Python, универсальный и удобный язык программирования, приобрел огромную популярность благодаря своей простоте и мощности. Его обширные библиотеки и инфраструктуры проложили путь к инновационным решениям в широком спектре отраслей.
От веб-разработки до анализа данных — возможности Python изменили подход программистов к решению проблем. В этой статье будут рассмотрены пять реальных приложений Python, которые оказывают значительное влияние в различных секторах.
Выдающееся значение Python в веб-разработке проявляется в таких средах, как Django и Flask. Django, веб-фреймворк высокого уровня, предлагает комплексный пакет для создания надежных веб-приложений. Его философия «батарейки включены» предоставляет разработчикам инструменты для управления базами данных, аутентификации и многого другого. Instagram и Pinterest — известные платформы, построенные на Django.
С другой стороны, Flask, микровеб-фреймворк, обеспечивает гибкость и простоту, что делает его отличным выбором для небольших проектов и стартапов. Его модульная конструкция позволяет разработчикам выбирать необходимые им компоненты, обеспечивая масштабируемость. Lyft, сервис совместного использования поездок, использует Flask в своих бэкэнд-системах.
Доминирование Python в анализе данных очевидно благодаря таким библиотекам, как Pandas и Matplotlib. Pandas упрощает манипулирование данными благодаря своим структурам данных, позволяя аналитикам эффективно очищать, преобразовывать и анализировать данные. Matplotlib, универсальная библиотека построения графиков, помогает создавать различные визуализации, от простых графиков до сложных фигур.
Эти инструменты произвели революцию в отраслях, позволив принимать решения на основе данных. Финансовые учреждения используют их для оценки рисков, а специалисты здравоохранения используют их для анализа и исследований данных пациентов.
Влияние Python на машинное обучение глубоко, в первую очередь благодаря таким библиотекам, как TensorFlow и scikit-learn. TensorFlow, платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, облегчает создание нейронных сетей для таких задач, как распознавание изображений и речи. Область применения варьируется от беспилотных автомобилей до медицинской диагностики.
Scikit-learn, библиотека машинного обучения, предлагает инструменты для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Его доступность демократизировала машинное обучение, позволяя предприятиям внедрять прогнозную аналитику поведения клиентов, обнаружение мошенничества и персонализированные рекомендации.
Связано: 5 библиотек Python для интерпретации моделей машинного обучения
Роль Python в научных вычислениях заметна благодаря таким библиотекам, как NumPy и SciPy. NumPy обеспечивает поддержку массивов и матриц, а также математические функции для работы с этими структурами. Это неоценимо для научного моделирования, обработки изображений и многого другого.
SciPy основывается на NumPy, добавляя дополнительные функции для оптимизации, интеграции, интерполяции и других задач научных вычислений. Исследователи в таких областях, как физика, инженерия и биология, используют эти инструменты для моделирования и анализа данных.
Какую библиотеку #Python вы используете для поиска числа «пи»?
математика
острый
➗ нумпиВсе трое вернут одно и то же! #piDay #piDay2023 pic.twitter.com/ALnIgHutc9
– Майк Дрисколл (@driscollis) 14 марта 2023 г.
Возможности Python распространяются на Интернет вещей (IoT) через MicroPython. MicroPython — это экономичная и эффективная реализация Python 3 (написанная на C), предназначенная для работы на микроконтроллерах и небольших встроенных системах. Это позволяет разработчикам использовать Python для программирования устройств Интернета вещей, упрощая создание приложений для датчиков, исполнительных механизмов и других подключенных устройств.
Простота и универсальность MicroPython проложили путь к быстрому созданию прототипов и развертыванию решений Интернета вещей — от устройств «умного дома» до промышленной автоматизации.
Связано: 7 реальных приложений Интернета вещей и примеры
Адаптивность Python и обширная экосистема библиотек позволили его применять в самых разных отраслях. От веб-разработки до научных исследований, от анализа данных до машинного обучения — Python продолжает стимулировать инновации и преобразования. Удобный синтаксис и мощные возможности делают его идеальным выбором для разработчиков и предприятий, стремящихся создавать эффективные и действенные решения в современном мире.
Источник: Сointеlеgrаph
Какая это была неделя. Возвращение Ревущей Китти в воскресенье вечером привело к торговому безумию: акции…
Предполагаемый бывший сотрудник Pump.fun вчера удалил из протокола Solana на сумму около 2 миллионов долларов.…
Вот вам и возрождение акций мемов GameStop, а также связанный с ними рост монет мемов.Поскольку…
Илон Маск, генеральный директор Tesla, SpaceX и Neuralink, объявил сегодня в твите, что Neuralink ищет…
Похоже, Ревущего Китти разочаровал его любимый магазин видеоигр.GameStop, компания, которую трейдер (он же Кит Гилл)…
Цена Биткойна выросла до самого высокого уровня со времени широко обсуждавшегося события 19 апреля, коснувшись…