10 ਮਾਰਚ 2025·8 ਮਿੰਟ
Guido van Rossum ਅਤੇ Python: ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਚਲਦੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਏਆਈ
ਜਾਣੋ ਕਿ Guido van Rossum ਦੀ ਪਾਠਯੋਗ ਕੋਡ 'ਤੇ ਧਿਆਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ standard library ਅਤੇ ਇਕ ਫਲਦਾਇਕ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਨੇ ਕਿਵੇਂ Python ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਲਈ ਅਗਵਾ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ।
ਜਾਣੋ ਕਿ Guido van Rossum ਦੀ ਪਾਠਯੋਗ ਕੋਡ 'ਤੇ ਧਿਆਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ standard library ਅਤੇ ਇਕ ਫਲਦਾਇਕ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਨੇ ਕਿਵੇਂ Python ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਲਈ ਅਗਵਾ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ।
Python ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇਕ ਸਧਾਰਨ, ਰਾਏ-ਭਰਿਆ ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਹੋਈ—Guido van Rossum ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਸੀ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕੋਡ ਪੜ੍ਹਦੇ ਅਤੇ ਸਰੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਜਦ Guido ਨੇ 1980s ਦੇ ਆਖ਼ਰੀ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ Python ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਉਹ ਕੋਈ "ਚਲਾਕ" ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਯਤਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਐਸੀ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਮਾਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇ—ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀ ਅਤੇ ਘੱਟ ਫੱਕੜ ਨਾਲ।
ਅਧਿਕਤਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਲੰਬਾ ਜੀਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੀਮਮੇਟਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਫੇਰ ਵੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੂਲ ਲੇਖਕ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਨਹੀਂ ਸੀ। Python ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇਸ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਘਣੇ ਇੱਕ-ਲਾਈਨਰ ਜਾਂ ਭਾਰੀ ਵਿਸਰਜਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, Python ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਸੇ ਕੋਡ ਵੱਲ ਧੱਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਾਂਗ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇੰਡੇਂਟੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਸਿੰਟੈਕਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਅਤੇ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆ, ਡੀਬੱਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਰਹਿੰਦਾ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ।
ਲੋਕ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ Python ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਏਆਈ 'ਚ "ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਾਜ ਕਰਦਾ ਹੈ", ਉਹ ਅਕਸਰ ਇਹ ਮਤਲਬ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਈ ਵਰਤੋਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਡਾਪਸ਼ਨ ਤੇ ਡਿਫੋਲਟ ਚੋائس ਹੈ:
ਇਸ ਦਾ ਇਹ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਕਿ Python ਹਰ ਚੀਜ਼ 'ਚ ਸ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਲਈ C++/Rust ਦੀ ਕੱਚੀ ਤੇਜ਼ੀ, Swift/Kotlin ਦਾ ਮੋਬਾਈਲ-ਪ੍ਰથમ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਜਾਂ JavaScript ਦੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ-ਨੇਟਿਵ ਪਹੁੰਚ ਜਰੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। Python ਦੀ کامیابی ਹਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜਿੱਤਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ, ਪ੍ਰਯੋਗਿਕਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਲਦਾਇਕ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਰਾਹੀਂ ਮਨ-ਹਿੱਸਾ ਜਿੱਤਿਆ।
ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਵੇਖਾਂਗੇ ਕਿ Python ਦੀ ਮਨੁੱਖ-ਪਹਿਲੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੇ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੀਤਾ: ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਦੀ ਫ਼ਲਸਫ਼ਾ, "ਬੈਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ" standard library, pip ਅਤੇ PyPI ਦੁਆਰਾ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਯੂਜ਼, ਅਤੇ ਉਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਿਸ ਨੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ Python-ਕੇਂਦਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਿਆ।
Python ਦਾ "ਅਹਿਸਾਸ" ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ। Guido van Rossum ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਜੋ ਕੋਡ ਤੁਸੀਂ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਉਹ ਉਸ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲੱਗੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—ਬਿਨਾਂ ਬੇਅਨਤੀ ਸਿੰਟੈਕਸ ਦੇ।
