Python obszary zastosowania

Python stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania. Popularność Pythona związana jest z jego prostą i czytelną składnią oraz możliwością wykorzystania go w wielu obszarach.

Python znajduje zastosowanie w projektach związanych z automatyzacją zadań, tworzeniem stron internetowych oraz analizą danych i uczeniem maszynowym.

Z artykułu dowiesz się:

czym jest Python oraz czym zajmuje się programista Pythona
w jakich obszarach Python jest wykorzystywany
jakie masz możliwości rozwoju, jeśli potrafisz programować w Pythonie.

Python obszary zastosowania – do czego służy język Python?

Python jest wszechstronnym językiem programowania, używanym w różnych obszarach biznesowych. Służy on do tworzenia stron internetowych i aplikacji webowych, analizy danych oraz programowania w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Python jest również wykorzystywany do automatyzacji zadań, rozwijania aplikacji desktopowych oraz tworzenia gier komputerowych. Jego prosta i czytelna składnia czyni go przyjaznym dla programistów, a duża ilość bibliotek, takich jak NumPy, Pandas, Django czy TensorFlow, ułatwia efektywne rozwiązanie problemów w różnych dziedzinach.

Dzięki prostej i czytelnej składni, Python umożliwia tworzenie prototypów aplikacji, a otwarta licencja wspiera współpracę i innowacje w społeczności programistycznej.

Jakie jest zastosowanie Pythona do automatyzacji zadań?

Python znajduje szerokie zastosowanie w dziedzinie automatyzacji. Jego czytelna składnia i bogata biblioteka standardowa sprawiają, że staje się on narzędziem pierwszego wyboru do tworzenia skryptów i narzędzi automatyzacyjnych pracę.

Python pozwala na pisanie skryptów, które można wykorzystać do automatyzacji zadań takich jak:

odczytywanie, zmiana i zapisywanie plików na dysku. Przykładowo możemy automatycznie zmienić nazwy wielu plików poprzez dodanie do nich daty, przenieść wybrane pliki pomiędzy katalogami, wyodrębnić pliki z katalogów zarchiwizowanych w .zip, zarchiwizować pliki z określonymi rozszerzeniami lub utworzone w określonym przedziale czasu, usunąć wybrane pliki
pobieranie danych ze stron internetowych i ich zapisywanie na dysku np. pobranie ze strony www kursów walut, cen jednostek uczestnictwa i zapisanie ich w skoroszycie programu MS Excel
praca z arkuszami MS Excel np. porównywanie danych między wierszami w arkuszu lub między arkuszami, odczytywanie danych z Excela i wykorzystanie ich w programach Pythona
obsługa plików w formacie .pdf – łączenie i dzielenie plików .pdf
automatyczne wypełnianie formularzy na stronach internetowych
monitorowanie zmian na stronach internetowych i powiadamianie użytkowników o pojawieniu się nowych treści.

Python jest zintegrowany z językami C i C++. Możliwość jego rozszerzania o języki z rodziny C, umożliwia wykorzystanie Pythona do testowania i uruchamiania bibliotek tych języków.

Znajomość Pythona umożliwia również bardziej efektywną pracę z bazami danych. Biblioteki, takie jak SQLAlchemy, pyodbc czy psycopg2, umożliwiają programistom nawiązywanie połączenia z różnymi rodzajami relacyjnych baz danych. Systemy SQLObject i SQLAlchemy odwzorowują tabele relacyjne na model klas Pythona.

W jaki sposób Python jest wykorzystywany w analizie danych i uczeniu maszynowym?

Od wielu lat Python zajmuje jedno z czołowych miejsc na liście najbardziej popularnych języków programowania i zdobył on również uznanie wśród społeczności analityków i ekspertów Data Science.

Python jest językiem programowania, który bardzo dobrze się sprawdza w obszarze analizy danych, uczenia maszynowego i sieci neuronowych.

