Programmeren met Python

Wat is Python? (programmeren)

Python is een programmeertaal die zich focust op de eenvoud en de leesbaarheid van de code. De software is ontworpen door de Nederlander Guido van Rossum in 1989. De taal is eenvoudig aan te leren, zelfs als je geen ervaring hebt met programmeren. De programmeertaal is tegenwoordig in handen van de Python Software Foundation (PSF).

De belangrijkste voordelen

Het succes van Python berust op diverse voordelen voor zowel beginners als gevorderden. 

1. Algemeen aanvaard en geniet brede steun

Python is populair en wordt veel gebruikt, zoals blijkt uit de Tiobe Index en tevens het grote aantal GitHub-projecten die gebruik maken van Python. Veel grote bibliotheken en API-services hebben verbindingen of pakketten van Python, zodat Python gemakkelijk kan communiceren met deze services of direct gebruik kan maken van deze bibliotheken. 

2. Gemakkelijk te gebruiken (en te leren)

Python wordt vaak aanbevolen als een uitstekende instaptaal voor beginnende developers, omdat het eenvoudig en gemakkelijk te leren is. De taal is ontworpen met aandacht voor gebruiksgemak – de syntaxis is eenvoudig, en je bereikt daardoor sneller een hoog niveau. Aangezien de Python community groeiende is, is het ook goed te doen om developers in te huren die de taal goed onder de knie hebben.

3. Een levendige community

De Python open-source community blijft groeien, wat betekent dat de technologie voortdurend wordt verbeterd en geüpdatet. Iedere revisie van de Python-taal voegt nieuwe waardevolle functies toe. Zoals bij open-source projecten is het kosteloos en is het de verantwoordelijkheid van de users om te bepalen hoe de technologie zich ontwikkelt.

4. Flexibele integraties

Python kan worden geïntegreerd met diverse andere talen, waaronder PHP, Java en .NET. Dit betekent dat als er al gebruik wordt gemaakt van andere software-oplossingen, de kans groot is dat Python eenvoudig kan worden geïntegreerd.

5. Snelle software ontwikkeling

Een gebruiksvriendelijke, eenvoudige syntax en een diversiteit aan frameworks en libraries maken het developen met Python niet alleen gemakkelijk, maar ook snel en productief. Door gebruik te maken van out-of-the-box oplossingen kan je meer doen, met minder code.

6. Snelle check van de code

Python levert een uitgebreid aanbod van code review tools, waaronder Radon, Pylint en Flake8. Dit betekent dat teams de juistheid en de kwaliteit van hun code snel en effectief kunnen testen.

Waar-wordt-Python-toegepast

Wat kun je doen met Python?

Met Python kun je bijvoorbeeld de volgende zaken programmeren: het automatiseren van taken, game development, webapplicaties, machinelearning en big data. Python is te gebruiken voor verschillende besturingssystemen zoals Windows, Linux en macOS. 

1. Data science en machine learning

Geavanceerde data-analyse is uitgegroeid tot een van de snelst evoluerende domeinen. Met de toenemende populariteit is Python het eerste wat de data scientist moeten leren. De overgrote meerderheid van de libraries die gebruikt worden voor data science of machine learning bevatten Python-interfaces.

2. Web application development

Python biedt uitgebreide frameworks voor webdevelopment, zoals Django en Flask. Deze frameworks maken het mogelijk om snel een applicatie te ontwikkelen. De dynamische ontwikkelingsmogelijkheden van Django hebben Python tot een bruikbaar en handig hulpmiddel gemaakt voor webapplicaties. Het framework zit boordevol met standaard libraries, waardoor de doorlooptijd wordt verkort en dus de time to market wordt versneld.

3. Kunstmatige intelligentie

Waarschijnlijk het meest boeiende toepassingsgebied voor Python is kunstmatige intelligentie. Het is een stabiele en veilige taal die de vereiste berekeningen kan verwerken voor het ontwikkelen AI-modellen. Developers kunnen probleemloos algoritmes schrijven met behulp van de programmeertaal.

De toepassingen van Python in AI-oplossingen zijn onder andere advanced computing, data-analyse, beeldherkenning, tekst- & dataverwerking en nog veel meer. Python beschikt over een uitgebreide collectie libraries voor kunstmatige intelligentie. Later meer over de meest bekende libraries van Python.

