Использование python: Что такое Python? – Описание языка программирования Python – AWS

Где используется язык программирования Python

Python — высокоуровневый язык программирования, появившийся в 1991 году благодаря Гвидо ван Россуму. Программист из Нидерландов создал его, чтобы ускорить разработку, а также сделать код более читаемым и понятным для других разработчиков.

Python — интерпретируемый язык, он выполняется в реальном времени, а не компилируется в машинный код, как C++ или Java.

Где используется Python

Благодаря удобству и простоте пайтон полезен для многих отраслей

Веб-разработка

• Питон предлагает набор инструментов и фреймворков для разработки веб-приложений.

• Простой синтаксис ускоряет написание кода. Пайтон также поддерживает пакеты и библиотеки, которые делают разработку веб-приложений более эффективной.

• Python имеет открытый код, а также коммьюнити разработчиков, создающих новые библиотеки и улучшающих существующие.

  Это делает веб-разработку доступной.

• В Python доступны инструменты для работы с БД, включая поддержку СУБД — MySQL, PostgreSQL, Oracle. Питон также поддерживает работу с разными форматами данных — JSON, XML.

• Python используется для машинного обучения и развития искусственного интеллекта. Это помогает создавать приложения с возможностью внедрения предсказательной аналитики.

Пайтон — один из лучших языков программирования для веб-разработки. Он прост, обладает множеством библиотек, интегрируется с другими технологиями или инструментами.

Data Science

Python — востребован для Data Science благодаря:

• научным вычислениям с помощью Numpy;

• продвинутому анализу данных с Pandas;

• инструментам машинного обучения;

• визуализации данных с Matplotlib, Seaborn;

• интерактивной визуализации с помощью Plotly.

Как Python помогает науке о данных:

• Обработка данных. Python обладает большой мощностью в обработке данных.

• Визуализация данных.

  Matplotlib и Seaborn — библиотеки визуализации Python — помогают создавать информативные графики или диаграммы для представления данных. С помощью библиотеки Plotly можно создавать интерактивные картинки, собирать из них целые дашборды.

• Машинное обучение. Python имеет много библиотек для машинного обучения — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Они помогают создавать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, динамического ценообразования.

• Анализ текстов. Python имеет библиотеки для обработки текста — Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim. Они помогают проводить анализ текста или его тональности, а также выполнять машинный перевод.

Python — мощный инструмент для работы с данными в области Data Science.

Искусственный интеллект и робототехника

Благодаря простоте, гибкости и разнообразию библиотек для машинного обучения Python используют в робототехнике и для развития искусственного интеллекта.

• При помощи Python разработчики создают модели машинного обучения — деревья решений, нейронные сети, методы опорных векторов и другие. Библиотеки TensorFlow, Keras, PyTorch и Scikit-learn обеспечивают работу этих методов и их настройку.

• Пайтон используется при разработке программного обеспечения роботов и автономных систем. Библиотеки Robotics Operating System (ROS), PyRobot предоставляют различные инструменты для управления роботами, взаимодействия с датчиками, анализа данных.

• Питон используется в областях, связанных с робототехникой или искусственным интеллектом, — обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехнические системы управления.

Пайтон — важный инструмент для разработки искусственного интеллекта, робототехники.

Компьютерные игры

Python не так быстр, как, например — C++, но у него есть плюсы для разработки игр. Питон имеет множество библиотек и фреймворков, которые делают разработку игр более удобной.

Как Python используется для компьютерных игр:

• Разработка игр. Python имеет множество библиотек — Pygame, PyOpenGL, Pyglet,позволяющих разработчикам создавать игры разных жанров и уровней сложности. Библиотеки Pygame и Pyglet особенно популярны для разработки 2D-игр.

• Создание искусственного интеллекта для компьютерных игр.

  Библиотеки TensorFlow и PyTorch могут использоваться для создания нейронных сетей, которые могут управлять поведением персонажей в игре.

• Создание модулей и инструментов для разработки игр. Например — PyInstaller используется для создания исполняемых файлов из скриптов.

