5 coola saker du kan göra med Python

Spread the love

Python är ett av de mest älskade programmeringsspråken.

Och varför inte, du kan bygga från enkla underhållsskript till komplexa maskininlärningsapplikationer. Det finns många coola saker du kan göra med Python, som du kommer att älska att lära dig.

Introduktion

Python är ett mycket populärt språk bland utvecklare. Det är enkelt och roligt att skriva skript för att automatisera och bygga saker.

Några av de vanliga användningsfallen är:

  • Skapar bots
  • Skrapa hemsidor
  • Maskininlärning, datavisualisering och analys
  • Webbutveckling med ramverk som Django och Flaska
  • Spelutveckling med Pygame
  • Mobilappar med ramverk som Kivy

I den här artikeln ska jag försöka täcka flera domäner med exempel och visa dig några av de roliga sakerna du kan göra med Python. Om du inte kan python, rekommenderar jag inlärning Det!

Låt oss börja!

För webbutveckling

Python har mycket bra stöd för webbutveckling med sina ramverk som Django, Flask och andra. Den kan användas för att bygga webbapplikationer på serversidan och kan integreras med vilken frontend som helst. I allmänhet använder utvecklare JavaScript i frontend och python för att stödja operationer på serversidan. Python används inte direkt i webbläsare.

Django är ett av de mest populära webbramverken i python. Dessa ramverk tillhandahåller ett paket där du har en definierad struktur, stödjer databasinteraktioner med lätthet; allt detta ställs in med ett minimalt setup-kommando. Om du vill ha något minimalt att börja med – rekommenderar jag Flask!

  De bästa Siri-genvägarna för att komma igång

Utöver dessa har Python ett stort antal bibliotek för webbutveckling. Några populära är –

Några resurser för att komma igång med webbutveckling i Python –

Exempel – Tillgång till datorns filsystem från mobilen

Du kan komma åt ditt filsystem genom att köra en filserver på din maskin. Gå till önskad katalog som du vill komma åt och kör följande kommando –

# python version >=  3.X
python3 -m http.server

# If Python version >= 2.X and < 3.X
python -m SimpleHTTPServer
#default port: 8000

Detta startar en filserver som kan nås på samma nätverk. För att komma åt dina filer på mobilen, anslut helt enkelt till samma nätverk (wifi eller använd telefonens hotspot på en bärbar dator). Öppna nu i telefonens webbläsare –

:port

Kontrollera din IP genom att köra – ifconfig. Kontrollera din lokala IP (bör börja med 192.168…)

Anta att din IP är – 192.168.43.155 och att du använder standardporten. Då bör du öppna –

192.168.43.155:8000 på mobil. Du kommer att se aktuell katalog 🙂

Automation och skript

Om du är ingenjör kommer du förmodligen att vara lat och vilja automatisera nästan allt du kan, eller hur?

Inga bekymmer, python täckte dig. Det finns massor av saker som du kan automatisera med så lite som 4-5 rader kod. Från att ställa in cron-jobb och påminnelser till att ladda ner dina favoritvideor på YouTube, du kan göra allt med ett par rader i python.

Några fantastiska skript och paket som du kan börja använda –

Exempel – Konvertera CSV till JSON

Du kan konvertera CSV-filen till JSON med bara ett kommando i python!

Prova det nu –

python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"

Ersätt med ditt filnamn.csv, så får du en JSON-utdata!

  Hur man skapar 3D-effekter i CapCut

Lätt, eller hur?

Byggspel

Python stöder utveckling av spel. Dess Pygame biblioteket är mycket användbart. Den stöder konst, musik, ljud, video och multimediaprojekt som ska byggas med den. Du kan till och med skapa spel över plattformar med hjälp av Kivysom körs på Windows, Mac, Linux, Android och iOS.

Resurser att lära sig

Exempel – Hangman i terminal

Här är ett enkelt pythonprogram som låter dig spela hangman-spel i terminalen. Koden kan förkortas mycket, och det lämnar jag som en övning till dig!

# hangman.py
#importing the time module
import time
import random

turns = 10

print "Hello, Let's play hangman! You will have " + str(turns) + " turns!"

print ""

# delay
time.sleep(0.5)

# set of words to guess from
wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"]
word = random.choice(wordList)

guesses=""

# loop till no turns are remaining
while turns > 0:         
    wrong = 0             

    for char in word:      
        if char in guesses:    
            print char,    
        else:
            print "_",     
            wrong += 1    

    print("n")

    if wrong == 0:        
        print "You won :)"  

        break              

    print

    guess=""
    if len(guess) < 1:
        guess = raw_input("Guess a character or enter the correct word: ")[0]

    guesses += guess                    

    if guess not in word:  
        turns -= 1        
 
        print "Wrong"    
 
        print "You have", + turns, ' turns left!' 
 
        if turns == 0:           
    
            print "You Lose :("

Utgången skulle se ut ungefär som –

Web skrapning

Du ser mycket data varje dag på flera webbplatser. Tänk vad coolt det skulle vara om du enkelt kan komma åt den datan; det är vad webbskrapning är, och python gör det ännu enklare med dess fantastiska stöd och bibliotek. Data på webben är ostrukturerad, och python ger ett enkelt sätt att analysera och konsumera denna data och till och med göra ytterligare analyser och operationer.

Några populära skrapbibliotek är:

Låt mig visa dig ett exempel på hur du kan skrapa valutavärden från en webbplats – x-rates.com

  En jämförande guide för Blockchain Consensus Algoritmer: PoW vs. PoS

Exempel – Få valutavärde jämfört med USD

Låt oss använda scraping i python för att hämta valutavärden –

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 
  
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
r = requests.get(URL) 

soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser') 
ratelist = soup.findAll("table", {"class": "ratesTable"})[0].findAll("tbody")

for tableVal in ratelist:
	trList = tableVal.findAll('tr')
	for trVal in trList[:6]:
		print(trVal.text)

Detta returnerar hur mycket 1 USD motsvarar i andra valutor.

Datavetenskap och maskininlärning

DS och ML är de mest trendiga ämnena nuförtiden. Dessa teknologier är framtiden för datavetenskap.

Python är väl lämpad för datamanipulation, analys och implementering av komplexa algoritmer. Dataanalys och visualisering är vanligtvis enkla funktioner eller några rader kod med pythonbibliotek som NumPy, scipy, scikit-learn, etc.

Python kan användas i dataintensiva och maskininlärningsapplikationer med många populära bibliotek som –

Det finns många verktyg för djupinlärning som stöder python. Några populära bibliotek och ramverk är –

En av de andra anledningarna till att python används är att även komplexa maskininlärningsmodeller kan uppnås med 20-40 rader kod. Kolla upp denna handledning om hur enkelt visualiseringar kan göras i python.

Slutsats

Handledningen diskuterade olika domäner där python kan användas. Här presenterar jag några av de coola och enkla exemplen för demonstrationens syfte, men det finns många fler fantastiska applikationer och verktyg du kan bygga med Python. Jag hoppas att du lärde dig något nytt!

Fortsätt utforska. Fortsätt lära!