Hva er Python
Vi skal ha en beskrivelse av python i denne artikkelen. Så når vi hører navnet python, er det første spørsmålet som bør komme i tankene våre, hva er Python?
Hva er Python / definisjon av Python?
Svaret er et høyt nivå, objektorientert programmeringsspråk som ble opprettet av Guido van Rossum og først utgitt i år 1991. Det er relativt enkelt og lett å lære siden det fokuserer på syntaksens lesbarhet.
Forstå Python
I henhold til svaret ovenfor, kan vi se at vi har brukt to nøkkelord mens vi definerte Python. La oss først forstå betydningen av de to første nøkkelordene.
1. Språk med høyt nivå
Dette kalles et språk med høyt nivå fordi det er veldig lenger borte fra maskinnivå-språket (som består av 0-er og 1) og det er vanskelig å kode. Så det blir vanskelig å kode mens dette er lett lesbart, så det er veldig lenger borte fra maskinens språk. Så det blir et høyt nivå språk. Syntaks på høyt nivå er mer lesbar sammenlignet med språk på lavt nivå. En ting til som jeg skulle ønske at når vi skriver dette, er det ikke et sammensatt språk, men et tolket språk som betyr at det må drives av et annet program, i dette tilfellet en tolk ikke av prosessoren, i motsetning til C-språket som kjøres direkte av prosessoren.
2. Objektorientert programmeringsspråk
Det er et objektorientert programmeringsspråk som betyr at det fungerer på objekter. Så hva er et objekt? For eksempel er Tiger et objekt hvis farge og alder er dets egenskaper og jakter og gjengir oppførselen. Så som vist i eksemplet ovenfor har et objekt to egenskaper: attributter og atferd. Så det er noen grunnleggende prinsipper for OOP-er som beskrevet nedenfor:
- Arv : I dette tilfellet kan en barneklasse bruke oppførselen og egenskapene til foreldreklassen.
- Innkapsling: Gjemmer de private detaljene om en klasse for andre objekter.
- Polymorfisme : Bruke en vanlig oppførsel / operasjon i forskjellige former for forskjellige innganger.
Som du ser har jeg brukt nøkkelordklassen ovenfor, så hva betyr klasse?
En klasse er en blåkopi av et objekt. Den inneholder alle detaljene om et objekt, og objektet er et eksempel på en klasse. Når en klasse har definert beskrivelsen av objektet, som betyr at ikke noe minne eller lagring blir tildelt.
Hvordan gjør Python det enkelt å jobbe? / Hvorfor trenger vi?
Årsaken til at det gjør arbeidet så enkelt er på grunn av den enkle syntaks og lesbarhet av kode. I motsetning til andre programmeringsspråk som C, har den mye lesbar og kortfattet syntaks som gjør det enkelt for nybegynnere å raskt mestre konseptene og nå et avansert nivå. For eksempler, selv om du vil trykke navnet ditt, må du skrive rundt 7 kodelinjer i C #, men med python som bare kan gjøres på en linje, slik at det gjør en stor forskjell og gir python en fordel i forhold til andre språk.
Topp Python selskaper
Som vi har diskutert om python nå, blir det viktig for oss å kjenne til selskapene som faktisk bruker dette:
1. Google
Google har vært en tilhenger av python i lang tid. Selv om skript ble skrevet for Google i Perl eller bash, ble de skrevet om i Python fordi det er enkelt å skrive, distribuere og vedlikeholde. Det er nå offisielt Googles serverspråk, det andre er C ++ og Java.
2. Facebook
Facebook bruker også Python i stor grad, noe som gjør det til det tredje mest populære språket hos sosiale medier-giganten like bak C ++ og PHP. Facebook har publisert en rekke åpen kildekode-prosjekter skrevet for Python 3.
3. Instagram
I 2016 kunngjorde Instagram Engineering-teamet at de kjører verdens største Django Framework som er skrevet i Python. Instagrams team har investert tid og ressurser i å holde pythonutviklingen levedyktig (ca. 800 millioner aktive brukere hver måned).
4. Quora
De enorme publikumspørsmålene og svarplattformene bruker Python på grunn av sin lette skriving og lesbarhet.
5. Netflix
Den bruker hovedsakelig til dataanalyse for å anbefale og foreslå brukere med show og filmer. Hovedårsaken til å bruke Python er et ekstremt aktivt utviklingssamfunn.
Ovennevnte selskaper er noen av de store selskapene som bruker Python.
Hva kan du gjøre med Python? / Hvor skal vi bruke Python
Så, nå er det større spørsmålet hva kan vi gjøre med Python eller rettere sagt hvor kan vi bruke det?
Svaret på dette spørsmålet er at python kan brukes nesten overalt. Her er noen få områder der du kan bruke Python:
1. Python for nettutvikling
Siden det er et objektorientert programmeringsspråk. Så, som annet objektorientert språk, kan det brukes til webutvikling, og det er også enkelt å syntaks og har bedre lesbarhet. Django og Flask er de to mest populære Python Web Framework.
2. Python for vitenskapelig utvikling
Vi kan bruke dette til vitenskapelig utvikling ettersom det har SciPy-bibliotek, et numerisk beregningsbibliotek numPy og det har også Matplotlib, som har et 2D-plottingsbibliotek for visualisering. Den kan installere MATLAB Engine API slik at den kan samhandle med MATLAB som en datamaskin. Det er også et svært utvidbart språk. Den kan bruke en nettfront som betyr at det er et nettverk som Django og kolbe kan bruke Python som et API med en nettfront.
3. Datavitenskap og analyse
Det er en av de viktigste funksjonene eller området som svinger måleren til fordel for Python. Den kan brukes til å lage maskinlæringsalgoritmer, da den kan bruke et sci-kit-bibliotek, og vi kan bygge alle typer modeller, for eksempel Linear Regression, Random Forest og mange flere jevnlige biblioteker som tensor flow gjør det enkelt å lage dyp læring modeller. Populariteten til dette har økt multifold på grunn av bruken i Machine Learning og AI.
Jobber med Python
Så her vil vi snakke om hvordan man starter med python. Vi bruker Jupyter Notebook. Så først skal vi installere Jupyter selv. For det første bør vi installere Anaconda. Min anbefaling ville være å laste ned Anacondas siste versjon med Python 3. Når du har installert Anaconda, kan du enkelt åpne Jupyter Notebook derfra.
Under skjermbilde viser hvordan en Jupyter Notebook ser ut.
Så den markerte ruten du ser, kalles en celle. Her skriver vi koden eller instruksjonene som vi ønsker at kjernen skal kjøres.
Etter å ha skrevet koden kan du trykke på avspillingsknappen på verktøylinjen for å kjøre den spesifikke cellen. Det er veldig enkelt.
1. Eksempel, hvis vi må legge til to tall a og b, er syntaksen som følger:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
Skjermdumpen nedenfor viser det samme i Jupyter:
2. For matematiske og numeriske beregninger kan vi importere biblioteker som numpy- og panda-biblioteker for å jobbe med datasett. Syntaksen for det er:
import numpy as np
import pandas as pd
Nedenfor er skjermdumpen for det samme:
3. Dernest kan vi se hvordan du bygger funksjoner. Akkurat som andre språk, kan vi også bygge metoder og deretter kalle dem senere i programmet. Følgende eksempel er for å vise hvordan du oppretter en Fibonacci-seriefunksjon for de første 100 tallene
def fib(p) :
a, b =0, 1
while a< p :
print(a, end=' ')
a, b= b, a+b
print()
Vi kan kalle funksjonen ved å bruke fib (100)
Her er skjermbilde av koden over
4. Deretter vil vi se hvordan du oppretter betingede strømmer som om og hvis-ellers, da det er veldig viktig for ethvert programmeringsspråk. Her er prøvekoden for å opprette en betinget flyt, og vi kommer til å ta innspill fra en bruker ved å bruke inndatauttalelsen:
age = int(input(“Enter your name: ”))
if age <12:
print(“You are a kid”)
elif age in range(13, 20):
print(“ You are a teenager”)
else:
print(“You are a adult)
5. Deretter vil vi se hvordan du oppretter en for loop i dette med et eksempel. For loop brukes i utgangspunktet når vi vet antall iterasjoner. Nedenfor er kode for å utføre tillegget til de ti første numrene som brukes for loop. Her er antall iterasjoner 10.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
I koden over blir en sum brukt for å lagre summen av alle tallene etter hver iterasjon og område (10) betyr at den vil starte fra 0 til 9 ikke inkluderer 10 Svaret skal komme til 45.
6. Vi har også en stundsløyfe. I eksemplet nedenfor skal vi trykke i så lenge det er mindre enn 10, så hvis vi ser, vet vi ikke nøyaktig antall iterasjoner. Så, vi ringte også mens loop har en inngangskontrollert løkke.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
Påkrevde Python ferdigheter
Ferdighetene som kreves for en god utvikler er de samme som enhver annen utvikler. Personen skal ha god kunnskap om OOPs (Object Oriented Programming) -konsepter, slik at han kan leke med Object i python og da bare han kan bruke Pythons fulle potensiale. Han burde ha god kunnskap om disse rammene som Django og Flask, avhengig av teknologibunken din. Personen skal også ha en grunnleggende forståelse av frontteknologier som HTML, CSS og JavaScript. Det skal være kjent med hendelsesstyrt programmering i Python. Det kreves en grunnleggende forståelse av databasen ettersom databasekunnskap hjelper deg med å skrive riktige spørsmål.
Den unike egenskapen som gjør at den står foran andre språk er bruken i analyse, data vitenskap og AI. For å være god i de feltene som bruker python, må man ha god matematisk kunnskap, spesielt innen statistikkfeltet, en god domenekunnskap hjelper også da det hjelper med å velge riktig modell for å tilpasse den til riktig type data.
Fordeler med Python
Det er mange fordeler med python. Få er nevnt nedenfor:
- Omfattende støttebiblioteker: Den tilbyr store biblioteker som spenner fra numeriske beregninger til dyp læring, maskinlæring og visualiseringer. Det meste av programmeringsoppgaven er allerede gjort i bibliotekene, brukere må bare importere bibliotekene og passere parametere basert på kravene, og det reduserer virkelig tid og lengde på syntaks også.
- Integrasjonsfunksjon: Den har kraftige integrasjonsfunksjoner med front-end så vel som andre server-end teknologier. Den kan direkte ringe C og C ++ eller Java gjennom Jython.
- Produktivitet: På grunn av sine sterke integrasjonsfunksjoner, enhetstesting rammeverk, øker Python produktiviteten til applikasjonene. Det er et godt alternativ for å bygge skalerbare applikasjoner med flere protokoller.
Omfanget av Python
Pythons omfang nå og fremtiden er enorm. Nesten hvert selskap bruker på en eller annen måte pytoner i sin virksomhet. Python har omfang innen Webutvikling, Data Science, Data Analyse, AI, Machine Learning. Omfanget av Python innen datavitenskap / analyse er mye mer sammenlignet med andre programmeringsspråk.
Hvem er det rette publikummet for å lære seg Python-teknologier?
Den rette målgruppen for dette er alle som har en appetitt på å lære og ha en grunnleggende kunnskap om OOPS. Freshers, spesielt fra andre strømmer enn informatikk, vil finne det mye lett å forstå at for eksempel C ++.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Å lære dette språket gir deg en ekstra fordel i transportøren din, da det er et veldig allsidig språk og dets foretrukne bruk i vitenskapelige og numeriske beregninger og dataanalyse og maskinlæring gir det en fordel foran andre.
Konklusjon
For å konkludere, vil jeg si at selv om dette ble opprettet i 1990, er det veldig mye i bruk i dag, og bruken kommer til å øke ytterligere, spesielt innen dataanalyse / datavitenskap og maskinlæring.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til What is Python. Her diskuterte vi definisjonen og topp pytonselskaper med fordel og omfang. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Tableau Server?
- Hva er Minitab?
- Hva er Salesforce-teknologi?
- Hva er Big data analytics?
- Matplotlib I Python