Wprowadzenie do Pythona
Python jest interpretowanym językiem skryptowym opracowanym w latach 80. XX wieku, z naciskiem na czytelność kodu. Jego wersja 2 została wydana w 2000 r., A wersja 3 w 2008 r. W Pythonie 3 wprowadzono istotne fundamentalne zmiany, powodując brak kompatybilności wstecznej. Mimo to Python 2 zyskał dużą przyczepność po dojrzewaniu i prawdopodobnie to spowodowało, że Python pozostał uniwersalnym faworytem podczas przyjmowania wersji 3.
Co mogę zrobić z Pythonem?
Python ewoluował jako bardzo potężny, wieloparadowy język. W pełni obsługuje programowanie obiektowe, programowanie strukturalne. Obsługuje również programowanie funkcjonalne i logiczne. Ze względu na elastyczność i łatwość obsługi jest obsługiwany przez ogromną społeczność typu open source, dzięki czemu może być używany w wielu domenach.
Niektóre domeny Python są bardzo popularne do tworzenia stron internetowych, automatyzacji pracy operacyjnej, tworzenia botów, analizy danych, analizy danych, uczenia maszynowego, programowania aplikacji, skryptów narzędziowych, automatyzacji przeglądarki, testowania i tworzenia potoków wdrażania.
Znaczenie Pythona
Python stał się preferowanym językiem dla większości społeczności open source. Ze względu na swoją popularność w tej społeczności i łatwość obsługi stała się popularna wśród ogromnej liczby młodych absolwentów i studentów na wczesnych etapach kariery. Spowodowało to sporo pracy eksploracyjnej wykonanej przez testowanie możliwości Pythona i zwiększanie jej w razie potrzeby. Frameworki Python, takie jak Django, zasilają niektóre z bardzo znanych firm, takich jak Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic itp.
Selenium stało się dużą biblioteką wykorzystywaną do automatyzacji przeglądarek i automatycznych testów. Python jest liderem pod względem liczby bibliotek obsługujących ekologiczne środowisko danych (analiza danych, wizualizacja danych, nauka danych, modele gotowe do produkcji itp.) Z bibliotekami takimi jak scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandy itp. Nie trzeba dodawać, że przy aktywnym, popularnym i szerokim użyciu Pythona ma bardzo ważne miejsce dla branży oprogramowania i jej rozwoju.
Python może być używany w programowaniu WWW
Python jest językiem łatwym do nauczenia się i zrozumienia w programowaniu WWW. Python oferuje również wiele frameworków wymienionych poniżej.
Co to jest rozwój zaplecza?
Frameworki takie jak Django, Flask, Falcon, hug itp. Są niezwykle popularne do opracowywania systemów po stronie serwera (kodu zaplecza). Są one wymagane, ponieważ ułatwiają integrację złożonej logiki biznesowej z kodem skierowanym do klienta oraz w sposób bezpieczniejszy, łatwiejszy w utrzymaniu i skalowalny.
Korzyści z używania frameworku po stronie serwera
- Obejmuje to łączenie (i zwracanie) stron internetowych w złożony sposób na odpowiednich żądaniach klientów (frontonu lub przeglądarki); działając jako pośrednik między bazami danych a klientem lub między dowolnym trzecim systemem a klientem.
- Wyodrębniają wiele szczegółów, ujawniając funkcjonalność klientowi (czyli użytkownikowi końcowemu). Konieczność skupienia się na tym, co jest widoczne na ekranie, takim jak przyciski, linki, obrazy; i nie przejmuj się tym, jak sama treść jest generowana, przechowywana, łączona lub dana do niej dostęp. Wszystko to można z łatwością obsłużyć za pomocą frameworków backendowych
Python może być używany w Data Science & Data Analysis
Nauka i analiza danych jest szerokim pojęciem i mają różne składniki, jak opisano poniżej.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe na wysokim poziomie przewiduje powtarzające się wzorce w obserwacjach leżących u podstaw, praktycznie o wszystkim. Wzory mogą zależeć od prędkości pisania na maszynie, czasu reakcji osoby, prognozy pogody, a nawet rozpoznawania obiektu pokazanego na zdjęciu.
Potrzeba uczenia maszynowego
Można argumentować, że programista może pisać instrukcje przypadków, realizując różne scenariusze i intuicyjnie formułując reguły prognozowania. Wdrożenie tego przypadku użycia na wysokim poziomie może w rzeczywistości wymagać lat pracy, aby poprawić obserwowaną wydajność prognozowania. Napisanie kodu, który wykonuje to przez samodzielne przestudiowanie wszystkich przypadków, jest czasochłonne, podatne na błędy i bardzo trudne do zmiany w miarę znalezienia odmian.
Z drugiej strony biblioteki uczenia maszynowego wykorzystują szybkie obliczenia iteracyjne do realizacji wzorców w bazowych przypadkach testowych, ze znacznie większą szybkością, gdy liczba danych (próbki) jest wystarczająco duża (łatwo od milionów do miliardów).
Zastosowania uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe jest używane przez prawie wszystkie duże firmy technologiczne, takie jak Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube itp. Niektóre z przypadków użycia to:
1. Systemy rekomendacji
Biorąc pod uwagę historię interakcji z określonymi produktami (takimi jak filmy, filmy itp.), Przewiduj i prezentuj niewidzialne treści, które mają duże szanse na docenienie przez użytkownika. Amazon, Youtube, Netflix itp.
2. Rozpoznawanie twarzy
Na zdjęciu lub ramce wideo zidentyfikuj osobę, identyfikując jej rysy twarzy. Używany przez Facebook, telefony do odblokowywania przez rozpoznawanie twarzy.
3. Rozpoznawanie głosu
Zidentyfikuj treść podczas przemówienia, zamapuj słowa w odpowiednim języku i, jeśli to konieczne, zweryfikuj tożsamość osoby.
4. Prognozy wyszukiwarek
Służy do znalezienia właściwej treści przy danym ciągu wyszukiwania, przez uszeregowanie wszystkich dostępnych wyników w kolejności, która wydaje się najbardziej pożądana przez użytkownika. Google, Bing, Yahoo to niektóre z firm korzystających z tego.
5. Systemy rozpoznawania sieci
Są to złożone systemy, zwykle zorientowane na graf-bazę danych, w celu znalezienia silnych powiązań między bazowymi jednostkami (obecnie głównie ludźmi). Facebook, LinkedIn, Instagram to nieliczne firmy aktywnie korzystające z tego rodzaju technik uczenia maszynowego.
Python do uczenia maszynowego
Najpopularniejsze biblioteki obecnie wiodące w dziedzinie uczenia maszynowego to Scikit-learn i TensorFlow. Oba z nich obejmują większość popularnych algorytmów uczenia maszynowego i analizy danych.
Skrypty i automatyzacja
Pierwszy przypadek użycia Pythona i jest on najbardziej nieznany, ale szczególny dotyczy automatyzacji poprzez tworzenie skryptów dla małych skryptów narzędziowych. Możesz zautomatyzować wiele małych zadań i zaoszczędzić czas, energię i być może dużo zmarnowanej motywacji do wykonywania przyziemnych zadań.
Kilka przypadków użycia:
- Automatyzacja przeglądarki
Framework Selenium umożliwia automatyzację interakcji z przeglądarkami internetowymi i stronami internetowymi. Można to wykorzystać do zautomatyzowanego testowania strony internetowej, do automatyzacji zadań wykonanych samodzielnie, wybrania zestawu filtrów na stronie internetowej, zgarniania stron internetowych itp.
- Automatyzacja sieci i wiersza poleceń
Python jest również coraz częściej wykorzystywany do automatyzacji sieci. Niektóre zadania używane do szybkiego oszczędzania czasu mogą polegać na automatycznym ustanawianiu połączenia SSL ze zdalnym komputerem wymagającym uwierzytelnienia dwuskładnikowego lub nawet dwóch warstw uwierzytelnionych dwuskładnikowo połączeń SSL.
Wniosek
Python to potężny język, który utrzymuje i dominuje w branży technologicznej przez co najmniej kilka lat. Jego znaczenie i poziomy wykorzystania stale rosną i są liderem innowacji w dziedzinach, których liczba stale rośnie. To umiejętność posiadania i utrzymania.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, co mogę zrobić z Pythonem. Tutaj omawiamy znaczenie, przypadki użycia i python do uczenia maszynowego itp. Możesz również zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Dziedziczenie w Pythonie
- Zrozumienie listy Python
- Formatowanie ciągów w Pythonie
- Przeciążenie Pythona
- Top 6 różnic najlepszych programów testujących