Johdatus Pythoniin
Python on 1980-luvulla suunniteltu tulkittu skriptikieli, jossa keskitytään koodin luettavuuteen. Sen versio 2 julkaistiin vuonna 2000 ja versio 3. 2008. Python 3: ssa oli merkittäviä perustavanlaatuisia muutoksia, mikä aiheutti taaksepäin yhteensopivuuden puutetta. Tästä huolimatta python 2 sai paljon pitoa kypsyessään, ja luultavasti mikä sai pythonin pysymään yleisenä suosikkina version 3 käyttöönoton aikana.
Mitä voin tehdä Pythonilla?
Python on kehittynyt erittäin tehokkaaksi, moniparadigman kieleksi. Se tukee täysin olio-ohjelmointia, rakenneohjelmointia. Se tukee myös toiminnallista ja loogista ohjelmointia. Joustavuuden ja käyttäjäystävällisyyden vuoksi sitä tukee valtava avoimen lähdekoodin yhteisö, jonka avulla sitä voidaan käyttää laajaan määrään verkkotunnuksia.
Joitakin Python-verkkotunnuksia käytetään erittäin suositusti verkkosivustojen kehittämiseen, operatiivisen työn automatisointiin, robottiluokkien luomiseen, tietotekniikkaan, tietojen analysointiin, koneoppimiseen, sovelluskehitykseen, apuohjelmaskripteihin, selaimen automatisointiin, testaukseen ja käyttöönottoputkilinjojen luomiseen.
Pythonin merkitys
Pythonista on tullut ensisijainen kieli suurimmalle osalle avoimen lähdekoodin yhteisöä. Suosionsa vuoksi tässä yhteisössä ja käyttäjäystävällisyyden vuoksi siitä on tullut suosittua valtavan osan uusista tutkinnon suorittaneista ja ihmisistä uransa alkuvaiheissa. Tämä on aiheuttanut suuren määrän etsintätyötä, joka suoritetaan testaamalla python-ominaisuuksia ja lisäämällä sitä tarvittaessa. Pyjan kehys, kuten Django, antaa voiman joillekin hyvin tunnetuille yrityksille, kuten Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic jne.
Seleenistä on tullut merkittävä kirjasto, jota käytetään selainten automatisoinnissa ja automatisoidussa testauksessa. Python on johtava niiden kirjastojen määrässä, jotka tukevat Data Eco-maailmaa (Data Analysis, Data Visualization, Data Science, Production-ready mallit jne.) Kirjastojen kanssa, kuten scikit-oppi, TensorFlow, meriborni, matplotlib, numpy, pandat jne. Sanomattakin on selvää, että pythonin aktiivisella, suositulla ja laaja-alaisella käytöllä sillä on erittäin tärkeä paikka ohjelmistoteollisuus ja sen nousu.
Pythonia voidaan käyttää verkkokehityksessä
Python on kieli, jonka on helppo oppia ja ymmärtää verkkokehityksessä. Python tarjoaa myös monia kehyksiä, jotka mainitaan alla.
Mikä on taustakehitys?
Verkkokehykset, kuten Django, Flask, Falcon, hug jne., Ovat erittäin suosittuja palvelinpuolen (taustakoodin) järjestelmien kehittämisessä. Niitä vaaditaan, koska ne helpottavat monimutkaisen liiketoimintalogiikan sisällyttämistä asiakaspuolen koodiin ja turvallisemmalla, ylläpidettävällä ja skaalautuvalla tavalla.
Palvelinpuolen rungon käytön edut
- Tähän sisältyy verkkosivujen linkittäminen (ja palauttaminen) monimutkaisella tavalla asianmukaisille asiakaspyynnöille (käyttöliittymä tai selain); toimii välittäjänä tietokantojen ja asiakkaan välillä tai minkä tahansa kolmannen järjestelmän ja asiakkaan välillä.
- Ne abstraktivat paljon yksityiskohtia samalla kun paljastavat toiminnallisuuden asiakkaalle (eli loppukäyttäjälle). Tarve keskittyä vain näytön näyttöön, kuten painikkeet, linkit, kuvat; eikä ole huolissasi siitä, kuinka itse sisältö luodaan, tallennetaan, linkitetään tai pääsylle siihen. Kaikkia, jotka taustakehykset voivat hoitaa helposti
Pythonia voidaan käyttää datatieteen ja -tietoanalyysissä
Data Science & Data Analysis on laaja termi, ja niillä on erilaisia komponentteja, kuten alla kuvataan.
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen korkealla tasolla ennustaa toistuvat kuviot taustalla olevissa havainnoissa melkein kaikesta. Kuviot voivat olla henkilön kirjoitusnopeudessa, henkilön reaktioajassa, sääennusteessa tai jopa kuvassa näkyvän kohteen tunnistamisessa.
