💠 9 کاربرد پایتون در حوزه‌های مختلف تکنولوژی

🔹 کاربرد پایتون در دنیای برنامه نویسی 

🔘 امروزه یکی از دغدغه‌های افراد تازه‌وارد در دنیای برنامه نویسی، انتخاب زبان برنامه نویسی است. زیرا آن‌ها می دانند که هر زبان برنامه نویسی کاربرد، بازارکار و توانایی های خاص خود را دارد.

پس چنین افرادی همیشه در تلاش اند که زبانی را انتخاب کنند که برای آن ها محدودیتی به همراه نداشته باشد و در رسیدن به اهدافشان کمک کند. 

یکی از محبوب‌ترین و کاربردی‌ترین زبان های برنامه نویسی در حال حاضر، پایتون است و در این مقاله قصد داریم نشان دهیم اگر زبان Python را برای آموزش و درآمدزایی انتخاب کنید در آینده قادر به انجام چه کارهایی خواهید بود!

🔻 1- کاربرد پایتون در دنیای وب و اینترنت

🔻 2- ساخت اپلیکیشن موبایل

🔻 3- یادگیری ماشین

🔻 4- کاربرد پایتون در هک و تست نفوذ

🔻 5- آموزش و تحصیلات آکادمیک

🔻 6- کاربرد پایتون در داده کاوی و Big Data

🔻 7- ساخت رابط کاربری گرافیکی

🔻 8- کاربرد پایتون در ساخت بازی‌های رایانه‌ای

🔻 9- محاسبات علمی و عددی، شبیه سازی و مدلسازی

رابط کاربری گرافیکی (GUI) چیست؟


برای برقراری تعامل میان کاربر با ماشین (کامپیوتر)، از نوعی رابط گرافیکی به نام رابط کاربری گرافیکی یا Graphical User Interface استفاده می‌شود. این رابط کاربری، شامل نمایه‌های گرافیکی مثل دکمه‌ها، آیکون‌ها و تعاملات قابل انجام با کمک این آیکون‌ها است. در واقع به جای نوشتن متن‌ یا کدهای فرمان، از رابط کاربری گرافیکی استفاده می‌شود. یکی از نمونه‌های بسیار متداول استفاده از GUI، در سیستم‌ عامل‌های مایکروسافت مانند نسخه‌های مختلف ویندوز است.

استفاده از رابط کاربری گرافیکی یا GUI در سیستم‌هایی عامل مثل ویندوز، باعث راحتی کاربران شده است. کاربران دیگر برای تعامل با کامپیوتر همانند سیستم MS-DOS نیازی به نوشتن فرمان ندارند. آنها به راحتی از آیکون‌های گرافیکی ویندوز استفاده کرده و با عملکرد هر کدام آشنایی دارند. بنابراین این رابط کاربری جزئیات فنی و دشوار سیستم را ساده می‌کند.

رسم نمودار با ماژول

متد های دیکشنری در پایتون

متد های تاپل در پایتون

متد های در مورد رشته ها در پایتون

فراخوانی کاراکترهای یک رشته در پایتون

ایندکس دهی کاراکترهای یک رشته در پایتون

#یادگیری_ماشین
ماشین لرنینگ چیست؟

به صورت خیلی خلاصه، ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین یک نوع از هوش مصنوعی است که به یک سیستم امکان می‌دهد از روی داده‌ها یاد بگیرد و نه از روی برنامه‌نویسی دقیق. این رشته روی توسعه برنامه‌های کامپیوتری متمرکز می‌‌شود تا آنها را قادر سازد به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و از آنها برای یادگیری خودشان استفاده کنند.

در یک سطح دیگر می‌توان ماشین لرنینگ را فرایند آموزش دادن به یک سیستم کامپیوتری دانست تا بتواند هنگامی که اطلاعات مناسبی به آن داده می‌شود، پیشبینی‌های دقیقی انجام بدهد. این پیشبینی‌ها ممکن است تشخیص دادن اینکه یک تکه میوه در عکس، سیب یا پرتقال یا موز است، باشد، یا تشخیص یک دسته از افراد که در حال رد شدن از خیابان هستند باشد، یا اینکه در فلان جمله «دفتر» به معنای یک محل کار است یا به معنای محل یادداشت، و یا شناسایی محتوای یک ویدئو و تولید کپشن برای آن باشد.

تفاوت کلیدی یادگیری ماشین با نرم‌افزارهای سنتی در این است که در اینجا، یک برنامه‌نویس با کدهای دقیق کامپیوتری تفاوت سیب‌ها با پرتقال‌ها را برنامه‌نویسی نکرده، بلکه خود هوش مصنوعی این تفاوت را شناسایی می‌کند. به جای این کار، یک مدل یادگیری ماشینی تفاوت میوه‌ها را بر اساس مجموعه‌ای از داده‌ها، برای مثال حجم انبوهی از تصاویر تگ‌شده‌ میوه‌های مختلف مثل سیب، پرتقال، و موز یاد می‌گیرد. برای همین داده‌ها یا اطلاعات، و نه مقدار محدود بلکه حجم انبوهی از آنها، کلید اصلی امکان‌پذیری ماشین لرنینگ محسوب می‌شود.

#یادگیری_ماشین
یادگیری ماشین چیست؟

ساخت یک مدل داده چیزی شبیه تربیت سگ راهنما است. از طریق آموزش تخصصی، سگ‌های راهنما یاد می‌گیرند تا در شرایط مختلف چه عکس العمل‌هایی داشته باشند. برای مثال، سگ یاد می‌گیرد تا در برابر چراغ قرمز توقف کند و یا چطور صاحب خود را برای عبور از موانع هدایت کند. اگر سگ به خوبی آموزش دیده باشد، نیازی به مربی نخواهد بود؛ سگ راهنما قادر خواهد بود با تکیه بر آموزش‌های قبلی خود، در موقعیت‌های جدید تصمیمات درست بگیرد. مشابه آن، مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان آموزش داد تا براساس تجربه‌ی گذشته در موقعیت‌های جدید تصمیم‌گیری کنند.

#یادگیری_ماشین
یادگیری ماشین چیست ؟

به عنوان یکی از شاخه‌ های وسیع و پرکاربرد علم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا در زبان انگلیسی Machine learning به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ ها و الگوریتم‌ هایی می‌ پردازد.

بر اساس آن‌ ها رایانه‌ ها و سامانه‌ ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌ کنند.

شما احتمالاً چندین بار در روز از یادگیری ماشین استفاده می‌ کنید، حتی بدون آنکه بدانید.

هر بار که شما یک جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ انجام می‌ دهید، یادگیری ماشینی انجام می‌ شود.

چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ ها چگونگی رتبه‌ بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌ است.

هنگامی که facebook یا برنامه عکس apple دوستان و تصاویر شما را می‌ شناسد، این نیز Machine learning است.

هر بار که ایمیل خود را چک می‌ کنید و فیلتر هرزنامه شما را از داشتن مجدد هزاران spam خلاص می‌ کند.

به همین دلیل است که رایانه‌ ی شما آموخته‌ است که هرزنامه‌ را از غیر هرزنامه تشخیص دهد.

این همان Machine learning است. این علمی است که باعث می‌ شود.

رایانه‌ ها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند.