Meilleures applications Python dans le monde réel

Python est l'un des langages de programmation de haut niveau les plus utilisés pour la science des données et le codage. Presque tous les développements liés à la science des données peuvent être programmés avec Python, un langage de programmation open source à usage général. Il comprend également des fonctionnalités de programmation structurelles, orientées objet et fonctionnelles.

Python a une syntaxe conviviale qui est idéale pour écrire du code lisible utilisé pour les processus de développement de logiciels complexes pour un développement d'applications piloté par des tests, une analyse de données et un apprentissage automatique fluides. Il fonctionne sur tous les systèmes d'exploitation, tels que Windows, iOS et Linux.

Cela en fait un langage de programmation idéal pour développer diverses applications, notamment des applications de jeu, des applications Web, des applications d'entreprise, le traitement d'images, le traitement de texte, etc.

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Les applications Python les plus populaires

Python en tant que langage de programmation a acquis une renommée exponentielle dans le monde de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de la science des données.

Nous avons compilé ci-dessous une liste de certaines des meilleures applications Python largement utilisées dans le monde réel : -

1. Application Web Python

Il existe de nombreuses options disponibles pour le développement Web, telles que Django, Flask, Pyramid et Bottle pour développer des frameworks Web. L'application Web Python est également utilisée pour les systèmes de gestion de contenu avancés tels que Django CMS et Plone. Ces frameworks Web sont livrés avec des bibliothèques et des modules standard qui aident à simplifier plusieurs tâches liées à l'interaction avec les bases de données, à la gestion de contenu et aux interfaçages de protocoles Internet tels que HTTP, XML, SMTP, JSON, IMAP, FTP et POP.

Les frameworks Web Python sont populaires pour leur haute sécurité, leur flexibilité et leur évolutivité, et l'index de packages contient des bibliothèques précieuses telles que Requests, Paramiko, BeautifulSoup, Twisted Python et Feedparser.

2. Applications scientifiques et numériques

Python possède une bibliothèque de base impressionnante qui fait désormais partie intégrante du calcul numérique et scientifique. Il fournit le cadre squelettique pour les applications de traitement de données scientifiques et informatiques. Certains des packages Python les plus largement utilisés pour le calcul numérique et scientifique sont -

• Pandas (bibliothèque d'analyse de données)
• SciPy (bibliothèque numérique scientifique)
• IPython (interpréteur de commandes)
• Boîte à outils de langage naturel (analyse mathématique et de texte)
• Python numérique (paquet numérique fondamental)

3. Développement de jeux

Les nombreuses extensions ou bibliothèques Python sont utiles pour développer des jeux interactifs. Par exemple, PySoy et PyGame sont deux bibliothèques basées sur Python largement utilisées dans le développement de jeux. Ce langage de programmation a rendu possible le développement de jeux populaires tels que Frets on Fire, Battlefield 2, World of Tanks, Vega Strike, etc.

Les concepteurs de jeux utilisent également Python pour développer des outils permettant de simplifier des actions spécifiques telles que la création d'arbres de dialogue, la conception de niveaux ou même des outils permettant d'exporter ces tâches dans des formats utilisés par les principaux moteurs de jeu. Le langage de script des moteurs de jeu est également construit sur Python.

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4. Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les projets et modèles d'IA et de ML ne sont pas les mêmes que les modèles logiciels traditionnels, car les outils, technologies et compétences requis sont entièrement différents des projets logiciels conventionnels.

Un langage stable, flexible et sécurisé équipé d'outils pour gérer plusieurs exigences uniques est nécessaire pour le développement de l'IA et du ML. Par conséquent, Python est considéré comme l'un des langages les plus utilisés en science des données. C'est un langage simple et cohérent connu pour son indépendance de plate-forme et ses bibliothèques ingénieuses, ce qui en fait un outil parfait pour développer des applications d'IA et de ML.

Les packages Python les plus couramment utilisés pour l'IA et le ML sont :

• Pandas pour l'analyse de données à usage général
• SciPy pour l'informatique avancée
• Keras, Scikit-learn et TensorFlow
• Seaborn pour la visualisation de données
• NumPy pour l'analyse de données et le calcul scientifique hautes performances

5. Développement de logiciels

Les applications et packages Python sont largement utilisés dans le développement de logiciels. Il est impliqué dans des applications complexes impliquant le calcul scientifique et le développement d'applications Web et de bureau. Python est utilisé par les développeurs de logiciels principalement comme langage de support pour le contrôle, la gestion et les tests de construction.

6. Programmation de l'interface graphique Python

La syntaxe de type anglais de Python en fait un langage de programmation facile à utiliser qui présente également une architecture flexible et peut fonctionner sur plusieurs systèmes d'exploitation. Ses outils de traitement de texte riches font de Python l'un des meilleurs choix pour développer des applications GUI basées sur le bureau. La programmation de l'interface graphique Python offre en outre de nombreux frameworks et kits d'outils pour faciliter le développement d'applications de bureau.

7. Applications d'entreprise/professionnelles

Les applications ou logiciels de niveau entreprise sont très différents des applications traditionnelles. Ils doivent avoir des fonctionnalités de lisibilité, d'extensibilité et d'évolutivité élevées. Les applications métier développées avec Python sont conçues en fonction des besoins de toute organisation et non des clients individuels. Ces applications doivent donc être capables de se combiner avec des systèmes hérités tels que des applications non Web et des bases de données existantes. Les applications métier créées avec Python peuvent être personnalisées pour répondre aux besoins du modèle opérationnel d'une organisation.

8. Programmes d'éducation et cours de formation

Python est un langage de programmation convivial pour les débutants avec une syntaxe simple similaire à la langue anglaise. Par conséquent, il est facile à apprendre et constitue un excellent choix pour les amateurs de niveau débutant. Sa simplicité et sa courbe d'apprentissage facile expliquent pourquoi il s'agit d'un langage de programmation largement utilisé dans les programmes éducatifs aux niveaux débutant et avancé. C'est l'un des meilleurs langages d'introduction pour les débutants, mais il est également utilisé par les codeurs et développeurs professionnels du monde entier.

9. Développement du langage

L'architecture de module de Python et l'ensemble de la conception ont inspiré le développement de plusieurs nouveaux langages de programmation tels que Swift, Boo, Cobra, CoffeeScript et OCaml. Ce sont des langages relativement nouveaux qui partagent de nombreuses similitudes avec Python basés sur la syntaxe, le modèle objet et l'indentation.

10. Systèmes d'exploitation

En programmation, il est bien connu que plusieurs systèmes d'exploitation robustes sont développés en utilisant Python. Il est le plus populaire dans l'utilisation des distributions Linux. Python est codé dans des systèmes tels que Fedora, Anaconda Installer de Red Hat Enterprise, Ubiquity Installer d'Ubuntu, etc. Python est généralement intégré au langage de programmation C pour développer et concevoir des systèmes d'exploitation.

Conclusion

Par conséquent, nous pouvons facilement conclure que Python a une pléthore d'applications. Presque tous les domaines utilisent aujourd'hui Python pour sa simplicité et sa polyvalence.

En tant que passionné de programmation en herbe, l'apprentissage de ce langage de programmation de haut niveau est crucial. Et quoi de mieux que Python pour démarrer votre parcours de développeur ? C'est un langage polyvalent qui trouve une application dans de multiples cas d'utilisation. Si vous souhaitez maîtriser Python pour la science des données, consultez le programme de certificat avancé d'upGrad en science des données .