Top-Python-Anwendungen in der realen Welt

Python ist eine der am weitesten verbreiteten höheren Programmiersprachen für Data Science und Codierung. Nahezu jede Entwicklung im Zusammenhang mit Data Science kann mit Python programmiert werden, einer Open-Source-Programmiersprache für allgemeine Zwecke. Es enthält auch strukturelle, objektorientierte und funktionale Programmierfunktionen.

Python verfügt über eine benutzerfreundliche Syntax, die sich hervorragend zum Schreiben von lesbarem Code eignet, der für komplexe Softwareentwicklungsprozesse für eine reibungslose, testgetriebene Anwendungsentwicklung, Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet wird. Es läuft auf jedem Betriebssystem wie Windows, iOS und Linux.

Dies macht es zu einer idealen Programmiersprache für die Entwicklung verschiedener Anwendungen, einschließlich Gaming-Apps, Web-Apps, Anwendungen auf Unternehmensebene, Bildverarbeitung, Textverarbeitung usw.

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Die beliebtesten Python-Anwendungen

Python als Programmiersprache hat in der Welt des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft exponentiellen Ruhm erlangt.

Wir haben unten eine Liste mit einigen der besten Python-Anwendungen zusammengestellt, die in der realen Welt weit verbreitet sind:

1. Python-Webanwendung

Für die Webentwicklung stehen viele Optionen zur Verfügung, z. B. Django, Flask, Pyramid und Bottle für die Entwicklung von Web-Frameworks. Die Python-Webanwendung wird zusätzlich für fortschrittliche Content-Management-Systeme wie Django CMS und Plone verwendet. Diese Web-Frameworks werden mit Standardbibliotheken und -modulen geliefert, die bei der Vereinfachung mehrerer Aufgaben im Zusammenhang mit Datenbankinteraktion, Inhaltsverwaltung und Internetprotokollschnittstellen wie HTTP, XML, SMTP, JSON, IMAP, FTP und POP helfen.

Python-Webframeworks sind beliebt für hohe Sicherheit, Flexibilität und Skalierbarkeit, und der Paketindex enthält wertvolle Bibliotheken wie Requests, Paramiko, BeautifulSoup, Twisted Python und Feedparser.

2. Wissenschaftliche und numerische Anwendungen

Python verfügt über eine beeindruckende Bibliotheksbasis, die zu einem integralen Bestandteil des numerischen und wissenschaftlichen Rechnens geworden ist. Es stellt das Grundgerüst für wissenschaftliche und computergestützte Datenverarbeitungsanwendungen bereit. Einige der am häufigsten verwendeten Python-Pakete für numerische und wissenschaftliche Berechnungen sind –

• Pandas (Datenanalysebibliothek)
• SciPy (wissenschaftliche Numerikbibliothek)
• IPython (Befehlsshell)
• Natural Language Toolkit (Mathematische und Textanalyse)
• Numeric Python (Fundamental numerisches Paket)

3. Spielentwicklung

Die zahlreichen Python-Erweiterungen oder -Bibliotheken sind bei der Entwicklung interaktiver Spiele von Vorteil. Beispielsweise sind PySoy und PyGame zwei Python-basierte Bibliotheken, die in der Spieleentwicklung weit verbreitet sind. Diese Programmiersprache ermöglichte die Entwicklung beliebter Spiele wie Frets on Fire, Battlefield 2, World of Tanks, Vega Strike usw.

Spieledesigner verwenden Python auch zum Entwickeln von Tools, um bestimmte Aktionen wie die Erstellung von Dialogbäumen, das Leveldesign oder sogar Tools zu vereinfachen, die dabei helfen, diese Aufgaben in Formate zu exportieren, die von primären Game-Engines verwendet werden. Die Skriptsprache von Spiele-Engines basiert ebenfalls auf Python.

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4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI- und ML-Projekte und -Modelle sind nicht dasselbe wie herkömmliche Softwaremodelle, da die erforderlichen Tools, Technologien und Fähigkeiten sich grundlegend von herkömmlichen Softwareprojekten unterscheiden.

Für die KI- und ML-Entwicklung ist eine stabile, flexible und sichere Sprache erforderlich, die mit Tools zur Handhabung mehrerer einzigartiger Anforderungen ausgestattet ist. Daher gilt Python als eine der beliebtesten Sprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden. Es ist eine einfache und konsistente Sprache, die für ihre Plattformunabhängigkeit und ihre einfallsreichen Bibliotheken bekannt ist, was sie zu einem perfekten Werkzeug für die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen macht.

