Какие крутые вещи можно делать на Python?

Питон занял свое место на развивающемся рынке. На самом деле, везде. Спросите любого программиста, и он скажет вам, что его лекго учить, и часто это лучший инструмент для работы.

Язык программирования также довольно популярен среди специалистов по обработке данных и стартапов. Это может дать вам представление о том, насколько распространенной она будет в ближайшем будущем. Python - это топ-5 языков программирования, потому что он чрезвычайно логичен и легок.

Кроме того, установочные программы, такие как Anaconda, могут делать некоторые удивительные вещи с различными операционными системами (OS). Python имеет дополнительное преимущество-это чистый и простой синтаксис с массивной библиотекой поддерживаемой сообществом (NumPy, Pandas, SciPy и т. д.).

Это означает, что новички и опытные ветераны будут иметь доступ к миллионам строк кода, которые могут быть легко заимствованы у лучших программистов (в мире) и использованы кем угодно. Итак, какие же крутые вещи вы можете сделать с помощью Python?

Веб-разработка

1. Поскольку Python-это объектно-ориентированный язык (OOП), поэтому любому начинающему будет легко играть вместе с концепциями OOП. Более опытные программисты смогут использовать его для алгоритмов машинного обучения (ML) и анализа, а также для исследования и анализа Больших Данных.

2. Когда речь заходит о веб-разработке, это отличный вариант, потому что у вас есть масса вариантов, таких как Django и Pyramid для работы. Таким образом, вы можете создать классный сайт с нуля, не чувствуя себя перегруженным. Вы также можете воспользоваться преимуществами микро-фреймворков, таких как Flask и Bottle.

3. Расширенное управление контентом также возможно с помощью таких систем, как Django CMS и Plone. Кроме того, стандартная библиотека Python и веб-фреймворки поддерживают несколько интернет-протоколов, таких как HTML, XML и JSON.

Научные вычисления

Аналитика данных в основном относится к научным вычислениям. Чтобы построить что-то в этой нише, вы можете воспользоваться преимуществами SciPy для математики, инженерии и науки. Pandas также является библиотекой анализа и моделирования данных, поэтому в рамках data science с Python происходит очень много событий.

Машинное обучение (Machine Learning/ML)

Крутые вещи, такие как поиск идентификации отпечатков пальцев, прогнозирование запасов и обнаружение спама, могут быть достигнуты с помощью ML. Кодеры могут настроить это, используя преимущества модулей Python, таких как Scikit-learn, Tensorflow и Theano для его поддержки. Кроме того, Python отлично подходит для проектов DIY.

Мы на июльской смене будем вместе с вами писать такой проект на Python, используя нейронные сети, а именно распознавание котов от собак по фото. Будет круто!

Простые игры

Игровая библиотека PyGame, на которой мы тоже будем работать в июльской смене, позволяет создавать простые 2D игры. Скорее это будет как хобби или как начало, для создания крутых игр надо знать такой язык как C# используя Unity. Кстати, мы хотим создать курс по C# и Unity в ближайшее время, ждите!

Графические и мобильные приложения

Что такое графические приложения? Посмотри на свой рабочий стол, все программы на нем графические. Например, такие как BitTorrent, графический редактор GIMP, программа для работа с 3D графикой Blender и многие другие написаны на Python. Хотя большинство графических приложений, такие как браузеры, фотошоп, Word, Excel разработаны на других языках программирования, обычно на Java, C#, C++. Мы на июльской смене будем проходить графическую библиотеку tkinter для Python.

Python делает робототехнику возможной

Python можно использовать для кодирования Raspberry Pi, чтобы он функционировал как мозг робота. Таким образом, вы можете заставить робота реагировать на окружающую среду и выполнять несколько действий.

Эти шесть интересных вещей, ставших возможными благодаря этому языку программирования, - лишь малая часть того, что вы можете сделать с ним.

Язык также быстро развивается в пространстве науки о данных. Экосистема Python в настоящее время полна инструментов для анализа данных, поэтому большая часть работы по исследованию данных, которая в настоящее время происходит, выполняется с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как Python.

Поскольку это легко узнать,существует также растущий сегмент непрограммистов, изучающих и использующих инструменты науки о данных Python. Таким образом Python отличный язык для разработки, когда скорость выполнения приложения не так критична.

Источник: m.vk.com

Комментарии: