Python od lat dominuje w rankingach popularności języków programowania i nic nie wskazuje na to, by miało się to zmienić. Jego uniwersalność sprawia, że korzystają z niego zarówno giganci technologiczni, tacy jak Google czy Netflix, jak i początkujący hobbyści, którzy chcą zautomatyzować proste zadania na swoim komputerze. Jeśli zastanawiasz się, czy warto wejść w świat "węża", warto poznać jego mocne i słabe strony oraz realnie ocenić czas potrzebny na naukę.

Zalety języka Python – prostota to podstawa

Największym atutem Pythona jest jego czytelność. Składnia tego języka została zaprojektowana tak, aby przypominała język angielski, co drastycznie obniża próg wejścia dla osób, które nigdy wcześniej nie pisały kodu. To sprawia, że zamiast walczyć ze skomplikowanymi średnikami czy nawiasami klamrowymi, programista może skupić się na rozwiązywaniu realnych problemów.

Kolejną ogromną zaletą jest gigantyczna biblioteka standardowa oraz tysiące bibliotek zewnętrznych. Niezależnie od tego, czy chcesz analizować dane, tworzyć strony internetowe, czy zajmować się sztuczną inteligencją, prawdopodobnie istnieje już gotowe narzędzie, które ułatwi Ci pracę. Python posiada również jedną z największych i najbardziej pomocnych społeczności na świecie – jeśli napotkasz błąd, rozwiązanie prawdopodobnie czeka już na forum Stack Overflow.

Warto też wspomnieć o wieloparadygmatowości. Python pozwala na programowanie obiektowe, strukturalne, a nawet funkcyjne. Jest to język interpretowany, co oznacza, że kod jest wykonywany linijka po linijce, ułatwiając testowanie i szybkie wprowadzanie poprawek.

Wady Pythona – nie wszystko złoto, co się świeci

Mimo wielu zalet, Python nie jest językiem idealnym do każdego zadania. Jego największą bolączką jest wydajność. Jako język interpretowany i dynamicznie typowany, jest znacznie wolniejszy od języków kompilowanych, takich jak C++ czy Rust. W aplikacjach, gdzie liczy się każda milisekunda (np. w systemach transakcyjnych o wysokiej częstotliwości lub zaawansowanych silnikach gier 3D), Python może okazać się wąskim gardłem.

Kolejnym minusem jest duże zużycie pamięci RAM oraz ograniczenia w programowaniu mobilnym. Choć istnieją frameworki takie jak Kivy czy BeeWare, tworzenie aplikacji na Androida czy iOS w Pythonie jest znacznie trudniejsze i mniej efektywne niż przy użyciu dedykowanych technologii (Swift, Kotlin czy Flutter).

Wspomnieć należy również o Global Interpreter Lock (GIL), który utrudnia pełne wykorzystanie procesorów wielordzeniowych w pewnych specyficznych scenariuszach, co bywa frustrujące dla programistów zajmujących się bardzo intensywnymi obliczeniami.

Ile trwa nauka Pythona?

Odpowiedź na to pytanie zależy od Twojego celu. Jeśli chcesz nauczyć się podstaw, które pozwolą Ci pisać proste skrypty automatyzujące pracę biurową, wystarczy od 2 do 4 tygodni regularnej nauki. W tym czasie opanujesz zmienne, pętle, instrukcje warunkowe oraz podstawowe operacje na plikach.

Jeśli jednak Twoim celem jest praca na stanowisku Junior Developera, przygotuj się na dłuższą drogę. Zazwyczaj zajmuje to od 6 do 12 miesięcy intensywnej nauki (po kilka godzin dziennie). Oprócz samego języka będziesz musiał poznać frameworki (np. Django lub Flask), system kontroli wersji Git, bazy danych SQL oraz podstawy testowania kodu.

Ciekawostka: Nazwa języka wcale nie pochodzi od gatunku węża! Twórca Pythona, Guido van Rossum, był wielkim fanem brytyjskiej grupy komediowej "Monty Python". Chciał, aby nazwa była krótka, unikalna i nieco tajemnicza.

Z jakimi trudnościami możesz się spotkać?

Mimo że Python jest uważany za łatwy, początkujący często natrafiają na specyficzne problemy:

• Wcięcia (indentacja): W Pythonie wcięcia nie służą tylko poprawie czytelności – one definiują strukturę kodu. Jeden brakujący "tab" lub spacja może sprawić, że program nie zadziała.
• Zarządzanie środowiskami: Początkujący często gubią się w instalowaniu bibliotek. Konflikty wersji to częsty problem, dlatego kluczowe jest szybkie opanowanie narzędzi takich jak venv czy pip.
• Typowanie dynamiczne: Ponieważ nie musisz deklarować typu zmiennej (np. czy to liczba, czy tekst), łatwo o błędy, które ujawniają się dopiero w trakcie działania programu, a nie podczas pisania.
• Przejście z Pythona na inne języki: Ze względu na to, że Python "wybacza" wiele i ukrywa przed programistą zarządzanie pamięcią, przesiadka na trudniejsze języki (jak C++) może być początkowo szokiem technologicznym.

Gdzie Python znajduje praktyczne zastosowanie?

Zastosowania Pythona są niezwykle szerokie, co czyni go jednym z najbardziej uniwersalnych narzędzi w arsenale programisty.

Data science i sztuczna inteligencja

To obecnie główny motor napędowy popularności tego języka. Biblioteki takie jak Pandas, NumPy, Scikit-learn czy TensorFlow sprawiły, że Python stał się standardem w analizie danych, uczeniu maszynowym (Machine Learning) i budowaniu sieci neuronowych.

Tworzenie stron internetowych (Backend)

Dzięki potężnym frameworkom, takim jak Django (używanym przez Instagram i Pinterest) oraz Flask, Python pozwala na szybkie budowanie bezpiecznych i skalowalnych aplikacji webowych. Obsługuje logikę serwerową, komunikację z bazami danych i autoryzację użytkowników.

Automatyzacja i skrypty

Python to król automatyzacji. Możesz go wykorzystać do masowej zmiany nazw plików, pobierania danych ze stron internetowych (web scraping), automatycznego wysyłania maili czy generowania raportów w Excelu. Zadania, które zajęłyby człowiekowi godziny, Python wykonuje w sekundy.

Testowanie oprogramowania

Wiele firm wykorzystuje Pythona do pisania testów automatycznych dla swoich aplikacji. Narzędzia takie jak Selenium czy Pytest pozwalają sprawdzać, czy nowo wprowadzony kod nie popsuł istniejących funkcjonalności.

Python to świetny wybór na start, ale też potężne narzędzie dla profesjonalistów. Jego nauka otwiera drzwi do wielu nowoczesnych ścieżek kariery, a ogromne wsparcie społeczności sprawia, że rzadko zostaje się samemu z problemem.