Python Ne İçin Kullanılır?

Python gerçekten ne için kullanılıyor?

Bu soruyu gerçekten soruyorsanız, Python’u öğrenmek için zaman ayırmaya yatırımınızın iyi bir seçim olup olmadığından tamamen emin olmayan bir acemi olduğunuzu varsayacağım.

Programlama dünyasında yeni olduğunuzda, çok sayıda programlama dili tarafından boğulmak kolaydır.

Muhtemelen Python ile programlama öğrenme yolculuğunuza başlamak için çok fazla tavsiye aldınız.

Ama hala emin değilsin.

Python ile gerçekten ne yapabilirsiniz?

Bu makalede, endişelerinizi gidermeye çalışacağım ve Python’un kullandığı tüm ana uygulamaları numaralandırmaya çalışacağım.

Öyleyse başlayalım!

1- Python genel amaçlı bir programlama dilidir

Bunu yoldan çıkaralım.

Her şeyden önce, Python genel amaçlı bir programlama dilidir.

Diğer tüm programlama dilleri gibi, Python da yazılım oluşturmak için kullanabileceğiniz bir araçtır. 

Bunu anlamak ve içselleştirmek kritik öneme sahiptir çünkü birçok yeni başlayan, bir dili diğerinden seçerek kendilerini köşeye sıkıştırdıklarını düşünmektedir.

Ama Endişelenme. 

C ++, Java veya Python öğrenmeyi tercih edin… Hepsi sektörümüzde çok popüler olan çok popüler dillerdir.

İşte en popüler programlama dillerinin TIOBE endeksi .

TIOBE endeksi programlama dillerinin popülerlik tanınmış bir göstergedir.

Gördüğünüz gibi, Python listede gerçekten yüksek!

Popülerliğine ek olarak Python, öğrenmesi en kolay programlama dillerinden biri olma avantajına da sahiptir.

Programlama dünyasında tamamen yeniyseniz ve hangi dille başlayacağınızı bilmiyorsanız, Python ile başlamanızı şiddetle tavsiye ederim.

2- Web Uygulamaları

Python’un öne çıktığı bir başka alan da Web uygulamaları oluşturmaktır .

Birçok kişi kendi web uygulamalarını oluşturmakla ilgileniyor. Belki kendi kişisel web sitenizi oluşturmak veya çevrimiçi bir iş yapmak istiyorsunuz.

Gerçek şu ki, bir web uygulaması oluşturmak çok fazla teknoloji (sadece bir değil) hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmayı gerektirir çünkü çok fazla katılımcı vardır.

Size bir örnek vermek gerekirse, tarayıcınıza yahoo.com yazdığınızı varsayalım .

Tarayıcınız yahoo web sunucusuna HTTP adlı bir iletişim protokolü kullanarak bir istek gönderir .

Yahoo web sunucusu bu isteği alır ve HTTP (veya RPC ) kullanarak da çok sayıda arka uç hizmetiyle iletişim kurar .

Bu arka uç hizmetleri sonunda, bir grup dosyayı (HTML / CSS / javascript) birleştiren ve bunları tarayıcınıza geri döndüren web sunucusuna yanıt verir.

Son olarak, tarayıcınız bu dosyaları okur ve ekranınızda Yahoo ana sayfasını oluşturur.

Peki Python bu resme nasıl uyuyor?

Python arka uç servislerini programlamak için kullanılabilir.

Gördüğünüz gibi, bir web uygulamasını uçtan uca oluşturmak için birçok teknolojiyi anlamanız gerekiyor.

Bununla birlikte, bu işi biraz daha kolaylaştıran bazı Python kütüphaneleri ve çerçeveleri vardır.

Örneğin, Flask ve Django , tüm bu teknolojileri kullanarak web uygulamalarınızı tek bir yerde yazmanıza olanak tanıyan popüler web çerçeveleridir. 

Flask bir mikroçerçevedir. HTTP ağ istekleri gönderip alabilen basit bir web çerçevesidir. 

Django ise tam teşekküllü bir web çerçevesidir. Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve veritabanı modelleme için yerel desteğe ek olarak Flask’ın yaptığı her şeyi yapabilir.

Hem Flask hem de Django güçlü topluluklara ve harika belgelere sahiptir.

3- Sayısal Analiz, Veri Bilimi ve Görselleştirme

Sayısal analiz ve veri görselleştirmesi duyduğunuzda , genellikle rastgele görünen sayılar ve süslü grafikler gözünüzün önünde süzülür.

Bunları okulda inceledik ve kullandık, ancak bu matematiksel dünyayı programlama dünyasına nasıl bağlayabiliriz?

Bu işi iyi yapan sadece birkaç programlama dili vardır.

Python kesinlikle bu listenin başında.

Bu alandaki sayısız Python kütüphaneleri en sık kullanılan vardır, vardır NumPy , scipy ve Matplotlib .

Bunların her biri ve neler yapabilecekleri hakkında konuşalım.

NumPy (Sayısal Python’un kısaltması), çok boyutlu diziler üzerindeki işlemleri verimli ve hızlı bir şekilde işlemek için özel olarak oluşturulan bir Python kütüphanesidir. Bu işlemler, bir Matris üzerinde gerçekleştirebileceğiniz neredeyse tüm işlemleri içerir.

Ancak Python’daki normal listeleri kullanarak matris işlemleri yapamaz mıyız?

Uzun lafın kısası NumPy, büyük miktarlarda sayısal verilerin işlenmesi için optimize edilmiştir. Bu yüzden gerçekten performansa bağlı.

İşlenecek milyonlarca veya milyarlarca numaranız olduğunda, hız ve bellek tüketimi çok önemlidir.

Pekala, SciPy’ye ne dersin ?

Scipy (Scientific Python’un kısaltması), matematik, bilim ve mühendislik problemlerini çözmek için bir Python kütüphanesidir. Bunu NumPy’nin üstünde bir soyutlama olarak düşünebilirsiniz (aslında kaputun altında NumPy kullanıyor).

Scipy ile yapabileceğiniz işlemlere bazı örnekler Fourier dönüşümleri, sayısal integrasyonlar, gradyanlar, türevler ve çok daha fazlası…

şimdi tüm sayısal sonuçlarınızı aldıktan sonra, bu sonuçları hoş görünümlü bir grafikte veya pasta grafikte nasıl görselleştiriyorsunuz?

Matplotlib burada devreye giriyor.

Matplotlib grafikler, çubuk grafikler, çizgi grafikler, pasta grafikler vb. Gibi görselleştirmeler oluşturmak için bir kütüphanedir.

2D grafikleri ve 3D grafikleri çizebilir.

İşte Matplotlib grafiklerinin nasıl göründüğüne bir örnek. Bu örnekler Matplotlib web sitesinden alınmıştır .

4- Makine Öğrenmesi

Size tavsiye edildiği için Netflix’te kaç kez başlık izlediniz ? Sanırım çok. 

Amazon Alexa’nızın sizi çoğu zaman açıkça anlaması ne kadar havalı?

Bunlar ve diğerleri, Bilgisayar Bilimi – Makine Öğrenimi’nin büyüleyici kolundan güç alan örneklerden bazılarıdır .

Makine Öğrenimi kavramları 1960’lardan bu yana teoride var olmasına rağmen , ancak son zamanlarda temel olarak hesaplama kaynaklarının muazzam mevcudiyeti ve yazma makinesi öğrenme uygulamalarını “daha ​​kolay” yapan çok sayıda dil nedeniyle çekişmeye başladı.

Python, Makine Öğrenimi uygulamaları yazmak için “fiili” programlama dili haline gelmiştir.

Eğer veri bilimi ve makine öğrenimi kariyerinizde yapmak istediğiniz şeyse, Python’u öğrenmek şarttır!

Karim, söyle bana, makine öğrenme uygulamaları yazmak için hangi Python kütüphanelerini öğrenmeliyim?

Bol var, ama en popüler olanları scikit-learn , Tensorflow ve PyTorch . 

Tipik bir makine öğrenme uygulaması geliştirmek için, bu kütüphaneler işi kolaylaştırır!

Bu kütüphanelerle, neden bir ML algoritması kullandığınızı, nasıl çalıştığını ve eksikliklerini anlamanız gerekir, ancak “nasıl uygulandığı” konusunda endişelenmenize gerek yoktur.

Bununla birlikte, ML algoritmalarının ardındaki matematik ve istatistikleri anlamanız için sizi teşvik ediyorum, böylece modelin çalışması hakkında akıl yürütebilirsiniz.

Gördüğünüz gibi, herkes kitaplığı nasıl kullanacağını öğrenebilir. Bir veri bilimcisi olarak sizi ayıracak olan şey, bu makine öğrenme algoritmalarının temelini oluşturan temel kavramları anlamanızdır.

Bunu aklınızda bulundurun, sadece Python kitaplığının nasıl kullanılacağını öğrenmekle ilgilidir.

4- Raspberry Pi

Büyürken, bazılarınız arkadaşınızın satın aldığı o süslü bilgisayar sistemini inşa etmek istediniz. Ama bariz sebeplerden ötürü yapmadınız.

İşleme kaynaklarının evrimi sayesinde, artık tam bir bilgisayarı uygun bir fiyata satın alabilirsiniz .

Örneğin, çok popüler bir bilgisayar sistemi Raspberry Pi’dir .

Raspberry Pi, tipik bir bilgisayarın avuç içi kadar büyük olan tek bir kartta sahip olacağı tüm bileşenlere sahip tek küçük kartlı bir bilgisayardır.

Genellikle öğrenme amacıyla kullanılır, ancak bu sizi bazı gerçek gerçek hayat projeleri oluşturmak için Raspberry Pi’yi kullanmanızı engellememelidir .  

Tamam bu harika ve Python ile nasıl bağlantılı?

Bil bakalım ne oldu? Raspberry Pi kartınızı Python kullanarak programlayabilirsiniz. 

Bununla kastedilen, sadece tipik bir bilgisayarda yazdıklarınıza benzer Python programları yazmakla kalmaz, aynı zamanda donanımın kendisini programlayabilir, G / Ç pimleri, ekran LED’leri ve hatta harici aygıtlarla etkileşime girebilirsiniz. Oldukça havalı!

Raspberry Pi ile oynamak, yazılım ve donanımın birlikte nasıl etkileşime girdiğini öğrenmek için mükemmel bir yol olduğuna inanıyorum.

İşte benim değerli Raspberry pi. Avucumda tutuyorum, böylece ne kadar küçük olduğunu anlayabiliyorsunuz 🙂

Ağırlıklı olarak gerçek zamanlı google analitik trafiğimi harici bir ekranda izlemek için kullanıyorum.

Bu basit bir kullanım senaryosudur.

Daha karmaşık bir örnek hakkında konuşalım.

Raspberry Pi üzerinde çalışan harika bir proje PiCroft’tur.

PiCroft , Alexa ve Siri’ye benzer açık kaynaklı bir ses yardımcısıdır. 

Bir Ahududu Pi üzerinde PiCroft gibi karmaşık projeler inşa edebiliyorsa, üzerine inşa edebileceğiniz tüm harika projeleri hayal edin!

Öyleyse devam edin, eğlenceli bir şeyler yapın ve dünyayla paylaşın.