สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นหัวใจหลักของการพัฒนาเทคโนโลยี Python ได้กลายเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีความนิยมสูง ด้วยความเป็นภาษาสคริปต์ที่มีไวยากรณ์เข้าใจง่าย ทำให้ผู้เริ่มต้นหลายคนสามารถเรียนรู้และต่อยอดความรู้ด้านการเขียนโค้ดได้โดยง่าย อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงนักพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับสูงที่มีทักษะและประสบการณ์มากมาย บางคนกลับมองว่า Python มีความยากในการใช้งานในแง่มุมบางประการ บทความนี้จะสำรวจเหตุผลว่าทำไมนักพัฒนาเหล่านั้นจึงมีความคิดเช่นนี้ และจะพาไปสำรวจทั้งเหตุผลทางเทคนิคและจิตวิทยาการเขียนโค้ดที่อาจทำให้ Programmer เก่งๆ มองว่า Python ใช้ยากได้
ในภาษาแบบ compiled เช่น C และ C++ นักพัฒนามีโอกาสได้ควบคุมการจัดการ Memory ในระดับที่ลึกซึ้งกว่า Python ซึ่งเป็นภาษา interpreted และมีการจัดการ memory ในรูปแบบของ garbage collection สำหรับโปรแกรมเมอร์ที่ใช้ทำงานที่เกี่ยวข้องกับ optimization และการควบคุม hardware โดยตรง ภาษา Python อาจมองเห็นเป็นข้อจำกัดในด้านประสิทธิภาพ ซึ่งบางครั้งอาจทำให้พวกเขารู้สึกหงุดหงิดไม่น้อย
import gc
# ทำงานกับข้อมูล
# ...
gc.collect() # การเรียกใช้ garbage collector อาจช่วยในการจัดการ memory ได้แต่ภาษา Python จะทำงานนี้โดยอัตโนมัติ
Python มีไลบรารีจำนวนมากที่เป็นทั้งจุดแข็งและจุดอ่อน ในขณะที่มันช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานได้เร็วขึ้น แต่ก็ทำให้พวกเขาต้องพึ่งพาทรัพยากรภายนอก ซึ่งบางครั้งอาจมีปัญหาเรื่องการบำรุงรักษาและความเสี่ยงของ security
Python ไม่ได้มีประสิทธิภาพสูงเท่าภาษา compiled อื่นๆ เช่น C++ หรือ Java การสร้างโปรแกรมที่เน้นความเร็ว เช่น เกมส์, ระบบตอบสนองเรียลไทม์, หรือการประมวลผลข้อมูลในระดับสูง อาจถูกจำกัดด้วยความสามารถของ Python ในเรื่องของ performance
Python เป็นภาษาที่ใช้การกำหนดประเภทของข้อมูลแบบ Dynamic Typing ซึ่งสำหรับโปรแกรมเมอร์ที่ชินกับ Static Typing ที่ต้องการความชัดเจนในการกำหนดประเภทของข้อมูลล่วงหน้า เช่น C หรือ Java อาจรู้สึกไม่คุ้นชินกับการทำงานที่มีความคาดหมายสูง
def add(a, b):
return a + b
# ใช้งานฟังก์ชัน add
print(add(1, 2)) # Output: 3
print(add("Hello, ", "world!")) # Output: Hello, world!
ในความเป็นจริง, Python มีไวยากรณ์ที่ออกแบบมาให้ใช้งานได้สะดวกและง่ายดาย อีกทั้งเป็นดาบสองคมที่สำหรับบางโปรแกรมเมอร์ เมื่อพวกเขาพบปัญหาท้าทายใหม่ๆ หรือทำงานกับโค้ดที่มีความซับซ้อนสูง เหล่านี้อาจเป็นตัวชี้วัดได้ว่าภาษา Python อาจจะไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุดเสมอไป แต่สำหรับผู้เรียนรู้และนักพัฒนาทุกระดับ เขาสามารถสร้างสรรค์และแก้ไขปัญหาต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Python นี่คือเสน่ห์และท้าทายของการเขียนโปรแกรม ที่ไม่ว่าจะใช้ Python หรือภาษาอื่นก็ตาม ท้ายที่สุดแล้วประสบการณ์และความชำนาญจะเป็นตัวกำหนดให้เราสามารถทลายกำแพงขอบเขตของภาษาใดๆ และนำไปสู่การพัฒนางานที่ยอดเยี่ยม
เพื่อไม่ให้บทความนี้ดูจะเป็นการตัดสินใจแทนผู้อ่าน ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรามุ่งหวังให้คุณได้มีโอกาสสำรวจและสัมผัสประสบการณ์การเขียนโค้ดอย่างแท้จริง ไม่ว่าภาษาโปรแกรมมิ่งที่คุณเลือกจะง่ายหรือยาก เราเชื่อว่าการฝึกฝนและการพิชิตความท้าทายนั้นเป็นสิ่งที่ทำให้การเขียนโปรแกรมสนุกและมีชีวิตชีวาได้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python programming_language interpreted_language memory_management garbage_collection external_resources performance dynamic_typing
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com