کاربرد پایتون چیست؟ — ۲۵ کاربرد کلیدی که باید بدانید + مسیر یادگیری

«زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language) یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دهه کنونی است که طی سال‌های اخیر، همواره جزو پنج زبان برنامه‌نویسی محبوب موجود در دنیا بوده است. پایتون، در رده‌بندی‌های گوناگونی که برای زبان‌های برنامه‌نویسی و پیرامون محبوبیت، قدرتمندی، تنوع و تعدد فرصت‌های شغلی آن‌ها ارائه می‌شود، نه فقط جزو پنج زبان صدرنشین، که معمولا یکی از دو گزینه اول یا دوم است. محبوبیت زبان برنامه‌نویسی پایتون در میان توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، شرکت‌ها، پژوهشگران آکادمیک و افراد تازه‌واردی که در صدد یادگیری برنامه‌نویسی هستند، دلایل گوناگونی دارد. در مطلب کاربرد پایتون چیست و چه کارهایی با آن می‌توان کرد با توجه به اهمیت یادگیری پایتون ، ابتدا به دلایل محبوبیت پایتون و نقش آن‌ها در کاربردپذیری این زبان برنامه‌نویسی پرداخته شده است. سپس، کاربرد پایتون در حوزه‌های علمی، مهندسی و کاربردی گوناگون به طور کامل و جامع، همراه با معرفی قابلیت‌های مختلف پایتون برای هر یک از این حوزه‌ها، مورد بررسی قرار گرفته است.

به مخاطبان مطلب کاربرد پایتون چیست و چه کارهایی می توان با آن کرد توصیه می‌شود که حتما قسمت‌های مربوط به آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و ویژگی‌های این زبان و نقش آن‌ها در کاربرد پایتون در حوزه‌های گوناگون را به طور کامل مطالعه کنند. سپس، در صورتی که صرفا درصدد آگاهی از جزئیات کاربرد پایتون در یک دامنه خاص هستند، می‌توانند به عنوان مربوط به آن کاربرد مراجعه کرده و جزئیات را مطالعه کنند.

هرچند که مطالعه کل این مطلب از مجله فرادرس، در افزایش شناخت و آگاهی فرد از زبان پایتون، قابلیت‌های آن و چرایی انتخاب پایتون موثر است. افراد می‌توانند از کاربرد پایتون برای اعمال علم داده و یادگیری ماشین در حوزه‌های گوناگون نیز برای گرفتن ایده انجام پروژه و پژوهش‌های علمی استفاده کنند.

شایان توجه است که در هر بخش از مطلب، تلاش شده است تا فیلم‌های آموزش پایتون به زبان فارسی و متناسب با آن دامنه کاربرد، همراه با جزئیات گوناگون شامل طول مدت دوره، مدرس، سرفصل‌های تحت پوشش دوره و اینکه برای چه کسانی مناسب است معرفی شوند. مخاطبان می‌توانند از این فیلم‌های آموزش برای فراگیری پایتون برای کاربرد مورد نظر خودشان استفاده کنند.

آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون

پایتون یک «زبان برنامه‌نویسی سطح بالا» (High Level Programming Language)، «همه‌منظوره» (General Purposes)، «متن‌باز» (Open Source)، «چند سکویی» (Multi Platform)، «چند پارادایمی» (Multi Paradigm) و با پشتیبانی از «انواع پویا» (Dynamic Types) است. ایده ساخت این زبان برنامه‌نویسی در اواخر سال ۱۹۸۰ میلادی به عنوان جایگزینی برای زبان برنامه‌نویسی «ای‌بی‌سی» (ABC Programming Language) شکل گرفت. زبان ای‌بی‌سی خود از «زبان برنامه‌نویسی SETL» الهام گرفته شده است.

«خیدو فان روسوم» (Guido van Rossum)، خالق زبان پایتون، کار طراحی و توسعه زبان برنامه نویسی پایتون را در تعطیلات سال نو آغاز کرد. او برای طراحی و توسعه این زبان، چند هدف اصلی بیان کرده بود که امروزه به جرات می‌توان گفت که به همه آن اهداف رسیده است. این اهداف و رسیدن به آن‌ها، خود به خوبی گواهی بر چرایی محبوبیت زبان پایتون و صدرنشینی آن در رتبه‌بندی‌های گوناگون انجام شده برای زبان‌های برنامه‌نویسی هستند.

خیدو، اهداف خود از توسعه زبان برنامه‌نویسی پایتون را در یک پروپوزال دریافت کمک مالی به نام «برنامه‌نویسی برای همه» (Computer Programming for Everybody) بیان کرد که آن را در سال ۱۹۹۹، برای ارائه به «آژانس پروژه‌های پژوهشی پیشرفته دفاعی» (Defense Advanced Research Projects Agency | DARPA) تدوین کرده بود. اهداف خیدو فان روسوم از طراحی و توسعه زبان برنامه نویسی پایتون در ادامه آمده‌اند.

• زبانی ساده و قابل درک که به اندازه دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی رقیب خود، قدرتمند باشد.
• زبانی متن‌باز که همه بتوانند در توسعه آن مشارکت داشته باشند.
• زبانی که کدهای آن به اندازه متن انگلیسی قابل درک باشند.
• زبانی که برای وظایف روزانه مناسب باشد و امکان توسعه برنامه در زمانی کوتاه (به سرعت) را فراهم کند.

ویژگی‌های پایتون و نقش آن در کاربردپذیری این زبان چیست؟

در ادامه مطلب کاربرد پایتون چیست، هر یک از اهداف بیان شده در بخش قبل و در واقع، ویژگی‌های بیان شده برای زبان پایتون، به طور اجمالی مورد بررسی قرار می‌گیرند. دلیل این امر آن است که این ویژگی‌ها خود می‌توانند به خوبی نشانگر کاربرد پایتون در زمینه‌های گوناگون و دلایل محبوبیت آن در میان کارشناسان زمینه‌های علمی متنوع و مهندسان باشند.

سطح بالا بودن پایتون و نقش آن در کاربرد پایتون در حوزه‌های گوناگون چیست؟

چنانکه در بخش پیشین از مطلب کاربرد پایتون چیست بیان شد، پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است. به بیان ساده، سطح بالا بودن پایتون بدان معنا است که کدهای پایتون، نسبت به زبان ماشین، بیشتر به  زبان انسانی و در واقع، به زبان انگلیسی نزدیک هستند. همین امر موجب شده است تا کدنویسی به زبان پایتون به سرعت و در زمانی کمتر از برخی از انواع دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند «جاوا» (Java)، انجام‌پذیر باشد.

در عین حال، پایتون دارای «نحو» (Syntax) ساده و ساختار شفافی است و همین ویژگی‌ها در کنار سطح بالا بودن، پایتون را به گزینه ایده‌آلی برای یادگیری مبدل کرده‌اند. در مجموع، سادگی نحو، شفافیت ساختار و سطح بالا بودن پایتون، آن را به گزینه‌ای مناسب برای گروه‌هایی مبدل کرده است که در ادامه بیان شده‌اند.

• افراد تازه‌وارد به دنیای برنامه‌نویسی که قصد یادگیری یک زبان جدید را دارند.
• برنامه‌نویسان با تجربه‌ای که قصد یادگیری یک زبان جدید را دارند.
• تیم‌های برنامه‌نویسی که نیازمند جابه‌جایی به یک زبان برنامه‌نویسی جدید هستند.
• تیم‌های توسعه نرم‌افزاری که قصد انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای پروژه‌های نرم‌افزاری خود را دارند.
• استارتاپ‌هایی که قصد ارائه نمونه اولیه (Prototype | پروتوتایپ) از پروژه‌های خود را دارند.

شایان ذکر است که برای افرادی که برنامه‌نویسی را با زبان‌های جاوا، ++C یا C آغاز کرده‌اند، می‌توان گفت که هیچ سختی در مسیر فراگیری پایتون وجود ندارد. زیرا پایتون زبانی سطح بالا با نحو بسیار ساده و ساختاری شفاف است که جابه‌جایی از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی به آن بسیار ساده است.

دلیل مناسب بودن پایتون برای تازه‌واردها و کاربرد پایتون برای مبتدی‌ها چیست؟

تا نزدیک به ده سال پیش، از جاوا به عنوان زبانی برای آموزش برنامه‌نویسی در اغلب دانشگاه‌ها و مراکز آموزشی دنیا استفاده می‌شد. اما با انتشار عمومی پایتون و آشکار شدن سادگی نحو و ساختار شفاف آن، در کنار سطح بالا بودن، گرایش‌ها به استفاده از این زبان برای آموزش برنامه‌نویسی روز به روز افزایش پیدا کرد. تا جایی که پایتون رقیب خود یعنی جاوا را شکست داد و از آن زمان تاکنون در صدر لیست زبان‌های برنامه‌نویسی که برای آموزش برنامه‌نویسی به کار می‌روند قرار گرفته است. بنابراین، پایتون دارای کاربرد قابل توجهی در آموزش برنامه‌نویسی به مبتدیان و البته کودکان است.

کاربرد پایتون در توسعه مهارتی افراد چیست و چرا برای برنامه‌نویسان با تجربه مناسب است؟

چنانکه پیش از این بیان شد، یادگیری پایتون برای افراد تازه‌وارد به سرعت قابل انجام است. پایتون برای برنامه‌نویسان با تجربه‌ای که سابقه کار با دیگر زبان‌های برنامه‌نویس را دارند نیز یک گزینه بسیار عالی محسوب می‌شود و در عین حال، می‌توان گفت افرادی که با زبان‌هایی با نحو دشوارتر از پایتون، مانند جاوا و C++‎ کار کرده‌اند، می‌توانند پایتون را به سرعت و سادگی بیشتری فرابگیرند.

توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی و فراگیری زبان‌های جدید در عین تسلط به یک یا چند زبان مشخص، به افراد در پیدا کردن فرصت‌های شغلی بهتر، ارتقا جایگاهی شغلی و البته افزایش سطح درآمد آن‌ها، کمک قابل توجهی می‌کند. برای آگاهی بیشتر از دلایل یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی جدید توسط برنامه‌نویسان با تجربه، مطالعه مطلب «پنج دلیل برای یادگیری یک زبان برنامه نویسی جدید در سال ۹۹» پیشنهاد می‌شود.

کاربرد پایتون در تشکیل تیم و انجام پروژه‌های کلان چیست؟

پایتون امروزه از محبوبیت بسیار زیادی برخوردار است و برنامه‌نویسان زیادی یا با آن آشنایی دارند، یا به طور کامل به آن مسلط هستند و یا در حال/درصدد یادگیری این زبان هستند. همین امر پایتون را به گزینه‌ای مناسب برای این منظور مبدل می‌کند که زبان اصلی مورد استفاده برای پروژه‌های بزرگ نرم‌افزاری باشد. زیرا در این پروژه‌ها تعداد زیادی توسعه‌دهنده مشغول به فعالیت می‌شوند و گزینش یک زبان که همه افراد به آن مسلط باشند یا بتوان همه نیروهای پروژه را برای کار با آن آموزش داد، دشوار است.

بنابراین، در این شرایط است که می‌توان به نقش و کاربرد پایتون در تشکیل تیم و انجام پروژه‌های کلان نرم‌افزاری پی برد. البته، ویژگی‌های دیگری از پایتون نیز مانند همه‌منظوره بودن آن، تناسب و کاربردپذیری پایتون برای تیم‌های بزرگ و پروژه‌های کلان برنامه‌نویسی را قوت می‌بخشند که در ادامه مطلب کاربرد پایتون چیست به طور اجمالی مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

چرا پایتون برای استارتاپ‌ها و کاربرد پایتون در ساخت نمونه اولیه مهم است؟

همانطور که پیش از این نیز بیان شد، خیدو فان روسوم، خالق زبان پایتون، یکی از اهداف طراحی و توسعه زبان پایتون را توسعه سریع نرم‌افزار با آن بیان کرده بود. این ویژگی در کنار مزیت‌های گوناگون دیگر پایتون اعم از سطح بالا بودن، نحو ساده و ساختار شفاف، همه‌منظوره بودن آن که توسعه‌دهنده را از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی در طی پروژه بی‌نیاز می‌سازد و پشتیبانی از پارادایم‌های گوناگون برنامه‌نویسی، این زبان را به گزینه بسیار مناسبی برای ساخت نمونه اولیه مبدل می‌کند. کاربرد پایتون در استارتاپ‌ها که معمولا نیاز به ساخت سریع پیش‌نمونه و ارائه آن دارند، از این جهت به خوبی مشخص است.

اهمیت متن‌باز بودن پایتون و نقش آن در کاربرد پایتون برای پروژه‌های گوناگون از چه رو است؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی متن باز است و این یعنی، کلیه علاقه‌مندان می‌توانند در توسعه آن مشارکت کنند. متن‌باز بودن مزایای بی‌شماری را برای نرم‌افزارها به همراه دارد.به همین منوال، متن‌باز بودن و در عین حال، رایگان بودن پایتون نیز موجب شده است که این زبان کاربردهای قابل توجهی را در انجام پروژه‌های گوناگون از جمله پروژه‌های برنامه‌نویسی کاملا تجاری داشته باشد.

از دیگر مزایای متن‌باز بودن پایتون، می‌توان به داشتن جامعه کاربری بسیار بزرگ و قدرتمند و بهره‌مندی از «چارچوب‌های نرم‌افزاری» (Software Framework) و کتابخانه‌های متعدد، متنوع و قدرتمند در زمینه‌های گوناگون اشاره کرد. در ادامه، صرفا برخی از شناخته شده‌ترین چارچوب‌های وب و کتابخانه‌های پایتون بیان شده‌اند.

محبوب‌ترین چارچوب‌های برنامه‌نویسی وب پایتون

• جنگو (Django)
• توربوجیرز (TurboGears)
• وب۲پای (web2py)

چارچوب‌های برنامه‌نویسی وب فول‌استک پایتون

• کیوبیک وب (CubicWeb)
• جنگو-هات‌ساس (Django-Hotsauce)
• گیوتو (Giotto)
• گروک (Grok)
• پایلونز (Pylons)
• ریلز (Reahls)
• وب‌ساونا (Websauna)
• ویزی وب (Wheezy Web)
• زوپ ۲ (Zope2)
• زوپ ۳ (Zope3)

چارجوب‌های وب غیر فول‌استک پایتون

• ای‌آی‌اواچ‌تی‌تی‌پی (aiohttp)
• باتل (Bottle)
• چری‌پای (CherryPy)
• فالکون (Falcon)
• فست‌ای‌پی‌آی (FastAPI)
• فلسک (Flask)
• هاگ (Hug)
• پیرامید (Pyramid)
• کوارت (Quart)

کتابخانه‌های پایتون یادگیری ماشین

• سایکیت‌لرن (Scikit-Learn)
• کرس (Keras)
• ایکس‌جی‌بوست (XGBoost)
• استس‌مدلز (StatsModels)
• لایت‌جی‌بی‌ام (LightGBM)
• کت‌بوست (CatBoost)
• پای‌برین (PyBrain)
• الی۵ (Eli5)

کتابخانه‌های پایتون یادگیری عمیق

• تنسورفلو (TensorFlow)
• پای‌تورچ (PyTorch)
• آپاچی ام‌اکس‌نت (Apache MXNet)
• ثینو (Theano)
• کافه (Caffe)
• فست‌ای‌آی (Fast.ai)
• سی‌ان‌تی‌کی (CNTK)
• تی‌اف‌لرن (TFLearn)
• نولرن (noLearn)
• الفاز (Elephas)
• اسپارک دیپ‌لرنینگ (spark-deep-learning)
• دیستربیوتد کرس (Distributed Keras)
• لازانیا (Lasagne)

کتابخانه‌های پایتون علم داده

• پانداس (Pandas)
• مت‌پلات‌لیب (Matplotlib)
• نام‌پای (NumPy)
• سای‌پای (SciPy)
• بوکه (Bokeh)
• ژنسیم (Gensim)
• اسکرپی (Scrapy)
• استس‌مدلز (StatsModels)
• پلاتلی.لی (plotly.ly)
• پای‌دات (pydot)

وجود حجم زیادی از چارچوب‌ها و کتابخانه‌های متنوع و قدرتمند، به یمن متن‌باز بودن پایتون، موجب شده است تا این زبان برنامه‌نویسی برای انواع کاربردها، نه تنها مناسب باشد، بلکه به شکل بسیار قدرتمندی نیز عمل کند. در حال  حاضر، پایتون توانسته است به لطف بهره‌گیری از این کتابخانه‌ها، در موضوعات لبه علمی مانند «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI)، «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «علم داده» (Data Science) یکه‌تاز باشد و دیگر زبان‌ها را یارای رقابت با آن نباشد. برای مطالعه بیشتر پیرامون کتابخانه‌های هوش مصنوعی و علم داده پایتون، مطالعه مطالب زیر از مجله فرادرس پیشنهاد می‌شود.

• آموزش نصب کتابخانه‌های پایتون علم داده — راهنمای کاربردی
• ۱۳ کتابخانه یادگیری عمیق پایتون — راهنمای کاربردی
• ۱۰ کتابخانه پایتون علم داده — راهنمای کاربردی
• ۸ کتابخانه یادگیری ماشین پایتون — راهنمای کاربردی
• تقلب‌نامه (Cheat Sheet) کتابخانه‌‌های پایتون — راهنمای کامل و سریع

چند سکویی بودن پایتون و اثر آن در گستردگی کاربرد پایتون چیست؟

پایتون یک «زبان برنامه‌نویسی چندسکویی»‌ (Multiplatform Programming Language) است. این یعنی، از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌توان برای برنامه‌نویسی در پلتفرم‌های مختلف شامل وب، دسکتاپ، موبایل و سیستم‌های امبدد استفاده کرد. از سوی دیگر، در هر یک از این پلتفرم‌ها نیز می‌توان از پایتون برای برنامه‌نویسی در سیستم‌عامل‌های گوناگون استفاده کرد.

برای مثال، در پلتفرم دسکتاپ می‌توان از پایتون برای برنامه‌نویسی در سیستم‌عامل‌های مک‌او اس، ویندوز و لینوکس استفاده کرد و در موبایل نیز می‌توان از پایتون برای برنامه‌نویسی اندروید بهره برد. همین ویژگی، موجب گستردگی کاربرد پایتون شده است.

مفهوم همه‌منظوره بودن پایتون چیست و چرا در تنوع و تعدد حوزه‌های کاربرد پایتون اهمیت دارد؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره است و این یعنی از پایتون می‌توان در زمینه‌های گوناگون ساخت و توسعه نرم‌افزار شامل برنامه‌های کاربردی وب، اسکریپت‌نویسی سمت سرور، برنامه‌های کاربردی دسکتاپ، برنامه‌های کاربردی موبایل (هنوز در این زمینه به جایگاه قابل توجهی نرسیده است)، بازی‌های کامپیوتری، برنامه‌نویسی محاسباتی و علمی، برنامه‌نویسی برای «سیستم‌های توکار» (Embedded Systems)، «اینترنت اشیا» (Internet of Things | IoT)، «کلان داده» (Big Data)، «رایانش ابری» (Cloud Computing)، برنامه‌نویسی سخت‌افزاری و دیگر زمینه‌ها استفاده کرد. همین امر موجب شده است تا پایتون در میان توسعه‌دهندگانی با زمینه فعالیت‌های مختلف از محبوبیت به سزایی برخوردار باشد و در عین حال، بازار کار بسیار گسترده و فرصت‌های شغلی متعدد و متنوعی نیز در انتظار برنامه‌نویسان پایتون باشد.

در ادامه مطلب کاربرد پایتون چیست و چه کارهایی می توان با آن کرد، به حوزه‌های کاربرد پایتون به طور مشروح پرداخته شده است.

چطور و از کجا پایتون را یاد بگیرم؟

برخی از افراد، پس از آشنایی با ویژگی‌های زبان برنامه‌نویسی پایتون و آگاهی از وسعت بازار کار و بالا بودن سطح درآمد برنامه‌نویسان این زبان، تصمیم خود را برای یادگیری آن می‌گیرند. در این وهله، این پرسش برای آن‌ها مطرح می‌شود که «چطور و از کجا پایتون را یاد بگیرم؟». در ادامه، فیلم‌های آموزش پایتون فرادرس برای افرادی معرفی شده‌اند که قصد فراگیری اولین زبان برنامه‌نویسی خود را دارند و یا با زبان‌های دیگر برنامه‌نویسی آشنایی دارند ولی قصد دارند که زبان پایتون را صفر تا صد بیاموزند. همچنین، فیلم‌های آموزش پایتون ویژه افرادی که آشنایی در سطح مبتدی و مقدماتی با پایتون دارند و در صدد یادگیری بیشتر و تخصصی‌تر پیرامون این زبان هستند نیز معرفی شده است.

شایان توجه است که در ادامه این مطلب و در سایر بخش‌ها، با توجه به هر یک از کاربردهای بیان شده برای پایتون، آموزش‌های پایتون مرتبط با آن دامنه نیز معرفی شده‌اند. بنابراین، افرادی که نیاز به فراگیری کاربرد پایتون در یک زمینه خاص دارند، می‌توانند با آموزش‌های مورد نظر خود در ادامه این مطلب آشنا شوند.

موارد کاربرد پایتون در دنیای واقعی چه هستند؟

از همه قابلیت‌ها، ویژگی‌ها، مزایا و برتری‌های پایتون که بگذریم، پرسش اساسی که مطرح می‌شود این است که کاربرد پایتون چیست و چه کارهایی می توان با آن کرد؟ در ادامه این مطلب و در بخش‌های جداگانه‌ای، به کاربرد پایتون در زمینه‌های گوناگون پرداخته شده است. افرادی که صرفا در صدد بررسی کاربرد پایتون در یک حوزه خاص هستند، می‌توانند تنها به مطالعه آن بخش از مطلب بپردازند. شایان توجه است که در هر بخش از کاربردهای بیان شده در مطلب کاربرد پایتون چیست، تلاش شده است تا فیلم‌های آموزش پایتون به زبان فارسی و مرتبط با آن کاربرد نیز معرفی شوند.

کاربرد پایتون در برنامه‌ها و دوره‌های آموزشی شامل چه مواردی است؟

اگر یک زبان برنامه‌نویسی به معنای واقعی کلمه تازه‌واردپسند وجود داشته باشد، قطعا پایتون است. همانطور که بارها پیش از این نیز بیان شد و در اینجا نیز مجددا تکرار می‌شود، پایتون دارای نحو بسیار شفاف و ساده‌ای است که شباهت بسیار زیادی به زبان انگلیسی دارد. پایتون دارای منحنی یادگیری کوتاهی است و بنابراین، یک گزینه عالی برای افراد تازه‌وارد محسوب می‌شود.

