Python은 다양한 프로그래밍 언어입니다. 올바른 도구와 라이브러리를 선택하면 진정한 혁신가가 될 수 있습니다. 프로그래밍 언어를 배우기 시작하려면 배짱, 의지, 시간, 그리고 몇 가지 이상의 에너지 음료가 필요합니다. 따라서, 여러분은 목표를 설정하고 파이썬이 무엇에 쓰이는지 배우는 것에서 시작해야 합니다.
결국, 여러분은 여러분이 배우고 있는 무언가에 대해 흥분하고 싶어하죠, 그렇죠?
이 튜토리얼에서는 Python 기계 학습, 데스크톱, 게임 및 웹 애플리케이션 생성 및 데이터 마이닝을 간략하게 소개합니다. 이 정보를 통해 파이썬을 배울 수 있기를 바랍니다.
Python은 일반적으로 무엇입니까?
파이톤은 놀랍게도 읽기 쉽습니다. 해석 언어로서, 그것은 코드를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 변환하지 않습니다. 파이톤은 또한 고도의 범용 프로그래밍 언어입니다. 개발자들은 그것을 프로그래밍 세계의 카멜레온이 되도록 디자인했습니다.
또한 Python은 소규모 프로젝트뿐 아니라 대규모 프로젝트에서도 보다 명확하고 논리적인 코드를 생성하는 것을 목표로 합니다.
Python을 Rubik's 큐브와 비교할 수 있습니다. Python은 많은 면을 가지고 있기 때문에 비틀고 놀 수 있습니다. 이 언어는 여러분을 놀라게 할 수 있는 기술을 생산하기 위해 수많은 컴퓨터 절차를 구현할 수 있습니다.
이 언어의 실제 영향과 Python의 용도를 보여 주는 몇 가지 흥미로운 사실이 있습니다.
유명한 비트토렌트는 파이썬 프로그램으로 시작했습니다.
NSA(National Security Agency)는 정보 분석 및 암호화를 위해 Python을 적용합니다.
개발자들은 파이썬(다른 언어들 중에서)을 사용하여
구글은 파이썬에게도 낯설지 않습니다. 구글은 악명 높은 웹 검색 시스템을 기반으로 하고 있습니다.
배울 수 있는 기계를 가르칩니다.
기계학습은 혁명적인 개념입니다. 개인화 및 향후 경향 예측을 개선합니다. 지난 10년 동안 인공지능은 다양한 산업 분야를 변화시켰습니다. 그것은 새로운, 전례 없는 기술들이 아무것도 아닌 것에서 생겨날 수 있는 기회를 제공했습니다. 아무 것도 아닌 파이썬입니다.
인공지능으로 작동되는 소프트웨어를 만드는 것은 복잡한 소리입니다. 피톤을 이용한 기계 학습은 사람들이 어린이들을 가르치는 것과 비슷하게 컴퓨터에게 특정한 패턴으로부터 배우고 그것을 인식하도록 가르칩니다. 또한, Python AI는 예측, 잠재적 답변 예측 등을 할 수 있습니다!
기계 학습은 신경망의 생성에 의해 추진되는데, 이것은 파이썬이 무엇에 사용되는지에 대한 질문에 답하는 개념 중 하나입니다. 가장 간단한 말로, 파이썬 신경망은 인간의 뇌를 기반으로 한 알고리즘으로 구성된 시스템입니다. 개발자는 Python을 사용하여 고급 네트워크를 생성하고 이를 사용하여 예를 분석하여 기계에 대해 학습할 수 있습니다.
왜 Python이 AI에 가장 적합한 프로그래밍 언어일까요?
Python의 생태계는 AI와 ML의 창설을 강력하게 지원하고 있습니다. 잘 유지된 자원과 자습서가 많이 있습니다. 그들은 인공지능과 심층 학습에 사용할 파이썬 라이브러리에 대한 세부 정보를 제공합니다.
Python의 또 다른 중요한 문제는 데이터 관리입니다. 디지털화의 현재 단계에서 데이터를 적절하게 관리하는 것은 매우 중요합니다. 인간은 이 탐구에 한계가 있지만, 인공지능은 높은 효율성과 낮은 생산 비용으로 엄청난 양의 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다.
파이썬의 구문이 영어와 닮았기 때문에 비교적 배우기 쉽습니다. 또한, 이 언어를 사용하면 복잡한 시스템을 처리하고 처리할 수 있습니다.
이전에 성공한 파이썬 AI 프로젝트입니다.
파이썬 AI를 만드는 것은 이미 큰 성공을 거두었다는 것이 입증되었습니다. Skyscanner가 감독되지 않은 Python 기계 학습 알고리즘을 적용했을 때 여행 산업은 향상되었습니다. 저렴하고 고효율로, 새로운 비행기 노선의 행동을 추산하고 여행자들의 잠재적인 목적지를 결론지었습니다.
파이썬이 AI에 가장 적합한 프로그래밍 언어라는 것을 증명하는 또 다른 예는 건강관리 분야의 발전에 관여하는 것입니다. 파이썬 AI 프로젝트는 질병예측과 부상검지에 혁명을 일으켜 환자의 건강을 추적하고 유지하는데 어려움이 적어지고 있습니다.
게다가, 파이선 건강과 관련된 애플리케이션 등장하는 데 도움이 돼요. AiCure은 명시된 환자들은 그들의 약을 함께 복용하도록 하는 사용 가능한 모바일 앱의. 이 예제는 것처럼 정확한 파이선:기술과 우리의 삶을 향상시키는 데 사용돼요.
만약 당신이 오직 Python으로에 대해 기계 학습을 읽기 시작하고 있다 그것은 Keras 도서관이 그 가능성을 조사하기 시작하는 것이 상책일 것이에요 그것은 파이썬 신경 네트워크를 구축을 간소화시킨 버전을 제공해요. 그 후에, 당신은 TensorFlow, PyTorch, 또는 테아노 탐사를 시작해야 해요.
파이썬으로 어떻게 보트를 만드나요?
보트는 인터넷을 통해 특정 작업을 수행하기 위한 프로그램입니다. 이러한 애플리케이션은 인간보다 훨씬 더 빨리 반복적인 작업을 실행합니다.
예를 들어, 트위터는 종종 하루에 백 번 같거나 비슷한 메시지를 보내면서 보트의 대상입니다. 그러나 보트는 사용자의 입력에 대한 응답을 생성할 수 있기 때문에 기술 또는 모든 지원에 유용할 수 있습니다. 그 결과 고객 지원의 생산성이 높아집니다.
보트는 파이썬의 용도에 관한 한 개념 중 하나입니다. 이것은 보트를 만드는 데 사용되는 주요 언어 중 하나입니다.
먼저, 잠재적인 오픈 소스 봇 사례를 살펴보겠습니다.
python-rtmbot는 WebSockets를 통해 RTM(Real-Time Messaging) API를 사용하여 슬랙 보트를 구성하는 데 널리 사용되는 봇 프레임워크입니다.
GitHub는 코드 조각과 유용한 팁을 포함하여 보트를 만들 수 있는 무한한 자원을 제공합니다.
Errbot는 슬랙, Discord, Hipchat을 위한 보트를 만드는 챗봇입니다. Errbot의 주요 목표는 제공된 Python 소스 코드를 조작하여 사용자가 프로그램을 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
Python은 웹 개발을 좋아합니다.
웹 개발은 넓은 개념입니다. 여기에는 웹 사이트를 만들기 위해 수행되는 모든 활동이 포함됩니다. 이 프로세스의 복잡성은 개발된 제품의 유형에 따라 달라집니다.
웹 개발에 Python은 어떤 용도로 사용됩니까? 백엔드 웹 응용 프로그램을 개발하기 위한 도구입니다. Django, Flask 및 Falcon은 개발자가 영감을 주고 웹 프로젝트를 위해 비트 및 코드를 검색하는 데 사용하는 가장 인기 있는 프레임워크입니다.
웹 브라우저는 Python을 실행하지 않으며 JavaScript를 실행합니다. 따라서 Pyjs 프로젝트를 사용하여 Python에서 JavaScript로 컴파일할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 대부분의 웹 응용 프로그램에는 JavaScript와 Python이 모두 포함되어 있습니다. 웹 브라우저는 Python이 서버 측에서 실행되는 동안 JavaScript를 실행합니다.
데이터 마이닝 및 파이썬입니다.
경향 예측기를 건설하기 위해 대형 데이터베이스를 분석한 데이터 마이닝은 하나의 과정이에요. 이 공정은 복잡해요. 데이터 과학자들 정보와 그들…에 기초를 둔 특정 가설의 많은 양을 조사해요. 데이터 광산 소셜 네트워크, 범죄 영상 등의 분석을 포함하
파이썬의 용도에 대한 또 다른 것과 깨끗한 데이터 정리하는 것이에요. 그것은 최고의 프로그래밍 언어로 그것을 하는 것으로 간주돼요. 또한, 기계 파이선으로 학습 알고리즘의 사용과 함께, 데이터 분석을 단순화돼요.
파이선 프레임워크의 전체 범위에 개발자들이 그들의 사업을 강화할 수 있는pre-written 코드 단편의 거대한 번호를 제공하는 것에서 악명이 높아요. 그 같은 데이터 마이닝에 적용돼요. 여기 데이터 분석 시행에 가장 인기 있는 틀의 목록: 있어요.
Numpy는 Python에서 수치 계산을 위해 설계된 선두적인 프레임워크입니다.
SciPy는 과학, 수학, 공학 모듈입니다.
Scikit-Learn은 생산적인 데이터 마이닝을 위한 Python 머신 학습 프레임워크로서 회귀, 클러스터링, 모델 선택, 사전 처리 및 분류 프로세스를 수행할 수 있습니다.
Dask는 분석 및 1,000노드 클러스터 확장에 대한 고급 병렬 처리를 위한 프레임워크입니다.
GUI 기반 데스크톱 프로그램입니다.
그래픽 사용자 인터페이스(GUI)도 Python에 사용됩니다. GUI를 사용하면 텍스트 기반 명령 대신 아이콘이나 사진과 같은 시각적 요소를 사용하여 컴퓨터와 상호 작용할 수 있습니다. Python을 사용하여 GUI를 생성하는 데 사용할 수 있는 모듈이 많이 있습니다. 따라서 가장 일반적으로 사용되는 것은 다음과 같습니다.
Tkinter는 Python 인터페이스가 내장되어 있습니다. 이 GUI 툴킷은 Microsoft, Linux 및 Mac OS X와 같은 가장 인기 있는 모든 플랫폼에서 실행됩니다.
PyGTK는 그래픽 인터페이스를 만드는 데 도움이 되는 무료 툴킷입니다.
wxPython은 교차 플랫폼 GUI 도구 키트와 wxWidgets의 바인더입니다. 처음에 개발자들은 C++를 사용하여 wxPython을 만들었습니다. 그러나 Python은 C++를 대체했습니다.
Kivy는 모바일 앱과 멀티 터치 애플리케이션 소프트웨어를 생성하기 위한 Python 라이브러리입니다. 사용자 인터페이스와 상호 작용을 정의하는 데 매우 적합합니다.
Python으로 게임 및 3D 그래픽을 개발합니다.
Python이 무엇에 사용되었는지에 관한 목록 중 하나는 그것이 또한 게임 개발에 적합한 후보라는 것을 언급하는 것이 중요합니다. 다시 한 번 말씀드리지만 게임 및 그래픽을 만드는 데 사용할 수 있는 프레임워크와 툴은 다음과 같습니다.
PyGame은 아마도 Python을 사용하는 많은 개발자들에게는 첫 번째 선택일 것입니다. 이 훌륭한 도서관은 완벽한 기능을 갖춘 게임과 멀티미디어 프로그램을 제작할 수 있는 모듈을 제공합니다. 또한, 초보자들은 제공된 예시가 게임 개발을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기 때문에 이 프레임워크를 고려해야 합니다. 모든 과정이 단계별로 설명되리라고 기대하지 마십시오. 그러나 도서관은 적절한 출발점입니다.
PyOpenGl은 OpenGL 프로그래밍을 위한 래퍼입니다. 여기에는 3D 모델을 만드는 방법에 대한 많은 예가 포함되어 있습니다.
Panda3D는 3D 렌더링 및 게임 개발을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.
Blender는 3D 그래픽 모델을 만들기 위한 정교한 도구입니다. 이 도구는 3D 게임을 생성하기 위해 내장된 Python 통역기를 사용합니다.
아케이드는 2D 게임을 세계에 소개하는 파이썬 도서관입니다.
결론
Python이 무엇에 사용되는지 설명하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. Python의 기능을 더 잘 보기 위해 벗겨내야 할 층이 많이 있습니다. 사용 가능한 용도에 대해 읽은 후 기본 사항을 학습하는 것이 좋습니다. BitDegree의 대화형 Python 튜토리얼에서 시작할 수 있습니다.
이 튜토리얼은 Java 또는 Python 선택 사이의 딜레마와 같은 몇 가지 필수적인 질문에 대답합니다. 유용한 통찰력을 얻고 파이썬 프로그래머가 되기 위해 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 읽어보세요!
헤어지기 전에 본 자습서의 주요 요점과 아이디어를 빠르게 검토하겠습니다.
Python은 방대한 양의 데이터를 학습하고 분석할 수 있는 교육용 유연한 프로그래밍 언어입니다.
파이톤은 AI 창출을 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 간단한 구문, 수백 개의 소스 코드가 포함된 다양한 프레임워크 및 초보자를 위한 지원 사용자 시스템 때문에 선택합니다.
데이터 과학자는 Python을 사용하여 정보를 분석하는 방법을 연습해야 합니다. Python은 데이터를 해석하고, 중요한 통찰력을 탐지하고, 예측을 생성하는 복잡한 프로세스를 간소화합니다.
보트, 데스크톱, 웹 및 게임 개발의 생성도 Python이 어떤 용도로 사용되는지의 한 예 중 하나입니다.
파이톤을 배우는 것은 어렵다고 여겨서는 안 됩니다: 기본 개념을 숙달하고 일을 시작하세요. Python 이용의 성공 스토리가 여러분이 배울 수 있도록 영감을 주었으면 합니다. 보다 효율적이고 생산적인 워크플로우를 위해 다양한 프레임워크를 탐색하기 시작합니다!
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