با پایتون چه کارهایی میتوان کرد؟

September 2021

با پایتون چه کارهایی میتوان کرد؟

# پایتون در دنیای واقعی

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. همانطور که از این تعریف مشخص است ، می توانید از پایتون برای اهداف مختلف ، از توسعه وب گرفته تا علم داده ، یادگیری ماشین و روباتیک استفاده کنید. موارد استفاده در دنیای واقعی پایتون بی حد و حصر است.

 

احتمالاً برای شما این سوال پیش آمده است که مردم با پایتون چه چیزی را با موفقیت می سازند. اگر نگاهی سریع به شرکت هایی که از این زبان استفاده می کنند بیندازید، در این صورت شرکت های درجه یک مانند Google ، YouTube ، Facebook ، Instagram ، Spotify ، Netflix و موارد دیگر را خواهید یافت.

 

گوگل از ابتدا از پایتون استفاده کرده است و به عنوان یکی از زبانهای اصلی سرور غول فناوری، جایی پیدا کرده است. گیدو ون روسوم ، خالق پایتون ، چندین سال در آنجا کار کرد و بر پیشرفت زبان نظارت داشت.

 

اینستاگرام به دلیل سادگی، پایتون را دوست دارد. این سرویس به عنوان "بزرگترین استقرار چارچوب وب Django در جهان، که کاملاً به زبان پایتون نوشته شده است" شناخته می شود.

 

Spotify از این زبان برای تجزیه و تحلیل داده ها و خدمات سمت سرور استفاده می کند. به گفته تیم خود ، سهولت استفاده از پایتون منجر به توسعه سریع pipeline می شود. Spotify برای ارائه توصیه به کاربران خود تجزیه و تحلیل زیادی انجام می دهد، بنابراین به یک ابزار مولد نیاز دارد که به خوبی کار کند. پایتون اینجاست که شما را نجات دهد!

 

همچنین متوجه خواهید شد که پایتون برای علوم و اکتشافات فضایی بسیار حیاتی بوده و موارد کاربردی هیجان انگیزی در رباتیک و کنترل سخت افزار دارد.

پیشنهاد: دوره آموزش پایتون

 

# توسعه نرم افزاهای جالب با پایتون

اکوسیستم پایتون مجموعه ای غنی از چارچوب ها، ابزارها و کتابخانه ها را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد تقریباً هر نوع برنامه ای را بنویسید. شما می توانید از پایتون برای ایجاد برنامه های کاربردی برای وب و همچنین سیستم عامل های دسکتاپ و تلفن همراه استفاده کنید. حتی می توانید از پایتون برای ایجاد بازی های ویدئویی استفاده کنید.

 

توسعه انواع نرم افزار با پایتون

 

+ توسعه وب

توسعه برنامه های کاربردی وب با پایتون یکی از مهارت های بسیار مورد نیاز است و فرصت های زیادی برای شما در خارج وجود دارد. در این زمینه، چندین چارچوب، کتابخانه و ابزار مفید برای توسعه برنامه های کاربردی وب، API ها و موارد دیگر را پیدا خواهید کرد. در اینجا برخی از محبوب ترین چارچوب های وب پایتون آورده شده است:

 

django: جنگو یک چارچوب سطح بالا است که توسعه سریع برنامه های وب را با طراحی تمیز و عملگرا تشویق می کند. این به شما امکان می دهد بدون نیاز به اختراع مجدد چرخ ، روی نوشتن برنامه های خود تمرکز کنید.

 

fast-api: ابزار FastAPI یک چارچوب وب سریع و کارآمد برای ساختن API های وب است. این برنامه بر اساس ویژگیهای type hint پایتون مدرن ساخته شده است و برنامه نویسی ناهمزمان را فعال می کند.

 

flask: فلسک یا Flask یک چارچوب سبک برای ایجاد برنامه های وب WSGI است. به شما این امکان را می دهد که سریع شروع کنید و در صورت نیاز برنامه های پیچیده را افزایش دهید.

 

tornado: ابزار Tornado یک چارچوب وب و کتابخانه شبکه ناهمزمان است. از ورودی/خروجی غیر مسدود کننده شبکه استفاده می کند ، بنابراین می توانید برنامه هایی بنویسید که می توانند تا ده ها هزار اتصال باز را افزایش دهند.

 

 

+ ساخت ابزارهای خط فرمان(command-line)

زمینه دیگری که پایتون در آن می درخشد توسعه برنامه کاربردی رابط خط فرمان (CLI) است. برنامه های کاربردی CLI در همه جا وجود دارد و به شما امکان می دهد با ایجاد ابزارهای کوچک و بزرگ برای خط فرمان خود، کارهای تکراری و خسته کننده را در کارهای روزمره خودکار کنید.

پیشنهاد: دوره آموزش پروژه محور پایتون

در پایتون، مجموعه قابل توجهی از کتابخانه ها و چارچوب های CLI دارید که می تواند زندگی شما را خوشایندتر کند و به شما در ایجاد سریع ابزارهای خط فرمان کمک کند:

 

argparse: ابزار argprse یک ماژول کتابخانه استاندارد است که به شما امکان می دهد رابط های خط فرمان کاربر پسند بنویسید. می توانید آرگومان هایی را که می خواهید در خط فرمان بگیرید تعریف کنید و آنها را به خوبی تجزیه کنید. هنگامی که کاربران شما ورودی نامعتبر ارائه می دهند ، به طور خودکار پیام های کمک و استفاده ایجاد می کند و خطاها را صادر می کند.

 

click: ابزار Click یک بسته پایتون برای ایجاد رابط های خط فرمان زیبا با تعداد کمی کد لازم است. این بسیار قابل تنظیم است و با پیش فرض های منطقی از جعبه ارائه می شود. اهداف آن شامل سریع و سرگرم کننده شدن روند نوشتن ابزار خط فرمان است.

 

Typer: ابزار Typer کتابخانه ای برای ایجاد برنامه های CLI است که کاربران از استفاده از آن لذت خواهند برد و توسعه دهندگان نیز از ایجاد آن لذت خواهند برد. پیام های کمک خودکار و تکمیل خودکار برای همه پوسته ها را ارائه می دهد. کد تکراری را به حداقل می رساند و اشکال زدایی را تسهیل می کند.

 

 

+ توسعه رابط گرافیکی‌(GUI)

ایجاد برنامه های کاربردی رابط گرافیکی سنتی (GUI) برای محیط های دسکتاپ نیز یک گزینه جذاب در پایتون است. اگر به ساختن این نوع برنامه ها علاقه دارید ، پایتون طیف گسترده ای از کتابخانه ها ، چارچوب ها و مجموعه ابزارها را برای انتخاب آماده کرده است:

 

Kivy: کتابخانه Kivy برای توسعه سریع برنامه های کاربردی با رابط کاربری نوآورانه مانند برنامه های چند لمسی است. روی لینوکس ، ویندوز ، macOS ، Android ، iOS و رزبری پای اجرا می شود.

 

PyQt: کتابخانه PyQt مجموعه ای از پیوندهای پایتون برای چارچوب برنامه Qt است. شامل کلاس هایی برای ایجاد برنامه های GUI است. همچنین کلاس هایی برای شبکه ، موضوعات ، پایگاه های داده SQL و موارد دیگر ارائه می دهد. از سیستم عامل های Windows ، Linux و macOS پشتیبانی می کند.

 

PySimpleGUI: ابزار PySimpleGUI کتابخانه ای است که هدف آن تبدیل فریمورک های tkinter ، Qt ، wxPython و Remi GUI به رابط کاربری ساده تری است. از انواع داده های اصلی پایتون برای تعریف پنجره ها و ساده سازی مدیریت رویداد استفاده می کند.

 

tkinter: ابزار tkinter یک رابط استاندارد پایتون برای مجموعه ابزار Tk GUI است. به شما امکان می دهد بدون نیاز به وابستگی های شخص ثالث برنامه های GUI بسازید. در اکثر سیستم عامل های یونیکس و همچنین در سیستم های ویندوز موجود است.

 

wxPython: ابزار wxPython یک اتصال پایتون برای کتابخانه wxWidgets C ++ است. این به شما امکان می دهد برنامه هایی را برای Windows ، macOS و Linux با یک کد واحد ایجاد کنید. این به برنامه ها ظاهر و احساس بومی می دهد زیرا از API بومی پلت فرم استفاده می کند.

