لماذا تحظى بايثون بشعبية كبيرة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

العوامل الحاسمة لكون بايثون هي اللغة المثالية للتعلم الآلي.

لماذا بايثون إذن؟

تحظى لغة Python بشعبية كبيرة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

يعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من بين التقنيات المثيرة في العالم الحديث ، و Python هي لغة البرمجة الأكثر استخدامًا في هذه المجالات. ومع ذلك ، لا يوجد سبب واحد فقط يجعل بايثون أداة مهمة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي - فهناك العديد من الأسباب وراء شعبيتها. يمكن فحص هذه الأسباب من خلال العدسات التالية: فلسفة التصميم ، والبساطة ، وقابلية الاستخدام ، والتطبيقات ، والمزيد. سوف يستكشف هذا المنشور سبب انتشار بايثون في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

لغة بايثون سهلة التعلم.

لغة Python هي لغة شائعة تستخدم في العديد من المجالات ، لكنها تفيد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI).

هذا لأن لغة بايثون سهلة التعلم وقوية ومتعددة الاستخدامات. بالإضافة إلى ذلك ، يحتوي على العديد من الميزات التي يمكن أن تساعد المطورين على كتابة تعليمات برمجية قوية وفعالة وفعالة بسرعة.

أحد الأسباب الرئيسية لانتشار بايثون في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هو بساطتها. تحتوي لغة Python على بناء جملة مباشر ، مما يجعل من السهل على المطورين البدء والتشغيل بسرعة. هذا يعني أنه يمكن للمطورين قضاء المزيد من الوقت في التركيز على المشكلة المطروحة بدلاً من التورط في تفاصيل اللغة.

بالإضافة إلى ذلك ، تقدم Python العديد من المكتبات والأدوات التي تسهل العمل مع خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

تمكن هذه المكتبات والأدوات المطورين من دمج الخوارزميات في مشاريعهم بكفاءة. هذا مفيد بشكل خاص لإنشاء مشاريع معقدة مثل السيارات ذاتية القيادة وبرامج التعرف على الوجه.

أخيرًا ، تعد Python أيضًا قوية ومتعددة الاستخدامات بما يكفي للتعامل مع المهام المختلفة. يجعل أسلوب البرمجة الموجه للكائنات من السهل بناء هياكل البيانات وإجراء العمليات الحسابية وإنشاء التطبيقات. يمكن استخدامه حتى لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي كاملة.

باستخدام Python ، يمكن للمطورين إنشاء مشاريع معقدة بسرعة وكفاءة.

هذه هي الأسباب التي تجعل بايثون تحظى بشعبية كبيرة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. إن مجموعة ميزاته الواسعة وسهولة استخدامه وإمكانياته القوية تجعله اللغة المثالية للمطورين الذين يتطلعون إلى إنشاء تطبيقات قوية بسرعة.

بايثون لديها مجتمع كبير.

تمتلك Python مجتمعًا كبيرًا وحيويًا ينمو باستمرار. لغة Python سهلة التعلم والاستخدام ، لذلك يرغب الكثير من الناس في مساعدة مستخدمين جدد.

بالإضافة إلى ذلك ، كانت اللغة موجودة منذ التسعينيات ، لذا فإن العديد من المطورين لديهم بالفعل سنوات من الخبرة.

تمتلك Python أيضًا مكتبة واسعة من الحزم والوحدات التي تتيح للمطورين إضافة وظائف بسرعة وسهولة إلى مشاريعهم. على وجه الخصوص ، استفاد مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل كبير من وجود هذه المكتبات. تقدم المكتبات الشهيرة مثل scikit-Learn و NumPy و TensorFlow أدوات قوية للعمل مع البيانات. توفر هذه المكتبات وظائف وعناصر تسهل على المطورين بناء نماذج معقدة للتعلم الآلي بسرعة وكفاءة.

أخيرًا ، بايثون مشهورة لأنها مفتوحة المصدر ومجانية. يتيح ذلك للمطورين تعديل الحزم والوحدات النمطية الحالية أو المساهمة فيها بسهولة.

يشجع هذا على التعاون بين المطورين في جميع أنحاء العالم ويساعد على ضمان إضافة ميزات جديدة باستمرار إلى الحزم الحالية. نتيجة لذلك ، تظل Python جزءًا لا يتجزأ من التعلم الآلي وفضاء الذكاء الاصطناعي.

يوجد في بايثون العديد من المكتبات.

أصبحت لغة Python شائعة بشكل متزايد في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي نظرًا لمجموعتها الواسعة من الميزات والمكتبات. تسهل هذه الميزات والمكتبات تطوير التعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي وتجعل من السهل الوصول إلى Python لأولئك الذين قد لا يكونون خبراء في هذا المجال.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ Python في مكتبتها الواسعة من الوحدات النمطية التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات وتصور البيانات والعمليات المعقدة. تتوفر أيضًا العديد من الحزم مفتوحة المصدر لـ Python ، مما يعني أن المطورين يمكنهم إيجاد حلول دون إعادة اختراع العجلة. بالإضافة إلى ذلك ، تسمح لغة البرمجة الموجهة للكائنات في Python بمقاربة أكثر سهولة في البرمجة من اللغات الأخرى.

تدعم Python أيضًا أدوات علم البيانات مثل NumPy و SciPy و scikit-Learn. NumPy عبارة عن حزمة قوية للحوسبة العلمية. توفر SciPy أدوات فعالة للتكامل والتحسين العددي ، كما أن sci-kit-Learn تجعل من السهل إنشاء وتقييم نماذج التعلم الآلي.

حالات التطبيق الشائعة للذكاء الاصطناعي وأفضل التقنيات لهم. ننصح بتطبيق ما يلي:

تساهم بساطة Python أيضًا في شعبيتها في مجالات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تركيبها واضح ومباشر وسهل الفهم حتى من قبل غير المبرمجين.

بالإضافة إلى ذلك ، يوفر مجتمع Python النشط بانتظام الدعم والتغذية الراجعة والموارد للمساعدة في التطوير.

بشكل عام ، تجعل مجموعة الميزات والمكتبات في Python خيارًا ممتازًا للمهتمين بتطوير التعلم الآلي وحلول الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تركيبها سهل الاستخدام والمكتبات الواسعة والمجتمع الداعم تجعله خيارًا مثاليًا للمطورين من جميع المستويات.

لغة بايثون سريعة

بايثون. هي لغة البرمجة الأكثر شيوعًا عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. لذلك ليس من المستغرب أن يتم استخدام Python على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي ، مع الأخذ في الاعتبار سهولة الاستخدام والمرونة وقابلية التوسع وقابلية النقل والتوافر الواسع للمكتبات والأطر.

علاوة على ذلك ، تتمتع Python بتوافق ممتاز وقابلية للتوسع. يمكن نشره على منصات مختلفة مثل Windows و Mac و Linux و Unix. كما أنها مدعومة من قبل العديد من الخدمات السحابية ، مثل Amazon Web Services و Google Cloud Platform و Microsoft Azure و IBM Watson. بالإضافة إلى ذلك ، تدعم Python مجموعة من المكتبات للتعلم الآلي ، مثل TensorFlow و Keras و Scikit-Learn و PyTorch.

تمكن هذه المكتبات المطورين من تنفيذ الخوارزميات بسرعة لمختلف مهام التعلم الآلي مثل التصنيف والانحدار والتجميع وأنظمة التوصية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الصور وتحليل السلاسل الزمنية وغير ذلك الكثير.

تقدم Python أيضًا أدوات ممتازة لتصور البيانات وتحليلها.

باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Plotly و Seaborn و Bokeh وغيرها الكثير ، يمكن للمطورين إنشاء مخططات ورسومات بيانية مذهلة وتصورات أخرى ببضعة سطور من التعليمات البرمجية.

تساعد Python في تبسيط تقنيات التنبؤ المعقدة مثل خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي.

كيف؟ تمنحه مكتبات التعلم الآلي الوفيرة الخاصة به والرمز النظيف له القدرة على تحويل التركيز بعيدًا عن اللغة ونحو الخوارزميات.

بالإضافة إلى ذلك ، فهو موثوق به وبديهي وبسيط نسبيًا لإتقانه. تعد Python ثالث أكثر التقنيات شيوعًا بسبب هذا. المطورين الذين صوتوا لهذه اللغة كانت 48.24٪.

