Σε τι χρησιμοποιείται το Python; 10+ χρήσεις κωδικοποίησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python.

? Καλώς ήλθατε

Γεια! Αφιερώστε λίγο χρόνο για να σκεφτείτε αυτήν την ερώτηση:

Πώς εφαρμόζεται η Python σε σενάρια πραγματικού κόσμου;

Εάν μαθαίνετε την Python και θέλετε να μάθετε την απάντηση, τότε αυτό το άρθρο είναι για εσάς.

Έχοντας μια σαφή ιδέα για τις εφαρμογές και το τεράστιο δυναμικό αυτής της γλώσσας προγραμματισμού θα σας δώσει το κίνητρο που θα χρειαστείτε καθ 'όλη τη διάρκεια του ταξιδιού σας.

Ας ξεκινήσουμε! ✨

? Python σε σενάρια πραγματικού κόσμου

Το Python χρησιμοποιείται σχεδόν σε κάθε κλάδο και επιστημονικό πεδίο που μπορείτε να φανταστείτε, όπως:

  • Επιστημονικά δεδομένα.
  • Μηχανική εκμάθηση.
  • Ανάπτυξη διαδικτύου.
  • Εκπαίδευση Επιστήμης Υπολογιστών.
  • Υπολογιστική όραση και επεξεργασία εικόνας.
  • Ανάπτυξη παιχνιδιών.
  • Ιατρική και Φαρμακολογία.
  • Βιολογία και Βιοπληροφορική.
  • Νευροεπιστήμη και Ψυχολογία.
  • Αστρονομία.
  • Άλλοι τομείς όπως η ρομποτική, τα αυτόνομα οχήματα, οι επιχειρήσεις, η μετεωρολογία και η γραφική διεπαφή χρήστη (GUI).

Αυτό το άρθρο καλύπτει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών αυτής της γλώσσας προγραμματισμού σε αυτούς τους κλάδους με παραδείγματα, περιπτώσεις χρήσης και βιβλιοθήκες Python. Ας ξεκινήσουμε με τις εφαρμογές της Python στην επιστήμη δεδομένων.

Science Επιστήμη δεδομένων: Ανάλυση και οπτικοποίηση

Ίσως μια από τις πιο δημοφιλείς εφαρμογές του Python είναι η επιστήμη δεδομένων. Η δύναμη των βιβλιοθηκών Python που αναπτύχθηκαν για ανάλυση δεδομένων και οπτικοποίηση είναι καταπληκτική. Ας δούμε γιατί.

Εφαρμογές Επιστήμης Δεδομένων

Με μια βιβλιοθήκη οπτικοποίησης δεδομένων Python, μπορείτε να δημιουργήσετε μια μεγάλη ποικιλία από γραφικές παραστάσεις και οπτικές αναπαραστάσεις, όπως:

  • Γραμμές, μπαρ και δείκτες.
  • Εικόνες, περιγράμματα και πεδία.
  • Υποπεριοχές, άξονες και σχήματα.
  • Στατιστικά (Πλαίσια, Γραφήματα και Ιστογράμματα).
  • Γραφήματα πίτας και πολικών.
  • 3D Οικόπεδα.
  • κι αλλα!

Μπορείτε να προσθέσετε κείμενο, ετικέτες, σχολιασμούς, χρώμα, σχήματα, συλλογές, κινούμενα σχέδια και διαδραστικότητα στις πλοκές σας ανάλογα με το πακέτο ή τη βιβλιοθήκη με την οποία επιλέγετε να εργαστείτε.

? Συμβουλή: Μπορείτε να δείτε μερικά παραδείγματα οπτικοποιήσεων δεδομένων που δημιουργήθηκαν με την Python στην παραπάνω εικόνα.

Βιβλιοθήκες και πακέτα

Ας δούμε μερικά από τα πιο δημοφιλή πακέτα και βιβλιοθήκες για συνεργασία με την Python στην επιστήμη δεδομένων:

Python για ανάλυση δεδομένων

  • NumPy: αυτό το πακέτο περιγράφεται ως "το θεμελιώδες πακέτο για την επιστημονική πληροφορική με την Python". Σύμφωνα με την επίσημη ιστοσελίδα αυτού του πακέτου, "σχεδόν κάθε επιστήμονας που εργάζεται στην Python βασίζεται στη δύναμη του NumPy."
  • Pandas: είναι "ένα γρήγορο, ισχυρό, ευέλικτο και εύχρηστο εργαλείο ανάλυσης και χειρισμού δεδομένων ανοιχτού κώδικα."

Python για οπτικοποίηση δεδομένων

  • Το Matplotlib: είναι "μια ολοκληρωμένη βιβλιοθήκη για τη δημιουργία στατικών, κινούμενων σχεδίων και διαδραστικών απεικονίσεων στην Python." Εάν είστε περίεργοι για το τι μπορείτε να κάνετε με αυτήν τη βιβλιοθήκη, ρίξτε μια ματιά στη συλλογή παραδειγμάτων.
  • Το Seaborn: είναι "μια βιβλιοθήκη οπτικοποίησης δεδομένων Python που βασίζεται στο matplotlib." Εάν είστε περίεργοι για το τι μπορείτε να κάνετε με αυτήν τη βιβλιοθήκη, ρίξτε μια ματιά στη συλλογή παραδειγμάτων.
  • ggplot2: είναι "ένα σύστημα για τη δημιουργία δηλωτικών γραφικών, με βάση τη γραμματική των γραφικών". Σύμφωνα με τον επίσημο ιστότοπό του: "παρέχετε τα δεδομένα, πείτε στο ggplot2 πώς να αντιστοιχίσετε μεταβλητές στην αισθητική, ποια γραφικά πρωτόγονα να χρησιμοποιήσετε και φροντίζει για τις λεπτομέρειες."
  • Bokeh: είναι "μια διαδραστική βιβλιοθήκη οπτικοποίησης για σύγχρονα προγράμματα περιήγησης στο Web".
  • Πάντες:αυτή η βιβλιοθήκη διαθέτει πολλά εργαλεία για οπτικοποίηση δεδομένων.

Μαθησιακοί πόροι

Αν θέλετε να μάθετε την ανάλυση δεδομένων και την οπτικοποίηση χρησιμοποιώντας Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, αρχεία CSV, πλαίσια δεδομένων και πολλά άλλα, μπορείτε να ξεκινήσετε το ταξίδι σας με τη δωρεάν Ανάλυση Δεδομένων του FreeCodeCamp με Πιστοποίηση Python :

Κατά τη διάρκεια της πιστοποίησης, εργάζεστε και ολοκληρώνετε αυτά τα έργα:

  • Υπολογιστής μέσης-διακύμανσης-τυπικής απόκλισης.
  • Αναλυτής δημογραφικών δεδομένων.
  • Οπτικοποιητής ιατρικών δεδομένων.
  • Προβολή σελίδας Visualizer Time Series.
  • Πρόβλεψη στάθμης θάλασσας.

