پایتون: تفاوت میان نسخه‌ها
(صفحه‌ای تازه حاوی «پایتون یک زبان برنامه نویسی پیشرفته و با تکنولوژی روز دنیا است که توسط Guido van Rossum طراحی و ساخته شده است. برنامه پایتون بر اساس داده ها ساخته شده و به راحتی برای انسان قابل درک است.» ایجاد کرد) |
بدون خلاصۀ ویرایش |
||
| (۱۸ نسخهٔ میانی ویرایش شده توسط ۳ کاربر نشان داده نشد) | |||
| خط ۱: | خط ۱: | ||
پایتون | [[پرونده:Payton.jpg|بندانگشتی]] | ||
'''پایتون''' یک‌زبان برنامه‌نویسی پیشرفته و با تکنولوژی روز دنیا است که توسط [[Guido van Rossum]] طراحی و ساخته‌شده است. برنامه پایتون بر اساس داده‌ها ساخته‌شده و به راحتی برای انسان قابل‌درک است. از پایتون می‌توان برای تحلیل تا ساخت [[بازی کامپیوتر|بازیهای کامپیوتری]] استفاده کرد. این زبان در میان تمام جوامع از محبوبیت خاصی برخوردار است. زیرا از آن برای تحلیل‌های پیچیده و محاسبه معادلات استفاده می‌شود. تفسیر و خواندن کدهای نوشته‌شده به این زبان نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر ساده‌تر است. یکی از مزایای این زبان این است که [[دانشنامه]] و [[کتابخانه]] منابع به صورت رایگان در دسترس همگان قرار دارد. | |||
== تاریخچه == | |||
'''پایتون''' در پایان سال 1980 در سازمان [[پژوهشی]] تحقیقات فناوری [[رایانه]] در کشور هلند توسط خودو فان روسوم تولید و توسعه داده شد. هدف سازنده این زبان ایجاد جایگزینی برای زبان برنامه‌نویسی [[آ بی‌سی]] بودکه استعداد انجام عملیات بر روی‌داده را داشته باشد. بازسازی این زبان در سال 1989 آغاز شد. درسال 2000 نسخه 2 با ویژگی‌های جدید بسیار مهم که شامل نوسازی حافظه با پشتیبانی از [[یونیکد]] و قابلیت شناسایی از راه دور بود رونمایی شد. | |||
== کاربرد پایتون در جهان == | |||
'''پایتون''' یک‌زبان آسان برای یادگیری است و به دلیل خوانایی بالا و ساختار قوی خود، برنامه‌نویسان از سطوح مختلف تجربه و مهارت می‌توانند از آن استفاده کنند. به‌طور کلی، می‌توان گفت استفاده از پایتون در حوزه‌های مختلف، از توسعه نرم‌افزارهای کوچک تا پروژه‌های بزرگ، از ابزارهای تحلیل داده تا برنامه‌های اندروید و اینترنت اشیا، بسیار مفید و کارآمد است. با کمک پایتون می‌توانید برنامه‌های قدرتمندی را ایجاد کرده و با ابزارهای متنوعی که در اختیار دارد، به راحتی با [[پایگاه‌داده|پایگاه‌داده‌ها]] کار کنید، فایل‌ها را مدیریت کنید، وب‌سرویس‌ها را ساخته و از پروژه‌های کاربردی مانند برنامه‌های ریاضی و علمی، بازی‌ها، [[بات|بات‌ها]] و بسیاری از امکانات دیگر برخوردار شوید. | |||
== واژه شناسی پایتون == | |||
در ادامه به چند مورد از قواعد ساختاری پایتون می‌پردازیم. | |||
====== بندبندی Indentation ====== | |||
[[پایتون|'''پایتون''']] از بندبندی با استفاده از فاصله‌ها یا تب‌ها برای تشخیص بلاک‌ها استفاده می‌کند. این قاعده، خوانایی برنامه را افزایش داده و در زبان‌های دیگر از [[براکت|براکت‌ها]] یا کلمات کلیدی استفاده می‌شود. | |||
====== نامگذاری Naming ====== | |||
در پایتون، برای نامگذاری [[متغیر|متغیرها]]، توابع، کلاس‌ها و سایر موجودیت‌ها، باید از قواعد مشخصی پیروی کرد. به طور کلی، نامگذاری در پایتون باید صریح، توصیفی و قابل فهم باشد. | |||
====== کامنت‌ها Comments ====== | |||
پایتون از [[کامنت|کامنت‌ها]] برای توضیح و توضیح خطوط کد استفاده می‌کند. کامنت‌ها در برنامه نهایی اجرا نمی‌شوند و فقط به منظور توضیح برنامه به [[برنامه‌نویس]] کمک می‌کنند. | |||
====== کلمات کلیدی Keywords ====== | |||
پایتون دارای یک مجموعه از کلمات کلیدی است که وظیفه‌ای خاص در زبان دارند و نمی‌توانند به عنوان نام متغیرها یا سایر موجودیت‌ها استفاده شوند. برخی از کلمات کلیدی [[مشهور]] پایتون شامل "if"، "else"،" for"،" while" و "def" هستند. | |||
اندازه‌گیری واژه‌شناسی پایتون می‌تواند به عنوان یکی از مباحث مهمی در فهم و نوشتن برنامه‌های پایتون در نظر گرفته شود. | |||
== متدها در زبان برنامه نویسی پایتون == | |||
سه نوع اصلی از متدها وجود دارند که در ادامه به آن می‌پردازیم | |||
====== متدهای مربوط به شیء (Instance Methods) ====== | |||
این نوع متدها روی شیء‌های بخصوص که از یک کلاس تعریف شده‌اند عمل می‌کنند. این متدها به شکل مستقیم بر روی شیء صدا زده می‌شوند و در دسترسی به ویژگی‌ها و روش‌های شیء می‌توانند استفاده کنند. | |||
====== متدهای کلاس (Class Methods) ====== | |||
این نوع متدها روی کلاس‌ها عمل می‌کنند، نه روی شیء‌ها. برای فراخوانی متدهای کلاس، نیازی به ایجاد نمونه از کلاس وجود ندارد. معمولاً از متدهای کلاس برای انجام عملیاتی مرتبط با کلاس استفاده می‌شود. | |||
====== متدهای استاتیک (Static Methods) ====== | |||
این نوع متدها مستقل از هرگونه بخش شیء یا کلاسی هستند. آنها درون کلاس تعریف می‌شوند، اما برای استفاده از آنها نیازی به نمونه ازکلاس یا شیء وجود ندارد. متدهای استاتیک معمولاً درون کلاس به عنوان کمک‌کننده‌هایی تعریف می‌شوند که برای انجام محاسبات یاعملکردهایی خاص استفاده می‌شوند. این سه نوع متد در زبان پایتون به شما امکان می‌دهند برنامه‌ها و کلاس‌ها را به صورت منظم و سازمان‌یافته بنویسید. | |||
== متغیر ها در پایتون == | |||
'''پایتون''' یک زبان برنامه‌نویسی پویا است که توانایی تعیین نوع متغیرها را به شما می‌دهد. زمانی که یک متغیر به یک مقدار اختصاص داده می‌شود، نوع آن متغیر بر اساس نوع مقداری که به آن اختصاص داده شده، تعیین می‌شود. پایتون دارای نوع‌های داده دینامیک است که بر اساس مقداری که یک متغیر در آن ذخیره می‌شود، تعیین می‌شود. | |||
برخی از نوع‌های داده‌ای که در پایتون استفاده می‌شوند، عبارتند از: - اعداد صحیح: int - اعداد اعشاری: float - رشته‌ها: str - مقادیر بولین (True و False): bool - لیست‌ها: list - تاپل‌ها: tuple - دیکشنری‌ها: dict - با توجه به این که در پایتون تعیین نوع متغیرها به طور دقیق و سفت و سخت برخلاف برخی زبان‌های دیگر نمی‌باشد. اما با این حال، پایتون به شما امکانات گسترده‌ای برای کار با انواع داده‌ها و عملیات مرتبط با آنها می‌دهد. | |||
== توسعه برنامه در پایتون == | |||
توسعه برنامه در پایتون شامل مراحلی می باشد که در ادامه با آن اشاره خواهیم کرد. | |||
====== طراحی ====== | |||
ابتدا باید برنامه خود را طراحی کنید. این شامل تعیین اهداف و نیازمندی‌های برنامه، طراحی و ساختاردهی منطق برنامه و تعیین الگوهای مورد استفاده در طراحی است. | |||
====== نوشتن کد ====== | |||
پس از طراحی، باید کد پایتون خود را بنویسید. این شامل نوشتن دستورات و عملیات مورد نیاز برای اجرای برنامه است. می‌توانید از محیط توسعه متن‌باز مانند PyCharm یا Jupyter Notebook در پایتون استفاده کنید. | |||
====== اشتباه‌یابی و تست ====== | |||
پس از نوشتن کد، باید برنامه خود را تست و اشتباهات را پیدا کنید و رفع کنید. می‌توانید از ابزارهای تست و مدیریت خطاهای پایتون مانند pytest و Pylint استفاده کنید. | |||
====== اجرا و ارزیابی ====== | |||
پس از اشتباه‌یابی کامل، برنامه خود را اجرا کنید و نتایج را ارزیابی کنید. اطمینان حاصل کنید که برنامه به درستی عمل می‌کند و نیازمندی‌های مورد انتظار تحقق یافته‌اند. نگهداری و بهینه‌سازی: پس از اجرا و ارزیابی، شاید بخواهید برنامه خود را بهبود ببخشید. این شامل بهینه‌سازی کد، افزودن ویژگی‌های جدید و رفع اشکالات است. | |||
== کتابخانه پایتون == | |||
'''پایتون''' دارای مجموعه‌های زیادی از کتابخانه‌ها است که به شما امکانات و قابلیت‌های بیشتری را برای توسعه برنامه‌ها می‌دهند. در ادامه به معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون اشاره می‌کنیم. | |||
'''NumPy''' یک کتابخانه عمده برای عملیات عددی و علمی در پایتون، با پشتیبانی از آرایه‌های چند بعدی و توابع مرتبط. | |||
'''Pandas''' یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و پردازش داده‌ها، با ساختار داده‌های فریم داده (DataFrames) و امکانات گسترده آماری. | |||
'''Matplotlib''' یک کتابخانه بسیار محبوب برای تولید نمودارها و تصاویر دوبعدی در پایتون. | |||
'''TensorFlow و Keras''' کتابخانه‌های معروفی برای یادگیری عمیق (Deep Learning) که در حوزه شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند. | |||
'''Scikit-learn''' یک کتابخانه معتبر و پرکاربرد برای یادگیری ماشین و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون. | |||
'''Django و Flask''' دو کتابخانه محبوب برای توسعه وب‌سایت‌های پایتون، که ابزارهای قدرتمندی برای توسعه بک‌اند (backend) و ساخت وب‌سرویس‌ها ارائه می‌دهند. | |||
== کد ویرایش در پایتون == | |||
در ادامه، محیط‌های توسعه پایتون معروف و چندین ویرایشگر متن را برای شما معرفی می‌کنم. | |||
'''محیط‌های توسعه (IDEs)''' PyCharm یکی از محبوب‌ترین محیط‌های توسعه پایتون است که توسط JetBrains توسعه داده شده است. دارای ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند پشتیبانی کامل از زبان پایتون، اشکال‌زدایی، تکمیل خودکار کد و مدیریت پروژه است. | |||
'''Visual Studio Code''' یک ویرایشگر رایگان و قدرتمند از Microsoft است. با استفاده از افزونه‌های پایتون موجود، می‌توانید تجربه توسعه کد پایتونی را بهبود بخشید. | |||
'''Jupyter Notebook / JupyterLab''' یک محیط توسعه تعاملی است که می‌توانید در مرورگر وب استفاده کنید. نمایش و اجرای قطعات کد به صورت تک‌تک و توانایی ادغام مستندات و نمودارها، به عنوان ویژگی‌های Jupyter Notebook اشتها آور است. | |||
====== ویرایشگرهای متن ====== | |||
'''Sublime Text''' یک ویرایشگر متن بسیار سبک، پرسرعت و گسترده‌پذیر است که از طریق پلاگین‌ها قابلیت‌های اضافی پایتون را فراهم می‌کند. | |||
'''Atom''' یک ویرایشگر متن قابل تنظیم و پلاگین دار است که می‌تواند برای توسعه پایتون استفاده شود. از طریق پلاگین‌هایی مانند PlatformIO '''IDE''' می‌توان توابعی برای استفاده از میکروکنترلرها و برد‌های سخت‌افزاری پایتونی به آن اضافه کرد. | |||
'''Vim''' یک ویرایشگر متن قدرتمند و خط فرمانی است که به کاربر امکانات فراوانی از جمله ویژگی‌های پیشرفته پایتون را می‌دهد. | |||
== پروژه هایی در پایتون == | |||
در اینجابرنامه‌های مشهوری که با استفاده از زبان پایتون نوشته شده‌اند را بیان می‌کنیم. | |||
'''Instagram''' بخشی از سرورهای این شبکه اجتماعی، از جمله سیستم مدیریت تصویر و دیده شدن تصاویر، با استفاده از پایتون پیاده‌سازی شده است. | |||
'''YouTube''' یکی از بخش‌های پشتیبانی از سیستم‌های نظارت بر ویدئو و پردازش تصویر این وبسایت با استفاده از پایتون نوشته شده است. | |||
'''Dropbox''' برای بخشی از توسعه سیستم فایل‌های ابری و هماهنگی آن با سرویس‌های دیگر، از پایتون استفاده می‌کند. | |||
'''Google''' بسیاری از پروژه‌های گوگل شامل سرویس‌های مانند Google Search و YouTube API با استفاده از پایتون توسعه داده شده‌اند. | |||
'''Dropbox''' یکی از سرویس‌های ذخیره و به اشتراک گذاری فایل است که از پایتون برای توسعه و ساخت زیرساخت خود استفاده می‌کند. | |||
'''Spotify''' تعدادی از بخش‌های برنامه اصلی وابسته به پردازش سریع داده‌ها در Spotify با زبان پایتون نوشته شده است. | |||
'''Django و Flask''' این دو چارچوب وب معروف، که بر پایه پایتون توسعه داده شده‌اند، بسیاری از وبسایت‌ها و برنامه‌های وب را در سراسر جهان ایجاد کرده‌اند. | |||
'''NASA''' بسیاری از پروژه‌های ناسا که شامل آنالیز داده‌های جهانی، پیش‌بینی هوا و محاسبات علمی هستند، از پایتون برای پردازش داده‌ها و آنالیز استفاده می‌کنند. | |||
'''Dropbox''' یکی از سرویس‌های ذخیره و به اشتراک گذاری فایل است که از پایتون برای توسعه و ساخت زیرساخت خود استفاده می‌کند. | |||
'''Reddit''' یکی از بزرگترین انجمن‌های آنلاین است که از زبان پایتون برای ساخت و اداره پروژه‌های خود استفاده می‌کند. | |||
[[رده:زبان برنامه نویسی]] | |||
نسخهٔ کنونی تا ۲۹ اکتبر ۲۰۲۳، ساعت ۰۶:۲۰
پایتون یک‌زبان برنامه‌نویسی پیشرفته و با تکنولوژی روز دنیا است که توسط Guido van Rossum طراحی و ساخته‌شده است. برنامه پایتون بر اساس داده‌ها ساخته‌شده و به راحتی برای انسان قابل‌درک است. از پایتون می‌توان برای تحلیل تا ساخت بازیهای کامپیوتری استفاده کرد. این زبان در میان تمام جوامع از محبوبیت خاصی برخوردار است. زیرا از آن برای تحلیل‌های پیچیده و محاسبه معادلات استفاده می‌شود. تفسیر و خواندن کدهای نوشته‌شده به این زبان نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر ساده‌تر است. یکی از مزایای این زبان این است که دانشنامه و کتابخانه منابع به صورت رایگان در دسترس همگان قرار دارد.
تاریخچه
پایتون در پایان سال 1980 در سازمان پژوهشی تحقیقات فناوری رایانه در کشور هلند توسط خودو فان روسوم تولید و توسعه داده شد. هدف سازنده این زبان ایجاد جایگزینی برای زبان برنامه‌نویسی آ بی‌سی بودکه استعداد انجام عملیات بر روی‌داده را داشته باشد. بازسازی این زبان در سال 1989 آغاز شد. درسال 2000 نسخه 2 با ویژگی‌های جدید بسیار مهم که شامل نوسازی حافظه با پشتیبانی از یونیکد و قابلیت شناسایی از راه دور بود رونمایی شد.
کاربرد پایتون در جهان
پایتون یک‌زبان آسان برای یادگیری است و به دلیل خوانایی بالا و ساختار قوی خود، برنامه‌نویسان از سطوح مختلف تجربه و مهارت می‌توانند از آن استفاده کنند. به‌طور کلی، می‌توان گفت استفاده از پایتون در حوزه‌های مختلف، از توسعه نرم‌افزارهای کوچک تا پروژه‌های بزرگ، از ابزارهای تحلیل داده تا برنامه‌های اندروید و اینترنت اشیا، بسیار مفید و کارآمد است. با کمک پایتون می‌توانید برنامه‌های قدرتمندی را ایجاد کرده و با ابزارهای متنوعی که در اختیار دارد، به راحتی با پایگاه‌داده‌ها کار کنید، فایل‌ها را مدیریت کنید، وب‌سرویس‌ها را ساخته و از پروژه‌های کاربردی مانند برنامه‌های ریاضی و علمی، بازی‌ها، بات‌ها و بسیاری از امکانات دیگر برخوردار شوید.
واژه شناسی پایتون
در ادامه به چند مورد از قواعد ساختاری پایتون می‌پردازیم.
بندبندی Indentation
پایتون از بندبندی با استفاده از فاصله‌ها یا تب‌ها برای تشخیص بلاک‌ها استفاده می‌کند. این قاعده، خوانایی برنامه را افزایش داده و در زبان‌های دیگر از براکت‌ها یا کلمات کلیدی استفاده می‌شود.
نامگذاری Naming
در پایتون، برای نامگذاری متغیرها، توابع، کلاس‌ها و سایر موجودیت‌ها، باید از قواعد مشخصی پیروی کرد. به طور کلی، نامگذاری در پایتون باید صریح، توصیفی و قابل فهم باشد.
کامنت‌ها Comments
پایتون از کامنت‌ها برای توضیح و توضیح خطوط کد استفاده می‌کند. کامنت‌ها در برنامه نهایی اجرا نمی‌شوند و فقط به منظور توضیح برنامه به برنامه‌نویس کمک می‌کنند.
کلمات کلیدی Keywords
پایتون دارای یک مجموعه از کلمات کلیدی است که وظیفه‌ای خاص در زبان دارند و نمی‌توانند به عنوان نام متغیرها یا سایر موجودیت‌ها استفاده شوند. برخی از کلمات کلیدی مشهور پایتون شامل "if"، "else"،" for"،" while" و "def" هستند.
اندازه‌گیری واژه‌شناسی پایتون می‌تواند به عنوان یکی از مباحث مهمی در فهم و نوشتن برنامه‌های پایتون در نظر گرفته شود.
متدها در زبان برنامه نویسی پایتون
سه نوع اصلی از متدها وجود دارند که در ادامه به آن می‌پردازیم
متدهای مربوط به شیء (Instance Methods)
این نوع متدها روی شیء‌های بخصوص که از یک کلاس تعریف شده‌اند عمل می‌کنند. این متدها به شکل مستقیم بر روی شیء صدا زده می‌شوند و در دسترسی به ویژگی‌ها و روش‌های شیء می‌توانند استفاده کنند.
متدهای کلاس (Class Methods)
این نوع متدها روی کلاس‌ها عمل می‌کنند، نه روی شیء‌ها. برای فراخوانی متدهای کلاس، نیازی به ایجاد نمونه از کلاس وجود ندارد. معمولاً از متدهای کلاس برای انجام عملیاتی مرتبط با کلاس استفاده می‌شود.
