Introduzione a Python
Python è un linguaggio di script interpretato concepito negli anni '80, con particolare attenzione alla leggibilità del codice. La sua versione 2 è stata rilasciata nel 2000 e la versione 3 nel 2008. Python 3 ha subito cambiamenti fondamentali significativi, causando una mancanza di compatibilità con le versioni precedenti. Nonostante ciò, una volta maturato python 2 ha guadagnato molta trazione, e probabilmente ciò ha fatto sì che Python rimanesse un favorito universale durante l'adozione della versione 3.
Cosa posso fare con Python?
Python si è evoluto per essere un linguaggio multi-paradigma molto potente. Supporta pienamente la programmazione orientata agli oggetti, la programmazione strutturale. Supporta anche la programmazione funzionale e logica. Grazie alla flessibilità e alla facilità d'uso, è supportato da un'enorme community open source, che consente di estendersi su un vasto numero di domini.
Alcuni domini Python sono molto usati per lo sviluppo di siti Web, automazione di operazioni operative, creazione di robot, scienza dei dati, analisi dei dati, apprendimento automatico, sviluppo di applicazioni, script di utilità, automazione dei browser, creazione di pipeline di test e distribuzione.
Importanza di Python
Python è diventato il linguaggio preferito per la maggior parte della comunità open-source. Grazie alla sua popolarità in questa comunità e alla facilità d'uso, è diventato popolare tra una grande fetta di neolaureati e di persone nelle prime fasi della loro carriera. Ciò ha causato una buona quantità di lavoro esplorativo eseguito testando le funzionalità di Python e aumentando lo stesso quando richiesto. I framework Python come Django stanno alimentando alcune delle aziende molto famose come Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, ecc.
Il selenio è diventato una delle principali librerie utilizzate per l'automazione del browser e i test automatizzati. Python è leader nel numero di librerie che supportano il mondo ecologico dei dati (analisi dei dati, visualizzazione dei dati, scienza dei dati, modelli pronti per la produzione, ecc.) Con librerie come scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, panda, ecc. Inutile dire che, con un uso attivo, popolare e ampio di Python, ha un posto molto importante nell'industria del software e nella sua ascesa.
Python può essere utilizzato nello sviluppo web
Python è una lingua che è facile da imparare e capire nello sviluppo web. Python offre anche molti framework citati di seguito.
Che cos'è lo sviluppo back-end?
Frame Web come Django, Flask, Falcon, hug, ecc. Sono estremamente popolari per lo sviluppo di sistemi lato server (codice backend). Sono necessari in quanto semplificano l'integrazione di complesse logiche aziendali con il codice rivolto al cliente e in modo più sicuro, gestibile e scalabile.
Vantaggi dell'utilizzo di un framework lato server
- Ciò comporta il collegamento (e la restituzione) di pagine Web in modo complesso su richieste client (front-end o browser) appropriate; fungendo da intermediario tra i database e il client o tra qualsiasi terzo sistema e il client.
- Estraggono molti dettagli mentre espongono funzionalità al client (aka utente finale). La necessità di concentrarsi solo su ciò che è visibile sullo schermo, come pulsanti, collegamenti, immagini; e non preoccuparsi di come il contenuto stesso viene generato, archiviato, collegato o dato accesso. Tutto ciò che può essere gestito con facilità dai framework di backend
Python può essere utilizzato in Data Science & Data Analysis
Data Science & Data Analysis è un termine ampio e hanno vari componenti come descritto di seguito.
Che cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico, ad alto livello, prevede schemi ricorrenti nelle osservazioni sottostanti, praticamente su qualsiasi cosa. Gli schemi potrebbero essere la velocità di battitura di una persona, il tempo di reazione di una persona, la previsione del tempo o persino il riconoscimento dell'oggetto mostrato in un'immagine.
La necessità dell'apprendimento automatico
Si potrebbe sostenere che un programmatore può scrivere dichiarazioni di casi realizzando autonomamente i diversi scenari e formulando in modo intuitivo regole per la previsione. L'implementazione di questo caso d'uso di alto livello potrebbe in effetti richiedere anni di sforzi per migliorare le prestazioni di previsione viste. Scrivere un codice che esegue ciò studiando tutti i casi da soli, richiede tempo, è soggetto a errori e molto difficile da modificare quando vengono rilevate variazioni.
D'altra parte, le librerie di apprendimento automatico utilizzano calcoli iterativi veloci per realizzare modelli nei casi di test sottostanti, a un ritmo molto più veloce quando il set di dati (campioni) è abbastanza alto in numero (da milioni a miliardi facilmente).
Usi dell'apprendimento automatico
L'apprendimento automatico viene utilizzato da quasi tutte le grandi aziende tecnologiche come Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, ecc. Alcuni dei casi d'uso sono:
1. Sistemi di raccomandazione
Data una storia di interazione con prodotti specifici (come video, film, ecc.), Prevedere e mostrare contenuti non visti che hanno un'alta possibilità di apprezzamento da parte dell'utente. Amazon, Youtube, Netflix, ecc.
2. Riconoscimento facciale
In una foto o in un fotogramma video, identifica la persona identificandone le caratteristiche facciali. Utilizzato da Facebook, dai telefoni per sbloccare tramite riconoscimento facciale.
3. Riconoscimento vocale
Identificare il contenuto durante il discorso, mappare le parole nella lingua appropriata e, se necessario, convalidare l'identità della persona.
4. Previsioni per motori di ricerca
Utilizzato per trovare il giusto contenuto dato una stringa di ricerca, classificando tutti i risultati disponibili nell'ordine sembrava più desiderabile dall'utente. Google, Bing, Yahoo sono alcune delle aziende che lo utilizzano.
5. Sistemi di riconoscimento della rete
Si tratta di sistemi complessi, generalmente orientati al grafico e al database, per trovare legami forti tra le entità sottostanti (attualmente per lo più persone). Facebook, LinkedIn, Instagram sono poche aziende che utilizzano attivamente questo tipo di tecniche di apprendimento automatico.
Python per l'apprendimento automatico
Le biblioteche più popolari che attualmente guidano i progressi nell'apprendimento automatico sono Scikit-learn e TensorFlow. Tra loro due, coprono la maggior parte dei famosi algoritmi di Machine Learning e Data Science.
Scripting e automazione
Il caso d'uso iniziale di Python ed è il più indicibile, ma uno specifico è l'automazione tramite script di piccoli script di utilità. Puoi automatizzare molte piccole attività e risparmiare tempo, energia e forse un sacco di sprecate motivazioni su attività banali.
Pochi casi d'uso:
- Automazione del browser
Il framework Selenium consente di automatizzare le interazioni con i browser Web e il sito Web. Questo potrebbe essere usato per test di siti Web automatizzati, per automatizzare le attività eseguite da soli, selezionare un set di filtri in un sito Web, scraping Web, ecc.
- Automazione della rete e della riga di comando
Python viene anche sempre più utilizzato per l'automazione di rete. Alcune delle attività utilizzate per un rapido risparmio di tempo potrebbero essere la creazione automatica di una connessione SSL a una macchina remota che richiede l'autenticazione a due fattori o anche due livelli di connessioni SSL autenticate a due fattori.
Conclusione
Python è un linguaggio potente, per rimanere e dominare l'industria tecnologica per almeno un paio d'anni. La sua importanza e i suoi livelli di utilizzo sono solo in aumento e sono leader nell'innovazione per i campi in numero crescente. È un'abilità da possedere e da mantenere.
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Questa è stata una guida a Cosa posso fare con Python. Qui discutiamo dell'importanza, usa casi e python per l'apprendimento automatico ecc. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
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- Sovraccarico di Python
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