Что можно делать на python: Что можно написать на Python

Что можно написать на Python — от калькулятора до майнинга данных / Skillbox Media

#подборки

• 15 апр 2019

• 12

Вы начали учить Python и планируете написать первый проект? Подобрали для вас мануалы, которые помогут новичку.

Vkontakte

Twitter

Telegram

Скопировать ссылку

 vlada_maestro / shutterstock

Наталья Березовская

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведёт некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

Задаваться вопросом, что пишут на Python, кажется даже не вполне корректным: на нем можно создать практически все. Благодаря многочисленным библиотекам, фреймворкам, собственному компилятору и поддержке крупных корпораций вроде Google сегодня Python стал языком общего назначения. Гибкий, простой и быстрый, он собрал сотни тысяч фанатов по всему миру.

Python отлично показывает себя в следующих областях:

• системное программирование;
• веб-программирование — backend;
• Data Science и анализ данных;
• графические интерфейсы;
• веб-сценарии;
• искусственный интеллект.

Мы приводим примеры пяти мануалов, с помощью которых вы можете реализовать несложные проекты, начав изучать Python на практике.

В этом пособии для новичков даны пошаговые инструкции по тому, как упростить и автоматизировать множество скучных задач в электронных таблицах, поисковых системах, при загрузке онлайн-контента, заполнения форм и многих других. Вы будете работать со скриптами, файлами, объектами и классами, проводить скрейпинг сайтов — в общем, на практике применять теоретические знания.

С помощью Python и этого руководства вы можете сделать простое приложение для пользователей — калькулятор. Это дверь в GUI-программирование — создание интуитивно понятных графических интерфейсов. В процессе вы поработаете с модулем tkinter, который уже предустановлен в последних версиях Python.

Это открытие фреймворка Flask. На Python написаны такие сервисы, как Instagram* и YouTube, поэтому он отлично подходит для создания собственного микроблога в экспериментальных, а возможно, и коммерческих целях. В мегаруководстве Мигеля Гринберга детально разбирается Flask, а после его изучения вы сможете написать свое первое веб-приложение.

Для работы с анализом данных подойдет, разумеется, не только Twitter — любая открытая площадка в интернете, — но мы приведем этот пример. При помощи модулей вы сможете отсортировать и структурировать нужную информацию. Используя Tweepy — отфильтровать посты юзеров по определенным параметрам. А с помощью GraphQL можно будет привести результат работы в вид графического интерфейса.

Технологии криптошифрования используют не только как финансовый инструмент — найти им применение можно во множестве областей. Если вам интересен блокчейн, попробуйте создать собственный. Для этого вам понадобится работать с библиотекой requests и HTTP-клиентами и вооружиться вот этим руководством.

Читайте также:

^* Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности.

Vkontakte

Twitter

Telegram

Скопировать ссылку

Научитесь: Python
Узнать больше

Adobe добавит нейронку для работы с видео в Premiere Pro и After Effects
19 апр 2023

Google представит обновлённый поисковик с функциями на основе ИИ
17 апр 2023

Итальянские учёные разработали съедобный аккумулятор
14 апр 2023

Понравилась статья?

Да

Что можно написать на Python, примеры программ: сайты, игры и приложения

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Реальные приложения на Python

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount & Blade, Doki Doki Literature Club, Frets on Fire и Disney’s Toontown Online.

3. Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным GitHub Python расположился на втором месте среди языков, используемых для машинного обучения.

Искусственный интеллект и машинное обучение — очень популярные темы сегодня. С помощью них мы сегодня принимаем очень много решений. Python отчасти повлиял на такой рост популярность отрасли.

Стабильность и безопасность языка сделали его идеальным для интенсивных вычислений, без которых AI и ML не обходятся. А широкая коллекция библиотек помогает при разработке моделей и алгоритмов. Вот самые популярные библиотеки:

• SciPy для научных и технических вычислений.
• Pandas для анализа данных и манипуляции ими.
• Keras для нейронных сетей.
• TensorFlow для машинного обучения, особенно для глубоких нейронных сетей.
• NumPy для сложных математических функций и вычислений.
• Scikit-Learn для работы с разными моделями машинного обучения.

4. Графический интерфейс для настольных приложений

Иногда можно обойтись и без полноценного интерфейса, но для большинства проектов сегодня важен GUI. И для них в Python тоже есть множество решений.

