Для чого використовується Python? 10+ використання кодування для мови програмування Python.

🔹 Ласкаво просимо

Привіт! Будь ласка, знайдіть хвилинку, щоб подумати над цим питанням:

Як Python застосовується в реальних сценаріях?

Якщо ви вивчаєте Python і хочете знати відповідь, то ця стаття для вас.

Маючи чітке уявлення про програми та величезний потенціал цієї мови програмування, ви отримаєте мотивацію, яка вам знадобиться протягом вашої подорожі.

Давайте почнемо! ✨

🔸 Python у реальних сценаріях

Python використовується практично в усіх галузях та наукових галузях, які ви можете собі уявити, включаючи:

  • Наука про дані.
  • Машинне навчання.
  • Веб-розробка.
  • Освіта з інформатики.
  • Комп’ютерне бачення та обробка зображень.
  • Розробка ігор.
  • Медицина та фармакологія.
  • Біологія та біоінформатика.
  • Неврологія та психологія.
  • Астрономія.
  • Інші сфери, такі як робототехніка, автономні транспортні засоби, бізнес, метеорологія та розробка графічного інтерфейсу користувача (GUI).

Ця стаття висвітлює широкий спектр застосувань цієї мови програмування в цих галузях з прикладами, випадками використання та бібліотеками Python. Почнемо з застосувань Python у науці даних.

Science Наука даних: аналіз та візуалізація

Мабуть, одним з найпопулярніших додатків Python є наука про дані. Потужність бібліотек Python, розроблених для аналізу та візуалізації даних, вражає. Подивимось чому.

Застосування Data Science

За допомогою бібліотеки візуалізації даних Python ви можете створювати широкий спектр графіків та візуальних зображень, таких як:

  • Рядки, смуги та маркери.
  • Зображення, контури та поля.
  • Підзаголовки, сокири та фігури.
  • Статистика (графіки графіків, гістограми та гістограми).
  • Кругові та полярні діаграми.
  • 3D-сюжети.
  • і більше!

Ви можете додавати текст, мітки, анотації, колір, фігури, колекції, анімацію та інтерактивність до своїх графіків залежно від пакету або бібліотеки, з якими ви вибрали для роботи.

💡 Порада. Ви можете побачити кілька прикладів візуалізації даних, створених за допомогою Python, на зображенні вище.

Бібліотеки та пакети

Давайте подивимось деякі найпопулярніші пакети та бібліотеки для роботи з Python в науці даних:

Python для аналізу даних

  • NumPy: цей пакет описується як "основний пакет для наукових обчислень з Python". Згідно з офіційним веб-сайтом цього пакету, "майже кожен вчений, що працює в Python, використовує потужність NumPy".
  • Pandas: це "швидкий, потужний, гнучкий та простий у використанні інструмент аналізу та маніпулювання даними з відкритим кодом".

Python для візуалізації даних

  • Matplotlib: це "всебічна бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій у Python." Якщо вам цікаво, що ви можете зробити з цією бібліотекою, перегляньте приклад галереї.
  • Seaborn: це "бібліотека візуалізації даних Python на основі matplotlib." Якщо вам цікаво, що ви можете зробити з цією бібліотекою, перегляньте приклад галереї.
  • ggplot2: це "система для декларативного створення графіки на основі Граматики графіки". Згідно з офіційним веб-сайтом: "Ви надаєте дані, говорите ggplot2, як зіставити змінні з естетикою, які графічні примітиви використовувати, і він дбає про деталі".
  • Боке: це "інтерактивна бібліотека візуалізації для сучасних веб-браузерів".
  • Панди:ця бібліотека має безліч інструментів для візуалізації даних.

Навчальні ресурси

Якщо ви хочете навчитися аналізу та візуалізації даних за допомогою Python, блокнотів Jupyter, Numpy, Pandas, файлів CSV, фреймів даних тощо, ви можете розпочати свою подорож з безкоштовного аналізу даних FreeCodeCamp із сертифікацією Python :

Під час сертифікації ви працюєте і виконуєте такі проекти:

  • Калькулятор середньоквадратичної стандартної девіації.
  • Демографічний аналізатор даних.
  • Візуалізатор медичних даних.
  • Візуалізатор часових рядів перегляду сторінки.
  • Прогноз рівня моря.

