Sissejuhatus Pythoni
Python on tõlgendatud skriptikeel, mis loodi 1980. aastatel ja keskendus koodide loetavusele. Selle versioon 2 ilmus 2000. aastal ja versioon 3 2008. Python 3-s tehti olulisi põhjalikke muudatusi, põhjustades tagasiulatuva ühilduvuse puudumist. Sellele vaatamata saavutas python 2 pärast valmimist palju veojõudu ja arvatavasti põhjustas python versiooni 3 vastuvõtmise ajal universaalseks lemmikuks.
Mida ma saan Pythoniga teha?
Python on muutunud väga võimsaks, mitme paradigma keeleks. See toetab täielikult objektorienteeritud programmeerimist, struktuuriprogrammeerimist. See toetab ka funktsionaalset ja loogilist programmeerimist. Paindlikkuse ja kasutajasõbralikkuse tõttu toetab seda tohutu avatud lähtekoodiga kogukond, mis võimaldab seda kasutada paljudes domeenides.
Mõnda Pythoni domeeni kasutatakse väga populaarselt veebisaitide arendamisel, operatiivtöö automatiseerimisel, robotite loomisel, andmeteaduses, andmeanalüüsis, masinõppes, rakenduste arendamisel, utiliidiskriptides, brauseri automatiseerimises, testimises ja juurutamisel torujuhtme loomiseks.
Pythoni tähtsus
Pythonist on saanud enamus avatud lähtekoodiga kogukonnast eelistatud keelt. Tänu oma populaarsusele selles kogukonnas ja kasutajasõbralikkusele on see populaarseks saanud karjääri varases staadiumis tohutul hulgal värskeid lõpetajaid ja inimesi. See on põhjustanud suure hulga uurimistööd, mida teostati pythoni võimete testimisega ja vajadusel suurendades seda. Pythoni raamistikud, nagu Django, võimendavad mõnda väga tuntud firmat, nagu Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic jne.
Seleenist on saanud suur raamatukogu, mida kasutatakse brauseri automatiseerimisel ja automatiseeritud testimisel. Python on andmekogude keskkonda (andmeanalüüs, andmete visualiseerimine, andmeteadus, tootmisvalmis mudelid jne) toetavate raamatukogude hulgas juhtiv raamatukogudes nagu scikit-learning, TensorFlow, merihunnik, matplotlib, tuimake, pandad jne. Ütlematagi selge, et aktiivse, populaarse ja laialdase pythoni kasutamise korral on sellel väga oluline koht tarkvaratööstusel ja selle tõusul.
Pythoni saab kasutada veebiarenduses
Python on keel, mida on veebiarenduses lihtne õppida ja mõista. Python pakub ka palju raamistikke, mida on allpool nimetatud.
Mis on tagapõhja arendus?
Veebiraamid, nagu Django, Flask, Falcon, kallistus jne, on serveripoolsete (taustaprogrammide) süsteemide arendamisel äärmiselt populaarsed. Need on vajalikud, kuna need hõlbustavad keerukama äriloogika integreerimist kliendile suunatud koodiga ning turvalisemal, hooldatavamal ja skaleeritavamal viisil.
Serveripoolse raamistiku kasutamise eelised
- See hõlmab veebilehtede kompleksset linkimist (ja tagastamist) sobivatel kliendi (esiotsa või brauseri) taotlustel; tegutsedes vahendajana andmebaaside ja kliendi vahel või mis tahes kolmanda süsteemi ja kliendi vahel.
- Need abstraheerivad palju detaile, paljastades samal ajal funktsionaalsuse kliendile (ehk lõppkasutajale). Vajadus keskenduda lihtsalt ekraanil nähtavale, näiteks nuppudele, linkidele, piltidele; ja ärge muretsege selle üle, kuidas sisu ise luuakse, talletatakse, lingitakse või millele sellele juurde pääsetakse. Kõike seda saab taustaraamide abil hõlpsalt käsitseda
Pythoni saab kasutada andmete teaduses ja andmete analüüsis
Andmeteadus ja andmete analüüs on lai mõiste ning neil on erinevad komponendid, nagu allpool kirjeldatud.
Mis on masinõpe?
Kõrgetasemeline masinõpe ennustab vaatlustes korduvaid mustreid praktiliselt kõige kohta. Need mustrid võivad olla inimese masinakirjutamiskiiruses, inimese reageerimisajas, ilmaennustuses või isegi pildil oleva objekti äratundmises.
Masinõppe vajadus
Võib väita, et programmeerija saab juhtumiavaldusi kirjutada, realiseerides erinevaid stsenaariume ja sõnastades intuitiivselt ennustamise reeglid. Selle kõrgetasemelise kasutusjuhtumi rakendamine võib tegelikult võtta aastaid pingutusi, et nähtavat ennustusjõudlust parandada. Koodi kirjutamine, mis täidab seda, uurides kõiki juhtumeid ise, on aeganõudev, veaohtlik ja variatsioonide leidmisel on seda väga raske muuta.
Teisest küljest kasutavad masinõppe raamatukogud kiireid iteratiivseid arvutusi, et realiseerida aluseks olevates testjuhtumites mustrid, palju kiiremini, kui andmekogumite (valimite) arv on piisavalt suur (miljonitesse miljarditesse lihtne).
Masinõppe kasutusviisid
Masinõpet kasutavad peaaegu kõik suured tehnoloogiaettevõtted nagu Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube jne. Mõned kasutusjuhud on järgmised:
1. Soovitussüsteemid
Arvestades konkreetsete toodetega (nt videod, filmid jne) suhelnud ajalugu, ennustage ja tutvustage nägemata sisu, millel on suur tõenäosus, et kasutaja seda hindab. Amazon, Youtube, Netflix jne.
2. Näotuvastus
Foto või video raami abil tuvastage isik, tuvastades tema näojooned. Kasutab Facebook, telefonid näotuvastuse abil lukust vabastamiseks.
3. Häältuvastus
Identiseerige kõne ajal sisu, kaardistage selle sõnad sobivas keeles ja kinnitage vajadusel isiku identiteet.
4. Otsingumootori ennustused
Kasutatakse otsingustringi abil õige sisu leidmiseks, järjestades kõik saadaolevad tulemused järjekorras kasutajale kõige soovitavamaks. Google, Bing, Yahoo on mõned neist ettevõtetest.
5. Võrgutuvastussüsteemid
Need on keerulised süsteemid, mis on tavaliselt orienteeritud graafilistele andmebaasidele, et leida alusüksuste (praegu enamasti inimeste) vahel tugevaid sidemeid. Facebook, LinkedIn ja Instagram on vähesed ettevõtted, kes kasutavad seda tüüpi masinõppe tehnikaid aktiivselt.
Python masinõppe jaoks
Kõige populaarsemad raamatukogud, mis praegu masinaõppe alal edusamme teevad, on Scikit-learning ja TensorFlow. Nende kahe vahel katavad nad enamiku populaarsetest masinõppe ja andmeteaduse algoritmidest.
Skriptimine ja automatiseerimine
Pythoni esialgne kasutusjuhtum ja see on kõige ütlematum, kuid konkreetne on automatiseerimine väikeste utiliidiskriptide skriptimisega. Saate automatiseerida paljusid väikeseid ülesandeid ja säästa oma aega, energiat ja võib-olla palju raisatud motivatsiooni igapäevaste ülesannete jaoks.
Vähesed kasutusjuhud:
- Brauseri automatiseerimine
Seleeni raamistik võimaldab automatiseerida interaktsioone veebibrauserite ja veebisaidiga. Seda saab kasutada veebisaitide automatiseeritud testimiseks, ise tehtud tööde automatiseerimiseks, veebisaidil filtrikomplekti valimiseks, veebikraapimiseks jne.
- Võrgu- ja käsuridade automatiseerimine
Pythoni kasutatakse üha enam ka võrgu automatiseerimiseks. Mõned aja kiireks säästmiseks kasutatavad ülesanded võivad olla SSL-ühenduse loomine automaatselt kaugarvutiga, mis nõuab kahefaktorilist autentimist või isegi kahekihilist kahefaktorilist autentimist SSL-ühendust.
Järeldus
Python on võimas keel, et vähemalt paar aastat püsida ja domineerida tehnikatööstuses. Selle tähtsus ja kasutustase ainult kasvavad ning on innovatsiooni liider valdkondades, mille arv üha kasvab. See on oskus omada ja säilitada.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend teemal Mida ma saan Pythoni abil teha. Siin räägime masinõppe olulisusest, kasutusjuhtudest ja pütoonist. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Pärimine Pythonis
- Pythoni nimekirja mõistmine
- Keelte vormindamine Pythonis
- Pythoni ülekoormamine
- Parima testimistarkvara 6 peamist erinevust