 

 

+ توسعه بازی

ایجاد بازی های رایانه ای راهی عالی برای یادگیری نحوه برنامه نویسی نه تنها در پایتون بلکه در هر زبان دیگری است. برای توسعه بازی ها، باید از متغیرها ، حلقه ها ، دستورات شرطی ، توابع ، برنامه نویسی شی گرا و موارد دیگر استفاده کنید. توسعه بازی یک گزینه عالی برای ادغام مهارت های متعدد است.

 

بازی های رایانه ای نقش مهمی در برنامه نویسی ایفا کرده اند. بسیاری از مردم به برنامه نویسی روی می آورند زیرا عاشق بازی هستند و می خواهند بازی های مورد علاقه خود را دوباره بسازند. توسعه بازی های رایانه ای می تواند یک ماجراجویی سرگرم کننده و مفید باشد ، که در آن می توانید تجربه فوق العاده ای از بازی که به تازگی ایجاد کرده اید را تجربه کنید.

 

چندین ابزار ، کتابخانه و چارچوب برای ایجاد سریع بازی در اکوسیستم پایتون پیدا خواهید کرد. در اینجا یک نمونه کوچک از آنها وجود دارد:

 

Arcade: ابزار Arcade یک کتابخانه پایتون برای ایجاد بازی های ویدئویی دو بعدی است. برای افرادی که برنامه نویسی را یاد می گیرند ایده آل است زیرا نیازی به یادگیری چارچوب پیچیده بازی برای شروع ایجاد بازی های خود ندارند.

 

PyGame: ابزار PyGame مجموعه ای از ماژول های پایتون است که برای نوشتن بازی های ویدئویی طراحی شده است. این قابلیت را در بالای کتابخانه SDL اضافه می کند. به شما امکان می دهد بازی ها و برنامه های چند رسانه ای با ویژگی های کامل ایجاد کنید. این کتابخانه بسیار قابل حمل است و بر روی چندین سیستم عامل و پلتفرم اجرا می شود.

 

pyglet: ابزار pyglet یک کتابخانه قوی پایتون برای ایجاد بازی و سایر برنامه های کاربردی غنی از نظر بصری در Windows ، macOS و Linux است. از windowing ، مدیریت رویداد رابط کاربر ، گرافیک OpenGL ، بارگذاری تصاویر و پخش فیلم و موسیقی پشتیبانی می کند.

 

 

# حمله به قلب علم داده و ریاضی با پایتون

علم داده حوزه ای است شامل پاکسازی، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج دانش از آن است. علم داده با ترکیب آمار، ریاضیات، برنامه نویسی و مهارت حل مسئله، اطلاعات مفیدی را از داده ها استخراج می کند.

 

استفاده از پایتون در علم داده

 

پایتون نقش اساسی در زمینه علوم داده و ریاضیات دارد. این زبان به دلیل خوانایی ، بهره وری ، انعطاف پذیری و قابلیت حمل در بین دانشمندان رواج یافته است. اکوسیستم پایتون در اطراف علم بسیار رشد کرده است. تقریباً در همه زمینه های اصلی ریاضی و علوم ، راه حل های پایتون بالغ پیدا خواهید کرد.

 

پایتون شامل ابزارهایی برای یادگیری ماشین (ML) ، هوش مصنوعی (AI) ، محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده است. این زبان همچنین ابزارهای کارآمدی برای جمع آوری، استخراج و دستکاری داده ها ارائه می دهد.

 

+ یادگیری ماشین

یادگیری ماشین می تواند اولین قدم برای افرادی باشد که به هوش مصنوعی علاقه مند هستند. یادگیری ماشین الگوریتم هایی را مطالعه می کند که از طریق تجربه یاد می گیرند. این الگوریتم ها مدل هایی را بر اساس نمونه داده های آموزشی برای پیش بینی و تصمیم گیری می سازند.

 

یادگیری ماشین می تواند یک زمینه ترسناک برای شروع باشد زیرا فضا سریع و در حال تغییر است. در اینجا خلاصه ای از برخی از محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین با پایتون آمده است:

 

Keras: ابزار Keras یک چارچوب یادگیری عمیق صنعتی با API است که برای انسان طراحی شده است. به شما امکان می دهد آزمایش های جدید را اجرا کرده و ایده های بیشتری را سریع امتحان کنید. keras بهترین روشها را برای کاهش بار شناختی دنبال می کند.

