5 lieliskas lietas, ko varat darīt ar Python

Python ir viena no iecienītākajām programmēšanas valodām.

Un kāpēc gan ne, jūs varat izveidot no vienkāršiem uzturēšanas skriptiem līdz sarežģītai mašīnmācīšanās lietojumprogrammai. Ir daudzas lieliskas lietas, ko varat darīt ar Python, kuras jums patiks iemācīties.

Ievads

Python ir ļoti populāra valoda izstrādātāju vidū. Ir viegli un jautri rakstīt skriptus, lai automatizētu un izveidotu saturu.

Daži no izplatītākajiem lietošanas gadījumiem ir:

• Botu izveide
• Vietņu nokasīšana
• Mašīnmācība, datu vizualizācija un analīze
• Web izstrāde ar tādiem ietvariem kā Django un Kolba
• Spēļu izstrāde ar Pygame
• Mobilās lietotnes ar tādiem ietvariem kā Kivija

Šajā rakstā es mēģināšu aptvert vairākus domēnus ar piemēriem un parādīt dažas jautras lietas, ko varat darīt ar Python. Ja nezināt python, es iesaku mācīšanās tas!

Sāksim!

Web izstrādei

Python ir ļoti labs atbalsts tīmekļa izstrādei ar tā ietvariem, piemēram, Django, Flask un citiem. To var izmantot, lai izveidotu servera puses tīmekļa lietojumprogrammas, un to var integrēt jebkurā priekšgalā. Parasti izstrādātāji izmanto JavaScript priekšgalā un python, lai atbalstītu servera puses darbības. Python netiek tieši izmantots pārlūkprogrammās.

Django ir viens no populārākajiem python tīmekļa ietvariem. Šie ietvari nodrošina paketi, kurā jums ir noteikta struktūra, un tie viegli atbalsta datubāzes mijiedarbību; tas viss ir iestatīts ar minimālu iestatīšanas komandu. Ja gribas kaut ko minimālu iesākumam – iesaku Flask!

Bez tiem Python ir liels skaits bibliotēku tīmekļa izstrādei. Daži populāri ir –

Daži resursi, lai sāktu darbu ar tīmekļa izstrādi Python —

Piemērs – piekļuve datora failu sistēmai no mobilā tālruņa

Failu sistēmai var piekļūt, datorā palaižot failu serveri. Dodieties uz vajadzīgo direktoriju, kuram vēlaties piekļūt, un palaidiet šādu komandu –

# python version >=  3.X
python3 -m http.server

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

Tas palaiž failu serveri, kuram var piekļūt tajā pašā tīklā. Lai piekļūtu failiem mobilajā ierīcē, vienkārši izveidojiet savienojumu ar to pašu tīklu (wifi vai izmantojiet tālruņa tīklāju klēpjdatorā). Tagad tālruņa pārlūkprogrammā atveriet –

:ports

Pārbaudiet savu IP, palaižot – ifconfig. Pārbaudiet savu vietējo IP (jāsākas ar 192.168….)

Pieņemsim, ka jūsu IP ir 192.168.43.155 un jūs izmantojat noklusējuma portu. Tad jums vajadzētu atvērt –

192.168.43.155:8000 mobilajā ierīcē. Jūs redzēsit pašreizējo direktoriju 🙂

Automatizācija un skriptēšana

Ja esat inženieris, iespējams, būsit slinks un vēlēsities automatizēt gandrīz visu iespējamo, vai ne?

Neuztraucieties, python jūs nodrošināja. Ir daudz lietu, kuras varat automatizēt, izmantojot tikai 4–5 koda rindiņas. Sākot ar cron darbu un atgādinājumu iestatīšanu un beidzot ar iecienītāko YouTube videoklipu lejupielādi, varat to visu izdarīt, izmantojot dažas rindiņas programmā python.

Daži lieliski skripti un pakotnes, kuras varat sākt lietot –

Piemērs — konvertējiet CSV uz JSON

Varat konvertēt CSV failu uz JSON, izmantojot tikai 1 komandu programmā python!

Pamēģini to tagad –

python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"

Aizstājiet to ar savu filename.csv, un jūs iegūsit JSON izvadi!

Viegli, vai ne?

Celtniecības spēles

Python atbalsta spēļu izstrādi. Tās Pygame bibliotēka ir ļoti noderīga. Tā atbalsta mākslas, mūzikas, skaņas, video un multivides projektus, kas tiek veidoti ar to. Varat pat izveidot starpplatformu spēles, izmantojot Kivijakas darbojas operētājsistēmās Windows, Mac, Linux, Android un iOS.

Resursi, ko mācīties

Piemērs – Hangman terminālī

Šeit ir vienkārša python programma, kas ļauj spēlēt bendes spēli terminālī. Kodu var daudz saīsināt, un es to atstāšu jums kā vingrinājumu!

# 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 :("

Izvade izskatītos apmēram šādi –

Tīmekļa skrāpēšana

Katru dienu vairākās vietnēs redzat daudz datu. Padomājiet, cik forši būtu, ja jūs varētu viegli piekļūt šiem datiem; tas ir tīmekļa skrāpēšana, un python padara to vēl vienkāršāku ar savu apbrīnojamo atbalstu un bibliotēkām. Dati tīmeklī ir nestrukturēti, un python nodrošina vienkāršu veidu, kā parsēt un patērēt šos datus un pat veikt papildu analīzi un darbības.

Dažas populāras nokasīšanas bibliotēkas ir:

Ļaujiet man parādīt piemēru, kā no tīmekļa vietnes — x-rates.com var iegūt valūtas vērtības

Piemērs — iegūstiet valūtas vērtību salīdzinājumā ar USD

Izmantosim nokasīšanu programmā python, lai iegūtu valūtas vērtības –

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)

Tas atgriež, cik 1 USD ir vienāds ar citām valūtām.

Datu zinātne un mašīnmācīšanās

DS un ML mūsdienās ir vismodernākās tēmas. Šīs tehnoloģijas ir datorzinātņu nākotne.

Python ir labi piemērots datu apstrādei, analīzei un sarežģītu algoritmu ieviešanai. Datu parsēšana un vizualizācija parasti ir vienkāršas funkcijas vai dažas koda rindiņas ar python bibliotēkām, piemēram, NumPy, scipy, scikit-learn utt.

Python var izmantot datu ietilpīgās un mašīnmācīšanās lietojumprogrammās, izmantojot daudzas populāras bibliotēkas, piemēram, –

Ir daudz dziļu mācību rīku, kas atbalsta python. Dažas populāras bibliotēkas un ietvari ir –

Viens no citiem iemesliem, kāpēc tiek izmantots python, ir tas, ka pat sarežģītus mašīnmācīšanās modeļus var sasniegt ar 20–40 koda rindiņām. Pārbaudiet šī apmācība par to, cik viegli python var veikt vizualizācijas.

Secinājums

Apmācībā tika apspriesti dažādi domēni, kuros var izmantot python. Šeit es piedāvāju dažus lieliskus un vienkāršus piemērus demonstrācijas vajadzībām, taču ir daudz vairāk lielisku lietojumprogrammu un rīku, ko varat izveidot, izmantojot Python. Ceru, ka uzzinājāt ko jaunu!

Turpiniet izpēti. Turpini mācīties!