Introduction à Python
Python est un langage de script interprété conçu dans les années 1980, avec un accent sur la lisibilité du code. Sa version 2 est sortie en 2000 et la version 3 en 2008. Python 3 a subi des changements fondamentaux importants, entraînant un manque de compatibilité descendante. Malgré cela, python 2 a gagné beaucoup de traction une fois arrivé à maturité, et probablement ce qui a fait que python est resté un favori universel pendant l'adoption de la version 3.
Que puis-je faire avec Python?
Python a évolué pour devenir un langage multi-paradigme très puissant. Il prend entièrement en charge la programmation orientée objet, la programmation structurelle. Il prend également en charge la programmation fonctionnelle et logique. En raison de sa flexibilité et de sa convivialité, il est pris en charge par une énorme communauté open source, ce qui lui permet d'être utilisé sur un grand nombre de domaines.
Certains domaines Python sont très couramment utilisés pour le développement de sites Web, l'automatisation du travail opérationnel, la création de robots, la science des données, l'analyse des données, l'apprentissage automatique, le développement d'applications, les scripts utilitaires, l'automatisation du navigateur, les tests et la création de pipelines de déploiement.
Importance de Python
Python est devenu le langage préféré de la majorité de la communauté open source. En raison de sa popularité dans cette communauté et de sa convivialité, il est devenu populaire parmi un énorme groupe de nouveaux diplômés et de jeunes au début de leur carrière. Cela a provoqué une bonne quantité de travaux exploratoires exécutés en testant les capacités de python et en les augmentant lorsque cela est nécessaire. Les frameworks Python comme Django alimentent certaines des sociétés très connues comme Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, etc.
Selenium est devenu une bibliothèque majeure utilisée pour l'automatisation des navigateurs et les tests automatisés. Python est leader dans le nombre de bibliothèques prenant en charge le Data Eco-world (Data Analysis, Data Visualization, Data Science, Production-ready models, etc.) avec des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas, etc. Inutile de dire qu'avec une utilisation active, populaire et large du python, il a une place très importante dans l'industrie du logiciel et son essor.
Python peut être utilisé dans le développement Web
Python est un langage facile à apprendre et à comprendre dans le développement Web. Python propose également de nombreux frameworks mentionnés ci-dessous.
Qu'est-ce que le développement back-end?
Les frameworks Web comme Django, Flask, Falcon, hug, etc. sont extrêmement populaires pour développer des systèmes côté serveur (code backend). Ceux-ci sont nécessaires car ils facilitent l'intégration d'une logique métier complexe avec le code client et de manière plus sécurisée, maintenable et évolutive.
Avantages de l'utilisation d'une infrastructure côté serveur
- Cela implique la liaison (et le retour) de pages Web de manière complexe sur les demandes appropriées des clients (front-end ou navigateur); agir en tant qu'intermédiaire entre les bases de données et le client, ou entre tout autre système et le client.
- Ils résument de nombreux détails tout en exposant des fonctionnalités au client (alias l'utilisateur final). La nécessité de se concentrer uniquement sur ce qui est visible à l'écran, comme les boutons, les liens, les images; et ne vous souciez pas de la façon dont le contenu lui-même est généré, stocké, lié ou donné accès. Tout cela peut être géré facilement par les frameworks backend
Python peut être utilisé dans la science des données et l'analyse des données
La science des données et l'analyse des données est un terme large et ils ont divers composants comme décrit ci-dessous.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique, à un niveau élevé, prévoit des modèles récurrents dans les observations sous-jacentes, à peu près n'importe quoi. Les motifs peuvent être la vitesse de frappe d'une personne, le temps de réaction d'une personne, les prévisions météorologiques ou même la reconnaissance de l'objet montré sur une image.
