На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

globe

21 подписчик

Свежие комментарии

  • Вениамин
    надёжные ваги остались далеко в прошлом, если нужен надёжный авто  и за адекватные деньги то у сузуки нет равный, соо...Самые надёжные ав...
  • Сем
    Все это только слова и общепринятые фразы,на самом деле все гораздо сложнее если уже случилось...Как сохранить иск...
  • Елена Бровченко
    Ваша статья очень иформативная, все разложено по полочкам, ведь как не сегодня актуальна digital-маркетинг 🔥🔥👍👍🔥🔥Digital-маркетинг...

Что можно сделать с Python

Python - очень популярный язык среди разработчиков. Легко и весело писать сценарии для автоматизации и сборки.

Некоторые из распространенных случаев использования:

  • Создание ботов
  • Создание сайтов
  • Машинное обучение, визуализация данных и анализ
  • Веб-разработка с такими фреймворками, как Django и Flask
  • Разработка игр с Pygame
  • Мобильные приложения с фреймворками, такими как Kivy

В этой статье я постараюсь охватить несколько примеров и покажу вам некоторые забавные вещи, которые вы можете делать с Python.

1. Для веб-разработки

Python имеет очень хорошую поддержку для веб-разработки с его фреймворками, такими как Django, Flask и другими. Он может использоваться для создания веб-приложений на стороне сервера и может быть интегрирован с любым внешним интерфейсом. Обычно разработчики используют JavaScript во внешнем интерфейсе и python для поддержки операций на стороне сервера. Python не используется напрямую в браузерах.

Django является одним из самых популярных веб-фреймворков на Python. Эти инфраструктуры предоставляют пакет, в котором у вас есть определенная структура, с легкостью поддерживает взаимодействие с базой данных; все это настраивается с помощью минимальной команды установки. Если вы хотите что-то минимальное для начала - я рекомендую Flask!

Пример - доступ к файловой системе компьютера со смартфона.

Вы можете получить доступ к вашей файловой системе, запустив файловый сервер на вашем компьютере. Перейдите в нужный каталог, к которому вы хотите получить доступ, и выполните следующую команду:

# python version >=  3.X python3 -m http.server  # If Python version >= 2.X and < 3.X python -m SimpleHTTPServer #default port: 8000

Данная команда запускает файловый сервер, к которому можно получить доступ в той же сети. 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 - ifconfig. Проверьте ваш локальный IP (должен начинаться с 192.168….)

Пример:

192.168.43.155:8000

И на мобильном телефоне вы увидите текущий каталог

2. Автоматизация и скриптинг

Если вы программист, вы, вероятно, будете ленивы и захотите автоматизировать практически все, что можете, верно?

Не беспокойтесь, питон тебя прикроет. Есть множество 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 сделать все это с помощью нескольких строк в python.

Пример - конвертировать CSV в JSON

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!

Легко, правда?

3. Создание игр

С помощью Python вы можете разрабатывать игры. Его библиотека Pygame очень крутая. Он поддерживает художественные, музыкальные, звуковые, видео и мультимедийные проекты, которые будут создаваться вместе с ним. Вы даже можете создавать кроссплатформенные игры, используя Kivy , который работает на Windows, Mac, Linux, Android и iOS.

Виселица в терминале

Вот простая программа на Python, которая позволяет вам играть в виселицу в терминале. Код может быть значительно сокращен, и я оставлю это в качестве упражнения для вас!

# hangman.py #importing the time module import time import random turns = 10 print "Hello, Let's play hangman! You will have " + str(turns) + " turns!" print "" # delay time.sleep(0.5) # set of words to guess from wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"] word = random.choice(wordList) guesses = '' # loop till no turns are remaining while turns > 0:     wrong = 0     for char in word:         if char in guesses:             print char,         else:             print "_",             wrong += 1     print("\n")     if wrong == 0:         print "You won :)"         break     print     guess = ''     if len(guess) < 1:         guess = raw_input("Guess a character or enter the correct word: ")[0]     guesses += guess     if guess not in word:         turns -= 1         print "Wrong"         print "You have", + turns, ' turns left!'         if turns == 0:             print "You Lose :("

Вывод будет выглядеть примерно так:

Виселица в терминале (python)

4. Веб-парсинг

Вы встречаете много данных каждый день на нескольких сайтах. Подумайте, как было бы здорово, если бы вы могли легко получить доступ к этим данным.Python делает данный процесс еще проще благодаря своей удивительной поддержке и библиотекам. Данные в сети неструктурированы, и python предоставляет простой способ для анализа и использования этих данных и даже для дальнейшего анализа и операций.

Вот некоторые популярные библиотеки для парсинга:

  1. Beautiful Soup
  2. Scrapy

Пример - получить значение валюты по сравнению с долларом США

Давайте используем парсинг для получения значений валюты:

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:

5. Наука о данных и машинное обучение

Python хорошо подходит для манипулирования 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 т.д.

Python можно использовать в приложениях с интенсивным использованием данных и машинном обучении, используя множество популярных библиотек, таких как:

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • seaborn

Есть много инструментов глубокого обучения, которые поддерживают Python. Некоторые популярные библиотеки и фреймворки:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras

Еще одна причина, по которой Python популярна, заключается в том, что даже сложные модели машинного обучения могут быть реализованы с помощью 20-40 строк кода.

Заключение

В этом руководстве обсуждались различные области, в которых может использоваться python. Я предоставил несколько классных и простых примеров для демонстрации, но есть гораздо больше замечательных приложений и инструментов, которые вы можете создать с помощью Python. Я надеюсь, что вы узнали что-то новое!

Источник - https://kursy-python.ru

Картина дня

наверх