Для чего нужна программа пайтон

Python — это скриптовый язык программирования, который используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим три основные области его применения.

1. Веб-разработка
2. Машинное обучение
3. Автоматизация процессов

Веб-разработка

Python используется в Back-End разработке и имеет два основных фреймворка: Django и Flask. Они облегчают процесс написания кода для серверной части приложений.

Зачем нужен фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику Back-End стороны. Back-End включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователей.

Какой фреймворк выбрать?

Django выбирают те, которые хотят автоматизировать рабочий процесс, так как этот фреймворк делает множество решений самостоятельно и это сокращает время разработки. Например, у него уже есть встроенная реализация аккаунта

Где используется язык Python || Области и сферы применения языка python

пользователя и вам нужно её только подключить.

Flask подходит тем, которые хотят управлять большим пространством и уметь самостоятельно решать задачи с нуля. Это микрофреймворк, и он предоставляет лишь базовые возможности для разработки. В нём нет встроенных решений задач, как в Django, и вам нужно реализовывать их самостоятельно.

Машинное обучение

Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ (Искусственный Интеллект) учиться и действовать, как человек, и так, чтобы он сам постоянно улучшался и развивался на основе предоставленных нами данных о реальном мире.

Приведу в пример шахматный движок, под названием AlphaZero. Это нейросеть, которая сама за четыре часа обучения научилась играть лучше, чем сильнейшие шахматные машины мира.

Редактор-модератор сообщества по теме Python / Data Science / AI Tproger , Удалённо , От 50 000 ₽

Также ИИ может распознавать предметы, расположенные на картинке. Например, AWS Rekognition, сервис Амазон, который после анализа полученной картинки, выдаёт результат с ответом, что на ней находится и координаты предметов. Я писал небольшое API для этой задачи, его можно посмотреть и поюзать на моём GitHub.

Где и как изучать машинное обучение?

Получить базовые знания можно с помощью курсов или (по мне, самый эффективный вариант) видео на YouTube. Там множество полезных видео, заходите и смотрите.

Познакомиться с машинным обучением на практике можно на сайте keggle.com. Первая, стандартная задача — это написать программу, которая на основе приведённых данных сделает анализ того, у каких пассажиров Титаника больше шансов выжить в крушении лайнера. Победители получают солидные денежные призы. На сайте также есть отличные учебники для начинающих

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

Например, нужно перезаписать данные с Word в Excel-файл. Это можно сделать вручную, но когда таких файлов очень много, на помощь может прийти написание скрипта, который сделает это самостоятельно и быстро

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

• простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
• лёгкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.

Источник: tproger.ru

Для чего нужна программа пайтон

Одним из главных преимуществ Python является простота его освоения. Чтобы изучать язык, вам не нужно знать программирование: достаточно понимания основ математики. Чистый и легко читаемый синтаксис близок к естественному английскому языку, а динамическая типизация позволяет запускать и тестировать код прямо в интерпретаторе во время написания приложения.

Обширная документация и библиотеки на все случаи жизни позволяют постоянно совершенствоваться в знании Python и использовать готовые решения для типичных задач.

Python научит вас думать

Я считаю, что каждый должен научиться программировать, потому что это учит думать. Я рассматриваю информатику как свободное искусство.

Стив Джобс (источник)

Обучение программированию дает не только технические знания, но и новый подход к работе. Программирование на любом языке заставляет внимательнее относиться к деталям и развивает логическое мышление. Python в этом отношении является прекрасным примером, поскольку его легко освоить и использовать для проверки идей в виде конкретного кода.

Сила современных языков программирования в том, что они позволяют писать выразительный, читаемый, лаконичный и точный код. Именно эти качества часто ценятся даже за пределами круга разработчиков.

Python сделает вас более самодостаточным

У большинства технических команд слишком много проектов и недостаточно времени – это означает, что первоочередный для вас запрос может иметь для них средний или даже низкий приоритет. Иногда для профильной задачи в штате нет программиста и его приходится привлекать со стороны, на что требуется время и средства.

