Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất.
Và tại sao không, bạn có thể xây dựng từ các tập lệnh bảo trì đơn giản đến ứng dụng máy học phức tạp. Có rất nhiều điều thú vị mà bạn có thể & nbsp; làm với Python, mà bạn sẽ thích học.Python, which you’ll love to learn.
Giới thiệu
Python là một ngôn ngữ rất phổ biến trong số các nhà phát triển. Thật dễ dàng và thú vị khi viết tập lệnh để tự động hóa và xây dựng công cụ.
Một số trường hợp sử dụng phổ biến là:
- Tạo bot
- Cào các trang web
- Học máy, trực quan hóa dữ liệu và phân tích
- Phát triển web với các khung như Django và Flask
- Phát triển trò chơi với pygame
- Ứng dụng di động với các khung như Kivy
Trong bài viết này, tôi sẽ cố gắng bao gồm nhiều miền bằng các ví dụ và cho bạn thấy một số thứ thú vị bạn có thể làm với Python. Trong trường hợp bạn không biết Python, tôi sẽ khuyên bạn nên học nó!
Bắt đầu nào!
Cho phát triển web
Python có sự hỗ trợ rất tốt cho phát triển web với các khung như Django, Flask và những người khác. Nó có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng web phía máy chủ và có thể được tích hợp với bất kỳ mặt trận nào. Nói chung, các nhà phát triển sử dụng JavaScript ở Frontend và Python để hỗ trợ các hoạt động phía máy chủ. Python không được sử dụng trực tiếp trong trình duyệt.
Django là một trong những khung web phổ biến nhất trong Python. Các khung này cung cấp một gói nơi bạn có cấu trúc được xác định, hỗ trợ các tương tác cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng; Tất cả điều này được thiết lập với một lệnh thiết lập tối thiểu. Nếu bạn muốn một cái gì đó tối thiểu để bắt đầu - Tôi sẽ giới thiệu bình!
Ngoài ra, Python có một số lượng lớn các thư viện để phát triển web. Một số người phổ biến là -
- Yêu cầu
- Cái gối
- Pymongo
Một số tài nguyên để bắt đầu với sự phát triển web trong Python -resources to get started with web development in Python –
- Blog giáo dục
- Ứng dụng web từ đầu
Ví dụ - Truy cập vào hệ thống tệp máy tính từ thiết bị di động
Bạn có thể truy cập hệ thống tệp của mình bằng cách chạy một máy chủ tệp trên máy của bạn. Chuyển đến thư mục mong muốn mà bạn muốn truy cập và chạy lệnh sau -
# python version >= 3.X python3 -m http.server # If Python version >= 2.X and < 3.X python -m SimpleHTTPServer #default port: 8000Điều này bắt đầu một máy chủ tệp có thể được truy cập trên cùng một mạng. Để truy cập các tệp của bạn trên thiết bị di động, chỉ cần kết nối với cùng một mạng (WiFi hoặc sử dụng điểm truy cập điện thoại trên máy tính xách tay). Bây giờ trong trình duyệt điện thoại của bạn mở -
<your-computer-ip>:port
Kiểm tra IP của bạn bằng cách chạy - ifconfig. Kiểm tra IP cục bộ của bạn (nên bắt đầu với 192.168.)
Giả sử IP của bạn là - 192.168.43.155 và bạn sử dụng cổng mặc định. Sau đó, bạn nên mở -
192.168.43.155:8000 trên điện thoại di động. Bạn sẽ thấy thư mục hiện tại 🙂
Tự động hóa và kịch bản
Nếu bạn là một kỹ sư, có lẽ bạn sẽ lười biếng và muốn tự động hóa hầu hết mọi thứ bạn có thể, phải không?
Không phải lo lắng, Python khiến bạn bảo vệ. Có rất nhiều thứ mà bạn có thể tự động hóa chỉ với 4-5 dòng mã. & NBSP; Từ việc thiết lập các công việc và nhắc nhở cho đến tải xuống các video YouTube yêu thích của bạn, bạn có thể làm tất cả với một vài dòng trong Python.
Một số tập lệnh và gói tuyệt vời bạn có thể bắt đầu sử dụng -
- A-z của các thủ thuật python hữu ích
- Kịch bản Python tuyệt vời
- Xóa tệp
- Bài kiểm tra HTTP/2
Ví dụ - Chuyển đổi CSV thành JSON
Bạn có thể chuyển đổi tệp CSV thành JSON chỉ với 1 lệnh trong Python!
Thử ngay bây giờ -
python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"Thay thế bằng tên tệp của bạn.csv và bạn sẽ nhận được đầu ra JSON!