Системное администрирование

Python используется для автоматизации задач системного администрирования:

Некоторые способы использования питона для системного администрирования:

• Автоматизация задач. Пайтон позволяет создавать скрипты, которые могут автоматизировать задачи системного администрирования — создание резервных копий, обновление ПО, управление настройками системы. Это ускоряет рабочие процессы и снижает вероятность ошибок.

• Управление конфигурацией. Python используется в Ansible, SaltStack. Эти инструменты позволяют настраивать и управлять большим количеством серверов, обеспечивая их согласованность.

• Мониторинг систем. Python используется для создания инструментов мониторинга, которые могут отслеживать работу систем или процессов, а также предупреждать о проблемах. Например — инструменты мониторинга сетевой активности используют Python для разработки пользовательских плагинов и скриптов.

• Работа с данными. Пайтон применяют для обработки, анализа данных, собранных со многих серверов. Это позволяет проводить анализ логов, мониторинг БД, а также создавать динамические отчеты.

Множество библиотек и инструментов делают пайтон удобным для использования в системном администрировании.

Плюсы и минусы Python

Python — самый популярный язык программирования в мире благодаря многим преимуществам:

• Простота использования. Python имеет понятный синтаксис, который делает его доступным для начинающих программистов.

• Универсальность. Пайтон позволяет разработчикам создавать высокоуровневые программы или приложения, которые могут использоваться в широком спектре отраслей.

• Кроссплатформенность. Python может быть запущен на различных операционных системах — Windows, macOS, Linux, что делает его идеальным для разработки приложений, работающих на различных платформах.

• Большое количество библиотек и фреймворков. Питон имеет обширную библиотеку, которая позволяет программистам ускорять процесс разработки. Она также помогает решать разные типы задач: научные вычисления, анализ данных, веб-разработка, машинное обучение.

• Крупное сообщество пользователей. Python имеет огромное сообщество разработчиков, которые делятся знаниями, создают библиотеки или фреймворки, а также обсуждают лучшие практики разработки.

Несмотря на все преимущества, Python также имеет некоторые недостатки:

• Низкая скорость выполнения некоторых задач. Особенно это заметно при сравнении с C++ или Java.

• Сложности с многопоточностью. Реализация многопоточности может быть сложной, также она не всегда эффективна.

• Сложности с некоторыми типами данных. В Python нет строгой типизации, что может привести к трудностям в работе с некоторыми типами данных — даты, времена.

Но почти все недостатки питона устранимы с помощью библиотек. Например, для сложных вычислений используется библиотека Numpy, написанная на C++. Это позволяет использовать понятный и удобный синтаксис питона, но не терять в скорости работы программ. Поэтому Python становится все более востребованным во многих отраслях.

С чего начать изучение Python

Если вы хотите начать изучать Python, следуйте нашим рекомендациям:

• Начните с основ. Осваивайте Python постепенно. При изучении языка программирования важно понять основы, поэтому не спешите — посвятите достаточно времени изучению базовых конструкций.

• Практикуйтесь. После освоения основ Python начните практиковаться, решая задачи и создавая свои программы. Практика поможет закрепить знания, а также научиться применять их на практике.

• Изучайте библиотеки и фреймворки. Python имеет множество библиотек и фреймворков, которые позволяют быстро создавать программы различной сложности.

• Станьте частью сообщества. Вы можете обращаться за помощью к более опытным коллегам, а также делиться своими знаниями с другими. Присоединяйтесь к форумам, чатам и группам в социальных сетях, где обсуждаются темы, связанные с Python.

• Никогда не останавливайтесь на достигнутом. Python постоянно совершенствуется, поэтому не забывайте следить за новыми версиями языка, изучать новые библиотеки и фреймворки, принимать участие в проектах, связанных с Python.

Чтобы освоить анализ данных и научиться работать с массивными объемами информации, пройдите курс «Python для анализа данных» от HOCK Training. Выберите удобный формат: онлайн-обучение с преподавателем или самостоятельное изучение в любое время. После окончания курса вы получите удостоверение государственного образца о повышении квалификации. Регистрируйтесь сейчас и начните свой путь в мире анализа данных!

{subscribeajaxProgram}

Вас может заинтересовать:

Питон для анализа данных 

Курс «Продвинутый SQL для работы»

Программирование в VBA Excel

---

Что такое Python и где он используется — что можно написать на Пайтоне

Во многих статьях в Google пишут, что Python — один из самых популярных языков программирования. И это так и есть. Например, статистика Stack Overflow показывает, что 2/3 разработчиков, которые в настоящее время используют этот язык, любят работать с ним в дальнейшем и не собираются переставать кодить на нем. Но почему он так популярен? Для чего его используют? Какие есть плюсы и минусы у этого языка? Об этом читайте в материале. 

История и характеристики

Вы когда-нибудь задумывались, почему у Python такое название? Спойлер — к змее это не имеет никакого отношения, неожидано, да? На самом деле, история такова: Гвидо ван Россум (основатель Python) начал реализовывать язык, он читал опубликованный сценарий комедийного сериала BBC 70-х годов под названием «Летающий цирк Монти Пайтона» . Как вы, должно быть, уже догадались, именно из этого шоу он получил вдохновение для названия. Сейчас этот язык в ТОП языков программирования. Если быть точным, занимает третье место, уступая только JavaScript и HTML/CSS, среди самых популярных технологий в опросе Stack Overflow . Однако он не всегда был так популярен. История Python начинается в конце 80-х с языка программирования ABC. Он был создан в Амстердаме в Centrum Wiskunde & Informatica, чтобы люди без опыта могли быстро начать программировать. К сожалению, он не сработал должным образом. Позже Гвидо ван Россум взял этот неудачный язык для создания Пайтона. Его официальная дата рождения — 20 февраля 1991 года, когда Гвидо опубликовал первую версию 0.9.0.  В январе 1994 года  была запущена версия 1.0 с инструментами для функционального программирования.

 

Теперь детальнее: что такое Python?

Язык программирования Python — это объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня общего назначения с открытым исходным кодом. Это определение может быть тяжелым для новичков, поэтому рассмотрим каждую характеристику отдельно, чтобы понять, что она означает:

Открытый исходный код: это бесплатно и доступно для дальнейших улучшений, таких как добавление полезных функций или исправление ошибок.

Объектно-ориентированный: основан не на функциях, а на объектах с определенными атрибутами и методами.

Высокий уровень: удобный для человека, а не для компьютера

Общее назначение: можно использовать для создания любых программ.

Он используется в любом программном обеспечении, о котором вы только можете подумать. Вы можете использовать его для создания веб-сайтов, искусственного интеллекта, серверов, программного обеспечения для бизнеса и многого другого. Язык применяется в науке о данных, анализе данных, машинном обучении, инженерии данных, веб-разработке, разработке программного обеспечения и других областях.

Плюсы и минусы Python

Плюсы

1. Его легко читать, учить и писать

Это язык программирования высокого уровня с английским синтаксисом. Это облегчает чтение и понимание кода. Его действительно легко понять и изучить, поэтому многие люди рекомендуют Пайтон новичкам. Вам нужно меньше строк кода для выполнения той же задачи по сравнению с другими основными языками, такими как C/C++ и Java .

2. Повышает производительность

Это очень продуктивный язык . Благодаря его простоте, разработчики могут сосредоточиться на решении проблемы. Им не нужно тратить слишком много времени на понимание синтаксиса или поведение языка программирования. Вы пишете меньше кода и выполняете больше задач.

3. Интерпретируемый язык

Python является интерпретируемым языком, что означает, что он напрямую выполняет код построчно. Если произошла ошибка, он останавливает дальнейшее выполнение и сообщает о ее возникновении. Он показывает только одну ошибку, даже если в программе несколько ошибок. Это упрощает отладку .

