انتقل إلى المحتوى

ما هو استخدام بايثون: أفضل 6 خيارات وأكثر

تعد Python واحدة من لغات البرمجة الأكثر تنوعًا وشعبية التي يستخدمها المطورون اليوم. تؤكد مبادئ تصميمها على إمكانية قراءة التعليمات البرمجية، كما أن تركيبها سهل التعلم يمكّن المبرمجين من التعبير عن الأفكار في عدد أقل من الأسطر مقارنة بلغات مثل Java أو C++.

ولكن ما هو استخدام بايثون بالضبط؟ ما هي بعض التطبيقات وحالات الاستخدام الأكثر شعبية؟

في هذا الدليل الشامل، سنستكشف بعضًا من أهم المجالات والمجالات التي تتفوق فيها لغة بايثون. سننظر أيضًا في أمثلة وإحصائيات محددة توضح قدرات بايثون في مختلف المهام.

تطوير المواقع

بايثون هي واحدة من اللغات المفضلة لتطوير الويب. تلبي مجموعتها الواسعة من أطر الويب الاحتياجات المختلفة وتجعل تطوير الويب الخلفي مناسبًا جدًا للمبرمجين.

تتضمن بعض أطر الويب الأكثر شيوعًا لـ Python ما يلي:

  • جانغو - تستخدمه شركات مثل Instagram وMozilla، ويعتبر Django رائعًا لبناء مواقع معقدة تعتمد على قواعد البيانات. إنه يتبع النمط المعماري لنموذج عرض القالب (MVT) ويوفر العديد من الميزات المضمنة مثل شاشات الإدارة خارج الصندوق.
  • قارورة - يوفر Flask إطارًا خفيف الوزن مناسبًا للتطبيقات الصغيرة. يحتوي على مكونات قليلة للغاية مما يسمح لك بإضافة حزم أخرى حسب الحاجة. مواقع مثل Pinterest تستخدم Flask.
  • Pyramid - تم تصميم Pyramid ليكون مرنًا للغاية، ويتيح لك اختيار المكونات التي تتوافق مع احتياجات مشروعك بدلاً من أن يكون حلاً متكاملاً. فهو يوفر الحرية في تصميم الأشياء كما تريد.

مصدر الصورة: جيت براينز

وفقًا لاستطلاع JetBrains Python Developers Survey لعام 2024، يعد Django وFlask من أكثر أطر عمل الويب Python شيوعًا التي يستخدمها المطورون.

تجعل لغة Python تطوير الويب سريعًا جدًا بسبب مجموعتها الواسعة من المكتبات والأدوات لمهام تطوير الويب الشائعة. إنه أمر رائع لتطوير واجهات برمجة التطبيقات، وتجميع الويب، وتنفيذ بروتوكولات الويب، وأتمتة سير العمل على الويب.

التعلم الآلي وعلوم البيانات

تلعب لغة بايثون دورًا محوريًا في التعلم الآلي وعلوم البيانات نظرًا لتعدد استخداماتها ومكتباتها المتخصصة المناسبة لهذه المجالات.

تتضمن بعض مكتبات بايثون الأكثر شيوعًا المستخدمة في التعلم الآلي ما يلي:

  • نمباي – يوفر صفائف فعالة وعمليات رياضية للعمل مع البيانات الرقمية.
  • الباندا - يوفر أدوات سهلة لمعالجة البيانات وتحليلها للنمذجة والتحليلات.
  • SciKit-Learn – يوفر مجموعة واسعة من خوارزميات ونماذج التعلم الآلي للمهام الشائعة مثل التصنيف والانحدار والتجميع وما إلى ذلك.
  • TensorFlow - منصة مفتوحة المصدر شاملة للتعلم الآلي من Google.

يعتبر العديد من خبراء الصناعة أن بايثون لغة برمجة مثالية للتعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسباب الرئيسية لذلك:

  • المكتبات المتاحة مثل NumPy وSciKit-Learn وPandas وTensorFlow توفر إمكانات تعلم الآلة الجاهزة للاستخدام
  • يدعم جميع أشكال التعلم الآلي – الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعزيز والتعلم العميق
  • تسمح طبيعة الأغراض العامة لغير المهندسين بتبني لغة Python لتعلم الآلة
  • إمكانية التشغيل التفاعلي مع لغات أخرى مثل C وC++ وJava
  • يوفر المجتمع النابض بالحياة موارد التعلم والدعم

وفقًا لاستطلاع KDnuggets، تم استخدام لغة Python من قبل ما يقرب من 64% من علماء البيانات ومطوري التعلم الآلي في عام 2024، متفوقة بفارق كبير على لغة R (19%) وSQL (11%).