Если вы умеете программировать, помощи ждать не придется: вы сможете решить многие задачи сами. Скрипты автоматизации, анализ данных и многое другое легко реализовать на Python даже не будучи профессиональным разработчиком. Либо можно использовать уже готовые решения из обширной базы библиотек и репозиториев , кастомизировав их под собственные нужды.

Таким образом вы не только сэкономите время и средства, но и поднимите свой авторитет.

Знание Python облегчит коммуникацию с разработчиками

Даже если вы не планируете писать программы самостоятельно, изучение основ Python поможет понять, что понадобится для создания функционального приложения. Знание некоторых базовых концепций и логики кода значительно упростит продуктивное общение с программистами.

Проекты редко создаются в вакууме. Для разработки обычно требуется, чтобы несколько человек с разными точками зрения, идеями и навыками собрались вместе и работали синхронно. Имея некоторый опыт кодирования, вы лучше понимаете, что реально с точки зрения результатов, качества и сроков. Это даст вам преимущества в качестве товарища по команде или руководителя.

Нынешние разработчики – это не только странные ИТ-специалисты в офисе, но и команды профессионалов, создающие продукты и отлаживающие ключевые процессы большинства компаний.

Если вы занимаете руководящую должность или тесно работаете с технологиями, вам, вероятно, придется общаться с ними каждый день. Даже примерное понимание лежащего в основе информационной системы кода может иметь значение в общении с коллегами или клиентами. Python, несомненно, является одним из самых простых для изучения языков программирования и имеет огромное сообщество разработчиков, которое поможет реализовать ваши потребности и планы.

Python поможет визуализировать данные

Визуализация данных – это попытка понять информацию, помещая ее в визуальный контекст. Так можно выявить закономерности, тенденции и корреляции, которые иначе вы не обнаружите.

Сегодня нам часто приходиться сталкиваться с большими объемами информации, которую нужно как-то представлять, упорядочивать и анализировать. Визуальные формы помогают отобразить голые цифры в виде конкретной картины мира. Графики, диаграммы и анимации намного легче для восприятия чем базы данных и столбики цифр. Они позволяют делать наглядные презентации и делиться обобщенными знаниями с коллегами, клиентами, партнерами и начальством.

Python предлагает несколько отличных графических библиотек с множеством различных функций. Независимо от того, хотите вы создавать интерактивные, живые или настраиваемые графики, для этого всегда найдется готовый инструмент.

В «Библиотеке программиста» вы можете прочитать краткий туториал по анимированной визуализации данных с помощью Python, а красивые математические анимации помогут наглядно объяснить идеи из научного мира товарищам по команде, менеджерам или подписчикам.

Python позволит автоматизировать повторяющиеся задачи

Знание Python поможет автоматизировать практически любую задачу. Вам просто нужно установить на компьютер интерпретатор и необходимые инструменты. Существует более 130 тысяч библиотек на выбор, поэтому сложная часть процесса может заключаться в выяснении, какие из них использовать для конкретной цели.

От отправки электронных писем до поиска в интернете по определенной теме – есть сотни скучных задач, которые компьютер может выполнить за вас. Для этого не потребуются обширные знания в области программирования: освоив интерфейсы прикладного программирования (API), вы откроете целый мир новых возможностей.

Если вы секретарь или офисный администратор, сэкономьте пару утренних часов, обновив некоторые документы или презентацию и разослав письма при помощи запущенного на ночь сценария. Руководитель может запустить через скрипты обзор отчетов, прежде чем отправлять их на следующий уровень.

Python позволяет взаимодействовать со многими другими платформами и технологиями. Вы можете импортировать информацию из SQL, очищать данные, создавать параметры анализа для сохранения в электронной таблице, будь то Excel или Google Sheets, а также отправлять их по электронной почте. Эти шаги несложный сценарий выполнит за считанные минуты.

Создание ботов на Python

За последние несколько лет боты на Python стали популярными в сфере технологий и бизнеса.

Боты – это программы, которые обрабатывают запросы от людей на естественных языках. Обычно они выполняют простые и повторяющиеся задачи намного быстрее чем живой персонал. Часто боты используются для сканирования веб-страниц, когда автоматизированный сценарий извлекает, анализирует и хранит информацию.

Ботов можно условно разделить на два основных вида: основанных на правилах и самообучающихся. Первый подход предполагает ответы на вопросы по заданным разработчиком правилам, а во втором случае используются искусственный интеллект и методы машинного обучения.

Для Python есть целый арсенал библиотек для создания ботов под любые платформы и задачи.

В качестве примера можно привести библиотеку ChatterBot , которая предназначена для автоматической доставки ответов на вводимые пользователем данные. Она использует комбинацию алгоритмов машинного обучения для генерации множества различных типов ответов. Это позволяет писать на Python чат-ботов , которые будут общаться с людьми и решать различные задачи : от автоответчика для клиентов до анализа данных и поиска информации в сети . Алгоритмы машинного обучения помогают со временем улучшить работу программы.

Парсинг сайтов при помощи Python

Часто во время работы нам нужно проанализировать какую-то информацию из сети: собрать данные о ценовой политике конкурентов или базу изображений конкретного товара. Все это есть в открытом доступе, но ручной поиск потребует много времени. На Python вы можете создать парсер сайтов, который сделает всю монотонную работу намного быстрее человека.

Парсинг это метод извлечения информации с веб-сайтов, который основан на преобразовании неструктурированных данных в формате HTML из интернета в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы.

Для примера вы можете ознакомиться с этим руководством по парсингу с помощью Python.

Что в итоге?

• Python прост в освоении и поможет вам начать мыслить более логично и последовательно, а также уделять внимание деталям при решении задач;
• Знание Python позволит самостоятельно решать задачи, для которых раньше нужно было нанимать программиста;
• Знание Python поможет эффективнее общаться с программистами и техническим персоналом, лучше понимать их задачи и методы;
• Python помогает далеким от программирования специалистом в анализе и визуализации информации;
• Скрипты Python способны сэкономить вам много времени через автоматизацию повторяющихся задач;
• Python широко используется для создания ботов и автоматического сбора информации в интернете.

Как научиться программировать на Python максимально быстро и качественно?

В условиях повышенной конкуренции среди джунов, пойти учиться на курсы с преподавателями — самый прагматичный вариант, который позволит быстро и качественно освоить базовые навыки программирования и положить 5 проектов в портфолио. Преподаватель прокомментирует домашние задания, поделится полезными советами, когда надо подбодрит или даст «волшебного» пинка.

На курсе «Основы программирования на Python» с преподавателем вы научитесь:

• работать в двух интегрированных средах разработки — PyCharm и Jupyter Notebook;
• парсить веб-страницы;
• создавать ботов для Telegram и Instagram;
• работать с данными для различных материалов и дальнейшего анализа;
• тестировать код.

Плюс положите 5 проектов в портфолио.

Источник: proglib.io

Где и как применить Python на практике? Три основные сферы его применения

Если вы собираетесь изучать такой язык программирования, как Python, или уже изучаете — у вас может возникнуть резонный вопрос:

«Для решения каких конкретных задач я могу использовать Python?»

Ну что же, это достаточно каверзный вопрос, потому что способов применения для Python много.

Но не волнуйтесь, по мере роста моих знаний в этой области, я выделил 3 основных способа применения для Python, и сейчас я поделюсь ими:

• Веб-разработка
• Анализ и работа с данными, а именно: машинное обучение, анализ и визуализация данных
• Скриптинг

Теперь поговорим о каждом из них.

Веб-разработка

Веб-фреймворки, основанные на языке Python, например, Django и Flask, в последнее время стали крайне популярными в веб-разработке.

Эти фреймворки помогают написать бэкенд-код на Python. Код работает на вашем сервере, а не в браузерах и устройствах пользователей, как это делает фронтенд-код. Если не знаете, в чем разница между фронтенд-кодом и бэкенд-кодом — читайте вторую часть нашей статьи.

Но подождите, зачем мне эти веб-фреймворки?

Используя данные веб-фреймворки, можно значительно упростить себе работу по написанию веб-приложений. Они позволяют реа­ли­зовать любые биз­нес-про­цессы, помогают в рефакторинге старых сайтов, упрощают использование Ajax и многое другое.

