پایتون در چه مواردی استفاده می شود؟ (همه کاربردهای امروزی) |آموزش پایتون

گوگل، یوتیوب، اینستاگرام، ردیت و اسپاتیفای گذشته از اینکه برخی از محبوب ترین سرویس های نرم افزاری جهان هستند، چه اشتراک دیگری با هم دارند؟ درست است: همه آن ها از پایتون استفاده می کنند.

پایتون در همه جا است. حتی نمی توانید تصور کنید که چقدر گسترده است. مهمتر از همه، پایتون برای یادگیری آسان، برای خواندن واضح و برای نوشتن ساده است. همچنین سرعت توسعه بالایی دارد بدون از بین بردن قابلیت اطمینان یا مقیاس پذیری.

به لطف تقاضای زیاد برای پایتون، از آن پشتیبانی خوبی می شود و محبوبیت زیادی دارد.

اما دقیقاً از پایتون برای چه چیزی استفاده می شود؟ پایتون بیشترین بهره را از کدام فناوری یا تجارت دارد؟ اگر می خواهید به هر یک از زمینه های زیر وارد شوید، فکر کنید که آیا می خواهید پایتون را برای توسعه فناوری خود انتخاب کنید یا نه.

 

پایتون برای توسعه وب

در بازار فعلی ممکن است یک تجارت بدون وب سایت نیز وجود داشته باشد. علاوه بر این، این روند به دنبال برنامه های وب بیشتر و چشمگیر تر است که شامل موارد زیر می شود:

• نسخه های بی نقص تلفن همراه و دسک تاپ
• طرح بندی نامتقارن
• برنامه های وب پیش رونده
• انیمیشن های یکپارچه
• چت بات های ML

امروزه، بیش از هر زمان دیگر، مهم است که در زمان ساخت (یا احتمالاً بازسازی) وب سایت یا برنامه وب خود، ابزارهای مناسب را انتخاب کنید.

مزایای استفاده از پایتون برای توسعه وب

مزایای بسیاری در پایتون وجود دارد که به شما کمک می کند سریع در زمینه توسعه وب نتایج عالی کسب کنید:

۱- پایتون تقریباً در مورد هر چیزی، مجموعه بزرگی از کتابخانه های از پیش ساخته شده را دارد. مثلا کتابخانه های مخصوص محاسبات علمی، پردازش تصویر، پردازش داده ها، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و ..

۲- کد پایتون به دلیل نحو ساده و واضح، زمان کمتری برای نوشتن می برد. به همین دلیل، کدی که در پایتون نوشته شده، خیلی خوب و سریع می تواند نمونه های اولیه ای ایجاد کند.

۳- پایتون ROI پروژه های تجاری را تسریع می کند. دلیل این امر شبیه به نکته قبلی است: شما می توانید کد خود را سریع تر بنویسید و ارسال کنید. این امر به ویژه برای استارتاپ ها مهم است.

۴- پایتون یک فریم ورک داخلی برای آزمایش واحد دارد. این به شما کمک می کند تا کد عاری از اشکال را ارسال کنید. علاوه بر ویژگی های استاندارد پایتون، یکی از مهمترین نقاط قوت آن در توسعه وب، تنوع فریم ورک های وب ارائه شده است.

با انتخاب گسترده ای از فریم ورک های خوب پشتیبانی شده، می توانید نقطه شروع مناسبی را برای هر پروژه پیدا کنید. پایتون ابزارهایی را برای شما فراهم می کند که کار را با اطمینان انجام دهید:

• راه حل های اجرای سریع و خارج از جعبه
• راه حل هایی که به همکاری بسیاری از خدمات تخصصی میکرو نیاز دارند
• برنامه ای که عملکرد آن بسیار مهم است

فریم ورک های برتر وب پایتون

جنگو (Django): گسترده ترین فریم ورک وب پایتون – حداقل تا همین اواخر. علامت تجاری جنگو کامل بودن آن است، زیرا هدف آن ارائه تمام ابزارهای لازم برای ساخت یک برنامه وب در یک پکیج واحد است. اگر برنامه شما نسبتاً استاندارد باشد این گزینه مناسب است، زیرا به شما امکان می دهد بیشتر مراحل ابتدایی را جست و جو کنید و سریع تر یک راه حل کارآمد پیدا کنید.

فلسک (Flask): در مقایسه با جنگو، فلسک بسیار بیشتر به خدمات جزئی نگاه می کند که ممکن است دلیل محبوبیت شماره ۱ جدید آن بر اساس JetBrains باشد. برخلاف جنگو که همه در یک پکیج هستند، فلسک بیشتر مانند چسب کار می کند که به شما امکان می دهد کتابخانه ها را با یکدیگر ترکیب کنید. فلسک خود را به خوبی به یک رویکرد تکرار شونده برای اضافه کردن ویژگی ها و خدمات جدید “یک بار در هر زمان” می اندازد.

Bottle: Bottle فریم ورک دیگری است که ترجیح می دهد از این مسئله غافل شود که کاربر را با هر چیز دیگری که ممکن است لازم داشته باشد تحت الشعاع قرار دهد. این فریم ورک سبک وزن است و هیچ وابستگی خارجی به غیر از کتابخانه استاندارد پایتون (stdlib) ندارد. برای نمونه سازی، به عنوان یک ابزار یادگیری یا برای ساخت و اجرای برنامه های وب شخصی ساده، بسیار عالی کار می کند.

Pyramid: کمال Pyramid از میراث دو فریم ورک قبلی ناشی می شود: Pylons و repoze.bfg.Now که اکنون در Pyramid ادغام شدند. Pylons یکی از فریم ورک های برتر پایتون به حساب می آمد. مهمترین مزیت Pyramid نسبت به جنگو این است که سفارشی سازی در آن بسیار ساده است، در حالی که جنگو بیشتر “مورد تفکر” است. این امر باعث می شود Pyramid برای پروژه های غیر استاندارد که می توانند پیچیده تر باشند، یک انتخاب عالی باشد.

پایتون برای اینترنت اشیا (IOT)

بسته به دیدگاه شما، اینترنت اشیاء را می توان متفاوت درک کرد. به خاطر این توضیحات، فرض کنید در مورد اشیاء فیزیکی که در یک سیستم تعبیه قرار دارند صحبت می کنیم که سیستم آن ها را به اینترنت وصل می کند.

این “اشیا” اکنون آدرس IP خود را دارند و می توانند با استفاده از شبکه با “اشیا دیگر” از راه دور یا محلی ارتباط برقرار کنند. IoT اغلب در پروژه هایی که شامل شبکه های حسگر بی سیم، آنالیز داده ها، سیستم های فیزیکی سایبر، داده های بزرگ و یادگیری ماشین است، نقش دارد. علاوه بر این ، پروژه های IoT اغلب شامل تجزیه و تحلیل و فرآیندهای در زمان واقعی هستند.

در حالت ایده آل، زبان برنامه نویسی شما برای یک پروژه IoT از قبل باید انتخاب قدرتمندی برای زمینه های فوق باشد، در عین حال سبک و مقیاس پذیر باشد. پایتون خیلی خوب با این معیارها مطابقت دارد.

مزایای استفاده از پایتون برای IoT

۱- محبوبیت پایتون یک دارایی قابل توجه است. این زبان توسط یک جامعه بزرگ و مفید پشتیبانی می شود، که منجر به ایجاد مجموعه گسترده ای از کتابخانه های از پیش نوشته شده و اجرا و استقرار راه حل های کاری آسان تر شده است.

۲- پایتون قابل حمل ، قابل توسعه و تعبیه شده است. این امر باعث می شود پایتون به سیستم وابسته نباشد و به آن اجازه دهد بدون توجه به معماری یا سیستم عامل، از بسیاری از رایانه های موجود در بازار پشتیبانی کند.

۳- پایتون برای مدیریت و سازماندهی داده های پیچیده بسیار عالی عمل می کند. برای سیستم های IoT که به خصوص داده های سنگین هستند، این امر بسیار مفید است.

۴- یادگیری پایتون بدون مجبور کردن شما برای آشنایی با بسیاری از استانداردهای قالب بندی و تدوین گزینه ها، آسان است. فوری ترین نتیجه این مورد، نتایج سریع تر است.

۵- کد پایتون به لطف نحو تمیز آن جمع و جور و به راحتی قابل خواندن است. این کار در دستگاه های کوچک با حافظه محدود و توان محاسباتی مفید است. علاوه بر این، نحو (syntax) تا حدی مسئول محبوبیت روزافزون پایتون است، و بیشتر جامعه خود را تقویت می کند.

۶- ارتباط نزدیک پایتون با محاسبات علمی باعث شده است تا بتواند در توسعه IoT زمینه ساز شود. اگر یک دانشمند اجتماعی یا زیست شناس بخواهد برنامه ای را برای دستگاه هوشمند خود در آزمایشگاه ایجاد کند، با خوشحالی از زبان مورد علاقه خود استفاده خواهند کرد. در اکثر موارد این زبان پایتون خواهد بود، زیرا این فناوری به محاسبات علمی تبدیل شده است.

۷- پایتون زبان انتخابی Raspberry Pi است. اهمیت زیادی دارد، زیرا Raspberry Pi یکی از محبوب ترین میکروکنترلرهای موجود در بازار است.

۸- پایتون ابزارهایی را ارائه می دهد که فرایند توسعه IoT را ساده می کند، مانند webrepl. این گزینه به شما امکان می دهد از مرورگر خود برای اجرای کد پایتون برای IoT استفاده کنید. علاوه بر این، پروتکل پیام رسانی mqtt به شما امکان می دهد تا کد یا پیکربندی خود را به روز کنید.

۹- از آنجا که پایتون یک زبان تفسیری است، می توانید به راحتی راه حل خود را بدون کامپایل کردن کد یا چشمک زدن دستگاه تست کنید. با استفاده از یک برنامه C، باید کد را در رایانه شخصی خود کامپایل کنید، سپس آن را در “شی” خود بارگذاری کنید. پایتون به شما اجازه می دهد تا مستقیماً در مورد “شی” خود وارد مفسر شوید و این آزمایش راه حل های مختلف را آسان تر می کند.

۱۰- AWS، Python SDK را برای AWS IoT ارائه می دهد. به آن به عنوان گیلاسی در بالای یک کیک در حال حاضر خوشمزه فکر کنید.

چه ابزارهایی برای پایتون در IoT موجود است؟

Raspberry Pi

آیا تاکنون پروژه جالب IoT را در وب مشاهده کرده اید؟ اگر چنین باشد، احتمالاً Raspberry Pi را دیده اید.

Raspberry Pi:

• کوچک است (۸۵ میلی متر × ۵۶ میلی متر برای Raspberry Pi 3).
• انرژی بسیار کمی مصرف می کند.
• مجهز به درگاه های USB، پورت HDMI، پورت Ethernet و پشتیبانی Micro SD است.

مهمتر از همه، این نرم افزار دارای لینوکس روی برد است، بدین معنی که از پایتون نیز استفاده می کند و کدگذاری Raspberry Pi را ساده و قابل انتقال می کند. Raspberry Pi یک دستگاه فوق العاده همه کاره است که می توانید برای ساختن هر چیزی از آن استفاده کنید: مرکز رسانه ای، دستگاه بازی یکپارچه سازی با سیستم عامل، دوربین با گذشت زمان، ربات کنترل کننده، ایستگاه رادیویی FM ، سرور وب، سیستم امنیتی با ضبط حرکت، ربات توییتر، رایانه رومیزی کوچک. همچنین یکی از محبوب ترین ابزار ها برای آموزش برنامه نویسی است.

Raspberry Pi یک دستگاه فوق العاده همه کاره است که می توانید برای ساخت هر چیزی از آن استفاده کنید:

• مرکز رسانه ای ،
• ماشین بازی یکپارچه سازی با سیستم عامل ،
• دوربین با گذشت زمان ،
• ربات کنترل کننده ،
• ایستگاه رادیویی FM ،
• سرور وب ،
• سیستم امنیتی با ضبط حرکت ،
• ربات توییتر ،
• کامپیوتر کوچک رومیزی.

همچنین یکی از محبوب ترین ابزار ها برای آموزش برنامه نویسی است.

MicroPython

وقتی صحبت از راه حل های پایتون برای IoT می شود، کوچکتر از MicroPython نیست: یک میکروکنترلر کوچک برای اجرای پایتون روی صفحه ای که اندازه آن تنها چند اینچ مربع است.

این مجموعه شامل یک بسته نرم افزاری است، بنابراین اگر تازه IoT را با پایتون شروع کرده اید، دیگر لازم نیست چیزهای بیشتری را جستجو کنید.

یکی از ویژگی های MicroPython که جذابیت زیادی دارد WebREPL (حلقه خواندن-ارزیابی-چاپ) است که شبیه به خط فرمان است و از طریق یک صفحه وب قابل دسترسی است. با استفاده از WebREPL ، می توانید با استفاده از یک ترمینال ساده در مرورگر خود، کد پایتون را بر روی دستگاه IoT اجرا کنید بدون نیاز به سریال اتصال.

برای شیرین تر کردن این معامله، نیازی به اتصال برد به WiFi نیست، زیرا می تواند شبکه خود را ایجاد کند.

Zerynth

Zerynth به عنوان “واسطه IoT و Industry 4.0” مورد استقبال قرار می گیرد.

این برنامه یک اکوسیستم کامل ابزار از جمله IDE، ابزاری برای توسعه، RTOS چند منظوره (سیستم عامل real time)، مدیر دستگاه و برنامه مناسب برای موبایل را برای نظارت و کنترل دستگاه های دارای Zerynth در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.

Zerynth با اجازه دادن به شما برای نوشتن مقاله در پایتون یا ترکیبی از C و Python، پیشرفت IoT را سرعت می بخشد.

می توانید از Zerynth برای برنامه ریزی محبوب ترین میکروکنترلرهای ۳۲ بیتی استفاده کنید، آن ها را به زیرساخت های Cloud متصل کنید و دستگاه های خود را با آخرین نسخه های Firmware Over-the-Air اجرا کنید. همچنین کاملاً فشرده است و فقط ۶۰-۸۰ کیلوبایت از فلش و ۵-۵ کیلوبایت رم نیاز دارد.

Home Assistant

Home Assistant یک پروژه پایتون منبع باز برای اتوماسیون هوشمند خانه است. می توانید آن را بر روی رایانه شخصی یا Raspberry Pi نصب کنید.

Home Assistant اتو ماتیک کار می کند؛ به عنوان مثال، می تواند چراغ های موجود در خانه شما را کنترل کرده و دمای هر اتاق را اندازه گیری کند.

از این گذشته ، Home Assistant با انواع درایورها و سنسورها سازگار است.

پایتون برای یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین جدیدترین فیلد در دنیای توسعه نرم افزار است. به دلیل امکانات ظاهراً بی حد و حصر آن، به طور مرتب و به درستی در محبوبیت رو به افزایش است. این ایده که رایانه ها می توانند بجای کار کردن مطابق با قوانین مدون، به طور فعال یاد بگیرند، بسیار هیجان انگیز است. این یک رویکرد کاملاً جدید برای حل مسئله ارائه می دهد.

پایتون در خط مقدم یادگیری ماشین قرار دارد. مطالعات متعدد به طور واضح از پایتون به عنوان محبوب ترین زبان برای یادگیری ماشین و علم داده استقبال می کند. اما چرا اینطور است؟ راز پایتون چیست؟

مزایای استفاده از پایتون برای ML

دلایل مختلفی وجود دارد که پایتون مناسب ترین روش برای یادگیری ماشین است:

• نحو (syntax) پایتون کارآمد و دقیق است؛
• پایتون یک نقطه ورود کم دارد.
• پایتون به خوبی با سایر زبان های برنامه نویسی ادغام می شود.

اما در اینجا استدلال دیگری وجود دارد که برای پایتون مطرح می شود، که در مورد یادگیری ماشین بیشتر از سایرین است: پشتیبانی گسترده از کتابخانه منبع باز.

کتابخانه های برتر پایتون برای یادگیری ماشین

پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های زیاد، به ویژه برای علوم داده مشهور است. این دلیل اصلی پایتون به عنوان راه حلی برای یادگیری ماشین محسوب می شود. در اینجا برخی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین ارائه شده است.

scikit-learn

Scikit-Learn بهترین کتابخانه شناخته شده پایتون است که برای یادگیری ماشین استفاده می شود. scikit-Learn با استفاده از SciPy و NumPy ساخته و برای تعامل با آن ها طراحی شده است. منبع متن باز، در دسترس همه و قابل استفاده مجدد در تعدادی از زمینه ها است.

این کتابخانه از الگوریتم های متنوعی برخوردار است: طبقه بندی (classification)، رگرسیون(regression)، خوشه بندی(clustering)، کاهش ابعاد (dimensionality reduction) ، انتخاب مدل(model selection) و پیش پردازش(preprocessing). این الگوریتم ها عبارتند از: ماشین های بردار پشتیبان(SVM) ، جنگل های تصادفی(random forests) ، gradient boosting ، K-means و DBSCAN.

scikit-Learn گزینه هایی را فراهم می کند، ابزار های داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ارائه شده ساده و کارآمد هستند.

TensorFlow

TensorFlow در ابتدا توسط مهندسین و محققان گوگل ساخته شد تا نیازهای آن ها را برای سیستمی که بتواند شبکه های عصبی را برای یافتن روابط و الگوها کشف و آموزش دهد، برطرف کند. این فرایند به همان روشی طراحی شده است که انسان ها در آن استدلال و یاد می گیرند.

معماری انعطاف پذیر و با کارایی بالا در کتابخانه منبع باز باعث می شود محاسبات عددی در چند سیستم عامل و همچنین از دسک تاپ گرفته تا خوشه های سرور تا دستگاه های تلفن همراه آسان شود.

TensorFlow توسط کمپانی هایی مانند Uber ، Dropbox ، eBay ، Snapchat یا Coca Cola استفاده می شود.

nilearn

Nilearn یک کتابخانه پایتون سطح بالا برای یادگیری آسان و سریع آماری در مورد داده های تصویربرداری عصبی است. این کتابخانه از scikit-learn به دلیل داشتن تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین، از جمله تشخیص الگو یا آمار چند متغیره یاد می گیرد. کاربردهایش شامل مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل اتصال است.

ساخت مهندسی ویژگی های خاص دامنه، بالاترین ارزش nilearn را برای متخصصان یادگیری ماشین در اختیار دارد. این به معنای شکل دادن به داده های تصویربرداری عصبی به ماتریسی از ویژگی های مناسب برای یادگیری آماری یا روش دیگر است.

mlpy

Mlpy یک کتابخانه پایتون با کارایی بالا برای مدل سازی پیش بینی است که در بالای SciPy ، NumPy و GNU Scientific Libraries ساخته شده است. چندرسانه ای و منبع باز است. mlpy با هدف ارائه راه حل هایی برای مسئله های تحت نظارت و بدون نظارت، طیف گسترده ای از روش های پیشگام را ارائه می دهد.