Το κανάλι YouTube του freeCodeCamp διαθέτει επίσης αυτούς τους υπέροχους δωρεάν οδηγούς για να ξεκινήσετε:

  • Ανάλυση δεδομένων με Python - Πλήρες μάθημα για αρχάριους (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) του Santiago Basulto.
  • Python for Data Science - Μάθετε Pandas, Matplotlib, Numpy και περισσότερα από το DataPublishing
  • Matplotlib Crash Course από τον Keith Galli
  • Εκμάθηση Python NumPy για αρχάριους από τον Keith Galli

Επιπλέον, αυτοί είναι χρήσιμοι πόροι εάν θέλετε να μάθετε πώς να εργάζεστε με αυτές τις βιβλιοθήκες:

  • Matplolib Tutorials: δωρεάν εισαγωγικά, ενδιάμεσα και προχωρημένα σεμινάρια για να σας διδάξουν πώς να δημιουργήσετε εκπληκτικές απεικονίσεις.
  • Pandas "Ξεκινώντας" ενότητα: δωρεάν εισαγωγικά σεμινάρια.
  • Ενότητα NumPy Learn: μια επιμελημένη συλλογή εξωτερικών πόρων που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε.

? Μηχανική εκμάθηση

Το Python είναι ένα απαραίτητο εργαλείο για κάθε προγραμματιστή που θέλει να μπει στον συναρπαστικό χώρο της Μηχανικής Μάθησης. Ας δούμε μια σύντομη εισαγωγή στη Μηχανική Εκμάθηση.

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Η Μηχανική Εκμάθηση είναι ένας τομέας της Πληροφορικής που δημιουργεί συστήματα που μπορούν να μάθουν μόνα τους.

Αυτός ο τύπος συστήματος χρησιμοποιεί αλγόριθμους που βελτιώνονται συνεχώς με βάση τα δεδομένα εισόδου που βοηθούν το σύστημα να «μάθει». Μαθαίνει πώς να ανταποκρίνεται αυτόνομα σε νέα σενάρια δημιουργώντας μια κατάλληλη έξοδο σε νέα σενάρια με βάση προηγούμενες γνώσεις.

Ένα από τα πιο εκπληκτικά πράγματα σχετικά με αυτά τα συστήματα είναι ότι βελτιώνεται συνεχώς.

Δεν είναι σαν τα προγράμματα που συνήθως γράφουμε σε ένα σενάριο Python όπου καθορίζουμε κάθε πιθανή ενέργεια που μπορεί να αναλάβει το πρόγραμμα. Στη Μηχανική Εκμάθηση, το σύστημα εκπαιδεύεται να «σκέφτεται» και να λαμβάνει αποφάσεις βάσει προηγούμενων γνώσεων.

Γι 'αυτό λέμε ότι οι μηχανές "μαθαίνουν" από τα δεδομένα.

? Συμβουλή: Αυτή είναι μια ενδιαφέρουσα ομιλία από την Google: Μηχανική εκμάθηση μηδέν στον ήρωα (Google I / O'19).

Νευρωνικά δίκτυα: Τα δομικά στοιχεία της μηχανικής μάθησης

Τα νευρικά δίκτυα είναι οι μονάδες επεξεργασίας του συστήματος. Προσπαθούν να προσομοιώσουν ένα πραγματικό δίκτυο νευρώνων του εγκεφάλου. Οι εικονικοί "νευρώνες" λαμβάνουν είσοδο, μαθαίνουν πώς να επεξεργάζονται αυτήν την είσοδο και δημιουργούν μια έξοδο με βάση τις προηγούμενες γνώσεις τους.

Αυτό μοιάζει πολύ με αυτό που κάνει ο εγκέφαλος κάθε στιγμή κάθε μέρα.

Χάρη στα νευρικά δίκτυα, ένας αλγόριθμος Machine Learning μπορεί να μάθει πώς να προβλέπει την αναμενόμενη έξοδο από μια δεδομένη είσοδο βάσει προηγούμενων γνώσεων.

Για παράδειγμα, όταν βλέπετε προτεινόμενα βίντεο στο YouTube, αυτές οι προτάσεις δημιουργήθηκαν από νευρωνικά δίκτυα που προβλέπουν ποια βίντεο θα θέλατε να παρακολουθήσετε με βάση τα προηγούμενα μοτίβα σας. Καταπληκτικό, σωστά;

? Συμβουλή: Αυτό είναι ένα ενδιαφέρον άρθρο της Google εάν θέλετε να διαβάσετε περισσότερα σχετικά με αυτό το παράδειγμα YouTube.

Python και μηχανική μάθηση

Είμαι βέβαιος ότι πρέπει να ρωτάτε: ποιος είναι ο ρόλος της Python σε αυτόν τον τομέα; Είναι ένα από τα πιο δημοφιλή και ισχυρά εργαλεία που χρησιμοποιούνται για τον προγραμματισμό αυτού του τύπου συστήματος.

Μία από τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται από προγραμματιστές σε όλο τον κόσμο για να συνεργαστεί με την Python που εφαρμόζεται στη Μηχανική Μάθηση είναι το TensorFlow . Είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από την ομάδα του Google Brain. Αυτή η βιβλιοθήκη χρησιμοποιείται για έρευνα και παραγωγή στο Google.

Σύμφωνα με τον Jeff Dean, επικεφαλής του τμήματος Τεχνητής Νοημοσύνης της Google:

Σήμερα χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό στα συστήματα αναγνώρισης ομιλίας μας, σε ένα νέο προϊόν Google Photos, το Gmail και την Αναζήτηση Google. (πηγή)

Το καλύτερο μέρος είναι ότι οι προγραμματιστές σε όλο τον κόσμο μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν τη βιβλιοθήκη για την αντιμετώπιση πραγματικών προβλημάτων.

? Συμβουλή: Αυτό είναι ένα υπέροχο βίντεο σχετικά με το TensorFlow της Google.

Αυτές είναι δύο άλλες δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python που χρησιμοποιούνται για μηχανική εκμάθηση:

  • Keras - μια βιβλιοθήκη νευρωνικών δικτύων ανοιχτού κώδικα γραμμένη στην Python.
  • PyTorch - μια βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη και εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.

Έργα μηχανικής εκμάθησης στην Python

Το δυναμικό της Μηχανικής Μάθησης είναι πραγματικά ατελείωτο. Μπορεί να εφαρμοστεί σε σχεδόν οποιαδήποτε περιοχή και πλαίσιο που μπορείτε να σκεφτείτε. Εάν η εργασία απαιτεί εκμάθηση από μοτίβα και πρόβλεψη εξόδου, τότε ένα μοντέλο Machine Learning μπορεί σίγουρα να βοηθήσει.

Για παράδειγμα, για να σας δώσει μια ιδέα για τον τύπο έργων που μπορείτε να δημιουργήσετε, το πρόγραμμα σπουδών του FreeCodeCamp περιλαμβάνει μια δωρεάν Μηχανική Εκμάθηση με Πιστοποίηση Python :

Κατά τη διάρκεια της πιστοποίησης, εργάζεστε και ολοκληρώνετε αυτά τα έργα:

  • Πέτρα ψαλίδι χαρτί.
  • Ταξινομητής εικόνας γάτας και σκύλου.
  • Μηχανή προτάσεων βιβλίων χρησιμοποιώντας το K-Nearest Neighbours
  • Υπολογιστής κόστους υγείας γραμμικής παλινδρόμησης.
  • Ταξινομητής SMS νευρικού δικτύου.

Περισσότερα παραδείγματα εφαρμογών πραγματικού κόσμου

Μπορείτε να βρείτε περισσότερα παραδείγματα των εφαρμογών του Machine Learning στο Kaggle, μια "διαδικτυακή κοινότητα επιστημόνων δεδομένων και επαγγελματιών μηχανικής μάθησης" που ανήκει στην Google.

Σε αυτήν την πλατφόρμα, μπορείτε να εξασκηθείτε στις δεξιότητές σας Python και Machine Learning δουλεύοντας σε έργα και συμμετέχοντας σε διαγωνισμούς.

Για να σας δώσουμε μια ιδέα για το είδος των έργων που μπορείτε να αντιμετωπίσετε με το Machine Learning, οι προηγούμενοι διαγωνισμοί στο Kaggle περιλαμβάνουν:

  • Προβλέποντας μείωση της λειτουργίας των πνευμόνων.
  • Προβλέποντας την επιβίωση στον Τιτανικό.
  • Οικοδομικά εργαλεία για την παρακολούθηση του πληθυσμού των πτηνών.
  • Επισήμανση διάσημων ορόσημων.
  • Πρόβλεψη εξάπλωσης COVID-19.
  • Εκτίμηση των μεριδίων πωλήσεων λιανικών προϊόντων Walmart.
  • Αναγνώριση βίντεο με χειρισμούς προσώπου ή ήχου.
  • Προβλέποντας χρόνους αναμονής σε μεγάλες διασταυρώσεις της πόλης.
  • Εντοπισμός απάτης από συναλλαγές πελατών.
  • Προβλέποντας τα παγκόσμια έσοδα μιας ταινίας σε όλο τον κόσμο.
  • Πρόβλεψη υιοθέτησης κατοικίδιων.
  • Εντοπισμός κινδύνου όταν οι πιλότοι αποσπούν την προσοχή, υπνηλία ή σε άλλες επικίνδυνες γνωστικές καταστάσεις.

Όπως μπορείτε να δείτε, μόνο σε αυτήν τη σύντομη λίστα έργων, οι εφαρμογές κυμαίνονται από ιατρική έως επιχείρηση, από βιολογία έως εντοπισμό κινδύνου και από εντοπισμό απάτης έως επεξεργασία εικόνας. Οι δυνατότητες είναι πραγματικά ατελείωτες όταν αντιμετωπίζετε προβλήματα στον πραγματικό κόσμο χρησιμοποιώντας τη Μηχανική Εκμάθηση.

Μαθησιακοί πόροι

Το κανάλι YouTube του freeCodeCamp διαθέτει αυτά τα χρήσιμα μαθήματα για να ξεκινήσετε με το Machine Learning στο Python:

  • TensorFlow 2.0 Πλήρες μάθημα - Python Neural Networks for Beginners Tutorial
  • Αναπτύξτε ένα AI για να παίξετε το Connect Four - Python Tutorial
  • Μάθημα Scikit-Learn - Μηχανική μάθηση στο Python Tutorial
  • PyTorch για βαθιά μάθηση - Πλήρες μάθημα / φροντιστήριο

? Ανάπτυξη Ιστού

Το Python χρησιμοποιείται στον τομέα της ανάπτυξης ιστού για την κατασκευή του back-end των εφαρμογών ιστού. Ας ξεκινήσουμε αυτήν την ενότητα μιλώντας λίγο για το τι είναι το back-end και πώς μας βοηθά να δημιουργήσουμε εφαρμογές Ιστού.

Python για ανάπτυξη ιστοσελίδων Back-End

Σε μια εφαρμογή ιστού, όλος ο κώδικας που χρησιμοποιείται για να αλληλεπιδράσει με τον χρήστη και να δημιουργήσει αυτό που βλέπει ο χρήστης ονομάζεται τμήμα διεπαφής της εφαρμογής.

Το Python χρησιμοποιείται για τον κωδικό της λειτουργικότητας πίσω από τα παρασκήνια της εφαρμογής, το τμήμα που τροφοδοτεί όλες τις λειτουργίες της εφαρμογής, αλλά δεν βλέπετε απευθείας στην οθόνη.

Διαχειρίζεται την πλευρά του διακομιστή της εφαρμογής, αλληλεπιδρώντας με όλες τις απαραίτητες βάσεις δεδομένων όταν ο χρήστης ζητά δεδομένα. Επιστρέφει τα ζητούμενα δεδομένα στον χρήστη για να κάνει την εφαρμογή να λειτουργεί όπως αναμενόταν.

? Συμβουλή: Το Full-Stack Web Development περιλαμβάνει τόσο το front-end όσο και το back-end μιας εφαρμογής web για να το καταστήσει διαθέσιμο στο χρήστη ενώ εργάζεται με βάσεις δεδομένων.

Πλαίσια Ιστού

Αυτά είναι μερικά δημοφιλή πλαίσια ιστού της Python:

  • Django: ένα "υψηλού επιπέδου πλαίσιο Python Web που ενθαρρύνει την ταχεία ανάπτυξη και τον καθαρό, ρεαλιστικό σχεδιασμό."
  • Flask: ένα πολύ δημοφιλές μικροπλαίσιο που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη διαδικτυακών εφαρμογών στο Python.
  • Πυραμίδα: ένα "μικρό, γρήγορο, διαδικτυακό πλαίσιο Python."
  • Web2Py: ένα "ελεύθερο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα πλήρους στοίβας για ταχεία ανάπτυξη γρήγορων, επεκτάσιμων, ασφαλών και φορητών εφαρμογών που βασίζονται σε βάση δεδομένων μέσω web."
  • Μπουκάλι: ένα "γρήγορο, απλό και ελαφρύ μικρο-πλαίσιο WSGI για το Python."

Μαθησιακοί πόροι

Το κανάλι YouTube του freeCodeCamp διαθέτει υπέροχα δωρεάν μαθήματα για να μάθετε την ανάπτυξη ιστού στο Python:

  • Python Django Web Framework - Πλήρες μάθημα για αρχάριους
  • Μάθετε Φιάλη για Python - Πλήρες σεμινάριο
  • Προγραμματισμός Ιστού με φιάλη - Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών - Harvard's CS50 (2018)
  • Πλήρης στοίβα Python Flask tutorial - Δημιουργήστε ένα κοινωνικό δίκτυο

Αυτοί είναι επίσης εξαιρετικοί δωρεάν πόροι για να μάθετε πώς να εργάζεστε με αυτά τα πλαίσια:

  • Τμήμα Django "First Steps"
  • Εκπαιδευτικά Πυραμίδα
  • Γρήγορο σεμινάριο για την Πυραμίδα

Education Εκπαίδευση Επιστήμης Υπολογιστών

Η Python παίζει επί του παρόντος βασικό ρόλο στην εκπαίδευση της πληροφορικής σε όλο τον κόσμο. Ας δούμε γιατί.

Γιατί η Python;

Το Python χρησιμοποιείται ευρέως ως εργαλείο διδασκαλίας επειδή:

  • Είναι εύκολο να μάθει: η σύνταξή της είναι απλή και μπορεί να μαθευτεί γρήγορα. Οι μαθητές ξεκινούν τις πιο προηγμένες πτυχές της επιστήμης των υπολογιστών πολύ πιο γρήγορα από ό, τι με άλλες γλώσσες προγραμματισμού.
  • Είναι ισχυρό: χρησιμοποιείται σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου, έτσι οι μαθητές αρχίζουν αμέσως να αποκτούν πολύτιμες δεξιότητες για την καριέρα τους.
  • Είναι ευέλικτο: υποστηρίζει διάφορα παραδείγματα προγραμματισμού, όπως επιτακτικό προγραμματισμό, λειτουργικό προγραμματισμό, διαδικαστικό προγραμματισμό και αντικειμενοστραφή προγραμματισμό.

Ο δημιουργός της γλώσσας Python, Guido van Rossum, δήλωσε ότι:

Τώρα, πιστεύω ότι η Python είναι πολύ πιο εύκολη από το να διδάσκει στους μαθητές προγραμματισμό και να τους διδάσκει ταυτόχρονα C ή C ++ ή Java επειδή όλες οι λεπτομέρειες των γλωσσών είναι πολύ πιο δύσκολες.

Η σύνταξη του Python είναι απλή και απλή, έτσι οι μαθητές μπορούν να αρχίσουν να μαθαίνουν υπολογιστικές σκέψεις και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων πολύ πιο γρήγορα, που είναι συνήθως ο κύριος στόχος των εισαγωγικών μαθημάτων επιστήμης υπολογιστών.

Python στην τάξη και ηλεκτρονική μάθηση

Πολλά πανεπιστήμια και σχολεία σε όλο τον κόσμο έχουν αποφασίσει να διδάξουν εισαγωγικά προγράμματα και μαθήματα πληροφορικής χρησιμοποιώντας το Python.

Για παράδειγμα, το MIT, ένα από τα κορυφαία πανεπιστήμια στον κόσμο της τεχνολογίας, διδάσκει εισαγωγικές επιστήμες υπολογιστών και προγραμματισμό χρησιμοποιώντας το Python (τόσο στην εσωτερική πανεπιστημιούπολη όσο και στις διαδικτυακές εκδόσεις του μαθήματος στο edX).

Σύμφωνα με άρθρο του MIT News που δημοσιεύτηκε όταν η διαδικτυακή έκδοση του μαθήματος έφτασε τα 1,2 εκατομμύρια εγγραφές, το μάθημα "έχει γίνει το πιο δημοφιλές MOOC στην ιστορία του MIT".

Αυτό δείχνει ξεκάθαρα ότι η δημοτικότητα του Python συνεχίζει να αυξάνεται. Στο άρθρο μπορείτε να βρείτε μαρτυρίες μαθητών που έμαθαν Python και πώς αυτή η νέα γνώση βελτίωσε τη ζωή τους.

Στο άρθρο, η καθηγήτρια Ana Bell, λέκτορας στο Τμήμα EECS του MIT, δηλώνει ότι:

"Στον πυρήνα της, η σειρά 6.00 διδάσκει υπολογιστική σκέψη ... Αυτό το κάνει χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python, αλλά το μάθημα διδάσκει επίσης έννοιες προγραμματισμού που μπορούν να εφαρμοστούν σε οποιαδήποτε άλλη γλώσσα προγραμματισμού."

Αυτό δείχνει ξεκάθαρα τις δυνατότητες του Python ως εργαλείου διδασκαλίας. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να διδάξει έννοιες υψηλότερου επιπέδου που μπορούν να εφαρμοστούν σε άλλες γλώσσες προγραμματισμού.

Και το κάνει αυτό χωρίς το επιπλέον επίπεδο πολυπλοκότητας που μπορεί να προσθέσει η σύνταξη άλλων γλωσσών προγραμματισμού όπως Java ή C στη διαδικασία εκμάθησης.

Τα τελευταία χρόνια, τα διαδικτυακά μαθήματα έχουν γίνει ένα σημαντικό μέρος της καθημερινής ζωής των μαθητών όλων των ηλικιών σε όλο τον κόσμο. Η ποικιλία των δωρεάν διαδικτυακών μαθημάτων και πόρων έχει επεκταθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια.  

Για παράδειγμα, το πρόγραμμα σπουδών του FreeCodeCamp περιλαμβάνει τρία δωρεάν πιστοποιητικά με έργα που θα σας βοηθήσουν να επεκτείνετε τις δεξιότητές σας στο Python σε βασικούς τομείς με υψηλή ζήτηση παγκοσμίως:

  • Επιστημονική Πληροφορική με Python.
  • Ανάλυση δεδομένων με Python.
  • Μηχανική εκμάθηση με Python.