4. Динамически типизированный

Он не определяет тип переменной, пока мы не запустим код. Он автоматически присваивает тип данных, когда происходит процесс выполнения. Специалист может не беспокоиться об объявлении переменных и их типов данных.

5. Бесплатный и с открытым исходным кодом

Этот язык поставляется под одобренной OSI лицензией с открытым исходным кодом. Это делает его бесплатным для использования и распространения. Вы можете загрузить исходный код, изменить его и даже распространять свою версию. Это полезно для организаций, которые хотят использовать свою версию для разработки.

6. Поддержка обширных библиотек

Стандартная библиотека  этого языка огромна, вы можете найти почти все функции, необходимые для вашей задачи. Таким образом, вам не нужно зависеть от внешних библиотек.

7. Портативность

Во многих языках, таких как C/C++, вам нужно изменить свой код , чтобы запустить программу на разных платформах. С Python все иначе. Вы только пишете один раз и запускаете его где угодно.

 

Минусы

1. Низкая скорость

Выше мы обсуждали, что — это интерпретируемый язык с динамической типизацией . Построчное выполнение кода часто приводит к медленному выполнению.

Динамическая природа Python также является причиной его низкой скорости, поскольку ему приходится выполнять дополнительную работу при выполнении кода. Поэтому он не подходит для целей, где скорость важный аспект проекта.

2. Неэффективно для памяти

Чтобы обеспечить простоту для разработчика, Python пошел на небольшой компромисс. Язык программирования использует большой объем памяти, это может быть недостатком при создании приложений, когда предпочитают оптимизацию памяти.

3. Слабый в мобильных вычислениях

Python обычно используется в серверном программировании. Мы не видим его на стороне клиента или в мобильных приложениях по следующим причинам: он не экономит память и имеет медленную вычислительную мощность по сравнению с другими языками.

4. Доступ к базе данных

Программировать на Пайтоне легко, но когда мы взаимодействуем с базой данных, ее не хватает. Уровень доступа к базе данных в Python примитивен и недостаточно развит по сравнению с другими популярными технологиями.

5. Ошибки выполнения

Python — язык с динамической типизацией, поэтому тип данных переменной может измениться в любое время. Переменная, содержащая целое число, в будущем может содержать строку, что может привести к ошибкам выполнения.

 

Для чего нужен и где используется Python

«Что можно сделать на питоне», «где используется пайтон», «где используется язык программирования питон», — это цитаты самых частых вопросов, которые можно встретить на разных форумах от новичков. Ниже подробно отвечаем, для чего используют python.

1. Для анализа данных

Данные стали ценным активом в любой современной отрасли, и большинство компаний заинтересованы в сборе, обработке и анализе релевантных данных, чтобы извлечь из них ценную информацию для бизнеса. И здесь Python выходит за рамки любой конкуренции. 

Этот язык особенно ценен тем, что, помимо обширной стандартной библиотеки, он предоставляет огромный набор дополнительных модулей, разработанных специально для аналитических целей. 

Самые известные библиотеки Пайтон для проведения анализа данных — это pandas и NumPy . Эти инструменты позволяют вам делать с вашими данными почти все, например, очищать и анализировать их, изучать статистику или визуализировать скрытые тенденции в ваших данных.

2. Для визуализации данных

Визуализация данных — это отдельная часть анализа данных, которая помогает нам представлять информацию, необработанную или очищенную и преобразованную, в более привлекательной и содержательной форме. 

Здесь Python снова вступает в игру, предлагая широкий спектр инструментов для визуализации данных. Самые популярные из них — matplotlib и основанный на ней seaborn . Используя их, мы можем создавать буквально все виды визуализации: от простых до более сложных.

3. Для машинного обучения

Машинное обучение (ML) лежит в основе большинства задач науки о данных. Он представляет собой область искусственного интеллекта, связанную с использованием алгоритмов, позволяющих машинам изучать закономерности и тенденции на основе исторических данных, чтобы делать прогнозы на основе неизвестных данных. 

Используя методы ML, мы можем создавать модели, которые могут точно предсказать скорость оттока клиентов компании, оценить риск возникновения у человека определенного заболевания , определить оптимальное расположение автомобилей такси и т. д. С помощью Python мы можем построить модель ML, используя всего три строки кода. 

4. Для разработки программного обеспечения

Помимо своего многостороннего применения в областях науки о данных, этот язык используется на каждом этапе разработки программного обеспечения, включая контроль сборки, автоматическую непрерывную компиляцию, прототипирование, отслеживание ошибок, тестирование и обслуживание программного обеспечения.  

С его помощью мы можем создавать аудио- или видеопрограммы на основе методов искусственного интеллекта или машинного обучения, API (интерфейсов прикладного программирования), GUI (графических пользовательских интерфейсов) или любого другого типа программного обеспечения.

5. Для веб-разработки

В то время как для создания визуальной части веб-сайта мы в основном будем использовать такие языки, как HTML, CSS и JavaScript, для его невидимой части мы часто выбираем Python.

Что можно написать на python? Среди масштабных веб-сайтов и приложений, созданных с помощью этого языка, стоит упомянуть Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox и Reddit.

6. Для автоматизации задач/скриптинга

Это отличный инструмент для написания программ для автоматизации различных повторяющихся задач. Этот процесс называется скриптингом.

В частности, можно делать скрипты для работы с файлами и папками. Например, вы можете создавать, переименовывать, преобразовывать, разделять, объединять или удалять файлы, проверять их на наличие ошибок. Вы также можете использовать автоматизацию Python для поиска и загрузки информации из Интернета, заполнения и отправки онлайн-форм, а также отправки регулярных уведомлений или электронных писем.

 

Каким специалистам нужно владеть Python?

• Специалист по данным
• Аналитик-данных
• Инженер-данных
• Инженер по машинному обучению
• Журналист-данных
• Архитектор-данных
• Полный стек веб-разработчика
• Backend-разработчик
• DevOps-инженер
• Инженер-программист

 

Вывод

Мы можем сделать вывод, что Python еще долго будет популярным, хоть и имеет ряд минусов. Этот язык используют и для создания веб-сайтов, искусственного интеллекта, серверов, программного обеспечения для бизнеса, в анализе данных, машинном обучении, инженерии данных и многих других областях. Есть много причин, по которым стоит начать изучать Python. Это перспективный и востребованный навык, который необходим во всех отраслях. Если вы хотите выучить этот язык и научиться его применять, тогда вам идеально подойдет наша школа программирования. В DAN.IT есть офлайн курсы программирования, на которых вы под присмотром преподавателей-практиков получите все необходимые навыки и сразу после обучения сможете построить карьеру программиста. 

Использование скриптов Python для анализа SEO и битых ссылок на вашем сайте | Наши истории успеха

Автор Марникс де Мунк , Интернет-бюро Sooda

Python предназначен для автоматизации повторяющихся задач, оставляя больше времени для других усилий по поисковой оптимизации (SEO). Не многие SEO-специалисты используют Python для решения своих проблем, хотя это может сэкономить вам много времени и усилий. Python, например, можно использовать для следующих задач:

• Извлечение данных
• Подготовка
• Анализ и визуализация
• Машинное обучение
• Глубокое обучение

В этой статье мы сосредоточимся в основном на извлечении и анализе данных. Необходимые модули будут указаны для каждого скрипта.

SEO-анализатор Python

Действительно полезный скрипт для анализа вашего сайта называется «SEO-анализатор». Это универсальный сканер веб-сайтов, который анализирует следующую информацию:

• Количество слов
• Название страницы
• Мета-описание
• Ключевые слова на странице
• Предупреждения
• Отсутствует название
• Отсутствует описание
• Отсутствует альтернативный текст изображения

Это отлично подходит для быстрого анализа ваших основных проблем SEO. Поскольку заголовок страницы, метаописания и ключевые слова на странице являются важными факторами ранжирования, этот сценарий идеально подходит для получения четкой картины любых проблем, которые могут возникнуть.

Использование SEO-анализатора

После установки необходимых модулей (BeautifulSoup 4 + urllib2) для этого скрипта и обновления Python до версии 3. 4+ вы технически готовы к использованию этого скрипта. Однако Json или рабочие варианты могут быть полезны для экспорта данных, которые вы получаете из анализатора SEO. После установки скрипта вы можете использовать следующие команды:

Сеоанализ http://internetvergelijnk.nl/

seoanalyze https://telefoonvergelijk.nl --sitemap https://telefoonvergelijk.nl/sitemap_index.xml

Как видно из приведенных выше примеров, для обоих интернетвергелийк и телефоонвергелийк , можно либо просканировать веб-сайт, либо XML-карту сайта веб-сайта, чтобы выполнить SEO-анализ. Другой вариант — генерировать HTML-результаты анализа вместо использования json. Это можно сделать с помощью следующей команды:

Сеоанализ http://internetvergelijk.nl/ --output-format-html

Если вы установили json и хотите экспортировать данные, используйте следующую команду:

из seoanalyzer import analysis вывод = анализ (сайт, карта сайта) печать (вывод)

Вы также можете выбрать альтернативный путь, запустив анализ как скрипт, как показано в примере ниже:

Это экспортирует файл в html после запуска html-скрипта –output-format. Этот скрипт seoanalyze отлично подходит для оптимизации заголовков ваших страниц, метаописаний, изображений и ключевых слов на странице. Это также намного быстрее, чем Screaming Frog, поэтому, если вы ищете только эту информацию, запуск скрипта seoanalyze будет более эффективным.

Анализатор состояния канала

Другой способ использования Python для поисковой оптимизации — использование сценария, который сканирует ваш веб-сайт и анализирует коды состояния вашего URL. Этот скрипт называется Pylinkvalidator и его можно найти здесь). Все, что для этого требуется, это BeautifulSoup, если вы используете Python 3.x. Если вы используете версию 2.x, например 2.6 или 2.7, вам не нужен BeautifulSoup.

Однако для ускорения сканирования может быть полезно установить следующие библиотеки:

1) lxml — ускоряет сканирование HTML-страниц (требуются библиотеки C) 1) gevent — позволяет pylinkvalidator использовать зеленые потоки 1) cchardet — Ускоряет определение кодировки документа

Имейте это в виду, они могут быть очень полезны для сканирования больших веб-сайтов и просто для улучшения анализатора состояния ссылок.

По сути, этот сценарий сканирует всю структуру URL-адресов веб-сайта, чтобы анализировать коды состояния каждого URL-адреса. Это делает этот процесс очень долгим для больших веб-сайтов, поэтому рекомендуется использовать дополнительные библиотеки для его ускорения.

Использование анализатора состояния канала

Pylinkvalidator имеет массу различных вариантов использования. Например, вы можете:

• Показать прогресс
• Сканирование веб-сайта и страниц, принадлежащих другому хосту
• Сканировать только одну страницу и страницы, на которые она ссылается
• Сканировать только ссылки, игнорировать другие (изображения, таблицы стилей и т. д.)
• Сканирование веб-сайта с большим количеством потоков или процессов, чем по умолчанию
• Измените свой пользовательский агент
• Сканирование нескольких веб-сайтов
• Проверить robots.txt
• Сканирование тегов тела и тегов абзаца

Отображение прогресса через -P или --progress рекомендуется, так как без этого вы будете удивляться, когда ваше сканирование будет выполнено без каких-либо визуальных признаков. Команда для обхода большего количества потоков ( --workers='number of workers' ) и процессов ( --mode=process --workers='number of workers' ) также может быть очень полезной.

Конечно, у скрипта есть еще много возможностей для изучения. Примеры ниже показывают некоторые возможные варианты использования:

pylinkvalidate.py -p http://www.example.com/

Вышеуказанная функция сканирует веб-сайт и показывает ход выполнения.

pylinkvalidate.py -p workers=4 http://www.example.com/

Эта функция сканирует веб-сайт с несколькими потоками и показывает ход выполнения.

pylinkvalidate.py -p --parser=lxml http://www.example.com/

Эта функция использует библиотеку lxml для ускорения сканирования при отображении хода выполнения.

pylinkvalidate.py -P --types=a http://www.example.com/

Приведенная выше функция сканирует только ссылки ( ) на вашем веб-сайте, игнорируя изображения, сценарии, таблицы стилей и любые другие не связанные со ссылками атрибуты на вашем веб-сайте. Это также полезная функция при сканировании URL-адресов крупных веб-сайтов. После того, как скрипт выполнит свою работу, вы получите список URL-адресов с кодами состояния 4xx и 5xx, которые были найдены при сканировании вашего веб-сайта. Наряду с этим вы получите список URL-адресов, которые ссылаются на эту страницу, поэтому вам будет легче исправить неработающие ссылки. Обычный обход не показывает никаких кодов состояния 3xx. Для получения более подробной информации о том, с каких URL-адресов можно получить доступ к вашим страницам, попробуйте следующую функцию:

pylinkvalidate.py --report-type=all http://www.example.com/

Это дает информацию о коде состояния страницы и всех других страницах, которые ссылаются на страницу.

Невероятно полезный SEO-инструмент, который вы можете использовать для сканирования вашего сайта на наличие неработающих ссылок (404) и ошибок сервера. Обе эти ошибки могут плохо сказаться на ваших усилиях по SEO, поэтому обязательно регулярно сканируйте свой собственный веб-сайт, чтобы исправить эти ошибки как можно скорее.

Заключение

Несмотря на то, что эти скрипты невероятно полезны, у Python есть множество различных применений в мире SEO. Поставьте перед собой задачу создать сценарии, которые сделают ваши усилия по SEO более эффективными. Существует множество скриптов Python, которые облегчат вам жизнь. Есть скрипты для проверки ваших тегов hreflang, канонических файлов, robots.txt и многого другого. Потому что кто в наши дни все еще делает что-то вручную, когда это можно автоматизировать?

Введение в информатику и программирование с использованием Python

Доступна одна сессия:

1 578 792 уже зачислены!

Начало 31 мая

Завершение 2 августа

Регистрация

Я хотел бы получать электронные письма от MITx и узнавать о других предложениях, связанных с введением в информатику и программирование с использованием Python.

Об этом курсе
Чему вы научитесь
Инструкторы
Часто задаваемые вопросы
Способы пройти этот курс
edX для бизнеса

9 недель

14–16 часов в неделю

Под руководством инструктора

Под руководством инструктора по расписанию курса

Бесплатно

Доступно дополнительное обновление

Доступна одна сессия:

Начало 31 мая

Окончание 2 августа

Регистрация

Я хотел бы получать электронные письма от MITx и узнавать о других предложениях, связанных с введением в информатику и программирование с использованием Python.

Введение в информатику и программирование с использованием Python

Этот курс является первым из двух курсов: Введение в информатику и программирование с использованием Python и Введение в вычислительное мышление и науку о данных. Вместе они призваны помочь людям, ранее не знакомым с информатикой или программированием, научиться мыслить вычислительно и писать программы для решения полезных задач. Некоторые люди, изучающие эти два курса, будут использовать их как ступеньку к более продвинутым курсам информатики, но для многих это будут их первые и последние курсы информатики. В этом прогоне представлены лекционные видео, лекционные упражнения и наборы задач с использованием Python 3.5. Даже если вы ранее проходили курс по Python 2.7, вы сможете легко перейти на Python 3.5 на будущих курсах или зарегистрироваться сейчас, чтобы освежить свое обучение.

