Recensioni e Dettagli del Prodotto Python

Appena iniziato, ho trovato Python accessibile e sorprendentemente potente. Sono stato in grado di automatizzare compiti, elaborare dati e risolvere problemi reali con pochissima esperienza di programmazione. Il linguaggio sembra pulito e logico, e c'è una grande comunità che condivide risorse utili ed esempi. Strumenti e librerie rendono tutto più facile, e l'esecuzione di script per risparmiare tempo e gestire processi in batch ha aperto un sacco di nuove possibilità per me. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Occasionalmente, capire i pacchetti o le dipendenze giuste richiede un po' di ricerca, specialmente per compiti più complessi. Ma onestamente, il supporto e la documentazione di Python sono così estesi che trovo sempre le risposte quando ne ho bisogno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Python è la sua facilità d'uso e semplicità rispetto ad altre applicazioni: la sintassi sembra molto naturale e leggibile, il che rende la programmazione fluida anche per i principianti. Ho iniziato il mio percorso con Python fino a quando non ho ottenuto il titolo di esperto. L'implementazione è semplice e i progetti possono essere avviati rapidamente senza complicazioni inutili.

Python brilla anche per il suo vasto numero di funzionalità e librerie, coprendo tutto, dallo sviluppo web alla scienza dei dati, apprendimento automatico e automazione. Questo lo rende incredibilmente versatile.

In termini di integrazione, Python funziona bene con altri linguaggi, strumenti e piattaforme, rendendo facile inserirlo in diversi ambienti. Il supporto della comunità è un altro punto di forza: c'è sempre documentazione, tutorial o forum disponibili per trovare aiuto. Questo è stato molto utile durante la mia carriera in questo campo.

Ecco perché Python è così speciale per me e una lingua che uso frequentemente e con fiducia. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python è uno dei linguaggi più potenti che abbia mai usato nella mia vita. Tuttavia, a volte lo trovo più lento rispetto ad altri linguaggi e sento che presenta alcune limitazioni quando viene utilizzato su dispositivi mobili e di basso livello. A volte il servizio clienti è bloccato e deve trovare modi alternativi per ottenere buone risposte. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python è molto facile da imparare rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Abbiamo solo bisogno di importare un pacchetto e avrà tutte le funzioni necessarie da usare. Nessuna programmazione complessa e molto più semplice. Molto facile creare applicazioni come Django e facile integrare lo stesso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per quanto riguarda, non c'è un vero e proprio disappunto. Ma ho sentito dire che non sarà in grado di resistere a una programmazione complessa, tuttavia non ho sperimentato nulla del genere perché non sono uno sviluppatore ma lavoro nel campo dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sintassi semplice e leggibile, Python può essere utilizzato in molti campi come lo sviluppo web, la scienza dei dati, il machine learning, la fintech ecc. Ha enormi ecosistemi e compatibilità multipiattaforma, sia che si tratti di Windows, Mac o qualsiasi altra piattaforma. Ideale per principianti e professionisti. Forte supporto nell'educazione e nella ricerca. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per me è una settimana nello sviluppo mobile, inoltre ha bisogno di alta capacità di memoria, è più difficile in pratica. Applicazione basata su browser limitata, ecco tutto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Python è quanto sia facile da imparare e usare, anche per qualcuno senza una forte base di programmazione. La sintassi sembra naturale e non ostacola la risoluzione dei problemi. Ha una vasta collezione di librerie per quasi tutto, che si tratti di analisi dei dati, apprendimento automatico, sviluppo web o automazione. Inoltre, la comunità è molto utile, quindi ogni volta che mi blocco c'è sempre una soluzione online. Rende semplicemente la costruzione di cose più veloce e più piacevole. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che non mi piace di Python è la sua velocità più lenta rispetto ad alcuni altri linguaggi come C++ o Java. Non è sempre la scelta migliore per compiti che richiedono alte prestazioni. Inoltre, a volte il debug di problemi legati all'indentazione o al tipaggio dinamico può essere un po' complicato, specialmente in progetti di grandi dimensioni. E quando si lavora con diverse versioni di Python o dipendenze di pacchetti, gestire l'ambiente può diventare frustrante senza strumenti come venv o conda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python è facile da imparare e facile da leggere. Lo uso quotidianamente per lavori sui dati, automazione e scripting. La parte migliore è il suo enorme supporto di librerie, puoi trovare un pacchetto per quasi tutto, dall'analisi dei dati al machine learning.

Funziona bene anche in diversi ambiti: ingegneria dei dati, applicazioni web, intelligenza artificiale e persino piccoli script di automazione. Questa flessibilità è ciò che lo rende il mio linguaggio preferito. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python può essere lento rispetto ad altri linguaggi, specialmente per calcoli pesanti. Per lavori con big data, hai bisogno di framework come PySpark o di un'ottimizzazione extra.

A volte gestire ambienti e dipendenze può diventare complicato, specialmente quando si lavora su più progetti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nel nostro caso d'ufficio, abbiamo collegato Python e Smartsheet per svolgere vari compiti. Il nostro team ha scritto i codici in Python per interagire con Smartsheet e G-Drive. Ci sono molteplici casi d'uso in cui utilizziamo Python in background così come sotto forma di interfaccia utente per facilità d'uso. È facile seguire e comprendere i codici Python, il che mi rende facile e comodo apportare piccole modifiche all'interno dei codici per adattarli ai nuovi cambiamenti o aggiunte di processo. Utilizziamo questo approccio integrato di Python e Smartsheet in modo piuttosto estensivo e frequente. Molteplici funzionalità di Python vengono utilizzate per svolgere vari compiti come:

1) Scattare fotografie - In un codice Python basato su UI inseriamo una data di ricezione, dopodiché il codice Python si riferisce a un particolare Smartsheet, estrae i dati e il numero di righe, crea le rispettive cartelle e inizia a salvare le immagini nelle rispettive cartelle rinominandole secondo le nostre esigenze mentre continuiamo a scattare le foto degli asset tramite una fotocamera. Questa è un'integrazione di Python, Smartsheet e una fotocamera esterna fisica.

2) Batch - In questo codice Python basato su UI, inseriamo un numero di batch, dopodiché legge i dati dallo Smartsheet rispettivo, crea più cartelle e scarica asset da G-drive e li salva nelle rispettive cartelle appena create. Questa è un'integrazione di Python, Smartsheet e G-drive.

3) Aggiornamento degli asset - In questo script Python basato su UI, gli asset vengono confrontati con i dati di Smartsheet e gli asset elaborati vengono salvati in batch nella cartella Git, dopodiché vengono scritti nuovi file .xml e .json e gli Smartsheet vengono aggiornati di conseguenza. Questa è un'integrazione di Python, Smartsheet e Git.

4) Validazione - In questo script Python, i batch elaborati vengono validati per l'esistenza e l'accuratezza degli asset elaborati all'interno delle cartelle batch. Questa è un'integrazione di Python, Smartsheet, file .xml e .json.

5) Caricamento - In questo script basato su Python (senza UI), al completamento del processo e delle validazioni, gli asset vengono caricati su un cloud storage. Questa è un'integrazione di Python, Smartsheet e un cloud storage.

Considerando le funzionalità ampiamente disponibili e la facilità di implementazione, siamo stati in grado di automatizzare la maggior parte delle nostre attività utilizzando l'integrazione di Python e Smartsheet. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene le nostre attività non siano vincolate dal tempo o richiedano un'elaborazione estensiva, i problemi ampiamente noti come lentezza, allocazione della memoria o restrizioni di design, non ci disturbano più di tanto. Il nostro lavoro viene svolto, quindi per ora non vediamo alcun problema da non apprezzare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È il mio lavoro quotidiano usare Python e sviluppare applicazioni, questo è il mio lavoro, e tutto ciò che fornisce è il meglio, soprattutto la sua facilità di apprendimento e la sintassi semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di simile. Sta risolvendo tutti i miei problemi in questo momento e non c'è nulla da disprezzare al riguardo per ora. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python è molto facile da imparare. Ci sono molte librerie disponibili che possiamo usare per l'automazione dei test. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono problemi con Python fino ad ora. Visual Studio Code è un ottimo IDE e posso facilmente eseguire il debug degli errori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

• Python si distingue come un linguaggio di programmazione di alto livello e di uso generale, con una filosofia di design incentrata sulla leggibilità e semplicità del codice. La sintassi è pulita e ordinata, basandosi sull'indentazione piuttosto che su parentesi graffe o punti e virgola per definire i blocchi di codice, il che non solo rende il codice visivamente attraente ma riduce anche la probabilità di errori sintattici. Questo approccio è in linea con i principi dello Zen di Python, sottolineando che "la leggibilità conta" e "semplice è meglio che complesso", che sono profondamente radicati nell'evoluzione del linguaggio.

• Python supporta più paradigmi di programmazione, inclusi la programmazione orientata agli oggetti, procedurale e funzionale. Questa natura multi-paradigma consente agli sviluppatori di scegliere l'approccio più adatto al problema in questione, sia che si tratti di costruire componenti modulari e riutilizzabili utilizzando le classi, sia che si tratti di sfruttare costrutti funzionali come map, filter e reduce per l'elaborazione dei dati. Il linguaggio presenta anche costrutti avanzati come le comprensioni di lista, i generatori e i decoratori, che consentono un'espressione concisa di logiche complesse.

• Un punto di forza principale di Python è il suo sistema di tipizzazione dinamica, in cui i tipi di variabili sono determinati a runtime. Questa caratteristica consente una rapida prototipazione e flessibilità nel codice, poiché gli sviluppatori non sono tenuti a dichiarare esplicitamente i tipi di variabili. La natura interpretata di Python significa che il codice viene eseguito riga per riga, facilitando lo sviluppo interattivo, il feedback immediato e il debug più semplice. La shell interattiva e gli ambienti di sviluppo integrati come IDLE migliorano ulteriormente questa esperienza, rendendo semplice testare idee e risolvere problemi.

• La libreria standard è estesa, coprendo tutto, dall'I/O dei file e le espressioni regolari al networking e ai servizi web. Questo ricco ecosistema riduce la necessità di dipendenze di terze parti per compiti comuni e accelera lo sviluppo fornendo moduli ben testati e pronti all'uso. Inoltre, le capacità di integrazione di Python sono robuste: può interfacciarsi con C, C++, Java e altri linguaggi, ed è spesso utilizzato come "linguaggio collante" per connettere sistemi disparati.

• Lo stato open-source di Python e la compatibilità cross-platform sono vantaggi significativi. Il linguaggio gira nativamente su Windows, macOS, Linux e Unix, e esistono build non ufficiali per piattaforme mobili. La comunità vibrante e globale contribuisce a una ricchezza di documentazione, tutorial e librerie di terze parti, garantendo che il supporto sia prontamente disponibile sia per i principianti che per gli sviluppatori esperti. L'ecosistema include framework popolari per lo sviluppo web (Django, Flask), l'analisi dei dati (pandas, NumPy), l'apprendimento automatico (TensorFlow, scikit-learn) e altro ancora, rendendo Python una scelta versatile in diversi domini.

• L'idoneità di Python per lo sviluppo rapido e la prototipazione è ben riconosciuta. La sua sintassi concisa e le astrazioni di alto livello consentono una rapida traduzione delle idee in codice funzionante, il che è particolarmente prezioso in ambienti frenetici o quando si sviluppano prodotti minimi vitali. La gestione automatica della memoria del linguaggio e la gestione delle eccezioni integrate semplificano ulteriormente il processo di sviluppo, riducendo il codice boilerplate e minimizzando il rischio di perdite di memoria o errori non gestiti.

• Il ruolo di Python negli stack tecnologici moderni è prominente. È ampiamente adottato in campi come la scienza dei dati, l'intelligenza artificiale, lo sviluppo web, l'automazione e l'Internet delle Cose (IoT). La flessibilità del linguaggio gli consente di essere utilizzato per scripting, costruzione di applicazioni complesse o come linguaggio di scripting incorporato all'interno di sistemi più grandi. La sua popolarità si riflette nel mercato del lavoro e nell'attività della comunità, garantendo un'evoluzione e una rilevanza continue. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

• Limitazioni delle prestazioni: Essendo un linguaggio interpretato, Python esegue generalmente il codice più lentamente rispetto ai linguaggi compilati come C++ o Java. Questo può essere un collo di bottiglia per applicazioni ad alta intensità di calcolo o in tempo reale.

• Consumo di memoria: Il tipaggio dinamico di Python e le astrazioni di alto livello possono comportare un maggiore utilizzo della memoria, specialmente quando si gestiscono grandi set di dati o strutture dati complesse.

• Global Interpreter Lock (GIL): Il GIL limita l'esecuzione multi-threaded vera e propria in CPython, limitando la concorrenza per i compiti legati alla CPU e influenzando la scalabilità in determinati scenari.

• Gestione delle dipendenze: Il vasto ecosistema di pacchetti di terze parti può portare a conflitti di versione e alberi di dipendenze intricati, complicando la manutenzione del progetto.

• Sviluppo mobile: Il supporto nativo e gli strumenti per le piattaforme mobili sono meno maturi rispetto ad altri linguaggi, rendendo Python meno adatto per progetti mobile-first.

• Insidie del tipaggio dinamico: Sebbene il tipaggio dinamico aumenti la flessibilità, può anche portare a errori di runtime più difficili da rilevare durante lo sviluppo, in particolare in grandi basi di codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.