Для чего используется Python

Python Программирование и разработка

Python

Python — это разнообразный язык программирования. Просто выберите правильные инструменты и библиотеки, и вы сможете стать настоящим новатором. Чтобы начать изучать любой язык программирования, нужны мужество, воля, время. Поэтому вам следует начать с постановки целей и изучения того, для чего используется Python.

В конце концов, вы же хотите получать удовольствие оттого, что изучаете, верно?

В этом руководстве кратко представлены машинное обучение Python, создание настольных, игровых и веб-приложений, а также интеллектуальный анализ данных. Надеемся, эта информация вдохновит вас на изучение Python.

Что такое Python в целом

Python на удивление легко читается. Как интерпретируемый язык, он не преобразует код, чтобы он стал читаемым компьютером. Python также является языком программирования общего назначения высокого уровня. Разработчики сделали его хамелеоном в мире программирования.

Кроме того, Python стремится создавать более чёткий и логичный код не только для небольших проектов, но и для более крупных.

Вы можете сравнить Python с кубиком Рубика: у него много сторон, так что вы можете крутить и играть. Этот язык способен реализовать множество компьютерных процедур для создания технологий, которые могут вас поразить.

Несколько интересных фактов, иллюстрирующих реальное влияние этого языка и для чего используется Python:

  • Знаменитый BitTorrent начинался как программа Python.
  • АНБ (Агентство национальной безопасности) применяет Python для анализа разведывательной информации и криптографии.
  • Разработчики написали Youtube, используя Python (среди других языков).
  • Google тоже знаком с Python: на нём компания основала свою пресловутую поисковую систему.

Обучающие машины для обучения

Машинное обучение — революционная концепция. Это улучшает персонализацию и предсказания будущих тенденций. За последнее десятилетие искусственный интеллект изменил различные отрасли промышленности. Это дало шанс появиться из ничего новым, неслыханным технологиям.

Создание программного обеспечения на базе искусственного интеллекта кажется сложным. Машинное обучение с Python учит компьютеры учиться на определённых шаблонах и распознавать их, подобно тому, как люди учат детей. Кроме того, Python AI способен делать прогнозы, оценивать потенциальные ответы и многое другое!

Машинное обучение основано на создании нейронных сетей , одной из концепций, которые отвечают на вопрос, для чего используется Python. Проще говоря, нейронная сеть Python — это система, состоящая из алгоритмов, основанных на человеческом мозге. С помощью Python разработчики создают продвинутые сети и используют их, чтобы заставить машины учиться, анализируя примеры.

Почему Python — лучший язык программирования для ИИ

  • Экосистема Python решительно поддерживает создание ИИ и машинного обучения. Есть много хорошо поддерживаемых ресурсов и руководств . Они предоставляют подробную информацию о том, какие библиотеки Python использовать для искусственного интеллекта и глубокого обучения.
  • Другой важный вопрос, для которого используется Python, — это управление данными. Правильное управление данными на нынешнем этапе цифровой эволюции имеет решающее значение. Люди ограничены в этом поиске, но искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объёмы сложных данных с высокой эффективностью и меньшими производственными затратами.
  • Поскольку синтаксис Python похож на английский, его относительно легче изучить. Кроме того, этот язык позволяет обрабатывать сложные системы и управлять ими.

Предыдущие успешные проекты Python AI

Python AI

Создание ИИ на Python уже оказалось очень успешным. Туристическая промышленность была усилена , когда Skyscanner применили неконтролируемый алгоритм машинного обучения Python. При низкой стоимости и высокой эффективности он оценил поведение новых авиамаршрутов и сделал выводы о потенциальных направлениях для путешественников.

Читайте также:  Calloc в C

Другой пример, доказывающий, что Python — лучший язык программирования для искусственного интеллекта, — его участие в развитии сектора здравоохранения. Проекты Python AI революционизируют прогнозирование заболеваний и обнаружение травм, делая менее сложным отслеживание здоровья пациентов и его поддержание.

Кроме того, Python помогает появиться приложениям, связанным со здоровьем.

AiCure — одно из доступных мобильных приложений, которое гарантирует, что пациенты принимают лекарства в соответствии с предписаниями. Этот пример как раз и используется для Python: для улучшения технологий и улучшения нашей жизни.

Если вы только начинаете читать о машинном обучении в Python, было бы лучше начать изучение возможностей с библиотекой Keras. Он предоставляет упрощённую версию создания нейронных сетей Python. После этого, вы должны начать изучать TensorFlow, PyTorch или Theano.

Как создать бота на Python

Боты — это программы для выполнения определённых задач через Интернет. Такие приложения выполняют повторяющиеся действия намного быстрее, чем люди.

Например, Twitter часто становится целью ботов, отправляющих одни и те же или похожие сообщения по сто раз в день. Тем не менее, боты также могут быть полезны для технической или любой помощи, поскольку они могут генерировать ответы на действия пользователей. В результате служба поддержки становится более продуктивной.

Боты — одна из концепций, когда речь идёт о том, для чего используется Python. Это один из основных языков, используемых для создания ботов.

Прежде всего, давайте рассмотрим возможные примеры ботов с открытым исходным кодом:

  • python-rtmbot — популярный фреймворк для создания ботов Slack с API обмена сообщениями в реальном времени (RTM) через WebSockets.
  • GitHub предоставляет бесконечные ресурсы для создания ботов, включая фрагменты кода и полезные советы.
  • Errbot — чат-бот для создания ботов для Slack, Discord, Hipchat. Основная цель Errbot — позволить людям создавать свои программы, манипулируя предоставленным исходным кодом Python.

