16 کاربرد پایتون در برنامه نویسی به همراه مثال های کاربردی (آپدیت جدید)

اگر در حال یادگیری پایتون هستید و می خواهید پاسخ این پرسش را که «پایتون چه کاربردی در دنیای واقعی دارد؟» بدانید، این مقاله برای شما مناسب است. داشتن یک دیدگاه روشن در مورد کاربردها و توانایی های گسترده این زبان برنامه نویسی به شما انگیزه ای می دهد که آن را با علاقه و شوق بیشتری بیاموزید. بیایید شروع کنیم.

زبان پایتون چه کاربردی در دنیای واقعی دارد؟

پایتون تقریبا در هر صنعت و زمینه علمی که می توانید تصور کنید استفاده می شود، از جمله:

• دانش داده ها
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• توسعه وب
• آموزش علوم کامپیوتر
• بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر
• توسعه بازی
• پزشکی و فارماکولوژی
• زیست شناسی و بیوانفورماتیک
• عصب شناسی و روانشناسی
• ستاره شناسی

حوزه های دیگری مانند رباتیک، وسایل نقلیه خودران، بازرگانی، هواشناسی و توسعه رابط کاربری گرافیکی (GUI) هم زمینه های دیگری هستند که پایتون در آن ها کاربرد دارد. این مقاله طیف گسترده ای از کاربردهای این زبان برنامه نویسی در این صنایع را با مثال ها، موارد استفاده و کتابخانه های پایتون پوشش می دهد. بیایید با کاربردهای پایتون در دانش داده ها شروع کنیم.

کاربرد پایتون در دانش داده ها: تجزیه، تحلیل و مصورسازی

شاید یکی از محبوب ترین کاربردهای پایتون دانش داده ها باشد. قدرت کتابخانه های پایتون که برای تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده ها توسعه یافته اند، شگفت انگیز هستند. بیایید ببینیم چرا.

کاربرد دانش داده ها

با یک کتابخانه مصوری سازی داده ها پایتون، می توانید طیف گسترده ای از نمودارها و نمایش های بصری ایجاد کنید، مانند:

• خطوط، میله ها و نشانگرها
• تصاویر، خطوط و زمینه ها
• طرح های فرعی، محورها و شکل ها
• آمار (نمودارهای جعبه، میله ای و هیستوگرام)
• نمودارهای دایره ای و قطبی
• نقشه های سه بعدی
• و غیره!

با توجه به بسته یا کتابخانه ای که برای کار انتخاب می کنید، می توانید متن، برچسب، حاشیه نویسی، رنگ، اشکال، مجموعه، انیمیشن و تعامل را به طرح های خود اضافه کنید.

می توانید چند نمونه از مصوری سازی داده ها تولید شده با پایتون را در تصویر بالا مشاهده کنید.

کتابخانه ها و بسته ها

بیایید برخی از محبوب ترین بسته ها و کتابخانه ها برای کار با پایتون در دانش داده ها را ببینیم:

پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

NumPy: این بسته به عنوان بسته اساسی برای محاسبات علمی با پایتون توصیف شده است. بر اساس وب سایت رسمیِ این بسته، تقریبا هر دانشمندی که با پایتون کار می کند از قدرت NumPy بهره می گیرد.

Pandas: یک ابزار تجزیه و تحلیل و دستکاری داده های منبع باز سریع، قدرتمند، انعطاف پذیر و آسان برای استفاده است.

پایتون برای مصور سازی داده ها

Matplotlib: یک کتابخانه جامع برای ایجاد تصویرسازی های ثابت، متحرک و تعاملی در پایتون است. اگر کنجکاو هستید که با این کتابخانه چه کاری می توانید انجام دهید، گالری نمونه را بررسی کنید.

Seaborn: یک کتابخانه مصوری سازی داده ها پایتون بر اساس matplotlib است. اگر کنجکاو هستید که با این کتابخانه چه کاری می توانید انجام دهید، گالری نمونه را بررسی کنید.

ggplot2: سیستمی برای ایجاد گرافیک به صورت تعریفی، بر اساس یک نوع گرامر گرافیکی است. طبق وب‌سایت رسمی آن: «شما داده‌ها را فراهم می‌کنید، به ggplot2 می‌گویید که چگونه متغیرها را به زیبایی‌شناسی نگاشت کند، از چه مقدارهای اولیه‌ گرافیکی استفاده کند و این کتابخانه از جزئیات استفاده می‌کند".

Bokeh: یک کتابخانه تجسم تعاملی برای مرورگرهای وب مدرن است.

Pandas: این کتابخانه ابزارهای زیادی برای مصوری سازی داده ها دارد.

کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

پایتون یک ابزار ضروری برای هر توسعه‌دهنده‌ای است که می‌خواهد وارد حوزه جذاب یادگیری ماشین شود. بیایید یک مقدمه کوتاه برای یادگیری ماشین ببینیم.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی حوزه ای از علوم کامپیوتر است که سیستم هایی را ایجاد می کند که به تنهایی قادر به یادگیری هستند. این نوع سیستم از الگوریتم هایی استفاده می کند که به طور مداوم بر اساس داده های ورودی بهبود می یابند که به سیستم در «یادگیری» کمک می کند. می آموزد که چگونه به طور مستقل به سناریوهای جدید با تولید خروجی مناسب در سناریوهای جدید بر اساس دانش قبلی پاسخ دهد.

یکی از شگفت انگیزترین چیزها در مورد این سیستم ها این است که آنها به طور مداوم پالایش می شوند. آنها مانند برنامه هایی نیستند که معمولا در یک اسکریپت پایتون می نویسیم و در آن ها هر اقدام ممکنی را که برنامه می تواند انجام دهد، مشخص می کنیم. در یادگیری ماشینی، سیستم برای «فکر کردن» و تصمیم گیری بر اساس دانش قبلی آموزش دیده است. به همین دلیل است که می گوییم ماشین ها از داده ها «یاد می گیرند».

شبکه های عصبی: بلوک های سازنده یادگیری ماشین

شبکه های عصبی واحدهای پردازش سیستم هستند. آنها سعی می کنند یک شبکه واقعی از نورون های مغز را شبیه سازی کنند. این «نورون‌های» مجازی ورودی را دریافت می‌کنند، یاد می‌گیرند که چگونه آن ورودی را پردازش کنند و بر اساس دانش قبلی خود خروجی تولید می‌کنند. این بسیار شبیه به کاری است که مغز هر لحظه در هر روز انجام می دهد.

به لطف شبکه های عصبی، یک الگوریتم یادگیری ماشینی می تواند یاد بگیرد که چگونه خروجی مورد انتظار را از یک ورودی داده شده بر اساس دانش قبلی پیش بینی کند. برای مثال، وقتی ویدیوهای توصیه شده را در YouTube می‌بینید، این توصیه‌ها توسط شبکه‌های عصبی ایجاد می‌شوند که پیش‌بینی می‌کنند چه ویدیوهایی را می‌خواهید بر اساس الگوهای قبلی‌تان تماشا کنید. شگفت انگیز است، درست است؟

پایتون و یادگیری ماشین

مطمئنم می پرسید: نقش پایتون در این زمینه چیست؟ یکی از محبوب ترین و قدرتمندترین ابزارهایی است که برای برنامه نویسی این نوع سیستم ها استفاده می شود.

یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌هایی که توسعه‌دهندگان در سراسر جهان برای کار با پایتون در یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، TensorFlow است. این یک کتابخانه منبع باز رایگان است که توسط تیم Google Brain توسعه یافته است. این کتابخانه برای تحقیق و تولید در گوگل استفاده می شود. به گفته جف دین، رئیس بخش هوش مصنوعی گوگل «امروزه از پایتون بسیار زیاد در سیستم‌های تشخیص گفتار ما، در محصول جدید Google Photos، Gmail و جستجوی Google استفاده می‌شود».

بهترین بخش این است که توسعه دهندگان در سراسر جهان می توانند از این کتابخانه برای مقابله با مشکلات دنیای واقعی استفاده کنند.

این دو کتابخانه محبوب پایتون هستند که برای یادگیری ماشین استفاده می شوند:

Keras: یک کتابخانه شبکه عصبی منبع باز که به زبان پایتون نوشته شده است.
PyTorch:  یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز که برای توسعه و آموزش شبکه های عصبی استفاده می شود.

نمونه های بیشتر از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی

می‌توانید نمونه‌های بیشتری از کاربردهای یادگیری ماشینی را در Kaggle بیابید.در این پلتفرم می توانید با کار بر روی پروژه ها و شرکت در مسابقه ها مهارت های پایتون و یادگیری ماشینی خود را تمرین کنید.

برای اینکه ایده ای از نوع پروژه هایی که می توانید با یادگیری ماشین انجام دهید به شما ارائه شود، مسابقات قبلی در Kaggle عبارت بودند از:

• پیش بینی کاهش عملکرد ریه
• پیش بینی بقا در کشتی تایتانیک
• ساخت ابزار پایش جمعیت پرندگان
• برچسب زدن به مکان های دیدنی معروف
• پیش بینی شیوع COVID-19
• برآورد واحد فروش کالاهای خرده فروشی
• شناسایی ویدیوها با دستکاری صورت یا صدا
• پیش بینی زمان انتظار در تقاطع های اصلی شهر
• کشف تقلب در معاملات مشتری
• پیش بینی درآمد جهانی یک فیلم در باکس آفیس
• پیش بینی پذیرش حیوان خانگی
• شناسایی خطر زمانی که خلبانان حواس پرت، خواب آلود یا در سایر حالات شناختی خطرناک هستند

همانطور که می بینید، فقط در این لیست کوتاه از پروژه ها، برنامه های کاربردی از پزشکی تا کسب و کار، از زیست شناسی تا تشخیص خطر، و از کشف تقلب تا پردازش تصویر را شامل می شود. هنگامی که با استفاده از یادگیری ماشینی با مشکلات دنیای واقعی مقابله می کنید، امکانات واقعا بی پایان هستند.

منابع یادگیری

• TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial
• Develop an AI to play Connect Four - Python Tutorial
• Scikit-Learn Course - Machine Learning in Python Tutorial
• PyTorch for Deep Learning - Full Course / Tutorial

کاربرد پایتون در توسعه وب

پایتون در زمینه توسعه وب برای ساخت بک‌اند برنامه‌های کاربردی وب استفاده می‌شود. اجازه دهید این بخش را با کمی صحبت در مورد اینکه back-end چیست و چگونه به ما در ایجاد برنامه های کاربردی وب کمک می کند، شروع کنیم.

پایتون برای توسعه Back-end

در یک برنامه وب، تمام کدهایی که برای تعامل با کاربر و ایجاد آنچه کاربر می بیند، قسمت فرانت اند برنامه نامیده می شود. پایتون برای کدنویسی عملکرد بک اند برنامه استفاده می شود؛ بخشی که تمام عملکردهای برنامه را تقویت می کند اما شما آن را به طور روی صفحه نمی بینید. این نرم افزار سمت سرور برنامه را مدیریت می کند و زمانی که کاربر اطلاعات را درخواست می کند، با تمام پایگاه های داده لازم تعامل دارد. داده های درخواستی را به کاربر برمی گرداند تا برنامه مطابق انتظار اجرا شود.

نکته: توسعه وب Full-Stack هر دو قسمت جلویی و پشتی یک برنامه وب را در بر می گیرد تا هنگام کار با پایگاه داده به کاربر قابل ارائه باشد.

چارچوب های توسعه وب

در زیر برخی از چارچوب های وب محبوب پایتون آمدند:

Django: یک چارچوب وب پایتون سطح بالا که توسعه سریع و طراحی تمیز و عملی را ایجاد می کند.
Flask: یک میکروفریمورک بسیار محبوب که برای توسعه برنامه های کاربردی وب در پایتون استفاده می شود.
Pyramid: یک چارچوب وب کوچک، سریع و ساده پایتون.
Web2Py: یک چارچوب کامل پشته منبع باز رایگان برای توسعه سریع برنامه های کاربردی مبتنی بر وب مبتنی بر پایگاه داده، سریع، مقیاس پذیر، امن و قابل حمل.
Bottle: یک فریم‌ورک میکرو وب سریع، ساده و سبک WSGI برای پایتون.

منابع یادگیری

کانال یوتیوب freeCodeCamp دارای آموزش های رایگان عالی برای یادگیری توسعه وب در پایتون است:

• Python Django Web Framework - Full Course for Beginners
• Learn Flask for Python - Full Tutorial
• Web Programming with Flask - Intro to Computer Science - Harvard's CS50 (2018)
• Full stack Python Flask tutorial - Build a social network

اینها همچنین منابع رایگان عالی برای یادگیری نحوه کار با این چارچوب ها هستند:

• Django "First Steps" section
• Pyramid Tutorials
• Quick Tutorial for Pyramid

کاربرد پایتون در آموزش علوم کامپیوتر

پایتون در حال حاضر نقش کلیدی در آموزش علوم کامپیوتر در سراسر جهان ایفا می کند. بیایید ببینیم چرا.

چرا پایتون؟

پایتون به عنوان یک ابزار آموزشی بسیار مورد استفاده قرار می گیرد زیرا:

یادگیری آن آسان است: سینتکس آن ساده است و می توان آن را به سرعت یاد گرفت. دانش آموزان خیلی سریعتر از سایر زبان های برنامه نویسی شروع به شنا در جنبه های پیشرفته تر علوم کامپیوتر می کنند.

قدرتمند است: در برنامه های کاربردی دنیای واقعی استفاده می شود، بنابراین دانش آموزان بلافاصله شروع به کسب مهارت های ارزشمند برای حرفه خود می کنند.

همه کاره است: از پارادایم های مختلف برنامه نویسی از جمله برنامه نویسی ضروری، برنامه نویسی تابعی، برنامه نویسی رویه ای و برنامه نویسی شی گرا پشتیبانی می کند. خالق زبان پایتون، گویدو ون روسوم، می گوید: «اعتقاد من این است که آموزش پایتون به دانش‌آموزان ازآموزش C یا C++ یا جاوا بسیار ساده تر است، زیرا جزئیات آن زبان‌ها بسیار سخت هستند.»

سینتکس پایتون ساده و سرراست است، بنابراین دانش‌آموزان می‌توانند با سرعت بیشتری مهارت‌های تفکر محاسباتی و حل مسئله را که معمولا هدف اصلی دوره‌های مقدماتی علوم کامپیوتر است، شروع کنند.

پایتون در کلاس درس و آموزش آنلاین

بسیاری از دانشگاه ها و مدارس در سراسر جهان تصمیم گرفته اند دوره های مقدماتی برنامه نویسی و علوم کامپیوتر را با استفاده از پایتون تدریس کنند. به عنوان مثال، MIT، یکی از دانشگاه های پیشرو جهان در زمینه فناوری، علوم کامپیوتر و برنامه نویسی مقدماتی را با استفاده از پایتون (چه در نسخه داخلی و چه در نسخه آنلاین دوره در edX)  تدریس می کند. بر اساس مقاله ای که توسط MIT News منتشر شد، زمانی که نسخه آنلاین دوره به 1.2 میلیون ثبت نام رسید، این دوره به محبوب ترین MOOC در تاریخ MIT تبدیل شده است. این به وضوح نشان می دهد که محبوبیت پایتون همچنان در حال افزایش است.

در این مقاله، پروفسور آنا بل، مدرس بخش EECS در MIT، بیان می کند که: «در هسته خود، سری 6.00 تفکر محاسباتی را آموزش می دهد. این کار را با استفاده از زبان برنامه نویسی Python انجام می دهد، اما این دوره همچنین مفاهیم برنامه نویسی را آموزش می دهد که می تواند در هر زبان برنامه نویسی دیگری اعمال شود.»

این به وضوح پتانسیل پایتون را به عنوان یک ابزار آموزشی نشان می دهد. می توان از آن برای آموزش مفاهیم سطح بالاتری که می تواند در سایر زبان های برنامه نویسی اعمال شود استفاده کرد و این کار را بدون لایه پیچیدگی اضافی انجام می دهد که سینتکس زبان های برنامه نویسی دیگر مانند جاوا یا C ممکن است به فرآیند یادگیری اضافه کند.

در چند سال اخیر، دوره های آنلاین به بخش مهمی از زندگی روزمره زبان آموزان در تمام سنین در سراسر جهان تبدیل شده است. تنوع دوره ها و منابع آنلاین رایگان در چند سال اخیر به شدت گسترش یافته است که چند تا از آن ها در زیر آمده اند:

• محاسبات علمی با پایتون
• تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون
• یادگیری ماشینی با پایتون

دانشگاه هاروارد همچنین این دوره های آنلاین را ارائه می دهد که می توانند به صورت رایگان استفاده شوند:

• مقدمه CS50 علوم کامپیوتر
• برنامه نویسی وب CS50 با پایتون و جاوا اسکریپت
• CS50 مقدمه ای بر هوش مصنوعی با پایتون

پایتون قطعا به ابزاری کلیدی تبدیل شده است که آموزش علوم کامپیوتر را در سراسر جهان بهبود بخشیده است. و در آینده نیز این کار را ادامه خواهد داد. اگر به آموزش یک دوره با استفاده از پایتون یا یادگیری پایتون فکر می کنید، به شما تضمین می دهم که وقت و تلاش شما کاملا ارزشش را دارد.

کاربرد پایتون در بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر

پایتون برای بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر استفاده می شود، زمینه هایی که به سرعت در حال گسترش هستند.هدف از پردازش تصویر، پردازش یک تصویر، اعمال تغییرات در آن و بازگرداندن نسخه جدیدی از تصویر اصلی است. در مقابل، هدف بینایی کامپیوتر پیچیده‌تر است، زیرا سعی می‌کند کامپیوتر را وادار به درک و تفسیر یک تصویر و محتوای آن کند.

پردازش تصویر

بیایید با پردازش تصویر شروع کنیم. با استفاده از کتابخانه پایتون می توانید عملیات هایی مانند زیر را انجام دهید:

• برش، جابجایی و چرخش
• دستکاری کانال های نوردهی و رنگ
• تشخیص لبه ها و خطوط
• افزودن فیلتر و بازیابی تصاویر
• بینایی کامپیوتر

حالا بیایید به بینایی کامپیوتری بپردازیم. اگر شروع به تحقیق در مورد این موضوع کنید، ممکن است از کاربردهای فعلی آن شگفت زده شوید. بعضی از آنها به شرح زیر هستند:

• جهت یابی
• تشخیص اشیا و رویداد
• تشخیص چهره
• طبقه بندی تصویر

این حوزه علمی به قدری مهم است که گوگل ابزاری به نام Cloud Vision را توسعه داده است که نسخه پایتونی برای توسعه دهندگان دارد تا این قابلیت را در برنامه های خود بگنجانند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های تشخیص بینایی را به راحتی در برنامه‌ها ادغام کنند، از جمله برچسب‌گذاری تصویر، تشخیص چهره و نقطه عطف، تشخیص نوری کاراکتر (OCR)، و برچسب‌گذاری محتوای صریح. این مجموعه از ابزارها قابلیت هایی را برای تشخیص چهره، تشخیص نقطه عطف، تشخیص لوگو، تشخیص برچسب، تشخیص متن و موارد دیگر ارائه می دهد.

نکته: یکی از شگفت انگیزترین کاربردهای بینایی کامپیوتر، توسعه نرم افزاری برای کنترل خودروهای خودران است. این وسایل نقلیه باید «ببینند» که در آن رانندگی می کنند، مسیر کجاست و چه اشیایی آنها را احاطه کرده است (از جمله وسایل نقلیه دیگر). بینایی کامپیوتر نقش کلیدی در این عملکرد دارد.

کتابخانه های پایتون

در زیر چند کتابخانه عالی برای بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر آمدند:

OpenCV: یک کتابخانه نرم افزار بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین منبع بازاست. نسخه پایتون آن OpenCV-Python نام دارد.
scikit-image: مجموعه ای از الگوریتم های مورد استفاده برای پردازش تصویر است.
NumPy: می توان از آن برای پردازش پیکسل های یک تصویر به عنوان یک آرایه دو بعدی استفاده کرد.
SciPy: بسته scipy.ndimage شامل عملکردهای مختلفی برای پردازش تصویر چند بعدی است."

کاربرد پایتون در توسعه بازی

بازی ها قطعا از زندگی واقعی الهام گرفته شدند و خاطرات جاودانه را برای ما خلق می کنند. آنها در سال های آینده بخشی از جامعه ما خواهند بود. پایتون در حال حاضر وجود دارد و جرقه ایجاد بازی را روشن می کند.

چارچوب های توسعه بازی پایتون

طبق اسناد رسمی پایتون، دو چارچوب اصلی پایتون برای توسعه بازی‌ها استفاده می‌شود:

pygame: بسته اصلی برای توسعه بازی با استفاده از Python است. به پایتون اجازه می دهد تا از SDL، که یک کتابخانه چندرسانه ای بین پلتفرمی، استفاده کند. از آنجا که باید برای هر پلتفرم و هر نسخه پایتون کامپایل می شود، بین سکویی نیز است.

pyglet: یک کتابخانه جدید بر اساس OpenGL است. از آنجایی که یک بسته پایتون خالص است، می توان از آن استفاده کرد، حتی زمانی که نسخه جدید پایتون منتشر می شود (به جز از انتقال پایتون 2 به پایتون 3).

همچنین می توانید از ماژول turtle برای ساخت بازی های ساده استفاده کنید. Turtle یک ماژول داخلی پایتون است که هنگام نصب پایتون در رایانه خود به طور خودکار نصب می شود. به شما کمک می کند تا بازی هایی با گرافیک ساده و با رابط کاربری ساده ایجاد کنید.

منابع یادگیری

اگر می‌خواهید توسعه بازی در پایتون را یاد بگیرید، کانال YouTube FreeCodeCamp این آموزش‌های رایگان عالی را دارد:

• Learn Python by Building Five Games - Full Course
• Python and Pygame Tutorial - Build Tetris! Full GameDev Course
• Snake Game Python Tutorial
• دوره روکسو

کاربرد پایتون در پزشکی و فارماکولوژی

پایتون در زمینه پزشکی نیز کاربردهای شگفت انگیزی دارد. از ترکیب فناوری با دانش پزشکی برای ارائه تشخیص ها و درمان های دقیق و کارآمد به بیماران شگفت زده خواهید شد.

برنامه های کاربردی

چند نمونه از کاربرد پایتون در پزشکی و فارماکولوژی عبارتند از:

• انجام تشخیص های بالینی بر اساس سوابق و علائم پزشکی بیماران
• تجزیه و تحلیل داده های پزشکی
• ساخت مدل های محاسباتی برای سرعت بخشیدن به روند توسعه داروهای جدید

این کاربردهای گسترده شامل هزاران و هزاران نمونه در سراسر جهان است. من تعدادی از آنها را انتخاب کردم تا نشان دهم پایتون چگونه این زمینه را شکل می دهد. بیایید نگاهی به آنها بیندازیم.

داستان موفقیت دارویی AstraZeneca

طبق اسناد رسمی پایتون، یکی از شرکت‌های دارویی پیشرو در جهان، AstraZeneca، از پایتون برای بهبود مدل‌های محاسباتی موجود خود استفاده کرد تا آنها را محکم‌تر، توسعه‌پذیرتر و قابل نگهداری‌تر کند. پژوهشگران از این مدل‌ها برای شبیه‌سازی ساختار شیمیایی مولکول‌ها و تاثیر آن‌ها در بدن استفاده کردند. این به دانشمندان کمک کرد تا مولکول های بالقوه داروهای جدید را شناسایی کرده و آزمایش آنها را با سرعت بیشتری در آزمایشگاه آغاز کنند. هنگامی که او به تیم ملحق شد، اندرو دالکه، که یکی از مدافعان مشهور پایتون در شیمی محاسباتی و زیست شناسی بود، تیم را متقاعد کرد که پایتون دقیقا همان چیزی است که آنها به آن نیاز دارند. پایتون برای این کار انتخاب شد زیرا یکی از بهترین زبان های موجود برای دانشمندان علوم فیزیکی است، یعنی برای افرادی که پیشینه علوم کامپیوتری ندارند. وی اظهار داشت که: «پایتون برای حل مشکلات دنیای واقعی که توسط یک برنامه نویس خبره با آن مواجه است طراحی شده است. نتیجه زبانی است که از اسکریپت های کوچک نوشته شده توسط یک شیمیدان تا بسته های بزرگ نوشته شده توسط یک توسعه دهنده نرم افزار به خوبی استفاده می شود.»

شگفت انگیز است، درست است؟ پایتون می‌تواند مدل‌های محاسباتی را که آزمایشگاه‌های داروسازی برای تولید داروهای جدید استفاده می‌کنند، تقویت کند.

شناسایی گلبول های قرمز خون (RBC)

یکی دیگر از کاربردهای پزشکی جالب پایتون مربوط به هماتولوژی است. معمولا متخصصان متخصص با شمارش و شناسایی سلول‌ها به صورت دستی آزمایش‌های خون را تجزیه و تحلیل می‌کنند، اما با کمک اتوماسیون می‌توان آن را بهبود بخشید. محققان دریافتند که پایتون می تواند ابزار مناسبی برای این کار باشد. بیایید یک پروژه جالب را ببینیم.اسم این پروژه IdentiCyte است.

IdentiCyte

هدف از این پروژه شناسایی و طبقه بندی اشکال گلبول های قرمز بر اساس تصاویر گرفته شده از میکروسکوپ های نوری است. بر اساس این مقاله، شکل RBC می تواند به تشخیص بیماری ها و اختلالاتی مانند لوسمی، کم خونی داسی شکل و مالاریا کمک کند.

این پروژه توسط محققان مؤسسه تحقیقاتی پردازش منابع زیستی استرالیا توسعه یافته است. این برنامه در پایتون برنامه ریزی شده بود و از بسته ها و کتابخانه های Python پردازش تصویر مانند numpy، scipy، opencv-python، scikit-learn و matplotlib استفاده می کرد.

بسته های پزشکی پایتون

pyGeno: یک بسته منبع باز پایتون که توسط طارق داودا در موسسه تحقیقات ایمونولوژی و سرطان (IRIC) توسعه یافته است. این بسته برای کاربردهای پزشکی دقیق که حول محور ژنومیک و پروتئومیکس می چرخد در نظر گرفته شده است. با ژنوم های مرجع و شخصی کار می کند.

MedPy: یک کتابخانه منبع باز پایتون برای پردازش تصویر پزشکی در پایتون، ارائه عملکردهای اساسی برای خواندن، نوشتن و دستکاری تصاویر بزرگ با ابعاد دلخواه است.

کاربرد پایتون در زیست شناسی و بیوانفورماتیک

پایتون همچنین کاربردهای شگفت انگیزی در دنیای زیست شناسی و بیوانفورماتیک دارد. این کاربردها شامل پردازش توالی‌های DNA، شبیه‌سازی دینامیک جمعیت و ژنتیک، و مدل‌سازی ساختارهای بیوشیمیایی است.

Biopython

Biopython یک چارچوب پایتون با ابزارهای رایگان در دسترس برای محاسبات بیولوژیکی است. هدف آن رسیدگی به نیازهای کار فعلی و آینده در بیوانفورماتیک است.

با توجه به مستندات، این چارچوب شامل عملکردهایی مانند زیر است:

• کار با دنباله ها و عملیات معمولی مانند رونویسی، ترجمه و محاسبه وزن را روی آن ها
• ارتباط با پایگاه های بیولوژیکی
• طبقه بندی داده ها با استفاده از K-Nearest Neighbors، Naive Bayes و ماشین های بردار
• کار با درختان فیلوژنتیک و ژنتیک جمعیت

در این مستندات آمده است که هدف Biopython این است که با ایجاد ماژول ها و کلاس های با کیفیت بالا و قابل استفاده مجدد، استفاده از Python را تا حد امکان برای بیوانفورماتیک آسان کند.

Rosalind: پایتون را با حل چالش‌های بیوانفورماتیک تمرین کنید

روزالیند پلتفرمی برای یادگیری بیوانفورماتیک از طریق حل مسئله است. رایگان و برای عموم آزاد است.

از پایتون می توان برای حل چالش های موجود در پلتفرم استفاده کرد. از آنجایی که این یک زبان برنامه نویسی بسیار محبوب در پلتفرم است، یک بخش دهکده پایتون وجود دارد که می توانید قبل از پرداختن به الگوریتم های بیوانفورماتیک، اصول اولیه پایتون را بیاموزید. کاربران با اجرای راه حل های خود بر روی رایانه ، پردازش مجموعه داده داده شده و کپی/پیست کردن خروجی برای بررسی پاسخ، مشکلات را حل می کنند.

نکته: نام این پروژه برای یادبود روزالیند فرانکلین است، که کریستالوگرافی اشعه ایکس با ریموند گاسلینگ، کشف مارپیچ دوگانه DNA توسط واتسون و کریک را آسان کرد.

بسته ها و چارچوب ها

ProDy: یک بسته رایگان و منبع باز برای تجزیه و تحلیل دینامیک ساختاری پروتئین که توسط آزمایشگاه Spring در دانشگاه پیتسبورگ توسعه یافته است.

PySB: چارچوبی برای ساخت مدل های ریاضی سیستم های بیوشیمیایی به عنوان برنامه های پایتون که توسط اعضای آزمایشگاه لوپز در دانشگاه واندربیلت و آزمایشگاه Sorger در دانشکده پزشکی هاروارد توسعه یافته است.

The Community Simulator: یک بسته پایتون رایگان در دسترس برای شبیه سازی دینامیک جمعیت میکروبی به روشی تکرارپذیر، شفاف و مقیاس پذیر است که توسط محققان دانشگاه بوستون توسعه یافته است.

اگر مایلید در مورد کاربردهای پایتون در بیوانفورماتیک بیشتر بدانید، در اینجا سخنرانی مارتین شوایتزر در PyCon استرالیا است: "Python for Bioinformatics for learning Python".

کاربرد پایتون در عصب شناسی و روانشناسی

پایتون همچنین در علوم اعصاب و تحقیقات روانشناسی تجربی کاربرد دارد.

پایتون در علوم اعصاب

با توجه به مقاله Python در علوم اعصاب نوشته شده توسط محققان مرکز شبیه سازی مغز، Ecole Polytechnique Fédérale de Lozanne، ژنو، سوئیس داریم: «محاسبات در تمام علوم، برای اکتساب و تجزیه و تحلیل داده ها، اتوماسیون، و آزمایش فرضیه ها از طریق مدل سازی و شبیه سازی ضروری می شود.»

در رابطه با پایتون، آنها بیان می کنند که: «در سال 2007 برای ما روشن شد که در اکوسیستم علوم اعصاب، به ویژه در علوم اعصاب محاسباتی و تصویربرداری عصبی، اما همچنین در تجزیه و تحلیل داده های الکتروفیزیولوژیکی و روان فیزیک، در اوج یک پایتون در حال ظهور هستیم.»

همانطور که می بینید، پایتون و محاسبات در تمام علوم در حال گسترش هستند.

PsychoPy

PsychoPy یک بسته منبع باز برای اجرای آزمایشات در پایتون است که توسط دانشگاه ناتینگهام پشتیبانی می شود. طبق مستندات رسمی این بسته: «PsychoPy توسط بسیاری از آزمایشگاه‌ها در سراسر جهان برای روان‌فیزیک، علوم اعصاب شناختی و روان‌شناسی تجربی استفاده می‌شود.»

در وب سایت رسمی این بسته آمده است:

• برای یادگیری آسان است.
• برای روان فیزیک به اندازه کافی دقیق است.
• قابل انعطاف.
• بسته به انتخاب کاربر آنلاین یا مبتنی بر آزمایشگاه.

کاربرد پایتون در ستاره شناسی

پایتون در نجوم و اخترفیزیک نیز کاربرد دارد. بیایید سه بسته اصلی پایتون مورد استفاده در این حوزه علمی را ببینیم.

ستاره شناسی

بسته Astropy شامل کلاس‌ها، ابزارهای کاربردی و چارچوب بسته‌بندی مختلفی است که برای ارائه ابزارهای نجومی پرکاربرد در نظر گرفته شده است. Astropy بخشی از یک پروژه بزرگتر به نام The Astropy Project است که یک تلاش جامعه برای توسعه یک بسته اصلی مشترک برای نجوم در پایتون و تقویت اکوسیستمی از بسته های نجومی قابل همکاری است. با توجه به صفحه درباره آن، یکی از اهداف آن بهبود قابلیت استفاده، قابلیت همکاری، و همکاری بین بسته‌های پایتون نجومی است. نمونه پروژه های ساخته شده با Astropy را می توانید در گالری نمونه مشاهده کنید.

SunPy

بسته SunPy به عنوان محیط تجزیه و تحلیل داده های خورشیدی رایگان و منبع باز توسعه یافته توسط جامعه برای پایتون توصیف شده است. این بر اساس قابلیت های بسته های پایتون مانند NumPy، SciPy، Matplotlib و Pandas است.

SpacePy

بستهSpacePy بسته ای برای Python است که در علوم فضایی هدف گذاری شده است و هدف آن آسان کردن تجزیه و تحلیل داده های اولیه، مدل سازی و تجسم است.

طبق اسناد رسمی آن، پروژه SpacePy با ارائه یک محیط باز برای توسعه کد به دنبال ارتقای استانداردهای تحقیقاتی دقیق و باز است. طبق توضیحات مخزن GitHub آن، کلاس‌های دوره‌ای، ردیابی پوسته رانش، دسترسی به مدل‌های میدان مغناطیسی، ردیابی ساده، محدودیت‌های اطمینان بوت استرپ، تبدیل‌های زمان و مختصات و موارد دیگر را دارد.

کاربرد پایتون در سایر حوزه ها

پایتون را می توان در بسیاری از زمینه های دیگر نیز به کار برد، از جمله:

رباتیک: پایتون می تواند برای برنامه نویسی ربات ها استفاده شود. کتابخانه ای که برای این منظور نوشته شده است pybotics است، یک جعبه ابزار منبع باز پایتون برای سینماتیک و کالیبراسیون ربات است.

وسایل نقلیه خودران: پایتون را می توان برای برنامه ریزی نرم افزاری که ماشین های خودران را کنترل می کند استفاده کرد. این خودروها به دید کامپیوتری نیاز دارند تا ببینند کجا در حال رانندگی هستند، مسیر کجا است و چه اشیایی اطراف آنها را احاطه کرده است.

هواشناسی: بسته شاخص‌های اقلیمی شامل پیاده‌سازی پایتون از الگوریتم‌های شاخص آب و هوای مختلف است که تصویری جغرافیایی و زمانی از شدت بارش و ناهنجاری‌های دما را ارائه می‌دهد که برای پایش و تحقیق آب و هوا مفید است.

تجارت: پایتون می تواند ابزار قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده های تولید شده توسط مشاغل و پیش بینی روندهای آینده باشد.

توسعه رابط کاربری گرافیکی (GUI):  پایتون را می توان برای ایجاد رابط کاربری گرافیکی با ابزارهایی مانند tkinter استفاده کرد.

خلاصه ای از کاربردهای پایتون در حوزه برنامه نویسی

برنامه های بسیاری از پایتون در هر زمینه ای وجود دارد که می توانید تصور کنید. امیدوارم این مقاله به شما ایده ای از طیف گسترده ای از کاربردهای واقعی این زبان برنامه نویسی در صنایعی که در حال حاضر جهان ما را شکل می دهند، داده باشد. به یاد داشته باشید که مهم نیست در چه زمینه ای هستید یا در چه زمینه ای می خواهید باشید، یادگیری پایتون قطعا درهای زیادی را به روی شما باز خواهد کرد. اینجاست که بماند. و جهان کنونی ما را متحول و بهبود بخشیده است و این کار را برای سالهای متمادی ادامه خواهد داد.