Что можно делать на питоне: Возможности языка python | Python 3 для начинающих и чайников

5 интересных вещей, которые вы можете сделать с Python

Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе. 

Преимущества Python

Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях. 

Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:

• NumPy — для работы с высокоуровневыми математическими функциями и многомерными массивами.  
• Django и Flask — веб-разработка и веб-приложения (например, Pinterest, YouTube и Instagram написаны на Django).
• SQLAlchemy — для работы с базами данными с применением технологии ORM.
• Cocos2d — мобильные и браузерные игры.
• Tornado — для создания высокопроизводительных приложений, которые способны работать одновременно с сотней тысячей пользователей. 
• Bubot — для программирования робототехники и домашней автоматизации, как вариант — использование на Raspberry Pi.

Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного. 😉 

1. Веб-разработка

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде,  например, React. Кстати такой стэк использует DropBox. 😉 

Пример — настройка доступа к файловой системе компьютера со смартфона

Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:

python3 -m http.server

python3 -m http.server

Эта команда запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети, что и ваш смартфон. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном устройстве, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или воспользуйтесь точкой доступа телефона на ноутбуке). Теперь откройте браузер в вашем телефоне. 

<your-computer-ip>:port

<your-computer-ip>:port

Проверьте свой IP, запустив — ip addr | grep inet.

Проверьте ваш локальный IP (предположим, ваш IP — адрес-192.168.43.155). Затем вы должны открыть — 192.168.43.155:8000 на смартфоне и там вы увидите нужный каталог с файловой системой вашего ПК. 

2. Автоматизация 

Автоматизировать всё, что можно автоматизировать, и освободить время под более важные задачи и дела — это ли не прекрасно? 😉 И в этом тоже поможет python. Существует куча вещей, которые вы можете автоматизировать всего за 4-5 строк кода: от установки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео на YouTube.

Пример — конвертировать CSV в JSON

Вы можете преобразовать файл CSV в JSON с помощью всего одной команды в Python!

python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“your_csv_file.csv”)))))»

python -c «import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“your_csv_file.csv”)))))»

Замените его на filename.

csv, и вы получите вывод JSON!

3. Создание игр

С помощью Python вы можете разрабатывать игры. Его библиотека Pygame очень крутая. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут создаваться с её использованием. Также вы можете создавать кроссплатформенные игры, используя Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Пример — игра «Виселица» в терминале

Терминал — часть некой системы для взаимодействия с внешней средой. Если кратко — окно коммуникации между человеком и операционной системой на компьютере.

Вот простая программа на Python, которая позволяет вам играть в виселицу в терминале.Скопируйте нижеуказанный код в текстовый файл с расширением “.py”, например: hangman.py.

<strong><em>from </em></strong>random <strong><em>import </em></strong>shuffle # Кол-во попыток. turns = 10 print(f»Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть {turns} попыток!») # Список слов, которые участвуют в игре.

wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»] # Перемешиваем список. shuffle(wordList) # Берем последнее слово из списка. word = wordList.pop() guesses = «» # Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв. <strong><em>while </em></strong>turns > 0:    wrong = 0    <strong><em>for </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>word:        <strong><em>if </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>guesses:            print(char, end=» «)        <strong><em>else</em></strong>:            print(«_», end=» «)            wrong += 1    print(«\n»)    <strong><em>if </em></strong>wrong == 0:        print(«Ты выиграл! :)»)        <strong><em>break</em></strong> <strong><em>   </em></strong>print()    guess = «»    <strong><em>if </em></strong>len(guess) < 1:        guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]    <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>in </em></strong>guesses:        print(«Эта буква уже была!»)    guesses += guess    <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>not in </em></strong>word:        turns -= 1        print(«Упс! Ошибка»)        print(f»У тебя осталось {turns} попыток»)        <strong><em>if </em></strong>turns == 0:            print(«Ты проиграл! :(«)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

<strong><em>from </em></strong>random <strong><em>import </em></strong>shuffle # Кол-во попыток. turns = 10   print(f»Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть {turns} попыток!»)   # Список слов, которые участвуют в игре. wordList = [«geekflare», «awesome», «python», «magic»] # Перемешиваем список. shuffle(wordList) # Берем последнее слово из списка. word = wordList.pop()   guesses = «»   # Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв. <strong><em>while </em></strong>turns > 0:    wrong = 0      <strong><em>for </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>word:        <strong><em>if </em></strong>char <strong><em>in </em></strong>guesses:            print(char, end=» «)        <strong><em>else</em></strong>:            print(«_», end=» «)            wrong += 1      print(«\n»)      <strong><em>if </em></strong>wrong == 0:        print(«Ты выиграл! :)»)          <strong><em>break</em></strong>   <strong><em>   </em></strong>print()      guess = «»    <strong><em>if </em></strong>len(guess) < 1:        guess = input(«Впиши букву и нажми enter: «)[0]      <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>in </em></strong>guesses:        print(«Эта буква уже была!»)    guesses += guess      <strong><em>if </em></strong>guess <strong><em>not in </em></strong>word:        turns -= 1          print(«Упс! Ошибка»)        print(f»У тебя осталось {turns} попыток»)          <strong><em>if </em></strong>turns == 0:            print(«Ты проиграл! :(«)

Запустите игру командой: python3 hangman. py где hangman.py название вашего файла. Результат будет выглядеть примерно так:

Игра «Виселица» в терминале 

4. Веб-парсинг

Каждый разработчик встречает огромное количество данных на сайтах. И представьте, как было бы круто, если бы вы могли легко получить доступ ко всей этой информации — запарсить её с помощью Python. 

Парсинг (англ. «web scraping») — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям. Парсить можно данные с сайтов, поисковой выдачи, форумов и социальных сетей.

Данные в Сети неструктурированы, и пайтон предоставляет простой способ для анализа и использования этих данных и даже для дальнейшего анализа и операций. Вот некоторые популярные Python-библиотеки для парсинга:

• Beautiful Soup
• Scrapy

Пример — узнать значение валюты в сравнении с долларом США

Давайте используем парсинг для получения значений валюты. Для этого примера нужно установить две библиотеки для запросов и для парсинга. Выполните в консоли команду: 

pip install beautifulsoup4 requests

pip install beautifulsoup4 requests

Создайте файл с названием currency_scrap.py и вставьте  в него код ниже:

<strong><em>import </em></strong>requests <strong><em>from </em></strong>bs4 <strong><em>import </em></strong>BeautifulSoup URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1» r = requests.get(URL) soup = BeautifulSoup(r.content, «html.parser») ratelist = soup.findAll(«table», {«class»: «ratesTable»})[0].findAll(«tbody») <strong><em>for </em></strong>tableVal <strong><em>in </em></strong>ratelist:    trList = tableVal.findAll(«tr»)    <strong><em>for </em></strong>trVal <strong><em>in </em></strong>trList[:6]:        print(trVal.

text)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

<strong><em>import </em></strong>requests <strong><em>from </em></strong>bs4 <strong><em>import </em></strong>BeautifulSoup   URL = «https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1» r = requests.get(URL)   soup = BeautifulSoup(r.content, «html.parser») ratelist = soup.findAll(«table», {«class»: «ratesTable»})[0].findAll(«tbody»)   <strong><em>for </em></strong>tableVal <strong><em>in </em></strong>ratelist:    trList = tableVal.findAll(«tr»)    <strong><em>for </em></strong>trVal <strong><em>in </em></strong>trList[:6]:        print(trVal.text)

Вывод:

5.

Дата сайнс и машинное обучение

Python хорошо подходит для различных манипуляций с данными, анализа и реализации сложных алгоритмов. Синтаксический анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и другими.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинном обучении, используя множество популярных библиотек, таких как:

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn

Есть много инструментов глубокого обучения, которые поддерживают Python. Вот популярные библиотеки и фреймворки:

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras

Еще одна причина, по которой Python популярен, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения могут быть реализованы с помощью 20-40 строк кода.

⌘⌘⌘

Проекты, которые мы привели в пример — лишь малая часть того, что можно сделать на python. Но если вы новичок, они помогут вам улучшить свои знания, навыки и прокачать уверенность в себе. 

Изучайте Python и не забывайте выбирать надёжную структуру для ваших проектов. Меняйте будущее вместе с нами!

VPS

Dedicated

Адаптивный перевод статьи «5 Cool things You can do with Python»

Что ещё почитать:

• Лёгкое изучение программирования: 13 бесплатных онлайн-игр
• Какой язык выбрать начинающему веб‑разработчику: Perl, Python или JavaScript
• Шпаргалка по Python для Django
• 10 лучших IDE и редакторов кода для веб‑разработчиков 

Что можно делать с Python?

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Python Форум Помощи

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Подписаться

И что дальше?

Python – это очень универсальный язык программирования, с плеядой пользователей во всех возможных сферах. Если вы освоили основы Python, и хотите построить на нем что-нибудь – важно понять, какой первый шаг следует сделать.

Содержание:

• Что другие делают с Pyhton
• Что я могу делать в Python?
• 1. Автоматизация нудных дел
• 2. Держать руку на курсе Биткоина
• 3. Создание калькулятора
• 4. Майнинг данных Twitter
• 5. Создание миркоблога в Flask
• 6. Создание блокчейна
• 7. Разбираемся с лентой Twitter
• 8. Играем в PyGames
• 9. Выбирайте приключение
• 10. Скажите “Hello World!” машинному обучению
• 11. Бросаем вызов!
• Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?
• Что если вашей идеи нет в этом списке?
• Что делать дальше?

В данной статье мы рассмотрим несколько разных проектов, ресурсов и руководств, которые вы можете использовать для создания чего-либо в Python.

Что другие делают в Python?

Вы, наверное, думаете, что люди создают в Python в реальной жизни? Для начала, давайте быстренько пройдемся по крупным компаниям, которые используют данный язык.

Google, к примеру, использовали Python с самого начала, и сегодня он занимает место ведущих гигантов среди языков, ориентированных на серверную сторону. Гвидо ван Россум, добрый пожизненный диктатор Python (уже нет) даже работал нам на протяжении нескольких лет, наблюдая за тем, как развивается язык.

В Instagram любят Python за его простоту. Сервис известен «самым большим развертыванием веб-фреймворка Django, который полностью написан на Python».

Spotify использует язык из-за его сервисов анализа данных и бэкенда. Согласно команде разработчиков, простота использования Python позволяет достичь молниеносной скорости разработки. Spotify выполняет тонны анализов, чтобы собирать рекомендации своим пользователям, так что им нужно что-нибудь, что может выполнять такую работу быстро. Python – это решение!

Что я могу делать в Python?

Начиная с веб разработки до работы с научными данными, машинным обучением, и пр., приложения Python не имеют границ. Рассмотрим несколько проектов, которые помогут вам развить ваши навыки работы с Python.

#1: Автоматизация нудных дел

Это ресурс по «практическому программированию для начинающих». Как и говорится в заголовке, с этой книгой вы можете узнать, как автоматизировать скучные процессы, такие как обновление электронных таблиц, или переименовывать файлы на компьютере. Это отличная отправная точка для тех, кто уже освоил основы Python.

У вас будет шанс попрактиковаться в том, что вы уже выучили на данный момент, создавая словари, проводя скрейпинг сайтов, работая с файлами и создавая объекты и классы. Практические приложения, встречающиеся в этой книге дадут вам реальное представление о том, что вы можете делать незамедлительно.

#2: Держать руку на курсе Биткоина

Похоже, что сегодня о Bitcoin Python говорят все. С тех пор, как в декабре 2017, когда курс почти поднялся до отметки в 20 000 долларов, криптовалюта стала на слуху у миллионов. Цена продолжает колебаться, но многие считают инвестиции целесообразными.

Если вы хотите обогатиться на виртуальном золоте и хотите знать, когда делать следующий шаг, то вам нужно иметь представление о лучших ценах на bitcoin. Это руководство может научить вас, как использовать навыки работы в Python, чтобы построить собственную систему уведомлений о курсе Bitcoin.

Основа этого проекта – это создание IFTTT (if this, then that) апплетов. Вы узнаете, как использовать библиотеку requests для отправки запросов HTTP и как использовать webhook для подключения вашего приложения к внешним сервисам.

Этот проект – отличная отправная точка для начинающего питониста, который заинтересован в крипте. Сервис, который вы построите с данным руководством может быть расширен под другие валюты, так что если вы также рассматриваете Ethereum – двери открыты!

#3: Создание калькулятора

Этот простой проект – отличный шлюз в мире GUI программирования. Создание бекенд сервисов – это важная часть развертывания, но может появиться необходимость во фронтенде, которую стоит учитывать. Создание приложений, которыми пользователи могут легко пользоваться – это первостепенная важность.

Если вам интересен UX\UI дизайн, то это руководство вам понравится. Вы будете работать с модулем tkinter, стандартным пакетом графического пользовательского интерфейса, который поставляется вместе с Python.

Модуль tkinter – это обертка вокруг Tcl/Tk, комбинация скриптового языка Tcl и расширения фреймворка графического пользовательского интерфейса Tk. Если у вас есть установленный Python, то у вас уже есть готовый к использованию tkinter. Вам нужно сделать простой вызов перед началом:

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

<span>from</span> <span>tkinter</span> <span>import</span> <span>*</span>

После проведения установки, вы можете начать работу с постройкой своего первого GUI калькулятора в Python.
Попрактикуйтесь в использовании модуля tkinter и наблюдайте за тем, как ваше виденье материализуется на экране. После того, как вы окрепнете, вы можете начать работать с другими GUI инструментами Python. Ознакомьтесь к официальной документацией GUI программирования в Python для дополнительной информации.

#4: Майнинг данных Twitter

Благодаря интернету, и (все чаще и чаще) интернету вещей (IoT) – у нас есть доступ к огромному количеству данных, о которых не могли мечтать всего десять лет назад. Аналитика – это огромная часть любой сферы, которая связана с данными. О чем люди разговаривают? Какие шаблоны видны в их поведении?

Твиттер – отличное место, чтобы получить ответы на эти вопросы. Если вам интересен анализ данных, тогда майнинг данных в Twitter – отличный способ попробовать свои навыки в Python, чтобы ответить на вопросы об окружающем мире.

В учебном пособии по анализу Твиттера позволит вам получать данные из Твиттера и анализировать настроения пользователей в среде docker. Вы узнаете, как регистрировать приложение вместе с Твиттером, это понадобиться вам, чтобы получить доступ к потоковым API.

Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите вытягивать, TextBlob для подсчета настроения этих твитов, Elasticsearch для анализа содержимого этих твитов и Kibana для показа результатов. По окончанию данного руководства, вы уже будете готовы к тому, чтобы заняться другими проектами, которые используют Python для обработки текстов и распознавания речи.

#5: Создание микроблога с помощью Flask

Похоже, что у каждого сегодня есть блог, и нет ничего плохого в том, чтобы иметь собственный уютный хаб онлайн. С развитием Twitter и Instagram, микроблоги стали чрезвычайно популярными. В этом проекте Мигеля Гринерга, вы научитесь создавать собственный микроблог.

Он называется «Мега-руководство Flask», и однозначно соответствует названию. Проработав 23 главы, вы получите глубокое представление о веб-фреймворке Flask. К концу проекта, вы сможете создать полностью работающее веб приложение.
Вам не нужно знать что-либо о Flask, чтобы приступить к делу, так что это идеально для тех, у кого чешутся руки, чтобы приступить к веб разработке.

Руководство недавно было обновлено, и теперь включает в себя контент, который поможет вам стать лучшим веб разработчиком. Вы можете прочесть его бесплатно онлайн, купить экземпляр в Amazon, или пройтись с автором по онлайн курсу пошагово. После окончания курса, вы сможете перейти к Django и создавать более масштабные веб приложения.

#6: Создание блокчейна

Хотя блокчейн в основном разрабатывается как финансовая технология, его можно применять во многих других областях. Блокчейны можно применять практически во всех транзакциях: от сделок с недвижимостью, до передач медицинских отчетов.

Вы можете получить лучшее представление о том, как это работает, построив свой блокчейн! Руководство Hackernoon поможет вам реализовать блокчейн с нуля. К концу проекта, вы получите глубокое представление того, как работает эта технология транзакций.

Вы будете работать с HTTP клиентами и библиотекой requests. После установки веб-фреймворка Flask, вы сможете использовать запросы HTTP и взаимодействовать со своим блокчейном в интернете.

Помните, блокчейн – это не только для фанатов криптовалюты. Построив такой самим, вы легко найдете креативный способ реализовать эту технологию в интересующей вас области.

#7: Разбираемся с лентой Twitter

Интересует постройка веб приложений, но не хватает уверенности, чтобы начать мега-проект? Не беспокойтесь, мы кое-что подготовили для вас. С нами вы сможете научиться создавать простое веб приложение всего за несколько часов.

Боб Белдерброс делится кейсом, где он создал 40th PyBites Code Challenge, в котором участникам нужно было построить простое веб приложение для лучшей навигации по ленте новостей Daily Python Tip в Твиттере. Вы можете пройтись по результатам данного челенджа и ознакомиться с кодом.

Вместо Flask, вы будете использовать микро веб-фреймворк Bottle. Он славится тем, что является слабо зависимым решением для быстрого создания приложений. Так как он был разработан таким образом, чтобы быть легким и простым в использовании, вы сможете получить свое приложение практически мгновенно.
Вы также сможете работать с модулем Tweepy, чтобы загружать данные из API Твиттера. Вы сможете хранить данные в базе SQLAlchemy или Peewee, так что заодно получите небольшую практику в запросах SQL.

#8: Играйте в PyGames

Этот раздел для тех, кто хочет весело провести время. Python может быть использован для написания различных аркадных игр, адвенчур и пазлов, на разработку которых уйдет всего несколько дней. К классическим играм, типа пинг-понга вы сможете перейти, когда освоите новые навыки программирования.

Библиотека Pygame заметно упрощает разработку собственных игр. Он включает в себя практически все необходимое, чтобы вы могли приступить к разработке игр.

Pygame совершенно бесплатный и находится в открытом доступе. Он включает в себя библиотеки компьютерной графики и работы со звуком, которые вы можете использовать для внедрения интерактивного функционала в ваше приложение.

Вам доступны десятки игр, которые вы можете создать при помощи библиотеки. Что-бы вы не хотели придумать, чувствуйте себя комфортно и делитесь своими работами в сообществе Pygame!

#9: Выберите свое собственное приключение

Если вам больше по духу повествование, то у вас все еще масса инструментов, чтобы создать нечто крутое в Python.
Язык очень прост для написания, что делает его идеальной средой для разработки интерактивного чтива. С этим бесплатным руководством, вы сможете пошагово ознакомиться с написанием текстовых игр в Python.

Руководство подразумевает базовое понимание программирования в Python, и помогает проложить мост между тем, что вы уже знаете и неизведанными землями для построения приложения.

Если вы хотите, чтобы ваша история вышла на новый уровень, вы можете использовать движок, вроде RenPy, чтобы добавить звуки и изображения в вашу игру, создав визуальную новеллу с полным погружением. (После этого, вы можете выложить игру в Steam и посмотреть, как она расходится! Лучший способ получить отзыв о вашей работе – создать собственный релиз на мировом рынке.)

#10: Скажите “Привет, мир!” машинному обучению

Машинное обучение может быть фундаментальной областью в понимании искусственного интеллекта. Однако, в этой сфере легко запутаться, так как она постоянно развивается и меняется.
К счастью, в вашем распоряжении имеются онлайн ресурсы, которые могут помочь освоиться, перед тем как нырнуть с головой в мир под названием data science. Это руководство создано Джейсоном Браунли, и является хорошим примером введением в использование Python для машинного обучения.

Вы пройдетесь по ряду базовых алгоритмов машинного обучения, как и по библиотекам Python, которые помогут вам в составлении прогнозов.

Руководство очень простое и в нем легко ориентироваться. Вы можете окончить его всего за несколько часов. По окончанию курса, у вас будет общее представление о том, как использовать Python в науке данных.

Когда вы будете уверены в том, что можно нырять с головой, можете ознакомиться с этими руководствами, где вы сможете научиться анализировать отпечатки, создавать визуализации, распознавать речь и лица, и все это в Python!

#11: Бросаем вызов!

Если вы не уверены в том, что готовы окунаться в некоторые крупные проекты, упомянутые ранее, при этом мелкие вас не очень интересуют, вы можете думать: а чем еще можно заняться?

Кодерские задачки могут помочь вам попрактиковаться в навыках работы в Python и получить поверхностное представление обо всем спектре вещей, которые вы можете делать в Python,
Проще говоря: вам предоставят проблему, и вам нужно найти решение, в котором используется Python.

У вас будет шанс разработать решения, которые имеют смысл для вас, при этом у вас есть возможность углубиться в язык Python при помощи подсказок. Так вы получите представление о том, какие модули вам нужно импортировать, чтобы решить проблему.

Кодовые челенджы – это хороший способ освоить наибольшее количество библиотек, методов и фреймворков. Вы гарантированно найдете что-нибудь, что зацепит ваш интерес, и захотите уделять этому свободное время. Вы можете вернуться к этому списку и найти то, что зажгло в вас интерес, когда вы использовали это в одном из челенджей.

Чтобы начать, попробуйте одно из следующих, чтобы оценить свои силы:

• Python Challenge. Более 20 доступных уровней. Создавайте простые скрипты в Python, чтобы решить уровень. По интернету есть разбросанные подсказки, но старайтесь искать решение самостоятельно!
• PyBites Code Challenge. Включает в себя 50 задач, и количество растет! Эти задачи направлены на то, чтобы вы научились работать в Python для создания приложений, которые будут решать определенные проблемы.

Если вы предпочитаете программировать в таких задачах самостоятельно вместо пошаговых инструкций, то не будет лишним иметь под рукой вспомогательный ресурс.

Книга Python Tricks – это отличный источник информации, который поможет при работе с задачами. В книге рассматриваются малоизвестные части Python, на основании которых и формируются задачи.

Чего (скорее всего) не стоит делать в Python?

Очевидно, что Python – чрезвычайно универсальный язык, с которым вы можете делать массу вещей. Но вы не можете делать буквально всё. Фактически, есть определенные сферы, на которые Python не рассчитан.

С точки зрения интерпретируемого языка, у Python есть проблемы со взаимодействия с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверами устройств. Например, у вас будут проблемы, если вы захотите написать операционную систему только на Python. Вам лучше связать его с С или С++ для низкоуровневых приложений.

Однако, даже это может быть проблемой не долго. В качестве подтверждения гибкости Python, есть люди, которые работают над проектами, которые расширяют юзабилити Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython – это один из таких проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности Python.

Что если вашей идеи нет в этом списке?

Ничего страшного! Этот список вряд ли можно назвать исчерпывающим: существует огромное количество других инструментов и приложений, которые вы можете построить в Python, которые мы не рассмотрели в данной статье. Не думайте, что ваши идеи должны как-либо ограничиваться данным списком. Это просто база, с которой вы можете начать.

В этом видео вы можете почерпнуть несколько идей из других проектов, под которые Python хорошо заточен. Вы также можете ознакомиться с данным постом в блоге, автор которого подсказывает, где найти вдохновение для новых проектов Python.
Наконец, вы вольны искать и находить проекты, которые вам интересны.

Что делать дальше?

Ну, вот и все! Одиннадцать путей от новичка в Python до прожженного питониста!
Неважно, с чего вы хотите начать, вам открыты бесчисленные проспекты для разработки ваших навыков программирования. Начинайте с чего угодно! Родилась идея, которой нет в этом списке? Поделитесь в комментариях! Вы можете предложить идеальный проект для программиста-побратима.

Если вы застряли и ищете толчок в нужном направлении, поговорите об этом! Программирование не обязательно должно быть одиночным делом.

Если вы ищете способ задать вопрос и получить быстрый ответ от профессионалов – Python Форум всегда свободен. Это частное сообщество поможет вам найти контакт с теми, кто поможет вам пройти через возникшие стены, на которые вы наткнулись, работая в Pyhton.

Vasile Buldumac

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: [email protected]

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm. md)

• 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
• 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Что можно написать на Python — от калькулятора до майнинга данных / Skillbox Media

#подборки

• 15 апр 2019
• 12

Вы начали учить Python и планируете написать первый проект? Подобрали для вас мануалы, которые помогут новичку.

Vkontakte Twitter Telegram Скопировать ссылку

 vlada_maestro / shutterstock

Наталья Березовская

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведёт некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

Задаваться вопросом, что пишут на Python, кажется даже не вполне корректным: на нем можно создать практически все. Благодаря многочисленным библиотекам, фреймворкам, собственному компилятору и поддержке крупных корпораций вроде Google сегодня Python стал языком общего назначения. Гибкий, простой и быстрый, он собрал сотни тысяч фанатов по всему миру.

Python отлично показывает себя в следующих областях:

• системное программирование;
• веб-программирование — backend;
• Data Science и анализ данных;
• графические интерфейсы;
• веб-сценарии;
• искусственный интеллект.

Мы приводим примеры пяти мануалов, с помощью которых вы можете реализовать несложные проекты, начав изучать Python на практике.

В этом пособии для новичков даны пошаговые инструкции по тому, как упростить и автоматизировать множество скучных задач в электронных таблицах, поисковых системах, при загрузке онлайн-контента, заполнения форм и многих других. Вы будете работать со скриптами, файлами, объектами и классами, проводить скрейпинг сайтов — в общем, на практике применять теоретические знания.

С помощью Python и этого руководства вы можете сделать простое приложение для пользователей — калькулятор. Это дверь в GUI-программирование — создание интуитивно понятных графических интерфейсов. В процессе вы поработаете с модулем tkinter, который уже предустановлен в последних версиях Python.

Это открытие фреймворка Flask. На Python написаны такие сервисы, как Instagram* и YouTube, поэтому он отлично подходит для создания собственного микроблога в экспериментальных, а возможно, и коммерческих целях. В мегаруководстве Мигеля Гринберга детально разбирается Flask, а после его изучения вы сможете написать свое первое веб-приложение.

Для работы с анализом данных подойдет, разумеется, не только Twitter — любая открытая площадка в интернете, — но мы приведем этот пример. При помощи модулей вы сможете отсортировать и структурировать нужную информацию. Используя Tweepy — отфильтровать посты юзеров по определенным параметрам. А с помощью GraphQL можно будет привести результат работы в вид графического интерфейса.

Технологии криптошифрования используют не только как финансовый инструмент — найти им применение можно во множестве областей. Если вам интересен блокчейн, попробуйте создать собственный. Для этого вам понадобится работать с библиотекой requests и HTTP-клиентами и вооружиться вот этим руководством.

Читайте также:

^* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

Vkontakte Twitter Telegram Скопировать ссылку

Python Basic

На Python создают веб-приложения и нейросети, проводят научные вычисления и автоматизируют процессы. Вы научитесь программировать на востребованном языке с нуля, напишете Telegram-бота для турагентства и сможете начать карьеру в разработке.

Узнать про курс

Учись бесплатно:
вебинары по&nbspпрограммированию, маркетингу и&nbspдизайну.

Участвовать

Обучение: Python Basic Узнать больше

Программисты могут получить отсрочку от частичной мобилизации 23 сен 2022

Школьник взломал Uber, но его никто не воспринял всерьёз 20 сен 2022

Исследователи из Оксфорда и Google DeepMind рассказали, как ИИ уничтожит человечество 16 сен 2022

Понравилась статья?

Да

Что можно написать на Python, примеры программ: сайты, игры и приложения

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

• SciPy для научных и технических вычислений.
• Pandas для анализа данных и манипуляции ими.
• Keras для нейронных сетей.
• TensorFlow для машинного обучения, особенно для глубоких нейронных сетей.
• NumPy для сложных математических функций и вычислений.
• Scikit-Learn для работы с разными моделями машинного обучения.

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Например, с помощью Python созданы Odoo и Tryton.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

• Консольные приложения
• Компьютерное зрение
• Робототехника
• Разработка языков
• Автоматическое тестирование
• Автоматизация
• Анализа данных

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

13 проектов для Python-программистов уровня intermediate / Хабр

Изучение основ Python — прекрасный опыт. Но эйфория от изучения языка постепенно заменяется желанием создать что-то своими руками. И это нормально, но нужны идеи.

Проблема здесь в том, что некоторые проекты либо слишком просты, либо слишком сложны для разработчика среднего уровня. Эта статья — помощь программисту уровня intermediate. Она предоставляет несколько идей проектов, которые могут стать интересным вызовом для вас. Материал адаптирован на русский язык совместно с Алексеем Некрасовым, лидером направления Python в МТС, программным директором направления Python в Skillbox.

Прочитав статью, вы сможете узнать:

• Основные платформы для проектов.
• 13 идей по созданию проектов.
• Подсказки по работе с проектами.

Выбор платформы

Сперва необходимо определиться с выбором одной из трех основных платформ — веб, десктоп или командная строка. Хотя, конечно, никто не отрицает возможности работать сразу со всеми тремя.

Веб

На Хабре нет смысла объяснять, что такое веб-приложения. Понятно, что оно доступно всегда с любого устройства и состоит из двух основных компонентов — фронтенда и бэкенда. Поскольку в статье речь идет о разработке на Python, то основное внимание уделяется бэкенду. Но фронтенд тоже нужен, поэтому используем знания HTML, CSS и немного JavaScript. Для простого фронтенда этого вполне достаточно.

Еще один вариант — создание и фронтенд- и бэкенд-компонентов на Python с использованием библиотеки anvil. Что касается фреймворков для работы, то можно порекомендовать Django и Flask в качестве одних из самых популярных.

В рамках профессии “Python-разработчик” мы обучаем не только делать веб-приложения, разбираться во фреймворках и библиотеках, но и системному подходу в их создании.

Десктоп

Для создания десктопных приложений на Python существуют специальные библиотеки. Одна из них PySimpleGUI, она хорошо подходит для разработчика среднего уровня. PyQt5 имеет больше возможностей, но потребует и больше времени для изучения.

ПО, которое вы разработаете, будет работать на всех ОС, включая Windows, Linux или Mac. Главное — скомпилировать проект в исполняемый файл для требуемой ОС.

Командная строка

Такие приложения работают в консоли при помощи ввода специальных команд. Эти приложения не имеют GUI, но в большинстве случаев они не менее мощные, чем приложения с графическим интерфейсом. Если хотите улучшить внешний вид консольного приложения, вот пара библиотек: Colorama и Colored. Фреймворки Docopt, Argarse и Click значительно упрощают процесс создания приложений.

Идеи для веб-приложений

Агрегатор контента

Контент нужен всем и всегда. Для того чтобы быть в курсе интересующей темы, нужно мониторить большое количество ресурсов. Один из лучших способов сделать это — создание агрегатора контента, который парсит разные сайты и собирает данные в одном месте.

Примеры хороших контент-агрегаторов:

• Alltop
• Upstract
• Яндекс.Дзен

Подробности

Во-первых, нужно знать, с каких сайтов вы собираетесь парсить контент. Во-вторых, потребуются библиотеки, включая Requests для отправки HTTP-запросов, а также BeautifulSoup для парсинга и сбора нужной информации.

Неплохо бы еще реализовать агрегацию контента в качестве фонового процесса, с чем могут помочь такие библиотеки, как APScheduler.

После того как мы спарсили контент, его придется где-то хранить, соответственно, нужно использовать базу данных. Можно использовать PostgreSQL для хранения метаданных, Elasticsearch для быстрого полнотекстового поиска по контенту (если это текстовый контент).

А если хотите сделать приятное пользователям, то можно добавить подписку, — и в конце дня все подписчики получат нужную информацию по электронной почте. С этой задачей вам помогут python модули smtplib и email.

Regex Query Tool

В некоторых случаях нужен поиск данных в текстовом документе. Если задача нестандартная, то обычный инструмент поиска не подходит. Поэтому можно создать инструмент, основанный на регулярных выражениях — это и будет Regex Query Tool.

Регулярные выражения дают возможность задавать более общие условия, включая поиск любых дат, записанных в определенном виде. Когда регулярное выражение сопоставляет шаблоны с текстом, оно подсвечивает совпавшие части, сообщая о них пользователю. Соответственно, приложение ищет заданные строки, что гораздо быстрее, чем в текстовых редакторах.

Примеры такого инструмента:

• FreeFormatter
• RegexTester

Подробности

Нужно добиться от приложения получения положительного или отрицательного ответа в ходе поиска. Это может быть «строка найдена» и «строка не найдена», выделенная определенными цветами.

Писать алгоритм с нуля не нужно, для этого можно использовать re- — стандартную библиотеку Python, которая будет возвращать найденные строки или None, если ничего не найдено.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию, которая будет предлагать альтернативные варианты запросов, которые по смыслу похожи на изначальный. Возможно, пользователь просто ошибся в формулировке запроса.

Сокращатель ссылок

Собственно, здесь все понятно уже по названию проекта. Его предназначение — превращать длинные и неудобные ссылки в короткие и красивые, уменьшая количество символов в URL-адресе.

Примеры приложений:

• Bitly

Подробности

В поле ввода приложения пользователи будут вводить исходный адрес, получая новый. Для создания сокращенного адреса можно использовать стандартные python модули random и string.

Для того, чтобы ссылки не «умирали» с течением времени, их нужно хранить в базе данных. При поступлении запроса приложение будет проверять, существует ли URL-адрес и перенаправлять на оригинал. Если адреса нет, то будет показываться страница 404.

Чтобы сделать приятное пользователю, стоит использовать настройку генерации URL-адреса, чтобы получалось нечто вроде xyz.com/mysiteURL вместо xyz.com/piojwrURL. Также можно добавить счётчик переходов по ссылке и возможность установки времени жизни ссылки.

Post-It Note

Каждый день мы получаем огромное количество информации. Чтобы не забыть необходимое, стоит использовать стикеры и заметки. Проект Post-It Note посвящен созданию небольших напоминалок, которые пользователь может открыть при помощи любого браузера.

Примеры приложений:

• Pinup
• Note.ly

Подробности

Главная задача проекта — предоставление пользователю пространства для наклеивания заметки. У каждого пользователя они свои, поэтому нужны учетные записи. К чужим заметкам доступа быть не должно.

Благодаря Django можно использовать систему аутентификации, не создавая ее с нуля. Кроме того, можно добавить еще и классификацию заметок, что увеличит полезность приложения для пользователей.

Еще одна важная задача — хранение данных каждого пользователя, что не получится реализовать без базы данных. Если вы выберете MySQL, то потребуется модуль MySQLdb или psycopg2-модуль для базы данных PostgreSQL. Если вдруг понадобится иная база данных, можно воспользоваться другими модулями.

Сделать приятно пользователю можно при помощи функции добавления времени для уведомлений.

