Язык программирования Python стал третьим по популярности в индексе TIOBE и первым у PYPL. Джеймс Гавернер, сооснователь аналитической компании RedMonk, заявил, что этот язык уже стал основным для Data Science. Для каких проектов подходит Python и что вы сможете сделать уже сегодня, если знаете как работать с простейшими командами? Погнали разбираться вместе.
Python сравнительно лёгок в изучении за счёт простого синтаксиса и универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору инструментов и готовых решений, которые не требуют дополнительной установки и настройки), поэтому его применяют в самых разных областях.
Python вообще славится своими классными библиотеками — в какой бы области вы ни делали проект, скорее всего, для этого уже есть готовая Python-библиотека: обработка изображений, математика, распознавание речи — для всего есть инструменты. А чтобы вы понимали, насколько это универсальный язык, посмотрите, для чего используют Python-фреймворки:
Мы собрали для вас несколько ярких примеров применения этого языка программирования — возможно именно они вдохновят вас на более глубокое изучение Python и создание чего-то инновационного. 😉
Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с фреймворками. Распространенный стэк технологий, который можно встретить во многих компаниях — Django на бэкэнде и JavaScript фреймворк на фронтенде, например, React. Кстати такой стэк использует DropBox. 😉
Вы можете получить доступ к вашей файловой системе Linux, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:
python3 -m http.server
Эта команда запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети, что и ваш смартфон. Чтобы получить доступ к своим файлам на мобильном устройстве, просто подключитесь к той же сети (Wi-Fi или воспользуйтесь точкой доступа телефона на ноутбуке). Теперь откройте браузер в вашем телефоне.
<your-computer-ip>:port
Проверьте свой IP, запустив — ip addr | grep inet. Проверьте ваш локальный IP (предположим, ваш IP — адрес-192.168.43.155). Затем вы должны открыть — 192.168.43.155:8000 на смартфоне и там вы увидите нужный каталог с файловой системой вашего ПК.
Автоматизировать всё, что можно автоматизировать, и освободить время под более важные задачи и дела — это ли не прекрасно? 😉 И в этом тоже поможет python. Существует куча вещей, которые вы можете автоматизировать всего за 4-5 строк кода: от установки заданий cron и напоминаний до загрузки ваших любимых видео на YouTube.
Вы можете преобразовать файл CSV в JSON с помощью всего одной команды в Python!
python -c "import csv,json;print(json.dumps(list(csv.reader(open(“your_csv_file.csv”)))))"
Замените его на filename.csv, и вы получите вывод JSON!
С помощью Python вы можете разрабатывать игры. Его библиотека Pygame очень крутая. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут создаваться с её использованием. Также вы можете создавать кроссплатформенные игры, используя Kivy, который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.
Терминал — часть некой системы для взаимодействия с внешней средой. Если кратко — окно коммуникации между человеком и операционной системой на компьютере.
Вот простая программа на Python, которая позволяет вам играть в виселицу в терминале.Скопируйте нижеуказанный код в текстовый файл с расширением “.py”, например: hangman.py.
from random import shuffle
# Кол-во попыток.
turns = 10
print(f"Привет, Давай сыграем в виселицу! У тебя есть {turns} попыток!")
# Список слов, которые участвуют в игре.
wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"]
# Перемешиваем список.
shuffle(wordList)
# Берем последнее слово из списка.
word = wordList.pop()
guesses = ""
# Цикл, который будет работать, пока не останется попыток или не отгаданных букв.
while turns > 0:
wrong = 0
for char in word:
if char in guesses:
print(char, end=" ")
else:
print("_", end=" ")
wrong += 1
print("\n")
if wrong == 0:
print("Ты выиграл! :)")
break
print()
guess = ""
if len(guess) < 1:
guess = input("Впиши букву и нажми enter: ")[0]
if guess in guesses:
print("Эта буква уже была!")
guesses += guess
if guess not in word:
turns -= 1
print("Упс! Ошибка")
print(f"У тебя осталось {turns} попыток")
if turns == 0:
print("Ты проиграл! :(")
Запустите игру командой: python3 hangman.py где hangman.py название вашего файла. Результат будет выглядеть примерно так:
Каждый разработчик встречает огромное количество данных на сайтах. И представьте, как было бы круто, если бы вы могли легко получить доступ ко всей этой информации — запарсить её с помощью Python.
Парсинг (англ. «web scraping») — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям. Парсить можно данные с сайтов, поисковой выдачи, форумов и социальных сетей.
Данные в Сети неструктурированы, и пайтон предоставляет простой способ для анализа и использования этих данных и даже для дальнейшего анализа и операций. Вот некоторые популярные Python-библиотеки для парсинга:
Давайте используем парсинг для получения значений валюты. Для этого примера нужно установить две библиотеки для запросов и для парсинга. Выполните в консоли команду:
pip install beautifulsoup4 requests
Создайте файл с названием currency_scrap.py и вставьте в него код ниже:
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)
Вывод:
Python хорошо подходит для различных манипуляций с данными, анализа и реализации сложных алгоритмов. Синтаксический анализ и визуализация данных обычно представляют собой простые функции или несколько строк кода с библиотеками Python, такими как NumPy, scipy, scikit-learn и другими.
Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинном обучении, используя множество популярных библиотек, таких как:
Есть много инструментов глубокого обучения, которые поддерживают Python. Вот популярные библиотеки и фреймворки:
Еще одна причина, по которой Python популярен, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения могут быть реализованы с помощью 20-40 строк кода.
⌘⌘⌘
Проекты, которые мы привели в пример — лишь малая часть того, что можно сделать на python. Но если вы новичок, они помогут вам улучшить свои знания, навыки и прокачать уверенность в себе.
Изучайте Python и не забывайте выбирать надёжную структуру для ваших проектов. Меняйте будущее вместе с нами!
Адаптивный перевод статьи «5 Cool things You can do with Python»
Что ещё почитать:
Один способ позволяет отслеживать каждую деталь изделия, другой – сфокусироваться на брендинге и маркетинге. Разбираемся…
Рассказываем, как помогли российскому разработчику систем аналитики мигрировать в частное облако и сократить затраты на…
Рассказываем, как создать сайт-визитку и какой должна быть структура. Внутри — инструкция, которая поможет предпринимателям.
Онлайн-карты — хорошая площадка для привлечения аудитории в бизнес. Рассказываем об инструментах продвижения в геосервисах.
Можно стартовать с багажом знаний из найма или практически без опыта. Рассказываем, что нужно делать:…
Что такое наука о данных, чем занимается Data Scientist и можно ли обучиться этой специальности…