Python’un artıları ve eksileri vardır, ancak yine de yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin Python, aralarından seçim yapabileceğiniz daha uygun diller olsa bile veri parçalama görevlerinde sıklıkla kullanılır.
Neden? Niye? Python’u öğrenmek nispeten kolaydır. Bilim geçmişine sahip biri Python’u örneğin C’den çok daha hızlı öğrenebilir. Ancak Python’un doğası gereği ulaşılabilir olması da birkaç sorun yaratır.
Python ne zaman güncellenirse, bu, genellikle kötü bir şekilde ele alınan veya hiç ele alınmayan büyük bir yeniden düzenleme iş yükü anlamına gelir. Bu, düşük performansa ve güvenlik açıklarına yol açar. Ama belki daha iyi bir yol vardır: Python görevlerinizin her gün sorunsuz ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlayan bir araç. Hadi bir bakalım.
Yavaş, ama işi yapıyor
Python, piyasadaki en hızlı dil değildir, ancak karşılaştırmalı dezavantajlarına rağmen, genellikle yoğun veri işleme operasyonları için kullanıldığını göreceksiniz. Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemlerinde makine öğrenimi, bilgisayar vizyonu ve hatta saf matematik düşünün.
Bu nedenle, performans itibarına rağmen, kullanımı çok pratik olduğu için çok zorlu iş yükleri genellikle Python koduyla işlenir. Bir bilim veya matematik geçmişiniz varsa, Python’u nispeten kolayca öğrenebilir ve işi yapacak kendi kodunuzu üretebilirsiniz.
Ancak, çoğu zaman olduğu gibi, erişilebilir bir şey de birçok risk oluşturabilir. Python kodu yazan deneyimsiz programcılar, daha deneyimli programcıların hafife aldığı görevlerle mücadele edebilir.
Yeniden düzenleme bir güçlüktür… ve bir risktir
Tüm programlama dilleri gibi Python da sık güncellemelerden geçer. Örneğin Python 2.7’den Python 3.0’a geçiş, bir dizi özellik ve iyileştirme getirdi. Ayrıca Python 2.7 için yazılan her şeyin Python’un çalışma biçimindeki değişiklikler nedeniyle Python 3.0 için “yeniden düzenlenmesi” gerektiği anlamına gelir.
Yeniden düzenleme, programcıların dil sürümündeki bir değişiklik gibi çevresel değişikliklere yanıt vermek veya yalnızca mevcut kodu bir şekilde iyileştirmek için bir kod tabanını ayarlama biçimini ifade eder. Yeniden düzenleme olmadan, Python 2.7’den Python 3.0’a geçiş, genellikle Python 2.7 kodunun artık o kadar iyi çalışmadığı, hatta hiç çalışmadığı anlamına gelir.
Ve işte sorun: Orijinal Python kodunu yazan kullanıcılar, yeniden düzenleme konusunda uzmanlığa sahip olmayabilir. Ne de olsa, genellikle bilim insanlarıdırlar ve deneyimli programcılar değillerdir. Deneyimsiz programcılar kodu ayarlamaya çalıştığında, performansın düşmesi ve hataların sızması gibi gerçek bir risk vardır – bazen yalnızca bir uç durum göründüğünde görünür. Python kodu, bilimsel analiz gibi 7/24 kritik amaçlar için kullanıldığında küçük hatalar büyük bir endişe kaynağı haline gelir.
Yeniden düzenleme, beklenmeyen performans düşüşüne de yol açabilir. Yalnızca %5’lik bir performans artışı olsa bile, kötü yürütülen bir kod güncellemesi, pahalı, kullanım için ödemeli HPC platformlarında hızla çok daha büyük faturalar oluşturabilir.
Eski Python’a bağlı kalmak mı? Bu daha da büyük bir risk
Kodun ayarlanmasıyla ilgili sıkı çalışma ve riskler hakkında düşünürseniz, kullanıcıların genellikle Python’un eski sürümlerine bağlı kalmayı seçmeleri şaşırtıcı değildir. Mevcut kodu Python’un eski bir sürümünde çalıştırmak, birçok zorluğu önler çünkü yeniden düzenleme yapmanız gerekmez: kodunuzu olduğu gibi tutarsınız.
Genellikle, yazılım satıcıları tam olarak bunu yapar – yalnızca yazılım ürününün yeni bir sürümünü yayınladıklarında yazılımlarını yeni bir Python sürümüyle eşleşecek şekilde günceller. Belirli bir sürüm satın aldıysanız – örneğin Python 2.7 üzerinde çalışıyorsanız, takılıp kalırsınız ve ne olursa olsun Python 2.7’yi çalıştırmaya devam etmeniz gerekir.
Kulağa büyük bir sorun gibi gelmiyor, ancak bilgi işlem için eski, desteklenmeyen yapı taşlarına güvenmek bir DevSecOps kabusu. Yeni güvenlik açıkları ortaya çıkacak ve gerekli yamalar gelmeyecek. Bu nedenle, programlama dillerinin eski sürümlerine güvenmek, bilgi işlem ortamınıza büyük riskler getirir.
İçinde çok az seçenek var – yoksa var mı?
Yapılacak sorumlu şey, gerektiğinde Python sürümünü güncellemek ve üzerinde çalışan kodu düzenlemektir, ancak bunu yapmanın acısız bir yolu yoktur. Gerçekçi olarak, kaynak eksikliği nedeniyle, yeniden düzenleme genellikle yapılmaz ve potansiyel olarak maliyetli sonuçlar doğurur.
Daha iyi bir yaklaşım için büyük bir ihtiyaç var ve işte ilginç olan şey şu. Python sürümleri etrafında az önce anlattığımız durum, bilgisayar dünyasında sıklıkla görülmektedir. Örneğin, kuruluşların artık resmi satıcı desteği kapsamında olmayan Linux işletim sistemi sürümlerini, güvenlik açıklarının yamalanmama riskini alarak çalıştırması yaygındır. sadece kritik uygulamaların bozulmadığından emin olmak için.
Bu, dil güncellemelerinin yanı sıra diğer BT altyapısı parçaları için de bir sorundur. Ancak son yıllarda gelişmiş yama çözümleri, şirketlerin tüm işletim sistemlerinden belirli kritik paylaşılan kitaplıklara kadar birden çok bileşen için olağan destek yaşam döngüsünü uzatmasına olanak tanır. Burada TuxCare’de, eski yazılımların güvenli ve emniyetli çalışmasını satıcının kullanım ömrünün sonuna kadar uzatan birkaç çözüm geliştirdik.
Eski Python uygulamalarını güvenli ve güvenli bir şekilde çalıştırma
Ya aynı şey dil sürümleri için de yapılabilirse? Pekala, artık eski Python kodunuzu Python’un eski bir sürümünde çalıştırmayı dört gözle bekleyebilirsiniz – ancak bunun içerdiği riskler olmadan. Kullanımdan kaldırılmış dil yapıları ve güvenlik açıkları da yok.
Başka bir deyişle, Python gibi dil sürümleri için uzatılmış yaşam döngüsü desteği gerçek oluyor. Tek bir kod satırını yeniden yazmanıza gerek kalmadan, yalnızca tam sürüm yükseltmesiyle aynı güvenlik korumasını sağlayan Python için genişletilmiş yaşam döngüsü desteği alarak yakında Python kodunuzu güvenli ve emniyetli tutabileceksiniz.
Erişilebilir fiyatlarla piyasaya sürülecek olan TuxCare’in Python uzatılmış yaşam döngüsü desteği, kuruluşunuzun eski Python iş yükleriyle ilgili zor sorularla başa çıkmasına yardımcı olacaktır. Yakında gelecek olan duyurumuza dikkat edin.
