3 основные сферы применения Python

Python — это скриптовый язык программирования, который используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим три основные области его применения.

1. Веб-разработка
2. Машинное обучение
3. Автоматизация процессов

Веб-разработка

Python используется в Back-End разработке и имеет два основных фреймворка: Django и Flask. Они облегчают процесс написания кода для серверной части приложений.

Зачем нужен фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику Back-End стороны. Back-End включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователей.

Какой фреймворк выбрать?

Django выбирают те, которые хотят автоматизировать рабочий процесс, так как этот фреймворк делает множество решений самостоятельно и это сокращает время разработки. Например, у него уже есть встроенная реализация аккаунта
пользователя и вам нужно её только подключить.

Flask подходит тем, которые хотят управлять большим пространством и уметь самостоятельно решать задачи с нуля. Это микрофреймворк, и он предоставляет лишь базовые возможности для разработки. В нём нет встроенных решений задач, как в Django, и вам нужно реализовывать их самостоятельно.

Машинное обучение

Машинное обучение — это наука о том, как заставить ИИ (Искусственный Интеллект) учиться и действовать, как человек, и так, чтобы он сам постоянно улучшался и развивался на основе предоставленных нами данных о реальном мире.

Приведу в пример шахматный движок, под названием AlphaZero. Это нейросеть, которая сама за четыре часа обучения научилась играть лучше, чем сильнейшие шахматные машины мира.

Также ИИ может распознавать предметы, расположенные на картинке. Например, AWS Rekognition, сервис Амазон, который после анализа полученной картинки, выдаёт результат с ответом, что на ней находится и координаты предметов. Я писал небольшое API для этой задачи, его можно посмотреть и поюзать на моём GitHub.

Где и как изучать машинное обучение?

Получить базовые знания можно с помощью курсов или (по мне, самый эффективный вариант) видео на YouTube. Там множество полезных видео, заходите и смотрите.

Познакомиться с машинным обучением на практике можно на сайте keggle.com. Первая, стандартная задача — это написать программу, которая на основе приведённых данных сделает анализ того, у каких пассажиров Титаника больше шансов выжить в крушении лайнера. Победители получают солидные денежные призы. На сайте также есть отличные учебники для начинающих

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python — это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

Например, нужно перезаписать данные с Word в Excel-файл. Это можно сделать вручную, но когда таких файлов очень много, на помощь может прийти написание скрипта, который сделает это самостоятельно и быстро

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

• простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
• лёгкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.