Какой фреймворк я должен взять на вооружение?

Django и Flask — два самых популярных веб-фреймворка на Python. Если вы новичок, я бы рекомендовал использовать один из них.

В чем разница между Django и Flask?

За меня на этот вопрос ответит статья Гарета Дуайера. Возьму смелость процитировать её:

Основные различия:

• Flask минималистичен, прост в использовании и гибок, а также у него отсутсвуют какие-либо ограничения.
• Django похож на тариф «Все включено». В нем есть админ-панель, интерфейс базы данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для готовых приложений и проектов.

Вам стоит выбрать:

• Flask, если вы заинтересованы в получении профессионального опыта и возможности обучения или же хотите получить больше контроля над тем, какие компоненты используются (например, какие базы данных вы хотите использовать и как взаимодействовать с ними).
• Django, если вы сосредоточены на конечном результате. Особенно, если работаете над новостным сайтом, интернет-магазином или блогом, и вы хотите, чтобы на сайтах все было предельно понятно и легко для пользователя.

Другими словами, если вы новичок — Flask лучший выбор, потому что он достаточно прост в работе. Также, Flask подходит тем, кому нужно больше кастомизации. Кроме того, по словам моего друга Джонатана Т Хо, Flaskболее подходит для создания REST API, чем Django. Все благодаря его гибкости в работе.

С другой стороны, если нужно что-то незамысловатое и с четко-поставленной целью — на помощь приходит Django.

Переходим к следующему пункту!

Анализ и работа с данными, а именно: машинное обучение, анализ и визуализация данных

Перво-наперво, разберемся с понятием машинное обучение.

Мне кажется, лучший способ объяснить, что же такое машинное обучение — показать все на простом примере:

Предположим, нужно разработать программу, которая автоматически будет определять предметы на картинках.

Беря за основу картинку № 1, вы хотите, чтобы программа определила, что на ней собака.

Беря за основу картинку № 2, вы хотите, чтобы программа распознала на ней стол.

Для того чтобы программа правильно справилась с поставленной задачей, вы просто можете написать соответствующий код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, можно сказать, что это собака. Если много прямых краев, то это стол.

Но такой подход слишком сложный, он не учитывает множество факторов. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневой шерсти? Или если на картинке стоит круглый стол?

Вот тут-то и появляется машинное обучение

Характерной чертой машинного обучения является не прямое решение задачи, а обучение в процессе решений множества сходных задач.

Вы можете дать программе, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 изображений стола для составления алгоритма машинного обучения. Так она поймет разницу между собакой и столом. В следующий раз, когда вы дадите ей новую картину собаки или стола, она скажет, кто есть кто.

Это схоже с тем, как ребенок познает что-нибудь новое. Каким образом ребенок понимает, что одна вещь похожа на собаку, а другая на стол? Вероятно, с помощью примеров.

Вы однозначно не говорите ребенку: «Если что-то пушистое и с светло-коричневой шерстью, то это собака». Вы просто говорите: «Это собака. Просто собака. А это стол. И вот это тоже стол»

Алгоритмы машинного обучения работают точно так же.

Это можно применить:

• Система рекомендаций (в YouTube, Netflix, Amazon)
• Распознавание лиц
• Распознавание голоса
• И многое другое

Популярные алгоритмы машинного обучения, о которых вы, возможно, слышали:

• Нейронные сети
• Глубокое обучение
• Метод опорных векторов
• Алгоритм «случайный лес»

Можете использовать любой из вышеперечисленных алгоритмов для решения проблемы с распознаванием предметов на картинке.

Python для машинного обучения

Здесь я расскажу о популярных фреймворках и библиотеках для машинного обучения на Python.

Два самых популярных это scikit-learn и TensorFlow.

• scikit-learn встроен в некоторые из наиболее популярных алгоритмов машинного обучения. Некоторые из них я упомянул выше.
• TensorFlow — это библиотека более низкого уровня, которая позволяет создавать кастомные алгоритмы машинного обучения.