Le besoin d'apprentissage automatique
On pourrait soutenir qu'un programmeur peut écrire des déclarations de cas en réalisant lui-même les différents scénarios et en formulant intuitivement des règles de prédiction. La mise en œuvre de ce cas d'utilisation de haut niveau pourrait en fait prendre des années d'efforts pour améliorer les performances de prédiction observées. Écrire un code qui effectue cela en étudiant vous-même tous les cas, prend beaucoup de temps, est sujet à erreurs et très difficile à modifier à mesure que des variations sont trouvées.
D'autre part, les bibliothèques d'apprentissage automatique utilisent des calculs itératifs rapides pour réaliser des modèles dans les cas de test sous-jacents, à un rythme beaucoup plus rapide lorsque l'ensemble de données (échantillons) est suffisamment élevé (des millions à des milliards facilement).
Utilisations de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est utilisé par presque toutes les grandes entreprises technologiques comme Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Certains des cas d'utilisation sont:
1. Systèmes de recommandation
Compte tenu d'un historique d'interaction avec des produits spécifiques (comme des vidéos, des films, etc.), prédisez et présentez du contenu non vu qui a une grande chance d'être apprécié par l'utilisateur. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Reconnaissance faciale
Dans une image ou une image vidéo, identifiez la personne en identifiant ses traits faciaux. Utilisé par Facebook, par les téléphones pour le déverrouillage par reconnaissance faciale.
3. Reconnaissance vocale
Identifiez le contenu pendant le discours, cartographiez ses mots dans la langue appropriée et, si nécessaire, validez l'identité de la personne.
4. Prédictions des moteurs de recherche
Utilisé pour trouver le bon contenu en fonction d'une chaîne de recherche, en classant tous les résultats disponibles dans l'ordre qui semblait le plus souhaitable pour l'utilisateur. Google, Bing, Yahoo sont quelques-unes des entreprises qui l'utilisent.
5. Systèmes de reconnaissance de réseau
Ce sont des systèmes complexes, généralement orientés vers des bases de données graphiques, pour trouver des liens solides entre les entités sous-jacentes (actuellement principalement des personnes). Facebook, LinkedIn, Instagram sont quelques entreprises qui utilisent activement ce type de techniques d'apprentissage automatique.
Python pour l'apprentissage automatique
Scikit-learn et TensorFlow sont les bibliothèques les plus populaires qui mènent actuellement des avancées en matière d'apprentissage automatique. Entre eux, ils couvrent la plupart des algorithmes populaires d'apprentissage automatique et de science des données.
Script et automatisation
Le cas d'utilisation initial de Python et il est le plus inconnu, mais un cas spécifique est l'automatisation par l'écriture de scripts de petits utilitaires. Vous pouvez automatiser de nombreuses petites tâches et gagner du temps, de l'énergie et peut-être beaucoup de motivation gaspillée pour des tâches banales.
Quelques cas d'utilisation:
- Automatisation du navigateur
Le framework Selenium permet d'automatiser les interactions avec les navigateurs Web et le site Web. Cela pourrait être utilisé pour des tests de site Web automatisés, pour automatiser des tâches faites vous-même, sélectionner un ensemble de filtres dans un site Web, gratter le Web, etc.
- Automatisation réseau et ligne de commande
Python est également de plus en plus utilisé pour l'automatisation des réseaux. Certaines des tâches utilisées pour gagner du temps rapidement pourraient être d'établir automatiquement une connexion SSL à une machine distante nécessitant une authentification à deux facteurs ou même deux couches de connexions SSL authentifiées à deux facteurs.
Conclusion
Python est un langage puissant, pour rester et dominer l'industrie technologique pendant au moins quelques années. Son importance et ses niveaux d'utilisation ne font qu'augmenter et sont le leader de l'innovation dans des domaines toujours plus nombreux. C'est une compétence à posséder et à maintenir.
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Cela a été un guide sur ce que je peux faire avec Python. Ici, nous discutons de l'importance, des cas d'utilisation et de python pour l'apprentissage automatique, etc. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
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