Vad är Python
Vi kommer att ha en beskrivning av python i den här artikeln. Så när vi hörde namnet python är den första frågan som bör komma i vårt sinne vad är Python?
Vad är Python / definition av Python?
Svaret är ett högt, objektorienterat programmeringsspråk som skapades av Guido van Rossum och släpptes först år 1991. Det är jämförelsevis enkelt och lätt att lära sig eftersom det fokuserar på syntaxens läsbarhet.
Förstå Python
Enligt ovanstående svar kan vi se att vi har använt två nyckelord medan vi definierade Python. Så låt oss först förstå innebörden av de första två nyckelorden.
1. Språk med högt nivå
Detta kallas ett språk med hög nivå eftersom det är mycket längre bort från maskinens språk (som består av 0 och 1) och det är svårt att koda. Så det blir svårt att koda medan detta är lättläsbart så det är mycket längre bort från maskinnivåspråket. Så det blir ett språk på hög nivå. Syntax på hög nivå är mer läsbar jämfört med språk på låg nivå. En sak till som jag skulle vilja är när vi skriver detta är det inte ett sammanställt språk utan ett tolkat språk som betyder att det måste köras av ett annat program, i det här fallet, en tolk inte av processorn, till skillnad från C-språk som körs direkt av processorn.
2. Objektorienterat programmeringsspråk
Det är ett objektorienterat programmeringsspråk som betyder att det fungerar på objekt. Så vad är ett objekt? Till exempel är Tiger ett objekt vars färg och ålder är dess attribut och jagar och reproducerar dess beteende. Så som visas i exemplet ovan har ett objekt två egenskaper: attribut och beteende. Så det finns några grundläggande principer för OOP: er som beskrivs nedan:
- Arv : I detta fall kan en barnklass använda uppförandeklassens beteende och attribut.
- Inkapsling: Dölja en klasss privata detaljer från andra objekt.
- Polymorfism : Att använda ett vanligt beteende / operation i olika former för olika ingångar.
Som ni ser har jag använt sökordsklassen ovan, så vad betyder klass?
En klass är en plan av ett objekt. Det innehåller alla detaljer om ett objekt och objektet är ett exempel på en klass. När en klass har definierat beskrivs objektets beskrivning vilket betyder att inget minne eller lagring tilldelas.
Hur gör Python att arbeta så enkelt? / Varför behöver vi?
Anledningen till att det gör arbetet så enkelt är på grund av dess enkla syntax och läsbarhet för kod. Till skillnad från andra programmeringsspråk som C har den mycket läsbar och kortfattad syntax som gör det enkelt för nybörjare att snabbt behärska koncepten och nå en avancerad nivå. För exempel även om du vill skriva ut ditt namn måste du skriva cirka 7 kodrader i C # men med python som bara kan göras på en rad så att det gör en enorm skillnad och ger python en fördel jämfört med andra språk.
Topp Python företag
Som vi har diskuterat om python nu blir det viktigt för oss att känna till de företag som faktiskt använder detta:
1. Google
Google har varit en anhängare av python länge. Även om skript har skrivits för Google i Perl eller bash så skrivs de om i Python eftersom det är lätt att skriva, distribuera och underhålla. Det är nu officiellt Googles serversidesspråk, det andra är C ++ och Java.
2. Facebook
Facebook använder också Python till stor del vilket gör det till det tredje mest populära språket på sociala mediagiganten precis bakom C ++ och PHP. Facebook har publicerat många öppen källkodsprojekt skrivna för Python 3.
3. Instagram
2016 meddelade Instagram Engineering team att de kör världens största Django-ramverk som är skriven i Python. Instagrams team har investerat tid och resurs för att hålla deras pythonutveckling livskraftig (cirka 800 miljoner aktiva användare varje månad).
4. Quora
De enorma massan frågor och svar plattform använder Python på grund av dess lätthet att skriva och läsbarhet.
5. Netflix
Den använder huvudsakligen för dataanalys för att rekommendera och föreslå användare med shower och filmer. Det främsta skälet till att använda Python är ett extremt aktivt utvecklingssamhälle.
Ovanstående företag är några av de stora företagen som använder Python.
Vad kan du göra med Python? / Var ska vi använda Python
Så nu är den större frågan vad kan vi göra med Python eller snarare var kan vi använda den?
Svaret på denna fråga är att python kan användas nästan överallt. Här är några områden där du kan använda Python:
1. Python för webbutveckling
Eftersom det är ett objektorienterat programmeringsspråk Så, som annat objektorienterat språk, kan det användas för webbutveckling och det är också lätt att syntaxa och har bättre läsbarhet. Django och Flask är de två mest populära Python webbramarna.
2. Python för vetenskaplig utveckling
Vi kan använda detta för vetenskaplig utveckling eftersom det har SciPy-bibliotek, ett numeriskt beräkningsbibliotek numPy och det har också Matplotlib, som har ett 2D-plottningsbibliotek för visualisering. Den kan installera MATLAB Engine API så att den kan interagera med MATLAB som en beräkningsmotor. Det är också ett mycket töjbart språk. Det kan använda en webbfront som gör att det är ett webbramverk som Django och kolven kan använda Python som ett API med en webbfront.
3. Datavetenskap och analys
Det är en av de viktigaste egenskaperna eller området som svänger mätaren till förmån för Python. Den kan användas för att skapa maskininlärningsalgoritmer eftersom den kan använda ett sci-kit-bibliotek och vi kan bygga alla typer av modeller, till exempel Linear Regression, Random Forest och många fler jämna bibliotek som tensorflöde gör det enkelt att skapa djup inlärning modeller. Populariteten hos detta har ökat mångfaldigt på grund av dess användning i maskininlärning och AI.
Arbetar med Python
Så här kommer vi att prata om hur man börjar med python. Vi kommer att använda Jupyter Notebook. Så först ska vi installera Jupyter själv. För det första bör vi installera Anaconda. Min rekommendation skulle ladda ner Anacondas senaste version med Python 3. När du installerat Anaconda kan du enkelt öppna Jupyter Notebook därifrån.
Nedanför skärmbilden visar hur en Jupyter Notebook ser ut.
Så den markerade rutan som du ser kallas en cell. Här skriver vi koden eller instruktionerna som vi vill att kärnan ska köra.
När du har skrivit koden kan du trycka på play-knappen i verktygsfältet för att köra den specifika cellen. Det är väldigt enkelt.
1. Exempel, om vi måste lägga till två siffror a och b är syntaxen enligt följande:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
Skärmdumpen nedan visar samma i Jupyter:
2. För matematiska och numeriska beräkningar kan vi importera bibliotek som numpy- och pandabibliotek för att arbeta med datasätt. Syntaxen för det är:
import numpy as np
import pandas as pd
Nedan är skärmdumpen för samma:
3. Därefter kan vi se hur man bygger funktioner. Precis som andra språk kan vi också bygga metoder och sedan ringa dem senare i programmet. Följande exempel är att visa hur man skapar en Fibonacci-seriefunktion för de första 100 siffrorna
def fib(p) :
a, b =0, 1
while a< p :
print(a, end=' ')
a, b= b, a+b
print()
Vi kan kalla funktionen med hjälp av fib (100)
Här är skärmbilden av koden ovan
4. Därefter ser vi hur man skapar villkorade flöden som om och om-annars eftersom det är mycket viktigt för alla programmeringsspråk. Här är provkoden för att skapa ett villkorat flöde och vi kommer att ta input från en användare som använder inmatningssatsen:
age = int(input(“Enter your name: ”))
if age <12:
print(“You are a kid”)
elif age in range(13, 20):
print(“ You are a teenager”)
else:
print(“You are a adult)
5. Därefter ser vi hur man skapar en for-loop i detta med ett exempel. För loop används i princip när vi vet hur många iterationer som finns. Nedanstående kod är att utföra tillägget av de första tio siffrorna som används för loop. Här är antalet iterationer 10.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
I ovanstående kod används en summa för att lagra summan av alla siffror efter varje iteration och intervall (10) innebär att det kommer att börja från 0 till 9 inte inkludera 10 Svaret bör komma till 45.
6. Vi har också en stundslinga. I nedanstående exempel kommer vi att skriva ut i så länge det är mindre än 10 så här om vi ser vet vi inte exakt antalet iterationer. Så vi kallade även medan loop har en postkontrollerad slinga.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
Obligatoriska Python-färdigheter
De färdigheter som krävs för en bra utvecklare är desamma som alla andra utvecklare. Personen ska ha god kunskap om OOPs (Object Oriented Programming) -koncept så att han kan spela med Object i python och sedan bara han kan använda Pythons fulla potential. Han borde ha god kunskap om de ramarna som Django och Flask beroende på din teknikbunt. Personen bör också ha en grundläggande förståelse för frontteknologier som HTML, CSS och JavaScript. Det bör vara bekant med händelsestyrd programmering i Python. En grundläggande förståelse av databasen krävs eftersom databaskunskap hjälper till att skriva rätt frågor.
Den unika funktionen som gör att den står framför andra språk är dess användning inom analys, datavetenskap och AI. För att vara bra inom de områden som använder python måste man ha god matematisk kunskap, särskilt inom statistikområdet, en god domänkunskap hjälper också eftersom det hjälper till att välja rätt modell för att anpassa den till rätt typ av data.
Fördelar med Python
Det finns många fördelar med python. Få nämns nedan:
- Omfattande supportbibliotek: Det erbjuder stora bibliotek som sträcker sig från numeriska beräkningar till djup inlärning, maskininlärning och visualiseringar. De flesta av programmeringsuppgifterna görs redan i biblioteken, användare måste bara importera biblioteken och skicka parametrar baserade på kraven och det reducerar verkligen tid och längd på syntaxen också minskar.
- Integrationsfunktion: Den har kraftfulla integrationsfunktioner med front-end och andra server-end-teknologier. Det kan direkt ringa C och C ++ eller Java via Jython.
- Produktivitet: Python ökar produktiviteten för applikationerna på grund av dess starka integrationsfunktioner, enhetstestningsramen. Det är ett bra alternativ för att bygga skalbara multiprotokollapplikationer.
Räckvidd för Python
Pythons omfattning nu och framtiden är enorm. Nästan varje företag använder på något sätt eller andra pytoner i sin verksamhet. Python har omfattning inom webbutveckling, datavetenskap, dataanalys, AI, maskininlärning. Pythons omfattning inom datavetenskap / analys är mycket mer jämfört med andra programmeringsspråk.
Vem är rätt publik för att lära sig Python-teknologier?
Rätt publik för detta är alla med aptit att lära sig och ha en grundläggande kunskap om OOPS. Freshers, särskilt från andra strömmar än datavetenskap, kommer att finna det mycket lätt att förstå att till exempel C ++.
Hur denna teknik kommer att hjälpa dig i karriärtillväxt?
Att lära sig det här språket ger dig en extra fördel i din bärare eftersom det är ett mycket mångsidigt språk och dess föredragna användning i vetenskapliga och numeriska beräkningar och dataanalys och maskininlärning ger det en fördel framför andra.
Slutsats
Avslutningsvis skulle jag säga att även om detta skapades 1990, är det mycket i bruk idag och dess användning kommer att öka ytterligare, särskilt inom dataanalys / datavetenskap och maskininlärning.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till What is Python. Här diskuterade vi definitionen och topp-pythonföretag med fördel och omfattning. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Tableau-servern?
- Vad är Minitab?
- Vad är Salesforce-teknik?
- Vad är Big data analytics?
- Matplotlib I Python