Python er et højniveau, fortolket programmeringssprog kendt for sin læsbarhed, enkelhed og alsidighed. Skabt af Guido van Rossum og første gang udgivet i 1991, understøtter Python flere programmeringsparadigmer, herunder proceduremæssig, objektorienteret og funktionel programmering. Dets syntaks er designet til at være klar og intuitiv, hvilket gør det muligt for både begyndere og erfarne udviklere at skrive ren og vedligeholdelsesvenlig kode. Pythons omfattende standardbibliotek og et stort økosystem af tredjeparts pakker gør det til et foretrukket valg til forskellige applikationer, fra webudvikling og dataanalyse til kunstig intelligens og videnskabelig computing.
Python blev tænkt i slutningen af 1980'erne som en efterfølger til ABC programmeringssproget. Guido van Rossum begyndte at arbejde på det i juleferien og havde til hensigt, at det skulle være et sprog, der kunne bygge bro mellem programmering og brugervenlighed, idet det inkorporerede mange af ABC's funktioner, men med yderligere støtte til undtagelseshåndtering og funktioner. Den første version, Python 0.9.0, blev udgivet i februar 1991 og viste nøglefunktioner som klasser med arv, grundlæggende datatyper og undtagelseshåndtering.
Python fik hurtigt fodfæste i programmeringssamfundet på grund af sin letlærte syntaks og alsidighed. Udgivelsen af Python 2.0 i 2000 introducerede betydelige nye funktioner som listekomprehensioner og affaldsindsamling. Python 3.0, der blev udgivet i 2008, havde til formål at rette op på iboende designfejl og forbedre klarheden, selvom det ikke var bagudkompatibelt med Python 2.x. Dette førte til en periode med sameksistens mellem de to versioner, men Python 2 nåede sin slutdato i januar 2020, hvilket fik udviklere til fuldt ud at overgå til Python 3.x.
Pythons nuværende tilstand afspejler dens udbredte anvendelse på tværs af forskellige domæner. Det anvendes i høj grad inden for webudvikling (Django, Flask), datavidenskab (Pandas, NumPy, SciPy), maskinlæring (TensorFlow, scikit-learn) og scripting. Pythons rige økosystem, store fællesskabsstøtte og konsistente opdateringer fortsætter med at forbedre dens kapabiliteter, hvilket holder den relevant i det konstant udviklende landskab af programmeringssprog.
En af de mest definerende funktioner ved Python er dens fokus på læsbarhed. Koden ligner typisk almindelig engelsk, hvilket gør det lettere for udviklere at forstå og vedligeholde. For eksempel, i stedet for at bruge parenteser eller semikolon, bruger Python indrykning til at definere kodeblokke:
if x > 0:
print("Positiv")
else:
print("Ikke-positiv")
Python anvender dynamisk typing, hvilket betyder, at variabeltyper bestemmes ved kørsel. Udviklere behøver ikke at erklære variabeltyper eksplicit:
number = 42 # Dette er et heltal
number = "Hej" # Nu er det en streng
Funktioner i Python er førsteklasses objekter, hvilket gør det muligt at videregive dem som argumenter, returnere dem fra andre funktioner og tildele dem til variabler:
def greet(name):
return f"Hej, {name}"
def apply_function(func, value):
return func(value)
print(apply_function(greet, "Verden")) # Udgiver: Hej, Verden
Python understøtter listekomprehensioner, en kortfattet måde at oprette lister fra eksisterende lister:
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # Udgiver: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python inkorporerer en robust undtagelseshåndteringsmodel ved hjælp af try og except blokke, hvilket forbedrer fejlhåndteringen:
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Kan ikke dividere med nul")
Python understøtter fuldt ud objektorienteret programmering med klasser og arv, hvilket muliggør indkapsling af data og metoder:
class Animal:
def speak(self):
return "Lyd"
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Gø"
dog = Dog()
print(dog.speak()) # Udgiver: Gø
Python giver udviklere mulighed for at organisere kode i moduler og pakker, hvilket forbedrer kodegenbrug:
# mymodule.py
def my_function():
return "Hej, Modul"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.my_function()) # Udgiver: Hej, Modul
Python har dekoratører, som tillader modificering af funktioner eller metoder. De bruges ofte til logging, håndhævelse af adgangskontrol eller instrumentering:
def decorator_function(original_function):
def wrapper_function():
print("Wrapper udført før {}".format(original_function.__name__))
return original_function()
return wrapper_function
@decorator_function
def display():
return "Visningsfunktion udført"
print(display()) # Udgiver: Wrapper udført før display /n Visningsfunktion udført
Generatorer er en hukommelseseffektiv måde at oprette iteratorer ved hjælp af yield erklæringen, hvilket muliggør lazy evaluering af sekvenser:
def countdown(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for number in countdown(5):
print(number) # Udgiver: 5 4 3 2 1
Python understøtter kontekstmanagere ved hjælp af with erklæringen, hvilket giver en måde at håndtere ressourcer effektivt uden behov for eksplicit oprydningskode:
with open("file.txt") as file:
content = file.read()
print(content) # Lukker automatisk filen efter blokken
Python er primært et fortolket sprog, der er afhængigt af en række fortolkere, såsom CPython (den standardimplementering), PyPy (en Just-In-Time kompilator) og Jython (som kører på Java-platformen). Sproget kan udføres i forskellige miljøer, herunder kommandolinjegrænseflader, webservere og integrerede udviklingsmiljøer.
Flere integrerede udviklingsmiljøer (IDE'er) understøtter Python-udvikling og tilbyder funktioner som intelligent kodekomplettering, fejlfinding og projektstyring. Populære IDE'er inkluderer:
For at bygge et Python-projekt bruger udviklere typisk et virtuelt miljø til at administrere afhængigheder. venv modulet muliggør oprettelse af isolerede miljøer, hvor afhængigheder kan installeres uden at påvirke den systemomfattende Python-installation.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # På Windows, brug `myenv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Installer afhængigheder
Python anvendes i en bred vifte af applikationer, herunder, men ikke begrænset til:
Python sammenlignes ofte med flere andre programmeringssprog baseret på deres anvendelse og paradigmer.
Når man overvejer kilder-til-kilde oversættelse fra Python til andre sprog, er det vigtigt at forstå mål-sprogets paradigme og syntaks. Flere værktøjer findes til dette formål: