Introducere în Python
Python este un limbaj de script interpretat conceput în anii 1980, cu accent pe lizibilitatea codurilor. Versiunea 2 a fost lansată în 2000, iar versiunea 3 în 2008. Python 3 a avut modificări fundamentale semnificative, provocând o lipsă de compatibilitate înapoi. În ciuda acestui fapt, python 2 a câștigat multă tracțiune odată ce a ajuns la maturitate și probabil ceea ce a determinat python să rămână un favorit universal în timp ce versiunea 3 era adoptată.
Ce pot face cu Python?
Python a evoluat pentru a fi un limbaj foarte puternic, multi-paradigmă. Suporta pe deplin programarea orientată pe obiect, programarea structurală. De asemenea, acceptă programarea funcțională și logică. Datorită flexibilității și ușor de utilizat, este sprijinit de o comunitate uriașă open-source, permițându-i să se întindă într-un număr mare de domenii.
Unele dintre domeniile Python sunt utilizate foarte popular pentru dezvoltarea site-urilor web, automatizarea activității operaționale, crearea de roboți, știința datelor, analiza datelor, învățarea mașinilor, dezvoltarea aplicațiilor, scripturi de utilitate, automatizarea browserului, testarea și crearea de conducte.
Importanța Python
Python a devenit limba preferată pentru majoritatea comunității open-source. Datorită popularității sale în această comunitate și a ușurinței în utilizare, a devenit popular printre o mulțime imensă de proaspeți absolvenți și oameni în stadii incipiente ale carierei lor. Acest lucru a cauzat o cantitate bună de lucrări de explorare executate prin testarea capabilităților pitonului și a crescut la fel atunci când este necesar. Cadrele Python precum Django alimentează unele dintre companiile foarte cunoscute precum Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic etc.
Selenium a devenit o bibliotecă majoră folosită pentru automatizarea browserului și testarea automată. Python este lider în ceea ce privește numărul de biblioteci care sprijină ecologia lumii de date (Analiza datelor, vizualizarea datelor, știința datelor, modele gata de producție, etc.) cu biblioteci precum Scikit-Learn, TensorFlow, Seaborn, Matplotlib, Numpy, Panda, etc. Inutil să spun, cu o utilizare activă, populară și largă de python, acesta are un loc foarte important este industria software și ascensiunea sa.
Python poate fi utilizat în dezvoltarea web
Python este un limbaj ușor de învățat și înțeles în Dezvoltarea Web. Python oferă de asemenea multe cadre menționate mai jos.
Ce este dezvoltarea de bază?
Cadre Web cum ar fi Django, Flask, Falcon, hug, etc sunt extrem de populare pentru dezvoltarea sistemelor din partea serverului (cod backend). Acestea sunt necesare deoarece facilitează încorporarea unei logici de afaceri complexe cu codul orientat către client și într-o manieră mai sigură, mai întreținută și scalabilă.
Beneficiile utilizării unui cadru pentru server
- Aceasta implică conectarea (și returnarea) paginilor web într-o manieră complexă la cererile clientului (front-end sau browser) adecvate; acționând ca intermediar între bazele de date și client, sau între orice al treilea sistem și client.
- Acestea rezumă o mulțime de detalii în timp ce expun funcționalitatea clientului (numit utilizator final). Nevoia de a vă concentra doar pe ceea ce este vizibil pe ecran, cum ar fi butoane, link-uri, imagini; și să nu vă deranjeze modul în care conținutul în sine este generat, stocat, legat sau accesat. Toate acestea pot fi gestionate cu ușurință de cadrele backend
Python poate fi utilizat în Data Science & Data Analysis
Știința datelor și analiza datelor este un termen larg și au diverse componente așa cum este descris mai jos.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată, la un nivel înalt, prezice tiparele recurente în observațiile care stau la baza, aproape orice. Tiparele ar putea fi în viteza de tastare a unei persoane, timpul de reacție al unei persoane, predicția vremii sau chiar recunoașterea obiectului arătat într-o imagine.
Nevoia de învățare a mașinilor
S-ar putea argumenta că un programator poate scrie declarații de caz prin realizarea de sine a diferitelor scenarii și formularea intuitivă de reguli pentru predicție. Implementarea acestui caz de utilizare la nivel înalt ar putea, de fapt, să necesite ani de efort pentru a îmbunătăți performanța previzională văzută. Scrierea unui cod care realizează acest lucru studiind singur toate cazurile, necesită timp, predispus la erori și foarte dificil de modificat pe măsură ce se găsesc variații.
Pe de altă parte, bibliotecile de învățare automată folosesc calcule iterative rapide pentru a realiza tiparele în cazurile de testare subiacente, cu o viteză mult mai rapidă când setul de date (eșantioane) sunt suficient de mari în număr (de la milioane la miliarde ușor).
Utilizări ale învățării automate
Învățarea automată este folosită de aproape toate marile companii tehnologice precum Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Unele dintre cazurile de utilizare sunt:
1. Sisteme de recomandare
Având în vedere un istoric de interacțiune cu produse specifice (cum ar fi videoclipuri, filme, etc.), prezice și afișează conținut care nu este văzut, care are șanse mari de apreciere de către utilizator. Amazon, Youtube, Netflix etc.
2. Recunoașterea feței
Într-o imagine sau un cadru video, identificați persoana identificându-i trăsăturile faciale. Folosit de Facebook, de telefoane pentru deblocarea prin recunoașterea feței.
3. Recunoaștere vocală
Identificați conținutul în timpul discursului, cartonați-i cuvintele în limba corespunzătoare și, dacă este necesar, validați identitatea persoanei.
4. Predicții ale motorului de căutare
Folosit pentru găsirea conținutului potrivit, oferit un șir de căutare, clasând toate rezultatele disponibile în comandă părea cel mai de dorit de către utilizator. Google, Bing, Yahoo sunt unele dintre companiile care folosesc acest lucru.
5. Sisteme de recunoaștere a rețelei
Acestea sunt sisteme complexe, în general grafice bazate pe baze de date, pentru a găsi legături puternice între entitățile subiacente (în prezent, în mare parte persoane). Facebook, LinkedIn, Instagram sunt puține companii care folosesc activ acest tip de tehnici de învățare automată.
Python pentru învățarea mașinii
Cele mai populare biblioteci care conduc în prezent avansări în învățarea mașinii sunt Scikit-learning și TensorFlow. Între cei doi, aceștia acoperă majoritatea algoritmilor de învățare a mașinilor și științei datelor.
Scripturi și automatizări
Cazul de utilizare inițial al lui Python și este cel mai nevăzut, dar unul specific este automatizarea prin scrierea de scripturi de utilitate mici. Puteți automatiza multe sarcini mici și vă puteți economisi timp, energie și poate o mulțime de motivații irosite în sarcini banale.
Puține cazuri de utilizare:
- Automatizarea browserului
Cadrul Selenium permite automatizarea interacțiunilor cu browserele web și site-ul web. Acest lucru ar putea fi utilizat pentru testarea automată a site-urilor web, pentru automatizarea sarcinilor efectuate singur, selectarea unui set de filtre într-un site web, razuirea web etc.
- Automatizare în rețea și linie de comandă
Python este, de asemenea, utilizat din ce în ce mai mult pentru automatizarea rețelei. Unele dintre sarcinile utilizate pentru economisirea rapidă a timpului ar putea fi stabilirea automată a unei conexiuni SSL la o mașină de la distanță care necesită autentificare cu doi factori sau chiar două straturi de conexiuni SSL autentificate cu doi factori.
Concluzie
Python este un limbaj puternic, care să rămână și să domine industria tehnologică cel puțin câțiva ani. Importanța și nivelurile de utilizare sunt în creștere și sunt lider în inovare pentru domenii în continuă creștere. Este o abilitate de a poseda și de a fi întreținută.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru Ce pot face cu Python. Aici vom discuta despre importanța, utilizarea cazurilor și a pitonului pentru învățarea mașinii etc. Puteți, de asemenea, să vă uitați la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Moștenire în Python
- Python List Comprehension
- Formatarea șirurilor în Python
- Supraîncărcarea Python
- Top 6 diferențe ale celor mai bune programe de testare