Python где используется: Где используется Python и в чём особенности этого языка | GeekBrains

Сферы применения языка python

Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.

На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.

Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.

Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.

На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.

Web-разработка

На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.

Онлайн-курс Профессия Python-разработчик

Практический онлайн-курс по Python: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования. Вы получите все необходимые навыки и знания для старта работы в Python программировании (Junior Python Developer). Последнее обновление курса — Июнь 2021 года

Узнать больше →

На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений. К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.

Графический интерфейс

Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.

Базы данных

Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL. Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.

Системное программирование

Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.

Сложные вычислительные процессы

Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.

Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.

Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.

Машинное обучение

Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.

Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.

Автоматизация процессов

Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.

Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.

Игровая индустрия

Зря многие люди недооценивают геймдейв, ведь именно благодаря нему появилось так много гаджетов, разработок и значительно улучшилась графика. Конечно, для крупных проектов Python вряд ли подойдет, его инструментарий в данной области несколько ограничен, но для фанатов этого языка собрать небольшие приложения и инди-игрушки — не такая уж и сложная задача. Для мультиплатформенных игр лучше всего подойдет движок Unity, управляемый с помощью языка C#. Этот инструмент как раз и создан для таких целей.

---

Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.

У нас вы можете пройти курсы по изучению программирования на Python.

Что такое Python и для чего нужен этот язык

07 декабря 2020

Python — это язык программирования, который любят разработчики по всему миру. Его нередко советуют для изучения начинающим специалистам в качестве первого языка. В этой статье мы подробно расскажем о Python: для чего он нужен, где его используют, опишем особенности, преимущества и недостатки данного языка программирования.

Для чего нужен язык программирования Python

Python — это активно развивающийся скриптовый язык, который используют для решения большого объема самых разноплановых проблем и задач. Python пригодится в создании компьютерных и мобильных приложений, его применяют в работе с большим объемом информации, при разработке web-сайтов и других разнообразных проектов, используют в машинном обучении. Данный язык программирования используют крупные известные корпорации, такие как Spotify и Амазон (например, для анализа данных и создания алгоритма рекомендаций), YouTube, Инстаграм и даже Walt Disney. Таким образом, Python нашел свое место в различных областях — с его помощью можно решить множество задач разной сложности.

История создания

Разработка языка Python началась в конце восьмидесятых годов двадцатого столетия. Для распределенной операционной системы «Amoeba» понадобился расширяемый скриптовый язык, и сотрудник голландского института Гвидо ван Россум начал писать такой язык в свободное время. Уже в тысяча девятьсот девяносто первом году Гвидо опубликовал первый код. Название языка, несмотря на созвучность с названием семейства неядовитых змей, произошло от другого. Разработчик назвал язык в честь известного британского юмористического телевизионного шоу семидесятых — «Летающий цирк Монти Пайтона». Среди пользователей Python часто называют просто «Питон».

Хотя логотип Python все равно основан на изображении семейства пресмыкающихся.

Возможности языка

Как мы писали ранее, Python применяют в различных сферах. Разработчики со всего мира полюбили этот язык программирования за множество возможностей.

1. Объектно-ориентированное программирование (ООП). Реализация ООП в Пайтон хоть и специфична по сравнению с иными объектно-ориентированными языками, но одновременно является неплохо продуманной.
2. Обобщенное и функциональное программирование.
3. Модули и пакеты. Программное обеспечение (ПО) на Питоне оформляется в виде модулей, которые могут быть собраны в пакеты.
4. Интроспекция. Это возможность запросить тип и структуру объекта во время выполнения программы. В Питоне для любого объекта можно узнать всю информацию о его внутренней структуре.
5. Обработка исключений, итераторы и генераторы.
6. Управление контекстом выполнения.
7. Декораторы, регулярные выражения

Преимущества Python

1. Язык характеризуется логичным синтаксисом, вследствие чего исходный код программ, написанных «на питоне», легко читается и воспринимается.
2. Еще одно из преимуществ данного языка программирования — его условная легкость. Он считается наиболее подходящим для начинающих специалистов: разрабатывать несложные программы можно научиться уже спустя пару-тройку дней изучения.
3. Большое интернет-сообщество. Если разработчик сталкивается с вопросами и трудностями, он всегда может спросить совета у коллег, что значительно ускоряет решение проблем.
4. Гибкость и масштабируемость. Пайтон позволяет разработчикам адаптировать высокоуровневую логику приложения, что позволяет легко расширять сложные приложения по мере необходимости.
5. Разработка «на питоне» идет быстрее, чем на большинстве других языках.
6. Python является интерпретируемым языком программирования. Это значит, что до запуска он представляет собой обычный текстовый файл. Соответственно, программировать можно почти на всех платформах.

Недостатки Python

1. Скорость работы. Высокопроизводительные проекты на чистом Пайтон написать будет затруднительно. Для этого требуется прибегать к помощи других языков.
2. Безопасность, которая обеспечивается моделью памяти языка Python, сводит на нет большинство возможных процессорных оптимизаций.

Это 2 главных минуса языка программирования Python: его малое быстродействие и недостаточные возможности статического анализа кода. Эти недостатки являются связанными между собой, и решение последней проблемы автоматически откроет двери для устранения первой.

Где используют Python

Питон можно использовать в большинстве сфер, примеры которых мы приведем ниже.

• Программные приложения. С помощью данного языка программирования можно разрабатывать приложения на компьютер.
• Мобильные приложения. Мобильная разработка «на питоне» пользуется спросом во всем мире — для программирования серверной части таких приложений зачастую выбирают Python.
• Игры. Множество компьютерных игр целиком или отчасти разработано на Пайтон. Например, он использовался при создании популярной игры World of Tanks.
• Встроенные системы. На Питоне можно создавать встроенные системы для разных устройств. Например, для управления банкоматами.
• Скрипты. На Python можно написать плагины и скрипты к уже реализованным программам для создания новых модулей и автоматизации процессов.
• Машинное обучение (Machine Learning). С его помощью пишут алгоритмы для Machine Learning программ, а также многие аналитические приложения.
• Тестирование. Python активно применяется для автоматизации тестирования.

Изучение Python: с чего начать

Во-первых, изучите туториал на официальном сайте Python. В нем есть множество полезной информации, однако новичку могут быть непонятны некоторые моменты. Поэтому такой с такого метода рекомендуем начинать изучение специалистам с опытом программирования на других языках.

Во-вторых, пройдите курсы. Начните с бесплатных видеоуроков на YouTube. Множество специалистов безвозмездно делятся знаниями и простыми уроками. Для глубокого изучения языка можете приобрести и платные курсы, которые длятся несколько месяцев, а в конце вам будет доступна стажировка в реальной компании.

В-третьих, больше практикуйтесь. Начните писать простые программы. Теория и практика — это совершенно разные вещи в программировании.

Таким образом, Пайтон отлично подойдет для начинающих специалистов. С помощью этого языка вы сможете реализовать практически любой проект. Надеемся, наша статья была для вас полезной. Если у вас возникли вопросы, задавайте их в комментариях — специалисты постараются ответить на них как можно быстрее.

Автор: Макхост

Оцените статью

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

Читать далее

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask, в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для  Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между Django и Flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.

Основные различия:

• Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

• Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
• Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

Что такое машинное обучение

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

• системы распознавания лиц,
• системы распознавания голоса,
• рекомендательные системы сайтов вроде YouTube, Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

• нейронные сети,
• глубокое обучение,
• метод опорных векторов,
• «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow. В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или Калифорнийского технологического института. Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle. Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib.

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn. Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы. Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на YouTube, а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

Что такое написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++. В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript. Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

В Instagram любят Python за его простоту. Сервис известен «самым большим развертыванием веб-фреймворка Django, который полностью написан на Python».

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2017, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

• Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
• PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: [email protected]

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

• 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
• 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Где применяется язык Python? Сферы применения

Благодаря проектировке Python, он способен решать частые задачи, регулярно появляющиеся перед разработчиками. В статье мы расскажем про основные сферы его применения.

Язык задействуется в широчайшем спектре сфер, к примеру:

• управление различными компонентами ПО, в том числе разработанные на другом языке;
• для написания отдельных приложений.

Спектр ролей не имеет ограничений, так как Python относится к многоцелевым языкам. Сложно найти приложение, для написания которого не может быть использован язык. Python используется для разработки веб-сайтов, игровых платформ, систем управления искусственным интеллектом. Существуют прецеденты использования языка в космических программах. 

Системное программирование

Не секрет, что в Python используются современные интерфейсы для манипуляции службами ОС Windows, Linux и т. п. За счёт этой способности, язык является лучшим инструментом для реализации портативных программ. Часто используется в ходе разработки приложений (командных оболочек) из сферы системного администрирования. Несколько базовых функций, доступных к выполнению посредством Python:

• поиск файлов по каталогам;
• открытие файлов;
• запуск сторонних программ;
• возможность выполнять вычисления, перенаправляя их на разные потоки и т.п.

Дополнительным преимуществом является полное соответствие основной библиотеки Python к требованиям POSIX. С учётом поддержки стандартных инструментом ОС, Python является одним из лучших языков.

Графический интерфейс

Python совмещает лёгкость работы и высокую производительность работ, что делает язык идеальным решением для создания графических интерфейсов. Язык совмещает весь набор возможностей объективно-ориентированного интерфейса tkinter. С его помощью достаточно легко реализовать портативный графический интерфейс, соответствующий стилю операционной системы.

На основании API разработаны высокоуровневые инструменты типа: Dabot и PythonCard. К каждой библиотеке есть вспомогательные инструменты, позволяющие создавать графический интерфейс эффективнее и проще:

• для QT – PyQT;
• для GTK – PyGtk;
• для MFC — PyWin32;
• для .NET – IronPython;
• для Swing – Jython (является Java реализованным языком Python).

Веб-сценарии

Уже сегодня для языка разработано множество полезных инструментов от сторонних разработчиков, помогающих реализовать непосредственно на Python приложения по работе с сетью. Как говорится, Google в помощь. Для примера, с помощью инструмента HTMLGen, способствующего созданию HTML-кода страницы, можно писать классы под HTML прямо на Python. Посредством пакета mod_python, легко запускать сценарии под Apache и обеспечивать работоспособность шаблонов в системе Python Server Pages. Удобно, что в Jython реализована бесшовное внедрение Python/Java кода и поддерживаются апплеты серверов, доступные к выполнению на клиентской стороне.

Нельзя забывать про наличие у Python целых пакетов для программирования веб-ресурсов, среди которых:

• TurboGears;
• Zope;
• Django;
• web2py;
• Pylons;
• WebWare.

Перечисленные пакеты помогают быстро строить качественные и многофункциональные сайты на Python.

Интеграция дополнений

Лишь некоторые компоненты из огромного списка:

• используя SIP и Swing, удаётся в автоматическом режиме создать код для автоматизации ручных действий по связке компилируемых дополнений на Python. Это упрощает последующее применение компонентов в сценариях;
• посредством Cython удаётся смешивать одновременно 2 многофункциональных языка: C и Python.

Наглядный пример, в ОС Виндовс Python-сценарии способны задействовать платформы, управляющие встроенными приложениями Microsoft Excel, Word и т. п.

Работа с БД

Сегодня для Python реализован доступ к большинству базовых реляционных БД. Также в среде Python присутствует независимый программный интерфейс БД, обеспечивающий лёгкий доступ к БД посредством SQL-запросов прямо из сценариев. Разработчики Python пошли по пути унификации доступа к любым БД. 

