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:
Что такое корнер в торговле и бизнесе, зачем он нужен бренду, чем отличается от островка…
Что такое НТО, чем нестационарная торговая точка отличается от стационарной, какие требования действуют, где можно…
Разбираем, что такое контракт, чем он отличается от договора, в каких случаях его заключают и…
Рассказываем, что такое рынок простыми словами: разбор определения, видов рынка и принципов его работы. Понятные…
Разбираемся, как рассчитывается индекс RTS, что он показывает и чем отличается от индекса МосБиржи. (далее…)
Разбираем, как рассчитывается стоимость инвестиционного пая, что он означает и как инвестор получает доход. (далее…)