Introduktion till Python
Python är ett tolkat skriptspråk som utformades på 1980-talet med fokus på kodläsbarhet. Det är version 2 släpptes 2000 och version 3 2008. Python 3 hade betydande grundläggande förändringar, vilket orsakade en brist på bakåtkompatibilitet. Trots detta fick Python 2 en hel del dragkraft när den mognades, och förmodligen vad som fick Python att förbli en universell favorit medan version 3 antogs.
Vad kan jag göra med Python?
Python har utvecklats till att vara ett mycket kraftfullt språk med flera paradigmer. Den stöder helt objektorienterad programmering, strukturell programmering. Det stöder också funktionell och logisk programmering. På grund av flexibilitet, och användarvänligt, stöds det av en enorm öppen källkodssamhälle, vilket gör att den kan spännas över ett stort antal domäner.
Några av Python-domänerna används mycket populärt för webbplatsutveckling, automatisering av operativt arbete, skapande av bots, datavetenskap, dataanalys, maskininlärning, applikationsutveckling, verktygsskript, webbläsarautomation, test och skapande av rörledning.
Betydelsen av Python
Python har blivit det föredragna språket för majoriteten av öppen källkod. På grund av dess popularitet i detta samhälle, och användarvänlighet, har det blivit populärt bland en stor del av färska kandidater och folk i tidiga stadier av sin karriär. Detta har orsakat en stor mängd undersökningsarbete som utförs genom att testa pythonfunktioner och öka detsamma vid behov. Python-ramverk som Django driver några av de mycket välkända företagen som Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, etc.
Selen har blivit ett stort bibliotek som används för webbläsarautomation och automatiserad testning. Python är ledande inom antalet bibliotek som stöder Data Eco-världen (Data Analys, Data Visualization, Data Science, Production-Ready-modeller, etc.) med bibliotek som scikit-learning, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas, etc. Naturligtvis med aktiv, populär och bred användning av python har den en mycket viktig plats är mjukvaruindustrin och dess uppgång.
Python kan användas i webbutveckling
Python är ett språk som är lätt att lära sig och förstå inom webbutveckling. Python erbjuder också många ramverk som nämns nedan.
Vad är Back-end Development?
Webbramar som Django, Flask, Falcon, kram, etc. är extremt populära för att utveckla serversidan (backend code) -system. Dessa krävs eftersom de gör det enklare att integrera komplex affärslogik med den klientvända koden och på ett säkrare, underhållbart och skalbart sätt.
Fördelar med att använda en server-Side Framework
- Detta innebär att länka (och returnera) webbsidor på ett komplext sätt på lämpliga klientförfrågningar (front-end eller webbläsare); fungerar som en mellanhand mellan databaser och klienten, eller mellan något tredje system och klienten.
- De abstraherar många detaljer medan de avslöjar funktionalitet för klienten (aka slutanvändare). Behovet av att bara fokusera på det som är synligt på skärmen, som knappar, länkar, bilder; och inte bry dig om hur själva innehållet genereras, lagras, länkas eller ges åtkomst till. Allt som kan hanteras enkelt med backend-ramarna
Python kan användas i datavetenskap och dataanalys
Datavetenskap och dataanalys är en bred term och de har olika komponenter som beskrivs nedan.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning på hög nivå förutsäger återkommande mönster i underliggande observationer, om praktiskt taget vad som helst. Mönstren kan ligga i en persons skrivhastighet, en persons reaktionstid, väderprognos eller till och med igenkänna objektet som visas på en bild.
Behovet av maskininlärning
Man kan hävda att en programmerare kan skriva fallförklaringar genom att själv förverkliga de olika scenarierna och intuitivt formulera regler för förutsägelse. Genomförandet av detta fall på hög nivå kan i själva verket ta år av ansträngning för att förbättra de förutsedda prestandan. Att skriva en kod som utför detta genom att studera alla fall själv, är tidskrävande, felaktig och mycket svårt att ändra när variationer finns.
Å andra sidan använder maskininlärningsbibliotek snabba iterativa beräkningar för att förverkliga mönster i de underliggande testfallen, i mycket snabbare takt när datauppsättningen (prover) är tillräckligt hög i antal (miljoner till miljarder enkelt).
Användning av maskininlärning
Maskininlärning används av nästan alla stora teknikföretag som Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Några av användningsfallen är:
1. Rekommendationssystem
Med tanke på en historia av interaktion med specifika produkter (som videor, filmer, etc.), förutsäga och visa upp osynat innehåll som har en stor chans att uppskatta av användaren. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Ansiktsigenkänning
I en bild eller en videoram, identifiera personen genom att identifiera deras ansiktsdrag. Används av Facebook, av telefoner för upplåsning genom ansiktsigenkänning.
3. Röstigenkänning
Identifiera innehållet under talet, kartlägga dets ord på rätt språk och bekräfta personens identitet vid behov.
4. Sökmotorprognoser
Används för att hitta rätt innehåll med en söksträng, genom att rangordna alla tillgängliga resultat i ordningen verkade det mest önskvärda av användaren. Google, Bing, Yahoo är några av de företag som använder detta.
5. Nätverksigenkänningssystem
Dessa är komplexa system, generellt graf-databasorienterade, för att hitta starka länkar mellan de underliggande enheterna (för närvarande mestadels människor). Facebook, LinkedIn, Instagram är få företag som aktivt använder denna typ av maskininlärningstekniker.
Python för maskininlärning
De mest populära biblioteken som för närvarande leder framsteg inom maskininlärning är Scikit-learning och TensorFlow. Mellan de två täcker de de flesta av de populära maskininlärnings- och datavetenskapliga algoritmerna.
Skript och automatisering
Pythons ursprungliga användningsfall och det är mest okänt, men specifikt är automatisering genom att skripta små verktygsskript. Du kan automatisera många små uppgifter och spara tid, energi och kanske massor av förlorad motivation på vardagliga uppgifter.
Få användningsfall:
- Webbläsarautomation
Selenium-ramverket tillåter automatisering av interaktioner med webbläsare och webbplats. Detta kan användas för automatiserad testning av webbplatser, för att automatisera uppgifter som du själv gjort, välja en uppsättning filter på en webbplats, skrapa webbsidor etc.
- Nätverk & kommandoradsautomation
Python används också växande för nätverksautomation. Några av de uppgifter som används för snabb tidsbesparing kan vara att automatiskt upprätta en SSL-anslutning till en fjärrmaskin som kräver tvåfaktorautentisering eller till och med två lager av tvåfaktorsautentiserade SSL-anslutningar.
Slutsats
Python är ett kraftfullt språk för att stanna och dominera teknikindustrin i minst ett par år. Dess vikt och användningsnivåer ökar bara och är ledande inom innovation för områden som växer i antal. Det är en färdighet att ha och att upprätthållas.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till vad kan jag göra med Python. Här diskuterar vi vikten, använder fall och python för maskininlärning etc. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Arv i Python
- Förståelse för Pythonlista
- Strängformatering i Python
- Python överbelastning
- Topp 6 skillnader mellan bästa testprogram