Для иллюстрации возможностей, с помощью переносного API для унификации запросов, код практически без доработок может быть использован для БД MySQL и Oracle одновременно. Работы по перестроению минимальны – лишь изменение низкоуровневого интерфейса.

Сложные вычисления

Под Python написано расширение NumPy, предназначенное для математических подсчётов. Расширение может работать с массивами данных, интерфейсами уравнений из стандартной библиотеки и т. п. После установки NumPy, язык интегрируется с библиотеками математических формул, разработанных на любых компилируемых языках. 

Расширение делает Python сложны и в то же время удобным инструментом для программирования с использованием сложных математических вычислений. В большинстве случаев Python с рассматриваемым расширением способен стать достойной заменой C++ и FORTRAN.

Более того, вспомогательные инструменты мат. вычислений включают функцию создания анимации и прорисовки 3D объектов. Также помогают выполнять параллельные вычисления и этим список возможностей не заканчивается.

Пример, одни из популярнейших дополнений, ScientificPython и SciPy имеют отдельные библиотеки, предназначенные для выполнения научных исчислений, которые частично задействуют расширение NumPy.

Где и как учить Python?

Язык Python считается легким в изучении и многие ставят его как образец первого языка для изучения. На самом деле так и есть! Язык хорошо подходит как для написания крупных проектов, полноценного ИИ или системных программ, так и для вхождения в мир программирования. 

Для изучения Python написано сотни книг, снято тысячи уроков, но большинство из этого всего работает не эффективно и не приносит желаемого результата. Наиболее эффективными методами при изучении какого-либо языка программирования являются полноценные курсы, на которых ученик не только проходит сухую теорию, но также разбирает все на практике, общается с другими учениками, а также задает вопросы лектору.

Найти хорошие курсы сложно, но возможно. Мы расскажем про компанию Shultais Education, которая находиться на рынке уже более 3 лет и за это время обучила немалое количество людей программированию.

На сайте компании вы найдете курс по языку Python, в который входит изучение базового синтаксиса языка, знакомство и создание веб сайтов на Django, а также разбор нескольких популярных библиотек Python.

В ходе обучения вам будут доступны все видео-уроки на сайте, множество практических задач на различные темы, поддержку на форуме как от других учеников, так и от авторов курса, а также по окончанию обучения вам будет выдан сертификат про успешное окончание курса.

Курс состоит из 80 уроков, при этом уроки постоянно обновляются, чтобы вы получали лишь свежую информацию. Чтобы начать изучение Python посетите сайт компании Shultais Education и зарегистрируйтесь на курс по изучению языка Python.

Язык Python — для чего нужен и где используется?

Содержание:развернуть

Python – привлекательный язык программирования, который стремительно набирает поклонников по всему миру. Достаточно открыть любой рейтинг популярных и актуальных языков (например рейтинг от TIOBE) и увидеть, что «Питон» стабильно находится в тройке лидеров списка.

Python на 3-м месте в рейтинге tiobe.com (декабрь 2019 г.)

Что уж говорить – американские пользователи гуглили слово «Python» чаще, чем «Ким Кардашьян», а российские интернет-серферы искали «змею» чаще, чем «Тимати».

На популярность повлияли две сильных стороны Python – простота и гибкость. Синтаксис – не такой зубодробительный, как у традиционных С или С++. Со «змеиным языком» смогут справиться даже школьники.

Python – это уникальное совмещение простоты и мощи

Такое способен продемонстрировать далеко не каждый инструмент для программирования.

Где используется язык Python?

Мировой размах применения обусловлен не только синтаксисом и мощью, но и философией языка. Принципы Python доступны каждому – достаточно ввести в любом интерпретаторе код import this и узнать основные положения, которые лежат в основе «Питона».

Возможности Python опробованы десятками организаций.

Python используют в крупные мировые бренды

Мощь и гибкость языка находит применение у следующих мировых брендов:

• Google – скраппинг поиска и улучшение работы YouTube;
• Netflix – анализ данных на серверной стороне, аллертинг;
• BitTorrent – реализация сетей peer-to-peer;
• Pixar, Industrial Light & Magic, Disney – анимационные фильмы;
• Intel, Cisco, IBM – тестирование;
• JPMorgan, UBS, Citadel – прогнозирование финансовых рынков;
• iRobot – создание роботизированных устройств.

Как видно, возможности Python используются в решении разносторонних задач. Рядовые пользователи Всемирной сети обожают YouTube, который частично написан на языке Python, в то время как гиганты информационных технологий Intel или IBM активно используют «змею» для тестирования и исследований.

Помимо указанных организаций, алгоритмы Python также используются в следующих брендах:

• Instagram;
• Facebook;
• Yahoo.

Возможности Python активно внедряются и в отечественны проекты. Mail.ru и Яндекс используют алгоритмы, которые написаны на данном языке программирования.

Перечисленные бренды – лишь вершина айсберга. Достаточно сказать, что Python – это основной инструмент для исследовательских работ в NASA. Для инновационных космических проектов требовался практичный и простой язык программирования с большим функционалом, и «Питон» стал любимцем специалистов.

Что можно написать на Python

Чрезвычайная гибкость Python позволяет использовать язык программирования во многих областях человеческой деятельности. Python как профессиональный инструмент актуален в следующих отраслях:

• девопс;
• тестирование;
• скраппинг;
• машинное обучение и Data Science;
• веб-разработка;
• геймдев.

В конце 2019 года, компания JetBrains провела опрос – для каких задач программисты используют Python? Лидирующие места занимают – анализ данных, веб разработка, машинное обучение, системное администрирование и программирование скраперов.

Опрос от JetBrains. Для каких сфер деятельности программисты используют Python.

Возможности языка отнюдь не ограничиваются перечисленными сферами. Начинающим программистам и рядовым пользователям нет нужды изучать машинное обучение, чтобы удостовериться в пользе Python.

Вещи, которые будут полезны каждому и которые может создать любой человек на Python:

• автоматизация рутины;
• наблюдение за курсом валют;
• разработка калькулятора;
• микроблог;
• видеоигры.

Постоянное создание и переименование файлов, обновление электронных таблиц – от такой скучной работы никто не застрахован. «Питон» может выполнять все процессы за пользователя, оставляя последнему только чистое творчество.

Для школьников будет интересным изучать возможности Python в мире видеоигр. На основе языка можно создавать полноценные приложения, которыми смогут пользоваться другие люди. Специальная библиотека PyGame поможет в разработке аркад, паззлов и даже серьезных RPG. Что уж говорить – есть книга, которая позволяет изучать Python, управляя миром Minecraft.

Профессиональные области использования языка Python стоит рассмотреть подробнее. Явное лучше, чем неявное.

Девопс

DevOps – технология взаимодействия специалистов по разработке со специалистами по информационно-технологическому обслуживанию + взаимная интеграция их рабочих процессов. Около 30% всех вакансий по Development and Operations требуют знания «Питона». «Змеиный язык» сместил Perl и стал лидером в отрасли. Девопс требует четкого сценария, и язык программирования Python – идеальный инструмент для такой работы.

Тестирование

Королем тестирования остается Java, но Python постепенно захватывает все больше жизненного пространства. Адекватный специалист должен владеть обоими инструментами для правильной и всесторонней автоматизации тестирования. Данную особенность прекрасно понимает Google, который активно использует Python в своей деятельности.

Скраппинг

«Питон» оснащен всем необходимым для веб-скраппинга: библиотекой Requests, фреймворком Scrapy и специальным АПИ для Selenium. Возможности языка позволяют оптимизировать работу любого веб-сайта. Функционал позволяет разрабатывать генераторы отзывов, спам-машины и скрипты для парсинга.

Машинное обучение

Современный информационные технологии делают акцент на развитие искусственного интеллекта. Машинное обучение – это Альфа и Омега разработки ИИ. Специальные библиотеки «змеиного языка» позволяют составлять прогнозы и ориентироваться в науке данных:

• Pandas;
• NumPy;
• ScyPi;
• Scikit-Learn.

Создание визуализации, распознавание речи и лица – все это доступно с помощью инструментария, который предоставляет Python. Для работы в области машинного обучения требуется не только отличный инструмент, но и умная голова. От специалиста необходимо доскональное знание математики и статистики.

Веб-разработка

«Питон» входит в тройку лидеров, которые регулярно используются для разработки сайтов и различных веб-приложений. В отличие от PHP (этот язык ругает множество профессионалов), Python позволяет создать адекватную и читаемую программу, для которой не будут требоваться «костыли».

Основные Веб-фреймворки:

• Django;
• Twisted;
• Tornado;
• Flask.

Мощь Python — в быстрой и качественной разработке сложных веб-приложений. Арсенал «Питона» включает множество модулей, которые подходят для статистики и аналитических исследований. Отдельного внимания заслуживает возможность разрабатывать ГИС-сервисы, так как Python предоставляет все необходимое для работы с геоданными.

Веб-разработка остается перспективным направлением для Python. Начинающим специалистам имеет смысл не только изучать стандартные PHP/CSS/JavaScript, но и приглянуться к возможностям «Питона».

Геймдев

Куда без индустрии видеоигр. Потенциал Python позволяет разрабатывать как скромные, так и крупнобюджетные проекты. Яркие тому примеры – EVE-Online и серия игр WarGaming. В разработке используются четыре движка, которые работают на «Питоне» — Kivy, PyGame, Panda 3D и Ren’Py. Каждый игровой движок активно применяется в создании различных игровых приложений. При должном стартапе Python может принести неплохой заработок и стать отличной альтернативой традиционным «игровым» языкам.

Что не стоит писать на Питоне

Несмотря на огромный потенциал, язык слабо подходит для ряда отраслей. Яркий пример – область микроконтроллеров ➖. Отечественные «питонисты» убедительно демонстрировали возможности инструмента MicroPython, но реальный список микроконтроллеров, которые поддерживает «Питон» — практически нулевой.

Другая область – кросс-платформенные GUI приложения ➖. У Python есть инструменты, которые позволяют писать такие программы:

• PyQt;
• WxPython;
• Tkinter;
• PyGTK.

На практике ни один инструмент не позволяет разработать полностью кросс-платформенное приложение. Постоянно встречаются несостыковки, ошибки и другие «подводные камни». Коммерческий Desktop – это еще одна сомнительная область для работы на «Питоне».

Отдельным особняком стоит разработка мобильных приложений ➖. Реальной работы в области Mobile Development, которая требует знаний «Питона», на рынке не найти. Лучше изучать другие, более традиционные инструменты (пример – Java).

Проблема малой пригодности Python кроется не в возможностях самого языка программирования, а в рыночных тенденциях и человеческих привычках. Программисты привязаны к классическим инструментам, которые ничуть не хуже возможностей «Питона». Тем не менее, Python остается одним из самых перспективных языков программирования, которые стоит изучать начинающим специалистам.

HeadHunter красноречиво демонстрирует нарастающую востребованность как «Питона», так и отраслей, где применяется данный язык программирования.

Для чего используется Python? — CodeRoad

Python предлагает ступеньку в мир программирования. Несмотря на то, что язык программирования Python существует уже 25 лет, его популярность все еще растет. Некоторые из самых больших преимуществ Python-это

• Легко читать & Легко учиться
• Очень продуктивные или небольшие, а также крупные проекты
• Большие библиотеки для многих вещей

Как язык программирования общего назначения, Python может использоваться для нескольких целей. Python можно легко использовать для небольших, крупных, онлайн-и оффлайн-проектов. Лучшие варианты использования Python-это веб-разработка, простые сценарии и анализ данных. Ниже приведены несколько примеров того, что Python позволит вам сделать:

Веб-разработка:

Вы можете использовать Python для создания веб-приложений на многих уровнях сложности. Существует множество отличных веб-фреймворков Python, включая, например, Pyramid, Django и Flask.

Анализ данных:

Python является ведущим языком выбора для многих специалистов по обработке данных. Python стал популярным в этой области благодаря своим превосходным библиотекам, включая NumPy и Pandas, а также превосходным библиотекам для визуализации данных, таким как Matplotlib и Seaborn.

Машинное обучение:

Что, если бы вы могли предсказать удовлетворенность клиентов или проанализировать, какие факторы повлияют на цены домашних хозяйств, или спрогнозировать запасы в течение следующих нескольких дней, основываясь на данных за предыдущие годы? Существует множество замечательных библиотек, реализующих алгоритмы машинного обучения, такие как Scikit-Learn, NLTK и TensorFlow.

Компьютерное зрение:

Вы можете делать много интересных вещей, таких как распознавание лиц, определение цвета при использовании Opencv и Python.

Интернет Вещей С Raspberry Pi:

Raspberry Pi — это очень крошечный и доступный по цене компьютер, который был разработан для образования и приобрел огромную популярность среди любителей с помощью оборудования do-it-yourself и автоматизации. Вы даже можете построить робота и автоматизировать весь свой дом. Raspberry Pi может использоваться в качестве мозга для вашего робота, чтобы выполнять различные действия и/или реагировать на окружающую среду. Кодирование на Raspberry Pi может быть выполнено с использованием Python. Возможности безграничны!

Разработка игр:

Создайте видеоигру с помощью модуля Pygame. В принципе, вы используете Python для написания логики игры. PyGame приложений могут работать на Android устройстве.

Соскабливание паутины:

Если вам нужно захватить данные с веб-сайта, но на сайте нет API для предоставления данных, используйте Python для очистки данных.

Написание Сценариев:

Если вы делаете что-то вручную и хотите автоматизировать повторяющиеся вещи, такие как электронная почта, это нетрудно автоматизировать, как только вы знаете основы этого языка.

Автоматизация браузера:

Выполните некоторые аккуратные вещи, такие как открытие браузера и публикация статуса Facebook, вы можете сделать это с Selenium с Python.

Разработка графического интерфейса:

Создайте приложение GUI (настольное приложение), используя модули Python Tkinter, PyQt для его поддержки.

Быстрое Прототипирование:

Python имеет библиотеки практически для всего. Используйте его для быстрого создания прототипа (с более низкой производительностью, часто менее мощного). Python также отлично подходит для проверки идей или продуктов как для известных компаний, так и для стартапов.

Python может использоваться в очень многих различных проектах. Если вы программист, ищущий новый язык, вам нужен тот, который набирает популярность. Как новичок в программировании, Python-идеальный выбор для быстрого и легкого обучения.

Для чего используется Python?

Для чего используется Python? Python — это язык программирования общего назначения, поэтому его можно использовать для многих вещей. Python используется для веб-разработки, искусственного интеллекта, машинного обучения, операционных систем, разработки мобильных приложений и видеоигр.

Преемник языка программирования ABC, Python — это язык высокого уровня с динамической типизацией, разработанный Гвидо Ван Россумом в начале 1980-х годов. За прошедшие годы Python стал фаворитом технической индустрии и использовался в самых разных областях.

Язык получил свою современную форму в начале 2000-х с появлением Python 2.0. Но его основные принципы работы остаются прежними. Код Python использует «объектно-ориентированную» парадигму, что делает его идеальным для написания как крупномасштабных проектов, так и небольших программ.

Python — относительно простой для изучения язык программирования, который следует организованной структуре. Это, в сочетании с его универсальностью и простым синтаксисом, делает его фантастическим языком программирования для всех видов проектов.

Найди свой матч на тренировочном лагере

• Карьера Карма подойдет вам с лучшими техническими учебными курсами
• Получите эксклюзивные стипендии и подготовительные курсы

В этой статье мы рассмотрим наиболее популярные варианты использования Python и обсудим, почему это идеальный язык для всех.

Для чего используется Python?

Веб-разработка

Python идеально подходит для сложных проектов веб-разработки, поскольку его гибкость позволяет с относительной легкостью создавать сложные веб-утилиты. HTML и JavaScript являются основными языками для создания внешнего интерфейса программы. Но вы можете использовать веб-фреймворки на основе Python, такие как Django, чтобы упростить процесс обработки серверных или серверных функций.

Гигантские веб-сайты и платформы, такие как YouTube и Google, в значительной степени полагаются на Python для создания критически важной инфраструктуры.Это еще больше повысило его репутацию в качестве надежного компонента в наборе инструментов веб-разработчика.

Калькуляторы

Да, с помощью этого руководства вы можете научиться создавать качественный калькулятор с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) на Python. Фактически, это отличное введение в программирование с графическим интерфейсом пользователя и хороший стартовый проект Python для начинающих. Просто имейте в виду, что будет полезно иметь некоторый предыдущий опыт кодирования, прежде чем пытаться это сделать.

Операционные системы

Вы не ослышались — Python настолько надежен, что его можно использовать для создания целых операционных систем.Объектно-ориентированный дизайн этого языка программирования упрощает управление большими проектами. Итак, вполне разумно попытаться решить такую ​​сложную задачу с Python. Хотя создание операционной системы обычно не является популярным занятием для Python, мы подумали, что это достаточно интересно, чтобы упомянуть об этом.

Кстати об операционных системах, Python совместим практически со всеми из них! Это означает, что с его помощью вы можете создавать собственные приложения для компьютеров Windows и Mac. С точки зрения разработки программного обеспечения, это сбывшаяся мечта.

Настольные приложения

Как упоминалось выше, Python — отличный выбор для настольных приложений с графическим интерфейсом. Стандартная библиотека Python содержит инструменты для быстрой работы с простыми настольными приложениями с графическим интерфейсом пользователя. Но вы также можете написать код от начала до конца с помощью Python.

Популярные приложения, такие как Dropbox и BitTorrent, в основном написаны на Python, так что это проверенный язык для этой категории разработки программного обеспечения. Это то, что привлекло столько талантов к программированию на Python.Вы можете создать что-то столь же большое и сложное, как Dropbox, на одном языке. Это означает, что в процессе разработки больше не будет разочарований.

FinTech

Python становится все более популярным из-за своих потенциальных приложений в сфере финансовых технологий. Причина такой популярности — полезность Python в таких приложениях, как регулирование данных, аналитика, управление рисками и задачи количественной оценки. Кроме того, существует множество инструментов Python, которые делают его идеальным языком для финансовых технологий и других финансовых приложений.Вот лишь несколько примеров:

• NumPy
• SciPy
• Pandas
• Scikit-learn
• Cython
• PyTables

Поскольку финтех продолжает расти, вы можете ожидать, что Python займет заметное место. Действительно, уже есть множество финтех-компаний, которые включают Python в свой стек. Вот лишь несколько примеров самых известных финтех-компаний, которые приняли Python:

• Zopa
• Vyze
• Venmo
• Bank of America

Мобильные приложения

Python используется многими разработчиками мобильных приложений.И это так же полезно для iOS и Android, как и для настольных операционных систем. Существует длинный список мобильных приложений, созданных с использованием Python, и с каждым днем ​​он становится все длиннее. Популярные программы, такие как Instagram, в основном написаны на Python, поэтому очевидно, что это отличный способ начать разработку мобильных приложений.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение в наши дни стали модными словечками, но правда в том, что все сводится к алгоритмам, коду и логике.Учитывая масштабы и мощь Python, неудивительно, что существуют действительно инструменты мирового класса для создания интеллектуального поведения в Python.

Пожалуй, самой популярной является широко распространенная библиотека машинного обучения Scikit-Learn. Исходя из своего опыта, Sklearn упрощает процесс построения всего, от классификаторов до регрессионных моделей, на порядки, чем это было бы в противном случае.

Если нейронные сети вам больше не интересны, всегда есть TensorFlow. С добавлением нового API Keras создание современной нейронной сети стало проще, чем когда-либо.

Наука о данных

Независимо от того, занимаетесь ли вы прямым анализом данных или занимаетесь наукой о данных, вам будет сложно найти лучший набор инструментов, чем в Python.

Библиотека Pandas — это качественный скачок по сравнению с пыльными электронными таблицами Excel, в которых так долго проводился финансовый анализ. Если Pandas недостаточно быстр для вас, большинство основных векторных операций можно выполнить с помощью NumPy. Numpy также предлагает возможность заниматься линейной алгеброй, научными вычислениями и множеством других высокотехнологичных вещей.Поэтому это отличный инструмент, чтобы научиться правильно пользоваться.

Бизнес и стартапы

Python также становится популярным выбором в технических стеках многих известных и растущих стартапов. Почему? Python невероятно прост в освоении, что позволяет легко масштабировать его в масштабах всей компании. Простой стиль кода Python — вот что придает ему относительную простоту. Время, необходимое для изучения кодирования в стиле Python, ничто по сравнению с другими популярными языками, такими как C #. А с такими платформами онлайн-обучения, как Codecademy, SoloLearn и freeCodecamp, освоить основы Python в кратчайшие сроки стало проще, чем когда-либо.

Чем хорош Python

Python — отличный выбор, если вы хотите научиться программировать. Обычно лучше начинать с более простых языков программирования, и есть несколько вариантов, столь же простых и универсальных, как Python. Это делает его отличным выбором для широкого круга проектов, от простых веб-приложений до целых операционных систем.

Существует огромное количество онлайн-ресурсов для изучения Python, многие из которых бесплатны или относительно недороги.Знакомство с Python — отличный способ подготовиться к интенсивному учебному курсу по программированию, если вы хотите сделать карьеру в сфере технологий.

Для чего используется Python? | 10 практических Python использует

Узнайте о некоторых из основных применений Python, поскольку мы выясним, почему это такой популярный и разнообразный язык программирования.

Несмотря на то, что Python начинался как хобби-проект, названный в честь Монти Пайтона, в настоящее время Python является одним из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире.Помимо веб-разработки и разработки программного обеспечения, Python используется для анализа данных, машинного обучения и даже дизайна.

Мы подробно рассмотрим некоторые применения Python, а также то, почему это такой популярный и универсальный язык программирования. Мы также выбрали некоторые из наших лучших курсов по изучению Python и несколько идей по проектам Python для начинающих.

Python — основы

Прежде чем мы углубимся в подробности того, что вы можете делать с Python, давайте разберемся с самыми важными.Если вы надеетесь выучить язык программирования, эти основы могут помочь вам понять, почему Python может быть отличным выбором.

Что такое Python?

Как мы отмечали в нашем итоговом посте о том, для чего используются разные языки программирования, Python — это объектно-ориентированный (основанный на данных) язык программирования высокого уровня (более простой для понимания людьми). Впервые запущенный в 1992 году, он построен таким образом, чтобы его писать и понимать довольно интуитивно. Таким образом, это идеальный язык программирования для тех, кто хочет быстрого развития.

Если вам интересно, кто использует Python, вы обнаружите, что многие крупнейшие организации в мире реализуют его в той или иной форме. НАСА, Google, Netflix, Spotify и многие другие используют этот язык для поддержки своих сервисов.

Почему Python так популярен?

Согласно индексу TIOBE, который измеряет популярность языков программирования, Python является третьим по популярности языком программирования в мире после Java и C. Существует множество причин повсеместного распространения Python, в том числе:

• Простота использования .Для тех, кто плохо знаком с кодированием и программированием, Python может стать отличным первым шагом. Его относительно легко освоить, что делает его отличным способом начать развивать свои знания в области программирования.
• Его простой синтаксис . Python относительно легко читать и понимать, поскольку его синтаксис больше похож на английский. Его простая структура означает, что вы можете понять, что делает каждая строка кода.
• Его процветающее сообщество . Поскольку это язык с открытым исходным кодом, любой может использовать Python для программирования.Более того, есть сообщество, которое поддерживает и развивает экосистему, добавляя свои собственные ресурсы и библиотеки.
• Его универсальность . Как мы рассмотрим более подробно, существует множество применений Python. Если вы интересуетесь визуализацией данных, искусственным интеллектом или веб-разработкой, вы можете найти применение этому языку.

Зачем изучать Python?

Итак, мы знаем, почему Python так популярен в настоящий момент, но почему вы должны научиться его использовать? Помимо простоты использования и универсальности, упомянутых выше, есть несколько веских причин изучить Python:

• Python-разработчики востребованы .В самых разных областях есть спрос на тех, кто обладает навыками Python. Если вы хотите начать или изменить свою карьеру, это может оказаться жизненно важным навыком, который вам поможет.
• Это может привести к хорошо оплачиваемой карьере . Данные показывают, что средняя годовая зарплата тех, кто владеет навыками Python, составляет около 65000 фунтов стерлингов в Великобритании.
• Будет много вакансий . Учитывая, что Python можно использовать во многих новых технологиях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных, вполне вероятно, что это навык, пригодный для будущего.Изучение Python сейчас может принести вам пользу на протяжении всей вашей карьеры.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Как мы уже упоминали, Python — относительно простой язык программирования по сравнению со многими другими. Таким образом, можно изучить основы всего за несколько недель. Многие из наших коротких курсов, таких как «Начало работы с Python», занимают 6–8 недель, при этом каждую неделю требуется всего несколько часов обучения.

Если вы ищете более подробное исследование, есть также варианты.Наша программа ExpertTrack по глубокому обучению и программированию на Python занимает 21 неделю, при этом каждую неделю требуется 5–6 часов занятий.

Для чего используется Python?

Очевидно, что Python — популярный и востребованный навык для изучения. Но для чего используется программирование на Python? Мы уже кратко коснулись некоторых областей, в которых он может быть применен, и мы расширили эти и другие примеры Python ниже. Python можно использовать для:

1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Поскольку Python — такой стабильный, гибкий и простой язык программирования, он идеально подходит для различных проектов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI).Фактически, Python является одним из излюбленных языков исследователей данных, и существует множество доступных для Python библиотек и пакетов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Если вас интересует это приложение Python, наши глубокое обучение и программирование на Python для ИИ с помощью Microsoft Azure ExpertTrack могут помочь вам развить свои навыки в этих областях. Вы можете открыть для себя использование Python и глубокого обучения, делая карьеру в искусственном интеллекте.

2. Аналитика данных

Подобно искусственному интеллекту и машинному обучению, аналитика данных — еще одна быстро развивающаяся область, в которой используется программирование на Python.В то время, когда мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде, нужны те, кто может собирать, обрабатывать и систематизировать информацию.

Python для науки о данных и аналитики имеет смысл. Этот язык прост в изучении, гибок и хорошо поддерживается, что означает, что его относительно быстро и легко использовать для анализа данных. При работе с большими объемами информации он полезен для обработки данных и выполнения повторяющихся задач.

Вы можете узнать об аналитике данных с использованием Python с нашим ExpertTrack, который поможет вам развить практические навыки анализа данных.

3. Визуализация данных

Визуализация данных — еще одна популярная и развивающаяся область интересов. Опять же, это задействует многие сильные стороны Python. Помимо своей гибкости и открытого исходного кода, Python предоставляет множество графических библиотек со всеми видами функций.

Если вы хотите создать простое графическое представление или более интерактивный сюжет, вы можете найти библиотеку, соответствующую вашим потребностям. Примеры включают Pandas Visualization и Plotly.Возможности огромны, что позволяет преобразовывать данные в значимые идеи.

Если визуализация данных с помощью Python кажется привлекательной, ознакомьтесь с нашим 12-недельным курсом ExpertTrack по этой теме. Вы узнаете, как использовать библиотеки Python для интерпретации и анализа наборов данных.

4. Приложения для программирования

Вы можете программировать любые приложения, используя Python. Универсальный язык можно использовать для чтения и создания файловых каталогов, создания графических интерфейсов и API-интерфейсов и многого другого.Будь то блокчейн-приложения, аудио- и видео-приложения или приложения для машинного обучения, вы можете создать их все с помощью Python.

У нас также есть ExpertTrack по программированию приложений с помощью Python, который может помочь вам начать карьеру программиста. В течение 12 недель вы познакомитесь с тем, как использовать Python, и начнете с его помощью программировать свои собственные приложения.

5. Веб-разработка

Python — отличный выбор для веб-разработки.Во многом это связано с тем, что существует множество фреймворков для веб-разработки Python, например Django, Pyramid и Flask. Эти фреймворки использовались для создания сайтов и сервисов, таких как Spotify, Reddit и Mozilla.

Благодаря обширным библиотекам и модулям, которые поставляются с фреймворками Python, такие функции, как доступ к базе данных, управление контентом и авторизация данных, становятся возможными и легкодоступными. Учитывая его универсальность, неудивительно, что Python так широко используется в веб-разработке.

6. Разработка игр

Хотя Python далеко не является отраслевым стандартом в разработке игр, он все же находит свое применение в отрасли. С помощью языка программирования можно создавать простые игры, а это значит, что он может быть полезным инструментом для быстрой разработки прототипа. Точно так же в Python возможны определенные функции (например, создание диалогового дерева).

Если вы новичок в Python или разработке игр, вы также можете узнать, как создать текстовую игру на Python.При этом вы можете развивать различные навыки и улучшать свои знания в различных областях.

7. Развитие речи

Простой и элегантный дизайн Python и его синтаксиса означает, что он вдохновил на создание новых языков программирования. Такие языки, как Cobra, CoffeeScript и Go, используют синтаксис, аналогичный Python.

Этот факт также означает, что Python — полезный межсетевой язык. Итак, если вы новичок в программировании, понимание Python может помочь вам легче перейти в другие области.

8. Финансы

Python все чаще используется в мире финансов, часто в таких областях, как количественный и качественный анализ. Это может быть ценным инструментом для определения тенденций и прогнозов цен на активы, а также для автоматизации рабочих процессов с использованием различных источников данных.

Как уже упоминалось, Python — идеальный инструмент для работы с большими наборами данных, и существует множество доступных библиотек, помогающих с компиляцией и обработкой информации.Таким образом, это один из предпочтительных языков в финансовой индустрии.

9. SEO

Еще одна немного удивительная запись в нашем списке применений Python — это область поисковой оптимизации (SEO). Это область, которая часто выигрывает от автоматизации, что, безусловно, возможно с помощью Python. Python может помочь независимо от того, вносит ли он изменения на нескольких страницах или категоризирует ключевые слова.

Новые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), также могут быть актуальны для тех, кто работает в области SEO.Python может быть мощным инструментом в развитии этих навыков НЛП и понимании того, как люди ищут и как поисковые системы возвращают результаты.

10. Конструкция

Когда вы спрашиваете «для чего используется Python?», Вы, вероятно, не ожидали, что дизайн будет фигурировать в списке. Однако Python можно использовать для разработки приложений для графического дизайна. Удивительно, но этот язык используется во многих программах для обработки 2D-изображений, таких как Paint Shop Pro и Gimp.

Python даже используется в программном обеспечении для 3D-анимации, таком как Lightwave, Blender и Cinema 4D, показывая, насколько универсален этот язык.

Python проекты для начинающих

Итак, если вам интересно, что делать с Python и кто использует Python, мы дали множество идей о том, как его использовать. Но что, если вы только начинаете изучать язык и хотите стать разработчиком Python?

Ниже мы изложили некоторые идеи проектов Python для начинающих. Они могут помочь вам развить свои знания и проверить свои способности с помощью языка программирования:

• Игра в угадайку
• Разработка текстовой приключенческой игры
• Создайте простой калькулятор на Python
• Напишите простой интерактивный тест
• Построить будильник

После того, как вы овладеете основами Python, каждый из них может бросить вам вызов и помочь отточить уже приобретенные навыки.

Заключительные мысли

На этом мы завершаем рассмотрение того, для чего можно использовать программирование на Python. Как видите, для этого популярного языка существует множество приложений с широкой сетью поддержки и разнообразными библиотеками, которые могут помочь.

Есть много причин, по которым вы можете захотеть начать изучать Python. Это перспективный и востребованный навык, который требуется во всех отраслях. Более того, у нас есть широкий выбор курсов Python, которые помогут вам либо овладеть основами, либо развить некоторые более конкретные навыки.

Deep Learning and Python Programming for AI

Этот ExpertTrack, созданный в сотрудничестве с Microsoft, предлагает углубленное обучение искусственному интеллекту и глубокому обучению для профессионалов в области искусственного интеллекта, студентов, аналитиков и инженеров, которые хотят вывести свои навыки искусственного интеллекта и карьеру на более высокий уровень.

Посредством онлайн-лекций и практических лабораторных занятий с использованием программного обеспечения CloudSwyft и Azure вы приобретете навыки, необходимые для сдачи экзамена на младшего специалиста по искусственному интеллекту Microsoft Azure (AI-100).В стоимость этого курса входит ваучер на онлайн-сдачу сертификационного экзамена Microsoft.

Пройдите курс повышения квалификации по использованию Microsoft Azure для AI

В то время как 77% из нас уже пользуются услугами на базе искусственного интеллекта, искусственный интеллект определит следующее поколение программных решений. PwC прогнозирует, что к 2030 году ИИ, робототехника и интеллектуальная автоматизация принесут до 15 триллионов долларов в мировой ВВП.

Используя облачную инфраструктуру Microsoft Azure, вы расширите свои знания о новейших решениях для программирования ИИ, охватывающих все, от распознавания речи до обработки естественного языка.

Получить профессиональный сертификат по глубокому обучению

Этот ExpertTrack научит вас создавать и внедрять передовые технологии искусственного интеллекта, обеспечивающие глубокое обучение.

Вы узнаете, как применять машинное обучение для построения прогнозных моделей ИИ и определять основные концепции, лежащие в основе глубокого обучения.

Затем вы узнаете, как программное обеспечение можно использовать для обработки, анализа и извлечения смысла из естественного языка, а также для обработки изображений и видео, позволяя ему понимать мир так, как это делают люди.

Изучите ключевые концепции машинного обучения и искусственного интеллекта

Изучая примеры приложений искусственного интеллекта в реальном мире, вы разовьете свое понимание технологии, лежащей в основе ключевых систем искусственного интеллекта, и узнаете, как использовать и применять эту технологию самостоятельно с помощью Azure.

Вы также узнаете, как создавать интеллектуальных ботов, которые обеспечивают диалоговое общение между людьми и системами ИИ, а также разрабатывать модели глубокого семантического сходства (DSSM) и нейронные модели для машинного перевода.Затем вы создадите базовую обработку сигналов для распознавания речи, акустического моделирования, маркировки и общих алгоритмов языкового моделирования.

Учитесь с экспертами по обучению и обучению ИИ

Сертификационный курс является результатом сотрудничества Microsoft, CloudSwyft и FutureLearn.

Богатый модулями для самостоятельного обучения, лекциями и уникальными лабораторными работами в реальном времени, вы будете учиться у тех, кто прокладывает путь для миллионов людей, стремящихся развить технологические навыки будущего для современного рынка труда.

Для чего используется Python? 10+ вариантов кодирования для языка программирования Python.

🔹 Добро пожаловать!

Привет! Пожалуйста, подумайте над этим вопросом:

Как Python применяется в реальных сценариях?

Если вы изучаете Python и хотите знать ответ, то эта статья для вас.

Четкое представление о приложениях и огромном потенциале этого языка программирования даст вам мотивацию, которая понадобится вам на протяжении всего пути.

Начнем! ✨

🔸 Python в реальных сценариях

Python используется практически во всех отраслях и научных областях, которые вы можете себе представить, в том числе:

• Data Science.
• Машинное обучение.
• Веб-разработка.
• Образование в области компьютерных наук.
• Компьютерное зрение и обработка изображений.
• Разработка игр.
• Медицина и фармакология.
• Биология и биоинформатика.
• Неврология и психология.
• Астрономия.
• Другие области, такие как робототехника, автономные транспортные средства, бизнес, метеорология и разработка графического пользовательского интерфейса (GUI).

В этой статье рассматривается широкий спектр приложений этого языка программирования в этих отраслях с примерами, вариантами использования и библиотеками Python. Начнем с приложений Python в науке о данных.

🔹 Наука о данных: анализ и визуализация

Примеры визуализации данных из галерей Matplotlib и Seaborn

Возможно, одним из самых популярных приложений Python является наука о данных.Возможности библиотек Python, разработанных для анализа и визуализации данных, поражают. Посмотрим почему.

Приложения для анализа данных

С помощью библиотеки визуализации данных Python вы можете создавать самые разные графики и визуальные представления, такие как:

• Линии, полосы и маркеры.
• Изображения, контуры и поля.
• Графики, оси и рисунки.
• Статистика (прямоугольные диаграммы, гистограммы и гистограммы).
• Круговая и полярная диаграммы.
• 3D-графики.
• и не только!

Вы можете добавлять к графикам текст, метки, аннотации, цвет, формы, коллекции, анимацию и интерактивность в зависимости от пакета или библиотеки, с которыми вы хотите работать.

💡 Совет: На изображении выше вы можете увидеть несколько примеров визуализаций данных, созданных с помощью Python.

Библиотеки и пакеты

Давайте посмотрим на некоторые из самых популярных пакетов и библиотек для работы с Python в науке о данных:

Python для анализа данных

• NumPy: этот пакет описывается как «фундаментальный пакет для научных вычислений с Python. «.Согласно официальному сайту этого пакета, «почти каждый ученый, работающий с Python, использует возможности NumPy».
• Pandas: это «быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом».

Python для визуализации данных

• Matplotlib: это «комплексная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python». Если вам интересно, что вы можете делать с этой библиотекой, посмотрите галерею примеров.
• Seaborn: это «библиотека визуализации данных Python, основанная на matplotlib». Если вам интересно, что вы можете делать с этой библиотекой, посмотрите галерею примеров.
• ggplot2: это «система для декларативного создания графики, основанная на Грамматике графики». Согласно официальному веб-сайту: «вы предоставляете данные, говорите ggplot2, как сопоставить переменные с эстетикой, какие графические примитивы использовать, и он позаботится о деталях».
• Bokeh: это «интерактивная библиотека визуализации для современных веб-браузеров».
• Pandas: В этой библиотеке есть множество инструментов для визуализации данных.

Учебные ресурсы

Если вы хотите изучить анализ и визуализацию данных с помощью Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, файлов CSV, фреймов данных и т. Д., Вы можете начать свое путешествие с бесплатного бесплатного анализа данных с сертификатом Python от freeCodeCamp :

Снимок экрана сертификации в учебной программе freeCodeCamp.

Во время сертификации вы работаете и выполняете следующие проекты:

• Калькулятор среднего отклонения и стандартного отклонения.
• Анализатор демографических данных.
• Визуализатор медицинских данных.
• Визуализатор временных рядов просмотра страниц.
• Предиктор уровня моря.

Канал freeCodeCamp на YouTube также содержит эти отличные бесплатные руководства, которые помогут вам начать работу:

Кроме того, это полезные ресурсы, если вы хотите научиться работать с этими библиотеками:

🔸 Машинное обучение

Python — важный инструмент для каждого разработчика, который хочет войти в увлекательную область машинного обучения.Давайте посмотрим краткое введение в машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая создает системы, способные учиться самостоятельно.

Этот тип системы использует алгоритмы, которые постоянно улучшаются на основе входных данных, что помогает системе «учиться». Он учится автономно реагировать на новые сценарии, генерируя соответствующие выходные данные в новых сценариях на основе предыдущих знаний.

Одна из самых удивительных особенностей этих систем — то, что они постоянно совершенствуются.

Они не похожи на программы, которые мы обычно пишем в сценариях Python, где мы указываем все возможные действия, которые программа может предпринять. В машинном обучении система обучается «думать» и принимать решения на основе предыдущих знаний.

Вот почему мы говорим, что машины «учатся» на данных.

💡 Совет: Это интересный доклад от Google: Машинное обучение от нуля до героя (Google I / O’19).

Нейронные сети: строительные блоки машинного обучения

Нейронные сети — это блоки обработки системы.Они пытаются смоделировать реальную сеть нейронов мозга. Они виртуальные «нейроны» получают входные данные, учатся обрабатывать эти входные данные и генерируют выходные данные на основе своих предыдущих знаний.

Это очень похоже на то, что наш мозг делает каждое мгновение каждого дня.

Благодаря нейронным сетям алгоритм машинного обучения может научиться прогнозировать ожидаемый результат для заданного входа на основе предыдущих знаний.

Например, когда вы видите рекомендованные видео на YouTube, эти рекомендации были сгенерированы нейронными сетями, которые предсказывают, какие видео вы хотели бы посмотреть, на основе ваших предыдущих шаблонов.Удивительно, правда?

💡 Совет: Это интересная статья от Google, если вы хотите узнать больше об этом примере YouTube.

Python и машинное обучение

Я уверен, что вы спрашиваете: какова роль Python в этой области? Это один из самых популярных и мощных инструментов, используемых для программирования систем такого типа.

Одна из самых популярных библиотек, используемых разработчиками во всем мире для работы с Python в применении к машинному обучению, — это TensorFlow .Это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain Team. Эта библиотека используется в Google для исследований и производства.

По словам Джеффа Дина, руководителя отдела искусственного интеллекта Google:

Сегодня он широко используется в наших системах распознавания речи, в новом продукте Google Фото, Gmail и Google Search. (источник)

Самое приятное то, что разработчики по всему миру могут использовать эту библиотеку для решения реальных проблем.

💡 Совет: Это отличное видео о TensorFlow, созданное Google.

Это две другие популярные библиотеки Python, используемые для машинного обучения:

• Keras — библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, написанная на Python.
• PyTorch — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая для разработки и обучения нейронных сетей.

Проекты машинного обучения на Python

Потенциал машинного обучения действительно безграничен. Его можно применить практически к любой области и контексту, о которых вы только можете подумать. Если задача требует изучения шаблонов и прогнозирования результатов, то модель машинного обучения определенно может помочь.

Например, чтобы дать вам представление о типах проектов, которые вы можете создать, учебная программа freeCodeCamp включает бесплатную Машинное обучение с сертификацией Python :

Certification в учебную программу freeCodeCamp

Во время сертификации вы работаете над этими проектами и выполняете их. :

• Камень, ножницы для бумаги.
• Классификатор изображений кошек и собак.
• Система рекомендаций книг с использованием K-ближайших соседей.
• Калькулятор затрат на здоровье с помощью линейной регрессии.
• Нейросетевой классификатор SMS.

Дополнительные примеры приложений из реального мира

Дополнительные примеры приложений машинного обучения можно найти в Kaggle, «онлайн-сообществе ученых и практиков машинного обучения», принадлежащем Google.

На этой платформе вы можете практиковать свои навыки Python и машинного обучения, работая над проектами и участвуя в конкурсах.

Чтобы дать вам представление о типах проектов, которыми вы можете заниматься с помощью машинного обучения, предыдущие соревнования по Kaggle включают:

• Прогнозирование снижения функции легких.
• Прогнозирование выживания на Титанике.
• Строительные инструменты для мониторинга популяции птиц.
• Маркировка известных достопримечательностей.
• Прогноз распространения COVID-19.
• Оценка штучных продаж розничных товаров Walmart.
• Обозначение видео с манипуляциями с лицом или звуком.
• Прогнозирование времени ожидания на крупных перекрестках города.
• Выявление мошенничества при транзакциях клиентов.
• Прогнозирование кассовых сборов фильма по всему миру.
• Прогнозирование усыновления домашних животных.
• Определение риска, когда пилоты отвлечены, сонны или находятся в других опасных когнитивных состояниях.

Как вы можете видеть, только в этом коротком списке проектов диапазон приложений варьируется от медицины до бизнеса, от биологии до обнаружения рисков и от обнаружения мошенничества до обработки изображений. Когда вы решаете реальные проблемы с помощью машинного обучения, возможности поистине безграничны.

Учебные ресурсы

Канал freeCodeCamp на YouTube содержит следующие полезные руководства, которые помогут вам начать работу с машинным обучением на Python:

🔹 Веб-разработка

Python используется в области веб-разработки для создания серверной части веб-приложений.Давайте начнем этот раздел с небольшого разговора о том, что такое серверная часть и как она помогает нам создавать веб-приложения.

Python для внутренней веб-разработки

В веб-приложении весь код, используемый для взаимодействия с пользователем и создания того, что видит пользователь, называется интерфейсной частью приложения.

Python используется для кодирования скрытых функций приложения, части, которая обеспечивает все функции приложения, но которую вы не видите непосредственно на экране.

Он обрабатывает серверную часть приложения, взаимодействуя со всеми необходимыми базами данных, когда пользователь запрашивает данные. Он возвращает запрошенные данные пользователю, чтобы приложение работало должным образом.

💡 Совет: Full-Stack Web Development включает в себя как интерфейс, так и серверную часть веб-приложения, чтобы сделать его презентабельным для пользователя при работе с базами данных.

Веб-фреймворки

Вот некоторые популярные веб-фреймворки Python:

• Django: «высокоуровневый веб-фреймворк Python, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну.
• Flask: очень популярная микрофреймворк, используемый для разработки веб-приложений на Python.
• Pyramid: «небольшая, быстрая, практичная веб-платформа Python».
• Web2Py: «бесплатная структура полного стека с открытым исходным кодом. для быстрой разработки быстрых, масштабируемых, безопасных и переносимых веб-приложений на основе баз данных ».
• Bottle:« Быстрая, простая и легкая веб-инфраструктура WSGI для Python ».

Учебные ресурсы

YouTube-канал freeCodeCamp имеет отличные бесплатные учебники для изучения веб-разработки на Python:

Это также отличные бесплатные ресурсы для обучения работе с этими фреймворками:

🔸 Computer Science Education

Python в настоящее время играет ключевую роль в образовании в области компьютерных наук во всем мире.Посмотрим почему.

Почему Python?

Python так широко используется в качестве обучающего инструмента, потому что:

• Его легко выучить: его синтаксис прост и его можно быстро изучить. Студенты начинают погружаться в более сложные аспекты информатики гораздо быстрее, чем с другими языками программирования.
• Это мощный инструмент: он используется в реальных приложениях, поэтому студенты сразу же начинают приобретать ценные навыки для своей карьеры.
• Он универсален: поддерживает различные парадигмы программирования, включая императивное программирование, функциональное программирование, процедурное программирование и объектно-ориентированное программирование.

Создатель языка Python Гвидо ван Россум заявил, что:

Я считаю, что Python намного проще, чем обучать студентов программированию и одновременно обучать их C, C ++ или Java, потому что все детали языков намного сложнее.

Синтаксис Python прост и понятен, поэтому студенты могут гораздо быстрее начать изучать вычислительное мышление и навыки решения проблем, что обычно является основной целью вводных курсов по информатике.

Python в классе и онлайн-обучение

Многие университеты и школы по всему миру решили преподавать вводные курсы программирования и информатики с использованием Python.

Например, MIT, один из ведущих университетов мира в области технологий, преподает вводную информатику и программирование с использованием Python (как в кампусе, так и в онлайн-версиях курса на edX).

Согласно статье MIT News, опубликованной, когда онлайн-версия курса достигла 1.2 миллиона участников, курс «стал самым популярным MOOC в истории Массачусетского технологического института».

Это ясно показывает, что популярность Python продолжает расти. В статье вы можете найти свидетельства студентов, изучавших Python, и то, как эти новые знания улучшили их жизнь.

В статье профессор Ана Белл, преподаватель кафедры EECS Массачусетского технологического института, заявляет, что:

«По своей сути, серия 6.00 учит вычислительному мышлению … Она делает это с помощью языка программирования Python, но курс также обучает концепциям программирования, которые можно применить на любом другом языке программирования.”

Это ясно показывает потенциал Python как обучающего инструмента. Его можно использовать для обучения концепциям более высокого уровня, которые можно применить к другим языкам программирования.

И это делается без дополнительного уровня сложности, который синтаксис других языков программирования, таких как Java или C, может добавить к процессу обучения.

За последние несколько лет онлайн-курсы стали важной частью повседневной жизни учащихся всех возрастов во всем мире. Разнообразие бесплатных онлайн-курсов и ресурсов значительно расширилось за последние несколько лет.

Например, учебная программа freeCodeCamp включает три бесплатных сертификата с проектами, которые помогут вам расширить свои навыки Python в ключевых областях, пользующихся большим спросом во всем мире:

• Научные вычисления с Python.
• Анализ данных с помощью Python.
• Машинное обучение с Python.

Гарвардский университет также предлагает следующие онлайн-курсы, которые можно пройти бесплатно:

• CS50’s Introduction to Computer Science.
• Веб-программирование CS50 с помощью Python и JavaScript.
• CS50: Введение в искусственный интеллект с Python.

Python определенно стал ключевым инструментом, улучшившим образование в области компьютерных наук во всем мире. И так будет и в будущем.

Если вы думаете о преподавании курса с использованием Python или изучении Python, я гарантирую вам, что ваше время и усилия того стоят.

🔹 Компьютерное зрение и обработка изображений

Python используется для компьютерного зрения и обработки изображений, области, которые быстро расширяются.

Цель обработки изображения — обработать изображение, применить к нему преобразования и вернуть новую версию исходного изображения.

Напротив, компьютерное зрение является более сложной задачей, поскольку оно пытается заставить компьютер понимать и интерпретировать изображение и его содержимое.

Обработка изображений

Начнем с обработки изображений. С помощью библиотеки Python вы можете выполнять такие операции, как:

• Обрезка, отражение и поворот.
• Управление экспозицией и цветовыми каналами.
• Обнаружение краев и линий.
• Добавление фильтров и восстановление изображений.

Компьютерное зрение

Теперь давайте погрузимся в компьютерное зрение. Если вы начнете исследовать эту тему, вы можете быть удивлены его текущими приложениями. Вот некоторые из них:

• Навигация.
• Обнаружение объектов и событий.
• Распознавание лиц.
• Классификация изображений.

Эта научная область настолько важна, что Google разработал инструмент под названием Cloud Vision, в котором есть версия Python, позволяющая разработчикам включать эту функциональность в свои программы.

Согласно руководству «Использование Vision API с Python» в Google Codelabs, Google Cloud Vision API:

Позволяет разработчикам легко интегрировать функции обнаружения зрения в приложения, включая маркировку изображений, обнаружение лиц и ориентиров, оптическое распознавание символов ( OCR) и тегирование явного содержания.

Этот набор инструментов обеспечивает функции для обнаружения лиц, ориентиров, логотипов, этикеток, текста и т. Д.

💡 Совет: Одно из самых удивительных приложений компьютерного зрения — это разработка программного обеспечения для управления беспилотными автомобилями.Эти транспортные средства должны «видеть», где они едут, где находится полоса движения и какие объекты их окружают (включая другие транспортные средства). Компьютерное зрение играет ключевую роль в этой функциональности.

Библиотеки Python

Вот несколько замечательных библиотек для компьютерного зрения и обработки изображений:

• OpenCV: «библиотека программного обеспечения для компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом». Его версия для Python называется OpenCV-Python.
• scikit-image: «Набор алгоритмов, используемых для обработки изображений».
• NumPy: его можно использовать для обработки пикселей изображения как 2D-массива.
• SciPy: пакет scipy.ndimage «содержит различные функции для обработки многомерных изображений».

🔸 Разработка игр

Игры определенно формируют жизнь и создают вечные воспоминания. В предстоящие годы они останутся частью нашего общества. Python уже существует, зажигая искру создания игр.

Фреймворки для разработки игр на Python

Согласно официальной документации Python, для разработки игр используются два основных фреймворка Python:

• pygame: «оригинальный и все еще очень активный пакет для разработки игр с использованием Python.Он позволяет Python взаимодействовать с SDL, кроссплатформенной мультимедийной библиотекой. Поскольку он должен быть скомпилирован для каждой платформы и каждой версии Python, может возникнуть задержка, когда появится новая версия Python ».
• pyglet: это« новичок, основанный на OpenGL. Поскольку это чистый пакет Python, его можно использовать как есть, даже когда выпущена новая версия Python (за исключением перехода с Python 2 на Python 3) ».

Вы также можете использовать модуль turtle для создания простых игр. Turtle — это встроенный модуль Python, который устанавливается автоматически при установке Python на свой компьютер.Он помогает создавать игры с простой графикой и простым пользовательским интерфейсом.

Учебные ресурсы

Если вы хотите изучить разработку игр на Python, на YouTube-канале freeCodeCamp есть эти отличные бесплатные учебные пособия:

🔹 Медицина и фармакология

Python также имеет удивительные приложения в области медицины. Вы будете удивлены тем, как технологии сочетаются с медицинскими знаниями, чтобы обеспечить пациентам точную и эффективную диагностику и лечение.

Приложения

Некоторые примеры использования Python в медицине и фармакологии включают:

• Постановка клинического диагноза на основе медицинских записей и симптомов пациентов.
• Анализ медицинских данных.
• Создание вычислительных моделей для ускорения процесса разработки новых лекарств.

Эти обширные приложения включают тысячи и тысячи примеров по всему миру. Я выбрал несколько из них, чтобы проиллюстрировать, как Python формирует это поле.Давайте посмотрим на них.

История успеха в фармацевтике: AstraZeneca

Согласно официальной документации Python, одна из ведущих мировых фармацевтических компаний, AstraZeneca, использовала Python для улучшения своих существующих вычислительных моделей, чтобы сделать их «более надежными, расширяемыми и обслуживаемыми».

Исследователи использовали эти модели, моделирующие химическую структуру молекул и их влияние на организм. Это помогло ученым определить потенциальные молекулы для новых лекарств и быстрее начать их испытания в лаборатории.

Когда он присоединился к команде, Эндрю Далке, будучи «известным сторонником Python в вычислительной химии и биологии», убедил команду, что Python — именно то, что им нужно.

Python был выбран для этой работы, потому что это один из лучших языков, доступных для ученых-физиков, то есть для людей, не имеющих образования в области информатики.

Он заявил, что:

Python был разработан для решения реальных проблем, с которыми сталкивается опытный программист.В результате получается язык, который хорошо масштабируется от небольших скриптов, написанных химиком, до больших пакетов, написанных разработчиком программного обеспечения.

Удивительно, правда? Python может привести в действие вычислительные модели, которые фармацевтические лаборатории используют для разработки новых лекарств.

Идентификация красных кровяных телец (RBC)

Еще одно интересное медицинское применение Python связано с гематологией. Обычно специализированные специалисты анализируют анализы крови, подсчитывая и идентифицируя клетки вручную, но это можно улучшить с помощью автоматизации.

Исследователи обнаружили, что Python может быть подходящим инструментом для работы. Посмотрим интересный проект.

IdentiCyte
Цель этого проекта — идентифицировать и классифицировать формы эритроцитов на основе изображений, полученных с оптических микроскопов. Согласно этой статье, «форма эритроцитов может помочь диагностировать такие заболевания и расстройства, как лейкемия, серповидно-клеточная анемия и малярия».

Проект разработан исследователями из Австралийского научно-исследовательского института обработки биоресурсов.Он был запрограммирован на Python и использовал пакеты и библиотеки Python для обработки изображений, такие как numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn и matplotlib.

Медицинские пакеты Python

• pyGeno: пакет Python с открытым исходным кодом, разработанный Тариком Даудой из Института исследований иммунологии и рака (IRIC). Он предназначен для «приложений точной медицины, которые вращаются вокруг геномики и протеомики». Он работает со справочными и персонализированными геномами.
• MedPy: библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки медицинских изображений на Python, обеспечивающая базовые функции для чтения, записи и обработки больших изображений произвольной размерности.»

Реальные медицинские приложения (примеры)

🔸 Биология и биоинформатика

У Python также есть удивительные приложения в мире биологии и биоинформатики. К ним относятся обработка последовательностей ДНК, моделирование популяционной динамики и генетики, а также моделирование биохимических структур.

Biopython

Biopython — это среда Python с «свободно доступными инструментами для биологических вычислений». Его цель — «удовлетворить потребности текущей и будущей работы в биоинформатике.«

Согласно документации, эта структура включает в себя такие функции, как возможность:

• Работать с последовательностями и выполнять с ними стандартные операции, такие как транскрипция, перевод и расчеты веса.
• Подключение к биологическим базам данных.
• Выполнять классификация данных с использованием машин K-ближайших соседей, наивного байеса и опорных векторов.
• Работа с филогенетическими деревьями и популяционной генетикой.

В документации говорится, что «цель Biopython — максимально упростить использование Python. для биоинформатики путем создания высококачественных многоразовых модулей и классов.

Розалинд: Практикуйте Python, решая проблемы биоинформатики

Розалинд — это «платформа для изучения биоинформатики путем решения проблем.» Она «бесплатна и открыта для всех» (на странице часто задаваемых вопросов указано, что она находится в бета-режиме).

Для решения задач на платформе можно использовать Python

. Поскольку это очень популярный язык программирования на платформе, есть раздел «Деревня Python», где вы можете изучить основы Python, прежде чем приступить к работе с алгоритмами биоинформатики.

Пользователи решают проблемы, запуская свои решения на своем компьютере, обрабатывая заданный набор данных и копируя / вставляя выходные данные для проверки ответа.

💡 Совет: Название проекта посвящено Розалинд Франклин, «чья рентгеновская кристаллография с Раймондом Гослингом способствовала открытию двойной спирали ДНК Уотсоном и Криком».

Пакеты и платформы

• ProDy: бесплатный пакет с открытым исходным кодом «для анализа структурной динамики белков», разработанный Bahar Lab в Университете Питтсбурга.
• PySB : «структура для построения математических моделей биохимических систем в виде программ Python», разработанная сотрудниками лаборатории Лопеса в университете Вандербильта и лаборатории Соргера в Гарвардской медицинской школе.
• The Community Simulator: это «свободно доступный пакет Python для воспроизводимого, прозрачного и масштабируемого моделирования динамики микробной популяции», разработанный исследователями из Бостонского университета.

💡 Совет: Если вы хотите узнать больше о приложениях Python в биоинформатике, вот доклад Мартина Швейцера на PyCon Australia: «Python для биоинформатики для изучения Python».

🔹 Неврология и психология

Python также может применяться в исследованиях нейробиологии и экспериментальной психологии.

Python в нейробиологии

Согласно статье Python в нейробиологии, написанной исследователями из Центра моделирования мозга, Федеральная политехническая школа Лозанны, Женева, Швейцария:

Вычисления становятся важными во всех науках для сбора и анализа данных, автоматизация и проверка гипотез с помощью моделирования и симуляции.

в психофизике.

Как видите, Python и вычисления получили распространение во всех науках.

PsychoPy

PsychoPy — это «пакет с открытым исходным кодом для проведения экспериментов на Python», поддерживаемый Ноттингемским университетом.Согласно официальной документации этого пакета:

Он используется многими лабораториями по всему миру для психофизики, когнитивной нейробиологии и экспериментальной психологии.

На официальном сайте этого пакета указано, что это:

• Легко для изучения.
• Достаточно точный для психофизики.
• Гибкий.
• Онлайн или лабораторно в зависимости от выбора пользователя.

🔸 Астрономия

Python также имеет приложения в астрономии и астрофизике.Давайте посмотрим на три основных пакета Python, используемых в этой научной области:

Astropy

Пакет Astropy «содержит различные классы, утилиты и структуру упаковки, предназначенную для предоставления часто используемых астрономических инструментов».

Astropy является частью более крупного проекта под названием The Astropy Project, который «представляет собой попытку сообщества разработать общий базовый пакет для астрономии на Python и способствовать созданию экосистемы совместимых астрономических пакетов».

Согласно странице «О программе», одна из его целей — «улучшить удобство использования, совместимость и совместную работу между пакетами Python для астрономии.«

💡 Совет: Вы можете увидеть примеры проектов, выполненных с помощью Astropy, в галерее примеров.

SunPy

Пакет SunPy описывается как« разработанная сообществом бесплатная среда анализа данных о солнечной энергии с открытым исходным кодом для Python. . »Он основан на возможностях пакетов Python, таких как NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.

изображений из галереи примеров SunPy

SpacePy

Пакет SpacePy — это« пакет для Python, ориентированный на космические науки, который стремится упростить анализ, моделирование и визуализацию базовых данных.»

Согласно официальной документации:

Проект SpacePy стремится продвигать точные и открытые исследовательские стандарты, предоставляя открытую среду для разработки кода.

Согласно описанию его репозитория GitHub, он имеет наложенные классы эпох, дрейфовую оболочку трассировка, доступ к моделям магнитного поля, оптимизация трассировки, доверительные пределы начальной загрузки, преобразования времени и координат и многое другое.

🔹 Другие приложения

Python также может применяться во многих других областях, в том числе:

• Робототехника: Python можно использовать для программирования роботов.Для этой цели написана библиотека pybotics, «набор инструментов Python с открытым исходным кодом для кинематики и калибровки роботов».
• Автономные транспортные средства: Python можно использовать для программирования программного обеспечения, управляющего беспилотными автомобилями. Этим машинам требуется компьютерное зрение, чтобы «видеть», где они едут, где находится полоса движения и какие объекты их окружают.
• Meteorology : Пакет «климатические индексы» содержит реализации Python различных алгоритмов климатических индексов, которые обеспечивают географическую и временную картину силы осадков и температурных аномалий, полезных для мониторинга и исследований климата.»
• Business: Python может быть мощным инструментом для анализа данных, генерируемых предприятиями, и прогнозирования будущих тенденций.
• Разработка графического интерфейса пользователя (GUI) : Python можно использовать для создания графических пользовательских интерфейсов с такими инструментами, как tkinter .
• Если вам интересно узнать об этом больше, на сайте freeCodeCamp есть отличное руководство на YouTube: Курс Tkinter — Создание графических пользовательских интерфейсов в учебном пособии по Python.

🔸 В итоге

Существует множество приложений Python во всех областях. что вы можете себе представить.Я надеюсь, что эта статья дала вам представление о широком спектре реальных приложений этого языка программирования в отраслях, которые в настоящее время формируют наш мир.

Помните, что независимо от того, в какой области вы работаете или в какой области вы хотите заниматься, изучение Python определенно откроет для вас множество дверей. Он здесь, чтобы остаться. И это изменило и улучшило наш нынешний мир, и так будет продолжаться в течение многих лет.

Я очень надеюсь, что вам понравилась моя статья и вы нашли ее полезной. Ознакомьтесь с моими онлайн-курсами. Подпишись на меня в Твиттере. ⭐️

Для чего используется Python? 5 отраслей, которые используют его ежедневно

Мы думаем, что Python довольно крутой, но, по всей вероятности, причина, по которой вы это читаете, заключается в том, что вы не знаете, для чего используется Python, не говоря уже о том, следует ли использовать его для программирования и .

Во-первых, в каких отраслях используется Python? Из-за высокого уровня функциональности без него не могут обойтись многие отрасли, в том числе веб-разработка, наука о данных и анализ данных, машинное обучение, стартапы и финансовая отрасль.

Прежде чем вы решите, изучать Python или нет, давайте разберемся с основами, не так ли?

Что такое Python?

Python — это язык программирования общего назначения — это означает, что, в отличие от HTML, CSS и JavaScript, он может использоваться для других типов программирования, таких как: внутренняя разработка, разработка программного обеспечения, наука о данных и система письма. скрипты (автоматизация), среди прочего.

Каковы преимущества Python?

Python универсален с точки зрения функциональности и может использоваться для парсинга веб-страниц и создания сценариев, а также для написания алгоритмов и структур данных.Его часто используют в проектах, связанных с визуализацией данных, автоматизацией, искусственным интеллектом и анализом данных. По сравнению с другими языками Python имеет чистый синтаксис и популярен как среди разработчиков программного обеспечения, так и среди специалистов по данным.

Python популярен среди специалистов по данным, потому что он поставляется со многими библиотеками Python с открытым исходным кодом, включая scikit-learn, pandas, SciPy, Matplotlib, NumPy и фреймворки, включая Flask и Django. Изучать Python сейчас проще, чем когда-либо, потому что существует множество руководств по программированию на Python, многие из которых бесплатны.

Подходит ли вам технология? Пройдите нашу 3-минутную викторину!

Ты выучишь: Если вам подходит карьера в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам понадобятся для достижения ваших целей

Но… Почему это называется Python?

Хорошо, мы не могли не упомянуть это:

Название не является сложной технической метафорой или сокращением.Python назван в честь Монти Python.

Согласно Python.org, «Когда он начал внедрять Python, Гвидо ван Россум также читал опубликованные сценарии из« Летающего цирка Монти Пайтона ». Ему нужно было короткое, уникальное и немного загадочное имя, поэтому он решил назвать язык Python ».

Круто, правда? Помимо фактоидов, давайте перейдем к сути этой статьи — а именно к тому, для чего люди используют Python и что отличает его от других языков программирования.

Содержание

1. Для чего используется Python?
1. Универсальная веб-разработка и создание веб-приложений
2. Научные вычисления и науки о данных
3. Машинное обучение
4. Стартапы
5. FinTech и финансовая индустрия
2. Как изучить Python?

Для чего используется Python?

1. Универсальная веб-разработка и создание веб-приложений

Python — один из простейших языков программирования с точки зрения синтаксиса, и мы имеем в виду это good способом.

Согласно этой замечательной статье на Medium, «Python, в отличие от других языков программирования, подчеркивает удобочитаемость кода и позволяет использовать английские ключевые слова вместо знаков препинания… Читаемая и чистая база кода поможет вам поддерживать и обновлять программное обеспечение, не тратя дополнительное время. и усилия ».

По словам учителя Python в Treehouse Кеннета Лав (эта цитата из видео ниже): «Это практически повсюду. Он очень маленький, поэтому появляется на встроенных устройствах и практически на каждом сервере.”

И под словом везде мы имеем в виду везде. Treehouse указывает, что Disqus, NASA, PBS и даже Reddit используют Python для своих веб-сайтов.

Фактически, Python — это один из языков, который вы можете использовать для программирования Raspberry Pi — одноплатного компьютера (не десерт!) — и есть много реальных проектов, которые продвигают использование Raspberry Pi для изучения кода Python и сделайте несколько крутых проектов на Python.

Существует множество встроенных библиотек Python и веб-фреймворков, включая Pyramid, Django и Flask.Python особенно хорош для использования в проектах внутренней веб-разработки, включая создание API-интерфейсов, что сокращает время, которое вы тратите на проекты, позволяя вам перепрофилировать строки и строки кода.

Для начинающих back-end программистов, которым нравится высокая читаемость и чистый синтаксис, определенно стоит обратить внимание на Python.

(вверх)

2. Научные вычисления + наука о данных

Python также используется для научных исследований и вычислений (среди других реальных приложений) и даже имеет несколько научных или специализированных библиотек, таких как SciPy, scikit-learn и:

• Астропия для астрономии
• Биопайтон для биологии и биоинформатики
• Graph-инструмент для статистического анализа графиков
• Психопия для нейробиологии и экспериментальной психологии

И лоты, лота еще .Вот список всех научных библиотек Python.

Роль

Python в синтаксическом анализе данных, написании сценариев и функциональности с точки зрения написания алгоритмов определенно является большим преимуществом его изучения. С такими инструментами, как pandas и NumPy, которые помогают перемещаться по наборам данных и визуализировать данные, неудивительно, что Python является одним из самых популярных языков программирования при работе с большими данными.

Благодаря неоспоримому развитию науки о данных, есть вероятность, что вокруг нее будет вращаться все больше и больше технических ролей — и в вашем наборе инструментов уже будет один из ведущих языков.

(вверх)

3. Машинное обучение

Да, технически машинное обучение относится к науке о данных (№2 в нашем списке), но терпите меня. Использование Python для машинного обучения — это довольно круто, поэтому казалось, что это требует дополнительной позиции.

Машинное обучение включает в себя такие вещи, как распознавание речи, глубокое обучение, искусственный интеллект, финансовые услуги, даже рекомендации, которые Netflix предлагает каждый раз при входе в систему, которые заставляют вас думать: «Откуда они знают ?!» (Хотя, забавный факт: в Netflix также есть команда, которая вручную помечает видео.)

Python используется для машинного обучения с помощью специальных библиотек и фреймворков машинного обучения, включая scikit-learn и TensorFlow.

Для более подробного ознакомления с тем, как Python используется для написания алгоритмов машинного обучения, прочтите это.

(вверх)

Подходит ли вам технология? Пройдите нашу 3-минутную викторину!

Ты выучишь: Если вам подходит карьера в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам понадобятся для достижения ваших целей

4.Стартапы

Может показаться странным для включения в список, но это правда: стартапы, особенно технологические, любят Python, потому что он прост в использовании и имеет большой потенциал масштабируемости. И я имею в виду масштабируемость. Взять, к примеру, Dropbox.

Dropbox появился, когда Дрю Хьюстон в студенческие годы постоянно забывал о своей флешке. Изначально это было решение, которое он мог использовать для себя, в группе из одного человека. К ноябрю 2012 года 100 миллионов человек использовали Dropbox, что не было проблемой, потому что… Dropbox был построен на Python.

Это означало, что Dropbox было легко масштабировать, когда вторая идея Хьюстона обернулась большим успехом.

(вверх)

5. FinTech + финансовая индустрия

В 2016 году HackerRank выпустил обзор различных отраслей, в котором выяснилось, каким языкам программирования они отдают приоритет при найме разработчиков, программистов и инженеров. Когда дело дошло до FinTech, Python доминировал в пачке:

Python доминирует в приоритетах найма в FinTech

Но это не только финтех-компании.Опять же, согласно HackerRank, Python используется повсюду в финансовой индустрии: «Рекрутеры финансовых технологий скажут вам, что Python — это самый быстрорастущий язык в финансах в целом. Если вы посмотрите на финансовые технологии, крупные банки, такие как Bank of America, упорно работали над преобразованием своего технологического стека с устаревшего кода на Python ».

Если вы хотите работать разработчиком программного обеспечения в финансовой индустрии, то изучение Python и становление разработчиком Python, вероятно, будет разумным шагом в правильном направлении.Поговорим о массовых реальных приложениях!

(вверх )

Как мне изучить Python?

Итак, теперь вы знаете, для чего используется Python, как вы его изучите? Есть множество курсов, хотя мы немного склоняемся к нашему собственному онлайн-курсу Python. Вот список некоторых из наших любимых ресурсов:

Онлайн-классы и ресурсы Python

📌 PS — Если вы хотите получить навыки веб-разработки и / или веб-дизайна перед изучением Python, Skillcrush может помочь вам в этом! Наш курс Break Into Tech — это комплексная программа, разработанная, чтобы помочь новичкам в сфере технологий начать новую и полноценную карьеру.

(вверх)

Подходит ли вам технология? Пройдите нашу 3-минутную викторину!

Ты выучишь: Если вам подходит карьера в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам понадобятся для достижения ваших целей

10 лучших приложений Python в реальном мире | Использование Python

Динамическая типизация, встроенные структуры данных, мощные библиотеки, фреймворки, поддержка сообщества — это лишь некоторые из причин, по которым Python является привлекательным языком для быстрой разработки любых приложений.В этой статье мы увидим некоторые области, в которых Python преуспевает в разработке приложений.

В этой статье о приложениях Python должны быть рассмотрены следующие темы:

Введение в Python

Python бесплатен и прост в изучении. Его основные особенности заключаются в том, что это высокого уровня , динамически типизировано и интерпретировано . Это упрощает отладку ошибок и способствует быстрой разработке прототипов приложений, обозначая себя как как язык для кодирования.Python был разработан в 1989 году Гвидо Ван Россум и делает упор на принципе DRY (Не повторяй себя) и читаемости .

Разобравшись с этим, давайте сразу перейдем к приложениям Python. 🙂

Приложения Python

Python поддерживает кроссплатформенных операционных систем , что делает создание приложений с его помощью еще более удобным. Некоторые из всемирно известных приложений, таких как YouTube, BitTorrent, DropBox и т. Д.использовать Python для достижения своей функциональности.

1. Веб-разработка

Python можно использовать для быстрого создания веб-приложений. Это почему? Это из-за фреймворков, которые Python использует для создания этих приложений. Для создания этих фреймворков используется общая логика и ряд библиотек, которые могут помочь интегрировать протоколы, такие как HTTPS, FTP, SSL и т. Д., И даже помочь в обработке JSON, XML, электронной почты и т. Д. более.

Некоторые из самых известных фреймворков — это Django, Flask, Pyramid.Зачем использовать фреймворк? Обеспечиваемая ими безопасность , , удобство заслуживает похвалы, если сравнивать ее с началом разработки веб-сайта с нуля.

2. Разработка игр

Python также используется при разработке интерактивных игр. Существуют библиотеки, такие как PySoy, который представляет собой трехмерный игровой движок, поддерживающий Python 3, PyGame, который предоставляет функциональные возможности и библиотеку для разработки игр.Такие игры, как Civilization-IV, Disney’s Toontown Online, Vega Strike и т. Д., Были созданы с использованием Python.

3. Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение и искусственный интеллект — это разговоры в городе, поскольку они открывают самые многообещающие карьеры в будущем. Мы заставляем компьютер учиться на основе прошлого опыта через хранимые данные или, что еще лучше, создаем алгоритмы, которые заставляют компьютер учиться самостоятельно.Язык программирования, который выбирают в основном все? Это Python. Почему? Поддержка этих доменов с помощью уже существующих библиотек , таких как Pandas, Scikit-Learn, NumPy и многих других.

Изучите алгоритм, воспользуйтесь библиотекой, и у вас есть решение проблемы. Это так просто. Но если вы хотите пойти по хардкорному пути, вы можете разработать свой собственный код, который даст лучшее решение, что все же намного проще, если мы сравним его с другими языками.

4.Наука о данных и визуализация данных

Данные — это деньги , если вы знаете, как извлечь соответствующую информацию, которая может помочь вам принять расчетные риски и увеличить прибыль. Вы изучаете имеющиеся у вас данные, выполняете операции и извлекаете необходимую информацию. Библиотеки, такие как Pandas, NumPy, помогут вам в извлечении информации.

Вы даже можете визуализировать библиотеки данных, такие как Matplotlib, Seaborn, которые полезны при построении графиков , и многих других.Это то, что Python предлагает вам стать специалистом по данным.

5. Графический интерфейс рабочего стола

Мы используем Python для программирования настольных приложений . Он предоставляет библиотеку Tkinter, которую можно использовать для разработки пользовательских интерфейсов. Есть и другие полезные наборы инструментов, такие как wxWidgets, Kivy, PYQT, которые можно использовать для создания приложений на нескольких платформах.

Вы можете начать с создания простых приложений, таких как калькуляторы, приложения To-Do, а затем создать гораздо более сложные приложения.

6. Приложения для парсинга веб-сайтов

Python — спаситель, когда дело доходит до извлечения большого количества данных с веб-сайтов, которые затем могут быть полезны в различных реальных процессах, таких как сравнение цен, списки вакансий, исследования и разработки и гораздо более.

Python имеет BeautifulSoup, который мы используем для получения таких данных. Вот полноценное руководство по изучению парсинга веб-страниц с помощью Python.

7. Бизнес-приложения

Бизнес-приложения отличаются от наших обычных приложений, охватывающих такие области, как электронная коммерция, ERP и многие другие.Им требуются масштабируемые, расширяемые и легко читаемые приложения, и Python предоставляет нам все эти функции. Для разработки таких бизнес-приложений доступны такие платформы, как Tryton.

8. Приложения для аудио и видео

Мы используем Python для разработки приложений, которые могут выполнять несколько задач одновременно, а также выводить мультимедиа. Видео и аудио приложения, такие как TimPlayer, Cplay, были разработаны с использованием библиотек Python. Они обеспечивают лучшую стабильность и производительность по сравнению с другими медиаплеерами.

9. Приложения САПР

Компьютерное проектирование довольно сложно сделать, так как нужно позаботиться о многих вещах. Объекты и их представление, функции — это лишь верхушка айсберга, когда доходит до чего-то подобного. Python также упрощает эту задачу, и наиболее известным приложением для САПР является Fandango.

10. Встроенные приложения

Python основан на C, что означает, что его можно использовать для создания программного обеспечения Embedded C для встроенных приложений.Это помогает нам выполнять приложения более высокого уровня на небольших устройствах, которые могут вычислять Python.

Самым известным встроенным приложением может быть Raspberry Pi, который использует Python для своих вычислений. Мы также можем использовать его как компьютер или как простую встроенную плату для выполнения высокоуровневых вычислений.

Мы используем Python во множестве приложений. Независимо от того, в какой области вы занимаетесь, Python приносит свои плоды. Итак, я надеюсь, что вы поняли приложения Python и то, что отличает Python от любого другого языка программирования.

Теперь, когда вы разобрались с приложениями Python, ознакомьтесь с сертификационным курсом Python от Edureka, надежной компании онлайн-обучения с сетью из более чем 250 000 довольных учеников по всему миру.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев в блоге « 10 лучших приложений Python, которые вам нужно знать », и мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Для чего используется Python?

По сравнению со многими языками, Python прост в изучении и использовании.Его функции могут выполняться с помощью более простых команд и меньшего количества текста, чем в большинстве конкурирующих языков. И это может объяснить, почему его популярность растет среди разработчиков, студентов-программистов и технологических компаний.

Не будет преувеличением сказать, что Python играет небольшую роль в нашей жизни. Это одна из тех невидимых сил, которые присутствуют в наших мобильных устройствах, поиске в Интернете и играх (и не только). Так что это был очевидный выбор для включения в наш учебный курс по программированию с полным стеком. Вот введение в сам язык и некоторые повседневные, но важные вещи, для которых используется Python.

Python — обзор

Python был создан в 1991 году голландским программистом Гвидо Ван Россумом. Это интерпретируемый язык. Это означает, что у него есть интерпретатор для непосредственного выполнения программы, в отличие от более сложных машинных языков. Фактически, Ван Россум хочет, чтобы Python в конечном итоге стал таким же понятным и ясным, как простой английский. Он также сделал язык открытым исходным кодом, что означает, что каждый может внести в него свой вклад, и он надеется, что он станет таким же мощным, как и конкурирующие языки.

«Читаемость» — ключевой фактор философии Python. Таким образом, он направлен на ограничение блоков кода (блоков текста исходного кода) и вместо них имеет пробелы для более четкого и менее загруженного вида. Это универсальный язык, который работает во многих системах, что подводит нас к…

Для чего используется Python?
Неудивительно, что, учитывая его доступность и универсальность, Python входит в пятерку самых популярных языков в мире.

Python используется Википедией, Google (где раньше работал Ван Россум), Yahoo !, ЦЕРН, НАСА и многими другими организациями.

Часто используется как «язык сценариев» для веб-приложений. Это означает, что он может автоматизировать определенные серии задач, делая их более эффективными. Следовательно, Python (и подобные ему языки) часто используются в программных приложениях, на страницах веб-браузера, в оболочках операционных систем и в некоторых играх.

Язык используется в научных и математических вычислениях и даже в проектах AI. Он успешно встроен в многочисленные программные продукты, включая композитор визуальных эффектов Nuke, средства 3D-моделирования и пакеты анимации,

Повседневные места, которые вы видели Python
Как и другие языки программирования, Python является одним из невидимых элементов, которые мы извлекаем выгоду, не зная об этом.

YouTube, Instagram и Quora — одни из бесчисленных сайтов, использующих Python.