Python ir ļoti daudzpusīga programmēšanas valoda. To var izmantot, lai lasītu un veidotu failu katalogus, veidotu grafiskā lietotāja saskarnes (GUI) un lietojumprogrammas saskarnes (API) un daudz ko citu. Tāpēc šo universālo valodu var izmantot, lai izveidotu jebkāda veida lietojumprogrammas, sākot no lietotājam domātām lietojumprogrammām (piemēram, Facebook, Instagram, Youtube vai Netflix) līdz pat uzņēmumu iekšējai programmatūrai. Tās lietošanas ērtums un pielāgošanās iespējas ir iemesli, kāpēc lielākā daļa starptautisku uzņēmumu ir nolēmuši izmantot tieši šo valodu savu lietotņu veidošanai. Tā kā Python ir atvērtā koda valoda, ir izveidoti daudzi ietvari un bibliotēkas, lai samazinātu izstrādes laiku.
Mūsdienās mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts ir plaši izplatīti. Mēs vienmēr vēlamies gudrākus ieteikumus, uzlabotas meklēšanas funkcijas un labāku personalizāciju. Tā kā Python ir vienkārša un elastīga valoda, kas piedāvā kodolīgus un viegli lasāmus kodus, tā ir labākā programmēšanas valoda, lai ātri uzrakstītu uzticamas mašīnmācīšanas un mākslīgā intelekta sistēmas.
Tāpat kā programmēšanas programmatūrai, arī Python ir daudz ietvaru un bibliotēku, piemēram, Keras, TensorFlow un Scikit-learn, kas ļaus jums īsā laikā izveidot, piemēram, surogātpasta filtrus, ieteikumu sistēmas, meklētājprogrammas, personīgos palīgus vai krāpšanas atklāšanas sistēmas.
Nepārtraukti pieaugot datu apjomam, uzņēmumiem ir vajadzīgi cilvēki, kas spēj apkopot, apstrādāt, organizēt un veikt secinājumus no šīm neapstrādātām informācijas tonnām. Python kā viegli apgūstama un elastīga valoda lieliski pielāgojas datu zinātnieku vajadzībām. Tā ļauj ātri manipulēt ar lieliem datu apjomiem un viegli veidot pārskatus atkārtotu uzdevumu veikšanai. Un, lai vēl nedaudz paātrinātu šo procesu, datu analītiķu darbā ir pieejamas arī dažas struktūras un bibliotēkas, piemēram, MumPy un Pandas.
Lai datu analītiķi varētu sakārtot datus un izdarīt secinājumus no tiem, bieži vien ir lietderīgi izveidot grafikus un vizualizācijas, jo tas ļaus pārvērst dažādo informāciju jēgpilnās atziņās. To atkal var izdarīt, izmantojot Python. Šajā valodā ir pieejamas dažādas grafiku bibliotēkas, kas ļauj izveidot jebkura veida grafikus, sākot ar vienkāršu grafisku attēlojumu un beidzot ar interaktīvākiem grafikiem. Lielisku Python balstītu bibliotēku piemēri ir Pandas Visualisation, Seaborn un Plotly.
Kopš pirmās tīmekļa lapas parādīšanās 1989. gadā internets ir strauji attīstījies, un šodien tajā ir vairāk nekā 1,88 miljardi tīmekļa vietņu. Lai nodrošinātu to atpazīstamību, uzņēmumiem ir jāuztur sava tīmekļa vietne atjaunināta un labi funkcionējoša. Lai nodrošinātu saziņu starp lietotāja saskarni, t.i., tīmekļa vietni, kurai cilvēks piekļūtu no savas pārlūkprogrammas, un uzņēmuma serveriem, izstrādātāji izmanto Python. Pateicoties tā plašajam ietvaru un bibliotēku klāstam, kas pieejams bez maksas (piemēram, Django, Pyramid un Flask), izstrādātāji var paātrināt servera puses tīmekļa lietojumprogrammu veidošanu.
Ja vēlaties apgūt šo vienkāršo, elastīgo un daudzfunkcionālo programmēšanas valodu un vēlētos strādāt kādā no šīm pieprasītajām nozarēm, Riga coding school piedāvā Python kursus, kas palīdzēs jums to sasniegt! Lai uzzinātu vairāk, spiediet ŠEIT!