تهيمن لغة بايثون على استخدام التعلم الآلي

مصدر الصورة: KDNuggets

تحظى لغة Python أيضًا بشعبية كبيرة في تحليل البيانات وتصورها باستخدام مكتبات مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn. بشكل عام، تقدم Python منصة كاملة لسير عمل علوم البيانات - بدءًا من تحميل البيانات ومعالجتها المسبقة وحتى بناء النماذج وتقييمها ونشرها.

الأتمتة والبرمجة

تُستخدم Python بشكل شائع لأتمتة مهام تكنولوجيا المعلومات المتكررة والعمليات التجارية وسير العمل من خلال البرمجة النصية. فيما يلي بعض الأمثلة على حالات استخدام الأتمتة حيث تكون نصوص بايثون مفيدة جدًا:

  • مراقبة أنظمة تكنولوجيا المعلومات والبنية التحتية - يمكن للبرامج النصية التحقق بانتظام من مقاييس النظام مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية ومساحة القرص وعرض النطاق الترددي للشبكة وما إلى ذلك وإرسال تنبيهات بشأن المشكلات.
  • إدارة النسخ الاحتياطية وسير العمل – أتمتة النسخ الاحتياطية للخدمات السحابية مثل AWS S3، وجدولة خطوط أنابيب ETL، وإدارة سير عمل Airflow وما إلى ذلك.
  • أتمتة السحابة – أتمتة نشر البنية التحتية السحابية باستخدام موفري خدمات مثل AWS وGCP وAzure.
  • تقارير الأعمال - يمكن للبرامج النصية الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات وملفات Excel/CSV لإنشاء تقارير مجدولة.
  • تجريف الويب – تنزيل المحتوى من مواقع الويب ومعالجته تلقائيًا.

توفر Python العديد من المزايا للأتمتة مثل التطوير السريع للنصوص البرمجية، والقدرة على مزج التعليمات البرمجية الإجرائية ورموز OOP، والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وبرامج الجدولة المضمنة مثل Cron، والمكتبات مثل psutil، وparamiko التي تجعل الأتمتة على مستوى النظام أسهل.

تساعد أتمتة تكنولوجيا المعلومات على تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء البشرية والسماح للموظفين بالتركيز على المهام ذات القيمة المضافة. إن تعدد استخدامات Python وقابلية التوسع يجعلها خيارًا شائعًا جدًا لتنفيذ الأتمتة.

تطوير اللعبة

لتطوير الألعاب، تقدم بايثون بعض المزايا الفريدة:

  • لدى Python العديد من أطر الألعاب مثل Pygame وPanda3D وPyglet وPySFML التي توفر الأدوات اللازمة لبناء الألعاب باستخدام Python.
  • تسمح طبيعة اللغة عالية المستوى والكتابة الديناميكية بإعداد نماذج أولية سريعة لأفكار الألعاب. يمكن للمطورين اختبار منطق اللعب بسرعة دون وجود تعليمات برمجية معيارية.
  • تتمتع Python بدعم مجتمعي ممتاز لتطوير الألعاب. تساعد الموارد مثل خوادم Python Discord ومنتديات Reddit والمدونات على التعلم.
  • إن بناء جملة Python الواضح يجعل صيانة كود اللعبة أسهل مقارنة باللغات ذات المستوى الأدنى مثل C++. يساعد التعقيد الأقل في البرمجة على التركيز على ميزات اللعب.
  • تتمتع لغة Python بتكامل جيد مع اللغات الأخرى مثل C وC++ وCython مما يسمح بتحسين الأجزاء المهمة للأداء مع الحفاظ على بساطة منطق اللعبة عالي المستوى.

تتضمن بعض الأمثلة على الألعاب الشائعة المبنية باستخدام Python الحضارة IV، وEVE Online، وDisney's Toontown Online، وBattlefield 2، وWorld of Tanks. غالبًا ما يفضل المطورون المستقلون الذين يصممون ألعابًا ثنائية الأبعاد لغة Python لمرونتها.

بينما تميل استوديوهات ألعاب AAA إلى استخدام C++ لتلبية احتياجات الأداء الأعلى، تلعب Python دورًا رئيسيًا في إنشاء نماذج أولية لأفكار الألعاب قبل التطوير الكامل باللغات الأخرى. إن سير العمل السريع وموارد المجتمع تجعل من بايثون لغة قادرة جدًا على بناء الألعاب.

تجريف على شبكة الإنترنت

بالنسبة لمهام استخراج البيانات من الويب مثل استخراج البيانات من مواقع الويب، تعد Python الخيار الأكثر شيوعًا بين المطورين. أسباب ذلك تشمل:

  • لدى Python العديد من المكتبات المصممة خصيصًا لاستخراج الويب مثل BeautifulSoup وScrapy وSelenium وRequests وما إلى ذلك.
  • يجعل بناء الجملة من السهل نسبيًا كتابة أدوات استخراج الويب لاستخراج المعلومات ذات الصلة من استجابات HTML/XML.
  • يمكن معالجة البيانات المسروقة بسهولة باستخدام Pandas للتصفية والتحليل والتصور.
  • يمكن أن يتفاعل كود Python مع أدوات أتمتة المتصفح مثل السيلينيوم/الكاتب المسرحي لاستخراج المحتوى الديناميكي.

دعونا نلقي نظرة على مثال سريع لاستخراج جدول من صفحة ويكيبيديا:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

هذه مجرد عينة صغيرة من إمكانيات تجريف الويب في Python. بعض التطبيقات الشائعة تشمل:

  • تجميع البيانات من مواقع متعددة في مكان واحد
  • مقارنة الأسعار ومستويات المخزون عبر مواقع التجارة الإلكترونية
  • مراقبة مواقع الويب لتغييرات المحتوى
  • البحوث الأكاديمية/التجارية باستخدام البيانات العامة

نظرًا لتعدد الاستخدامات وقابلية التوسع والأدوات المتاحة، أصبحت لغة Python هي اللغة المفضلة للمشاريع ذات الصلة بتجميع الويب.

الذكاء الاصطناعي

تلعب بايثون دورًا مهمًا للغاية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. مكتباتها الواسعة ودعمها لإطار العمل جعل من بايثون خيارًا شائعًا لتطوير الأنظمة الذكية ونماذج التدريب على التعلم الآلي.

تشمل بعض مكتبات وأدوات Python AI الأكثر استخدامًا ما يلي:

  • TensorFlow - منصة شاملة من Google لبناء نماذج الشبكات العصبية وتدريبها
  • PyTorch - يوفر أدوات للتعلم العميق وهندسة الشبكات العصبية
  • Keras – واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تركز على النماذج الأولية السريعة لنماذج الشبكة العصبية
  • تعلم الحروف – يوفر مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي وقدرات النمذجة
  • نلتك – مجموعة أدوات اللغة الطبيعية المستخدمة على نطاق واسع لبناء برامج بايثون للعمل مع بيانات اللغة البشرية
  • مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية - تركز الخوارزميات على رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي وتحليل الصور/الفيديو
  • سبا - ينفذ مهام معالجة متقدمة للغة الطبيعية مثل التعرف على الكيانات المسماة

فيما يلي بعض الأمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي حيث توفر لغة Python إمكانات رائعة:

  • بناء روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين باستخدام مكتبات البرمجة اللغوية العصبية مثل NLTK.
  • التعرف على الصور والفيديو باستخدام الشبكات العصبية المطبقة في TensorFlow/Keras.
  • تكنولوجيا القيادة الذاتية باستخدام مكتبات الرؤية الحاسوبية مثل OpenCV.
  • النمذجة التنبؤية والتنبؤ بمقاييس الأعمال باستخدام scikit-learn.
  • تحليل المشاعر لمحادثات وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية.

تستخدم شركات التكنولوجيا الرائدة مثل Google وFacebook وAmazon لغة Python على نطاق واسع لمنتجاتها وخدماتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. توفر اللغة المزيج الصحيح من الأداء وقابلية التوسع وسهولة الاستخدام لتطوير خوارزميات ذكية وتدريب النماذج القوية.

كما رأينا، بايثون هي لغة برمجة متعددة الأغراض للأغراض العامة تستخدم لمجموعة واسعة جدًا من التطبيقات – بدءًا من بناء تطبيقات الويب إلى تطوير الألعاب إلى نماذج التعلم الآلي.

تتمثل بعض نقاط قوتها الرئيسية في إمكانية قراءة التعليمات البرمجية والمكتبات والأطر الواسعة المصممة لمجالات محددة ودعم المجتمع النشط وقابلية التشغيل البيني مع لغات أخرى مثل C/C++.

سواء كنت تتطلع إلى تطوير الويب أو علوم البيانات أو الأتمتة أو الذكاء الاصطناعي، فإن تعلم لغة Python يعد خيارًا رائعًا لإطلاق العنان لإمكاناتك البرمجية. يستمر الطلب على مهارات بايثون أيضًا في النمو بسرعة حيث تعتمدها المؤسسات في أنظمة الأعمال المهمة.

الانضمام إلى محادثة

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول المشار إليها إلزامية *