طرق التصور المناسبة

تتضمن Python العديد من المكتبات ، بعضها يعد أدوات تصور ممتازة ، كما هو مذكور في الأقسام المبكرة من هذا المقال.

في الذكاء الاصطناعي والفهم العميق والتعلم الآلي ، يعد التمثيل المناسب للبيانات بشكل خلاق ومفهوم أمرًا بالغ الأهمية للمهندسين.

يمكن لعلماء البيانات إنشاء مخططات ورسوم بيانية ومؤامرات باستخدام مكتبات مثل Matplotlib لنقل بياناتهم وتصورها وفهمها بشكل أفضل.

يصبح إنشاء تقارير وتصور مفهومة أيضًا أكثر سهولة من خلال العديد من واجهات برمجة التطبيقات.

هذا مفيد للغاية لعلماء البيانات والمهندسين الذين يحتاجون إلى تحليل مجموعات البيانات وفهمها بشكل حدسي.

الكل في الكل ، Python هي لغة دقيقة مناسبة لمجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي. تركيبته سهلة الاستخدام وقابليته للتوسع تجعله خيارًا ممتازًا للمطورين والمبتدئين ذوي الخبرة. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح المجموعة الواسعة من المكتبات والأدوات للمطورين وضع نماذج أولية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها بسرعة.

هذا هو السبب في أن Python أصبحت شائعة جدًا في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

رموز أقل.

يتضمن استخدام الذكاء الاصطناعي العديد والعديد من الخوارزميات. ومع ذلك ، لا تحتاج إلى إنشاء خوارزميات باستخدام Python لأن الحزم المحددة مسبقًا توفر الدعم.

توفر Python منهجية "تحقق من الشفرة" التي تعفيك من واجب اختبار الكود ، مما يبسط الموقف إلى حد كبير.

مستقل عن المنصة.

تتيح لغة البرمجة أو إطار العمل المستقل عن النظام الأساسي للمطورين تنفيذ الأشياء على نظام واحد واستخدامها على جهاز آخر دون أي تعديل (أو مع القليل جدًا).

تعد حقيقة أن لغة Python لغة مستقلة عن النظام الأساسي أحد عوامل نجاحها. العديد من أنظمة التشغيل ، بما في ذلك Linux و Windows و macOS ، تدعم Python.

قد تنتج معظم أنظمة التشغيل الشائعة برامج مستقلة قابلة للتنفيذ باستخدام كود Python ، مما يجعل من السهل توزيع واستخدام برنامج Python على أنظمة التشغيل هذه بدون مترجم Python.

بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم المطورون عادةً خدمات Google أو Amazon لتلبية متطلباتهم الحسابية.

لتدريب نماذج ML الخاصة بهم ، كثيرًا ما يستخدم علماء البيانات والشركات أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم ، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات القوية (GPUs). بالإضافة إلى ذلك ، فإن استقلالية منصة Python تجعل هذا التدريب أقل تكلفة وأكثر وضوحًا.

القدرة على التكيف والفعالية والاعتمادية والسرعة.

سيوافق جميع مستخدمي Python على أنها أكثر كفاءة ويمكن الاعتماد عليها وأسرع من معظم اللغات الحديثة.

يتم استخدام Python في كل سياق تقريبًا دون إضعاف الأداء ، بغض النظر عن النظام الأساسي الذي يعمل عليه الشخص.

البيانات الضخمة والخدمات المستندة إلى السحابة والتعلم الآلي.

تساعد موضوعات علوم الكمبيوتر الثلاثة الأكثر أهمية في الوقت الحالي - الحوسبة السحابية والتعلم الآلي والبيانات الضخمة - العديد من الشركات على تعديل إجراءاتها وسير عملها وتحسينها.

Python هي ثاني أكثر أدوات تحليل وتحليلات البيانات شيوعًا بعد لغة R. تدعم Python فقط غالبية مهام معالجة البيانات في المؤسسة. تستخدم معظم مبادرات البحث والتطوير لغة Python نظرًا لاستخدامات اللغة العديدة ، بما في ذلك مدى سهولة هيكلة بيانات المستخدم وتقييمها.

مقارنة التعلم الآلي مع التعلم العميق.

يعتقد الكثير من الناس خطأً أن التعلم العميق والتعلم الآلي هما نفس الشيء. على سبيل المثال ، يمكن تدريب النماذج ، ويمكن تصنيف البيانات باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك ، فإنهم يختلفون في كيفية تعاملهم مع التعلم ، من حيث الجوهر.

في التعلم الآلي ، تقوم بإرسال البيانات (مثل الصور) ، وتحديد الميزات يدويًا ، وتطوير نموذج ، ثم يتنبأ الكمبيوتر بالنتائج. يمكنك تجنب تحديد السمات يدويًا باستخدام التعلم العميق. تتفاعل خوارزميات الفهم العميق مباشرة مع البيانات.

تم استخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات والعديد من مجموعات البيانات لتدريب نظام التعليم الذاتي هذا.

استخدام Python في الإعدادات الأكاديمية.

نظرًا لتطبيقاتها العديدة في الذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق ، وعلوم البيانات ، وما إلى ذلك ، تعتبر Python الآن لغة البرمجة القياسية في المدارس والمؤسسات. علاوة على ذلك ، يجب أن تستمر المدارس والجامعات في تدريس لغة بايثون لأنها قد اندمجت الآن بعمق في مجتمع التنمية.

يؤدي جذب المزيد من المبرمجين والمطورين إلى تسريع نمو Python وشعبيتها.

التشغيل الآلي.

إن توفر العديد من الأدوات والوحدات في لغة برمجة Python يجعل أتمتة الأنشطة أكثر سهولة. إنه لأمر مدهش أن تعلم أنه مع برامج Python الأساسية فقط ، يمكن للمرء أن يحقق بسرعة مستوى عالٍ من الأتمتة.

Python هي أفضل مُحسِّن للأداء لأتمتة اختبار برامج المؤسسات أيضًا. ستندهش من ضآلة الوقت وقلة الأسطر اللازمة لكتابة التعليمات البرمجية لأدوات الأتمتة.

تعتبر لغة بايثون.

حقيقة أن بايثون هي لغة مفسرة وليست لغة مجمعة هي عامل آخر ساهم في أهميتها الهائلة.

يشير هذا إلى أن تفسير كود وقت التشغيل ممكن لبرامج Python دون الحاجة إلى تجميع وقت التشغيل المسبق.

لهذا السبب ، يمكن للمطورين تشغيل تطبيقاتهم بسرعة أكبر. بالإضافة إلى ذلك ، يسهل هذا اكتشاف السبب الجذري لفشل وقت التشغيل ، مما يجعل تصحيح الأخطاء أسهل.

حاجز دخول منخفض.

يتطلب العمل في قطاع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي معالجة البيانات التي تحتاج إلى معالجة بأكبر قدر ممكن من الفعالية والكفاءة.

يمكن لعلماء البيانات قضاء وقت وجهد أقل في تعلم Python نظرًا لوجود حاجز دخول منخفض ، مما يجعلها سهلة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

نتيجة لذلك ، فإن السؤال "هل Python جيدة للذكاء الاصطناعي؟" تم الرد عليه.

نظرًا لأن اللغة الإنجليزية التي نستخدمها كل يوم ولغة برمجة Python متشابهة ، فإن تعلم Python أسهل.

نظرًا لبناء الجملة البسيط ، يمكنك التعامل بكفاءة مع الأنظمة المعقدة مع ضمان العلاقات المباشرة بين أجزاء النظام.

سرعة العمل.

يمكن تنفيذ صيغ بايثون في فترة زمنية أقصر ويمكن قراءتها. ومع ذلك ، تعد جلسات التدريب النموذجية الطويلة سمة شائعة للتعلم الآلي ، ولا سيما التعلم العميق ، وهو نوع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية العميقة. يمكن أن تستمر هذه الجلسات لساعات أو حتى أيام.

السؤال ، "لماذا يتم استخدام Python للتعلم الآلي؟" لديه إجابة هنا. في العصر الحديث ، ما يهم هو سرعة التنفيذ.

منحنى التعلم المعتدل.

يعمل المطورون مع الكثير من البيانات التي تحتاج إلى معالجة فعالة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تتميز لغة Python بمنحنى تعليمي منخفض ، لذا يمكن لعلماء البيانات التقاطها بسرعة والبدء في استخدامها في التطوير. هذا يوفر عليهم الوقت من الاضطرار إلى إتقان الفروق الدقيقة في اللغة.

يشير منحنى التعلم التدريجي إلى أن استبدال أو العثور على عضو جديد في الفريق سيكون أسرع وأسهل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لأصحاب العمل تحديد المرشحين ذوي الخبرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي من مجتمع Python الكبير بسرعة.

البعثة

وكالة العطلات الشهيرة. باستخدام نظام تعلم آلي غير خاضع للإشراف مكتوب بلغة Python ، توقع Skyscanner سلوك مسارات الطيران الجديدة.

لقد قارنوا مئات المصادر والوجهات وقاموا بتقييم كل منها وفقًا لـ 30 معيارًا مختلفًا لتحديد طلب الركاب.

تم عرض النتائج على لوحة معلومات ، حيث يمكنك تحديد أي مدينة منشأ لعرض مجموعات الوجهات ذات الأرقام التي تتراوح من 0 إلى 9 وميزاتها.

تستفيد الشركات بشكل كبير عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة في أعمال السفر. على سبيل المثال ، يمكنهم تحديد السعر المبدئي للطرق الجديدة ، وتطوير ميزانية تسويقية مستهدفة ، وتقديم أفكار وجهة مفيدة للمستهلكين.

التكنولوجيا المالية

عند استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية ، يمكنه حل المشكلات المتعلقة بإدارة المخاطر والخدمات المصرفية الشخصية والأتمتة والحماية من الاحتيال والتقنيات الأخرى التي يمكن أن توفر للمستخدمين خدمات مالية متطورة.

يقدر خبراء الصناعة أنه بحلول عام 2030 ، سيكون الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية قادراً على خفض النفقات بنسبة 22٪ وتحقيق تريليون دولار محتمل.

Venmo و Affirm و Robinhood هم مجرد عدد قليل من موفري برامج الخدمات المصرفية عبر الإنترنت المستندة إلى Python. قامت هذه الشركات ببناء شبكة اجتماعية داخل برامجها لضمان اتصال المستخدم وتمكين المستخدمين من إجراء عمليات الشراء والمدفوعات وإدارتها.

تم استخدام Python في Bitcoin لتطوير أدوات مثل Anaconda التي تحلل السوق بكفاءة ، وتصور البيانات ، وتوليد التنبؤات.

Python - اللغة المفضلة لتعلم الآلة.

Python هي لغة برمجة منتشرة لأسباب عديدة ، لكنها مناسبة بشكل خاص لتطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

بناء جملة Python سهل التعلم ، مما يجعلها لغة سهلة الوصول لأي شخص مهتم بتعلم البرمجة. كما أنه متعدد الاستخدامات للغاية ، مما يسمح للمطورين بإنشاء تطبيقات يمكن استخدامها لأغراض مختلفة.

ميزة أخرى لـ Python هي مكتبتها الضخمة من المكتبات القوية وأطر التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك مكتبات شائعة مثل TensorFlow و Keras و Scikit-Learn ، مما يسهل على المطورين إنشاء تطبيقات قوية للذكاء الاصطناعي بسرعة.

تمتلك Python أيضًا دعمًا ممتازًا لتحليل البيانات والتصور ، مما يجعلها خيارًا رائعًا لعلماء البيانات والباحثين.

أخيرًا ، تعد Python مفتوحة المصدر ، مما يعني أنه يمكن لأي شخص استخدامها دون دفع رسوم أو توقيع اتفاقيات الترخيص. وهذا يجعله خيارًا جذابًا للمؤسسات التي ترغب في تطوير تطبيقات قوية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي دون الاستثمار بكثافة في تراخيص البرامج.

باختصار ، تعد Python لغة ممتازة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي نظرًا لإمكانية الوصول إليها وتعدد استخداماتها والمكتبات القوية ودعم تحليل البيانات وطبيعة المصدر المفتوح.

لذلك ، يجب أن تكون Python في أعلى القائمة إذا كنت ترغب في تطوير تطبيقات قوية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، تُستخدم التحليلات الوصفية في الرعاية الصحية للتنبؤ بالنتائج ووصف العلاجات أو تعديلات طريقة المعيشة.

لتشخيص وتطوير برامج العلاج بشكل أكثر فعالية ، يمكن لأخصائيي الرعاية الصحية تحليل المرضى دون الحاجة إلى استشارة شخصية من خلال التعرف على المخاطر الصحية.

لغة فعالة لإنشاء الذكاء الاصطناعي هي Python. لماذا؟

لقد جعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ذلك ممكنًا لأشياء مثل عوامل تصفية البريد العشوائي وأنظمة التوصية ومحركات البحث والمساعدين الشخصيين وأنظمة الكشف عن الاحتيال ، وسيكون هناك بلا شك المزيد في المستقبل.

يهدف مالكو المنتجات إلى إنشاء تطبيقات عالية الأداء.

يتطلب جعل البرمجيات تتصرف مثل الإنسان تطوير خوارزميات تعالج المعلومات بذكاء.

نحن خبراء بايثون ونعتقد أن بايثون لغة جيدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إذا كنت لا تزال غير متأكد ، فإن Python مناسبة للذكاء الاصطناعي. يمكنك الحصول على المساعدة والإرشادات التي تحتاجها عن طريق الاتصال بنا إذا كنت ترغب في تضمين Python والتعلم الآلي في مشروعك.

لماذا بايثون مفيدة

في الوقت الحاضر ، بما أنك على دراية تامة بالعناصر التي تساهم في شعبية Python الهائلة ، فلنلقِ نظرة على سبب فائدة استخدام Python.

يمكن أن تدعم نماذج البرمجة المتعددة: تتمثل الميزة الأكثر أهمية في Python ، خاصة للشركات الكبيرة ، في قدرتها على دعم نماذج البرمجة المتعددة. كتوضيح ، تتضمن بعض نماذج البرمجة الرئيسية التي تدعمها Python

• البرمجة الشيئية باستخدام البرمجة الإجرائية
• البرمجة باستخدام الوظائف

يمكن لنموذج برمجة واحد معالجة بعض مشكلاتك جزئيًا.

لهذا السبب ، فأنت تحتاج باستمرار إلى مجموعة متنوعة من نماذج البرمجة مثل تلك المذكورة أعلاه.

هذا ما يفسر سبب كون Python خيارًا مفضلًا للشركات الكبيرة. كما أن لديها العديد من ميزات إدارة الذاكرة التلقائية ، مما يجعلها أكثر فاعلية من لغات البرمجة الأخرى.

يسمح لك اعتماد نهج قائم على الاختبار (TDD) باختبار قيادة تصميم وتطوير تطبيقك.

يمكنك بسهولة إنشاء اختبارات لفهم خطوتك التالية ، وفهم التصميم ، وتحديد ما ستحققه الكود. نظرًا لأن TDD يضمن تغطية اختبار بنسبة 100 ٪ ويتيح لك تجنب المضاعفات مثل تكرار الرموز ، فإنه يعتبر بديلاً أفضل بكثير لنهج الاختبار التقليدي.

من خلال تطبيق منهجية TDD فقط ، يمكنك الآن إجراء التطوير والاختبار في وقت واحد بمساعدة Python.

إنه مفتوح المصدر.

أخيرًا ، تعتبر Python واحدة من أفضل إمكانيات التطوير ، خاصة للمبرمجين المقتصدين. تنزيل واستخدام Python مجاني تمامًا. بالنسبة لمنصات الأعمال التي تستخدم لغة Python ، لا توجد رسوم ترخيص أيضًا.

تساهم كل التفاصيل المذكورة أعلاه في بروز بايثون الهائل في العالم الحديث.

يتم استخدام Python من قبل حوالي 50٪ من المطورين ، وهو أكثر من لغات البرمجة الأخرى مثل JavaScript و HTML / CSS.

تساعد هذه التقنيات الباحثين في تطوير إجابات ذكية للمشكلات العملية التي ستجعل حياة المستخدمين النهائيين أسهل وتوفر تجربة فردية أكثر.

نأمل أن تكون قد قضيت وقتًا ممتعًا في الاستمتاع بقراءة هذا المنشور وأن يكون مفيدًا لمطوري Python في المستقبل القريب.