Для чего используется Python? 7 применений Python
Python в настоящее время является одним из самых популярных языков программирования в мире , и его пользовательская база постоянно растет. Но для чего используется Python? Многие отрасли и компании используют Python для анализа данных, построения моделей машинного обучения, создания веб-сайтов и программного обеспечения.
Здесь мы рассмотрим основные области применения Python.
1. Python для анализа данных
Данные стали поистине ценным активом в любой современной отрасли, и большинство компаний заинтересованы в сборе, обработке и анализе релевантных данных, чтобы извлечь из них ценную информацию для бизнеса. И здесь Python выходит за рамки любой конкуренции.
Python особенно ценен тем, что, помимо обширной стандартной библиотеки, он предоставляет впечатляющий набор дополнительных модулей, разработанных специально для аналитических целей.
Самые известные библиотеки Python для проведения анализа данных — это pandas и NumPy . Эти инструменты позволяют вам делать с вашими данными почти все, например, очищать и анализировать их, изучать статистику или визуализировать скрытые тенденции в ваших данных.
Помимо этих двух библиотек, вы можете использовать множество других для различных задач, связанных с данными, таких как визуализация данных, просмотр веб-страниц или проверка гипотез.
2. Python для визуализации данных
Визуализация данных — это отдельная часть анализа данных, которая помогает нам представлять информацию, необработанную или очищенную и преобразованную, в более привлекательной и содержательной форме.
Здесь Python снова вступает в игру, предлагая широкий спектр инструментов для визуализации данных. Самые популярные из них — matplotlib и основанный на ней seaborn . Используя их, мы можем создавать буквально все виды визуализации от простых (линейные графики, гистограммы, гистограммы) до более сложных (анимированные графики, потоковые линии, кластерные карты, графики и т. д.).
В Python также есть множество других графических библиотек: как многоцелевых (таких как Plotly , Bokeh или Altair ), так и более узконаправленных ( missingno для визуализации пропущенных значений, Toyplot для создания интерактивных графиков для электронных публикаций, GeoPandas для построения карт и т.д. .).
3. Python для машинного обучения
Машинное обучение (ML) лежит в основе большинства задач науки о данных. Он представляет собой область искусственного интеллекта (ИИ), связанную с использованием алгоритмов, позволяющих машинам изучать закономерности и тенденции на основе исторических данных, чтобы делать прогнозы на основе неизвестных данных.
Используя методы ML, мы можем создавать модели, которые могут точно предсказать скорость оттока клиентов компании, оценить риск возникновения у человека определенного заболевания , определить оптимальное расположение автомобилей такси и т. д.
С помощью Python мы можем построить модель ML, используя всего три строки кода. Несмотря на то, что за этими несколькими строками кода скрываются сложные процессы и вычисления, библиотеки Python ML выполняют большую часть работы «под капотом», что значительно облегчает задачу пользователя. Наиболее распространенными библиотеками являются scikit-learn , Keras , TensorFlow и PyTorch .
4. Python для разработки программного обеспечения
Помимо своего многостороннего применения в областях науки о данных, Python используется на каждом этапе разработки программного обеспечения, включая контроль сборки, автоматическую непрерывную компиляцию, прототипирование, отслеживание ошибок, тестирование и обслуживание программного обеспечения.
Гибкость и в то же время мощь этого языка программирования позволяет использовать его для создания как относительно простых, так и продвинутых многопротокольных приложений или приложений, требующих сложных числовых вычислений.
С помощью Python мы можем создавать аудио- или видеопрограммы на основе методов искусственного интеллекта или машинного обучения, API (интерфейсов прикладного программирования), GUI (графических пользовательских интерфейсов) или любого другого типа программного обеспечения.
5. Python для веб-разработки
В то время как для создания передней части веб-сайта (часть веб-сайта, доступная для его пользователей) мы в основном будем использовать такие языки, как HTML, CSS и JavaScript, для его задней части (невидимой части веб-сайта) мы часто выбираем Python.
Для этих целей Python используется для некоторых распространенных фреймворков (например, Django или Flask) со специализированными встроенными модулями, которые позволяют обмениваться данными с серверами, обрабатывать информацию, получать доступ к базам данных, маршрутизировать URL-адреса, управлять контентом и поддерживать безопасность веб-сайта.
Среди гигантских веб-сайтов и приложений, созданных с помощью Python, стоит упомянуть Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox и Reddit.
6. Python для автоматизации задач/скриптинга
Python — отличный инструмент для написания программ для автоматизации различных повторяющихся задач. Этот процесс также называется скриптингом.
В частности, можно делать скрипты для работы с файлами и папками. Например, вы можете создавать, переименовывать, преобразовывать, разделять, объединять или удалять файлы, проверять их на наличие ошибок, дубликатов или определенных текстовых шаблонов или обновлять содержимое файла.
Вы также можете использовать автоматизацию Python для поиска и загрузки информации из Интернета, заполнения и отправки онлайн-форм, а также отправки регулярных уведомлений или электронных писем.
Делать все эти вещи вручную, помимо того, что это чрезвычайно скучно, было бы очень трудоемко и подвержено ошибкам. Использование скриптов Python для выполнения таких действий всего за несколько минут значительно повысит вашу эффективность и сэкономит ваше драгоценное время и силы для более творческих задач.
7. Разное использование Python
Помимо всех рассмотренных выше реализаций, для чего еще используется Python? Ниже несколько свежих идей:
- Мониторинг фондового рынка
- Веб-скрапинг
- Обновление списка дел
- Создание ботов
- Создание списков случайных имен, цветов, номеров телефонов, валют и т. д.