Що я можу зробити з Python?

Вступ до Python

Python - це інтерпретована сценарна мова, задумана у 1980-х роках, з акцентом на читабельність коду. Версія 2 була випущена в 2000 році, а версія 3 - в 2008 році. У Python 3 відбулися суттєві фундаментальні зміни, що спричинило відсутність зворотної сумісності. Незважаючи на це, python 2 отримав велику тягу після дозрівання, і, ймовірно, саме тому пітон став універсальним фаворитом під час прийняття версії 3.

Python перетворився на дуже потужну, багатопарадигмічну мову. Він повністю підтримує об'єктно-орієнтоване програмування, структурне програмування. Він також підтримує функціональне та логічне програмування. Завдяки гнучкості та зручності в користуванні його підтримує величезна спільнота з відкритим кодом, що дозволяє використовувати його для широкої кількості доменів.

Деякі з доменів Python дуже популярно використовуються для розробки веб-сайтів, автоматизації операційних робіт, створення ботів, наукових даних, аналізу даних, машинного навчання, розробки програм, скриптів утиліти, автоматизації браузера, тестування та створення конвеєра конвеєра.

Важливість Python

Python став бажаною мовою для більшості спільнот із відкритим кодом. Завдяки популярності в цій спільноті та зручності в користуванні, вона набула популярності серед величезного шматка свіжих випускників та людей на ранніх етапах своєї кар'єри. Це спричинило велику кількість дослідницьких робіт, виконаних шляхом тестування можливостей пітона, і збільшила стільки ж, коли потрібно. Рамки Python, як Django, живлять деякі дуже відомі компанії, такі як Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic тощо.

Селен став основною бібліотекою, яка використовується для автоматизації браузера та автоматизованого тестування. Python лідирує за кількістю бібліотек, які підтримують екологічний світ даних (аналіз даних, візуалізація даних, наука даних, моделі, готові до виробництва тощо) з такими бібліотеками, як scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas тощо. Потрібно сказати, що при активному, популярному та широкому використанні python дуже важливе місце займає індустрія програмного забезпечення та її зростання.

Python можна використовувати в веб-розробці

Python - це мова, яку легко вивчити та зрозуміти в веб-розробці. Python також пропонує багато рамок, про які йдеться нижче.

Що таке бек-енд-розробка?

Веб-фрейми, такі як Django, Flask, Falcon, hug тощо, надзвичайно популярні для розробки систем на серверній основі (резервний код). Вони потрібні, оскільки вони спрощують інтегрувати складну ділову логіку з кодом, орієнтованим на клієнта, і більш безпечним, доступним та масштабованим способом.

Переваги використання рамки на стороні сервера

Це передбачає комплексне з'єднання (та повернення) веб-сторінок на відповідні клієнтські запити (передній або веб-переглядач); виступаючи посередником між базами даних та клієнтом, або між будь-якою третьою системою та клієнтом.
Вони абстрагують багато деталей, піддаючи функціональність клієнту (він же кінцевий користувач). Необхідність просто зосередитись на тому, що видно на екрані, як кнопки, посилання, зображення; і не турбуватися про те, як сам контент створюється, зберігається, пов'язується чи надається доступ до нього. Все, що можна легко впоратися із задніми рамками

Python можна використовувати в Data Science & Analysis Data

Наука даних та аналіз даних - це широкий термін, і вони містять різні компоненти, як описано нижче.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання, на високому рівні, передбачає повторювані закономірності в основних спостереженнях практично нічого. Шаблони можуть бути у швидкості друку людини, часу реакції людини, прогнозі погоди або навіть розпізнаванні об'єкта, зображеному на малюнку.

Необхідність машинного навчання

Можна стверджувати, що програміст може писати випадок справ, самореалізуючи різні сценарії та інтуїтивно сформулювавши правила прогнозування. Реалізація цього випадку використання високого рівня фактично може зайняти багато років, щоб покращити показники прогнозування. Написання коду, який виконує це, вивчаючи всі випадки самостійно, є трудомістким, схильним до помилок і дуже важко змінювати в міру виявлення варіацій.

З іншого боку, бібліотеки машинного навчання використовують швидкі ітеративні обчислення, щоб реалізувати зразки в базових тестових випадках, з набагато швидшою швидкістю, коли набір даних (зразки) досить високий за кількістю (мільйони до мільярдів легко).

Використання машинного навчання

Машинне навчання використовується майже всіма великими технологічними компаніями, такими як Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube тощо. Деякі випадки використання:

1. Системи рекомендацій

Враховуючи історію взаємодії з певними продуктами (наприклад, відео, фільми тощо), передбачте та покажіть небачений вміст, який має високі шанси оцінити користувач. Amazon, Youtube, Netflix тощо.

2. Розпізнавання обличчя

На малюнку чи відеокадрі визначте особу, визначивши її риси обличчя. Використовується Facebook, телефонами для розблокування за допомогою розпізнавання обличчя.

3. Розпізнавання голосу

Позначте вміст під час виступу, нанесіть на карту його слова відповідною мовою та, якщо потрібно, підтвердіть особистість особи.

4. Прогнози пошукової системи

Використовується для пошуку потрібного вмісту, заданого рядка пошуку, шляхом ранжування всіх доступних результатів у порядку, який користувач здавався найбільш бажаним. Google, Bing, Yahoo - одні з компаній, що використовують це.

5. Системи розпізнавання мережі

Це складні системи, в основному орієнтовані на базу даних графіків, щоб знайти міцні зв’язки між базовими структурами (в даний час це переважно люди). Facebook, LinkedIn, Instagram - це мало компаній, які активно використовують цей тип машинного навчання.

Пітон для машинного навчання

Найпопулярніші бібліотеки, які в даний час провідні в машинному навчанні, - Scikit-learn і TensorFlow. Між ними, вони охоплюють більшість популярних алгоритмів машинного навчання та наукових даних.

Сценарій та автоматизація

Первинний випадок використання Python, і це самий нерозказаний, але специфічний - це автоматизація шляхом створення невеликих скриптів утиліти. Ви можете автоматизувати багато невеликих завдань і заощадити час, енергію та, можливо, багато марної мотивації на щоденні завдання.

Мало випадків використання:

Автоматизація браузера

Рамка Selenium дозволяє автоматизувати взаємодію з веб-браузерами та веб-сайтами. Це може бути використано для автоматизованого тестування веб-сайтів, для автоматизації завдань, виконаних самостійно, вибору набору фільтрів на веб-сайті, веб-вискоблювання тощо.

Автоматизація мережі та командного рядка

Python також все частіше використовується для автоматизації мережі. Деякі завдання, що використовуються для швидкого економії часу, можуть бути автоматичним встановленням SSL-з'єднання з віддаленою машиною, що вимагає двофакторної автентифікації або навіть двох шарів двофакторних аутентифікованих SSL-з'єднань.

Висновок

Python - це потужна мова, яка може залишатися і домінувати у технологічній галузі принаймні пару років. Її значення та рівень використання лише зростають і є лідером в інноваціях для постійно зростаючої кількості. Це вміння володіти і підтримувати.

Що я можу зробити з Python? - Вичерпний посібник з Python

Зміст:

Вступ до Python