متدهای استاتیک (Static Methods)
این نوع متدها مستقل از هرگونه بخش شیء یا کلاسی هستند. آنها درون کلاس تعریف می‌شوند، اما برای استفاده از آنها نیازی به نمونه ازکلاس یا شیء وجود ندارد. متدهای استاتیک معمولاً درون کلاس به عنوان کمک‌کننده‌هایی تعریف می‌شوند که برای انجام محاسبات یاعملکردهایی خاص استفاده می‌شوند. این سه نوع متد در زبان پایتون به شما امکان می‌دهند برنامه‌ها و کلاس‌ها را به صورت منظم و سازمان‌یافته بنویسید.
متغیر ها در پایتون
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی پویا است که توانایی تعیین نوع متغیرها را به شما می‌دهد. زمانی که یک متغیر به یک مقدار اختصاص داده می‌شود، نوع آن متغیر بر اساس نوع مقداری که به آن اختصاص داده شده، تعیین می‌شود. پایتون دارای نوع‌های داده دینامیک است که بر اساس مقداری که یک متغیر در آن ذخیره می‌شود، تعیین می‌شود.
برخی از نوع‌های داده‌ای که در پایتون استفاده می‌شوند، عبارتند از: - اعداد صحیح: int - اعداد اعشاری: float - رشته‌ها: str - مقادیر بولین (True و False): bool - لیست‌ها: list - تاپل‌ها: tuple - دیکشنری‌ها: dict - با توجه به این که در پایتون تعیین نوع متغیرها به طور دقیق و سفت و سخت برخلاف برخی زبان‌های دیگر نمی‌باشد. اما با این حال، پایتون به شما امکانات گسترده‌ای برای کار با انواع داده‌ها و عملیات مرتبط با آنها می‌دهد.
توسعه برنامه در پایتون
توسعه برنامه در پایتون شامل مراحلی می باشد که در ادامه با آن اشاره خواهیم کرد.
طراحی
ابتدا باید برنامه خود را طراحی کنید. این شامل تعیین اهداف و نیازمندی‌های برنامه، طراحی و ساختاردهی منطق برنامه و تعیین الگوهای مورد استفاده در طراحی است.
نوشتن کد
پس از طراحی، باید کد پایتون خود را بنویسید. این شامل نوشتن دستورات و عملیات مورد نیاز برای اجرای برنامه است. می‌توانید از محیط توسعه متن‌باز مانند PyCharm یا Jupyter Notebook در پایتون استفاده کنید.
اشتباه‌یابی و تست
پس از نوشتن کد، باید برنامه خود را تست و اشتباهات را پیدا کنید و رفع کنید. می‌توانید از ابزارهای تست و مدیریت خطاهای پایتون مانند pytest و Pylint استفاده کنید.
اجرا و ارزیابی
پس از اشتباه‌یابی کامل، برنامه خود را اجرا کنید و نتایج را ارزیابی کنید. اطمینان حاصل کنید که برنامه به درستی عمل می‌کند و نیازمندی‌های مورد انتظار تحقق یافته‌اند. نگهداری و بهینه‌سازی: پس از اجرا و ارزیابی، شاید بخواهید برنامه خود را بهبود ببخشید. این شامل بهینه‌سازی کد، افزودن ویژگی‌های جدید و رفع اشکالات است.
کتابخانه پایتون
پایتون دارای مجموعه‌های زیادی از کتابخانه‌ها است که به شما امکانات و قابلیت‌های بیشتری را برای توسعه برنامه‌ها می‌دهند. در ادامه به معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون اشاره می‌کنیم.
NumPy یک کتابخانه عمده برای عملیات عددی و علمی در پایتون، با پشتیبانی از آرایه‌های چند بعدی و توابع مرتبط.
Pandas یک کتابخانه قدرتمند برای تحلیل و پردازش داده‌ها، با ساختار داده‌های فریم داده (DataFrames) و امکانات گسترده آماری.
Matplotlib یک کتابخانه بسیار محبوب برای تولید نمودارها و تصاویر دوبعدی در پایتون.
TensorFlow و Keras کتابخانه‌های معروفی برای یادگیری عمیق (Deep Learning) که در حوزه شبکه‌های عصبی استفاده می‌شوند.
Scikit-learn یک کتابخانه معتبر و پرکاربرد برای یادگیری ماشین و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پایتون.