منحنی یادگیری آسان پایتون و سادگی آن، دو دلیل اصلی هستند که نشان می‌دهند چرا پایتون یکی از پراستفاده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در برنامه‌های آموزشی هم برای کاربران تازه وارد و هم برنامه‌نویسان حرفه‌ای است. البته، نه تنها پایتون به عنوان یک زبان برای شروع برنامه‌نویسی خوب است، بلکه برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای که در صدد یادگیری یک زبان جدید و توسعه مهارت‌های خود (و به طبع سطح درآمد و جایگاه شغلی) هستنپ نیز مناسب است و برنامه‌نویسان بسیاری از سراسر جهان به این زبان باور دارند.

کاربرد پایتون در توسعه نرم‌افزار چیست؟

کتابخانه‌های پایتون با هدف ساده کردن فرایند توسعه نرم‌افزار ارائه شده‌اند. پایتون از توسعه برنامه‌های پیچیده‌ای که شامل محاسبات علمی و عددی می‌شود گرفته تا توسعه برنامه‌های کاربردی و وب را انجام می‌دهد. این قابلیت از دلایل اصلی است که موجب شده تا توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از پایتون به عنوان زبان پشتیبان برای ساخت نرم‌افزار، کنترل، تست کردن و مدیریت استفاده می‌کنند.

برای مثال، SCons به منظور طراحی کنترل ساخته شده است، «بیلدبات» (BuildBot) و «آپاچی گامپ» (Apache Gump) برای خودکارسازی تلفیق و تست و «روندآپ» (RoundUp) و «ترک» (Trac) گزینه‌های خوبی برای ردیابی باگ و مدیریت پروژه هستند. همچنین، پایتون از تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها پشتیبانی می‌کند و بنابراین، فرایند ساخت راهکارهای سفارشی بدون تلاش و سرمایه‌گذاری زمانی اضافی انجام می‌شوند.

موارد کاربرد پایتون در برنامه‌های کاربردی تجاری چه هستند؟

برنامه‌های کاربردی تجاری و در سطح کسب و کارهای بزرگ، به طور قابل توجهی با برنامه‌های کاربردی استاندارد متفاوت هستند و خوانایی، قابلیت گسترش و مقیاس‌پذیری قابل توجهی را می‌طلبند. اساسا، برنامه‌های کاربردی کسب و کار به منظور برطرف کردن نیازمندی‌های سازمان‌ها طراحی شده‌اند، نه برطرف کردن نیازهای یک شخص خاص.

بنابراین، این برنامه‌های کاربردی، قادر به یکپارچه‌سازی با «سیستم‌های میراثی» (Legacy Systems) مانند پایگاه داده‌ها و برنامه‌های کاربردی غیر وب هستند. با توجه به آنکه این برنامه‌های کاربردی با در نظر داشتن این موضوع ساخته شده‌اند که نیازهای خاص مدل عملیاتی سازمان‌ها را برآورده کنند و قابل سفارشی‌سازی باشند، طراحی و توسعه آن‌ها بسیار پیچیده می‌شود.

در چنین شرایطی است که زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌تواند تفاوت قابل توجهی را ایجاد کند. کارایی بالای پایتون، مقیاس‌پذیری و خوانایی، ویژگی‌هایی هستند که برای توسعه برنامه‌های کاربردی کاملا کارکردی و موثر مورد نیاز هستند. علاوه بر آن، پایتون از ابزارهای دیگری نیز برای توسعه نرم‌افزارهای کاربردی تجاری بهره‌مند است که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است.

• اودو (Odoo): یک نرم افزار همه در یک است که یک مجموعه کامل برای مدیریت برنامه‌های کاربردی کسب و کار را فراهم می‌کند.
• تریتون (Tryton): یک پلتفرم تولید برنامه‌های کاربردی همه منظوره و سطح بالا و ابزاری فوق‌العاده برای ساخت برنامه‌های کاربردی کسب و کار است.

کاربرد پایتون در توسعه زبان‌های برنامه‌نویسی چیست؟

در طی سال‌های زیاد، معماری طراحی و ماژول‌های پایتون، منبع الهام طراحی و ساخت بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی بوده است. از جمله زبان‌هایی که در طراحی و توسعه آن‌ها از زبان برنامه‌نویسی پایتون الهام گرفته شده است می‌توان به زبان‌های «بو» (Boo)، «کافی‌اسکریپت» (CoffeeScript)، «کبرا» (Cobra) و «اوکمل» (Ocaml) اشاره کرد. همه این زبان‌ها مشابهت‌های زیادی را از جنبه‌های گوناگون مانند مدل شی، نحو و دندانه‌گذاری با پایتون دارند.

موارد کاربرد پایتون در طراحی سیستم عامل چه هستند؟

پایتون یکی از چاشنی‌های پنهانی در پس بسیاری از سیستم‌عامل‌ها است. از جمله این سیستم‌عامل‌ها می‌توان به توزیع‌های گوناگون سیستم‌عامل بسیار محبوب لینوکس اشاره کرد. نصاب Ubiquity اوبونتو و نصاب آناکوندا فدورا و «ردهت انترپرایز» (Redhat Enterprise) به زبان پایتون برنامه‌نویسی شده‌اند. حتی توزیع لینوکس «جنتو» (Gentoo) نیز از سیستم مدیریت بسته Python Portage بهره می‌برد. معمولا، پایتون در ترکیب با زبان برنامه‌نویسی C برای طراحی و توسعه سیستم‌های عامل مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کاربرد پایتون در برنامه‌های کاربردی کنسول چه مواردی هستند؟

یک برنامه کاربردی کنسول، یک برنامه کامپیوتری است که برای رابط‌های فقط متنی مانند رابط خط فرمان «یونیکس» (Unix) و سیستم‌عامل «داس» (DOS) مورد استفاده قرار می‌گیرد. کتابخانه‌های پیشرفته پایتونی وجود دارند که در توسعه برنامه‌های کاربردی کنسول مورد استفاده قرار می‌گیرند و به تولید برنامه‌های کاملا مناسب خط فرمان کمک می‌کنند.

کاربرد پایتون در خودکارسازی چیست؟

مواقعی وجود دارد که وظایف کوچک‌تر از آن هستند که نرم‌افزار اختصاصی برای آن‌ها وجود داشته باشد. در این شرایط است که مبحث «اسکریپت‌نویسی» (Scripting) مطرح می‌شود. پایتون به توسعه‌دهندگان امکان نوشتن اسکریپت‌هایی سفارشی برای کار خودکارسازی را می‌دهد و کارایی را برای آن‌ها به منظور انجام وظایف در مدت زمان کوتاه‌تر به ارمغان می‌آورد. خودکارسازی فعالیت‌های تکرار شونده مانند ارسال ایمیل‌ها و پیام‌های صوتی، سازمان‌دهی فایل‌ها و پوشه‌ها، راه‌اندازی برنامه‌ها، پر کردن فرم‌ها و دیگر موارد به وسیله اسکریپت‌نویسی قابل انجام است و پایتون به عنوان یک زبان اسکریپت‌نویسی بسیار قدرتمند، امکان این کار را فراهم می‌کند.

کاربرد پایتون در برنامه‌های کاربردی صوتی و تصویری چیست؟

برنامه‌های کاربردی محبوبی مانند «اسپاتیفای» (Spotify) با بهره‌گیری از پایتون ساخته شده است. کتابخانه‌های پایتون خاصی مانند «اپن‌سی‌وی» (OpenCV) و «پای‌داب» (PyDub) به توسعه‌دهندگان پایتون در ساخت برنامه‌های کاربردی صوتی/تصویری، فوق‌العاده کمک می‌کنند. کارکردهای سطح بالای فراهم شده با استفاده از این کتابخانه‌های پایتون، بی‌همتا هستند. این دلیل آن است که بسیاری از توسعه‌دهندگان پایتون برنامه‌های کاربردی صوتی/تصویری برجسته‌ای را در پایتون توسعه می‌دهند.

کاربرد پایتون در طراحی به کمک کامپیوتر شامل چه مواردی است؟

برنامه‌های کاربردی «طراحی به کمک کامپیوتر» (Computer Aided Design | CAD) حقیقتا پیچیده هستند. پایتون، ساخت برنامه‌های کاربردی CAD را با فراهم کردن ابزارهای گوناگون برای توسعه‌دهندگان به کاری ساده مبدل می‌سازد. «فاندانگو» (Fandango) یک برنامه کاربردی طراحی به کمک کامپیوتر است که با زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشته شده است.

موارد کاربرد پایتون در پردازش تصویر و طراحی گرافیکی چه هستند؟

در کنار همه کاربردهایی که تاکنون برای پایتون بیان شده است، پایتون دارای کاربردهای بی‌همتایی نیز در پردازش تصویر و برنامه‌های کاربردی طراحی گرافیکی است. زبان برنامه‌نویسی پایتون عموما برای ساخت نرم‌افزارهای تصویربرداری دوبُعدی مانند «اینک‌اسکیپ» (Inkscape)، «گیمپ» (GIMP)، «پینت شاپ پرو» (Paint Shop Pro) و «اسکرایباس» (Scribus) مورد استفاده قرار گرفته است. همچنین، پایتون در بسته‌های سه‌بُعدی زیادی مانند «بلندر» (Blender)، «هودینی» (Houdini)، «تری‌دیز مکس» (3ds Max)، «مایا» (Maya)، «سینما تری‌دی» (Cinema 4D) و «لایت‌ویو» (Lightwave) مورد استفاده قرار گرفته است.

کاربرد پایتون در رابط کاربری گرافیکی دسکتاپ چیست؟

پایتون نه تنها از نحوی شبیه به زبان انگلیسی برخوردار است، بلکه از معماری ماژولار و توانایی کار روی پلفترم‌های مختلف نیز بهره می‌برد. این ویژگی‌ها در ترکیب با ابزارهای غنی پردازش متن پایتون، موجب شده‌اند تا این زبان برنامه‌نویسی انتخاب بسیار مناسبی برای توسعه برنامه‌های کاربردی رابط کاربری گرافیکی دسکتاپ باشد. زبان برنامه‌نویسی پایتون دارای جعبه‌ابزارهای رابط کاربری گرافیکی و چارچوب‌های متعددی است که توسعه برنامه‌های کاربردی دسکتاپ را به کاری جذاب مبدل می‌کنند.

«پای‌کیوت» (PyQt)، «پای‌جی‌تی‌کی» (PyGtk)، «کیوی» (Kivy)، «تی‌کی‌اینتر» (TKinter)، «دابلیوایکس‌پایتون» (WxPython)، «پای‌گای» (PyGUI) و «پای‌ساید» (PySide) برخی از بهترین چارچوب‌های وب پایتون هستند که امکان ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی بسیار کاربردی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند.

کاربرد پایتون در توسعه بازی‌های کامپیوتری چیست؟

چنانکه پیش از این نیز بیان شد، پایتون دارای کتابخانه‌های بسیار زیادی است. این کتابخانه‌ها برای تولید بازی‌های تعاملی بسیار مفید هستند. برای مثال، کتابخانه‌های «پای‌سوی» (PySoy) (یک موتور بازی سه‌بعدی که از پایتون ۳ پشتیبانی می‌کند) و «پای‌گیم» (PyGame) دو کتابخانه مبتنی بر پایتون هستند که به طور گسترده‌ای برای توسعه بازی‌های کامپیوتری مورد استفاده قرار می‌گیرند. پایتون مبنایی برای بازی‌های محبوبی مانند «بتلفیلد ۲» (Battlefield 2)، «فرتز آن فایر» (Frets on Fire | FoF)، «دیزنی تن تون آنلاین» (Toontown Online)، «وگا استرایک» (Vega Strike)، «تمدن چهار سید مایر؛ تمدن ۴» (Sid Meier's Civilization IV | Civ4) به شمار می‌رود.

صرف‌نظر از توسعه بازی، طراحان بازی می‌توانند از پایتون برای توسعه ابزارهایی استفاده کنند که فعالیت‌های خاصی را ضمن بازی‌سازی برای آن‌ها تسهیل می‌کند. از جمله این موارد می‌توان به ابزارهای طراحی سطح یا ساخت درخت دیالوگ‌ها و یا حتی ابزارهایی اشاره کرد که برای صادر (Export) کردن این وظایف در فرمت‌های قابل استفاده برای موتورهای بازی محبوب و شناخته شده کاربرد دارند.

کاربرد پایتون در توسعه وب چیست؟

در میان زبان‌های برنامه‌نویسی دنیا، اگر یک زبان باشد که در برهه بسیار کوتاهی از زمان نام آن درخشیده و از محبوبیت بسیار زیادی برخوردار شده، پایتون است. آمارها حاکی از آن است که پایتون، طی سال‌های متوالی در رده‌بندی‌های گوناگون به عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی آمده است. در میان توسعه‌دهندگان وب نیز، پایتون، زبان برنامه‌نویسی نام‌آشنایی است. دلیل این امر آن است که پایتون ابزارهای متعددی را برای توسعه وب ارائه می‌کند که از این جمله می‌توان به «جنگو» (Django) اشاره کرد.

جنگو یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های توسعه نرم‌افزار برای وب است که بر سادگی و کارایی کد تاکید دارد. به عنوان مثال‌هایی دیگر از چارچوب‌های نرم‌افزاری ارائه شده توسط پایتون برای بحث توسعه وب می‌توان به «پیرامید» (Pyramid)، «فلسک» (Flask) و «باتل» (Bottle) و حتی سیستم‌های پیشرفته مدیریت محتوا مانند «پلون» (Plone) و «جنگو سی‌ام اس» (Django CMS) اشاره کرد. این چارچوب‌های وب همراه با کتابخانه‌ها و ماژول‌های استانداردی ارائه می‌شوند که وظایفی مانند مدیریت محتوا، تعاملات «پایگاه داده» (Data Base) و تعامل با پروتکل‌های اینترنتی مانند IMAP ،FTP ،JSON ،XML ،SMTP ،HTTP و POP را تسهیل می‌کنند.

چارچوب‌های وب پایتون به دلیل امنیت بالا، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری که از آن بهره می‌برند شناخته شده‌اند. در عین حال، «پایتون پکیج ایندکس» (Python Package Index | PPI) همراه با کتابخانه‌های مفیدی مانند «رکوئست» (Request)، «بیوتیفول‌ساپ» (BeautifulSoup)، «پارامیکو» (Paramiko)، «فیدپارسر» (Feedparser) و «توئیستد پایتون» (Twisted Python) ارائه می‌شود.

مورد کاربرد پایتون در وب اسکرپینگ چیست؟

پایتون یک ابزار عالی برای استخراج حجم قابل توجهی از داده‌ها از وب‌سایت‌ها و صفحات وب است. داده‌های دریافت شده عموما در فرایندهای مختلف جهان واقعی شامل لیست کردن مشاغل، مقایسه قیمت‌ها، تحقیق و توسعه و دیگر موارد مورد استفاده قرار می‌گیرند. از جمله بهترین ابزارهای مبتنی بر پایتون برای وب اسکرپینگ می‌توان به «بیتیفول‌ساپ» (BeautifulSoup)، «مکانیکال‌ساپ» (MechanicalSoup)، «ال‌ایکس‌ام‌ال» (LXML)، «پایتون رکوئستش» (Python Requests)، «سلنیوم» (Selenium) و «ارلیب» (Urllib) اشاره کرد.

کاربرد پایتون در محاسبات علمی و عددی در چه مواردی است؟

به لطف کتابخانه‌های متعدد، متنوع و قدرتمند موجود برای پایتون، این زبان برنامه‌نویسی به ابزاری مهم و حیاتی در زمینه محاسبات عددی و علمی مبدل شده است. پایتون، شالوده‌ای را برای برنامه‌های کاربردی فراهم می‌کند که با محاسبات و پردازش‌های داده علمی سر و کار دارند.

برنامه‌های کاربردی مانند «فری‌کَد» (FreeCAD) (برنامه های مدل‌سازی سه‌بعدی) و «آباکوس» (Abaqus) (نرم‌افزاری برای تحلیل به روش اجزا محدود) به زبان پایتون برنامه‌نویسی شده‌اند. برخی از کتابخانه‌های بسیار پرکاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون برای محاسبات علمی و عددی در ادامه بیان شده‌اند. آموزش‌های پایتون مناسب برای این کاربرد پایتون در بخش بررسی کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین معرفی شده‌اند.

• سای‌پای (SciPy) (کتابخانه عددی علمی)
• پانداس (Pandas) (کتابخانه تحلیل داده)
• آی‌پایتون (IPython) (خط فرمان)
• نامریک پایتون (Numeric Python) (کتابخانه عددی پایه)
• جعبه ابزار پردازش زبان طبیعی (Natural Language Toolkit | NLTK) (تحلیل ریاضی و متنی)

کاربرد پایتون در علم داده و بصری سازی داده‌ها چگونه است؟

در دنیای متصل کنونی، علم داده جایگاه قابل توجهی را در میان کسب و کارها به دست آورده است. پایتون این جایگاه را به واسطه فراهم کردن دانش بسیار ارزشمند برای سازمان‌ها و کسب و کارهای بزرگ، متوسط و کوچک، از میان حجم انبوه داده‌های کاری و همچنین، کمک به آن‌ها در پاسخ‌گویی به پرسش‌های مهم کسب و کار، کسب کرده است. زبان برنامه‌نویسی پایتون یک اکوسیستم بسیار قدرتمند از کتابخانه‌های شخص ثالث مانند نام‌پای، سایکیت‌لرن، پانداس و دیگر موارد را برای تحلیل حجم انبوه داده‌ها فراهم می‌کند. استفاده از پایتون، اعمال روش‌های تحلیل داده را بر کلان داده‌ها امکان‌پذیر می‌سازد.

کسب و کارهای خلاق و هدفمندی که ارزش داده‌ها را درک کرده‌اند، می‌توانند با استفاده از پایتون مجموعه داده‌های پیچیده را برای به دست آوردن بینش ارزشمند از آن‌ها، تحلیل کنند. فیلم‌های آموزشی مناسب برای این کاربرد پایتون، اشتراک قابل توجهی با آموزش‌های یادگیری ماشین با پایتون دارند. بنابراین، دوره‌ها در بخش بعدی از مطلب کاربرد پایتون چیست، یعنی بررسی کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، معرفی شده‌اند.

موارد کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چه هستند؟

مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از مدل‌های نرم‌افزاری سنتی متفاوت هستند. هنگامی که صحبت از پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌شود، ابزارها و فناوری‌های استفاده شده و مجموعه مهارت‌های مورد نیاز به طور کامل با مواردی که در توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری متداول وجود دارند متفاوت هستند. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیازمند زبانی هستند که پایدار، امن، انعطاف‌پذیر و مجهز به ابزارهایی باشد که امکان مدیریت انواع خواسته‌ها را داشته باشند.

پایتون همه شایستگی‌های لازم در این راستا را دارد و بنابراین، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای کارشناسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. سادگی، جامعیت و قدرتمندی، استقلال پلتفرم، مجموعه خوب از کتابخانه‌ها و یک جامعه کاربری فعال موجب شده است تا زبان برنامه‌نویسی پایتون به گزینه بسیار مناسبی برای توسعه برنامه‌های کاربردی حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مبدل شود. برخی از بهترین بسته‌های پایتون برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ادامه بیان شده‌اند.

• سای‌پای (برای محاسبات پیشرفته)
• پانداس (برای تحلیل داده عمومی)
• سیبورن (Seaborn) (برای بصری‌سازی داده‌ها)
• کرس، تنسورفلو و سایکیت‌لرن (برای یادگیری ماشین)
• نام‌پای (برای محاسبات علمی با کارایی بالا و تحلیل داده)

علاوه بر کتابخانه‌های نام برده شده، طیف وسیعی از کتابخانه‌های پایتون دیگر مانند NLTK، «پای‌تورچ» (PyTorch)، «کافه» (Caffe) و «اکورد.نت» (Accord.NET) نیز برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفید هستند.

کاربرد پایتون در برنامه‌های کاربردی سیستم‌های توکار چیست؟

ساخت یک برنامه‌کاربردی توکار C با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی پایتون کار ساده‌ای است؛ زیرا که پایتون، زبان برنامه‌نویسی بر مبنای زبان C است. «رزبری‌پای» (Raspberry Pi) یک سخت‌افزار توکار بسیار شناخته شده است که از پایتون برای اجرای محاسبات سطح بالا استفاده می‌کند.

پردازش کاربردهای سطح بالا روی دستگاه‌های توکار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون حقیقتا کار ساده‌ای است و بنابراین، پایتون در میان توسعه‌دهندگان سیستم‌های توکار زبانی محبوب محسوب می‌شود. آموزش‌های مرتبط با این بحث، به دلیل اشتراکاتی که با آموزش‌های مربوط به اینترنت اشیا دارند، در بخش بعد از مطلب کاربرد پایتون چیست، یعنی کاربرد اینترنت اشیا در پایتون، مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

کاربرد پایتون در اینترنت اشیا شامل چه مواردی است؟

«اینترنت اشیا» (Internet of Things) یکی از موضوعات لبه علم است که توجهات زیادی را از طرف دولت‌ها، کسب و کارهای متنوع و متعدد، مراکز پژوهشی و آحاد جامعه به خود جلب کرده است. زبان برنامه‌نویسی پایتون در این حوزه نیز کاربردهای بسیار قابل توجهی دارد. نظر به اهمیت و گستردگی این مبحث، پیش‌تر در مطلب «آموزش اینترنت اشیا با پایتون (Python IoT) | گام به گام و به زبان ساده» به طور کامل و جامع به آن پرداخته شده است و مطالعه آن به علاقه‌مندان به این مبحث پیشنهاد می‌شود.

موارد کاربرد پایتون در اندروید و برنامه‌نویسی موبایل چه هستند؟

پایتون به خودی خود زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمندی است و با توجه به همه منظوره بودن و چندپلتفرمی بودن آن، می‌توان از آن در پلتفرم‌های گوناگون از جمله موبایل و با اهداف مختلف استفاده کرد. در همین راستا، راهکارها و در واقع ابزارهای گوناگونی برای استفاده از پایتون در اندروید وجود دارند که در ادامه مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

BeeWare :BeeWare مجموعه‌ای از ابزارها برای ساخت رابط‌های کاربری محلی است. BeeWare در واقع ابزارهایی را فراهم می‌کند تا به برنامه‌نویس در نوشتن کدهایی با رابط کاربری محلی کمک کند. همچنین، کتابخانه‌ها و کدهای پشتیبان لازم برای سیستم‌عامل‌های اندروید، iOS، مک‌او‌اس، لینوکس، ویندوز، tvOS و بسیاری از دیگر موارد را به همراه دارد.

Chaquopy :Chaquopy یک پلاگین برای سیستم ساخت مبتنی بر گریدل (Gradle) برای اندروید استودیو (Android Studio) است. Chaquopy این امکان را برای برنامه‌نویس فراهم می‌کند تا آزادانه، جاوا و پایتون را برای رفع نیازهای خود در هم بیامیزد. با رابط برنامه‌نویسی کاربردی پایتون، می‌توان برنامه‌ای را به طور جزئی یا کامل به زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشت.

رابط برنامه‌نویسی کاربردی اندروید و جعبه ابزار رابط کاربری به طور کامل در اختیار کاربر قرار دارند. Chaquopy با سیستم ساخت استاندارد اندروید کار می‌کند. کاربرانی که از اندروید استودیو استفاده می‌کنند می‌توانند Chaquopy را در تنها پنج دقیقه، بدون آنکه تغییری در فرایند توسعه خود بدهند، اجرا کنند.

Kivy :Kivy یک جعبه ابزار رابط کاربری مبتنی بر OpenGL چندسکویی است. برنامه‌های کاربردی Kivy را می‌توان روی اندروید یا هر دستگاهی با OpenGL ES 2.0 (حداقل اندروید ۲.۲) اجرا کرد. این یک استاندارد در دستگاه‌های مدرن است که بر اساس گزارش گوگل، در ۹۹٫۹ دستگاه‌ها وجود دارد. بسته برنامه اندروید Kivy، برنامه‌های کاربردی طبیعی اندروید هستند که کاربر می‌تواند آن‌ها را مانند دیگر اپلیکیشن‌های اندرویدی در فروشگاه‌های نرم‌افزاری مانند «پلی‌استور» (Play Store) قرار دهد.

این برنامه‌ها هنگامی که اجرای آن‌ها موقتا متوقف می‌شود یا بازنشانی می‌شوند به خوبی عمل می‌کنند. در عین حال، این برنامه‌ها ممکن است سرویس‌های اندروید را به کار بگیرند و به اغلب رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی جاوا دسترسی داشته باشند. اگرچه Kivy یک چارچوب پایتون است، اما پروژه Kivy ابزارهایی را برای استفاده آسان از رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی جاوا، برای هر چیزی از لرزش (Vibre) گرفته تا حسگرها و ارسال پیام از طریق ایمیل یا پیامک (SMS) فراهم می‌کنند.

Pyqtdeploy :Pyqtdeploy ابزاری برای استقرار برنامه‌های PyQt است. این کتابخانه از استقرار برنامه‌ها روی پلتفرم‌های دسکتاپ (لینوکس، ویندوز و OS X) و پلتفرم‌های موبایل (iOS و اندروید) پشتیبانی می‌کند. pyqtdeploy با دریافت ماژول‌های یکتا از برنامه کاربردی PyQt، فریز کردن آن‌ها و سپس، جایگذاری آن‌ها در فایل منبع QT که با استفاده از ابزار «کامپایلر منابع» (Resource Compiler | RCC) به کد C++‎ تبدیل می‌شود کار می‌کند.

کتابخانه استاندارد پایتون نیز به شکل مشابهی کار می‌کند. pyqtdeploy یک فایل Qt .pro می‌سازد که همه کدهای C++‎ تولید شده را توصیف می‌کنند. ابزار QMake کیوت برای تولید Makefile اختصاصی پلتفرم‌های مختلف استفاده می‌شود که در نهایت یک فایل اجرایی یکتا را تولید می‌کنند. دیگر ابزارهای کیوت و یا ابزارهای اختصاصی پلتفرم برای تبدیل فایل‌های اجرایی به بسته قابل استقرار اختصاصی پلتفرم قابل استفاده هستند. pyqtdeploy برای نصب شدن، نیازمند PyQt5 و پایتون نسخه ۳.۲ به بالا است. این ابزار با گواهینامه BSD منتشر می‌شود.

QPython :QPython یک موتور اسکریپتی روی دستگاه و محیط توسعه است. در اغلب موارد، اسکریپت می‌تواند کار برنامه‌نویس را به اندازه برنامه محلی به خوبی انجام دهد. اکنون، به کمک QPython می‌توان این کار را انجام داد. QPython یک موتور اسکریپت است که برنامه‌های پایتون را روی دستگاه‌های اندرویدی اجرا می‌کند. این موتور اسکریپت‌نویسی می‌تواند به توسعه‌دهندگان در توسعه برنامه‌های کاربردی اندرویدی کمک کند. QPython شامل یک کیت توسعه کامل می‌شود که به کاربر برای توسعه برنامه‌ها با موبایل و با کنسول پایتون متداول کمک می‌کند.

SL4A: اسکریپت‌های پایتون روی سیستم‌عامل موبایل اندروید نیز با استفاده از «لایه اسکریپت‌نویسی برای اندروید» (Scripting Layer For Android | SL4A) در ترکیب با «مفسر پایتون برای اندروید» (Python Interpreter for Android) قابل اجرا هستند. پروژه کتابخانه SL4A، اسکریپت‌نویسی در اندروید را امکان‌پذیر می‌کند. SL4A از زبان‌های برنامه‌نویسی زیادی شامل پایتون، «پرل» (Perl)، «لوآ» (Lua)، «بین‌شل» (BeanShell) و «جی‌روبی» (JRuby) پشتیبانی می‌کنند. پروژه SL4A دارای مشارکت‌کنندگان زیادی از گوگل است، اما پروژه رسمی گوگل محسوب نمی‌شود.

اسکریپت‌ها می‌توانند به ویژگی‌های خاص اندروید مانند تماس، پیامک (SMS)، عکاسی، متن به گفتار (Text to Speech)، بلوتوث و بسیاری از دیگر موارد دسترسی داشته باشند. SL4A زبان اسکریپت‌نویسی را با فراهم آوردن امکان ویرایش و اجرای اسکریپت‌ها و اجرای مفسران تعاملی به طور مستقیم روی دستگاه‌های اندرویدی به اندروید می‌آورد. این اسکریپت‌ها به بسیاری از API‌های موجود برای برنامه‌های کاربردی اندروید تمام عیار دسترسی دارند؛ اما با یک رابط به خوبی ساده‌سازی شده که انجام کارها را آسان می‌کند. اسکریپت‌ها را می‌توان به صورت تعاملی در ترمینال و در پس‌زمینه اجرا کرد.

PySide :PySide (انقیاد پایتون برای جعبه ابزار کیوت) دارای پشتیبانی اولیه برای اندروید است. پروژه PySide انقیادهای پایتون دارای گواهینامه LGPL را برای کیوت ۴ فراهم می‌کند. این مورد شامل زنجیره ابزار کامل برای تولید انقیادها برای هر سلسله‌مراتب کلاس C++‎ مبتنی بر کیوت است. انقیادهای PySide Qt امکان توسعه نرم‌افزارهای متن‌باز و انحصاری را فراهم می‌کند و برای همیشه قصد پشتیبانی از پلتفرم‌های کیوت را دارد.

Termux :Termux یک شبیه‌ساز ترمینال اندروید و لینوکس است که به طور مستقیم بدون نیاز به کاربر ریشه یا راه‌اندازی خاصی، کار می‌کند. یک سیستم پایه مبنا به طور خودکار نصب می‌شود و بسته‌های اضافی با استفاده از مدیر بسته APT در دسترس هستند. در مجموع باید گفت که با وجود آنکه زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی برای برنامه‌نویسی اندروید کاتلین و جاوا هستند، امکان برنامه‌نویسی اندروید با استفاده از پایتون نیز وجود دارد. هرچند که این زبان در این حوزه هنوز آنچنان جایگاهی را به خود اختصاص نداده است.

کاربرد پایتون در حوزه مالی و فناوری مالی (فین‌تک) چیست؟

از زبان برنامه‌نویسی پایتون در حوزه‌های گوناگون مالی و «فناوری‌مالی» (Financial Technology | FinTech | فین‌تک)، از «مدیریت ریسک» (Risk Management) گرفته تا «رمزارزها» (Cryptocurrencies) استفاده می‌شود. در واقع، در حال حاضر پایتون به یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها برای شرکت‌های مالی مبدل شده است.

ویژگی‌های سادگی و استحکام مدل‌سازی، پایتون را به ابزار خیلی خوبی برای پژوهشگران، تحلیلگران و معامله‌گران مبدل کرده است. پایتون به طور موفقیت‌آمیزی توسط شرکت‌های فعال در حوزه مالی و فین‌تک مانند «استرایپ» (Stripe)، «رابین‌هود» (Robinhood) و «زاپا» (Zapa) مورد استفاده قرار گرفته و می‌گیرد. بر اساس نظرسنجی «هکررنک» (HackerRank) که در سال ۲۰۱۸ انجام شده بود، پایتون یکی از سه زبان اصلی در میان زبان‌های مورد استفاده در حوزه خدمات مالی و فین‌تک بود. این در حالی است که بر اساس نظرسنجی سال ۲۰۲۰ هکررنک، پایتون همچنان یکی محبوب‌ترین زبان‌ها در صنعت بانکداری است.

«ای‌فایننشال کریرز» (eFinancialCareers) نشان داده است که در طول دو سال گذشته، تعداد وظایفی که نیاز به استفاده از پایتون در آن‌ها وجود داشته است تقریبا سه برابر شده‌اند و از ۲۷۰ مورد به بیش از ۸۰۰ مورد افزایش پیدا کرده‌اند. سازمان‌هایی مانند «سیتی‌گروپ» (Citi Group) اکنون کلاس‌های برنامه‌نویسی پایتون را به تحلیل‌گران بانکی و معامله‌گران به عنوان بخشی از برنامه مستمر آموزش آن‌ها ارائه می‌کنند.

«لی وایت» (Lee Waite)، مدیرعامل هلدینگ سیتی‌گروپ در این رابطه چنین می‌گوید: «ما به سرعت در این جهان در حال حرکتیم. حداقل، داشتن درک برنامه‌نویسی ارزشمند است». در گزارشی که توسط ای‌فایننشال کریرز ارائه شده، بیان شده است که پایتون همچنان به عنوان یکی از پرمتقاضی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در صنعت بانکداری باقی مانده است. در ادامه، به کاربرد پایتون در سازمان‌های مالی و حوزه فین‌تک پرداخته شده است، اما پیش از آن، ویژگی‌هایی از پایتون که موجب شده است تا این زبان برنامه‌نویسی در حوزه‌های مالی اینچنین پرکاربرد باشد به صورت اجمالی مورد بررسی قرار گرفته‌اند. البته اغلب این موارد پیش از این به طور کامل تر در قسمت ابتدایی این مطلب بررسی شدند.

سادگی و انعطاف‌پذیری: کدنویسی به زبان پایتون و استقرار کدهای نوشته شده به این زبان ساده است و همین ویژگی، آن را به کاندیدایی فوف‌العاده برای مدیریت برنامه‌های کاربردی خدمات مالی مبدل می‌کند. نحو پایتون ساده است و با افزایش سرعت توسعه‌دهندگان در کدنویسی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به سرعت نرم‌افزاری که به آن نیاز دارند را بسازند و یا محصولات جدیدی را به بازار عرضه کنند. در عین حال، پایتون موجب کاهش نرخ خطاهای بالقوه‌ای شده است که در هنگام توسعه محصول برای صنایع به شدت قانون‌گذاری شده مانند صنایع مالی، موضوعی حیاتی است. پایتون یک زبان بسیار محبوب است و به خاطر مختصر بودن کدهای نوشته شده توسط آن (نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی)، امکان انجام کار مشابه را به توسعه‌دهنده در مدت زمان کمتر می‌دهد.

امکان ساخت کمینه محصول پذیرفتنی: بخش خدمات مالی نیازمند چابکی و واکنش‌گرا بودن نسبت به نیازهای مخاطبین، ارائه تجربیات سفارشی شده و خدمات مازاد برای ایجاد ارزش افزوده است. به همین دلیل است که سازمان‌های مالی و فین‌تک نیازمند فناوری‌های انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر هستند و این دقیقا چیزی است که پایتون ارائه می‌کند. استفاده از پایتون در ترکیب با چارچوب‌هایی مانند جنگو، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا ایده را فورا بگیرند و یک «کمینه محصول پذیرفتنی» (Minimum Viable Product | MVP) مستحکم را برای فراهم کردن محصول/بازار مناسب بسازند.

کسب و کارها پس از اعتبارسنجی MVP، می‌توانند به سادگی بخش‌هایی از کد را تغییر بدهند یا کدهای جدیدی را به کد به منظور ساختن یک محصول  بی‌عیب و نقض، اضافه کنند. به عنوان یک مثال موفق از دنبال کردن ایده MVP می‌توان به پلتفرم Clearminds اشاره کرد که با استفاده از پایتون و جنگو ساخته شده است. اکنون، این شرکت در حال ارائه ابزارهای پیشنهادات مالی و سرمایه‌گذاری است.

پایتون، پلی میان اقتصاد و علم داده: زبان‌هایی مانند متلب و R در میان اقتصاددانان کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرند و آن‌ها معمولا از زبان پایتون برای انجام محاسبات خود استفاده می‌کنند. به همین دلیل است که پایتون با بهره‌گیری از ساده‌گی و کاربردپذیری خود در ساخت الگوریتم‌ها و فرمول‌ها در حوزه مالی حکمرانی می‌کند. در واقع، برای اقتصاددانان یکپارچه‌سازی کارهایشان در پلتفرم‌های مبتنی بر پایتون کار ساده‌تری است. ابزارهایی مانند سای‌پای، نام پای یا مت‌پلات‌لیب به افراد این امکان را می‌دهند تا محاسبات پیچیده ر انجام دهند و نتایج را به سبکی بسیار دسترسی‌پذیر ارائه کنند.

اکوسیستم قوی از کتابخانه‌ها و ابزارها: با بهره‌گیری از پایتون، توسعه‌دهندگان نیازی به ساختن ابزارهای خود از پایه ندارند و همین امر موجب صرفه جویی زیادی در زمان و هزینه برای سازمان در طی پروژه توسعه نرم‌افزارهای حوزه مالی و فین‌تک می‌شود. علاوه بر آن، محصولات فین‌تک معمولا نیاز به یکپارچه شدن با نرم افزارهای شخص ثالث دارند و کتابخانه‌های پایتون این کار را حقیقتا آسان می‌کنند. سرعت توسعه پایتون با مجموعه ابزارها و کتابخانه‌های آن افزایش پیدا می‌کند و یک مزیت رقابتی را برای سازمان‌هایی به ارمغان می‌آورد که قصد دارند نیازهای مشتریان را با انتشار سریع محصول مرتفع کنند. یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های شخص ثالث مانند «ترولیر» (Truelayer) (این نرم‌افزار دسترسی رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی OpenBanking را فراهم می‌کند) یا «استرایپ» (Stripe) کار حقیقتا راحتی است.

محبوبیت پایتون: پایتون با جامعه کاربران بسیار فعال و متشکل از توسعه‌دهندگان خوبی تشکیل شده است که در پروژه‌های متن‌باز مشارکت می‌کنند، ابزارهای کاربردی می‌سازند و رویدادهای بی‌شماری را با هدف به اشتراک‌گذاری دانش خود پیرامون بِه‌روش‌های (Best-Practises) توسعه پایتون سازمان‌دهی و برگزار می‌کنند. یک «خبرنامه هفتگی پایتون» (Python Weekly) و همچنین، کانال «پایتون اسلکرز» (PySlackers) برای پایتون وجود دارد. همچنین، سایت رسمی پایتون نیز برای کسب اطلاعات بیشتر پیرامون جامعه کاربری این زبان وجود دارد. بسیاری از وب‌سایت های آنلاین نیز وجود دارند که امکان کسب دانش پیرامون پایتون و جامعه کاربری آن در آن‌ها وجود دارد.

برای آشنایی با این موارد، مطالعه مطلب «۲۰ سایت آموزش آنلاین پایتون | راهنمای شروع یادگیری» از مجله فرادرس پیشنهاد می‌شود. هنگامی که بحث از پروژه‌های متن‌باز می‌شود، تقریبا هر چارچوب پایتونی توسط جامعه کاربری پایتون برای این زبان برنامه‌نویسی توسعه داده شده است؛ از این جمله می‌توان به جنگو، فلسک و «اپن‌سی‌وی» (OpenCV) اشاره کرد. پایتون یک زبان در حال پیشرفت است که همه ساله بر محبوبیت آن افزوده می‌شود.

همه این ویژگی‌ها در کنار هم موجب شده است که شرکت‌های فعال در حوزه مالی و فین‌تک تمایل به استخدام توسعه‌دهندگان فین تک برای افزودن ارزش به پروژه‌های خود باشند. سازمان‌هایی که در راهکارهایی سرمایه‌گذاری می‌کنند که با پایتون توسعه پیدا کرده است، می‌توانند اطمینان داشته باشند که فناوری آن‌ها پایدار است و در آینده نزدیک منسوخ نمی‌شود.

همانطور که پیش از این بیان شد، زبان پایتون در طیف وسیعی از کاربردها مفید واقع می‌شود. در ادامه این مطلب، برخی از محبوب‌ترین کاربردهای پایتون در حوزه خدمات مالی و فین‌تک بیان شده‌اند.

ابزارهای تحلیلی

پایتون به طور گسترده‌ای در راهکارهای مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد که پایگاه داده‌های بزرگ و داده‌های مالی بزرگ را پردازش و تحلیل می‌کنند. کتابخانه‌هایی مانند پانداس، فاز بصری‌سازی داده‌ها را ساده‌تر می‌کنند و امکان انجام دادن محاسبات پیچیده نیز به واسطه آن‌ها فراهم می‌شود. به لطف کتابخانه‌هایی مانند سایکیت‌لرن یا پای‌برین، راهکارهای مبتنی بر پایتون به الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین مجهز می‌شوند که امکان تحلیل پیش‌بینانه را فراهم می‌کنند که برای همه تامین‌کنندگان خدمات مالی بسیار ارزشمند است. به عنوان مثال‌هایی از چنین محصولات حوزه مالی و فین‌تکی می‌توان به «ایوکا» (Iwoca) و «هولوی» (Holvi) اشاره کرد.

نرم‌افزارهای بانکداری

سازمان‌های مالی، راهکارهای پرداخت و پلتفرم‌های بانکداری آنلاین خود را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون توسعه می‌دهند. «ونمو» (Venmo) یک مثال خیلی خوب از پلتفرم‌های بانکداری موبایل است که به یک شبکه اجتماعی تمام‌عیار مبدل شده است. به لطف سادگی و انعطاف‌پذیری پایتون، این زبان برای توسعه برنامه‌های ATM که فرایند پرداخت را بهبود می‌بخشند نیز مناسب است. به عنوان مثال‌هایی از چنین محصولاتی می‌توان به ونمو، استرایپ، «زوپا» (Zopa)، «افرم» (Affirm) و رابین‌هود اشاره کرد.

رمزارزها

هر کسب و کاری که در حوزه رمزارزها فعالیت می‌کند نیاز به ابزارهایی برای انجام تحلیل بازار به منظور کسب بینش و انجام پیش‌بینی دارد. اکوسیستم علم داده پایتون با عنوان «آناکوندا» (Anaconda) به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا قیمت رمزارزها را بازیابی و تحلیل کنند یا بصری‌سازی‌هایی را براساس آن بسازند. به همین دلیل است که بیشتر برنامه‌های کاربردی وبی که با تحلیل رمزارزها سر و کار دارند از قابلیت‌های پایتون استفاده می‌کنند. به عنوان مثال‌هایی از چنین برنامه‌های کاربردی می‌توان به «دش» (Dash)، «انیگما» (Enigma)، «زیرونت» (ZeroNet)، «کوینیم» (Koinim) و «کریپتو-سیگنال» (Crypto-Signal) اشاره کرد.

ساخت استراتژی معامله با پایتون

بازار بورس حجم انبوهی از داده‌ها را تولید می‌کند که نیازمند تحلیل‌های زیادی هستند. در اینجا است که پایتون در حوزه‌های مالی به کمک می‌آید. توسعه‌دهندگان می‌توانند از پایتون برای ساخت راهکارهایی استفاده کنند که بهترین استراتژی‌های کسب و کار را فراهم می‌کنند و بینش قابل استفاده برای تصمیم‌سازی و اجرا را برای تحلیل‌های پیش‌بینانه در شرایط خاص بازار فراهم می‌کند. به عنوان نمونه‌هایی از این مورد می‌توان به محصولاتی مانند «کوانتوپیان» (Quantopian)، «کوانت‌کانکت» (Quantconnect)، «زیپلاین» (Zipline)، «بک‌ترکر» (Backtrader) و «آی‌بی‌پای» (IBPy) اشاره کرد.

مورد کاربرد پایتون در فارکس چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) به معاملات کامپیوتری شده و خودکار ابزارهای مالی بر اساس الگوریتم‌ها یا قوانین، با کم‌ترین میزان و یا بدون مداخله انسان در طول زمان‌های معامله گفته می‌شود. تقریبا هر نوع ابزار مالی (سهام، ارز، کالا، محصولات اعتباری) بدین شکل قابل معامله هستند. نه فقط این مورد، در بخش خاصی از بازار، الگوریتم‌ها مسئول سهم کلی از حجم معاملات هستند. موانع معاملات الگوریتمی هیچ وقت کم نبوده است.

پیش‌تر و البته در نه در گذشته خیلی دور، تنها سرمایه‌گذاران نهادی (Institutional Investors) با میلیون‌ها دلار بودجه فناوری اطلاعات می‌توانستند در معاملات الگوریتمی مشارکت داشته باشند. اما امروزه، هر فردی با داشتن تنها یک کامپیوتر و اتصال به اینترنت، می‌تواند کار خود را طی چند دقیقه آغاز کند. برخی از گرایش‌های اصلی در حوزه معاملات الگوریتمی در ادامه بیان شده‌اند.

نرم‌افزارهای متن‌باز معاملات الگوریتمی: هر گونه نرم‌افزاری که یک معامله‌گر برای شروع معاملات الگوریتمی به آن نیاز دارد به شکل متن‌باز در دسترس است. به طور خاص، پایتون در اکوسیستم پیش‌بینی و تصمیم‌سازی یکی از شناخته شده‌ترین و محبوب‌ترین ابزارها است.

منابع داده باز: همه رورزه، مجموعه داده‌های ارزشمند بیشتر و بیشتری به شکل متن‌باز و رایگان در اختیار عموم قرار می‌گیرند و شرایط را برای ارزیابی نظریه‌ها و استراتژی‌ها فراهم می‌کنند.

پلتفرم‌های معاملاتی برخط: تعداد قابل توجهی از پلتفرم‌های معاملاتی برخط وجود دارند که دسترسی آسان و استاندارد به داده‌های تاریخی را (با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی RESTful) و داده‌های زمان واقعی (با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی سوکت استریمینگ) فراهم می‌کنند و همچنین، قابلیت‌های معامله و پورتفولیو را نیز (با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برنامه‌ای) به همراه دارند.

همانطور که به وضوح مشخص است، پایتون در این راستا بسیار پرکاربرد و محبوب است. از جمله کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون در حوزه فارکس می‌توان به forex-python و fxcmpy اشاره کرد که در ادامه به طور مختصر مورد بررسی قرار می‌گیرند.

کتابخانه پایتون forex-python :forex-python یک کتابخانه رایگان پایتون برای تبدیل ارز و نرخ مبادلات خارجی است. از جمله ویژگی‌های این کتابخانه می‌توان به فهرست کردن همه ارزها، قیمت بیت کوین برای همه ارزها، تبدیل مقدار به بیت‌کوین، دریافت نرخ‌های تاریخی برای هر روز از سال ۱۹۹۹ تاکنون، نرخ تبدیل برای یک ارز (برای مثال، US به INR)، تبدیل مقدار از یک ارز به دیگر (USD 10 به INR)، اسامی ارزها و نمادهای آن‌ها اشاره کرد.

کتابخانه پایتون fxcmpy :FXCM یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی REST را همراه با معاملات الگوریتمی به عنوان مورد کاربرد اصلی خود ارائه می‌دهد. FXCM یک بسته پایتون است که همه قابلیت‌های REST API را با کلاس‌های گوناگون پایتون به نمایش می‌گذارد. این کلاس‌ها یک راهکار ساده پایتونی را برای تعامل با REST API در سطح بالا و بدون حفظ جنبه‌های تحلیلی سطح پایین‌تر فراهم می‌کنند. معامله‌گران، دانشمندان داده، تحلیلگران کمی و کدنویسانی که به دنبال پوشش دهنده‌های پایتون برای فارکس و «قرارداد ما به التفاوت» (Contract For Difference | CFD) هستند می‌توانند از fxcmpy استفاده کنند.

کاربرد پایتون در پزشکی شامل چه مواردی است؟

برخی از ویژگی‌های مهم پایتون که موجب شده‌اند این زبان برنامه‌نویسی در حوزه پزشکی ابزاری بسیار مفید و ارزشمند باشد در ادامه بیان شده‌اند. پس از آن، به کاربردهای پایتون در حوزه پزشکی پرداخته شده است.

از پایتون می‌توان به آسانی برای ساخت یک برنامه کاربردی وب یا دسکتاپ استفاده کرد. در صورتی که کاربر قصد داشته باشد انواع گوناگونی از برنامه‌های کاربردی را بسازد که از اینترنت استفاده می‌کنند و یا می‌توانند به طور کاملا خودکار بدون نیاز به داشتن اتصال اینترنت کار کنند، پایتون گزینه بسیار خوبی است. در عین حال انعطاف‌پذیری برای اجرای برنامه‌ها روی انواع گوناگونی از سیستم‌عامل‌ها، در کنار نحو ساده و جامعه کاربری بزرگ از دیگر مزایای پایتون محسوب می‌شود که پیش‌تر نیز به طور مفصل به آن‌ها اشاره شد. این ویژگی‌ها در کاربرد پایتون در پزشکی نیز تاثیر به سزایی دارند.

چارچوب‌های پایتون نیز امکان تبادل امن اطلاعات با دیگر راهکارها را فراهم می‌کنند که مبنایی برای از هم گسستن زنجیرهای داده‌های سلامتی دیجیتال محسوب می‌شود. ویژگی پایتون برای یکپارچه‌سازی با پایگاه داده در بک‌اند به خوبی با «قانون قابلیت انتقال و مسئولیت بیمه سلامت» (Health Insurance Portability and Accountability Act | HIPAA) سازگار است. پایتون زبان بسیار خوبی برای تحلیل مجموعه‌های بزرگ داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای کسب بیشن عمیق است. این زبان برنامه‌نویسی اغلب توسط دانشمندان داده به دلیل کتابخانه‌های گسترده‌ای که دارد، مانند نام‌پای، پانداس و سای‌پای، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

از پایتون و یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون استفاده‌های زیادی در حوزه بهداشت و درمان و پزشکی می‌شود. در واقع، بر کسی پوشیده نیست که ابزارهای متن باز امروزه در حوزه یادگیری ماشین کاربردهای زیادی دارند و مهم‌ترین آن‌ها پایتون است. در ادامه، کاربرد پایتون و یادگیری ماشین در زمینه‌های بهداشت، درمان، سلامت و پزشکی بیان شده است.

از سال ۱۹۷۰ میلادی تاکنون، استفاده از یادگیری ماشین به مولفه‌ای در پژوهش‌های حوزه پزشکی مبدل شده است. در آن هنگام، از یادگیری ماشین برای اولین بار برای تنظیم دوز مناسب آنتی‌بیوتیک‌ها برای بیماران دچار عفونت استفاده شد. ولیکن با افزایش سوابق سلامت الکترونیکی (Electronic Health Records | EHR) و انفجار داده‌های توالی ژن، علاقه‌مندی فعالان حوزه پزشکی به علم داده به مراتب از گذشته بیشتر شده است.

مطابق با پژوهش انجام شده توسط مک‌کنزی، کلان داده و یادگیری ماشین در پزشکی و داروسازی می‌تواند سالانه بالغ بر ۱۰۰ میلیون دلار ارزش تولید کند. این موضوع وابسته به تصمیم‌گیری بهتر، نوآوری بهینه، کارایی بهینه از پژوهش‌ها و آزمایشات بالینی و ساخت ابزارهای جدید برای پزشک‌ها، مصرف‌کنندگان و سازمان‌های تنظیم مقررات بهداشت و درمان است.

اما نقش پایتون در این چشم‌انداز چیست؟ پایتون یک زبان پرکاربرد و محبوب در میان اغلب توسعه‌دهندگان است که به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در کلیه رتبه‌بندی‌های سال‌های اخیر زبان‌های برنامه‌نویسی معرفی می‌شود و در حوزه‌های گوناگون فناوری، از مهندسان داده گرفته تا برنامه‌نویسان وب، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

ظهور «خودکارسازی با زبان متن‌باز» فرصت‌های بی‌شماری را در حوزه بهداشت و درمان به همراه داشته است. بیلدهای آماده شده با زبان پایتون در طی چند دقیقه با بسته یادگیری ماشین مشخصی قابل کامل شدن هستند. پایتون در حال حاضر دربرگیرنده همه ابزارهای یادگیری ماشین و مهندسی داده متن‌باز است. توسعه‌دهندگان می‌توانند از زبان پایتون برای راهکارهای نوآورانه به طور موثر استفاده کنند.

کاربرد پایتون در پزشکی و برای مدیریت بیمارستان‌ها و مراقبت از بیماران

بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها قویا به لحاظ منابع محدود هستند و برای پایداری نیاز به آن دارند که کنترل هزینه‌ها را حیاتی کنند و از این موضوع اطمینان حاصل کنند که کارکنان پزشکی، تسهیلات درمان و تشخیص، به طور موثر و مناسبی برنامه‌ریزی شده‌اند. دکترها نیاز به شناسایی بیمارانی دارند که پروتکل‌های درمانی خود را به طور درست و جدی دنبال نمی‌کنند. بیمارانی که عمل جراحی می‌شوند نیاز به کارکنان متخصصی دارند که از آن‌ها مراقبت کنند.

یادگیری ماشین می‌تواند در راستای چالش‌های بیان شده، نقش کلیدی را بازی کند و این کار را از مدیریت پیش‌بین دارایی‌ها گرفته تا تریاژ بهینه برای دپارتمان‌های اورژانسی برای جراحی و مراقبت از بیماران انجام می‌دهد. به همین دلیل است که تحلیل‌گران «اکسنتر» (Accenture) تخمین می‌زنند که تا سال ۲۰۲۶، بازار بهداشت و درمان می‌تواند سالانه ۱۵۰ میلیارد دلار در اقتصاد سلامت آمریکا صرفه‌جویی کند.

کاربرد پایتون در پزشکی و تشخیص بیماری

خطاهای تشخیصی به چیزی در حدود ۱۰ درصد از مرگ‌های بیماران مربوط و به عنوان ۶ تا ۱۷ درصد عوارض بیمارستانی محسوب می‌شوند. یادگیری ماشین، یک راهکار بالقوه برای چالش‌های تشخیص طبی است. به طور خاص، در هنگامی که در بحث پردازش تصویر در سرطان‌شناسی (آنکولوژی | Oncology) (برای مثال تست سرطان) و «آسیب‌شناسی» (Pathology) (برای مثال تست مایعات گوناگون بدن) اعمال می‌شود. علاوه بر آن، یادگیری ماشین به فراهم کردن بینش تشخیص طبی هنگام بررسی سوابق پزشکی الکترونیکی افراد و بیماران کمک می‌کند.

هنگامی که بحث از تحلیل صحیح تصاویر پزشکی می‌شود، نرخ موفقیت یادگیری ماشین تا ۹۲ درصد است و این اندکی کمتر از نرخ موفقیت یک پزشک متخصص و با تجربه است که نرخ موفقیت آن‌ها چیزی در حدود ۹۶ درصد است. اگرچه، در بحث تشخیص طبی صحت ۹۹٫۵ درصد به دست می‌آید. آنچه بسیار نویدبخش‌تر و امیدوار کننده‌تر است، فراهم کردن تشخیص طبی بر مبنای تصاویر پزشکی گوناگون مانند «مقطع‌نگاری رایانه‌ای» (Computerized Tomography | سی‌تی اسکن | CT)، «تصویرسازی تشدید مغناطیسی» (Magnetic Resonance Imaging | MRI) و «تصویربرداری پخش وزنی» (Diffusion Tensor Imaging | DTI) است. مغز انسان زمان زیادی را صرف یکپارچه کردن این تصاویر در یک کل می‌کند، اما راهکارهای یادگیری ماشین توانایی بهتر و بیشتری در پردازش هر تصویر و مبدل کردن آن به یک خروجی تشخیص طبی دارند.