ਅਨੇਕ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾ ਬ੍ਰੇਸਿਜ਼ ਅਤੇ ਸੈਮੀਕੋਲਨ ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Python ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਇੰਡੇਂਟੇਸ਼ਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਖ਼ਤ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਜਦ ਘੱਟ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਅਸਲ ਲੋਜਿਕ (ਨਾਂਵ, ਸ਼ਰਤਾਂ, ਡੇਟਾ) 'ਤੇ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਗੁਜ਼ਾਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੰਟੈਕਸ ਦੇ ਸ਼ੋਰ 'ਤੇ ਘੱਟ।
ਇੱਥੇ ਇਕ ਜਾਣਬੂਝ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਜਨ ਹੈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਦਾ ("ਵਯਸਕਾਂ ਅਤੇ ਨਾਬਾਲਿਗਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰੋ"):
def tag(ages):
out=[]
for a in ages:
if a\u003e=18: out.append(\"adult\")
else: out.append(\"minor\")
return out
ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਇਕ ਪਾਠਯੋਗ ਵਰਜਨ ਹੈ ਜੋ ਜੋ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਸਪਸ਼ਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ:
def tag_people_by_age(ages):
tags = []
for age in ages:
if age \u003e= 18:
tags.append(\"adult\")
else:
tags.append(\"minor\")
return tags
ਕੋਈ "ਚਲਾਕ" ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਬਦਲੀ—ਸਿਰਫ਼ ਸਪੇਸਿੰਗ, ਨਾਮਕਰਨ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ। ਨੁਕਤਾ ਇਹ ਹੈ: ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਅਕਸਰ ਛੋਟੀ-ਛੋਟੀ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਸ ਵਰ੍ਹਿਆਂ ਤੱਕ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਲੇਖਕ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੀਮਮੇਟਾਂ ਕੋਡ ਵਾਰਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। Python ਦੀ ਪਾਠਯੋਗ ਡਿਫਾਲਟ ਹੈਂਡਆਫ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਡੀਬੱਗ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਮੀਖਿਆ ਸਹਿਜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਯੋਗਦਾਤਾ ਬਿਨਾਂ ਡਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲਾਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
Python ਦਾ ਆਮ ਸਟਾਈਲ ਗਾਈਡ, PEP 8, ਸਧੁ-ਪੂਰੀਤੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਪੇਸ਼ਗੋਈ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਦੋ ਇਕ ਟੀਮ ਸਾਂਝੇ ਰਿਵਾਇਤਾਂ (ਇੰਡੇਂਟੇਸ਼ਨ, ਲਾਈਨ ਲੰਬਾਈ, ਨਾਮਕਰਨ) 'ਤੇ ਚਲਦੀ ਹੈ, ਤਦ ਕੋਡਬੇਸ ਪਰਿਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰਤਾ Python ਨੂੰ ਇੱਕ-ਵਿਆਕਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਕੰਪਨੀ-ਵਿਆਪਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
Python ਦੀ "ਪ੍ਰਯੋਗਿਕਤਾ" ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ-ਸੈੱਟਅੱਪ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ "ਘੱਟ" ਮਤਲਬ ਉਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੋਤਾਹੀ—ਪਰ ਹੋਰ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਅਤੇ ਇੰਸਟਾਲਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਲੋੜ, ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਵਿਚਾਰ ਤੁਰੰਤ ਪਰਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
Python ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਾਦ-ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ, standard library ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਘਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਘੱਟ ਕੀਤੀ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ Python ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਮ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੁੰਦਾ—ਇਸ ਲਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਸੀ ਅਤੇ ਇਨਟਰਨਲ ਟੂਲ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਲਈ ਸਧਾਰਣ। ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ Python ਦੇ ਫੈਲਾਅ 'ਚ ਮਦਦਗਾਰ ਸੀ: ਲੋਕ ਬਿਨਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੀਰਥ-ਫਿਰਥਾਰ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਲਿਸਟ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੇ ਕੁਝ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।
Python ਦੀਆਂ "ਬੈਟਰੀਆਂ" ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹਨ:
datetime ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟ ਅਰੀਥਮੇਟਿਕ ਲਈ—ਲੌਗ, ਰਿਪੋਰਟ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ।csv ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟ-ਮਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਮਪੋਰਟ/ਏਕਸਪੋਰਟ ਲਈ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਵਰਕਫ਼ਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ।json APIs ਅਤੇ ਕੰਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਫਾਇਲਾਂ ਲਈ, ਜੋ Python ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਗਲੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।pathlib ਸਾਫ਼, ਬਹੁ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਾਇਲ ਪਾਥ ਲਈ, ਜੋ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਪੋਰਟੇਬਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।subprocess ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾਉਣ, ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਚੇਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਟਾਸਕ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ।ਇਹ ਬਣੇ-ਬਨਾਏ ਕਵਰੇਜ਼ੀਜ਼ ਕਾਰਨ Python ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਵਿਚਾਰ ਤੁਰੰਤ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਦੋਂ "ਅਸਲ" ਬਣੇ ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਨਟਰਨਲ ਟੂਲ—ਰਿਪੋਰਟ ਜਨਰੇਟਰ, ਫਾਇਲ ਮੂਵਰ, ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਅੱਪ—ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸਫਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ standard library ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਹ ਬੋਰਿੰਗ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸੇ ਸਲਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Python ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿੰਤਾ ਕੇਵਲ ਭਾਸ਼ਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵੱਡਾ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਇਕ ਫਲ੍ਹੀਵੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦਾ: ਵੱਧ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਲੇਖਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਟੂਲ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਫਿਰ ਹੋਰ ਉਪਭੋਗਤਿਆਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ Python ਹਰ ਕਿਸੇ ਟਾਸਕ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ—ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਐਪਸ ਤੱਕ।
ਅਧਿਕ ਵਿਕਰੇਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਬਣਦੇ ਹਨ। Excel ਫਾਇਲਾਂ ਪੜ੍ਹਣੀ ਹੋਣ, API ਕਾਲ ਕਰਨੀਆਂ ਹੋਣ, ਪੰਨਾ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨਾਂ ਹੋਵੇ, ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ PDF ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇ—ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ 80% ਹੱਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰੇ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪੈਕੇਜ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ 'ਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
venv ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ) ਇਕ ਅਲੱਗ "ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬੁਬਲ" ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਨਾ ਕਰਨ।ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਉਹ ਪੈਕੇਜ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼. ਟਕਰਾਅ ਉਸ ਵੇਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਦੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕੋ ਹੀੋ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਦਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜਨ ਮੰਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋਕਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਬਚੇ ਹੋਏ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੇ ਪਰਦੂਸ਼ਣ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ "ਮੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ" ਦੀ ਕਲਾਸਿਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ virtual environment ਵਰਤੋ, ਵਰਜਨਾਂ ਨੂੰ ਪਿਨ ਕਰੋ (ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਸਟਾਲ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ), ਅਤੇ requirements.txt (ਜਾਂ ਸਮਾਨ) ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਰੱਖੋ। ਇਹ ਛੋਟੇ ਆਦਤਾਂ Python ਦੇ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਾਵਰ-ਅੱਪ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਇਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਖੇਡ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ (ਅਕਸਰ "ਸਕ੍ਰਿਪਟ") ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ ਜੋ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ: ਫਾਇਲਾਂ ਦਾ ਨਾਂ ਬਦਲਣਾ, ਡੇਟਾ ਮੂਵ ਕਰਨਾ, ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਿੱਚਣਾ, ਜਾਂ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਇਕੋ ਜਿਹਾ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣਾ।
Python ਡਿਫਾਲਟ ਇਸ ਲਈ ਬਣੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੋਧਯੋਗ ਹੈ। ops ਅਤੇ IT ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ "ਆਖ਼ਰੀ ਮੀਲ" ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ—ਫੋਲਡਰਸ ਮੂਵ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, APIs ਫੀਲਡ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਨਾਂਕਰਨ ਨਿਯਮ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਪਾਠਯੋਗ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਆਸਾਨ, ਹੱਥ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਰਾਤ ਦੇ 2 ਵਜੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਤਰਤੀਬੀ ਨਾਲ ਫਿਕਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Python ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੇਂਜ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ:
Python ਦਾ ਸਿੰਟੈਕਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਰੁਟੀਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: JSON ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ, Excel ਫਾਇਲ ਪੜ੍ਹਨਾ, HTTP APIs ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਲੌਗ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨਾ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਦ ਹੀ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੀ ਜਦੋਂ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲੇ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ Python ਨੌਕਰੀਆਂ ਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ cron (Linux/macOS) ਜਾਂ Task Scheduler (Windows) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ retries, alerts ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਟਾਸ্ক ਰਨਰ ਜਾਂ ਆਰਕੀਸਟ੍ਰੇਟਰ ਵੱਲ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਕਸਰ ਉਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ; ਕੇਵਲ ਉਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟrigger ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
Python ਦੀ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਉਭਰਣ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਵਰਕਫਲੋ ਕਾਰਨ ਸੀ। ਡੇਟਾ ਦਾ ਕੰਮ ਇਟਰੈਟਿਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਆਜ਼ਮਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਨਤੀਜੇ ਵੇਖਦੇ ਹੋ, ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦੋਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ। Python ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ REPL (ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਪ੍ਰಾಂਪਟ) ਰਾਹੀਂ ਉਸ ਮਨੋਭਾਵ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮਿੱਤਰ ਮਿਲੇ।
ਨੋਟਬੁੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ ਕੋਡ, ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਨੋਟ ਮਿਲਾਉਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਗੰਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਟੀਮਮੀਟਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਸਮਝਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਕੋ ਹੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ। ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ, ਇਸ ਨੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਘਟਾਇਆ। ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਨਤੀਜੇ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪੁਨਰਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਗਈ।
ਦੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੇ Python ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤੀਯੋਗ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬਣ ਜਾਣ ਨਾਲ, Python "ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ" ਤੋਂ "ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਦਾ ਡਿਫਾਲਟ ਵਾਤਾਵਰਨ" ਬਣ ਗਿਆ।
ਵੱਧਤਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇੱਕੋ ਹੀ ਰਿਥਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਇਸ ਝੁਟੇ ਵਿੱਚ ਸੁਸੰਗਤ ਬੈਠਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ Matplotlib ਨਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੁੰਦਰ-ਅੰਕੜੇ ਲਈ Seaborn ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਲਈ Plotly ਨੂੰ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਟੈਕ ਇਕਜੁਟ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਐਕਸਪਲੋਰੇਸ਼ਨ (ਨੋਟਬੁੱਕਸ) + ਸਾਂਝਾ ਡੇਟਾ ਬੁਨਿਆਦ (NumPy ਅਤੇ pandas) + ਚਾਰਟਿੰਗ—ਸਭ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
Python ਨੇ ਏਆਈ 'ਚ "ਜਿੱਤ" ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਨਟਾਈਮ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਜਿੱਤ ਇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਹ ਉਹ ਸਾਂਝਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣ ਗਿਆ ਜੋ ਰਿਸਰਚਰ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਭ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ, ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ। ਕਈ AI ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ, Python ਗਲੂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ, ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨਿਰਿੰਗ, ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੋਡ, ਐਕਸਪੈਰੀਮੈਂਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ—ਚਾਹੇ ਭਾਰੀ ਗਣਨਾ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।
ਕੁਝ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਐਂਕਰ ਬਣ ਗਈਆਂ ਜੋ ਬਾਕੀ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਕਠਾ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਜੋੜੇ—ਉਹ ਪੈਟਰਨ (ਡੇਟਾਸੈਟ, ਮਾਡਲ APIs, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਚੈਕਪੌਇੰਟ) ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਲੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ "Python ਕੋਡ" ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਓਰਕੇਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ PyTorch ਜਾਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਸਲ ਕੰਮ optimized C/C++ ਅਤੇ CUDA ਕਰਨਲਜ਼ 'ਤੇ GPUs (ਜਾਂ ਹੋਰ ਐਕਸੈਲੇਰੇਟਰ) 'ਤੇ ਚਲਦਾ ਹੈ। ਇਸੀ ਕਾਰਨ ਤੁਸੀਂ ਪਾਠਯੋਗ Python ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲੂਪ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ-ਭਾਰੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
Python ਵਿੱਚ AI ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪਰਕਟ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ:
Python ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪੂਰੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਇਕ ਪਾਠਯੋਗ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਨ Python ਨਾ ਹੋਵੇ।
Python ਨੂੰ ਅਕਸਰ "ਧੀਮਾ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਕੇਵਲ ਆਧਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਪ੍ਰিয় Python ਟੂਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਤੇਜ਼ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਹੇਠਾਂ compiled ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ—ਅਕਸਰ C, C++ ਜਾਂ ਹੋਰ highly optimized ਨੈਟਿਵ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼। Python ਉਪਰਲੇ ਪਾਠਯੋਗ "ਗਲੂ" ਵਜੋਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਈ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਿਚਾਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਦੀਆਂ ਹਨ: ਯੂਜ਼ਰ-ਸਮਨੁਹੇ API Python ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹਿੱਸਿਆਂ (ਟਾਈਟ ਲੂਪ, ਵੱਡੇ ਏਰੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਪਾਰਸਿੰਗ, ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਨੈਟਿਵ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਧੱਕ ਦਿਓ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕੇ।
ਇਸ ਲਈ ਉਚ-ਸਤਰ ਦਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਵੀ ਗੰਭੀਰ ਲੋਡ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਸਥਾਇਤ ਪਾਠ:
ਇਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚੋ: Python ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਨੈਟਿਵ ਕੋਡ ਭਾਰੀ ਗਣਿਤ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। Python ਡੇਟਾ ਲੋਡਿੰਗ, ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ "ਅਗਲਾ ਕੀ ਹੋਵੇ" ਆਰਕੀਸਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤਾ ਕੋਡ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਿਲੀਅਨ ਵਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ CPU ਬੋਟਲਨੈਕਸ (ਵੱਡੀਆਂ ਗਣਤੀਆਂ) ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰੋ, ਘਟਾਈ ਲੈਟੈਂਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਉੱਚ ਆਲ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੋਵੇ, ਤਦ Python ਨੂੰ compiled ਕੋਡ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਸਮਝਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ Python ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਰਫ਼ਤਾਰ ਲਈ ਰਹੇ, ਅਤੇ ਕੇਵਲ ਆਵਸ਼ਯਕ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Python ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯਤਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਿੰਟੈਕਸ ਜਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਕ ਸਥਿਰ, ਸਵਾਗਤਯੋਗ ਕਮੇਊਨਿਟੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ—ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਪੈਸਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਨਿਰਭਰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਉਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹਫ਼ਤੇ-ਅੰਤ ਦੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਿਸ਼ਨ-ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਚੱਲਦੀ ਹੈ, ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ।
Python ਖੁਲੇ ਸੁਝਾਅਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ PEPs (Python Enhancement Proposals) ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ PEP ਅਦਾਇਗੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਸੁਝਾਵ, ਕਾਰਨ, ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਦਲੇ-ਚੁੱਕਾਵ ਦੀ ਚਰਚਾ ਅਤੇ ਆਖ਼ਰੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ "ਅਚਾਨਕ" ਬਦਲਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਦੇ ਸੋਚਿਆ ਹੋਵੇ ਕਿ Python ਕਿਵੇਂ coherence ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀ ਹੈ—ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਯੋਗਦਾਤਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ—PEPs ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਹਨ। ਉਹ ਇਕ ਸਾਂਝੀ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲੋਕ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਆਏ ਲੋਕਾਂ ਸਮੇਤ। (ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ /dev/peps ਨੂੰ ਬਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ।)
Python 2 ਤੋਂ Python 3 ਵਾਲੀ ਯਾਤਰਾ ਅਕਸਰ ਅਸਹਜ ਮੰਨੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਲੰਬੇ-ਰੂਪ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸਟਿਊਰਡਸ਼ਿਪ ਦਾ ਇਕ ਸਬਕ ਵੀ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਇਹ ਉਹ ਸੀ ਕਿ ਅਜੇਹੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨਾਲ Python ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਸਨ (ਜਿਵੇਂ ਟੈਕਸਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਸਿੰਟੈਕਸ ਵਿਸ਼ੇ)।
ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਾਲਾਂ ਲੱਗੀ, ਅਤੇ ਕਮੇਊਨਿਟੀ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ—ਕੰਪੈਟਬਿਲਿਟੀ ਟੂਲ, ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਟਾਈਮਲਾਈਨਸ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ। ਇਹ ਧੀਰਜ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ Python ਨੂੰ ਵਿਛੇੜਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਰਹੀ।
Guido van Rossum ਨੇ Python ਦੀ ਪਹਿਲੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ, ਪਰ ਅੱਜ Python ਦੀ ਗਵਰਨੈਂਸ ਕਮੇਊਨਿਟੀ-ਚਲਿਤ ਹੈ। ਸਰਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ: ਫੈਸਲੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸੁਸਾਇਟੀ ਤੇ ਵਲੰਟੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ Python ਵਧਦਿਆਂ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
Python ਹਰ ਥਾਂ ਉੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਕੋਡ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ—ਸਕੂਲਾਂ, ਬੂਟਕੈਂਪ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ—ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਪਹਿਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦਰਮਿਆਨ "ਸੈਰੇਮਨੀ" ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸੈੱਟਅੱਪ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਾਇਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਕ ਸਰਲ ਵੈੱਬ ਰੀਕਵੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਖਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਵੀ rewarding ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੋਕ ਸਾਫ਼ ਸਿੰਟੈਕਸ (ਘੱਟ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦ) ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ 에ਰਰ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦੀ: ਉਹੀ ਕੋਰ ਸਕਿੱਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਐਪਸ ਤਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰਤਾ ਕਮਾਲ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ।
ਪਾਠਯੋਗ ਕੋਡ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੇਂ ਲੈਰਨਰਾਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋ ਕੋਡ ਸਾਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮੈਨਟਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੁਧਾਰ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਮੁੜ-ਲਿਖੇ, ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹੋ ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਘੱਟ-ਟਕਰਾਅ ਵਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸੌਖਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
Python ਦੀ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯਤਾ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਕੋਰਸ, ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ, ਡੌਕਯੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ Q&A ਭਰੀ ਪਈ ਹੈ। ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ—CSV ਪਰਸਿੰਗ, ਸਪਰੇਡਸ਼ੀਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, API ਬਣਾਉਣਾ—ਕਿਸੇ ਨੇ ਸੰਭਵਤ: ਉਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੋਵੇਗੀ।
python --version ਚੈੱਕ ਕਰੋprint() ਵਰਤੋ, ਫਿਰ ਡੀਬੱਗਰ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓPython ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਗਲੂ ਕੋਡ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ—ਪਰ ਇਹ ਹਰ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਉੱਤਮ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਘੱਟzor ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ Python ਨੂੰ ਉਸ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੇ।
Python interpreted ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ compiled ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ CPU-ਭਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ। ਤੁਸੀਂ hotspots ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜਾ "ਤੇਜ਼ ਕੋਡ" ਹੈ ਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ compiled ਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਵਿਕਲਪ:
Python ਦਾ ਆਮ ਇੰਪਲੀਮੇਂਟੇਸ਼ਨ (CPython) ਵਿੱਚ Global Interpreter Lock (GIL) ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਡ Python ਬਾਈਟਕੋਡ ਚਲਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ I/O-ਭਾਰਤ ਕਾਰਜਾਂ (ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਾਲ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਤਜ਼ਾਰ, ਫਾਇਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ) ਲਈ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ, ਪਰ ਇਹ CPU-ਬਾਊਂਡ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਕੋਡ ਲਈ ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੋਲੂਸ਼ਨ: multiprocessing ਵਰਤੋ, ਗਣਨਾ ਨੈਟਿਵ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਜ਼ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਚੁਣੋ ਜੋ CPU-ਥ੍ਰੈਡ ਸਕੈਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ।
Python ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੈਟਿਵ ਮੋਬਾਈਲ UI ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਚਲਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਵਿਕਲਪ:
Python ਟਾਈਪ ਹਿੰਟਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ enforcement ঐচ্ছਿਕ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ 'ਚ ਸਖ਼ਤ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਟਾਈਪਿੰਗ ਮੁੱਖ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਾਇਲਰ ਵੱਧ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਚੰਗੇ ਵਿਕਲਪ: TypeScript, Java, C#।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ Python ਕਾਫ਼ੀ ਬਹੁਮੂੱਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ—ਆਰਕੀਸਟਰ ਲੇਅਰ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ—ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਹੀ ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ।
Python ਦੀ ਟਿਕਾਊਪਣ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਚਾਲਕਾਂ ਤੱਕ ਹੋਮਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਪਾਠਯੋਗਤਾ ਸਜਾਵਟ ਨਹੀਂ—ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੀਮਿਤੀ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ, ਲਗਾਤਾਰ ਕੋਡ ਪਰਿਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋ ਹੀ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ "ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ" ਬਣਦੀ ਹੈ।
ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਗੁਣਾ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। pip ਅਤੇ PyPI ਰਾਹੀਂ ਵੰਡੇ ਗਿਆਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੁਸਤਕਾਲਿਆਂ (ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ) ਦਾ ਵੱਡਾ ਕੈਟਾਲੌਗ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਇਜਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਯੋਗਿਕਤਾ "ਬੈਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ" standard library ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਟਾਸਕ—ਫਾਇਲ, JSON, HTTP, ਲੌਗਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ—ਦੈਣਦਿਲ ਰਾਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਤੀਰਥ-ਫਿਰਥਾਰ ਲਈ।
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ-ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰ ਸਕੋ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾਓ:
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ "ਹਫ਼ਤੇ ਅੰਤ ਦਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ" ਕਿਸੇ ਦੇ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ patla ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੇਅਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਵੈੱਬ UI, auth, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ। ਇੱਥੇ Koder.ai ਵਰਗਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਦਾ ਵਰਣਨ ਦਿਉ ਅਤੇ ਇਹ production-ready React ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਨਾਲ Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, ਹੋਸਟਿੰਗ, ਕਸਟਮ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਰੋਲਬੈਕ ਤਿਆਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ Python ਨੂੰ ਓਥੇ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਚਮਕਦਾ ਹੈ (ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜੌਬਸ, ਡੇਟਾ ਤਿਆਰੀ, ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਸਟਰ), ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਦਰਸ਼ਕ ਵੱਧ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਇੱਕ ਰੱਖਣਯੋਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਲਿਪੇਟੋ।
ਸਕੋਪ ਨੂੰ ਟਾਈਟ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਚੰਗੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਅਪਨਾਉ: ਇੱਕ virtual environment, ਇੱਕ requirements ਫਾਇਲ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਟੈਸਟ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, /docs ਸੈਟਅੱਪ ਗਾਈਡ ਲਈ ਵੇਖੋ ਜਾਂ /blog ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਪੈਟਰਨ ਖੋਜੋ।
ਟਾਪਿਕ ਨੂੰ ਕਾਰਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਅੰਤ ਇਕ ਸੰਕਲਪਤ ਲਕੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਛੋਟਾ Python ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ਿਪ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦੋ ਵਾਰੀ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
Guido van Rossum ਨੇ Python ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲੀ ਵਿਕਾਸ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ। ਮਕਸਦ ਬਹੁਤ ਹੀ "ਚਲਾਕ" ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਬਲਕਿ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ ਜੋ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ, ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰੱਖ-ਰਖਾਵ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਏ।
ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਨਾਲੋਂ ਕਈ ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Python ਦੀਆਂ ਰਵਾਇਤਾਂ (ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਿੰਟੈਕਸ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਇੰਡੇੰਟੇਸ਼ਨ, ਸਿੱਧੇ ਨਿਯੰਤਰਣ-ਫਲੋ) "ਸਿੰਟੈਕਸ ਦਾ ਸ਼ੋਰ" ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੈਂਡਆਫ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ—ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ।
Python ਬਲਾਕ (ਜਿਵੇਂ ਲੂਪ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ) ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੰਡੇੰਟੇਸ਼ਨ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸორლਚਿਤ ਢਾਂਚਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵ੍ਹਾਈਟਸਪੇਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਐਡਿਟਰ ਵਰਤੋ ਜੋ ਇੰਡੇੰਟੇਸ਼ਨ ਠੀਕ ਦਿਖਾਏ/ਸਮਭਾਲੇ)।
"ਬੈਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ Python ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਡੀ standard library ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਮ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਵਾਧੂ ਇੰਸਟਾਲ ਦੇ ਸੰਭਾਲ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣਾਂ:
datetime ਸਮੇਂ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਲਈjson ਅਤੇ csv ਆਮ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਲਈpathlib ਬਹੁ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਾਇਲ ਪਾਥ ਲਈਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ (ਫੋਲਡਰਸ, APIs, ਨਾਂਕਰਨ ਨਿਯਮ). Python ਇਸ ਲਈ lokpiyari ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤੁਰੰਤ ਲਿਖ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੋਕ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਾਈਲਾਂ, HTTP APIs, ਲੌਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ "ਗਲੂ" ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ।
PyPI ਪਬਲਿਕ ਪੈਕੇਜ ਕੈਟਾਲੌਗ ਹੈ; pip PyPI ਤੋਂ ਪੈਕੇਜ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ; ਇੱਕ virtual environment (ਅਕਸਰ venv) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ-ਪੱਧਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵਿਤ ਕੰਮ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਰੁਤਬਾ:
requirements.txt ਰੱਖੋਇਸ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਅਤੇ "ਮੇਰੀ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ" ਸਮੱਸਿਆਆਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਸਮੇਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਦੋ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਗਲੋਬਲ ਇੰਸਟਾਲਾਂ ਨੇ ਪਰਦੂਸ਼ਿਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੋਵੇ। ਆਮ ਸੋਲੂਸ਼ਨ:
requirements.txt ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋਇਹ ਆਦਤਾਂ ਇੰਸਟਾਲਜ਼ ਨੂੰ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਤੇ ਦੁਹਰਾਏ ਯੋਗ ਬਣਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨੋਟਬੁੱਕ (ਜਿਵੇਂ Jupyter) ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ: ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਥੋੜ੍ਹਾ ਚਲਾਓ, ਨਤੀਜਾ ਵੇਖੋ, ਸੋਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਤੋਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕੋਡ, ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਇੱਕ ਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਮਿਲਣ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਨਰਉਤਪਾਦਕਤਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Python ਅਕਸਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਭਾਰੀ ਹਿਸੇ optimized native code (C/C++/CUDA) ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ—ਜਿਵੇਂ NumPy, pandas, PyTorch, TensorFlow. ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ:
ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਠਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਬਿਨਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਗਵਾਏ।
Python ਹਰ ਕੰਮ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ:
ਫਿਰ ਵੀ, Python ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਇਪਿੰਗ ਜਾਂ ਆਰਕੀਸਟਰ ਲੇਅਰ ਵਜੋਂ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਲਵਾਨ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
subprocess ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਚਲਾਉਣ ਲਈਇਸ ਨਾਲ ਸੈਟਅੱਪ ਦੇ ਰੁਕਾਵਟ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਟੂਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।