Was ist Python?
Python ist eine Programmiersprache, die häufig in Webanwendungen, Softwareentwicklung, in der Datenwissenschaft und im Machine Learning (ML) verwendet wird. Entwickler benutzen Python, weil es effizient und leicht zu erlernen ist und auf vielen verschiedenen Plattformen laufen kann. Python-Software kann kostenlos heruntergeladen werden, lässt sich gut in alle Arten von Systemen integrieren und erhöht die Entwicklungsgeschwindigkeit.
Welche Vorteile bietet Python?
Zu den Vorteilen von Python gehören:
- Entwickler können ein Python-Programm leicht lesen und verstehen, da es eine grundlegende Syntax hat, die der Englischen ähnelt.
- Python macht Entwickler produktiver, da sie im Vergleich zu vielen anderen Sprachen ein Python-Programm mit weniger Codezeilen schreiben können.
- Python verfügt über eine große Standardbibliothek, die wiederverwendbare Codes für fast jede Aufgabe enthält. Dadurch müssen Entwickler keinen Code komplett neu schreiben.
- Entwickler können Python problemlos mit anderen gängigen Programmiersprachen wie Java, C und C++ verwenden.
- Die aktive Python-Community umfasst Millionen von unterstützenden Entwicklern auf der ganzen Welt. Wenn Sie auf ein Problem stoßen, erhalten Sie schnell Unterstützung von der Community.
- Im Internet sind viele hilfreiche Ressourcen verfügbar, wenn Sie Python lernen möchten. Beispielsweise können Sie ganz einfach Videos, Tutorials, Dokumentationen und Leitfäden für Entwickler finden.
- Python ist auf verschiedene Computer-Betriebssysteme wie Windows, macOS, Linux und Unix portierbar.
Wie wird Python verwendet?
Die Python-Sprache hat mehrere Anwendungsfälle in der Anwendungsentwicklung, einschließlich der folgenden Beispiele:
Serverseitige Website-Entwicklung
Die serverseitige Website-Entwicklung umfasst die komplexen Backend-Funktionen, die Websites ausführen, um dem Benutzer Informationen anzuzeigen. Beispielsweise müssen Websites mit Datenbanken interagieren, mit anderen Websites kommunizieren und Daten schützen, wenn sie über das Netzwerk gesendet werden.
Python ist nützlich zum Schreiben von serverseitigem Code, da es viele Bibliotheken bietet, die aus vorgefertigtem Code für komplexe Backend-Funktionen bestehen. Entwickler verwenden auch eine breite Palette von Python-Frameworks, die alle erforderlichen Tools bereitstellen, um Webanwendungen schneller und einfacher zu entwickeln. Beispielsweise können Entwickler das Gerüst einer Webanwendung in Sekundenschnelle erstellen, da sie es nicht von Grund auf neu schreiben müssen. Sie können es dann mit den Testtools des Frameworks testen, ohne auf externe Testtools angewiesen zu sein.
Automatisierung mit Python-Skripten
Eine Skriptsprache ist eine Programmiersprache, die Aufgaben automatisiert, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden. Programmierer verwenden häufig Python-Skripte, um viele alltägliche Aufgaben wie die folgenden zu automatisieren:
- Umbenennen einer großen Anzahl von Dateien auf einmal
- Konvertieren einer Datei in einen anderen Dateityp
- Entfernen doppelter Wörter in einer Textdatei
- Ausführen grundlegender mathematischer Operationen
- Senden von E-Mail-Nachrichten
- Download von Inhalten
- Durchführen einer grundlegenden Protokollanalyse
- Finden von Fehlern in mehreren Dateien
Datenwissenschaft und Machine Learning
Datenwissenschaft extrahiert wertvolles Wissen aus Daten, und Machine Learning (ML) bringt Computern bei, automatisch aus den Daten zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Datenwissenschaftler verwenden Python für Datenwissenschaft-Aufgaben wie die folgenden:
- Korrigieren und Entfernen falscher Daten, was als Datenbereinigung bezeichnet wird
- Extrahieren und Auswählen verschiedener Merkmale von Daten
- Datenbeschriftung, wodurch den Daten aussagekräftige Namen hinzugefügt werden
- Herausfinden verschiedener Statistiken aus Daten
- Visualisieren von Daten mithilfe von Diagrammen und Grafiken wie Liniendiagrammen, Balkendiagrammen, Histogrammen und Kreisdiagrammen
Softwareentwicklung
Softwareentwickler verwenden Python häufig für verschiedene Entwicklungsaufgaben und Softwareanwendungen wie die folgenden:
- Nachverfolgung von Fehlern im Softwarecode
- Automatische Entwicklung der Software
- Umgang mit Software-Projektmanagement
- Entwicklung von Software-Prototypen
- Entwickeln von Desktop-Anwendungen mit Bibliotheken für grafische Benutzeroberflächen (GUI).
- Entwicklung einfacher textbasierter Spiele zu komplexeren Videospielen
Softwaretestautomatisierung
Beim Softwaretest wird überprüft, ob die tatsächlichen Ergebnisse der Software mit den erwarteten Ergebnissen übereinstimmen, um sicherzustellen, dass die Software fehlerfrei ist.
- Entwickler verwenden Python-Komponententest-Frameworks wie Unittest, Robot und PyUnit, um die von ihnen geschriebenen Funktionen zu testen.
- Softwaretester verwenden Python, um Testfälle für verschiedene Testszenarien zu schreiben. Sie testen damit beispielsweise die Benutzeroberfläche einer Webanwendung, mehrere Softwarekomponenten und neue Funktionen.
Entwickler können mehrere Tools verwenden, um Testskripts automatisch auszuführen. Diese Tools sind als Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Tools bekannt. Softwaretester und -entwickler verwenden CI/CD-Tools wie Travis CI und Jenkins, um Tests zu automatisieren. Das CI/CD-Tool führt automatisch die Python-Testskripte aus und meldet die Testergebnisse, wenn Entwickler neue Codeänderungen vornehmen.
Was ist die Geschichte von Python?
Guido Van Rossum, ein Computerprogrammierer in den Niederlanden, hat Python entwickelt. Er startete damit 1989 am Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), zunächst als Hobbyprojekt, um sich über die Weihnachtszeit zu beschäftigen. Der Name für die Sprache wurde von der BBC-TV-Show „Monty Python’s Flying Circus“ inspiriert, da Guido Van Rossum ein großer Fan der Show war.
Geschichte der Python-Versionen
- Guido Van Rossum veröffentlichte 1991 die erste Version des Python-Codes (Version 0.9.0). Sie enthielt bereits gute Funktionen wie einige Datentypen und Funktionen zur Fehlerbehandlung.
- Python 1.0 wurde 1994 mit neuen Funktionen veröffentlicht, um eine Liste von Daten einfach zu verarbeiten, z. B. zuordnen, filtern und reduzieren.
- Python 2.0 wurde am 16. Oktober 2000 mit neuen nützlichen Funktionen für Programmierer veröffentlicht, wie z. B. Unterstützung für Unicode-Zeichen und eine kürzere Möglichkeit zum Durchlaufen einer Liste.
- Am 3. Dezember 2008 wurde Python 3.0 veröffentlicht. Es enthielt Funktionen wie die Druckfunktion und mehr Unterstützung für Zahlenteilung und Fehlerbehandlung.
Was sind die Funktionen von Python?
Folgende Merkmale der Programmiersprache Python machen sie einzigartig:
Eine interpretierte Sprache
Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass der Code Zeile für Zeile direkt ausgeführt wird. Wenn der Programmcode Fehler enthält, wird sie nicht mehr ausgeführt. Daher können Programmierer Fehler im Code schnell finden.
Eine benutzerfreundliche Sprache
Python verwendet Wörter, die englischen ähneln. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen verwendet Python keine geschweiften Klammern. Stattdessen verwendet es Einzüge.
Eine dynamisch tipisierte Sprache
Programmierer müssen beim Schreiben von Code keine Variablentypen deklarieren, da Python sie zur Laufzeit bestimmt. Aus diesem Grund können Sie Python-Programme schneller schreiben.
Eine Sprache auf hohem Niveau
Python ist den menschlichen Sprachen näher als einige andere Programmiersprachen. Daher müssen sich Programmierer keine Gedanken über die zugrunde liegenden Funktionalitäten wie Architektur und Speicherverwaltung machen.
Eine objektorientierte Sprache
Python betrachtet alles als Objekt, unterstützt aber auch andere Arten der Programmierung wie strukturierte und funktionale Programmierung.
Was sind Python-Bibliotheken?
Eine Bibliothek ist eine Sammlung häufig verwendeter Codes, die Entwickler in ihre Python-Programme aufnehmen können, um das Schreiben von Code von Grund auf zu vermeiden. Standardmäßig wird Python mit der Standardbibliothek geliefert, die viele wiederverwendbare Funktionen enthält. Darüber hinaus sind mehr als 137 000 Python-Bibliotheken für verschiedene Anwendungen verfügbar, darunter Webentwicklung, Datenwissenschaft und Machine Learning (ML).
Welche sind die beliebtesten Python-Bibliotheken?
Matplotlib
Entwickler verwenden Matplotlib, um Daten in hochwertigen zwei- und dreidimensionalen (2D- und 3D-)-Grafiken darzustellen. Es wird häufig in wissenschaftlichen Anwendungen verwendet. Mit Matplotlib können Sie Daten visualisieren, indem Sie sie in verschiedenen Diagrammen wie Balkendiagrammen und Liniendiagrammen anzeigen. Sie können auch mehrere Diagramme gleichzeitig zeichnen, und die Grafiken sind auf allen Plattformen portierbar.
Pandas
Pandas bietet optimierte und flexible Datenstrukturen, mit denen Sie Zeitreihendaten und strukturierte Daten wie Tabellen und Arrays bearbeiten können. Beispielsweise können Sie mit Pandas Daten lesen, schreiben, zusammenführen, filtern und gruppieren. Viele Leute verwenden es für Datenwissenschaft, Datenanalyse und ML-Aufgaben.
NumPy
NumPy ist eine beliebte Bibliothek, die Entwickler verwenden, um Arrays einfach zu erstellen und zu verwalten, logische Formen zu manipulieren und lineare Algebra-Operationen durchzuführen. NumPy unterstützt die Integration mit vielen Sprachen wie C und C++.
Requests (Anforderungen)
Die Requests-Bibliothek bietet nützliche Funktionen, die für die Webentwicklung erforderlich sind. Sie können damit HTTP-Anforderungen senden, Kopfzeilen hinzufügen, URL-Parameter hinzufügen, Daten hinzufügen und viele weitere Aufgaben bei der Kommunikation mit Webanwendungen ausführen.
OpenCV-Python
OpenCV-Python ist eine Bibliothek, die Entwickler verwenden, um Bilder für Computer-Vision-Anwendungen zu verarbeiten. Es bietet viele Funktionen für Bildverarbeitung-Aufgaben wie das gleichzeitige Lesen und Schreiben von Bildern, das Erstellen einer 3D-Umgebung aus einer 2D-Umgebung und das Erfassen und Analysieren von Bildern aus Videos.
Keras
Keras ist Pythons tiefe neuronale Netzwerkbibliothek mit hervorragender Unterstützung für Datenverarbeitung, Visualisierung und vieles mehr. Keras unterstützt viele neuronale Netzwerke. Es hat eine modulare Struktur, die Flexibilität beim Schreiben von Innovationsanwendungen bietet.
Was sind Python-Frameworks?
Ein Python-Framework ist eine Sammlung von Paketen und Modulen. Ein Modul ist ein Satz von verwandten Codes, und ein Paket ist ein Satz von Modulen. Entwickler können Python-Frameworks verwenden, um Python-Anwendungen schneller zu erstellen, da sie sich nicht um Details auf niedriger Ebene kümmern müssen, z. B. wie die Kommunikation in der Webanwendung erfolgt oder wie Python das Programm schneller macht. Python hat zwei Arten von Frameworks:
- Ein Full-Stack-Framework enthält fast alles, was zum Entwickeln einer großen Anwendung erforderlich ist.
- Ein Mikroframework ist ein grundlegendes Framework, das minimale Funktionalitäten zum Erstellen einfacher Python-Anwendungen bereitstellt. Es bietet auch Erweiterungen, wenn Anwendungen anspruchsvollere Funktionen benötigen.
Welche sind die beliebtesten Python-Frameworks?
Entwickler können mehrere Python-Frameworks verwenden, um ihre Entwicklung effizient zu gestalten, einschließlich der folgenden Frameworks:
Django
Django ist eines der am weitesten verbreiteten Full-Stack-Python-Webframeworks für die Entwicklung umfangreicher Webanwendungen. Es bietet mehrere nützliche Funktionen, darunter einen Webserver zum Entwickeln und Testen, eine Vorlagen-Engine zum Erstellen des Website-Frontends und verschiedene Sicherheitsmechanismen.
Flask
Flask ist ein Mikroframework zur Entwicklung kleiner Webanwendungen. Zu seinen Funktionen gehören eine starke Community-Unterstützung, eine gut geschriebene Dokumentation, eine Vorlagen-Engine, Komponententests und ein integrierter Webserver. Es bietet auch Erweiterungen für Validierungsunterstützung, Datenbank-Mapping-Ebenen und Websicherheit.
TurboGears
TurboGears ist ein Framework, das entwickelt wurde, um Webanwendungen schneller und einfacher zu erstellen. Hier einige der beliebtesten Funktionen:
- Eine bestimmte Datenbank-Tabellenstruktur
- Tools zum Erstellen und Verwalten von Projekten
- Eine Vorlagen-Engine zum Erstellen der Datenbanken
- Eine Vorlagen-Engine zum Erstellen des Frontends
- Mechanismen zur Handhabung der Websicherheit
Apache MXNet
Apache MXNet ist ein schnelles, flexibles und skalierbares Deep-Learning-Framework, mit dem Entwickler Forschungsprototypen und Deep-Learning-Anwendungen entwickeln. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Java, C++, R und Perl. Es bietet eine große Auswahl an Tools und Bibliotheken zur Unterstützung der Entwicklung. Beispielsweise finden Sie ein Buch zum interaktiven Machine Learning (ML), Computer-Vision-Toolkits und Deep-Learning-Modelle für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die natürliche Sprache wie Text und Sprache verarbeitet.
PyTorch
PyTorch ist ein Framework für ML, das auf der Torch-Bibliothek aufbaut, einer weiteren Open-Source-ML-Bibliothek. Entwickler verwenden es für Anwendungen wie NLP, Robotik und Computer Vision, um aussagekräftige Informationen in Bildern und Videos zu finden. Sie verwenden es auch, um diese Anwendungen in CPUs und GPUs auszuführen.
Was sind Python-IDEs?
Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ist eine Software, die Entwicklern die Tools zur Verfügung stellt, die sie zum Schreiben, Bearbeiten, Testen und Debuggen von Code an einem Ort benötigen.
Welche sind die beliebtesten Python-IDEs?
PyCharm
JetBrains, ein tschechisches Unternehmen, das Softwaretools entwickelt, hat PyCharm entwickelt. Es verfügt über eine kostenlose Community-Edition, die für kleine Python-Anwendungen geeignet ist, und eine kostenpflichtige professionelle Edition, die für die Erstellung umfangreicher Python-Anwendungen geeignet ist, mit den folgenden vollständigen Funktionen:
- Automatische Codevervollständigung und Codeinspektion
- Fehlerbehandlung und schnelle Fehlerbehebung
- Code-Bereinigung ohne Änderung der Funktionalität
- Unterstützung für Webanwendungs-Frameworks wie Django und Flask
- Unterstützung für andere Programmiersprachen wie JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS und Node
- Wissenschaftliche Tools und Bibliotheken wie Matplotlib und NumPy
- Möglichkeit zum Ausführen, Debuggen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen in virtuellen Remote-Maschinen
- Ein Debugger zum Auffinden von Fehlern im Code, ein Profiler zum Identifizieren von Leistungsproblemen im Code und ein Testausführer zum Ausführen von Komponententests
- Unterstützung für Datenbanken
IDLE
- Funktioniert auf vielen Betriebssystemen wie Windows, Unix und macOS
- Stellt ein Shell-Fenster bereit, um Befehle auszuführen und die Ausgabe anzuzeigen
- Bietet einen Texteditor mit mehreren Fenstern, der Codesyntax-Hervorhebung und automatische Codevervollständigung bietet
- Hat einen eigenen Debugger
Spyder
Spyder ist eine Open-Source-IDE, die viele Wissenschaftler und Datenanalysten verwenden. Sie bietet eine umfassende Entwicklungserfahrung mit Funktionen für erweiterte Datenanalyse, Datenvisualisierung und Debugging. Die folgenden Funktionen sind auch enthalten:
- Ein Rich-Code-Editor, der mehrere Sprachen unterstützt
- Eine interaktive IPython-Konsole
- Ein einfacher Debugger
- Wissenschaftliche Bibliotheken wie Matplotlib, SciPy und NumPy
- Möglichkeit, Variablen im Code zu untersuchen
- Möglichkeit, die Dokumentation in Echtzeit anzuzeigen
Atom
Atom ist ein kostenloser Editor, der von GitHub entwickelt wurde und das Codieren in vielen Programmiersprachen unterstützt, einschließlich Python. Mit Atom können Entwickler direkt mit GitHub arbeiten, der Website, auf der Sie Ihren Code zentral speichern können. Atom bietet die folgenden Funktionen:
- Fähigkeit zur Verwendung mit vielen Betriebssystemen
- Einfache Installation oder Erstellung neuer Pakete
- Schnellere automatische Codevervollständigung
- Möglichkeit, Dateien und Projekte zu durchsuchen
- Einfache Anpassung der Benutzeroberfläche
Was sind Python-SDKs?
Ein Software Development Kit (SDK) ist eine Sammlung von Softwaretools, die Entwickler verwenden können, um Softwareanwendungen in einer bestimmten Sprache zu erstellen. Die meisten SDKs sind spezifisch für verschiedene Hardwareplattformen und Betriebssysteme. Python-SDKs enthalten viele Tools wie Bibliotheken, Codebeispiele und Entwicklerhandbücher, die Entwickler beim Schreiben von Anwendungen hilfreich finden.
Was ist AWS PyCharm?
Das AWS Toolkit für PyCharm ist das Plug-in für die PyCharm-IDE, das das Erstellen, Debuggen und Bereitstellen von Python-Anwendungen auf AWS vereinfacht. Mit dem AWS Toolkit für PyCharm können Entwickler einfach in die Python-Entwicklung einsteigen. Es bietet mehrere nützliche Funktionen für Entwickler, darunter Startanleitungen, schrittweises Debugging und IDE-Bereitstellung.
Was ist Boto3 in Python?
Boto3 ist das AWS SDK für Python. Sie können damit AWS-Services wie , Amazon Simple Storage Service (S3) und Amazon DynamoDB erstellen, konfigurieren und verwalten. Boto3 bietet auch zwei Arten von APIs: APIs auf niedriger Ebene und Ressourcen-APIs für Entwickler.