Koneoppimisen tarve
Voitaisiin väittää, että ohjelmoija voi kirjoittaa tapauslausekkeita toteuttamalla itse eri scenariat ja muotoilemalla intuitiivisesti ennustamissääntöjä. Tämän korkean tason käyttötapauksen toteuttaminen voi itse asiassa viedä vuosien ponnisteluja parannetun ennusteen suorituskyvyn parantamiseksi. Koodin kirjoittaminen, joka suorittaa tämän tutkimalla kaikkia tapauksia itse, on aikaa vievää, virheille altistavaa ja erittäin vaikeaa muuttaa, kun variaatioita löytyy.
Toisaalta koneoppimiskirjastot käyttävät nopeita iteratiivisia laskelmia kuvioiden toteuttamiseksi taustalla olevissa testitapauksissa, paljon nopeammin, kun tietojoukon (näytteiden) lukumäärä on riittävän suuri (miljoonista miljardiin helposti).
Koneoppimisen käyttötavat
Koneoppimista käyttävät melkein kaikki suuret teknologiayritykset, kuten Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube jne. Jotkut käyttötapaukset ovat:
1. Suositusjärjestelmät
Koska historia on ollut vuorovaikutuksessa tiettyjen tuotteiden (kuten videoiden, elokuvien jne.) Kanssa, ennusta ja esittele näkymätöntä sisältöä, jolla käyttäjällä on suuri mahdollisuus arvostaa sitä. Amazon, Youtube, Netflix jne.
2. Kasvojen tunnistus
Tunnista henkilö kuvassa tai videokehyksessä tunnistamalla hänen kasvot. Käyttää Facebook, puhelimissa lukituksen avaamiseen kasvotunnistuksen avulla.
3. Äänentunnistus
Tunnista puheen sisältö, kartoita sen sanat sopivalla kielellä ja vahvista tarvittaessa henkilön henkilöllisyys.
4. Hakukoneennusteet
Käytetään oikean sisällön löytämiseen annetulla hakujonolla, sijoittamalla kaikki saatavilla olevat tulokset järjestykseen käyttäjän mielestä. Google, Bing, Yahoo ovat joitakin yrityksiä, jotka käyttävät tätä.
5. Verkon tunnistusjärjestelmät
Nämä ovat monimutkaisia järjestelmiä, jotka ovat yleensä graafiseen tietokantaan suuntautuneita, jotta löydetään vahvat linkit taustalla olevien yksiköiden (tällä hetkellä enimmäkseen ihmisten) välillä. Facebook, LinkedIn ja Instagram ovat harvat yritykset, jotka käyttävät aktiivisesti tämän tyyppisiä koneoppimistekniikoita.
Python koneoppimiseen
Suosituimmat kirjastot, jotka johtavat tällä hetkellä koneoppimisessa, ovat Scikit-oppi ja TensorFlow. Näiden kahden välillä ne kattavat suurimman osan suosituista koneoppimis- ja tietojenkäsittelyalgoritmeista.
Komentosarjat ja automaatio
Pythonin alkuperäinen käyttötapaus ja se on kaikkein sanomattakin, mutta erityinen on automaatio skriptimalla pieniä apuohjelmakomentosarjoja. Voit automatisoida monia pieniä tehtäviä ja säästää aikaa, energiaa ja ehkä paljon hukkaan motivaatiota arkipäivän tehtävissä.
Harvat käyttötapaukset:
- Selaimen automaatio
Seleeni-kehys mahdollistaa vuorovaikutuksen automatisoinnin web-selainten ja verkkosivujen kanssa. Tätä voidaan käyttää automatisoituun verkkosivustojen testaukseen, itse tehtyjen tehtävien automatisointiin, verkkosuodattimien valintaan verkkosivustossa, Web-kaavioon jne.
- Verkko- ja komentoriviautomaatio
Pythonia käytetään myös yhä enemmän verkkoautomaatioon. Jotkut nopean ajan säästön tehtävistä voisivat olla automaattisesti SSL-yhteyden muodostaminen etäkoneeseen, joka vaatii kaksifaktorisen todennuksen tai jopa kaksi kerrosta kaksifaktorista todennettua SSL-yhteyttä.
johtopäätös
Python on voimakas kieli, jolla voi pysyä ja hallita tekniikkateollisuutta ainakin muutaman vuoden ajan. Sen merkitys ja käyttötasot kasvavat vain ja ovat innovaatioiden johtavia aloja, joiden lukumäärä kasvaa jatkuvasti. Se on taito hallita ja ylläpitää.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas kohtaan Mitä voin tehdä Pythonilla. Täällä keskustellaan koneoppimisen merkityksestä, käyttötapauksista ja pythonista. Voit saada lisätietoja myös seuraavista artikkeleista -
- Perintö Pythonissa
- Python-luettelon ymmärtäminen
- Jousimuotoilu Pythonissa
- Pythonin ylikuormitus
- Kuuden parhaan testausohjelmiston erot