانی می‌کند و موارد دیگر خواهیم پرداخت.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و سطح بالا است که به خوانایی و سادگی آن معروف است. این زبان از پارادایم برنامه‌نویسی شی‌گرا پیروی می‌کند، به این معنی که بر اساس اشیا سازماندهی می‌شود، نه بر اساس اعمال، که آن را برای توسعه‌دهندگان بصری و کارآمد می‌سازد.

فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و سادگی کد تأکید دارد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد کدهای شفاف و منطقی برای پروژه‌های کوچک و بزرگ بنویسند. به عنوان یک زبان سطح بالا، پایتون بسیاری از پیچیدگی‌های برنامه‌نویسی را انتزاع می‌کند و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد بیشتر بر حل مشکلات تمرکز کنند تا بر جزئیات فنی پشت صحنه.

پایتون در هسته بسیاری از فناوری‌ها و برنامه‌های کاربردی که روزانه استفاده می‌کنیم، قرار دارد. به عنوان مثال، یوتیوب از آن برای پردازش ویدیوها و موتورهای جستجو برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند.

چرا پایتون اینقدر محبوب است؟

پایتون به طور مداوم به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان شناخته می‌شود. در واقع، پایتون بارها جایگاه نخست را در شاخص TIOBE Programming Community به دست آورده است، از جمله در سال ۲۰۲۳، که جایگاه خود را به عنوان زبان مورد علاقه برنامه‌نویسان تثبیت کرد.

در نظرسنجی توسعه‌دهندگان Stack Overflow در سال ۲۰۲۴، پایتون به عنوان پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی رتبه‌بندی شد. این رتبه‌بندی مداوم بر تأثیر روزافزون پایتون و پذیرش گسترده آن در زمینه‌های مختلف تأکید می‌کند.

دلایل محبوبیت پایتون عبارتند از:

۱. پایتون همه‌کاره و انعطاف‌پذیر است

پایتون یک زبان عمومی است، به این معنی که می‌توان از آن برای ایجاد انواع برنامه‌ها استفاده کرد. از توسعه وب گرفته تا تحلیل داده‌ها، از هوش مصنوعی تا محاسبات علمی، انعطاف‌پذیری پایتون بی‌نظیر است.

به عنوان مثال، دانشمندان داده از پایتون برای ایجاد تجسم‌های داده و دستکاری داده‌ها استفاده می‌کنند، در حالی که توسعه‌دهندگان وب از آن برای ساخت وب‌سایت‌های پویا استفاده می‌کنند.

۲. پایتون ساده و آسان برای یادگیری است

سینتکس ساده و پاک پایتون، آن را به یک زبان ایده‌آل برای مبتدیان تبدیل کرده است. دستورات آن به زبان انگلیسی است و چیدمان ساده‌اش به برنامه‌نویسان تازه‌کار کمک می‌کند تا به راحتی کد را بفهمند. این سادگی همچنین پایتون را برای توسعه سریع و نمونه‌سازی مناسب می‌سازد و زمان لازم از ایده تا پیاده‌سازی را کاهش می‌دهد.

اگر می‌خواهید یادگیری پایتون را شروع کنید، می‌توانید به دوره «آشنایی با پایتون» ما نگاهی بیندازید.

۳. پایتون منبع باز است

ماهیت متن باز بودن پایتون منجر به توسعه یک اکوسیستم وسیع از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها شده است. چه به ابزارهای توسعه وب (مانند Django و Flask) نیاز داشته باشید، چه به تحلیل داده‌ها (pandas, NumPy) یا یادگیری ماشین (TensorFlow, scikit-learn)، پایتون برای هر کاری کتابخانه‌ای دارد.

این مجموعه گسترده از منابع، توسعه را تسریع می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به جای دوباره‌کاری، بر حل مشکلات تمرکز کنند.

۴. پایتون از پشتیبانی قوی جامعه بهره‌مند است

پایتون جامعه‌ای بزرگ و فعال از توسعه‌دهندگان دارد که به بهبود مداوم آن کمک می‌کنند. این پشتیبانی جامعه به معنای وجود آموزش‌ها، تالارهای گفتگو و مستندات بی‌شمار است که به تازه‌کارها و توسعه‌دهندگان حرفه‌ای کمک می‌کند.

این جامعه پر رونق همچنین به ایجاد ابزارها، کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های جدید کمک می‌کند و قابلیت‌های پایتون را بیشتر می‌سازد.

۵. پایتون همه جا استفاده می‌شود

استفاده گسترده پایتون در صنایع مختلف، آن را به یک مهارت ارزشمند برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است. شرکت‌هایی در سراسر جهان، از غول‌های فناوری مانند گوگل و فیسبوک گرفته تا مؤسسات مالی مانند جی‌پی مورگان چیس، برای راهکارهای فناوری خود به پایتون متکی هستند.

