Introduksjon til Python
Python er et tolket skriptspråk unnfanget på 1980-tallet, med fokus på kodelesbarhet. Det er versjon 2 ble utgitt i 2000, og versjon 3 i 2008. Python 3 hadde betydelige grunnleggende endringer, noe som førte til mangel på bakoverkompatibilitet. Til tross for dette fikk python 2 mye trekkraft når den modnet, og sannsynligvis hva som fikk python til å forbli en universell favoritt mens versjon 3 ble tatt i bruk.
Hva kan jeg gjøre med Python?
Python har utviklet seg til å være et veldig kraftig språk med flere paradigmer. Den støtter fullstendig objektorientert programmering, strukturell programmering. Den støtter også funksjonell og logisk programmering. På grunn av fleksibilitet, og brukervennlig, støttes det av et stort samfunn med åpen kildekode, slik at det brukes til å spenne over et stort antall domener.
Noen av Python-domenene er veldig populært brukt for utvikling av nettsteder, automatisering av operativt arbeid, oppretting av bots, data vitenskap, dataanalyse, maskinlæring, applikasjonsutvikling, verktøyskript, nettleser automatisering, testing og oppretting av distribusjonsrørledninger.
Betydningen av Python
Python har blitt det foretrukne språket for majoriteten av samfunnet med åpen kildekode. På grunn av sin popularitet i dette samfunnet, og brukervennligheten, har det blitt populært blant en stor del av nyutdannede og folk i de tidlige stadiene av karrieren. Dette har forårsaket en god mengde letearbeid utført ved å teste python-evner, og øke det samme når det er nødvendig. Python-rammer som Django driver noen av de veldig kjente selskapene som Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, etc.
Selen er blitt et viktig bibliotek som brukes til nettleserautomatisering og automatisert testing. Python er ledende innen antall biblioteker som støtter Data Eco-verden (Data Analyse, Data Visualisering, Data Science, Production-Ready-modeller, osv.) Med biblioteker som scikit-learning, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandaer, etc. Unødvendig å si, med aktiv, populær og bred bruk av python, har det et veldig viktig sted er programvareindustrien og dens økning.
Python kan brukes i webutvikling
Python er et språk som er lett å lære og forstå i Webutvikling. Python tilbyr også mange rammer som er nevnt nedenfor.
Hva er back-end utvikling?
Nettrammer som Django, Flask, Falcon, klem, osv. Er ekstremt populære for å utvikle serversidesystemer (backend code). Dette kreves ettersom de gjør det enklere å integrere kompleks forretningslogikk med den klientvendte koden og på en mer sikker, vedlikeholdbar og skalerbar måte.
Fordeler med å bruke et server-side Framework
- Dette innebærer å koble (og returnere) nettsider på en kompleks måte på passende klientforespørsler (front-end eller nettleser); fungerer som en mellomting mellom databaser og klienten, eller mellom ethvert tredje system og klienten.
- De abstraherer mange detaljer mens de avslører funksjonalitet for klienten (også sluttbruker). Behovet for å bare fokusere på det som er synlig på skjermen, for eksempel knapper, lenker, bilder; og ikke bry deg om hvordan selve innholdet blir generert, lagret, koblet eller gitt tilgang til. Alt som kan håndteres med hjelp av backend-rammene
Python kan brukes i Data Science & Data Analyse
Data Science & Data Analysis er et bredt begrep, og de har forskjellige komponenter som beskrevet nedenfor.
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring på høyt nivå forutsier tilbakevendende mønstre i underliggende observasjoner, omtrent praktisk talt hva som helst. Mønstrene kan være i skrivehastigheten til en person, reaksjonstiden til en person, værvarsling, eller til og med gjenkjenne objektet som er vist på et bilde.
Behovet for maskinlæring
Man kan hevde at en programmerer kan skrive saksuttalelser ved å selv realisere de forskjellige scenariene og intuitivt formulere regler for prediksjon. Implementering av denne høysnivået brukstilfelle kan faktisk ta mange års arbeid for å forbedre prediksjonens ytelse. Å skrive en kode som utfører dette ved å studere alle sakene selv, er tidkrevende, feilutsatt og veldig tøft å endre etter hvert som variasjoner blir funnet.
På den annen side bruker biblioteker for maskinlæring raske iterative beregninger for å realisere mønstre i de underliggende testtilfellene, i mye raskere hastighet når datasettet (prøvene) er høyt nok i antall (millioner til milliarder enkelt).
Bruk av maskinlæring
Maskinlæring brukes av nesten alle de store teknologiselskapene som Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Noen av sakene er:
1. Anbefalingssystemer
Når du har hatt en historie med interaksjon med spesifikke produkter (som videoer, filmer, osv.), Kan du forutsi og vise frem uset innhold som har stor sjanse for å verdsette brukeren. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Ansiktsgjenkjenning
I et bilde eller en videoramme, identifiser personen ved å identifisere ansiktsfunksjonene. Brukt av Facebook, av telefoner for å låse opp ved ansiktsgjenkjenning.
3. Stemmegjenkjenning
Identifiser innholdet under talen, kartlegg ordene på det aktuelle språket, og bekreft om nødvendig identiteten til personen.
4. Forespørsler om søkemotorer
Brukt for å finne riktig innhold gitt en søkestreng, ved å rangere alle tilgjengelige resultater i rekkefølgen virket mest ønskelig av brukeren. Google, Bing, Yahoo er noen av selskapene som bruker dette.
5. Nettverksgjenkjenningssystemer
Dette er komplekse systemer, vanligvis grafisk databasorienterte, for å finne sterke koblinger mellom de underliggende enhetene (for tiden stort sett personer). Facebook, LinkedIn, Instagram er få selskaper som aktivt bruker denne typen maskinlæringsteknikker.
Python for maskinlæring
De mest populære bibliotekene som for øyeblikket fører fremskritt innen maskinlæring er Scikit-learning og TensorFlow. Mellom de to dekker de fleste av de populære maskinlærings- og datavitenskapelige algoritmer.
Manus og automatisering
Pythons første brukssak, og den er mest ufortalt, men spesifikk er automatisering ved å skripte små verktøyskript. Du kan automatisere mange små oppgaver og spare deg for tid, energi og kanskje mye bortkastet motivasjon på hverdagslige oppgaver.
Få brukssaker:
- Nettleser automatisering
Selen Framework muliggjør automatisering av interaksjoner med nettlesere og nettsted. Dette kan brukes til automatisk testing av nettsteder, til å automatisere oppgaver som er utført selv, velge et sett med filtre på et nettsted, skraping av nett, etc.
- Nettverk og kommandolinjeautomatisering
Python brukes også i økende grad til nettverksautomasjon. Noen av oppgavene som brukes for rask tidsbesparelse, kan være automatisk å opprette en SSL-forbindelse til en ekstern maskin som krever tofaktorautentisering eller til og med to lag med tofaktorsgodkjenne SSL-tilkoblinger.
Konklusjon
Python er et kraftig språk, for å være og dominere tech-bransjen i minst et par år. Dets betydning og bruksnivå øker bare og er ledende innen innovasjon for felt som stadig vokser. Det er en ferdighet å ha og å opprettholdes.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Hva kan jeg gjøre med Python. Her diskuterer vi viktigheten, bruker saker og python for maskinlæring osv. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Arv i Python
- Forståelse av Python-listen
- Strengformatering i Python
- Python-overbelastning
- Topp 6 forskjeller av beste testprogramvare