Dễ dàng, phải không?
Xây dựng trò chơi
Python hỗ trợ các trò chơi đang phát triển. Thư viện pygame của nó rất hữu ích. Nó hỗ trợ các dự án nghệ thuật, âm nhạc, âm thanh, video và đa phương tiện sẽ được xây dựng với nó. Bạn thậm chí có thể tạo các trò chơi đa nền tảng bằng cách sử dụng Kivy, chạy trên Windows, Mac, Linux, Android và iOS.
Tài nguyên để học
- Hướng dẫn Freecodecamp
- Hướng dẫn Raywenderlich
Ví dụ - Hangman trong thiết bị đầu cuối
Dưới đây là một chương trình Python đơn giản cho phép bạn chơi trò chơi Hangman trong thiết bị đầu cuối. Mã có thể được rút ngắn rất nhiều, và tôi sẽ để nó như một bài tập cho bạn!
# hangman.py #importing the time module import time import random turns = 10 print "Hello, Let's play hangman! You will have " + str(turns) + " turns!" print "" # delay time.sleep(0.5) # set of words to guess from wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"] word = random.choice(wordList) guesses = '' # loop till no turns are remaining while turns > 0: wrong = 0 for char in word: if char in guesses: print char, else: print "_", wrong += 1 print("\n") if wrong == 0: print "You won :)" break print guess = '' if len(guess) < 1: guess = raw_input("Guess a character or enter the correct word: ")[0] guesses += guess if guess not in word: turns -= 1 print "Wrong" print "You have", + turns, ' turns left!' if turns == 0: print "You Lose :("Đầu ra sẽ trông giống như -
Rút trích nội dung trang web
Bạn thấy rất nhiều dữ liệu mỗi ngày trên nhiều trang web. Hãy nghĩ rằng nó sẽ tuyệt vời như thế nào nếu bạn có thể truy cập dữ liệu đó một cách dễ dàng; Đó là những gì việc cạo web là, và Python làm cho nó thậm chí còn dễ dàng hơn với sự hỗ trợ và thư viện tuyệt vời của nó. Dữ liệu trên web không có cấu trúc và Python cung cấp một cách dễ dàng để phân tích và tiêu thụ dữ liệu này và thậm chí thực hiện phân tích và hoạt động thêm.
Một số thư viện cào phổ biến là:
- Súp đẹp
- Quét
Hãy để tôi chỉ cho bạn một ví dụ về cách bạn có thể loại bỏ các giá trị tiền tệ từ một trang web-x-rates.com
Ví dụ - Nhận giá trị tiền tệ so với USD
Hãy để sử dụng Scraping trong Python để tìm nạp các giá trị tiền tệ -
import requests from bs4 import BeautifulSoup URL = "//www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1" r = requests.get(URL) soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser') ratelist = soup.findAll("table", {"class": "ratesTable"})[0].findAll("tbody") for tableVal in ratelist: trList = tableVal.findAll('tr') for trVal in trList[:6]: print(trVal.text)Điều này trả về số lượng 1 USD bằng các loại tiền tệ khác.
Khoa học dữ liệu và học máy
DS và ML là những chủ đề hợp thời trang nhất ngày nay. Những công nghệ này là tương lai của khoa học máy tính.
Python rất phù hợp để thao tác, phân tích và thực hiện các thuật toán phức tạp. Phân tích dữ liệu và trực quan hóa thường là các hàm đơn giản hoặc một vài dòng mã với các thư viện Python như Numpy, Scipy, Scikit-Learn, v.v.
Python có thể được sử dụng trong ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu và học máy bằng cách sử dụng rất nhiều thư viện phổ biến như-
- Numpy
- Gấu trúc
- Matplotlib
- SeaBall
Có rất nhiều công cụ học tập sâu hỗ trợ Python. Một số thư viện và khung phổ biến là -
- Tensorflow
- Pytorch
- Keras
Một trong những lý do khác, Python được sử dụng thậm chí có thể đạt được các mô hình học máy phức tạp với 20-40 dòng mã. Kiểm tra hướng dẫn này về cách trực quan hóa dễ dàng có thể được thực hiện trong Python.
Sự kết luận
Hướng dẫn đã thảo luận về các lĩnh vực khác nhau trong đó Python có thể được sử dụng. Ở đây, tôi trình bày một vài ví dụ thú vị và đơn giản cho mục đích trình diễn, nhưng có rất nhiều ứng dụng và công cụ tuyệt vời hơn bạn có thể xây dựng với Python. Tôi hy vọng bạn đã học được điều gì đó mới!
Tiếp tục khám phá. Tiếp tục học hỏi!