Python erfreut sich als Programmiersprache großer Beliebtheit.
Das ist auch kein Wunder, denn man kann damit alles realisieren, von einfachen Wartungsskripten bis hin zu komplexen Anwendungen für maschinelles Lernen. Es gibt eine Fülle an spannenden Möglichkeiten mit Python, die es wert sind, entdeckt zu werden.
Einführung
Python ist bei Entwicklern eine weit verbreitete Sprache. Es ist unkompliziert und macht Freude, Skripte zur Automatisierung und für die Erstellung von Anwendungen zu entwickeln.
Einige der häufigsten Anwendungsgebiete sind:
- Entwicklung von Bots
- Webseiten-Scraping
- Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und -analyse
- Webentwicklung mit Frameworks wie Django und Flask
- Spieleentwicklung mit Pygame
- Mobile Apps mit Frameworks wie Kivy
In diesem Artikel werden wir verschiedene Anwendungsbereiche mit Beispielen beleuchten und Ihnen einige der interessanten Möglichkeiten mit Python aufzeigen. Sollten Sie Python noch nicht kennen, empfehle ich Ihnen, es zu erlernen!
Legen wir los!
Für die Webentwicklung
Python bietet mit seinen Frameworks wie Django und Flask eine hervorragende Basis für die Webentwicklung. Es kann zur Erstellung von serverseitigen Webanwendungen verwendet und problemlos in jedes Frontend integriert werden. In der Regel verwenden Entwickler JavaScript im Frontend und Python zur Unterstützung serverseitiger Prozesse. Python wird nicht direkt in Browsern verwendet.
Django ist eines der beliebtesten Web-Frameworks in Python. Diese Frameworks bieten eine definierte Struktur und erleichtern Datenbankinteraktionen mit minimalem Setup. Für einen minimalistischen Ansatz ist Flask eine gute Wahl!
Darüber hinaus verfügt Python über eine Vielzahl von Bibliotheken für die Webentwicklung. Einige populäre sind:
Hier sind einige Ressourcen für den Einstieg in die Webentwicklung mit Python:
Beispiel – Dateisystemzugriff vom Mobilgerät
Sie können auf Ihr Dateisystem zugreifen, indem Sie einen Dateiserver auf Ihrem Rechner starten. Navigieren Sie zum gewünschten Verzeichnis und führen Sie den folgenden Befehl aus:
# Python-Version >= 3.X
python3 -m http.server
# Python-Version >= 2.X und < 3.X
python -m SimpleHTTPServer
# Standard-Port: 8000
Dadurch wird ein Dateiserver gestartet, auf den im selben Netzwerk zugegriffen werden kann. Um über Ihr Handy auf Ihre Dateien zuzugreifen, verbinden Sie sich einfach mit demselben Netzwerk (WLAN oder Hotspot des Handys auf einem Laptop). Öffnen Sie nun im Browser Ihres Handys:
<Ihre-Computer-IP>:Port
Überprüfen Sie Ihre IP mit dem Befehl „ifconfig“. Suchen Sie nach Ihrer lokalen IP (beginnt in der Regel mit 192.168….).
Nehmen wir an, Ihre IP ist 192.168.43.155 und Sie verwenden den Standardport. Dann sollten Sie auf Ihrem Handy öffnen:
192.168.43.155:8000. Sie sehen das aktuelle Verzeichnis 🙂
Automatisierung und Skripterstellung
Wenn Sie im technischen Bereich tätig sind, haben Sie vermutlich ein Faible dafür, möglichst viele Aufgaben zu automatisieren, oder?
Keine Sorge, Python ist Ihr Partner. Mit wenigen Zeilen Code können Sie zahlreiche Aufgaben automatisieren. Von der Einrichtung von Cronjobs und Erinnerungen bis zum Download von YouTube-Videos ist in Python alles möglich.
Hier sind einige nützliche Skripte und Pakete:
Beispiel – Konvertierung von CSV zu JSON
Mit nur einem Befehl können Sie Ihre CSV-Datei in Python zu JSON konvertieren!
Testen Sie es jetzt:
python -c "import csv,json;print json.dumps(list(csv.reader(open('your_csv_file.csv'))))"
Ersetzen Sie ‚your_csv_file.csv‘ mit Ihrem Dateinamen und Sie erhalten eine JSON-Ausgabe!
Ganz einfach, oder?
Spieleentwicklung
Python unterstützt die Spieleentwicklung. Die Pygame Bibliothek ist besonders nützlich. Sie unterstützt Kunst-, Musik-, Sound-, Video- und Multimedia-Projekte. Mit Kivy können Sie sogar plattformübergreifende Spiele entwickeln, die unter Windows, Mac, Linux, Android und iOS laufen.
Ressourcen zum Lernen
Beispiel – Galgenmännchen im Terminal
Hier ist ein einfaches Python-Programm, mit dem Sie das Hangman-Spiel im Terminal spielen können. Der Code kann noch optimiert werden, das überlasse ich Ihnen als Übung!
# hangman.py
# Import des Zeitmoduls
import time
import random
turns = 10
print "Hallo, lass uns Galgenmännchen spielen! Du hast " + str(turns) + " Versuche!"
print ""
# Verzögerung
time.sleep(0.5)
# Auswahl an Wörtern zum Raten
wordList = ["geekflare", "awesome", "python", "magic"]
word = random.choice(wordList)
guesses=""
# Schleife, bis keine Versuche mehr übrig sind
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 "Du hast gewonnen :)"
break
print
guess=""
if len(guess) < 1:
guess = raw_input("Rate einen Buchstaben oder das richtige Wort: ")[0]
guesses += guess
if guess not in word:
turns -= 1
print "Falsch"
print "Du hast noch", + turns, ' Versuche!'
if turns == 0:
print "Du hast verloren :("
Die Ausgabe würde ungefähr so aussehen:
Web-Scraping
Wir sehen täglich Unmengen von Daten auf verschiedenen Webseiten. Stellen Sie sich vor, wie praktisch es wäre, einfach auf diese Daten zugreifen zu können; das ist Web-Scraping. Mit Python und seinen Bibliotheken ist das einfach möglich. Webdaten sind unstrukturiert, aber Python bietet einfache Möglichkeiten zur Analyse und Weiterverarbeitung.
Einige beliebte Scraping-Bibliotheken sind:
Hier ist ein Beispiel, wie man Währungswerte von der Webseite x-rates.com abruft:
Beispiel – Abrufen von Währungskursen gegenüber dem USD
Verwenden wir Web-Scraping mit Python, um Währungskurse abzurufen:
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)
Dies gibt die aktuellen Wechselkurse von 1 USD in anderen Währungen aus.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Datenwissenschaft (DS) und maschinelles Lernen (ML) sind derzeit die gefragtesten Bereiche. Diese Technologien sind die Zukunft der Informatik.
Python ist ideal für Datenmanipulation, Analyse und die Implementierung komplexer Algorithmen. Das Parsen und Visualisieren von Daten sind in Python mit Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn usw. sehr einfach.
Python kann in datenintensiven Anwendungen und im Bereich des maschinellen Lernens verwendet werden, mit vielen populären Bibliotheken wie:
Es gibt viele Deep-Learning-Tools, die Python unterstützen. Einige bekannte Bibliotheken und Frameworks sind:
Ein weiterer Vorteil von Python ist, dass selbst komplexe Modelle für maschinelles Lernen mit 20–40 Codezeilen realisiert werden können. Sehen Sie sich dieses Tutorial an, um zu sehen, wie einfach Visualisierungen in Python erstellt werden können.
Fazit
Dieses Tutorial hat verschiedene Anwendungsbereiche von Python beleuchtet. Hier wurden einige einfache Beispiele zur Demonstration vorgestellt, aber es gibt noch viele weitere interessante Anwendungen und Tools, die Sie mit Python entwickeln können. Ich hoffe, Sie haben etwas Neues gelernt!
Entdecken Sie weiter. Lernen Sie weiter!