Úvod do Pythonu
Python je interpretovaný skriptovací jazyk koncipovaný v 80. letech se zaměřením na čitelnost kódu. Jeho verze 2 byla vydána v roce 2000 a verze 3 v roce 2008. Python 3 měl významné zásadní změny, což způsobilo nedostatečnou zpětnou kompatibilitu. Přes to, python 2 získal hodně trakce, jakmile zraje, a pravděpodobně to, co způsobilo, že python zůstal univerzálním favoritem, zatímco byla přijata verze 3.
Co mohu dělat s Pythonem?
Python se vyvinul jako velmi výkonný, více paradigmatický jazyk. Plně podporuje objektově orientované programování, strukturální programování. Podporuje také funkční a logické programování. Vzhledem k flexibilitě a uživatelsky přívětivosti je podporována obrovskou komunitou s otevřeným zdrojovým kódem, díky níž je používána v celé řadě domén.
Některé z domén Python jsou velmi populárně používány pro vývoj webových stránek, automatizaci provozních prací, vytváření robotů, vědu o datech, analýzu dat, strojové učení, vývoj aplikací, skripty obslužných programů, automatizaci prohlížečů, testování a vytváření potrubních sestav.
Význam Pythonu
Python se stal preferovaným jazykem pro většinu open-source komunity. Díky své popularitě v této komunitě a uživatelsky přívětivosti se stala populární mezi obrovským množstvím čerstvých absolventů a lidí v raných fázích své kariéry. To je příčinou velkého množství průzkumných prací prováděných testováním schopností pythonu a podle potřeby se zvyšuje. Rámce Pythonu jako Django pohánějí některé z velmi známých společností jako Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic atd.
Selenium se stalo hlavní knihovnou používanou pro automatizaci prohlížeče a automatizované testování. Python má vedoucí postavení v počtu knihoven podporujících Data Eco-world (analýza dat, vizualizace dat, věda o datech, modely připravené k výrobě atd.) S knihovnami, jako je scikit-learn, TensorFlow, mořští rodiče, matplotlib, numpy, pandy atd. Netřeba dodávat, že s aktivním, populárním a širokým používáním pythonu má velmi důležité místo softwarový průmysl a jeho vzestup.
Python lze použít při vývoji webu
Python je jazyk, který se snadno naučí a porozumí v Vývoj webových aplikací. Python také nabízí mnoho rámců, které jsou uvedeny níže.
Co je back-end vývoj?
Webové rámce jako Django, Flask, Falcon, objetí atd. Jsou velmi populární pro vývoj systémů na straně serveru (backend code). Jsou požadovány, protože usnadňují začlenění složité obchodní logiky s kódem orientovaným na klienta a bezpečnějším, spravovatelnějším a škálovatelnějším způsobem.
Výhody použití rámce na straně serveru
- To zahrnuje komplexní propojení a vrácení webových stránek na základě příslušných požadavků klienta (front-end nebo prohlížeč); jedná jako prostředník mezi databázemi a klientem nebo mezi jakýmkoli třetím systémem a klientem.
- Abstraktují mnoho detailů a zároveň odhalují funkčnost klienta (aka koncový uživatel). Potřeba soustředit se pouze na to, co je vidět na obrazovce, jako jsou tlačítka, odkazy, obrázky; a neobtěžujte se tím, jak je samotný obsah vytvářen, ukládán, propojen nebo jak k němu má přístup. To vše lze snadno vyřešit pomocí backend frameworků
Python lze použít v Data Science & Data Analysis
Data Science & Data Analysis je široký pojem a mají různé složky, jak je popsáno níže.
Co je to strojové učení?
Strojové učení na vysoké úrovni předpovídá opakující se vzorce v podkladových pozorováních, prakticky o čemkoli. Vzory mohou být v rychlosti psaní osoby, reakční době osoby, předpovědi počasí nebo dokonce rozpoznávání objektu zobrazeného na obrázku.
