Python obszary zastosowania języka

Python obszary zastosowania

Python jest to nowoczesny język programowania. Zobacz, jakie są najpopularniejsze obszary, w których jest on wykorzystywany.

1. Automatyzacja zadań i integracja komponentów

Skrypty napisane w Pythonie można wykorzystać do automatyzacji zadań takich jak:

odczytywanie, zmiana i zapisywanie plików na dysku. Przykładowo można automatycznie zmienić nazwy wielu plików poprzez dodanie do nich daty, przenieść wybrane pliki pomiędzy katalogami, wyodrębnić pliki z katalogów zarchiwizowanych w .zip, zarchiwizować pliki z określonymi rozszerzeniami lub utworzone w określonym przedziale czasu, usunąć wybrane pliki.

przeglądanie stron internetowych, pobieranie danych ze stron i ich zapisywanie na dysku np. pobranie ze stron kursów walut, cen jednostek uczestnictwa

praca z arkuszami MS Excel np. porównywanie danych między wierszami w arkuszu lub między arkuszami, odczytywanie danych z Excela i wykorzystanie ich w programach Pythona.

obsługa plików w formacie .pdf – łączenie i dzielenie plików .pdf

wysyłanie wiadomości e-mail, pobieranie adresów e-mail z wiadomości

wypełnianie formularzy na stronach internetowych, logowanie się do poczty, logowanie się do konta bankowego

Python jest językiem „klejącym”. Jest on doskonałym spoiwem służącym do tworzenia skryptów, za pomocą których można kontrolować zachowanie innych systemów i komponentów oprogramowania.

Python jest zintegrowany z językami C i C++. Możliwość jego rozszerzania o języki z rodziny C, umożliwia wykorzystanie Pythona do testowania i uruchamiania bibliotek tych języków. Wykorzystanie Pythona umożliwia szybkie wprowadzanie poprawek w kodzie języka C lub C++, bez konieczności kompilacji całego programu.

2. Analiza danych

NumPy – jedna z bibliotek Pythona – zawiera zaawansowane narzędzia np. obiekt tablicy i interfejsy do bibliotek matematycznych. Dzięki tej bibliotece, po zintegrowaniu Pythona z procedurami numerycznymi zakodowanymi C++, otrzymujemy zaawansowane i szybkie narzędzie do programowania numerycznego.

Dodatkowe narzędzia numeryczne dla Pythona obsługują między innymi animacje, wizualizacje trójwymiarowe i przetwarzanie równoległe. Rozszerzenie SciPy udostępnia biblioteki, które służą do programowania naukowego.

Biblioteka Matplotlib dostarcza narzędzi umożliwiających graficzną prezentację danych w formie np. wykresów.

Za pomocą biblioteki Pandas można pobrać dane np. z plików CSV lub bazy danych SQL i utworzyć obiekt Pythona z wierszami i kolumnami (ramka danych). Wygląda on podobnie do tabeli w oprogramowaniu statystycznym np. IBM SPSS.

3. Tworzenie stron internetowych (backend)

Python zawiera standardowe moduły internetowe, które pozwalają napisanym w nim programom na wykonywanie różnorodnych zadań sieciowych zarówno w trybie klienta, jak i serwera.

Skrypty mogą:

komunikować się za pośrednictwem gniazd

pobierać informacje z formularzy przesyłanych do skryptów CGI po stronie serwera

dokonywać transmisji danych za pomocą protokołu FTP

analizować i przetwarzać pliki XML

wysyłać, otrzymywać, tworzyć i przetwarzać wiadomości e-mail

pobierać strony internetowe wykorzystując ich adresy URL

komunikować się za pośrednictwem protokołów takich jak: XML-RPC, SOAP, Telnet.

Dodatkowo jest dostępnych wiele narzędzi, które usprawniają programowanie webowe w Pythonie np.:

system HTMLGen generuje pliki HTML z opisów Pythona opartych na klasach

pakiet mod_python uruchamia Pythona na serwerze Apache i obsługuje szablony po stronie serwera za pomocą Python Server Pages.

Istnieją też kompletne rozwiązania służące do programowania webowego dla Pythona, które umożliwiają szybkie tworzenie wysokiej jakości stron internetowych.

Do najpopularniejszych należą:

Django

Flask

TurboGears

web2py

Pylons

Zope

WebWare

4. Programowanie systemowe

Python posiada wbudowane interfejsy do usług systemów operacyjnych. Dzięki temu idealnie nadaje się do tworzenia przenośnych i łatwych w utrzymaniu narzędzi do administrowania systemami.

Programy napisane w tym języku mogą być wykorzystywane do uruchamiania innych programów, pobierania danych z Internetu, przeszukiwania plików i drzew katalogów, przenoszenia danych, wykonywania przetwarzania równoległego za pomocą procesów i wątków.

Język posiada bardzo rozbudowaną bibliotekę standardową. Zawiera ona m.in. wiązania POSIX oraz obsługę najczęściej wykorzystywanych elementów systemu operacyjnego:

zmiennych środowiskowych

plików

gniazd i potoków (sockets, pipes)

procesów i wielowątkowości

argumentów wiersza poleceń

standardowych interfejsów strumieni i programów uruchamianych z wiersza poleceń

rozszerzania nazw plików.

Większość interfejsów systemowych Pythona została zaprojektowana pod kątem przenośności. Przykładowo skrypty kopiujące i przenoszące pliki można uruchomić zarówno w systemie Windows jak i Linux.

5. Graficzne interfejsy użytkownika

Python jest szeroko wykorzystywany w programowaniu graficznych interfejsów użytkownika (GUI – Graphical User Interface). Zawiera on interfejs do Tk GUI API o nazwie tkinter, umożliwiający implementowanie przenośnych GUI.

Graficzne interfejsy użytkownika oparte na Pythonie i tkinter działają w systemach:

Windows

Unix oraz Linux

Mac OS

Interfejs tkinter można rozszerzyć o zaawansowane widgety za pomocą bezpłatnego pakietu rozszerzeń PMW.

Do najpopularniejszych pakietów dla języka Python, umożliwiających tworzenie interfejsów graficznych, należą:

wxPython – moduł oparty na bibliotece języka C++ zaimplementowany jako nakładka na bibliotekę wxWidgets

PythonCard – zbudowany na bazie modułów wxPython oraz tkinter dostarcza zaawansowanych narzędzi do tworzenia wieloplatformowych aplikacji komputerowych

GTK – moduł oparty na bibliotece Pythona PyGTK

.NET – moduł oparty na bibliotece Pythona IronPython

Swing – moduł oparty na bibliotece Pythona Jython

JPype – wersja Pythona oparta na Javie

6. Programowanie bazodanowe

Język Python można swobodnie wykorzystywać w pracy z bazami danych. Są dla niego stworzone interfejsy do najpopularniejszych relacyjnych baz danych:

MS SQL Sever

Sybase

Oracle

MySQL

PostgreSQL

SQLite.

Jest też dostępne przenośne API dla baz, które zapewnia dostęp do baz danych SQL ze skryptów napisanych w Pythonie.

Pickle, jeden z modułów Pythona, udostępnia prosty system trwałości obiektu (ang. object persistence), który umożliwia zapisywanie i przywracanie obiektów Pythona do i z plików. Silnik bazy danych SQLite jest standardową częścią języka Python.

ZODB (system open source) udostępnia pełny system zorientowanej obiektowo bazy danych dla skryptów Pythona.

Systemy SQLObject i SQLAlchemy odwzorowują tabele relacyjne na model klas Pythona.

7. Szybkie prototypowanie

Python jest doskonałym językiem do prototypowania. Komponenty napisane w Pythonie i C wyglądają tak samo dla użytkownika, który z nich korzysta. Możliwe jest więc początkowe prototypowanie systemów w Pythonie i ich późniejsze przenoszenie do języka kompilowanego, takiego jak C czy C++.

W przeciwieństwie do niektórych narzędzi do prototypowania, Python nie wymaga całkowitego przepisania komponentu po jego ustabilizowaniu. Te partie systemu, które nie potrzebują szybkiej wydajności, mogą pozostać zapisane w Pythonie ze względu na łatwość ich utrzymywania.

8. Python w grach, grafice i innych zastosowaniach

Oprócz bardzo rozbudowanej biblioteki standardowej, Python posiada wiele rozszerzeń i bibliotek, które umożliwiają wykorzystanie języka w następujących obszarach:

Mega przyspieszenie: Python + Delphi

Python to uniwersalny język programowania, popularny wśród naukowców i programistów zajmujących się danymi i korzystających z Big Data, Cloud Computing, Sztucznej Inteligencji (AI) i Uczenia Maszynowego (Machine Learning – ML).

Środowisko Delphi i jego wieloplatformowe natywne biblioteki pozwalają na rozszerzenie możliwości Pythona o niesamowitą natywną szybkość, uzyskaną dzięki skompilowanym plikom binarnym. Język Delphi jest nowoczesną wersją języka Object Pascal. Jest łatwy w nauce i może być bez problemów wykorzystany przez programistów, bez względu na ich stopień zaawansowania technicznego i posiadanego doświadczenia.

Wszystko, co musisz wiedzieć o tworzeniu aplikacji w Pythonie

Wraz z szybkim postępem w dziedzinie technologii, sztucznej inteligencji, superkomputerów itp. poprawia się użyteczność i możliwość zastosowania języków programowania, takich jak Python. Wykorzystując moc języków programowania, można tworzyć różne przydatne aplikacje i programy mobilne. W ostatnich dziesięcioleciach Python wyrobił sobie miejsce jako jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie.

Ten artykuł skupia się na zawiłościach procesu tworzenia aplikacji w Pythonie oraz na tym, jak możesz nauczyć się kodować w Pythonie za pomocą certyfikatu programistycznego. Ale zanim się w to zagłębimy, dowiedzmy się, dlaczego Python stał się tak ulubieńcem twórców aplikacji internetowych na całym świecie.

Python: preferowany przez programistów języka programowania

Python przez dziesięciolecia od momentu powstania stał się językiem programowania najwyższej klasy. Tworzenie aplikacji w Pythonie stało się lukratywną opcją kariery dla programistów aplikacji internetowych. Ale dlaczego i jak ma tak szeroki zasięg i taki szum wśród deweloperów? Dowiedzmy Się.

Python to język programowania o otwartym kodzie źródłowym, który pozwala programistom używać pakietów bibliotek Pythona do dostosowywania i używania ich do wykonywania szerokiego zakresu zadań.

Składnia Pythona jest stosunkowo łatwiejsza do zrozumienia i nauczenia się, a programiści mogą jej używać do szybkiego i bezproblemowego kodowania. To oferuje się jako łatwy do nauczenia język programowania dla osób, które są nowe w kodowaniu.

Python ma doskonałą kompatybilność na wielu różnych platformach. Język programowania Python jest kompatybilny z Big Data. Może być również efektywnie zintegrowany z innymi językami programowania.

Python to wszechstronny język programowania, który pozwala programistom eksperymentować z nowymi pomysłami. Python nie nakłada żadnych ograniczeń na zdolność programistów do projektowania jakiejkolwiek aplikacji.

Wspierająca i aktywna społeczność

Python to ponad 30-letni język programowania, który rozwinął solidną i wspierającą społeczność programistów, która obejmuje poziomy od początkującego do zaawansowanego. Oznacza to, że użytkownicy mogą uzyskać natychmiastową pomoc od programistów o różnym poziomie umiejętności, jeśli mają problemy z językiem Python.

Python jest bardzo prostym i przystępnym językiem dla początkujących, ponieważ ma uproszczoną składnię i nie jest skomplikowany, kładąc większy nacisk na język naturalny. Python kładzie duży nacisk na czytelność, ułatwiając nowym programistom zrozumienie, podniesienie i użycie.

Przydatność Pythona w tworzeniu aplikacji mobilnych

Oprócz łatwej użyteczności i czytelności, tworzenie aplikacji w Pythonie zajmuje mniej czasu. Staje się to ważnym czynnikiem decydującym dla twórców aplikacji na rynku wrażliwym na czas, gdzie czas wprowadzenia produktu na rynek jest niezwykle istotny dla sukcesu produktu i utrzymania udziału w rynku.

Wcześniej mobilne systemy operacyjne, takie jak iOS i Android, nie obsługiwały ani nie uruchamiały aplikacji Python, pomimo jej udowodnionej przydatności w dziedzinie tworzenia aplikacji internetowych. Dzisiaj, wraz z pojawieniem się frameworków Python GUI, stało się możliwe, aby aplikacje Pythona działały natywnie na urządzeniach mobilnych.

Rodzaje tworzenia aplikacji przy użyciu Pythona

Aplikacje audio i wideo

Aplikacje audio i wideo, takie jak Spotify lub MX Player, zostały opracowane przy użyciu języka Python i jego różnych bibliotek oraz narzędzi programistycznych, takich jak PyDub i OpenCV. Proces tworzenia aplikacji w Pythonie oferuje szybkość i zaawansowane metody analizy danych, które pozwalają Spotify zarządzać funkcjami wykorzystującymi algorytmy w oparciu o preferencje użytkowników.

Aplikacje biznesowe

Język Python pomaga w tworzeniu aplikacji e-commerce i oferuje szeroką gamę aplikacji biznesowych, których można używać do tworzenia wielu opartych na funkcjach aplikacji do zarządzania przedsiębiorstwem. Jedna z najpopularniejszych aplikacji biznesowych, Tryton została stworzona przy użyciu Pythona. Python oferuje łatwy sposób tworzenia takich aplikacji o szerokim zakresie zastosowań.

Aplikacje do uczenia maszynowego (ML)

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) zrewolucjonizował technologię w czasach nowożytnych. Tworzenie algorytmów ML może być dość trudne i trudne do osiągnięcia. Python ułatwia rozwój uczenia maszynowego dzięki swoim bibliotekom, takim jak Scikit & Pandas, które są dostępne za darmo na rynku. Deweloperzy mogą tworzyć aplikacje do uczenia maszynowego za pomocą narzędzi i bibliotek Pythona.

Aplikacje do gier

Popularne aplikacje do gier, takie jak World of Tanks i Battlefield 2, zostały opracowane przy użyciu języka Python. Dodatki i różne funkcje gry są opracowywane przy użyciu Pythona i jego frameworków GUI, takich jak Pygame. Zazwyczaj twórcy aplikacji do gier budują prototyp gry i testują ją w Pythonie, a następnie poprawiają niedociągnięcia za pomocą różnych narzędzi programistycznych Pythona, zwłaszcza w tworzeniu i projektowaniu drzew dialogowych.

Aplikacje wiersza poleceń

Programy komputerowe tworzone z wierszy poleceń, ale bez interfejsu, nazywane są aplikacjami konsolowymi, często określanymi jako aplikacje wiersza poleceń. Do tworzenia tych aplikacji dostępne są różne biblioteki i moduły w języku programowania Python. Funkcja REPL lub Real-Eval-Print-Loop w Pythonie sprawia, że ​​jest to idealny język programowania dla aplikacji wiersza poleceń, umożliwiając twórcom aplikacji wykorzystanie Pythona i zbadanie wielu możliwości, jakie ma do zaoferowania.

Blockchain

Najnowszym modnym hasłem w dziedzinie finansów i technologii jest technologia Blockchain. Kodowanie w Blockchain jest dość trudne ze względu na poziom szyfrowania potrzebny do korzystania z tej technologii. Python ułatwia pracę i sprawia, że ​​budowanie aplikacji blockchain jest bezproblemowe. Struktury Pythona, takie jak Flask, mogą być używane do tworzenia punktów końcowych dla różnych funkcji w takich aplikacjach.

Graficzny interfejs użytkownika pulpitu (GUI)

Python ma elastyczną konstrukcję modułową i może działać w wielu systemach operacyjnych. Python ma elastyczną konstrukcję i może działać w wielu systemach operacyjnych. Python to fantastyczny wybór do projektowania aplikacji GUI na komputery stacjonarne ze względu na te cechy, a także zaawansowane funkcje przetwarzania tekstu.

Narzędzia programistyczne w Pythonie

Próbując tworzyć aplikacje przy użyciu języka Python, programiści początkowo używają GUI w procesie tworzenia aplikacji. Istnieje wiele frameworków GUI Pythona, z których najbardziej popularne są Kivy i BeeWare. Nauczmy się kilku innych popularnych narzędzi programistycznych Pythona najczęściej używanych przez programistów.

Django to wysokopoziomowy framework Pythona o otwartym kodzie źródłowym, powszechnie używany w tworzeniu stron internetowych zaplecza w oparciu o język programowania Python. Django promuje szybki rozwój dzięki prostemu projektowi i pomaga szybciej przenosić aplikacje od koncepcji do produktu. Ponadto różne funkcje zabezpieczeń tego frameworka pozwalają programistom uniknąć wielu typowych błędów bezpieczeństwa.