На YouTube-каналі freeCodeCamp також є ці чудові безкоштовні підручники для початку:

  • Аналіз даних за допомогою Python - повний курс для початківців (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) Сантьяго Басульто.
  • Python для науки про дані - Дізнайтеся Pandas, Matplotlib, Numpy та багато іншого від DataPublishing
  • Падіння курсу Matplotlib Кіта Галлі
  • Підручник для початківців Python NumPy, Кіт Галлі

Крім того, це корисні ресурси, якщо ви хочете навчитися працювати з цими бібліотеками:

  • Підручники Matplolib: безкоштовні вступні, проміжні та розширені підручники, які навчать вас створювати чудові візуалізації.
  • Розділ Pandas "Початок роботи": безкоштовні вступні посібники.
  • Розділ NumPy Learn: кураторна колекція зовнішніх ресурсів, які допоможуть вам розпочати роботу.

🔸 Машинне навчання

Python - важливий інструмент для кожного розробника, який хоче потрапити в захоплюючу сферу машинного навчання. Давайте подивимось короткий вступ до машинного навчання.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання - це область комп’ютерних наук, яка створює системи, здатні вчитися самостійно.

Цей тип системи використовує алгоритми, які постійно вдосконалюються на основі вхідних даних, що допомагає системі "вчитися". Він дізнається, як реагувати автономно на нові сценарії, створюючи відповідні результати в нових сценаріях на основі попередніх знань.

Однією з найдивовижніших речей цих систем є те, що вони постійно вдосконалюються.

Вони не схожі на програми, які ми зазвичай пишемо в сценарії Python, де ми вказуємо всі можливі дії, які програма може вжити. У машинному навчанні система навчена «думати» та приймати рішення на основі попередніх знань.

Ось чому ми говоримо, що машини "вчаться" на основі даних.

💡 Порада: Це цікава розмова від Google: машинне навчання від нуля до героя (Google I / O'19).

Нейронні мережі: будівельні блоки машинного навчання

Нейронні мережі є одиницями обробки системи. Вони намагаються імітувати справжню мережу нейронів мозку. Вони віртуальні "нейрони" отримують вхідні дані, вчаться обробляти ці вхідні дані та генерують вихідні дані на основі своїх попередніх знань.

Це дуже схоже на те, що робить мозок кожен момент кожного дня.

Завдяки нейронним мережам алгоритм машинного навчання може навчитися передбачати очікуваний результат від даного входу на основі попередніх знань.

Наприклад, коли ви бачите рекомендовані відео на YouTube, ці рекомендації генеруються нейронними мережами, які передбачають, які відео ви хотіли б переглянути на основі ваших попередніх моделей. Дивно, правда?

💡 Порада: Це цікава стаття від Google, якщо ви хочете прочитати більше про цей приклад YouTube.

Python та машинне навчання

Я впевнений, ви, мабуть, питаєте: яка роль Python у цій галузі? Це один з найпопулярніших та найпотужніших інструментів, що використовується для програмування цього типу систем.

Однією з найпопулярніших бібліотек, яка використовується розробниками по всьому світу для роботи з Python, застосовуваною до машинного навчання, є TensorFlow . Це безкоштовна бібліотека з відкритим кодом, розроблена Google Brain Team. Ця бібліотека використовується для досліджень та виробництва в Google.

За словами Джеффа Діна, керівника підрозділу штучного інтелекту Google:

Сьогодні він широко використовується в наших системах розпізнавання мовлення, у новому продукті Google Photos, Gmail та Пошуку Google. (джерело)

Найкраще те, що розробники у всьому світі можуть використовувати цю бібліотеку для вирішення реальних проблем.

💡 Порада: Це чудове відео про TensorFlow від Google.

Це ще дві популярні бібліотеки Python, що використовуються для машинного навчання:

  • Keras - бібліотека нейронних мереж з відкритим кодом, написана на Python.
  • PyTorch - бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, що використовується для розробки та навчання нейронних мереж.

Проекти машинного навчання на Python

Потенціал машинного навчання насправді безмежний. Його можна застосувати практично до будь-якої сфери та контексту, про які ви можете подумати. Якщо завдання вимагає навчання за зразками та прогнозування результату, тоді модель машинного навчання може точно допомогти.

Наприклад, щоб дати вам уявлення про тип проектів, які ви можете створювати, навчальна програма freeCodeCamp включає безкоштовне машинне навчання з сертифікацією Python :

Під час сертифікації ви працюєте і виконуєте такі проекти:

  • Ножиці з кам’яного паперу.
  • Класифікатор зображень котів та собак.
  • Рекомендація щодо бронювання книг за допомогою K-Найближчих сусідів.
  • Калькулятор витрат на охорону здоров’я лінійної регресії.
  • Класифікатор SMS нейронної мережі.

Більше прикладів реальних додатків

Ви можете знайти більше прикладів програм машинного навчання в Kaggle, "Інтернет-спільноті вчених-дослідників даних та практиків машинного навчання", що належить Google.

На цій платформі ви можете відпрацьовувати свої навички Python та машинного навчання, працюючи над проектами та беручи участь у змаганнях.

Щоб дати вам уявлення про тип проектів, які ви можете вирішити за допомогою машинного навчання, попередні змагання в Kaggle включають:

  • Прогнозування зниження функції легенів.
  • Прогнозування виживання на Титаніку.
  • Побудова інструментів для моніторингу популяції птахів.
  • Позначення відомих пам’яток.
  • Прогнозування поширення COVID-19.
  • Оцінка одиничних продажів роздрібних товарів Walmart.
  • Ідентифікація відео за допомогою маніпуляцій з обличчям чи звуком.
  • Прогнозування часу очікування на великих міських перехрестях.
  • Виявлення шахрайства в операціях з клієнтами.
  • Прогнозування світового прибутку від кінопрокату.
  • Прогнозування усиновлення домашніх тварин.
  • Визначення ризику, коли пілоти відволікаються, сонливі або перебувають у інших небезпечних когнітивних станах.

Як бачите, саме в цьому короткому списку проектів, програми застосовуються від медицини до бізнесу, від біології до виявлення ризику та від виявлення шахрайства до обробки зображень. Можливості справді безмежні, коли ви вирішуєте реальні проблеми за допомогою машинного навчання.

Навчальні ресурси

На YouTube-каналі freeCodeCamp є ці корисні підручники для початку роботи з машинного навчання на Python:

  • Повний курс TensorFlow 2.0 - Підручник з нейронних мереж Python для початківців
  • Розробіть AI, щоб грати у Connect Four - Підручник з Python
  • Курс Scikit-Learn - машинне навчання в підручнику з Python
  • PyTorch для глибокого навчання - Повний курс / Підручник

🔹 Веб-розробка

Python використовується в галузі веб-розробки для створення внутрішнього інтерфейсу веб-додатків. Почнемо цей розділ, трохи поговоривши про те, що таке серверний сервер і як він допомагає нам створювати веб-програми.

Python для внутрішньої веб-розробки

У веб-програмі весь код, що використовується для взаємодії з користувачем і створення того, що бачить користувач, називається інтерфейсною частиною програми.

Python використовується для кодування кулінарних функціональних можливостей програми, тієї частини, яка забезпечує всю функціональність програми, але яку ви не бачите безпосередньо на екрані.

Він обробляє серверну частину програми, взаємодіючи з усіма необхідними базами даних, коли користувач запитує дані. Він повертає користувачеві запитувані дані, щоб програма працювала належним чином.

💡 Порада. Повноцінна веб-розробка передбачає як інтерфейс, так і інтерфейс веб-програми, щоб зробити її презентабельною для користувача під час роботи з базами даних.

Веб-фреймворки

Ось деякі популярні веб-фреймворки Python:

  • Django: "високоякісний веб-фреймворк Python, який стимулює швидкий розвиток та чистий, прагматичний дизайн".
  • Flask: дуже популярна мікрокадр, що використовується для розробки веб-додатків на Python.
  • Піраміда: «невеликий, швидкий, приземлений веб-фреймворк Python».
  • Web2Py: "безкоштовний повнотекстовий фреймворк з відкритим кодом для швидкої розробки швидких, масштабованих, безпечних та портативних веб-програм, керованих базами даних".
  • Пляшка: "швидкий, простий і легкий мікро-веб-фреймворк WSGI для Python".

Навчальні ресурси

На YouTube-каналі freeCodeCamp є чудові безкоштовні підручники з вивчення веб-розробок на Python:

  • Python Django Web Framework - повний курс для початківців
  • Вивчіть колбу для Python - повний посібник
  • Веб-програмування за допомогою колби - Вступ до комп’ютерних наук - Гарвардський CS50 (2018)
  • Підручник з повного стеку Python Flask - Створіть соціальну мережу

Це також чудові безкоштовні ресурси, щоб навчитися працювати з цими фреймворками:

  • Розділ Django "Перші кроки"
  • Підручники з піраміди
  • Швидкий підручник для Піраміди

Education Освіта з інформатики

В даний час Python відіграє ключову роль в освіті інформатики у всьому світі. Подивимось чому.

Чому саме Python?

Python настільки широко використовується як навчальний засіб, оскільки:

  • Це легко засвоїти: його синтаксис простий, і його можна швидко вивчити. Студенти починають занурюватися в більш досконалі аспекти інформатики набагато швидше, ніж з іншими мовами програмування.
  • Він потужний: він використовується в реальних додатках, тому студенти відразу починають набувати цінних навичок для своєї кар’єри.
  • Він універсальний: підтримує різні парадигми програмування, включаючи імперативне програмування, функціональне програмування, процедурне програмування та об’єктно-орієнтоване програмування.

Творець мови Python, Гвідо ван Россум, заявив, що:

Зараз я вважаю, що Python набагато простіший, ніж навчати студентів програмуванню та навчати їх одночасно C або C ++ або Java, оскільки всі деталі мов набагато складніші.

Синтаксис Python простий і зрозумілий, тому студенти можуть набагато швидше почати засвоювати обчислювальне мислення та навички вирішення проблем, що, як правило, є основною метою вступних курсів інформатики.

Python в класі та онлайн-навчання

Багато університетів та шкіл по всьому світу вирішили викладати вступні курси програмування та інформатики за допомогою Python.

Наприклад, MIT, один з провідних світових університетів у галузі технологій, викладає вступну інформатику та програмування за допомогою Python (як у кампусі, так і в онлайн-версіях курсу на edX).

Згідно зі статтею MIT News, опублікованою, коли онлайн-версія курсу охопила 1,2 мільйона учасників, курс "став найпопулярнішим MOOC в історії MIT".

Це наочно показує, що популярність Python продовжує зростати. У статті ви можете знайти свідчення студентів, які вивчили Python, та те, як ці нові знання покращили їхнє життя.

У статті професор Ана Белл, викладач кафедри EECS в Массачусетському технологічному університеті, заявляє, що:

"По суті, серія 6.00 вчить обчислювальному мисленню ... Вона робить це за допомогою мови програмування Python, але курс також навчає концепцій програмування, які можна застосувати на будь-якій іншій мові програмування".

Це наочно демонструє потенціал Python як навчального засобу. Його можна використовувати для навчання концепцій вищого рівня, які можна застосовувати до інших мов програмування.

І це робиться без зайвого рівня складності, який синтаксис інших мов програмування, таких як Java або C, може додати до процесу навчання.

Протягом останніх кількох років онлайн-курси стали важливою частиною повсякденного життя учнів різного віку у всьому світі. Різноманітність безкоштовних онлайн-курсів та ресурсів надзвичайно розширилось за останні кілька років.  

Наприклад, навчальна програма freeCodeCamp включає три безкоштовні сертифікати з проектами, які допоможуть вам розширити свої навички Python у ключових сферах, що мають великий попит у всьому світі:

  • Наукові обчислення з Python.
  • Аналіз даних за допомогою Python.
  • Машинне навчання за допомогою Python.

Гарвардський університет також пропонує ці онлайн-курси, які можна безкоштовно перевірити:

  • Вступ CS50 до комп’ютерних наук.
  • Веб-програмування CS50 на Python та JavaScript.
  • Вступ CS50 до штучного інтелекту з Python.

Python, безумовно, став ключовим інструментом, який покращив освіту з інформатики у всьому світі. І це буде продовжувати робити і надалі.

Якщо ви думаєте про викладання курсу з використанням Python або вивчення Python, я гарантую вам, що ваш час і зусилля будуть цілком вартими цього.

Комп’ютерне бачення та обробка зображень

Python використовується для комп'ютерного зору та обробки зображень - полів, які швидко розширюються.

Метою обробки зображень є обробка зображення, застосування до нього перетворень та повернення нової версії вихідного зображення.  

На відміну від цього, мета комп’ютерного зору є більш складною, оскільки вона намагається змусити комп’ютер зрозуміти та інтерпретувати зображення та його зміст.

Обробка зображень

Почнемо з обробки зображень. За допомогою бібліотеки Python ви можете виконувати такі операції, як:

  • Обрізання, гортання та обертання.
  • Маніпулювання експозицією та кольоровими каналами.
  • Виявлення країв та ліній.
  • Додавання фільтрів та відновлення зображень.

Комп’ютерне бачення

А тепер зануримося в комп'ютерний зір. Якщо ви почнете досліджувати цю тему, ви можете бути здивовані її поточними програмами. Деякі з них:

  • Навігація.
  • Виявлення об’єктів та подій.
  • Розпізнавання обличчя.
  • Класифікація зображень.

Ця наукова область настільки важлива, що Google розробив інструмент Cloud Vision, який має версію Python для розробників для включення цієї функціональності у свої програми.

Відповідно до підручника "Використання Vision API з Python" в Google Codelabs, API Google Cloud Vision:

Дозволяє розробникам легко інтегрувати функції розпізнавання зору в додатки, включаючи маркування зображень, виявлення обличчя та орієнтирів, оптичне розпізнавання символів (OCR) та позначення явного вмісту.

Цей набір інструментів забезпечує функціональність для розпізнавання обличчя, орієнтирів, виявлення логотипів, виявлення ярликів, виявлення тексту тощо.

💡 Порада: Одне з найдивовижніших застосувань комп’ютерного зору - це розробка програмного забезпечення для управління самокерованими автомобілями. Ці транспортні засоби повинні "бачити", куди вони їдуть, де знаходиться смуга руху та які об'єкти їх оточують (включаючи інші транспортні засоби). Комп’ютерний зір відіграє ключову роль у цій функціональності.

Бібліотеки Python

Ось декілька чудових бібліотек для комп'ютерного зору та обробки зображень:

  • OpenCV: "бібліотека програмного забезпечення для комп'ютерного зору та машинного навчання". Його версія Python називається OpenCV-Python.
  • scikit-image: "колекція алгоритмів, що використовуються для обробки зображень".
  • NumPy: його можна використовувати для обробки пікселів зображення як 2D-масиву.
  • SciPy: пакет scipy.ndimage "містить різні функції для багатовимірної обробки зображень".

Development Розробка ігор

Ігри однозначно формують життя і створюють позачасові спогади. Вони й надалі залишатимуться частиною нашого суспільства. Python вже там, запалюючи іскру створення ігор.

Структури розробки ігор Python

Згідно з офіційною документацією до Python, для розробки ігор використовуються два основні фреймворки Python:

  • pygame: "оригінальний і все ще дуже активний пакет для розробки ігор за допомогою Python. Це дозволяє Python спілкуватися з SDL, крос-платформною мультимедійною бібліотекою. Оскільки його потрібно скомпілювати для кожної платформи та кожної версії Python, може існувати відставання, коли з’являється нова версія Python ".
  • pyglet: це "новачок, заснований на OpenGL. Оскільки це чистий пакет Python, його можна використовувати, як і коли виходить нова версія Python (за винятком переходу Python 2 на Python 3)".

Ви також можете використовувати модуль черепахи для створення простих ігор. Turtle - це вбудований модуль Python, який встановлюється автоматично під час встановлення Python на ваш комп’ютер. Це допомагає створювати ігри з простою графікою та простим інтерфейсом користувача.

Навчальні ресурси

Якщо ви хочете навчитися розробці ігор на Python, на YouTube-каналі freeCodeCamp є такі чудові безкоштовні підручники:

  • Вивчіть Python, побудувавши п’ять ігор - повний курс
  • Підручник з Python та Pygame - побудуйте тетріс! Повний курс GameDev
  • Змійна гра Підручник з Python

🔹 Медицина та фармакологія

Python також має дивовижне застосування в медичній галузі. Ви будете здивовані тим, як технологія поєднується з медичними знаннями для надання точних та ефективних діагнозів та лікування пацієнтам.

Програми

Деякі приклади використання Python у медицині та фармакології включають:

  • Постановка клінічних діагнозів на основі медичної картки та симптомів пацієнтів.
  • Аналіз медичних даних.
  • Створення обчислювальних моделей для прискорення процесу розробки нових ліків.

Ці широкі програми містять тисячі і тисячі прикладів по всьому світу. Я вибрав кілька з них, щоб проілюструвати, як Python формує це поле. Давайте подивимось на них.

Фармацевтична історія успіху: AstraZeneca

Згідно з офіційною документацією до Python, одна з провідних фармацевтичних компаній світу, AstraZeneca, використовувала Python для вдосконалення своїх існуючих обчислювальних моделей, щоб зробити їх "більш надійними, розширюваними та ремонтопридатними".

Дослідники використовували ці моделі, щоб імітувати хімічну будову молекул та їх дію в організмі. Це допомогло вченим виявити потенційні молекули нових препаратів і швидше розпочати їх тестування в лабораторії.

Коли він приєднався до команди, Ендрю Далке, будучи "відомим захисником Python в обчислювальній хімії та біології", переконав команду, що Python - це саме те, що їм потрібно.

Для цієї роботи було обрано Python, оскільки це одна з найкращих мов, доступних для вчених-фізиків, тобто для людей, які не мають досвіду інформатики.

Він заявив, що:

Python був розроблений для вирішення реальних проблем, з якими стикається досвідчений програміст. В результаті виходить мова, яка добре масштабується від невеликих сценаріїв, написаних хіміком, до великих пакетів, написаних розробником програмного забезпечення.

Дивно, правда? Python може забезпечити обчислювальні моделі, які фармацевтичні лабораторії використовують для розробки нових препаратів.

Ідентифікація еритроцитів

Ще одне цікаве медичне застосування Python пов’язане з гематологією. Зазвичай спеціалізовані фахівці аналізують аналізи крові шляхом підрахунку та ідентифікації клітин вручну, але це можна поліпшити за допомогою автоматики.

Дослідники виявили, що Python може бути правильним інструментом для роботи. Подивимось цікавий проект.

Ідентифікатор

Мета цього проекту - ідентифікувати та класифікувати форми еритроцитів на основі зображень, зроблених з оптичних мікроскопів. Згідно з цією статтею, "форма еритроцитів може допомогти діагностувати захворювання та розлади, такі як лейкемія, серповидноклітинна анемія та малярія".

Проект розроблений дослідниками з Австралійського науково-дослідного інституту з обробки біоресурсів. Він був запрограмований на Python і використовував пакети та бібліотеки для обробки зображень, такі як numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn та matplotlib.

Медичні пакети Python

  • pyGeno: пакет Python з відкритим кодом, розроблений Таріком Даудою з Інституту досліджень імунології та раку (IRIC). Він призначений для "додатків прецизійної медицини, які обертаються навколо геноміки та протеоміки". Він працює з довідковими та персоналізованими геномами.
  • MedPy: бібліотека Python з відкритим кодом "для медичної обробки зображень на Python, що забезпечує основні функції для читання, запису та обробки великих зображень довільної розмірності".

Реальні медичні програми (приклади)

  • Гуштав Белтекі представив ще один приклад під час своєї доповіді на PyData Berlin 2018 "Python in Medicine: аналіз даних з механічних вентиляторів". Метою його дослідження було "інтерпретувати великі масиви даних, отримані з сучасного обладнання, що використовується в реанімації новонароджених, механічних вентиляторів та моніторів пацієнтів".
  • На PyCon 2019 Джил Кейтс виступила з презентацією під назвою "Як побудувати клінічну діагностичну модель у Python".

🔸 Біологія та біоінформатика

Python також має дивовижне застосування у світі біології та біоінформатики. Сюди входять обробка послідовностей ДНК, імітація динаміки популяції та генетики та моделювання біохімічних структур.

Біопітон

Biopython - це фреймворк Python із «вільно доступними інструментами для біологічних обчислень». Його мета - "задоволення потреб поточної та майбутньої роботи в галузі біоінформатики".

Згідно з документацією, цей фреймворк включає такі функції, як здатність:

  • Працюйте з послідовностями та виконуйте над ними загальні операції, такі як транскрипція, трансляція та обчислення ваги.
  • Зв’язок з базами біологічних даних.
  • Виконайте класифікацію даних, використовуючи K-Nedest Neighbours, Naive Bayes та Support Vector Machines.
  • Робота з філогенетичними деревами та популяційною генетикою.

У документації зазначено, що "мета Biopython - максимально спростити використання Python для біоінформатики шляхом створення високоякісних модулів та класів, які можна багаторазово використовувати".

Розалінда: практикуй Python, вирішуючи проблеми біоінформатики

Розалінда - це «платформа для вивчення біоінформатики шляхом вирішення проблем». Він "безкоштовний і відкритий для загального користування" (сторінка поширених запитань вказує, що він перебуває у бета-режимі).

Python можна використовувати для вирішення проблем на платформі. Оскільки це дуже популярна мова програмування на платформі, існує розділ "Python Village", де ви можете навчитися основам Python перед тим, як займатись алгоритмами біоінформатики.

Користувачі вирішують проблеми, запускаючи свої рішення на своєму комп’ютері, обробляючи заданий набір даних та копіюючи / вставляючи вихідні дані для перевірки відповіді.

💡 Порада: Назва проекту згадує Розалінд Франклін, "рентгенівська кристалографія якої разом із Реймондом Гослінгом сприяла відкриттю подвійної спіралі ДНК Ватсоном і Криком".

Пакети та фреймворки

  • ProDy: безкоштовний пакет з відкритим кодом "для аналізу структурної динаміки білка", розроблений Bahar Lab з Університету Пітсбурга.
  • PySB : "основа для побудови математичних моделей біохімічних систем як програм Python", розроблена членами лабораторії Лопеса при Університеті Вандербільта та лабораторії Соргера при Гарвардській медичній школі.
  • Community Simulator: це «вільно доступний пакет Python для моделювання мікробної динаміки популяції відтворюваним, прозорим та масштабованим способом», розроблений дослідниками з Бостонського університету.

💡 Порада: якщо ви хочете дізнатись більше про застосування Python у біоінформатиці, ось бесіда Мартіна Швейцера в PyCon Australia: "Python для біоінформатики для вивчення Python".

🔹 Неврологія та психологія

Python також має застосування в дослідженнях неврології та експериментальної психології.

Пітон у нейронауці

Відповідно до статті Python in neuroscience, написаної дослідниками з Центру моделювання мозку, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Женева, Швейцарія:

Обчислення стають важливими у всіх науках для збору та аналізу даних, автоматизації та перевірки гіпотез за допомогою моделювання та моделювання.

Стосовно Python вони заявляють, що:

Нам стало ясно в 2007 році, що ми знаходимось на порозі нового Пітона в екосистемі нейронауки , особливо в обчислювальній нейронауці та нейровізуалізації, а також в електрофізіологічному аналізі даних та в психофізиці.

Як бачите, Python і обчислення розширюються в усіх науках.