Поскольку эти курсы могут быть единственными формальными курсами по информатике, которые посещают многие студенты, мы решили сосредоточиться на широте, а не на глубине. Цель состоит в том, чтобы предоставить студентам краткое введение во многие темы, чтобы они имели представление о том, что возможно, когда им нужно подумать о том, как использовать вычисления для достижения какой-либо цели в дальнейшей карьере. Тем не менее, это не курсы «оценки вычислений». Это сложные и строгие курсы, на которых студенты тратят много времени и усилий на то, чтобы научиться подчинять компьютер своей воле

Краткий обзор

• Язык: английский
• Расшифровка видео: английский
• Связанные программы:
  • XSeries in Computational Thinking with Python
• Связанные навыки: информатика, Python (язык программирования), продажи, вычислительное мышление , Data Science
• A Понятие вычислений
• Язык программирования Python
• Некоторые простые алгоритмы
• Тестирование и отладка
• Неформальное введение в алгоритмическую сложность
• Структуры данных

О курсах, имеющих право на получение кредита, в Charter Oak State College:

Мы сотрудничаем с Charter Oak State College, государственным онлайн-колледжем штата Коннектикут, чтобы предоставить студентам уникальную возможность получить переводной балл за работу, выполненную на выбранных курсах edX. . Это партнерство предоставит учащимся из всех слоев общества доступный и гибкий способ зарабатывать кредиты в колледже, отслеживать свои достижения и работать над получением степени. Учащиеся, записавшиеся на программу Verified Certificate и сдавшие курс с результатом 65 % или выше, имеют право на получение кредита в Charter Oak State College. **

Детали кредита:

Количество кредитных часов для этого курса: 3 кредитных часа
_ Стоимость: 300 долларов США (100 долларов США/кредитный час) — оплата за кредит, полученный после прохождения курса с 65% или лучше.
Право на участие:**_

• Учащийся должен зарегистрироваться в программе «Подтвержденный сертификат», чтобы иметь право на зачет после завершения курса.
• Учащийся должен соблюдать все правила курса и политики академической честности на протяжении всего курса.
• Учащийся должен получить проходной балл 65% или выше по курсу

Часто задаваемые вопросы

• Какой тип вычислительной среды мне нужен для этого курса?
  • У вас должен быть компьютер с одной из следующих операционных систем:
  • Microsoft Windows версии XP или выше (XP, Windows Vista или Windows 7)
  • Apple OSX, версия 10. 2 или выше
  • Linux — большинство дистрибутивов, выпущенных за последние два года, должны работать
  • Кроме того, вам потребуется возможность загружать, устанавливать и запускать программное обеспечение на вашем компьютере.
• Учебник есть?
  • Этот учебник является необязательным, но настоятельно рекомендуется: Введение в вычисления и программирование с использованием Python, третье издание (с приложением к вычислительному моделированию и пониманию данных).
• Какой браузер мне следует использовать?
  • Мы настоятельно рекомендуем вам использовать браузер Chrome при посещении сайта edX. Этот сайт оптимизирован для просмотра в Chrome.
  • Если вы не можете использовать Chrome, вам следует использовать браузер Firefox. Имейте в виду, что у вас могут возникнуть проблемы с функциональностью сайта, если вы решите использовать альтернативный браузер.
• Какие языки программирования будут использоваться в этом курсе?
  • 6. 00x будет использовать язык программирования Python версии 3.5.
  • От вас не требуется никаких предварительных знаний в области программирования — этот курс предназначен для студентов, у которых практически нет опыта работы с каким-либо языком программирования.
• Какой формат урока?
  • Занятие будет состоять из видео лекций, разбитых на небольшие фрагменты, обычно продолжительностью от восьми до двенадцати минут каждый. Некоторые из них могут содержать интегрированные вопросы «проверь себя».
  • Также будут задания по программированию и отдельные экзамены/викторины, которые не являются частью видеолекций.
• Будет ли доступен текст лекций?
  • Да, стенограммы курса будут доступны.
• Нужно ли смотреть лекции в прямом эфире?
  • Нет. Вы можете смотреть лекции на досуге — вам не нужно смотреть лекции в определенное время.
• Сколько стоит пройти курс?
  • Ничего: курс бесплатный.

    No related posts.