پیدا کردن یک سازش معقول بین کارآمدی (efficiency) ، پیمانگی(modularity)، قابلیت تولید مجدد(reproducibility)، قابلیت اطمینان(maintainability) و قابلیت استفاده(usability) هدف اصلی mlpy است.

پایتون برای یادگیری نظارت شده

یادگیری ماشین نظارت شده یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است. در یادگیری نظارت شده، یک الگوریتم از یک مجموعه داده دارای برچسب یاد می گیرد که خروجی آن از قبل شناخته شده است. دو روش اصلی در این گروه، طبقه بندی و رگرسیون هستند.

Classification برای طبقه بندی داده ها به کلاس های دلخواه و مجزا و پیش بینی مقدار گسسته استفاده می شود که می تواند به ارزیابی اعتبار و یا کمک به تشخیص پزشکی کمک کند.

رگرسیون در مسائلی استفاده می شود که شامل اعداد پیوسته، از جمله تقاضا و پیش بینی مالی و همچنین برآورد قیمت ملک است. نتیجه پیش بینی شده در اینجا تخمین مقدار عددی است.

مشکلات طبقه بندی و رگرسیون به لطف تعداد زیادی از کتابخانه های پایتون، از جمله:

• scikit-Learn (ماشین های بردار پشتیبان، تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز خطی و درجه چهار، الگوریتم های نزدیک ترین همسایه، طبقه بندی کننده ساده بیز، درخت تصمیم گیری ، روش های ensemble و موارد دیگر)؛
• TensorFlow؛
• Keras ؛
• PyTorch؛
• Caffe2 (یادگیری عمیق)؛
• XGBoost؛
• CatBoost؛
• LightGBM (تقویت شیب).

پایتون برای یادگیری تقویتی

در یادگیری ماشین بدون نظارت، این الگوریتم به توانایی خود در حل مشکلات پس از دستیابی به مجموعه داده های بدون برچسب و بدون دستورالعمل آموزش و نتیجه شناخته شده متکی است.

خوشه بندی و فاکتور سازی ماتریس(matrix factorization) دو روش معمول یادگیری بدون نظارت ماشین هستند. هر دو روش اغلب در سیستم های دسته بندی مشتریان و توصیه کننده استفاده می شوند، بر اساس شباهت بین ویژگی های شیء، از هر دو روش برای گروه بندی عناصر استفاده می شود.

برخی از محبوب ترین کتابخانه های مورد استفاده در موتورهای سیستم های خوشه بندی و توصیه ای عبارتند از:

• Surprise (روش های همسایه محور، SVD ،PMF ، SVD ++ ، NMF)
• LightFM (توصیف نمایندگی پنهان ترکیبی با فاکتورسازی ماتریس)
• Spotlight (برای ساخت مدل های پیشنهادی از PyTorch استفاده می کند)

پایتون برای یادگیری تقویتی

الگوریتم های یادگیری تقویتی یاد می گیرند که رفتار خود را اصلاح کنند تا پس از دریافت بازخورد تصمیم های صحیحی بگیرند. آن ها در راه حل های خودآموز، از جمله بازی های ویدئویی و سیستم های کنترل چراغ راهنمایی مورد آزمایش قرار گرفته اند.

مشکلات ناشی از یادگیری تقویتی اغلب خاص هستند و یافتن راه حل برای آن ها ممکن است کاملاً چالش برانگیز باشد. این کتابخانه های پایتون می توانند به شما کمک کنند:

• Keras-RL (یادگیری تقویتی عمیق برای کراس)
• TensorForce (کتابخانه TensorFlow برای یادگیری تقویتی کاربردی)
• (Coach (NAF ، DQN ، DFP و موارد دیگر

پایتون برای Fintech

در حالی که شاید پایتون یک فناوری جدید نباشد، افزایش محبوبیت آن در بین صندوق پرچین و صنایع بانکی سرمایه گذاری از پیشرفت های اخیر برخوردار است. اما این واقعیت که پایتون سریعترین زبان در امور مالی است نباید جای تعجب داشته باشد.

اگر شرکت شما قصد دارید وارد دنیای fintech شوید، به یک زبان برنامه نویسی نیاز دارید که دارای کارایی بالا، مقیاس پذیری آسان و بالغ باشد. پشته فنی که شما انتخاب می کنید همچنین باید از راه حل های آماده و کتابخانه های زیادی برخوردار باشد تا دوباره به آن برگردد. این امر باعث می شود که پایتون و fintech رابطه خوبی برقرار کنند.

مزایای استفاده از پایتون برای fintech

صندوق پرچین و صنایع بانکی سرمایه گذاری به مدت طولانی تصمیم گرفته اند که پایتون یک انتخاب ایده آل برای fintech است زیرا این زبان بسیاری از نیازهای بسیار خاص آن ها را برطرف می کند:

• ایجاد بسترهای مدیریت ریسک و تجارت؛
• حل مسئله کمی نرخ؛
• تنظیم اطلاعات، انطباق و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از وفور کتابخانه های پایتون.

چرا باید پایتون را برای محصول نرم افزاری fintech انتخاب کنید؟

Fintech به دلایل مختلف به پایتون تعلق دارد:

• نحو تمیز: فهم کد پایتون بسیار آسان است، زیرا شبیه انگلیسی واقعی است. این اجازه می دهد تا توسعه دهندگان آن را به سرعت یاد بگیرند و در مدت زمان کوتاهی به آن مسلط شوند.
• سریع برای بازار: پایتون یک نوع زبان پویا است و پیشرفت در آن سریع تر از زبان های استاتیک مانند جاوا است. هنگام نوشتن در پایتون، به کد کمتری نیاز دارید که به نوبه خود امکان استقرار سریع تر را فراهم می کند.
• کتابخانه های مفید: پایتون با مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها به تعداد زیادی اهداف می پردازد. بسیاری از این موارد برای fintech و امور مالی عالی هستند.

آیا به کتابخانه تجارت الگوریتمی نیاز دارید؟ pyalgotrade را امتحان کنید. کتابخانه ای برای محاسبات علمی و فنی؟ SciPy وجود دارد. در مورد اقتصاد کمی چطور؟ quantecon.py را بررسی کنید. هر سوالی داشته باشید، در پایتون جواب دارد.

حرف آخر

برنامه های پایتون بی شمار هستند و مزایای زیادی دارند. برای بسیاری از موارد دیگر مانند توسعه وب، اینترنت اشیاء، یادگیری ماشین، استارتاپ ها و fintech ها عالی است. ما مفصل بحث کرده ایم که چرا پایتون برای همه این اهداف مناسب است. با این حال، یک recap سریع می گوییم:

• پایتون به دلیل خوانایی زیاد و سهولت استفاده، به شما امکان می دهد تا با نوشتن کد سریع تر، منابع توسعه خود را بهینه کنید.
• پایتون دارای نحوی واضح و ساده است که به شما امکان می دهد کدهای خود را به راحتی مرور کنید.
• پایتون به جای این که کل موارد مورد نیاز را از ابتدا بسازید، فریم ورک ها و کتابخانه های آماده و آزمایش شده را به شما می دهد ؛
• پایتون پشتیبانی گسترده ای از انواع آموزش ها و راهنماها و همچنین یک جامعه قوی و پررونق از علاقه مندان ارائه می دهد.
• پایتون توسط غول های فنی مانند Google ، YouTube یا Reddit استفاده می شود، بنابراین اگر آن ها به زبان پایتون اعتماد کردند، هیچ دلیلی وجود ندارد که شما نباید اعتماد کنید.