Python có được sử dụng trong công nghiệp không?

Tại sao Python lại phổ biến như vậy?

Trước khi chúng ta đi sâu vào các cách khác nhau mà Python được sử dụng trong công nghiệp, trước tiên chúng ta hãy phân tích lý do tại sao Python thực sự phổ biến như vậy ngay bây giờ

Đọc tất cả các ngôn ngữ lập trình theo yêu cầu của năm 2021 từ bài viết của chúng tôi dành riêng cho chủ đề này. Các ngôn ngữ lập trình tốt nhất để học

khảo sát đồng thuận. Nhà phát triển yêu thích Python

Python là ngôn ngữ được yêu thích thứ 3 và xếp thứ 4 trong thời kỳ ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất theo Khảo sát nhà phát triển Stack Overflow 2020. Là một lập trình viên Python, bạn có thể mong đợi mức lương trung bình là 120 nghìn đô la Mỹ hoặc 459 nghìn đô la trên toàn cầu – một mức lương hợp lý nằm trong khung lương lập trình cao hơn – thực sự có nhu cầu tốt đối với các nhà phát triển Python

Các cuộc khảo sát nhà phát triển khác chứng thực những phát hiện này. Cuộc khảo sát dành cho nhà phát triển trò chơi viết mã năm 2020 đã xếp Python một cách thuyết phục là một trong những ngôn ngữ lập trình được biết đến nhiều nhất, bên cạnh C++ và JavaScript, đồng thời thực sự xếp Python là ngôn ngữ được yêu thích nhất với những phát hiện của họ

Kết quả năm 2020 của Develop Intelligence cũng cho thấy Python là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất. Điều này một phần là do nó được áp dụng trong các lĩnh vực đang nổi lên nhanh chóng như trí tuệ nhân tạo [AI] và khoa học dữ liệu

Điều gì làm cho ngôn ngữ lập trình Python trở nên phổ biến

Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, theo định nghĩa có nghĩa là các chương trình Python có thể được áp dụng cho một loạt các vấn đề về phần mềm trong toàn bộ các lĩnh vực, từ AI và Học máy đến phát triển web, phát triển trò chơi và FinTech.  

Đây [và hơn thế nữa] là tất cả các ngành mà chúng ta sẽ thảo luận sâu hơn

Tính tổng quát này là một tin rất tốt cho lập trình viên Python quan tâm đến việc chuyển sang một không gian khác trong ngành, theo đó các kỹ năng Python đã học từ một miền có thể được áp dụng cho những miền khác một cách khá tự nhiên.  

Điều này càng làm tăng sức hấp dẫn của Python như một ngôn ngữ lập trình cốt lõi để học

Cùng với đặc điểm của Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, những đặc điểm khác này đã hỗ trợ cho sự thống trị của nó

Python tương đối dễ học với cú pháp đơn giản, rõ ràng, quản lý bộ nhớ chuyên sâu và nhấn mạnh vào các quy ước và khả năng đọc.  

Tính dễ sử dụng này một phần là điều khiến Python khác biệt với các ngôn ngữ lập trình mục đích chung khác như C++, C#, Java và Go – tất cả đều có đường cong học tập dốc hơn

Python là mã nguồn mở và có một cộng đồng nhà phát triển lớn dành riêng cho việc duy trì và nâng cấp các thông số kỹ thuật của ngôn ngữ. Với lần triển khai đầu tiên được xây dựng vào năm 1989, Python đã tồn tại đến hết thời gian và hiện đang ở phiên bản 3. 9. 4 [tại thời điểm viết bài], phát hành vào ngày 4 tháng 4 năm 2021. Python 3 là phiên bản thống trị của ngôn ngữ lập trình.  

