La quantità immensa di librerie disponibili per l'analisi dei dati e il Machine Learning, come Pandas, NumPy e Scikit-learn. La sintassi è molto pulita e leggibile, quasi come leggere l'inglese, il che permette di prototipare soluzioni complesse in pochissimo tempo rispetto a C++ o Java. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La velocità di esecuzione. Essendo un linguaggio interpretato, è notevolmente più lento rispetto a linguaggi compilati come C o Rust in compiti di calcolo puro se non è ottimizzato. Inoltre, la gestione degli ambienti virtuali e delle dipendenze (pip vs conda) a volte può diventare un mal di testa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Python ha una sintassi semplice ed è molto facile da imparare rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Ha anche librerie vaste, fornendo librerie per quasi ogni compito. Poiché è ampiamente utilizzato dalla comunità AI, viene fornito con molti strumenti e funzionalità che supportano l'integrazione immediata con molti strumenti AI. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

-Più lento rispetto a GO e Rust

-La valutazione a tempo di esecuzione può causare errori che non vengono rilevati inizialmente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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.

Mi piace Python perché è facile da usare e le sue librerie come NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, PyTorch e Keras ne migliorano davvero le capacità. Mi aiuta con l'accesso multiplo e la pulizia dei dati, l'esecuzione di analisi matematiche, il disegno di diagrammi, la conduzione di ricerche e l'esecuzione di regressioni. Anche l'installazione iniziale di Python è stata facile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Penso che Python potrebbe essere meglio collegato con il deep learning e la retropropagazione insieme al machine learning. Inoltre, mi piacerebbe vedere miglioramenti nell'interazione con il coinvolgimento umano e nel modo in cui i dati vengono inseriti nel sistema, in modo che i modelli possano essere generati per migliorare la fattibilità 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.

La cosa migliore che mi offre Python è poter sviluppare routine specifiche per implementarle nell'automazione dei processi (RPA) Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Finora, ho lavorato solo con framework tradizionali per lo sviluppo web, il che mi rende difficile utilizzare Python a questo scopo. 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.