Die 12 faszinierendsten Python-Anwendungen in der realen Welt [2022]

Es ist eine allgemein anerkannte Tatsache, dass Python eine der beliebtesten Programmiersprachen sowohl in der Codierungs- als auch in der Data Science-Community ist. Aber haben Sie sich jemals gefragt, warum Python so beliebt ist? Was ist das Geheimnis hinter Pythons weltweitem Erfolg und Ruhm?

Wir geben Ihnen die Antwort in einer Zeile – Python ist eine der Top-Programmiersprachen überhaupt!

Was auch immer Ihre Entwicklungs- und Data-Science-Anforderungen sind, Sie nennen es – Python kann sich darum kümmern. Python ist eine allgemeine Open-Source-Programmiersprache auf hoher Ebene, die die Merkmale der objektorientierten, strukturellen und funktionalen Programmierung enthält.

Python wurde bereits 1989 von Guido Van Rossum entwickelt und betont das DRY-Prinzip (Don't Repeat Yourself), das die Lesbarkeit von Python-Code verbessert. Pythons robuste String-Manipulation, eine riesige Sammlung benutzerfreundlicher Bibliotheken und ein einfacher Shell-Zugriff machen es zu einem nützlichen Werkzeug für die schnelle Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.

Während die einfache Syntax von Python das Schreiben von lesbarem Code ermöglicht, der weiter auf komplexe Softwareentwicklungsprozesse angewendet werden kann, um die Entwicklung von testgetriebenen Softwareanwendungen, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu erleichtern. Python kann auf allen wichtigen Betriebssystemen ausgeführt werden, einschließlich Windows, Linux und iOS.

Da es auf plattformübergreifenden Betriebssystemen funktioniert, kann Python zur Entwicklung einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, darunter Web-Apps, Gaming-Apps, Anwendungen auf Unternehmensebene, ML-Apps, Bildverarbeitung, Textverarbeitung und vieles mehr.

Aber abgesehen von seiner angeborenen Einfachheit und Vielseitigkeit zeichnet sich Python durch seine große Auswahl an Bibliotheken und Paketen aus, die ein breites Spektrum an Entwicklungs- und Data-Science-Anforderungen abdecken können.

Was macht Python zum „Besten der Besten“?

Hier sind einige der bemerkenswertesten Funktionen von Python, die es zu einem hervorragenden Werkzeug für Profis aller Erfahrungsstufen machen:

Python = Einfachheit

Wir können diesen Punkt nicht genug betonen, aber Python ist nicht nur einfach zu erlernen, sondern auch einfach zu verwenden und zu implementieren. Mit einer dem Englischen ähnlichen Syntax können Sie in wenigen Tagen das Wesentliche der Python-Codierung beherrschen. Darüber hinaus ist Python dynamisch typisiert, was die Einrückung obligatorisch macht, wodurch der Lesbarkeitsfaktor verbessert wird.

Es ist eine Open-Source-Sprache

Sie müssen keine Gebühren zahlen, um Python zu installieren und zu verwenden – es ist Open Source. Das bedeutet, dass der Quellcode von Python der Öffentlichkeit frei zugänglich ist. Sie können es von der offiziellen Website von Python herunterladen . Darüber hinaus unterstützt Python das FLOSS-Modell (Free/Libre and Open Source Software) , was bedeutet, dass Sie es auch ändern und verteilen können. Dies ermöglicht der Python-Community, es zu optimieren und seine Funktionen kontinuierlich zu verbessern.

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Es ist eine Hochsprache

Da Python eine Hochsprache ist, müssen Sie sich weder an die Systemarchitektur erinnern, noch müssen Sie eine Speicherverwaltung durchführen. Diese Funktion trägt zur Benutzerfreundlichkeit von Python bei.

Es wird interpretiert

Im Gegensatz zu kompilierten Sprachen wie C++ und Java, bei denen Sie den Code kompilieren und dann ausführen müssen, ist Python eine interpretierte Sprache. Das bedeutet, dass Python den Quellcode nicht auf einmal ausführt, sondern Zeile für Zeile ausführt. Dies erleichtert das Debuggen eines Python-Codes, da Sie dies beim Schreiben des Codes tun können.

Es ist sowohl objektorientiert als auch funktional

Eine objektorientierte Programmiersprache kann reale Daten modellieren, während sich eine funktionale Sprache auf Funktionen (wiederverwendbarer Code) konzentriert. Python unterstützt sowohl objektorientierte als auch funktionale Programmierfunktionen. Außerdem unterstützt Python im Gegensatz zu Java mehrere Vererbungen.

Es ist tragbar

Python ist portabel und sehr flexibel, was bedeutet, dass ein Python-Code, der für einen Windows-Computer oder einen Linux-Computer geschrieben wurde, auch auf iOS ausgeführt werden kann und umgekehrt – Sie müssen keine Änderungen am Code vornehmen. Mit Python entfällt also die Notwendigkeit, unterschiedlichen Code für verschiedene Computer zu schreiben (stellen Sie einfach sicher, dass Ihr Python-Code keine systemabhängigen Funktionen enthält).

Es ist erweiterbar und integrierbar

Python ist eine erweiterbare Sprache, da Sie bestimmte Teile Ihres Python-Codes in anderen Programmiersprachen wie C++ schreiben können. Ebenso können Sie Ihren Python-Code auch in den Quellcode anderer Sprachen einbetten. Auf diese Weise können Sie die Skriptfunktionen von Python in einen in einer anderen Sprache geschriebenen Code integrieren.

Es kommt mit einer riesigen Sammlung von Bibliotheken

Wenn Sie Python herunterladen, laden Sie automatisch die umfangreiche Sammlung von Python-Bibliotheken mit herunter. Diese Bibliotheken sind integriert, sodass Sie nicht für jede einzelne Sache individuellen Code schreiben müssen. Python hat Bibliotheken und Pakete für Webbrowser, Threading, Datenbanken, reguläre Ausdrücke, Bildbearbeitung, Dokumentationserstellung, Komponententests, CGI, E-Mail und vieles mehr.

Nachdem wir nun ausführlich darüber gesprochen haben, was für ein großartiges Werkzeug Python ist, wollen wir uns zwölf reale Anwendungen von Python ansehen.

12 reale Anwendungen von Python

1. Webentwicklung

Wenn es um die Webentwicklung geht, sollte Python Ihr Werkzeug der Wahl sein. Warum?

Denn Python bietet zahlreiche Optionen für die Webentwicklung. Sie haben beispielsweise Django, Pyramid, Flask und Bottle für die Entwicklung von Web-Frameworks und sogar fortschrittliche Content-Management-Systeme wie Plone und Django CMS. Diese Web-Frameworks sind vollgepackt mit Standardbibliotheken und Modulen, die Aufgaben wie Inhaltsverwaltung, Datenbankinteraktion und Schnittstellen zu Internetprotokollen wie HTTP, SMTP, XML, JSON, FTP, IMAP und POP vereinfachen.

Python-Webframeworks sind für ihre Sicherheit, Skalierbarkeit und Flexibilität bekannt. Darüber hinaus enthält der Paketindex von Python nützliche Bibliotheken wie Requests, BeautifulSoup, Paramiko, Feedparser und Twisted Python.

2. Spielentwicklung

Wie bereits erwähnt, enthält Python viele nützliche Erweiterungen (Bibliotheken), die sich für die Entwicklung interaktiver Spiele als nützlich erweisen. Beispielsweise sind Bibliotheken wie PySoy (eine 3D-Spiele-Engine, die Python 3 unterstützt) und PyGame zwei Python-basierte Bibliotheken, die häufig für die Spieleentwicklung verwendet werden . Python ist die Grundlage für beliebte Spiele wie Battlefield 2, Frets on Fire, World of Tanks, Disneys Toontown Online, Vega Strike und Civilization-IV.

Abgesehen von der Spieleentwicklung können Spieledesigner Python auch zum Entwickeln von Tools verwenden, um bestimmte Aktionen wie das Leveldesign oder die Erstellung von Dialogbäumen zu vereinfachen, und diese Tools sogar verwenden, um diese Aufgaben in Formate zu exportieren, die von der primären Spiele-Engine verwendet werden können. Außerdem wird Python von vielen Spiele-Engines als Skriptsprache verwendet.

3. Wissenschaftliche und numerische Anwendungen

Dank seiner riesigen Bibliotheksbasis ist Python zu einem entscheidenden Werkzeug im wissenschaftlichen und numerischen Rechnen geworden. Tatsächlich stellt Python das Skelett für Anwendungen bereit, die sich mit Berechnungen und wissenschaftlicher Datenverarbeitung befassen. Apps wie FreeCAD (3D-Modellierungssoftware) und Abaqus (Finite-Elemente-Methodensoftware) sind in Python codiert.

Einige der nützlichsten Python-Pakete für wissenschaftliche und numerische Berechnungen sind:

• SciPy (wissenschaftliche Numerikbibliothek)
• Pandas (Datenanalysebibliothek)
• IPython (Befehlsshell)
• Numeric Python (grundlegendes Zahlenpaket)
• Natural Language Toolkit (Mathematische und Textanalyse)

4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI- und ML-Modelle und -Projekte unterscheiden sich von Natur aus von herkömmlichen Softwaremodellen. Wenn wir über KI/ML-Projekte sprechen, unterscheiden sich die verwendeten Tools und Technologien sowie die erforderlichen Fähigkeiten völlig von denen, die bei der Entwicklung herkömmlicher Softwareprojekte verwendet werden. AI/ML-Anwendungen erfordern eine Sprache, die stabil, sicher und flexibel ist und mit Tools ausgestattet ist, die die verschiedenen einzigartigen Anforderungen solcher Projekte bewältigen können. Python hat all diese Eigenschaften und ist daher zu einer der beliebtesten Sprachen von Data-Science-Profis geworden, und Python ist ein Muss in Data-Science-Kursen.

Pythons Einfachheit, Konsistenz, Plattformunabhängigkeit, eine große Sammlung an einfallsreichen Bibliotheken und eine aktive Community machen es zum perfekten Werkzeug für die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen. Einige der besten Python-Pakete für KI und ML sind:

• SciPy für fortgeschrittenes Computing
• Pandas für die allgemeine Datenanalyse
• Seaborn für die Datenvisualisierung
• Keras, TensorFlow und Scikit-learn für ML
• NumPy für leistungsstarkes wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse

Abgesehen von diesen Bibliotheken gibt es auch andere Python-basierte Bibliotheken wie NLTK, Caffee, PyTorch und Accord.NET, die für KI- und ML-Projekte nützlich sind.

5.Desktop-GUI

Python rühmt sich nicht nur einer englischen Syntax, sondern verfügt auch über eine modulare Architektur und die Fähigkeit, auf mehreren Betriebssystemen zu arbeiten. Diese Aspekte, kombiniert mit seinen Rich-Text-Verarbeitungswerkzeugen, machen Python zu einer ausgezeichneten Wahl für die Entwicklung von Desktop-basierten GUI-Anwendungen.

Python bietet viele GUI-Toolkits und Frameworks, die die Entwicklung von Desktop-Anwendungen zum Kinderspiel machen. PyQt, PyGtk, Kivy, Tkinter, WxPython, PyGUI und PySide sind einige der besten Python-basierten GUI-Frameworks, mit denen Entwickler hochfunktionale grafische Benutzeroberflächen (GUIs) erstellen können.

6. Softwareentwicklung

Python-Pakete und -Anwendungen zielen darauf ab, den Prozess der Softwareentwicklung zu vereinfachen. Von der Entwicklung komplexer Anwendungen, die wissenschaftliches und numerisches Rechnen beinhalten, bis hin zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen, Python kann alles. Aus diesem Grund verwenden Softwareentwickler Python als Unterstützungssprache für die Build-Steuerung, das Testen und das Management.

Beispielsweise ist SCons explizit für die Build-Steuerung konzipiert, Buildbot und Apache Gump ermöglichen automatisiertes kontinuierliches Kompilieren und Testen, und Roundup und Trac eignen sich hervorragend für die Fehlerverfolgung und das Projektmanagement.

Python unterstützt auch die Datenanalyse und -visualisierung, wodurch der Prozess der Erstellung benutzerdefinierter Lösungen ohne zusätzlichen Aufwand und Zeitaufwand weiter vereinfacht wird.

7. Unternehmensebene/Geschäftsanwendungen

Software oder Geschäftsanwendungen auf Unternehmensebene unterscheiden sich deutlich von Standardanwendungen, da die ersteren Funktionen wie Lesbarkeit, Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit erfordern. Geschäftsanwendungen sind im Wesentlichen so konzipiert, dass sie den Anforderungen einer Organisation und nicht den Bedürfnissen einzelner Kunden entsprechen.

Daher müssen diese Anwendungen in der Lage sein, sich in Legacy-Systeme wie vorhandene Datenbanken und Nicht-Web-Apps zu integrieren. Da Geschäftsanwendungen unter Berücksichtigung der kundenspezifischen Anforderungen entwickelt werden, um den spezifischen Anforderungen des Betriebsmodells einer Organisation gerecht zu werden, wird der gesamte Entwicklungsprozess sehr kompliziert.

Hier kann Python einen wesentlichen Unterschied machen. Hohe Leistung, Skalierbarkeit, Flexibilität und Lesbarkeit von Python sind nur die Merkmale, die für die Entwicklung voll funktionsfähiger und effizienter Geschäftsanwendungen erforderlich sind. Darüber hinaus verfügt Python über weitere Tools für die Entwicklung von Geschäftsanwendungen, wie:

• Odoo, eine All-in-One-Verwaltungssoftware, die eine vollständige Suite von Unternehmensverwaltungsanwendungen bildet.
• Tryton, eine dreistufige allgemeine Anwendungsplattform auf hoher Ebene, ist ein weiteres fantastisches Tool zum Erstellen von Geschäftsanwendungen.

Erfahren Sie mehr über: Top-Python-Tools

8. Bildungsprogramme und Schulungen

Wenn es eine anfängerfreundliche Programmiersprache gibt, dann ist es Python. Wir haben es schon oft gesagt, und wir wiederholen es – Python hat eine extrem einfache Syntax, die der englischen Sprache ähnelt. Es hat eine kurze Lernkurve und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger. Die leichte Lernkurve und Einfachheit von Python sind die beiden Hauptgründe, warum es eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in Bildungsprogrammen ist, sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene.

Python eignet sich jedoch nicht nur als Einstiegssprache – auch professionelle Entwickler und Programmierer auf der ganzen Welt verlassen sich stark auf Python.

9. Sprachentwicklung

Im Laufe der Jahre war das Design und die Modularchitektur von Python die Inspiration für die Entwicklung vieler neuer Programmiersprachen wie Boo, Swift, CoffeeScript, Cobra und OCaml. Alle diese Sprachen haben zahlreiche Ähnlichkeiten mit Python aus Gründen wie Objektmodell, Syntax und Einrückung.

10. Betriebssysteme

Ja, Python ist auch die geheime Zutat vieler Betriebssysteme, am häufigsten von Linux-Distributionen. Der Linux-basierte Ubuntu-Ubiquity-Installer und der Anaconda-Installer von Fedora und Red Hat Enterprise sind in Python codiert. Sogar Gentoo Linux nutzt Python Portage (Paketverwaltungssystem). Normalerweise wird Python mit der Programmiersprache C kombiniert, um Betriebssysteme zu entwerfen und zu entwickeln.

11. Web-Scraping-Anwendungen

Python ist ein raffiniertes Tool zum Extrahieren umfangreicher Datenmengen aus Websites und Webseiten. Die abgerufenen Daten werden im Allgemeinen in verschiedenen realen Prozessen verwendet, darunter Stellenangebote, Preisvergleiche, F&E usw.

BeautifulSoup, MechanicalSoup, Scrapy, LXML , Python Requests, Selenium und Urllib sind einige der besten Python-basierten Web-Scraping-Tools.

12. Bildverarbeitungs- und Grafikdesign-Anwendungen:

Neben all den oben genannten Anwendungen findet Python auch einen einzigartigen Anwendungsfall in Bildverarbeitungs- und Grafikdesignanwendungen. Die Programmiersprache wird weltweit zum Entwerfen und Erstellen von 2D-Bildgebungssoftware wie Inkscape, GIMP, Paint Shop Pro und Scribus verwendet. Außerdem wird Python in mehreren 3D-Animationspaketen wie Blender, Houdini, 3ds Max, Maya, Cinema 4D und Lightwave verwendet, um nur einige zu nennen.

Fazit

Nachdem Sie all diese vielseitigen und vielfältigen Anwendungen von Python in der realen Welt gelesen haben, können Sie mit Sicherheit zu dem Schluss kommen, dass Python in der Lage ist, fast alle Entwicklungsanforderungen zu erfüllen. In den letzten Jahren haben Python-Anwendungen auch im Bereich Data Science, insbesondere im maschinellen Lernen, neue Zugkraft erlangt.

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