🐍 Π“Π΄Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π»: популярныС примСнСния ΠΈ практичСскиС совСты

Python-ΡƒΠ·Π΅Π» (Python Node) ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ Π² Ρ€Π°Π·Π»ΠΈΡ‡Π½Ρ‹Ρ… областях:

  • Π’Π΅Π±-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ°: Python-ΡƒΠ·Π΅Π» ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ для создания Π²Π΅Π±-сСрвСров, Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ Π²Π΅Π±-ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ Ρ„Ρ€Π΅ΠΉΠΌΠ²ΠΎΡ€ΠΊΠΎΠ², Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ Django ΠΈΠ»ΠΈ Flask.
  • 
    # ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ ΠΊΠΎΠ΄Π° для создания Π²Π΅Π±-сСрвСра с использованиСм Flask
    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route("/")
    def hello():
        return "ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π΅Ρ‚, ΠΌΠΈΡ€!"
    
    if __name__ == "__main__":
        app.run()
            
  • Наука ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…: Python-ΡƒΠ·Π΅Π» ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ для ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π±ΠΎΠ»ΡŒΡˆΠΈΡ… объСмов Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, создания Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΎΠ² ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊ, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ numpy, pandas ΠΈ matplotlib.
  • 
    # ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ ΠΊΠΎΠ΄Π° для Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… с использованиСм pandas ΠΈ matplotlib
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    data = pd.read_csv("data.csv")
    plt.plot(data["x"], data["y"])
    plt.xlabel("x")
    plt.ylabel("y")
    plt.title("Π“Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…")
    plt.show()
            
  • Π˜ΡΠΊΡƒΡΡΡ‚Π²Π΅Π½Π½Ρ‹ΠΉ ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π»Π»Π΅ΠΊΡ‚ ΠΈ машинноС ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅: Python-ΡƒΠ·Π΅Π» являСтся ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ ΠΈΠ· самых популярных языков программирования Π² области машинного обучСния ΠΈ искусствСнного ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Π»Π»Π΅ΠΊΡ‚Π°. Он ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ для создания ΠΈ обучСния ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ машинного обучСния с использованиСм Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊ, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ TensorFlow, PyTorch ΠΈ scikit-learn.
  • 
    # ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ ΠΊΠΎΠ΄Π° для обучСния Π½Π΅ΠΉΡ€ΠΎΠ½Π½ΠΎΠΉ сСти с использованиСм TensorFlow
    import tensorflow as tf
    
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(784,)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
    ])
    
    model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
    model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))
            

Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚

Π“Π΄Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π»

ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π» (ΠΈΠ»ΠΈ Python node) - это Ρ‚Π΅Ρ€ΠΌΠΈΠ½, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΠΎΠ±Ρ‹Ρ‡Π½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ Π² контСкстС Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎ обСспСчСния, особСнно Π² сфСрС Π²Π΅Π±-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ. ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π» прСдставляСт собой ΠΌΠΎΠ΄ΡƒΠ»ΡŒ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠΎΠ½Π΅Π½Ρ‚, написанный Π½Π° языкС программирования Python, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ выполняСт ΠΎΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΡŽ ΠΈΠ»ΠΈ выполняСт Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ Π² ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ΅ ΠΈΠ»ΠΈ Π²Π΅Π±-ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ.

Π’Π΅Π±-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ°:

ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ Π² Π²Π΅Π±-Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ΅ для создания сСрвСрной Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ ΠΈ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ запросов со стороны ΠΊΠ»ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π°. НапримСр, ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ Π²ΠΎ Ρ„Ρ€Π΅ΠΉΠΌΠ²ΠΎΡ€ΠΊΠ°Ρ…, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ Django ΠΈ Flask, для создания Π²Π΅Π±-ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ. Они ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ запросы, Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½ΡΡ‚ΡŒ Π±Π°Π·Ρ‹ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ Π²Π·Π°ΠΈΠΌΠΎΠ΄Π΅ΠΉΡΡ‚Π²ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ с Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΈΠΌΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠΎΠ½Π΅Π½Ρ‚Π°ΠΌΠΈ прилоТСния.


from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π΅Ρ‚, ΠΌΠΈΡ€!"

if __name__ == '__main__':
    app.run()
    

Π’ ΠΏΡ€ΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠΌ Π²Ρ‹ΡˆΠ΅ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ использования ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Π° Π²ΠΎ Ρ„Ρ€Π΅ΠΉΠΌΠ²ΠΎΡ€ΠΊΠ΅ Flask, ΠΌΡ‹ создаСм простоС Π²Π΅Π±-ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€ΠΎΠ΅ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‡Π°Π΅Ρ‚ Π½Π° запросы ΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚Π΅Π»Ρ.

НаучныС вычислСния ΠΈ ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…:

Python ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ‚ Π±ΠΎΠ³Π°Ρ‚ΡƒΡŽ экосистСму Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊ для Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈ Π½Π°ΡƒΡ‡Π½Ρ‹Ρ… вычислСний. МногиС Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ numpy, pandas ΠΈ scikit-learn написаны Π½Π° Python ΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡŽΡ‚ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ для выполнСния слоТных ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΉ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΎΠ².


import numpy as np

# БозданиС массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# ВычислСниС срСднСго значСния
mean = np.mean(arr)

print(f"Π‘Ρ€Π΅Π΄Π½Π΅Π΅ Π·Π½Π°Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅: {mean}")
    

Π’ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ Π²Ρ‹ΡˆΠ΅ ΠΌΡ‹ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅ΠΌ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π» ΠΈΠ· Π±ΠΈΠ±Π»ΠΈΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ numpy для вычислСния срСднСго значСния массива. Π­Ρ‚ΠΎ лишь простой ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€, ΠΈ Python ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ Π² Π½Π°ΡƒΡ‡Π½Ρ‹Ρ… исслСдованиях, статистикС ΠΈ машинном ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠΈ для Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ слоТных вычислСний ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ….