PsychoPy

PsychoPy - це «пакет з відкритим кодом для запуску експериментів на Python», який підтримується Ноттінгемським університетом. Відповідно до офіційної документації цього пакету:

Він використовується багатьма лабораторіями по всьому світу для психофізики, когнітивної неврології та експериментальної психології.

На офіційному веб-сайті цього пакету зазначено, що це:

  • Легкий для навчання.
  • Досить точно для психофізики.
  • Гнучка.
  • Інтернет або лабораторія, залежно від вибору користувача.

🔸 Астрономія

Python також має додатки в астрономії та астрофізиці. Давайте розглянемо три основні пакети Python, що використовуються в цій науковій галузі:

Астропія

Пакет Astropy "містить різні класи, утиліти та структуру упаковки, призначені для забезпечення загальновживаних інструментів астрономії".

Astropy є частиною більш масштабного проекту під назвою The Astropy Project, який є "спробою спільноти розробити загальний базовий пакет астрономії на Python та сприяти розвитку екосистеми взаємодіючих пакетів астрономії".

Згідно з інформаційною сторінкою "Про", однією з її цілей є "поліпшення зручності використання, сумісності та співпраці між астрономічними пакетами Python".

💡 Порада. Ви можете переглянути приклади проектів, створених за допомогою Astropy, у галереї прикладів.

SunPy

Пакет SunPy описується як "розроблене спільнотою середовище для аналізу сонячних даних із відкритим кодом для Python". Він спирається на можливості пакетів Python, таких як NumPy, SciPy, Matplotlib та Pandas.

SpacePy

Пакет SpacePy - це "пакет для Python, орієнтований на космічні науки, який має на меті спростити базовий аналіз даних, моделювання та візуалізацію".

Відповідно до офіційної документації:

Проект SpacePy має на меті просувати точні та відкриті стандарти досліджень, забезпечуючи відкрите середовище для розробки коду.

Згідно з описом сховища GitHub, він накладає класи епох, відстеження дрейфуючих оболонок, доступ до моделей магнітного поля, відстеження раціоналізації, обмеження довіри завантажувальної стрічки, перетворення часу та координат тощо.

🔹 Інші програми

Python також може застосовуватися в багатьох інших областях, включаючи:

  • Робототехніка: Python можна використовувати для програмування роботів. Бібліотека, написана для цієї мети, - це pybotics, "набір інструментів Python з відкритим кодом для кінематики та калібрування роботів".
  • Автономні транспортні засоби: Python може бути використаний для програмування програмного забезпечення, яке контролює самокеровані машини. Цим автомобілям потрібен комп’ютерний зір, щоб «бачити», куди вони їдуть, де смуга руху та які об’єкти їх оточують.
  • Метеорологія : Пакет кліматичних індексів "містить реалізації Python різних алгоритмів кліматичного індексу, які надають географічну та часову картину серйозності опадів та аномалій температури, корисних для кліматичного моніторингу та досліджень".
  • Бізнес: Python може бути потужним інструментом для аналізу даних, що генеруються бізнесом, та прогнозування майбутніх тенденцій.
  • Розробка графічного інтерфейсу користувача (GUI) : Python можна використовувати для створення графічних інтерфейсів користувача за допомогою таких інструментів, як tkinter.
  • Якщо ви хочете дізнатись більше про це, freeCodeCamp має чудовий підручник на YouTube: Курс Tkinter - Створіть графічний інтерфейс користувача в Підручнику з Python.

Коротко

Існує безліч програм Python у кожній області, які ви можете собі уявити. Я сподіваюся, що ця стаття дала вам уявлення про широкий діапазон реальних застосувань цієї мови програмування у галузях, які в даний час формують наш світ.  

Пам'ятайте, що незалежно від того, в якій галузі ви перебуваєте або в якій галузі ви хочете бути, вивчення Python, безумовно, відкриє для вас багато дверей. Це тут, щоб залишитися. І це перетворило та вдосконалило наш нинішній світ, і це буде продовжуватися протягом багатьох років.

Я дуже сподіваюся, що вам сподобалась моя стаття і вона вам допомогла. Перегляньте мої онлайн-курси. Слідуйте за мною у Twitter. ⭐️