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Programmazione => Python => Tutorials - E-Books => Topic started by: NebulasIT on November 15, 2016, 05:03:05 PM
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Il python è un ottimo linguaggio, non difficile da imparare e molti tools sono programmati con esso. E' un investimento!
ecco qui un link per il download di un pdf per una base con Python:
http://www.python.it/doc/Howtothink/HowToThink_ITA.pdf
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Dicono sia 1 linguaggio molto produttivo ed in ogni caso lo vorrei imparare... :)
Ha 1 solo difetto:È interpretato :P
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I linguaggi interpetrati come python sono meno performanti rispetto ai linguaggi compilati ma girano su qualunque piattaforma con poche o nessuna modifica, mentre quelli compilati girano solo sulla piattaforma sulla quale sono state create e hanno il vantaggio delle prestazioni che in gran lunga sono efficenti...
In poche parole se si intende sviluppare un progetto "grosso" sono più opportuni i linguaggi compilati come il C, mentre se devi lanciare dei tool semplici non estremamente "grossi" python è più che efficente, poi tutto è ridimensionato all'utilizzo del linguaggio che ne si vuol fare.
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e comunque c'è da dire che esistono tool che ti "compilano" il sorgente in python... sisi avete capito bene.
trasformano il linguaggio python in C e poi lo compilano con gcc... :)
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https://en.wikipedia.org/wiki/CPython ;), si fa spesso per le app android, almeno così facevo :D
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ci sono tool che compilano dal python2 al C e poi in binario e tool che compilano dal python3 al C al binario. dopo ve li posto. sto scrivendo degli articoli da postare.
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Python, anche se interpretato è un ottimo linguaggio, ci puoi fare veramente di tutto, dal programmino più stupido a quello più complesso. Io lo uso spesso quando mi diletto (sempre nel limite delle mie -non elevate- capacità) con lo studio di problemi di tipo prevalentemente matematico. Ha una serie di ottime librerie per quanto riguarda operazioni con array e matrici (Basic Linear Algebra Subroutines), matrici sparse, interpolazioni, grafici e tanta altra roba. In più, a differenza di linguaggi come C e C++ supporta nativamente i big numbers.
Concludo dicendo che non è nemmeno tanto vero che per gestire grosse quantità di dati non va bene. Ricordo che nel campo della data-driven science -ad esempio big data e machine learning- il Python è preferito ad altri linguaggi. Non va più bene quando hai una grande mole di dati e devi eseguirci operazioni di tipo prettamente matematico, come ad esempio nella computer grafica (rasterizzazione, ray tracing, shading, ...), intelligenze artificiali, pattern recognition, fisica (simulazioni di dinamiche N-body, ...), matematica (geometria o algebra lineare) o altri campi dove hai da gestire grossi dati a stampo matriciale. In quel caso l'ideale sarebbe usare linguaggi come C/C++/ASM e sfruttare i diversi strumenti a disposizione, come intrinsics, SIMD, SSE e tanto altro. Scusa l'eventuale presenza di errori ma ho scritto di corsa da cellulare xD
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Una delle cose interessanti di python è che ha bindings per praticamente quasi tutti i linguaggi più importanti! In pratica puoi scrivere del codice in C (ad esempio), e in maniera abbastanza semplice adattarlo per chiamare le funzioni dal codice python! Gran parte delle librerie che fanno operazioni intensive (ad esempio la famosa Pillow, che serve per manipolare le immagini) sono in realtà scritte in C, e poi adattate per essere utilizzate in python. Ma in realtà ogni volta che chiami una funzione viene eseguito il codice compilato in C! ;)