Potřeba strojového učení
Dalo by se argumentovat, že programátor může psát případová prohlášení tím, že si uvědomí různé scénáře a intuitivně formuluje pravidla pro predikci. Realizace tohoto případu použití na vysoké úrovni by ve skutečnosti mohla trvat roky úsilí, aby se zlepšila viditelná predikce. Psaní kódu, který to provádí studováním všech případů sami, je časově náročné, náchylné k chybám a je velmi obtížné měnit, jak se objevují variace.
Na druhé straně knihovny strojového učení používají rychlé iterační výpočty k realizaci vzorů v základních testovacích případech, mnohem rychleji, když je datový soubor (vzorky) dostatečně vysoký (snadno miliony až miliardy).
Použití strojového učení
Strojové učení využívají téměř všechny velké technologické společnosti, jako jsou Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube atd. Mezi příklady použití patří:
1. Systémy doporučení
Vzhledem k historii interakce s konkrétními produkty (jako jsou videa, filmy atd.), Předpovídejte a předvádějte nevídaný obsah, který má vysokou šanci uživatele ocenit. Amazon, Youtube, Netflix atd.
2. Rozpoznávání tváře
Na obrázku nebo ve videozáznamu určete osobu identifikováním jejích obličejových rysů. Používá Facebook, telefony pro odemykání rozpoznáváním obličeje.
3. Rozpoznávání hlasu
Identifikujte obsah během řeči, namapujte jeho slova do příslušného jazyka a v případě potřeby ověřte totožnost osoby.
4. Předpovědi vyhledávače
Používá se k nalezení správného obsahu vzhledem k vyhledávacímu řetězci. Pořadí všech dostupných výsledků v pořadí se uživateli zdálo jako nejžádanější. Google, Bing, Yahoo jsou některé společnosti, které to používají.
5. Systémy rozpoznávání sítě
Jedná se o složité systémy, obvykle orientované na grafovou databázi, k nalezení silných vazeb mezi základními entitami (v současnosti většinou lidmi). Facebook, LinkedIn, Instagram je několik společností aktivně využívajících tento typ technik strojového učení.
Python pro strojové učení
Mezi nejoblíbenější knihovny, které v současné době vedou k pokroku v strojovém učení, patří Scikit-learn a TensorFlow. Mezi těmito dvěma pokrývají většinu populárních algoritmů Machine Learning a Data Science Algorithms.
Skriptování a automatizace
Počáteční případ použití Pythonu a je to nejvíce nevýslovné, ale konkrétní je automatizace skriptováním malých skriptů. Můžete automatizovat mnoho malých úkolů a ušetřit si čas, energii a možná spoustu zbytečné motivace na světské úkoly.
Několik případů použití:
- Automatizace prohlížeče
Selenium framework umožňuje automatizovat interakce s webovými prohlížeči a webovými stránkami. To by mohlo být použito pro automatické testování webových stránek, pro automatizaci úkolů prováděných sami, výběr sady filtrů na webových stránkách, škrabání na webu atd.
- Automatizace sítě a příkazového řádku
Python se také stále více používá pro automatizaci sítě. Některé z úloh používaných pro rychlou úsporu času by mohlo být automatické navázání připojení SSL ke vzdálenému počítači vyžadující dvoufaktorové ověření nebo dokonce dvě vrstvy dvoufaktorově ověřených připojení SSL.
Závěr
Python je výkonný jazyk, který má zůstat a ovládat technický průmysl po dobu nejméně několika let. Její význam a úrovně využití se pouze zvyšují a jsou lídrem v oblasti inovací pro stále rostoucí počet oblastí. Je to dovednost vlastnit a být udržována.
Doporučené články
Toto byl průvodce „Co mohu dělat s Pythonem“. Zde diskutujeme o důležitosti, použití případů a pythonu pro strojové učení atd. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Dědičnost v Pythonu
- Porozumění seznamu Python
- Formátování řetězce v Pythonu
- Přetížení Pythonu
- Top 6 Rozdíly mezi nejlepšími zkušebními programy