Dans Quel Cas Utiliser Python? Le Guide Complet

Python est un langage de programmation polyvalent. Il suffit de simplement choisir les bons outils, les bonnes bibliothèques et vous serez en mesure d’innover. Commencer un nouveau langage de programmation requiert du courage, de la volonté, du temps et bien plus que quelques boissons énergisantes. Par conséquent, vous devez d’abord définir vos objectifs et apprendre comment utiliser Python.

Après tout, c’est clair que vous voudrez bien vous amuser lors de votre apprentissage,, n'est-ce pas?

Ce tutoriel vous présente brièvement l'apprentissage automatique avec Python, la création d'applications PC, web, et pour jeux et l'exploration de données. J’espère que ces informations vous aideront à apprendre à utiliser Python.

C’est Quoi Python en Général?

Python est, contrairement à ce que l’on pourrait croire, facile à apprendre. C’est un langage interprété qui ne transforme pas le code pour qu'il devienne lisible par ordinateur. C’est aussi un langage de programmation général de haut niveau. Les développeurs l'ont conçu pour être le caméléon du monde de la programmation.

Les Offres Les Plus Récentes Fonctionnelles Actuellement:

De plus, Python vise à créer un code plus clair et logique, que ce soit pour les petits projets, mais aussi pour les plus grands projets.

On peut comparer Python au cube de Rubik: il a de nombreux côtés pour que vous puissiez tourner et jouer. Le langage est capable de mettre en place un grand nombre de procédures informatiques pour offrir une technologie exceptionnelle.

Voici quelques exemples qui illustrent l'impact de ce langage et dans quels cas utiliser Python:

• Le célèbre BitTorrent a commencé en étant un programme Python.
• La NSA (National Security Agency) utilise Python pour l'analyse du renseignement et la cryptographie.
• Les développeurs ont écrit le code de Youtube en utilisant Python (parmi les langages utilisés).
• Google n'est pas non plus étranger à Python: l’entreprise l’utilise pour son célèbre système de recherche sur le Web.

Habituer les Machines à L’apprentissage

L'apprentissage automatique est un concept révolutionnaire. Il améliore la personnalisation et les prévisions de tendances futures. Durant cette dernière décennie, l'intelligence artificielle a transformé beaucoup de domaines dans l'industrie. Ce qui a permis à de nouvelles technologies de naître, y compris Python.

Il est compliqué de créer un logiciel d'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique avec Python permet aux ordinateurs d' apprendre à partir de modèles spécifiques, puis de les reconnaître plus tard, c’est comme enseigner quelque chose à un enfant. De plus, L’IA de Python est capable de faire des prévisions, d'estimer les réponses potentielles, etc!

L'apprentissage automatique est soutenu par la création de réseaux neuronaux, c’est un des concepts pour lesquels on peut utiliser Python. Pour faire simple, le réseau neuronal Python est un système composé d'algorithmes basés sur le cerveau humain. Avec Python, les développeurs créent des réseaux avancés et les utilisent pour faire apprendre aux machines en analysant des exemples.

Les Résultats Les Plus Appréciés

A la recherche d'informations approfondies sur des sujets similaires? Nous avons rassemblé des articles similaires pour vous permettre de gagner du temps. Jetez-y un oeil!

Technologie

Découvrez quel langage de programmation choisir pour les débutants

Carrière

Salaire d'un WebDesigner - Les faits

Cours sur Plateformes

Développement Web Full Stack Udacity: Lancez Votre Carrière de Développeur

Pourquoi Python est le Meilleur Langage de Programmation pour L’intelligence Artificielle?

• L'écosystème convient parfaitement à l'utilisation Python dans l'IA et du ML. Il existe de nombreuses ressources et tutoriels pour l'expliquer. Ils donnent des détails sur les bibliothèques Python à utiliser pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur.
• La gestion des données est une autre raison importante pour utiliser Python. Elle est cruciale dans notre ère digitale. L'être humain ne peut pas le faire seul, mais l'intelligence artificielle là pour l'assister, elle peut traiter d'énormes quantités de données avec une efficacité élevée et des coûts de production inférieurs.
• Comme la syntaxe de Python ressemble à de l'anglais, il est relativement facile d’apprendre Python. De plus, ce langage permet de traiter et de manipuler des systèmes très complexes.

Les Projets AI Python qui Ont Réussi dans le Passé 

La création d'IA de Python est déjà considérée comme une réussite. Par exemple, l'industrie du voyage a été nettement améliorée avec l'application de Skyscanner, un algorithme d'apprentissage automatique Python non supervisé. Malgré son faible coût et son bon rendement, il a pu estimer le comportement des nouvelles routes aériennes et donner des destinations potentielles pour les voyageurs.

Je vais vous donner un autre exemple illustrant que Python est le meilleur langage de programmation pour l'IA, cette fois, ça concerne l'industrie de la santé. Les projets IA Python sont entrain de révolutionner les prédictions des maladies et la détection des blessures, ce qui facilite le suivi des patients et l'amélioration de leur état.

Aussi, Python aide les applications liées à la santé à se développer. Par exemple, AiCure est une application mobile qui garantit que les patients prennent leurs médicaments conformément à la prescription. Ceci est un excellent exemple des moyens d’utiliser Python pour améliorer la technologie et notre quotidien.

Si vous venez tout juste de découvrir ce qu’est l'apprentissage automatique en Python, il serait préférable de commencer à explorer les possibilités en utilisant la bibliothèque Keras. Elle propose une version simplifiée de la création de réseaux neuronaux Python. Ensuite, vous devriez commencer à explorer TensorFlow, PyTorch ou Theano.

Comment Utiliser Python Pour Créer un Bot?

Les bots sont des programmes permettant d'effectuer des tâches spécifiques en ligne. Ces applications exécutent des actions répétitives beaucoup plus rapidement que les humains.

Par exemple, Twitter est souvent la cible des bots, envoyant des messages identiques ou similaires une centaine de fois par jour. Cependant, les bots peuvent également être utiles pour l'assistance technique car ils peuvent générer des réponses automatiques aux questions des utilisateurs. Du coup, l’assistance client devient plus productive.

Les bots sont l'un des concepts et une raison supplémentaire d’utiliser Python qui est l'un des principaux langages à utiliser pour créer des bots.

D'abord, examinons quelques exemples de bots open source:

• Python-rtmbot est un framework de bot populaire pour la création de bots Slack avec l'API de messagerie en temps-réel (RTM) sur WebSockets.
• GitHub offre un grand nombre de ressources pour créer des bots, y compris des extraits de code et des conseils utiles.
• Errbot est un bot de chat qui permet de créer des bots pour Slack, Discord, Hipchat. L'objectif principal d'Errbot est de permettre aux gens de générer leurs programmes en manipulant le code source Python qui leur est fourni.

Python Adore le Développement Web

Le développement Web est un concept assez large. Il englobe toutes les activités réalisées pour produire des sites Web. La complexité du processus dépend du type de produit développé.

Comment utiliser Python dans le développement Web? C'est un outil pour développer des applications web en back-end. Django, Flask et Falcon sont les frameworks les plus populaires que les développeurs utilisent pour récupérer des morceaux de code pour leurs projets Web.

Les navigateurs Web n'exécutent pas Python: ils exécutent JavaScript. Du coup, vous pouvez utiliser le projet pyjs pour compiler de Python vers JavaScript. Cependant, la plupart des applications Web contiennent à la fois JavaScript et Python: les navigateurs Web exécutent JavaScript alors que Python s'exécute côté serveur.

Le Mining de Données et Python

Le mining de données consiste en l’analyse de grandes bases de données pour établir des prédictions de tendance. Ce processus est complexe. Les scientifiques de données étudient de grandes quantités d'informations, pour y baser ensuite certaines de leurs hypothèses. Le mining de données comprend l'analyse des réseaux sociaux, l'imagerie criminelle, etc.

Une autre raison d’utiliser Python, c’est d'organiser et de nettoyer les données. C’est l'un des meilleurs langages de programmation dans ce registre. De plus, l'apprentissage automatique avec Python simplifie l'analyse des données à travers l'utilisation d'algorithmes.

Python est connu pour sa gamme complète de frameworks, offrant un grand nombre d'extraits de code préalablement écrits et qui permettent aux développeurs d'améliorer leurs projets. C’est aussi pareil pour l'exploration des données. Voici une liste des frameworks les plus populaires pour effectuer une analyse des données:

• Numpy est le framework leader pour ce qui est des calculs numériques en Python.
• SciPy est un module pour la science, les mathématiques et l'ingénierie.
• Scikit-Learn est un framework d'apprentissage automatique avec Python qui permet une exploration productive des données, il permet d'effectuer les processus de régression, de clustering, de sélection de modèle, de prétraitement et de classification.
• Dask est un framework de parallélisme avancé pour l'analyse et l'évolutivité des clusters qui ont mille nœuds.

Les Programmes PC Basés sur L'interface Utilisateur Graphique

L'interface utilisateur graphique (GUI) est également une autre situation dans laquelle on peut utiliser Python. L'interface graphique permet aux utilisateurs d'interagir avec les ordinateurs en utilisant des éléments visuels comme des icônes ou des images au lieu de commandes de texte. Il existe de nombreux modules disponibles pour créer une interface graphique avec Python, en voici les plus couramment utilisés:

• Tkinter est une interface Python intégrée. Cette boîte à outils GUI fonctionne sur toutes les plateformes populaires comme Microsoft, Linux et Mac OS X.
• PyGTK est une boîte à outils gratuite qui aide à créer des interfaces graphiques.
• wxPython est un classeur pour les kit d’outils de l'interface graphique multiplateforme et les wxWidgets. Au début, les développeurs ont créé wxPython en utilisant C ++. Ensuite, il a été remplacé par Python.
• Kivy est une bibliothèque Python permettant de générer des applications mobiles et des logiciels multi-touche. C'est un excellent choix pour définir l'interface utilisateur et les interactions.

Développer des Jeux et des Graphismes 3D Avec Python

Parmi les autres façons d’utiliser Python, il est important de mentionner qu’il est également très utilisé pour le développement de jeux. Encore une fois, il existe pas mal de frameworks et d'outils pour la création de jeux et de graphismes:

• PyGame est probablement le premier choix pour de nombreux développeurs utilisant Python. Cette excellente bibliothèque fournit des modules pour produire des jeux et des programmes multimédias complets. De plus, ce framework convient aussi aux débutants car les exemples qu’elle fournit aident à mieux comprendre le développement de jeux. Il ne faut pas s’attendre à ce que tout soit expliqué étape par étape, mais la bibliothèque est un excellent point de départ.
• PyOpenGl est une enveloppe pour la programmation OpenGL. Elle fournit de nombreux exemples de création de modèles 3D.
• Panda3D est un framework open-source pour le rendu 3D et le développement de jeux.
• Blender est un outil très développé pour créer des modèles graphiques en 3D. Les outils utilisent un interpréteur Python intégré pour créer des jeux 3D.
• Arcade est une bibliothèque Python permettant d'introduire des jeux 2D.

Saviez-vous?

Vous êtes-vous déjà demandé quels sont les meilleures plateformes d'apprentissage en ligne pour vos objectifs de carrière?

Voir & comparer le TOP des plateformes d'apprentissage en ligne cote-à-cote

Les Résultats Les Plus Tendance

Parcourez notre collection d'articles, guides & tutoriels les plus complets sur les plateformes d'échange crypto. Soyez toujours au courant et prenez les meilleures décisions!

Questions d'Entretien

Questions d'entretiens pour devenir data scientist

Cours Universitaires

Les Meilleurs Cours edX Pour un Enseignement de Niveau Universitaire

Carrière

Devenir développeur web junior: l’ultime guide du développement web

Conclusions

Expliquer les différents cas pour utiliser Python n'est pas toujours facile. Il y a beaucoup de choses à couvrir pour avoir un meilleur aperçu des capacités de Python. Après avoir exploré ensemble les cas d’utilisation Python, nous vous recommandons d’apprendre Python en commençant d’abord par les bases. Vous pouvez commencer par le tuto Python interactif de BitDegree.

Ce tuto Python répond aux questions essentielles, comme le célèbre dilemme entre le choix de Java ou Python. Vous devez le lire pour acquérir des informations utiles et faire un pas de plus dans votre quête pour devenir un programmeur Python!

Avant de nous séparer, revoyons rapidement les principaux points et idées de ce tuto Python:

• Python est un langage de programmation flexible que ce soit pour le Machine learning ou pour l'analyse de grandes quantités de données.
• Python est l'un des meilleurs langages de programmation pour la création d'IA, sa syntaxe est simple, il possède une grande variété de frameworks avec des centaines de codes sources et un système utilisateur idéal pour les débutants.
• Les data scientists devraient s'entraîner à analyser les informations avec Python, car il simplifie le processus complexe d'interprétation des données, de détection des informations importantes et de génération de prédictions.
• L’utilisateur peut également utiliser Python pour la création de bots, le développement logiciel, Web ou de jeux.

Ce n'est pas compliqué d'apprendre Python et d’explorer les cas d’utilisation Python: il suffit de maîtriser les concepts de base et de se mettre au travail. Nous espérons que les histoires de réussite de ceux qui ont pu utiliser Python vous ont inspiré. Explorez différents cadres pour trouver ce qui vous convient et être le plus efficace et productif possible!

Références Scientifiques