Python - один из самых популярных и востребованных языков программирования. Его легко освоить, он универсален и имеет огромный выбор модулей и библиотек. Если вы изучаете питон или собираетесь начать его изучение, то вы можете спросить себя, что именно может делать питон? Стоит ли изучать питон?
Чтобы найти ответы на такие вопросы, давайте обсудим различные приложения, в которых можно использовать python.
Веб-разработка
Одна из самых популярных областей, которые вы можете изучить, если вы программист на Python, - это внутренняя веб-разработка. Веб-фреймворки, основанные на python, такие как Django и Flask, в последнее время стали очень популярными для веб-разработки.
Эти фреймворки помогают писать код на стороне сервера на Python и упрощают построение общей логики серверной части. Python действительно является фаворитом как среди программистов приложений, так и среди веб-разработчиков (благодаря Django) из-за того, что он уделяет большое внимание удобочитаемости и эффективности. Веб-разработка на Python с помощью Django проходит очень гладко. Фактически, Django в настоящее время является самым известным фреймворком для веб-разработки.
Новичкам я бы порекомендовал сначала попробовать изучить Django. Изучив Django, вы сможете понять различные темы, такие как сопоставление разных URL-адресов с кодом Python, работа с базами данных и создание файлов HTML, которые пользователи будут видеть на веб-сайте. Django предоставляет все необходимые функции, такие как панель администратора, интерфейс базы данных, объектно-реляционное сопоставление и структуру каталогов для ваших приложений и проекта. Instagram, Spotify, Udemy, Coursera используют Django для создания своих приложений.
С другой стороны, Flask - это легкая микрофреймворк на основе Python, что означает, что у него будет небольшая или никакая зависимость от других библиотек. Он чрезвычайно гибкий и подчеркивает простоту и минимализм. Flask имеет множество впечатляющих функций, таких как поддержка файлов cookie, интегрированная поддержка модульного тестирования, диспетчеризация запросов Restful, встроенный сервер разработки и многое другое. Также его легко развернуть в продакшене. Такие компании, как LinkedIn, Pinterest, Uber, использовали Flask в своей серверной части.
В целом python оказывается очень полезным в веб-разработке. Это может быть идеальным выбором для изучения после того, как вы закончите с основами Python.
Машинное обучение
Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения.
Основная цель - позволить компьютерам обучаться автоматически без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректировать действия.
Например:
Например, у нас есть набор изображений кошек и собак. Мы хотим классифицировать их на группы кошек и собак. Для их классификации мы используем машинное обучение. Машинное обучение обрабатывает данные с помощью различных алгоритмов и сообщает нам, какая функция более важна для определения, кошка это или собака.
Вы можете передать алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 изображений стола. Затем он узнает разницу между собакой и столом. Когда вы дадите ему новое изображение собаки или стола, он сможет распознать, что это за изображение.
Чтобы узнать больше о машинном обучении, посетите наш блог Введение в машинное обучение.
Различные приложения машинного обучения:
1. Распознавание изображений
2. Распознавание речи
3. Электронный спам и фильтрация вредоносных программ.
4. Рекомендация продукта.
Другие приложения высокого уровня, в которых используется машинное обучение:
1. Беспилотные автомобили
2. Виртуальный персональный помощник
3. Торговля на фондовом рынке.
4. Медицинский диагноз
Причина, по которой мы обсуждаем машинное обучение, заключается в том, что здесь широко используется python. Python широко считается предпочтительным языком для изучения машинного обучения, поскольку его легко выучить и он обладает большими возможностями обработки данных.
Python в машинном обучении
Python предлагает лаконичный и читаемый код. В то время как за машинным обучением и искусственным интеллектом стоят сложные алгоритмы и универсальные рабочие процессы, простота Python позволяет разработчикам создавать надежные системы. Код Python понятен людям, что упрощает создание моделей для машинного обучения. Также python имеет обширный набор библиотек для машинного обучения и визуализации данных, таких как:
1. Keras, TensorFlow и Scikit-learn - самые известные для машинного обучения.
2. Numpy для высокопроизводительных научных вычислений.
3. Панды для универсального анализа данных.
Таким образом, Python оказывается очень полезным и в машинном обучении. Итак, если вы знаете Python и хотите изучить визуализацию данных и машинное обучение, вы можете начать изучение любой из этих библиотек. Доступны и другие библиотеки, которые вы тоже можете проверить.
Разработка игр
Python оказался исключительным выбором разработчиков для быстрого прототипирования видеоигр. Популярные видеоигры, такие как Пираты Карибского моря и самая известная - Среди нас, используют программирование на Python для ряда функций. Самая известная библиотека для разработки игр с использованием python - Pygame.
Pygame - это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания мультимедийных приложений, таких как игры, на основе превосходной библиотеки SDL. Pygame позволяет пользователям создавать полнофункциональные игры, а также мультимедийные программы с помощью программирования на Python. Он очень портативен и работает практически на всех платформах и операционных системах.
Другие библиотеки, которые используются для разработки игр с использованием Python:
1. PyKyra
2. Пиглет
3. PyOpenGL
4. Киви
5. Panda3D
6. Cocos2d
7. Python-Ogre
Соревновательное программирование
Первое, что делают большинство программистов после запуска python, - это решают вопросы о ранге хакера для лучшего понимания языка. Уровень хакера удобен для новичков, а также у него есть отдельный набор вопросов для практики Python. Если вы хотите попрактиковаться и освоить Python, вам определенно следует начать с ранга хакера.
Кроме того, python - удивительно удобный язык, поскольку его коды короче и лаконичнее, чем коды на других языках, и особенно используется большинством программистов в вопросах, где есть вероятность целочисленного переполнения, поскольку python позволяет кодировать без каких-либо ограничений на целочисленное значение. Единственный недостаток Python - его медлительность. По сравнению с C / C ++ и Java, он довольно медленный, и поэтому на платформах онлайн-кодирования ограничение по времени для Python обычно выше, чем для C ++. Многие программисты приводят эту причину, чтобы не использовать python для соревнований, но, на мой взгляд, все зависит от того, как вы подходите к проблеме. Тот факт, что ваш язык более быстрый и продуктивный, чем другие языки, не означает, что он поможет вам решить проблему. Кроме того, большинство соревнований по программированию имеют разумные временные рамки, которые не наказывают более медленные языки, поэтому нет ничего плохого в использовании Python для соревновательного программирования.
Настольное приложение
Вы можете создавать небольшие приложения, используя пакет Tkinter («интерфейс Tk»), который является стандартным интерфейсом Python для набора инструментов Tk GUI, но это не самый популярный выбор для настольных приложений.
Вместо этого люди используют Java, C #, C ++, а также JavaScript для настольных приложений. В настоящее время большинство компаний используют Electron JS для создания настольных приложений. Это среда выполнения, которая позволяет пользователю создавать настольные приложения с HTML5, CSS и JavaScript, и представляет собой смесь двух технологий: Nodejs и chromium. Но если вы хотите научиться создавать небольшие приложения с использованием python, вам обязательно стоит попробовать Tkinter.
Заключение
Есть еще много полей, в которых используется python, но это были самые распространенные. Для веб-разработки и обработки данных Python оказывается очень полезным и эффективным, что дает ему преимущество. Также для разработки игр и написания небольших скриптов автоматизации python оказывается эффективным. Принимая во внимание, что для конкурентного кодирования и создания настольных приложений я бы порекомендовал использовать другие варианты, но все же вы можете использовать python, если хотите;)