این فراگیری تضمین می‌کند که توسعه‌دهندگان پایتون تقاضای بالایی دارند، که آن را به انتخابی هوشمندانه برای مسیر شغلی تبدیل می‌کند.

۶. پایتون در حال تکامل مداوم است

پایتون به طور مداوم در حال تکامل است تا نیازهای توسعه‌دهندگان مدرن را برآورده کند. نسخه‌های اخیر مانند Python 3.10 و 3.11 بهبودهای عملکردی چشمگیری و ویژگی‌های جدیدی را معرفی کرده‌اند که زبان را به روز و کارآمد نگه می‌دارد.

نتیجه این است که افراد بیشتری پایتون را می‌شناسند و به احتمال زیاد از آن برای پروژه‌های خود استفاده می‌کنند یا آن را به دیگران پیشنهاد می‌دهند.

دوره مرتبط: دوره آموزش مقدماتی پایتون – همراه با تمرین، کوئیز، جدول برنامه نویسی و …

مقایسه پایتون با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی

در جدول زیر، ویژگی‌های پایتون با زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب دیگر مانند جاوا، جاوا اسکریپت و ++C مقایسه شده است:

ویژگی	پایتون	جاوا	جاوا اسکریپت	++C
سادگی سینتکس	بالا	متوسط	متوسط	پایین
منحنی یادگیری	ملایم	متوسط	ملایم	تند
عملکرد	متوسط	بالا	متوسط	بسیار بالا
موارد استفاده	همه‌کاره	سازمانی	وب	سیستم‌ها، بازی‌ها
کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها	گسترده	گسترده	گسترده	گسترده

پایتون چه زمانی ایجاد شد؟

پایتون برای اولین بار در اواخر دهه ۱۹۸۰ به عنوان جانشینی برای زبان برنامه‌نویسی ABC طراحی شد. زبان ABC با وجود توانایی‌ها و سادگی سطح بالایش، محدودیت‌هایی داشت که مانع از پذیرش گسترده آن می‌شد.

ABC به عنوان جایگزینی برای زبان برنامه‌نویسی BASIC که به دهه ۱۹۶۰ بازمی‌گردد، طراحی شده بود. اگرچه ABC بسیاری از ویژگی‌های مفید را ارائه می‌داد، اما توسعه‌پذیر نبود و انعطاف‌پذیری لازم برای استفاده گسترده‌تر را نداشت. این محدودیت‌ها الهام‌بخش خالق آن شد تا زبانی جدید ایجاد کند که نقاط قوت ABC را حفظ کرده و نقاط ضعف آن را برطرف کند.

اولین نسخه پایتون، یعنی 0.9.0، در سال ۱۹۹۱ منتشر شد و دارای بسیاری از ویژگی‌های اصلی بود که امروزه پایتون را تعریف می‌کنند، از جمله طراحی شی‌گرا، سیستم ماژول‌ها، توابع، مدیریت استثناها و انواع داده‌های اساسی مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها و رشته‌ها.

از ابتدای فروتنانه‌اش به عنوان پروژه‌ای برای بهبود ABC، پایتون به یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان تبدیل شد. توسعه آن توسط جامعه‌ای قوی از مشارکت‌کنندگان و تأکید بر سادگی و خوانایی هدایت شده است، که آن را به زبان مورد علاقه توسعه‌دهندگان در حوزه‌های مختلف تبدیل کرده است.

چه کسی پایتون را اختراع کرد؟

پایتون توسط گیدو ون روسوم در حالی که در مرکز تحقیقاتی CWI (مرکز ریاضی و انفورماتیک) در هلند کار می‌کرد، اختراع شد. ون روسوم در توسعه زبان ABC فعالیت داشت اما از محدودیت‌ها و فقدان توسعه‌پذیری آن ناامید شده بود:

«من انتقادات زیادی نسبت به زبان ABC داشتم، اما بسیاری از ویژگی‌های آن را نیز دوست داشتم. توسعه زبان ABC (یا پیاده‌سازی آن) برای رفع شکایات من غیرممکن بود – در واقع، بزرگ‌ترین مشکل آن فقدان توسعه‌پذیری بود.» – گیدو ون روسوم

با انگیزه‌ای که برای ایجاد زبانی انعطاف‌پذیرتر و قدرتمندتر داشت، ون روسوم در تعطیلات سال ۱۹۸۹ شروع به توسعه پایتون به عنوان یک پروژه جانبی کرد. این تلاش فوق برنامه سرانجام به ایجاد پایتون منجر شد، که وی آن را به افتخار گروه کمدی بریتانیایی مونتی پایتون نام‌گذاری کرد، که بازتاب‌دهنده حس شوخ‌طبعی خاص او بود.

