12 najbardziej fascynujących aplikacji Pythona w świecie rzeczywistym [2022]

Powszechnie wiadomo, że Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania zarówno w społecznościach zajmujących się kodowaniem, jak i Data Science. Ale czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, dlaczego Python jest tak popularny? Jaki jest sekret światowego sukcesu i sławy Pythona?

Udzielimy Ci odpowiedzi w jednym wierszu — Python jest jednym z najlepszych języków programowania!

Niezależnie od tego, czego potrzebuje Twój programista i Data Science, możesz to nazwać — Python może się tym zająć. Python to otwarty, wysokopoziomowy język programowania ogólnego przeznaczenia, który zawiera funkcje programowania obiektowego, strukturalnego i funkcjonalnego.

Stworzony w 1989 roku przez Guido Van Rossuma, Python kładzie nacisk na zasadę DRY (Don't Repeat Yourself), która poprawia czytelność kodu Pythona. Solidna manipulacja ciągami Pythona, ogromna kolekcja przyjaznych dla użytkownika bibliotek i łatwy dostęp do powłoki sprawiają, że jest to przydatne narzędzie do szybkiej automatyzacji powtarzalnych zadań.

Prosta składnia Pythona pozwala na pisanie czytelnego kodu, który może być dalej stosowany w złożonych procesach tworzenia oprogramowania, aby ułatwić oparte na testach tworzenie aplikacji, uczenie maszynowe i analizę danych. Python może działać na wszystkich głównych systemach operacyjnych, w tym Windows, Linux i iOS.

Ponieważ działa w wieloplatformowych systemach operacyjnych, Python może być używany do tworzenia wielu aplikacji, w tym aplikacji internetowych, aplikacji do gier, aplikacji na poziomie korporacyjnym, aplikacji ML, przetwarzania obrazów, przetwarzania tekstu i wielu innych.

Jednak poza wrodzoną prostotą i wszechstronnością, Python wyróżnia się ogromnym asortymentem bibliotek i pakietów, które mogą zaspokoić szeroki zakres wymagań programistycznych, a także Data Science.

Co sprawia, że ​​Python jest „najlepszy z najlepszych”?

Oto niektóre z najbardziej godnych uwagi funkcji Pythona, które czynią go doskonałym narzędziem dla profesjonalistów na wszystkich poziomach umiejętności:

Python = Prostota

Nie możemy tego wystarczająco podkreślić, ale Python jest nie tylko łatwy do nauczenia, ale także łatwy w użyciu i implementacji. Dzięki składni podobnej do języka angielskiego możesz opanować najdrobniejsze szczegóły kodowania w Pythonie w ciągu kilku dni. Co więcej, Python jest typowany dynamicznie, co sprawia, że ​​wcięcia są obowiązkowe, co zwiększa jego współczynnik czytelności.

Jest to język o otwartym kodzie źródłowym

Nie musisz płacić opłat za instalację i używanie Pythona – jest to oprogramowanie typu open source. Oznacza to, że kod źródłowy Pythona jest publicznie dostępny. Możesz go pobrać z oficjalnej strony Pythona . Co więcej, Python obsługuje model FLOSS (Free/Libre i Open Source Software) , co oznacza, że ​​możesz go również zmieniać i rozpowszechniać. Pozwala to społeczności Pythona na ciągłe ulepszanie go i ulepszanie jego funkcji.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie programisty Pythona w Indiach

Jest to język wysokiego poziomu

Ponieważ Python jest językiem wysokiego poziomu, nie musisz pamiętać o jego architekturze systemu, ani nie musisz zarządzać pamięcią. Ta funkcja przyczynia się do łatwości obsługi Pythona.

To jest interpretowane

W przeciwieństwie do języków kompilowanych, takich jak C++ i Jave, w których musisz skompilować kod, a następnie go uruchomić, Python jest językiem interpretowanym. Oznacza to, że zamiast wykonywać cały kod źródłowy na raz, Python wykonuje go wiersz po wierszu. Ułatwia to debugowanie kodu Pythona, ponieważ możesz to zrobić podczas pisania kodu.

