Python est un langage universel haut niveau, qui peut être étendu et intégré. Par exemple, il est inclus dans le package d'application en tant qu'outil d'écriture de macros. Python le fait choix intelligent pour de nombreuses tâches de programmation, grandes et petites, et moins efficace pour un petit nombre de tâches informatiques.

Quel est le meilleur endroit pour l’utiliser ?

Le langage Python est idéal pour les projets nécessitant un développement rapide. Il prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, ce qui convient aux programmes nécessitant de la flexibilité. Et la présence de nombreux packages et modules offre une polyvalence et un gain de temps.

Guido van Rossum est le créateur de Python, affectueusement surnommé le « dictateur bénin à vie » par la communauté. À la fin des années 1980, Guido appréciait les fonctionnalités de certains langages de programmation, mais aucun d’entre eux ne possédait toutes les fonctionnalités qu’il souhaitait. En particulier, la langue devait avoir les caractéristiques suivantes.

Langage de script

Un script est un programme qui contrôle d'autres programmes. Les langages de script conviennent au développement et au prototypage rapides car ils sont efficaces pour transmettre des données d'un composant à un autre et libérer le programmeur de tâches simples comme la gestion de la mémoire.

La communauté des utilisateurs préfère qualifier Python de langage de programmation dynamique.

Indentation pour les instructions de regroupement

Python détermine si les expressions appartiennent au même groupe à l'aide de l'indentation. Ce groupe est appelé un bloc de code. D'autres langages utilisent pour cela une syntaxe ou une ponctuation différente. Par exemple, en C, le symbole ( désigne le début et ) est la fin d'une séquence de commandes. L'indentation est considérée comme une bonne pratique dans d'autres langages, mais l'un des premiers à l'appliquer a été Python. Qu'est-ce que cela donne ? L'indentation rend le code plus facile à lire et blocs de code nécessitent moins de marquages ​​de début et de fin et de signes de ponctuation qui peuvent être accidentellement manqués. Tout cela conduit à moins d’erreurs.

Types de données de haut niveau

Les ordinateurs stockent les données sous forme de uns et de zéros, mais les gens ont besoin de plus formes complexes, comme le texte. Un langage qui prend en charge des données complexes est censé prendre en charge des types de données de haut niveau. Ces types de données sont faciles à manipuler. Par exemple, en Python, les chaînes peuvent être divisées, concaténées, converties en majuscules ou minuscules, recherchées, etc. Les types de données de haut niveau tels que les listes et les dictionnaires, qui peuvent stocker d'autres données, ont bien plus fonctionnalité que les autres langues.

Extensibilité

Le langage de programmation extensible peut être étendu. Ces langages sont très puissants car les extensions les rendent adaptés à une variété d'applications et de systèmes d'exploitation. Les extensions peuvent ajouter des concepts, des modules ou des plugins. Le langage Python est extensible de plusieurs manières. Un groupe central de programmeurs s'efforce de le modifier et de l'améliorer, et des centaines d'autres écrivent des modules à des fins spécifiques.

Interprétation

Les langues interprétées sont exécutées directement depuis code sourceécrits par des humains, et les programmes écrits dans des langages compilés tels que C++ doivent être traduits dans des langages plus lents car la traduction s'effectue à la volée, mais l'écriture et le débogage des programmes sont plus rapides car il n'est pas nécessaire d'attendre la fin du compilateur. Ils sont plus faciles à porter sur différentes plates-formes.

On peut se demander si Python est un langage interprété ou compilé. Bien qu'il s'exécute interprété à bien des égards, son code est compilé avant exécution (comme Java) et bon nombre de ses composants s'exécutent à pleine vitesse car ils sont écrits en C.

Guido a commencé à écrire Python pendant les vacances de Noël 1989 et, l'année suivante, il a affiné le langage en fonction des commentaires de ses collègues. Le grand public a vu le résultat en février 1991, lorsqu'il a été publié sur un groupe de discussion Usenet.

Pour commencer à écrire des programmes en Python, vous devez l'installer. Python 2.7 et Python 3.5 présentent des différences significatives qui rendent incompatibles les programmes qui y sont écrits.

Sur les ordinateurs Macintosh langue donnée est préinstallé et sa version dépend de l'âge du système d'exploitation. Si vous utilisez Windows, vous devrez installer Python vous-même. Les fichiers du package d'installation peuvent être sélectionnés sur le site Web python.org.

Deux façons d'interagir

L'une des raisons pour lesquelles la programmation en Python est si simple est qu'elle est livrée avec des outils pour vous aider à concevoir, écrire et déboguer des programmes.

DANS mode interactif les commandes sont saisies une ligne à la fois, tout comme le système d'exploitation (shell) accepte les commandes de la ligne de commande. Vous pouvez également créer de courts programmes multilignes ou importer du code depuis fichiers texte ou des modules Python intégrés. Pour les débutants, il sera utile de savoir que le mode interactif comprend de nombreux système d'aide. Ce moyen pratique explorer les capacités d'un langage de programmation.

L'environnement de développement IDLE comprend un mode interactif et des outils pour écrire et exécuter des programmes, ainsi qu'un système de suivi des noms. L'environnement est écrit en Python et démontre les capacités étendues du langage.

Mode interactif

Ici, vous pouvez faire presque tout ce qui peut être fait dans un programme, même écrire du code multiligne. Ce mode peut servir :

• un bac à sable pour des expériences sûres ;
• un environnement qui vous permet d'apprendre la programmation Python ;
• outil pour trouver et corriger les erreurs.

Le mode interactif peut être utilisé comme calculatrice, manipuler du texte et attribuer des valeurs aux variables. Vous pouvez également importer des modules, des fonctions ou des parties de programmes pour les tester. Cela aide à expérimenter des objets Python sans écrire programmes longs et déboguer les programmes en important certaines parties une par une.

Travailler de manière interactive

Après avoir exécuté Python, la fenêtre du terminal affichera des informations sur version actuelle le programme, sa date de sortie, quelques conseils d'autres actions et l'invite de saisie >>>.

Pour travailler de manière interactive, saisissez une commande ou une expression et appuyez sur Entrée.

Python interprète l'entrée et répondra si ce que vous avez tapé nécessite une réponse ou si l'interprète ne la comprend pas.

La commande suivante imprimera la chaîne. Étant donné que l'emplacement d'impression n'est pas spécifié, la sortie se produit à l'écran.

• >>> imprimer "Bonjour tout le monde !"
• Bonjour le monde!

Cette seule ligne est tout le programme! En mode interactif, Python traite chaque ligne de code saisie après avoir appuyé sur la touche Entrée et le résultat apparaît ci-dessous.

Affichage des informations sur un objet

En mode interactif, il existe deux manières d'afficher des informations sur un objet :

• saisissez l'objet (ou son nom) et appuyez sur la touche Entrée ;
• entrez la commande d'impression et l'objet (ou son nom) et appuyez sur Entrée.

Le résultat dépend de l'objet.

Lors de l'utilisation de certains types de données (entiers et listes par exemple), ces deux méthodes donnent le même résultat :

• >>> x =
• >>>x
• >>> imprimer x

Pour les chaînes, le résultat de la saisie de « nom à imprimer » est légèrement différent du résultat de la saisie du nom. Dans le premier cas, la valeur est mise entre guillemets, mais dans le second elle ne l'est pas :

• >>> x = "MaChaîne"
• >>>x
• "MaChaîne"
• >>> imprimer x
• MaChaîne

Lorsque le nom fait référence à un bloc de code (tel qu'une fonction, un module ou une instance de classe), la saisie du nom fournira des informations sur le type de données, le nom et l'emplacement de stockage.

L'exemple suivant crée une classe nommée Message et affiche des informations sur

• >>> Message de classe :
• ... passer
• >>> Message
• >>>imprimer le message
• __principal__. Message

Cordes

En Python, les chaînes sont des séquences de caractères. Une chaîne littérale est créée en plaçant des caractères entre guillemets simples ("", doubles (") ou triples (""" ou """). L'exemple suivant attribue une valeur à la variable x :

• >>> x = "MaChaîne"

La chaîne Python possède plusieurs fonctionnalités intégrées. L’une d’elles est la possibilité de renvoyer une copie de vous-même avec toutes ces capacités appelées méthodes. Pour appeler une méthode sur un objet, vous devez utiliser la syntaxe par points. Autrement dit, après avoir entré le nom de la variable qui se trouve dans dans ce cas est une référence à un objet chaîne, vous devez mettre un opérateur point (.) suivi du nom de la méthode, suivi d'une parenthèse ouvrante et fermante :

• >>> x.inférieur()
• "ma chaîne"

Vous pouvez obtenir une partie d'une chaîne en utilisant l'opérateur d'indexation s[i]. L'indexation commence à zéro, donc s renvoie le premier caractère de la chaîne, s renvoie le second, et ainsi de suite :

• >>> x
• >>> x

Les méthodes de chaîne fonctionnent avec les deux lignes régulières, et avec Unicode. Ils effectuent les actions suivantes :

• changer de casse (majuscule, majuscule, minuscule, swapcase, titre) ;
• compter (compter);
• changer l'encodage (encoder, décoder);
• rechercher et remplacer (trouver, remplacer, retrouver, indexer, rindexer, traduire) ;
• vérifier le respect des conditions (commence avec, finit avec, isalnum, isalpha, isdigit, islower, isspace, istitle, isupper) ;
• combiner et diviser (joindre, partitionner, diviser, diviser des lignes) ;
• format (center, ljust, lstrip, rstring, rjust, strip, zfill, expandtabs).

Python : listes

Alors que les chaînes Python sont limitées aux caractères, les listes ne le sont pas. Ils représentent des séquences ordonnées d'objets arbitraires, y compris d'autres listes. De plus, vous pouvez ajouter, supprimer et remplacer leurs éléments. Une série d'objets séparés par des virgules à l'intérieur est ce qu'elle représente, illustrée ci-dessous - voici des exemples de données et d'opérations avec :

• >>> bases = ["A", "C", "G", "T"]
• >>> socles
• ["A", "C", "G", "T"]
• >>> bases.append("U")
• >>> socles
• ["A", "C", "G", "T", "U"]
• >>> bases.reverse()
• >>> socles
• ["U", "T", "G", "C", "A"]
• >>> socles
• >>> socles
• >>> bases.remove("U")
• >>> socles
• ["T", "G", "C", "A"]
• >>> bases.sort()
• >>> socles
• ["A", "C", "G", "T"]

Dans cet exemple, une liste de caractères individuels a été créée. Ensuite, un élément a été ajouté à la fin, l'ordre des éléments a été inversé, les éléments ont été récupérés par leur position d'index, l'élément avec la valeur "U" a été supprimé et les éléments ont été triés. La suppression d'un élément d'une liste illustre une situation dans laquelle la méthode Remove() doit fournir Informations Complémentaires, à savoir la valeur à supprimer.

En plus des méthodes comme remove(), Python possède une autre fonctionnalité similaire appelée fonction. La seule différence entre une fonction et une méthode est que la première n’est pas associée à un objet spécifique.

Python : fonctions

Les fonctions effectuent des actions sur une ou plusieurs valeurs et renvoient un résultat. Un grand nombre d’entre eux sont intégrés à Python. Exemples de fonctions intégrées :

• len() - renvoie le nombre d'éléments dans la séquence ;
• dir() - renvoie une liste de chaînes représentant les attributs de l'objet ;
• list() - renvoie nouvelle liste, initialisé à partir d'une autre séquence.
• >>> aide (tour)
• Aide sur les fonctions intégrées :
• rond(...)
• round(number[, ndigits]) -> nombre à virgule flottante

Il est également possible de définir vos propres fonctions.

Fonctions définies par l'utilisateur

Le processus de création de votre propre fonction Python est le suivant. La première ligne commence par mot-clé def, derrière lequel va le nom fonctions et arguments (valeurs d’entrée attendues) entre parenthèses et se terminant par deux points. Les commandes suivantes forment le corps de la fonction et doivent être mises en retrait. Si un commentaire apparaît au début du corps d'une fonction, il fait partie de sa documentation. La dernière ligne de la fonction renvoie le résultat :

• >>> def transcrire (adn) :
• ... """Renvoyer la chaîne ADN sous forme de chaîne ARN."""
• ... return dna.replace("T", "U")
• >>> transcrire("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
• "CCGGAAGAGCUUACUUAG"

Dans cet exemple, une fonction appelée transcrire a été créée et attend une chaîne représentant une séquence d'ADN. La méthode replace() renvoie une copie de la chaîne d'origine avec toutes les occurrences d'un caractère remplacées par un autre. Trois lignes de code permettaient de transcrire l’ADN en ARN. ça ressemble à ça :

• >>> déf inverse(s) :
• ... """Renvoyer la chaîne de séquence dans l'ordre inverse."""
• ... lettres = liste(s)
• ... lettres.reverse()
• ... renvoie "".join(lettres)
• >>> inverse("CCGGAAGAGCTTACTTAG")
• "GATTCATTCGAGAAGGCC"

La fonction reverse prend une chaîne, crée une liste basée sur celle-ci et inverse son ordre. Maintenant nous devons faire conversion inverse. L'objet possède une méthode join() qui rejoint une liste en séparant chaque élément par une valeur de chaîne. Puisque le délimiteur n’est pas nécessaire, la méthode est utilisée sur ligne vide, représenté par deux guillemets ("" ou "").

Dictionnaires

UN Dictionnaire Python- Qu'est-ce que c'est? Il présente les mêmes avantages qu’un dictionnaire papier classique. Permet de retrouver rapidement la valeur souhaitée (définition) associée à une clé (mot). Les dictionnaires sont les suivants : croisillons et contiennent une séquence de paires clé-valeur séparées par des virgules. Les dictionnaires ne sont pas ordonnés. Au lieu de cela, les valeurs du dictionnaire sont accessibles via leur clé plutôt que par leur position.

• >>> complément de base = ("A": "T", "C": "G", "T": "A", "G": "C")
• >>> basecomplement.keys()
• ["A", "C", "T", "G"]
• >>> basecomplement.values()
• ["T", "G", "A", "C"]
• >>> complément de base["A"]

Cours

Afin de créer vos propres objets, vous devez définir une sorte de modèle appelé classe. En Python, cela se fait à l'aide de l'instruction class, suivie du nom et de deux points. Le corps d'une définition de classe contient des propriétés et des méthodes qui seront disponibles pour toutes les instances d'objets basées sur cette classe.

Avantages

La plupart des langages de programmation proposent fonctionnalités pratiques, mais aucun d’entre eux n’offre la combinaison de commodité et de puissance qu’offre Python. Quels sont ces avantages ? En voici quelques-uns :

• Le langage peut être intégré dans d'autres applications et utilisé pour créer des macros. Par exemple, dans Paint Shop Pro 8 et versions ultérieures versions ultérieures c'est un langage de script.
• Python est libre d'utilisation et de distribution, commercialement ou non.
• La langue a fonctionnalités puissantes sur le traitement et la récupération de texte, utilisés dans les applications fonctionnant avec un grand nombre informations textuelles.
• Vous pouvez créer dessus grandes applications sans avoir besoin de vérifier les programmes en cours d'exécution.
• Python prend en charge les tests et le débogage modules individuels et des programmes entiers.

Avant de commencer à apprendre un langage de programmation particulier, les gens réfléchissent généralement à la manière dont ils pourront ensuite appliquer leurs connaissances et leurs compétences dans la pratique. Quant à Python, ce langage usage général utile dans de nombreux domaines différents. Développeur et fondateur de la startup CS Dojo Ek Sugi a parlé des trois plus moyens fréquents en utilisant Python.

1. Développement Web

Des frameworks basés sur Python tels que Django Et Ballon, V dernièrement ont gagné en popularité parmi les développeurs Web. Ces frameworks vous permettent de créer du code côté serveur (code backend) en Python qui s'exécute sur le serveur, par opposition au code frontend qui s'exécute sur appareils utilisateur et dans les navigateurs.

A quoi servent les frameworks web ?

Les frameworks Web simplifient le développement de la logique côté serveur : traitement des URL, accès aux bases de données, création de fichiers HTML que les utilisateurs voient dans les navigateurs.

Quels frameworks sont les meilleurs à utiliser pour le développement Web ?

Les deux frameworks Web les plus populaires pour Python sont Django et Flask. Ils sont recommandés aux développeurs débutants.

Quelle est la différence entre Django et Flask

J'ai préparé un excellent article en réponse à cette question. Gareth Dwyer.

Principales différences :

• Flask est un framework simple et flexible avec très paramètres détaillés. L'utilisateur peut décider lui-même comment mettre en œuvre certaines choses.
• Django fournit toutes les fonctionnalités pour le développement d'applications dès la sortie de la boîte : interface d'administration intégrée, Accéder à l'API aux bases de données, aux ORM et aux structures de répertoires pour les applications et les projets.

Il vaut mieux utiliser :

• Flask si l'objectif du développeur est l'expérience et les opportunités d'apprentissage, ou s'il doit choisir indépendamment les composants à utiliser (par exemple, quelles bases de données utiliser ou comment interagir avec elles).
• Django, si l'essentiel est le produit final. Surtout si vous avez besoin de créer une application intuitive, par exemple un site d'actualités, une boutique en ligne, un blog, dans lequel l'utilisateur peut facilement naviguer.

Ainsi, Flask est préférable pour les débutants, car ce framework n'a pas de fonctionnalités aussi riches, ainsi que pour ceux qui apprécient la possibilité de le personnaliser à leur propre discrétion. De plus, de par sa flexibilité, Flask est plus adapté que Django pour développer des API REST. En revanche, si vous avez besoin de créer un produit simple, il sera plus rapide de le faire avec Django.

2. Traitement des données (y compris l'apprentissage automatique, l'analyse et la visualisation des données)

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est mieux expliqué dans exemple clair. Supposons que vous ayez besoin de développer un programme qui reconnaît automatiquement les objets représentés sur les images. Sur la première image, le programme doit identifier le chien.

Au deuxième, elle devrait reconnaître la table.

La première façon est d'écrire pour cela code spécial. Par exemple, si une image contient beaucoup de pixels marron clair, cela signifie qu'elle contient un chien. Ou vous pouvez trouver un moyen de reconnaître les limites des objets : s'il y a beaucoup de lignes droites dans l'image, alors c'est un tableau.

Évidemment, cette solution sera inutile si la photo montre, par exemple, un chien de couleur claire qui n'a pas de fourrure brune du tout, ou seulement un plateau de table rond sans pattes. C’est là que brille la promesse de l’apprentissage automatique.

DANS apprentissage automatique utilisent généralement un algorithme qui recherche automatiquement un modèle donné dans les données d'entrée. Par exemple, vous pouvez saisir mille photos de chiens et mille tableaux. Ensuite, l’algorithme d’apprentissage automatique identifiera la différence entre le chien et la table. Lorsque l’algorithme recevra une nouvelle image d’un chien ou d’une table, il pourra identifier l’objet.

Autrement dit, le système est formé sur exemples spécifiques: on ne lui montre pas de signes individuels de tel ou tel objet, mais on lui montre de nombreuses images et on lui dit que cet objet est dessiné sur chacune d'elles. Formé de la même manière

• systèmes reconnaissance faciale,
• systèmes reconnaissance vocale,
• systèmes de recommandation de sites comme YouTube, Amazon ou Netflix.

Le plus largement algorithmes connus apprentissage automatique :

• les réseaux de neurones,
• apprentissage profond,
• machine à vecteurs de support,
• "forêt aléatoire".

N'importe lequel de ces algorithmes peut être utilisé pour résoudre le problème d'étiquetage d'image ci-dessus.

Python pour l'apprentissage automatique

Il existe des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique populaires pour Python. Les deux plus grands d'entre eux sont scikit-apprendre Et TensorFlow. scikit-learn est intégré à certains des algorithmes d'apprentissage automatique bien connus évoqués ci-dessus. TensorFlow est une bibliothèque de niveau inférieur qui vous permet de créer des algorithmes personnalisés.

Comment apprendre l'apprentissage automatique

Pour apprendre les bases de cette technologie, vous pouvez suivre des cours à l'Université de Stanford ou. Mais pour comprendre certains éléments, vous aurez besoin connaissances de base calcul et algèbre linéaire.

Ensuite, les informations reçues doivent être épinglées sur le site Web de Kaggle. Ici, vous pouvez rivaliser avec d'autres développeurs pour créer meilleur algorithme apprentissage automatique pour diverses tâches. Le site propose également des tutoriels utiles pour les débutants.

Analyse des données et visualisation des données

A titre d’exemple, nous pouvons prendre un analyste de données pour une entreprise imaginaire qui vend des produits sur Internet. Un analyste peut présenter les résultats des ventes sous la forme d’un graphique à barres.

Le graphique montre qu'un dimanche donné, les acheteurs masculins ont acheté plus de 400 unités du produit et les acheteuses en ont acheté environ 350. Un expert peut avoir plusieurs hypothèses sur la raison pour laquelle cet écart s'est produit.

Une explication évidente est que le produit est plus demandé par les hommes que par les femmes. Une autre raison possible est que l’échantillon n’était pas suffisamment grand et que la différence pourrait être attribuée au hasard. La troisième option est que, pour une raison quelconque, les hommes ont tendance à acheter davantage ce produit uniquement le dimanche. Pour comprendre quelle explication est vraie, vous pouvez dessiner un autre diagramme.

Il est nécessaire de prendre en compte les statistiques de ventes non seulement le dimanche, mais aussi pour toute la semaine. Comme le montre le diagramme, une telle dynamique peut être retracée sur tous les jours. Cette petite analyse suggère que la raison la plus plausible de la différence de ventes est que le produit est tout simplement plus populaire parmi les hommes que parmi les femmes.

Mais si le diagramme ressemblait à ceci,

on pourrait conclure que, pour une raison ou une autre, les hommes sont plus actifs et achètent ce produit uniquement le dimanche.

Ceci est un exemple très simple d’analyse de données. Et pour cela, les entreprises utilisent nombre Python, et pour la visualisation des données - la bibliothèque Matplotlib.

Analyse et visualisation de données en Python

Matplotlib est l'une des bibliothèques les plus courantes pour la visualisation de données. Il est préférable de commencer par parce que c'est simple, et aussi parce que d'autres bibliothèques sont basées sur celui-ci, comme seaborn. Par conséquent, la connaissance de Matplotlib vous aidera à les maîtriser à l'avenir.

Comment apprendre l'analyse et la visualisation de données en Python

Tout d’abord, vous devez apprendre les bases. Ek Sugi propose sa propre vidéo d'introduction à l'analyse et à la visualisation de données en Python et Matplotlib sur YouTube, ainsi qu'un cours pratique complet sur la plateforme éducative Pluralsight, gratuit avec un abonnement de 10 jours. période d'essai sur le site Internet. Après cela, il est utile d’étudier les bases des statistiques, par exemple sur Coursera et Khan Academy.

3. Écrire des scénarios

Qu'est-ce que le script

Cela fait généralement référence à la création de petits programmes pour automatiser des tâches simples. Par exemple, les entreprises utilisent divers systèmes support client e-mail. Pour analyser les messages reçus, les entreprises doivent compter combien d’entre eux contiennent certains mots-clés.

Cela peut être fait manuellement ou vous pouvez écrire un programme simple (script) pour traitement automatique messages. Python est idéal pour des tâches comme celle-ci, principalement en raison de sa syntaxe relativement simple et parce qu'il facilite et accélère l'écriture et le test de petits projets.

Python et applications embarquées

De nombreux développeurs de Raspberry Pi et d'autres matériels utilisent ce langage pour programmer.

Python et jeux informatiques

Pour développer des jeux, vous pouvez utiliser la bibliothèque PyGame, bien qu'il en existe des plus populaires moteurs de jeu. Vous pouvez créer des projets amateurs dessus, mais pour développer des jeux sérieux, vous devriez chercher quelque chose de mieux.

Par exemple, vous pouvez commencer avec Unity en C# - c'est l'un des environnements de développement les plus connus jeux informatiques. Il vous permet de créer des jeux multiplateformes pour Windows, Mac, iOS et Android.

Applications Python et de bureau

Les applications de bureau peuvent être développées en Python à l'aide de Tkinter, mais ce n'est pas non plus la meilleure solution. choix fréquent: Les développeurs d'applications PC préfèrent Langages Java, C# et C++. Récemment, certaines entreprises ont commencé à utiliser JavaScript à cette fin. Par exemple, l'application de bureau Slack est construite dans le framework Electron, qui utilise JavaScript. Ce langage permet de réutiliser le code de la version web de l'application, si disponible.

Python 3 ou Python 2

Il est préférable de choisir Python 3, car il s'agit aujourd'hui d'une version plus moderne et plus populaire du langage.

Le programme est un ensemble d'algorithmes qui assurent l'exécution actions nécessaires. Classiquement, de la même manière qu'on peut programmer personne ordinaire, en écrivant les commandes exactes pour que, par exemple, il prépare le thé. Si dans dernière version la parole naturelle sera utilisée (russe, ukrainien, anglais, coréen, etc.), alors pour un ordinateur vous aurez besoin langue spéciale programmation. Python en fait partie. L'environnement de programmation traduira ensuite les commandes et l'objectif humain pour lequel l'algorithme a été créé sera atteint. Python a sa propre syntaxe, qui sera discutée ci-dessous.

Histoire de la langue

Le développement a commencé dans les années 1980 et s'est terminé en 1991. Le langage Python a été créé par Guido van Rossum. Bien que le symbole principal de Python soit un serpent, il doit son nom à la série humoristique américaine.

Lors de la création du langage, le développeur a utilisé certaines commandes empruntées au Pascal, C et C++ existants. Après avoir d'abord été en ligne version officielle tout un groupe de programmeurs s'est joint à son raffinement et à son amélioration.

L’un des facteurs qui ont permis à Python de devenir assez célèbre est sa conception. Il est reconnu par de nombreux spécialistes très réputés comme l'un des meilleurs.

Caractéristiques de Python

Le langage de programmation Python sera un excellent professeur pour les débutants. Sa syntaxe est assez simple. Il sera facile de comprendre le code, car il ne comprend pas beaucoup d'éléments auxiliaires, et la structure particulière du langage vous apprendra à indenter. Bien entendu, un programme bien conçu comportant un petit nombre de commandes sera immédiatement compréhensible.

De nombreux systèmes syntaxiques ont été créés à l'aide de la programmation orientée objet. Aucune exception n'est Langage Python. Pourquoi est-il né exactement ? Il facilitera l’apprentissage des débutants et aidera les salariés déjà qualifiés à mémoriser certains éléments.

Syntaxe du langage

Comme déjà mentionné, le code est assez simple et facile à lire. Python a des commandes séquentielles dont l'exécution est précise. En principe, les opérateurs utilisés ne sembleront pas difficiles même aux débutants. C'est ce qui différencie Python. Sa syntaxe est simple et simple.

Opérateurs traditionnels :

• Lorsque vous définissez une condition, vous devez utiliser la construction if-else. S'il y a trop de lignes de ce type, vous pouvez entrer la commande elif.
• La classe sert à comprendre la classe.
• L'un des opérateurs simples- passer. Cela ne fait rien, convient aux blocs vides.
• Les commandes cycliques sont while et for.
• La fonction, la méthode et le générateur sont définis grâce à def.

En plus des mots simples, le langage de programmation Python vous permet d'utiliser des expressions comme opérateurs. En utilisant des chaînes de chaînes, vous pouvez réduire le nombre de commandes et de parenthèses distinctes. Des calculs dits paresseux sont également utilisés, c'est-à-dire ceux qui sont effectués uniquement lorsque la condition l'exige. Ceux-ci incluent et et ou.

Processus de rédaction du programme

L'interprète fonctionne selon un mécanisme unique : lorsque vous écrivez une ligne (après quoi vous mettez « Entrée »), elle est immédiatement exécutée et la personne peut déjà voir un résultat. Ce sera assez utile et pratique pour les débutants ou ceux qui souhaitent tester un petit morceau de code. Dans les environnements compilés, vous devrez d'abord écrire l'intégralité du programme, puis l'exécuter et rechercher les erreurs.

Langage de programmation Python (pour les débutants, comme cela est déjà devenu clair, c'est idéal) au bloc opératoire Système Linux vous permet de travailler directement dans la console elle-même. Vous devez écrire le nom du code « Python » sur la ligne de commande Anglais. Il ne sera pas difficile de créer votre premier programme. Tout d’abord, il convient de considérer que l’interprète peut être utilisé ici comme une calculatrice. Étant donné que les spécialistes jeunes et novices ne sont souvent pas à l'aise avec la syntaxe, vous pouvez écrire l'algorithme de cette façon :

Après chaque ligne, vous devez mettre « Entrée ». La réponse sera affichée immédiatement après avoir cliqué dessus.

Données utilisées par Python

Les données utilisées par les ordinateurs (et les langages de programmation) sont de plusieurs types, et cela est assez évident. Les nombres peuvent être fractionnaires, entiers, composés de plusieurs chiffres ou peuvent être assez massifs en raison de la partie fractionnaire. Pour faciliter le travail de l'interprète avec eux et pour qu'il comprenne à quoi il a affaire, vous devez définir certain type. De plus, il est nécessaire que les nombres rentrent dans la cellule mémoire allouée.

Les types de données les plus couramment utilisés par le langage de programmation Python sont :

• Entier. Il s'agit de sur les entiers qui ont à la fois des valeurs négatives et positives. Zéro est également inclus dans ce type.
• Pour que l'interprète comprenne qu'il travaille avec en parties fractionnaires, doit être réglé type flotteur indiquer. En règle générale, il est utilisé lors de l'utilisation de nombres avec un point variable. Il ne faut pas oublier que lors de l'écriture d'un programme, vous devez vous en tenir à la notation « 3.25 » et ne pas utiliser la virgule « 3.25 ».
• En cas d'ajout de chaînes, le langage de programmation Python vous permet d'ajouter tapez une chaîne. Souvent, les mots ou les phrases sont entourés de simples ou de

Inconvénients et avantages

Au cours des dernières décennies, les gens ont été davantage intéressés à consacrer plus de temps à maîtriser les données et moins de temps à les traiter par ordinateur. Le langage sur lequel il n’y a que des choses positives est le code le plus élevé.

Python n'a pratiquement aucun inconvénient. Le seul inconvénient sérieux est la lenteur d’exécution de l’algorithme. Oui, si vous le comparez avec « C » ou « Java », c'est franchement une tortue. Cela s'explique par le fait que ce

Le développeur s'est assuré d'ajouter les meilleures choses à Python. Par conséquent, en l’utilisant, vous remarquerez qu’il a absorbé les meilleures fonctionnalités des autres. langues supérieures programmation.

Dans le cas où l'idée mise en œuvre par l'interprète n'est pas impressionnante, il sera alors possible de le comprendre presque immédiatement, après avoir écrit plusieurs dizaines de lignes. Si le programme en vaut la peine, la section critique peut être améliorée à tout moment.

Actuellement, plus d'un groupe de programmeurs travaillent à l'amélioration de Python, ce n'est donc pas un fait que le code écrit en C++ sera meilleur que celui créé avec Python.

Avec quelle version est-il préférable de travailler ?

Il existe maintenant deux versions largement utilisées de ce système syntaxique, comme le langage Python. Pour les débutants, choisir entre eux sera assez difficile. Il convient de noter que la version 3.x est toujours en développement (bien que diffusée au grand public), tandis que la version 2.x est une version entièrement terminée. De nombreuses personnes conseillent d'utiliser la version 2.7.8, car elle ne traîne pratiquement pas et ne plante pratiquement pas. Pas dans la version 3.x des changements radicaux, vous pouvez donc transférer votre code vers l'environnement de programmation avec une mise à jour à tout moment. Pour télécharger le programme nécessaire, vous devriez aller sur le site officiel, sélectionner votre système opérateur et attendez la fin du téléchargement.

Il existe de nombreux domaines Applications Python, mais dans certains, il est particulièrement bon. Voyons ce qui peut être fait dans cette langue.

Principales différences :

• Flask offre simplicité, flexibilité et contrôle total sur le projet. Il permet à l'utilisateur de décider indépendamment comment mettre en œuvre certaines choses.
• Django est un service tout compris. Prêt à l'emploi, il dispose déjà d'un panneau d'administration, d'interfaces de base de données, d'ORM (Object Relational Mapping) et d'une structure de répertoires pour vos projets.

Que choisir ?

• Choisissez Flask si vous souhaitez plus d'expérience et d'opportunités d'apprentissage. Ou si vous avez besoin d'un contrôle maximal sur tous les composants utilisés, par exemple les bases de données.
• Choisissez Django si vous êtes intéressé par le produit final. Surtout si vous travaillez avec applications simples, comme un site d'actualités, un magasin, un blog, et vous souhaitez que chaque tâche soit résolue de manière extrêmement claire.

En d’autres termes, Flask est peut-être meilleur choix pour le développeur novice car il contient moins de composants. De plus, cela vaut la peine de choisir si vous avez besoin réglage fin projet.

Flask, en raison de sa flexibilité, est mieux adapté à la création d'API REST.

D’un autre côté, si l’objectif est de faire quelque chose rapidement et facilement, vous devriez probablement choisir Django.

Science des données : apprentissage automatique, analyse et visualisation des données

Tout d’abord, vous devez comprendre de quoi il s’agit.

Disons que vous souhaitez développer un programme qui détectera automatiquement ce qui est affiché dans une image.

Par exemple, en lui présentant cette image, vous souhaitez que le programme identifie le chien.

Et ici, elle devrait voir une table.

Vous pensez peut-être que vous pouvez simplement écrire du code d’analyse d’image pour résoudre ce problème. Par exemple, s’il y a beaucoup de pixels marron clair sur l’image, on conclut qu’il s’agit d’un chien.

Vous pouvez également apprendre à identifier les bords et les limites d’une image. Alors une image avec beaucoup de bords droits sera probablement un tableau.

Il s’agit cependant d’une approche plutôt complexe et mal conçue. Que faire si la photo montre un chien blanc sans taches brunes ? Ou si l'image montre une table ronde ?

C’est là qu’intervient l’apprentissage automatique. Généralement, il implémente some , qui permet la détection automatique d'un modèle familier parmi les données d'entrée.

Vous pouvez alimenter l'algorithme d'apprentissage automatique, par exemple, 1 000 images d'un chien et 1 000 images de tables. Il apprendra la différence entre ces objets. Puis quand tu le lui donnes nouvelle photo avec une table ou un chien, il pourra déterminer ce qui y est exactement représenté.

• scikit-learn intègre plusieurs algorithmes d'apprentissage populaires prêts à l'emploi ;
• TensorFlow est une bibliothèque de niveau inférieur. Il vous permet de créer des algorithmes personnalisés.

Pour ceux qui découvrent l’apprentissage automatique, scikit-learn est un bon point de départ. Plus développeurs expérimentés, qui sont confrontés à des problèmes d'efficacité, il vaut la peine d'examiner de plus près TensorFlow.

Comment étudier l’apprentissage automatique ?

Les vrais analystes, comme ceux de Google ou de Microsoft, font la même chose, sauf que leur travail est de plus en plus complexe.

Ils utilisent le langage Requêtes SQL pour récupérer des données dans des bases de données. Ensuite, des outils spéciaux tels que Mathplotlib (pour Python) ou D3.js (pour JavaScript) sont utilisés pour l'analyse et la visualisation.

Façons d'utiliser Python pour l'analyse et la visualisation des données

L'une des bibliothèques de visualisation les plus populaires est Mathplotlib.

Les débutants devraient commencer à apprendre avec pour deux raisons :

• seuil d'entrée bas;
• maîtriser Mathplotlib vous permettra de comprendre rapidement des bibliothèques plus complexes basées sur celui-ci à l'avenir, par exemple seaborn.

Comment apprendre l’analyse de données en Python ?

Récemment, certaines entreprises ont commencé à utiliser applications de bureau JavaScript. Par exemple, l'application de bureau Slack a été créée à l'aide du framework Electron JavaScript.

L’avantage d’écrire des applications de bureau en JavaScript est que vous pouvez réutiliser le code de la version Web.

Python 3 ou Python 2

Python 3 est un choix plus moderne et plus populaire.

Explication du code backend et frontend

Disons que vous voulez faire quelque chose qui rappelle Instagram.