Falcon to wysokowydajny framework w Pythonie, który służy do tworzenia zaplecza aplikacji i mikrousług na dużą skalę. Falcon jest wysoce zoptymalizowany i może działać na dowolnym serwerze ASGI lub WSGI. Jako framework Pythona jest bardzo niezawodny i posiada rozszerzalną bazę kodu.

Cherrypy to kolejna platforma Pythona, która umożliwia programistom tworzenie aplikacji internetowych w podobny sposób, w jaki tworzyliby programy w Pythonie zorientowane obiektowo. „cherrypy” jest łatwy do uruchomienia różnych serwerów HTTP jednocześnie i zawiera różne wbudowane narzędzia, które są używane do różnych rzeczy, takich jak kodowanie, buforowanie, uwierzytelnianie itp.

Flask to szeroko stosowany framework Pythona, który jest lekkim WSGI. Flask może być używany do skalowania złożonych aplikacji bez wymagania układu projektu lub zależności.

Pyramid to kolejna platforma Pythona, która oferuje podstawowe narzędzia wymagane w tworzeniu stron internetowych i promuje standardowe praktyki programistyczne w Pythonie przy użyciu narzędzi do pakowania, środowisk wirtualnych itp.

Kolekcja natywnych bibliotek programistycznych i narzędzi Pythona, znana jako BeeWare, służy do tworzenia i dystrybucji natywnych aplikacji. Połączenie bibliotek i narzędzi działa jako całość, aby pomóc programistom w tworzeniu wieloplatformowych aplikacji GUI w języku Python.

Projekty Python ML i Deep Learning są obsługiwane przez Keras, pakiet API sieci neuronowej wysokiego poziomu o otwartym kodzie źródłowym. W przypadku uczenia maszynowego i uczenia głębokiego jest to idealne rozwiązanie. Keras tworzy komunikaty o błędach, które są szczegółowe i wykonalne, co pozwala na dokładną analizę i rozwiązywanie problemów z kodem.

Aplikacje mobilne korzystające z Pythona

Ze względu na swoją wszechstronność Python umożliwia programistom tworzenie aplikacji przy użyciu zarówno funkcjonalnych, jak i obiektowych technik programowania. Istnieje wiele popularnych aplikacji mobilnych, które używają Pythona do podstawowego kodowania ze względu na jego możliwości zastosowania, takie jak:

Instagram

Pinterest

Spotify

Uber

Reddit

Dropbox i wiele innych.

Punkty do zapamiętania: tworzenie aplikacji w Pythonie

Python oferuje wszechstronność programistom aplikacji internetowych dzięki licznym narzędziom i bibliotekom. Jest jednak kilka kwestii, o których muszą pamiętać twórcy aplikacji w Pythonie.

Funkcje lambda w Pythonie nie mogą używać jawnych instrukcji return, w przeciwieństwie do innych zwykłych funkcji w Pythonie. Oznacza to, że funkcje lambda w Pythonie mogą zawierać tylko jedną instrukcję na raz. Te funkcje muszą być napisane tylko w jednym wierszu.

Zmienne Pythona muszą być sprawdzane we wszystkich możliwych kontekstach podczas kodowania, w przeciwnym razie interpreter nie będzie w stanie dostarczyć odpowiednich danych wyjściowych, zgodnie z oczekiwaniami podczas kodowania.

Python nie stosuje metody kompilatora, ale raczej używa edytora. Oznacza to, że jeśli w kodach wystąpi jakikolwiek błąd, zostanie on zidentyfikowany dopiero podczas wykonywania. Powoduje to wolniejszy proces tworzenia aplikacji.

Wniosek

Python stał się wiodącym językiem programowania aplikacji na świecie. Możesz wykorzystać wszechstronność i elastyczność zasobów i narzędzi Pythona do szybszego i wydajniejszego tworzenia aplikacji mobilnych. Posiadanie certyfikatu programowania w kodowaniu w Pythonie pomoże Ci nauczyć się najbardziej wszechstronnego języka programowania, dzięki czemu możesz przejść od zera do pro w tworzeniu aplikacji w Pythonie.

Jarosław Kułak
Jarosław Kułak

Leave a Comment