Увод у Питхон
Питхон је интерпретирани сценаристички језик замишљен 1980-их, са фокусом на читљивост кода. Верзија 2 објављена је 2000, а верзија 3 у 2008. Питхон 3 имао је значајне фундаменталне промене, узрокујући недостатак компатибилности са назад. Упркос томе, питхон 2 је стекао велику привлачност након што сазри, и вероватно је то узроковало да питхон и даље остане универзални фаворит док је верзија 3 усвојена.
Шта могу учинити са Питхон-ом?
Питхон се развио у веома моћан, мулти-парадигми језик. У потпуности подржава објектно оријентисано програмирање, структурно програмирање. Такође подржава функционално и логичко програмирање. Због флексибилности и прилагођености корисницима, подржава је огромна заједница отвореног кода, што омогућава да се користи у великом броју домена.
Неки од Питхон домена веома се популарно користе за развој веб локација, аутоматизацију оперативног рада, креирање ботова, науке о подацима, анализу података, машинско учење, развој апликација, корисне скрипте, аутоматизацију прегледача, тестирање и креирање цевовода.
Важност Питхона
Питхон је постао омиљени језик за већину заједнице отвореног кода. Због своје популарности у овој заједници и корисности, постала је популарна међу огромним комадом свежих дипломаната и људи у раним фазама своје каријере. Ово је проузроковало добру количину истраживачких радова извршених тестирањем способности питона, и повећавајући исте када је то потребно. Питхон оквири попут Дјанго напајају неке од врло познатих компанија попут Инстаграма, Пинтерест-а, Мозилла, Натионал Геограпхиц-а итд.
Селениум је постао главна библиотека која се користи за аутоматизацију прегледача и аутоматизовано тестирање. Питхон је водећи по броју библиотека које подржавају Дата Ецо свет (Анализа података, Визуализација података, Дата Сциенце, модели спремни за производњу итд.) Са библиотекама попут сцикит-леарн, ТенсорФлов, сеаборн, матплотлиб, нумпи, пандас, итд. Не треба рећи да, уз активно, популарно и широко коришћење питона, веома важно место има софтверска индустрија и њен успон.
Питхон се може користити у веб развоју
Питхон је језик који се лако може научити и разумети у Веб развоју. Питхон такође нуди много оквира који су наведени у даљем тексту.
Шта је Бацк-енд развој?
Веб оквири попут Дјанго, Фласк, Фалцон, загрљаји, итд. Су изузетно популарни за развој система на страни сервера (бацккенд цоде). Они су потребни јер олакшавају интегрисање сложене пословне логике са кодом према клијенту и на сигурнији, одрживији и скалабилнији начин.
Предности употребе оквира са стране сервера
- Ово укључује повезивање (и враћање) веб страница на сложен начин на одговарајуће захтеве клијента (фронт-енд или прегледач); који дјелује као посредник између база података и клијента, или између било ког трећег система и клијента.
- Они апстрахирају пуно детаља док излажу функционалност клијенту (ака крајњем кориснику). Потреба да се фокусирате само на оно што је видљиво на екрану, попут дугмади, веза, слика; и не сметати вам како се сам садржај генерише, чува, повезује или му се пружа приступ. Све је то са лакоћом могуће руковати позадинским оквирима
Питхон се може користити у науци и анализи података
Наука података и анализа података је широк појам и имају различите компоненте како је доле описано.
Шта је машинско учење?
Машинско учење, на високом нивоу, предвиђа понављајуће обрасце у основним запажањима, о готово свему. Обрасци могу бити у брзини типкања особе, времену реакције особе, предвиђању времена или чак препознавању објекта приказаног на слици.
Потреба за машинским учењем
Могло би се тврдити да програмер може писати изјаве случаја тако што ће реализовати различите сценарије и интуитивно формулисати правила за предвиђање. Примена овог случаја употребе на високом нивоу у ствари би могла потрајати годинама напора да се побољша остварење предвиђања. Писање кода које то изводи сами проучавањем свих случајева је дуготрајно, подложно грешкама и врло је тешко изменити у зависности од варијација.
С друге стране, библиотеке машинског учења користе брзе итеративне прорачуне како би реализирале обрасце у основним тестним случајевима, и то много брже када су скупови података (узорци) довољно високи (милиони до милијарде лако).
Употребе машинског учења
Машинско учење користе готово све велике технолошке компаније попут Амазон, Гоогле, Нетфлик, Мицрософт, Фацебоок, Линкедин, Иоутубе, итд. Неки од случајева употребе су:
1. Системи препорука
С обзиром на историју интеракције са одређеним производима (као што су видео снимци, филмови и сл.), Предвидите и покажите не виђени садржај који корисник има велике шансе за уважавање. Амазон, Иоутубе, Нетфлик, итд.
2. Препознавање лица
На слици или видео кадру идентификујте особу идентификујући њихове црте лица. Користи их Фацебоок, телефони за откључавање препознавањем лица.
3. Препознавање гласа
Идентификујте садржај током говора, мапирајте његове речи на одговарајућем језику и, ако је потребно, потврдите идентитет особе.
4. Предвиђања претраживача
Користи се за проналажење правог садржаја с обзиром на низ за претрагу, рангирањем свих доступних резултата по редослиједу који је корисник изгледао најпожељнијим. Гоогле, Бинг, Иахоо су неке од компанија које ово користе.
5. Мрежни систем за препознавање
Ради се о сложеним системима, углавном оријентисаним ка базама графова, како би се пронашли снажне везе између основних ентитета (тренутно углавном људи). Фацебоок, ЛинкедИн, Инстаграм мало је компанија које активно користе ову врсту техника машинског учења.
Питхон за машинско учење
Најпопуларније библиотеке које тренутно воде напредак у машинском учењу су Сцикит-леарн и ТенсорФлов. Између њих двоје, они покривају већину популарних алгоритама машинског учења и науке о подацима.
Скриптирање и аутоматизација
Првобитни случај употребе Питхона и најнепријатнији је, али специфичан је аутоматизација скрипањем малих скрипти услужних програма. Можете аутоматизовати много малих задатака и уштедјети време, енергију и можда пуно изгубљене мотивације за свакодневне задатке.
Мало случајева употребе:
- Аутоматизација претраживача
Селениум Фрамеворк омогућава аутоматизацију интеракција са веб претраживачима и веб локацијама. Ово се може користити за аутоматизовано тестирање веб локација, за аутоматизацију задатака које сами обављате, одабир скупа филтера на веб локацији, брисање веб-а итд.
- Аутоматска мрежа и командна линија
Питхон се такође све више користи за аутоматизацију мрежа. Неки од задатака који се користе за брзо уштеду времена могу бити аутоматски успостављање ССЛ везе с удаљеном машином која захтева двофакторску аутентификацију или чак два слоја двофакторне ССЛ везе.
Закључак
Питхон је моћан језик за останак и доминирање у индустрији најмање неколико година. Његова важност и нивои употребе само се повећавају и водећа су у иновацијама за све бројнија поља која расту. То је вештина поседовања и одржавања.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта могу да учиним са Питхон-ом. Овде смо расправљали о важности, употреби случајева и питона за машинско учење итд. Такође ћете моћи да погледате следеће чланке да бисте сазнали више -
- Наслеђивање у Питхону
- Разумевање Питхон листе
- Форматирање стрингова у Питхон-у
- Питхон Оверлоадинг
- Топ 6 разлике најбољих софтверских производа за тестирање