Python cũng chạy trên tất cả các hệ điều hành chính, từ máy chủ đến máy tính để bàn tại nhà, máy tính xách tay hay máy Mac [thậm chí cả máy Mac M1 từ phiên bản 3. 9. 1]

Vô số thư viện và tiện ích Python đã tồn tại trong các trình quản lý gói được sử dụng rộng rãi, cụ thể là PyPI và Conda. Cái trước là kho lưu trữ chung cho các gói Python và cái sau tập trung hơn vào cộng đồng nhà khoa học dữ liệu

Để hỗ trợ các bản cập nhật thường xuyên mà ngôn ngữ nhận được, các công cụ như Môi trường ảo đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể có các không gian làm việc dành riêng cho Python, mỗi không gian làm việc được cài đặt một phiên bản Python cụ thể

Không cần quá kỹ thuật ở đây, Python cuối cùng là một dự án được hỗ trợ, duy trì và áp dụng rất tốt

Có một thư viện cho mọi thứ. Chúng tôi đã học được rất nhiều công nghệ này và rất nhiều kiến ​​trúc này khi chúng tôi tiếp tục. Và, vì vậy, khi tôi không hiểu nhóm kết nối, tôi có thể tìm một thư viện cho đến khi tôi hiểu rõ hơn về nó và tự viết. Không hiểu các khung web, vì vậy chúng tôi sẽ sử dụng của người khác cho đến khi chúng tôi tạo ra khung của riêng mình… Python có một cái nạng tuyệt vời như thế

Steve Huffman, Reddit

Cách sử dụng Python theo ngành

Bắt đầu với không gian phát triển nhanh nhất, hãy khám phá cách Python được sử dụng trong khoa học dữ liệu và Machine Learning

Python cho Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là trường hợp sử dụng chính của Python ngày nay, có rất nhiều gói và công cụ hiệu quả cao để thống kê, vấn đề phân tích, trực quan hóa dữ liệu cũng như lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học sâu đang phát triển nhanh chóng

Hệ sinh thái của Machine Learning trong Python đã trở nên rộng lớn đến mức phần tiếp theo sẽ được dành riêng cho điều đó

Các gói cốt lõi cho khoa học dữ liệu

Cốt lõi của các dịch vụ khoa học dữ liệu của Python là NumPy, được quảng cáo là gói cơ bản cho điện toán khoa học trong Python.  

NumPy có vô số công thức và cấu trúc dữ liệu nâng cao như ma trận được tích hợp sẵn trong gói được tối ưu hóa cao và hiệu quả để triển khai

NumPy đã mở đường cho các gói khác trong hệ sinh thái để nâng cao khả năng cung cấp của nó, bao gồm

• Matplotlib. một thư viện toàn diện về các tiện ích trực quan hóa dữ liệu cho phép các nhà phát triển trực quan hóa dữ liệu của họ
• Tìm hiểu Scikit. Một thư viện tập trung vào Machine Learning để phân tích dự đoán
• gấu trúc. Một công cụ thao tác và phân tích dữ liệu nhanh hỗ trợ làm việc với nhiều loại và định dạng dữ liệu
• khoa học viễn tưởng. Gói NumPy, Matplotlib và Pandas, cũng như các công cụ khác để tạo ra một hệ sinh thái các công cụ cho toán học, khoa học và kỹ thuật

Các gói Python cơ bản này là tối quan trọng trong khoa học dữ liệu ngày nay và được sử dụng trong cả ngành công nghiệp và học viện bởi các kỹ sư, nhà khoa học và nhà nghiên cứu

Xem xét các nghiên cứu điển hình của NumPy sẽ cho thấy tầm quan trọng và độ tin cậy tổng thể của gói. Hình ảnh đầu tiên về lỗ đen được ghi lại bởi Kính viễn vọng Chân trời Sự kiện [EHT] đã được tái tạo và đánh giá bằng cách sử dụng NumPy và hệ sinh thái các công cụ xung quanh nó. NumPy đã giúp giải các phép toán phức tạp và thao tác dữ liệu ở tốc độ cao khi phân tích sóng hấp dẫn do Đài quan sát sóng hấp dẫn giao thoa kế laser [LIGO] thu được

Tất nhiên, đây là những dự án nghiên cứu tiên tiến rất tiên tiến, nhưng chúng cho thấy mức độ tích hợp của Python trong cả ngành công nghiệp và học thuật. Đã có một giả định hợp lý rằng tất cả các công ty công nghệ lớn đang sử dụng Python trong kho lập trình của họ. Điều này sẽ trở nên rõ ràng hơn khi chúng ta tiến bộ qua nhiều ngành công nghiệp hơn

