Python — очень популярный язык программирования среди молодежи, стремящейся к технической карьере в современном быстро меняющемся мире, и часто нуждается в представлении. Он широко используется в различных секторах бизнеса, таких как программирование, веб-разработка, машинное обучение и наука о данных. При его широком использовании неудивительно, что Python привлек больше внимания, чем Java, как лучший язык программирования.
Что такое язык программирования Python?
- Python — это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования со встроенными структурами данных и динамической семантикой. Он поддерживает несколько парадигм программирования, таких как структуры, объектно-ориентированное и функциональное программирование.
- Python поддерживает различные модули и пакеты, что обеспечивает модульность программы и повторное использование кода.
- Python был создан Гвидо ван Россумом.
Зачем изучать Python — найдите главные причины
1. Карьерные возможности и зарплата
Язык Python предоставляет множество возможностей для трудоустройства и обещает высокий рост с огромными перспективами заработной платы. Некоторые из известных технологических гигантов используют Python для своей веб-разработки, например:
Среднегодовой CTC разработчика Python составляет около 90 000 долларов, что по сравнению с другими языками означает все меньше и меньше возможностей для работы в крупных технологических компаниях.
2. Наука о данных с Python
Python очень хорошо известен своей надежностью, масштабируемостью и предоставляет расширяемые возможности визуализации и графики. Хотя он широко используется в науке о данных для анализа данных и фреймах данных для графических изображений. Python поддерживает несколько популярных библиотек. Вот некоторые из них:
PyTorch: PyTorch — это платформа машинного обучения, основанная на библиотеке Torch и используемая для таких приложений, как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
SymPy: SymPy — это библиотека Python с открытым исходным кодом для символьных вычислений. Он предоставляет возможности компьютерной алгебры либо как отдельное приложение, либо как библиотека для других приложений, либо в Интернете как SymPy Live или SymPy Gamma.
Scikit-learn: scikit-learn — это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python. Он включает в себя различные алгоритмы классификации, регрессии и кластеризации, включая машины опорных векторов, случайные леса, повышение градиента, k-means и DBSCAN, и предназначен для взаимодействия с числовыми и научными библиотеками Python NumPy и SciPy.
Pandas: Pandas — это программная библиотека, написанная для языка программирования Python для обработки и анализа данных. В частности, он предлагает структуры данных и операции для работы с числовыми таблицами и временными рядами.
PyBrain: PyBrain — это модульная библиотека машинного обучения для Python. Его цель — предложить гибкие, простые в использовании, но в то же время мощные алгоритмы для задач машинного обучения и различные предопределенные среды для тестирования и сравнения ваших алгоритмов.
TensorFlow. TensorFlow — это бесплатная программная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения и искусственного интеллекта. Его можно использовать для решения целого ряда задач, но особое внимание уделяется обучению и выводу глубоких нейронных сетей.
Matplotlib: Matplotlib — это библиотека построения графиков для языка программирования Python и его расширения для числовой математики NumPy. Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с помощью инструментов общего назначения с графическим интерфейсом, таких как Tkinter, wxPython, Qt или GTK.
Theano. Библиотека числовых вычислений, известная как Theano, была создана специально для машинного обучения. Благодаря функциям библиотеки многие разработчики используют Theano для создания моделей глубокого обучения. Подавляющее большинство пользователей Theano — разработчики глубокого и машинного обучения.
3. Машинное обучение
Python является одним из наиболее предпочтительных языков программирования для машинного обучения из-за простоты использования и понимания синтаксиса и поддержки нескольких библиотек машинного обучения.
4. Автоматизация задач и сценариев
Python — самый популярный язык для написания сценариев, где пользователь может автоматизировать свою задачу без участия человека. В основном сценарии Python используются для многих целей, таких как скрапинг, Selenium, автоматическое тестирование и т. д.
5. Обширная коллекция библиотек и пакетов
Python поддерживает очень обширную коллекцию библиотек, пакетов, фреймворков и модулей обработки данных. Кроме того, он позволяет любому выполнять статистический анализ данных, веб-разработку, машинное обучение и науку о данных. Например:
OCR: оптическое распознавание символов или оптическое считывание символов — это электронное или механическое преобразование изображений печатного, рукописного или печатного текста в машинно-кодированный текст, будь то отсканированный документ, фотография документа, фото сцены или из текста субтитров, наложенного на изображение.
NumPy: NumPy — это библиотека для языка программирования Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также большой набор высокоуровневых математических функций для работы с этими массивами.
6. Универсальность, эффективность, надежность и скорость
Мы не можем отрицать производительность языка Python, его универсальность и надежность. Язык Python оказался наиболее эффективным, надежным и гораздо более быстрым, чем другие современные языки программирования. Python можно использовать в любой среде, и никто никогда не столкнется с проблемой потери производительности по отношению к используемой для него платформе. Одним из моментов универсальности Python является то, что его можно использовать во многих различных средах, таких как разработка мобильных приложений, разработка настольных компьютеров, веб-разработка, разработка оборудования, удаление данных, повышение производительности и многое другое.
7. Это с открытым исходным кодом
И последнее, но не менее важное: Python считается одной из отличных альтернатив для разработки, особенно для разработчиков, которые очень экономны. Загрузка или использование Python абсолютно бесплатны. Кроме того, для коммерческих платформ, использующих Python, отсутствуют лицензионные сборы.