Python любит веб-разработку

Веб-разработка — это широкое понятие. Он включает в себя все действия, выполняемые для создания веб-сайтов. Сложность этого процесса зависит от типа разрабатываемого продукта.

Что Python используется для веб-разработки? Это инструмент для разработки серверных веб-приложений. Django, Flask и Falcon — самые популярные фреймворки, которые разработчики используют для вдохновения и получения фрагментов кода для своих веб-проектов.

Веб-браузеры не выполняют Python: они запускают JavaScript. Поэтому вы можете использовать проект pyjs для компиляции из Python в JavaScript. Тем не менее, большинство веб-приложений содержат как JavaScript, так и Python: веб-браузеры запускают JavaScript, а Python выполняется на стороне сервера.

Интеллектуальный анализ данных и Python

анализ данных и Python

Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа больших баз данных для построения прогнозов тенденций. Это сложный процесс. Специалисты по обработке данных исследуют большие объёмы информации и основывают на них определённые предположения. Интеллектуальный анализ данных включает анализ социальных сетей, визуализацию преступлений и т. д.

Ещё одна вещь, для которой используется Python, — это организация и очистка данных. Он считается одним из лучших языков программирования для этого. Кроме того, машинное обучение с Python упрощает анализ данных с использованием алгоритмов.

Python известен полным спектром фреймворков, предоставляя огромное количество заранее написанных фрагментов кода, которые позволяют разработчикам улучшать свои проекты. То же самое и с интеллектуальным анализом данных. Вот список самых популярных фреймворков для анализа данных:

  • Numpy — это ведущая платформа, предназначенная для численных вычислений в Python.
  • SciPy — это модуль для естественных наук, математики и инженерии.
  • Scikit-Learn — это среда машинного обучения Python для продуктивного интеллектуального анализа данных, позволяющая выполнять процессы регрессии, кластеризации, выбора модели, предварительной обработки и классификации.
  • Dask — это платформа для расширенного параллелизма для аналитики и масштабирования кластеров из тысячи узлов.
Читайте также:  Ansible или Chef: какой инструмент управления конфигурацией лучше?

Настольные программы на основе графического интерфейса пользователя

Графический интерфейс пользователя (GUI) также используется для Python. GUI позволяет людям взаимодействовать с компьютерами, используя визуальные элементы, такие как значки или изображения, вместо текстовых команд. Для создания графического интерфейса с помощью Python доступно множество модулей. Поэтому кратко укажем наиболее часто используемые:

  • Tkinter — это встроенный интерфейс Python. Этот набор инструментов с графическим интерфейсом работает на всех самых популярных платформах, таких как Microsoft, Linux и Mac OS X.
  • PyGTK — это бесплатный набор инструментов, который помогает создавать графические интерфейсы.
  • wxPython — это связующее звено для кроссплатформенных инструментов графического интерфейса и wxWidgets. Сначала разработчики создали wxPython на C ++. Однако Python заменил C ++.
  • Kivy — это библиотека Python для создания мобильных приложений и программного обеспечения мультитач. Это отличный выбор для определения пользовательского интерфейса и взаимодействия.

Разработка игр и 3D-графики с помощью Python

В списке того, для чего используется Python, важно отметить, что он также является подходящим кандидатом для разработки игр. Опять же, существует довольно много фреймворков и инструментов для создания игр и графики:

  • PyGame , вероятно, является первым выбором для многих разработчиков, использующих Python. Отличная библиотека предоставляет модули для создания полнофункциональных игр и мультимедийных программ. Кроме того, новичкам следует рассмотреть этот фреймворк, поскольку представленные примеры помогают лучше понять разработку игр. Не ждите, что она объяснит каждый процесс шаг за шагом, но библиотека — достойная отправная точка.
  • PyOpenGl — это оболочка для программирования OpenGL. Он содержит множество примеров того, как создавать 3D-модели.
  • Panda3D — это фреймворк с открытым исходным кодом для 3D-рендеринга и разработки игр.
  • Blender — это сложный инструмент для создания трёхмерных графических моделей. Инструменты применяют встроенный интерпретатор Python для создания 3D-игр.
  • Arcade — это библиотека Python для знакомства с миром 2D-игр.

Выводы

Объяснить, для чего используется Python, не всегда легко. Есть много слоёв, которые нужно снять, чтобы лучше понять возможности Python. Прочитав о возможных вариантах использования, мы рекомендуем вам начать изучение основ.

Прежде чем мы расстаёмся, давайте быстро рассмотрим основные моменты и идеи этой статьи:

  1. Python — это гибкий язык программирования, предназначенный как для обучения машин, так и для анализа больших объёмов данных.
  2. Python — один из лучших языков программирования для создания ИИ. Выбирайте его из-за его простого синтаксиса, большого разнообразия фреймворков с сотнями исходных кодов и удобной пользовательской системы для начинающих.
  3. Специалисты по обработке данных должны попрактиковаться в анализе информации с помощью Python, поскольку он упрощает сложный процесс интерпретации данных, выявления важных идей и создания прогнозов.
  4. Создание ботов, настольных компьютеров, интернета и разработка игр также являются одним из примеров того, для чего используется Python.

Изучение Python не следует считать сложным: освоите базовые концепции и приступайте к работе. Мы надеемся, что истории успеха использования Python вдохновили вас на обучение. Начните изучать различные фреймворки для более эффективного и продуктивного рабочего процесса!

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий