Python được biết đến nhiều nhất là gì?

Có ý tưởng rõ ràng về các ứng dụng và tiềm năng to lớn của ngôn ngữ lập trình này sẽ mang đến cho bạn động lực mà bạn sẽ cần trong suốt hành trình của mình

Hãy bắt đầu nào. ✨

🔸 Python trong các tình huống trong thế giới thực

Python được sử dụng trong hầu hết mọi ngành công nghiệp và lĩnh vực khoa học mà bạn có thể tưởng tượng, bao gồm

• Khoa học dữ liệu
• Học máy
• Phát triển web
• Giáo dục Khoa học Máy tính
• Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh
• Sự phát triển trò chơi
• Y học và Dược lý
• Sinh học và Tin sinh học
• Khoa học thần kinh và Tâm lý học
• thiên văn học
• Các lĩnh vực khác như robot, xe tự hành, kinh doanh, khí tượng học và phát triển giao diện người dùng đồ họa (GUI)

Bài viết này đề cập đến nhiều ứng dụng của ngôn ngữ lập trình này trong các ngành này với các ví dụ, trường hợp sử dụng và thư viện Python. Hãy bắt đầu với các ứng dụng của Python trong khoa học dữ liệu

🔹 Khoa học dữ liệu. Phân tích và Trực quan hóa

Có lẽ một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Python là khoa học dữ liệu. Sức mạnh của các thư viện Python được phát triển để phân tích và trực quan hóa dữ liệu thật đáng kinh ngạc. Hãy xem tại sao

Ứng dụng khoa học dữ liệu

Với thư viện trực quan hóa dữ liệu Python, bạn có thể tạo nhiều biểu đồ và biểu diễn trực quan khác nhau, chẳng hạn như

• Đường kẻ, vạch và vạch đánh dấu
• Hình ảnh, đường viền và trường
• Ô con, trục và hình
• Thống kê (Biểu đồ hộp, Biểu đồ thanh và Biểu đồ)
• Biểu đồ tròn và cực
• Ô 3D
• và nhiều hơn nữa

Bạn có thể thêm văn bản, nhãn, chú thích, màu sắc, hình dạng, bộ sưu tập, hoạt ảnh và tính tương tác vào các ô của mình tùy thuộc vào gói hoặc thư viện mà bạn chọn để làm việc.

💡 Mẹo. Bạn có thể xem một số ví dụ về trực quan hóa dữ liệu được tạo bằng Python trong hình trên

Thư viện và Gói

Hãy xem một số gói và thư viện phổ biến nhất để hoạt động với Python trong khoa học dữ liệu

Python để phân tích dữ liệu

• NumPy. gói này được mô tả là "gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python". Theo trang web chính thức của gói này, "gần như mọi nhà khoa học làm việc với Python đều dựa vào sức mạnh của NumPy. "
• gấu trúc. là "một công cụ thao tác và phân tích dữ liệu mã nguồn mở nhanh, mạnh, linh hoạt và dễ sử dụng. "

Python để trực quan hóa dữ liệu

• Matplotlib. là "một thư viện toàn diện để tạo các hình ảnh tĩnh, hoạt hình và tương tác trong Python. " Nếu bạn tò mò về những gì bạn có thể làm với thư viện này, hãy xem thư viện ví dụ
• sinh ra biển. là "thư viện trực quan hóa dữ liệu Python dựa trên matplotlib. " Nếu bạn tò mò về những gì bạn có thể làm với thư viện này, hãy xem thư viện ví dụ
• ggplot2. là "một hệ thống để tạo đồ họa một cách khai báo, dựa trên Ngữ pháp đồ họa". Theo trang web chính thức của nó. "bạn cung cấp dữ liệu, cho ggplot2 biết cách ánh xạ các biến theo tính thẩm mỹ, nên sử dụng nguyên mẫu đồ họa nào và nó sẽ quan tâm đến các chi tiết. "
• Bokeh. là "một thư viện trực quan tương tác cho các trình duyệt web hiện đại"
• gấu trúc. thư viện này có nhiều công cụ để trực quan hóa dữ liệu

Tài nguyên học tập

Nếu bạn muốn tìm hiểu về phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, tệp CSV, khung dữ liệu, v.v., bạn có thể bắt đầu hành trình của mình với Phân tích dữ liệu miễn phí của freeCodeCamp với Chứng chỉ Python

Trong quá trình chứng nhận, bạn làm việc và hoàn thành các dự án này

• Công cụ tính độ lệch trung bình-phương sai-chuẩn
• Trình phân tích dữ liệu nhân khẩu học
• Trình hiển thị dữ liệu y tế
• Trình hiển thị chuỗi thời gian xem trang
• Dự đoán mực nước biển

Kênh YouTube của freeCodeCamp cũng có những hướng dẫn miễn phí tuyệt vời này để giúp bạn bắt đầu

• Phân tích dữ liệu với Python – Khóa học đầy đủ cho người mới bắt đầu (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) của Santiago Basulto
• Python cho Khoa học dữ liệu - Tìm hiểu Pandas, Matplotlib, Numpy và hơn thế nữa bằng DataPublishing
• Matplotlib Crash Course của Keith Galli
• Hướng dẫn Python NumPy cho người mới bắt đầu của Keith Galli

Ngoài ra, đây là những tài nguyên hữu ích nếu bạn muốn học cách làm việc với những thư viện này

• Hướng dẫn Matplotlib. hướng dẫn giới thiệu, trung cấp và nâng cao miễn phí để hướng dẫn bạn cách tạo các hình ảnh trực quan tuyệt vời
• Phần "Bắt đầu" của gấu trúc. hướng dẫn giới thiệu miễn phí
• Phần Tìm hiểu NumPy. một bộ sưu tập các tài nguyên bên ngoài được tuyển chọn để giúp bạn bắt đầu

🔸 Học máy

Python là một công cụ cần thiết cho mọi nhà phát triển muốn tham gia vào lĩnh vực hấp dẫn của Machine Learning. Hãy xem phần giới thiệu ngắn gọn về Machine Learning

Học máy là gì?

Học máy là một lĩnh vực của Khoa học máy tính tạo ra các hệ thống có khả năng tự học

Loại hệ thống này sử dụng các thuật toán được cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu đầu vào giúp hệ thống “học hỏi”. Nó học cách phản hồi tự động với các kịch bản mới bằng cách tạo ra một đầu ra phù hợp trong các kịch bản mới dựa trên kiến ​​thức trước đó

Một trong những điều tuyệt vời nhất về các hệ thống này là chúng liên tục được cải tiến.

Chúng không giống như các chương trình mà chúng ta thường viết bằng tập lệnh Python nơi chúng ta chỉ định mọi hành động có thể có mà chương trình có thể thực hiện. Trong Machine Learning, hệ thống được đào tạo để "suy nghĩ" và đưa ra quyết định dựa trên kiến ​​thức trước đó

Đây là lý do tại sao chúng tôi nói rằng máy móc "học" từ dữ liệu

💡 Mẹo. Đây là một cuộc nói chuyện thú vị của Google. Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19)

Mạng thần kinh. Các khối xây dựng của học máy

Mạng nơ-ron là đơn vị xử lý của hệ thống. Họ cố gắng mô phỏng một mạng lưới tế bào thần kinh thực sự của não. Những "nơ-ron" ảo này nhận đầu vào, học cách xử lý đầu vào đó và tạo đầu ra dựa trên kiến ​​thức trước đây của chúng

Điều này rất giống với những gì bộ não bên ngoài làm trong mỗi khoảnh khắc mỗi ngày

Nhờ các mạng thần kinh, thuật toán Machine Learning có thể học cách dự đoán đầu ra dự kiến ​​từ một đầu vào nhất định dựa trên kiến ​​thức trước đó

Ví dụ: khi bạn thấy các video được đề xuất trên YouTube, các đề xuất đó được tạo bởi các mạng nơ-ron dự đoán những video bạn có thể muốn xem dựa trên các mẫu trước đó của bạn. Tuyệt vời, phải không?

💡 Mẹo. Đây là một bài viết thú vị của Google nếu bạn muốn đọc thêm về ví dụ YouTube này

Python và Máy học

Tôi chắc rằng bạn phải hỏi. vai trò của Python trong lĩnh vực này là gì?

Một trong những thư viện phổ biến nhất được các nhà phát triển trên toàn thế giới sử dụng để làm việc với Python áp dụng cho Machine Learning là TensorFlow. Đây là một thư viện mã nguồn mở miễn phí được phát triển bởi Nhóm Google Brain. Thư viện này được sử dụng để nghiên cứu và sản xuất tại Google

Theo Jeff Dean, trưởng bộ phận Trí tuệ nhân tạo của Google

Ngày nay, nó được sử dụng nhiều trong các hệ thống nhận dạng giọng nói của chúng tôi, trong một sản phẩm mới của Google Photos, Gmail và Google Tìm kiếm. (nguồn)

Phần tốt nhất là các nhà phát triển trên toàn thế giới có thể sử dụng thư viện này để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực

💡 Mẹo. Đây là một video tuyệt vời về TensorFlow được thực hiện bởi Google

Đây là hai thư viện Python phổ biến khác được sử dụng cho Machine Learning

• Keras – một thư viện mạng thần kinh mã nguồn mở được viết bằng Python
• PyTorch – thư viện Machine Learning nguồn mở được sử dụng để phát triển và đào tạo mạng lưới thần kinh

Dự án học máy bằng Python

Tiềm năng của Machine Learning thực sự là vô tận. Nó có thể được áp dụng cho hầu hết mọi lĩnh vực và bối cảnh mà bạn có thể nghĩ đến. Nếu nhiệm vụ yêu cầu học từ các mẫu và dự đoán đầu ra, thì mô hình Học máy chắc chắn có thể giúp ích

Ví dụ: để cung cấp cho bạn ý tưởng về loại dự án mà bạn có thể tạo, chương trình giảng dạy của freeCodeCamp bao gồm Học máy miễn phí với Chứng chỉ Python

Trong quá trình chứng nhận, bạn làm việc và hoàn thành các dự án này

• Oẳn tù tì
• Bộ phân loại hình ảnh chó và mèo
• Công cụ đề xuất sách sử dụng K-Nearest Neighbors
• Máy tính chi phí y tế hồi quy tuyến tính
• Trình phân loại SMS mạng thần kinh

Thêm ví dụ về các ứng dụng trong thế giới thực

Bạn có thể tìm thêm ví dụ về các ứng dụng của Machine Learning trong Kaggle, một "cộng đồng trực tuyến gồm các nhà khoa học dữ liệu và những người thực hành machine learning" thuộc sở hữu của Google

Trong nền tảng này, bạn có thể thực hành các kỹ năng Python và Machine Learning của mình bằng cách làm việc trên các dự án và tham gia các cuộc thi

Để cung cấp cho bạn ý tưởng về loại dự án mà bạn có thể giải quyết bằng Machine Learning, các cuộc thi trước đây trong Kaggle bao gồm

• Dự đoán suy giảm chức năng phổi
• Dự đoán khả năng sống sót trên tàu Titanic
• Công cụ xây dựng để theo dõi quần thể chim
• Dán nhãn các địa danh nổi tiếng
• Dự báo lây lan COVID-19
• Ước tính doanh thu đơn vị hàng hóa bán lẻ của Walmart
• Xác định video có thao tác khuôn mặt hoặc âm thanh
• Dự đoán thời gian chờ tại các giao lộ lớn của thành phố
• Phát hiện gian lận từ các giao dịch của khách hàng
• Dự đoán doanh thu phòng vé trên toàn thế giới của một bộ phim
• Dự đoán việc nhận nuôi thú cưng
• Xác định rủi ro khi phi công bị phân tâm, buồn ngủ hoặc ở các trạng thái nhận thức nguy hiểm khác

Như bạn có thể thấy, chỉ trong danh sách dự án ngắn này, các ứng dụng bao gồm từ y học đến kinh doanh, từ sinh học đến phát hiện rủi ro và từ phát hiện gian lận đến xử lý hình ảnh. Các khả năng thực sự là vô tận khi bạn giải quyết các vấn đề trong thế giới thực bằng Machine Learning

Tài nguyên học tập

Kênh YouTube của freeCodeCamp có các hướng dẫn hữu ích này để giúp bạn bắt đầu với Machine Learning trong Python

• TenorFlow 2. 0 Khóa học hoàn chỉnh - Hướng dẫn về mạng nơ-ron Python cho người mới bắt đầu
• Phát triển AI để chơi Connect Four - Hướng dẫn Python
• Khóa học Scikit-Learn - Hướng dẫn học máy trong Python
• PyTorch for Deep Learning - Khóa học / Hướng dẫn đầy đủ

🔹 Phát triển web

Python được sử dụng trong lĩnh vực phát triển web để xây dựng back-end của các ứng dụng web. Hãy bắt đầu phần này bằng cách nói một chút về back-end là gì và nó giúp chúng ta tạo các ứng dụng web như thế nào

Python để phát triển web Back-End

Trong một ứng dụng web, tất cả mã được sử dụng để tương tác với người dùng và tạo ra những gì người dùng nhìn thấy được gọi là phần giao diện người dùng của ứng dụng

Python được sử dụng để mã hóa chức năng hậu trường của ứng dụng, phần hỗ trợ tất cả chức năng của ứng dụng nhưng bạn không nhìn thấy trực tiếp trên màn hình

Nó xử lý phía máy chủ của ứng dụng, tương tác với tất cả các cơ sở dữ liệu cần thiết khi người dùng yêu cầu dữ liệu. Nó trả về dữ liệu được yêu cầu cho người dùng để làm cho ứng dụng chạy như mong đợi

💡 Mẹo. Full-Stack Web Development liên quan đến cả front-end và back-end của một ứng dụng web để làm cho nó hiển thị với người dùng khi làm việc với cơ sở dữ liệu

Khung web

Đây là một số khung web Python phổ biến

• Django. một "khuôn khổ Web Python cấp cao khuyến khích phát triển nhanh chóng và thiết kế thực dụng, rõ ràng. "
• Bình giữ nhiệt. một microframework rất phổ biến được sử dụng để phát triển các ứng dụng web bằng Python
• Kim tự tháp. một "khuôn khổ web Python nhỏ, nhanh, thực tế. "
• Web2Py. một "khung công tác toàn ngăn xếp nguồn mở miễn phí để phát triển nhanh chóng các ứng dụng dựa trên web dựa trên cơ sở dữ liệu nhanh, có thể mở rộng, an toàn và di động. "
• Chai. một "khuôn khổ web vi mô WSGI nhanh, đơn giản và nhẹ dành cho Python. "

Tài nguyên học tập

Kênh YouTube của freeCodeCamp có các hướng dẫn miễn phí tuyệt vời để học cách phát triển web bằng Python

