[Zik3n]

Co można robić za pomocą #python?

• Back-end with Django, TurboGears, web2py, Pylons, Zope, and WebWare

• GUIs with Tkinter and PMW or wxPython GUI API or Dabo

• Database Programming

• Game programming and multimedia with pygame, cgkit, pyglet, PySoy, Panda3D, and others

• Serial port communication on Windows, Linux, and more with the PySerial extension

• Image processing with PIL and its newer Pillow fork, PyOpenGL, Blender, Maya, and more

• Robot control programming with the PyRo toolkit

• Natural language analysis with the NLTK package

• Instrumentation on the Raspberry Pi and Arduino boards

• Mobile computing with ports of Python to the Google Android and Apple iOS platforms

• Excel spreadsheet function and macro programming with the PyXLL or DataNitro add-ins

• Media file content and metadata tag processing with PyMedia, ID3, PIL/Pillow, and more

• Artificial intelligence with the PyBrain neural net library and the Milk machine learning toolkit

• Expert system programming with PyCLIPS, Pyke, Pyrolog, and pyDatalog

• Network monitoring with zenoss, written in and customized with Python

• Python-scripted design and modeling with PythonCAD, PythonOCC, FreeCAD, and others

• Document processing and generation with ReportLab, Sphinx, Cheetah, PyPDF, and so on

• Data visualization with Mayavi, matplotlib, VTK, VPython, and more

• XML parsing with the xml library package, the xmlrpclib module, and third-party extensions

• JSON and CSV file processing with the json and csv modules

• Data mining with the Orange framework, the Pattern bundle, Scrapy, and custom code

Cytat z książki Learning python 5th edition.
Troszkę to edytowałem ( ͡° ͜ʖ ͡°)
#programowanie #naukapythona #zikenpython

[P.....s]

@Zik3n: to samo co za pomocą każdego innego języka programowania ogólnego przeznaczenia

[kamil062]

@Zik3n: Trochę z dupy te przykłady bo przy image processing powinno się znaleźć przede wszystkim OpenCV, PyOpenGL powinien polecieć do game programming, przy artificial intelligence wypadałoby wpisać scikit.learn, TensorFlow czy Keras a przy data mining brakuje oczywistego pandas. Trochę opis wszystkiego ale nie tego z czego się korzysta na codzień ;)

[Zik3n]

@Philopolemus_Fronius: Ale tutaj jest to (prawie) poprawnie rozpisane
@kamil062: Dzięki za zweryfikowanie informacji!

[P.....s]

@Zik3n: Co to znaczy poprawnie rozpisane xd?

[Zik3n]

@Philopolemus_Fronius: (prawie) poprawne rozpisane? Słyszy że dzwonią ale nie wie w którym kościele (autor książki). A tak na serio to masz już jakiś punkt zaczepienia ale jak @araneo (dzięki Ci za to) napisał, są już lepsze rozwiązania. Książka jest z 2013 roku.

[piotrb]

przy artificial intelligence wypadałoby wpisać scikit.learn, TensorFlow czy Keras a przy data mining brakuje oczywistego pandas

@kamil062: @Zik3n To właśnie jest przykład na to, jak się szybko wiedza szczegółowa dezaktualizauje, część z tych rzeczy w 2013 była w takim stanie, że słyszeli o nich tylko nieliczni.

[kamil062]

@piotrb: Tu trochę racja - TensorFlow i biblioteki nad nim są dosyć nowe ale sklearn ma już ponad 10 lat.

[piotrb]

ale sklearn ma już ponad 10 lat.

@kamil062: Tak mi się zdawało, ale po to odniosłem się do popularności a nie do faktu istnienia. Ja sam pierwszy raz usłyszałem ok. 2012 (mimo, że śledzę). Raczej należy założyć, że Autor popularnej książki słyszał wcześniej, być może uznał, że jeszcze nie czas. W odświeżonej wersji pewnie uwzględni wiele z powyższych uwag.