Telegram: https://t.me/joinchat/AAAAAFleX1KRfXBrojncqA
Python — не новый язык. Он был создан Guido van Rossum и впервые выпущен в 1991 году. В настоящее время с развитием искусственного интеллекта, машинного обучения, аналитикой данных, разработкой на основе алгоритмов, внезапно захватывающей мировое внимание, он стал любимцем для большинства программистов.
Python становится чрезвычайно актуальным для всех разработчиков, чтобы учиться и расти. Это настоящий фаворит среди начинающих и и даже опытных разработчиков из-за простого синтаксиса и использования.
Применение Python:
Аналитика данных
Когда речь заходит о науке о данных, статистике, аналитике, ML, Python — один из самых подходящих языков. Да, он конкурирует с R. R — это статистический язык программирования. Если вам это интересно, изучайте R.
Python — язык программирования общего назначения и используется не только для статистического программирования, но также хорошо подходит для создания игр, веб-сайтов, бизнес-приложений и многого другого.
Веб-разработка
Python хорошо подходит для веб-разработки без особых сложностей. Он поставляется огромным набором библиотек и интернет-протоколов, таких как:
Requests — клиентская HTTP библиотека
BeautifulSoup — HTML парсер
Feedparser — парсинг RSS/Atom лент
Paramiko — для реализации протокола SSH2
Twisted Python — событийно-ориентированный фреймворк (для асинхронного сетевого программирования)
Вы можете писать CGI скрипты, еще у вас есть возможность управлять контентом с помощью таких систем, как Plone и Django CMS в Python.
Разработка на Python — отличный вариант для новичков и для тех, кто хочет сменить язык программирования.
Science и Numeric применение
Python — любимец многих экспертов по аналитическим данным из-за коллекции библиотек, предназначенных для статистического и численного анализа:
SciPy — коллекция пакетов для математики, науки и инженерии.
Pandas — библиотека для обработки и анализа данных.
IPython — интерактивная оболочка, которая предоставляет расширенную интроспекцию, дополнительный командный синтаксис, подсветку кода и автоматическое дополнение.
NumPy —предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций.
Разработка ERP
Python подходит для разработки программного обеспечения для решения бизнес-задач корпоративного уровня. Уже существует много популярных ERP, таких как Odoo & Tryton, с помощью которых можно эффективно управлять ресурсами предприятия.
Источник картинок: Яндекс
Telegram: https://t.me/joinchat/AAAAAFleX1KRfXBrojncqA