Es gibt viele verschiedene Anwendungen und Nutzungsszenarien für die Programmiersprache Python - Webentwicklung, Spiele, Softwareentwicklung, KI, maschinelles Lernen und Sprachentwicklung, um nur einige zu nennen. Die Top-3-Anwendungen sind jedoch Webentwicklung (einschließlich App-Programmierung), Datenwissenschaft und Scripting.
Was ist Python?
Python ist nur eine von vielen existierenden Programmiersprachen. Es wird für die Programmierung von Websites und Software verwendet. Einige der grundlegenderen Sprachen sind HTML,CSS und Javascript, von denen jede zur Programmierung standardmäßiger, grundlegender Websites verwendet wird. Es handelt sich um eine relativ einfache Programmiersprache, bei der man nicht mit Symbolen, sondern mit Wörtern (in englischer Sprache) arbeitet und die einfach zu handhaben ist. Im Gegensatz zu HTML, CSS und Javascript ist Python eine Allzwecksprache, so dass es für verschiedene Arten der Programmierung verwendet werden kann, nicht nur für die Webentwicklung. Dies kann die Backend-Entwicklung, das Erstellen von Software und das Schreiben von Skripts umfassen. Da es für eine Reihe von Webentwicklungsaufgaben geeignet ist, ist es eine attraktive Option für alle, die Vielseitigkeit benötigen. Noch dazu ist eine Open-Source-Sprache, so dass jeder kostenlos darauf zugreifen und es verwenden kann.
Die 3 besten Anwendungen für die Python-Programmierung
1) Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen umfasst Computeraufgaben wie die Spracherkennung ("Hey Google") und den Algorithmus, der YouTube- oder Netflix-Empfehlungen generiert und präsentiert. Tatsächlich wurde YouTube mit der Programmiersprache Python geschrieben, und das Google-Suchsystem basiert ebenfalls darauf. Es wird häufig in der wissenschaftlichen Berechnung, Analyse und Berichterstattung verwendet und ist eine Schlüsselkomponente von Anwendungen, die wissenschaftliche Daten verarbeiten.
Wenn es um maschinelles Lernen, geht, stehen verschiedene Python-Bibliotheken und Frameworks zur Verfügung. Einige der am weitesten verbreiteten sind TensorFlow und scikit-learn, während Django, Flask, Falcon und Pyramid ebenfalls sehr beliebt sind. Scikit-learn verfügt über einige der besten Algorithmen für maschinelles Lernen, während TensorFlow zum Erstellen von Algorithmen verwendet werden kann. Für alle, die mit einem Machine-Learning-Projekt beginnen, ist scikit-learn ein guter Ausgangspunkt. Python ist die primäre Sprache hinter dem maschinellen Lernen. Maschinen das Lernen beizubringen, ist ein relativ neues, um nicht zu sagen revolutionäres, Verfahren. Maschinelles Lernen, das auf dieser Sprache basiert, lehrt Computer, Muster zu erkennen und aus ihnen zu lernen. Mit dieser Programmiersprache entwickelte künstliche Intelligenz kann sogar Aufgaben wie Vorhersagen und Schätzungen durchführen. Datenwissenschaftler, die im Bereich des maschinellen Lernens arbeiten, bevorzugen im Allgemeinen diese Option als Programmiersprache, da sie einfach und plattformunabhängig ist und eine breite Palette von Bibliotheken zur Verfügung steht, mit denen sie arbeiten können.
2) Datenanalyse und Datenvisualisierung
Die nächste Anwendung, die Datenanalyse und -visualisierung, dient dazu, Daten (Informationen) auf visuelle Weise darzustellen, oft um Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen zu treffen. Python ist ideal für die Erstellung von Diagrammen wie Balken- und Liniendiagrammen, die Details in einem Bild darstellen. Die Angaben oder Daten, die präsentiert werden, sind oft numerisch und können sich auf einen bestimmten Zeitraum beziehen. Dabei können mehrere Faktoren eine Rolle spielen, und die Diagramme können so einfach oder so komplex wie nötig sein. Für die Datenanalyse und -visualisierung ist eine der beliebtesten Bibliotheken für diese spezielle Programmiersprache Matplotlib - diese Bibliothek ist einfach zu benutzen und viele andere datenorientierte Bibliotheken basieren auf ihr, so dass sie eine großartige Grundlage oder einen Ausgangspunkt für die Datenanalyse mit Python im Allgemeinen bietet.
3) Scripting
Die drittbeste Verwendung für diese Programmiersprache ist Scripting. Unter Scripting versteht man das Schreiben kleiner Programme zur Durchführung einfacher, automatisierter Aufgaben, z. B. ein Programm, das Kommentare oder E-Mails zählt und verfolgt, die bestimmte Begriffe oder Schlüsselwörter enthalten. Einfache Programme mit einzelnen Aufgaben können mit Python schnell und einfach erstellt und getestet werden. Dies ist eine der besten Anwendungen für diese Sprache aufgrund ihrer einfachen Syntax und Benutzerfreundlichkeit. Es ist zwar ideal für kleine Projekte und Programme, aber auch für große geeignet. Python ist dank seiner Einfachheit ideal für das Scripting. Im Vergleich zu Sprachen wie Java, C++ und Ruby finden Entwickler diese Sprache im Allgemeinen schneller und einfacher zu handhaben, was immer ein Pluspunkt ist. Im Gegensatz zur Programmierung werden Skripte zur Erstellung von Dynamic Content verwendet, wobei eine Reihe von Befehlen innerhalb einer Datei verwendet wird - JavaScript wird ebenfalls häufig für diese Aufgabe verwendet, ebenso wie Perl und PHP. Skripte sind im Allgemeinen schneller zu erlernen als Programme, obwohl sie bei anspruchsvollen Aufgaben langsamer sein können als Programme. Während Skriptsprachen verwendet werden, um Programmen Anweisungen zu geben und ihnen Schritt für Schritt zu sagen, was sie tun sollen, werden Kodierungssprachen wie CSS und HTML in der Regel verwendet, um einen Computer über das Aussehen und das Layout einer Website zu informieren, während Javascript und Python - wenn sie für Skripting verwendet werden - die dynamischeren Prozesse auf einer Website unterstützen.
Erste Schritte mit Programmiersprachen
Unser Webentwicklungs-Bootcamp führt Sie in HTML, CSS und Javascript sowie Frameworks wie Express (Backend) und React (Frontend) ein. Diese bieten eine hervorragende Grundlage für die Webentwicklung im Allgemeinen. Obwohl die Verwendungsmöglichkeiten dieser speziellen Programmiersprache nicht auf die hier genannten beschränkt sind, wird sie am häufigsten für Webentwicklung, Datenwissenschaft und Skripting verwendet.
Unser Datenanalyse-Bootcamp deckt diese Sprache ebenso ab wie Git, MySQL und statistische Analysen, die alle für das Verständnis, die Analyse und die Arbeit mit Daten wichtig sind. Kurz gesagt: Python eignet sich hervorragend für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und das Unterrichten von Maschinen, für die Datenanalyse - vor allem bei großen Datenmengen - und ist ideal für die Skripterstellung. Wenn Sie sich auf eine dieser Aufgaben konzentrieren müssen, ist dies die beste Programmiersprache, auf die Sie zurückgreifen können. Sie wird von neuen und erfahrenen Entwicklern gleichermaßen verwendet und bietet einen flexiblen, hochfunktionalen Code für eine Vielzahl von Aufgaben.
