Einführung in Python
Python ist eine interpretierte Skriptsprache, die in den 1980er Jahren entwickelt wurde und deren Schwerpunkt auf der Lesbarkeit von Code liegt. Die Version 2 wurde im Jahr 2000 und die Version 3 im Jahr 2008 veröffentlicht. Python 3 hatte wesentliche grundlegende Änderungen, die zu mangelnder Abwärtskompatibilität führten. Trotzdem hat Python 2 im Laufe der Zeit eine Menge an Bodenhaftung gewonnen, was wahrscheinlich dazu geführt hat, dass Python bei der Einführung von Version 3 ein universeller Favorit geblieben ist.
Was kann ich mit Python machen?
Python hat sich zu einer sehr mächtigen Multiparadigmasprache entwickelt. Es unterstützt vollständig die objektorientierte Programmierung und strukturelle Programmierung. Es unterstützt auch die funktionale und logische Programmierung. Aufgrund seiner Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit wird es von einer riesigen Open-Source-Community unterstützt, die es ermöglicht, sich über eine Vielzahl von Domänen zu erstrecken.
Einige der Python-Domänen werden sehr häufig für die Entwicklung von Websites, die Automatisierung der operativen Arbeit, das Erstellen von Bots, die Datenwissenschaft, die Datenanalyse, das maschinelle Lernen, die Anwendungsentwicklung, Hilfsskripts, die Browserautomatisierung, das Testen und die Erstellung von Bereitstellungs-Pipelines verwendet.
Bedeutung von Python
Python ist zur bevorzugten Sprache für die Mehrheit der Open-Source-Community geworden. Aufgrund seiner Beliebtheit in dieser Community und seiner Benutzerfreundlichkeit ist es unter einer großen Anzahl von jungen Absolventen und Leuten in den frühen Stadien ihrer Karriere beliebt geworden. Dies hat eine Menge an Erkundungsarbeit verursacht, die durch Testen der Python-Fähigkeiten und Erhöhen derselben, falls erforderlich, ausgeführt wurde. Python-Frameworks wie Django treiben einige der bekanntesten Unternehmen wie Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic usw. an.
Selen ist zu einer wichtigen Bibliothek für die Browser-Automatisierung und das automatisierte Testen geworden. Python ist führend in der Anzahl von Bibliotheken, die die Data Eco-Welt (Datenanalyse, Datenvisualisierung, Data Science, produktionsbereite Modelle usw.) mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, TensorFlow, Seaborn, Matplotlib, Numpy, Pandas usw. unterstützen. Es erübrigt sich zu erwähnen, dass Python mit seiner aktiven, beliebten und weit verbreiteten Verwendung einen sehr wichtigen Platz in der Softwareindustrie und in ihrem Aufstieg einnimmt.
Python kann in der Webentwicklung verwendet werden
Python ist eine Sprache, die in der Webentwicklung leicht zu lernen und zu verstehen ist. Python bietet auch viele Frameworks, die unten aufgeführt sind.
Was ist Backend-Entwicklung?
Web-Frameworks wie Django, Flask, Falcon, hug usw. sind für die Entwicklung von serverseitigen Systemen (Back-End-Code) äußerst beliebt. Diese sind erforderlich, da sie die Integration komplexer Geschäftslogik in den Client-Code erleichtern und die Sicherheit, Wartbarkeit und Skalierbarkeit verbessern.
Vorteile der Verwendung eines serverseitigen Frameworks
- Dies beinhaltet das komplexe Verknüpfen (und Zurückkehren) von Webseiten auf entsprechende Client-Anforderungen (Front-End oder Browser). als Vermittler zwischen Datenbanken und dem Kunden oder zwischen einem dritten System und dem Kunden zu handeln.
- Sie abstrahieren viele Details, während sie dem Client (auch bekannt als Endbenutzer) Funktionen zur Verfügung stellen. Die Notwendigkeit, sich nur auf das zu konzentrieren, was auf dem Bildschirm sichtbar ist, wie Schaltflächen, Links, Bilder; und nicht die Mühe machen, wie der Inhalt selbst erzeugt, gespeichert, verlinkt oder zugänglich gemacht wird. All dies kann mit Leichtigkeit von den Backend-Frameworks gehandhabt werden
Python kann in Data Science & Data Analysis verwendet werden
Data Science & Data Analysis ist ein weit gefasster Begriff und hat verschiedene Komponenten, wie unten beschrieben.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen auf hoher Ebene sagt wiederkehrende Muster in zugrunde liegenden Beobachtungen für praktisch alles voraus. Die Muster können die Schreibgeschwindigkeit einer Person, die Reaktionszeit einer Person, die Wettervorhersage oder sogar das Erkennen des in einem Bild gezeigten Objekts sein.
