Въведение в Python
Python е интерпретиран скриптов език, замислен през 80-те години, с акцент върху четливостта на кода. Версията 2 е издадена през 2000 г., а версия 3 през 2008 г. Python 3 имаше съществени фундаментални промени, което доведе до липса на съвместимост с обратна връзка. Въпреки това, python 2 спечели много сцепление, след като узрее, и вероятно това е причинило python да остане универсален фаворит, докато версия 3 се възприема.
Какво мога да направя с Python?
Python се е превърнал в много мощен, многопарадигмен език. Той напълно поддържа обектно-ориентирано програмиране, структурно програмиране. Освен това поддържа функционално и логическо програмиране. Благодарение на гъвкавостта и удобството на потребителя, той се поддържа от огромна общност с отворен код, което позволява да се използва в голям брой домейни.
Някои от домейните на Python са много популярни за разработване на уебсайтове, автоматизация на оперативната работа, създаване на ботове, наука за данни, анализ на данни, машинно обучение, разработка на приложения, скриптове на полезност, автоматизация на браузъра, тестване и създаване на тръбопроводи.
Значение на Python
Python се превърна в предпочитан език за по-голямата част от общността с отворен код. Поради своята популярност в тази общност и удобството за ползване, той е станал популярен сред огромен брой свежи абитуриенти и хора в ранните етапи на кариерата си. Това е причинило голямо количество проучвателни работи, извършени чрез тестване на възможностите на python, и увеличаване на същите, когато е необходимо. Рамките на Python като Django захранват някои от много добре познатите компании като Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic и др.
Selenium се превърна в основна библиотека, използвана за автоматизация на браузъра и автоматизирано тестване. Python е водещ по броя на библиотеките, поддържащи Data Eco-света (анализ на данни, визуализация на данни, наука за данни, модели, готови за производство и др.) С библиотеки като scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas и др. Излишно е да казвам, че при активното, популярно и широко използване на python, той има много важно място в софтуерната индустрия и нейния възход.
Python може да се използва в уеб разработка
Python е език, който е лесен за изучаване и разбиране в уеб разработката. Python също предлага много рамки, които са споменати по-долу.
Какво е Back-end развитие?
Уеб рамки като Django, Flask, Falcon, hug и т.н. са изключително популярни за разработване на системи от страна на сървъра (задния код). Те се изискват, тъй като улесняват включването на сложна бизнес логика с кода, насочен към клиента, и по по-сигурен, поддържан и мащабируем начин.
Предимства от използването на рамка от страна на сървъра
- Това включва свързване (и връщане) на уеб страници по сложен начин на подходящи клиентски (преден или браузър) заявки; действа като посредник между базите данни и клиента, или между която и да е трета система и клиента.
- Те абстрахират много детайли, докато излагат функционалност на клиента (известен още като краен потребител). Необходимостта просто да се съсредоточи върху това, което се вижда на екрана, като бутони, връзки, изображения; и да не се притеснявате за това как самото съдържание се генерира, съхранява, свързва или предоставя достъп до него. Всичко, което може да се работи с лекота от задните рамки
Python може да се използва в Data Science & Analysis Data
Data Science & Data Analysis е широко понятие и те имат различни компоненти, както е описано по-долу.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение на високо ниво предвижда повтарящи се модели в основните наблюдения, почти на всичко. Моделите могат да бъдат в скоростта на писане на човек, времето на реакция на човек, прогнозата за времето или дори разпознаването на обекта, показан на снимка.
Необходимостта от машинно обучение
Човек би могъл да твърди, че програмистът може да пише извлечения от случаи, като се самореализира различните сценарии и интуитивно формулира правила за прогнозиране. Изпълнението на този случай на високо ниво може да отнеме години усилия за подобряване на наблюдаваните резултати. Писането на код, който изпълнява това чрез изучаване на всички случаи, е отнема много време, податливо на грешки и много трудно да се променят, тъй като се откриват вариации.
От друга страна, библиотеките за машинно обучение използват бързи итеративни изчисления, за да реализират модели в основните тестови случаи, с много по-бърза скорост, когато наборът от данни (проби) е достатъчно висок на брой (милиони до милиарди лесно).
Използване на машинно обучение
Машинното обучение се използва от почти всички големи технологични компании като Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube и др. Някои от случаите на използване са:
1. Системи за препоръчване
Предвид историята на взаимодействието с конкретни продукти (като видеоклипове, филми и т.н.), предвидете и покажете не виждано съдържание, което има голям шанс за оценка от страна на потребителя. Amazon, Youtube, Netflix и т.н.
2. Разпознаване на лица
На снимка или видео рамка идентифицирайте човека, като идентифицирате техните черти на лицето. Използва се от Facebook, от телефони за отключване чрез разпознаване на лица.
3. Разпознаване на глас
Идентифицирайте съдържанието по време на речта, картографирайте думите му на подходящия език и, ако е необходимо, валидирайте самоличността на лицето.
4. Прогнози за търсачките
Използва се за намиране на правилното съдържание, дадено на низ за търсене, чрез класиране на всички налични резултати в поръчката, изглежда, най-желано от потребителя. Google, Bing, Yahoo са някои от компаниите, които използват това.
5. Мрежови системи за разпознаване
Това са сложни системи, обикновено ориентирани към графични бази данни, за да се намерят силни връзки между основните образувания (в момента предимно хора). Facebook, LinkedIn, Instagram са няколко компании, които активно използват този тип техники за машинно обучение.
Python за машинно обучение
Най-популярните библиотеки, които в момента водят напредък в машинното обучение, са Scikit-learn и TensorFlow. Между двете те обхващат повечето от популярните алгоритми за машинно обучение и наука за данни.
Скриптиране и автоматизация
Първоначалният случай на използване на Python и той е най-неразгадан, но специфичен е автоматизирането чрез скриптове на малки полезни скриптове. Можете да автоматизирате много малки задачи и да си спестите време, енергия и може би много пропиляна мотивация за ежедневни задачи.
Малко случаи на използване:
- Автоматизация на браузъра
Селен рамката позволява автоматизиране на взаимодействията с уеб-браузъри и уеб-сайт. Това може да се използва за автоматизирано тестване на уебсайтове, за автоматизиране на задачи, извършвани сами, избиране на набор от филтри в уебсайт, уеб-scraping и т.н.
- Автоматизация на мрежата и командния ред
Python също все по-често се използва за мрежова автоматизация. Някои от задачите, използвани за бързо спестяване на време, могат да бъдат автоматично установяване на SSL връзка с отдалечена машина, изискваща двуфакторна автентификация или дори два слоя двуфакторни удостоверени SSL връзки.
заключение
Python е мощен език, за да остане и да доминира в технологичната индустрия поне от няколко години. Неговото значение и нива на употреба само се увеличават и са лидер в иновациите за постоянно нарастващи бройки. Това е умение да притежаваш и да се поддържаш.
Препоръчителни статии
Това беше ръководство за това какво мога да направя с Python. Тук обсъждаме важността, използва случаите и питона за машинно обучение и т.н. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -
- Наследяване в Python
- Разбиране на списъка на Python
- Форматиране на струни в Python
- Python Overloading
- Топ 6 разлики на най-добрите софтуерни програми за тестване