Python é uma linguagem de programação diversificada. Basta escolher as ferramentas, bibliotecas certas e você pode se tornar um verdadeiro inovador. Começar a aprender qualquer linguagem de programação exige coragem, vontade, tempo e mais do que algumas bebidas energéticas. Portanto, você deve começar definindo metas e aprendendo para quê é utilizado a programação em Python.
Afinal, você quer estar animado com algo que está aprendendo, certo?
Este tutorial apresenta brevemente o aprendizado de máquina com Python, a criação de aplicativos para desktop, jogos e web e mineração de dados. Felizmente, essas informações inspiram você a aprender Python.
Tabela de Conteúdo
- 1. O que é o Python de um forma geral?
- 2. Ensinando as Máquinas a aprender
- 3. Por que Python é a melhor linguagem de programação para Inteligência Artificial?
- 3.1. Projetos anteriores bem-sucedidos de Inteligência Artificial em Python
- 4. Como fazer um bot com Python?
- 5. Python Adora Desenvolvimento Web
- 6. Mineração de Dados e Python
- 7. Programas de Desktop baseadas em GUI
- 8. Desenvolva jogos e gráficos 3D com a programação em Python
- 9. Conclusões
O que é o Python de um forma geral?
O Python é surpreendentemente fácil de ler. Como linguagem interpretada , ele não transforma o código para se tornar legível por computador. O Python também é uma linguagem de programação de alto nível e de uso geral. Os desenvolvedores o projetaram para se tornar um camaleão do mundo da programação.
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Além disso, o Python visa produzir um código mais claro e mais lógico , não apenas para projetos de pequena escala, mas também para projetos maiores.
Você pode comparar o Python ao cubo de Rubik: ele tem muitos lados, para que você possa girar e brincar. A linguagem é capaz de implementar vários procedimentos de computador para produzir tecnologia que pode surpreendê-lo.
Alguns fatos interessantes, ilustrando o impacto real dessa linguagem e para que é utilizado a programação em Python:
- O famoso BitTorrent começou como um programa Python.
- A NSA (Agência de Segurança Nacional) aplica o Python para análise e criptografia de inteligência.
- Os desenvolvedores escreveram o Youtube usando Python (entre outras linguagens).
- O Google também não é estranho ao Python: a empresa baseou seu notório sistema de busca na web na linguagem Python.
Ensinando as Máquinas a aprender
O aprendizado de máquina é um conceito revolucionário. Melhora a personalização e previsões de tendências futuras . Na última década, a inteligência artificial transformou vários campos da indústria. Isso deu a chance de novas tecnologias inéditas surgirem do nada. Bem, não nada: do Python.
Criar software com inteligência artificial parece complicado. O aprendizado de máquina com Python ensina os computadores a aprender com padrões específicos e reconhecê-los, da mesma forma que as pessoas ensinam crianças. Além disso, a inteligência artificial em Python é capaz de fazer previsões, estimar respostas em potencial e muito mais!
O aprendizado de máquina é impulsionado pela criação de redes neurais , um dos conceitos que respondem a uma pergunta para o quê é utilizado a programação em Python. Em termos mais simples, a rede neural Python é um sistema que consiste em algoritmos baseados no cérebro humano. Com o Python, os desenvolvedores criam redes avançadas e as usam para fazer as máquinas aprenderem analisando exemplos .
Por que Python é a melhor linguagem de programação para Inteligência Artificial?
- O ecossistema do Python suporta fortemente a criação de IA e ML. Existem muitos recursos e tutoriais . Eles fornecem detalhes sobre quais bibliotecas Python usar para inteligência artificial e deep learning.
- Outra questão importante para o que o Python é usado é o gerenciamento de dados. O gerenciamento adequado de dados no estágio atual da evolução digital é crucial. Os seres humanos são limitados nessa busca, mas a inteligência artificial é capaz de processar grandes quantidades de dados complexos com alta eficiência e menores custos de produção.
- Como a sintaxe do Python se assemelha ao inglês, é relativamente mais fácil aprender. Além disso, essa linguagem permite processar e manipular sistemas complexos.