Викторина

Задача проекта — помочь пользователю проверить свои знания. Ну а приложение, о котором говорится ниже, позволяет создавать тесты и викторины. В приложении есть администраторы, которые создают тесты, и пользователи, отвечающие на вопросы.

Примеры:

• myQuiz
• Kahoot

Подробности

После того, как пользователь прошел тест, приложение показывает итоговую оценку и правильные ответы. Если есть желание, можно ввести систему учетных записей, что позволит хранить результаты разных пользователей.

А значит, нужна и база данных, в которой вся эта информация будет храниться.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно предусмотреть возможность добавлять таймеры в тесты, что сделает прохождение еще более интересным. В качестве последнего штриха стоит предоставить возможность делиться тестами и результатами для пользователей.

Десктопные приложения

MP3-плеер

Наверное, многие читатели помнят Winamp. А теперь можно создать собственный плеер, который будет ничуть не хуже Winamp.

Вот еще парочка примеров:

• MusicBee
• Foobar2000

Подробности

Для того, чтобы сделать приложение привлекательным для пользователей, ему нужен симпатичный и удобный интерфейс. Плеер должен отображать данные воспроизводимого файла, включая его название, продолжительность трека и время проигранной части файла в минутах и секундах.

В Python есть библиотеки, которые позволяют работать с мультимедийными файлами. Они также могут обрабатывать не только MP3, но и другие файлы. Эти библиотеки — pygame, pymedia и simpleaudio.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить плейлисты. Для хранения информации понадобится база данных. Модуль sqlite3 отлично подходит для базы данных SQLite. Ее основа — файлы, и в настройке она проще, чем многие другие SQL базы данных.

А еще можно добавить функцию повторения трека и возможность перемешивания треков в плейлистах.

Будильник

Почему бы и не создать будильник? Свой, собственный, почти ламповый.

Вот примеры проектов:

• FreeAlarmClock
• TimerForMac

Подробности

Главная задача такого приложения — запустить определенный звуковой сигнал или проиграть трек в определенное время. Таким образом, основные компоненты приложения — информация о времени и звуковой сигнал воспроизведения. Приложение должно чекать установленное время и активировать сигнал, когда наступает срок. Для воспроизведения звука можно использовать библиотеку pygame.

У пользователей должна быть возможность редактировать, и удалять напоминания. А приложение должно отображать их все, как активные, так и нет. Для хранения информации потребуется база данных.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно разрешить устанавливать повторяющиеся напоминания, например, время пробуждения для рабочих дней и для выходных. А еще можно добавить возможность откладывания сигнала.

Файловый менеджер

О том, что это такое, знает любой пользователь ПК. Что насчет создания собственного менеджера? С его помощью пользователи получают доступ к управлению файлами и каталогами. Также при помощи файлового менеджера пользователи могут копировать, перемещать и переименовывать файлы и каталоги.

Вот примеры файловых менеджеров:

• FreeCommander
• Explorer++

Подробности

Главная задача файлового менеджера — предоставить интерфейс для управления файлами. Он должен быть простым и удобным в использовании. Для этого можно воспользоваться PySimpleGUI. Кроме того, библиотеки sys, os и shutil будут весьма полезны для этого проекта. В них присутствуют функции для выполнения действий с файлами в фоновом режиме — то есть, когда пользователь занят другими делами. В приложении файлового менеджера можно установить отображение файлов в виде сетки или списка.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит добавить функцию поиска — пользователи смогут экономить время, а не тратить его на ручной поиск файлов и каталогов. Плюс ко всему, полезной может оказаться функция сортировки файлов — по времени создания, названию или размеру.

Учет расходов

Если не учитывать расходы, деньги улетают очень быстро. Трекер дает возможность следить за своими расходами, а также отслеживать их динамику. При помощи такой программы пользователи могут устанавливать свой бюджет и отслеживать расходы для того, чтобы принимать взвешенные финансовые решения.

Пример:

• Buddi
• GnuCash

Подробности

Для предоставления данных о расходах нужно провести определенный статистический анализ. У приложения, кроме чисто аналитических функций, должен быть хороший интерфейс. С этим поможет PySimpleGUI. Ну а библиотеки PyData, включая Pandas и Matplotlib, помогут с техническими аспектами. В первом случае помощь оказывается с анализом данных, во втором — с построением графиков.

Информацию пользователей можно хранить при помощи SQLite и Python-модуль Sqlite3.

Чтобы сделать приятное пользователю, желательно добавить функцию напоминания внесения расходов. В противном случае человек забывает об этом, а восстановить список трат по памяти — очень сложно.

Приложения для командной строки

Адресная книга

Контактов у практически любого современного человека очень много. Для того, чтобы их не терять, помогает адресная книга. Обычно в ней хранится имя, адрес, номер телефона и адрес электронной почты. Можно также создать и софт, который люди будут использовать для хранения и поиска контактных данных. Он всегда будет доступен в командной строке.

Подобных приложений много, но большинство из них имеют графический интерфейс.

Примеры:

• Simple Contacts
• Pobuca Connect

Подробности

Поскольку приложение — консольное, важно настроить команды, которые пользователи будут использовать для ввода контактных данных. Для этого стоит задействовать фреймворки Argparse или Click. С их помощью можно абстрагировать сложные вещи, так что для разработчика достаточно сосредоточиться на коде, который выполняется при вводе команд.

И вот как раз над командами стоит поразмыслить — ведь нужны команды для удаления контактов, обновления книги, вывода всех сохраненных контактов. Требуется еще и изменять контакты в случае необходимости, а также сортировать их.

Для хранения информации, как и в предыдущих случаях, подходит база данных SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, стоит предусмотреть создание резервной копии базы данных, желательно — в облаке. Также стоит предусмотреть идентификацию пользователей, чтобы доступ к контактам не могли получить посторонние.

Проверка доступности сайта

В некоторых случаях сайты, которые нам нужны или принадлежат, могут быть недоступны. Для проверки доступности существуют приложения, которые пингуют ресурсы и рапортуют о недоступности.

Примеры:

• Ping
• Site24x7

Подробности

Для подключения к ресурсу нужно определить протокол — TCP или ICMP. Для проверки требуется модуль Socket. Благодаря фреймворку, будь то Docopt, Click или Argparse, можно добавлять команды, чтобы пользователь мог взаимодействовать с приложением. У него должна быть возможность запускать приложение, останавливать его и определять интервалы проверки.

Что использовать для хранения данных? Это мы уже знаем — SQLite.

Чтобы сделать приятно пользователю, можно добавить функцию уведомления, например, звуковой сигнал. Уведомление предупредит пользователя об изменении статуса сайта.

Bulk File Rename Tool

В некоторых случаях пользователю нужно дать имена всем файлам в каталоге в соответствии с определенным шаблоном. Например, имена File0001.jpg, File0002.jpg. Ладно, если файлов 3-4, тогда можно сделать все вручную. Но если их тысячи? Тогда приходит на помощь Bulk File Rename Tool.

Примеры:

• Ren
• Rename

Подробности

У приложения должна быть возможность управления файлами, для чего понадобятся библиотеки os, sys и shutil. Пользователи смогут задавать шаблон, под который файлы можно будет переименовывать, с чем поможет модуль regex.

Должна быть и возможность выбора каталога, в котором находятся файлы для переименования.

Для того, чтобы сделать приятно пользователю, стоит реализовать возможность переименования определенного количества файлов. Для этого понадобится сортировка файлов по алфавиту, времени создания файла или его размеру, в зависимости от требований пользователя.

Генератор дерева каталогов

Если каталогов много, иногда возникает необходимость установления связи между ними. С этой задачей справляется генератор древа.

Примеры:

• Tree
• Dirtreex

Подробности

Для этого приложения понадобится библиотека os, она сможет демонстрировать связь между отдельными каталогами. Для создания команд потребуются библиотеки Docopt или Argparse для создания команд. Ну а для придания приложению более удобного вида стоит применить Colored.

Для того, чтобы сделать приятное пользователю, стоит добавить генерацию изображений из древа. Для этого можно использовать библиотеку Pillow.

Советы по работе над проектами

Главная задача разработчика — подготовка к реализации проекта, поиск библиотек и инструментов, а затем уже — непосредственная разработка. Краткий план можно представить следующим образом:

• Поиск источника мотивации для работы.
• Разделение проекта на подзадачи.
• Поиск решения для каждой подзадачи.
• Реализация подзадач.
• Поиск помощи в случае проблем.
• Сборка проекта.

12 идей проектов на Python для вашего портфолио

Хочешь знать больше о Python?

Подпишись на наш канал о Python в Telegram!

Подписаться

×

Сайт pythonist.ru опубликовал перевод статьи «12 Unique Python Project Ideas for Your Resume». Представляем его вашему вниманию.

Photo by Anete Lusina from Pexels

Чтобы получить достойную работу в IT, пригодится профильное образование и диплом. Но далеко не все разработчики заканчивали вуз. Работу можно найти и благодаря собственным навыкам, доказательством которых служат личные проекты. Причем проекты — мера куда более объективная, чем диплом.

В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей.

«Проект закончен лишь тогда, когда он начинает работает на тебя, а не ты на него», — Скотт Аллен 

1. Умный ассистент

Ассистент — хороший проект. Благодаря ему интервьюер поймет, насколько вы хороший питонист: знаете, как правильно использовать ресурсы и создавать из них что-то полезное. 

Чтобы создать ассистента, не нужно быть специалистом в области разработки на Python. Вы можете сделать это с помощью доступных пакетов. 

Для реализации подобного проекта вы можете использовать, например, Pyttsx3 для распознавания текста. А с помощью модуля os можно добавить функции вроде проигрывания музыки, запуска приложений, поиска по Википедии и т. д. Но запомните одно правило: «одна библиотека — одна функция».

Также вы можете расширить функционал своей программы, добавив агрегатор веб-страниц или автоматизацию рутинных задач. К примеру, можно добавить скрипт, который будет скрапить результаты поиска Google. Все это вы можете включить в функционал вашего ассистента, чтобы проект смотрелся внушительнее.  

У этого проекта нет конечной точки. Чем больше функций, тем профессиональнее и полезнее ваш ассистент. 

2. Веб-сайт 

Создать свой сайт для портфолио — тоже хорошая идея. Можно создать «обычный» сайт: платформу для электронных платежей, образовательную платформу или что-то подобное. Но вы можете создать и сайт, который автоматизирует повседневные задачи и может использоваться в реальной жизни. 

Например, ваш сайт может принимать список адресов электронной почты и отправлять введенное вами письмо на каждый из них. Или конвертировать PDF-файлы в аудио-файлы. 

Наверняка у вас есть множество идей — воплотите их в жизнь. 

3. Автоматизатор задач

Этот проект похож на первый, но с упором на автоматизацию. 

Вы можете написать программу, автоматизирующую разные задачи. Например, для управления папками и файлами (переименование, удаление, перемещение). Полезным будет и скрипт, выполняющий SEO-действия в вашем блоге. Еще одна идея — скрипт, отправляющий поздравление друзьям на их день рождения.  

Во всем этом вам помогут следующие библиотеки: BeautifulSoup (веб-скрапинг), Selenium (автоматизация действий в интернете),  win10toast  (уведомления Windows), os (менеджмент папок) и т. д.

4. Игра

Создание игр — кропотливый и времязатратный процесс. Но вы можете создать полнофункциональную игру, и лучше этого ничего не придумаешь. 

Игра говорит о своем разработчике многое: о его креативности, собранности. Также качество игры показывает, насколько хорошо разработчик знает концепты программирования и ООП.

Python имеет множество библиотек для создания игр. Вы можете пройти по этой ссылке и выбрать подходящую для вас — ссылка.

5. Разработка модели компьютерного зрения

Компьютерное зрение — тренд 21 века. Каждая компания внедряет компьютерное зрение в свои системы (в каком-либо виде). Существует множество успешных стартапов в данной области. 

Если вы реализуете модель компьютерного зрения, вы покажете работодателю, как быстро вы адаптируетесь к новым технологиям.  

Компьютерное зрение можно использовать в различных областях. Вы можете создать систему распознавания лиц, распознавания болезней посредством анализа рентгеновских снимков, программу для анализа дорожного трафика. 

В экосистеме Python есть множество библиотек, которые помогут помочь вам в этом деле. Одна из лучших — OpenCV. 

6. Разработка графического пользовательского интерфейса

Разработка GUI — интересный проект, который вполне можно включить в свое портфолио. Графический интерфейс — это то, что видит пользователь и то, с помощью чего он взаимодействует с вашей программой. 

Пройдитесь вокруг дома, зайдите в местные магазинчики, узнайте об их нуждах и создайте программу с GUI, исходя из этих нужд. Запомните: хороший пользовательский интерфейс улучшает впечатление от вашей программы и повышает шансы заработать на ней деньги!

Tkinter — самая популярная библиотека Python для создания GUI. Правда, в ней может быть непросто разобраться, особенно если вы новичок. Но помимо Tkinter существует множество других GUI-библиотек, познакомиться с ними можно по ссылке.

7. Приложение для анализа настроения

Настроение — это наши мысли и чувства. Анализ настроения — это изучение субъективной информации в выражениях. Это сфера обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). С помощью NLP мы можем распределить данные на позитивные, негативные или нейтральные. Для извлечения информации о настроении из текста используются различные техники обработки естественного языка. 

Что касается личных проектов, вы можете написать приложение, которое будет определять настроение пользователя по его отзыву. Речь может идти об отзывах о ресторанах, торговых центрах или сайтах — распознавание настроения пользователей пригодится в любой сфере.

Вы можете предсказать, когда компаниям нужно начинать распродажи или предложить новый продукт. Вы поможете компаниям развивать их бизнес, а они вам — развить ваш стартап.

В этом деле вам помогут соответствующие библиотеки, а именно: NLTK, TextBlob, spacy, Gensim и CoreNLP.  

8. Поисковый бот

Поисковый бот — это бот, который периодически просматривает сайты и извлекает нужную вам информацию. 

Вы можете написать бота, который будет извлекать информацию из интернет-магазинов, сравнивать цену на два товара и возвращать ссылку на самый дешевый вариант. Также ваш бот может постоянно проверять цену на определенный товар и отправлять вам уведомление, когда, например, цена снижается или начинается распродажа.

А если добавить к поисковому боту немного автоматизации, вы получите продукт, который украсит любое портфолио.

Лучшие библиотеки для такого проекта — Beautiful Soup и requests.

9. Бот для алгоритмического трейдинга

Это больше, чем просто проект. Он может принести вам доход. Речь идет о боте, который автоматически продает и покупает акции в зависимости от цен. 

Для новичков этот проект может показаться сложным. Если кратко, то вам нужно написать программу, которая получает две цены акций: нынешнюю и предыдущую. Следующий шаг — создание модели машинного обучения, способной предсказать будущую цену. После того, как ваш бот предскажет цену, сравните прогнозируемую стоимость акций с реальной. Если различие небольшое — поверьте в себя и начните торговать!

Этот проект, конечно же, займет много времени. Но если вы с ним справитесь, то точно получите достойную работу. 

10. Пакет Python

Пакет Python — это папка с Python-файлами, которые выполняют определенные задачи. Пакеты помогают разработчикам писать меньше кода — нужно лишь импортировать пакет. Каждый пакет Python содержит в себе набор действий, которые выполняются согласно соответствующим инструкциям. 

Создавать пакеты не так сложно — вы можете найти соответствующие руководства на YouTube.

Несколько идей: 

• пакет для предобработки текста для NLP
• пакет для скрапинга результатов поиска Google
• скрипт для автоматизации какой-либо задачи, упакованный в пакет, чтобы им мог воспользоваться каждый. . 

11. Мобильное приложение

Считается, что Python не годится для создания мобильных приложений. Это не совсем так. Существует множество библиотек, которые могут помочь вам создать мобильное приложение. 

Одна из них — Kivy. Это кроссплатформенная библиотека, с помощью которой можно создавать приложения и для Android, и для iOS. 

12. Упрощение анализа данных 

Если у вас есть базовые знания в области машинного обучения, вы, наверно, слышали о анализе данных. С него начинается любой проект в области ML.

Если вы принимали участие в проекте, связанном с дата сайенс, вы знаете, какие шаги нужны для подготовки данных для модели машинного обучения. Они одинаковы практически в любой области — обработка отсутствующих значений, категориальных данных или разделение данных на обучающую и тестовые выборки. 

Все эти шаги являются общими для всех моделей машинного обучения. 

Вы можете создать сайт, который будет принимать набор данных, обрабатывать его и возвращать результат. На таком сайте нужны лишь слайдеры, выпадающие списки и поля ввода. 

При создании подобного сайта вы можете использовать библиотеку streamlit. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая была создана для машинного обучения. С ее помощью вы можете писать меньше кода и создавать потрясающие приложения. 

Итоги

Все проекты, которые мы обсудили в статье, — лишь идеи. Вы можете их развить или видоизменить до неузнаваемости. При этом каждый из них можно реализовать при минимуме усилий и даже без глубоких знаний. 

Для чего используется Python? | 10 практических применений Python

FutureLearn использует файлы cookie для повышения удобства работы с веб-сайтом. Все файлы cookie, кроме строго необходимых, в настоящее время отключены для этого браузера. Включите JavaScript, чтобы применить настройки файлов cookie для всех необязательных файлов cookie. Вы можете ознакомиться с политикой FutureLearn в отношении файлов cookie здесь.

Главная Для чего используется Python? 10 практических применений Python

Опубликовано 9 апреля 2021 г.

от FutureLearn

Категория: Цифровые навыки, технологии, что такое

Поделиться постом

Опубликовано 9 апреля 2021 г.

от FutureLearn

Категория: Цифровые навыки, технологии, что такое

Узнайте о самых популярных областях применения Python, поскольку мы выясняем, почему он такой популярный и разнообразный язык программирования.

Поделиться этой публикацией

Несмотря на то, что Python начинался как хобби-проект, названный в честь Монти Пайтона, в настоящее время Python является одним из самых популярных и широко используемых языков программирования в мире. Помимо веб-разработки и разработки программного обеспечения, Python используется для анализа данных, машинного обучения и даже дизайна.

Мы подробно рассмотрим некоторые области применения Python, а также объясним, почему это такой популярный и универсальный язык программирования. Мы также выбрали некоторые из наших лучших курсов для изучения Python и некоторые идеи для проектов Python для начинающих.

Python — основы

Прежде чем мы углубимся в детали того, что вы можете делать с помощью Python, давайте разберемся с некоторыми основными моментами. Если вы надеетесь выучить язык программирования, эти основы помогут вам понять, почему Python может быть отличным выбором.

Что такое Python?

Как мы уже говорили в нашей итоговой публикации о том, для чего используются различные языки программирования, Python — это объектно-ориентированный (основанный на данных), высокоуровневый (более простой для понимания людьми) язык программирования. Впервые запущен в 1992, он построен таким образом, что его относительно интуитивно понятно писать и понимать. Таким образом, это идеальный язык программирования для тех, кто хочет быстрой разработки.

Если вам интересно, кто использует Python, вы обнаружите, что многие крупнейшие организации в мире используют его в той или иной форме. NASA, Google, Netflix, Spotify и многие другие используют этот язык для поддержки своих сервисов.

Почему Python так популярен?

Согласно индексу TIOBE, который измеряет популярность языков программирования, Python является третьим по популярности языком программирования в мире, уступая только Java и C. Существует множество причин повсеместного распространения Python, в том числе: 

• Простота использования . Для тех, кто плохо знаком с кодированием и программированием, Python может стать отличным первым шагом. Его относительно легко освоить, что делает его отличным способом начать накапливать свои знания в области программирования.
• Простой синтаксис . Python относительно легко читать и понимать, так как его синтаксис больше похож на английский. Его простая компоновка означает, что вы можете понять, что делает каждая строка кода.
• Его процветающее сообщество . Поскольку это язык с открытым исходным кодом, любой может использовать Python для написания кода. Более того, существует сообщество, которое поддерживает и развивает экосистему, добавляя свои собственные материалы и библиотеки.
• Его универсальность . Как мы рассмотрим более подробно, у Python есть много применений. Если вы заинтересованы в визуализации данных, искусственном интеллекте или веб-разработке, вы можете найти применение этому языку.

Зачем изучать Python?

Итак, мы знаем, почему Python сейчас так популярен, но зачем вам учиться его использовать? Помимо упомянутой выше простоты использования и универсальности, есть несколько веских причин для изучения Python: 

• Разработчики Python востребованы . В самых разных областях есть спрос на тех, кто владеет навыками Python. Если вы хотите начать или изменить свою карьеру, это может оказаться жизненно важным навыком, который вам поможет.
• Это может привести к хорошо оплачиваемой карьере . Данные показывают, что средняя годовая зарплата тех, кто владеет навыками Python, в Великобритании составляет около 65 000 фунтов стерлингов.
• Будет много вакансий . Учитывая, что Python можно использовать во многих новых технологиях, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных, вполне вероятно, что это навык, ориентированный на будущее. Изучение Python сейчас может принести вам пользу в вашей карьере.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Как мы уже упоминали, Python — относительно простой язык программирования по сравнению со многими другими. Таким образом, можно изучить основы всего за несколько недель. Многие из наших коротких курсов, таких как «Начало работы с Python», длятся 6-8 недель, при этом каждую неделю требуется всего несколько часов обучения.

Если вы ищете более подробное исследование, есть также доступные варианты. Наш экспертный курс по глубокому обучению и программированию на Python занимает 21 неделю, при этом каждую неделю требуется 5-6 часов обучения.

Для чего используется Python?

Понятно, что Python — популярный и востребованный навык для изучения. Но для чего используется программирование на Python? Мы уже кратко затронули некоторые области, в которых его можно применять, и мы расширили эти и другие примеры Python ниже. Python можно использовать для:  

1. ИИ и машинное обучение 

Поскольку Python является таким стабильным, гибким и простым языком программирования, он идеально подходит для различных проектов машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Фактически, Python является одним из любимых языков среди специалистов по данным, и существует множество доступных библиотек и пакетов для машинного обучения и искусственного интеллекта Python.

Если вас интересует это применение Python, наши программы Deep Learning и Python Programming for AI with Microsoft Azure ExpertTrack помогут вам развить свои навыки в этих областях. Вы можете открыть для себя возможности использования Python и глубокого обучения, одновременно продвигая свою карьеру в области искусственного интеллекта.

2. Аналитика данных

Подобно искусственному интеллекту и машинному обучению, аналитика данных — еще одна быстро развивающаяся область, в которой используется программирование на Python. В то время, когда мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде, нужны те, кто может собирать, обрабатывать и систематизировать информацию.

Python для науки о данных и аналитики имеет смысл. Язык прост в освоении, гибок и хорошо поддерживается, что означает, что его относительно быстро и легко использовать для анализа данных. При работе с большими объемами информации это полезно для манипулирования данными и выполнения повторяющихся задач.

Вы можете узнать об анализе данных с помощью Python с помощью нашего ExpertTrack, который поможет вам развить практические навыки анализа данных.

3. Визуализация данных 

Визуализация данных — еще одна популярная и развивающаяся область интересов. Опять же, это играет на многих сильных сторонах Python. Помимо гибкости и открытого исходного кода, Python предоставляет множество графических библиотек со всевозможными функциями.

Независимо от того, хотите ли вы создать простое графическое представление или более интерактивный график, вы можете найти библиотеку, соответствующую вашим потребностям. Примеры включают Pandas Visualization и Plotly. Возможности огромны, что позволяет преобразовывать данные в осмысленные идеи.

Если визуализация данных с помощью Python кажется привлекательной, ознакомьтесь с нашим 12-недельным курсом ExpertTrack по этой теме. Вы узнаете, как использовать библиотеки Python для интерпретации и анализа наборов данных.

4. Приложения для программирования

С помощью Python можно программировать любые приложения. Язык общего назначения можно использовать для чтения и создания файловых каталогов, создания графических интерфейсов и API и многого другого. Будь то приложения для блокчейна, аудио- и видеоприложения или приложения для машинного обучения, вы можете создавать их все с помощью Python.

У нас также есть ExpertTrack по программированию приложений с помощью Python, который поможет вам начать карьеру программиста. В течение 12 недель вы получите представление о том, как использовать Python, и начнете программировать свои собственные приложения с его помощью.

• CloudSwyft Global Systems, Inc. Наука о данных в Microsoft Azure с использованием программирования на Python

5. Веб-разработка 

Python — отличный выбор для веб-разработки. Во многом это связано с тем, что существует множество сред веб-разработки Python, таких как Django, Pyramid и Flask. Эти фреймворки использовались для создания сайтов и сервисов, таких как Spotify, Reddit и Mozilla.

Благодаря обширным библиотекам и модулям, входящим в состав фреймворков Python, такие функции, как доступ к базе данных, управление контентом и авторизация данных, возможны и легко доступны. Учитывая его универсальность, неудивительно, что Python так широко используется в веб-разработке.

6. Разработка игр 

Несмотря на то, что Python далеко не является отраслевым стандартом в разработке игр, он находит применение в этой отрасли. С помощью языка программирования можно создавать простые игры, а значит, он может быть полезным инструментом для быстрой разработки прототипа. Точно так же некоторые функции (например, создание дерева диалогов) возможны в Python.

Если вы новичок в Python или в разработке игр, вы также можете узнать, как создать текстовую игру на Python. При этом вы можете работать над различными навыками и совершенствовать свои знания в различных областях.

7. Разработка языка

Простой и элегантный дизайн Python и его синтаксис означают, что он вдохновил на создание новых языков программирования. Такие языки, как Cobra, CoffeeScript и Go, используют синтаксис, аналогичный Python.

Этот факт также означает, что Python является полезным языком шлюза. Итак, если вы новичок в программировании, понимание Python может помочь вам легче перейти в другие области.

8. Финансы

Python все чаще используется в мире финансов, часто в таких областях, как количественный и качественный анализ. Это может быть ценным инструментом для определения тенденций и прогнозов цен на активы, а также для автоматизации рабочих процессов с использованием различных источников данных.

Как уже упоминалось, Python — идеальный инструмент для работы с большими наборами данных, и существует множество библиотек, помогающих в компиляции и обработке информации. Таким образом, это один из предпочтительных языков в финансовой сфере.

• Фонд малины Пи Объектно-ориентированное программирование на Python: создайте свою собственную приключенческую игру

• Калифорнийский университет, Ирвин Промежуточный Python

9. SEO

Еще одна немного неожиданная запись в нашем списке применений Python находится в области поисковой оптимизации (SEO). Это область, которая часто выигрывает от автоматизации, что, безусловно, возможно с помощью Python. Будь то внедрение изменений на нескольких страницах или категоризация ключевых слов, Python может помочь.

Новые технологии, такие как обработка естественного языка (NLP), также могут быть актуальны для тех, кто работает в SEO. Python может быть мощным инструментом для развития этих навыков НЛП и понимания того, как люди выполняют поиск и как поисковые системы возвращают результаты.

10. Дизайн  

Когда вы спрашивали «Для чего используется Python?», вы, вероятно, не ожидали, что в списке появится дизайн. Однако Python можно использовать для разработки приложений для графического дизайна. Удивительно, но этот язык используется во многих программах для создания 2D-изображений, таких как Paint Shop Pro и Gimp.

Python используется даже в программах для 3D-анимации, таких как Lightwave, Blender и Cinema 4D, что свидетельствует о том, насколько универсален этот язык.

Проекты Python для начинающих

Итак, если вам интересно, что делать с Python и кто использует Python, мы дали множество идей о том, как его использовать. Но что, если вы только начинаете изучать язык и хотите стать разработчиком Python?

Ниже мы изложили некоторые идеи проекта Python для начинающих. Это может помочь вам расширить свои знания и испытать свои способности в языке программирования: 

• Создайте игру-угадайку 
• Разработка текстовой приключенческой игры
• Создайте простой калькулятор Python
• Напишите простой интерактивный тест 
• Сделать будильник

После того, как вы освоите основы Python, каждый из них может бросить вам вызов и помочь отточить уже полученные навыки.

Заключительные мысли 

На этом мы завершаем наш обзор того, для чего можно использовать программирование на Python. Как видите, для этого популярного языка существует множество приложений с широкой сетью поддержки и разнообразными библиотеками, которые могут помочь.

Есть много причин, по которым вы можете начать изучать Python. Это перспективный и востребованный навык, который необходим во всех отраслях. Более того, у нас есть широкий выбор курсов Python, которые помогут вам освоить основы или развить некоторые более конкретные навыки.

• Фонд малины Пи Программирование 101: введение в Python для преподавателей

• Фонд малины Пи Программирование 102: думай как компьютерный ученый

• Фонд малины Пи Программирование 103: Сохранение и структурирование данных

• Предыдущий пост
• Вернуться к блогу
• Следующая запись

Наша цель — изменить доступ к образованию.

Мы предлагаем широкий выбор курсов ведущих университетов и учреждений культуры со всего мира. Они предоставляются поэтапно и доступны на мобильных устройствах, планшетах и ​​компьютерах, поэтому вы можете приспособить обучение к своей жизни.

Мы считаем, что обучение должно быть приятным, социальным опытом, поэтому наши курсы дают возможность обсудить то, что вы изучаете, с другими, помогая вам делать новые открытия и формировать новые идеи.
Вы можете разблокировать новые возможности с неограниченным доступом к сотням коротких онлайн-курсов в течение года, подписавшись на наш безлимитный пакет. Развивайте свои знания в ведущих университетах и ​​организациях.

Узнайте больше о том, как FutureLearn меняет доступ к образованию

Похожие статьи на FutureLearn

Если вы ищете способы улучшить свои академические навыки, не ищите дальше! Мы будем …

Категория: Общие, Обучение

Откройте для себя лучшие курсы для развития основных цифровых навыков. Если вы хотите изучить Python, …

Категория: Бизнес и менеджмент, Карьерный рост, Наука о данных, Цифровые навыки, Общие, Рынок труда, Обучение, Повышение квалификации

Думая о работе в дошкольном образовании? Узнайте все, что вам нужно знать в этом …

Категория: Развитие карьеры, Общее, Рынок труда, Обучение

Собеседование при приеме на работу может быть нервным испытанием, но это также и возможность. Что…

Категория: Развитие карьеры, общее, рынок труда

Что я могу сделать с Python? – Real Python

Вы закончили курс или наконец добрались до конца книги, которая учит вас основам программирования на Python. Вы узнали о переменных, списках, кортежах, словарях, для и , а циклы , условные операторы, объектно-ориентированные концепции и многое другое. Так что же дальше? Что вы можете сделать с Python в настоящее время?

Python — это универсальный язык программирования с множеством вариантов использования в различных областях. Если вы усвоили основы Python и жаждете создать что-то с помощью этого языка, то пришло время выяснить, каким должен быть ваш следующий шаг.

В этой статье вы увидите, как можно использовать Python для:

• Занимаюсь общей разработкой программного обеспечения
• Погружение в науку о данных и математику
• Ускорение и автоматизация рабочего процесса
• Строительство встроенных систем и роботов

Вы также найдете идеи для практических проектов, ресурсы и учебные пособия, которые вы можете использовать, чтобы сразу приступить к созданию вещей с помощью Python.

Питон в реальном мире

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Как следует из этого определения, вы можете использовать Python для нескольких целей, от веб-разработки до науки о данных, машинного обучения и робототехники. Варианты использования Python в реальном мире безграничны.

Вам, наверное, интересно, что люди успешно создают с помощью Python. Если вы взглянете на компании, использующие этот язык, вы найдете компании мирового класса, такие как Google, YouTube, Facebook, Instagram, Spotify, Netflix и другие.

Google с самого начала использовал Python, и он завоевал место в качестве одного из основных серверных языков технологического гиганта. Гвидо ван Россум, создатель Python, работал там несколько лет, руководя разработкой языка.

Instagram любит Python за его простоту. Сервис известен тем, что запускает «крупнейшее в мире развертывание веб-фреймворка Django, полностью написанного на Python».

Spotify использует этот язык для анализа данных и внутренних сервисов. По словам его команды, простота использования Python приводит к молниеносной конвейерной разработке. Spotify выполняет массу анализов, чтобы давать рекомендации своим пользователям, поэтому ему нужен производительный инструмент, который хорошо работает. Питон в помощь!

Вы также обнаружите, что Python имеет жизненно важное значение для науки и освоения космоса, с множеством интересных вариантов использования в робототехнике и управлении оборудованием.

В этой статье вы увидите, как можно использовать свои навыки Python в самых разных областях.

Удаление рекламы

Разработка классного программного обеспечения

Экосистема Python предоставляет богатый набор фреймворков, инструментов и библиотек, которые позволяют вам писать практически любые приложения. Вы можете использовать Python для создания приложений для Интернета, а также для настольных и мобильных платформ. Вы даже можете использовать Python для создания видеоигр.

Веб-разработка

Разработка веб-приложений с помощью Python — один из самых востребованных навыков, открывающий для вас множество возможностей. В этой области вы найдете несколько полезных фреймворков, библиотек и инструментов Python для разработки крутых веб-приложений, API и многого другого. Вот некоторые из самых популярных веб-фреймворков Python:

Каркас	Описание
Джанго	Django — это высокоуровневая среда, которая способствует быстрой разработке веб-приложений с чистым и прагматичным дизайном. Это позволяет вам сосредоточиться на написании ваших приложений, не изобретая велосипед.
FastAPI	FastAPI — это быстрая и производительная веб-инфраструктура для создания веб-API. Он построен на основе современных функций подсказок типа Python и обеспечивает асинхронное программирование.
Колба	Flask — это облегченная среда для создания веб-приложений WSGI. Это позволяет быстро приступить к работе и при необходимости масштабировать до сложных приложений.
Торнадо	Tornado — это веб-фреймворк и библиотека асинхронных сетей. Он использует неблокирующий сетевой ввод-вывод, поэтому вы можете писать приложения, которые могут масштабироваться до десятков тысяч открытых подключений.

Чтобы начать веб-разработку, проверьте:

• Руководства по веб-разработке Python
• Учебники по Джанго
• Учебники по колбам
• Учебное пособие по FastAPI

Если вам нужны практические идеи проекта для немедленного применения ваших навыков веб-разработки, вы можете создать портфолио веб-приложения с помощью Django. С таким количеством рабочих мест и возможностей для карьерного роста в наши дни иметь личное портфолио — отличная идея, так что дерзайте и попробуйте. Вам не нужно ничего знать о Django, чтобы начать работу с этим пошаговым руководством. Это идеально, если вам не терпится запачкать руки веб-разработкой на Python.

Разработка интерфейса командной строки

Еще одна область, в которой Python блистает, — это разработка приложений с интерфейсом командной строки (CLI). Приложения CLI повсюду и позволяют автоматизировать повторяющиеся и скучные задачи в вашей повседневной работе, создавая маленькие и большие инструменты для вашей командной строки.

В Python у вас есть впечатляющий набор библиотек и сред CLI, которые могут сделать вашу жизнь более приятной и помочь вам быстро создавать инструменты командной строки:

Библиотека	Описание
анализ аргументов	argprse — стандартный библиотечный модуль, позволяющий создавать удобные интерфейсы командной строки. Вы можете определить аргументы, которые хотите принять, в командной строке и тщательно их проанализировать. Он автоматически генерирует справку и сообщения об использовании и выдает ошибки, когда ваши пользователи вводят неверный ввод.
Нажмите	Click — это пакет Python для создания красивых интерфейсов командной строки с минимальным количеством кода. Он легко настраивается и поставляется с разумными настройками по умолчанию. Его цели заключаются в том, чтобы сделать процесс написания инструментов командной строки быстрым и увлекательным.
Типер	Typer — это библиотека для создания приложений CLI, которые понравятся пользователям и разработчикам. Он предоставляет автоматические справочные сообщения и автоматическое завершение для всех оболочек. Это сводит к минимуму дублирование кода и облегчает отладку.

Чтобы начать разработку CLI, ознакомьтесь с:

• Как создавать интерфейсы командной строки в Python с помощью argparse
• Сравнение библиотек синтаксического анализа командной строки Python — Argparse, Docopt и Click

Кроме того, если вы хотите перейти к созданию проекта приложения CLI, вы можете начать с создания инструмента генератора дерева каталогов для своей командной строки. В этом пошаговом проекте вы создадите инструмент командной строки для создания диаграмм ASCII, отображающих содержимое каталога или папки в вашей файловой системе.

Создание приложений с удобным и интуитивно понятным интерфейсом командной строки — ценный навык для любого разработчика Python.

Разработка графического интерфейса

Создание приложений с традиционным графическим интерфейсом пользователя (GUI) для настольных сред также является привлекательным вариантом в Python. Если вы заинтересованы в создании такого рода приложений, то Python предлагает вам широкий выбор графических библиотек, фреймворков и наборов инструментов:

Библиотека	Описание
Киви	Kivy — это библиотека для быстрой разработки приложений с инновационными пользовательскими интерфейсами, например мультитач-приложений. Он работает на Linux, Windows, macOS, Android, iOS и Raspberry Pi.
PyQt	PyQt — это набор привязок Python для среды приложений Qt. Он включает классы для создания приложений с графическим интерфейсом. Он также предоставляет классы для работы в сети, потоков, баз данных SQL и многого другого. Он поддерживает платформы Windows, Linux и macOS.
PySimpleGUI	PySimpleGUI — это библиотека, целью которой является преобразование графических интерфейсов tkinter, Qt, wxPython и Remi в более простой интерфейс. Он использует основные типы данных Python для определения окон и упрощения обработки событий.
Qt для Python ( PySide6 )	Qt для Python — это проект, предоставляющий официальный набор привязок Python ( PySide6 ) для платформы Qt.
ткинтер	tkinter — это стандартный интерфейс Python для набора инструментов Tk GUI. Это позволяет создавать приложения с графическим интерфейсом без необходимости использования сторонних зависимостей. Он доступен на большинстве платформ Unix, а также в системах Windows.
wxPython	wxPython — это привязка Python для библиотеки C++ wxWidgets. Он позволяет создавать приложения для Windows, macOS и Linux с единой кодовой базой. Это придает приложениям естественный внешний вид, поскольку использует собственный API платформы.

Быстрый способ начать создавать приложения с графическим интерфейсом — использовать tkinter . Этот модуль входит в стандартную библиотеку Python. Попрактикуйтесь в использовании tkinter и наблюдайте, как ваше видение материализуется на экране. После того, как вы намочили ноги, вы можете расшириться и начать работать с другими инструментами Python GUI.

Чтобы начать программирование с графическим интерфейсом, ознакомьтесь с:

• Учебники по программированию с графическим интерфейсом Python
• Путь обучения программированию с графическим интерфейсом Python
• Путь обучения программированию графического интерфейса пользователя с помощью PyQt

Создание серверных сервисов является важной частью разработки. Тем не менее, вам также нужен передний конец. Создание приложений, с которыми пользователи могут эффективно взаимодействовать, имеет первостепенное значение.

Если вы хотите начать создавать реальные приложения с графическим интерфейсом, вы можете создать калькулятор с помощью PyQt. Завершение этого проекта калькулятора поможет вам понять основы этой полнофункциональной среды графического интерфейса, так что вы сможете сразу же приступить к созданию хороших вещей для своего рабочего стола.

Вы также можете найти несколько других практических проектов, которые помогут вам в вашем путешествии по программированию с графическим интерфейсом. Взгляните на следующие ресурсы:

• Создание инструмента массового переименования файлов с помощью Python и PyQt
• Создание контактной книги с помощью Python, PyQt и SQLite

Эти проекты проведут вас через процесс создания приложений с графическим интерфейсом с помощью PyQt и Python. Они также помогут вам интегрировать широкий спектр навыков для создания полнофункциональных реальных приложений.

Удалить рекламу

Разработка игр

Создание компьютерных игр — отличный способ научиться программировать не только на Python, но и на любом другом языке. Для разработки игр вам понадобятся переменные, циклы, условные операторы, функции, объектно-ориентированное программирование и многое другое. Разработка игр — отличный вариант для интеграции нескольких навыков.

Компьютерные игры сыграли важную роль в программировании. Многие люди занимаются программированием, потому что любят игры и хотят воссоздавать свои любимые игры или создавать свои собственные. Разработка компьютерных игр может стать веселым и полезным приключением, в котором вы сможете получить незабываемые впечатления от игры, которую вы только что создали.

В экосистеме Python вы найдете несколько инструментов, библиотек и фреймворков для быстрого создания игр. Вот небольшая выборка из них:

Библиотека	Описание
Аркада	Arcade — это библиотека Python для создания 2D-видеоигр. Это идеально подходит для людей, которые учатся программировать, потому что им не нужно изучать сложную игровую среду, чтобы начать создавать свои собственные игры.
PyGame	PyGame — это набор модулей Python, предназначенных для написания видеоигр. Он добавляет функциональность поверх библиотеки SDL. Он позволяет создавать полнофункциональные игры и мультимедийные программы. Библиотека обладает высокой переносимостью и работает на нескольких платформах и операционных системах.
пиглет	pyglet — это мощная библиотека Python для создания игр и других визуально насыщенных приложений для Windows, macOS и Linux. Он поддерживает работу с окнами, обработку событий пользовательского интерфейса, графику OpenGL, загрузку изображений и воспроизведение видео и музыки.

Чтобы начать программировать игры, ознакомьтесь с:

• Руководства по разработке игр на Python
• PyGame: учебник по программированию игр на Python

Вы можете использовать Python для создания аркадных игр, приключенческих игр и головоломок, которые можно развернуть в течение нескольких часов. Вы также можете программировать классические игры, такие как «Виселица», «Крестики-нолики», «Камень-ножницы-бумага» и другие, используя только что приобретенные навыки программирования.

Если вы хотите погрузиться в создание своей первой игры, вы можете начать с создания игры Asteroids с помощью Python и PyGame. Если вы хотите сделать еще один шаг вперед и создать свою первую игру-платформер, ознакомьтесь с разделом «Создание платформенной игры на Python с аркадой».

Погрузитесь в науку о данных и математику

Наука о данных — это область, которая включает в себя очистку, подготовку и анализ данных для извлечения из них знаний. Наука о данных сочетает в себе статистику, математику, программирование и навыки решения проблем для извлечения полезной информации из данных.

Python играет фундаментальную роль в области науки о данных и математики. Язык стал популярен среди ученых из-за его удобочитаемости, производительности, гибкости и переносимости. Экосистема Python вокруг науки значительно выросла. Вы найдете зрелые решения Python практически во всех основных областях математики и естественных наук.

Python включает инструменты для машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI), научных вычислений, анализа и визуализации данных. Язык также предоставляет эффективные инструменты для сбора, анализа и обработки данных.

Машинное обучение

Машинное обучение может стать первым шагом для тех, кто интересуется искусственным интеллектом. Машинное обучение изучает алгоритмы, которые учатся на опыте. Эти алгоритмы строят модели на основе выборок обучающих данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения.

Машинное обучение может быть пугающей областью для начала, потому что пространство быстрое и постоянно меняется. Вот краткий обзор некоторых из самых популярных инструментов для машинного обучения с помощью Python:

.

Библиотека	Описание
Керас	Keras — это промышленная среда глубокого обучения с API, разработанным для людей. Это позволяет вам проводить новые эксперименты и быстро пробовать новые идеи. Он следует передовым методам снижения когнитивной нагрузки.
НЛТК	NLTK — это платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка. Он предоставляет библиотеки для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантических рассуждений.
ПиТорч	PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая ускоряет путь от исследовательского прототипа до производственного развертывания.
научная подготовка	scikit-learn — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает контролируемое и неконтролируемое обучение. Это эффективный инструмент для предиктивного анализа данных, доступный каждому и многократно используемый в различных контекстах.
ТензорФлоу	TensorFlow — это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он имеет комплексную и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которые помогут вам создавать и развертывать приложения на базе машинного обучения.

Чтобы начать работу с машинным обучением, ознакомьтесь с:

• Руководства по машинному обучению Python
• Машинное обучение с помощью схемы обучения Python

Научные вычисления

Еще одна область, в которой Python играет важную роль, — научные вычисления. Ученые используют передовые вычислительные возможности, доступные благодаря суперкомпьютерам, кластерам компьютеров и даже настольным и портативным компьютерам, для понимания и решения сложных проблем.

Вот некоторые из библиотек и инструментов, которые вы можете использовать для научных вычислений в Python в наши дни:

Библиотека	Описание
NumPy	NumPy — это фундаментальный пакет для научных вычислений с помощью Python. Он предлагает комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое. Он предоставляет высокоуровневый синтаксис, который делает его доступным и продуктивным.
SciPy	SciPy — это коллекция программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, науки и техники на основе Python.
SimPy	SimPy — это платформа моделирования дискретных событий на основе процессов на основе Python. Это может помочь вам смоделировать реальные системы, такие как аэропорты, службы поддержки клиентов, автомагистрали и многое другое.

Чтобы начать работу с научными вычислениями, проверьте:

• Путь обучения математике для науки о данных
• NumPy, SciPy и Pandas: корреляция с Python
• SimPy: моделирование реальных процессов с помощью Python

Библиотеки и инструменты, представленные в этом разделе, являются фундаментальными элементами в области обработки данных в Python. Некоторые из них являются основными компонентами библиотек более высокого уровня для машинного обучения, анализа данных и многого другого.

Удаление рекламы

Анализ и визуализация данных

Анализ данных — это процесс сбора, проверки, очистки, преобразования и моделирования данных для получения полезной информации, прогнозирования, получения выводов, поддержки процессов принятия решений и многого другого. Анализ данных тесно связан с визуализацией данных, которая имеет дело с графическим представлением данных.

В Python вы также найдете зрелые и хорошо зарекомендовавшие себя библиотеки для анализа и визуализации данных. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Боке	Bokeh — интерактивная библиотека визуализации данных для веб-браузеров. Он предоставляет инструменты для создания элегантной и универсальной графики. Это может помочь вам быстро создавать интерактивные графики, информационные панели и приложения для работы с данными.
Тире	Dash — это среда Python для быстрого создания приложений веб-аналитики. Он идеально подходит для создания приложений визуализации данных с пользовательскими интерфейсами, отображаемыми в браузере.
Matplotlib	Matplotlib — это библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций данных в Python.
панды	pandas — это мощный и гибкий инструмент с открытым исходным кодом для анализа и обработки данных. Он предоставляет быстрые, гибкие и выразительные структуры данных для работы с реляционными или размеченными данными.
Сиборн	Seaborn — это библиотека визуализации данных Python, основанная на Matplotlib. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков, которые позволяют вам исследовать и понимать ваши данные. Он тесно интегрируется со структурами данных pandas.

Чтобы начать работу с анализом и визуализацией данных, ознакомьтесь с:

• Схема обучения сбору и хранению данных
• Визуализация данных с помощью схемы обучения Python
• Схема обучения базовым навыкам Python по науке о данных
• Схема обучения Pandas for Data Science Схема обучения
• Разработка интерфейсов визуализации данных на Python с помощью Dash

Если вы хотите улучшить свои навыки анализа данных, создав практический проект, вы можете создать журнал оценок с помощью Python и pandas. Этот пошаговый проект проведет вас через процесс создания скрипта Python, который загружает данные об оценках и вычисляет буквенные оценки для группы учащихся. Проект включает в себя загрузку данных из файла значений, разделенных запятыми (CSV), изучение данных, а также расчет и построение оценок с использованием панд.

Веб-скрейпинг

Одним из наиболее важных источников информации для изучения данных является Интернет. Процесс сбора и анализа необработанных данных из Интернета с помощью автоматизированного инструмента (обходчика) известен как веб-скрапинг.

В Python есть отличный набор инструментов и библиотек для извлечения данных из Интернета. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Красивый суп	Beautiful Soup — это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML в деревья синтаксического анализа. Библиотека предоставляет методы и идиомы Python для навигации, поиска, изменения и извлечения информации из деревьев синтаксического анализа.
запросы	запросов — это элегантная и мощная HTTP-библиотека для Python. Он предоставляет интуитивно понятный и лаконичный API, разработанный для людей.
Скрейпи	Scrapy — это быстрый высокоуровневый фреймворк для сканирования и парсинга веб-страниц. Он позволяет сканировать веб-сайты и извлекать структурированные данные с их страниц.
urllib.request	urllib.request — это модуль стандартной библиотеки, который определяет функции и классы, помогающие открывать URL-адреса. Он также позволяет вам работать с базовой и дайджест-аутентификацией, перенаправлениями, файлами cookie и многим другим.

Чтобы извлечь данные из Интернета, проверьте:

• Учебные пособия по парсингу веб-страниц Python
• Схема обучения веб-скрейпингу Python

Как только вы освоите основы веб-скрейпинга, вы сможете погрузиться в практический проект и создать свой собственный веб-скрейпер с помощью Python и Beautiful Soup. После завершения этого практического проекта вы сможете применить тот же процесс и инструменты к любым другим статическим веб-сайтам. Эти навыки позволяют извлекать нужную информацию и использовать ее в своих приложениях. Давай, попробуй!

Примечание: Прежде чем использовать свои навыки Python для парсинга веб-страниц, вы должны проверить политику использования вашего целевого веб-сайта, чтобы убедиться, что его парсинг с помощью автоматизированных инструментов не является нарушением его условий использования.

Второй проект, который вы можете создать прямо сейчас, — это служба уведомлений о ценах на биткойны. С момента достижения максимальной цены чуть более 40 000 долларов в январе 2021 года криптовалюта была в умах миллионов. Его цена продолжает колебаться, но многие люди сочли бы его выгодным вложением.

Если вы хотите заработать на виртуальной золотой лихорадке и вам просто нужно знать, когда делать ход, вам нужно быть в курсе цен на биткойн. Основой этого проекта является создание апплетов IFTTT (If This Then That). Вы узнаете, как использовать запросы для отправки HTTP-запросов и как использовать веб-перехватчик для подключения вашего приложения к внешним службам.

Этот сервис уведомлений о ценах на биткойны — идеальный стартовый проект для начинающего питониста, интересующегося криптографией. Затем вы можете расширить сервис, который вы создадите в этом руководстве, чтобы отслеживать и другие валюты.

Благодаря Интернету — и, все чаще, Интернету вещей — теперь у вас есть доступ к огромному количеству данных, которых не было много лет назад.

Аналитика — огромная часть любой области, которая работает с данными. О чем говорят люди? Какие закономерности вы видите в их поведении? Twitter — отличное место, где можно получить ответы на некоторые из этих вопросов. Если вы интересуетесь анализом данных, то проект по анализу настроений в Твиттере — отличный способ использовать свои навыки Python для ответов на вопросы об окружающем вас мире.

В этом проекте вы узнаете, как собирать данные Twitter и анализировать настроения пользователей с помощью среды Docker. Вы узнаете, как зарегистрировать приложение в Twitter, что вам нужно сделать, чтобы получить доступ к их потоковому API. Вы увидите, как использовать Tweepy для фильтрации твитов, которые вы хотите извлечь, TextBlob для расчета тональности этих твитов, Elasticsearch для анализа их содержимого и Kibana для визуализации результатов.

Удаление рекламы

Ускорьте и автоматизируйте рабочий процесс

Компьютеры очень хорошо справляются с повторяющимися и скучными задачами. Они могут делать одно и то же в течение длительного времени, не делая ошибок. Это ценная функция, которая может помочь вам сделать вашу повседневную работу более приятной и продуктивной.

С помощью Python вы можете автоматизировать множество задач в своем рабочем процессе. Вы можете автоматизировать и управлять своими операциями DevOps, создавать эффективную среду разработки Python, управлять процессом упаковки и развертывания в своем цикле разработки, тестировать свое программное обеспечение, управлять системами баз данных и т. д.

DevOps

DevOps включает в себя разработку программного обеспечения и общие ИТ-операции. DevOps позволяет вам управлять всем жизненным циклом ваших приложений и программных продуктов. Он включает в себя разработку, тестирование, упаковку и развертывание, а также другие связанные операции.