Das Bedürfnis nach maschinellem Lernen
Man könnte argumentieren, dass ein Programmierer Fallaussagen schreiben kann, indem er die verschiedenen Szenarien selbst erkennt und intuitiv Regeln für die Vorhersage formuliert. Die Implementierung dieses Anwendungsfalls auf hoher Ebene könnte in der Tat jahrelange Anstrengungen erfordern, um die Prognoseleistung zu verbessern. Das Schreiben eines Codes, der dies durch Untersuchen aller Fälle selbst ausführt, ist zeitaufwendig, fehleranfällig und sehr schwierig zu ändern, wenn Variationen gefunden werden.
Andererseits verwenden Bibliotheken für maschinelles Lernen schnelle iterative Berechnungen, um Muster in den zugrunde liegenden Testfällen mit einer viel schnelleren Rate zu realisieren, wenn die Anzahl der Datensätze (Stichproben) hoch genug ist (Millionen bis Milliarden leicht).
Einsatz von maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen wird von fast allen großen Technologiefirmen wie Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube usw. verwendet. Einige der Anwendungsfälle sind:
1. Empfehlungssysteme
Vor dem Hintergrund der Interaktion mit bestimmten Produkten (wie Videos, Filmen usw.) sollten Sie nicht gesehene Inhalte vorhersagen und präsentieren, die vom Benutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit geschätzt werden. Amazon, Youtube, Netflix usw.
2. Gesichtserkennung
Identifizieren Sie in einem Bild oder einem Videorahmen die Person, indem Sie ihre Gesichtszüge identifizieren. Wird von Facebook, von Handys zum Entsperren durch Gesichtserkennung verwendet.
3. Spracherkennung
Identifizieren Sie den Inhalt während der Rede, ordnen Sie seine Wörter in der entsprechenden Sprache zu und validieren Sie bei Bedarf die Identität der Person.
4. Suchmaschinenvorhersagen
Wird verwendet, um den richtigen Inhalt anhand eines Suchstrings zu finden, indem alle verfügbaren Ergebnisse in der Reihenfolge geordnet werden, die der Benutzer am meisten wünscht. Google, Bing, Yahoo sind einige der Unternehmen, die dies nutzen.
5. Netzwerkerkennungssysteme
Hierbei handelt es sich um komplexe Systeme, die im Allgemeinen auf Graphendatenbanken ausgerichtet sind, um starke Verbindungen zwischen den zugrunde liegenden Einheiten (derzeit hauptsächlich Personen) zu finden. Facebook, LinkedIn, Instagram sind nur wenige Unternehmen, die diese Art von maschinellem Lernen anwenden.
Python für maschinelles Lernen
Die beliebtesten Bibliotheken, die derzeit die Fortschritte beim maschinellen Lernen vorantreiben, sind Scikit-learn und TensorFlow. Sie decken die meisten der gängigen Algorithmen für maschinelles Lernen und Data Science ab.
Scripting und Automatisierung
Der anfängliche Anwendungsfall von Python und sein größter, aber spezifischer Anwendungsfall ist die Automatisierung durch Skripterstellung mit kleinen Hilfsskripten. Sie können viele kleine Aufgaben automatisieren und sich Zeit, Energie und möglicherweise viel verschwendete Motivation für alltägliche Aufgaben sparen.
Einige Anwendungsfälle:
- Browser-Automatisierung
Das Selenium-Framework ermöglicht die Automatisierung der Interaktion mit Webbrowsern und Websites. Dies kann zum automatisierten Testen von Websites, zum Automatisieren selbst ausgeführter Aufgaben, zum Auswählen einer Reihe von Filtern auf einer Website, zum Web-Scraping usw. verwendet werden.
- Netzwerk- und Befehlszeilenautomatisierung
Python wird zunehmend auch für die Netzwerkautomatisierung verwendet. Einige der Aufgaben, die zur schnellen Zeitersparnis verwendet werden, könnten darin bestehen, automatisch eine SSL-Verbindung zu einem Remotecomputer herzustellen, für die eine Zwei-Faktor-Authentifizierung oder sogar zwei Schichten von Zwei-Faktor-authentifizierten SSL-Verbindungen erforderlich sind.
Fazit
Python ist eine mächtige Sprache, um die Tech-Industrie für mindestens ein paar Jahre zu beherrschen. Ihre Bedeutung und ihr Nutzungsgrad nehmen immer mehr zu und sie sind führend in der Innovation in Bereichen, in denen immer mehr Menschen tätig sind. Es ist eine Fähigkeit zu besitzen und gepflegt zu werden.
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