در طول دوران حرفه‌ای خود، ون روسوم به شدت در توسعه پایتون نقش داشت. او به عنوان «دیکتاتور خیرخواه برای زندگی» (BDFL) عمل می‌کرد و مسیر تکامل این زبان را هدایت می‌کرد تا اینکه در سال ۲۰۱۸ از این نقش کناره‌گیری کرد. مشارکت‌های او در زمینه توسعه نرم‌افزار فراتر از پایتون است و شامل ایجاد ابزار بازبینی کد موندرین می‌شود که توسط گوگل استفاده می‌شود.

اگرچه نام او به اندازه غول‌های فناوری مانند استیو جابز یا بیل گیتس شناخته‌شده نیست، اما کار ون روسوم تأثیر عمیقی بر توسعه نرم‌افزار و فناوری در سراسر جهان داشته است.

تکامل پایتون در طول سال‌ها

پایتون در طول عمر خود دستخوش تغییرات بسیاری شده است، که با توجه به این‌که زبان به عنوان یک پروژه سرگرمی توسط گیدو ون روسوم شروع شد و به یکی از برجسته‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان تبدیل شد، جای تعجب ندارد.

در اینجا به برخی از راه‌هایی که پایتون برای تطبیق با نیازهای توسعه‌دهندگان و فناوری‌های در حال پیشرفت تکامل یافته است، اشاره می‌کنیم:

جدول زمانبندی نسخه‌ها و ویژگی‌های پایتون:

سال	نسخه پایتون	ویژگی‌های برجسته
۱۹۹۱	Python 0.9.0	اولین انتشار با انواع داده‌های اساسی مثل لیست‌ها، دیکشنری‌ها، رشته‌ها
۱۹۹۴	Python 1.0	معرفی توابع lambda، map، filter، reduce
۲۰۰۰	Python 2.0	افزودن comprehensions لیست، پشتیبانی از یونیکد، جمع‌آوری زباله‌ها
۲۰۰۸	Python 3.0	بازسازی بزرگ، پشتیبانی بهتر از یونیکد، سینتکس منسجم‌تر
۲۰۱۸	Python 3.7	کلاس‌های داده، async/await، متغیرهای کانتکست
۲۰۲۰	Python 3.8	اپراتور walrus، پارامترهای فقط موضعی، بهبودهای f-string
۲۰۲۱	Python 3.9	hinting نوع‌های جنریک، مفسر جدید، ماژول zoneinfo
۲۰۲۲	Python 3.10	مطابقت الگوهای ساختاری، مکان‌های دقیق خطا
۲۰۲۳	Python 3.11	بهبودهای عملکرد، گروه‌های استثنا

توسعه‌های مداوم پایتون

توسعه پایتون به انتشار نسخه‌های اصلی ختم نمی‌شود. به‌روزرسانی‌های میانی به طور مداوم ویژگی‌های جدید، بهبودهای عملکرد و تقویت‌های امنیتی را معرفی می‌کنند. نسخه‌های اخیر مانند Python 3.9، 3.10 و 3.11 بهینه‌سازی‌های قابل توجهی را به همراه داشته‌اند و ویژگی‌های جدید سینتکس را اضافه کرده‌اند که کدهای پایتون را بیانگرتر و کارآمدتر می‌کند.

جامعه پایتون نقش مهمی در تکامل این زبان دارد. بنیاد نرم‌افزار پایتون (PSF) و تعداد بی‌شماری از داوطلبان به توسعه پایتون کمک می‌کنند تا آن را مرتبط و قدرتمند نگه دارند. رویکرد مبتنی بر جامعه منجر به ایجاد اکوسیستم پررونق بسته‌های جانبی از طریق شاخص بسته‌های پایتون (PyPI) شده است که قابلیت‌های پایتون را بیشتر گسترش می‌دهد.

کتابخانه‌ها، فریم‌ورک‌ها و بسته‌های پایتون

از زمان اولین انتشار پایتون، جامعه این زبان به طور چشمگیری رشد کرده است و این رشد منجر به توسعه تعداد زیادی از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها شده است.

این ابزارها کاربرد پایتون را در زمینه‌های مختلف از جمله توسعه وب، علم داده، هوش مصنوعی و موارد دیگر گسترش داده‌اند. به عنوان مثال، کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و scikit-learn پایتون را به یک ستون فقرات در تحقیق و کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل کرده‌اند.

پایتون و رشد علم داده

در دنیای امروز که داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار هستند، علم داده به عنوان یک رشته مهم ظهور کرده است که ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی را ترکیب می‌کند تا از داده‌های عظیم بینش‌های معنی‌داری استخراج کند. این بینش‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، نوآوری کنند و مشکلات پیچیده را حل کنند.

پایتون به دلیل انعطاف‌پذیری، سهولت استفاده و کتابخانه‌های قدرتمندش به یک پایه در علم داده تبدیل شده است. در کنار زبان‌هایی مانند SQL و R، پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در این حوزه است.

