Python is populairder dan ooit, toont de TIOBE Index van maart van dit jaar. Hoewel het al jaren de koppositie bekleedt in deze ranglijst van meest gebruikte programmeertalen, is de voorsprong op de nummer twee (C) nog nooit zo groot geweest. Wat verklaart de groeispurt van Python?
Nadat Python jarenlang nek-aan-nek ging met C en Javascript, heeft Python volgens de TIOBE Index de koppositie sinds oktober 2021 niet meer afgestaan. Wie de statistieken over meerdere jaren erbij pakt, ziet dat Python al sinds eind 2017 bezig is aan een gestage opmars. De index meet de populariteit van programmeertalen op basis van het aantal ontwikkelaars dat ermee zegt te werken, het beschikbare cursusmateriaal en platforms waarin de code opduikt.
Ook in de ranglijst van techmagazine IEEE Spectrum neemt Python de eerste plaats in, net als in 2022, 2021 en 2020. In de laatste Octoverse Report van GitHub en de Developer Survey van Stack Overflow scoort Python eveneens hoog. Uit deze laatste enquête blijkt dat de taal bijzonder populair is onder niet-professionele developers. Deze doelgroep bestaat onder andere uit data-analisten die coding ‘erbij’ doen.
Geschikt voor bouwen AI-libraries en -frameworks
De geschiktheid van Python voor AI is een belangrijke verklaring voor de gestage groei de laatste jaren. De taal kent inmiddels een uitgebreid ecosysteem van (open-source) bibliotheken en frameworks voor machine learning en natural language processing. Frameworks als TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook AI Research Lab, kortweg FAIR) en bibliotheken als scikit-learn en NLTK zijn mede in Python geschreven. Alle modellen in de GPT-serie zijn ontwikkeld met behulp van Python. GitHub Copilot, met GPT-4 als basis, maakt onder meer gebruik van Python.
Tip: Waarom programmeertaal Rust steeds populairder wordt
Er zijn natuurlijk genoeg andere talen in gebruik bij het trainen van AI’s, zoals C++ bij het verwerken van zeer grote hoeveelheden data en prestatie-optimalisatie of Java in bedrijfsomgevingen waar deze taal toch al alomtegenwoordig is. Python is echter redelijk eenvoudig te integreren met dergelijke talen en systemen. Dat maakt het mogelijk verschillende onderdelen van het trainingsproces te combineren: bijvoorbeeld Python voor data-preprocessing en C++ voor het optimaliseren van specifieke onderdelen van het trainingsalgoritme.
Controle versus flexibiliteit
Op deze manier ondervangen de talen elkaars zwakheden, in het geval van Python de lage runtime-efficiëntie, ofwel de snelheid van uitvoering in vergelijking met de C-talen, Java en JavaScript. Dergelijke talen bieden in het algemeen meer controle over geheugenbeheer en optimalisatie en betalen daarvoor met verminderde flexibiliteit.
Het is zeker dat Python, 33 jaar geleden ontwikkeld door de Nederlander Guido van Rossum, veelvuldig in gebruik blijft. Zeker als het zijn nut blijft bewijzen in de verdere AI-race met zijn almaar groeiende ecosysteem aan bibliotheken en frameworks. Gecombineerd met de aantrekkelijkheid van de taal voor onderzoekers en analisten die ook een stuk van de AI-taart willen opsnoepen, is de blijvende aanwezigheid in de bovenste regionen van allerlei ranglijsten zo’n beetje gegarandeerd.
Lees ook: Copilots voor AI-code bieden zowel kansen als kopzorgen
17 uur geleden
Expert bijdrage