Jest zarówno zorientowany obiektowo, jak i funkcjonalny

Język programowania obiektowego to taki, który może modelować dane ze świata rzeczywistego, podczas gdy język funkcjonalny koncentruje się na funkcjach (kodzie, który można ponownie wykorzystać). Python obsługuje zarówno funkcje programowania obiektowego, jak i funkcjonalnego. Ponadto, w przeciwieństwie do Javy, Python obsługuje wielokrotne dziedziczenie.

Jest przenośny

Python jest przenośny i bardzo elastyczny, co oznacza, że ​​kod Pythona napisany dla komputera z systemem Windows lub Linux może również działać w systemie iOS i vice versa – nie musisz wprowadzać żadnych zmian w kodzie. Tak więc Python eliminuje potrzebę pisania innego kodu dla różnych maszyn (po prostu upewnij się, że w twoim kodzie Pythona nie ma funkcji zależnej od systemu).

Jest rozszerzalny i możliwy do osadzenia

Python jest językiem rozszerzalnym, ponieważ umożliwia pisanie określonych części kodu Pythona w innych językach programowania, takich jak C++. Podobnie możesz również osadzić swój kod Pythona w kodzie źródłowym innych języków. Pozwala to zintegrować funkcje skryptowe Pythona z kodem napisanym w innym języku.

Pochodzi z ogromną kolekcją bibliotek

Gdy pobierzesz Pythona, automatycznie pobierzesz wraz z nim obszerną kolekcję bibliotek Pythona. Te biblioteki są wbudowane, więc nie musisz pisać indywidualnego kodu dla każdej rzeczy. Python ma biblioteki i pakiety dla przeglądarek internetowych, wątków, baz danych, wyrażeń regularnych, manipulacji obrazami, generowania dokumentacji, testów jednostkowych, CGI, poczty elektronicznej i wielu innych.

Teraz, gdy już długo rozmawialiśmy o tym, jak wspaniałym narzędziem jest Python, sprawdźmy dwanaście rzeczywistych aplikacji Pythona.

12 rzeczywistych zastosowań Pythona

1. Tworzenie stron internetowych

Jeśli chodzi o tworzenie stron internetowych, Python powinien być Twoim podstawowym narzędziem. Czemu?

To dlatego, że Python oferuje wiele opcji tworzenia stron internetowych. Na przykład masz Django, Pyramid, Flask i Bottle do tworzenia frameworków internetowych, a nawet zaawansowanych systemów zarządzania treścią, takich jak Plone i Django CMS. Te frameworki internetowe są wypełnione standardowymi bibliotekami i modułami, które upraszczają zadania, takie jak zarządzanie treścią, interakcja z bazą danych i łączenie z protokołami internetowymi, takimi jak HTTP, SMTP, XML, JSON, FTP, IMAP i POP.

Frameworki internetowe w języku Python są znane ze swojego bezpieczeństwa, skalowalności i elastyczności. Aby dodać do tego, indeks pakietów Pythona zawiera przydatne biblioteki, takie jak Requests, BeautifulSoup, Paramiko, Feedparser i Twisted Python.

2. Rozwój gry

Jak wspomnieliśmy wcześniej, Python jest wyposażony w wiele przydatnych rozszerzeń (bibliotek), które przydają się przy tworzeniu interaktywnych gier. Na przykład biblioteki takie jak PySoy (silnik gier 3D obsługujący język Python 3) i PyGame to dwie biblioteki oparte na języku Python, powszechnie używane do tworzenia gier . Python jest podstawą popularnych gier, takich jak Battlefield 2, Frets on Fire, World of Tanks, Disney's Toontown Online, Vega Strike i Civilization-IV.

Oprócz tworzenia gier, projektanci gier mogą również używać Pythona do tworzenia narzędzi upraszczających określone działania, takie jak projektowanie poziomów lub tworzenie drzew dialogowych, a nawet używać tych narzędzi do eksportowania tych zadań w formatach, które mogą być używane przez główny silnik gry. Ponadto wiele silników gier używa języka Python jako języka skryptowego.

3. Aplikacje naukowe i numeryczne

Dzięki ogromnej bazie bibliotek Python stał się kluczowym narzędziem w obliczeniach naukowych i numerycznych. W rzeczywistości Python zapewnia szkielet dla aplikacji zajmujących się obliczeniami i przetwarzaniem danych naukowych. Aplikacje takie jak FreeCAD (oprogramowanie do modelowania 3D) i Abaqus (oprogramowanie do metody elementów skończonych) są napisane w Pythonie.

