実世界でトップの Python アプリケーション

Python は、データ サイエンスとコーディングで最も広く使用されている高水準プログラミング言語の 1 つです。 データ サイエンスに関連するほぼすべての開発は、オープンソースの汎用プログラミング言語である Python でプログラミングできます。 また、構造的、オブジェクト指向、および関数型プログラミング機能も含まれています。

Python には、テスト駆動型アプリケーション開発、データ分析、および機械学習をスムーズに実行するための複雑なソフトウェア開発プロセスに使用される読み取り可能なコードを記述するのに最適な、ユーザー フレンドリーな構文があります。 Windows、iOS、Linux など、あらゆるオペレーティング システムで動作します。

これにより、ゲーム アプリ、Web アプリ、エンタープライズ レベルのアプリケーション、画像処理、テキスト処理など、さまざまなアプリケーションを開発するための理想的なプログラミング言語になります。

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最も人気のある Python アプリケーション

プログラミング言語としての Python は、機械学習、人工知能、データ サイエンスの世界で飛躍的な名声を得ています。

以下に、現実の世界で広く使用されている上位の Python アプリケーションのいくつかのリストをまとめました。

1. Python Web アプリケーション

Web フレームワークを開発するための Django、Flask、Pyramid、および Bottle など、Web 開発に使用できる多くのオプションがあります。 Python Web アプリケーションは、Django CMS や Plone などの高度なコンテンツ管理システムにも使用されます。 これらの Web フレームワークには、データベースの相互作用、コンテンツ管理、および HTTP、XML、SMTP、JSON、IMAP、FTP、POP などのインターネット プロトコル インターフェイスに関連する複数のタスクを簡素化するのに役立つ標準ライブラリとモジュールが付属しています。

Python Web フレームワークは高いセキュリティ、柔軟性、スケーラビリティで人気があり、パッケージ インデックスには Requests、Paramiko、BeautifulSoup、Twisted Python、Feedparser などの貴重なライブラリがあります。

2. 科学的および数値的応用

Python には、数値計算および科学計算の不可欠な部分となった印象的なライブラリ ベースがあります。 科学的および計算データ処理アプリケーションの骨格フレームワークを提供します。 数値計算および科学計算で最も広く使用されている Python パッケージのいくつかは、次のとおりです。

• Pandas (データ分析ライブラリ)
• SciPy (科学数値ライブラリ)
• IPython (コマンド シェル)
• 自然言語ツールキット (数学およびテキスト分析)
• Numeric Python (基本数値パッケージ)

3. ゲーム開発

多数の Python 拡張機能またはライブラリは、インタラクティブなゲームの開発に役立ちます。 たとえば、PySoy と PyGame は、ゲーム開発で広く使用されている 2 つの Python ベースのライブラリです。 このプログラミング言語により、Frets on Fire、Battlefield 2、World of Tanks、Vega Strike などの人気ゲームの開発が可能になりました。

ゲーム デザイナーは、ダイアログ ツリーの作成、レベル デザイン、さらにはこれらのタスクを主要なゲーム エンジンで使用される形式にエクスポートするのに役立つツールなどの特定のアクションを簡素化するツールの開発にも Python を使用します。 ゲーム エンジンのスクリプト言語も Python で構築されています。

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4. 人工知能と機械学習

AI と ML のプロジェクトとモデルは、従来のソフトウェア モデルと同じではありません。必要なツール、テクノロジ、およびスキルセットが従来のソフトウェア プロジェクトとはまったく異なるからです。

AI と ML の開発には、複数の固有の要件を処理するためのツールを備えた、安定した柔軟で安全な言語が必要です。 そのため、Python はデータ サイエンスで使用される最も人気のある言語の 1 つと見なされています。 これは、プラットフォームに依存しないことと豊富なライブラリで知られるシンプルで一貫性のある言語であり、AI および ML アプリケーションの開発に最適なツールです。

AI と ML に使用される最も一般的な Python パッケージは次のとおりです。

• 汎用データ分析用のパンダ
• 高度なコンピューティングのための SciPy
• Keras、Scikit-learn、TensorFlow
• データ視覚化のための Seaborn
• 高性能データ分析と科学計算のための NumPy

5. ソフトウェア開発

Python アプリケーションとパッケージは、ソフトウェア開発で広く使用されています。 科学計算を含む複雑なアプリケーションや、Web およびデスクトップ アプリケーションの開発に関与しています。 Python は、主にビルド​​ コントロール、管理、およびテストのサポート言語としてソフトウェア開発者によって使用されます。

6. Python GUI プログラミング

Python の英語に似た構文により、使いやすいプログラミング言語になり、柔軟なアーキテクチャを備え、複数のオペレーティング システムで実行できます。 そのリッチ テキスト処理ツールにより、Python はデスクトップ ベースの GUI アプリケーションを開発するための最良の選択肢の 1 つになっています。 さらに、Python GUI プログラミングは、デスクトップ アプリケーションの開発を容易にするための多数のフレームワークとツールキットを提供します。

7. エンタープライズレベル/ビジネス アプリケーション

エンタープライズ レベルのアプリケーションまたはソフトウェアは、従来のアプリケーションとはまったく異なります。 読みやすさ、拡張性、およびスケーラビリティの機能が高くなければなりません。 Python で開発されたビジネス アプリケーションは、個々の顧客ではなく、あらゆる組織のニーズに合わせて設計されています。 したがって、これらのアプリケーションは、非 Web アプリや既存のデータベースなどのレガシー システムと組み合わせることができる必要があります。 Python で作成されたビジネス アプリケーションは、組織の運用モデルのニーズに合わせてカスタマイズできます。

8. 教育プログラムおよび研修コース

Python は、英語に似た単純な構文を備えた、初心者に優しいプログラミング言語です。 そのため、習得が容易で、初心者レベルの愛好家に最適です。 そのシンプルさと簡単な学習曲線が、初心者と上級者の両方の教育プログラムで広く使用されているプログラミング言語である理由です。 初心者向けの最高の入門言語の 1 つですが、世界中のプロのコーダーや開発者によっても使用されています。

9. 言語発達

Python のモジュール アーキテクチャと全体的な設計は、Swift、Boo、Cobra、CoffeeScript、OCaml などの複数の新しいプログラミング言語の開発に影響を与えてきました。 これらは比較的新しい言語であり、構文、オブジェクト モデル、およびインデントに基づいて Python と多くの類似点を共有しています。

10.オペレーティングシステム

プログラミングでは、Python を使用して複数の堅牢なオペレーティング システムが開発されていることはよく知られています。 Linux ディストリビューションの使用で最も一般的です。 Python は、Fedora、Red Hat Enterprise の Anaconda Installer、Ubuntu の Ubiquity Installer などのシステム内でコーディングされています。Python は通常、C プログラミング言語と統合されて、オペレーティング システムを開発および設計します。

結論

したがって、Python には多くのアプリケーションがあると簡単に結論付けることができます。 今日、ほぼすべての分野で、その単純さと汎用性のために Python が使用されています。

新進のプログラミング愛好家として、この高レベルのプログラミング言語を学ぶことは非常に重要です。 そして、開発者の旅を始めるのに Python よりも優れたものはありますか? これは、複数のユースケースに適用できる汎用性の高い言語です。 データ サイエンスのために Python をマスターしたい場合は、upGrad のAdvanced Certificate Program in Data Scienceをチェックしてください。