چه کسانی از پایتون استفاده می‌کنند؟

پایتون توسط شرکت‌ها و متخصصان در طیف گسترده‌ای از صنایع برای ایجاد وب‌سایت‌ها، توسعه نرم‌افزارها، ساخت اپلیکیشن‌ها و کار با داده‌ها، هوش مصنوعی و فناوری‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده از پایتون آن را به انتخابی محبوب برای هر دو گروه استارتاپ‌ها و شرکت‌های بزرگ تبدیل کرده است.

شرکت‌هایی که از پایتون استفاده می‌کنند

پایتون توسط برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان استفاده می‌شود که این موضوع نشان‌دهنده پذیرش گسترده و همه‌کاره بودن این زبان است. در اینجا چند نمونه از شرکت‌هایی که از پایتون بهره می‌برند، آورده شده است:

• گوگل: پایتون یکی از زبان‌های رسمی در گوگل است و به طور گسترده برای ساخت سیستم‌ها، ابزارهای ارزیابی کد و خدمات مختلف استفاده می‌شود.
• ناسا: پایتون برای برنامه‌های علمی و مهندسی مختلف از جمله تحلیل داده‌ها و شبیه‌سازی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• اسپاتیفای: این غول پخش موسیقی از پایتون برای تحلیل داده‌ها و خدمات بک‌اند استفاده می‌کند.
• نتفلیکس: پایتون بخش‌های مختلفی از عملیات نتفلیکس از جمله الگوریتم‌های توصیه‌گر و تحلیل داده‌ها را پشتیبانی می‌کند.
• جی‌پی مورگان چیس: پایتون در بخش مالی برای تحلیل‌های کمی و استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌شود.
• فیسبوک: فیسبوک از پایتون برای مدیریت زیرساخت‌ها، تحلیل داده‌ها و خدمات بک‌اند استفاده می‌کند.
• اینستاگرام: این شبکه اجتماعی محبوب از پایتون برای بک‌اند خود استفاده می‌کند و از سادگی و مقیاس‌پذیری آن بهره می‌برد.

موقعیت های شغلی که از پایتون استفاده می‌کنند

انعطاف‌پذیری پایتون باعث شده است که در حرفه‌های مختلفی ارزشمند باشد. برخی از این نقش‌ها عبارتند از:

• دانشمندان داده: برای تحلیل داده‌ها، تجسم داده‌ها و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین از پایتون استفاده می‌کنند.
• توسعه‌دهندگان وب: از فریم‌ورک‌هایی مانند Django و Flask برای ساخت اپلیکیشن‌های وب استفاده می‌کنند.
• مهندسان نرم‌افزار: انواع راهکارهای نرم‌افزاری، از اسکریپت‌های سیستمی تا اپلیکیشن‌های کامل را با استفاده از پایتون توسعه می‌دهند.
• مهندسان یادگیری ماشین: از کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون برای ساخت و پیاده‌سازی مدل‌ها استفاده می‌کنند.
• تحلیل‌گران داده: با استفاده از ابزارهایی مانند Pandas و NumPy، داده‌های بزرگ را تحلیل و دستکاری می‌کنند.
• مهندسان DevOps: از پایتون برای خودکارسازی فرآیندهای کاری، مدیریت زیرساخت‌ها و پیاده‌سازی اپلیکیشن‌ها استفاده می‌کنند.
• پژوهشگران: از پایتون برای محاسبات علمی و شبیه‌سازی‌های تحقیقاتی بهره می‌برند.
• توسعه‌دهندگان بازی: از پایتون برای نوشتن اسکریپت‌ها و ایجاد منطق بازی استفاده می‌کنند.
• متخصصان سئو (SEO): از پایتون برای خودکارسازی وظایف و تحلیل داده‌های وب جهت بهبود رتبه‌بندی موتورهای جستجو استفاده می‌کنند.

مسیرهای شغلی پایتون و میانگین حقوق‌ها

در ایران، میانگین حقوق برنامه‌نویسان پایتون با توجه به سطح تجربه و موقعیت شغلی متفاوت است. در سال ۱۴۰۲، حقوق یک برنامه‌نویس پایتون به‌طور میانگین در بازه ۱۰ تا ۴۰ میلیون تومان در ماه متغیر است. حقوق افراد در موقعیت‌های ارشدتر می‌تواند به ۵۰ میلیون تومان و بالاتر نیز برسد، در حالی که افراد تازه‌کار و جونیور ممکن است حدود ۸ تا ۱۵ میلیون تومان در ماه حقوق دریافت کنند.

مسیر شغلی	توضیحات	میانگین حقوق (تومان)
دانشمند داده	تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده برای تصمیم‌گیری‌های شرکت‌ها	۲۵ تا ۵۰ میلیون
مهندس یادگیری ماشین	طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین	۳۰ تا ۵۰ میلیون
توسعه‌دهنده وب	ساخت و نگهداری وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های وب	۱۵ تا ۳۵ میلیون
مهندس نرم‌افزار	توسعه اپلیکیشن‌های نرم‌افزاری با استفاده از پایتون	۲۰ تا ۴۵ میلیون
مهندس DevOps	خودکارسازی و ساده‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار	۲۵ تا ۴۰ میلیون
تحلیل‌گر داده	جمع‌آوری، پردازش و انجام تحلیل‌های آماری داده‌ها	۱۵ تا ۳۰ میلیون
توسعه‌دهنده پایتون	تخصص در توسعه با استفاده از پایتون برای کاربردهای مختلف	۱۵ تا ۴۰ میلیون

برای اطلاعات بیشتر درباره حقوق و درآمد متخصصان پایتون می‌توانید به مقاله ما درباره حقوق توسعه‌دهندگان پایتون مراجعه کنید.

پایتون چه کارهایی می‌تواند انجام دهد؟

شاید پرسش بهتر این باشد که پایتون چه کارهایی نمی‌تواند انجام دهد؟

اگرچه پایتون بیشتر به عنوان زبانی برای کدنویسی وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها، پروژه‌های علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شناخته می‌شود، اما کاربردهای آن بسیار فراتر از این حوزه‌ها است.

بیایید به برخی از کاربردهای متنوع (و گاهی شگفت‌انگیز) پایتون نگاهی بیندازیم:

۱. تحلیل داده و تجسم داده‌ها

پایتون به خوبی برای انجام وظایف مرتبط با علم داده، از جمله تحلیل و تجسم داده‌ها مناسب است. با استفاده از پایتون، تحلیل‌گران می‌توانند داده‌ها را مرتب، دستکاری و از آنها بینش‌های سطح بالا استخراج کنند. همچنین این زبان به آنها امکان می‌دهد تجسم‌های قدرتمندی ایجاد کنند که یافته‌هایشان را به‌طور دقیق به نمایش بگذارند.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های زیادی برای تحلیل داده و تجسم داده در پایتون وجود دارند، از جمله Pandas Visualization، Plotly و Matplotlib. چه یک نمودار ساده باشد یا یک گزارش آماری پیچیده، پایتون ابزارهایی برای کمک به شما در این زمینه دارد.

یکی دیگر از دلایلی که پایتون به عنوان زبان ترجیحی در علم داده مطرح است، این است که استفاده از آن برای همه افراد ممکن است. تحلیل‌گران و متخصصان هوش تجاری لزوماً برنامه‌نویس یا توسعه‌دهنده نیستند، اما پایتون آن‌قدر کاربرپسند است که افراد بدون پیش‌زمینه علوم کامپیوتر نیز به‌راحتی می‌توانند با آن سازگار شوند.

۲. برنامه‌نویسی اپلیکیشن‌ها

از آنجا که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است، می‌توان از آن برای ایجاد انواع اپلیکیشن‌های وب و موبایل استفاده کرد، از محصولات پیشرفته خدمات مالی گرفته تا اجزای یک بازی مسابقه‌ای F1.

پایتون همچنین برای برنامه‌نویسی دایرکتوری‌های فایل، ایجاد رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) و رابط‌های برنامه‌نویسی اپلیکیشن (API) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

اگر می‌توانید به چیزی فکر کنید، احتمالاً می‌توانید آن را با پایتون (یا حداقل بسیاری از اجزای اصلی آن) بسازید.

۳. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پایتون به دلیل پایداری، انعطاف‌پذیری و سادگی‌اش، زبان ایده‌آلی برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این زبان به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد کد قابل‌اعتماد و خوانایی بنویسند و به‌سرعت نمونه‌های اولیه بسازند.

کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn، TensorFlow و Keras ابزارهای قدرتمندی را برای ساخت و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهند و پایتون را به یک زبان ضروری برای توسعه فناوری‌های پیشرفته تبدیل می‌کنند.

۴. تحلیل مالی و فین‌تک

در دنیای مالی، پایتون به‌عنوان زبان اصلی برای تحلیل‌های کمی و کیفی و مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این زبان وظایفی مانند محاسبه ریسک، مدیریت پورتفولیوهای سهام، ردیابی روندهای بازار و تجسم داده‌های سهام را خودکار می‌کند. پایتون همچنین برای توسعه محصولات فین‌تک ضروری است و شرکت‌هایی مانند Venmo، Robinhood و Affirm از پایتون در ساختار فناوری خود استفاده می‌کنند.

۵. بازاریابی و بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO)

پایتون به‌طور فزاینده‌ای در بازاریابی دیجیتال و سئو (SEO) مورد استفاده قرار می‌گیرد. این زبان کمک می‌کند تا وظایف خودکار شوند، کلمات کلیدی دسته‌بندی شوند، داده‌ها استخراج و تحلیل شوند و تغییرات در چندین صفحه وب اعمال شوند.

کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند SpaCy به متخصصان سئو کمک می‌کنند تا محتوا را بهینه کنند و روندهای جستجو را تحلیل کنند.

فریم‌ورک وب محبوب Django فرایند بهینه‌سازی فنی سئو را ساده می‌کند.

۶. توسعه بازی

پایتون به‌طور معمول زبان اصلی توسعه بازی‌ها نیست، و تعداد کمی از بازی‌ها به‌طور کامل با پایتون نوشته شده‌اند. اما توسعه‌دهندگان اغلب از آن برای کارهای دیگر مانند اتصال ماژول‌های C و ++C استفاده می‌کنند.

این بدان معنا نیست که نمی‌توان یک بازی کامل با پایتون ساخت—به عنوان مثال می‌توانید بازی Unknown Horizons را ببینید که تنها از پایتون استفاده می‌کند. بیشتر بازی‌ها از زبان‌های متعددی استفاده می‌کنند؛ به‌عنوان مثال، بازی‌های مشهوری مانند The Sims 4 و Battlefield 2 برای عناصر حیاتی مانند منطق بازی از کد پایتون بهره می‌برند.

کتابخانه PyGame، مجموعه‌ای از ماژول‌های پایتون برای توسعه بازی‌های ویدئویی، به توسعه‌دهندگان در انجام وظایف مرتبط با پایتون کمک می‌کند.

۷. طراحی گرافیک

پایتون برای توسعه برنامه‌های طراحی گرافیک زبان بسیار مناسبی است. این زبان در نرم‌افزارهای تصویرسازی دوبعدی مانند برنامه‌های معروف Gimp و Paint Shop Pro استفاده می‌شود. همچنین برنامه DrawBot، یک اپلیکیشن متن‌باز محبوب، به کاربران کمک می‌کند تا با استفاده از کد پایتون گرافیک‌های دوبعدی ایجاد کنند.

طراحان گرافیک که با وب‌سایت‌ها یا تصاویر دیجیتال کار می‌کنند، ممکن است از پایتون به‌طور منظم استفاده کنند.

به‌عنوان مثالی دیگر از همه‌کاره بودن پایتون، نرم‌افزارهای انیمیشن سه‌بعدی مانند Blender و Lightwave نیز از پایتون استفاده می‌کنند.

۸. الهام‌بخش زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر

سادگی و سینتکس روشن پایتون الهام‌بخش ایجاد زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری مانند Go (Golang) و Cobra شده است. همچنین پایتون نقطه شروع عالی برای یادگیری برنامه‌نویسی است، زیرا سهولت استفاده از آن باعث می‌شود انتقال به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی ساده‌تر شود، پس از اینکه اصول پایتون را فرا گرفتید.

پایتون در عمل: نمونه‌های کد

در این بخش، برخی نمونه‌های کد ارائه شده‌اند که قابلیت‌های پایتون را در زمینه‌هایی مانند دستکاری داده‌ها، تجسم داده‌ها و یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های مدرن نمایش می‌دهند. این بخش برای آشنایی شما با زبان و نحوه عملکرد آن است.

۱. یافتن میانگین یک لیست از اعداد

import numpy as np

# ایجاد یک آرایه شامل اعداد ۱ تا ۱۰
a = np.arange(1, 11)

print("آرایه ایجاد شده به شکل زیر است:")
print(a)

print("میانگین اعداد در آرایه:")
print(np.mean(a))

# نسخه کوتاه‌تر از کد بالا
print("نتیجه میانگین در نسخه کوتاه:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

خروجی:

آرایه ایجاد شده به شکل زیر است:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
میانگین اعداد در آرایه:
5.5
نتیجه میانگین در نسخه کوتاه:
5.5

۲. ضرب ماتریس‌ها با استفاده از NumPy

import numpy as np

# ایجاد ماتریس‌ها با استفاده از NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("ماتریس‌ها به شکل زیر هستند:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# ضرب آرایه‌های دو بعدی
bc = np.matmul(b, c)
print("نتیجه ضرب b * c =\n", bc)

# ضرب آرایه‌های دو بعدی و یک بعدی
cd = np.dot(c, d)
print("نتیجه ضرب c * d =", cd)

خروجی:

ماتریس‌ها به شکل زیر هستند:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
نتیجه ضرب b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
نتیجه ضرب c * d = [76 98]

۳. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# تولید داده
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# ایجاد یک نمودار ساده
plt.plot(x, y, label='موج سینوسی')
plt.xlabel('محور X')
plt.ylabel('محور Y')
plt.title('مثال موج سینوسی')
plt.legend()
plt.show()

خروجی:

نموداری که یک موج سینوسی را نمایش می‌دهد.

۴. یادگیری ماشین پایه با استفاده از scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# بارگذاری مجموعه داده Iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# تقسیم مجموعه داده به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# آموزش یک RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# انجام پیش‌بینی‌ها
y_pred = clf.predict(X_test)

# ارزیابی مدل
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"دقت مدل RandomForest: {accuracy:.2f}")

خروجی:

دقت مدل RandomForest: 1.00

کتابخانه‌های پایتون بر اساس مورد استفاده

مورد استفاده	کتابخانه‌های محبوب
تحلیل داده	Pandas، NumPy، SciPy
تجسم داده	Matplotlib، Seaborn، Plotly
یادگیری ماشین	scikit-learn، TensorFlow، Keras
توسعه وب	Django، Flask
اتوماسیون	Selenium، PyAutoGUI
پردازش زبان طبیعی	NLTK، SpaCy
توسعه بازی	Pygame، Arcade
توسعه رابط کاربری گرافیکی	Tkinter، PyQt، Kivy

یادگیری پایتون: از مقدماتی تا پیشرفته

سادگی پایتون به این معناست که حتی افرادی که هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی ندارند می‌توانند بلافاصله شروع به استفاده از این زبان کنند. چه یک کارمند دفتری باشید که می‌خواهید وظایف روتین خود را خودکار کنید، چه یک بازاریاب که می‌خواهد ایمیل‌ها را در بازه‌های زمانی خاصی ارسال کند، یا یک دانشجو که به یادگیری کدنویسی علاقه‌مند است، پایتون برای همه قابل دسترس است.

با این حال، تفاوت زیادی بین آنچه می‌توانید با مهارت‌های مقدماتی در پایتون انجام دهید و آنچه می‌توانید با تخصص در سطح پیشرفته یا متوسط انجام دهید، وجود دارد. درست مانند یادگیری نواختن یک ساز موسیقی، تسلط بر پایتون نیازمند تمرین و افزایش تدریجی مهارت‌ها است. در حالی که ممکن است با اسکریپت‌های ساده شروع کنید، با گذشت زمان و تلاش می‌توانید به توسعه الگوریتم‌های پیچیده، ایجاد اپلیکیشن‌های وب پیشرفته یا انجام تحلیل‌های پیچیده داده برسید.

متخصصان پایتون درگیر کارهای پیچیده‌ای هستند، از ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی که الگوریتم‌های خود را تولید می‌کنند تا توسعه APIهای جدید و حل مشکلات دنیای واقعی. چه تازه وارد پایتون باشید، چه بخواهید دانش خود را عمق ببخشید یا به دنبال تسلط کامل بر این زبان باشید، منابعی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند به اهداف خود برسید.

برنامه پیشنهادی برای یادگیری پایتون از پایه

هفته	حوزه تمرکز	موضوعات تحت پوشش
۱-۲	معرفی پایتون	نصب، سینتکس مقدماتی، متغیرها، انواع داده، ورودی و خروجی مقدماتی
۳-۴	ساختارهای کنترلی و توابع	عبارات شرطی، حلقه‌ها، توابع، محدوده، توابع لامبدا
۵-۶	ساختارهای داده	لیست‌ها، تاپل‌ها، مجموعه‌ها، دیکشنری‌ها، لیست comprehension
۷-۸	ماژول‌ها و بسته‌ها	وارد کردن ماژول‌ها، ایجاد بسته‌ها، ماژول‌های کتابخانه استاندارد
۹-۱۰	مدیریت فایل	خواندن/نوشتن فایل‌ها، کار با فایل‌های CSV و JSON
۱۱-۱۲	مدیریت استثناها	استثناها، بلوک‌های Try/Except، استثناهای سفارشی
۱۳-۱۴	برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP)	کلاس‌ها، اشیا، وراثت، چندشکلی، کپسوله‌سازی
۱۵-۱۶	کار با کتابخانه‌ها	کتابخانه‌های محبوب: NumPy، Pandas، Matplotlib
۱۷-۱۸	مقدمات توسعه وب	معرفی به Flask/Django، راه‌اندازی سرور وب، مسیرهای ابتدایی، قالب‌ها
۱۹-۲۰	تعامل با پایگاه داده	SQLite، SQLAlchemy، عملیات CRUD، ارتباطات پایگاه داده
۲۱-۲۲	تحلیل و تجسم داده	تحلیل داده با Pandas، تجسم داده با Matplotlib و Seaborn
۲۳-۲۴	مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین	مفاهیم پایه یادگیری ماشین، استفاده از scikit-learn، مدل‌های ساده
۲۵-۲۶	مباحث پیشرفته	دکوریتورها، جنراتورها، مدیریت کانتکست، عبارات منظم
۲۷-۲۸	تست و اشکال‌زدایی	تست واحد با unittest، تکنیک‌های اشکال‌زدایی، استفاده از دیباگرها
۲۹-۳۰	کار پروژه	ساخت یک پروژه شخصی: اپلیکیشن وب، پروژه تحلیل داده، اسکریپت اتوماسیون
۳۱-۳۲	مرور و کتابخانه‌های پیشرفته	مرور مفاهیم کلیدی، معرفی به کتابخانه‌های پیشرفته (TensorFlow، Scrapy)

جمع‌بندی

پایتون قدرتمند، انعطاف‌پذیر و فوق‌العاده همه‌کاره است. طبیعت کاربرپسند و شهودی این زبان، در کنار قابلیت‌های توسعه سریع و یادگیری آسان، آن را به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی جهان تبدیل کرده است.

