أهم استعمالات لغة بايثون :
python
في الحقيقة هذا السؤال يعتبر نوعا ما سؤال مخادع و لكن مع مرور الوقت يمكننا أن نخرج بنتيجة واضحة
فيما يخص استعمالات البايثون و التي يمكننا تلخيصها في 3 مجالات
1- تطوير الويب :
و يستخدم في ذلك أنظمة الويب مثل - Django و - Flask - اللذان أصبحا نظامين مشهورين مؤخرا لتطويرات الويب
هذه الأنظمة تساعدك أساسا في صنع الأكواد الخاصة بجهة السرفر أو - Server Side Code - و هي الأكواد التي تنظم السيرفر
و هي عكس الاكواد التي تشتغل في أجهزة المستعملين
و قد يتبادر الى دهنك سؤال تقليدي ألا و هو : لماذا أحتاج الى استعمال أنظمة ويب من الأساس ؟
و الاجابة على هذا السؤال تكمن في السهولة التي تقدمها لك هاته الانظمة من أجل مساعدتك في بناء الاكواد مثل التعامل
مع قواعد البيانات و توليد ملفات -HTML- التي يراها المستخدمون في متصفحاتهم
و كسؤال أخر يجب أن تعرف اجابته و هو : ما هو نظام الويب الذي يجب أن أستعمله اذا كنت قد بدأت للتو ؟
حسنا كبداية , -Django - و - Flask - هما أحد أشهر أنظمة الويب و لهذا أنصحك باستعمال أي واحد من بينهما
اذا كنت قد بدأت في المجال لتوك و لكن لاحظ أن
-Flask- هو نظام صغير و يحتوي على عدد قليل من المكونات المبنية في النظام بحد ذاته و هذا ليس بالضرورة أمر سيء
لأنه يجعل تعلم - Flask - أمر سهلا نسبيا مقارنة ب-Django- و كذلك أكثر مرونة
و في الجهة الاخرى - Django - يحتوي على مكونات أكثر مبنية في نظامه
و قد يكون هذا أمر جيد أو سيء اعتمادا على خبرتك في المجال و لهذا عموما أنا شخصيا أنصح أي مبتدأ أن يتوجه نحو
-Flask - و لكن لن تتضرر كثيرا لو توجهت الى -Django- أيضا
2- Machine Learning :
اذا لربما تريد أن تعرف و بشدة ما هو -Machine Learning - هذا المجال لم ألمح فيه الكثير من الدورات التعليمية في الويب
العربي و لعل ذلك راجع لصعوبة المجال و عدم مواكبتنا نحن كعرب لأخر التطورات في مجال البرمجة ككل
و لنفهم معا ما هو -Machine Learning - سنأخد مثالا عاما حول المجال
لنقل مثلا أنك تريد صنع برنامج يتعرف على ما هو موجود في صورة ما , لنقل مثلا لو أعطيته صورة لحيوان ما و لنقل
كلبا أو قطا على سبيل المثال , فسيقوم هو تلقائيا بالتعرف على الحيوان الموجود في الصورة سواء كان كلبا أو قطا أو
حيوانا أخر , و لتقوم بهذا فأنت تحتاج الى -Machine Learning - و التي تقوم أساسا بتنفيد خوارزمية تحدد نمطا معينا
في المعطيات الممنوحة فعلى سبيل المثال ستقوم باعطاء -Machine Learning - ألف صورة تحتوي على كلاب مختلفة
و تقوم أنت بتعريفها على أساس أنها صور كلاب و برنامجك تلقئيا سيتعلم التفرقة بين صورة الكلاب و حيوانات أخرى أو
أنماط أخرى , و لهذا لو قدمت لبرنامج صورة لطاولة و أخرى لكلب سيتمكن من التعرف على صورة الكلب و تحديد صورة
الطاولة على أنها غير معرفة أي أنها ليست صورة لكلب
و تستخدم -Machine Learning - كذلك في أنظمة التوصية مثل الذي يستخدمه يوتيب و برامج التعرف على الوجه .
أحد أشهر خوارزميات -Machine Learning - يسمى ب -Neural Network-
3- تحليل البيانات :
و كثالت أكثر مجال تستخدم فيه لغة البايثون سنتعرف معكم على مجال تحليل البيانات و سنرى تطيقاتها في الحياة الواقعية
و كمثال بسيط فلنقل مثلا أنك محلل بيانات تعمل في شركة ما و لنقل أيضا أن تلك الشركة تبيع منتوج معين و كمحلل بيانات
ستقوم برسم بياني تحدد فيه حجم المبيعات لنقل في يوم الأحد و سيحتوي الرسم البياني بتقسيم عدد المبيعات بين الذكر و
الأنثى و طبعا ستقوم بكل هذا عن طريق بايثون
لنقل أنك وجد بأن الذكور اشتروا 400 وحدة من منتوج شركتك و الاناث اشترون 350 وحدة من نفس المنتوج
فأنت كمحلل بيانات ستقوم باستنتاجات و شروحات لتبرر بها الفرق في الشراء بين الجنسين و قد تكون تلك الاستنتاجات
على سبيل التمثيل : أن المنتوج مشهور بين الذكور أكثر من الاناث أو أن الفرق حدث فقط عن طريق الصدفة لأنه فرق
صغير جدا و كتبرير أخر قد تقول بأن الذكور يميلون لشراء هذا المنتوج يوم الأحد أكثر من الاناث لسبب ما
و من أجل أن تجزم بأحد الشروحات يتوجب عليك مرة أخرى أن تصنع رسم بياني عن طريق بايثون و لكن هذه المرة
بدل أن يكون الرسم البياني فقط ليوم الاحد ستقوم هذه المرة بتوسيعه ليشمل جميع أيام الأسبوع و هذا من أجل أن تقرر أي
من الاستنتاجات هو الأصح و هذا فقط مجرد مثال أكثر من بسيط لاستعمالات البايثون في هذا المجال
و بهذا نكون قد أنهينا مقالنا عن أكثر 3 مجالات تستخدم فيها لغة البايثون أتمنى أن يعجبكم و شكرا .
1- تطوير الويب :
و يستخدم في ذلك أنظمة الويب مثل - Django و - Flask - اللذان أصبحا نظامين مشهورين مؤخرا لتطويرات الويب
هذه الأنظمة تساعدك أساسا في صنع الأكواد الخاصة بجهة السرفر أو - Server Side Code - و هي الأكواد التي تنظم السيرفر
و هي عكس الاكواد التي تشتغل في أجهزة المستعملين
و قد يتبادر الى دهنك سؤال تقليدي ألا و هو : لماذا أحتاج الى استعمال أنظمة ويب من الأساس ؟
و الاجابة على هذا السؤال تكمن في السهولة التي تقدمها لك هاته الانظمة من أجل مساعدتك في بناء الاكواد مثل التعامل
مع قواعد البيانات و توليد ملفات -HTML- التي يراها المستخدمون في متصفحاتهم
و كسؤال أخر يجب أن تعرف اجابته و هو : ما هو نظام الويب الذي يجب أن أستعمله اذا كنت قد بدأت للتو ؟
حسنا كبداية , -Django - و - Flask - هما أحد أشهر أنظمة الويب و لهذا أنصحك باستعمال أي واحد من بينهما
اذا كنت قد بدأت في المجال لتوك و لكن لاحظ أن
-Flask- هو نظام صغير و يحتوي على عدد قليل من المكونات المبنية في النظام بحد ذاته و هذا ليس بالضرورة أمر سيء
لأنه يجعل تعلم - Flask - أمر سهلا نسبيا مقارنة ب-Django- و كذلك أكثر مرونة
و في الجهة الاخرى - Django - يحتوي على مكونات أكثر مبنية في نظامه
و قد يكون هذا أمر جيد أو سيء اعتمادا على خبرتك في المجال و لهذا عموما أنا شخصيا أنصح أي مبتدأ أن يتوجه نحو
-Flask - و لكن لن تتضرر كثيرا لو توجهت الى -Django- أيضا
2- Machine Learning :
اذا لربما تريد أن تعرف و بشدة ما هو -Machine Learning - هذا المجال لم ألمح فيه الكثير من الدورات التعليمية في الويب
العربي و لعل ذلك راجع لصعوبة المجال و عدم مواكبتنا نحن كعرب لأخر التطورات في مجال البرمجة ككل
و لنفهم معا ما هو -Machine Learning - سنأخد مثالا عاما حول المجال
لنقل مثلا أنك تريد صنع برنامج يتعرف على ما هو موجود في صورة ما , لنقل مثلا لو أعطيته صورة لحيوان ما و لنقل
كلبا أو قطا على سبيل المثال , فسيقوم هو تلقائيا بالتعرف على الحيوان الموجود في الصورة سواء كان كلبا أو قطا أو
حيوانا أخر , و لتقوم بهذا فأنت تحتاج الى -Machine Learning - و التي تقوم أساسا بتنفيد خوارزمية تحدد نمطا معينا
في المعطيات الممنوحة فعلى سبيل المثال ستقوم باعطاء -Machine Learning - ألف صورة تحتوي على كلاب مختلفة
و تقوم أنت بتعريفها على أساس أنها صور كلاب و برنامجك تلقئيا سيتعلم التفرقة بين صورة الكلاب و حيوانات أخرى أو
أنماط أخرى , و لهذا لو قدمت لبرنامج صورة لطاولة و أخرى لكلب سيتمكن من التعرف على صورة الكلب و تحديد صورة
الطاولة على أنها غير معرفة أي أنها ليست صورة لكلب
و تستخدم -Machine Learning - كذلك في أنظمة التوصية مثل الذي يستخدمه يوتيب و برامج التعرف على الوجه .
أحد أشهر خوارزميات -Machine Learning - يسمى ب -Neural Network-
3- تحليل البيانات :
و كثالت أكثر مجال تستخدم فيه لغة البايثون سنتعرف معكم على مجال تحليل البيانات و سنرى تطيقاتها في الحياة الواقعية
و كمثال بسيط فلنقل مثلا أنك محلل بيانات تعمل في شركة ما و لنقل أيضا أن تلك الشركة تبيع منتوج معين و كمحلل بيانات
ستقوم برسم بياني تحدد فيه حجم المبيعات لنقل في يوم الأحد و سيحتوي الرسم البياني بتقسيم عدد المبيعات بين الذكر و
الأنثى و طبعا ستقوم بكل هذا عن طريق بايثون
لنقل أنك وجد بأن الذكور اشتروا 400 وحدة من منتوج شركتك و الاناث اشترون 350 وحدة من نفس المنتوج
فأنت كمحلل بيانات ستقوم باستنتاجات و شروحات لتبرر بها الفرق في الشراء بين الجنسين و قد تكون تلك الاستنتاجات
على سبيل التمثيل : أن المنتوج مشهور بين الذكور أكثر من الاناث أو أن الفرق حدث فقط عن طريق الصدفة لأنه فرق
صغير جدا و كتبرير أخر قد تقول بأن الذكور يميلون لشراء هذا المنتوج يوم الأحد أكثر من الاناث لسبب ما
و من أجل أن تجزم بأحد الشروحات يتوجب عليك مرة أخرى أن تصنع رسم بياني عن طريق بايثون و لكن هذه المرة
بدل أن يكون الرسم البياني فقط ليوم الاحد ستقوم هذه المرة بتوسيعه ليشمل جميع أيام الأسبوع و هذا من أجل أن تقرر أي
من الاستنتاجات هو الأصح و هذا فقط مجرد مثال أكثر من بسيط لاستعمالات البايثون في هذا المجال
و بهذا نكون قد أنهينا مقالنا عن أكثر 3 مجالات تستخدم فيها لغة البايثون أتمنى أن يعجبكم و شكرا .
No comments