Projetos anteriores bem-sucedidos de Inteligência Artificial em Python
A criação da IA com o Python já provou ser altamente bem-sucedida. O setor de viagens foi aprimorado quando o Skyscanner aplicou um algoritmo de aprendizado de máquina Python não supervisionado. Com baixo custo e alta eficiência, estimou o comportamento de novas rotas de avião e concluiu possíveis destinos para os viajantes.
Outro exemplo, provando que o Python é a melhor linguagem de programação para IA, é o seu envolvimento no avanço do setor de saúde . Os projetos de IA em Python estão revolucionando a previsão de doenças e a detecção de lesões, tornando menos difícil rastrear e manter a saúde dos pacientes.
Além disso, o Python ajuda a criar aplicativos relacionados à saúde. O AiCure é um dos aplicativos móveis disponíveis que garante que os pacientes tomem seus medicamentos conforme prescrito. Este exatamente um exemplo da forma como a programação em Python é utilizada: para aprimorar a tecnologia e nossas vidas.
Se você está apenas começando a ler sobre o aprendizado de máquina com Python, seria melhor começar a explorar as possibilidades com a biblioteca Keras. Ele fornece uma versão simplificada da criação de redes neurais Python. Depois disso, você deve começar a explorar TensorFlow, PyTorch, ou Theano.
Como fazer um bot com Python?
Bots são programas para executar tarefas específicas na Internet. Tais aplicativos executam ações repetitivas muito mais rapidamente que os humanos.
Por exemplo, o Twitter costuma ser alvo de bots, enviando mensagens iguais ou semelhantes cem vezes por dia. No entanto, os bots também podem ser úteis para assistência técnica ou qualquer outra ajuda , pois podem gerar respostas às informações dos usuários. Como resultado, o suporte ao cliente se torna mais produtivo.
Bots são um dos conceitos para o qual é utilizado a programação em Python. É uma das principais linguagens para criar bots.
Primeiro, vamos revisar os possíveis exemplos de bot de código aberto:
- O python-rtmbot é uma estrutura popular de bot para a construção de Slack bots com a API RTM (Real-Time Messaging) sobre WebSockets.
- O GitHub fornece recursos infinitos para a criação de bots, incluindo trechos de código e dicas úteis.
- O Errbot é um chatbot para criação de bots para Slack, Discord, Hipchat. O principal objetivo do Errbot é permitir que as pessoas gerem seus programas manipulando o código fonte do Python fornecido.
Python Adora Desenvolvimento Web
Desenvolvimento Web é um conceito amplo. Inclui todas as atividades realizadas para produzir sites. A complexidade desse processo depende do tipo de produto desenvolvido.
A programação em Python é utilizada para desenvolvimento web? Sim, é uma ferramenta para o desenvolvimento de aplicativos web de back-end . Django , Flask e Falcon são os frameworks mais populares que os desenvolvedores usam para se inspirar e recuperar bits e partes de código para seus projetos na web.
Navegadores da Web não executam Python: eles executam JavaScript. Portanto, você pode usar o projeto pyjs para compilar Python para o JavaScript. No entanto, a maioria dos aplicativos Web contém JavaScript e Python: os navegadores executam JavaScript enquanto o Python é executado no lado do servidor.
Mineração de Dados e Python
A mineração de dados é um processo de análise de grandes bancos de dados para construir previsões de tendências . Esse processo é complexo. Os cientistas de dados investigam grandes quantidades de informações e baseiam certas suposições. A mineração de dados inclui análise de redes sociais, imagens de crimes, etc.
Outra forma que a programação em Python é usada é organizar e limpar dados. É considerada uma das melhores linguagens de programação para fazê-lo. Além disso, o aprendizado de máquina com Python simplifica a análise de dados com o uso de algoritmos.
O Python é notório por toda a gama de estruturas, fornecendo um grande número de trechos de código pré-escritos que permitem que os desenvolvedores aprimorem seus projetos. O mesmo se aplica à mineração de dados. Aqui está uma lista das estruturas mais populares para conduzir a análise de dados:
- Numpy é a estrutura líder projetada para cálculos numéricos em Python.
- SciPy é um módulo para ciências, matemática e engenharia.
- O Scikit-Learn é uma estrutura de aprendizado de máquina Python para mineração produtiva de dados, permitindo executar os processos de regressão, clustering, seleção de modelo, pré-processamento e classificação.
- O Dask é uma estrutura para paralelismo avançado para análise e dimensionamento de clusters de mil nós.
Programas de Desktop baseadas em GUI
A interface gráfica do usuário (GUI) também é usada para o Python. A GUI permite que as pessoas interajam com os computadores usando elementos visuais, como ícones ou imagens, em vez de comandos baseados em texto. Existem muitos módulos disponíveis para criar uma GUI com Python. Portanto,vamos fazer uma pequena lista dos mais usados:
- Tkinter é uma interface Python embutida. Este kit de ferramentas da GUI é executado em todas as plataformas mais populares, como Microsoft, Linux e Mac OS X.
- PyGTK é um kit de ferramentas gratuito que ajuda a criar interfaces gráficas.
- O wxPython é um fichário para os kits de ferramentas da GUI de plataforma cruzada e o wxWidgets. Inicialmente, os desenvolvedores criaram o wxPython usando C++. No entanto, o Python substituiu o C++.
- Kivy é uma biblioteca Python para gerar aplicativos móveis e softwares de aplicativos multitoque. É uma ótima opção para definir a interface do usuário e as interações.
Desenvolva jogos e gráficos 3D com a programação em Python
Em uma lista referente ao uso da programação Python, é importante mencionar que também é um candidato adequado ao desenvolvimento de jogos. Mais uma vez, existem algumas estruturas e ferramentas para criação de jogos e gráficos:
- O PyGame é provavelmente a primeira escolha para muitos desenvolvedores que usam o Python. A excelente biblioteca fornece módulos para a produção de jogos e programas multimídia com todos os recursos. Além disso, os iniciantes devem considerar essa estrutura, pois os exemplos fornecidos ajudam a entender melhor o desenvolvimento de jogos. Não espere que ele explique todos os processos passo a passo, mas a biblioteca é um ponto de partida decente.
- PyOpenGl é um wrapper para programação OpenGL. Ele contém muitos exemplos de como criar modelos 3D.
- O Panda3D é uma estrutura de código aberto para renderização em 3D e desenvolvimento de jogos.
- O Blender é uma ferramenta sofisticada para criar modelos gráficos 3D. As ferramentas aplicam um intérprete Python incorporado para gerar jogos em 3D.
- Arcade é uma biblioteca Python para a introdução de jogos 2D no mundo.
Você sabia?
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Conclusões
Explicar para o quê a programação Python é usada nem sempre é fácil. Existem muitas camadas a serem destacadas para obter uma melhor visão dos recursos do Python. Depois de ler sobre os possíveis usos, recomendamos que você comece a aprender o básico.
Este tutorial responde a algumas perguntas essenciais, como o dilema entre escolher Java ou Python. Leia-o para obter algumas informações úteis e estar um passo mais perto de se tornar um programador Python!
Antes de nos despedimos, vamos revisar rapidamente os principais pontos e idéias deste tutorial:
- Python é uma linguagem de programação flexível para ensinar as máquinas a analisar grandes quantidades de dados .
- Python é uma das melhores linguagens de programação para criação de IA. Por causa de sua sintaxe simples, uma ampla variedade de estruturas com centenas de códigos-fonte e um sistema de usuário de suporte para iniciantes.
- Os cientistas de dados devem praticar a análise de informações com o Python, pois isso simplifica o processo complicado de interpretar dados, detectar insights importantes e gerar previsões.
- A criação de bots , desenvolvimento desktop , web e de jogos também é um dos exemplos do uso da programação em Python.
Aprender Python não deve ser considerado difícil: domine os conceitos básicos e comece a trabalhar. Esperamos que as histórias de sucesso dos usos da programação em Python tenham inspirado você a aprender. Comece a explorar diferentes estruturas para um fluxo de trabalho mais eficiente e produtivo!