کاربردهای پایتون در صنایع مختلف گسترده است، از توسعه وب گرفته تا علم داده، هوش مصنوعی، امور مالی و بسیاری زمینه‌های دیگر. انتظار می‌رود محبوبیت و استفاده از پایتون همچنان رشد کند و این زبان به مهارتی ضروری برای حرفه‌ای‌های مدرن تبدیل شود.

یادگیری پایتون یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه برای هر کسی است که به دنبال بهبود چشم‌اندازهای شغلی خود است. چه به دنبال تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس جامع، دانشمند داده، مهندس هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین یا حرفه‌ای در حوزه‌های دیگر فناوری باشید، پایتون درهای بسیاری از فرصت‌های شغلی با تقاضای بالا را به روی شما باز می‌کند. علاوه بر این، مشاغلی که به مهارت‌های پایتون نیاز دارند، معمولاً به دلیل تقاضای بالا و عرضه کم متخصصان ماهر، از حقوق قابل‌توجهی برخوردارند.

آماده‌اید سفر خود را با پایتون شروع کنید؟ منابع و دوره‌های جامعی در دسترس هستند که برای همه سطوح مهارتی طراحی شده‌اند. چه کاملاً مبتدی باشید یا کاربر پیشرفته، مسیری برای شما وجود دارد که می‌توانید آن را دنبال کنید.

سؤالات متداول درباره پایتون

مالک پایتون کیست؟

پایتون در واقع متعلق به کسی نیست، زیرا یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است. بنیاد نرم‌افزار پایتون (PSF) حقوق مالکیت معنوی این زبان را در اختیار دارد. این بنیاد غیرانتفاعی که در مارس ۲۰۰۱ تأسیس شده است، اهداف خود را ترویج و پیشرفت پایتون عنوان کرده است.

آیا پایتون برای علم داده بهتر از R است؟

انتخاب بین پایتون و R به اهداف خاص شما بستگی دارد. پایتون به دلیل کتابخانه‌های گسترده‌اش برای یادگیری ماشین و کارهای عمومی علم داده شناخته شده است، در حالی که R بیشتر به خاطر تجزیه و تحلیل آماری پیچیده محبوب است.

چه زبانی را باید ابتدا در علم داده یاد بگیرم؟

اگر تازه وارد علم داده هستید، پایتون گزینه خوبی است به دلیل سادگی سینتکس و پشتیبانی قوی جامعه. R هم برای تحلیل‌های آماری و بصری‌سازی داده‌ها گزینه‌ای عالی است.

چه کسی زبان پایتون را اختراع کرد؟

گیدو ون روسوم پایتون را در سال ۱۹۸۹ در هلند اختراع کرد و تا سال ۲۰۱۸ به عنوان رهبر این زبان در توسعه آن نقش داشت.

آیا باید HTML را قبل از یادگیری پایتون یاد بگیرم؟

پایتون و HTML اهداف متفاوتی دارند. HTML زبان نشانه‌گذاری برای ساختاردهی صفحات وب است، در حالی که پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است. اگر قصد دارید توسعه وب یاد بگیرید، HTML نقطه شروع خوبی است؛ اما برای شروع برنامه‌نویسی نیازی به یادگیری HTML ندارید.

چگونه می‌توانم یادگیری پایتون را شروع کنم؟

برای شروع یادگیری پایتون، می‌توانید از دوره‌های آنلاین رایگان یا پولی استفاده کنید که شما را از اصول پایه به سطح پیشرفته هدایت می‌کنند. منابعی مانند آموزش پایتون در بکندباز یکی از گزینه‌های خوب برای یادگیری پایتون هستند.

آیا کسب‌وکارها می‌توانند از پایتون به صورت رایگان استفاده کنند؟

بله، پایتون یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز است و برای استفاده تجاری رایگان است.

آیا پایتون بر اساس زبان ABC است؟

بله، پایتون تا حدودی بر اساس زبان برنامه‌نویسی ABC ساخته شده است، اما محدودیت‌های ABC که باعث عدم موفقیت آن شده بود در پایتون برطرف شده است.

آیا می‌توانم به تنهایی کدنویسی را یاد بگیرم؟

بله، بسیاری از افراد به طور خودآموز برنامه‌نویسی را یاد می‌گیرند. منابع آموزشی آنلاین، کتاب‌ها و انجمن‌های کدنویسی می‌توانند به شما در این مسیر کمک کنند.

پایتون چگونه درآمدزایی می‌کند؟

پایتون به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی متن‌باز به طور مستقیم درآمدزایی نمی‌کند، اما توسعه‌دهندگان و متخصصانی که از آن استفاده می‌کنند می‌توانند از آن برای پروژه‌های شخصی و تجاری بهره‌مند شوند.