Bevezetés a Pythonba
A Python egy értelmezett szkriptnyelv, amelyet az 1980-as években hozták létre, a kód olvashatóságára összpontosítva. Ez a 2. verzió 2000-ben jelent meg, a 3. verzió 2008-ban. A Python 3-ban jelentős alapvető változások történtek, ami hátrányos kompatibilitást okoztak. Ennek ellenére a python 2 nagy tapadást ért el érett állapotában, és valószínűleg mi okozta a python-ot az univerzális kedvencként, amíg a 3. verziót elfogadták.
Mit tehetek a Python-nal?
A Python nagyon hatalmas, multi-paradigmás nyelv lett. Teljes mértékben támogatja az objektum-orientált programozást, a strukturális programozást. Támogatja a funkcionális és logikai programozást is. A rugalmasságnak és a felhasználóbarátnak köszönhetően egy hatalmas nyílt forráskódú közösség támogatja, lehetővé téve, hogy széles tartományokon átterjedjen.
Néhány Python domaint nagyon népszerűen használják weboldal fejlesztésre, az operatív munka automatizálására, botok létrehozására, adattudományra, adatelemzésre, gépi tanulásra, alkalmazásfejlesztésre, segédprogramok parancsfájljaira, böngésző automatizálására, tesztelésre és telepítési folyamat létrehozására.
A Python fontossága
A Python lett a preferált nyelv a nyílt forráskódú közösség többségének. Ennek a közösségnek a népszerűsége és a felhasználóbarát jellege miatt karrierjük korai szakaszában népszerűvé vált a friss diplomások és a hatalmas darab körében. Ennek köszönhetően a python képességeinek tesztelésével jó mennyiségű felfedező munkát végeztünk, és ezt szükség szerint növeljük. A Python-keretek, mint például a Django, olyan jól ismert cégeket táplálnak, mint az Instagram, a Pinterest, a Mozilla, a National Geographic stb.
A szelén jelentős könyvtármá vált a böngésző automatizálása és az automatizált tesztelés számára. A Python az adatbázis-világot támogató könyvtárak számát (adatanalízis, adatmegjelenítés, adattudomány, gyártásra kész modellek stb.) Támogatja olyan könyvtárakkal, mint a scikit-learning, a TensorFlow, a tengeri születésű, a matplotlib, a számtalan, a pandák stb. Mondanom sem kell, hogy a python aktív, népszerű és széles körű felhasználásával nagyon fontos helyet foglal el a szoftveripar és annak növekedése.
A Python használható a webfejlesztésben
A Python olyan nyelv, amelyet könnyen meg lehet tanulni és megérteni a webfejlesztés során. A Python számos, az alábbiakban említett keretet is kínál.
Mi a háttér-fejlesztés?
Az olyan webes keretek, mint a Django, a Flask, a Falcon, a hug, stb., Rendkívül népszerűek a szerver oldali (háttér kód) rendszerek fejlesztésében. Ezekre szükség van, mivel megkönnyítik a komplex üzleti logika beépítését az ügyféllel szembeni kódba, és biztonságosabb, karbantarthatóbb és méretezhetőbb módon építhetők be.
A szerveroldali keret használatának előnyei
- Ez magában foglalja a weboldalak összetett összekapcsolását (és visszatérését) a megfelelő kliens (kezelőfelület vagy böngésző) kéréseknél; közvetítőként működik az adatbázisok és az ügyfél, vagy bármely harmadik rendszer és az ügyfél között.
- Sok részletet kivonnak, miközben a funkcionalitást az ügyfélnek (más néven a végfelhasználónak) teszik ki. Csak arra kell koncentrálnunk, ami a képernyőn látható, például gombok, linkek, képek; és nem kell törődnie azzal, hogy magát a tartalmat hogyan generálják, tárolják, összekapcsolják vagy hozzáférést kapnak neki. Mindez könnyen kezelhető a háttér-keretrendszer segítségével
A Python használható az adattudományban és az adatok elemzésében
Az adattudomány és az adatelemzés széles körű fogalom, és az alábbiakban részletezett különféle összetevőkkel rendelkezik.
Mi a gépi tanulás?
A magas szintű gépi tanulás gyakorlatilag bármit megjósol az alapul szolgáló megfigyelésekben ismétlődő mintákra. A minták lehetnek egy személy gépelési sebességében, egy személy reakcióidejében, időjárási előrejelzésében, vagy akár a képen látható objektum felismerésében is.
