Езикът Python и неговото приложение

Автор: Десислава Христова

Python сe нарежда сред най-популярните и бързо развиващите се езици за програмиране в днешно време. Той е с общо предназначение, обектно-ориентиран и изключително гъвкав, като намира приложение в много области (анализ на данни, машинно обучение, разработка на приложения и др.) и е използван от широк кръг специалисти (програмисти, бизнес анализатори, математици и др.).

В тази статия ще ви запозная с някои от областите, в които Python се използва най-често.

Защо е толкова популярен?

Python се поддържа от различни операционни системи като Linux, Windows и MacOS. Той е сравнително лесен език за научаване. Благодарение на опростения му синтаксис е доста подходящ за начинаещи. В сравнение с други езици за програмиране конкретни операции могат да се извършат с по-малко редове код и изпълнението им става много по-бързо.

За Python има създадени множество библиотеки, които биха могли да се използват за различни цели и общността от хора, програмиращи на Python, е изключително развита. Също така големият набор от онлайн ресурси предоставя практически неограничени възможности при работа с езика.

Къде се използва?

Python е много предпочитан език в сфери като анализ на данни и машинно обучение, разработка на приложения, автоматизация на задачи и тестване на софтуер. Той позволява лесно да се създават елегантни решения за конкретни задачи, които стоят пред специалистите.

Python за анализ на данни и ML

Когато става дума за извършване на анализ на данни или изграждане на модел за машинно обучение, Python се нарежда на топ място във всички класации. Заедно с R, той е сред най-често използваните езици, тъй като притежава много голям набор от инструменти, позволяващи бързо и лесно достигане до конкретни решения.

Основни библиотеки са NumPy и SciPy за извършване на научни изчисления и Pandas за управление на различни структури от данни и извършване на анализи. Също така за Python има създадени и множество библиотеки за изграждане на визуализации, които са ключови за разбиране и интерпретация на данните. Има както за статични (Matplotlib, Seaborn), така и за интерактивни графики (Bokeh, Plotly, Holoviews). Те съдържат както стандартните за анализа на данни визуализации - стълбовидни диаграми, линейни графики, диаграми на разсейването и др., така и много усъвършенствани графики, които позволяват взаимодействие с потребителя.

Използване на Python за анализ на данни в Jupyter Notebook.

За машинно обучение с Python сe използва библиотеката Scikit-learn, която позволява да се създават модели за решаване на различни задачи - регресионни, класификационни, клъстеризация на обекти, асоциативен анализ и др.

Разработка на приложения

Python често се използва при изграждане на приложения - десктоп, мобилни, уеб. За тази цел са създадени голям набор от библиотеки и софтуерни рамки, чрез които програмистите могат да се възползват от гъвкавите възможности, предоставени от езика.

Сред най-често използваните библиотеки е PyQt5, която позволява разработка на приложения с графичен потребителски интерфейс. Оригиналната библиотека Qt е създадена за C++ и PyQt5 позволява достъп до всички нейни възможности чрез код, написан на Python.

PyQt5 Widgets Example
Източник: Official PyQt GitHub

С нея могат да се изграждат страхотни потребителски интерфейси, тъй като Qt притежава голям брой компоненти - радио бутони, плъзгачи, списъци, възможност за създаване на диалогови прозорци и много други.

Използване на Python за DevOps

Езикът Python e много полезен за DevOps специалисти, тъй като позволява да се автоматизират конкретни задачи. По този начин може да се подобри процеса на работа на екипа.

На DevOps специалистите например постоянно им се налага да търсят или променят текст в различни файлове (при преглеждане на логове на приложения или конфигурационни файлове). Python е изключително мощен инструмент, когато става дума за манипулиране на текст и с него може да се автоматизират операции, свързани със създаване, четене и промяна на файлове, което значително намалява опасността от допускане на грешки.

Jenkins Pipeline
Източник: Jenkins

Python също се използва и заедно с различни платформи (Travis CI, Jenkins и др.) при етапите на непрекъсната интеграция (Continuous Integration) и непрекъсната доставка (Continuous Delivery), които са свързани с постоянно качване на код в хранилище, компилиране, тестване и доставяне в конкретна среда. Тези стъпки могат да бъдат автоматизирани и това много улеснява работата на DevOps специалистите.

Използване на Python за Quality Assurance (QA)

Python значително може да улесни работата на QA специалист, тъй като позволява да се автоматизират тестове. Има създадени различни софтуерни рамки за тази цел, като една от най-често използваните е PyTest. С нея могат да се създават както малки автоматизирани тестове, така и доста сложни такива.

Друг популярен инструмент е Selenium, който може да се използва заедно с Python за тестване на уеб приложения. Позволява автоматизация на тестове при работа на приложението в различни уеб браузъри като Chrome, Mozilla, Firefox, Safari и др.

Selenium Webdriver Architecture
Източник: Medium

Инструментите за създаване на автоматизирани тестове не се изчерпват до тук. Има още много такива, предоставящи широки възможности, от които могат да се възползват QA специалистите.

Искате да научите повече за Python?

Включете се в курса по програмиране с Python.

© Copyright 2019 DeviseExpert Всички права запазени
envelopephone-handsetmap-marker linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram