Python

Featured illustration

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

1. Procjena okvira prema prostoru problema: Kompatibilni alat

1.1. Visoko pouzdan finansijski knjigovodstveni zapis (H-AFL)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`pydantic-core` + `sqlite3` (s WAL)	Formalna validacija sheme putem algebarskih tipova podataka; serijalizacija bez kopiranja u trajno, ACID-kompatibilno pohranjivanje. Nema promjena stanja knjige tijekom izvođenja.
2	`mypy` + `dataclasses`	Statička primjena tipova spriječava nevažeće prijelaze knjige; nepromjenjivi strukture podataka smanjuju eksploziju stanja.
3	`cryptography` (FIPS-ovjeren)	Kriptografske primitivne funkcije su matematički dokazane; minimalni trošak za potpisivanje i haširanje transakcija.

1.2. Stvarno vrijeme oblaka API gateway (R-CAG)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`uvicorn` + `fastapi` (s `pydantic`)	Ne-blokirajući I/O putem asyncio; serijalizacija zahtjeva bez kopiranja preko C pozadine Pydantic-a. Formalna OpenAPI shema jamči ispravnost endpointa.
2	`hypercorn`	Asinkroni HTTP/2 poslužitelj s determinističkim alociranjem memorije; niža kašnjenja od WSGI alternativa.
3	`starlette`	Minimalistički ASGI temelj; nema skrivenih apstrakcija. Direktno usmjeravanje s tip-sigurnim handlerima smanjuje površinu za greške.

1.3. Osnovni stroj za zaključivanje mašinskog učenja (C-MIE)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`onnxruntime` (Python API)	Determinističke operacije tenzora preko optimiziranog C++ pozadinskog sustava; pooling memorije, bez pauza GC tijekom zaključivanja. Formalna validacija modela preko ONNX specifikacije.
2	`torchscript` (TorchScript)	Kompilirane grafike uklanjaju nadogradnju Python interpretatora; statički kontrolni tok omogućuje formalnu verifikaciju putova zaključivanja.
3	`tensorflow-lite` (Python vezivci)	Minimalni trag runtime-a; kvantizirane operacije smanjuju opterećenje memorije i CPU-a za 70%+ u produkciji.

1.4. Decentralizirano upravljanje identitetom i pristupom (D-IAM)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`pyjwt` + `cryptography`	Matematički provjerljivi JWT tvrdnje; serijalizacija potpisa bez kopiranja. Nepromjenjivo stanje vjerodajnica putem kriptografskog haširanja.
2	`authlib`	RFC-kompatibilna implementacija OAuth2/OIDC; bezstanovne oznake smanjuju pohranu sesija na poslužitelju.
3	`pydantic` (za sheme)	Formalna validacija sheme spriječava neispravne tvrdnje identiteta da uđu u sustav.

1.5. Univerzalni hub za agregaciju i normalizaciju IoT podataka (U-DNAH)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`pandas` (s `pyarrow`)	Serijalizacija podataka bez kopiranja preko Arrow-a; formalna primjena sheme spriječava neispravne podatke senzora.
2	`numpy`	Vektorske operacije smanjuju CPU cikluse za 10 puta u odnosu na petlje; deterministično numeričko ponašanje.
3	`msgpack`	Binarna serijalizacija s minimalnim troškovima; nema nadogradnje JSON parsiranja.

1.6. Automatizirana platforma za odgovor na sigurnosne incidente (A-SIRP)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`yara-python`	Formalna pravila za prepoznavanje uzoraka (matematički definirana); niski CPU regex engine.
2	`scapy`	Inspekcija na razini paketa s pristupom bez kopiranja; deterministično parsiranje paketa.
3	`pycryptodome`	Kriptografski sigurno haširanje i šifriranje; nema vanjskih ovisnosti.

1.7. Sustav za tokenizaciju i prijenos aktivâ preko lanaca (C-TATS)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`web3.py` + `eth-keys`	Formalno kodiranje Ethereum ABI; determinističko potpisivanje transakcija preko secp256k1.
2	`py-solc-x`	Veze za Solidity kompilator s potvrđenim izlaznim bytecode-om.
3	`pydantic` (za modeliranje podataka na lancu)	Validacija sheme spriječava neispravne metapodatke tokena da budu objavljeni.

1.8. Stroj za vizualizaciju i interakciju visokodimenzionalnih podataka (H-DVIE)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`plotly` (s `pyarrow`)	Renderiranje ubrzanо GPU-om preko WebGL-a; podaci se proslijeđuju kao Arrow baferi kako bi se izbjeglo dupliciranje.
2	`bokeh`	Renderiranje na strani poslužitelja s minimalnim JS klijenta; deterministička matematika rasporeda.
3	`matplotlib` (s Agg pozadinom)	Čisto C-based renderiranje; nema nadogradnju DOM-a.

1.9. Hiperpersonalizirana platforma za preporuke sadržaja (H-CRF)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`lightfm`	Matrica faktorizacije s eksplicitnim matematičkim garancijama; niskomemorijske embeđingove.
2	`surprise`	Čisto Python implementacija bez teških ovisnosti; deterministička kolaborativna filtriranja.
3	`scikit-learn` (s `joblib`)	Očuvanje modela s minimalnim troškovima serijalizacije; reproducibilno obučavanje.

1.10. Distribuirana platforma za simulaciju u stvarnom vremenu i digitalne blizance (D-RSDTP)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`numba`	JIT-kompilacija Pythona u LLVM; skoro C brzina za rješavače ODE i fizičke motore.
2	`cython`	Statičko tipiranje + C kompilacija; uklanja nadogradnju Python interpretatora u uskim petljama.
3	`dask`	Distribuirani graf zadataka s determinističkim raspoređivanjem; minimalna serijalizacija.

1.11. Stroj za obradu složenih događaja i algoritamsko trgovinsko računanje (C-APTE)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`pandas` (s `numba`)	Vektorsko okviriranje događaja; JIT-kompilirane funkcije agregacije.
2	`akka-python` (putem Py4J)	Laki procesiranje tokova događaja; determinističke semantike vremenskih okvira.
3	`pyarrow`	Serijalizacija bez kopiranja tržišnih podataka; primjena sheme spriječava neispravne točke.

1.12. Skladište velikih semantičkih dokumenata i znanstvenih grafova (L-SDKG)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`rdflib` + `oxigraph`	Formalna RDF/SPARQL semantika; C++ pozadina za niske kašnjenja u upitima trojki.
2	`neo4j` (putem `py2neo`)	ACID-kompatibilno grafovsko skladište; deterministički algoritmi za prolazak.
3	`pydantic` (za modeliranje ontologije)	Formalna shema za entitete i odnose spriječava semantički odstupanje.

1.13. Serverless orkestracija funkcija i stroj za radne tokove (S-FOWE)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`prefect`	Deklarativni DAG-ovi s formalnim grafima ovisnosti; minimalan trošak radnika.
2	`airflow` (s Celery)	Serijalizacija zadataka preko pickle/JSON-a; determinističke semantike ponovnog pokušaja.
3	`dask`	Dinamičko raspoređivanje zadataka s niskom potrošnjom memorije po radniku.

1.14. Genomska cijev podataka i sustav za pozivanje varijanti (G-DPCV)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`pysam`	Pristup bez kopiranja BAM/CRAM; direktni C vezivci za algoritme poravnanja.
2	`biopython`	Formalne biološke apstrakcije nizova; deterministička matematika poravnanja.
3	`numpy`	Vektorske operacije parova baza; niskomemorijsko brojanje k-mera.

1.15. Pozadinski sustav za stvarno vrijeme višekorisničkih suradničkih uređivača (R-MUCB)

Rang	Ime okvira	Obrazloženje usklađenosti (Manifest 1 & 3)
1	`ot` (Operacijska transformacija) + `fastapi`	Formalna pravila transformacije nalik CRDT-u; determinističko rješavanje sukoba.
2	`socketio` (asinkrono)	Niska kašnjenja dvosmjernih kanala; nema blokirajućeg I/O.
3	`pydantic` (za shemu dokumenta)	Primanje sheme spriječava neispravne uređivanja.

2.1. Temeljna istina i otpornost: Mandat nultih grešaka

Značajka 1: Nepromjenjive strukture podataka putem frozenset, tuple i dataclasses(frozen=True) --- Neispravna stanja (npr. promijenjena konfiguracija, oštećeno stanje) su nezastupljiva na vrijeme kompilacije. Nema promjena stanja tijekom izvođenja bez eksplicitnog kopiranja.
Značajka 2: Statična provjera tipova putem mypy --- Obvezuje algebarske tipove podataka, unije i sužavanje tipova. Neispravni putovi su dokazivo nedostupni na vrijeme kompilacije.
Značajka 3: Abstrakcije temeljene na protokolima (typing.Protocol) --- Sučelja su definirana po strukturi, a ne nasljeđivanju. Omogućuje formalnu verifikaciju usklađenosti bez provjera tijekom izvođenja.

2.2. Učinkovitost i minimalizam resursa: Obveza izvođenja

Značajka modela izvođenja: JIT preko numba i cython --- Kritični putovi se kompiliraju u nativni kod, uklanjajući nadogradnju interpretatora. CPU ciklusi padaju za 80--95% u numeričkim radnim opterećenjima.
Značajka upravljanja memorijom: Brojanje referenci + generacijski GC --- Determinističko oslobađanje za većinu objekata; niska pauze. U kombinaciji s pyarrow i bufferima bez kopiranja, upotreba RAM-a je 3--5 puta niža od Java ekvivalenata.

2.3. Minimalan kod i elegancija: Moć apstrakcije

Konstrukcija 1: List komprehenzije i generator izrazi --- Zamjenjuju 5--10 redaka imperativnih petlji jednim deklarativnim retkom. Smanjuje LOC za 40%+ pri transformaciji podataka.
Konstrukcija 2: Dekoratori i upravljači konteksta --- Inkapsuliraju prekrižene brige (dnevnik, zaključavanje, vrijeme) u 2--3 retka. Uklanjaju šablon koji dominira Java/C# kodnim bazama.

3. Konačna procjena i zaključak

Frank, kvantificirana i brutalno iskrena procjena

3.1. Usklađenost s manifestom --- Koliko je blizu?

Stupac	Ocjena	Jedno-redna obrazloženja
Temeljna matematička istina	Umjerena	`mypy` i `pydantic` pružaju jaku statičku garanciju, ali ne postoje formalni sustavi dokaza (npr. Coq integracija) za Python.
Arhitektonska otpornost	Slaba	Nema ugrađene sigurnosti memorije; GIL ograničava pravi paralelizam. Pogreške izvođenja od C proširenja su česte u visoko pouzdanim sustavima.
Učinkovitost i minimalizam resursa	Jača	S `numba`, `cython` i `pyarrow`, Python postiže skoro C performanse. Upotreba memorije je 2--3 puta niža od JVM ekvivalenata u optimiziranim cjevovodima.
Minimalan kod i elegantni sustavi	Jača	Pythonova izražajnost smanjuje LOC za 60--80% u odnosu na Java/C# za ekvivalentnu logiku. Abstrakcije su jasne i održive.

Najveći nerešeni rizik: Globalni interpretatorski zaključ (GIL) je fatalna arhitektonska mana za sustave visoke konkurentnosti i niske kašnjenja. On čini Python neprimjerenim za CPU-ograničene paralelne radne opterećenje bez vanjskih procesa ili C proširenja --- to je neprihvatljivo kršenje Manifesta 3. Za H-AFL, C-APTE ili D-RSDTP, ovo je FATAL osim ako sve ne prenesete na C++/Rust.

3.2. Ekonomski utjecaj --- Brutalni brojevi

Razlika u troškovima infrastrukture: $15--$ 40 po 1.000 instanci mjesečno --- Pythonova niža upotreba memorije smanjuje veličinu VM-a u oblaku za 30--50% u odnosu na Java/Go, ali GIL prisiljava više instanci da rade konkurentnost → poništava uštede.
Razlika u najmu i obuci razvijača: - $12K--$ 20K po inženjeru godišnje --- Python razvijači su jeftiniji za najam, ali visoko pouzdani sustavi zahtijevaju duboku stručnost u numba, cython i formalnom tipiranju --- nishe vještine.
Troškovi alata/licenciranja: $0 (sve otvoreni kod) --- Velika prednost u odnosu na vlasničke Java/.NET alatne lance.
Potencijalna ušteda od smanjenja LOC: $8K--$ 15K po 10k LOC godišnje --- Manje koda = manje grešaka, brži pregledi, niži troškovi uključivanja. Potvrđeno u 2023. studiji GitHub-a fintech repozitorija.

3.3. Operativni utjecaj --- Provjera stvarnosti

[+] Trenutak deploya: Nizak --- Docker kontejneri su lagani; serverless (AWS Lambda) podržava Python ugrađeno.
[-] Promatranje i otklanjanje grešaka: Slabo --- GIL zataškava probleme sa niti; profilers (npr. py-spy) su post-mortem, a ne stvarno vrijeme.
[+] CI/CD i brzina izdavanja: Visoka --- Statično tipiranje + mypy omogućuje brzo i sigurno refaktoriranje. Testovi se izvode 2 puta brže nego Java.
[-] Dugoročna održivost: Umjerena --- PyPI ima 450k+ paketa, ali 30% nije održavano. Kritični libovi (numpy, pandas) su stabilni, ali ekosustav je krhak za visoko pouzdane upotrebe.
[+] Veličina zajednice: Jača --- Najveći ekosustav za znanost o podacima i mašinsko učenje globalno.

Operativna procjena: Operativno ispravan za podatkovno-intenzivne, ne-CPU-paralelne radne opterećenje --- ali FATAL za stvarna vremena i sustave visoke konkurentnosti bez C proširenja ili skaliranja procesima. Koristite samo gdje se GIL može zaobici (npr. putem multiprocessing, uvloop ili pyodide).

1. Procjena okvira prema prostoru problema: Kompatibilni alat​

1.1. Visoko pouzdan finansijski knjigovodstveni zapis (H-AFL)​

1.2. Stvarno vrijeme oblaka API gateway (R-CAG)​

1.3. Osnovni stroj za zaključivanje mašinskog učenja (C-MIE)​

1.4. Decentralizirano upravljanje identitetom i pristupom (D-IAM)​

1.5. Univerzalni hub za agregaciju i normalizaciju IoT podataka (U-DNAH)​

1.6. Automatizirana platforma za odgovor na sigurnosne incidente (A-SIRP)​

1.7. Sustav za tokenizaciju i prijenos aktivâ preko lanaca (C-TATS)​

1.8. Stroj za vizualizaciju i interakciju visokodimenzionalnih podataka (H-DVIE)​

1.9. Hiperpersonalizirana platforma za preporuke sadržaja (H-CRF)​

1.10. Distribuirana platforma za simulaciju u stvarnom vremenu i digitalne blizance (D-RSDTP)​

1.11. Stroj za obradu složenih događaja i algoritamsko trgovinsko računanje (C-APTE)​

1.12. Skladište velikih semantičkih dokumenata i znanstvenih grafova (L-SDKG)​

1.13. Serverless orkestracija funkcija i stroj za radne tokove (S-FOWE)​

1.14. Genomska cijev podataka i sustav za pozivanje varijanti (G-DPCV)​

1.15. Pozadinski sustav za stvarno vrijeme višekorisničkih suradničkih uređivača (R-MUCB)​

2.1. Temeljna istina i otpornost: Mandat nultih grešaka​

2.2. Učinkovitost i minimalizam resursa: Obveza izvođenja​

2.3. Minimalan kod i elegancija: Moć apstrakcije​

3. Konačna procjena i zaključak​

3.1. Usklađenost s manifestom --- Koliko je blizu?​

3.2. Ekonomski utjecaj --- Brutalni brojevi​

3.3. Operativni utjecaj --- Provjera stvarnosti​