A gépi tanulás szükségessége
Azt lehet állítani, hogy egy programozó az esetek megállapítását írhatja a különféle forgatókönyvek önmegvalósításával és az előrejelzés szabályainak intuitív megfogalmazásával. Ennek a magas szintű felhasználási esetnek a megvalósítása valójában évek erőfeszítéseket igényelhet a látási előrejelzési teljesítmény javítása érdekében. Kód írása, amely ezt teljesíti az összes eset önálló tanulmányozásával, időigényes, hibára hajlamos és nagyon nehéz megváltoztatni, mivel eltérések találhatók.
Másrészt, a gépi tanulási könyvtárak gyors iteratív számításokat használnak a minták megvalósításához az alapul szolgáló teszt esetekben, sokkal gyorsabb ütemben, ha az adatkészlet (minták) száma elég magas (könnyen egymilliárdtól milliárdig).
A gépi tanulás felhasználásai
A gépi tanulást szinte az összes nagy technológiai vállalat alkalmazza, mint például az Amazon, a Google, a Netflix, a Microsoft, a Facebook, a Linkedin, a Youtube stb.
1. Ajánlási rendszerek
Tekintettel a konkrét termékekkel (például videókkal, filmekkel stb.) Való interakció történetére, előre jelezze és mutassa be a nem látott tartalmat, amelynek nagy a esélye a felhasználó számára. Amazon, Youtube, Netflix stb.
2. Arcfelismerés
Képben vagy videokeretben azonosítsa a személyt arcvonásainak azonosításával. A Facebook, a telefonok használják az arcfelismerés feloldásához.
3. Hangfelismerés
Azonosítsa a tartalmat a beszéd során, jelölje meg szavait a megfelelő nyelven, és ha szükséges, ellenőrizze a személy személyazonosságát.
4. Keresőmotor előrejelzései
A keresési karakterláncban megadott megfelelő tartalom megkeresésére használják az összes elérhető eredmény rangsorolása alapján a felhasználó számára a legkívánatosabban. A Google, a Bing, a Yahoo néhány olyan társaság, amely ezt használja.
5. Hálózatfelismerő rendszerek
Ezek összetett rendszerek, általában gráf-adatbázis-orientáltak, hogy erős kapcsolatokat találjanak a mögöttes entitások (jelenleg többnyire emberek) között. A Facebook, a LinkedIn, az Instagram kevés olyan társaság, amely aktívan alkalmazza az ilyen típusú gépi tanulási technikákat.
Python a gépi tanuláshoz
A legnépszerűbb könyvtárak, amelyek jelenleg a gépi tanulás terén haladnak, a Scikit-learning és a TensorFlow. Kettőjük között a legnépszerűbb gépi tanulás és az adattudomány algoritmusait fedik le.
Szkriptek és automatizálás
A Python kezdeti felhasználási esete és ez a leginkább elmondhatatlan, de a specifikus az automatizálás kis segédprogramok szkriptjeinek szkriptelésével. Automatizálhat sok apró feladatot, és időt, energiát és talán sok pazarolt motivációt takaríthat meg a hétköznapi feladatok elvégzésekor.
Kevés felhasználási eset:
- Böngésző automatizálása
A szelén keretrendszer lehetővé teszi a böngészőkkel és a weboldallal történő interakciók automatizálását. Ezt fel lehet használni az automatikus webhely-teszteléshez, a saját maga elvégzett feladatok automatizálásához, a weboldal szűrőkészletének kiválasztásához, webkaparáshoz stb.
- Hálózati és parancssori automatizálás
A Python-ot egyre inkább használják a hálózati automatizáláshoz. A gyors időmegtakarításhoz használt egyes feladatok között szerepelhet automatikusan egy SSL-kapcsolat létrehozása egy távoli számítógéppel, amely kétfaktoros hitelesítést igényel, vagy akár kétrétegű, két tényezővel hitelesített SSL-kapcsolatokat.
Következtetés
A Python erőteljes nyelv, hogy legalább néhány évig megmaradjon és domináljon a tech-iparban. Jelentősége és felhasználási szintje csak növekszik, és az innováció vezetője az egyre növekvő számú területeken. Ez egy készség birtoklására és fenntartására.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató arra, hogy mit tehetek a Python-nal. Itt megvitatjuk a gépi tanulás fontosságát, az esetek és a piton fontosságát, stb. További tudnivalókat tekinthet meg a következő cikkekben is -
- Öröklés Pythonban
- Python lista megértése
- Karakterlánc-formázás a Python-ban
- Python túlterhelés
- A legjobb tesztelő szoftverek 6 legfontosabb különbsége