4. Game development

De ontwikkeling van game-apps is een toonaangevende industrie geworden en kenmerkt zich door de vele toepassingen van Python. Het biedt ontwikkelaars de mogelijkheid om een 3D game engine te installeren die bijdraagt aan het realiseren van krachtige game interfaces. Spellen vereisen de verwerking van meerdere requests tegelijkertijd, en Python is hier extreem geschikt voor.

5. Internet of Things

In omvangrijke industrieën wordt IoT op grote schaal ingezet. Bijvoorbeeld voor het traceren van voorraden, het verplaatsen van goederen, het afhandelen van orders, evenals het realtime updaten van de status van de verzending. Bij het gehele proces komt, zoals je kunt voorstellen, een enorme hoeveelheid data vrij. Python biedt een geweldig uitkomst voor het beheren en organiseren van deze complexe data.

6. Web services and RESTful APIs

Python’s libraries en webframeworks bieden snelle en handige manieren om allerlei mogelijkheden te creëren, van eenvoudige REST-API’s tot volwaardige, data-gedreven websites.

Een aantal nadelen

Ondanks dat Python de meest geliefde taal is, is het niet perfect. En zoals alles kent het een aantal nadelen. De meest belangrijke worden hieronder genoemd. 

1. Beperkte snelheid

Python is zeker niet de beste keuze wanneer snelheid een absolute vereiste is. Daarvoor ben je beter af met C/C++ of een andere taal van dat formaat.

2. Niet optimaal voor het ontwikkelen van mobiele applicaties

Noch Android, noch iOS ondersteunen geïnterpreteerde talen, wat betekent dat ze geen Python-apps kunnen uitvoeren. Dat is waar een aantal frameworks zoals Kivy en BeeWare de afstand overbruggen om Python-apps te kunnen gebruiken op mobiele apparaten.

3. Steunt op frameworks en libraries van derden

Python mist bepaalde functies die andere moderne programmeertalen wel aanbieden. Deze gebreken worden gecompenseerd met open-source frameworks en tools van derden om de kosten laag te houden. Dit verhindert developers de toegang tot geavanceerde functies en functionaliteiten die commerciële frameworks wel bieden.

4. Hoge mate van geheugenverbruik

Python is zodanig ontwikkeld dat tijdens de uitvoering een groot geheugenverbruik vereist is, in tegenstelling tot andere talen zoals C/C++. Derhalve is Python niet de optimale oplossing als je werkt met een beperkt beschikbaar geheugen.

Python frameworks

Een framework biedt een set van tools en libraries om developers te assisteren in het bereiken van hun doel. Als het doel bijvoorbeeld is om een webapplicatie te ontwikkelen, dan biedt het framework libraries die het programmeren van de webfrontend en/of de backend vereenvoudigen.

Afhankelijk van de complexiteit en de mogelijkheden kan het framework één enkele library bevatten of een set van libraries. Daarnaast kunnen ook configuratiebestanden en tools zoals compilers, transpilers en andere programma’s worden gebruikt.

Verreweg de meest populaire Python frameworks zijn Django en Flask. Dit betekent echter niet dat we het potentieel van andere frameworks buiten beschouwing laten.

1. Django

Django is een Python framework dat snelle ontwikkeling bevordert met een pragmatische ontwerp. Het biedt meerdere out-of-the-box functionaliteiten, bijvoorbeeld een Admin Panel, generieke formulieren en kant-en-klare elementen.

Aangezien het een full-stack framework is (werkt voor zowel de frontend als de backend), is dit een populaire keuze voor grote software projecten.

Alhoewel het zeer waardevol framework is, dwingt Django zijn eigen regels en codeerstijl. Hierdoor is Django een goede oplossing waar flexibiliteit van de code geen topprioriteit is.

2. Tornado

In veel opzichten is Tornado vergelijkbaar met andere Python frameworks (waaronder Django). Wat het echter bijzonder interessant maakt, is de focus op snelheid en de mogelijkheid om grote hoeveelheden traffic af te handelen. Het framework verschaft tevens ondersteuning voor templates, beveiliging, gebruikersauthenticatie en lokalisatie.

3. FastAPI

FastAPI is een modern, snel (high-performance), web framework voor het bouwen van API’s. De belangrijkste kenmerken zijn:

  • Sneheid: zeer hoge prestaties, op gelijke voet met NodeJS en Go.
  • Sneller coderen: verhoog de snelheid om te ontwikkelen met ongeveer 200% tot 300%.
  • Minder bugs: verminder het aantal fouten van ontwikkelaars met circa 40%.
  • Beknopt: minimaliseer de duplicatie van code.
  • Robuust: verkrijg productie-ready code.

4. Flask

Flask is een populaire keuze voor kleine en middelgrote projecten, waar de realisatie van Django te complex is. Belangrijk is de diversiteit aan third-party modules, die tevens compatibel zijn met native en op maat gemaakte oplossingen.

Python libraries

Net als frameworks zijn libraries een uiterst waardevolle bijdrage voor software-ontwikkelaars. Ze bieden kant-en-klare modules en functies, zodat de ontwikkelaars veel tijd kunnen besparen, omdat deze rechtstreeks in de code kunnen zijn geïntegreerd.

Aangezien libraries een onderwerp zijn voor een afzonderlijk thema, zullen wij hieronder de drie meest populaire libraries behandelen:

1. TensorFlow

TensorFlow is een open-source library ontwikkeld door Google. Het is een end-to-end platform voor machine learning doeleinden die taken vergemakkelijkt zoals, het verkrijgen van gegevens, het verstrekken van voorspellingen en het verfijnen van toekomstige resultaten.

Velen van ons hebben een dagelijkse interactie metTensorFlow applicaties zoals Google Voice Search of Google Photos.

2. NumPy

NumPy is een andere populaire library die wordt ingezet voor machine learning projecten. Het wordt door developers gewaardeerd om zijn interactiviteit en eenvoud. Bovendien is het mogelijk om complexe wiskundige processen snel en eenvoudig te implementeren. NumPy kent tevens een grote community van gebruikers.

3. PyTorch

PyTorch wordt gewaardeerd om zijn gebruiksgemak, intuïtiviteit en eenvoudige API-implementatie. Het is de populairdere keuze voor nieuwe Python developers die een nieuwe library willen leren, in vergelijking met TensorFlow.

Een aantal voorbeelden van Deep Learning software is bovenop PyTorch ontwikkeld, waaronder Tesla Autopilot, Uber’s Pyro, HuggingFace’s Transformers, PyTorch Lightning en Catalyst.

4. Pandas

Pandas is een snel, krachtig, flexibel en te gebruiken data-analyse- en data manipulatietool. Het biedt met name datastructuren en bewerkingen voor het manipuleren van numerieke tabellen en tijdreeksen.

Enkele aspecten om rekening mee te houden

Allereerst dien je bij de afweging te kijken naar de omvang en complexiteit van je project. Als je een groot project wenst te ontwikkelen met veel mogelijkheden en vereisten, dan is een full-stack framework wellicht de juiste keuze. Als je applicatie zich aan de kleinere en eenvoudigere kant bevindt, kun je misschien beter een microframework overwegen.

Ten tweede dien je te controleren of het framework verticaal en horizontaal kan schalen. Dit is een must voor projecten die op meerdere servers draaien. Hiermee worden enorme hoeveelheden traffic verwerkt en wordt de toevoeging van nieuwe functies ondersteund.

Echter, ook frameworks kunnen de ontwikkeling vertragen. Bij een full-stack framework kies je ook voor een aantal restricties. Uiteraard kun je manieren vinden om hier omheen te werken. Wees daarbij voorzichtig dat je niet meer tijd besteedt aan het streven naar je eigen vrijheid dan je zou hebben gedaan met het schrijven van een app in schone en transparante Python code.

Beginnen met het programmeren in Python

Als je wilt beginnen met programmeren in Python, kun je het beste de website van Python gebruiken. Python is gemakkelijk aan te leren en bovendien is het gratis (open source), in tegenstelling tot veel andere programmeertalen. Andere opties kun je vinden door de volgende zoekwoorden te gebruiken in Google:

  • Web Programming with Python
  • Advanced Python
  • Numerical Python
Programmeren met Python