Python — одна з найулюбленіших мов програмування.
А чому б і ні, ви можете створити від простих сценаріїв обслуговування до складної програми машинного навчання. З Python можна робити багато цікавих речей, які вам сподобається вивчати.
вступ
Python є дуже популярною мовою серед розробників. Легко та цікаво писати сценарії для автоматизації та створення матеріалів.
Деякі з типових випадків використання:
- Створення ботів
- Скрапінг сайтів
- Машинне навчання, візуалізація та аналіз даних
- Веб-розробка з такими фреймворками Джанго і Колба
- Розробка гри с Pygame
- Мобільні програми з такими фреймворками Киви
У цій статті я спробую охопити кілька доменів на прикладах і покажу вам деякі цікаві речі, які ви можете робити з Python. Якщо ви не знаєте python, я рекомендую навчання це!
Давайте розпочнемо!
Для веб-розробки
Python має дуже хорошу підтримку для веб-розробки з такими фреймворками, як Django, Flask та іншими. Його можна використовувати для створення веб-додатків на стороні сервера та інтегрувати з будь-яким інтерфейсом. Як правило, розробники використовують JavaScript у інтерфейсі та python для підтримки операцій на стороні сервера. Python не використовується безпосередньо в браузерах.
Django є одним із найпопулярніших веб-фреймворків на Python. Ці фреймворки надають пакет із визначеною структурою, який з легкістю підтримує взаємодію з базою даних; все це налаштовується за допомогою мінімальної команди налаштування. Якщо ви хочете чогось мінімального для початку – я рекомендую Flask!
Окрім цього, Python має велику кількість бібліотек для веб-розробки. Деякі популярні з них –
Деякі ресурси для початку веб-розробки на Python –
Приклад – доступ до файлової системи комп’ютера з мобільного
Ви можете отримати доступ до своєї файлової системи, запустивши файловий сервер на своїй машині. Перейдіть до потрібного каталогу, до якого ви хочете отримати доступ, і виконайте таку команду –
# python version >= 3.X python3 -m http.server # If Python version >= 2.X and < 3.X python -m SimpleHTTPServer #default port: 8000
Це запускає файловий сервер, до якого можна отримати доступ у тій самій мережі. Щоб отримати доступ до файлів на мобільному телефоні, просто підключіться до тієї ж мережі (Wi-Fi або скористайтеся точкою доступу телефону на ноутбуці). Тепер у браузері телефону відкрийте –
Перевірте свій IP, запустивши ifconfig. Перевірте свій локальний IP (має починатися з 192.168….)
Припустимо, ваш IP – 192.168.43.155 і ви використовуєте порт за замовчуванням. Потім вам слід відкрити –
192.168.43.155:8000 на мобільному телефоні. Ви побачите поточний каталог 🙂
Автоматизація та сценарії
Якщо ви інженер, ви, ймовірно, будете ледачі і захочете автоматизувати майже все, що можете, чи не так?
Не хвилюйтеся, Python допоможе вам. Є маса речей, які можна автоматизувати за допомогою лише 4-5 рядків коду. Від налаштування завдань cron і нагадувань до завантаження ваших улюблених відео з YouTube, ви можете зробити все це за допомогою кількох рядків на Python.
Деякі чудові сценарії та пакети, які ви можете почати використовувати –
Приклад – перетворення CSV на JSON
Ви можете конвертувати файл CSV у JSON лише за допомогою 1 команди на Python!
Спробуй зараз –
python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"
Замініть ім’я файлу.csv, і ви отримаєте вихідний файл JSON!
Легко, правда?
Ігри про будівництво
Python підтримує розробку ігор. Його Pygame бібліотека дуже корисна. Він підтримує мистецькі, музичні, звукові, відео та мультимедійні проекти, які створюються з його допомогою. Ви навіть можете створювати кросплатформні ігри за допомогою Кивиякий працює на Windows, Mac, Linux, Android та iOS.
Ресурси для навчання
Приклад – Шибениця в терміналі
Ось проста програма на Python, яка дозволяє грати в гру «ката» в терміналі. Код можна значно скоротити, і я залишу це як вправу для вас!
# hangman.py
#importing the time module
import time
import random
turns = 10
print "Hello, Let's play hangman! You will have " + str(turns) + " turns!"
print ""
# delay
time.sleep(0.5)
# set of words to guess from
wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"]
word = random.choice(wordList)
guesses=""
# loop till no turns are remaining
while turns > 0:
wrong = 0
for char in word:
if char in guesses:
print char,
else:
print "_",
wrong += 1
print("n")
if wrong == 0:
print "You won :)"
break
print
guess=""
if len(guess) < 1:
guess = raw_input("Guess a character or enter the correct word: ")[0]
guesses += guess
if guess not in word:
turns -= 1
print "Wrong"
print "You have", + turns, ' turns left!'
if turns == 0:
print "You Lose :("
Результат виглядатиме приблизно так –
Веб-скрейпінг
Щодня ви бачите багато даних на кількох сайтах. Подумайте, як було б здорово, якби ви могли легко отримати доступ до цих даних; це те, що таке веб-скрапінг, і Python робить це ще простіше завдяки своїй чудовій підтримці та бібліотекам. Дані в Інтернеті є неструктурованими, і Python забезпечує простий спосіб аналізу та споживання цих даних і навіть подальшого аналізу та операцій.
Ось деякі популярні бібліотеки копіювання:
Дозвольте мені показати вам приклад того, як ви можете отримати значення валюти з веб-сайту – x-rates.com
Приклад. Порівняйте вартість валюти з доларами США
Давайте скористаємося скрапінгом у python для отримання валютних значень –
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
r = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
ratelist = soup.findAll("table", {"class": "ratesTable"})[0].findAll("tbody")
for tableVal in ratelist:
trList = tableVal.findAll('tr')
for trVal in trList[:6]:
print(trVal.text)
Це повертає, скільки дорівнює 1 долар США в інших валютах.
Наука про дані та машинне навчання
DS і ML – наймодніші теми сьогодні. За цими технологіями майбутнє інформатики.
Python добре підходить для обробки даних, аналізу та реалізації складних алгоритмів. Синтаксичний аналіз і візуалізація даних зазвичай є простими функціями або кількома рядками коду з бібліотеками Python, такими як NumPy, scipy, scikit-learn тощо.
Python можна використовувати в програмах з інтенсивним об’ємом даних і машинного навчання за допомогою багатьох популярних бібліотек, таких як –
Існує багато інструментів глибокого навчання, які підтримують python. Деякі популярні бібліотеки та фреймворки:
Однією з інших причин використання Python є те, що навіть складні моделі машинного навчання можна створити за допомогою 20-40 рядків коду. Перевірте цей підручник про те, як легко візуалізувати на Python.
Висновок
Підручник обговорював різні домени, в яких можна використовувати python. Тут я наводжу кілька класних і простих прикладів для демонстрації, але є набагато більше приголомшливих програм та інструментів, які можна створювати за допомогою Python. Сподіваюся, ви дізналися щось нове!
Продовжуйте досліджувати. Продовжуйте вчитися!