Введение в Python
Python - это интерпретируемый язык сценариев, задуманный в 1980-х годах с акцентом на удобочитаемость кода. Его версия 2 была выпущена в 2000 году, а версия 3 - в 2008 году. В Python 3 произошли существенные фундаментальные изменения, вызвавшие отсутствие обратной совместимости. Несмотря на это, Python 2 приобрел большую популярность после того, как он стал более зрелым, и, вероятно, из-за этого Python оставался универсальным фаворитом во время принятия версии 3.
Что я могу сделать с Python?
Python превратился в очень мощный мультипарадигмальный язык. Он полностью поддерживает объектно-ориентированное программирование, структурное программирование. Он также поддерживает функциональное и логическое программирование. Благодаря гибкости и удобству использования он поддерживается огромным сообществом открытого исходного кода, что позволяет использовать его в огромном количестве доменов.
Некоторые из доменов Python очень популярны для разработки веб-сайтов, автоматизации оперативной работы, создания ботов, обработки данных, анализа данных, машинного обучения, разработки приложений, сценариев утилит, автоматизации браузера, тестирования и создания конвейера развертывания.
Важность Python
Python стал предпочтительным языком для большинства сообщества open-source. Благодаря своей популярности в этом сообществе и удобству использования, он стал популярным среди огромного количества молодых выпускников и ребят на ранних этапах их карьеры. Это вызвало значительный объем исследовательской работы, выполненной путем тестирования возможностей Python, и при необходимости увеличил ее. Фреймворки Python, такие как Django, поддерживают некоторые очень известные компании, такие как Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic и т. Д.
Selenium стала основной библиотекой, используемой для автоматизации браузера и автоматического тестирования. Python лидирует по количеству библиотек, поддерживающих экомир данных (анализ данных, визуализация данных, наука о данных, модели, готовые к производству и т. Д.), С такими библиотеками, как scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas и т. Д. Излишне говорить, что при активном, популярном и широком использовании python он занимает очень важное место в индустрии программного обеспечения и его подъеме.
Python можно использовать в веб-разработке
Python - это язык, который легко выучить и понять в веб-разработке. Python также предлагает множество платформ, которые упомянуты ниже.
Что такое фоновая разработка?
Веб-фреймворки, такие как Django, Flask, Falcon, hug и т. Д., Чрезвычайно популярны для разработки серверных систем (кода внутреннего кода). Они необходимы, поскольку они облегчают включение сложной бизнес-логики с клиентским кодом более безопасным, поддерживаемым и масштабируемым образом.
Преимущества использования серверной инфраструктуры
- Это включает в себя сложное связывание (и возврат) веб-страниц по соответствующим запросам клиента (интерфейс или браузер); выступая в качестве посредника между базами данных и клиентом или между любой третьей системой и клиентом.
- Они абстрагируют много деталей, предоставляя клиенту функциональность (он же конечный пользователь). Нужно просто сосредоточиться на том, что видно на экране, например на кнопках, ссылках, изображениях; и не беспокоиться о том, как сам контент генерируется, хранится, связывается или предоставляется доступ. Все, что может быть легко обработано с помощью серверных структур
Python может использоваться в науке о данных и анализе данных
Data Science & Data Analysis - это широкий термин, и они имеют различные компоненты, как описано ниже.
Что такое машинное обучение?
На высоком уровне машинное обучение предсказывает повторяющиеся закономерности в базовых наблюдениях практически обо всем. Это могут быть скорость печати человека, время реакции человека, прогноз погоды или даже распознавание объекта, показанного на картинке.
Потребность в машинном обучении
Можно утверждать, что программист может писать операторы кейсов, самостоятельно реализуя различные сценарии и интуитивно формулируя правила для прогнозирования. Реализация этого высокоуровневого варианта использования может фактически потребовать годы усилий для улучшения наблюдаемой эффективности прогнозирования. Написание кода, который выполняет это, изучая все случаи самостоятельно, отнимает много времени, подвержено ошибкам и очень сложно изменить, когда найдены варианты.
С другой стороны, библиотеки машинного обучения используют быстрые итеративные вычисления для реализации шаблонов в базовых тестовых случаях, причем с гораздо более высокой скоростью, когда набор данных (выборки) достаточно велик (от миллионов до миллиардов легко).
Использование машинного обучения
Машинное обучение используется почти во всех крупных технологических компаниях, таких как Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube и т. Д. Некоторые из примеров использования:
1. Рекомендации системы
Учитывая историю взаимодействия с определенными продуктами (такими как видео, фильмы и т. Д.), Прогнозируйте и демонстрируйте невидимый контент, который имеет высокие шансы на признание пользователя. Amazon, Youtube, Netflix и др.
2. Распознавание лиц
В картинке или видеокадре идентифицируйте человека, идентифицируя его черты лица. Используется Facebook, телефонами для разблокировки по распознаванию лиц.
3. Распознавание голоса
Идентифицируйте содержание во время речи, нанесите на карту его слова на соответствующем языке, и при необходимости подтвердите личность человека.
4. Прогнозы поисковых систем
Используется для поиска нужного контента по заданной строке поиска, ранжируя все доступные результаты в том порядке, который показался пользователю наиболее желательным. Google, Bing, Yahoo - некоторые из компаний, использующих это.
5. Системы распознавания сети
Это сложные системы, обычно ориентированные на базу данных графа, для нахождения прочных связей между базовыми объектами (в настоящее время в основном это люди). Facebook, LinkedIn, Instagram - несколько компаний, активно использующих этот тип методов машинного обучения.
Python для машинного обучения
Наиболее популярными библиотеками, в настоящее время ведущими в области машинного обучения, являются Scikit-learn и TensorFlow. Между ними они охватывают большинство популярных алгоритмов машинного обучения и науки о данных.
Сценарии и автоматизация
Первоначальный вариант использования Python, и он наиболее невыразителен, но особенным является автоматизация с помощью сценариев небольших служебных сценариев. Вы можете автоматизировать множество небольших задач и сэкономить время, энергию и, возможно, много потерянной мотивации на мирские задачи.
Несколько вариантов использования:
- Автоматизация браузера
Платформа Selenium позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-браузерами и веб-сайтом. Это может быть использовано для автоматического тестирования веб-сайтов, для автоматизации выполненных задач, выбора набора фильтров на веб-сайте, просмотра веб-страниц и т. Д.
- Автоматизация сети и командной строки
Python также все чаще используется для автоматизации сетей. Некоторые из задач, используемых для быстрой экономии времени, могут заключаться в автоматическом установлении соединения SSL с удаленным компьютером, требующим двухфакторной аутентификации или даже двух уровней соединений SSL с двухфакторной аутентификацией.
Вывод
Python - мощный язык, чтобы оставаться и доминировать в технологической индустрии, по крайней мере, пару лет. Его важность и уровни использования только растут и являются лидером в области инноваций для областей, число которых постоянно растет. Это умение владеть и поддерживать.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к тому, что я могу сделать с Python. Здесь мы обсуждаем важность, случаи использования и Python для машинного обучения и т. Д. Вы можете также взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Наследование в Python
- Понимание списка Python
- Форматирование строк в Python
- Перегрузка Python
- 6 лучших отличий лучших программ для тестирования