Úvod do Pythonu
Python je interpretovaný skriptovací jazyk koncipovaný v 80. rokoch so zameraním na čitateľnosť kódu. Je to verzia 2, ktorá bola vydaná v roku 2000, a verzia 3 v roku 2008. Python 3 mal významné základné zmeny, čo spôsobilo nedostatočnú spätnú kompatibilitu. Napriek tomu získal python 2 veľa dozadu, keď dozrel, a pravdepodobne to, čo spôsobilo, že python zostal univerzálnym favoritom, keď bola prijatá verzia 3.
Čo môžem robiť s Pythonom?
Python sa vyvinul ako veľmi výkonný jazyk s viacerými paradigmami. Plne podporuje objektovo orientované programovanie, štrukturálne programovanie. Podporuje tiež funkčné a logické programovanie. Vďaka flexibilite a užívateľsky prívetivému je podporovaná obrovskou komunitou s otvoreným zdrojovým kódom, vďaka ktorej sa používa na pokrytie mnohých domén.
Niektoré z domén Python sa veľmi populárne používajú na vývoj webových stránok, automatizáciu operatívnej práce, vytváranie robotov, vedy o dátach, analýzu údajov, strojové učenie, vývoj aplikácií, skripty utilít, automatizáciu prehľadávača, testovanie a vytváranie distribučných potrubí.
Dôležitosť Pythonu
Python sa stal preferovaným jazykom pre väčšinu komunity s otvoreným zdrojom. Vďaka popularite v tejto komunite a užívateľskej ústretovosti sa stala populárnou medzi obrovským množstvom čerstvých absolventov a ľudí v počiatočných fázach ich kariéry. To spôsobilo značné množstvo prieskumných prác vykonaných testovaním schopností pythonu a podľa potreby sa zvýšilo. Rámce Pythonu ako Django poháňajú niektoré veľmi známe spoločnosti ako Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, atď.
Selén sa stal hlavnou knižnicou používanou na automatizáciu prehliadačov a automatizované testovanie. Python má vedúce postavenie v počte knižníc, ktoré podporujú Data Eco-svet (analýza dát, vizualizácia dát, veda o dátach, modely pripravené na výrobu, atď.) S knižnicami, ako sú scikit-learn, TensorFlow, morské živočíchy, matplotlib, numpy, pandy atď. Netreba dodávať, že s aktívnym, obľúbeným a širokým používaním pythonu má veľmi dôležité miesto softvérový priemysel a jeho vzostup.
Python je možné použiť pri vývoji webových aplikácií
Python je jazyk, ktorý sa dá ľahko naučiť a porozumieť vývoju webových aplikácií. Python tiež ponúka mnoho rámcov, ktoré sú uvedené nižšie.
Čo je back-end vývoj?
Webové rámce ako Django, Flask, Falcon, objatie, atď. Sú mimoriadne populárne pri vývoji systémov na strane servera (backend code). Vyžadujú sa, pretože uľahčujú začlenenie komplexnej obchodnej logiky s kódom orientovaným na klienta a bezpečnejším, udržiavateľnejším a škálovateľnejším spôsobom.
Výhody používania rámca na strane servera
- Zahŕňa to komplexné prepojenie (a vrátenie) webových stránok na základe príslušných požiadaviek klienta (klientske rozhranie alebo prehliadač); vystupuje ako sprostredkovateľ medzi databázami a klientom alebo medzi akýmkoľvek tretím systémom a klientom.
- Abstraktujú veľa detailov, zatiaľ čo klientovi (aka koncovému používateľovi) poskytujú funkčnosť. Potreba zamerať sa iba na to, čo je viditeľné na obrazovke, ako sú tlačidlá, odkazy, obrázky; a netrápte sa tým, ako sa samotný obsah generuje, ukladá, spája alebo má k nemu prístup. To všetko sa dá ľahko vyriešiť pomocou backend rámcov
Python je možné použiť v Data Science & Data Analysis
Data Science & Data Analysis je všeobecný pojem a majú rôzne komponenty, ako je opísané nižšie.
Čo je to strojové učenie?
Strojové učenie na vysokej úrovni predpovedá opakujúce sa vzorce v základných pozorovaniach, prakticky o čomkoľvek. Vzory môžu byť v rýchlosti písania osoby, reakčnom čase osoby, predpovedi počasia alebo dokonca rozpoznávaní objektu zobrazeného na obrázku.
Potreba strojového učenia
Dalo by sa argumentovať, že programátor môže napísať prípadové vyhlásenia tým, že si uvedomí rôzne scenáre a intuitívne formuluje pravidlá pre predpoveď. Realizácia tohto prípadu použitia na vysokej úrovni by v skutočnosti mohla trvať roky úsilia na zlepšenie predpovedaného výkonu. Písanie kódu, ktorý to vykonáva štúdiom všetkých prípadov sám, je časovo náročné, náchylné na chyby a je veľmi ťažké ho meniť, keď sa nájdu variácie.
Na druhej strane, knižnice strojového učenia používajú rýchle iteračné výpočty na realizovanie vzorov v základných testovacích prípadoch, oveľa rýchlejšie, keď je množina údajov (vzorky) dostatočne vysoká (milióny až miliardy ľahko).
Použitie strojového učenia
Strojové učenie používajú takmer všetky veľké technologické spoločnosti ako Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube atď. Niektoré prípady použitia sú:
1. Systémy odporúčaní
Vzhľadom na históriu interakcie s konkrétnymi produktmi (ako sú videá, filmy, atď.), Predpovedajte a predvádzajte nevidelý obsah, ktorý má vysokú pravdepodobnosť ocenenia používateľom. Amazon, Youtube, Netflix atď.
2. Rozpoznávanie tváre
Na obrázku alebo vo videorekordéri identifikujte osobu identifikáciou jej tvárových rysov. Používa ho Facebook, telefóny na odomknutie rozpoznaním tváre.
3. Rozpoznávanie hlasu
Identifikujte obsah počas reči, mapujte jeho slová v príslušnom jazyku a podľa potreby overte totožnosť osoby.
4. Predpovede vyhľadávacieho nástroja
Používa sa na nájdenie správneho obsahu pri vyhľadávacom reťazci. Zoraďovanie poradia všetkých dostupných výsledkov v poradí sa používateľom zdalo byť najviac žiaduce. Google, Bing, Yahoo sú niektoré spoločnosti, ktoré to používajú.
5. Systémy na rozpoznávanie siete
Sú to komplexné systémy, spravidla orientované na grafovú databázu, aby sa našli silné prepojenia medzi základnými entitami (v súčasnosti väčšinou ľuďmi). Facebook, LinkedIn, Instagram je niekoľko spoločností, ktoré aktívne využívajú tento typ techník strojového učenia.
Python pre strojové učenie
Najobľúbenejšie knižnice, ktoré v súčasnosti vedú k pokrokom v strojovom vzdelávaní, sú Scikit-learn a TensorFlow. Medzi nimi pokrývajú väčšinu populárnych algoritmov strojového učenia a informatiky.
Skriptovanie a automatizácia
Počiatočný prípad použitia Pythonu a je najotvorenejší, ale špecifický je automatizácia skriptovaním malých pomocných skriptov. Môžete automatizovať veľa malých úloh a ušetriť čas, energiu a možno veľa zbytočnej motivácie na svetské úlohy.
Málo prípadov použitia:
- Automatizácia prehliadača
Framework Selenium umožňuje automatizáciu interakcií s webovými prehliadačmi a webovými stránkami. Toto by sa mohlo použiť na automatizované testovanie webových stránok, na automatizáciu úloh, ktoré ste vykonali sami, na výber sady filtrov na webovej stránke, na škrabanie atď.
- Automatizácia sietí a príkazového riadku
Python sa čoraz viac využíva aj na automatizáciu siete. Niektoré z úloh používaných na rýchlu úsporu času by mohli byť automatické nadviazanie spojenia SSL so vzdialeným počítačom vyžadujúcim dvojfaktorové overenie alebo dokonca dve vrstvy dvojfaktorovo overených pripojení SSL.
záver
Python je výkonný jazyk, ktorý má zostať a dominovať v technologickom priemysle najmenej niekoľko rokov. Jeho význam a úrovne využívania sa iba zvyšujú a sú lídrom v inováciách v oblastiach, ktoré neustále rastú. Je to schopnosť vlastniť sa a byť udržiavaná.
Odporúčané články
Toto bola príručka Čo môžem robiť s programom Python. Tu diskutujeme o dôležitosti, o prípadoch použitia a pythone pre strojové učenie atď. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Dedičstvo v Pythone
- Porozumenie zoznamu Python
- Formátovanie reťazcov v Pythone
- Preťaženie Pythonu
- Top 6 Rozdiely medzi najlepšími softvérmi na testovanie