Aby zastosować Pythona do analizy danych, możemy używać następujących bibliotek:

NumPy – jest to podstawowa biblioteka do obliczeń numerycznych w Pythonie. Za jej pomocą możemy wykonywać operacje na macierzach i wielowymiarowych tablicach.
Pandas – umożliwia tworzenie ramek danych (obiekty DataFrame) i manipulację nimi. Ramki danych reprezentują tabele z danymi. Za pomocą biblioteki Pandas możemy filtrować dane w ramkach, czyścić je, grupować i wykonywać dla nich podsumowania. Czyszczenie danych i wykonywanie dla nich statystyk to często niezbędny element pracy podczas eksploracyjnej analizy danych.
Matplotlib – biblioteka Matplotlib jest używana do wizualizacji danych w celu np. zrozumienia rozkładu danych, trendów, relacji między zmiennymi czy identyfikowania wzorców. Umożliwia tworzenie różnych rodzajów wykresów, takich jak wykresy liniowe, punktowe, słupkowe, histogramy oraz wykresy kołowe.
Seaborn – rozszerza bibliotekę Matplotlib o bardziej wyspecjalizowane i rzadziej używane w analizie rodzaje wykresów. Umożliwia generowanie wykresów, takich jak wykresy pudełkowe, skrzypcowe, mapy ciepła, czy wykresy rozrzutu.
Plotly – Plotly umożliwia tworzenie interaktywnych wykresów, które pozwalają użytkownikom przybliżać, oddalać, zaznaczać dane i uzyskiwać dodatkowe informacje poprzez np. kliknięcie wybranego obszaru wykresu. To czyni wizualizacje bardziej dynamicznymi i dostosowuje je do indywidualnych potrzeb użytkowników.
Scikit-learn – biblioteka Scikit-learn jest narzędziem stosowanym w uczeniu maszynowym i analizie danych. Zapewnia ona zestaw narzędzi do klasyfikacji, regresji, grupowania, redukcji wymiarów i innych zadań związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera algorytmy uczenia maszynowego, takie jak Support Vector Machines (SVM), Random Forests, k-means, regresja logistyczna i regresja liniowa, co umożliwia budowanie i trenowanie modeli predykcyjnych
SciPy – biblioteka SciPy rozszerza funkcjonalność biblioteki NumPy, oferując zaawansowane algorytmy numeryczne, takie jak optymalizacja, interpolacja, przetwarzanie sygnałów. Zawiera funkcje do przetwarzania sygnałów, takie jak filtrowanie górnoprzepustowe i dolnoprzepustowe i analiza widmowa (Fouriera). To czyni ją niezwykle użyteczną w dziedzinach, takich jak przetwarzanie dźwięku, obrazów czy sygnałów czasowych.
Statsmodels – biblioteka Statsmodels jest dedykowana do przeprowadzania zaawansowanych analiz statystycznych i estymacji modeli statystycznych, dostarczając narzędzi do przeprowadzania testów hipotez, regresji, analizy szeregów czasowych oraz wielu innych technik statystycznych. Jest wzorowana na bibliotekach języka R i częściowo zawiera takie same funkcjonalności jak biblioteka Scikit-learn.
TensorFlow i PyTorch – biblioteki TensorFlow i PyTorch są używane do implementacji algorytmów uczenia głębokiego (sieci neuronowych). Umożliwiają one tworzenie m.in. konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN) i sieci neuronowych o architekturze transformer, co sprawia, że są idealne do rozwiązywania złożonych problemów z zakresu rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego czy predykcji czasowej.

Język programowania Python odgrywa kluczową rolę w analizie danych i uczeniu maszynowym, oferując narzędzia, które wspierają zarówno eksploracyjną analizę danych, jak i rozwój zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.

Na naszym kursie Analiza danych w Pythonie od podstaw prezentujemy zastosowanie języka Python oraz na praktycznych przykładach uczymy podstaw Pythona i bibliotek wykorzystywanych w obszarze analizy danych.

Jakie są zastosowania języka Python w obszarze tworzenia stron internetowych?

Python zdobywa coraz większą popularność w obszarze tworzenia stron internetowych. Programiści chcą używać Pythona do tworzenia stron www ze względu na kompleksowy zestaw narzędzi zawarty we frameworkach. Do najbardziej popularnych frameworków należą:

Django – Django jest jednym z najbardziej kompletnych i popularnych frameworków webowych w języku Python. Dostarcza on zestawu gotowych narzędzi do obsługi baz danych, zarządzania sesjami i posiada wbudowany interfejs administracyjny. Jest przeważnie wykorzystywany do tworzenia dużych aplikacji webowych. Istnieje od kilkunastu lat, jest stabilny, niezawodny i nie ma już w nim dużej ilości zmian. Służy do tworzenia bardziej rozbudowanych stron, w których implementowana jest baza danych, użytkownicy, mechanizm logowania.
Flask – Flask jest minimalistycznym frameworkiem, co oznacza, że dostarcza on podstawowych narzędzi, pozostawiając programistom większą swobodę w wyborze komponentów. Jest bardzo elastyczny i dobrze sprawdza się w tworzeniu prostych projektów z jedną lub kilkoma stronami. Jeśli chcemy zbudować jedną prostą stronę, możemy skorzystać z frameworka Flask.
FastAPI – FastAPI to nowy framework, który zyskuje na popularności ze względu na swoją wydajność i łatwość użycia. Jest oparty na standardzie OpenAPI, co ułatwia automatyczne generowanie dokumentacji API. FastAPI jest często wybierany do budowy szybkich i efektywnych interfejsów programistycznych (API). Pozwala na asynchroniczne programowanie w Pythonie. Jest to nowy farmework dlatego zanim zaczniemy tworzyć w nim aplikację warto sprawdzić, czy jest jest wspierany np. przez dostawcę usług hostingowych.
Bottle – Bottle jest jednym z najmniejszych frameworków, co czyni go łatwym w użyciu i zrozumieniu. Pomimo swojej prostoty, Bottle oferuje wiele funkcji, w tym obsługę routingu, szablony, czy obsługę żądań HTTP. Jest często wybierany do prostych projektów lub gdy potrzebna jest lekka struktura aplikacji. Najczęściej Bottle jest używany jako uzupełnienie do większej aplikacji.

Każdy z tych frameworków ma swoje unikalne cechy i zastosowania, co pozwala programistom wybierać narzędzie najlepiej dostosowane do wymagań konkretnego projektu.

W tworzeniu stron internetowych Python używany jest jako język backendowy. Oznacza to, że obsługuje on logikę biznesową po stronie serwera np. interakcję z bazami danych.

Dlaczego programiści używają Pythona do prototypowania?

Python jest doskonałym językiem do prototypowania. Komponenty napisane w Pythonie i C wyglądają tak samo dla użytkownika, który z nich korzysta. Możliwe jest więc początkowe prototypowanie systemów w Pythonie i ich późniejsze przenoszenie do języka kompilowanego, takiego jak C czy C++.

W przeciwieństwie do niektórych narzędzi do prototypowania, Python nie wymaga całkowitego przepisania komponentu po jego ustabilizowaniu. Te partie systemu, które nie potrzebują szybkiego działania (wysokiej wydajności), mogą pozostać napisane w Pythonie ze względu na łatwość ich utrzymywania.

Python jest wykorzystywany przez programistów do tworzenia prototypów m.in. z następujących powodów:

szybkość prototypowania – kod Pythona jest czytelny i zwięzły, dzięki czemu w miarę łatwo jest go zrozumieć i można szybciej pisać programy
duża ilość bibliotek – dzięki dużej ilości bibliotek dostępnych dla użytkowników Pythona, pisanie kodu jest efektywniejsze. Programiści nie muszą pisać wielu funkcji od początku, tylko mogą skorzystać z gotowych komponentów.
wszechstronność – Python jest językiem ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że można go stosować w różnych dziedzinach, od analizy danych po tworzenie stron internetowych. Ta wszechstronność sprawia, że Python nadaje się do prototypowania różnego rodzaju aplikacji. Można łączyć różne zadania w ramach różnych programów np. uczenie maszynowe, którego efekty udostępnimy przez stronę www.
łatwość testowania i debugowania – Python oferuje narzędzia ułatwiające testowanie i debugowanie kodu, co jest istotne podczas procesu prototypowania. Konsolowe narzędzia do debugowania oraz możliwość używania interaktywnego interpretera pozwalają na szybkie identyfikowanie i naprawianie błędów
społeczność i wsparcie – duża społeczność Pythona i dostępność zasobów edukacyjnych sprawiają, że programiści szybko znajdują wsparcie i dokumentację online. Ułatwia to zrozumienie nowych konceptów i rozwiązań, co przyspiesza proces prototypowania.

Prototypowanie w Pythonie umożliwia skupienie się na szybkim tworzeniu działających modeli aplikacji, co jest kluczowe na wczesnym etapie projektu. Po zatwierdzeniu koncepcji i przetestowaniu pomysłów, kod może być dalej rozwijany lub przepisywany w bardziej wyspecjalizowanych językach.

Czy język programowania Python może być wykorzystywany w grach i aplikacjach mobilnych?

Wprawdzie można za pomocą Pythona pisać gry komputerowe, ale Python nie jest językiem pierwszego wyboru w obszarze gier. Jeśli chcesz napisać prostą grę 2D możesz używać Pythona w swoich projektach. Do pisania bardziej złożonych gier lepiej jest używać języka C++.

Python posiada bibliotekę Pygame, która jest bardzo popularna w obszarze tworzenia gier. Zapewnia ona podstawowe funkcje do obsługi grafiki, dźwięku, sterowania i detekcji kolizji, co sprawia, że jest idealna do projektów edukacyjnych, prototypów gier czy mniejszych niekomercyjnych produkcji.

Pythona możemy używać także do tworzenia aplikacji mobilnych. Frameworki do tworzenia stron www:

Kivy
BeeWare (BeeWare Project)
Pyqtdeploy

Umożliwiają one pisanie kodu w Pythonie i kompilację go na aplikacje mobilne na różne platformy, takie jak Android czy iOS. Te frameworki oferują narzędzia, które pozwalają na tworzenie interfejsu użytkownika i zarządzanie funkcjonalnością aplikacji.

Warto jednak zauważyć, że chociaż można za pomocą Pythona napisać aplikację mobilną, to w obszarze tym, częściej wykorzystuje się języki, takie jak Kotlin i Java dla Androida oraz Swift i Objective-C dla iOS, ze względu na wsparcie od producentów systemów operacyjnych oraz specyficzne funkcjonalności dostępne na tych platformach.

Dlaczego Python określany jest jako uniwersalny język programowania?

Python wyróżnia się wśród innych języków programowania przede wszystkim czytelnością kodu i wszechstronnością. Jest często określany mianem „uniwersalnego języka programowania” ze względu następujące cechy:

prostota składni – składnia Pythona jest czytelna, przejrzysta i zbliżona do języka naturalnego, co sprawia, że jest łatwy do nauki i zrozumienia. Prostota ta ułatwia pracę zarówno początkującym, jak i doświadczonym programistom.
wszechstronność zastosowań – Python znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak programowanie webowe, analiza danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, automatyzacja, rozwój aplikacji desktopowych, tworzenie gier komputerowych, inżynieria oprogramowania, itp. Ta wszechstronność czyni go uniwersalnym narzędziem dla programistów pracujących w różnych branżach.
duża ilość bibliotek i frameworków – Python posiada ogromny ekosystem bibliotek i frameworków, które pokrywają różnorodne dziedziny. Na przykład, NumPy i Pandas do analizy danych, Django i Flask do programowania webowego, TensorFlow i PyTorch do uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Dostępność tych narzędzi znacznie przyspiesza proces tworzenia oprogramowania.
społeczność i wsparcie – społeczność Pythona składa się z programistów, analityków i innych ekspertów, którzy działają aktywnie na rzecz rozwoju języka. Dzięki bardzo dużej społeczności wsparcia istnieje wiele forów dyskusyjnych, zasobów edukacyjnych oraz bibliotek Pythona utrzymywanych przez społeczność. Sprawia to, że programiści łatwo znajdują wsparcie i rozwiązania problemów.
otwarta licencja – Python jest dostępny na zasadach otwartego oprogramowania (open source), co oznacza, że jego kod źródłowy jest publicznie dostępny. Umożliwia to dostosowywanie języka do indywidualnych potrzeb, a także współpracę i innowacje w społeczności programistycznej.

Te cechy sprawiają, że Python jest uniwersalnym językiem programowania, który może być skutecznie stosowany do różnych zadań, od prostych skryptów po rozbudowane projekty.

Programiści Pythona mogą specjalizować się w różnych dziedzinach, w zależności od swoich zainteresowań i doświadczenia. W związku z szerokim zastosowaniem Pythona, ich zadania mogą obejmować różnorodne obszary programowania i technologii, takie jak rozwój aplikacji, tworzenie modeli uczenia maszynowego, tworzenie stron www, testowanie oprogramowania, tworzenie skryptów automatyzujących pracę.

Dlaczego Python jest tak popularny w różnych projektach?

Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania m.in. z następujących powodów:

jest to język programowania o czytelnej i przejrzystej składni, dzięki czemu jest przyjazny zarówno dla osób, które rozpoczynają swoją przygodę z programowaniem, jak i dla doświadczonych programistów. Nauka Pythona jest prostsza niż nauka innych języków np. C++ czy C#. Zwykle kilkudniowy kurs z Pythona wystarczy, aby opanować podstawy tego języka i zacząć pisać w nim swoje własne proste skrypty.
jest wszechstronnym językiem programowania, co oznacza, że ma zastosowanie w różnych dziedzinach, od skryptów automatyzujących pracę, przez aplikacje mobilne, do tworzenia modeli predykcyjnych w uczeniu maszynowym
posiada dużą ilość bibliotek z gotowym do wykorzystania kodem, który programiści mogą wykorzystać w programach i nie muszą pisać kodu od początku
jest używany w wielu dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, rozwój aplikacji webowych czy automatyzacja. Dzięki temu programista Pythona ma szansę na znalezienie ciekawej pracy w obszarze, który jest najbardziej dla niego interesujący

Poza tym Python posiada dużą społeczność wsparcia. Dzięki temu dostępna jest obszerna dokumentacja oraz duża ilość materiałów, z których można się uczyć.

Ograniczenia języka Python

Mimo tego, że Python to jeden z najpopularniejszych języków programowania, ma on swoje ograniczenia. Wśród najczęściej wymienianych są:

wydajność – Python to język programowania, w którym kod nie jest kompilowany do kodu maszynowego przed uruchomieniem programu.
sposób zarządzania pamięcią – Python używa automatycznego zarządzania pamięcią, co oznacza, że programiści nie muszą ręcznie alokować i zwalniać pamięci. Jednak zarządzanie pamięcią przez interpreter może prowadzić do dodatkowego obniżenia wydajności.
dynamiczne typowanie – dynamiczne typowanie w Pythonie oznacza, że typy zmiennych są przypisywane dynamicznie w czasie wykonania programu. To elastyczne podejście ma swoje koszty związane z niższą wydajnością, zwłaszcza w przypadku operacji, które wymagają sprawdzania typów w czasie rzeczywistym.

Python jest językiem programowania wysokiego poziomu i jest często używany do zadań, w przypadku których wydajność nie ma kluczowego znaczenia, takich jak analiza danych, programowanie webowe czy prototypowanie. Niska wydajność Pythona jest rzadko problemem, gdyż zadania wymagające wysokiej wydajności są implementowane w bibliotekach. Biblioteki, które potrzebują obsługiwać wysoką wydajność napisane są w języku C.

W przypadku zadań, gdzie wydajność jest kluczowa, często stosuje się optymalizacje, takie jak użycie funkcji napisanych w językach niskiego poziomu np. w języku C, korzystanie z modułów zoptymalizowanych pod kątem wydajności lub przeniesienie fragmentów kodu do bardziej wydajnych języków programowania.