3 основные сферы применения Python
Python — это скриптовый язык программирования, который используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим три основные области его применения.
- Веб-разработка
- Машинное обучение
- Автоматизация процессов
Веб-разработка
Python используется в Back-End разработке и имеет два основных фреймворка: Django и Flask. Они облегчают процесс написания кода для серверной части приложений.
Зачем нужен фреймворк?
Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику Back-End стороны. Back-End включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователей.
Какой фреймворк выбрать?
Django выбирают те, которые хотят автоматизировать рабочий процесс, так как этот фреймворк делает множество решений самостоятельно и это сокращает время разработки.
Например, у него уже есть встроенная реализация аккаунта
пользователя и вам нужно её только подключить.
Flask подходит тем, которые хотят управлять большим пространством и уметь самостоятельно решать задачи с нуля. Это микрофреймворк, и он предоставляет лишь базовые возможности для разработки. В нём нет встроенных решений задач, как в Django, и вам нужно реализовывать их самостоятельно.
Машинное обучение
Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ (Искусственный Интеллект) учиться и действовать, как человек, и так, чтобы он сам постоянно улучшался и развивался на основе предоставленных нами данных о реальном мире.
Приведу в пример шахматный движок, под названием AlphaZero. Это нейросеть, которая сама за четыре часа обучения научилась играть лучше, чем сильнейшие шахматные машины мира.
Также ИИ может распознавать предметы, расположенные на картинке. Например, AWS Rekognition, сервис Амазон, который после анализа полученной картинки, выдаёт результат с ответом, что на ней находится и координаты предметов.
Я писал небольшое API для этой задачи, его можно посмотреть и поюзать на моём GitHub.
Где и как изучать машинное обучение?
Получить базовые знания можно с помощью курсов или (по мне, самый эффективный вариант) видео на YouTube. Там множество полезных видео, заходите и смотрите.
Познакомиться с машинным обучением на практике можно на сайте keggle.com. Первая, стандартная задача — это написать программу, которая на основе приведённых данных сделает анализ того, у каких пассажиров Титаника больше шансов выжить в крушении лайнера. Победители получают солидные денежные призы. На сайте также есть отличные учебники для начинающих
Автоматизация процессов
Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.
Например, нужно перезаписать данные с Word в Excel-файл. Это можно сделать вручную, но когда таких файлов очень много, на помощь может прийти написание скрипта, который сделает это самостоятельно и быстро
Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:
- простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
- лёгкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.
Реклама на Tproger: найдем для вас разработчиков нужного стека и уровня.
Подробнее
Реклама на tproger.ru
Загрузка
Сферы применения языка python
Python – это не просто язык программирования. Это целый мир со своими возможностями, трудными задачами и способами их решений. Новичку, который только начал знакомство с языком, довольно трудно осознать, в каких областях могут пригодиться его знания.
На самом деле, выбор довольно огромный. Python с каждым днем всё активнее завоевывает рынок, и на сегодняшний день он занимает одну из лидирующих позиций среди все остальных языков, соревнуясь за первенство с «монолитами» индустрии.
Конечно, Питон никогда не сможет заменить низкоуровневые C и C++, ведь именно они способны практически полностью контролировать процессор, не займет место Java, предназначенный для разработки сложнейших приложений. Также, Python нельзя назвать аналогом JavaScript, который поддерживается огромной долей сайтов.
Но почему Питон всё ещё движется к своему Олимпу? По какой причине его не вытиснили конкуренты? Ведь даже сам создатель Python, Гвидо ван Россум, в далеком 1989 году заявил, что не пророчит своему языку популярность на рынке.
На самом деле, с Питоном всё максимально прозрачно – он простой и универсальный, поэтому может применяться для работы по многим направлениям.
Web-разработка
На Питоне можно делать весь backend интернет-ресурса, который будет выполняться на сервере. Делается это при помощи специальных фреймворков (Django и Flask), написанных на этом языке. С их помощью упрощается процесс обработки адресов, обращение к базам данный и создание HTML, отображающихся на пользовательских страницах.