Автоматизация Π·Π°Π΄Π°Ρ‡:

Python Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ для Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡. Π­Ρ‚ΠΎ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ автоматизация ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ Ρ„Π°ΠΉΠ»ΠΎΠ², взаимодСйствиС с внСшними API ΠΈΠ»ΠΈ ΡƒΠΏΡ€Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΈΠΌΠΈ прилоТСниями ΠΈ сСрвисами. ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ написаны для выполнСния повсСднСвных Π·Π°Π΄Π°Ρ‡, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΊ рСгулярноС Ρ€Π΅Π·Π΅Ρ€Π²Π½ΠΎΠ΅ ΠΊΠΎΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, ΠΎΡ‚ΠΏΡ€Π°Π²ΠΊΠ° элСктронных писСм ΠΈΠ»ΠΈ автоматичСскоС скачиваниС Ρ„Π°ΠΉΠ»ΠΎΠ².


import os
import requests

# ΠšΠΎΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Ρ„Π°ΠΉΠ»ΠΎΠ²
def copy_files(source_dir, destination_dir):
    files = os.listdir(source_dir)
    for file in files:
        source_path = os.path.join(source_dir, file)
        destination_path = os.path.join(destination_dir, file)
        os.rename(source_path, destination_path)
        
# ΠŸΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈΠ· API
def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

# ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ использования
copy_files("/ΠΏΡƒΡ‚ΡŒ/ΠΊ/исходной_ΠΏΠ°ΠΏΠΊΠ΅", "/ΠΏΡƒΡ‚ΡŒ/ΠΊ/Ρ†Π΅Π»Π΅Π²ΠΎΠΉ_ΠΏΠ°ΠΏΠΊΠ΅")

data = fetch_data("https://api.example.com/data")
print(data)
    

Π’ ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π΅ Π²Ρ‹ΡˆΠ΅ ΠΌΡ‹ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅ΠΌ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ для копирования Ρ„Π°ΠΉΠ»ΠΎΠ² ΠΈΠ· ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΉ ΠΏΠ°ΠΏΠΊΠΈ Π² Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΡƒΡŽ ΠΈ для получСния Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΈΠ· внСшнСго API.

Π­Ρ‚ΠΎ лишь Π½Π΅ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΠΈΠ· мноТСства областСй, Π³Π΄Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹. Python - ΠΌΠΎΡ‰Π½Ρ‹ΠΉ ΠΈ Π³ΠΈΠ±ΠΊΠΈΠΉ язык программирования с ΡˆΠΈΡ€ΠΎΠΊΠΈΠΌΠΈ возмоТностями примСнСния, поэтому Π΅Π³ΠΎ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π»Ρ‹ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Π±Ρ‹Ρ‚ΡŒ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Ρ‹ ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ Π² любой области Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠΈ ПО.

Π’ΠΈΠ΄Π΅ΠΎ ΠΏΠΎ Ρ‚Π΅ΠΌΠ΅

ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ΠΎΠ² ΡƒΠ·Π΅Π»

ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½ΠΎΠ² ΡƒΠ·Π΅Π». ΠœΠΎΠ΄ΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ, ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ способы вязания

Π“Π΄Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ язык Python || ΠžΠ±Π»Π°ΡΡ‚ΠΈ ΠΈ сфСры примСнСния языка python

ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ ΡΡ‚Π°Ρ‚ΡŒΠΈ:

🎲 Как Π·Π°Π΄Π°Ρ‚ΡŒ массив Ρ€Π°Π½Π΄ΠΎΠΌΠ½Ρ‹Ρ… чисСл Π² ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½Π΅ | ΠŸΡ€ΠΎΡΡ‚ΠΎΠΉ способ для Π½Π°Ρ‡ΠΈΠ½Π°ΡŽΡ‰ΠΈΡ… 🐍

Как ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ assert Π² Python? πŸ’‘[]

Как быстро ΡƒΠ΄Π°Π»ΠΈΡ‚ΡŒ символ ΠΈΠ· строки Π² ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½? πŸ”₯

🐍 Π“Π΄Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠ΅Ρ‚ΡΡ ΠΏΠΈΡ‚ΠΎΠ½ ΡƒΠ·Π΅Π»: популярныС примСнСния ΠΈ практичСскиС совСты

Π—Π°Ρ‡Π΅ΠΌ ΠΈ ΠΊΠ°ΠΊ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ скобки Π² Python? 🐍

πŸ“š Как ΡƒΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΡ‚ΡŒ list Π² Python: простыС способы для Π½Π°Ρ‡ΠΈΠ½Π°ΡŽΡ‰ΠΈΡ… 🐍

Как Π·Π°Π΄Π°Ρ‚ΡŒ Ρ‚Π΅ΠΊΡΡ‚ΠΎΠ²ΡƒΡŽ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡƒΡŽ Π² ΠŸΠΈΡ‚ΠΎΠ½Π΅? ⌨️🐍 Π˜Π·ΡƒΡ‡Π°Π΅ΠΌ основы программирования