Python — одна из основных технологий, которые люди используют для DevOps. Его гибкость и доступность делают Python отличным выбором для этой работы, позволяя командам разработчиков улучшить свой рабочий процесс и стать более эффективным и продуктивным.

В экосистеме Python вы обнаружите, что некоторые популярные инструменты DevOps написаны на Python. Вы также обнаружите, что можете использовать Python для управления большинством этих инструментов. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Доступный	Ansible — это инструмент для подготовки программного обеспечения, управления конфигурацией и развертывания приложений. Он позволяет использовать инфраструктуру как код.
Докер Составление	Docker Compose — это инструмент для определения и запуска многоконтейнерных приложений Docker. Вы можете настроить службы вашего приложения с помощью файла YAML. Затем с помощью одной команды вы можете создать и запустить все службы из вашего файла конфигурации. Он работает над производством, постановкой, разработкой, тестированием и многим другим.

Чтобы начать работу с DevOps, проверьте:

• Руководства Python DevOps
• DevOps с помощью пути обучения Python

С помощью этих ресурсов вы приобретете различные навыки и научитесь использовать инструменты и технологии, которые должен знать любой инженер DevOps, работающий с Python.

Среда разработки

Создание продуктивной и эффективной среды для вас и ваших товарищей по команде является фундаментальной частью разработки программного обеспечения. Для этого в Python есть отличный набор инструментов, которые позволяют изолировать ваши пакеты, библиотеки и версию Python в виртуальных средах для каждого проекта.

Вот некоторые из самых популярных инструментов:

Инструмент	Описание
конда	conda — это пакет с открытым исходным кодом и система управления средой. Он позволяет быстро устанавливать, запускать и обновлять пакеты и их зависимости. Это поможет вам найти и установить пакеты.
пункт	pip — это инструмент управления пакетами для Python. Он позволяет устанавливать пакеты из PyPI и других индексов.
Пипенв	Pipenv — это инструмент, цель которого — привнести лучшее из мира упаковки в мир Python. Это позволяет вам создавать и управлять виртуальными средами для ваших проектов. Он позволяет использовать pip и virtualenv вместе через единый интерфейс.
пикс	pipx — это инструмент, помогающий устанавливать и запускать приложения для конечных пользователей, написанные на Python, в изолированных средах. Он создает изолированную среду для каждого приложения и связанных с ним пакетов. Это делает приложения доступными в вашей командной строке или оболочке.
пьенв	pyenv — это инструмент для установки и управления несколькими версиями Python. Это позволяет быстро переключаться между ними. Это также позволяет вам определять версии Python для каждого проекта.

Чтобы создать эффективную среду разработки, ознакомьтесь с:

• Руководства по инструментам разработки Python
• Улучшите свою программу обучения Python Development Setup
• Эффективная среда Python: чувствуйте себя как дома

Изучение того, как создать эффективную среду Python для вашего приключения в области разработки, поднимет вашу производительность на новый уровень, поэтому важно не торопиться, чтобы отточить этот навык.

Упаковка и развертывание программного обеспечения

Еще одной важной частью цикла разработки программного обеспечения является упаковка, распространение и развертывание ваших продуктов для конечных пользователей или клиентов. В Python быстрый и популярный способ развертывания приложений и библиотек — их публикация в PyPI.

Вот некоторые из инструментов, которые вы можете использовать для этой цели:

Инструмент	Описание
Флит	Flit — это инструмент, который позволяет быстро разместить пакеты и модули Python в PyPI. Это поможет вам настроить информацию о вашем пакете, чтобы вы могли опубликовать его в PyPI с минимальными усилиями.
Поэзия	Poetry — это инструмент для создания, сборки, установки и упаковки проектов Python. Он также позволяет публиковать ваши проекты в PyPI. Он отслеживает и разрешает зависимости вашего проекта. Он использует ваши текущие виртуальные среды или создает новые, чтобы изолировать ваши пакеты от общесистемной установки Python.
PyInstaller	PyInstaller — это инструмент, который превращает приложения Python в автономные исполняемые файлы, которые работают в Windows, GNU/Linux, macOS и других системах.
инструменты настройки	setuptools — это набор усовершенствований distutils Python, который позволяет создавать и распространять дистрибутивы Python, особенно те, которые зависят от других пакетов.
Шпагат	Twine — это утилита для публикации пакетов Python в PyPI. Он позволяет загружать исходные и бинарные дистрибутивы ваших проектов.

Для начала проверьте:

• Как опубликовать пакет Python с открытым исходным кодом в PyPI
• Использование PyInstaller для простого распространения приложений Python

С помощью этих ресурсов вы можете приступить к упаковке и развертыванию приложений, библиотек и пакетов Python для конечных пользователей, клиентов и учебных заведений. Кроме того, Python Packaging Authority предоставляет много полезной информации и руководств, которые помогут вам распространять пакеты Python с помощью современных инструментов.

Удалить рекламу

Системы баз данных

Большинство приложений, которые вы создадите в качестве разработчика, будут так или иначе взаимодействовать с данными. Это взаимодействие обычно происходит через систему управления базами данных (СУБД), которая позволяет вам определять, создавать, поддерживать и контролировать доступ к вашей базе данных или базам данных.

Для подключения и управления базами данных с помощью Python у вас есть несколько вариантов, которые включают в себя как стандартные пакеты библиотек, так и сторонние пакеты и библиотеки. У вас также есть варианты для баз данных SQL и NoSQL в Python.

Инструменты объектно-реляционного сопоставления (ORM) — еще один важный тип инструментов, которые вы, вероятно, будете использовать для работы с базами данных в Python. Эти инструменты позволяют использовать объектно-ориентированное программирование для создания баз данных и управления ими.

Вот некоторые библиотеки Python, которые вы можете использовать для подключения и работы с базами данных:

Библиотека	База данных	Описание
МонгоДвигатель	МонгоДБ	MongoEngine — это средство сопоставления документов и объектов для работы с MongoDB с использованием объектно-ориентированного программирования на Python.
Коннектор MySQL/Python	MySQL	MySQL Connector — это автономный драйвер Python для связи с серверами MySQL.
Псикопг	PostgreSQL	Psycopg — это адаптер базы данных PostgreSQL для языка программирования Python.
ПиМонго	МонгоДБ	PyMongo — это дистрибутив Python, содержащий инструменты для работы с базами данных MongoDB. Он предоставляет собственный драйвер Python для этого типа системы баз данных.
SQLAlchemy	SQL	SQLAlchemy — это набор инструментов Python SQL и объектно-реляционный преобразователь для баз данных SQL.
sqlite3	SQLite	sqlite3 — это легкая база данных на диске, которая не требует отдельного серверного процесса. Он позволяет вам обращаться к базам данных, используя нестандартный вариант SQL. Он находится в свободном доступе и входит в стандартную библиотеку Python.

Чтобы начать работу с базами данных, проверьте:

• Учебные пособия по базе данных Python
• Схема обучения сбору и хранению данных

Создание баз данных и работа с ними — это мощный способ управления данными в ваших приложениях Python. Базы данных добавляют значительную функциональность и универсальность вашим программам и позволяют вам предоставлять интересные функции вашим пользователям и клиентам. Управление базами данных — это фундаментальный навык в вашем образовании для разработчиков.

Тестирование программного обеспечения

Когда вы начинаете работать с Python или программировать, вы, вероятно, начинаете с создания небольших программ и сценариев, которые вы можете запускать и тестировать вручную, чтобы убедиться, что они работают так, как вы ожидаете. Однако когда ваши программы разрастаются и усложняются, их тестирование вручную практически невозможно. Именно тогда на сцену выходит автоматизированное тестирование.

К сожалению, разработчики допускают ошибки, и идеальный код не бывает. Итак, вам понадобится процесс тестирования, который поможет вам выявить ошибки и избежать их внедрения в производство. Тестирование также может повлиять на дизайн вашего кода и помочь вам проверить нефункциональные функции, такие как производительность, безопасность, удобство использования, соответствие нормативным требованиям и многое другое. Таким образом, тестирование является важным компонентом разработки программного обеспечения.

В Python есть одни из лучших инструментов для тестирования. Вы можете использовать эти инструменты для написания согласованных тестов и их автоматического запуска. Вот небольшой образец этих инструментов:

Инструмент	Описание
доктест	doctest — это стандартный модуль, который ищет в строках документации фрагменты текста, похожие на интерактивные сеансы Python, и выполняет их, чтобы убедиться, что они работают правильно.
тест	pytest — это надежная и зрелая среда тестирования, которая позволяет писать и автоматизировать тесты. Он может масштабироваться от небольших модульных тестов до сложных функциональных тестов для ваших приложений и библиотек.
токс	tox — универсальный инструмент командной строки для управления и тестирования virtualenv. Это позволяет вам проверить, правильно ли установлены ваши пакеты в разных версиях и интерпретаторах Python. Он может запускать ваши тесты в каждой из настроенных сред.
модульный тест	unittest — это среда модульного тестирования, доступная в стандартной библиотеке Python. Он поддерживает автоматизацию тестирования, настройку и удаление тестов, объединение тестов в коллекции и многое другое.

Чтобы начать тестирование, проверьте:

• Учебники по тестированию Python
• Схема обучения приложениям Python для тестирования

Как разработчик, вы должны создавать надежный код, который работает правильно. Это означает, что вам нужно тестировать свой код каждый раз, когда вы меняете его или добавляете новые функции. В таких ситуациях лучше всего использовать автоматизированные тесты.

Разработка встроенных систем и роботов

Написание собственных приложений для Интернета или рабочего стола — это круто, но написание кода, управляющего работой аппаратных систем и роботов, может быть еще круче! Такие области, как Интернет вещей, домашняя автоматизация, беспилотные автомобили и робототехника, становятся все более популярными благодаря достижениям науки и техники.

Python постепенно вошел в мир датчиков, электродвигателей, схем, микроконтроллеров и роботов. Сегодня вы можете найти несколько проектов Python, которые движутся в этом направлении. Вот некоторые из них:

Библиотека	Описание
Би-би-си микро:бит	BBC micro:bit — это карманный компьютер, который знакомит вас с тем, как программное и аппаратное обеспечение работают вместе. Он программируется с помощью Python.
ЦепьПитон	CircuitPython — это язык программирования, разработанный для упрощения экспериментов и обучения программированию на недорогих платах микроконтроллеров.
МикроПитон	MicroPython — это экономичная и эффективная реализация Python. Он включает в себя небольшое подмножество стандартной библиотеки Python. Он оптимизирован для работы на микроконтроллерах и в ограниченных средах.
PythonRobotics	PythonRobotics — это сборник различных алгоритмов робототехники с визуализацией. Он ориентирован на автономную навигацию. Его цель — позволить вам понять основные идеи, лежащие в основе каждого роботизированного алгоритма, который он предоставляет.
Малиновый Пи	Raspberry Pi — это компьютер общего назначения на базе Linux. Он имеет полную операционную систему с графическим интерфейсом, которая способна запускать множество различных программ одновременно. Python встроен в Raspberry Pi.
роспи	rospy — это клиентская библиотека для ROS (операционная система для роботов). Его API позволяет программистам Python быстро взаимодействовать с ROS для создания сложных и надежных моделей поведения роботов.

Чтобы начать работу со встроенным Python, проверьте:

• MicroPython: введение в аппаратное обеспечение для программирования на Python
• Эпизод 5: Изучение CircuitPython
• Встроенный Python: создайте игру на BBC micro:bit

Если вы хотите приступить к созданию проекта, связанного с оборудованием, с помощью Python, посмотрите, как создавать физические проекты с помощью Python на Raspberry Pi. В этом проекте вы узнаете, как настроить Raspberry Pi, запустить на нем код Python, считывать данные с его датчиков, отправлять сигналы на его электронные компоненты и многое другое.

Удалить рекламу

Что вам, вероятно, не следует делать с Python

Python — очень универсальный язык, и с ним можно многое сделать. Однако вы не можете сделать все. Есть вещи, для которых Python вообще не очень подходит.

В качестве интерпретируемого языка у Python возникают проблемы при взаимодействии с низкоуровневыми устройствами, такими как драйверы устройств. У вас возникнут проблемы, если вы захотите написать операционную систему на Python. Вам лучше придерживаться C или C++ для низкоуровневых приложений.

Впрочем, даже это ненадолго. Свидетельством гибкости Python являются люди, которые работают над проектами, расширяющими возможности использования Python для низкоуровневых взаимодействий. MicroPython и CircuitPython — лишь некоторые из этих проектов, разрабатывающих низкоуровневые возможности для Python.

Что еще я могу сделать с Python?

Список идей в этом руководстве не является исчерпывающим. Существует множество других областей, над которыми вы можете работать с Python. Если вы ищете практические проекты, для которых хорошо подходит Python, ознакомьтесь с 13 идеями проектов для разработчиков Python среднего уровня, чтобы найти вдохновение.

Вы также можете провести собственное исследование, чтобы найти интересующие вас проекты. Если вы не знаете, с чего начать, подпишитесь на Real Python в Twitter. Там вы найдете крутые и интересные проекты Python от сообщества. Возможно, вы найдете то, чему вам не терпится поучаствовать!

Заключение

Базовое понимание того, что вы можете делать с Python, является ключом к постоянному повышению уровня ваших навыков Python. Вы можете использовать Python в самых разных областях, от разработки приложений до робототехники!

В этой статье вы увидели, что Python можно использовать для:

• Общее разработка программного обеспечения
• Наука о данных и математика
• Рабочий процесс Ускорение и автоматизация
• Встроенные системы и робототехника

Вы также видели идеи для нескольких практических проектов, которые вы можете создать, чтобы вывести свои навыки Python на новый уровень.

Следующие шаги

Вот оно! Обширный список тем и практических проектов, чтобы начать свой путь от новичка Python до опытного Pythonista.

Независимо от того, с чего вы решите начать, вы откроете бесчисленные возможности для развития своих навыков программирования. Выберите что-нибудь и начните! У вас есть идея для практического проекта, которого здесь нет? Оставьте комментарий внизу! Вы можете предложить идеальный проект для коллеги-программиста.

Если вы застряли и вам нужен толчок в правильном направлении, ознакомьтесь с 11 советами для начинающих по изучению программирования на Python, которые помогут вам вернуться на правильный путь.

Еще один отличный способ выйти из затруднительного положения — выговориться. Кодирование не должно быть одиночной деятельностью. Если вам нужен способ задавать вопросы и быстро получать ответы от знающих Python-разработчиков, подумайте о том, чтобы присоединиться к сообществу Slack участника Real Python . Приглашаются все желающие, независимо от того, какой у вас опыт. Вы всегда можете помочь другим, а также получить помощь от других.

5 крутых вещей, которые можно делать с Python

Python — один из самых любимых языков программирования.

А почему бы и нет, вы можете создавать от простых сценариев обслуживания до сложных приложений машинного обучения. С Python можно сделать много интересных вещей, которые вам понравится изучать.

Введение

Python — очень популярный язык среди разработчиков. Легко и весело писать сценарии для автоматизации и создания вещей.

Некоторые из распространенных вариантов использования:

• Создание ботов
• Парсинг веб-сайтов
• Машинное обучение, визуализация и анализ данных
• Веб-разработка с такими фреймворками, как Django и Flask
• Разработка игр с помощью Pygame
• Мобильные приложения с такими фреймворками, как Kivy

В этой статье я попытаюсь охватить несколько областей с примерами и показать вам некоторые забавные вещи, которые вы можете делать с помощью Python. Если вы не знаете Python, я рекомендую изучить его!

Начнем!

Для веб-разработки

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с такими средами, как Django, Flask и другими. Его можно использовать для создания веб-приложений на стороне сервера и интегрировать с любым интерфейсом. Как правило, разработчики используют JavaScript во внешнем интерфейсе и Python для поддержки операций на стороне сервера. Python не используется напрямую в браузерах.

Django — один из самых популярных веб-фреймворков на Python. Эти фреймворки предоставляют пакет, в котором у вас есть определенная структура, с легкостью поддерживающий взаимодействие с базой данных; все это настраивается с помощью минимальной команды настройки. Если вы хотите что-то минимальное для начала — я рекомендую Flask!

Помимо этого, Python имеет большое количество библиотек для веб-разработки. Некоторые популярные из них —

• Запросы
• Подушка
• ПиМонго

Около ресурсов для начала веб-разработки на Python —

• Образовательный блог
• Веб-приложение с нуля

Пример.

Доступ к файловой системе компьютера с мобильного телефона

Вы можете получить доступ к своей файловой системе, запустив файловый сервер на своем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду —

 # версия python> = 3.X
python3 -m http.сервер
# Если версия Python >= 2.X и < 3.X
python -m Простой HTTP-сервер
# порт по умолчанию: 8000 

Запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном телефоне, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или используйте точку доступа телефона на ноутбуке). Теперь в браузере телефона откройте —

:port

Проверьте свой IP, запустив — ifconfig . Проверьте свой локальный IP-адрес (должен начинаться с 192.168….)

Предположим, ваш IP-адрес — 192.168.43.155 , и вы используете порт по умолчанию. Затем вы должны открыть –

192. 168.43.155:8000 на мобильном телефоне. Вы увидите текущую директорию 🙂

Автоматизация и сценарии

Если вы инженер, вы, вероятно, будете ленивы и захотите автоматизировать почти все, что можете, верно?

Не беспокойтесь, питон вас прикроет. Есть масса вещей, которые можно автоматизировать, написав всего 4-5 строк кода. От настройки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео с YouTube — вы можете сделать все это с помощью пары строк в python.

Некоторые замечательные скрипты и пакеты, которые вы можете начать использовать —

• А-Я полезных трюков с Python
• Потрясающие скрипты Python
• Удаление файлов
• Тест HTTP/2

Пример — преобразование CSV в JSON

Вы можете преобразовать файл CSV в JSON с помощью всего 1 команды в Python!

Попробуйте прямо сейчас —

 python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))" 

Замените на ваше имя файла. csv и вы получите вывод JSON!

Легко, правда?

Создание игр

Python поддерживает разработку игр. Его библиотека Pygame очень полезна. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут созданы с его помощью. Вы даже можете создавать кроссплатформенные игры с помощью Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Ресурсы для изучения

• Учебники Freecodecamp
• Учебник Raywenderlich

Пример — палач в терминале

Вот простая программа на питоне, которая позволяет вам играть в палача в терминале. Код можно сильно сократить, и я оставлю это вам в качестве упражнения!

 # палач.py
#импорт модуля времени
время импорта
импортировать случайный
обороты = 10
print "Привет, давай поиграем в палача! У тебя будет " + str(ходов) + " ходов!"
Распечатать ""
# задерживать
время сна (0,5)
# набор слов для угадывания
wordList = ["geekflare", "круто", "питон", "волшебство"]
слово = случайный выбор (список слов)
догадки = ''
# повторяем до тех пор, пока не останется витков
в то время как обороты > 0:
    неправильно = 0
    для символа в слове:
        если char в догадках:
            печатать символ,
        еще:
            Распечатать "_",
            неправильно += 1
    печать("\n")
    если неправильно == 0:
        печатать "Вы выиграли :)"
        ломать
    Распечатать
    угадать = ''
    если len(угадать) < 1:
        Guess = raw_input("Угадай символ или введите правильное слово: ")[0]
    догадки += догадка
    если догадаться не по слову:
        обороты -= 1
 
        напечатать "неправильно"
 
        выведите "У вас есть", + поворачивает, ' поворачивает налево!'
 
        если получается == 0:
    
            print "Вы проиграли :(" 

Вывод будет выглядеть примерно так:

Web Scraping

Каждый день вы видите много данных на нескольких сайтах. Подумайте, как было бы здорово, если бы вы могли легко получить доступ к этим данным; это и есть веб-скрапинг, а Python делает это еще проще благодаря своей потрясающей поддержке и библиотекам. Данные в Интернете неструктурированы, и Python предоставляет простой способ анализа и использования этих данных и даже выполнения дальнейшего анализа и операций.

Некоторые популярные библиотеки очистки:

• Красивый суп
• Скрепи

Позвольте мне показать вам пример того, как вы можете извлечь значения валюты с веб-сайта – x-rates.com

Пример – получить значение валюты по сравнению с долларами США

Давайте использовать парсинг в python для извлечения значений валюты –

 запросов на импорт
из bs4 импортировать BeautifulSoup
  
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
г = запросы.получить(URL)
суп = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
список рейтингов = суп.найтиВсе("таблица", {"класс": "Таблица ставок"})[0]. найтиВсе("тело")
для tableVal в рейтинге:
trList = tableVal.findAll('tr')
для trVal в trList[:6]:
печать(trVal.текст) 

Возвращает значение 1 доллара США в других валютах.

Наука о данных и машинное обучение

DS и ML — самые модные темы в наши дни. За этими технологиями будущее информатики.

Python хорошо подходит для обработки данных, анализа и реализации сложных алгоритмов. Анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и т. д.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинного обучения, используя множество популярных библиотек, таких как —

• NumPy
• Панды
• Матплотлиб
• Сиборн

Существует множество инструментов глубокого обучения, поддерживающих Python. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки:

• TensorFlow
• ПиТорч
• Керас

Еще одна причина, по которой используется Python, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения можно реализовать с помощью 20–40 строк кода. Посмотрите это руководство, чтобы узнать, как легко визуализировать в python.

Заключение

В учебнике обсуждались различные области, в которых можно использовать Python. Здесь я привожу несколько крутых и простых примеров для демонстрации, но есть гораздо больше замечательных приложений и инструментов, которые вы можете создать с помощью Python. Надеюсь, вы узнали что-то новое!

Продолжайте исследовать. Продолжай учиться!

Что именно вы можете делать с Python? Вот 3 основных приложения Python.

by YK Sugi

Если вы думаете об изучении Python — или если вы недавно начали его изучать — вы можете спросить себя:

«Для чего именно я могу использовать Python?»

Что ж, на этот вопрос сложно ответить, потому что существует так много приложений для Python.

Но со временем я заметил, что есть 3 основных популярных приложения для Python:

• Веб-разработка
• Наука о данных — включая машинное обучение, анализ данных и визуализацию данных
• Скрипты

Давайте поговорим о каждом из них в очереди.

Веб-разработка

Веб-фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask , в последнее время стали очень популярными для веб-разработки.

Эти веб-фреймворки помогают создавать серверный код (бэкэнд-код) на Python. Это код, который работает на вашем сервере, а не на устройствах и в браузерах пользователей (интерфейсный код). Если вы не знакомы с разницей между внутренним и внешним кодом, см. мою сноску ниже.

Но подождите, зачем мне веб-фреймворк?

Это потому, что веб-фреймворк упрощает создание общей логики бэкенда. Это включает в себя сопоставление различных URL-адресов с фрагментами кода Python, работу с базами данных и создание HTML-файлов, которые пользователи видят в своих браузерах.

Какую веб-инфраструктуру Python мне следует использовать?

Django и Flask — два самых популярных веб-фреймворка Python. Я бы рекомендовал использовать один из них, если вы только начинаете.

В чем разница между Django и Flask?

На эту тему есть отличная статья Гарета Дуайера, поэтому позвольте мне процитировать ее здесь:

te>

Основные контрасты:

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и детальное управление . Он не имеет мнения (он позволяет вам решить, как вы хотите реализовать вещи).
• Django предоставляет всеохватывающий опыт: вы получаете панель администратора, интерфейсы баз данных, ORM [объектно-реляционное сопоставление] и структуру каталогов для ваших приложений и проектов из коробки.

Вам, вероятно, следует выбрать:

• Flask, если вы сосредоточены на опыте и возможностях обучения, или если вы хотите больше контролировать, какие компоненты использовать (например, какие базы данных вы хотите использовать и как вы хотите взаимодействовать с ними).
• Джанго, если вы сосредоточены на конечном продукте. Особенно, если вы работаете над простым приложением, таким как новостной сайт, интернет-магазин или блог, и хотите, чтобы всегда был единый и очевидный способ ведения дел.

te>

Другими словами, если вы новичок, Flask, вероятно, будет лучшим выбором, поскольку в нем меньше компонентов, с которыми нужно работать. Кроме того, Flask — лучший выбор, если вы хотите больше настроек.

С другой стороны, если вы хотите создать что-то прямолинейное, Django, вероятно, позволит вам сделать это быстрее.

Теперь, если вы хотите изучить Django, я рекомендую книгу Django for Beginners. Вы можете найти это здесь.

Вы также можете найти бесплатные образцы глав этой книги здесь.

Ладно, переходим к следующей теме!

Наука о данных — включая машинное обучение, анализ данных и визуализацию данных

Прежде всего, давайте рассмотрим, что такое машинное обучение .

Думаю, лучший способ объяснить, что такое машинное обучение, — это привести простой пример.

Допустим, вы хотите разработать программу, которая автоматически определяет, что изображено на картинке.

Итак, учитывая эту картинку ниже (Рисунок 1), вы хотите, чтобы ваша программа распознала, что это собака.

Рисунок 1

Имея это другое изображение ниже (Рисунок 2), вы хотите, чтобы ваша программа распознала, что это таблица.

Изображение 2

Вы можете сказать, что я могу просто написать код для этого. Например, может быть, если на картинке много светло-коричневых пикселей, то можно сказать, что это собака.

Или, может быть, вы разберетесь, как определять края изображения. Тогда вы можете сказать, что если есть много прямых краев, то это стол.

Однако такой подход довольно быстро становится сложным. Что, если на картинке белая собака без каштановой шерсти? Что, если на картинке показаны только круглые части стола?

Здесь на помощь приходит машинное обучение.

Машинное обучение обычно реализует алгоритм, автоматически обнаруживающий закономерность в заданных входных данных.

Вы можете дать алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 изображений стола. Тогда он узнает разницу между собакой и столом. Когда вы дадите ему новое изображение собаки или стола, он сможет распознать, кто это.

Думаю, это чем-то похоже на то, как ребенок учится чему-то новому. Как ребенок узнает, что одна вещь похожа на собаку, а другая на стол? Наверное, из кучи примеров.

Вы, вероятно, не говорите ребенку прямо: «Если что-то пушистое и имеет светло-каштановые волосы, то это, вероятно, собака».

Возможно, вы просто скажете: «Это собака. Это тоже собака. А это стол. Это тоже стол.

Алгоритмы машинного обучения работают примерно так же.

Вы можете применить ту же идею к:

• рекомендательным системам (например, YouTube, Amazon и Netflix)
• распознаванию лиц
• распознаванию голоса

среди других приложений.

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

• Нейронные сети
• Глубокое обучение
• Машины опорных векторов
• Случайный лес

Вы можете использовать любой из приведенных выше алгоритмов для решения задачи маркировки изображений I объяснил ранее.

Python для машинного обучения

Существуют популярные библиотеки машинного обучения и фреймворки для Python.

Двумя самыми популярными являются scikit-learn и TensorFlow .

• scikit-learn поставляется с некоторыми из наиболее популярных встроенных алгоритмов машинного обучения. О некоторых из них я упоминал выше.
• TensorFlow — это скорее низкоуровневая библиотека, которая позволяет создавать собственные алгоритмы машинного обучения.

Если вы только начинаете работу над проектом по машинному обучению, я бы порекомендовал вам сначала начать с scikit-learn. Если вы начнете сталкиваться с проблемами эффективности, я бы начал изучать TensorFlow.

Как научиться машинному обучению?

Чтобы изучить основы машинного обучения, я бы порекомендовал курс машинного обучения в Стэнфорде или Калифорнийском технологическом институте.

Обратите внимание, что для понимания некоторых материалов этих курсов вам потребуются базовые знания по математическому анализу и линейной алгебре.

Тогда я бы попрактиковал то, чему вы научились на одном из этих курсов с Kaggle. Это веб-сайт, на котором люди соревнуются в создании лучшего алгоритма машинного обучения для конкретной задачи. У них есть хорошие уроки для начинающих.

Как насчет анализа и визуализации данных?

Чтобы помочь вам понять, как они могут выглядеть, позвольте мне привести здесь простой пример.

Допустим, вы работаете в компании, которая продает товары в Интернете.

Затем, как аналитик данных, вы могли бы нарисовать вот такую ​​гистограмму.

Гистограмма 1 — сгенерирована с помощью Python

Из этого графика видно, что мужчины купили более 400 единиц этого продукта, а женщины купили около 350 единиц этого продукта в это конкретное воскресенье.

Как аналитик данных вы можете предложить несколько возможных объяснений этой разницы.

Одним из очевидных возможных объяснений является то, что этот продукт более популярен среди мужчин, чем среди женщин. Другим возможным объяснением может быть то, что размер выборки слишком мал, и эта разница была вызвана случайностью. И еще одним возможным объяснением может быть то, что мужчины почему-то чаще покупают этот продукт только в воскресенье.

Чтобы понять, какое из этих объяснений верное, вы можете нарисовать еще один график, подобный этому.

Линейный график 1 — сгенерирован с помощью Python

Вместо того, чтобы показывать данные только за воскресенье, мы рассматриваем данные за всю неделю. Как вы можете видеть из этого графика, мы видим, что эта разница довольно постоянна в разные дни.

Из этого небольшого анализа можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением этой разницы является то, что этот продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

С другой стороны, что, если вместо этого вы увидите график, подобный этому?

Линейный график 2 — также сгенерирован с помощью Python

Тогда чем объясняется разница в воскресенье?

Вы можете сказать, что, возможно, мужчины почему-то склонны покупать больше этого товара только в воскресенье. Или, возможно, это было просто совпадение, что мужчины купили больше в воскресенье.

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

Анализ данных, который я проделал, когда работал в Google и Microsoft, был очень похож на этот пример, только более сложный. На самом деле я использовал Python в Google для такого рода анализа, в то время как я использовал JavaScript в Microsoft.

Я использовал SQL в обеих этих компаниях для извлечения данных из наших баз данных. Затем я использовал либо Python и Matplotlib (в Google), либо JavaScript и D3.js (в Microsoft) для визуализации и анализа этих данных.

Анализ/визуализация данных с помощью Python

Одной из самых популярных библиотек для визуализации данных является Matplotlib.

Это хорошая библиотека для начала, потому что:

• С
легко начать работу
• Некоторые другие библиотеки, такие как seaborn, основаны на ней. Таким образом, изучение Matplotlib поможет вам изучить эти другие библиотеки позже.

Как научиться анализу/визуализации данных с помощью Python?

Сначала вам следует изучить основы анализа и визуализации данных. Когда я искал хорошие ресурсы для этого в Интернете, я не мог найти ни одного. Итак, в итоге я снял видео на YouTube на эту тему:

. Я также закончил полный курс по этой теме на Pluralsight, который вы можете пройти бесплатно, подписавшись на их 10-дневную бесплатную пробную версию.

Я бы порекомендовал их обоих.

После изучения основ анализа и визуализации данных также будет полезно изучить основы статистики на таких веб-сайтах, как Coursera и Khan Academy.

Сценарии

Что такое сценарии?

Сценариями обычно называется написание небольших программ, предназначенных для автоматизации простых задач.

Итак, позвольте мне привести пример из моего личного опыта.

Раньше я работал в небольшом стартапе в Японии, где у нас была система поддержки по электронной почте. Для нас это была система, позволяющая отвечать на вопросы, которые клиенты присылали нам по электронной почте.

Когда я там работал, у меня была задача подсчитать количество писем, содержащих определенные ключевые слова, чтобы мы могли анализировать полученные письма.

Мы могли бы сделать это вручную, но вместо этого я написал простую программу/простой скрипт для автоматизации этой задачи.

На самом деле, тогда мы использовали для этого Ruby, но Python также является хорошим языком для такого рода задач. Python подходит для такого типа задач главным образом потому, что он имеет относительно простой синтаксис и его легко написать. С его помощью также можно быстро написать что-нибудь небольшое и протестировать.

Как насчет встроенных приложений?

Я не специалист по встраиваемым приложениям, но знаю, что Python работает с Rasberry Pi. Похоже, это популярное приложение среди любителей аппаратного обеспечения.

А как насчет игр?

Вы можете использовать библиотеку PyGame для разработки игр, но это не самый популярный игровой движок. Вы можете использовать его для создания хобби-проекта, но лично я бы не выбрал его, если вы серьезно относитесь к разработке игр.

Скорее, я бы рекомендовал начать работу с Unity с C#, который является одним из самых популярных игровых движков. Он позволяет создавать игры для многих платформ, включая Mac, Windows, iOS и Android.

Как насчет настольных приложений?

Вы можете создать его на Python с помощью Tkinter, но это тоже не самый популярный вариант.

Вместо этого кажется, что для этого более популярны такие языки, как Java, C# и C++.

В последнее время некоторые компании начали использовать JavaScript и для создания настольных приложений.

Например, настольное приложение Slack было создано с помощью чего-то под названием Electron. Он позволяет создавать настольные приложения с помощью JavaScript.

Лично, если бы я создавал настольное приложение, я бы выбрал вариант JavaScript. Это позволяет вам повторно использовать часть кода из веб-версии, если она у вас есть.

Тем не менее, я также не являюсь экспертом в настольных приложениях, поэтому, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях, если вы не согласны или согласны со мной по этому поводу.

Python 3 или Python 2?

Я бы порекомендовал Python 3, так как он более современный и более популярный вариант на данный момент.

Сноска: примечание о внешнем и внутреннем коде (на случай, если вы не знакомы с терминами):

Допустим, вы хотите создать что-то вроде Instagram.

Затем вам нужно будет создать интерфейсный код для каждого типа устройств, которые вы хотите поддерживать.

Можно использовать, например:

• Swift для iOS
• Java для Android
• JavaScript для веб-браузеров

Каждый набор кода будет работать на каждом типе устройства/браузера. Это будет набор кода, который определяет, каким будет макет приложения, как должны выглядеть кнопки при нажатии на них и т. д.

Однако вам все равно понадобится возможность хранить информацию и фотографии пользователей. Вы захотите хранить их на своем сервере, а не только на устройствах ваших пользователей, чтобы подписчики каждого пользователя могли просматривать его / ее фотографии.

Здесь вступает в действие внутренний код/код на стороне сервера. Вам потребуется написать некоторый внутренний код, чтобы делать такие вещи, как:

• Следите за тем, кто на кого подписан
• Сжимайте фотографии, чтобы они не занимали так много места для хранения
• Рекомендуйте фотографии и новые учетные записи каждому пользователю в функции обнаружения внутренний код и внешний код.

  Кстати, Python — не единственный хороший выбор для написания backend/серверного кода. Есть много других популярных вариантов, в том числе Node.js, основанный на JavaScript.

  Понравилась статья? Тогда вам также может понравиться мой канал на YouTube.

  У меня есть образовательный канал по программированию на YouTube под названием CS Dojo с более чем 440 000 подписчиков, где я создаю больше контента, подобного этой статье.

  Например, вам могут понравиться эти видео:

  В любом случае, большое спасибо за чтение моей статьи!

  ---

  Научитесь программировать бесплатно. Учебная программа freeCodeCamp с открытым исходным кодом помогла более чем 40 000 человек получить работу в качестве разработчиков. Начать

  10 лучших приложений Python в реальном мире | Использование Python

  Последнее обновление 01 июля 2022 г. 205,7 тыс. просмотров

  
  

  Akash Я люблю технологии и люблю делиться ими со всеми. Я работаю... Я люблю технологии и люблю делиться ими со всеми. Я работаю аналитиком в edureka! Happy Learning

  7 / 17 Блог от Introduction to Python

  Стать сертифицированным специалистом

  Динамическая типизация, встроенные структуры данных, мощные библиотеки, платформы, поддержка сообщества — вот лишь некоторые из причин, по которым Python является привлекательным языком для быстрой разработки приложений любого типа. В этой статье мы рассмотрим некоторые области, в которых Python превосходен в разработке приложений.

  В этой статье о приложениях Python рассматриваются следующие темы:

  • Введение в Python
  • Приложения Python
    • Web Development
    • Game Development
    • Machine Learning and Artificial Intelligence
    • Data Science and Data Visualization
    • Desktop GUI
    • Web Scraping Applications
    • Business Applications
    • Audio and Video Applications
    • CAD Applications
    • Embedded Applications
  Введение в Python

  Python бесплатен и прост в освоении. Его основные особенности заключаются в том, что он высокоуровневый , динамический типизированный и интерпретированный . Это упрощает отладку ошибок и способствует быстрой разработке прототипов приложений, помечая себя как язык для кодирования. Python был разработан в 1989 году Guido Van Rossum и делает упор на принцип DRY (Не повторяйтесь) и читабельность .

  Покончив с этим, давайте сразу перейдем к приложениям Python. 🙂

  Приложения Python

  Python поддерживает кроссплатформенных операционных систем , что делает создание приложений с его помощью еще более удобным. Некоторые всемирно известные приложения, такие как YouTube, BitTorrent, DropBox и т. д., используют Python для достижения своей функциональности.

  Узнайте о нашем обучении Python в лучших городах/странах

  1. Веб-разработка

  Python можно использовать для быстрого создания веб-приложений. Почему это? Это из-за фреймворков, которые Python использует для создания этих приложений. Есть Common-Backend Logic , который используется для создания этих фреймворков и ряда библиотек, которые могут помочь интегрировать такие протоколы, как HTTPS, FTP, SSL и т. д., и даже помочь в обработке JSON, XML, электронной почты и многого другого.

  Одними из самых известных фреймворков являются Django, Flask, Pyramid. Зачем использовать фреймворк? безопасность , масштабируемость , удобство , которое они обеспечивают, похвально, если мы сравним его с началом разработки веб-сайта с нуля.

  2. Разработка игр

  Python также используется при разработке интерактивных игр. Существуют такие библиотеки, как PySoy — движок 3D-игр, поддерживающий Python 3, PyGame — предоставляющий функциональные возможности и библиотеку для разработки игр. Такие игры, как Civilization-IV, Disney’s Toontown Online, Vega Strike и т. д., были созданы с использованием Python.

   

  3. Машинное обучение и искусственный интеллект

  Машинное обучение и искусственный интеллект — это то, о чем говорят в городе, поскольку они обеспечивают самые многообещающие карьеры в будущем. Мы заставляем компьютер учиться на основе прошлого опыта с помощью сохраненных данных или, что еще лучше, создаем алгоритмы, которые заставляют компьютер учиться самостоятельно. Язык программирования, который выбирают все? Это Питон. Почему? Поддержка этих доменов с уже существующих библиотек, таких как Pandas, Scikit-Learn, NumPy и многие другие.

  Изучите алгоритм, используйте библиотеку и у вас есть решение проблемы. Это так просто. Но если вы хотите пойти более жестким путем, вы можете разработать свой собственный код, который дает лучшее решение, которое все же намного проще, если сравнивать его с другими языками.

  4. Наука о данных и визуализация данных

  Данные — это деньги , если вы знаете, как извлекать соответствующую информацию, которая может помочь вам принять рассчитанные риски и увеличить прибыль. Вы изучаете имеющиеся у вас данные, выполняете операции и извлекаете необходимую информацию. Библиотеки, такие как Pandas, NumPy, помогают вам в извлечении информации.

  Вы даже можете визуализировать библиотеки данных, такие как Matplotlib, Seaborn, которые помогают строить графики и многое другое. Это то, что Python предлагает вам стать Data Scientist.

  5. Графический интерфейс рабочего стола

  Мы используем Python для программирования настольных приложений . Он предоставляет библиотеку Tkinter, которую можно использовать для разработки пользовательских интерфейсов. Есть и другие полезные инструменты, такие как wxWidgets, Kivy, PYQT, которые можно использовать для создания приложений на нескольких платформах.

  Вы можете начать с создания простых приложений, таких как калькуляторы, приложения To-Do, а затем перейти к созданию гораздо более сложных приложений.

  6. Приложения для веб-скрейпинга

  Python — спаситель, когда нужно извлечь большой объем данных с веб-сайтов, которые затем могут быть полезны в различных реальных процессах, таких как сравнение цен, списки вакансий, исследования и разработки и намного больше.

   

  В Python есть BeautifulSoup, который мы используем для извлечения таких данных. Вот полноценное руководство по изучению веб-скрапинга с помощью Python.

   

  7. Бизнес-приложения

  Бизнес-приложения отличаются от наших обычных приложений и охватывают такие области, как электронная коммерция, ERP и многие другие. Им требуются масштабируемые, расширяемые и легко читаемые приложения, и Python предоставляет нам все эти функции. Такие платформы, как Tryton, доступны для разработки таких бизнес-приложений.

  8. Аудио- и видеоприложения

  Мы используем Python для разработки многозадачных приложений, а также для вывода мультимедиа. Видео- и аудиоприложения, такие как TimPlayer, Cplay, были разработаны с использованием библиотек Python. Они обеспечивают лучшую стабильность и производительность по сравнению с другими медиаплеерами.

   
  9. Приложения САПР

  Компьютерное проектирование довольно сложно, так как нужно позаботиться о многих вещах. Объекты и их представление, функции — это лишь верхушка айсберга, когда речь идет о чем-то подобном. Python также делает это простым, и самое известное приложение для САПР — Fandango.

  10. Встроенные приложения

  Python основан на C, что означает, что его можно использовать для создания встроенного программного обеспечения C для встроенных приложений. Это помогает нам выполнять приложения более высокого уровня на небольших устройствах, которые могут вычислять Python.

  Самым известным встраиваемым приложением может быть Raspberry Pi, использующий Python для своих вычислений. Мы также можем использовать его как компьютер или как простую встроенную плату для выполнения высокоуровневых вычислений.

  Мы используем Python в различных приложениях. Независимо от того, в какой области вы работаете, Python приносит свои плоды. Итак, я надеюсь, вы поняли, что такое приложения Python и что отличает Python от любого другого языка программирования. Чтобы узнать больше, вы можете записаться на наш курс «Магистр программирования на Python».

  Теперь, когда вы разобрались с приложениями Python, ознакомьтесь с сертификационным курсом Python   от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению, сетью которой являются более 250 000 довольных учащихся по всему миру.

  Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев этого блога « 10 лучших приложений Python, которые вам нужно знать », и мы свяжемся с вами как можно скорее

  Для чего используется Python? 5 отраслей, которые используют его ежедневно

  Онлайн-школа кодирования и дизайна с A

  Войти

  Скотт Моррис

  О, так вот для чего используется Python!

  Мы думаем, что Python — довольно крутой язык программирования, но, по всей вероятности, причина, по которой вы читаете это, заключается в том, что вы не знаете, для чего используется Python, не говоря уже о том, следует ли вам использовать его для программирования.

  Прежде всего, в каких отраслях используется Python? Из-за высокого уровня функциональности многие отрасли не могут обойтись без него, в том числе: веб-разработка, наука о данных и анализ данных, машинное обучение, стартапы, финансовая индустрия и другие.

  Прежде чем вы решите, изучать Python или нет, давайте разберемся с основами, не так ли?

  Что такое Python?

  Что такое для Python, что такое Python для и что я могу сделать с Python? Python — это объектно-ориентированный язык программирования общего назначения, созданный Гвидо ван Россумом. Это означает, что, в отличие от HTML, CSS и JavaScript, его можно использовать для других типов программирования, таких как: внутренняя разработка, разработка программного обеспечения. , наука о данных и написание системных сценариев (автоматизация), среди прочего.

  Каковы преимущества Python?

  Программирование на Python является универсальным с точки зрения функциональности и может использоваться для веб-скрапинга и сценариев, а также для написания алгоритмов и структур данных. Это много вещей, которые может сделать Python, но что делает Python, где используется Python и что вы можете с ним делать, когда научитесь кодировать Python — все это действительно важные вопросы, которые у вас могут возникнуть.

  Приложения Python включают в себя широкий спектр проектов, связанных с визуализацией данных, автоматизацией, искусственным интеллектом и анализом данных. Как выглядит Питон? По сравнению с другими языками, Python — это язык программирования с чистым синтаксисом, который одинаково популярен среди разработчиков программного обеспечения и специалистов по данным.

  Python популярен среди специалистов по данным, потому что он поставляется со многими библиотеками Python с открытым исходным кодом, в том числе: scikit-learn, pandas, SciPy, Matplotlib, NumPy и фреймворками, включая Flask и Django. Изучать Python сейчас проще, чем когда-либо, потому что существует множество руководств по программированию на Python, многие из которых бесплатны.

  Но.

  .. Почему он называется Python?

  Хорошо, мы не могли не упомянуть это:

  Название не является какой-то сложной технической метафорой или аббревиатурой. Python назван в честь Монти Питон.

  Согласно Python.org, «Когда Гвидо ван Россум начал внедрять Python, он также читал опубликованные сценарии из «Летающего цирка Монти Пайтона». Ему нужно было короткое, уникальное и немного загадочное имя, поэтому он решил назовите язык Python».

  Круто, да? Помимо фактов, давайте перейдем к сути этой статьи, а именно к тому, что вы можете делать с Python и чем он отличается от других языков программирования.

  Содержание

  1. Для чего используется Python?
  1. Веб-разработка общего назначения и создание веб-приложений
  2. Научные вычисления и наука о данных
  3. Машинное обучение
  4. Стартапы
  5. Финтех и финансовая индустрия
  2. Как выучить Python?

  Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

  Ты выучишь: Подходит ли вам профессия в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

  Для чего используется Python?

  1.

  Веб-разработка общего назначения и создание веб-приложений

  Python — один из самых простых языков программирования с точки зрения синтаксиса, и мы имеем в виду это в хорошем смысле.

  Согласно этой замечательной статье на Medium: «Python, в отличие от других языков программирования, делает упор на удобочитаемость кода и позволяет вам использовать ключевые слова на английском языке вместо знаков препинания… Удобочитаемая и чистая кодовая база поможет вам поддерживать и обновлять программное обеспечение без дополнительных затрат. время и усилия».

  В дополнение к динамической типизации, еще одна замечательная особенность Python заключается в том, что он не требует больших объемов данных. По словам преподавателя Python в Treehouse Кеннета Лава (эта цитата взята из этого видео), «это практически везде. Он очень маленький, поэтому он отображается на встроенных устройствах и практически на каждом сервере».

  И везде мы имеем в виду везде. Treehouse отмечает, что Disqus, NASA, PBS и даже Reddit используют Python для своих веб-сайтов.

  Фактически, Python — это один из языков программирования, который вы можете использовать для программирования Raspberry Pi — одноплатного компьютера (не десерт!) — и существует множество реальных проектов, которые продвигают использование Raspberry Pi для изучения Python. код и сделать несколько крутых проектов на Python.

  Существует множество готовых библиотек Python и веб-фреймворков, включая Pyramid, Django и Flask. Python особенно удобен для использования во внутренних проектах веб-разработки, включая создание API-интерфейсов, сокращая количество времени, которое вы тратите на проекты, позволяя вам перепрофилировать строки и строки кода.

  Начинающим программистам, которые любят читабельность и чистый синтаксис, определенно стоит изучить Python.

  (наверх)

  2. Научные вычисления + наука о данных

  Python также используется для научных исследований и вычислений (среди других реальных приложений) и даже имеет несколько научных или специализированных библиотек, таких как SciPy, scikit-learn и:

  • Астропия для астрономии
  • Biopython для биологии и биоинформатики
  • Graph-инструмент для статистического анализа графиков
  • Psychopy для неврологии и экспериментальной психологии

  И много, лота, еще . Вот список всех научных библиотек Python.

  Роль Python в анализе данных, написании сценариев и функциональности с точки зрения написания алгоритмов, безусловно, является одним из больших преимуществ его изучения. Благодаря таким инструментам, как pandas и NumPy, которые помогают перемещаться по наборам данных и визуализировать данные, неудивительно, что Python является одним из самых популярных языков программирования при работе с большими данными.

  Благодаря неоспоримому развитию науки о данных, есть вероятность, что вокруг нее будет вращаться все больше и больше технических должностей, и у вас уже будет один из ведущих языков программирования в вашем наборе инструментов.

  (наверх)

  3. Машинное обучение

  Да, технически машинное обучение подпадает под науку о данных (№2 в нашем списке), но потерпите меня здесь. Использование Python для машинного обучения — это довольно круто, поэтому казалось, что это требует дополнительной позиции.

  Машинное обучение включает в себя такие вещи, как распознавание речи, глубокое обучение, искусственный интеллект, финансовые услуги и даже рекомендации, которые Netflix выдает каждый раз, когда вы входите в систему, и которые заставляют вас думать: «Как они знают ?! (Хотя, забавный факт: в Netflix также работает команда, которая также вручную помечает видео. )

  Python используется для машинного обучения с помощью специальных библиотек и сред машинного обучения, включая scikit-learn и TensorFlow.

  Для более подробного ознакомления с тем, как Python используется для написания алгоритмов машинного обучения, прочитайте это.

  (наверх)

  Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

  Ты выучишь: Подходит ли вам профессия в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

  4.

  Стартапы

  Помимо удобства для исследований, Python имеет множество бизнес-приложений. Хотя это может показаться странным для включения в список, это правда: стартапы, особенно технологические стартапы, любят Python, потому что он прост в использовании и обладает большим потенциалом масштабируемости. И я имею в виду масштабируемость. Возьмем, к примеру, Dropbox, основанный на Python.

  Dropbox был запущен, когда Дрю Хьюстон в студенческие годы постоянно забывал свою флешку. Изначально это было решение, которое он мог использовать для себя, партия из одного человека. К ноябрю 2012 года Dropbox использовали 100 миллионов человек, что не имело большого значения, потому что… Dropbox был построен на Python.

  Это означало, что было легко масштабировать Dropbox во второй раз. Идея Хьюстон превратилась в довольно большое дело.

  (наверх)

  5. Финансовые технологии + финансовая индустрия

  В 2016 году HackerRank опубликовал исследование различных отраслей, в ходе которого выяснилось, какие языки программирования они отдавали предпочтение при найме разработчиков, программистов и инженеров. Когда дело дошло до FinTech, Python доминировал.

  Но это не только финтех-компании. Опять же, согласно HackerRank, язык программирования Python используется во всей финансовой индустрии: «Рекрутеры в сфере финансовых технологий скажут вам, что Python — это самый быстрорастущий язык в финансах в целом. Если вы посмотрите на финансовые технологии, крупные банки, такие как Bank of America, усердно работали над преобразованием своего технического стека с устаревшего кода на Python».

  Если вы заинтересованы в работе разработчиком программного обеспечения в финансовой сфере, то изучение Python и становление разработчиком Python, вероятно, будет разумным шагом в правильном направлении. Разговор о массовых реальных приложениях!

  (наверх)

  Как выучить Python?

  Итак, теперь вы знаете, для чего используется Python, как вы собираетесь его изучать? Несмотря на множество применений, Python на самом деле относительно удобен для начинающих. Существует множество классов с множеством примеров Python. Вот список некоторых других наших любимых ресурсов, некоторые из которых представляют собой комплексные учебные пособия, включающие пошаговые руководства и примеры кода Python:

  Онлайн-классы и ресурсы Python

  • Python от Codecademy (бесплатно)
  • Учебное пособие по Python для начинающих (программирование с помощью Mosh)
  • Руководство по началу работы с Python.org
  • Курсы Python на EdX
  • Курсы Python на Udemy
  • Прочтите наши статьи о Python, такие как Python и JavaScript, Python и Django и Tech 101: Что такое Python?

  📌 PS – Если вы хотите научиться веб-разработке и/или веб-дизайну до изучения Python, Skillcrush может помочь вам в этом! Наш курс Break Into Tech — это комплексная программа, разработанная, чтобы помочь новичкам в области технологий начать новую и полноценную карьеру.

  (наверх)

  Подходит ли вам технология? Пройдите наш 3-минутный тест!

  Ты выучишь: Подходит ли вам профессия в сфере технологий Какая техническая карьера соответствует вашим сильным сторонам Какие навыки вам нужны для достижения ваших целей

  Скотт Моррис

  Скотт Моррис — штатный писатель Skillcrush и продюсер контента.

  No related posts.