• Python Django Web Framework - Khóa học đầy đủ cho người mới bắt đầu
• Tìm hiểu Flask cho Python - Hướng dẫn đầy đủ
• Lập trình web với Flask - Intro to Computer Science - Harvard's CS50 (2018)
• Full stack Python Flask tutorial - Xây dựng mạng xã hội

Đây cũng là những tài nguyên miễn phí tuyệt vời để tìm hiểu cách làm việc với các khung này

• hướng dẫn kim tự tháp
• Hướng dẫn nhanh cho Kim tự tháp

🔸 Giáo dục Khoa học Máy tính

Python hiện đang đóng một vai trò quan trọng trong giáo dục khoa học máy tính trên toàn thế giới. Hãy xem tại sao

Tại sao lại là trăn?

Python được sử dụng rộng rãi như một công cụ giảng dạy vì

• Nó rất dễ học. cú pháp của nó rất đơn giản và nó có thể được học một cách nhanh chóng. Học sinh bắt đầu đi sâu vào các khía cạnh nâng cao hơn của khoa học máy tính nhanh hơn nhiều so với các ngôn ngữ lập trình khác
• Nó mạnh mẽ. nó được sử dụng trong các ứng dụng trong thế giới thực, vì vậy sinh viên ngay lập tức bắt đầu có được các kỹ năng có giá trị cho sự nghiệp của họ
• nó là linh hoạt. nó hỗ trợ các mô hình lập trình khác nhau bao gồm lập trình mệnh lệnh, lập trình chức năng, lập trình thủ tục và lập trình hướng đối tượng

Người tạo ra ngôn ngữ Python, Guido van Rossum, đã nói rằng

Bây giờ, tôi tin rằng Python dễ hơn nhiều so với việc dạy lập trình cho sinh viên và dạy họ C hoặc C ++ hoặc Java cùng một lúc vì tất cả các chi tiết của ngôn ngữ khó hơn rất nhiều

Cú pháp của Python đơn giản và dễ hiểu, vì vậy sinh viên có thể bắt đầu học các kỹ năng tư duy tính toán và giải quyết vấn đề nhanh hơn nhiều, đây thường là mục tiêu chính của các khóa học cơ bản về khoa học máy tính

Python trong lớp học và học trực tuyến

Nhiều trường đại học và trường học trên khắp thế giới đã quyết định dạy các khóa học lập trình và khoa học máy tính cơ bản bằng Python

Ví dụ, MIT, một trong những trường đại học hàng đầu thế giới về lĩnh vực công nghệ, dạy lập trình và khoa học máy tính nhập môn bằng Python (cả trong khuôn viên trường và phiên bản trực tuyến của khóa học trên edX)

Theo một bài báo của MIT News được xuất bản khi phiên bản trực tuyến của khóa học đạt 1. 2 triệu lượt đăng ký, khóa học "đã trở thành MOOC phổ biến nhất trong lịch sử MIT"

Điều này cho thấy rõ ràng rằng mức độ phổ biến của Python tiếp tục tăng. Trong bài viết, bạn có thể tìm thấy lời chứng thực của những sinh viên đã học Python và kiến ​​thức mới này đã cải thiện cuộc sống của họ như thế nào

Trong bài báo, Giáo sư Ana Bell, giảng viên Khoa EECS tại MIT, nói rằng

“Về cốt lõi, 6. 00 series dạy tư duy tính toán. Nó thực hiện điều này bằng ngôn ngữ lập trình Python, nhưng khóa học cũng dạy các khái niệm lập trình có thể được áp dụng trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào khác. ”

Điều này cho thấy rõ tiềm năng của Python như một công cụ giảng dạy. Nó có thể được sử dụng để dạy các khái niệm cấp cao hơn có thể áp dụng cho các ngôn ngữ lập trình khác

Và nó thực hiện điều này mà không cần thêm lớp phức tạp mà cú pháp của các ngôn ngữ lập trình khác như Java hoặc C có thể thêm vào quá trình học tập

Trong vài năm qua, các khóa học trực tuyến đã trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của người học ở mọi lứa tuổi trên toàn thế giới. Sự đa dạng của các khóa học và tài nguyên trực tuyến miễn phí đã mở rộng rất nhiều trong vài năm qua.  

Ví dụ: chương trình giảng dạy của freeCodeCamp bao gồm ba chứng chỉ miễn phí với các dự án giúp bạn mở rộng kỹ năng Python của mình trong các lĩnh vực chính có nhu cầu cao trên toàn thế giới

• Tính toán khoa học với Python
• Phân tích dữ liệu với Python
• Học máy với Python

Đại học Harvard cũng cung cấp các khóa học trực tuyến này có thể được kiểm tra miễn phí

• Giới thiệu về Khoa học Máy tính của CS50
• Lập trình Web của CS50 với Python và JavaScript
• Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo với Python của CS50

Python chắc chắn đã trở thành một công cụ quan trọng giúp cải thiện giáo dục khoa học máy tính trên toàn thế giới. Và nó sẽ tiếp tục làm như vậy trong tương lai

Nếu bạn đang nghĩ đến việc dạy một khóa học sử dụng Python hoặc học Python, tôi đảm bảo với bạn rằng thời gian và công sức của bạn sẽ hoàn toàn xứng đáng

🔹 Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh

Python được sử dụng cho thị giác máy tính và xử lý hình ảnh, những lĩnh vực đang mở rộng nhanh chóng

Mục tiêu của xử lý hình ảnh là xử lý một hình ảnh, áp dụng các phép biến đổi cho nó và trả về một phiên bản mới của hình ảnh gốc.  

Ngược lại, mục tiêu của thị giác máy tính phức tạp hơn vì nó cố gắng làm cho máy tính hiểu và diễn giải một hình ảnh và nội dung của nó.

Đang xử lý hình ảnh

Hãy bắt đầu với xử lý hình ảnh. Với thư viện Python, bạn có thể thực hiện các thao tác như

• Cắt, lật và xoay
• Thao tác phơi sáng và các kênh màu
• Phát hiện các cạnh và đường
• Thêm bộ lọc và khôi phục hình ảnh

Tầm nhìn máy tính

Bây giờ hãy đi sâu vào thị giác máy tính. Nếu bạn bắt đầu nghiên cứu chủ đề này, bạn có thể ngạc nhiên bởi các ứng dụng hiện tại của nó. một số trong số họ là

• dẫn đường
• Phát hiện đối tượng và sự kiện
• nhận dạng khuôn mặt
• phân loại hình ảnh

Lĩnh vực khoa học này quan trọng đến mức Google đã phát triển một công cụ có tên là Cloud Vision, có phiên bản Python dành cho các nhà phát triển để kết hợp chức năng này vào các chương trình của họ

Theo hướng dẫn "" trong Google Codelabs, Google Cloud Vision API

Cho phép nhà phát triển dễ dàng tích hợp các tính năng phát hiện hình ảnh trong các ứng dụng, bao gồm ghi nhãn hình ảnh, phát hiện khuôn mặt và mốc, nhận dạng ký tự quang học (OCR) và gắn thẻ nội dung tục tĩu

Bộ công cụ này cung cấp chức năng nhận diện khuôn mặt, phát hiện mốc, phát hiện logo, phát hiện nhãn, phát hiện văn bản, v.v.

💡 Mẹo. Một trong những ứng dụng tuyệt vời nhất của thị giác máy tính là phát triển phần mềm điều khiển ô tô tự lái. Những phương tiện này cần "thấy" nơi họ đang lái xe, làn đường ở đâu và những đối tượng nào xung quanh họ (bao gồm cả các phương tiện khác). Thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng trong chức năng này

Thư viện Python

Đây là một số thư viện tuyệt vời cho thị giác máy tính và xử lý hình ảnh

• OpenCV. một "thư viện phần mềm học máy và thị giác máy tính mã nguồn mở". Phiên bản Python của nó được gọi là OpenCV-Python
• hình ảnh scikit. một "bộ sưu tập các thuật toán được sử dụng để xử lý hình ảnh"
• NumPy. nó có thể được sử dụng để xử lý các pixel của hình ảnh dưới dạng mảng 2D
• khoa học viễn tưởng. gói "chứa các chức năng khác nhau để xử lý ảnh đa chiều. "

🔸 Phát triển trò chơi

Trò chơi chắc chắn định hình cuộc sống và tạo ra những ký ức vượt thời gian. Họ sẽ tiếp tục là một phần của xã hội chúng ta trong những năm tới. Python đã sẵn sàng, thắp sáng ngọn lửa sáng tạo trò chơi

Khung phát triển trò chơi Python

Theo , có hai khung Python chính được sử dụng để phát triển trò chơi

• pygame. "gói ban đầu và vẫn còn rất nhiều hoạt động để phát triển trò chơi bằng Python. Nó cho phép Python nói chuyện với SDL, một thư viện đa phương tiện, đa nền tảng. Bởi vì nó cần được biên dịch cho từng nền tảng và từng phiên bản Python, nên có thể xảy ra tình trạng trễ khi có phiên bản Python mới. "
• người lùn. đây là "người mới, dựa trên OpenGL. Bởi vì nó là một gói Python thuần túy, nên nó có thể được sử dụng ngay cả khi phiên bản Python mới được phát hành (ngoại trừ quá trình chuyển đổi Python 2 sang Python 3). "

Bạn cũng có thể sử dụng mô-đun con rùa để tạo các trò chơi đơn giản. Turtle là một mô-đun Python tích hợp được cài đặt tự động khi bạn cài đặt Python trong máy tính của mình. Nó giúp bạn tạo trò chơi với đồ họa đơn giản và giao diện người dùng đơn giản

Tài nguyên học tập

Nếu bạn muốn học phát triển trò chơi bằng Python, kênh YouTube của freeCodeCamp có các hướng dẫn miễn phí tuyệt vời này

• Học Python bằng cách xây dựng năm trò chơi - Toàn khóa học
• Hướng dẫn Python và Pygame - Xây dựng Tetris. Toàn bộ khóa học GameDev
• Trò chơi rắn Hướng dẫn Python

🔹 Y Dược

Python còn có những ứng dụng tuyệt vời trong lĩnh vực y tế. Bạn sẽ ngạc nhiên bởi cách công nghệ được kết hợp với kiến ​​thức y tế để đưa ra chẩn đoán và điều trị chính xác và hiệu quả cho bệnh nhân

Các ứng dụng

Một số ví dụ về việc sử dụng Python trong y học và dược lý bao gồm

• Chẩn đoán lâm sàng dựa trên hồ sơ bệnh án và triệu chứng của bệnh nhân
• Phân tích dữ liệu y tế
• Tạo các mô hình tính toán để tăng tốc quá trình phát triển các loại thuốc mới

Những ứng dụng rộng rãi này bao gồm hàng nghìn và hàng nghìn ví dụ trên khắp thế giới. Tôi đã chọn một vài trong số chúng để minh họa cách Python đang định hình lĩnh vực này. Chúng ta hãy nhìn vào họ

Câu chuyện thành công về dược phẩm. AstraZeneca

Theo Tài liệu Python chính thức, một trong những công ty dược phẩm hàng đầu thế giới, AstraZeneca, đã sử dụng Python để cải thiện các mô hình tính toán hiện có của họ để khiến chúng trở nên "mạnh mẽ hơn, có thể mở rộng và bảo trì được"

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng những mô hình này mô phỏng cấu trúc hóa học của các phân tử và tác dụng của chúng trong cơ thể. Điều này đã giúp các nhà khoa học xác định các phân tử tiềm năng cho các loại thuốc mới và bắt đầu thử nghiệm chúng nhanh hơn trong phòng thí nghiệm

Khi gia nhập nhóm, Andrew Dalke, là một "người ủng hộ nổi tiếng cho Python trong hóa học và sinh học tính toán" đã thuyết phục nhóm rằng Python chính là thứ họ cần

Python được chọn cho công việc này vì nó là một trong những ngôn ngữ tốt nhất dành cho các nhà khoa học vật lý, tức là dành cho những người không có nền tảng về khoa học máy tính

Anh ta tuyên bố

Python được thiết kế để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực mà một lập trình viên chuyên nghiệp phải đối mặt. Kết quả là một ngôn ngữ có thể mở rộng tốt từ các tập lệnh nhỏ được viết bởi một nhà hóa học đến các gói lớn được viết bởi nhà phát triển phần mềm

Tuyệt vời, phải không?

Nhận dạng tế bào máu đỏ (RBC)

Một ứng dụng y tế thú vị khác của Python có liên quan đến Huyết học. Thông thường, các chuyên gia phân tích các xét nghiệm máu bằng cách đếm và xác định các tế bào theo cách thủ công, nhưng điều này có thể được cải thiện với sự trợ giúp của tự động hóa.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng Python có thể là công cụ phù hợp cho công việc. Hãy xem một dự án thú vị

Mục tiêu của dự án này là xác định và phân loại hình dạng hồng cầu dựa trên hình ảnh chụp từ kính hiển vi quang học. Theo , "Hình dạng hồng cầu có thể giúp chẩn đoán các bệnh và rối loạn như bệnh bạch cầu, thiếu máu hồng cầu hình liềm và sốt rét. "

Dự án được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Viện nghiên cứu xử lý tài nguyên sinh học Úc. Nó được lập trình bằng Python và nó sử dụng các gói và thư viện xử lý hình ảnh của Python như numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn và matplotlib

Gói y tế Python

• pyGeno. một gói Python mã nguồn mở được phát triển bởi Tariq Daouda tại Viện Nghiên cứu Miễn dịch học và Ung thư (IRIC). Nó dành cho "các ứng dụng y học chính xác xoay quanh bộ gen và protein". Nó hoạt động với bộ gen tham chiếu và cá nhân hóa
• MedPy. một thư viện mã nguồn mở Python "để xử lý hình ảnh y tế bằng Python, cung cấp các chức năng cơ bản để đọc, viết và thao tác với các hình ảnh lớn có kích thước tùy ý. "

Các ứng dụng y tế trong thế giới thực (Ví dụ)

• Gusztav Belteki đã trình bày một ví dụ khác trong buổi nói chuyện của mình tại PyData Berlin 2018 "Python in Medicine. phân tích dữ liệu từ máy thở cơ học. " Mục tiêu nghiên cứu của ông là "giải thích các bộ dữ liệu lớn được lấy từ các thiết bị hiện đại được sử dụng trong chăm sóc đặc biệt cho trẻ sơ sinh, máy thở cơ học và máy theo dõi bệnh nhân. "
• Tại PyCon 2019, Jill Cates đã trình bày bài thuyết trình này với tiêu đề "Cách xây dựng mô hình chẩn đoán lâm sàng bằng Python. "

🔸 Sinh học và Tin sinh học

Python cũng có những ứng dụng tuyệt vời trong thế giới Sinh học và Tin sinh học. Chúng bao gồm xử lý trình tự DNA, mô phỏng động lực dân số và di truyền học, và lập mô hình cấu trúc sinh hóa

Biopython

Biopython là một khung Python với "các công cụ có sẵn miễn phí để tính toán sinh học". Mục tiêu của nó là "giải quyết các nhu cầu của công việc hiện tại và tương lai trong tin sinh học. "

Theo tài liệu của nó, khuôn khổ này bao gồm chức năng như khả năng

• Làm việc với các trình tự và thực hiện các thao tác phổ biến trên chúng như sao chép, dịch thuật và tính toán trọng lượng
• Kết nối với cơ sở dữ liệu sinh học
• Thực hiện phân loại dữ liệu bằng K-Nearest Neighbors, Naive Bayes và Support Vector Machines
• Làm việc với cây phát sinh gen và di truyền quần thể

Tài liệu nói rằng "mục tiêu của Biopython là làm cho việc sử dụng Python cho tin sinh học dễ dàng nhất có thể bằng cách tạo các mô-đun và lớp chất lượng cao, có thể tái sử dụng. "

Rosalind. Thực hành Python bằng cách giải quyết các thách thức về tin sinh học

Rosalind là "một nền tảng để học tin sinh học thông qua giải quyết vấn đề. " Nó "miễn phí và mở cửa cho công chúng" (trang Câu hỏi thường gặp cho biết rằng nó đang ở chế độ beta)

Python có thể được sử dụng để giải quyết các thách thức trên nền tảng. Vì đây là ngôn ngữ lập trình rất phổ biến trong nền tảng nên có phần "Làng Python" nơi bạn có thể tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về Python trước khi giải quyết các thuật toán tin sinh học

Người dùng giải quyết các vấn đề bằng cách chạy các giải pháp của họ trên máy tính, xử lý tập dữ liệu đã cho và sao chép/dán kết quả để kiểm tra câu trả lời

💡 Mẹo. Tên của dự án để tưởng nhớ Rosalind Franklin, "người có kỹ thuật tinh thể học tia X với Raymond Gosling đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá ra chuỗi xoắn kép DNA của Watson và Crick"

Gói và Khung

• ProDy. gói mã nguồn mở và miễn phí "để phân tích động lực học cấu trúc protein" được phát triển bởi Bahar Lab tại Đại học Pittsburgh
• PySB. một "khuôn khổ để xây dựng các mô hình toán học của các hệ thống sinh hóa dưới dạng các chương trình Python" được phát triển bởi các thành viên của Phòng thí nghiệm Lopez tại Đại học Vanderbilt và Phòng thí nghiệm Sorger tại Trường Y Harvard
• Trình mô phỏng cộng đồng. đây là "gói Python có sẵn miễn phí để mô phỏng động lực quần thể vi sinh vật theo cách có thể tái tạo, minh bạch và có thể mở rộng" được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Boston

💡 Mẹo. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng của Python trong Tin sinh học, đây là bài nói chuyện của Martin Schweitzer tại PyCon Australia. "Python cho Tin sinh học để học Python"

🔹 Khoa học thần kinh và Tâm lý học

Python cũng có ứng dụng trong khoa học thần kinh và nghiên cứu tâm lý học thực nghiệm

Python trong khoa học thần kinh

Theo bài báo Python trong khoa học thần kinh được viết bởi các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Mô phỏng Não bộ, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Geneva, Thụy Sĩ

Tính toán đang trở nên thiết yếu trong tất cả các ngành khoa học, để thu thập và phân tích dữ liệu, tự động hóa và kiểm tra giả thuyết thông qua mô hình hóa và mô phỏng

Liên quan đến Python, họ tuyên bố rằng

Vào năm 2007, chúng tôi thấy rõ rằng chúng tôi đang ở trên đỉnh của một Python mới nổi trong hệ sinh thái khoa học thần kinh, đặc biệt là trong khoa học thần kinh tính toán và hình ảnh thần kinh, mà còn trong phân tích dữ liệu điện sinh lý và tâm vật lý học.

Như bạn có thể thấy, Python và tính toán đã được mở rộng trên tất cả các ngành khoa học

tâm lý

PsychoPy là "gói nguồn mở để chạy thử nghiệm bằng Python" được hỗ trợ bởi Đại học Nottingham. Theo Tài liệu chính thức của gói này

Nó được nhiều phòng thí nghiệm trên toàn thế giới sử dụng cho vật lý tâm thần, khoa học thần kinh nhận thức và tâm lý học thực nghiệm.

