Python är ett hög-nivå, tolkat programmeringsspråk känt för sin läsbarhet, enkelhet och mångsidighet. Skapat av Guido van Rossum och först släppt 1991, stödjer Python flera programmeringsparadigm, inklusive procedurprogrammering, objektorienterad programmering och funktionell programmering. Dess syntax är utformad för att vara tydlig och intuitiv, vilket gör det möjligt för både nybörjare och erfarna utvecklare att skriva ren och underhållbar kod. Pythons omfattande standardbibliotek och ett stort ekosystem av tredjeparts-paket gör det till ett föredraget val för olika tillämpningar, från webbprogrammering och dataanalys till artificiell intelligens och vetenskaplig beräkning.
Python konstruerades i slutet av 1980-talet som en efterträdare till programmeringsspråket ABC. Guido van Rossum började arbeta på det under julhelgen och avsåg att det skulle vara ett språk som kunde överbrygga klyftan mellan programmering och användbarhet, med många av ABC:s funktioner men med ytterligare stöd för undantagshantering och funktioner. Den första versionen, Python 0.9.0, släpptes i februari 1991 och visade viktiga funktioner som klasser med arv, grundläggande datatyper och undantagshantering.
Python fick snabbt fäste i programmeringsgemenskapen tack vare sin lättlärda syntax och mångsidighet. Utgivningen av Python 2.0 år 2000 introducerade betydande nya funktioner som listkomprehensioner och skräpsamling. Python 3.0, som släpptes 2008, syftade till att rätta till inneboende designfel och förbättra tydligheten, även om det inte var bakåtkompatibelt med Python 2.x. Detta ledde till en period av samexistens mellan de två versionerna, men Python 2 nådde sin slutpunkt i januari 2020, vilket fick utvecklare att helt övergå till Python 3.x.
Pythons nuvarande tillstånd speglar dess omfattande användning inom olika områden. Det används flitigt inom webbprogrammering (Django, Flask), datavetenskap (Pandas, NumPy, SciPy), maskininlärning (TensorFlow, scikit-learn) och skriptning. Pythons rika ekosystem, stora samhällsstöd och konsekventa uppdateringar fortsätter att förbättra dess kapabiliteter, vilket håller det relevant i det ständigt föränderliga landskapet av programmeringsspråk.
En av de mest definierande egenskaperna hos Python är dess betoning på läsbarhet. Koden liknar vanligt engelska, vilket gör det lättare för utvecklare att förstå och underhålla. Till exempel, istället för att använda klamrar eller semikolon, använder Python indragning för att definiera kodblock:
if x > 0:
print("Positiv")
else:
print("Icke-positiv")
Python använder dynamisk typning, vilket innebär att variabeltyper bestäms vid körning. Utvecklare behöver inte deklarera variabeltyper uttryckligen:
number = 42 # Detta är ett heltal
number = "Hej" # Nu är det en sträng
Funktioner i Python är förstaklassobjekt, vilket gör att de kan skickas som argument, returneras från andra funktioner och tilldelas variabler:
def greet(name):
return f"Hej, {name}"
def apply_function(func, value):
return func(value)
print(apply_function(greet, "Världen")) # Utdata: Hej, Världen
Python stödjer listkomprehensioner, ett kortfattat sätt att skapa listor från befintliga listor:
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # Utdata: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Python inkluderar en robust modell för undantagshantering med hjälp av try- och except-block, vilket förbättrar felhanteringen:
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("Kan inte dela med noll")
Python stödjer fullt ut objektorienterad programmering med klasser och arv, vilket möjliggör inkapsling av data och metoder:
class Animal:
def speak(self):
return "Ljud"
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Skälla"
dog = Dog()
print(dog.speak()) # Utdata: Skälla
Python gör det möjligt för utvecklare att organisera kod i moduler och paket, vilket förbättrar kodåteranvändning:
# mymodule.py
def my_function():
return "Hej, Modul"
# main.py
import mymodule
print(mymodule.my_function()) # Utdata: Hej, Modul
Python har dekoratorer, som tillåter modifiering av funktioner eller metoder. De används ofta för loggning, att upprätthålla åtkomstkontroll eller instrumentering:
def decorator_function(original_function):
def wrapper_function():
print("Wrapper kördes före {}".format(original_function.__name__))
return original_function()
return wrapper_function
@decorator_function
def display():
return "Visningsfunktionen kördes"
print(display()) # Utdata: Wrapper kördes före display /n Visningsfunktionen kördes
Generatorer är ett minneseffektivt sätt att skapa iteratorer med hjälp av yield-satsen, vilket möjliggör lat evaluering av sekvenser:
def countdown(num):
while num > 0:
yield num
num -= 1
for number in countdown(5):
print(number) # Utdata: 5 4 3 2 1
Python stödjer kontexthanterare med hjälp av with-satsen, vilket ger ett sätt att effektivt hantera resurser utan att behöva explicit städa upp kod:
with open("file.txt") as file:
content = file.read()
print(content) # Stänger automatiskt filen efter blocket
Python är främst ett tolkat språk, som förlitar sig på en mängd olika tolkar, såsom CPython (den standardiserade implementationen), PyPy (en Just-In-Time-kompilator) och Jython (som körs på Java-plattformen). Språket kan köras i olika miljöer, inklusive kommandoradsgränssnitt, webbservrar och integrerade utvecklingsmiljöer.
Flera integrerade utvecklingsmiljöer (IDE:er) stödjer Python-utveckling och erbjuder funktioner som intelligent kodkomplettering, felsökningsverktyg och projektledning. Populära IDE:er inkluderar:
För att bygga ett Python-projekt använder utvecklare vanligtvis en virtuell miljö för att hantera beroenden. Modulen venv möjliggör skapandet av isolerade miljöer där beroenden kan installeras utan att påverka den systemomfattande Python-installationen.
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # På Windows, använd `myenv\Scripts\activate`
pip install -r requirements.txt # Installera beroenden
Python används inom en mängd olika tillämpningar, inklusive men inte begränsat till:
Python jämförs ofta med flera andra programmeringsspråk baserat på deras användning och paradigm.
När man överväger käll-till-källöversättning från Python till andra språk är det viktigt att förstå mål språkets paradigm och syntax. Flera verktyg finns för detta ändamål: