Was ist Python?
In diesem Artikel wird Python beschrieben. Wenn wir also den Namen Python hören, ist die erste Frage, die uns einfallen sollte, Was ist Python?
Was ist Python / Definition von Python?
Die Antwort ist eine objektorientierte Programmiersprache auf hohem Niveau, die von Guido van Rossum erstellt und erstmals im Jahr 1991 veröffentlicht wurde. Sie ist vergleichsweise einfach und leicht zu erlernen, da der Schwerpunkt auf der Lesbarkeit der Syntax liegt.
Grundlegendes zu Python
Aus der obigen Antwort geht hervor, dass wir bei der Definition von Python zwei Schlüsselwörter verwendet haben. Lassen Sie uns zunächst die Bedeutung dieser ersten beiden Schlüsselwörter verstehen.
1. Hochsprache
Dies wird als High-Level-Sprache bezeichnet, da sie sich sehr weit von der Maschinensprache (bestehend aus 0en und 1en) entfernt und schwer zu codieren ist. Daher wird es schwierig, Code zu schreiben, obwohl dieser leicht lesbar ist, so dass er sehr viel weiter von der Sprache auf Maschinenebene entfernt ist. So wird es eine Hochsprache. Die Hochsprache-Syntax ist im Vergleich zur Niedrigsprache besser lesbar. Eine weitere Sache, die ich gerne hätte, ist, wenn wir dies schreiben, dass es keine kompilierte Sprache ist, sondern eine interpretierte, was bedeutet, dass es von einem anderen Programm ausgeführt werden muss, in diesem Fall einem Interpreter, der nicht vom Prozessor ausgeführt wird, im Gegensatz zur C-Sprache, die ausgeführt wird direkt vom Verarbeiter.
2. Objektorientierte Programmiersprache
Es ist eine objektorientierte Programmiersprache, dh es funktioniert auf Objekten. Was ist ein Objekt? Zum Beispiel ist Tiger ein Objekt, dessen Farbe und Alter seine Attribute sind und dessen Verhalten jagt und reproduziert. Wie im obigen Beispiel gezeigt, weist ein Objekt zwei Merkmale auf: Attribute und Verhalten. Es gibt also einige Grundprinzipien von OOPs, wie unten beschrieben:
- Vererbung : In diesem Fall kann eine untergeordnete Klasse das Verhalten und die Attribute der übergeordneten Klasse verwenden.
- Kapselung: Versteckt die privaten Details einer Klasse vor anderen Objekten.
- Polymorphismus : Verwendung eines gemeinsamen Verhaltens / einer gemeinsamen Operation in unterschiedlichen Formen für unterschiedliche Eingaben.
Wie Sie sehen, habe ich oben das Schlüsselwort class verwendet. Was bedeutet class?
Eine Klasse ist eine Blaupause eines Objekts. Es enthält alle Details eines Objekts und das Objekt ist eine Instanz einer Klasse. Wenn eine Klasse definiert wurde, wird die Beschreibung des Objekts definiert, was bedeutet, dass kein Speicher oder Speicher zugeordnet ist.
Wie macht Python das Arbeiten so einfach? / Warum brauchen wir?
Der Grund, warum das Arbeiten so einfach ist, liegt in der einfachen Syntax und Lesbarkeit des Codes. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen wie C verfügt es über eine gut lesbare und übersichtliche Syntax, die Anfängern das schnelle Erlernen der Konzepte und das Erreichen eines fortgeschrittenen Niveaus erleichtert. Selbst wenn Sie beispielsweise Ihren Namen drucken möchten, müssen Sie in C # etwa 7 Codezeilen schreiben, aber mit Python kann dies nur in einer Zeile erfolgen, was einen großen Unterschied macht und Python gegenüber anderen Sprachen einen Vorteil verschafft.
Top Python-Unternehmen
Wie wir jetzt über Python besprochen haben, wird es für uns wichtig, die Unternehmen zu kennen, die dies tatsächlich verwenden:
1. Google
Google ist seit langer Zeit ein Unterstützer von Python. Auch wenn Skripte für Google in Perl oder Bash geschrieben wurden, wurden sie in Python neu geschrieben, da es einfach zu schreiben, bereitzustellen und zu warten ist. Es ist jetzt die offizielle serverseitige Sprache von Google, die andere ist C ++ und Java.
2. Facebook
Facebook nutzt Python in hohem Maße und ist damit die drittbeliebteste Sprache des Social-Media-Riesen direkt hinter C ++ und PHP. Facebook hat zahlreiche Open-Source-Projekte für Python 3 veröffentlicht.
3. Instagram
Im Jahr 2016 gab das Instagram Engineering-Team bekannt, dass es das weltweit größte in Python geschriebene Django Framework ausführt. Das Team von Instagram hat Zeit und Ressourcen investiert, um die Python-Entwicklung aufrechtzuerhalten (ca. 800 Millionen aktive Benutzer pro Monat).
