Oyunlar dahil olmak üzere uygulama yazılımı geliştirme

Bilimsel araştırma

1. keskin Python programlama dili için yüksek kaliteli bilimsel araçlardan oluşan açık kaynaklı bir kitaplıktır. SciPy, optimizasyon, entegrasyon, özel fonksiyonlar, sinyal işleme, görüntü işleme, genetik algoritmalar, sıradan diferansiyel denklem çözme ve bilim ve mühendislikte yaygın olarak gerçekleştirilen diğer görevler için modüller içerir.
2. matplotlib- verileri iki boyutlu (2B) grafiklerle görselleştirmek için Python programlama dilinde bir kitaplık (3B grafikler de desteklenir). Ortaya çıkan görüntüler yayınlarda illüstrasyon olarak kullanılabilir.
3. dizi büyük çok boyutlu diziler ve matrisler için desteğin yanı sıra bu diziler üzerinde çalışmak üzere üst düzey matematik işlevlerinden oluşan geniş bir kitaplık ekleyen Python dilinin bir uzantısıdır.

Eğitim

Python dilinin eleştirisi

Python en yavaş programlama dillerinden biridir

GIL, birden çok iş parçacığının aynı anda çalışmasını engeller

İyi dağıtım araçları yok

Ek Bilgiler

HAKKINDA Piton(bazıları "python" dese de "python" demek daha iyidir) - bu çalışmanın konusu, bu programlama dilinin yaratıcısı Hollandalı Guido van Rossum en iyi şöyle diyor:

"Python, dinamik anlambilime sahip, yorumlanmış, nesne yönelimli, üst düzey bir programlama dilidir. Yerleşik üst düzey veri yapıları, dinamik yazma ve bağlama, dili hızlı uygulama geliştirme (RAD, Hızlı Uygulama Geliştirme) için çekici kılar. Ek olarak, yazılım bileşenlerini bağlamak için bir betik dili olarak kullanılabilir. Python'un sözdiziminin öğrenilmesi kolaydır ve kod okunabilirliğini vurgulayarak yazılım ürünlerinin bakım maliyetini azaltır. Python, modülerliği ve kodun yeniden kullanımını teşvik ederek modülleri ve paketleri destekler. Python yorumlayıcısı ve büyük standart kitaplığı, tüm büyük platformlar için kaynak ve yürütülebilir kod olarak ücretsiz olarak mevcuttur ve yeniden dağıtılması ücretsizdir."

Çalışma sürecinde bu tanımın anlamı ortaya çıkacaktır, ancak şimdilik Python'un evrensel bir programlama dili olduğunu bilmek yeterlidir. Avantajları ve dezavantajları olduğu gibi uygulama alanları da vardır. Python, çok çeşitli görevler için kapsamlı bir standart kitaplıkla birlikte gelir. Python için kaliteli kitaplıklar İnternette çeşitli konu alanlarında mevcuttur: kelime işlem araçları ve İnternet teknolojileri, görüntü işleme, uygulama oluşturma araçları, veritabanı erişim mekanizmaları, bilimsel bilgi işlem paketleri, GUI oluşturma kitaplıkları, vb. Ayrıca Python, hem tercümanı bu dillerdeki programlara gömerek hem de tersi Python programlarında bu dillerde yazılmış kitaplıkları kullanarak C, C++ (ve Java) ile entegrasyon için oldukça basit araçlara sahiptir. Python dili birkaç desteklemektedir paradigmalar programlama: zorunlu (prosedürel, yapısal, modüler yaklaşımlar), nesne yönelimli ve fonksiyonel programlama.

Python'un yazılım ürünleri (ve prototipleri) oluşturmak için bütün bir teknoloji olduğunu düşünebiliriz. C derleyicisi ile hemen hemen tüm modern platformlarda (hem 32 bit hem de 64 bit) ve Java platformunda mevcuttur.

Yazılım endüstrisinde C/C++, Java, Visual Basic, C# dışında hiçbir şeye yer yokmuş gibi görünebilir. Ancak öyle değil. Belki de bu dersler ve uygulamalı alıştırmalar sayesinde Python'un vazgeçilmez bir araç haline geleceği yeni taraftarları olacaktır.

Dil nasıl tarif edilir?

Bu dersin amacı Python'u sistematik olarak açıklamak değildir: bunun için orijinal bir başvuru kılavuzu vardır. Burada, katı bir akademik yaklaşımdan daha hızlı bir şekilde gerçek programlamaya katılmanıza izin verecek bir dizi örnekle elde edilen dili aynı anda birkaç açıdan ele almak önerilmektedir.

Bununla birlikte, dili tanımlamaya yönelik doğru yaklaşıma dikkat etmeye değer. Bir programın oluşturulması her zaman, programcının bilgisayara eylem gerçekleştirmesi için gerekli bilgileri aktardığı bir iletişimdir. Programcının bu eylemleri anlama şekli (yani, "anlam") çağrılabilir. semantik. Bu anlamı aktarmanın yolu, sözdizimi Programlama dili. Peki, tercümanın geçene göre yaptığı şey genellikle denir pragmatik. Bir program yazarken bu zincirde herhangi bir arıza olmaması çok önemlidir.

Sözdizimi tamamen biçimlendirilmiş bir bölümdür: şu şekilde açıklanabilir: resmi dil sözdizimi şemaları (referans kılavuzlarında yapılan budur). Edimbilimin ifadesi, dil yorumlayıcısının kendisidir. Sözdizimine uygun olarak yazılan "mesaj"ı okuyan ve içindeki algoritmaya göre eyleme dönüştüren odur. Yalnızca semantik gayrı resmi bir bileşen olarak kalır. Programlamanın en büyük karmaşıklığı, anlamın resmi bir açıklamaya çevrilmesinde yatmaktadır. Python dilinin sözdizimi, programcının bir sorunu anlamasını yorumlayıcının "anlamasına" yaklaştırmaya yardımcı olan güçlü özelliklere sahiptir. Python'un iç yapısı son derslerden birinde tartışılacaktır.

Python Dilinin Tarihi

Python, 1991 yılında Amoeba dağıtılmış işletim sistemi üzerinde çalışırken Guido van Rossum tarafından başlatıldı. Sistem çağrıları için destek sağlayacak genişletilebilir bir dile ihtiyacı vardı. ABC ve Modula-3 esas alınmıştır. Adı olarak yılanın adı yerine BBC komedi dizisi Monty Python's Flying Circus'tan sonra Python'u seçti. O zamandan beri Python, Guido'nun çalıştığı kuruluşların desteğiyle gelişti. Dil, yalnızca bir yaratıcı ekibin değil, aynı zamanda dünyanın her yerinden bütün bir programcı topluluğunun üzerinde çalıştığı şu anda özellikle aktif olarak geliştiriliyor. Yine de dil gelişiminin yönü konusunda son söz Guido van Rossum'a aittir.

Belirli bir programlama dilini öğrenmeye başlamadan önce, insanlar genellikle bilgi ve becerilerini pratikte nasıl uygulayabileceklerini düşünürler. Python söz konusu olduğunda, bu genel amaçlı dil pek çok farklı alanda işe yarar. Başlangıç ​​CS Dojo'nun geliştiricisi ve kurucusu Ek Sugi Python'u kullanmanın en yaygın üç yolundan bahsetti.

1. Web Geliştirme

gibi Python tabanlı çerçeveler Django Ve şişe, son zamanlarda web geliştiricileri arasında geniş bir popülerlik kazanmıştır. Bu çerçeveler, kullanıcı cihazlarında ve tarayıcılarda çalışan ön uç kodunun aksine Python'da sunucu üzerinde çalışan sunucu kodu (arka uç kodu) oluşturmanıza olanak tanır.

Web çerçeveleri ne içindir?

Web çerçeveleri, sunucu tarafı mantığının geliştirilmesini basitleştirir: URL'lerin işlenmesi, veritabanlarına erişim, kullanıcıların tarayıcılarda gördüğü HTML dosyaları oluşturma.

Kullanılacak en iyi web geliştirme çerçeveleri nelerdir?

En popüler iki Python web çerçevesi Django ve Flask'tır. Acemi geliştiriciler için önerilirler.

Django ve Flask arasındaki fark nedir?

Hazırlanan bu soruya cevaben mükemmel bir yazı Gareth Dwyer.

Ana farklar:

• Flask, çok ayrıntılı ayarlara sahip basit ve esnek bir çerçevedir. Kullanıcı belirli şeylerin nasıl uygulanacağına karar verebilir.
• Django, kutudan çıkar çıkmaz eksiksiz uygulama geliştirme işlevselliği sağlar: yerleşik bir yönetici arabirimi, bir veritabanı erişim API'si, bir ORM ve uygulamalar ve projeler için bir dizin yapısı.

Daha iyi kullanım:

• Geliştiricinin amacı deneyim ve öğrenme fırsatlarıysa veya hangi bileşenleri kullanacağını seçmesi gerekiyorsa (örneğin, hangi veritabanlarını kullanacağı veya bunlarla nasıl etkileşim kuracağı) Flask.
• Django, asıl mesele nihai ürün ise. Özellikle, kullanıcının kolayca gezinebileceği bir haber sitesi, çevrimiçi mağaza, blog gibi sezgisel bir uygulama oluşturmanız gerekiyorsa.

Bu nedenle, Flask yeni başlayanlar için tercih edilir çünkü bu çerçeve çok zengin bir işlevselliğe sahip değildir, ayrıca onu kendi beğenilerine göre özelleştirme yeteneğine ihtiyaç duyanlar için. Ayrıca Flask, esnekliği nedeniyle REST API'leri geliştirmek için Django'dan daha uygundur. Öte yandan, basit bir ürün oluşturmak istiyorsanız bunu Django ile yapmanız daha hızlı olacaktır.

2. Veri işleme (makine öğrenimi, veri analizi ve görselleştirme dahil)

makine öğrenimi nedir

Makine öğrenimi en iyi açıklayıcı bir örnekle açıklanır. Resimlerde gösterilen nesneleri otomatik olarak tanıyan bir program geliştirmeniz gerektiğini varsayalım. İlk resimde programın köpeği tanıması gerekiyor.

İkincisi, masayı tanımalıdır.

Birinci yol bunun için özel kod yazmaktır. Örneğin, resimde çok fazla açık kahverengi piksel varsa, üzerine bir köpek çizilmiş demektir. Veya nesnelerin sınırlarını tanımanın bir yolunu bulabilirsiniz: çizimde çok sayıda düz çizgi varsa, bu bir tablodur.

Açıkçası, resim örneğin hiç kahverengi tüyü olmayan açık renkli bir köpek veya yalnızca bacaksız yuvarlak bir masa üstü gösteriyorsa, böyle bir çözüm işe yaramaz olacaktır. Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıdır.

Makine öğrenimi genellikle girdide belirli bir modeli otomatik olarak arayan bir algoritma kullanır. Örneğin bin tane köpek resmi ve bin tane masa resmi girebilirsiniz. Ardından, makine öğrenimi algoritması bir köpek ve bir masa arasındaki farkı ortaya çıkaracaktır. Algoritma, bir köpeğin veya masanın yeni bir görüntüsünü aldığında, nesneyi tanımlayabilecektir.

Yani, sistem belirli örnekler üzerinde eğitilir: bir nesnenin tek tek işaretleri gösterilmez, birçok görüntü gösterilir ve bu nesnenin hepsinin üzerine çizildiğini söylerler. Aynı şekilde eğitilmiş

• yüz tanıma sistemleri,
• ses tanıma sistemleri,
• YouTube, Amazon veya Netflix gibi sitelerin öneri sistemleri.

En yaygın olarak bilinen makine öğrenimi algoritmaları şunlardır:

• nöral ağlar,
• derin Öğrenme,
• destek Vektör Makinesi,
• "rastgele orman".

Yukarıdaki görüntü etiketleme problemini çözmek için bu algoritmalardan herhangi biri kullanılabilir.

Makine öğrenimi için Python

Python için popüler makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçeveleri vardır. Bunların en büyüğü iki scikit-öğren Ve Tensor Akışı. scikit-learn, yukarıda tartışılan bazı iyi bilinen makine öğrenimi algoritmalarında oluşturulmuştur. TensorFlow, özel algoritmalar oluşturmanıza izin veren alt düzey bir kitaplıktır.

Makine öğrenimi nasıl öğrenilir?

Bu teknolojinin temellerini öğrenmek için Stanford Üniversitesi veya. Ancak bazı materyalleri anlamak için, temel matematiksel analiz ve lineer cebir bilgisine ihtiyacınız olacak.

Ayrıca, alınan bilgiler Kaggle web sitesinde düzeltilmelidir. Burada, çeşitli görevler için en iyi makine öğrenimi algoritmasını oluşturma konusunda diğer geliştiricilerle rekabet edebilirsiniz. Site ayrıca yeni başlayanlar için faydalı eğitimler sunuyor.

Veri analizi ve veri görselleştirme

Örnek olarak, İnternet üzerinden mal satan hayali bir şirketin veri analitiğini düşünün. Bir analist, satış sonuçlarını bir çubuk grafikte sunabilir.

Grafik, belirli bir Pazar günü, alışveriş yapan erkeklerin 400'den fazla ve kadın alışveriş yapanların yaklaşık 350 birim satın aldığını gösteriyor. Uzmanın, bu boşluğun neden oluştuğuna dair birkaç tahmini olabilir.

Bariz bir açıklama, ürünün erkekler arasında kadınlardan daha fazla talep görmesidir. Diğer bir olası neden ise, örneklem büyüklüğünün yeterince büyük olmaması ve aradaki farkın şansa bağlanabilmesidir. Üçüncü seçenek ise nedense erkekler bu ürünü daha çok sadece Pazar günleri satın alıyor. Açıklamalardan hangisinin doğru olduğunu anlamak için başka bir diyagram çizebilirsiniz.

Sadece Pazar gününün değil, tüm haftanın satış istatistiklerini de dikkate almak gerekiyor. Diyagramdan da görülebileceği gibi, bu tür dinamikler tüm günler için izlenebilir. Bu küçük analiz, satışlardaki farkın en makul nedeninin, ürünün erkekler arasında kadınlardan daha popüler olması olduğunu gösteriyor.

Ama diyagram böyle görünüyorsa,

şu ya da bu nedenle erkeklerin bu ürünü yalnızca Pazar günleri satın alma konusunda daha aktif olduğu sonucuna varılabilir.

Bu, veri analizinin çok basit bir örneğidir. Ve bunun için şirketler, diğer şeylerin yanı sıra Python'u ve veri görselleştirme için Matplotlib kitaplığını kullanır.

Python'da veri analizi ve görselleştirme

Matplotlib, en yaygın kullanılan veri görselleştirme kitaplıklarından biridir. Başlamak için iyi bir yer çünkü basit ve ayrıca seaborn gibi diğer bazı kitaplıklar buna dayalı. Bu nedenle, Matplotlib bilgisi gelecekte onlara hakim olmaya yardımcı olacaktır.

Python'da Veri Analizi ve Görselleştirme Nasıl Öğrenilir?

Her şeyden önce, temelleri öğrenmeniz gerekir. Yek Sugi, YouTube'da Python ve Matplotlib'de veri analizi ve görselleştirme üzerine kendi tanıtım videosunun yanı sıra sitede 10 günlük bir denemeye kaydolduktan sonra ücretsiz olarak sunulan Pluralsight eğitim platformunda eksiksiz bir uygulamalı kurs sunuyor. Bundan sonra, örneğin Coursera ve Khan Academy gibi istatistiklerin temellerini öğrenmek faydalıdır.

3. Senaryo yazmak

komut dosyası nedir

Bu genellikle basit görevleri otomatikleştirmek için küçük programların oluşturulması olarak anlaşılır. Örneğin, şirketler çeşitli e-posta müşteri destek sistemlerini kullanır. Alınan mesajları analiz etmek için şirketlerin kaç tanesinin belirli anahtar kelimeleri içerdiğini sayması gerekir.

Bunu manuel olarak yapabilir veya mesajları otomatik olarak işlemek için basit bir program (komut dosyası) yazabilirsiniz. Bu tür görevler için Python, nispeten basit sözdiziminden dolayı ve küçük projelerde kolayca ve hızlı bir şekilde yazılabildiği ve test edilebildiği için mükemmeldir.

Python ve Gömülü Uygulamalar

Raspberry Pi ve diğer donanım tabanları için birçok geliştirici bu dilde programlama yapıyor.

Python ve bilgisayar oyunları

PyGame kitaplığı, daha popüler oyun motorları olmasına rağmen oyun geliştirmek için kullanılabilir. Üzerinde amatör projeler oluşturabilirsiniz ancak ciddi oyunların gelişimi için daha iyi bir şeyler aramalısınız.

Örneğin, Unity ile C# ile başlayabilirsiniz - bu, bilgisayar oyunları için en iyi bilinen geliştirme ortamlarından biridir. Windows, Mac, iOS ve Android için platformlar arası oyunlar oluşturmanıza olanak tanır.

Python ve masaüstü uygulamaları

Masaüstü uygulamaları Tkinter kullanılarak Python'da geliştirilebilir, ancak bu aynı zamanda en yaygın tercih değildir: masaüstü uygulama geliştiricileri Java, C# ve C++'ı tercih eder. Son zamanlarda bazı şirketler bunun için JavaScript kullanmaya başladılar. Örneğin, Slack masaüstü uygulaması JavaScript kullanılarak Electron çerçevesi üzerine inşa edilmiştir. Bu dil, varsa uygulamanın web sürümündeki kodun yeniden kullanılmasını mümkün kılar.

Python 3 veya Python 2

Python 3'ü seçmek daha iyidir, çünkü bugün dilin daha modern ve daha talep gören bir versiyonudur.

Seçim, pratik programcıların kişisel deneyimleri dikkate alınarak hazırlandı. İşte hem yeni başlayanlar hem de belirli bir temele sahip geliştiriciler için uygun kitaplar. Doğru, dil bilgisinde tamamen sıfır olanlar için, önce WikiBooks'a göz atmanızı, temel bilgileri araştırmanızı ve ardından listeden seçim yapmanızı tavsiye ederiz.

Python Öğrenmek, Mark Lutz (5. Baskı)

"Python hakkında ne okumalı?" sorusuna verilen en yaygın cevap. Mükemmel bir kitap, dil için neredeyse eksiksiz bir rehber (ve standart kitaplığın bir parçası). Eksilerden - çok fazla su ve son baskı 2 yıl önce çıktı (neredeyse 3 zaten) ve bu nedenle en son değişiklikleri içermiyor. Ancak yeni başlayanlar için kitap hala alakalı.

Programlama Python (4. Baskı), Mark Lutz

Eğitimden uygulamaya geçiş. Edinilen bilgileri gelecekteki programları yazmak için uygulamayı öğreniyoruz.

Python'u Düşünün: Bir Bilgisayar Bilimcisi Gibi Düşünmek, Allen B. Downey

Yeni başlayanlar için Python'a giriş. Kitap sürekli olarak dilin özelliklerini ortaya koyuyor. Özyineleme ve nesne yönelimli programlama gibi büyük konular, anlaşılmasını kolaylaştırmak için küçük adımlara bölünmüştür. Kitabın web sitesinde, kodunuzu çalıştırabileceğiniz yerleşik etkileşimli modüller bulunur.

Python'a Dalış / , Mark Pilgrim

Çok sayıda kod örneği içeren ve standart kitaplığı kullanan hızlı eğitim. Bu kitap, birçok eleştirmen tarafından Python'a mükemmel bir giriş olarak tanımlandı.