перейти к содержанию

Для чего используется Python: 6 лучших вариантов и многое другое

Python — один из самых универсальных и популярных языков программирования, используемых сегодня разработчиками. Его принципы проектирования подчеркивают читаемость кода, а простой в освоении синтаксис позволяет программистам выражать идеи в меньшем количестве строк по сравнению с такими языками, как Java или C++.

Но для чего именно используется Python? Каковы некоторые из его наиболее популярных приложений и вариантов использования?

В этом подробном руководстве мы рассмотрим некоторые из основных областей и областей, в которых Python превосходит других. Мы также рассмотрим конкретные примеры и статистику, демонстрирующие возможности Python для различных задач.

Разработка сайтов

Python — один из наиболее предпочтительных языков для веб-разработки. Широкий спектр веб-фреймворков удовлетворяет различные потребности и делает серверную веб-разработку очень удобной для программистов.

Некоторые из наиболее популярных веб-фреймворков для Python включают:

  • Django – Используемый такими компаниями, как Instagram и Mozilla, Django отлично подходит для создания сложных сайтов, управляемых базами данных. Он следует архитектурному шаблону модель-представление-шаблон (MVT) и предоставляет множество встроенных функций, таких как экраны администратора, из коробки.
  • Колба – Flask предлагает легкий фреймворк, подходящий для небольших приложений. Он имеет минимальное количество компонентов, позволяющих добавлять другие пакеты по мере необходимости. Такие сайты, как Pinterest, используют Flask.
  • Пирамида – Созданная как очень гибкая система Pyramid позволяет вам выбирать компоненты, соответствующие потребностям вашего проекта, а не является полноценным решением. Это дает свободу адаптировать вещи по своему усмотрению.

Источник изображения: JetBrains

Согласно опросу JetBrains Python Developers Survey 2024, Django и Flask на сегодняшний день являются самыми популярными веб-фреймворками Python, используемыми разработчиками.

Python делает веб-разработку очень быстрой благодаря обширной коллекции библиотек и инструментов для распространенных задач веб-разработки. Он отлично подходит для разработки API, очистки веб-страниц, реализации веб-протоколов и автоматизации рабочих процессов в Интернете.

Машинное обучение и наука о данных

Python играет ключевую роль в машинном обучении и науке о данных благодаря своей универсальности и специализированным библиотекам, подходящим для этих областей.

Некоторые из наиболее популярных библиотек Python, используемых для машинного обучения, включают:

  • NumPy – Обеспечивает эффективные массивы и математические операции для работы с числовыми данными.
  • Панды – Предлагает простые инструменты манипулирования и анализа данных для моделирования и аналитики.
  • SciKit-Learn – Предоставляет широкий спектр алгоритмов и моделей машинного обучения для общих задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и т. д.
  • TensorFlow – Комплексная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения от Google.

Многие отраслевые эксперты считают Python идеальным языком программирования для машинного обучения. Вот несколько основных причин:

  • Доступные библиотеки, такие как NumPy, SciKit-Learn, Pandas, TensorFlow, предоставляют готовые к использованию возможности машинного обучения.
  • Поддерживает все формы машинного обучения – контролируемое, неконтролируемое, с подкреплением, глубокое обучение.
  • Характер общего назначения позволяет неинженерам использовать Python для машинного обучения.
  • Взаимодействие с другими языками, такими как C, C++, Java.
  • Активное сообщество предоставляет учебные ресурсы и поддержку.

Согласно опросу KDnuggets, в 64 году Python использовали примерно 2024% ​​специалистов по данным и разработчиков машинного обучения, что намного опережает R (19%) и SQL (11%).

Python доминирует в использовании машинного обучения

Источник изображения: KDNuggets

Python также очень популярен для анализа и визуализации данных с использованием таких библиотек, как Pandas, Matplotlib и Seaborn. В целом, Python предлагает полную платформу для рабочего процесса обработки данных — от загрузки и предварительной обработки данных до построения, оценки и развертывания моделей.

Автоматизация и сценарии

Python обычно используется для автоматизации повторяющихся ИТ-задач, бизнес-процессов и рабочих процессов с помощью сценариев. Вот несколько примеров случаев использования автоматизации, в которых скрипты Python очень полезны:

  • Мониторинг ИТ-систем и инфраструктуры. Скрипты могут регулярно проверять системные показатели, такие как использование ЦП, дисковое пространство, пропускная способность сети и т. д., и отправлять оповещения о проблемах.
  • Управление резервным копированием и рабочими процессами. Автоматизируйте резервное копирование в облачные сервисы, такие как AWS S3, планируйте конвейеры ETL, управляйте рабочими процессами Airflow и т. д.
  • Автоматизация облака. Автоматизируйте развертывание облачной инфраструктуры с помощью таких поставщиков, как AWS, GCP, Azure.
  • Бизнес-отчетность. Скрипты могут подключаться к API, базам данных и файлам Excel/CSV для создания запланированных отчетов.
  • Веб-скрапинг – автоматическая загрузка и обработка контента с веб-сайтов.

Python предоставляет несколько преимуществ для автоматизации, таких как быстрая разработка сценариев, возможность смешивать процедурный и ООП-код, интеграция с API, встроенные планировщики, такие как Cron, библиотеки, такие как psutil, paramiko, которые упрощают автоматизацию на уровне системы.

Автоматизация ИТ помогает повысить эффективность, уменьшить количество человеческих ошибок и позволить персоналу сосредоточиться на задачах, добавляющих ценность. Универсальность и масштабируемость Python делают его очень популярным выбором для реализации автоматизации.

