Python что это за программа?

Содержание

Все о языке программирования Python: новости развития

Python что это за программа?

Как работает кодировка символов, что такое Юникод и UTF-8. Рассмотрим способы кодирования и декодирования в Python и распространённые ошибки.

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Принципы работы алгоритма «случайный лес» — от загрязнения Джини и единичного дерева принятия решений до решения задачи на основе реального набора данных.

Зачем нужен Python Global Interpreter Lock и как он работает

Python Global Interpreter Lock (GIL) — блокировка, позволяющая только одному потоку управлять интерпретатором Python. Рассмотрим, как она работает.

Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Для машинного обучения на Python написано очень много библиотек. Сегодня мы рассмотрим одну из самых популярных — Scikit-Learn. Scikit-Learn упрощает процесс создания классификатора и помогает более чётко выделить концепции машинного…

Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время

В статье расскажем про стандартные встроенные функции Python: какие используются часто, а какие вам, вероятно, не пригодятся никогда.

Как работает обмен ключами в протоколе Диффи-Хеллмана

Протокол Диффи-Хеллмана (DH) — метод безопасного обмена криптографическими ключами по общедоступному каналу. Рассмотрим принципы работы этого протокола.

Неофициальный и консервативный FAQ по Django

Django — свободный фреймворк для веб-приложений. В этом FAQ вы найдёте ответы на часто возникающие вопросы, которых нет в официальной документации.

Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

В этой статье рассмотрены популярные алгоритмы, принципы их работы и реализация на Python. Также сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

Шпаргалка по OpenCV — Python

Что такое OpenCV? Библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. В неё входят более 2500 алгоритмов, в которых есть как классические, так и современные алгоритмы для компьютерного…

Основные концепции журналирования в Python

Понимание принципов работы модуля журналирования, поставляемого в стандартной библиотеке Python, поможет разработчику упростить процесс создания приложения.

Декораторы в Python: понять и полюбить

Декораторы в Python — полезная вещь, но многие новички её не понимают и обходят стороной. Объясняем, что они из себя представляют и как работают.

Что может Python сделать за секунду?

Все говорят, что Python медленный, но так ли это? Пройдите наш тест и узнаете, сколько всего этот язык способен сделать за секунду!

Ищем свободное парковочное место с Python и глубоким обучением

В городах остро встаёт проблема нехватки парковочных мест. В этой статье мы напишем на Python программу, которая будет сообщать о наличии свободных мест.

Качественно новый уровень визуализации данных в Python

Когда-то для визуализации данных в Python использовали matplotlib. Однако позже появилась более удобная библиотека — plotly. Рассказываем, что она может.

Всё о сортировке на Python

В Python есть две встроенные функции для сортировки — sorted() и list.sort(). Разбираемся, как они работали раньше и что изменилось с тех пор.

Звёздный Python: где и как используются * и **

В Python много где можно встретить операторы * и **, которые в зависимости от контекста дают разный эффект. Разбираемся, как и где использовать «звёздочки».

Рефакторим код на Python с помощью тестов

Рефакторинг — не для слабаков, и всегда есть возможность накосячить. Чтобы вы могли избежать этого, мы рассматриваем пошаговый пример рефакторинга в Python.

26 полезных приёмов и хитростей Python

В процессе работы с языком каждый находит для себя какие-то приёмы или библиотеки, облегчающие жизнь. Мы собрали подборку разных хитростей для Python.

Пишем низкоуровневый отладчик под Linux на Python

Есть отличные отладчики вроде GDB, но иногда контроля над ними недостаточно. В этой серии статей мы напишем свой низкоуровневый отладчик под Linux на Python.

Хочу научиться программировать на Python: инструкция для продолжающих

Рассказываем, что учить, как получать практику и где брать идеи для своего проекта.

Отладка Python приложений с помощью pdb

Разбираемся с утилитой для отладки кода на Python — pdb. В материале рассмотрены приёмы работы с инструментом, а также его основные возможности.

Основы статистики с Python: описательная статистика

Статистика играет важную роль в нашей жизни, поэтому полезно иметь о ней хоть какое-то представление. Изучаем основы описательной статистики с Python.

Хочу научиться программировать на Python. С чего начать?

Рассказываем, что нужно выучить в первую очередь, где брать знания и интересные задачи для тренировок.

Используем Python для извлечения фона из Super Mario Bros

В этой статье мы собираемся зареверсить Super Mario Bros 1985 года, чтобы извлечь изображение фона. Всё будет сделано с помощью одного лишь Python!

Каких дыр в безопасности надо бояться Python-разработчику

Иногда даже самые, казалось бы, безопасные вещи, могут таить в себе опасность. Python — не исключение. Рассказываем, как работать с ним правильно…

Пишем свой BitTorrent-клиент на Python

Автор BitTorrent-клиента Pieces рассказывает об устройстве протокола и делится своими опытом написания приложения под этот протокол на Python:…

Лучшие IDE и редакторы кода для Python

Учитывая всё многообразие IDE и редакторов кода, в них легко запутаться. Собрали для вас самые популярные инструменты для разработки на Python и выяснили, в чём их преимущества и недостатки.

Тест: а у вас стильный Python?

Python любят за многое, в том числе за удобочитаемость кода. Чтобы её сохранить, существует ряд руководств по кодстайлу. Самое известное из них — PEP8. Подготовили для вас тест, который покажет ваш уровень знаний PEP8.

Фичи Django ORM, о которых вы не знали

Разработчики, решившие более детально разобраться в работе СУБД, часто обнаруживают, что делает некоторые вещи не оптимально. Представляем вашему вниманию советы по работе с базами данных в Django ORM.

Интересные GitHub-проекты: пробрасываем трафик через Telegram

Думали когда-нибудь о передаче трафика через Telegram? Конечно думали! Поэтому встречайте Teletun — GitHub-проект, предназначенный как раз для этой цели.

Реальные примеры приложений на Python и PyQT: от косынки до веб-браузера

Нашли для вас подборку из 15 простых приложений на Python, написанных с помощью PyQt. Все приложения с открытым исходным кодом, поэтому их можно спокойно изменять, использовать в своих проектах и экспериментировать, как вам захочется.

Задача на поиск списка с максимальной суммой элементов

Представим, что у нас есть список со списками и нам нужно найти вложенный список с максимальной суммой элементов. Как бы вы решили эту задачу? Пока вы думаете, давайте рассмотрим несколько возможных вариантов решения на Python от самого громоздкого до «однострочника».

Источник: https://tproger.ru/tag/python/

Где применяется Python: 3 основных назначения языка

Python что это за программа?

Прежде чем начать изучать тот или иной язык программирования, люди обычно задумываются, как потом смогут применить свои знания и навыки на практике. Что касается Python, этот язык общего назначения пригодится во множестве различных сфер. Разработчик и основатель стартапа CS Dojo Ек Суги рассказал о трёх самых частых способах использования Python.

Читать далее

1. Веб-разработка

Фреймворки, основанные на Python, такие как Django и Flask, в последнее время приобрели широкую популярность среди веб-разработчиков. Эти фреймворки позволяют создавать серверный код (backend-код) на Python, который выполняется на сервере, в отличие от frontend-кода, исполняемого на пользовательских устройствах и в браузерах.

Для чего нужны веб-фреймворки

Веб-фреймворки упрощают разработку серверной логики: обработку URL, обращение к базам данных, создание HTML-файлов, которые видят в браузерах пользователи.

Читайте также  Iptinstaller что это за программа?

Какие фреймворки для веб-разработки лучше использовать

Два наиболее популярных веб-фреймворка для  Python — Django и Flask. Их рекомендуется использовать начинающим разработчикам.

В чём разница между django и flask

Отличную статью в ответ на этот вопрос подготовил Гарет Дуайер.

Основные различия:

  • Flask — простой и гибкий фреймворк с очень подробными настройками. Пользователь может сам решать, как реализовывать те или иные вещи.
  • Django предоставляет полный функционал для разработки приложений прямо «из коробки»: встроенный интерфейс администратора, API доступа к базам данных, ORM, и структуру каталогов для приложений и проектов.

Лучше воспользоваться:

  • Flask, если цель разработчика — опыт и возможности обучения, или же если ему нужно самостоятельно выбирать, какие компоненты использовать (например, какие применять базы данных или как взаимодействовать с ними).
  • Django, если главное — конечный продукт. Особенно, если нужно построить интуитивное приложение, например, новостной сайт, онлайн-магазин, блог, в котором пользователь сможет легко ориентироваться.

Таким образом, Flask предпочтительнее использовать новичкам, потому что этот фреймворк имеет не настолько богатый функционал, а также тем, кому важна возможность настроить его по своему усмотрению. Кроме того, благодаря своей гибкости Flask больше, чем Django, подойдёт для разработки REST API. С другой стороны, если требуется создать простой продукт, быстрее это получится сделать на Django.

2. Обработка данных (включая машинное обучение, анализ и визуализацию данных)

Машинное обучении лучше объяснять на наглядном примере. Пусть нужно разработать программу, которая автоматически распознаёт изображённые на картинках объекты. На первой картинке программа должна опознать собаку.

На второй она должна распознать стол.

Первый путь — написать для этого специальный код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, значит, на ней нарисована собака. Или можно найти способ распознавать границы предметов: если на рисунке много прямых линий, то это — стол.

Очевидно, что такое решение будет бесполезным, если на картинке показана, например, собака светлого окраса, у которой вообще нет коричневой шерсти, или только круглая столешница без ножек. Именно здесь раскрываются перспективы машинного обучения.

В машинном обучении обычно используют алгоритм, который автоматически ищет заданный образ во входных данных. Например, можно ввести тысячу картинок с собаками и тысячу — со столами. Далее алгоритм машинного обучения выявит разницу между собакой и столом. Когда алгоритм получит новое изображение собаки или стола, то сможет идентифицировать объект.

То есть систему обучают на конкретных примерах: ей не указывают отдельные признаки того или иного предмета, а показывают множество изображений и говорят, что на всех из них нарисован этот предмет. Аналогичным образом обучаются

  • системы распознавания лиц,
  • системы распознавания голоса,
  • рекомендательные системы сайтов вроде , Amazon или Netflix.

Самые широко известные алгоритмы машинного обучения:

  • нейронные сети,
  • глубокое обучение,
  • метод опорных векторов,
  • «случайный лес».

Любой из этих алгоритмов можно использовать для решения задачи с маркированием изображений выше.

Python для машинного обучения

Для Python есть популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения. Две самые крупные из них — scikit-learn и TensorFlow. В scikit-learn встроены некоторые общеизвестные алгоритмы машинного обучения, о которых шла речь выше. TensorFlow — более низкоуровневая библиотека, которая позволяет строить пользовательские алгоритмы.

Как изучать машинное обучение

Чтобы изучить основы этой технологии, можно пройти курсы Стэнфордского университета или Калифорнийского технологического института. Но для понимания некоторого материала понадобятся базовые знания матанализа и линейной алгебры.

Далее полученную информацию нужно закрепить на сайте Kaggle. Здесь можно соревноваться с другими разработчиками в создании лучшего алгоритма машинного обучения для различных задач. Сайт также предлагает полезные самоучители для начинающих.

Анализ данных и визуализация данных

В качестве примера можно взять аналитика данных воображаемой компании, занимающейся продажей товаров через интернет. Аналитик может представить результаты продаж в виде столбчатой диаграммы.

На диаграмме видно, что в заданное воскресенье покупатели мужского пола приобрели более 400 единиц товара, а женского — около 350. У специалиста может быть несколько предположений, почему возник этот разрыв.

Одно из очевидных объяснений — продукт более востребован среди мужчин, чем женщин. Другая возможная причина — недостаточно большая выборка, а разницу можно списать на случайность. Третий вариант — по какой-то причине мужчины склонны больше покупать этот продукт только в воскресенье. Чтобы понять, какое из объяснений истинно, можно нарисовать ещё одну диаграмму.

Необходимо принять во внимание статистику продаж не только в воскресенье, но и за всю неделю. Как видно из диаграммы, такая динамика прослеживается по всем дням. Этот небольшой анализ позволяет сделать вывод, что наиболее правдоподобная причина различия в продажах в том, что продукт просто более популярен среди мужчин, чем среди женщин.

Но если бы диаграмма выглядела так,

можно было бы заключить, что по той или иной причине мужчины активнее покупают этот товар только по воскресеньям.

Это очень простой пример анализа данных. И для этого компании используют в том числе Python, а для визуализации данных — библиотеку Matplotlib.

Анализ и визуализация данных на Python

Matplotlib — одна из наиболее распространённых библиотек для визуализации данных. Начинать лучше с неё потому, что она проста, а также потому, что на ней основаны некоторые другие библиотеки, например, seaborn. Поэтому знание Matplotlib поможет в будущем освоить и их.

Как изучать анализ и визуализацию данных на Python

В первую очередь нужно выучить основы.

Ек Суги предлагает собственное вводное видео в анализ и визуализацию данных на Python и Matplotlib на , а также полный практический курс на образовательной платформе Pluralsight, который можно получить бесплатно после подписки на 10-дневный пробный период на сайте. После этого полезно изучить основы статистики, например, на Coursera и Khan Academy.

3. Написание скриптов

Обычно под этим понимают создание небольших программ для автоматизации простых задач. Например, компании используют различные системы поддержки клиентов по электронной почте. Чтобы анализировать полученные сообщения, компаниям нужно подсчитать, какой их количество содержит определённые ключевые слова.

Это можно либо делать вручную, либо написать незамысловатую программу (скрипт) для автоматической обработки сообщений. Для подобных задач отлично подходит Python, главным образом благодаря относительно простому синтаксису и потому, что на нём можно легко и быстро писать и тестировать небольшие проекты.

Python и встраиваемые приложения

На этом языке ведут программирование многие разработчики для Raspberry Pi и других аппаратных основ.

Python и компьютерные игры

Для разработки игр можно использовать библиотеку PyGame, хотя существуют и более популярные игровые движки. На ней можно создавать любительские проекты, но для разработки серьёзных игр стоит поискать что-то получше.

Например, можно начинать с Unity на C# — это одна из самых общеизвестных сред разработки компьютерных игр. Она позволяет создавать межплатформенные игры для Windows, Mac, iOS и Android.

Python и десктопные приложения

Десктопные приложения можно разрабатывать на Python с помощью Tkinter, но это также не самый частый выбор: разработчики приложений для ПК предпочитают языки Java, C#, и C++.

В последнее время некоторые компании для этого начали применять и JavaScript. Например, десктопное приложение Slack построено во фреймворке Electron, использующем JavaScript.

Этот язык даёт возможность повторно использовать код из веб-версии приложения, если такая имеется.

Python 3 или Python 2

Лучше выбрать Python 3, потому что на сегодняшний день это более современная и более востребованная версия языка.

Источник: https://dev.by/news/gde-primenyaetsya-python-3-osnovnyh-naznacheniya-yazyka

§1 Язык программирования Python

Python что это за программа?

Официальная эмблема Python (зарегистрированная марка)

Python — мощный и простой для изучения язык программирования. В нём предоставлены удобные высокоуровневые структуры данных и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированному программированию. Python интерпретируемый язык. Для запуска написанных программ требуется наличие интерпретатора CPython.

Интерпретатор python и большая стандартная библиотека находятся в свободном доступе в виде исходных и бинарных файлов для всех основных платформ на официальном сайте Python http://www.python.org и могут распространяться без ограничений.

Кроме этого на сайте содержатся дистрибутивы и ссылки на многочисленные модули третьих сторон и подробная документация.
Язык обладает чётким и последовательным синтаксисом, продуманной модульностью и масштабируемостью, благодаря чему исходный код написанных на Python программ легко читаем.

Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python». Её текст выдаётся интерпретатором по команде import this:

>>> import this The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one— and preferably only one —obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea — let's do more of those!

В переводе это звучит так:

  • Красивое лучше, чем уродливое.
  • Явное лучше, чем неявное.
  • Простое лучше, чем сложное.
  • Сложное лучше, чем запутанное.
  • Плоское лучше, чем вложенное.
  • Разреженное лучше, чем плотное.
  • Читаемость имеет значение.
  • Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
  • При этом практичность важнее безупречности.
  • Ошибки никогда не должны замалчиваться.
  • Если не замалчиваются явно.
  • Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
  • Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
  • Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
  • Сейчас лучше, чем никогда.
  • Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
  • Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
  • Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
  • Пространства имён — отличная штука! Будем делать их побольше!

Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.

История создания языка

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык для которой Гвидо ван Россум и создал Python.

Новый язык позаимствовал некоторые наработки для языка ABC, который был ориентирован на обучение программированию. В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в ньюсгруппе alt.sources. Название языка произошло не от вида пресмыкающихся.

Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Тем не менее эмблему языка изображают змеиные головы. После длительного тестирования, вышла первая версия Python 3.0.

На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).

Гвидо ван Россум

Python создавался под влиянием множества языков программирования: Modula-3, С, C++, Smalltalk, Lisp, Fortran, Java, Miranda, Icon. Несмотря на то, что Python обладает достаточно самобытным синтаксисом, одним из принципов дизайна этого языка является принцип наименьшего удивления.

Читайте также  Classic Shell что это за программа?

Стандартная библиотека

Богатая стандартная библиотека является одной из привлекательных сторон Python. Здесь имеются средства для работы со многими сетевыми протоколами и форматами Интернета. Существуют модули для работы с регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами.

Помимо стандартной библиотеки существует множество библиотек, предоставляющих интерфейс ко всем системным вызовам на разных платформах.

Для Python принята спецификация программного интерфейса к базам данных DB-API 2 и разработаны соответствующие этой спецификации пакеты для доступа к различным СУБД: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Sybase, Firebird (Interbase), Informix, Microsoft SQL Server и SQLite.

Библиотека NumPy для работы с многомерными массивами позволяет достичь производительности научных расчётов, сравнимой со специализированными пакетами. SciPy использует NumPy и предоставляет доступ к обширному спектру математических алгоритмов. Numarray специально разработан для операций с большими объёмами научных данных.

Python предоставляет простой и удобный программный интерфейс Си API для написания собственных модулей на языках Си и C++. Такой инструмент как SWIG позволяет почти автоматически получать привязки для использования C/C++ библиотек в коде на Python.

Инструмент стандартной библиотеки ctypes позволяет программам Python напрямую обращаться к динамическим библиотекам, написанным на Си. Существуют модули, позволяющие встраивать код на С/C++ прямо в исходные файлы Python, создавая расширения «на лету».

Python и подавляющее большинство библиотек к нему бесплатны и поставляются в исходных кодах. Более того, в отличие от многих открытых систем, лицензия никак не ограничивает использование Python в коммерческих разработках и не налагает никаких обязательств кроме указания авторских прав.

Сферы применения

Python — стабильный и распространённый язык. Он используется во многих проектах и в различных качествах: как основной язык программирования или для создания расширений и интеграции приложений. На Python реализовано большое количество проектов, также он активно используется для создания прототипов будущих программ. Python используется во многих крупных компаниях.

Python с пакетами NumPy, SciPy и MatPlotLib активно используется как универсальная среда для научных расчётов в качестве замены распространенным специализированным коммерческим пакетам Matlab, IDL и др.В профессиональных программах трехмерной графики, таких как Houdini и Nuke, Python используется для расширения стандартных возможностей программ.

Визуализация данных с помощью MatPlotLib

Источники

  • Python. Материал из Википедии — свободной энциклопедии

lesson-1 (python)

Домашнее задание

Подготовить сообщения:

  • Python как инструмент ученых
  • Python и Ruby (сравнение)
  • Python и WEB
  • Создание оконных приложений с помощью Python и графических библиотек (wxPython, PyQt, PyGTK и др.)

Предыдущий урок | Оглавление | Следующий урок

Источник: http://inf-w.ru/?page_id=4293

3 самых важных сферы применения Python: возможности языка

Python что это за программа?

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Если вы собираетесь изучать Python или совсем недавно начали его учить, вы точно задумывались, что же можно на нем сделать. Вопрос не простой, так как этот язык используется во многих сферах.

Но можно выделить 3 самых популярных направления применения Python:

  1. веб-разработка;
  2. data science: машинное обучение, анализ данных и визуализация;
  3. автоматизация процессов.

Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.

Веб-разработка

Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений.

Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код).

Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.

Зачем нужен веб-фреймворк?

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

Какой Python-фреймворк выбрать?

Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.

В чем разница между Django и Flask?

Разницу отлично описывает цитата из великолепной статьи Flask vs. Django (Gareth Dwyer):

Основные отличия:

  • Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
  • Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

Что выбрать?

  • Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
  • Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.

Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол. И это тоже стол».

Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.

Эта технология может применяться:

  • в рекомендательных сервисах (вспомните, например, , Amazon и Netflix);
  • в системах распознавания лиц и .

Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:

  • нейронные сети;
  • глубокое обучение;
  • метод опорных векторов;
  • random forest.

Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.

Способы применения Python для машинного обучения

Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.

  • scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
  • TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.

Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.

Анализ и визуализация данных

Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.

Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:

Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.

Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.

Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.

Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.

С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.

Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?

Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.

Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

  • низкий порог вхождения;
  • освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn.

Как изучать анализ данных на Python?

Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:

Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.

Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.

Автоматизация процессов

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

В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

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

Встроенные приложения

Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.

Python и игры

Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.

Читайте также  Setup wizard что это за программа?

Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движкой Unity, работающем с языком C#.

Десктопные приложения

Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.

Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:

  • Swift для iOS;
  • Java для Android;
  • JavaScript для веб-браузеров.

На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.

Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.

Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции:

  • Отслеживать добавления в друзья и подписки;
  • Сжимать фотографии, чтобы они занимали меньше места при хранении;
  • Анализировать запросы и выдавать рекомендации каждому пользователю.

В этом и заключается разница между frontend- и backend-кодом.
Python – это не единственный хороший выбор для написания серверного кода. Есть множество других популярных вариантов, среди которых Node.js, основанный на JavaScript.

Перевод статьи What exactly can you do with Python? Here are Python’s 3 main applications (автор YK Sugi).

Источник: https://proglib.io/p/python-applications/

Python. Урок 1. Установка

Python что это за программа?

Начиная с этой статьи будет запущен цикл публикаций, посвященный языку Python, с позиции его изучения. Каждая статья будет представлена в виде урока на определенную тему. Не будем отходить от канонов и первую статью посвятим установке языка Python.

 В этой статье рассмотрим следующие темы:

  1. Версии Python (2 и 3)
  2. Установка Python
  3. Установка Anaconda
  4. Установка IDE PyCharm
  5. Проверка работоспособности

1. Версии Python

На сегодняшний день существуют две версии Python – это Python 2 и Python 3, у них отсутствует полная совместимость друг с другом.

На момент написания статьи вторая версия Python ещё широко используется, но, судя по изменениям, которые происходят, со временем, он останется только для того, чтобы запускать старый код.

В нашей с вами работе, мы будем использовать Python 3, и, в дальнейшем, если где-то будет встречаться слово Python, то под ним следует понимать Python 3. Случаи применения Python 2 будут специально оговариваться.

2. Установка Python

Для установки интерпретатора Python на ваш компьютер, первое, что нужно сделать – это скачать дистрибутив. Загрузить его  можно с официального сайта, перейдя по ссылке https://www.python.org/downloads/

2.1 Установка Python в Windows

Для операционной системы Windows дистрибутив распространяется либо в виде исполняемого файла (с расширением exe), либо в виде архивного файла (с расширением zip). Если вы используете Windows 7, не забудьте установить Service Pack 1!

Порядок установки.

1. Запустите скачанный установочный файл.

2. Выберет способ установки.

В данном окне предлагается два варианта Install Now и Customize installation. При выборе Install Now, Python установится в папку по указанному пути.

Помимо самого интерпретатора будет установлен IDLE (интегрированная среда разработки), pip (пакетный менеджер) и документация, а также будут созданы соответствующие ярлыки и установлены связи файлов, имеющие расширение .py с интерпретатором Python. Customize installation – это вариант настраиваемой установки.

 Опция Add python 3.5 to PATH нужна для того, чтобы появилась возможность запускать интерпретатор без указания полного пути до исполняемого файла при работе в командной строке.

3. Отметьте необходимые опций установки (доступно при выборе Customize installation)

На этом шаге нам предлагается отметить дополнения, устанавливаемые вместе с интерпретатором Python. Рекомендуем выбрать все опции.

  • Documentation – установка документаций.
  • pip – установка пакетного менеджера pip.
  • tcl/tk and IDLE – установка интегрированной среды разработки (IDLE) и библиотеки для построения графического интерфейса (tkinter).

4. Выберете место установки (доступно при выборе Customize installation)

Помимо указания пути, данное окно позволяет внести дополнительные изменения в процесс установки с помощью опций:

  • Install for all users – Установить для всех пользователей. Если не выбрать данную опцию, то будет предложен вариант инсталляции в папку пользователя, устанавливающего интерпретатор.
  • Associate files with Python – Связать файлы, имеющие расширение .py, с Python. При выборе данной опции будут внесены изменения в Windows, позволяющие запускать Python скрипты по двойному щелчку мыши.
  • Create shortcuts for installed applications – Создать ярлыки для запуска приложений.
  • Add Python to environment variables – Добавить пути до интерпретатора Python в переменную PATH.
  • Precomple standard library – Провести прекомпиляцию стандартной библиотеки.

Последние два пункта связаны с загрузкой компонентов для отладки, их мы устанавливать не будем.

5. После успешной установки вас ждет следующее сообщение.

2.2 Установка Python в Linux

Чаще всего интерпретатор Python уже в входит в состав дистрибутива. Это можно проверить набрав в терминале

> python

или

> python3

В первом случае, вы запустите Python 2 во втором – Python 3. В будущем, скорее всего, во всех дистрибутивах Linux, включающих Python, будет входить только третья версия. Если у вас, при попытке запустить Python, выдается сообщение о том, что он не установлен, или установлен, но не тот, что вы хотите, то у вас есть два пути: а) собрать Python из исходников; б) взять из репозитория.

Для установки из репозитория в Ubuntu воспользуйтесь командой

> sudo apt-get install python3

Сборку из исходников в данной статье рассматривать не будем.

3. Установка Anaconda

Для удобства запуска примеров и изучения языка Python, советуем установить на свой ПК пакет Anaconda. Этот пакет включает в себя интерпретатор языка Python (есть версии 2 и 3), набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Для установки этого пакета, предварительно нужно скачать дистрибутив https://www.continuum.io/downloads.

Есть варианты под Windows, Linux и MacOS.

3.1 Установка Anaconda в Windows

1. Запустите скачанный инсталлятор. В первом появившемся окне необходимо нажать “Next”.

2. Далее следует принять лицензионное соглашение.

3. Выберете одну из опций установки:

  • Just Me – только для пользователя, запустившего установку;
  • All Users – для всех пользователей.

4. Укажите путь, по которому будет установлена Anaconda.

5. Укажите дополнительные опции:

  • Add Anaconda to the system PATH environment variable – добавить Anaconda в системную переменную PATH
  • Register Anaconda as the system Python 3.5 – использовать Anaconda, как интерпретатор Python 3.5 по умолчанию.

Для начала установки нажмите на кнопку “Install”.

5. После этого будет произведена установка Anaconda на ваш компьютер.

3.2 Установка Anaconda в Linux

  1. Скачайте дистрибутив Anaconda для Linux, он будет иметь расширение .sh, и запустите установку командой:

> bash имя_дистрибутива.sh

В результате вы увидите приглашение к установке. Для продолжения процессе нажмите “Enter”.

2. Прочитайте лицензионное соглашение, его нужно пролистать до конца.

Согласитесь с ним, для этого требуется набрать в командной строке “yes”, в ответе на вопрос инсталлятора:

Do you approve the license terms? [yes|no]

3. Выберете место установки. Можно выбрать один из следующих вариантов:

  • Press ENTER to confirm the location – нажмите ENTER для принятия предложенного пути установки. Путь по умолчанию для моей машины: /home/tester/anaconda3, он представлен чуть выше данного меню.
  • Press CTRL-C to abort the installation – нажмите CTRL-C для отмены установки.
  • Or specify a different location below – или укажите другой путь в строке ниже.

Нажмите ENTER.

4. После этого начнется установка.

4. Установка PyCharm

Если в процессе разработки вам необходим отладчик и вообще вы привыкли работать в IDE, а не в текстовом редакторе, то тогда одним из лучших вариантов будет IDE PyCharm от JetBrains. Для скачивания данного продукта нужно перейти по ссылке https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

IDE доступна для Windows, Linux и MacOS. Существуют два вида лицензии PyCharm – это Professional и Community. Мы будем использовать версию Community, так как она бесплатна и её функционала более чем достаточно для наших задач.

4.1 Установка PyCharm в Windows

1. Запустите скачанный дистрибутив PyCharm.

2. Выберете путь установки программы.

3. Укажите ярлыки, которые нужно создать на рабочем столе (запуск 32-х и 64-х разрядной версии PyCharm) и отметить опцию из блока Create associations если требуется связать файлы с расширением .py с PyCharm.

4. Выберете имя для папки в меню Пуск.

5. Далее PyCharm будет установлен на ваш компьютер.

4.2 Установка PyCharm в Linux

1. Скачайте с сайта дистрибутив на компьютер.

2. Распакуйте архивный файл, для этого можно воспользоваться командой:

> tar xvf имя_архива.tar.gz

Перейдите в каталог, который был создан после распаковки дистрибутива, найдите в нем подкаталог bin и зайдите в него. Запустите pycharm.sh командой:

> ./pycharm.sh

В результате должен запуститься PyCharm.

5. Проверка работоспособности

Теперь проверим работоспособность всего того, что мы установили.

5.1 Проверка интерпретатора Python

Для начала протестируем интерпретатор в командном режиме. Если вы работаете в Windows, то нажмите сочетание Win+R и в появившемся окне введите python. В Linux откройте окно терминала и в нем введите python3 (или python).

В результате Python запустится в командном режиме, выглядеть это будет примерно так (картинка приведена для Windows, в Linux результат будет аналогичным):

В окне введите:

print(«Hello, World!»)

Результат должен быть следующий:

5.2 Проверка Anaconda

Здесь и далее будем считать, что пакет Anaconda установлен в Windows, в папку C:\Anaconda3, в Linux, вы его можно найти в каталоге, который выбрали при установке.

Перейдите в папку Scripts и введите в командной строке:

ipython notebook

Если вы находитесь в Windows и открыли папку C:\Anaconda3\Scripts через проводник, то для запуска интерпретатора командной строки для этой папки в поле адреса введите cmd.

В результате запустится веб-сервер и среда разработки в браузере.

Создайте ноутбук для разработки, для этого нажмите на кнопку New (в правом углу окна) и в появившемся списке выберете Python.

В результате будет создана новая страница в браузере с ноутбуком. Введите в первой ячейке команду

print(«Hello, World!»)

и нажмите Alt+Enter на клавиатуре. Ниже ячейки должна появиться соответствующая надпись.

5.3 Проверка PyCharm

Запустите PyCharm и выберете Create New Project в появившемся окне.

Укажите путь до проекта Python и интерпретатор, который будет использоваться для запуска и отладки.

Добавьте Python файл в проект.

Введите код программы.

Запустите программу.

В результате должно открыться окно с выводом программы.

На этом первый урок закончен.

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Спасибо за внимание!

Python. Урок 2. Запуск программ на Python >>>

Источник: https://devpractice.ru/python-lesson-1-install/

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
О компьютерах просто