Hệ sinh thái cốt lõi của máy tính khoa học này đã giúp Python sẵn sàng cho không gian Machine Learning đang phát triển nhanh chóng và ngày càng quan trọng, cũng như toàn bộ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Python cho trí tuệ nhân tạo và máy học

Sự trỗi dậy tất yếu của Machine Learning

Python hiện đã đạt được thành tích rất ấn tượng khi trở thành ngôn ngữ lập trình thực tế cho các ứng dụng Machine Learning [ML] theo cách sử dụng, là ngôi nhà của các framework Machine Learning chính mà những người chơi lớn ngày nay dựa vào

Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo hiện đang bùng nổ về mức độ phổ biến khi các ứng dụng học sâu trở nên tinh vi hơn;

• Sự ra đời của dữ liệu lớn và khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu trên đám mây
• Những tiến bộ trong công nghệ GPU, cho phép các ứng dụng AI – và đặc biệt là mạng thần kinh – phát triển về độ phức tạp và khả năng
• Khả năng tiếp cận điện thoại thông minh và máy ảnh/micrô mà mọi người ở các quốc gia phát triển đều có quyền truy cập. Điều này đã dẫn đến lượng dữ liệu dồi dào mà các ứng dụng Machine Learning cần được đào tạo

Khung Machine Learning là thứ thực sự khởi đầu cho việc áp dụng Python trong không gian, chủ yếu nhờ khung TensorFlow của Google và PyTorch, một khung khác do các kỹ sư tại Facebook hình thành. Ngoài các khung hàng đầu này là các sản phẩm như Keras giúp đơn giản hóa hơn nữa quá trình học tập của những người mới sử dụng ML

TensorFlow hướng đến các trường hợp sử dụng sản xuất trong khi PyTorch dành nhiều hơn cho các dự án dựa trên thử nghiệm hoặc nghiên cứu với các API dễ sử dụng hơn. Tuy nhiên, phần lớn của cả hai dự án đều được viết bằng C++ và được tối ưu hóa cao để xử lý các con số

Mọi công ty quan tâm đến học sâu sẽ áp dụng TensorFlow hoặc PyTorch. TensorFlow đã nhận được sự chấp nhận từ những tên tuổi lớn bao gồm AirBnB, Coca Cola, Google's Deep Mind, Intel, Twitter, v.v. PyTorch đã đạt được thành công tương tự với những cái tên như Facebook, Walmart, Amazon, Northrop Grumman và Verizon Wireless

Học máy hiện được áp dụng vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ xử lý yêu cầu tìm kiếm đến sắp xếp album ảnh, giao tiếp với trợ lý ảo, xác thực dấu vân tay của bạn và tối ưu hóa ảnh – tất cả đều có trên điện thoại thông minh của bạn. Không cần phải nói, Python sẽ được củng cố trong hệ sinh thái ML trong tương lai gần

Để đọc về các ngôn ngữ và khuôn khổ lập trình Machine Learning ngày nay, hãy tham khảo phần đã xuất bản của chúng tôi dành riêng cho chủ đề này. Ngôn ngữ và khung lập trình máy học cho năm 2021

Python đã là một phần quan trọng của Google ngay từ đầu và vẫn như vậy khi hệ thống phát triển và phát triển. Ngày nay, hàng tá kỹ sư của Google sử dụng Python và chúng tôi đang tìm kiếm thêm những người có kỹ năng về ngôn ngữ này

Peter Norvig, Google

Python cho Robotics và Học tăng cường

Một lĩnh vực khác đã nhanh chóng nổi lên thành một lĩnh vực nghiên cứu tích cực là Học tăng cường [RL]. Học tăng cường áp dụng cách tiếp cận học một hành động cụ thể với trạng thái của môi trường. Robot hoặc tác nhân liên tục đánh giá môi trường của nó và cố gắng chọn một hành động tối ưu cho bất kỳ bước thời gian nhất định nào

Khái niệm có vẻ đơn giản này nhanh chóng trở thành một mạng lưới phức tạp của các thuật toán, toán cao cấp và phần nào mang tính thử nghiệm trong ứng dụng. Tương tự như Machine Learning, Python cung cấp nền tảng cơ bản để nghiên cứu Gia cố và phát triển ứng dụng có thể diễn ra bằng cách sử dụng một số gói mà chúng ta đã thảo luận, cùng với một số gói mới

OpenAI là một trong những công ty đi đầu trong nghiên cứu Học tăng cường đã mã nguồn mở rất nhiều phần mềm đột phá kể từ khi thành lập vào năm 2015, đáng chú ý là bộ công cụ Gym của họ để nghiên cứu và phát triển các thuật toán Học tăng cường.  

Các mô hình RL đã được đào tạo về các trò chơi phổ biến như Space Invaders, trò chơi này có sẵn miễn phí để nhà nghiên cứu tải xuống và mày mò

Nhưng ngay cả với Python, RL vẫn có đường cong học tập dốc và rào cản gia nhập cao. Thông thường, các tác nhân được đào tạo trong một không gian mô phỏng và do đó dựa vào các trình mô phỏng vật lý như Mujoco hoặc Box2D.  

Phát triển RL không chỉ là học các thuật toán và triển khai chúng trong Python;

Vậy ai đang thực hiện lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức này? . , robot 4 chân có khả năng đi, chạy, leo cầu thang, tự sạc, tự đứng dậy khi ngã

Phần mềm lái tự động của Tesla dựa vào RL để huấn luyện phương tiện trong số các kỹ thuật Máy học khác trong điện toán trực quan. Những nỗ lực tự lái chắc chắn sẽ dựa vào bộ công cụ Python để phát triển

Python để phát triển web

Python được áp dụng mạnh mẽ trong phát triển web. Với khả năng hỗ trợ đa nền tảng, dễ sử dụng, tính chất mã nguồn mở và tính tổng quát, Python rất phù hợp cho máy chủ và ứng dụng web nói chung

Ứng dụng máy chủ

Mặc dù Python có một số đối thủ cạnh tranh gay gắt trong lĩnh vực phát triển web từ JavaScript và  Node. js, nó vẫn cung cấp một số công cụ tinh tế cho các ứng dụng web và cơ sở hạ tầng web nói chung

Khung web Python hàng đầu là Django hiện đang được sử dụng bởi các công ty như Instagram, Mozilla, Pinterest, Open Knowledge Foundation và OpenStack

Một máy chủ web nhẹ khác Flask cũng là một lựa chọn phổ biến cho các nhà phát triển Python để lưu trữ trang web. Nó rất phù hợp cho các ứng dụng microservice nhưng cũng thực hiện tốt công việc lưu trữ các trang web tĩnh như blog cá nhân hoặc trang web danh mục đầu tư

Có một số dịch vụ có tính chất tương tự như Flask, chẳng hạn như Kim tự tháp, Chai và Web2Py, tất cả đều tập trung vào các đặc điểm tương tự;

Xử lý dữ liệu và hình ảnh

Ngoài các khung, các tệp Python cũng có thể được chạy độc lập trên máy chủ và thực hiện các tác vụ cụ thể

Quản lý tệp là một tác vụ đơn giản được cung cấp sẵn từ thư viện chuẩn của Python [tìm thấy tại đây] với các mô-đun như os, pathlib và glob, xử lý các tác vụ của hệ điều hành liên quan đến quản lý tệp, đường dẫn hệ thống tệp và mở rộng mẫu đường dẫn tương ứng

Các thư viện Python như scikit-image chứa một tập hợp các thuật toán tiêu chuẩn để xử lý hình ảnh, với OpenCV là một tùy chọn khác tập trung nhiều hơn vào các kỹ thuật thị giác máy tính Machine Learning

Python hỗ trợ SQL ngay lập tức với sqllite3 và các cơ sở dữ liệu chính có trình điều khiển Python đáng tin cậy để liên lạc với cơ sở dữ liệu. Trình kết nối MySQL kết nối Python với bất kỳ cơ sở dữ liệu MySQL bên ngoài nào, Psycopg là bộ điều hợp PostgreSQL phổ biến nhất và PyMongo dành cho MongoDB và danh sách này tiếp tục

Khai thác dữ liệu và quét web

Quét web là quá trình thu thập dữ liệu web và trích xuất dữ liệu từ các trang web đã truy cập. Một đường dẫn như vậy có thể yêu cầu mô-đun yêu cầu của Python để kết nối với các trang web bên ngoài, trước khi trích xuất HTML bằng Beautiful Soup [gói được thiết kế dành riêng cho việc trích xuất dữ liệu HTML].  