Разработка игр

Для разработки игр Python предлагает некоторые уникальные преимущества:

  • Python имеет несколько игровых фреймворков, таких как Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML, которые предоставляют необходимые инструменты для создания игр с использованием Python.
  • Высокоуровневый характер языка и динамическая типизация позволяют быстро создавать прототипы игровых идей. Разработчики могут быстро протестировать логику игрового процесса без использования шаблонного кода.
  • Python имеет отличную поддержку сообщества для разработки игр. Такие ресурсы, как серверы Python Discord, форумы Reddit и блоги, помогают в обучении.
  • Ясный синтаксис Python упрощает поддержку игрового кода по сравнению с языками более низкого уровня, такими как C++. Меньшая сложность кодирования помогает сосредоточиться на особенностях игрового процесса.
  • Python имеет хорошую интеграцию с другими языками, такими как C, C++, Cython, что позволяет оптимизировать критически важные части, сохраняя при этом простую логику игры высокого уровня.

Некоторые примеры популярных игр, созданных с использованием Python, включают Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2, World of Tanks. Независимые разработчики, создающие 2D-игры, также часто предпочитают Python из-за его гибкости.

В то время как игровые студии ААА-класса, как правило, используют C++ для обеспечения максимальной производительности, Python играет ключевую роль в прототипировании игровых идей перед полной разработкой на других языках. Быстрые рабочие процессы и ресурсы сообщества делают Python очень подходящим языком для создания игр.

Web Scraping

Для задач веб-скрапинга, таких как извлечение данных с веб-сайтов, Python является наиболее популярным выбором среди разработчиков. Причины этого включают в себя:

  • Python имеет множество библиотек, специально предназначенных для парсинга веб-страниц, таких как BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Requests и т. д.
  • Синтаксис позволяет относительно легко писать веб-скребки для извлечения соответствующей информации из ответов HTML/XML.
  • Соскобленными данными можно легко манипулировать с помощью Pandas для фильтрации, анализа и визуализации.
  • Код Python может взаимодействовать с инструментами автоматизации браузера, такими как Selenium/Playwright, для очистки динамического контента.

Давайте рассмотрим небольшой пример очистки таблицы со страницы Википедии:

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)

Это лишь небольшой пример возможностей Python по очистке веб-страниц. Некоторые распространенные приложения включают в себя:

  • Объединение данных с нескольких сайтов в одно место
  • Сравнение цен и уровня запасов на сайтах электронной коммерции
  • Мониторинг веб-сайтов на предмет изменения контента
  • Академические/бизнес-исследования с использованием общедоступных данных

Благодаря универсальности, масштабируемости и доступным инструментам Python стал популярным языком для проектов, связанных с парсингом веб-страниц.

Artificial Intelligence

Python играет очень важную роль в приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения. Обширные библиотеки и поддержка фреймворков сделали Python популярным выбором для разработки интеллектуальных систем и обучения моделей машинного обучения.

Некоторые из наиболее широко используемых библиотек и инструментов Python AI включают:

  • TensorFlow – Комплексная платформа от Google для построения и обучения моделей нейронных сетей.
  • PyTorch – Предоставляет инструменты для глубокого обучения и архитектуры нейронных сетей.
  • Keras – Высокоуровневый API, ориентированный на быстрое прототипирование моделей нейронных сетей.
  • scikit учиться – Предоставляет ряд алгоритмов машинного обучения и возможностей моделирования.
  • НЛТК – Набор инструментов естественного языка, широко используемый для создания программ Python для работы с данными человеческого языка.
  • OpenCV – Алгоритмы, ориентированные на компьютерное зрение в реальном времени и анализ изображений/видео.
  • СпаСи – Выполняет сложные задачи обработки естественного языка, такие как распознавание именованных объектов.

Вот несколько примеров приложений искусственного интеллекта, в которых Python предлагает большие возможности:

  • Создание чат-ботов и виртуальных помощников с использованием библиотек НЛП, таких как NLTK.
  • Распознавание изображений и видео с использованием нейронных сетей, реализованных в TensorFlow/Keras.
  • Технология беспилотного вождения с использованием библиотек компьютерного зрения, таких как OpenCV.
  • Прогнозное моделирование и прогнозирование бизнес-показателей с использованием scikit-learn.
  • Анализ настроений разговоров в социальных сетях с использованием инструментов НЛП.

Ведущие технологические компании, такие как Google, Facebook, Amazon, широко используют Python для своих продуктов и услуг, связанных с искусственным интеллектом. Язык обеспечивает оптимальное сочетание производительности, масштабируемости и простоты использования для разработки интеллектуальных алгоритмов и обучения надежных моделей.

Как мы видели, Python — это универсальный язык программирования общего назначения, используемый для очень широкого спектра приложений — от создания веб-приложений до разработки игр и моделей машинного обучения.

Некоторые из его ключевых сильных сторон — читаемость кода, обширные библиотеки и платформы, адаптированные для конкретных областей, активная поддержка сообщества и совместимость с другими языками, такими как C/C++.

Если вы хотите заняться веб-разработкой, наукой о данных, автоматизацией или искусственным интеллектом, изучение Python — отличный выбор, чтобы раскрыть свой потенциал программирования. Спрос на навыки работы с Python также продолжает быстро расти, поскольку организации внедряют его в критически важные бизнес-системы.

Теги: Фитофтороз, картофель, ВНИИФ

Присоединяйтесь к беседе

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *