Python でできる 5 つのクールなこと

Python は、最も愛されているプログラミング言語の 1 つです。

簡単なメンテナンス スクリプトから複雑な機械学習アプリケーションまで構築できます。 Python でできるすばらしいことがたくさんあります。ぜひ学んでください。

序章

Python は、開発者の間で非常に人気のある言語です。 スクリプトを作成して自動化し、何かを構築するのは簡単で楽しいものです。

一般的な使用例のいくつかは次のとおりです。

• ボットの作成
• ウェブサイトのスクレイピング
• 機械学習、データの視覚化、分析
• 次のようなフレームワークを使用した Web 開発 ジャンゴ と フラスコ
• を使ったゲーム開発 パイゲーム
• 次のようなフレームワークを備えたモバイルアプリ キビー

この記事では、複数のドメインについて例を挙げて説明し、Python でできる楽しいことをいくつか紹介します。 Pythonを知らない場合は、お勧めします 学ぶ それ！

始めましょう！

ウェブ開発用

Python は、Django、Flask などのフレームワークを使用して Web 開発を非常によくサポートしています。 サーバー側の Web アプリケーションの構築に使用でき、任意のフロントエンドと統合できます。 一般に、開発者はフロントエンドで JavaScript を使用し、サーバー側の操作をサポートするために Python を使用します。 Python はブラウザーで直接使用されません。

Django は、Python で最も人気のある Web フレームワークの 1 つです。 これらのフレームワークは、構造が定義されたパッケージを提供し、データベースとのやり取りを簡単にサポートします。 これらはすべて、最小限のセットアップ コマンドでセットアップされます。 最小限のものから始めたい場合は、Flask をお勧めします。

これらとは別に、Python には Web 開発用の多数のライブラリがあります。 いくつかの人気のあるものは –

Python で Web 開発を始めるためのリソース –

例 – モバイルからコンピュータ ファイル システムへのアクセス

マシンでファイル サーバーを実行することにより、ファイル システムにアクセスできます。 アクセスする目的のディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します –

# python version >=  3.X
python3 -m http.server

# If Python version >= 2.X and < 3.X
python -m SimpleHTTPServer
#default port: 8000

これにより、同じネットワーク上でアクセスできるファイル サーバーが起動します。 モバイルでファイルにアクセスするには、同じネットワーク (wifi またはラップトップで電話のホットスポットを使用) に接続するだけです。 今すぐあなたの携帯電話のブラウザで開いてください –

:ポート

– ifconfig を実行して IP を確認します。 ローカル IP を確認します (192.168 で始まる必要があります…)。

IP が 192.168.43.155 で、デフォルトのポートを使用しているとします。 次に、開く必要があります–

モバイルでは 192.168.43.155:8000。 現在のディレクトリが表示されます🙂

自動化とスクリプト

あなたがエンジニアなら、おそらく怠け者で、できることのほとんどすべてを自動化したいと思うでしょう。

心配する必要はありません。python が対応してくれます。 わずか 4 ～ 5 行のコードで自動化できるものがたくさんあります。 cron ジョブやリマインダーの設定から、お気に入りの YouTube ビデオのダウンロードまで、すべて Python で数行行うだけで実行できます。

使い始めることができるいくつかの素晴らしいスクリプトとパッケージ –

例 – CSV を JSON に変換する

Pythonでたった1コマンドでCSVファイルをJSONに変換できます！

今試してみて –

python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"

filename.csv に置き換えると、JSON 出力が得られます。

簡単ですよね？

ゲームの構築

Python はゲームの開発をサポートしています。 これは パイゲーム ライブラリは非常に便利です。 アート、音楽、サウンド、ビデオ、およびマルチメディア プロジェクトの構築をサポートします。 を使用してクロスプラットフォームのゲームを作成することもできます キビー、Windows、Mac、Linux、Android、および iOS で実行されます。

学ぶためのリソース

例 – ターミナルのハングマン

これは、ターミナルでハングマン ゲームをプレイできる簡単な python プログラムです。 コードは大幅に短縮できます。それは演習として残しておきます。

# hangman.py
#importing the time module
import time
import random

turns = 10

print "Hello, Let's play hangman! You will have " + str(turns) + " turns!"

print ""

# delay
time.sleep(0.5)

# set of words to guess from
wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"]
word = random.choice(wordList)

guesses=""

# loop till no turns are remaining
while turns > 0:         
    wrong = 0             

    for char in word:      
        if char in guesses:    
            print char,    
        else:
            print "_",     
            wrong += 1    

    print("n")

    if wrong == 0:        
        print "You won :)"  

        break              

    print

    guess=""
    if len(guess) < 1:
        guess = raw_input("Guess a character or enter the correct word: ")[0]

    guesses += guess                    

    if guess not in word:  
        turns -= 1        
 
        print "Wrong"    
 
        print "You have", + turns, ' turns left!' 
 
        if turns == 0:           
    
            print "You Lose :("

出力は次のようになります –

ウェブスクレイピング

毎日、複数のサイトで大量のデータを目にします。 そのデータに簡単にアクセスできるとしたら、どんなに素晴らしいことか考えてみてください。 それが Web スクレイピングであり、Python はその驚くべきサポートとライブラリによって、それをさらに簡単にします。 Web 上のデータは構造化されておらず、Python を使用すると、このデータを簡単に解析して消費し、さらに分析や操作を行うことができます。

いくつかの一般的なスクレイピング ライブラリは次のとおりです。

ウェブサイトから通貨の値をスクレイピングする方法の例を示しましょう – x-rates.com

例 – USD と比較した通貨の値を取得する

Python でスクレイピングを使用して通貨の値を取得してみましょう –

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 
  
URL = "https://www.x-rates.com/table/?from=USD&amount=1"
r = requests.get(URL) 

soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser') 
ratelist = soup.findAll("table", {"class": "ratesTable"})[0].findAll("tbody")

for tableVal in ratelist:
	trList = tableVal.findAll('tr')
	for trVal in trList[:6]:
		print(trVal.text)

これは、他の通貨で 1 USD がいくらになるかを返します。

データサイエンスと機械学習

DS と ML は、最近最もトレンディなトピックです。 これらのテクノロジーは、コンピューター サイエンスの未来です。

Python は、データの操作、分析、および複雑なアルゴリズムの実装に適しています。 データの解析と視覚化は通常、単純な関数か、NumPy、scipy、scikit-learn などの Python ライブラリを使用した数行のコードです。

Python は、次のような多くの一般的なライブラリを使用して、データ集約型の機械学習アプリケーションで使用できます。

Python をサポートするディープ ラーニング ツールは数多くあります。 いくつかの一般的なライブラリとフレームワークは次のとおりです。

Python が使用される他の理由の 1 つは、複雑な機械学習モデルでさえ 20 ～ 40 行のコードで実現できることです。 小切手 このチュートリアル Python で視覚化をいかに簡単に行うことができるかについて。

結論

このチュートリアルでは、Python を使用できるさまざまなドメインについて説明しました。 ここでは、デモンストレーションを目的としてクールでシンプルな例をいくつか紹介しますが、Python で作成できるすばらしいアプリケーションやツールは他にもたくさんあります。 何か新しいことを学んだことを願っています！

探索を続けます。 学び続けます！