Introduktion til Python
Python er et fortolket scriptingsprog, der blev udtænkt i 1980'erne med fokus på kodelæsbarhed. Det er version 2 blev frigivet i 2000 og version 3 i 2008. Python 3 havde betydelige grundlæggende ændringer, hvilket forårsagede en mangel på bagudkompatibilitet. På trods af dette fik python 2 meget trækkraft, når den modnet, og sandsynligvis var det, der fik python til at forblive en universel favorit, mens version 3 blev vedtaget.
Hvad kan jeg gøre med Python?
Python har udviklet sig til at være et meget magtfuldt, multi-paradigmisk sprog. Det understøtter fuldt ud objektorienteret programmering, strukturel programmering. Det understøtter også funktionel og logisk programmering. På grund af fleksibilitet og brugervenligt understøttes det af et enormt open source-community, så det bruges til at spænde over et stort antal domæner.
Nogle af Python-domænerne er meget populært brugt til webstedsudvikling, automatisering af operationelt arbejde, skabelse af bots, datavidenskab, dataanalyse, maskinlæring, applikationsudvikling, utility-scripts, browser-automatisering, test og oprettelse af rørledning til implementering.
Betydningen af Python
Python er blevet det foretrukne sprog for størstedelen af open source-samfundet. På grund af dets popularitet i dette samfund og brugervenlighed er det blevet populært blandt en enorm del af friske kandidater og folk i de tidlige stadier af deres karriere. Dette har forårsaget en god mængde efterforskningsarbejde udført ved at teste python-kapaciteter og øge det samme, når det kræves. Python-rammer som Django driver nogle af de meget velkendte virksomheder som Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic osv.
Selen er blevet et vigtigt bibliotek, der bruges til browserautomatisering og automatiseret test. Python er førende inden for antallet af biblioteker, der understøtter Data Eco-verdenen (Dataanalyse, Datavisualisering, Data Science, Produktionsklare modeller osv.) Med biblioteker som scikit-learning, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandaer osv. Naturligvis med aktiv, populær og bred anvendelse af python har det et meget vigtigt sted er softwarebranchen og dens stigning.
Python kan bruges i webudvikling
Python er et sprog, der er let at lære og forstå i Webudvikling. Python tilbyder også mange rammer, der er nævnt nedenfor.
Hvad er back-end udvikling?
Webrammer som Django, Flask, Falcon, knus osv. Er ekstremt populære til udvikling af serversidesystemer (backend code). Disse kræves, da de gør det lettere at integrere kompleks forretningslogik med den klientvendende kode og på en mere sikker, vedligeholdelig og skalerbar måde.
Fordele ved at bruge en server-side-ramme
- Dette indebærer at linke (og returnere) af websider på en kompleks måde på passende klient- (front-end- eller browser-anmodninger); fungerer som en formidler mellem databaser og klienten, eller mellem ethvert tredje system og klienten.
- De abstraherer en masse detaljer, mens de afslører funktionalitet for klienten (også kendt som slutbruger). Behovet for bare at fokusere på det, der er synligt på skærmen, som knapper, links, billeder; og ikke være generet over, hvordan selve indholdet genereres, gemmes, linkes eller gives adgang til. Alt det, der kan håndteres let med backend-rammerne
Python kan bruges i datavidenskab og dataanalyse
Datavidenskab og dataanalyse er et bredt udtryk, og de har forskellige komponenter som beskrevet nedenfor.
Hvad er maskinlæring?
Maskinlæring på højt niveau forudsiger tilbagevendende mønstre i underliggende observationer, næsten alt. Mønstrene kan være i en persons skrivehastighed, en persons reaktionstid, vejrforudsigelse eller endda genkende det objekt, der er vist på et billede.
Behovet for maskinlæring
Man kunne hævde, at en programmør kan skrive sagsangivelser ved selv at realisere de forskellige scenarier og intuitivt formulere regler for forudsigelse. Implementering af denne anvendelse på højt niveau kan faktisk kræve mange års indsats for at forbedre de forudsagte resultater. At skrive en kode, der udfører dette ved at studere alle sager selv, er tidskrævende, fejlagtigt og meget svært at ændre, da der findes variationer.
På den anden side bruger maskinlæringsbiblioteker hurtige iterative beregninger til at realisere mønstre i de underliggende testtilfælde, i en meget hurtigere hastighed, når datasættet (prøver) er højt nok i antal (millioner til milliarder nemt).
Brug af maskinlæring
Maskinlæring bliver brugt af næsten alle de store tech-virksomheder som Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube osv. Nogle af anvendelsessagerne er:
1. Anbefalingssystemer
I betragtning af en historie med interaktion med specifikke produkter (som videoer, film osv.) Kan du forudsige og fremvise ikke-set indhold, som har en stor chance for at forstå brugeren. Amazon, Youtube, Netflix osv.
2. Ansigtsgenkendelse
I et billede eller en videoramme skal du identificere personen ved at identificere deres ansigtstræk. Brugt af Facebook, af telefoner til oplåsning ved ansigtsgenkendelse.
3. Stemmegenkendelse
Identificer indholdet under talen, kortlæg dets ord på det passende sprog, og om nødvendigt valideres personens identitet.
4. Søgemaskins forudsigelser
Brugt til at finde det rigtige indhold, der blev givet i en søgestreng, ved at rangordne alle de tilgængelige resultater i rækkefølgen syntes mest ønskelig af brugeren. Google, Bing, Yahoo er nogle af de virksomheder, der bruger dette.
5. Netværkgenkendelsessystemer
Dette er komplekse systemer, generelt graf-databaseorienteret, for at finde stærke forbindelser mellem de underliggende enheder (i øjeblikket for det meste mennesker). Facebook, LinkedIn, Instagram er få virksomheder, der aktivt bruger denne type maskinlæringsteknikker.
Python til maskinlæring
De mest populære biblioteker, der i øjeblikket fører fremskridt inden for maskinlæring, er Scikit-learning og TensorFlow. Mellem disse to dækker de det meste af de populære Machine Learning og Data Science algoritmer.
Scripting og automatisering
Pythons oprindelige brugssag, og det er mest ufortalt, men specifikt er automatisering ved at scriptere små værktøjsskripts. Du kan automatisere mange små opgaver og spare dig selv tid, energi og måske masser af spildt motivation på dagligdags opgaver.
Få brugssager:
- Browser-automatisering
Selen-ramme tillader automatisering af interaktioner med webbrowsere og websted. Dette kan bruges til automatisk test af websteder, til automatisering af opgaver, der er udført selv, valg af et sæt filtre på et websted, webskrapning osv.
- Netværk & kommandolinjeautomation
Python bruges også i stigende grad til netværksautomation. Nogle af de opgaver, der bruges til hurtig tidsbesparelse, kunne automatisk være at etablere en SSL-forbindelse til en fjernmaskine, der kræver tofaktorautentisering eller endda to lag tofaktorautikerede SSL-forbindelser.
Konklusion
Python er et magtfuldt sprog for at forblive og dominere tech-industrien i mindst et par år. Dets betydning og anvendelsesniveauer øges kun og er førende inden for innovation inden for områder, der stadig vokser i antal. Det er en færdighed at besidde og vedligeholdes.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad kan jeg gøre med Python. Her diskuterer vi vigtigheden, bruger sager og python til maskinlæring osv. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Arv i Python
- Forståelse af Python-listen
- Strengformatering i Python
- Python-overbelastning
- Top 6 forskelle mellem bedste test af software