Inleiding tot Python
Python is een geïnterpreteerde scripttaal die is ontwikkeld in de jaren tachtig, met een focus op leesbaarheid van code. Het is versie 2 uitgebracht in 2000 en versie 3 in 2008. Python 3 heeft belangrijke fundamentele veranderingen ondergaan, waardoor een gebrek aan achterwaartse compatibiliteit is veroorzaakt. Ondanks dit kreeg python 2 veel grip nadat het volwassen was geworden, en waarschijnlijk waardoor python een universele favoriet bleef terwijl versie 3 werd aangenomen.
Wat kan ik doen met Python?
Python heeft zich ontwikkeld tot een zeer krachtige taal met meerdere paradigma's. Het ondersteunt volledig objectgeoriënteerd programmeren, structureel programmeren. Het ondersteunt ook functioneel en logisch programmeren. Vanwege de flexibiliteit en gebruiksvriendelijk, wordt het ondersteund door een enorme open-source community, waardoor het over een groot aantal domeinen kan worden gebruikt.
Sommige van de Python-domeinen worden zeer populair gebruikt voor website-ontwikkeling, automatisering van operationeel werk, het creëren van bots, data science, data-analyse, machine learning, applicatie-ontwikkeling, utility scripts, browserautomatisering, testen en het creëren van pipeline-implementaties.
Het belang van Python
Python is de voorkeurstaal geworden voor het grootste deel van de open-sourcecommunity. Vanwege zijn populariteit in deze gemeenschap en gebruikersvriendelijkheid is het populair geworden onder een groot deel van pas afgestudeerden en mensen in de vroege stadia van hun carrière. Dit heeft voor een goede hoeveelheid verkennend werk gezorgd door python-capaciteiten te testen en zo nodig te vergroten. Python-frameworks zoals Django voeden enkele van de zeer bekende bedrijven zoals Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, enz.
Selenium is een belangrijke bibliotheek geworden die wordt gebruikt voor browserautomatisering en geautomatiseerd testen. Python is toonaangevend in het aantal bibliotheken dat de Data Eco-wereld ondersteunt (Data-analyse, Datavisualisatie, Data Science, Productie-ready modellen, enz.) Met bibliotheken zoals scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, panda's, etc. Onnodig te zeggen dat met een actief, populair en breed gebruik van python, het een zeer belangrijke plaats heeft in de software-industrie en de opkomst ervan.
Python kan worden gebruikt in webontwikkeling
Python is een taal die gemakkelijk te leren en te begrijpen is in Web Development. Python biedt ook veel frameworks die hieronder worden vermeld.
Wat is back-end ontwikkeling?
Web Frameworks zoals Django, Flask, Falcon, knuffel, enz. Zijn extreem populair voor het ontwikkelen van server-side (backend code) systemen. Deze zijn vereist omdat ze het eenvoudiger maken om complexe bedrijfslogica op te nemen in de klantgerichte code en op een meer veilige, onderhoudbare en schaalbare manier.
Voordelen van het gebruik van een server-side framework
- Dit omvat het koppelen (en retourneren) van webpagina's op een complexe manier op de juiste clientaanvragen (front-end of browser); als intermediair tussen databases en de client, of tussen een derde systeem en de client.
- Ze abstraheren veel details en bieden tegelijkertijd functionaliteit aan de klant (ook wel eindgebruiker genoemd). De noodzaak om gewoon te focussen op wat zichtbaar is op het scherm, zoals knoppen, links, afbeeldingen; en geen zorgen te maken over hoe de inhoud zelf wordt gegenereerd, opgeslagen, gekoppeld of waartoe toegang wordt gegeven. Dat alles kan gemakkelijk worden afgehandeld door de backend-frameworks
Python kan worden gebruikt in Data Science & Data Analysis
Data Science & Data Analysis is een brede term en ze hebben verschillende componenten zoals hieronder beschreven.
Wat is machinaal leren?
Machine learning op hoog niveau voorspelt terugkerende patronen in onderliggende waarnemingen, over vrijwel alles. De patronen kunnen de typsnelheid van een persoon, de reactietijd van een persoon, weersvoorspelling of zelfs het herkennen van het object op een foto zijn.
De behoefte aan machinaal leren
Je zou kunnen stellen dat een programmeur case-statements kan schrijven door de verschillende scenario's zelf te realiseren en intuïtief regels voor voorspelling te formuleren. Het implementeren van deze high-level use case kan in feite jaren inspanning vergen om de waargenomen voorspellingsprestaties te verbeteren. Het schrijven van een code die dit uitvoert door alle gevallen zelf te bestuderen, is tijdrovend, foutgevoelig en zeer moeilijk te wijzigen wanneer variaties worden gevonden.
Aan de andere kant gebruiken machine learning-bibliotheken snelle iteratieve berekeningen om patronen in de onderliggende testgevallen te realiseren, met een veel hogere snelheid wanneer de gegevensverzameling (monsters) hoog genoeg in aantal is (gemakkelijk miljoenen tot miljarden).
Gebruik van machine learning
Machine learning wordt gebruikt door bijna alle grote technologiebedrijven zoals Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, enz. Enkele use-cases zijn:
1. Aanbevelingssystemen
Gezien een geschiedenis van interactie met specifieke producten (zoals video's, films, enz.), Voorspelt en toont u onzichtbare inhoud die een grote kans op waardering heeft bij de gebruiker. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Gezichtsherkenning
Identificeer de persoon in een foto of een videoframe door zijn gelaatstrekken te identificeren. Gebruikt door Facebook, door telefoons voor ontgrendeling door gezichtsherkenning.
3. Spraakherkenning
Identificeer de inhoud tijdens de toespraak, breng de woorden in de juiste taal in kaart en valideer zo nodig de identiteit van de persoon.
4. Voorspellingen van zoekmachines
Gebruikt voor het vinden van de juiste inhoud met een zoekreeks, door alle beschikbare resultaten in de volgorde te rangschikken leek de gebruiker het meest wenselijk. Google, Bing, Yahoo zijn enkele van de bedrijven die dit gebruiken.
5. Netwerkherkenningssystemen
Dit zijn complexe systemen, meestal georiënteerd op grafieken en databases, om sterke koppelingen te vinden tussen de onderliggende entiteiten (momenteel meestal mensen). Facebook, LinkedIn en Instagram zijn maar weinig bedrijven die dit type machine learning-technieken actief gebruiken.
Python voor machine learning
De meest populaire bibliotheken die op dit moment toonaangevend zijn in machine learning zijn Scikit-learn en TensorFlow. Met elkaar behandelen ze de meeste van de populaire algoritmen voor machine learning en data science.
Scripting en automatisering
Het eerste gebruik van Python en het is het meest onbekend, maar specifiek is automatisering door scripts voor kleine hulpprogramma's te schrijven. U kunt veel kleine taken automatiseren en uzelf tijd, energie en misschien veel verspilde motivatie besparen bij alledaagse taken.
Weinig use cases:
- Browser automatisering
Selenium framework maakt het mogelijk om interacties met webbrowsers en websites te automatiseren. Dit kan worden gebruikt voor geautomatiseerde websitetests, voor het automatiseren van zelf uitgevoerde taken, het selecteren van een set filters in een website, webscraping, enz.
- Netwerk- en opdrachtregelautomatisering
Python wordt ook steeds vaker gebruikt voor netwerkautomatisering. Sommige van de taken die worden gebruikt voor snelle tijdsbesparing, kunnen automatisch een SSL-verbinding tot stand brengen met een externe machine die tweefactorauthenticatie vereist of zelfs twee lagen tweefactorauthenticatie SSL-verbindingen.
Conclusie
Python is een krachtige taal om de technische industrie minstens een paar jaar te blijven domineren. Het belang en de gebruiksniveaus nemen alleen maar toe en zijn toonaangevend op het gebied van innovatie voor gebieden die steeds groter worden. Het is een vaardigheid om te bezitten en onderhouden te worden.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor Wat kan ik doen met Python. Hier bespreken we het belang, use cases en python voor machine learning enz. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Overerving in Python
- Begrip pythonlijst
- Stringopmaak in Python
- Python overbelast
- Top 6 verschillen van de beste testsoftware