Die am häufigsten für KI und ML verwendeten Python-Pakete sind:

• Pandas für die allgemeine Datenanalyse
• SciPy für fortgeschrittenes Computing
• Keras, Scikit-learn und TensorFlow
• Seaborn für die Datenvisualisierung
• NumPy für Hochleistungsdatenanalyse und wissenschaftliches Rechnen

5. Softwareentwicklung

Python-Anwendungen und -Pakete sind in der Softwareentwicklung weit verbreitet. Es befasst sich mit komplexen Anwendungen wie wissenschaftlichem Rechnen und der Entwicklung von Web- und Desktop-Anwendungen. Python wird von Softwareentwicklern hauptsächlich als Unterstützungssprache für Build-Steuerung, -Verwaltung und -Tests verwendet.

6. Python-GUI-Programmierung

Die englischähnliche Syntax von Python macht es zu einer einfach zu bedienenden Programmiersprache, die außerdem eine flexible Architektur aufweist und auf mehreren Betriebssystemen ausgeführt werden kann. Seine Rich-Text-Verarbeitungstools machen Python zu einer der besten Wahlen für die Entwicklung von Desktop-basierten GUI-Anwendungen. Die Python-GUI-Programmierung bietet außerdem zahlreiche Frameworks und Toolkits, um die Entwicklung von Desktop-Anwendungen zu vereinfachen.

7. Unternehmensebene/Geschäftsanwendungen

Anwendungen oder Software auf Unternehmensebene unterscheiden sich stark von herkömmlichen Anwendungen. Sie müssen über eine hohe Lesbarkeit, Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit verfügen. Mit Python entwickelte Geschäftsanwendungen werden gemäß den Anforderungen jeder Organisation und nicht einzelner Kunden entwickelt. Diese Anwendungen sollten daher in der Lage sein, sich mit Legacy-Systemen wie Nicht-Web-Apps und bestehenden Datenbanken zu kombinieren. Mit Python erstellte Geschäftsanwendungen können an die Anforderungen des Betriebsmodells einer Organisation angepasst werden.

8. Bildungsprogramme und Schulungen

Python ist eine anfängerfreundliche Programmiersprache mit einer einfachen Syntax ähnlich der englischen Sprache. Daher ist es leicht zu erlernen und eine ausgezeichnete Wahl für Enthusiasten auf Anfängerniveau. Aufgrund seiner Einfachheit und leichten Lernkurve ist es eine weit verbreitete Programmiersprache in Bildungsprogrammen sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene. Es ist eine der besten Einführungssprachen für Anfänger, wird aber auch von professionellen Programmierern und Entwicklern weltweit verwendet.

9. Sprachentwicklung

Die Modularchitektur von Python und das gesamte Design haben die Entwicklung mehrerer neuer Programmiersprachen wie Swift, Boo, Cobra, CoffeeScript und OCaml inspiriert. Dies sind relativ neue Sprachen, die zahlreiche Ähnlichkeiten mit Python aufweisen, basierend auf Syntax, Objektmodell und Einrückung.

10. Betriebssysteme

In der Programmierung ist bekannt, dass mehrere robuste Betriebssysteme mit Python entwickelt werden. Es ist am beliebtesten bei der Verwendung von Linux-Distributionen. Python ist in Systemen wie Fedora, Anaconda Installer von Red Hat Enterprise, Ubiquity Installer von Ubuntu usw. codiert. Python ist im Allgemeinen in die Programmiersprache C integriert, um Betriebssysteme zu entwickeln und zu entwerfen.

Fazit

Daher können wir leicht schließen, dass Python eine Fülle von Anwendungen hat. Nahezu jedes Feld verwendet heute Python wegen seiner Einfachheit und Vielseitigkeit.

Als angehender Programmierenthusiast ist das Erlernen dieser Programmiersprache auf hohem Niveau von entscheidender Bedeutung. Und was gibt es Besseres als Python, um die Reise Ihres Entwicklers zu beginnen? Es ist eine vielseitige Sprache, die in mehreren Anwendungsfällen Anwendung findet. Wenn Sie Python für Data Science beherrschen möchten, sehen Sie sich das Advanced Certificate Program in Data Science von upGrad an .