Если вы только начинаете работать с проектами по машинному обучению — вам пригодится scikit-learn. А в случае, если вам захочется увеличить эффективность программы или приложения — рекомендую TensorFlow.

Как мне следует начать изучать машинное обучение?

Чтобы понять основы машинного обучения, я советую вам пройти курс Стэндфордского университета или Калифорнийского технологического института.

Предупреждаю, для понимания этих курсов вам нужны базовые знания по линейной алгебре и математике.

Затем вам нужно будет начать практиковать полученные знания, делать это можно на Kaggle. На этом сайте люди соревнуются с друг другом в постройке лучшего алгоритма машинного обучения для решения предложенной на сайте проблемы. Бонусом у них есть очень качественные учебные пособия.

Анализ и визуализация данных

Чтобы помочь вам разобраться в том, о чем я говорю, позвольте мне привести небольшой пример:

Допустим, вы работаете в компании, которая продает свою продукцию в Интернете. Как аналитик, вы должны будете построить вот такой график:

Основываясь на этом графике, можно сказать, что в это воскресенье мужчины купили 400 единиц условного продукта, а женщины около 350 единиц. Исходя из этого, вы должны придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

Самое очевидное объяснение: продукт более популярен у мужчин, чем у женщин. Другим возможным объяснением может быть то, что размер графика оказался слишком мал, и эта разница вызвана чисто случайно. И еще одним возможным объяснением может быть то, что мужчины чаще покупают данный продукт в воскресенье по невыясненной причине.

Чтобы установить истинную причину, вы можете нарисовать другой график, подобный этому:

Вместо того, чтобы рассматривать данные только за воскресенье, мы рассматриваем данные за целую неделю. Как вы видите, разница довольно последовательна в различные дни.

Благодаря этому небольшому анализу, мы делаем вывод, что наиболее убедительным объяснением этой разницы является то, что продукт всего-навсего более популярен у мужчин, чем у женщин.

А что, если вы увидите такой график?

Что тогда объясняет такую разницу в воскресенье?

Вы могли бы предположить, что мужчины более склонны к приобретению данного продукта именно в воскресенье по какой-то причине. Или это просто совпадение.

Итак, это был упрощенный пример того, как может выглядеть анализ данных в реальном мире.

Работа по анализу данных, которой я занимался пока работал в Google и Microsoft, очень схожа с верхним примером — только данных было намного больше и анализ сложнее. Я использовал Python для анализа данных в Google, в Microsoft использовал JS.

В обоих компаниях я использовал SQL, чтобы вытащить данные из баз данных. Для визуализации данных я использовал Matplotlib (в Google) и D3.js (в Microsoft).

Анализ данных и визуализация в Python

Одной из самых популярных библиотек для визуализации данных является Matplotlib.

Эта библиотека станет отличным выбором для вас:

• Вы сможете легко и достаточно быстро ее освоить
• На ее основе построены многие другие библиотеки, например seaborn. Изучив Matplotlib, в будущем вам будет легче разобраться с другими библиотеками на его основе.

Как мне следует начать анализировать данные с помощью Python?

Сначала вам следует взяться за изучение фундаментальных принципов анализа и визуализации данных. Когда я искал в интернете достойные ресурсы по этой теме — я ничего не нашел. Поэтому, я сам записал обучающее видео на YouTube по этой теме:

Также я создал свой собственный курс по этой теме на Pluralsight, который вы можете пройти бесплатно, подписавшись на их 10-дневную бесплатную пробную версию.

Я бы рекомендовал вам посмотреть и то и другое.

Изучив основы анализа и визуализации данных, вам будет полезно также изучить основы статистики с таких сайтов, как Coursera и Khan Academy.

Скриптинг

Что такое скриптинг?

Скриптинг обычно используется при написании небольших программ для автоматизации простых задач. Позвольте мне привести пример из личного опыта:

Когда-то я работал в небольшом стартапе в Японии, в котором у нас была система поддержки электронной почты. Эта система нужна была нам для того, чтобы мы отвечали на всевозможные вопросы клиентов. И пока я там работал, мне приходилось подсчитывать количество писем, содержащих определенные ключевые слова, чтобы затем мы могли анализировать полученные письма.