Отметь сферы применения питон

Где используется Python

Python — высокоуровневый язык программирования, появившийся в 1991 году благодаря Гвидо ван Россуму. Программист из Нидерландов создал его, чтобы ускорить разработку, а также сделать код более читаемым и понятным для других разработчиков.

Python — интерпретируемый язык, он выполняется в реальном времени, а не компилируется в машинный код, как C++ или Java.

Где используется Python

Благодаря удобству и простоте пайтон полезен для многих отраслей

Веб-разработка

• Питон предлагает набор инструментов и фреймворков для разработки веб-приложений.
• Простой синтаксис ускоряет написание кода. Пайтон также поддерживает пакеты и библиотеки, которые делают разработку веб-приложений более эффективной.
• Python имеет открытый код, а также коммьюнити разработчиков, создающих новые библиотеки и улучшающих существующие. Это делает веб-разработку доступной.
• В Python доступны инструменты для работы с БД, включая поддержку СУБД — MySQL, PostgreSQL, Oracle. Питон также поддерживает работу с разными форматами данных — JSON, XML.
• Python используется для машинного обучения и развития искусственного интеллекта. Это помогает создавать приложения с возможностью внедрения предсказательной аналитики.

Пайтон — один из лучших языков программирования для веб-разработки. Он прост, обладает множеством библиотек, интегрируется с другими технологиями или инструментами.

Data Science

Python — востребован для Data Science благодаря:

• научным вычислениям с помощью Numpy;
• продвинутому анализу данных с Pandas;
• инструментам машинного обучения;
• визуализации данных с Matplotlib, Seaborn;
• интерактивной визуализации с помощью Plotly.

Как Python помогает науке о данных:

• Обработка данных. Python обладает большой мощностью в обработке данных.
• Визуализация данных. Matplotlib и Seaborn — библиотеки визуализации Python — помогают создавать информативные графики или диаграммы для представления данных. С помощью библиотеки Plotly можно создавать интерактивные картинки, собирать из них целые дашборды.
• Машинное обучение. Python имеет много библиотек для машинного обучения — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Они помогают создавать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, динамического ценообразования.
• Анализ текстов. Python имеет библиотеки для обработки текста — Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim. Они помогают проводить анализ текста или его тональности, а также выполнять машинный перевод.

Python — мощный инструмент для работы с данными в области Data Science.

Искусственный интеллект и робототехника

Благодаря простоте, гибкости и разнообразию библиотек для машинного обучения Python используют в робототехнике и для развития искусственного интеллекта.

• При помощи Python разработчики создают модели машинного обучения — деревья решений, нейронные сети, методы опорных векторов и другие. Библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn обеспечивают работу этих методов и их настройку.
• Пайтон используется при разработке программного обеспечения роботов и автономных систем. Библиотеки Robotics Operating System (ROS), PyRobot предоставляют различные инструменты для управления роботами, взаимодействия с датчиками, анализа данных.
• Питон используется в областях, связанных с робототехникой или искусственным интеллектом, — обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехнические системы управления.

Пайтон — важный инструмент для разработки искусственного интеллекта, робототехники.

Компьютерные игры

Python не так быстр, как, например — C++, но у него есть плюсы для разработки игр. Питон имеет множество библиотек и фреймворков, которые делают разработку игр более удобной.

Как Python используется для компьютерных игр:

• Разработка игр. Python имеет множество библиотек — Pygame, PyOpenGL, Pyglet,позволяющих разработчикам создавать игры разных жанров и уровней сложности. Библиотеки Pygame и Pyglet особенно популярны для разработки 2D-игр.
• Создание искусственного интеллекта для компьютерных игр. Библиотеки TensorFlow и PyTorch могут использоваться для создания нейронных сетей, которые могут управлять поведением персонажей в игре.
• Создание модулей и инструментов для разработки игр. Например — PyInstaller используется для создания исполняемых файлов из скриптов.

Системное администрирование

Python используется для автоматизации задач системного администрирования:

Некоторые способы использования питона для системного администрирования:

• Автоматизация задач. Пайтон позволяет создавать скрипты, которые могут автоматизировать задачи системного администрирования — создание резервных копий, обновление ПО, управление настройками системы. Это ускоряет рабочие процессы и снижает вероятность ошибок.
• Управление конфигурацией. Python используется в Ansible, SaltStack. Эти инструменты позволяют настраивать и управлять большим количеством серверов, обеспечивая их согласованность.
• Мониторинг систем. Python используется для создания инструментов мониторинга, которые могут отслеживать работу систем или процессов, а также предупреждать о проблемах. Например — инструменты мониторинга сетевой активности используют Python для разработки пользовательских плагинов и скриптов.
• Работа с данными. Пайтон применяют для обработки, анализа данных, собранных со многих серверов. Это позволяет проводить анализ логов, мониторинг БД, а также создавать динамические отчеты.

Множество библиотек и инструментов делают пайтон удобным для использования в системном администрировании.

Плюсы и минусы Python

Python — самый популярный язык программирования в мире благодаря многим преимуществам:

• Простота использования. Python имеет понятный синтаксис, который делает его доступным для начинающих программистов.
• Универсальность. Пайтон позволяет разработчикам создавать высокоуровневые программы или приложения, которые могут использоваться в широком спектре отраслей.
• Кроссплатформенность. Python может быть запущен на различных операционных системах — Windows, macOS, Linux, что делает его идеальным для разработки приложений, работающих на различных платформах.
• Большое количество библиотек и фреймворков. Питон имеет обширную библиотеку, которая позволяет программистам ускорять процесс разработки. Она также помогает решать разные типы задач: научные вычисления, анализ данных, веб-разработка, машинное обучение.
• Крупное сообщество пользователей. Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые делятся знаниями, создают библиотеки или фреймворки, а также обсуждают лучшие практики разработки.

Несмотря на все преимущества, Python также имеет некоторые недостатки:

• Низкая скорость выполнения некоторых задач. Особенно это заметно при сравнении с C++ или Java.
• Сложности с многопоточностью. Реализация многопоточности может быть сложной, также она не всегда эффективна.
• Сложности с некоторыми типами данных. В Python нет строгой типизации, что может привести к трудностям в работе с некоторыми типами данных — даты, времена.

Но почти все недостатки питона устранимы с помощью библиотек. Например, для сложных вычислений используется библиотека Numpy, написанная на C++. Это позволяет использовать понятный и удобный синтаксис питона, но не терять в скорости работы программ. Поэтому Python становится все более востребованным во многих отраслях.

С чего начать изучение Python

Если вы хотите начать изучать Python, следуйте нашим рекомендациям:

• Начните с основ. Осваивайте Python постепенно. При изучении языка программирования важно понять основы, поэтому не спешите — посвятите достаточно времени изучению базовых конструкций.
• Практикуйтесь. После освоения основ Python начните практиковаться, решая задачи и создавая свои программы. Практика поможет закрепить знания, а также научиться применять их на практике.
• Изучайте библиотеки и фреймворки. Python имеет множество библиотек и фреймворков, которые позволяют быстро создавать программы различной сложности.
• Станьте частью сообщества. Вы можете обращаться за помощью к более опытным коллегам, а также делиться своими знаниями с другими. Присоединяйтесь к форумам, чатам и группам в социальных сетях, где обсуждаются темы, связанные с Python.
• Никогда не останавливайтесь на достигнутом. Python постоянно совершенствуется, поэтому не забывайте следить за новыми версиями языка, изучать новые библиотеки и фреймворки, принимать участие в проектах, связанных с Python.

Чтобы освоить анализ данных и научиться работать с массивными объемами информации, пройдите курс «Python для анализа данных» от HOCK Training. Выберите удобный формат: онлайн-обучение с преподавателем или самостоятельное изучение в любое время. После окончания курса вы получите удостоверение государственного образца о повышении квалификации. Регистрируйтесь сейчас и начните свой путь в мире анализа данных!

Источник

3 основные сферы применения Python

Python — это скриптовый язык программирования, который используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим три основные области его применения.

Веб-разработка

Python используется в Back-End разработке и имеет два основных фреймворка: Django и Flask. Они облегчают процесс написания кода для серверной части приложений.

Зачем нужен фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику Back-End стороны. Back-End включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователей.

Какой фреймворк выбрать?

Django выбирают те, которые хотят автоматизировать рабочий процесс, так как этот фреймворк делает множество решений самостоятельно и это сокращает время разработки. Например, у него уже есть встроенная реализация аккаунта
пользователя и вам нужно её только подключить.

Flask подходит тем, которые хотят управлять большим пространством и уметь самостоятельно решать задачи с нуля. Это микрофреймворк, и он предоставляет лишь базовые возможности для разработки. В нём нет встроенных решений задач, как в Django, и вам нужно реализовывать их самостоятельно.

Машинное обучение

Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ (Искусственный Интеллект) учиться и действовать, как человек, и так, чтобы он сам постоянно улучшался и развивался на основе предоставленных нами данных о реальном мире.

Приведу в пример шахматный движок, под названием AlphaZero. Это нейросеть, которая сама за четыре часа обучения научилась играть лучше, чем сильнейшие шахматные машины мира.

Также ИИ может распознавать предметы, расположенные на картинке. Например, AWS Rekognition, сервис Амазон, который после анализа полученной картинки, выдаёт результат с ответом, что на ней находится и координаты предметов. Я писал небольшое API для этой задачи, его можно посмотреть и поюзать на моём GitHub.

Где и как изучать машинное обучение?

Получить базовые знания можно с помощью курсов или (по мне, самый эффективный вариант) видео на YouTube. Там множество полезных видео, заходите и смотрите.

Познакомиться с машинным обучением на практике можно на сайте keggle.com. Первая, стандартная задача — это написать программу, которая на основе приведённых данных сделает анализ того, у каких пассажиров Титаника больше шансов выжить в крушении лайнера. Победители получают солидные денежные призы. На сайте также есть отличные учебники для начинающих

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

Например, нужно перезаписать данные с Word в Excel-файл. Это можно сделать вручную, но когда таких файлов очень много, на помощь может прийти написание скрипта, который сделает это самостоятельно и быстро

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

• простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
• лёгкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.

Источник