Онлайн-курс Python-разработчик
За 7 месяцев поможем освоить профессию Python-разработчика: от Git и алгоритмов до django и unit-тестирования
Узнать больше →
На сегодняшний день сторонними разработчиками написано большое количество дополнительного инструментария, направленно на реализацию сетевых приложений.
К примеру, инструмент HTMLGen позволяет создавать готовые классы под страницу на HTML, используя для этого язык Питон. А пакет mod_python облегчает запуск сценариев Apache, обеспечивая при этом стабильную работу шаблонов Python Server Pages.
Графический интерфейс
Если говорить о визуальной составляющей в сфере IT, то и здесь Python может показать себя как вполне эффективный инструмент, решающий массу задач. Создавая современные графические интерфейсы на Питоне, можно легко подстроиться под стилистику ОС, в чьей среде создается приложение. Специально для этих целей были созданы дополнительные библиотеки для построения интерфейса – PythonCard и Dabo, облегчающие процесс работы.
Базы данных
Разработчики современной версии Питона создали максимально простой и понятный доступ практически к любым базам данных. Так, на сегодняшний день, в рабочей среде языка находится программный интерфейс, который позволяет пользоваться базами прямиком из сценария с помощью запросов SQL.
Также, код, написанный на Python, может с минимальными доработками использоваться для баз данных MySQL и Oracle.
Системное программирование
Ещё одна монетка в копилку возможностей Python – это интерфейсы языка, которые позволяют управлять службами операционных систем Windows, Linux и др. Благодаря этому, Питон открывает массу возможностей для создания портативных программ. Не секрет, что этот язык применяется для написания приложений, используемых системными администраторами. Таким образом, Python ускоряет поиск и открытие файлов, запуск приложений, облегчает вычисления и многое другое.
Сложные вычислительные процессы
Это та самая сфера, где Питон может потягаться в своих возможностях с FORTRAN или C++. Специальное расширение NumPy, написанное для математических расчётов, прекрасно функционирует с массивами, интерфейсами уравнений и другими данными. Как только расширение устанавливается на компьютер, Python без проблем проходит интеграцию с библиотеками формул.
Но NumPy предназначен не только для вычислений. Помимо своей основной задачи, с его помощью можно создавать анимированные элементы и прорисовывать объекты в среде 3D, производя при этом параллельные вычисления. Например, популярное дополнение ScientificPython может похвастаться собственными библиотеками, которые созданы для вычислительных процессов в сфере науки.
Помимо расчётов, Python позволяет визуализировать полученные данные, что довольно удобно.
Машинное обучение
Помимо основного инструментария, у Python есть дополнительные библиотеки и фреймворки, позволяющие работать в области машинного обучения. Особой популярностью пользуются scikit-learn и TensorFlow. Scikit-learn отличается тем, что в него уже встроены самые распространенные алгоритмы обучения. TensorFlow, в свою очередь – это низкоуровневая библиотека, которая открывает возможности для создания алгоритмов пользователя.
Процессы машинного обучения, основанные на языке программирования Python, помогают реализовывать системы распознавания лиц и голоса, создавать нейронные сети, глубокое обучение и многое другое.
Автоматизация процессов
Сегодня одним из самых востребованных способов использования языка Питон является создание мелких скриптов, автоматизирующих некоторые рабочие процессы. Например, можно написать вполне простой код, который будет «самостоятельно» работать с письмами на электронной почте. Если человеку необходимо отсортировывать письма с определенными ключевыми словами или фразами, то вручную это сделать довольно проблематично, а вот скрипт справится с этой задачей без проблем.
Почему для этого лучше всего использовать именно Python? Во-первых, он отличается вполне простым синтаксисом, который позволяет с легкостью разрабатывать сценарии. А во-вторых, сам код не проходит компиляцию перед запуском, что заметно облегчает процесс отладки.
Игровая индустрия
Зря многие люди недооценивают геймдейв, ведь именно благодаря нему появилось так много гаджетов, разработок и значительно улучшилась графика. Конечно, для крупных проектов Python вряд ли подойдет, его инструментарий в данной области несколько ограничен, но для фанатов этого языка собрать небольшие приложения и инди-игрушки — не такая уж и сложная задача.
Для мультиплатформенных игр лучше всего подойдет движок Unity, управляемый с помощью языка C#. Этот инструмент как раз и создан для таких целей.
Изучая Python, не стоит бояться пробовать свои силы, выполняя простые задачи, создавая элементарные скрипты, даже если они кажутся вам слишком шаблонными. Ведь только таким образом вы сможете подобрать для себя подходящее направление, в котором захотите развиваться и строить карьеру.
У нас вы можете пройти курсы по изучению программирования на Python.
Python Scope
❮ Предыдущая Далее ❯
Переменная доступна только внутри области, в которой она находится созданный. Это называется Scope .
Локальная область
Переменная, созданная внутри функции, принадлежит к локальной области этой функции и может использоваться только внутри этой функции.
Пример
Переменная, созданная внутри функции, доступна внутри этой функции:
def myfunc():
x = 300
print(x)
myfunc()
Попробуйте сами »
Функция внутри функции
Как показано в приведенном выше примере, переменная x недоступна вне функции,
но она доступна для любой функции внутри функции:
Пример
Доступ к локальной переменной можно получить из функции внутри функции:
def myfunc():
x = 300
def myinnerfunc():
print(x)
моя внутренняя функция()
myfunc()
Попробуйте сами »
Global Scope
Переменная, созданная в основной части кода Python, является глобальной переменной
и относится к глобальной области видимости.
Глобальные переменные доступны из любой области, глобальной и локальной.
Пример
Переменная, созданная вне функции, является глобальной и может использоваться любой:
x = 300
def myfunc():
print(x)
myfunc()
print(x)
Попробуйте сами »
Именование переменных
Если вы работаете с одним и тем же именем переменной внутри и вне функции, Python будет рассматривать их как два отдельные переменные, один доступен в глобальной области (вне функции) и один доступен в локальной области (внутри функции):
Пример
Функция напечатает локальное x и
тогда код напечатает глобальное x :
х = 300
по умолчанию myfunc():
x = 200
print(x)
myfunc()
print(x)
Попробуйте сами »
Глобальное ключевое слово
Если вам нужно создать глобальную переменную, но вы застряли в локальной области, вы можете использовать глобальное ключевое слово .
Ключевое слово
Пример
Если вы используете ключевое слово global , переменная принадлежит глобальной области видимости:
def myfunc():
global x
x = 300
myfunc()
print(x)
Попробуйте сами »
Кроме того, используйте глобальное ключевое слово , если хотите
внести изменения в глобальную переменную внутри функции.
Пример
Чтобы изменить значение глобальной переменной внутри функции, см.
переменная с использованием глобального ключевого слова :
x = 300
def myfunc():
x = 200
myfunc()
print(x)
Попробуйте сами »
❮ Предыдущая Следующий ❯
ВЫБОР ЦВЕТА
Лучшие учебники
Учебное пособие по HTMLУчебное пособие по CSS
Учебное пособие по JavaScript
Учебное пособие
Учебное пособие по SQL
Учебное пособие по Python
Учебное пособие по W3.
CSS Учебное пособие по Bootstrap
Учебное пособие по PHP
Учебное пособие по Java
Учебное пособие по C++
Учебное пособие по jQuery
9008 Tops
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3.CSS
Справочник по Bootstrap
Справочник по PHP
Цвета HTML
Справочник по Java
Справочник по Angular
Справочник по jQuery
Top9 Examples Примеры HTML
Примеры CSS
Примеры JavaScript
Примеры инструкций
Примеры SQL
Примеры Python
Примеры W3.CSS
Примеры Bootstrap
Примеры PHP
Примеры Java
Примеры XML
Примеры jQuery
FORUM | О
W3Schools оптимизирован для обучения и обучения. Примеры могут быть упрощены для улучшения чтения и обучения.
Учебники, ссылки и примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но мы не можем гарантировать полную правильность всего содержания.
Copyright 1999-2023 Refsnes Data. Все права защищены.
W3Schools работает на основе W3.CSS.
Объем переменных Python — GeeksforGeeks
В Python переменные — это контейнеры для хранения значений данных. В отличие от других языков, таких как C/C++/JAVA, Python не является «статически типизированным». Нам не нужно объявлять переменные перед их использованием или объявлять их тип. Переменная создается в тот момент, когда мы впервые присваиваем ей значение.
Переменная области Python
Место, где мы можем найти переменную, а также получить к ней доступ, если это необходимо, называется область действия переменной .
Локальная переменная Python
Локальные переменные — это те, которые инициализируются внутри функции и являются уникальными для этой функции. Доступ к нему вне функции невозможен.
Давайте посмотрим, как создать локальную переменную.
Python3
|
Output
I love Geeksforgeeks
If we will try to use this local variable outside функция, тогда посмотрим, что произойдет.
Python3
9 02 9003 10003 |
Вывод:
NameError: имя 's' не определено не указаны для какой-либо функции.Example:
Python3
Их можно использовать в любой части программы. |
|
Вывод:
Я люблю Geeksforgeeks с одинаковым именем Global и Local Variable
60007
Теперь предположим, что переменная с тем же именем определена внутри области действия функции, тогда она будет печатать значение, заданное только внутри функции, а не глобальное значение.
Python3
|
Выход:
75757757757575757575757757757757577575775757757757757757769.
I love Geeksforgeeks
Переменная s определяется как строка «Я люблю Geeksforgeeks» перед вызовом функции f(). Единственным оператором в f() является оператор print(s). Поскольку локальных переменных нет, будет использоваться значение из глобальной переменной s.
Вопрос в том, что произойдет, если мы изменим значение s внутри функции f()? Повлияет ли это и на глобальные s? Мы тестируем это в следующем фрагменте кода:
Python3
|
3
Последний вызов: Файл "/home/370cac45bae7f1e6096520b7a0edb604.
py", строка 13, в
е()
Файл "/home/370cac45bae7f1e6096520b7a0edb604.py", строка 3, в f
печать(и)
UnboundLocalError: ссылка на локальную переменную 's' перед назначением Чтобы вышеуказанная программа работала, нам нужно использовать глобальное ключевое слово . Нам нужно использовать глобальное ключевое слово в функции только в том случае, если мы хотим выполнять назначения / изменять их. global не требуется для печати и доступа. Почему? Python «предполагает», что нам нужна локальная переменная из-за присваивания s внутри f(), поэтому первый оператор печати выдает это сообщение об ошибке. Любая переменная, которая изменяется или создается внутри функции, является локальной, если она не объявлена как глобальная переменная.
Чтобы сообщить Python, что мы хотим использовать глобальную переменную, мы должны использовать ключевое слово global, как показано в следующем примере
:
Python3
| 2 f1 def1 ():
|
Вывод: 5 0 Ищите раздел Geeksforgeeks Python Ищите Geeksforgeeks Python Section
Рассмотрим приведенный ниже пример для лучшего понимания темы.
Python3
|
Output:
глобальный : 1 Внутри f() : 1 глобальный : 1 Внутри g() : 2 глобальный : 1 Внутри h() : 3 глобальный : 3
Ключевое слово Python Nonlocal
В Python ключевое слово nonlocal используется в случае вложенных функций.
Это ключевое слово работает аналогично глобальному, но вместо глобального, это ключевое слово объявляет переменную, указывающую на переменную внешней объемлющей функции, в случае вложенных функций.
Пример:
Python3
|
