Что вы можете сделать с Python: 3 ключевых применения Python

Если вы планируете изучать Python, у вас могут возникнуть вопросы о том, что вы можете делать с помощью этого языка. Для чего именно используется Python? На самом деле это загадочный вопрос. Потому что Python можно использовать в разных областях. Три из них выделяются как области, в которых они широко используются.

• Веб-разработка

• Наука о данных (машинное обучение, анализ данных и визуализация данных)

• Сценарии

Давайте посмотрим на них один за другим.

Веб-разработка с Pthyon

Веб-фреймворки на основе Ptyhon, такие как Django и Flask, в последнее время стали довольно популярными. Вы можете создавать внутренние коды на Python с помощью этих фреймворков. Это код, который выполняется на вашем сервере, в отличие от кода (внешнего интерфейса), который выполняется на устройстве пользователя и в браузере.

Нам нужны веб-фреймворки, потому что они упрощают создание внутренней логики. Здесь мы имеем в виду сопоставление различных URL-адресов с фрагментами кода Python, работу с базами данных и создание HTML-файлов, с которыми пользователи сталкиваются в своих браузерах.

Наука о данных с Python

Это область использования Python; Он включает в себя машинное обучение, анализ данных и визуализацию данных . Во-первых, давайте посмотрим, что такое машинное обучение. Потому что важность машинного обучения постоянно возрастает во всем мире.

Лучший способ понять машинное обучение — рассмотреть пример.

Допустим, вы хотите разработать программу, которая может автоматически определять, что изображено на фотографии. Для этого вы можете написать код на основе фотографии стола или собаки, в зависимости от цвета пикселей или формы объекта, который вы хотите обнаружить. Но погрешность такого кода очень высока. Потому что могут быть собаки разного цвета и столы разной формы.

Машинное обучение вступает в игру, чтобы свести к минимуму погрешность. Машинное обучение обычно реализует алгоритм, который автоматически определяет шаблон в данном входе.

Вы можете дать алгоритму машинного обучения 1000 фотографий собак и 1000 фотографий стола. Таким образом, он изучает собак и столы с разными характеристиками. Когда вы даете изображение собаки, которое отличается от этих тысяч фотографий, оно обнаруживает сходство и понимает, что на фото собака. По сути, машинное обучение имитирует изучение мира младенцами.

Для Python существуют хорошо известные библиотеки и фреймворки для машинного обучения. Два из них — scikit-learn и TensorFlow. Если вы новичок в проектах по машинному обучению, scikit-learn может быть для вас правильным выбором. TensorFlow подойдет тем, кто знает основы.

Когда мы рассматриваем анализ данных и визуализацию данных, может быть хорошей идеей снова просмотреть пример. Допустим, вы работаете в компании, которая продает товары через Интернет. Как аналитик данных, вам нужно будет рисовать графики. Например, каково соотношение мужчин и женщин, которые покупают вашу продукцию, какая возрастная группа больше интересуется вашей продукцией.

Как аналитик данных, вы можете сделать некоторые пояснения к графикам перед вами. Например, женщины могут быть более заинтересованы в ваших продуктах, чем мужчины. Хотя данные в целом схожи, иногда они могут быть очень сложными. В таком случае Python сделает вашу жизнь проще.

Matplotlib — одна из самых известных библиотек для визуализации данных. Вы можете предпочесть эту простую в использовании библиотеку для начинающих на каждом этапе.

Скрипты с Python

Сценарий можно перевести на турецкий язык как сценарий. Однако, если вам интересны эти работы, рекомендуем ознакомиться с глобально используемым скриптовым словом. Более конкретно, скриптинг означает написание небольших программ, предназначенных для автоматизации простых задач .

Например, ваша работа может потребовать от вас выбора и анализа электронных писем, содержащих определенные ключевые слова. Вместо того, чтобы делать это вручную, вы можете автоматизировать работу, написав простую программу. В этом бизнесе по автоматизации Python будет для вас правильным выбором. Потому что у него очень простой синтаксис и его легко написать.

Если вы полны решимости изучать Python, вам нужно выбрать для себя правильный ресурс. Для этого отлично подходит Python для начинающих от Abacus. Он предлагает всестороннее образование, особенно благодаря тому, что это обучающий набор, состоящий из книг и видео.