Introdução ao Python
Python é uma linguagem de script interpretada concebida na década de 1980, com foco na legibilidade do código. Sua versão 2 foi lançada em 2000 e a versão 3 em 2008. O Python 3 teve alterações fundamentais significativas, causando uma falta de compatibilidade com versões anteriores. Apesar disso, o python 2 ganhou muita força quando amadureceu e provavelmente o que fez com que o python permanecesse um favorito universal enquanto a versão 3 estava sendo adotada.
O que posso fazer com o Python?
O Python evoluiu para ser uma linguagem multiparadigma muito poderosa. Ele suporta totalmente programação orientada a objetos, programação estrutural. Ele também suporta programação funcional e lógica. Devido à flexibilidade e facilidade de uso, é suportado por uma enorme comunidade de código-fonte aberto, permitindo a sua abrangência em um vasto número de domínios.
Alguns dos domínios do Python são usados popularmente para desenvolvimento de sites, automação do trabalho operacional, criação de bots, ciência de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, desenvolvimento de aplicativos, scripts de utilitários, automação de navegador, criação de pipeline de testes e implantação.
Importância do Python
O Python se tornou o idioma preferido para a maioria da comunidade de código aberto. Devido à sua popularidade nesta comunidade e facilidade de uso, tornou-se popular entre um grande número de recém-formados e pessoas nos estágios iniciais de sua carreira. Isso causou uma boa quantidade de trabalho exploratório executado ao testar os recursos do python e aumentar o mesmo quando necessário. Estruturas Python como o Django estão alimentando algumas das empresas mais conhecidas como Instagram, Pinterest, Mozilla, National Geographic, etc.
O Selenium se tornou uma importante biblioteca usada para automação do navegador e testes automatizados. O Python é líder no número de bibliotecas que suportam o mundo ecológico de dados (análise de dados, visualização de dados, ciência de dados, modelos prontos para produção, etc.) com bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, seaborn, matplotlib, numpy, pandas etc. Escusado será dizer que, com o uso ativo, popular e amplo de python, ele tem um lugar muito importante é a indústria de software e sua ascensão.
Python pode ser usado em desenvolvimento web
Python é uma linguagem fácil de aprender e entender em Desenvolvimento Web. O Python também oferece muitos frameworks mencionados abaixo.
O que é desenvolvimento de back-end?
Estruturas da Web como Django, Flask, Falcon, hug, etc, são extremamente populares para o desenvolvimento de sistemas do lado do servidor (código de back-end). Isso é necessário, pois facilita a incorporação de lógica de negócios complexa com o código voltado para o cliente e de uma maneira mais segura, sustentável e escalável.
Benefícios do uso de uma estrutura do lado do servidor
- Isso envolve vincular (e retornar) páginas da Web de maneira complexa em solicitações apropriadas de clientes (front-end ou navegador); atuando como intermediário entre os bancos de dados e o cliente, ou entre qualquer terceiro sistema e o cliente.
- Eles abstraem muitos detalhes enquanto expõem a funcionalidade ao cliente (também conhecido como usuário final). A necessidade de focar apenas no que é visível na tela, como botões, links, imagens; e não se preocupe com a maneira como o próprio conteúdo é gerado, armazenado, vinculado ou com acesso. Tudo o que pode ser tratado com facilidade pelas estruturas de back-end
Python pode ser usado em ciência de dados e análise de dados
Ciência de dados e análise de dados é um termo amplo e eles têm vários componentes, conforme descrito abaixo.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina, em alto nível, está prevendo padrões recorrentes nas observações subjacentes, sobre praticamente qualquer coisa. Os padrões podem estar na velocidade de digitação de uma pessoa, no tempo de reação de uma pessoa, na previsão do tempo ou até no reconhecimento do objeto mostrado na figura.
A necessidade de aprendizado de máquina
Pode-se argumentar que um programador pode escrever declarações de casos realizando automaticamente os diferentes cenários e formulando intuitivamente regras para previsão. A implementação desse caso de uso de alto nível pode levar anos de esforço para melhorar o desempenho de previsão observado. Escrever um código que faça isso estudando todos os casos você mesmo consome tempo, é propenso a erros e é muito difícil de alterar à medida que são encontradas variações.
Por outro lado, as bibliotecas de aprendizado de máquina usam cálculos iterativos rápidos para realizar padrões nos casos de teste subjacentes, a uma taxa muito mais rápida quando o conjunto de dados (amostras) é alto o suficiente em número (milhões a bilhões facilmente).
Usos do aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina está sendo usado por quase todas as grandes empresas de tecnologia como Amazon, Google, Netflix, Microsoft, Facebook, Linkedin, Youtube, etc. Alguns dos casos de uso são:
1. Sistemas de recomendação
Dado um histórico de interação com produtos específicos (como vídeos, filmes etc.), preveja e mostre conteúdo não visto que tem uma grande chance de ser apreciado pelo usuário. Amazon, Youtube, Netflix, etc.
2. Reconhecimento Facial
Em uma foto ou quadro de vídeo, identifique a pessoa identificando suas características faciais. Usado pelo Facebook, por telefones para desbloquear pelo reconhecimento facial.
3. Reconhecimento de Voz
Identifique o conteúdo durante o discurso, mapeie suas palavras no idioma apropriado e, se necessário, valide a identidade da pessoa.
4. Previsões do mecanismo de pesquisa
Usado para encontrar o conteúdo certo, dada uma sequência de pesquisa, classificando todos os resultados disponíveis na ordem que parecia mais desejável pelo usuário. Google, Bing, Yahoo são algumas das empresas que usam isso.
5. Sistemas de reconhecimento de rede
Estes são sistemas complexos, geralmente orientados a bancos de dados gráficos, para encontrar fortes vínculos entre as entidades subjacentes (atualmente principalmente pessoas). Facebook, LinkedIn e Instagram são poucas empresas que usam ativamente esse tipo de técnicas de aprendizado de máquina.
Python para aprendizado de máquina
As bibliotecas mais populares atualmente liderando avanços no aprendizado de máquina são o Scikit-learn e o TensorFlow. Entre os dois, eles cobrem a maioria dos algoritmos populares de Machine Learning e Data Science.
Script e automação
O caso de uso inicial do Python e o mais incontável, mas um específico é a automação, criando scripts para pequenos scripts de utilidade. Você pode automatizar muitas tarefas pequenas e economizar tempo, energia e talvez muita motivação desperdiçada em tarefas mundanas.
Poucos casos de uso:
- Automação do Navegador
O framework Selenium permite automatizar interações com navegadores e sites. Isso pode ser usado para testes automatizados de sites, para automatizar tarefas feitas por você mesmo, selecionar um conjunto de filtros em um site, fazer scraping etc.
- Automação de rede e linha de comando
O Python também está sendo cada vez mais usado para automação de rede. Algumas das tarefas usadas para economizar tempo rapidamente podem estabelecer automaticamente uma conexão SSL com uma máquina remota que requer autenticação de dois fatores ou mesmo duas camadas de conexões SSL autenticadas com dois fatores.
Conclusão
Python é uma linguagem poderosa, para permanecer e dominar a indústria de tecnologia por pelo menos alguns anos. Sua importância e níveis de uso estão apenas aumentando e são líderes em inovação para campos cada vez maiores. É uma habilidade de possuir e ser mantida.
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Este foi um guia para o que posso fazer com o Python. Aqui discutimos a importância, casos de uso e python para aprendizado de máquina etc. Você também pode conferir os seguintes artigos para saber mais -
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