Django و Flask دو کتابخانه محبوب برای توسعه وب‌سایت‌های پایتون، که ابزارهای قدرتمندی برای توسعه بک‌اند (backend) و ساخت وب‌سرویس‌ها ارائه می‌دهند.
کد ویرایش در پایتون
در ادامه، محیط‌های توسعه پایتون معروف و چندین ویرایشگر متن را برای شما معرفی می‌کنم.
محیط‌های توسعه (IDEs) PyCharm یکی از محبوب‌ترین محیط‌های توسعه پایتون است که توسط JetBrains توسعه داده شده است. دارای ویژگی‌های پیشرفته‌ای مانند پشتیبانی کامل از زبان پایتون، اشکال‌زدایی، تکمیل خودکار کد و مدیریت پروژه است.
Visual Studio Code یک ویرایشگر رایگان و قدرتمند از Microsoft است. با استفاده از افزونه‌های پایتون موجود، می‌توانید تجربه توسعه کد پایتونی را بهبود بخشید.
Jupyter Notebook / JupyterLab یک محیط توسعه تعاملی است که می‌توانید در مرورگر وب استفاده کنید. نمایش و اجرای قطعات کد به صورت تک‌تک و توانایی ادغام مستندات و نمودارها، به عنوان ویژگی‌های Jupyter Notebook اشتها آور است.
ویرایشگرهای متن
Sublime Text یک ویرایشگر متن بسیار سبک، پرسرعت و گسترده‌پذیر است که از طریق پلاگین‌ها قابلیت‌های اضافی پایتون را فراهم می‌کند.
Atom یک ویرایشگر متن قابل تنظیم و پلاگین دار است که می‌تواند برای توسعه پایتون استفاده شود. از طریق پلاگین‌هایی مانند PlatformIO IDE می‌توان توابعی برای استفاده از میکروکنترلرها و برد‌های سخت‌افزاری پایتونی به آن اضافه کرد.
Vim یک ویرایشگر متن قدرتمند و خط فرمانی است که به کاربر امکانات فراوانی از جمله ویژگی‌های پیشرفته پایتون را می‌دهد.
پروژه هایی در پایتون
در اینجابرنامه‌های مشهوری که با استفاده از زبان پایتون نوشته شده‌اند را بیان می‌کنیم.
Instagram بخشی از سرورهای این شبکه اجتماعی، از جمله سیستم مدیریت تصویر و دیده شدن تصاویر، با استفاده از پایتون پیاده‌سازی شده است.
YouTube یکی از بخش‌های پشتیبانی از سیستم‌های نظارت بر ویدئو و پردازش تصویر این وبسایت با استفاده از پایتون نوشته شده است.
Dropbox برای بخشی از توسعه سیستم فایل‌های ابری و هماهنگی آن با سرویس‌های دیگر، از پایتون استفاده می‌کند.
Google بسیاری از پروژه‌های گوگل شامل سرویس‌های مانند Google Search و YouTube API با استفاده از پایتون توسعه داده شده‌اند.
Dropbox یکی از سرویس‌های ذخیره و به اشتراک گذاری فایل است که از پایتون برای توسعه و ساخت زیرساخت خود استفاده می‌کند.
Spotify تعدادی از بخش‌های برنامه اصلی وابسته به پردازش سریع داده‌ها در Spotify با زبان پایتون نوشته شده است.
Django و Flask این دو چارچوب وب معروف، که بر پایه پایتون توسعه داده شده‌اند، بسیاری از وبسایت‌ها و برنامه‌های وب را در سراسر جهان ایجاد کرده‌اند.
NASA بسیاری از پروژه‌های ناسا که شامل آنالیز داده‌های جهانی، پیش‌بینی هوا و محاسبات علمی هستند، از پایتون برای پردازش داده‌ها و آنالیز استفاده می‌کنند.
Dropbox یکی از سرویس‌های ذخیره و به اشتراک گذاری فایل است که از پایتون برای توسعه و ساخت زیرساخت خود استفاده می‌کند.
Reddit یکی از بزرگترین انجمن‌های آنلاین است که از زبان پایتون برای ساخت و اداره پروژه‌های خود استفاده می‌کند.