 

NLTK: ابزار NLTK بستری برای ایجاد برنامه های پایتون برای کار با داده های زبان انسانی است. این کتابخانه ها برای طبقه بندی ، نشانه گذاری ، ریشه یابی ، برچسب گذاری ، تجزیه و استدلال معنایی فراهم می کند.

 

PyTorch: ابزار PyTorch یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز است که مسیر نمونه سازی تحقیقاتی تا استقرار تولید را تسریع می کند.

 

scikit-learn: ابزار scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت پشتیبانی می کند. این یک ابزار کارآمد برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی است که برای همه در دسترس است و در زمینه های مختلف قابل استفاده مجدد است.

 

Tensorflow: ابزار TensorFlow یک پلتفرم متن باز برای یادگیری ماشین است. یک اکوسیستم جامع و انعطاف پذیر از ابزارها ، کتابخانه ها و منابع جامعه است که به شما در ساخت و استقرار برنامه های کاربردی مبتنی بر ML کمک می کند.

 

 

+ محاسبات علمی

یکی دیگر از زمینه هایی که پایتون در آن نقش بسزایی دارد محاسبات علمی است. دانشمندان از قابلیت های محاسباتی پیشرفته ای که از طریق ابر رایانه ها ، خوشه های رایانه و حتی رایانه های رومیزی و لپ تاپ موجود است برای درک و حل مشکلات پیچیده استفاده می کنند.

 

در اینجا برخی از کتابخانه ها و ابزارهایی است که می توانید این روزها برای محاسبات علمی در پایتون استفاده کنید:

 

Numpy: ابزار NumPy یک بسته اساسی برای محاسبات علمی با پایتون است. این توابع ریاضی جامع، مولد اعداد تصادفی، روالهای جبری خطی، تبدیل Fourier و موارد دیگر را ارائه می دهد. یک نحو سطح بالا ارائه می دهد که آن را در دسترس و مولد می کند.

 

SciPy: ابزار SciPy مجموعه ای از نرم افزارهای متن باز مبتنی بر پایتون برای ریاضیات، علوم و مهندسی است.

 

SimPy: ابزار SimPy یک چارچوب شبیه سازی رویداد گسسته مبتنی بر فرایند است که بر اساس پایتون ساخته شده است. می تواند به شما در شبیه سازی سیستم های دنیای واقعی مانند فرودگاه ها ، خدمات به مشتریان ، بزرگراه ها و موارد دیگر کمک کند.

 

 

+ تجزیه تحلیل و تجسم داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری ، بازرسی ، پاکسازی ، تغییر و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات مفید ، پیش بینی ، نتیجه گیری ، پشتیبانی از فرایندهای تصمیم گیری و موارد دیگر است. تجزیه و تحلیل داده ها ارتباط تنگاتنگی با تجسم داده دارد که به نمایش گرافیکی داده ها می پردازد.

 

در پایتون ، کتابخانه های بالغ و باسابقه ای برای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها خواهید یافت. در اینجا برخی از آنها آورده شده است:

 

Bokeh: ابزار bokeh یک کتابخانه تجسم داده های تعاملی برای مرورگرهای وب است. این ابزار برای ایجاد گرافیک زیبا و همه کاره ارائه می دهد. می تواند به شما کمک کند تا نمودارهای تعاملی ، داشبورد و برنامه های داده را سریع بسازید.

 

Dash: ابزار Dash یک چارچوب پایتون برای ساخت سریع برنامه های تحلیلی وب است. برای ایجاد برنامه های تجسم داده با رابط کاربری سفارشی که در مرورگر ارائه می شود ایده آل است.

 

Matplotlib: ابزار Matplotlib کتابخانه ای برای ایجاد تجسم داده های استاتیک ، متحرک و تعاملی در پایتون است.

 

pandas: ابزار pandas یک ابزار منبع باز قدرتمند و منعطف برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها است. این ساختار داده های سریع ، انعطاف پذیر و بیانی را برای کار با داده های رابطه ای یا برچسب دار ارائه می دهد.

 

Seaborn: ابزار Seaborn یک کتابخانه تجسم داده پایتون است که بر اساس Matplotlib ساخته شده است. این یک رابط سطح بالا برای ترسیم گرافیک های آماری جذاب و آموزنده فراهم می کند که به شما امکان می دهد داده های خود را کاوش و درک کنید. این با ساختارهای داده pandas یکپارچه می شود.

 

 

+ وب اسکرپینگ

یکی از مهمترین منابع اطلاعاتی برای انجام علم داده ، وب است. فرآیند جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های خام از وب با یک ابزار خودکار (خزنده) به عنوان خراش وب شناخته می شود.

 

پایتون مجموعه وسیعی از ابزارها و کتابخانه ها برای خزش داده ها از وب دارد. در اینجا برخی از آنها آورده شده است:

پیشنهاد: دوره آموزش web scraping در پایتون

Beautiful Soup: ابزار Beautiful Soup یک کتابخانه پایتون برای استخراج داده ها از فایل های HTML و XML به درخت تجزیه است. این کتابخانه روشها و اصطلاحات Pythonic را برای حرکت ، جستجو ، اصلاح و استخراج اطلاعات از درختان تجزیه و تحلیل ارائه می دهد.

 

requests: ابزار requests یک کتابخانه زیبا و قدرتمند HTTP برای پایتون است. این API بصری و مختصر برای انسان ها طراحی شده است.

 

Scrapy: ابزار Scrapy یک چارچوب خزیدن سریع و سطح بالا در وب است. این به شما امکان می دهد وب سایت ها را خزیده و داده های ساختار یافته را از صفحات آنها استخراج کنید.

 

urllib.request: ابزار urllib.request یک ماژول کتابخانه استاندارد است که توابع و کلاسهایی را تعریف می کند که به شما در باز کردن آدرس ها کمک می کند. همچنین به شما امکان می دهد با احراز هویت اولیه ، تغییر مسیرها ، کوکی ها و موارد دیگر کار کنید.

 

 

# افزایش سرعت کار و اتوماتیک کردن کارها

کامپیوترها در انجام کارهای تکراری و خسته کننده بسیار خوب عمل می کنند. آنها می توانند برای مدت طولانی بدون انجام اشتباه همان کار را انجام دهند. این ویژگی ارزشمندی است که می تواند به شما کمک کند کار روزانه خود را خوشایندتر و پربارتر کنید.

 

اتوماتیک سازی کارها با پایتون

 

با پایتون ، می توانید بسیاری از وظایف را در گردش کار خودکار کنید. شما می توانید عملیات DevOps خود را به صورت خودکار و مدیریت کنید ، یک محیط توسعه پایتون موثر ایجاد کنید ، فرآیند بسته بندی و استقرار را در چرخه توسعه خود مدیریت کنید ، نرم افزار خود را آزمایش کنید ، سیستم های پایگاه داده خود را مدیریت کنید و موارد دیگر.

 

 

+ دوآپس

DevOps شامل توسعه نرم افزار و عملیات عمومی فناوری اطلاعات است. DevOps به شما امکان می دهد تا کل چرخه زندگی برنامه های کاربردی و محصولات نرم افزاری خود را مدیریت کنید. این شامل توسعه ، آزمایش ، بسته بندی و استقرار و سایر عملیات مرتبط است.

 

پایتون یکی از فناوری های اولیه ای است که مردم برای DevOps استفاده می کنند. انعطاف پذیری و دسترس پذیری آن پایتون را برای این شغل مناسب می کند و تیم های توسعه را قادر می سازد تا گردش کار خود را بهبود بخشند و کارآمدتر و پربارتر باشند.

 

در اکوسیستم پایتون، متوجه خواهید شد که برخی از ابزارهای محبوب DevOps در پایتون نوشته شده است. همچنین متوجه خواهید شد که می توانید از پایتون برای کنترل بیشتر آن ابزارها استفاده کنید. در اینجا تعداد کمی از آنها هستند:

 

Ansible: ابزار Ansible ابزاری برای تهیه نرم افزار ، مدیریت پیکربندی و استقرار برنامه است. این زیرساخت را به عنوان کد فعال می کند.

 

Docker-compose: ابزار Docker Compose برای تعریف و اجرای برنامه های چند کانتینری Docker است. می توانید خدمات برنامه خود را با یک فایل YAML پیکربندی کنید. سپس ، با یک فرمان واحد ، می توانید کلیه خدمات را از فایل پیکربندی خود ایجاد کرده و راه اندازی کنید. روی تولید ، مرحله بندی ، توسعه ، آزمایش و موارد دیگر کار می کند.

پیشنهاد: دوره آموزش داکر

 

+ محیط‌های توسعه

ایجاد محیطی موثر برای شما و هم تیمی های شما بخش اساسی توسعه نرم افزار است. برای این منظور ، پایتون مجموعه ای عالی از ابزارها دارد که به شما امکان می دهد بسته ها ، کتابخانه ها و نسخه پایتون خود را در محیط های مجازی هر پروژه جدا کنید.

 

conda: ابزار conda یک بسته باز و سیستم مدیریت محیط است. به شما امکان می دهد بسته ها و وابستگی های آنها را به سرعت نصب ، اجرا و به روز کنید. به شما کمک می کند بسته ها را پیدا کرده و نصب کنید.

ویدیو پیشنهادی: آموزش anaconda در پایتون

pip: ابزار pip یک مدیریت بسته برای پایتون است. به شما امکان می دهد بسته هایی را از PyPI و سایر نمایه ها نصب کنید.

 

pipenv: هدف ابزار Pipenv  ارائه بهترین بسته بندی ها به جهان پایتون است. این به شما امکان می دهد محیط های مجازی را برای پروژه های خود ایجاد و مدیریت کنید. این راهی برای استفاده از pip و virtualenv با هم از طریق یک رابط یکپارچه ارائه می دهد.

 

pipx: ابزار pipx به شما کمک می کند برنامه های کاربر نهایی نوشته شده در پایتون را در محیط های جداگانه نصب و اجرا کنید. این یک محیط جداگانه برای هر برنامه و بسته های مرتبط با آن ایجاد می کند. این برنامه ها را در خط فرمان یا پوسته شما در دسترس قرار می دهد.

 

pyenv: ابزاری برای نصب و مدیریت چندین نسخه پایتون است. این به شما امکان می دهد به سرعت بین آنها جابجا شوید. همچنین به شما امکان می دهد نسخه های پایتون هر پروژه را تعریف کنید.

 

 

+ ساخت پکیج و استقرار نرم‌افزار

بخش مهم دیگر چرخه توسعه نرم افزار شما بسته بندی ، توزیع و استقرار محصولات شما در بین کاربران نهایی یا مشتریان است. در پایتون ، یک راه سریع و محبوب برای استقرار برنامه ها و کتابخانه ها ، انتشار آنها در PyPI است.

 

Flit: ابزاری است که راهی سریع برای قرار دادن بسته ها و ماژول های Python شما بر روی PyPI ارائه می دهد. این به شما کمک می کند تا اطلاعات مربوط به بسته خود را تنظیم کنید ، بنابراین می توانید آن را با حداقل تلاش در PyPI منتشر کنید.

 

Poetry: ابزاری برای ایجاد ، ساخت ، نصب و بسته بندی پروژه های پایتون است. همچنین به شما امکان می دهد پروژه های خود را در PyPI منتشر کنید. این برنامه وابستگی های پروژه شما را ردیابی و برطرف می کند. این برنامه از محیط های مجازی فعلی شما استفاده می کند یا موارد جدیدی را ایجاد می کند تا بسته های شما را از نصب پایتون در سراسر سیستم جدا کند.

 

PyInstaller: ابزاری است که برنامه های پایتون را به اجرایی مستقل تبدیل می کند که تحت Windows ، GNU/Linux ، macOS و سایر دستگاه ها کار می کنند.

 

setuptools: مجموعه ای از پیشرفتهای در پایتون است که به شما امکان می دهد توزیع های پایتون را ایجاد و توزیع کنید ، به ویژه آنهایی که به بسته های دیگر بستگی دارد.

 

Twine: یک ابزار برای انتشار بسته های پایتون در PyPI است. به شما امکان می دهد توزیع های منبع و باینری پروژه های خود را بارگذاری کنید.

 

 

+ سیستم‌های دیتابیس

اکثر برنامه های کاربردی که در حرفه خود به عنوان توسعه دهنده ایجاد می کنید ، به نوعی با داده ها ارتباط برقرار می کنند. این تعامل معمولاً از طریق یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) اتفاق می افتد که به شما امکان می دهد دسترسی به پایگاه داده یا پایگاه های داده خود را تعریف ، ایجاد ، نگهداری و کنترل کنید.

 

برای اتصال و دستکاری پایگاه داده های خود با پایتون ، چندین گزینه دارید که شامل بسته های استاندارد کتابخانه و بسته های کتابخانه شخص ثالث است. شما همچنین گزینه هایی برای پایگاه های داده SQL و NoSQL در پایتون دارید.