Trang web chính thức của gói này nói rằng đó là

• Dễ học
• Đủ chính xác cho Tâm vật lý
• Linh hoạt
• Trực tuyến hoặc dựa trên phòng thí nghiệm tùy thuộc vào sự lựa chọn của người dùng

🔸 Thiên văn học

Python cũng có ứng dụng trong Thiên văn học và Vật lý thiên văn. Hãy xem ba trong số các gói Python chính được sử dụng trong lĩnh vực khoa học này

thiên văn

Gói Astropy "chứa các lớp, tiện ích khác nhau và khung đóng gói nhằm cung cấp các công cụ thiên văn thường được sử dụng. "

Astropy là một phần của dự án lớn hơn có tên Dự án Astropy, "là nỗ lực của cộng đồng nhằm phát triển gói lõi chung cho Thiên văn học bằng Python và thúc đẩy một hệ sinh thái gồm các gói thiên văn học có thể tương tác. "

Theo trang Giới thiệu của nó, một trong những mục tiêu của nó là "cải thiện khả năng sử dụng, khả năng tương tác và cộng tác giữa các gói Python thiên văn học. "

💡 Mẹo. Bạn có thể xem ví dụ về các dự án được thực hiện với Astropy trong Thư viện mẫu

SunPy

Gói SunPy được mô tả là "môi trường phân tích dữ liệu năng lượng mặt trời nguồn mở, miễn phí và do cộng đồng phát triển cho Python. " Nó được xây dựng dựa trên khả năng của các gói Python như NumPy, SciPy, Matplotlib và Pandas

không gianPy

Gói SpacePy là "gói dành cho Python, nhắm mục tiêu vào khoa học vũ trụ, nhằm mục đích làm cho việc phân tích, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu cơ bản trở nên dễ dàng hơn. "

Theo chính thức của nó

Dự án SpacePy tìm cách thúc đẩy các tiêu chuẩn nghiên cứu mở và chính xác bằng cách cung cấp một môi trường mở để phát triển mã

Theo mô tả của kho lưu trữ GitHub của nó, nó có các lớp kỷ nguyên chồng chất, theo dõi vỏ trôi, truy cập vào các mô hình từ trường, theo dõi hợp lý hóa, giới hạn độ tin cậy của bootstrap, chuyển đổi thời gian và tọa độ, v.v.

🔹 Ứng dụng khác

Python cũng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác, bao gồm

• người máy. Python có thể được sử dụng để lập trình robot. Một thư viện được viết cho mục đích này là pybotics, "hộp công cụ mã nguồn mở Python dành cho động học và hiệu chuẩn rô-bốt"
• xe tự lái. Python có thể dùng để lập trình phần mềm điều khiển xe tự lái. Những chiếc xe này cần thị giác máy tính để "nhìn" xem chúng đang lái xe ở đâu, làn đường ở đâu và những vật thể xung quanh chúng
• khí tượng học. Gói chỉ số khí hậu "chứa các triển khai Python của các thuật toán chỉ số khí hậu khác nhau, cung cấp bức tranh địa lý và thời gian về mức độ nghiêm trọng của lượng mưa và sự bất thường về nhiệt độ, hữu ích cho việc theo dõi và nghiên cứu khí hậu. "
• Kinh doanh. Python có thể là một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu do các doanh nghiệp tạo ra và dự đoán các xu hướng trong tương lai
• Phát triển giao diện người dùng đồ họa (GUI). Python có thể được sử dụng để tạo giao diện người dùng đồ họa với các công cụ như
• Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về điều này, freeCodeCamp có một hướng dẫn tuyệt vời trên YouTube. Khóa học Tkinter - Tạo giao diện người dùng đồ họa trong hướng dẫn Python

🔸 Tóm lại

Có rất nhiều ứng dụng của Python trong mọi lĩnh vực mà bạn có thể tưởng tượng. Tôi hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn ý tưởng về một loạt các ứng dụng trong thế giới thực của ngôn ngữ lập trình này trong các ngành hiện đang định hình thế giới của chúng ta.  

Hãy nhớ rằng bất kể bạn đang ở lĩnh vực nào hay bạn muốn tham gia lĩnh vực nào, học Python chắc chắn sẽ mở ra nhiều cánh cửa cho bạn. Nó ở đây để ở lại. Và nó đã biến đổi và cải thiện thế giới hiện tại của chúng ta và nó sẽ tiếp tục như vậy trong nhiều năm nữa

Tôi thực sự hy vọng rằng bạn thích bài viết của tôi và thấy nó hữu ích. Kiểm tra các khóa học trực tuyến của tôi. Theo dõi tôi trên Twitter. ⭐️

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

QUẢNG CÁO

Estefania Cassingena Navone

Nhà phát triển, nhà văn kỹ thuật và người tạo nội dung @freeCodeCamp. Tôi chạy freeCodeCamp. org Kênh YouTube Español

Nếu bạn đọc đến đây, hãy tweet cho tác giả để cho họ thấy bạn quan tâm. Tweet một lời cảm ơn

Học cách viết mã miễn phí. Chương trình giảng dạy mã nguồn mở của freeCodeCamp đã giúp hơn 40.000 người có được việc làm với tư cách là nhà phát triển. Bắt đầu

Điều gì độc đáo về Python?

3 lợi ích của Python là gì?