Trong một thế giới mà dữ liệu đã trở thành một tài sản có giá trị, các công ty phân tích sẽ đặc biệt quan tâm đến các hoạt động như vậy và dựa vào quy trình đã được thử nghiệm trong trận chiến của Python để thực hiện điều đó

Ban đầu, chúng tôi chọn sử dụng Python vì nó nổi tiếng về tính đơn giản và tính thực tế, điều này phù hợp với triết lý của chúng tôi là 'làm điều đơn giản trước tiên'

Instagram

Python trong Tài chính và FinTech

Nói về phân tích và khai thác dữ liệu, một ngành khác thường xuyên thực hiện các nhiệm vụ xử lý dữ liệu là tài chính. Cụ thể, Python rất phù hợp với các công ty FinTech vì có nhiều API và công cụ hỗ trợ các tác vụ phổ biến trong lĩnh vực tài chính

Tìm nạp dữ liệu từ nguồn cấp giá theo thời gian thực của nhiều loại cổ phiếu, hàng hóa và các tài sản khác

Thu thập dữ liệu từ các nền tảng giàu dữ liệu để phân tích trạng thái của một thị trường cụ thể, chẳng hạn như giá nhà ở một khu vực hoặc tiểu bang được nhắm mục tiêu

Tạo và tổng hợp bảng tính theo cách tự động. Excel [và gần đây là Google Sheets] phụ thuộc rất nhiều vào tài chính, nhưng việc xử lý một lượng lớn tệp rất cồng kềnh và tốn thời gian.  

Những gì Python có thể làm khá dễ dàng là tổng hợp dữ liệu, định dạng dữ liệu đó trong bảng tính [chẳng hạn như tệp CSV chung] và xuất các bảng tính này [nối thêm vào bảng tính hiện có hoặc tạo bảng tính mới] ở định dạng mong muốn

Tăng tốc quản lý dữ liệu là thứ mang lại đòn bẩy cho các công ty tài chính và Python được sử dụng để làm điều này. Hãy tưởng tượng sắp xếp bảng tính theo ngày và có một thư mục riêng để lưu trữ bảng tính cho mỗi ngày.  

Đây sẽ là một nhiệm vụ vô cùng tẻ nhạt đối với con người, nhưng Python có thể thực hiện điều này một cách dễ dàng và tự động. Các tác vụ lặp đi lặp lại để thu thập, tổng hợp và xuất dữ liệu được tăng tốc đáng kể với Python

Python là một ngôn ngữ lập trình lý tưởng để thực hiện các nhiệm vụ như vậy do những đặc điểm giống như chúng tôi đã đề cập trước đây;

Jupyter Notebooks đóng một vai trò quan trọng trong Tài chính với khả năng trình bày dữ liệu một cách năng động;

Jupyter Notebooks cũng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu mà chúng ta đã thảo luận ở trên và không chỉ giới hạn ở mã Python, mặc dù phần lớn việc sử dụng là với Python. Chúng được nhúng trong các nền tảng học tập và thường tổ chức các hướng dẫn và hướng dẫn cho sinh viên

Có sự chồng chéo ở đây với nhiều công cụ mà chúng ta đã thảo luận trong phần Học máy, với gấu trúc, NumPy và SciPy đều là những công cụ hữu ích để thao tác và trực quan hóa dữ liệu

Python cũng là ngôi nhà của các bot giao dịch, được sử dụng rộng rãi bởi các công ty FinTech cũng như những người có sở thích. Các gói phổ biến như FinmarketPy cho phép bạn phân tích dữ liệu thị trường và kiểm tra lại các chiến lược giao dịch bằng API đơn giản của chúng. Pyalgotrade là một gói khác được sử dụng cho giao dịch thuật toán hỗ trợ cả giao dịch trên giấy và giao dịch trực tiếp

Cả tài sản truyền thống và Tiền điện tử đều được giao dịch tự động với các nền tảng này, với nền tảng thứ hai đang bùng nổ về mức độ phổ biến và sự quan tâm đến không gian tài chính khi tài sản kỹ thuật số được chấp nhận nhiều hơn bởi dòng chính

Python trong giáo dục

Python là ngôn ngữ lập trình giảng dạy lý tưởng và do đó được sử dụng rộng rãi trong giáo dục và học tập trực tuyến, cả ở cấp độ đầu vào cho người mới và cấp độ nâng cao cho sinh viên nghiên cứu. Điều này một lần nữa là do thế mạnh của Python với tư cách là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung mà chúng tôi sẽ phân tích ngắn gọn chi tiết hơn

Cú pháp Python giống ngôn ngữ tiếng Anh hơn so với các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác [C# và Java là đối thủ cạnh tranh chính của Python]. Đặc điểm có chủ ý này của Python định vị nó là một ngôn ngữ lập trình cấp đầu vào tuyệt vời dành cho sinh viên lần đầu tiên nỗ lực tiếp cận các mô hình lập trình

Khả năng sử dụng lại là rất quan trọng trong bất kỳ tác vụ lập trình nào vì các lập trình viên có thể dựa vào các gói đã được thử nghiệm trong trận chiến được sử dụng và bảo trì rộng rãi. Với một lệnh, các gói này có thể được cài đặt và nhập vào bất kỳ dự án nào. Python không thỏa hiệp ở đây

Cho dù các tổ chức giáo dục chọn máy Windows, máy Mac hay môi trường dựa trên linux, Python đều được hỗ trợ tốt và tương thích với tất cả các hệ điều hành chính. Bạn thậm chí có thể chạy Python trên đám mây với các dịch vụ như Python Anywhere

Điều này rất quan trọng trong môi trường giáo dục, nơi không có gì đảm bảo rằng mỗi tổ chức sẽ áp dụng nền tảng nào

Python cũng chạy trên Raspberry Pi và thậm chí cả các bộ vi điều khiển – những con chip nhỏ, năng lượng thấp được thiết kế để chạy trong các thiết bị và thiết bị nhúng [nghĩ rằng internet vạn vật hoặc IoT]. Những phần cứng giá rẻ này tạo nên nền tảng học tập tuyệt vời cho sinh viên và những người đam mê

Python để phát triển trò chơi điện tử

Mặc dù Python không phải là một giải pháp phát triển trò chơi điện tử tối ưu theo các tiêu chuẩn và công cụ hiện có ngày nay, nhưng nó vẫn thu hút được một cộng đồng các nhà phát triển trò chơi và một số thư viện trò chơi điện tử thú vị được viết bằng Python vẫn tồn tại cho đến ngày nay, do đó củng cố vị trí của nó trong số các nền tảng học tập để phát triển trò chơi

Pygame 2 là một thư viện đa nền tảng mã nguồn mở và miễn phí để phát triển phần mềm cho các ứng dụng đa phương tiện như trò chơi điện tử bằng Python. Phần lớn cơ sở mã cho Pygame được viết bằng C và các trò chơi sẽ hoạt động rất hiệu quả nhờ điều này. Đây là một thư viện có khả năng với vô số dự án để duyệt trên trang web của họ

Pyglet là một thư viện khác có các đặc điểm tương tự như Pygame, Pyglet là một thư viện được duy trì tích cực khác để phát triển trò chơi hoàn toàn được viết bằng Python. Một trong những tính năng hàng đầu của Pyglet là hỗ trợ cho các cửa sổ nền tảng gốc, cho phép bạn tận dụng lợi thế của nhiều cửa sổ và màn hình đa màn hình

Các gói này rất có khả năng tạo mẫu ý tưởng, học cách quản lý nội dung đa phương tiện hoặc chỉ đơn giản là học thêm về Python và các khả năng của nó trong môi trường giáo dục

Python trong các lĩnh vực chuyên ngành

Bây giờ chúng tôi đã đề cập đến nơi Python được sử dụng nhiều nhất, nhưng điều thú vị cần biết là Python cũng có thể được áp dụng trong một số lĩnh vực rất chuyên biệt do tính tổng quát của nó

Nội dung trong phần này bao gồm một số cách thú vị mà ngôn ngữ đang được áp dụng để giải quyết các vấn đề tiên tiến

hack đạo đức

Python đi kèm với vô số gói mà cộng đồng hack mũ trắng có thể sử dụng để khám phá các lỗ hổng trong phần mềm

Khám phá các lỗ hổng trong phần mềm và dịch vụ đòi hỏi chuyên môn trong các lĩnh vực như mạng, mật mã và lập trình cấp thấp

Các nền tảng học tập đang ngày càng nhận thấy giá trị của các hoạt động như vậy trong cái gọi là cộng đồng hack “mũ trắng”;

Ngày nay, những khám phá như vậy đi kèm với tiền thưởng khổng lồ, với những gã khổng lồ công nghệ như Apple có chương trình tiền thưởng lỗi của riêng họ

Sau đây là các gói Python được sử dụng để hack đạo đức

• phế liệu. Một chương trình thao tác gói tương tác, có thể giả mạo hoặc giải mã các gói của một loạt các giao thức, gửi chúng trên dây, chụp chúng, khớp các yêu cầu và trả lời, v.v.
• gói IM. Tập hợp các lớp Python để làm việc với các giao thức mạng
• mật mã. Một gói cung cấp các công thức mã hóa và nguyên hàm cho các nhà phát triển Python
• Python-Nmap. Một thư viện giúp sử dụng trình quét cổng nmap. Nó cho phép bạn dễ dàng thao tác kết quả quét nmap
• Pylibnet. Mô-đun Python cho thư viện tiêm gói libnet

thiên văn học

Python có một cộng đồng tích cực trong lĩnh vực thiên văn học và khám phá không gian, những người đã phát triển các ứng dụng trực quan hóa dữ liệu thú vị

• thiên văn. Nỗ lực của cộng đồng nhằm phát triển gói cốt lõi cho thiên văn học bằng Python và cải thiện khả năng sử dụng, khả năng tương tác và cộng tác giữa các gói Python thiên văn. Đoạn trích mẫu có thể được duyệt trên trang thư viện của họ
• SunPy. Một gói được quảng cáo là môi trường phân tích dữ liệu năng lượng mặt trời nguồn mở, miễn phí và do cộng đồng phát triển cho Python
• không gianPy. một gói 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 dễ dàng hơn

Dược lý và Y học

Các thư viện trực quan hóa dữ liệu phong phú của Python đã tạo ra các ứng dụng dựa trên dược lý học, chẳng hạn như phân tích dữ liệu y tế, chẩn đoán lâm sàng dựa trên hồ sơ bệnh án và các triệu chứng của bệnh nhân, đồng thời tạo ra các mô hình tính toán để tăng tốc quá trình phát triển các loại thuốc mới.

Các kỹ thuật học sâu tiên tiến cũng đang được tích cực nghiên cứu để hỗ trợ các nhiệm vụ này

PyGeno là một gói nhằm làm cho việc trích xuất dữ liệu như trình tự gen trở nên dễ dàng và được thiết kế để có thể xử lý các truy vấn lớn. MedPy là một thư viện và bộ sưu tập tập lệnh để xử lý hình ảnh y tế bằng Python

Là một câu chuyện thành công của Python, các nhà nghiên cứu tại AstraZeneca đã sử dụng các mô hình được xây dựng bằng Python để 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

Tóm lược

Bài viết này đã đề cập đến nơi phần lớn hoạt động Python đang diễn ra bởi các ngành khác nhau và các trường hợp sử dụng của chúng liên quan đến phát triển phần mềm.  

Do tính linh hoạt của Python với tư cách là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, nó có thể được áp dụng cho vô số vấn đề thách thức trong đó phần mềm được tạo bằng ngôn ngữ này có thể được áp dụng để khám phá các giải pháp tiên tiến phức tạp

Do đó, Python được sử dụng nhiều trong các nỗ lực nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau mà chúng tôi đã đề cập sơ qua trong phần lĩnh vực chuyên ngành. Khoa học dữ liệu đã nhanh chóng trở thành trường hợp sử dụng hàng đầu của Python

Là một ngôn ngữ được sử dụng rất rộng rãi và theo yêu cầu, được nhúng trong vô số ngành công nghiệp và tập đoàn lớn, Python là một trong những ngôn ngữ phù hợp nhất hiện nay

Những ngành nào sử dụng Python?

Tại sao Python được sử dụng trong công nghiệp?

Tại sao Python không được sử dụng trong công nghiệp?

Trường hợp Python được sử dụng trong cuộc sống thực?