 

ابزارهای نگاشت رابطه ای (ORM) یکی دیگر از ابزارهای مهم هستند که احتمالاً برای کار با پایگاه های داده در پایتون استفاده می کنید. این ابزارها به شما امکان می دهد از برنامه نویسی شی گرا برای ایجاد و دستکاری پایگاه های داده خود استفاده کنید.

 

MongoEngine: برای کار با MongoDB با استفاده از برنامه نویسی شی گرا در پایتون است.

 

MySQL Connector: یک درایور پایتون مستقل برای ارتباط با سرورهای MySQL است.

 

Psycopg: یک آداپتور پایگاه داده PostgreSQL برای زبان برنامه نویسی پایتون است.

 

PyMongo: یک توزیع پایتون است که شامل ابزارهایی برای کار با پایگاه های داده MongoDB است. این درایور پایتون بومی را برای این نوع سیستم پایگاه داده فراهم می کند.

 

SQLAlchemy: یک مجموعه ابزار Python SQL و یک ORM برای پایگاه های داده SQL است.

 

sqlite3: یک پایگاه داده سبک وزن مبتنی بر دیسک است که نیازی به پردازش سرور جداگانه ندارد. این به شما امکان می دهد با استفاده از نوع غیر استاندارد SQL به پایگاه های داده دسترسی پیدا کنید. رایگان در دسترس است و در کتابخانه استاندارد پایتون موجود است.

ویدیو پیشنهادی: آموزش کار با دیتابیس sqlite در پایتون

 

+ تست نرم‌افزار

هنگامی که با Python یا برنامه نویسی شروع می کنید ، احتمالاً با ایجاد برنامه ها و اسکریپت های کوچکی شروع می کنید که می توانید آنها را اجرا کرده و به صورت دستی آزمایش کنید تا مطمئن شوید که آنها همانطور که انتظار دارید کار می کنند. با این حال ، وقتی برنامه های شما رشد می کنند و پیچیده تر می شوند ، آزمایش آنها با دست تقریباً غیرممکن است. این زمانی است که آزمایش خودکار وارد صحنه می شود.

دوره پیشنهادی: دوره آموزش تست نویسی در پایتون

متأسفانه توسعه دهندگان اشتباه می کنند و هیچ کدی کامل نیست. بنابراین ، شما به یک فرایند آزمایش نیاز دارید که به شما کمک می کند اشکالات را شناسایی کرده و از تولید آنها جلوگیری کنید. آزمایش همچنین می تواند طراحی کد شما را هدایت کند و به شما در بررسی ویژگی های غیر کاربردی مانند عملکرد ، امنیت ، قابلیت استفاده ، رعایت مقررات و موارد دیگر کمک کند. بنابراین ، آزمایش جزء مهمی از توسعه نرم افزار است.

 

doctest: یک ماژول استاندارد است که در docstringهای شما به دنبال قطعاتی از متن که شبیه جلسات تعاملی پایتون هستند جستجو کرده و آنها را برای اطمینان از عملکرد صحیح آنها اجرا می کند.

 

pytest: یک چارچوب تست قوی و بالغ است که به شما امکان می دهد تا تست ها را بنویسید و خودکار کنید. این می تواند از آزمون های واحد کوچک تا آزمایش های پیچیده عملکردی برای برنامه ها و کتابخانه های شما مقیاس بندی شود.

 

tox: یک ابزار عمومی مدیریت و آزمایش خط فرمان است. این به شما امکان می دهد بررسی کنید که آیا بسته های شما در نسخه ها و مترجمان مختلف پایتون به درستی نصب شده اند یا خیر. این می تواند آزمایشات شما را در هر یک از محیط های پیکربندی شده اجرا کند.

 

unittest: یک چارچوب تست واحد است که در کتابخانه استاندارد پایتون موجود است. این برنامه از اتوماسیون آزمایش ، راه اندازی و خرابی آزمایش ها ، تجمیع آزمایشات در مجموعه ها و موارد دیگر پشتیبانی می کند.

 

 

# توسعه سیستم‌های embed و ربات

نوشتن برنامه های کاربردی خود برای وب یا دسکتاپ بسیار جالب است ، اما نوشتن کدی که نحوه عملکرد سیستم های سخت افزاری و روبات ها را کنترل می کند حتی می تواند سردتر باشد! زمینه هایی مانند اینترنت اشیا ، اتوماسیون خانگی ، اتومبیل های خودران و رباتیک با پیشرفت علم و فناوری بیش از پیش محبوب شده اند.

 

توسعه سیستم‌های embed و ربات با پایتون

 

پایتون به تدریج وارد دنیای حسگرها ، موتورهای الکتریکی ، مدارها ، میکروکنترلرها و روبات ها شده است. امروزه می توانید چندین پروژه پایتون را پیدا کنید که در این جهت حرکت می کنند. در اینجا برخی از آنها آورده شده است:

 

BBC micro: bit: یک کامپیوتر جیبی است که شما را با نحوه همکاری نرم افزار و سخت افزار آشنا می کند. با پایتون قابل برنامه ریزی است.

 

CircuitPython: یک زبان برنامه نویسی است که برای ساده سازی آزمایش و یادگیری کد نویسی بر روی تخته های میکروکنترلر ارزان قیمت طراحی شده است.

 

MicroPython: یک پیاده سازی ساده و کارآمد از پایتون است. این شامل یک زیر مجموعه کوچک از کتابخانه استاندارد پایتون است. بهینه سازی شده است تا بر روی میکروکنترلرها و در محیط های محدود اجرا شود.

 

PythonRobotics: مجموعه ای از الگوریتم های مختلف رباتیک با تجسم است. این تمرکز بر ناوبری خودکار است. هدف آن این است که به شما اجازه دهد ایده های اساسی پشت هر الگوریتم روباتیکی را که ارائه می دهد درک کنید.

 

Raspberry Pi: یک رایانه عمومی و مبتنی بر لینوکس است. دارای یک سیستم عامل کامل با رابط کاربری گرافیکی است که قادر به اجرای همزمان برنامه های مختلف می باشد. پایتون با رزبری پای ساخته شده است.

 

rospy: یک کتابخانه مشتری برای ROS (سیستم عامل ربات) است. API آن برنامه نویسان پایتون را قادر می سازد تا به سرعت با ROS ارتباط برقرار کنند تا رفتارهای پیچیده و قابل اطمینان روبات ایجاد شود.

 

 

 

# کارهایی که نباید با پایتون انجام دهید

پایتون یک زبان بسیار متنوع است و کارهای زیادی می توانید با آن انجام دهید. با این حال ، شما نمی توانید همه کارها را انجام دهید. مواردی وجود دارد که پایتون اصلاً برای آنها مناسب نیست.

 

به عنوان یک زبان تفسیری ، پایتون در تعامل با دستگاه های سطح پایین ، مانند درایورهای دستگاه ، مشکل دارد. اگر بخواهید یک سیستم عامل با پایتون بنویسید ، مشکل خواهید داشت. بهتر است برای برنامه های سطح پایین از C یا C ++ استفاده کنید.

 

با این حال، حتی ممکن است این موضوع برای مدت طولانی درست نباشد. به عنوان اثبات انعطاف پذیری پایتون، افرادی وجود دارند که روی پروژه هایی کار می کنند که قابلیت استفاده از پایتون را به تعاملات سطح پایین گسترش می دهد. MicroPython و CircuitPython تنها برخی از این پروژه ها هستند که قابلیت های سطح پایینی را برای پایتون طراحی می کنند.

 

 

 

# نتیجه گیری

داشتن یک درک اولیه از آنچه می توانید با پایتون انجام دهید برای حفظ سطح مهارت های پایتون بسیار مهم است. شما می توانید از پایتون در زمینه های مختلف از توسعه برنامه تا روباتیک استفاده کنید!

 

اگر مقاله بالا را دوست داشتید، پیشنهاد میکنیم به مطالب زیر هم سر بزنید:

استفاده از عملگر and در پایتون

داکر چیست و چطور آن را با پایتون به کار ببریم؟

پایتون چیست؟ همه چیز درمورد python

چرا پایتون برای استارتاپ شما عالی است؟

دوره آموزش الگوریتم نویسی در پایتون

مقالات مرتبط

نحوه پیکربندی احراز هویت مبتنی بر کلید SSH در سرور لینوکس

مقایسه پایتون و نودجی‌اس

راهنمایی کامل پایتون و rest api

14 روش برای افزایش سرعت پایتون