پایتون برای چه استفاده می شود؟ 5 مورد برتر پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی منبع باز و عمومی است که به طور گسترده در علوم داده ، یادگیری ماشین ، توسعه وب ، توسعه برنامه ها ، اسکریپت های اتوماسیون ، Fintech و موارد دیگر استفاده می شود. در اواخر دهه 1980 توسط گیدو ون روسوم توسعه یافت ، محبوبیت پایتون اخیراً افزایش یافته است.

StackOverflow پایتون را سریعترین زبان اصلی برنامه نویسی معرفی کرد و زبانی که بیشتر توسعه دهندگان می خواهند یاد بگیرند . از سال 2014 در ایالات متحده ، 80٪ از 10 بخش برتر علوم کامپیوتر دانشگاه (CS) (و 69٪ از 39 بخش برتر) در دوره های مقدماتی پایتون را آموزش می دهند.

رشد سالانه Python در Stack Overflow

چرا پایتون اینقدر محبوب است؟


زیرا :
• خواندن ، نوشتن و نگهداری آن آسان است ، بنابراین توسعه دهندگان آن را تهیه می کنند
• نمونه سازی کارآمد ، بنابراین شرکت های نوپا و کارآفرین آن را کارآمد می کنند
• بسیار مقیاس پذیر و قدرتمند ، بنابراین شرکت های بزرگی مانند Google و Netflix آن را دوست دارند
• مدولار: می تواند به راحتی برای عملکردهای خاص به کتابخانه ها دسترسی پیدا کند و اضافه کند ، بنابراین دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین آن را مهندسی می کنند
• یک زبان برنامه نویسی منبع باز با یک جامعه قوی ، بنابراین همه از آن استفاده می کنند

پایتون برای چه استفاده می شود؟


اگر قصد یادگیری پایتون را دارید ، ممکن است تعجب کنید ، “پایتون برای چه کاری استفاده می شود” ، “چه کاری می توانم با پایتون انجام دهم” و مهمتر از همه ، “چرا باید پایتون را یاد بگیرم”؟
در این مقاله 5 مورد برتر پایتون مورد بحث قرار می گیرد: علم داده ، توسعه وب ، توسعه برنامه ، اسکریپت های اتوماسیون و امور مالی Fintech. ما همچنین لیستی از موارد افتخارآمیز مورد استفاده پایتون و اینکه چرا بسیاری از مردم در یادگیری این زبان ارزش قائل هستند را ارائه می دهیم.

فهرست مطالب
• پایتون برای علم داده
• پایتون برای یادگیری ماشین
• پایتون برای توسعه وب
• پایتون برای توسعه برنامه
• پایتون برای اسکریپت های اتوماسیون
• پایتون در امور مالی
• سایر موارد استفاده از پایتون
• چرا پایتون یاد بگیریم؟

پایتون برای علم داده

اولین و شاید امروزه بیشترین صحبت در مورد استفاده از پایتون در علم داده است. علم داده ، عمل استخراج اطلاعات و بینش از داده ها است. در این حالت ، علم داده شامل یادگیری ماشین ، تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها است.

پایتون برای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (ML) کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که در آن ماشین ها از برنامه ها یاد می گیرند بدون اینکه صریحاً برای این کار برنامه ریزی شده باشند. در واقع ، یادگیری ماشینی رایانه ها را قادر می سازد تا خودشان برنامه ریزی کنند. نمونه هایی از الگوریتم های ML عبارتند از:

1.سیستم های پیشنهادی : به عنوان مثال ، هنگامی که Netflix یا Youtube براساس سابقه تماشای شما توصیه می کند.

2.سیستم های تشخیص تصویر : به عنوان مثال ، که می تواند تصویر گربه یا سگ را تشخیص دهد ، برنامه محبوب Not Hotdog از مجموعه تلویزیونی Silicon Valley یا FaceID توسط اپل که شما را تشخیص می دهد و قفل تلفن شما را باز می کند.

برنامه نویسی سنتی در مقابل یادگیری ماشین

چرا پایتون برای یادگیری ماشین


از روزهای آغازین ، پایتون برای محاسبات علمی و عددی استفاده می شود. از آنجا که یادگیری ماشین عمدتا محاسبه عددی است ، پایتون برای ML بسیار مفید است.
به خصوص با معرفی Tensorflow ، بزرگترین پلتفرم ML که توسط گوگل توسعه یافته است ، Python به زبان واقعی برنامه های ML تبدیل شده است. Pytorch ، یک سیستم عامل یادگیری عمیق دیگر که توسط فیس بوک آغاز شده است ، نیز محبوبیت بیشتری پیدا کرده است.
علاوه بر این ، پایتون همراه با یادگیری scikit ، یک بسته ساده و آسان برای استفاده در ML است که می تواند شما را خیلی راحت در یادگیری ماشین کمک کند. می توانید افزایش محبوبیت در این سیستم عامل های ML را در نمودار زیر مشاهده کنید.

رشد کتابخانه های یادگیری ماشین پایتون

پایتون برای تجسم داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها


با رشد سریع اینترنت ، ما بیش از هر زمان دیگری اطلاعات ایجاد می کنیم. گزارش اخیر DOMO بیان می کند که هر روز بیش از 2.5 بایت کوئینتیلیون داده ایجاد می شود! این داده های زیادی است و در صورت استفاده هوشمندانه ، می تواند به تصمیم گیری های موثر در مشاغل کمک کند.
تجسم داده ها یک روش آسان برای مشاهده مقدار زیادی از داده ها و درک الگوهای موجود در داده ها است. یک مثال جالب از اینکه چگونه تجسم داده ها می تواند به مردم کمک کند اطلاعات را بهتر درک کنند ، نمودار زیر است که توسط فلورانس نایتینگل در مورد علل مرگ در بیمارستان در طول جنگ کریمه رسم شده است. به جای اینکه فقط یک جدول با اعداد نشان داده شود ، تصویر بصری داده ها را معنی دارتر و تأثیرگذارتر می کند.

تجسم داده ایجاد شده توسط فلورانس نایتینگل

کتابخانه هایی مانند matplotlib و seaborn تجسم را بسیار آسان می کنند. فقط با چند خط کد ، می توانید نمودارهای میله ای ، نقشه های حرارتی یا توزیع داده ها را ترسیم کنید.
در تجزیه و تحلیل داده ها ، شما از تجسم داده ها به همراه سایر پارامترها مانند میانگین ، متوسط و حالت برای درک داده ها و تصمیم گیری بر اساس آنها استفاده می کنید.
درک و ارائه داده ها برای پیشبرد تصمیمات تجاری می تواند در هزینه های قابل توجهی صرفه جویی کند. به عنوان مثال ، Netflix با استفاده از تجسم داده ها می فهمد که چه عواملی به مشترکان در مشترک ماندن کمک می کند. Netflix با در نظر گرفتن این یافته ها در موتورهای شخصی سازی و توصیه های خود ، 1 میلیارد دلار در سال صرفه جویی می کند !

تجسم با استفاده از seaborn

پایتون برای توسعه وب

توسعه وب شامل کلیه فعالیتهایی است که برای ایجاد وب سایتها و برنامه های نرم افزاری مبتنی بر وب استفاده می شود. در هر وب سایت دو قسمت وجود دارد سمت مشتری ، که کد را در مرورگر اینترنت رایانه کاربر اجرا می کند. و سمت سرور ، جایی که کد روی وب سرور اجرا می شود.
به عنوان مثال ، JavaScript یک زبان سمت مشتری است که روی مرورگر اجرا می شود و تعامل کاربر را در یک وب سایت امکان پذیر می کند.در روش دیگر ، پایتون روی سرور اجرا می شود و مسئولیت پردازش منطق ورودی کاربر ، تعامل با پایگاه های داده و سایر سرورها و غیره را دارد.
توسعه دهندگان پایتون می توانند از چارچوب های وب برای ساخت سریع و کارآمد برنامه های وب پویا بدون نیاز به یادگیری زبان سمت مشتری مانند JavaScript استفاده کنند. چارچوب ها با خودکار کردن کارهای مشترک توسعه وب ، به طور قابل توجهی زمان توسعه را کاهش می دهند. سهولت استفاده و محبوبیت پایتون برای توسعه وب یکی از دلایلی است که شرکت هایی مانندIdeamotive در ارتباط شرکت های استخدام با توسعه دهندگان با استعداد وب پایتون تخصص دارند .
Python دارای دو چارچوب اصلی سمت سرور است Django و Flask (که یک فریم ورک کوچک است). پایتون همچنین ماژول های داخلی دارد که به مقابله با JSON ، سوکت ها ، درخواست های http و موارد دیگر کمک می کند و روند توسعه وب را یکپارچه می کند.


پایتون برای توسعه برنامه

از آنجا که پایتون طوری نوشته شده است که زمان توسعه و تلاش کمتری دارد ، برای نمونه سازی بسیار عالی است. پایتون به دلیل استحکام ، مقیاس پذیری ، سرعت و انعطاف پذیری کاربرد بسیار خوبی برای پروژه های در مقیاس سازمانی نیز دارد. iDataLabs دریافت كه 69٪ شركتهایی كه از پایتون استفاده می كنند ، كوچك هستند (درآمد <50 میلیون دلار) ، 9 درصد متوسط (50 میلیون دلار تا 1000 میلیون دلار درآمد) و 16 درصد بزرگ (بیش از 1000 میلیون دلار درآمد).
Python همچنین دارای یک API پایگاه داده است ، که به شما امکان اتصال آسان به پایگاه های داده مانند MySQL ، Oracle ، PostgreSQL ، MS SQL Server و غیره را می دهد. رابط Python با زبانهایی مانند C و Java از طریق Cython و Jython همچنین به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا به راحتی از زبان های دیگر عملکردها را وارد یک برنامه پایتون کنند.
Python همراه با PyPi ، مجموعه عظیمی از بسته های Python است که می تواند مورد استفاده قرار گیرد تا به سرعت هر عملکردی را که ممکن است در پروژه خود نیاز داشته باشید ، پیاده سازی کنید. بنابراین ، ساخت یک برنامه کاربردی بزرگ در پایتون مشابه استفاده از الگوها برای ایجاد ساختار جدید است! با دقت از بلوک ها استفاده کنید و به روش صحیح آنها را به هم پیوند دهید تا امروز شاهکار خود را خلق کنید. آیا بسته مورد نیاز خود را پیدا نمی کنید؟ از آنجا که پایتون منبع باز است ، می توانید یک بسته جدید ایجاد کنید که مشکل شما را برطرف کند و آن را با جهان به اشتراک بگذارید!


پایتون برای اسکریپت های اتوماسیون

شاید بزرگترین مورد استفاده از پایتون در اسکریپت نویسی باشد. اسکریپت نویسی به معنای نوشتن برنامه های کوچکی است که وظیفه خاصی را به طور خودکار انجام می دهند. پایتون برای ایجاد و نوشتن سریع و آسان آن ایده آل است. کتابAutomate the Boring Stuff with Python ، به نویسندگی Al Sweigart ،به شما می آموزد که اسکریپت های ساده ای را باPython ایجاد کنید تا وظایفی را انجام دهید که انجام آنها به صورت دستی ساعت ها طول می کشد.
مثال دیگر از اسکریپت تجزیه وب سایت و استخراج اطلاعات مربوطه از آن است. کتابخانه هایی مانند سلنیوم وBeautifulSoup تجزیه از طریق یک صفحه وب و گرفتن اطلاعات مربوطه را بسیار آسان می کند. سپس این اطلاعات می تواند در قالبی مانند CSV ذخیره شود ، سپس می تواند به الگوریتم یادگیری ماشین منتقل شود تا هرگونه پیش بینی یا توصیه عالی را که به دنبال آن هستید ، ارائه دهد.
به عنوان مثال، می توانید با استفاده از پایتون وب سایت National Weather Service را تهیه کنید تا داده های آب و هوای سانفرانسیسکو را بدست آورید ، سپس می توانید با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین ، هوا را پیش بینی کنید. بسیار جالب !

پایتون در امور مالی

فناوری مالی (fintech) فناوری است که تحویل و استفاده از خدمات مالی را از پورتال بانکی آنلاین شما گرفته تا برنامه های بلاکچین را به صورت خودکار بهبود بخشد. Fintech در بخشهایی مانند سرمایه گذاری و مدیریت نمونه کارها ، بانکداری ، آموزش و جمع آوری سرمایه استفاده می شود. طبق گزارش مهارت های توسعه دهنده HackerRank 2018 ، پایتون در میان سه زبان محبوب مورد استفاده در شرکت های خدمات مالی و زبان برتر در FinTech قرار دارد.

Fintech به برنامه های کاربردی قوی ، ایمن ، سازگار و کاربرد آسان نیاز دارد. برای اینکه ایده و اندازه بازار را در اختیار شما قرار دهیم ، در سال 2018 ، 112 میلیارد دلار برای شرکتهایی که در فضای فین تک نوآوری دارند سرمایه گذاری شد.
پایتون ، با سهولت استفاده ، مدولار بودن و پایه ریاضی ، کاملاً در fintech جای می گیرد. ماژول های پایتون مانند pyalgotrade (برای تجارت الگوریتم) ، scipy (برای محاسبات علمی) و quantecon.py (برای اقتصاد کمی) بلوک های سازنده محکمی برای توسعه برنامه های فین تک ایجاد می کنند.
پایتون همچنین به دلیل داشتن کتابخانه ها و قابلیت های یادگیری ماشین و علم داده ، برای fintech ایده آل است. به عنوان مثال ، استفاده از یادگیری ماشینی برای کشف خودکار تقلب با استفاده از سابقه پرداخت می تواند به طور بالقوه میلیون ها دلار صرفه جویی کند. تعجبی ندارد که شرکتهایی مانند Stripe ، Robinhood و Revolut از پایتون در توسعه نرم افزار خود استفاده می کنند

سایر موارد استفاده از پایتون

5 استفاده از پایتون در این مقاله ممکن است محبوب ترین باشد، اما آنها فقط باعث توسعه برنامه های مختلف برای پایتون می شوند. نمودار زیر صنایع زیادی را نشان می دهد که از پایتون استفاده می کنند. همچنین در زیر ذکر شده است که فقط چند مورد دیگر از محبوب ترین پایتون های امروزی است.
برای دیدن لیست کامل برنامه های پایتون ، می توانید به وب سایت رسمی پایتون بروید ، که همچنین چندین مثال برای هر یک از این دسته ها دارد.
• توسعه بازی
• برنامه های GUI
• شبکه سازی
• آزمایش کردن
• رباتیک
• برنامه های جاسازی شده (پایتون با Raspberry Pi کار می کند)

نقش آفرینی پایتون در صنعت

چرا پایتون یاد بگیریم ؟

با توجه به گسترش استفاده از پایتون ، دلایل زیادی وجود دارد که یادگیری پایتون یک سرمایه بزرگ برای وقت شما است. پایتون نه تنها بسیار متنوع و مفید است ، بلکه برای کارها تقاضای زیادی دارد، حقوق زیادی می گیرد و موارد دیگر. به 6 دلیل اصلی ما فکر می کنیم پایتون یک زبان برنامه نویسی عالی برای یادگیری است ، پس با ما همراه شوید.

آیا علاقمند به یادگیری پایتون هستید؟ اکنون بیاموزید.