4. Quora
Die riesige Crowdsource-Plattform für Fragen und Antworten verwendet Python aufgrund seiner einfachen Schreib- und Lesbarkeit.
5. Netflix
Es wird hauptsächlich zur Datenanalyse verwendet, um Benutzer mit Shows und Filmen zu empfehlen und vorzuschlagen. Der Hauptgrund für die Verwendung von Python ist eine äußerst aktive Entwickler-Community.
Die oben genannten Unternehmen sind einige der großen Unternehmen, die Python verwenden.
Was kann man mit Python machen? / Wo sollen wir Python benutzen?
Die größere Frage ist nun, was können wir mit Python machen oder wo können wir es verwenden?
Die Antwort auf diese Frage ist, dass Python fast überall verwendet werden kann. Hier sind einige Bereiche, in denen Sie Python verwenden können:
1. Python für die Webentwicklung
Da es sich um eine objektorientierte Programmiersprache handelt, kann es wie andere objektorientierte Sprachen auch für die Webentwicklung verwendet werden. Außerdem ist die Syntax einfach und die Lesbarkeit besser. Django und Flask sind die beiden beliebtesten Python Web Frameworks.
2. Python für die wissenschaftliche Entwicklung
Wir können dies für die wissenschaftliche Entwicklung nutzen, da es eine SciPy-Bibliothek, eine numerische Berechnungsbibliothek numPy, und Matplotlib hat, die eine 2D-Zeichnungsbibliothek zur Visualisierung enthält. Es kann die MATLAB-Engine-API installieren, sodass es mit MATLAB als Computer-Engine interagieren kann. Es ist auch eine sehr erweiterbare Sprache. Es kann ein Web-Front-End verwenden, was bedeutet, dass es sich um ein Web-Framework wie Django handelt und flask Python als API mit einem Web-Front-End verwenden kann.
3. Data Science und Analyse
Es ist eines der wichtigsten Merkmale oder Gebiete, das den Takt zu Gunsten von Python schwingt. Es kann zum Erstellen von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden, da es eine Sci-Kit-Bibliothek verwenden kann und wir alle Arten von Modellen erstellen können, z. B. lineare Regression, Random Forest und viele weitere Bibliotheken wie Tensor Flow, die das Erstellen von Tiefenlernen vereinfachen Modelle. Die Popularität dieses Programms hat sich aufgrund seiner Verwendung beim maschinellen Lernen und der KI vervielfacht.
Mit Python arbeiten
Also werden wir hier darüber sprechen, wie man mit Python beginnt. Wir werden Jupyter Notebook verwenden. Also werden wir zuerst Jupyter selbst installieren. Dafür sollten wir zuerst Anaconda installieren. Meine Empfehlung wäre, die neueste Version der Anaconda mit Python 3 herunterzuladen. Sobald Sie Anaconda installiert haben, können Sie Jupyter Notebook problemlos von dort aus öffnen.
Der folgende Screenshot zeigt, wie ein Jupyter-Notizbuch aussieht.
Das hervorgehobene Feld, das Sie sehen, wird als Zelle bezeichnet. Hier schreiben wir den Code oder die Anweisungen, die der Kernel ausführen soll.
Nachdem Sie den Code geschrieben haben, können Sie die Wiedergabetaste in der Symbolleiste drücken, um die betreffende Zelle auszuführen. Es ist sehr einfach.
1. Wenn wir beispielsweise zwei Zahlen a und b addieren müssen, lautet die Syntax wie folgt:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
Der Screenshot unten zeigt dasselbe in Jupyter:
2. Für mathematische und numerische Berechnungen können Bibliotheken wie Numpy- und Pandas-Bibliotheken für die Arbeit an Datensätzen importiert werden. Die Syntax dafür lautet:
import numpy as np
import pandas as pd
Unten ist der Screenshot für das gleiche:
3. Als nächstes können wir sehen, wie man Funktionen erstellt. Genau wie andere Sprachen können wir auch Methoden erstellen und später im Programm aufrufen. Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Fibonacci-Serienfunktion für die ersten 100 Zahlen erstellt wird
def fib(p) :
a, b =0, 1
while a< p :
print(a, end=' ')
a, b= b, a+b
print()
Wir können die Funktion mit fib (100) aufrufen
Hier ist der Screenshot des obigen Codes
4. Als nächstes werden wir sehen, wie bedingte Flüsse wie if und if-else erzeugt werden, da sie für jede Programmiersprache sehr wichtig sind. Hier ist der Beispielcode zum Erstellen eines bedingten Ablaufs, und wir werden die Eingabe eines Benutzers mithilfe der Eingabeanweisung entgegennehmen:
age = int(input(“Enter your name: ”))
if age <12:
print(“You are a kid”)
elif age in range(13, 20):
print(“ You are a teenager”)
else:
print(“You are a adult)
5. Als nächstes wird anhand eines Beispiels gezeigt, wie eine for-Schleife erstellt wird. For-Schleife wird grundsätzlich verwendet, wenn die Anzahl der Iterationen bekannt ist. Der folgende Code dient zum Hinzufügen der ersten zehn Zahlen mit der for-Schleife. Hier beträgt die Anzahl der Iterationen 10.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
Im obigen Code wird eine Summe verwendet, um die Summe aller Zahlen nach jeder Iteration zu speichern, und der Bereich (10) bedeutet, dass von 0 bis 9 begonnen wird, ohne 10. Die Antwort sollte auf 45 kommen.
