پایتون به دلیل ویژگی‌هایی مثل انعطاف‌پذیری بالا و شاخصه‌های شیء‌گرا یکی از دوست‌داشتنی‌ترین زبان‌ها در میان توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و حتی هکرها است. بسیاری از اپلیکیشن‌های موبایل و وبی که امروزه از آن‌ها لذت می‌بریم به لطف کتابخانه‌ها، فریم‌ورک‌های متنوع، ماژول‌های وسیع و افزونه‌های فایلی پایتون به این جایگاه رسیده‌اند. علاوه بر این پایتون برای ساخت پروژه‌های کوچک تا سرویس‌های وب سازمانی بزرگ و همچنین پشتیبانی از دیگر انواع زبان‌های برنامه‌نویسی مفید است.

گرچه پایتون زبانی سطح بالاست و می‌تواند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهد، یادگیری آن راحت است؛ بنابراین یکی از بهترین گزینه‌ها برای تمام افراد در تمام سطوح است. روش‌های زیادی برای یادگیری پایتون وجود دارند که عبارت‌اند از: خودآموز، ثبت نام در مدرسه‌‌های آنلاین یا تماشای خودآموز‌های آنلاین. در هر صورت انتخاب روش یادگیری با شما است.

در این بخش نگاهی می‌کنیم به ویژگی‌های کلیدی پایتون و علت محبوبیت آن‌ها:

یادگیری پایتون بسیار ساده است. دستورالعمل‌های این زبان ساده و منحنی‌ یادگیری آن هموار است. یادگیری و کدنویسی در پایتون کار آسانی است و استفاده از تورفتگی به جای کروشه در پایتون خواندن آن را ساده می‌کند. شاید به همین دلیل است که بسیاری از مدارس و دانشگاه‌ها و دانشکده‌ها پایتون را به دانشجویان و دانش‌آموزان تازه‌کار خود آموزش می‌دهند.

پایتون زبانی تفسیر شده است. زبان تفسیر شده به زبانی گفته می‌شود که به‌طورکلی و بدون نیاز به کامپایل و تبدیل به دستورهای ماشینی تفسیر می‌شود. در زبان تفسیرشده دستورالعمل‌ها مستقیما توسط ماشین اجرا نمی‌شوند بلکه خوانده شده و توسط برنامه‌ای دیگر موسوم به تفسیرگر اجرا می‌شوند. همچنین یک IDLE (محیط توسعه‌ی تعاملی) برای پایتون وجود دارد. IDLE محیط یادگیری و توسعه‌ی یکپارچه‌ی پایتون است. این محیط کاملا به زبان پایتون نوشته شده است و به برنامه‌نویسان امکان کدنویسی آسان را می‌دهد.

پایتون دارای نوع‌دهی داینامیک است. به بیان دیگر، در پایتون نیازی به تعریف انواع داده‌ای متغیرها ندارید. بلکه مفسر پایتون انواع داده‌‌ای متغیرها را در زمان اجرا بر اساس انواع بخش‌های عبارت تعیین می‌کند. گرچه این ویژگی کدنویسی را برای برنامه‌نویس‌ها آسان‌تر می‌سازد می‌تواند به ایجاد خطاهایی هم بینجامد.

یکی از ویژگی‌های بسیار مهم امروزی پایتون، کتابخانه‌ی استاندارد عظیمی است که در اختیار کاربران قرار می‌دهد. کتابخانه‌ی استاندارد پایتون دارای مجموعه‌ای متنوع از بسته‌ها و ماژول‌هایی مثل itertools، functools و تعداد زیادی از قابلیت‌های متداول و مهم است. توسعه‌دهندگان با این ماژول‌ها دیگر نیازی به بازنویسی تمام کدها ندارند و می‌توانند در زمان و هزینه‌ صرفه‌جویی کنند.

زبان سطح بالا (HLL) به‌نوعی زبان برنامه‌نویسی گفته می‌شود که امکان نوشتن برنامه‌های کمابیش مستقل از نوع کامپیوتر را به برنامه‌نویس می‌دهد. ازاین‌رو به این زبان‌ها سطح بالا گفته می‌شود که به زبان انسان نزدیک هستند و فاصله‌ی زیادی از زبان‌های ماشین دارند. به‌راحتی می‌توانید پایتون را درک کنید و نسبت به زبان‌های سطح متوسطی مثل C به کاربر نزدیک‌تر است. در پایتون نیازی نیست معماری سیستم را به خاطر بسپارید یا حافظه را مدیریت کنید.

پایتون از انواع الگوهای برنامه‌نویسی مثل برنامه‌نویسی ساخت‌یافته، برنامه‌نویسی تابعی و برنامه‌نویسی شیء‌گرا پشتیبانی می‌کند. رویکرد شیء‌گرای پایتون به کاربرها امکان پیاده‌سازی مفاهیمی مثل کپسوله‌سازی، وراثت و چندریختی را می‌دهد که برای کدنویسی در اغلب صنایع نرم‌افزاری اهمیت زیادی دارد زیرا اشیا به موجودیت‌های جهان واقعی نگاشته می‌شوند و بسیاری از مسائل جهان واقعی را می‌توان با استفاده از رویکرد شی‌ء‌گرا حل کرد.

پایتون دارای بزرگ‌ترین جوامع در وب‌سایت‌های StackOverflow و Meetup است. اگر نیازی به هر نوع کمک مرتبط با پایتون دارید، این جامعه‌ی بزرگ همیشه در انتظار شماست تا بتوانید پاسخ پرسش‌هایتان را پیدا کنید. پرسش‌های زیادی در رابطه با پایتون روی این وب‌سایت‌ها پاسخ داده شده‌اند و کاربران پایتون در صورت نیاز می‌توانند به آن‌ها مراجعه کنند.

استقلال پلتفرمی ویژگی جذاب دیگر پایتون است. به‌بیان‌دیگر اگر برنامه‌ای را در پایتون بنویسید می‌توانید آن را روی پلتفرم‌های متعددی مثل ویندوز، مک و لینوکس اجرا کنید؛ بنابراین نیازی نیست کد پایتون را برای پلتفرم‌های مختلف جدا کنید.

پایتون زبانی قابل تعبیه‌سازی است. می‌توانید برخی کدهای پایتون را در C یا ++C بنویسید یا آن کد را در زبان ++C/C کامپایل کنید. پایتون همچنین توسعه‌پذیر است. برای مثال می‌توانید کد پایتون را در انواع زبان‌های دیگر مثل ++C هم توسعه دهید.

یکی از ویژگی‌های جذاب دیگر از پایتون استفاده از آن برای ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی است. می‌توانید از Tkinter، PyQt، wxPython یا Pyside برای انجام این کارها استفاده کنید. پایتون همچنین دارای مجموعه‌ی عظیمی از فریم‌ورک‌های GUI است.

پایتون در تعداد زیادی از زمینه‌ها از وب تا اپلیکیشن‌های موبایل، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین تا تحلیل داده کاربرد دارد. پایتون همچنین یکی از زبان‌های پیشتاز در زمینه‌ی توسعه‌ی نرم‌افزار از رایانش ابری تا هوش مصنوعی است. در این بخش به معرفی معروف‌ترین کاربردها و ترندهای پایتون اشاره می‌کنیم.

زبان پایتون قابلیت‌های مختلفی را برای توسعه‌ی وب ارائه می‌کند. این زبان دارای مجموعه‌ای از فریم‌ورک‌های توسعه‌ی وب مثل Pyramid، Django و Flask است. این فریم‌ورک‌ها مجموعه‌ای از کتابخانه‌های استاندارد را دربردارند که با قابلیت یکپارچه‌سازی آسان با پروتکل‌ها، زمان توسعه را کاهش می‌دهند. فریم‌ورک‌های وب پایتون همچنین به دلیل امنیت، مقیاس‌پذیری و انعطاف بالا شناخته شده هستند.

علوم داده‌ای یکی از پرتقاضاترین مهارت‌های بازار و در زمینه‌هایی مثل IT، تولید و تجارت الکترونیکی است. کتابخانه‌های متعددی پایتون مثل پاندورا، تنسور فلو، NumPy و بسیاری از موارد دیگر به استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها کمک می‌کنند. کتابخانه‌هایی مثل Matplotib و Seaborn امکان مصورسازی داده‌ها با گراف‌ و نمودار را می‌دهند.

یادگیری زبان پایتون به دلیل دستورالعمل‌های منطبق با زبان انگلیسی آسان است. این زبان دارای کتابخانه‌ای استاندارد و مجموعه‌ای از منابع برای درک زبان است بنابراین منحنی یادگیری را آسان‌تر می‌سازد. به همین دلیل پایتون یکی از بهترین‌ زبان‌های برنامه‌نویسی برای تازه‌کارها است که برای توسعه‌ی برنامه‌های آموزشی در سطوح مبتدی و پیشرفته هم به کار می‌رود.

اسکرپینگ به گردآوری مقادیر عظیم داده‌ای توسط شرکت‌ها با هدف استخراج اطلاعات مشتریان و گرفتن تصمیم‌های سودبخش گفته می‌شود. ابزارهایی مثل PythonRequest، Selenium و MechanicalSoup در برنامه‌نویسی پایتون برای ساخت اپلیکیشن‌های وب اسکرپینگ به کار می‌روند. به لطف قابلیت‌های پایتون برای ساخت نرم‌افزارهایی که قادر به پردازش مقادیر زیادی از داده‌ است، این زبان به برنده‌ی واضحی در ساخت اپلیکیشن‌های وب اسکرپینگ تبدیل می‌شود.

توسعه بازی را می‌توان یکی از ده کاربرد برتر پایتون در نظر گرفت. پایتون ظرفیت خود را در صنعت بازی به‌خوبی در بازی‌هایی مثل Battelfield 2 نشان داده است که یکی از محبوب‌ترین بازی‌های اوایل دهه‌ی ۲۰۰۰ بود. برخی از فریم‌ورک‌های برتر پایتون که در توسعه‌ی گیم کاربرد دارند عبارت‌اند از Pygame، PyKyra، Pyglet، PyOpenGL، Kivy، Panda3D، Cocos2D.

یکی از کاربردهای اصلی پایتون توسعه‌ی نرم‌افزار است. این زبان فرآیند توسعه‌ی نرم‌افزار را برای اپلیکیشن‌های پیچیده ساده می‌کند و برای مواردی مثل مدیریت پروژه، به‌عنوان زبان برنامه‌نویسی پشتیبان، کنترل و تست به کار می‌رود.

یکی از کاربردهای اصلی پایتون توسعه‌ی رابط کاربری گرافیکی یا GUI دسکتاپ است. می‌دانیم پایتون دارای ویژگی‌هایی مثل یادگیری آسان، سادگی، ثبات، متن باز و مستقل از پلتفرم است. این معیارها به کمک توسعه‌ی GUI دسکتاپ می‌آیند. ابزارهایی مثل PyQt، PyGUI و WxPython در سطح گسترده‌ای برای ساخت GUI-های باکیفیت به کار می‌روند.

دانشمند داده‌ی پایتون به کارشناسی گفته می‌شود که از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل، دستکاری و تفسیر مجموعه‌ داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. این افراد معمولا در زمینه‌هایی مثل تحلیل داده، آمار، یادگیری ماشین و مصورسازی داده‌ها مهارت دارند.

دانشمندان داده‌ی پایتون معمولا با کسب‌وکارها، سازمان‌ها و مؤسسه‌های پژوهشی برای استخراج دیدگاه از داده‌های پیچیده و کمک به فرآیند تصمیم‌گیری کار می‌کنند. آن‌ها همچنین در توسعه‌ی الگوریتم، ساخت مدل‌های پیشگویانه و خودکارسازی فرآیندهای تحلیل داده‌ای نقش دارند. دانشمند داده‌ی پایتون باید دارای درک قوی در مفاهیم برنامه‌نویسی، تحلیل آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین باشد. بر اساس وب‌سایت salary.com، میانگین درآمدسالانه‌ی دانشمند داده‌ در ایالات متحده بیش از ۱۲۶ هزار دلار است.

توسعه‌دهنده‌ی پایتون یکی از موقعیت‌های شغلی پرتقاضا در صنعت فناوری است. انتظار می‌رود نیاز به توسعه‌دهندگان پایتون در سال‌های آینده به دلیل تطبیق فزاینده‌ی اپلیکیشن‌های مختلف مثل یادگیری ماشین، تحلیل داده و توسعه‌ی وب افزایش پیدا کند.

حقوق توسعه‌دهنده‌ی پایتون در سال ۲۰۲۳ به معیارهای مختلفی مثل تجربه‌ی توسعه‌دهنده، مجموعه‌ی مهارت‌ها و موقعیت جغرافیایی وابسته است. بر اساس داده‌های وب‌سایت Glassdoor، میانگین درآمد سالانه‌ی یک توسعه‌دهنده‌ی پایتون در ایالات متحده نزدیک به ۱۰۲ هزار دلار است. این طیف می‌تواند بین تقریبا ۶۰ هزار دلار برای افراد تازه‌کار تا بیش از ۱۴۰ هزار دلار برای مشاغل ارشد در شرکت‌های برتر متغیر باشد.

توسعه‌دهنده‌ی وب فرانت اند با تخصص در زمینه‌ی پایتون اطلاعات خود از زبان‌های برنامه‌نویسی را برای ایجاد رابط‌های کاربری جذاب ترکیب می‌کند. توسعه‌دهنده‌ی وب فرانت‌اند با مهارت‌های پایتون می‌تواند از کتابخانه‌های پایتون مثل NumPy، Pandas و Matplotlib برای ساخت تصویرسازی‌های داده‌محور و داینامیک استفاده کند. این ترکیب از مهارت‌ها به شدت در کسب‌وکارها و سازمان‌هایی که به دنبال اپلیکیشن‌های وب مفید و جذاب هستند، ضروری است.

پژوهشگر کمی از پایتون برای اجرای تحلیل‌های داده‌ای و مدلسازی آماری برای اهداف پژوهشی استفاده می‌کند. پایتون به دلایلی مثل سهولت استفاده، انعطاف‌پذیری بالا و کتابخانه‌های گسترده‌ برای تغییر و مصورسازی داده‌ها به ابزار محبوبی برای پژوهش‌های کمّی تبدیل شده است.

پژوهشگرها با وجود پایتون می‌توانند به راحتی مجموعه‌داده‌های بزرگ را تحلیل و جمع‌آوری کنند. پایتون دارای کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که به پژوهشگرها امکان ساخت مدل‌های پیشگویانه را می‌دهد و به‌این‌ترتیب ابزار ارزشمندی برای پژوهشگرهای آکادمیک و صنایع است. پژوهشگر کمّی که از پایتون استفاده می‌کند می‌تواند سرعت، دقت و قابلیت تکثیر پژوهش‌های خود را بهبود دهد. میانگین درآمد سالانه‌ی پژوهشگر کمّی در ایالات متحده به ۱۵۰ هزار دلار می‌رسد.

توسعه‌دهنده‌ی بلاکچین با مهارت در پایتون در چشم‌انداز فناوری امروزی شغلی پرتقاضا است. پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و انعطاف، زبان برنامه‌نویسی محبوبی در زمینه‌ی بلاکچین است. مسئولیت‌ اصلی توسعه‌دهنده‌ی بلاکچین، ساخت اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز، توسعه‌ی قراردادهای هوشمند و تضمین امنیت و کارآمدی بلاکچین است. توسعه‌دهندگان باید به درکی عمیق از فناوری بلاکچین، الگوریتم‌های رمزنگاری و سیستم‌های توزیع‌شده برسند. علاوه بر این، توسعه‌دهنده‌ی بلاکچین باید با پلتفرم‌های محبوب بلاکچین مثل اتریوم، بیتکوین و هایپرلجر آشنا باشد. براساس وب‌سایت cryptocurrencyjobs، میانگین درآمد سالانه‌ی توسعه‌دهنده‌ی بلاکچین به ۱۰۳ هزار دلار می‌رسد.

مهندس اتوماسیون تست که در زمینه‌ی پایتون مهارت دارد، متخصص طراحی، توسعه و پیاده‌سازی سلوشن‌های تست خودکار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون است. این افراد از فریم‌ورک‌های مختلف تست و کتابخانه‌هایی مثل PyTest، Robot Framework و Selenium WebDriver برای ایجاد و اجرای تست‌های خودکار استفاده می‌کنند.

مهندسان اتوماسیون تست، مسئولیت تضمین کیفیت اپلیکیشن‌های نرم‌افزاری و محصولات را با طراحی و پیاده‌سازی اسکریپت‌های تست خودکار، شناسایی عیوب و ارائه‌ی بازخورد به توسعه‌دهندگان برعهده می‌گیرند. آن‌ها همچنین همکاری نزدیکی با گروه‌های دیگر برای تحلیل نیازهای کاربر، توسعه‌ی نمونه‌های تست و مستندسازی نتایج دارند.

مهارت در زبان برنامه‌نویسی پایتون، آگاهی از اصول تست نرم‌افزار و تجربه‌ی کار با ابزار اتوماسیون تست از نمونه مهارت‌های ضروری و لازم برای مهندس اتوماسیون تست هستند.

تحلیل‌گر داده با مهارت در پایتون وظیفه‌ی دستکاری، پردازش و تحلیل داده‌ها را با زبان برنامه‌نویسی پایتون برعهده دارد. پایتون با داشتن مجموعه‌ی وسیعی از کتابخانه‌ها و پکیج‌های ایده‌آل، ابزار قدرتمندی در زمینه‌ی تحلیل داده‌ها است.

تحلیل‌گر داده‌ی پایتون می‌تواند از ابزارهایی مثل Pandas، NumPy و Matplotlib برای پاکسازی و پردازش داده‌ها، اجرای تحلیل آماری و مصورسازی نتایج استفاده کند. علاوه بر این، تحلیل‌گر داده با مهارت در پایتون می‌تواند مدل‌های پیشگویانه را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسازد که دیدگاه‌های ارزشمندی را برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها فراهم می‌کنند. پایتون ابزار مهمی برای اشخاصی است که به دنبال شغل تحلیلگر داده‌ای هستند. درآمد میانگین سالانه‌ی تحلیلگر داده‌ای، ۷۰ هزار دلار است.