Niektóre z najbardziej przydatnych pakietów Pythona do obliczeń naukowych i numerycznych obejmują:

• SciPy (naukowa biblioteka numeryczna)
• Pandas (biblioteka analizy danych)
• IPython (powłoka poleceń)
• Numeric Python (podstawowy pakiet numeryczny)
• Zestaw narzędzi języka naturalnego (analiza matematyczna i tekstowa)

4. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Modele i projekty AI i ML są z natury różne od tradycyjnych modeli oprogramowania. Kiedy mówimy o projektach AI/ML, używane narzędzia i technologie oraz wymagany zestaw umiejętności są zupełnie inne niż te używane w tworzeniu konwencjonalnych projektów oprogramowania. Aplikacje AI/ML wymagają języka, który jest stabilny, bezpieczny, elastyczny i jest wyposażony w narzędzia, które poradzą sobie z różnymi unikalnymi wymaganiami takich projektów. Python ma wszystkie te cechy i dlatego stał się jednym z ulubionych języków specjalistów Data Science, a Python jest niezbędnym narzędziem na kursach z zakresu Data Science.

Prostota Pythona, spójność, niezależność od platformy, świetna kolekcja zaradnych bibliotek i aktywna społeczność sprawiają, że jest to idealne narzędzie do tworzenia aplikacji AI i ML. Niektóre z najlepszych pakietów Pythona dla AI i ML to:

• SciPy do zaawansowanych obliczeń
• Pandy do ogólnej analizy danych
• Seaborn do wizualizacji danych
• Keras, TensorFlow i Scikit — nauka dla ML
• NumPy do wysokowydajnych obliczeń naukowych i analizy danych

Oprócz tych bibliotek istnieją również inne biblioteki oparte na Pythonie, takie jak NLTK, Caffee, PyTorch i Accord.NET, które są przydatne w projektach AI i ML.

5. GUI pulpitu

Python nie tylko szczyci się angielską składnią, ale ma również modułową architekturę i możliwość pracy na wielu systemach operacyjnych. Te aspekty, w połączeniu z bogatymi narzędziami do przetwarzania tekstu, sprawiają, że Python jest doskonałym wyborem do tworzenia aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika.

Python oferuje wiele zestawów narzędzi GUI i frameworków, które sprawiają, że tworzenie aplikacji komputerowych jest dziecinnie proste. PyQt, PyGtk, Kivy, Tkinter, WxPython, PyGUI i PySide to jedne z najlepszych frameworków GUI opartych na Pythonie, które umożliwiają programistom tworzenie wysoce funkcjonalnych graficznych interfejsów użytkownika (GUI).

6. Rozwój oprogramowania

Pakiety i aplikacje Pythona mają na celu uproszczenie procesu tworzenia oprogramowania. Od tworzenia złożonych aplikacji, które obejmują obliczenia naukowe i numeryczne, po tworzenie aplikacji komputerowych i internetowych, Python może zrobić wszystko. To jest powód, dla którego programiści używają Pythona jako języka wsparcia dla kontroli kompilacji, testowania i zarządzania.

Na przykład SCons został zaprojektowany specjalnie do kontroli kompilacji, Buildbot i Apache Gump umożliwiają automatyczną ciągłą kompilację i testowanie, a Roundup i Trac są świetne do śledzenia błędów i zarządzania projektami.

Python obsługuje również analizę i wizualizację danych, co jeszcze bardziej upraszcza proces tworzenia niestandardowych rozwiązań bez dodatkowych nakładów pracy i czasu.

7. Aplikacje na poziomie korporacyjnym/biznesowym

Oprogramowanie lub aplikacje biznesowe na poziomie korporacyjnym są uderzająco różne od aplikacji standardowych, ponieważ w przypadku tych pierwszych wymagane były takie funkcje, jak czytelność, rozszerzalność i skalowalność. Zasadniczo aplikacje biznesowe są projektowane tak, aby odpowiadały wymaganiom organizacji, a nie potrzebom poszczególnych klientów.