6. Wir haben auch eine while-Schleife. In dem folgenden Beispiel werden wir i drucken, solange es weniger als 10 ist. Wenn wir also sehen, dass wir die Anzahl der Iterationen nicht genau kennen, werden wir es hier tun. Wir haben also auch while-Schleife mit einer eingangsgesteuerten Schleife aufgerufen.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
Erforderliche Python-Kenntnisse
Die Fähigkeiten, die ein guter Entwickler benötigt, sind die gleichen wie bei jedem anderen Entwickler. Die Person sollte über gute Kenntnisse der OOP-Konzepte (Object Oriented Programming) verfügen, damit sie mit Object in Python spielen und nur dann das volle Potenzial von Python nutzen kann. Er sollte gute Kenntnisse über diese Frameworks wie Django und Flask haben, abhängig von Ihrem Technologie-Stack. Die Person sollte auch ein grundlegendes Verständnis für Front-End-Technologien wie HTML, CSS und JavaScript haben. Die ereignisgesteuerte Programmierung in Python sollte vertraut sein. Ein grundlegendes Verständnis der Datenbank ist erforderlich, da Datenbankkenntnisse beim Schreiben geeigneter Abfragen hilfreich sind.
Das einzigartige Merkmal, das es von anderen Sprachen abhebt, ist seine Verwendung in den Bereichen Analytics, Data Science und AI. Um in diesen Bereichen gut mit Python umgehen zu können, muss man über gute mathematische Kenntnisse verfügen, insbesondere im Bereich der Statistik. Außerdem sind gute Domänenkenntnisse hilfreich, da sie bei der Auswahl des richtigen Modells für die Anpassung an die richtige Art von Daten hilfreich sind.
Vorteile von Python
Python bietet zahlreiche Vorteile. Einige sind unten erwähnt:
- Umfangreiche Unterstützungsbibliotheken: Es werden umfangreiche Bibliotheken bereitgestellt, die von numerischen Berechnungen über vertiefendes Lernen, maschinelles Lernen bis hin zu Visualisierungen reichen. Der größte Teil der Programmieraufgabe ist bereits in den Bibliotheken erledigt. Benutzer müssen nur die Bibliotheken importieren und Parameter entsprechend den Anforderungen übergeben. Außerdem werden Zeit und Länge der Syntax reduziert.
- Integrationsfunktion: Es verfügt über leistungsstarke Integrationsfunktionen für Front-End- und andere Server-End-Technologien. Es kann C und C ++ oder Java direkt über Jython aufrufen.
- Produktivität: Aufgrund seiner starken Integrationsfunktionen und des Unit-Testing-Frameworks erhöht Python die Produktivität der Anwendungen. Dies ist eine gute Option zum Erstellen skalierbarer Multiprotokollanwendungen.
Umfang von Python
Pythons Spielraum ist jetzt und in Zukunft enorm. Fast jedes Unternehmen verwendet in irgendeiner Weise Pythons in seinem Geschäft. Python ist in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, Datenanalyse, KI und maschinelles Lernen tätig. Der Umfang von Python in Data Science / Analysis ist viel größer als in anderen Programmiersprachen.
Wer ist das richtige Publikum für das Erlernen von Python-Technologien?
Das richtige Publikum dafür ist jeder, der Appetit auf Lernen hat und Grundkenntnisse in OOPS besitzt. Erstsemester, insbesondere aus anderen Streams als der Informatik, werden das sehr leicht verstehen, zum Beispiel C ++.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Das Erlernen dieser Sprache bietet Ihrem Karriereunternehmen einen zusätzlichen Vorteil, da es sich um eine sehr vielseitige Sprache handelt und durch die bevorzugte Verwendung in wissenschaftlichen und numerischen Berechnungen sowie Datenanalysen und maschinellem Lernen einen Vorteil gegenüber anderen bietet.
Fazit
Abschließend möchte ich sagen, dass es, obwohl es 1990 erstellt wurde, heute sehr häufig verwendet wird und seine Verwendung insbesondere in den Bereichen Datenanalyse / Datenwissenschaft und maschinelles Lernen weiter zunehmen wird.
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