При этом доступный синтаксис и модульная структура позволяют создавать быстрые и отзывчивые интерфейсы, делая еще и сам процесс разработки приятным. Среди самых популярных библиотек и фреймоворков — PyQt, Tkinter, Python GTK+, wxWidgets и Kivy.

5. Обработка изображений

Благодаря росту популярности машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей выросла и роль инструментов для (предварительной) обработки изображений. Python в полной мере удовлетворяет этот спрос.

Среди самых популярных инструментов в Python можно выделить OpenCV, Scikit-Image, Python Imaging Library (PIL). Среди известных приложений, использующих Python — GIMP, Corel PaintShop, Blender и Houdini.

6. Обработка текста

Обработка текста — чуть ли не самый распространенный сценарий использования Python. Она руку идет с NLP (обработкой естественного языка), но не будем погружаться в эту тему сейчас. Обработка текста позволяет обрабатывать большие объемы текста, предоставляя гибкость структуры. Можно запросто сортировать строки, извлекать определенный текст, форматировать абзацы и так далее.

7. Бизнес приложения

Бизнес приложения во многом отличаются от обычного потребительского ПО. Во-первых, они предлагают ограниченный набор функций вместо десяток или даже сотен возможностей. Во-вторых, у них есть конкретная целевая группа (чаще всего ею выступает определенная организация).

Python отлично подходит для разработки таких высоконагруженных приложений.

Например, с помощью Python созданы Odoo и Tryton.

Еще одной важной составляющей любого приложения является безопасность. И хотя почти все программы создаются с прицелом на безопасность, возможности Python в этом плане очень важны для бизнес-решений. Также Python позволяет писать масштабируемый код.

8. Образовательные и тренировочные программы

Python — отличная точка входа для каждого, кто хочет познакомиться с миром современного программирования. Все благодаря максимально простому синтаксису языка, который очень напоминает английский. Также изучается Python быстрее других языков. Именно поэтому этот язык один из основных кандидатов на то, чтобы быть первым языком программирования.

Есть масса обучающих ресурсов для получения начальных знаний по Python, но среди самых популярных можно выделить Coursera, edX, Udemy, Python Institute и Harvard.

9. Аудио и видео приложения

Эффективность Python позволяет использовать его для аудио и видео приложений. Для этого есть масса инструментов и библиотек. Сигнальная обработка, управление аудио, распознавание звуков — все это доступно с помощью таких библиотек, как Pyo, pyAudioANalysis, Dejavu и других.

Для видео же есть Scikit-video, OpenCV и SciPy. С их помощью можно управлять видеороликами и готовить их к использованию в других приложениях. На Python написаны Spotify, Netflix и YouTube.

10. Парсинг

В интернете просто невероятные объемы информации. И с помощью веб-парсеров данные на сайтах можно собирать, сохраняя их в одном месте. После этого их могут использовать исследователи, аналитики или организации для самых разных задач.

На Python есть такие библиотеки, как PythonRequest, BeautifulSoup, MechanicalSoup, Selenium и другие. Парсеры используются для отслеживания цены, аналитики, анализа в социальных медиа, проектах машинного обучения и в любых других проектах, где есть большие объемы данных.

11. Data Science и визуализация данных

Данные играют ключевую роль в современном мире. Они помогают понимать людей, их вкусы, собирать и анализировать интересные наблюдения. Это все — важная часть Data Science. В этой области требуется определить проблему, собрать данные, обработать их, изучить, проанализировать и визуализировать.

В экосистеме Python есть такие решения, как TensorFlow, PyTorch, Pandas, Scikit-Learn, NumPy, SciPy и многие другие.

Визуализация важна, когда данные нужно преподнести команде или держателям акций. Для этого в Python есть Plotly, Matplotlib, Seaborn, Ggplot, Geoplotlib и другие.

12. Научные и математические приложения

Мы уже определили, что в Python есть библиотеки для научных и математических вычислений, включая AI, ML и Data Science. Но даже если не брать эти сферы, язык пригодится, например, для работы с высокоуровневыми математическими функциями.

Стоит отметить такие инструменты, как Pandas, IPython, SciPy, Numeric Python, Matplotlib и другие. С помощью Python созданы такие приложения, как FreeCAD и Abaqus.

13. Разработка программного обеспечения

Python подходит не только для веб-разработки, научной разработки, создания игр или встраиваемых систем. По большому счету, это универсальное решение для софта любого типа. Все это возможно благодаря тому, что Python обеспечивает высокую скорость исполнения, хорошую совместимость, отличную поддержку со стороны сообщества, а также огромное количество библиотек. С помощью Python были созданы Roundup, Buildbot, SCons, Mercurial, Orbiter и Allura.

Часто разработчики используют Python как вспомогательный язык для управления проектами, контроля сборок и тестирования.

14. Операционные системы

Операционные системы — мозг любого компьютера. На Python, например, работают ОС, построенные на базе Linux. Как минимум, отдельные части таких систем.

В качестве примеров можно вспомнить Ubiquity Installer от Ubuntu, Anaconda Installer от Red Hat Enterprise. Также язык использовался для создания Gentoo Linux и системы управления пакетами Portage в Google Chrome OS. Вообще комбинация Python и C дает огромные преимущества при проектировании и разработке операционных систем.

15. CAD-приложения

CAD (computer aided design) приложения преимущественно используются в автомобильной, аэрокосмической и архитектурной сферах. Они помогают инженерам и дизайнерам проектировать продукты с точностью до миллиметров.

В среде Python из таких приложений есть FreeCAD, Fandango, PythonCAD, Blender и Vintech RCAM. Они предоставляют такие функции, как макрозапись, верстаки, симуляция роботов, скетчинг, поддержка мультиформатного импорта/экспорта, модули технического чертежа и многое другое.

16. Встроенные приложения

Одна из самых впечатляющих возможностей Python — работа на встроенном железе. Это такие устройства, которые предназначены для выполнения ограниченного набора действий. Встроенный софт — это тот, который отвечает за работу таких устройств. Среди самых популярных приложений MicroPython, Zerynth, PyMite и EmbeddedPython.

В качестве примера встроенных устройств можно вспомнить цифровые камеры, смартфоны, Raspberry Pi, промышленные роботы и другие, которые могут работать с помощью Python. Не все знают, но Python может использоваться как слой абстракции там, где на системном уровне работают C или C++.

Другие приложение на Python

• Консольные приложения
• Компьютерное зрение
• Робототехника
• Разработка языков
• Автоматическое тестирование
• Автоматизация
• Анализа данных

Вывод

Python — продвинутый и универсальный язык программирования, который быстро приобретает популярность среди разработчиков в разных отраслях. Его можно применить почти в любой сфере благодаря широкому набору библиотек.

Если вы только знакомитесь с программированием в целом, то этот материал должен был убедить вас выбрать в качестве первого языка Python. Благо, выучить его сегодня легко с помощью обилия книг, курсов, GitHub-репозиториев, популярных инструментов и библиотек.

5 крутых вещей, которые можно сделать с помощью Python

Мохит Кхаре
в

Разработка
|
Последнее обновление:
27 июля 2020 г.

Поделись на:

Сканер безопасности веб-приложений Invicti — единственное решение, обеспечивающее автоматическую проверку уязвимостей с помощью Proof-Based Scanning™.

Python — один из самых любимых языков программирования.

А почему бы и нет? Вы можете создать как простые сценарии обслуживания, так и сложные приложения машинного обучения. Есть много интересных вещей, которые вы можете сделать с Python , который вам понравится изучать.

Введение

Python — очень популярный язык среди разработчиков. Легко и весело писать сценарии для автоматизации и создания вещей.

Некоторые из распространенных вариантов использования:

• Создание ботов
• Парсинг веб-сайтов
• Машинное обучение, визуализация и анализ данных
• Веб-разработка с такими фреймворками, как Django и Flask
• Разработка игр с помощью Pygame
• Мобильные приложения с такими фреймворками, как Kivy

В этой статье я попытаюсь охватить несколько областей с примерами и показать вам некоторые забавные вещи, которые вы можете делать с помощью Python. Если вы не знаете Python, я рекомендую изучить его!

Начнем!

Для веб-разработки

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с такими средами, как Django, Flask и другими. Его можно использовать для создания веб-приложений на стороне сервера и интегрировать с любым интерфейсом. Как правило, разработчики используют JavaScript во внешнем интерфейсе и Python для поддержки операций на стороне сервера. Python не используется напрямую в браузерах.

Django — один из самых популярных веб-фреймворков на Python. Эти фреймворки предоставляют пакет, в котором у вас есть определенная структура, с легкостью поддерживающий взаимодействие с базой данных; все это настраивается с помощью минимальной команды настройки. Если вы хотите что-то минимальное для начала — я рекомендую Flask!

Помимо этого, Python имеет большое количество библиотек для веб-разработки. Некоторые популярные из них —

• Запросы
• Подушка
• ПиМонго

Около ресурсов для начала веб-разработки на Python —

• Образовательный блог
• Веб-приложение с нуля

Пример. Доступ к файловой системе компьютера с мобильного телефона

Вы можете получить доступ к своей файловой системе, запустив файловый сервер на своем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду —

 # версия python> = 3.X
python3 -m http.сервер
# Если версия Python >= 2.X и < 3.X
python -m Простой HTTP-сервер
# порт по умолчанию: 8000 

Запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном телефоне, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или используйте точку доступа телефона на ноутбуке). Теперь в браузере телефона откройте —

:port

Проверьте свой IP, запустив — ifconfig . Проверьте свой локальный IP-адрес (должен начинаться с 192.168….)

Предположим, ваш IP-адрес — 192.168.43.155 , и вы используете порт по умолчанию. Затем вы должны открыть –

192.168.43.155:8000 на мобильном телефоне. Вы увидите текущую директорию 🙂

Автоматизация и сценарии

Если вы инженер, вы, вероятно, будете ленивы и захотите автоматизировать почти все, что можете, верно?

Не беспокойтесь, питон вас прикроет. Есть масса вещей, которые можно автоматизировать, написав всего 4-5 строк кода. От настройки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео с YouTube — вы можете сделать все это с помощью пары строк в python.

Некоторые замечательные скрипты и пакеты, которые вы можете начать использовать —

• А-Я полезных трюков с Python
• Потрясающие скрипты Python
• Удаление файлов
• Тест HTTP/2

Пример — преобразование CSV в JSON

Вы можете преобразовать CSV-файл в JSON с помощью всего 1 команды в Python!

Попробуйте прямо сейчас —

 python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))" 

Замените своим именем файла.csv и вы получите вывод JSON!

Легко, правда?

Создание игр

Python поддерживает разработку игр. Его библиотека Pygame очень полезна. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут созданы с его помощью. Вы даже можете создавать кроссплатформенные игры с помощью Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Ресурсы для изучения

• Учебники Freecodecamp
• Учебник Raywenderlich

Пример — палач в терминале

Вот простая программа на питоне, которая позволяет вам играть в палача в терминале. Код можно сильно сократить, и я оставлю это вам в качестве упражнения!

 # палач.py
#импорт модуля времени
время импорта
импортировать случайный
обороты = 10
print "Привет, давай поиграем в палача! У тебя будет " + str(ходов) + " ходов!"
Распечатать ""
# задерживать
время сна (0,5)
# набор слов для угадывания
wordList = ["geekflare", "круто", "питон", "волшебство"]
слово = случайный выбор (список слов)
догадки = ''
# повторяем до тех пор, пока не останется витков
в то время как обороты > 0:
    неправильно = 0
    для char в слове:
        если char в догадках:
            печатать символ,
        еще:
            Распечатать "_",
            неправильно += 1
    печать("\n")
    если неправильно == 0:
        печатать "Вы выиграли :)"
        перерыв
    Распечатать
    угадать = ''
    если len(угадать) < 1:
        Guess = raw_input("Угадай символ или введите правильное слово: ")[0]
    догадки += догадка
    если догадаться не по слову:
        обороты -= 1
 
        напечатать "неправильно"
 
        выведите "У вас есть", + поворачивает, ' поворачивает налево!'
 
        если получается == 0:
    
            print "Вы проиграли :(" 

Результат будет выглядеть примерно так:

Web Scraping

Каждый день вы видите много данных на нескольких сайтах. Подумайте, как было бы здорово, если бы вы могли легко получить доступ к этим данным; это и есть веб-скрапинг, а Python делает это еще проще благодаря своей потрясающей поддержке и библиотекам. Данные в Интернете неструктурированы, и Python предоставляет простой способ анализа и использования этих данных и даже выполнения дальнейшего анализа и операций.

Некоторые популярные библиотеки очистки:

• Красивый суп
• Скрейпи

Позвольте мне показать вам пример того, как вы можете извлечь значения валюты с веб-сайта – x-rates.com

Пример – Получить значение валюты по сравнению с долларами США

Давайте использовать парсинг в Python для извлечения значений валюты –

 запросов на импорт
из bs4 импортировать BeautifulSoup
  
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
г = запросы.получить(URL)
суп = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
список рейтингов = суп.найтиВсе("таблица", {"класс": "Таблица ставок"})[0]. найтиВсе("тело")
для tableVal в рейтинге:
trList = tableVal.findAll('tr')
для trVal в trList[:6]:
печать(trVal.текст) 

Возвращает значение 1 доллара США в других валютах.

Наука о данных и машинное обучение

DS и ML — самые модные темы в наши дни. За этими технологиями будущее информатики.

Python хорошо подходит для обработки данных, анализа и реализации сложных алгоритмов. Анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и т. д.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинного обучения, используя множество популярных библиотек, таких как —

• NumPy
• Панды
• Матплотлиб
• Сиборн

Существует множество инструментов глубокого обучения, поддерживающих Python. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки:

• TensorFlow
• ПиТорч
• Керас

Еще одна причина, по которой используется Python, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения можно реализовать с помощью 20–40 строк кода. Посмотрите это руководство, чтобы узнать, как легко визуализировать в python.

Заключение

В учебнике обсуждались различные области, в которых можно использовать python. Здесь я привожу несколько классных и простых примеров для демонстрации, но есть гораздо больше замечательных приложений и инструментов, которые вы можете создать с помощью Python. Надеюсь, вы узнали что-то новое!

Продолжайте исследовать. Продолжай учиться!

Спасибо нашим спонсорам

10 лучших приложений Python в реальном мире | Использование Python

Последнее обновление 01 июля 2022 г. 236,9 тыс. просмотров

Akash Я люблю технологии и люблю делиться ими со всеми. Я работаю... Я люблю технологии и люблю делиться ими со всеми. Я работаю аналитиком в edureka! Happy Learning

7 / 17 Блог от Introduction to Python

Стать сертифицированным специалистом

Динамическая типизация, встроенные структуры данных, мощные библиотеки, платформы, поддержка сообщества — это лишь некоторые из причин, по которым Python является привлекательным языком для быстрой разработки приложений любого типа. В этой статье мы рассмотрим некоторые области, в которых Python превосходен в разработке приложений.

В этой статье о приложениях Python рассматриваются следующие темы:

• Введение в Python
• Приложения Python
  • Веб-разработка
  • Разработка игр
  • Машинное обучение и искусственный интеллект
  • Обработка данных и визуализация данных
  • Графический интерфейс рабочего стола
  • Приложения для парсинга веб-страниц
  • Аудио и бизнес-приложения
  • Бизнес-приложения

  0009

  • Приложения САПР
  • Встроенные приложения

Введение в Python

Python бесплатен и прост в освоении. Его основные особенности заключаются в том, что он высокоуровневый , динамический типизированный и интерпретированный . Это упрощает отладку ошибок и способствует быстрой разработке прототипов приложений, помечая себя как как язык для кодирования. Python был разработан в 1989 году Guido Van Rossum и делает упор на принцип DRY (Не повторяйтесь) и читаемость .

Покончив с этим, давайте сразу перейдем к приложениям Python. 🙂

Приложения Python

Python поддерживает кроссплатформенные операционные системы , что делает создание приложений с его помощью еще более удобным. Некоторые всемирно известные приложения, такие как YouTube, BitTorrent, DropBox и т. д., используют Python для достижения своей функциональности.

Узнайте о нашем обучении Python в лучших городах/странах

1. Веб-разработка

Python можно использовать для быстрого создания веб-приложений. Почему это? Это из-за фреймворков, которые Python использует для создания этих приложений. Есть Common-Backend Logic , которая используется для создания этих фреймворков и ряда библиотек, которые могут помочь интегрировать такие протоколы, как HTTPS, FTP, SSL и т. д., и даже помочь в обработке JSON, XML, электронной почты и многого другого.

