Was macht Python und wofür kann es verwendet werden?

Python ist eine universelle Programmiersprache mit Schwerpunkt auf der Lesbarkeit von Code. Als eine der beliebtesten Programmiersprachen ist sie leicht zu erlernen, leicht zu lesen und verfolgt einen objektorientierten Ansatz.

Lassen Sie uns untersuchen, wofür Python verwendet wird, einschließlich seines breiten Anwendungsbereichs, und dann seine Einschränkungen untersuchen.

Wofür wird Python verwendet?

Python wird in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, von Fintech bis hin zu maschinellem Lernen.

Data Science

Die wissenschaftlichen Bibliotheken von Python machen es zu einer beliebten Wahl für die Datenwissenschaft, insbesondere wenn es um Datenanalyse und -visualisierung geht. Die Popularität von Python in der Datenwissenschaft beruht auf der Unterstützung von Bibliotheken. Dank der Leistungsfähigkeit von Python-Bibliotheken haben Datenwissenschaftler die Hilfe, die sie zur Verwaltung komplexer Datenprobleme benötigen.

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Mit einer Python-Datenvisualisierungsbibliothek können Sie eine Vielzahl von Plots und visuellen Darstellungen erstellen, einschließlich Linien, Balken, Markierungen, 3D-Plots und Kreisdiagrammen. Abhängig von der Bibliothek, mit der Sie arbeiten möchten, können Sie Ihren visuellen Darstellungen möglicherweise auch Text, Beschriftungen und Anmerkungen hinzufügen.

Maschinelles Lernen

Ein angrenzendes Feld zur Datenwissenschaft, Durch maschinelles Lernen entstehen Systeme, die mithilfe von Eingabedaten autonom lernen können. Python-Bibliotheken werden verwendet, um Probleme in überwachten Lern- und Verstärkungslernsituationen zu lösen.

TensorFlow, eine der beliebtesten Open-Source-Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen, wurde vom Google Brain Team entwickelt. Entwickler aus aller Welt, die bei Google für Forschung und Produktion eingesetzt werden, haben die Möglichkeit, diese Bibliothek zu nutzen, um ihre eigenen Probleme des maschinellen Lernens anzugehen.

Neben der umfassenden Unterstützung von Open-Source-Bibliotheken ist Python das ideale Werkzeug für maschinelles Lernen, da Die Syntax ist präzise und effizient, hat einen niedrigen Einstiegspunkt und lässt sich gut in andere Programme integrieren Sprachen.

Web Entwicklung

Python wird häufig im Back-End von Webanwendungen gefunden. Hinter den Kulissen kümmert sich Python um die Serverseite der Anwendung und um Datenanforderungen.

Die größte Stärke in der Webentwicklung ist die große Auswahl an verfügbaren Web-Frameworks, darunter Django, Bottle und Flask.

Die Kombination von Python aus bereits vorhandenen Bibliotheken und Web-Frameworks macht es ideal für einfache Webprojekte bis hin zu komplexen Web-Apps.

Informatikunterricht

Die Lesbarkeit des Codes und die einfache Syntax von Python machen es zu einem idealen Lehrmittel für Schüler, die fortgeschrittene Konzepte in der Informatik erforschen. Darüber hinaus unterstützt Python vielseitige Programmierparadigmen wie funktionale Programmierung, imperative Programmierung, objektorientierte Programmierung und prozedurale Programmierung.

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Die vielen realen Anwendungen von Python machen es für Schüler wertvoll, Konzepte zu erlernen und als Werkzeug zum Erlernen von Konzepten auf höherer Ebene zu verwenden.

Bildverarbeitung und Computer Vision

Bei der Bildverarbeitung werden Transformationen auf ein Bild angewendet, bevor eine neue Version zurückgegeben wird. Computer Vision ist etwas komplexer und beinhaltet die Unterstützung des Computers beim Interpretieren und Verstehen eines Bildes. Python-Bibliotheken sind für beide Anwendungen nützlich und können zum Ausführen von Vorgängen wie Zuschneiden, Spiegeln, Drehen, Erkennen von Kanten und Linien und Wiederherstellen von Bildern verwendet werden.

Medizin und Pharmakologie

Python wird häufig verwendet, um Technologie und medizinisches Wissen zu kombinieren, um Patienten zu diagnostizieren und zu behandeln.

In den frühen 2000er Jahren das Labor von AstraZeneca entwickelte neue Medikamente mit Hilfe von Python-basierten Rechenmodellen. Diese Erfolgsgeschichte kratzt nur an der Oberfläche dessen, wozu Python im medizinischen Bereich fähig ist.

Open-Source-Python-Medizinpakete wurden auch für bestimmte Aufgaben entwickelt, z. B. MedPy, eine Open-Source-Bibliothek für die medizinische Bildverarbeitung.

Fintech und Finanzen

Python ist führend in der Fintech-Branche. Laut einer HackerRank-Umfrage 2016. Im weiteren Sinne ist Python in der Finanzbranche weit verbreitet und wird von einer Vielzahl von Bibliotheken unterstützt, die speziell für die Einhaltung der Finanzvorschriften entwickelt wurden.

Pythons Breite an Open-Source-Bibliotheken, die auf die spezifischen Anforderungen der Finanzbranche zugeschnitten sind, hat dazu geführt, dass Python in Top-Fintechs wie Venmo, Zopa und Vyze eingesetzt wird.

Neurowissenschaften und Psychologie

Pythons Fähigkeit, Daten zu erfassen und zu analysieren und Hypothesen durch Modellierung und Simulation zu testen, passt perfekt in die rechnergestützte Neurowissenschaft und die experimentelle Psychologieforschung. Das Open-Source-Paket PsychoPy wurde entwickelt, um Experimente in Python durchzuführen, und wird in Labors weltweit für kognitive Neurowissenschaften, experimentelle Psychologie und Psychophysik verwendet.

Startups

Python ist bei Tech-Startups beliebt, da es skalierbar, intuitiv und einfach zu bedienen ist. Als Beweis für die Skalierbarkeit von Python wurde Dropbox ursprünglich als Lösung für Gründer Drew Houston während seiner Studienzeit entwickelt, als er immer wieder vergaß, sein Flash-Laufwerk in den Unterricht zu bringen. Dropbox wurde auf Python aufgebaut und war daher einfach zu skalieren, da registrierte Benutzer 2012 auf 100 Millionen gestiegen sind.

Andere bemerkenswerte Startups, die ihr Produkt mit Python erstellt haben, sind 21 Buttons, Deuce Tennis, TravelPerk und Zappi.

Wann ist Python nicht geeignet?

Python weist mehrere Einschränkungen auf, die es für bestimmte Projekttypen ungeeignet machen.

Entwicklung von Spielen und mobilen Apps

Python arbeitet eher mit einem Interpreter als mit einem Compiler wie C ++ und Java. Folglich wird es langsamer ausgeführt als kompilierte Sprachen. Darüber hinaus benötigen Pythons Strukturen viel Speicherplatz, sodass sie für die Entwicklung mit Speicherbeschränkungen ungeeignet sind.

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Diese Einschränkungen sind nicht ideal für die Entwicklung von Spielen und mobilen Apps, bei denen eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit und ein hoher Speicherverbrauch erforderlich sind.

Datenbankzugriff

Die Datenbankzugriffsschicht von Python ist im Vergleich zu Technologien wie ODBC und JDBC unterentwickelt. Bei der Interaktion mit komplexen Altdaten ist eine primitive Datenbankzugriffsschicht ein großes Hindernis. Sicherheitsrisiken sind ebenfalls ein Problem, da Python eine sehr unsichere Sprache ist.

Allgemeine Entwicklungsbeschränkungen

Python wird dynamisch typisiert, was das Debuggen schwierig macht, da Fehler nur zur Laufzeit auftreten.

Die Einfachheit von Python macht es Programmierern auch schwer, in andere Sprachen zu wechseln, sobald sie an die einfache Programmierung in Python gewöhnt sind.

Eintauchen in Python

Es gibt unzählige Programmiersprachen mit jeweils eigenen Stärken und Schwächen. Während keine einzelne Sprache ein perfekter Allrounder ist, ist Python aufgrund seiner Lesbarkeit des Codes und seiner Nähe zur englischen Sprache eine großartige Muttersprache.

Nachdem Sie nun genau wissen, wofür Python verwendet werden kann, können Sie gleich in Python programmieren und Ihr erstes Programm erstellen.

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