Το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ προσφέρει επίσης αυτά τα διαδικτυακά μαθήματα που μπορούν να ελεγχθούν δωρεάν:

  • Εισαγωγή του CS50 στην Επιστήμη των Υπολογιστών.
  • Προγραμματισμός Ιστού CS50 με Python και JavaScript.
  • Εισαγωγή του CS50 στην Τεχνητή Νοημοσύνη με τον Python.

Η Python έχει γίνει σίγουρα ένα βασικό εργαλείο που έχει βελτιώσει την εκπαίδευση της πληροφορικής παγκοσμίως. Και θα συνεχίσει να το κάνει στο μέλλον.

Εάν σκέφτεστε να διδάξετε ένα μάθημα χρησιμοποιώντας το Python ή να μάθετε το Python, σας εγγυώμαι ότι ο χρόνος και η προσπάθειά σας θα αξίζουν εντελώς.

Vision Επεξεργασία οράματος και εικόνας υπολογιστή

Το Python χρησιμοποιείται για την όραση του υπολογιστή και την επεξεργασία εικόνων, πεδία που επεκτείνονται γρήγορα.

Ο στόχος της επεξεργασίας εικόνας είναι η επεξεργασία μιας εικόνας, η εφαρμογή μετασχηματισμών σε αυτήν και η επιστροφή μιας νέας έκδοσης της αρχικής εικόνας.  

Αντίθετα, ο στόχος της όρασης του υπολογιστή είναι πιο περίπλοκος επειδή προσπαθεί να κάνει τον υπολογιστή να κατανοήσει και να ερμηνεύσει μια εικόνα και το περιεχόμενό της.

ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ

Ας ξεκινήσουμε με την επεξεργασία εικόνων. Με μια βιβλιοθήκη Python, μπορείτε να εκτελέσετε λειτουργίες όπως:

  • Περικοπή, αναστροφή και περιστροφή.
  • Χειρισμός καναλιών έκθεσης και χρωμάτων.
  • Ανίχνευση άκρων και γραμμών.
  • Προσθήκη φίλτρων και αποκατάσταση εικόνων.

Όραμα υπολογιστή

Τώρα ας δούμε το όραμα του υπολογιστή. Εάν αρχίσετε να ερευνάτε αυτό το θέμα, μπορεί να εκπλαγείτε από τις τρέχουσες εφαρμογές του. Κάποιοι από αυτούς είναι:

  • Πλοήγηση.
  • Ανίχνευση αντικειμένων και συμβάντων.
  • Αναγνώριση προσώπου.
  • Ταξινόμηση εικόνας.

Αυτό το επιστημονικό πεδίο είναι τόσο σημαντικό που η Google ανέπτυξε ένα εργαλείο που ονομάζεται Cloud Vision, το οποίο διαθέτει μια έκδοση Python για προγραμματιστές για να ενσωματώσουν αυτήν τη λειτουργικότητα στα προγράμματά τους.

Σύμφωνα με τον οδηγό "Χρήση του API Vision με Python" στα Google Codelabs, το Google Cloud Vision API:

Επιτρέπει στους προγραμματιστές να ενσωματώνουν εύκολα δυνατότητες ανίχνευσης όρασης σε εφαρμογές, όπως επισήμανση εικόνας, ανίχνευση προσώπου και ορόσημο, αναγνώριση οπτικών χαρακτήρων (OCR) και επισήμανση ρητού περιεχομένου.

Αυτό το σύνολο εργαλείων παρέχει λειτουργικότητα για ανίχνευση προσώπου, ανίχνευση ορόσημων, ανίχνευση λογότυπου, ανίχνευση ετικετών, ανίχνευση κειμένου και πολλά άλλα.

? Συμβουλή: Μία από τις πιο εκπληκτικές εφαρμογές της όρασης υπολογιστή είναι η ανάπτυξη λογισμικού για τον έλεγχο αυτοκινούμενων αυτοκινήτων. Αυτά τα οχήματα πρέπει να «βλέπουν» πού οδηγούν, πού βρίσκεται η λωρίδα και ποια αντικείμενα τα περιβάλλουν (συμπεριλαμβανομένων άλλων οχημάτων). Το όραμα του υπολογιστή παίζει βασικό ρόλο σε αυτήν τη λειτουργικότητα.

Βιβλιοθήκες Python

Αυτές είναι μερικές εκπληκτικές βιβλιοθήκες για την όραση του υπολογιστή και την επεξεργασία εικόνας:

  • OpenCV: "βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για όραμα υπολογιστή και μηχανική μάθηση". Η έκδοση Python ονομάζεται OpenCV-Python.
  • scikit-image: μια "συλλογή αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία εικόνας".
  • NumPy: μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επεξεργασία των pixel μιας εικόνας ως 2D array.
  • SciPy: το πακέτο scipy.ndimage "περιέχει διάφορες λειτουργίες για πολυδιάστατη επεξεργασία εικόνας."

Development Ανάπτυξη παιχνιδιών

Τα παιχνίδια διαμορφώνουν σίγουρα ζωές και δημιουργούν διαχρονικές αναμνήσεις. Θα συνεχίσουν να είναι μέρος της κοινωνίας μας τα επόμενα χρόνια. Η Python είναι ήδη εκεί, φωτίζοντας τη σπίθα της δημιουργίας παιχνιδιών.

Πλαίσια ανάπτυξης παιχνιδιών Python

Σύμφωνα με την επίσημη τεκμηρίωση Python, υπάρχουν δύο βασικά πλαίσια Python που χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη παιχνιδιών:

  • pygame: "το πρωτότυπο και πάρα πολύ ενεργό πακέτο για την ανάπτυξη παιχνιδιών χρησιμοποιώντας το Python. Επιτρέπει στην Python να μιλήσει με SDL, μια βιβλιοθήκη πολυμέσων πολλαπλών πλατφορμών. Επειδή πρέπει να καταρτιστεί για κάθε πλατφόρμα και για κάθε έκδοση Python, μπορεί να υπάρχει καθυστέρηση όταν έρχεται μια νέα έκδοση Python. "
  • pyglet: αυτό είναι "ο νεοεισερχόμενος, με βάση το OpenGL. Επειδή είναι ένα καθαρό πακέτο Python, μπορεί να χρησιμοποιηθεί όπως και όταν κυκλοφορεί μια νέα έκδοση Python (εκτός από τη μετάβαση Python 2 σε Python 3)."

Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τη μονάδα χελώνας για να δημιουργήσετε απλά παιχνίδια. Το Turtle είναι μια ενσωματωμένη μονάδα Python που εγκαθίσταται αυτόματα όταν εγκαθιστάτε το Python στον υπολογιστή σας. Σας βοηθά να δημιουργήσετε παιχνίδια με απλά γραφικά και με ένα απλό περιβάλλον εργασίας χρήστη.

Μαθησιακοί πόροι

Εάν θέλετε να μάθετε την ανάπτυξη παιχνιδιών στο Python, το κανάλι YouTube του FreeCodeCamp διαθέτει αυτά τα υπέροχα δωρεάν μαθήματα:

  • Μάθετε την Python δημιουργώντας πέντε παιχνίδια - Πλήρες μάθημα
  • Εκμάθηση Python and Pygame - Δημιουργία Tetris! Πλήρες μάθημα GameDev
  • Εκμάθηση Python Game Snake

? Ιατρική και Φαρμακολογία

Η Python έχει επίσης καταπληκτικές εφαρμογές στον ιατρικό τομέα. Θα εκπλαγείτε από το πώς η τεχνολογία συνδυάζεται με ιατρικές γνώσεις για την παροχή ακριβών και αποτελεσματικών διαγνώσεων και θεραπειών σε ασθενείς.

Εφαρμογές

Μερικά παραδείγματα της χρήσης του Python στην ιατρική και τη φαρμακολογία περιλαμβάνουν:

  • Πραγματοποίηση κλινικών διαγνώσεων με βάση τα ιατρικά αρχεία και τα συμπτώματα των ασθενών.
  • Ανάλυση ιατρικών δεδομένων.
  • Δημιουργία υπολογιστικών μοντέλων για την επιτάχυνση της διαδικασίας ανάπτυξης νέων φαρμάκων.

Αυτές οι ευρείες εφαρμογές περιλαμβάνουν χιλιάδες και χιλιάδες παραδείγματα σε όλο τον κόσμο. Διάλεξα μερικά από αυτά για να δείξω πώς η Python διαμορφώνει αυτό το πεδίο. Ας ρίξουμε μια ματιά σε αυτά.

Φαρμακευτική ιστορία επιτυχίας: AstraZeneca

Σύμφωνα με την επίσημη τεκμηρίωση της Python, μία από τις κορυφαίες φαρμακευτικές εταιρείες του κόσμου, η AstraZeneca, χρησιμοποίησε την Python για να βελτιώσει τα υπάρχοντα υπολογιστικά μοντέλα για να τα καταστήσει "πιο ανθεκτικά, επεκτάσιμα και διατηρήσιμα".

Οι ερευνητές χρησιμοποίησαν αυτά τα μοντέλα προσομοιώνουν τη χημική δομή των μορίων και την επίδρασή τους στο σώμα. Αυτό βοήθησε τους επιστήμονες να εντοπίσουν πιθανά μόρια για νέα φάρμακα και να αρχίσουν να τα δοκιμάζουν πιο γρήγορα στο εργαστήριο.

Όταν εντάχθηκε στην ομάδα, ο Andrew Dalke, ως «γνωστός υποστηρικτής της Python στην υπολογιστική χημεία και βιολογία» έπεισε την ομάδα ότι η Python ήταν ακριβώς αυτό που χρειαζόταν.

Η Python επιλέχθηκε για αυτό το έργο επειδή είναι μια από τις καλύτερες διαθέσιμες γλώσσες για τους φυσικούς επιστήμονες, δηλαδή για άτομα που δεν έχουν επιστημονικό υπόβαθρο.

Δήλωσε ότι:

Η Python σχεδιάστηκε για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων που αντιμετωπίζει ένας ειδικός προγραμματιστής. Το αποτέλεσμα είναι μια γλώσσα που κλιμακώνεται καλά από μικρά σενάρια γραμμένα από χημικό έως μεγάλα πακέτα γραμμένα από προγραμματιστή λογισμικού.

Καταπληκτικό, σωστά; Η Python μπορεί να τροφοδοτήσει τα υπολογιστικά μοντέλα που χρησιμοποιούν τα φαρμακευτικά εργαστήρια για την ανάπτυξη νέων φαρμάκων.

Ταυτοποίηση ερυθρών αιμοσφαιρίων (RBC)

Μια άλλη ενδιαφέρουσα ιατρική εφαρμογή του Python σχετίζεται με την Αιματολογία. Συνήθως, εξειδικευμένοι επαγγελματίες αναλύουν τις εξετάσεις αίματος μετρώντας και αναγνωρίζοντας τα κύτταρα με μη αυτόματο τρόπο, αλλά αυτό μπορεί να βελτιωθεί με τη βοήθεια του αυτοματισμού.

Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι η Python μπορεί να είναι το σωστό εργαλείο για τη δουλειά. Ας δούμε ένα ενδιαφέρον έργο.

IdentiCyte

Ο στόχος αυτού του έργου είναι να εντοπίσει και να ταξινομήσει σχήματα ερυθρών αιμοσφαιρίων με βάση εικόνες που λαμβάνονται από οπτικά μικροσκόπια. Σύμφωνα με αυτό το άρθρο, "το σχήμα RBC μπορεί να βοηθήσει στη διάγνωση ασθενειών και διαταραχών όπως η λευχαιμία, η δρεπανοκυτταρική αναιμία και η ελονοσία."

Το έργο αναπτύχθηκε από ερευνητές από το Bioresource Processing Research Institute Australia. Προγραμματίστηκε στο Python και χρησιμοποιούσε πακέτα και βιβλιοθήκες Python επεξεργασίας εικόνας όπως numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn και matplotlib.

Ιατρικά πακέτα Python

  • pyGeno: ένα πακέτο Python ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε από τον Tariq Daouda στο Ινστιτούτο Έρευνας στην Ανοσολογία και τον Καρκίνο (IRIC). Προορίζεται για "εφαρμογές ιατρικής ακριβείας που περιστρέφονται γύρω από τη γονιδιωματική και την πρωτεομική". Λειτουργεί με αναφορά και εξατομικευμένα γονιδιώματα.
  • MedPy: μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα "για ιατρική επεξεργασία εικόνων στην Python, παρέχοντας βασικές λειτουργίες για ανάγνωση, συγγραφή και χειρισμό μεγάλων εικόνων αυθαίρετων διαστάσεων."

Ιατρικές εφαρμογές σε πραγματικό κόσμο (παραδείγματα)

  • Ο Gusztav Belteki παρουσίασε ένα άλλο παράδειγμα κατά τη διάρκεια της ομιλίας του στο PyData Berlin 2018 "Python in Medicine: ανάλυση δεδομένων από μηχανικούς αναπνευστήρες." Ο στόχος της έρευνάς του ήταν να «ερμηνεύσει μεγάλα σύνολα δεδομένων που ανακτήθηκαν από σύγχρονο εξοπλισμό που χρησιμοποιείται σε εντατική φροντίδα νεογνών, μηχανικούς αναπνευστήρες και οθόνες ασθενών».
  • Στο PyCon 2019, η Jill Cates έδωσε αυτήν την παρουσίαση με τίτλο "Πώς να φτιάξετε ένα κλινικό διαγνωστικό μοντέλο στο Python."

? Βιολογία και Βιοπληροφορική

Η Python έχει επίσης καταπληκτικές εφαρμογές στον κόσμο της Βιολογίας και της Βιοπληροφορικής. Αυτές περιλαμβάνουν την επεξεργασία αλληλουχιών DNA, την προσομοίωση της δυναμικής του πληθυσμού και της γενετικής και τη μοντελοποίηση των βιοχημικών δομών.

Βιοπύθων

Το Biopython είναι ένα πλαίσιο Python με "ελεύθερα διαθέσιμα εργαλεία για βιολογικό υπολογισμό". Στόχος του είναι να "αντιμετωπίσει τις ανάγκες της τρέχουσας και μελλοντικής εργασίας στη βιοπληροφορική."

Σύμφωνα με την τεκμηρίωσή του, αυτό το πλαίσιο περιλαμβάνει λειτουργίες όπως η δυνατότητα:

  • Εργαστείτε με ακολουθίες και εκτελέστε κοινές λειτουργίες σε αυτές όπως υπολογισμούς μεταγραφής, μετάφρασης και βάρους.
  • Συνδεθείτε με βιολογικές βάσεις δεδομένων.
  • Εκτελέστε την ταξινόμηση των δεδομένων χρησιμοποιώντας το K-Nearest Neighbors, Naive Bayes και Support Vector Machines
  • Εργαστείτε με φυλογενετικά δέντρα και γενετική πληθυσμού.

Η τεκμηρίωση αναφέρει ότι "ο στόχος της Biopython είναι να καταστήσει όσο το δυνατόν πιο εύκολη τη χρήση του Python για βιοπληροφορική δημιουργώντας υψηλής ποιότητας, επαναχρησιμοποιήσιμες ενότητες και τάξεις."

Rosalind: Πρακτική Python με επίλυση προκλήσεων βιοπληροφορικής

Το Rosalind είναι "μια πλατφόρμα για την εκμάθηση της βιοπληροφορικής μέσω της επίλυσης προβλημάτων." Είναι "δωρεάν και ανοιχτό στο κοινό" (η σελίδα Συχνές ερωτήσεις δείχνει ότι βρίσκεται σε λειτουργία beta).

Το Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση των προκλήσεων στην πλατφόρμα. Δεδομένου ότι αυτή είναι μια πολύ δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στην πλατφόρμα, υπάρχει μια ενότητα "Python Village" όπου μπορείτε να μάθετε τα βασικά του Python πριν αντιμετωπίσετε τους αλγόριθμους βιοπληροφορικής.

Οι χρήστες επιλύουν τα προβλήματα εκτελώντας τις λύσεις τους στον υπολογιστή τους, επεξεργάζονται το δεδομένο σύνολο δεδομένων και αντιγράφουν / επικολλούν την έξοδο για να ελέγξουν την απάντηση.

? Συμβουλή: Το όνομα του έργου τιμά τον Rosalind Franklin, "του οποίου η κρυσταλλογραφία ακτίνων Χ με τον Raymond Gosling διευκόλυνε την ανακάλυψη της διπλής έλικας DNA από τους Watson και Crick".

Πακέτα και πλαίσια

  • ProDy: ένα δωρεάν πακέτο ανοιχτού κώδικα "για ανάλυση δομικής δυναμικής πρωτεΐνης" που αναπτύχθηκε από την Bahar Lab στο Πανεπιστήμιο του Πίτσμπουργκ.
  • PySB : ένα "πλαίσιο για τη δημιουργία μαθηματικών μοντέλων βιοχημικών συστημάτων ως προγραμμάτων Python" που αναπτύχθηκαν από μέλη του εργαστηρίου Lopez στο Πανεπιστήμιο Vanderbilt και το εργαστήριο Sorger στην Ιατρική Σχολή του Χάρβαρντ.
  • The Community Simulator: Πρόκειται για ένα "ελεύθερο διαθέσιμο πακέτο Python για την προσομοίωση της μικροβιακής δυναμικής του πληθυσμού με έναν αναπαραγώγιμο, διαφανή και επεκτάσιμο τρόπο" που αναπτύχθηκε από ερευνητές στο Πανεπιστήμιο της Βοστώνης.

? Συμβουλή: Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις εφαρμογές του Python στη Βιοπληροφορική, ακολουθεί μια ομιλία του Martin Schweitzer στο PyCon Australia: "Python for Bioinformatics for learning Python".

? Νευροεπιστήμη και Ψυχολογία

Η Python έχει επίσης εφαρμογές στη νευροεπιστήμη και στην πειραματική έρευνα ψυχολογίας.

Python στη Νευροεπιστήμη

Σύμφωνα με το άρθρο Python in neuroscience που γράφτηκε από ερευνητές από το Κέντρο Προσομοίωσης Εγκεφάλου, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Γενεύη, Ελβετία:

Ο υπολογισμός καθίσταται απαραίτητος σε όλες τις επιστήμες, για την απόκτηση και ανάλυση δεδομένων, τον αυτοματισμό και τον έλεγχο υποθέσεων μέσω μοντελοποίησης και προσομοίωσης.

Όσον αφορά την Python, δηλώνουν ότι:

Μας κατέστη σαφές το 2007 ότι βρισκόμασταν στην κορυφή ενός αναδυόμενου Python στο οικοσύστημα νευροεπιστήμης , ιδιαίτερα στην υπολογιστική νευροεπιστήμη και τη νευροαπεικονιστική απεικόνιση, αλλά και στην ανάλυση ηλεκτροφυσιολογικών δεδομένων και στην ψυχοφυσική.

Όπως μπορείτε να δείτε, η Python και ο υπολογισμός επεκτάθηκαν σε όλες τις επιστήμες.

PsychoPy

Το PsychoPy είναι "ένα πακέτο ανοιχτού κώδικα για την εκτέλεση πειραμάτων στο Python" που υποστηρίζεται από το Πανεπιστήμιο του Nottingham. Σύμφωνα με την επίσημη τεκμηρίωση αυτού του πακέτου:

Χρησιμοποιείται από πολλά εργαστήρια παγκοσμίως για ψυχοφυσική, γνωστική νευροεπιστήμη και πειραματική ψυχολογία.

Ο επίσημος ιστότοπος αυτού του πακέτου αναφέρει ότι είναι:

  • Εύκολο στη μάθηση.
  • Αρκετά ακριβής για την Ψυχοφυσική.
  • Εύκαμπτος.
  • Διαδικτυακά ή εργαστηριακά, ανάλογα με την επιλογή του χρήστη.

? Αστρονομία

Η Python έχει επίσης εφαρμογές στην Αστρονομία και την Αστροφυσική. Ας δούμε τρία από τα κύρια πακέτα Python που χρησιμοποιούνται σε αυτόν τον επιστημονικό τομέα:

Αστροπία

Το πακέτο Astropy "περιέχει διάφορες κατηγορίες, βοηθητικά προγράμματα και ένα πλαίσιο συσκευασίας που προορίζεται να παρέχει εργαλεία αστρονομίας που χρησιμοποιούνται συνήθως."

Το Astropy είναι μέρος ενός ευρύτερου έργου που ονομάζεται The Astropy Project, το οποίο είναι "μια κοινοτική προσπάθεια για την ανάπτυξη ενός κοινού πυρήνα πακέτου για την Αστρονομία στην Πύθωνα και την προώθηση ενός οικοσυστήματος διαλειτουργικών πακέτων αστρονομίας."

Σύμφωνα με τη σελίδα «Σχετικά», ένας από τους στόχους του είναι να «βελτιώσει τη χρηστικότητα, τη διαλειτουργικότητα και τη συνεργασία μεταξύ των πακέτων αστρονομίας Python».

? Συμβουλή: Μπορείτε να δείτε παραδείγματα έργων που έγιναν με το Astropy στο Gallery Gallery.

SunPy

Το πακέτο SunPy περιγράφεται ως "το περιβάλλον ανάλυσης ηλιακών δεδομένων ανοιχτού κώδικα της Python που έχει αναπτυχθεί από την κοινότητα." Βασίζεται στις δυνατότητες των πακέτων Python όπως NumPy, SciPy, Matplotlib και Pandas.

SpacePy

Το πακέτο SpacePy είναι "ένα πακέτο για την Python, που στοχεύει στις διαστημικές επιστήμες, που στοχεύει να διευκολύνει τη βασική ανάλυση δεδομένων, τη μοντελοποίηση και την οπτικοποίηση."

Σύμφωνα με την επίσημη τεκμηρίωσή του:

Το έργο SpacePy επιδιώκει να προωθήσει ακριβή και ανοικτά ερευνητικά πρότυπα παρέχοντας ένα ανοιχτό περιβάλλον για την ανάπτυξη κώδικα.

Σύμφωνα με την περιγραφή του αποθετηρίου του GitHub, έχει εποπτικές κατηγορίες εποχής, ανίχνευση κελύφους drift, πρόσβαση σε μοντέλα μαγνητικών πεδίων, βελτιωτική ανίχνευση, όρια εμπιστοσύνης εκκίνησης, μετατροπές χρόνου και συντεταγμένων και πολλά άλλα.

? Άλλες εφαρμογές

Το Python μπορεί επίσης να εφαρμοστεί σε πολλούς άλλους τομείς, όπως:

  • Ρομποτική: Το Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προγραμματισμό ρομπότ. Μια βιβλιοθήκη που έχει γραφτεί για το σκοπό αυτό είναι η pybotics, "μια ανοιχτή πηγή Python toolbox για ρομποτική κινηματική και βαθμονόμηση".
  • Αυτόνομα οχήματα: Το Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προγραμματισμό του λογισμικού που ελέγχει αυτοκίνητα αυτο-οδήγησης. Αυτά τα αυτοκίνητα χρειάζονται όραμα υπολογιστή για να «δουν» πού οδηγούν, πού βρίσκεται η λωρίδα και ποια αντικείμενα τα περιβάλλουν.
  • Μετεωρολογία : Το πακέτο κλίμα-δείκτες "περιέχει υλοποιήσεις Python από διάφορους αλγόριθμους δείκτη κλίματος που παρέχουν μια γεωγραφική και χρονική εικόνα της σοβαρότητας των βροχοπτώσεων και των ανωμαλιών θερμοκρασίας που είναι χρήσιμες για την παρακολούθηση και την έρευνα του κλίματος."
  • Επιχείρηση: Η Python μπορεί να είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάλυση δεδομένων που δημιουργούνται από επιχειρήσεις και για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων.
  • Ανάπτυξη γραφικών διεπαφών χρήστη (GUI) : Το Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία γραφικών διεπαφών χρήστη με εργαλεία όπως το tkinter.
  • Εάν ενδιαφέρεστε να μάθετε περισσότερα σχετικά με αυτό, το freeCodeCamp διαθέτει ένα εξαιρετικό σεμινάριο στο YouTube: Tkinter Course - Δημιουργία γραφικών διεπαφών χρήστη στο Python Tutorial.

? Συνοπτικά

Υπάρχουν πολλές εφαρμογές του Python σε κάθε περιοχή που πιθανώς μπορείτε να φανταστείτε. Ελπίζω ότι αυτό το άρθρο σάς έδωσε μια ιδέα για το ευρύ φάσμα πραγματικών εφαρμογών αυτής της γλώσσας προγραμματισμού σε βιομηχανίες που διαμορφώνουν επί του παρόντος τον κόσμο μας.  

Θυμηθείτε ότι ανεξάρτητα από το πεδίο στο οποίο βρίσκεστε ή σε ποιο πεδίο θέλετε να είστε, η εκμάθηση της Python σίγουρα θα ανοίξει πολλές πόρτες για εσάς. Είναι εδώ για να μείνετε. Και έχει μεταμορφώσει και βελτιώσει τον τρέχοντα κόσμο μας και θα συνεχίσει να το κάνει για πολλά χρόνια.

Ελπίζω πραγματικά ότι σας άρεσε το άρθρο μου και το βρήκα χρήσιμο. Δείτε τα διαδικτυακά μου μαθήματα. Ακολούθησέ με στο τουίτερ. ⭐️