Одними из самых известных фреймворков являются Django, Flask, Pyramid. Зачем использовать фреймворк? безопасность , масштабируемость , удобство , которое они обеспечивают, похвально, если мы сравним его с началом разработки веб-сайта с нуля.

2. Разработка игр

Python также используется при разработке интерактивных игр. Существуют такие библиотеки, как PySoy — движок 3D-игр, поддерживающий Python 3, PyGame — предоставляющий функциональные возможности и библиотеку для разработки игр. Такие игры, как Civilization-IV, Disney’s Toontown Online, Vega Strike и т. д., были созданы с использованием Python.

3. Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение и искусственный интеллект — это то, о чем говорят в городе, поскольку они обеспечивают самые многообещающие карьеры в будущем. Мы заставляем компьютер учиться на основе прошлого опыта с помощью сохраненных данных или, что еще лучше, создаем алгоритмы, которые заставляют компьютер учиться самостоятельно. Язык программирования, который выбирают все? Это Питон. Почему? Поддержка этих доменов с уже существующих библиотек, таких как Pandas, Scikit-Learn, NumPy и многие другие.

Изучите алгоритм, используйте библиотеку и у вас есть решение проблемы. Это так просто. Но если вы хотите пойти более жестким путем, вы можете разработать свой собственный код, который дает лучшее решение, которое все же намного проще, если сравнивать его с другими языками.

4. Наука о данных и визуализация данных

Данные — это деньги , если вы знаете, как извлекать соответствующую информацию, которая может помочь вам принять рассчитанные риски и увеличить прибыль. Вы изучаете имеющиеся у вас данные, выполняете операции и извлекаете необходимую информацию. Библиотеки, такие как Pandas, NumPy, помогают вам в извлечении информации.

Вы даже можете визуализировать библиотеки данных, такие как Matplotlib, Seaborn, которые помогают строить графики и многое другое. Это то, что Python предлагает вам стать Data Scientist.

5. Графический интерфейс рабочего стола

Мы используем Python для программирования настольных приложений . Он предоставляет библиотеку Tkinter, которую можно использовать для разработки пользовательских интерфейсов. Есть и другие полезные инструменты, такие как wxWidgets, Kivy, PYQT, которые можно использовать для создания приложений на нескольких платформах.

Вы можете начать с создания простых приложений, таких как калькуляторы, приложения To-Do, а затем перейти к созданию гораздо более сложных приложений.

6. Приложения для веб-скрейпинга

Python — спаситель, когда нужно извлечь большой объем данных с веб-сайтов, которые затем могут быть полезны в различных реальных процессах, таких как сравнение цен, списки вакансий, исследования и разработки и гораздо более.

В Python есть BeautifulSoup, который мы используем для извлечения таких данных. Вот полноценное руководство по изучению веб-скрапинга с помощью Python.

7. Бизнес-приложения

Бизнес-приложения отличаются от наших обычных приложений и охватывают такие области, как электронная коммерция, ERP и многие другие. Им требуются масштабируемые, расширяемые и легко читаемые приложения, и Python предоставляет нам все эти функции. Такие платформы, как Tryton, доступны для разработки таких бизнес-приложений.

8. Аудио- и видеоприложения

Мы используем Python для разработки многозадачных приложений, а также для вывода мультимедиа. Видео- и аудиоприложения, такие как TimPlayer, Cplay, были разработаны с использованием библиотек Python. Они обеспечивают лучшую стабильность и производительность по сравнению с другими медиаплеерами.

9. Приложения САПР

Компьютерное проектирование довольно сложно сделать, так как нужно позаботиться о многих вещах. Объекты и их представление, функции — это лишь верхушка айсберга, когда речь идет о чем-то подобном. Python также делает это простым, и самое известное приложение для САПР — Fandango.

10. Встроенные приложения

Python основан на C, что означает, что его можно использовать для создания встроенного программного обеспечения C для встроенных приложений. Это помогает нам выполнять приложения более высокого уровня на небольших устройствах, которые могут вычислять Python.

Самым известным встраиваемым приложением может быть Raspberry Pi, использующий Python для своих вычислений. Мы также можем использовать его как компьютер или как простую встроенную плату для выполнения высокоуровневых вычислений.

Мы используем Python в различных приложениях. Независимо от того, в какой области вы работаете, Python приносит свои плоды.