Che cos'è Python
Avremo una descrizione di Python in questo articolo. Quindi, ascoltando il nome python, la prima domanda che dovrebbe venire in mente è: cos'è Python?
Che cos'è Python / Definizione di Python?
La risposta è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti di alto livello creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991. È relativamente semplice e facile da imparare poiché si concentra sulla leggibilità della sintassi.
Comprensione di Python
Come da risposta sopra, possiamo vedere che abbiamo usato due parole chiave durante la definizione di Python. Quindi, prima comprendiamo il significato di quelle prime due parole chiave.
1. Lingua di alto livello
Questo si chiama linguaggio di alto livello perché è molto più lontano dal linguaggio a livello di macchina (che è composto da 0 e 1) ed è difficile da programmare. Quindi, diventa difficile codificare mentre questo è facilmente leggibile, quindi è molto più lontano dal linguaggio a livello di macchina. Quindi diventa un linguaggio di alto livello. La sintassi del linguaggio di alto livello è più leggibile rispetto al linguaggio di basso livello. Un'altra cosa che vorrei è quando scriviamo questo non è un linguaggio compilato ma interpretato, il che significa che deve essere eseguito da un altro programma, in questo caso, un interprete non dal processore, a differenza del linguaggio C che viene eseguito direttamente dal processore.
2. Linguaggio di programmazione orientato agli oggetti
È un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, il che significa che funziona su oggetti. Quindi cos'è un oggetto? Ad esempio, Tiger è un oggetto il cui colore ed età sono i suoi attributi e la caccia e la riproduzione del suo comportamento. Quindi, come mostrato nell'esempio sopra, un oggetto ha due caratteristiche: attributi e comportamento. Quindi, ci sono alcuni principi di base di OOP come descritto di seguito:
- Eredità : in questo caso, una classe figlio può utilizzare il comportamento e gli attributi della classe genitore.
- Incapsulamento: nascondere i dettagli privati di una classe da altri oggetti.
- Polimorfismo : utilizzo di un comportamento / operazione comune in forme diverse per input diversi.
Come puoi vedere, ho usato la parola chiave class sopra, quindi cosa significa class?
Una classe è un modello di un oggetto. Contiene tutti i dettagli di un oggetto e l'oggetto è un'istanza di una classe. Quando una classe è stata definita, viene definita la descrizione dell'oggetto, il che significa che non viene allocata memoria o memoria.
In che modo Python rende il lavoro così facile? / Perché ne abbiamo bisogno?
Il motivo per cui rende il lavoro così semplice è a causa della sua semplice sintassi e leggibilità del codice. A differenza di altri linguaggi di programmazione come C, ha una sintassi molto leggibile e concisa che rende facile per i principianti padroneggiare rapidamente i concetti e raggiungere un livello avanzato. Ad esempio, anche se vuoi stampare il tuo nome, devi scrivere circa 7 righe di codice in C # ma con Python che può essere fatto in una sola riga in modo da fare una grande differenza e dare a Python un vantaggio rispetto ad altre lingue.
Le migliori aziende di Python
Come abbiamo discusso su Python ora diventa importante per noi conoscere le aziende che lo stanno effettivamente utilizzando:
1. Google
Google è stato un sostenitore di Python per molto tempo. Anche se gli script sono stati scritti per Google in Perl o bash, sono stati riscritti in Python perché è facile da scrivere, distribuire e gestire. Ora è il linguaggio lato server ufficiale di Google, l'altro è C ++ e Java.
2. Facebook
Facebook utilizza anche Python in larga misura, rendendolo il terzo linguaggio più popolare nel gigante dei social media dietro C ++ e PHP. Facebook ha pubblicato numerosi progetti open source scritti per Python 3.
3. Instagram
Nel 2016, il team di Instagram Engineering ha annunciato che stavano eseguendo il più grande Django Framework del mondo, che è scritto in Python. Il team di Instagram ha investito tempo e risorse nel mantenere lo sviluppo del proprio pitone (circa 800 milioni di utenti attivi mensili).
4. Quora
L'enorme piattaforma crowdsourcing di domande e risposte utilizza Python per la sua facilità di scrittura e leggibilità.
5. Netflix
Utilizza principalmente per l'analisi dei dati per consigliare e suggerire agli utenti spettacoli e film. Il motivo principale per l'utilizzo di Python è una comunità di sviluppo estremamente attiva.
Le suddette società sono alcune delle grandi aziende che utilizzano Python.
Cosa puoi fare con Python? / Dove dovremmo usare Python
Quindi, ora la domanda più grande è cosa possiamo fare con Python o piuttosto dove possiamo usarlo?
La risposta a questa domanda è che Python può essere usato quasi ovunque. Ecco alcune aree in cui è possibile utilizzare Python:
1. Python per lo sviluppo Web
Dal momento che è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti Quindi, come altri linguaggi orientati agli oggetti, può essere utilizzato per lo sviluppo Web ed è anche facile da sintassi e ha una migliore leggibilità. Django e Flask sono i due più popolari Python Web Framework.
2. Python per lo sviluppo scientifico
Possiamo usarlo per lo sviluppo scientifico in quanto ha la libreria SciPy, una libreria numerica di calcolo numPy e ha anche Matplotlib, che ha una libreria di disegno 2D per la visualizzazione. Può installare l'API del motore MATLAB in modo che possa interagire con MATLAB come motore di calcolo. È anche un linguaggio altamente estensibile. Può utilizzare un front-end Web, il che significa che è un framework Web come Django e pallone può usare Python come API con un front-end Web.
3. Scienza e analisi dei dati
È una delle caratteristiche o l'area più importanti che oscilla lo strumento a favore di Python. Può essere utilizzato per la creazione di algoritmi di Machine Learning in quanto può utilizzare una libreria di sci-kit e siamo in grado di costruire tutti i tipi di modelli, ad esempio Regressione lineare, Foresta casuale e molte altre anche librerie come il flusso tensore facilitano la creazione di deep learning Modelli. La popolarità di questo è aumentata in molti modi grazie al suo utilizzo in Machine Learning e AI.
Lavorare con Python
Quindi qui parleremo di come iniziare con Python. Useremo Jupyter Notebook. Quindi prima installeremo Jupyter stesso. Per prima cosa, dovremmo installare Anaconda. La mia raccomandazione sarebbe quella di scaricare l'ultima versione di Anaconda con Python 3. Una volta installato Anaconda, è possibile aprire facilmente Notebook Jupyter da lì.
La schermata seguente mostra l'aspetto di un notebook Jupyter.
Quindi la casella evidenziata che vedi è chiamata cella. Qui scriviamo il codice o le istruzioni che vogliamo che il kernel esegua.
Dopo aver scritto il codice è possibile premere il pulsante di riproduzione sulla barra degli strumenti per eseguire la cella specifica. È molto semplice.
1. Esempio, se dobbiamo aggiungere due numeri aeb la sua sintassi è la seguente:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
Lo screenshot seguente mostra lo stesso in Jupyter:
2. Per i calcoli matematici e numerici possiamo importare librerie come librerie numpy e panda per lavorare su set di dati. La sintassi per questo è:
import numpy as np
import pandas as pd
Di seguito è riportato lo screenshot per lo stesso:
3. Successivamente, possiamo vedere come creare funzioni. Proprio come altre lingue, possiamo anche creare metodi e chiamarli più avanti nel programma. L'esempio seguente mostra come creare una funzione della serie Fibonacci per i primi 100 numeri
def fib(p) :
a, b =0, 1
while a< p :
print(a, end=' ')
a, b= b, a+b
print()
Possiamo chiamare la funzione usando fib (100)
Ecco la schermata del codice sopra
4. Successivamente, vedremo come creare flussi condizionali come if e if-else poiché sono molto importanti per qualsiasi linguaggio di programmazione. Ecco il codice di esempio per creare un flusso condizionale e prenderemo l'input da un utente usando l'istruzione input:
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. Successivamente, vedremo come creare un ciclo for in questo con un esempio. For loop viene utilizzato fondamentalmente quando conosciamo il numero di iterazioni. Il codice seguente serve per eseguire l'aggiunta dei primi dieci numeri usando for loop. Qui il numero di iterazioni è 10.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
Nel codice sopra, una somma viene utilizzata per memorizzare la somma di tutti i numeri dopo ogni iterazione e intervallo (10) significa che inizierà da 0 a 9 senza includere 10 La risposta dovrebbe arrivare a 45.
6. Abbiamo anche un ciclo while. Nell'esempio seguente stamperemo i fintanto che è inferiore a 10, quindi qui se vediamo che non conosciamo esattamente il numero di iterazioni. Quindi, abbiamo anche chiamato while loop ha un loop controllato in entrata.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
Abilità di Python richieste
Le competenze richieste per un buon sviluppatore sono le stesse di qualsiasi altro sviluppatore. La persona dovrebbe avere una buona conoscenza dei concetti di OOP (programmazione orientata agli oggetti) in modo da poter giocare con Object in Python e solo allora può usare tutto il potenziale di Python. Dovrebbe avere una buona conoscenza di quei framework come Django e Flask a seconda del tuo stack tecnologico. La persona dovrebbe anche avere una conoscenza di base delle tecnologie front-end come HTML, CSS e JavaScript. Dovrebbe esserci familiarità con la programmazione guidata dagli eventi in Python. È necessaria una conoscenza di base del database poiché la conoscenza del database aiuta a scrivere query appropriate.
La caratteristica unica che lo rende all'avanguardia rispetto ad altre lingue è il suo uso nell'analisi, nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale. Per essere bravi in quei campi che usano Python bisogna avere una buona conoscenza matematica specialmente nel campo della statistica, una buona conoscenza del dominio aiuta anche in quanto aiuta a scegliere il modello giusto per adattarlo al giusto tipo di dati.
Vantaggi di Python
I vantaggi di Python sono numerosi. Pochi sono menzionati di seguito:
- Ampie librerie di supporto: fornisce librerie di grandi dimensioni che vanno dai calcoli numerici all'apprendimento profondo, all'apprendimento automatico e alle visualizzazioni. La maggior parte dell'attività di programmazione è già svolta nelle librerie, gli utenti devono solo importare le librerie e passare i parametri in base ai requisiti e riduce davvero anche il tempo e la lunghezza della sintassi.
- Funzionalità di integrazione: ha potenti capacità di integrazione con front-end e altre tecnologie server-end. Può chiamare direttamente C e C ++ o Java tramite Jython.
- Produttività: grazie alle sue potenti funzionalità di integrazione, al framework di unit testing, Python aumenta la produttività delle applicazioni. È una buona opzione per la creazione di applicazioni multiprotocollo scalabili.
Scope of Python
Lo scopo di Python ora e il futuro è enorme. Quasi ogni azienda utilizza in qualche modo o altri pitoni nelle proprie attività. Python ha un ambito di sviluppo Web, Data Science, Data Analysis, AI, Machine Learning. L'ambito di Python in Data Science / Analysis è molto più rispetto ad altri linguaggi di programmazione.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie Python?
Il pubblico giusto per questo è chiunque abbia un appetito per imparare e avere una conoscenza di base di OOPS. Freshers, specialmente da stream diversi dall'informatica, troveranno molto facile capire questo, ad esempio C ++.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
L'apprendimento di questa lingua ti offre un ulteriore vantaggio per il tuo operatore in quanto è una lingua molto versatile e il suo uso preferito nei calcoli scientifici e numerici, nell'analisi dei dati e nell'apprendimento automatico le dà un vantaggio rispetto ad altre.
Conclusione
Per concludere, direi che, sebbene sia stato creato nel 1990, è molto in uso oggi e il suo utilizzo aumenterà ulteriormente soprattutto nell'analisi dei dati / scienza dei dati e apprendimento automatico.
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