Uvod u Python
Python je interpretirani scenaristički jezik osmišljen 1980-ih, s naglaskom na čitljivost koda. Verzija 2 objavljena je 2000., a verzija 3 u 2008. Python 3 imao je značajne temeljne promjene, uzrokujući nedostatak kompatibilnosti s unatrag. Unatoč tome, python 2 je stekao veliku privlačnost nakon što sazri, i vjerojatno je ono što je uzrokovalo da python ostane univerzalni favorit dok je prihvaćena verzija 3.
Što mogu učiniti s Pythonom?
Python se razvio u vrlo moćan, multi-paradigmi jezik. U potpunosti podržava objektno orijentirano programiranje, strukturno programiranje. Također podržava funkcionalno i logično programiranje. Zbog fleksibilnosti i prilagođenosti korisnicima, podržava je ogromna zajednica otvorenog koda, što mu omogućuje da se prostire na velikom broju domena.
Neke od domena Python-a vrlo se popularno koriste za razvoj web stranica, automatizaciju operativnog rada, stvaranje botova, nauke o podacima, analizu podataka, strojno učenje, razvoj aplikacija, korisne skripte, automatizaciju preglednika, testiranje i kreiranje cjevovoda.
Važnost Pythona
Python je postao preferirani jezik za većinu zajednice otvorenih izvora. Zbog svoje popularnosti u ovoj zajednici i korisnosti, postao je popularan među velikim brojem novih diplomanata i ljudi u ranim fazama njihove karijere. To je uzrokovalo dobru količinu istraživačkih radova izvršenih testiranjem sposobnosti pytona, a isto je povećalo kada je to potrebno. Python okviri poput Django napajaju neke vrlo poznate tvrtke poput Instagrama, Pinterest, Mozilla, National Geographic itd.
Selenium je postao glavna biblioteka koja se koristi za automatizaciju preglednika i automatizirano testiranje. Python je vodeći po broju knjižnica koje podržavaju podatkovni svijet svijeta (analiza podataka, vizualizacija podataka, nauka o podacima, modeli spremni za proizvodnju itd.) S knjižnicama poput scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas itd. Ne treba reći da, uz aktivno, popularno i široko korištenje pythona, vrlo važno mjesto zauzima softverska industrija i njen uspon.
Python se može koristiti u web razvoju
Python je jezik koji je lako naučiti i razumjeti u web razvoju. Python također nudi mnogo okvira koji su spomenuti u nastavku.
Što je Back-end razvoj?
Web okviri poput Django, Flask, Falcon, zagrljaj, itd. Izuzetno su popularni za razvoj sustava na strani poslužitelja (backkend code). Oni su potrebni jer omogućuju jednostavniju integraciju složene poslovne logike s kodom prema klijentu i na sigurniji, održiviji i skalabilniji način.
Prednosti upotrebe okvira na strani poslužitelja
- To uključuje povezivanje (i vraćanje) web stranica na složen način na odgovarajuće zahtjeve klijenta (front-end ili preglednik); koji djeluju kao posrednik između baza podataka i klijenta ili između bilo kojeg trećeg sustava i klijenta.
- Oni apstrahiraju puno detalja dok izlažu funkcionalnost klijentu (aka krajnjem korisniku). Potreba da se usredotočite na ono što je vidljivo na zaslonu, poput gumba, veza, slika; i ne smetati vam kako se sam sadržaj stvara, pohranjuje, povezuje ili mu daje pristup. Sve što se može jednostavno riješiti pomoću sigurnosnih okvira
Python se može koristiti u Data Science & Analizi podataka
Znanost i analiza podataka širok je pojam i oni imaju različite komponente kako je dolje opisano.
Što je strojno učenje?
Strojno učenje, na visokoj razini, predviđa ponavljajuće obrasce u temeljnim promatranjima, o gotovo svemu. Uzorci mogu biti u brzini tipkanja osobe, vremenu reakcije osobe, predviđanju vremena ili čak prepoznavanju objekta prikazanog na slici.
Potreba za strojnim učenjem
Moglo bi se tvrditi da programer može pisati izjave slučaja, realizirajući različite scenarije i intuitivno oblikujući pravila za predviđanje. Provedba ovog slučaja upotrebe na visokoj razini u stvari bi mogla potrajati godinama napora da se poboljša postignuta predviđanja. Pisanje koda koji to izvodi proučavajući sve slučajeve, zahtijeva mnogo vremena, podložno je pogreškama i vrlo je teško izmijeniti u zavisnosti od varijacija.
S druge strane, knjižnice strojnog učenja koriste brze iterativne proračune kako bi realizirale obrasce u osnovnim testnim slučajevima, i to mnogo brže kada je skup podataka (uzoraka) dovoljno visok (broj milijuna do milijarde lako).
Primjene strojnog učenja
Strojno učenje koriste gotovo sve velike tehnološke tvrtke poput Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, itd. Neki od slučajeva upotrebe su:
1. Sustavi preporuka
S obzirom na povijest interakcije s određenim proizvodima (poput videozapisa, filmova itd.) Predvidite i predstavite negledani sadržaj koji korisnik može uvažiti. Amazon, Youtube, Netflix itd.
2. Prepoznavanje lica
Na slici ili video okviru prepoznajte osobu po prepoznavanju njihovih crta lica. Koristi ih Facebook, telefoni za otključavanje prepoznavanjem lica.
3. Prepoznavanje glasa
Identificirajte sadržaj tijekom govora, preslikajte njegove riječi na odgovarajućem jeziku i, ako je potrebno, ovjerite identitet osobe.
4. Predviđanja tražilice
Koristi se za pronalaženje pravog sadržaja s obzirom na pretraživački niz, rangiranjem svih dostupnih rezultata po redoslijedu koji je korisnik izgledao najpoželjnijim. Google, Bing, Yahoo neke su od tvrtki koje to koriste.
5. Mrežni sustavi za prepoznavanje
Riječ je o složenim sustavima, općenito orijentiranima na grafičke baze podataka, kako bi se pronašli snažne veze između temeljnih entiteta (trenutno uglavnom ljudi). Facebook, LinkedIn, Instagram malo je tvrtki koje aktivno koriste ovu vrstu tehnika strojnog učenja.
Python za strojno učenje
Najpopularnije knjižnice koje trenutno vode napredak u strojnom učenju su Scikit-learn i TensorFlow. Između njih dvije pokrivaju većinu popularnih algoritama strojnog učenja i podataka o znanosti.
Skriptiranje i automatizacija
Prvobitni slučaj upotrebe Pythona i to je najneraznovije, ali specifičan je automatizacija skriptama malih skripti uslužnih programa. Možete automatizirati mnoge male zadatke i uštedjeti vrijeme, energiju i možda puno izgubljene motivacije za svakodnevne zadatke.
Nekoliko slučajeva upotrebe:
- Automatizacija preglednika
Selenium Framework omogućuje automatizaciju interakcija s web-preglednicima i web stranicama. Ovo se može koristiti za automatizirano testiranje web stranica, za automatizaciju zadataka izvršenih sami, odabir skupa filtera na web mjestu, web-struganje itd.
- Automatizacija mreža i naredbenog retka
Python se također sve više koristi za automatizaciju mreže. Neki od zadataka koji se koriste za brzo uštedu vremena mogu biti automatski uspostavljanje SSL veze s udaljenim strojem koja zahtijeva dvofaktorsku provjeru identiteta ili čak dva sloja dvofaktorske provjere SSL veze.
Zaključak
Python je moćan jezik za ostanak i dominiranje tehnološke industrije najmanje nekoliko godina. Njegova važnost i razina upotrebe samo se povećavaju i vodeća su u inovacijama za sve brojnija polja. To je vještina posjedovanja i održavanja.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za ono što mogu učiniti s Python-om. Ovdje smo raspravljali o važnosti, koristi slučajeve i piton za strojno učenje itd. Također ćete moći pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Nasljeđivanje u Pythonu
- Razumijevanje popisa Pythona
- Oblikovanje niza u Pythonu
- Python preopterećenje
- Top 6 razlike najboljih softverskih proizvoda za testiranje