W związku z tym aplikacje te muszą być zdolne do integracji ze starszymi systemami, takimi jak istniejące bazy danych i aplikacje inne niż internetowe. Ponieważ aplikacje biznesowe są tworzone z uwzględnieniem niestandardowych wymagań, aby zaspokoić specyficzne potrzeby modelu operacyjnego organizacji, cały proces rozwoju staje się bardzo skomplikowany.

W tym miejscu Python może zrobić znaczącą różnicę. Wysoka wydajność, skalowalność, elastyczność i czytelność Pythona to tylko cechy wymagane do tworzenia w pełni funkcjonalnych i wydajnych aplikacji biznesowych. Ponadto Python posiada inne narzędzia do tworzenia aplikacji biznesowych, takie jak:

• Odoo, kompleksowe oprogramowanie do zarządzania, które stanowi kompletny zestaw aplikacji do zarządzania przedsiębiorstwem.
• Tryton, trójwarstwowa, wysokopoziomowa platforma aplikacji ogólnego przeznaczenia, to kolejne fantastyczne narzędzie do tworzenia aplikacji biznesowych.

Dowiedz się więcej o: Najlepsze narzędzia Pythona

8. Programy edukacyjne i szkolenia

Jeśli istnieje jakiś przyjazny dla początkujących język programowania, to jest nim Python. Mówiliśmy to już wiele razy i powtarzamy – Python ma niezwykle prostą składnię, podobną do języka angielskiego. Ma krótką krzywą uczenia się, dlatego jest doskonałym wyborem dla początkujących. Łatwa krzywa uczenia się Pythona i prostota to dwa główne powody, dla których jest to jeden z najczęściej używanych języków programowania w programach edukacyjnych, zarówno na poziomie początkującym, jak i zaawansowanym.

Jednak Python jest nie tylko świetny jako język wprowadzający – nawet profesjonalni programiści i programiści na całym świecie w dużym stopniu polegają na Pythonie.

9. Rozwój języka

Przez lata projektowanie i architektura modułów Pythona była inspiracją do opracowania wielu nowych języków programowania, takich jak Boo, Swift, CoffeeScript, Cobra i OCaml. Wszystkie te języki mają liczne podobieństwa z Pythonem, takie jak model obiektowy, składnia i wcięcia.

10. Systemy operacyjne

Tak, Python jest również tajnym składnikiem wielu systemów operacyjnych, najpopularniejszej dystrybucji Linuksa. Oparty na Linuksie Instalator Ubiquity dla Ubuntu i Fedora oraz Anaconda Installer dla Red Hat Enterprise są zakodowane w Pythonie. Nawet Gentoo Linux wykorzystuje Python Portage (system zarządzania pakietami). Zwykle Python łączy się z językiem programowania C w celu projektowania i rozwijania systemów operacyjnych.

11. Aplikacje do skrobania stron internetowych

Python to sprytne narzędzie do wydobywania ogromnych ilości danych ze stron internetowych i stron internetowych. Pobrane dane są zwykle wykorzystywane w różnych rzeczywistych procesach, takich jak oferty pracy, porównywanie cen, badania i rozwój itp.

BeautifulSoup, MechanicalSoup, Scrapy, LXML , Python Requests, Selenium i Urllib to jedne z najlepszych opartych na Pythonie narzędzi do scrapingu internetowego.

12. Aplikacje do przetwarzania obrazu i projektowania graficznego:

Oprócz wszystkich zastosowań wymienionych powyżej, Python znajduje również unikalny przypadek użycia w aplikacjach do przetwarzania obrazów i projektowania graficznego. Język programowania jest używany na całym świecie do projektowania i tworzenia oprogramowania do obrazowania 2D, takiego jak Inkscape, GIMP, Paint Shop Pro i Scribus. Ponadto Python jest używany w kilku pakietach animacji 3D, takich jak Blender, Houdini, 3ds Max, Maya, Cinema 4D i Lightwave, żeby wymienić tylko kilka.

Wniosek

Po przeczytaniu o tych wszystkich wszechstronnych i zróżnicowanych rzeczywistych zastosowaniach Pythona można bezpiecznie stwierdzić, że Python jest w stanie obsłużyć prawie każde wymagania programistyczne. W ciągu ostatnich kilku lat aplikacje Pythona zyskały nową popularność również w dziedzinie Data Science, zwłaszcza w uczeniu maszynowym.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Pythonie, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży , 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.