Habr AI→ المصدر

Python: كيف أصبحت أبطأ لغة برمجة ملكة الشبكات العصبية

أُنشئت Python عام 1991، أي قبل طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية بوقت طويل، وظلّت سنوات تُعدّ بطيئة بسبب أسلوب التفسير (interpretation) وقفل المفسّر العام GIL. ومع ذلك أصبحت اللغة الرئيسية للشبكات العصبية وعلم البيانات: فمكتبات مثل NumPy وPyTorch تُسند الحسابات الثقيلة إلى لغة C السريعة وإلى وحدات GPU، بينما يكتب المطوّر شيفرة بسيطة وسهلة القراءة. وفي مؤشر TIOBE تحتل Python المرتبة الأولى منذ عدة سنوات.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Habr AI؛ بتحرير Hamidun News
Python: كيف أصبحت أبطأ لغة برمجة ملكة الشبكات العصبية
المصدر: Habr AI. كولاج: Hamidun News.
◐ استمع للمقال

رسّخت Python، التي أنشأها غيدو فان روسوم في فبراير 1991، مكانتها بحلول 2026 بوصفها اللغة الرئيسية في تعلّم الآلة وعلم البيانات (data science)، رغم سمعتها كإحدى أبطأ لغات البرمجة. ويوضح تحليل نُشر على Habr أن الأمر لا يتعلق بسرعة اللغة نفسها، بل ببنيتها ومنظومتها البرمجية.

لماذا تُعدّ Python بطيئة

تعمل Python بسرعة أقل من اللغات المُجمَّعة (compiled) لأنها لغة مفسَّرة، وتعتمد الكتابة الديناميكية (dynamic typing)، وتستخدم قفل المفسّر العام (GIL) الذي يمنع الخيوط من تنفيذ الشيفرة البايتية (bytecode) بالتوازي. فالمفسّر يحلّل كل سطر أثناء التنفيذ لا مسبقًا، ومن هنا يأتي الفارق في السرعة.

ومع ذلك، فاللغة ليست حديثة على الإطلاق. صدر الإصدار الأول من Python عام 1991، وسُمّيت تيمّنًا ببرنامج الكوميديا البريطاني «Monty Python's Flying Circus». وظهر Python 2.0 عام 2000، ثم Python 3.0 غير المتوافق معه عام 2008، أي قبل سنوات من طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية ومن معظم أطر الويب وتعلّم الآلة الحديثة.

كيف سيطرت Python على تعلّم الآلة

أصبحت Python معيارًا في علم البيانات بفضل منظومة مكتبات تنقل الحسابات الثقيلة إلى شيفرة C/C++ السريعة وإلى بطاقات الرسوميات. فالمطوّر يكتب سكربتًا بسيطًا وسهل القراءة، بينما لا يتولى المفسّر حساب عمليات المصفوفات في الخلفية، بل تتولاها واجهات خلفية (backends) محسَّنة.

أبرز محطات هذه المنظومة:

  • 1991 — غيدو فان روسوم يُصدر الإصدار الأول من Python
  • 2006 — ظهور NumPy، وهي مكتبة للحسابات السريعة على المصفوفات مكتوبة بلغة C
  • 2008 — صدور pandas للتعامل مع البيانات الجدولية
  • 2015 — Google تفتح المصدر البرمجي لإطار TensorFlow
  • 2016 — Facebook (التي أصبحت اليوم Meta*) تُصدر PyTorch، الذي صار المعيار في الأبحاث

وهذا المزيج، أي صياغة مريحة في الأعلى وC وCUDA السريعان في الأسفل، أزال الاعتراض الرئيسي على Python: فالمستخدم لا يحتاج إلى التضحية بالسرعة مقابل البساطة، لأن الأجزاء الحرجة من حيث الأداء مكتوبة أصلًا بلغات منخفضة المستوى.

ما الذي تمنحه Python للمطوّر

تتمثل الميزة الرئيسية لـ Python في سهولة الدخول ووضوح الشيفرة، ولذلك يختارها المبتدئون والباحثون الذين يهمّهم اختبار فرضية بسرعة أكثر من استخراج أقصى أداء من العتاد. وبحسب فلسفة اللغة، تُقدَّر الشيفرة البسيطة والواضحة أكثر من الشيفرة الملتوية «السريعة».

«البسيط أفضل من المعقّد. وللمقروئية أهمية.» — تيم بيترز، «زِن

Python» (PEP 20)

وتؤكد التصنيفات هذه الشعبية أيضًا: ففي مؤشر TIOBE، الذي يتتبع الإقبال على لغات البرمجة، تحتل Python المرتبة الأولى منذ عدة سنوات، متجاوزة الرواد التقليديين مثل C وJava.

ماذا يعني ذلك

تُظهر قصة Python أن الحاسم في هيمنة لغة ما في الذكاء الاصطناعي ليس السرعة «الخام»، بل المنظومة وسهولة الاستخدام: فالرياضيات الثقيلة يمكن إسنادها إلى C وGPU، وتُترك للإنسان صياغة بسيطة. ولهذا السبب بالذات أصبحت لغة تعود إلى 1991، لا الوافدون الأسرع منها، وجه موجة الشبكات العصبية الحالية.

أسئلة شائعة

من أنشأ Python وفي أي عام؟

أنشأ Python المبرمج الهولندي غيدو فان روسوم، وصدر الإصدار الأول في فبراير 1991. ولا يشير اسم اللغة إلى الأفعى، بل إلى برنامج الكوميديا «Monty Python's Flying Circus».

لماذا Python بطيئة ومع ذلك تُستخدم في تعلّم الآلة؟

مفسّر Python نفسه بطيء بسبب الكتابة الديناميكية وقفل GIL، لكن الحسابات الثقيلة في تعلّم الآلة تنفّذها مكتبات NumPy وTensorFlow وPyTorch، المكتوبة بلغتي C/C++ السريعتين والتي تعمل على GPU. فالمطوّر يكتب شيفرة بسيطة، وتتولى الواجهة الخلفية منخفضة المستوى توفير السرعة.

هل Python هي أشهر لغة برمجة؟

وفق مؤشر TIOBE، تحتل Python المرتبة الأولى بين لغات البرمجة منذ عدة سنوات، ويعود ذلك في جانب كبير منه إلى طفرة علم البيانات وتعلّم الآلة.

*Meta مصنّفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا.

ZK
Hamidun News
أخبار الذكاء الاصطناعي بدون ضوضاء. اختيار تحريري يومي من أكثر من 50 مصدر. منتج من جمال حميدون، رئيس الذكاء الاصطناعي في Alpina Digital.
✦ Unified AI Workspace

Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace

Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.

Try NomadNet AI →Launch NomadNet Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…