پیش‌بینی پیش‌آگهی بیماری

حتی بهترین متخصصان طب نیز با مسئله پیش‌بینی پیش‌آگهی بیماری‌ها و روند پیشرفت آن‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند. در حقیقت، این موضوع تاکنون بیشتر برمبنای حدس و گمان بوده است تا علم، به ویژه هنگامی که بحث از بیماری لاعلاج می‌شود. راهکارهای موجود به بهبود درمان بیماران با پیش‌بینی بهتر بیماری‌ها کمک می‌کنند. اما این راهکارها بسیار پرهزینه یا بسیار زمان‌برتر از آن هستند که بخواهند در عمل پیاده‌شوند. آنچه در حال حاضر به آن نیاز است، راهکاری است که پیش‌بینی ارزان‌تر و سریع تری را نسبت به راهکارهای موجود فراهم کند.

با موفقیت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI) راهکارهای پیش‌بینی پیش‌آگهی به روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر پایتون برای ارائه یک جواب مبدل شده‌اند. این نوع از راهکارها برای پیش‌بینی مرگ و میر بیماران طی ۱۲ ماه از تاریخ داده شده بر اساس داده‌های پرونده سوابق الکترونیکی آن‌ها استفاده می‌شوند.

طی یک پروژه یادگیری ماشین، از پایتون برای ساخت یک شبکه عصبی عمیق با استفاده از کتابخانه‌های «پای‌تورچ» (Pytorch) و «سایکیت‌لرن» به منظور پیش‌بینی تاریخ مرگ بیماران با بیماری‌های لاعلاج استفاده شده است. سوابق پزشکی هر بیمار در شبکه عصبی عمیق قرار می‌گیرد که شامل تشخیص کنونی، روال بیماری و تجویز می‌شود. سپس، شبکه عصبی عمیق نتایجی را ارائه می کند که به پزشکان اجازه می‌دهد تیم‌های درمانی را به موقع وارد عمل کنند.

امروزه، استارتاپ‌های زیادی در حوزه سلامت از پایتون برای ساخت برنامه‌های کاربردی و پلتفرم‌ها برای تسهیل ساخت و توسعه سیستم های مراقبت و درمان استفاده می‌کنند. در ادامه، برخی از این استارتاپ‌ها مورد بررسی قرار گرفته‌اند تا به روشن شدن مورد کاربرد پایتون در پزشکی بیشتر و بهتر کمک کنند.

AiCure :AiCure یک استارتاپ مستقر در نیویورک است که بودجه آن توسط یک شرکت سرمایه‌گذاری خطرپذیر و موسسه ملی بهداشت آمریکا تامین می‌شود. هدف این استارتاپ پر کردن شکاف بین بیماری‌ها و درمان موثر بریا آن‌ها با استفاده از هوش مصنوعی است. AiCure از «بینایی کامپیوتری« (Computer Vision) و فناوری شناسایی دارو برای نظارت بر واکنش بیمار به درمان دارویی استفاده می‌کند. روشی که آن‌ها از هوش مصنوعی برای انجام این کار بهره می‌برند، «دیدن، شنیدن و درک پاسخ بیمار به درمان دارویی» است.

دستیار درمانی تعاملی، که با بهره‌گیری از چارچوب جنگو و برنامه‌نویسی پایتون ساخته شده است، داده‌ها را از تعاملات صوتی و بصری با بیمار گردآوری می‌کند تا تبعیت بیمار از درمان را بسنجد و شکست‌های احتمالی درمان را پیش‌بینی کند. برای مثال، فناوری‌های «تشخیص چهره» (Face Detection) و تشخیص دارو به تایید اینکه بیماران در حال استفاده از داروی درستی هستند کمک می‌کند.

Roam Analytics :Roam Analytics از یادگیری ماشین و مدل‌های پردازش زبان طبیعی در چارچوب‌های سرور مبتنی بر پایتون برای تبدیل حجم انبوهی از داده‌های ناهمگن و ساختار نیافته برای ارائه تصویری جامع از وضعیت بیمار استفاده می‌کند. در نتیجه، بیمارستان‌ها و مراکز درمانی می‌توانند از Roam Analytics برای ساخت مجموعه داده‌های ساختار یافته خودشان از سوابق پزشکی الکترونیکی به منظور بهبود دانش آن‌ها پیرامون بیماران و ارائه راهکارها و مداخلاتی برای بهبود سلامت بیماران استفاده کنند.

Drchrono :Drchrono برای بیماران این امکان را فراهم می‌کند تا خودآزمایی انجام دهند. محصول نرم‌افزاری این استارتاپ از یادآورهای قرارهای ملاقات درمانی خودکار برای تسهیل جریان‌های کاری کلینیک‌ها بهره می‌برد. این نرم‌افزار برای افزایش بهره‌وری، امکان یکپارچه شدن با سیستم‌های پرداخت و مدیریت چرخه درآمد را دارد. Drchrono با استفاده از چارچوب‌های مبتنی بر پایتون ساخته شده است که گزینه‌های نامحدودی را برای توسعه مدل‌ها و سیستم‌های بی‌همتا و برای سفارسی‌سازی کارکرد یک برنامه کاربردی ارائه می‌کنند.

Fathom Health :Fathom Health یک استارتاپ حوزه پزشکی مستقر در سن‌فرانسیسکو است که از مدل‌های یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی برای خواندن، تحلیل و ساختاردهی مجموعه داده‌ها در سوابق پزشکی الکترونیکی بهره می‌برد. Fathom Health از مدل‌های هوش مصنوعی برای کدنویسی میلیون‌ها مجموعه داده از نمودارهای بیماران و رکوردهای قبض‌ها با صحت بالا در یک سرعت غیر موازی استفاده می‌کند. Fathom Health از چارچوب‌های متن‌باز پایتون همراه با فناوری‌های «عدم شناسایی هویت» (De-Identification Technology) و «اطلاعات سلامت محافظت شده» (Protected Health Information | PHI) امن در زمان واقعی استفاده می‌کند.

QVENTUS :QVENTUS یک استارتاپ مستقر در کالیفرنیا است که یک پلتفرم پیش‌بین زمان واقعی را فراهم می‌کند که به بیمارستان‌ها برای پیش‌بینی هجوم بیماران کمک می‌کند و همچنین، به آن‌ها یاری می‌رساند تا مداخلات مناسب را انجام و منابع بیمارستانی را به شکل درستی به بیماران تخصیص دهند. QVENTUS از پایتون و جاوا برای ساخت برنامه‌های کاربردی بک‌اند خود استفاده می‌کند.

با بهره‌گیری از روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین QVENTUS، ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، کاهش ۱۱ درصدی در میانگین تاخیرهای اتاق عمل، کاهش ۱۵ درصدی در طول مدت ماندن در بیمارستان، کاهش ۴۰ درصدی از مراجعات غیر ضروری به آزمایشگاه و افزایش رضایت مشتریان را گزارش کرده‌اند.

کاربرد پایتون در بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی چیست؟

پایتون در حوزه بیوانفورماتیک نیز کاربردهای قابل توجهی را از ابعاد گوناگون دارد. از جمله موارد کاربرد پایتون در بیوانفورماتیک می‌توان به خودکارسازی کارها اشاره کرد که نقش مهمی در پشتیبانی از فعالیت‌های دانشمندان این حوزه دارد و برای مثال، برخی از دانشمندان تنها نیاز دارند که برخی از فعالیت‌هایی که تاکنون خودشان انجام می‌داده‌اند را خودکارسازی کنند، در حالی که برخی دیگر از آن‌ها در صدد ارائه راهکارهایی برای مسائل بیوانفورماتیک با بهره‌گیری از زبان پایتون هستند. همه این موارد یک ویژگی یکسان دارند و آن این است که نیاز به یک زمان برنامه‌نویسی برای حل مسائل بیوانفورماتیکی دارند و این زبان، به دلایلی که پیش‌تر به طور مفصل به آن پرداخته شده، پایتون است.

کاربرد پایتون در بیوانفورماتیک در حدی مهم و قابل توجه است که نشریات معتبر حوزه زیست‌شناسی و بیوانفورماتیک به انتشار مقالاتی پیرامون آن پرداخته‌اند. از جمله این نشریات می‌توان به «رایانش در علوم و مهندسی» (Computing in Science and Engineering)، «گزیده‌هایی از بیوانفورماتیک» (Briefings in Bioinformatics)، «نشریه زیست‌شناسی محاسباتی کتابخانه عمومی علوم» (PLOS Computational Biology) اشاره کرد. در حوزه بیوانفورماتیک، از پایتون برای بصری‌سازی ملکول‌ها، «تفسیر ژنومیک » (Genomic Annotation)، دستکاری و ویرایش داده‌ها و بسیاری از دیگر کاربردها استفاده می‌شود.

با توجه به گستردگی کاربرد پایتون در زیست شناسی و بیوانفورماتیک، کتابخانه «بایوپایتون» به طور اختصاصی برای کارهای حوزه زیست‌شناسی برای این زبان برنامه‌نویسی ارائه شده که مدعی آن است که راهکاری برای هر مسئله زیست‌شناسی در جهان واقعی را دربر دارد. از دیگر کتابخانه‌های این حوزه می‌توان به «بیونب» (BioNEB) و «کوربیو» (CoreBio) اشاره کرد. در ادامه، کتابخانه بیوپایتون به طور اجمالی معرفی می‌شود.

بیوپایتون یک مجموعه از ابزارهای رایگان برای محاسبات زیستی است که توسط تیمی از توسعه‌دهندگان بین‌المللی به زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشته شده است. این کتابخانه با هدف توسعه کتابخانه‌های پایتون توسعه داده شده است، زیرا که پایتون می‌تواند نیازهای کنونی و آینده فعالیت‌هایی که در حوزه بیوانفورماتیک انجام می‌شود را برطرف کنند. نسخه اصلی کتابخانه بیوپایتون دارای کارکردهای زیادی است که شامل موارد زیر می‌شوند:

• توانایی تجزیه کردن فایل‌های بیوانفورماتیکی در ساختارهای داده قابل استفاده پایتون شامل پشتیبانی برای قالب‌های خروجی نرم‌افزارهای زیر:
  • خروجی نرم‌افزار کاربردی بلاست (Blast)
  • خروجی نرم‌افزار کلاستال (Clustalw)
  • قالب فستا (FASTA)
  • خروجی پایگاه داده ژن‌بانک (GenBank)
  • موتور جستجوی پاب‌مد (PubMed)
  • خروجی پایگاه داده آزاد مدلاین (Medline)
  • خروجی پرتال منابع اکس‌پسی (ExPASy) مانند Enzyme و Prosite
  • دسته‌بندی ساختاری پایگاه داده پروتئین (Structural Classification of Proteins Database | SCOP) شامل فایل‌های dom و lin
  • پایگاه داده یونی‌ژن (UniGene)
  • پایگاه داده سوئی‌پروت (SwissProt)
• فایل‌ها در فرمت‌های پشتیبانی شده قابل تکرار در رکوردها بر اساس رکورد یا اندیس و دسترسی‌پذیر با استفاده از رابط دیکشنری هستند.
•  کدهایی برای کار کردن مقاصد بیوانفورماتیک دسترسی‌پذیری مانند:
  • سرویس‌های NCBI شامل Entrez ،Blast و PubMed
  • ExPASy شامل ورودی‌های Swiss-Prot و Prosite و همچنین، جستجوهای Prosite
• رابط‌هایی برای برنامه‌های بیوانفورماتیکی متداول شامل
  • Standalone Blast از NCBI
  • نرم‌افزار هم‌ترازسازی توالی Clustalw
  • ابزارهای خط فرمان EMBOSS
• یک کلاس توالی استاندارد که با توالی‌ها، آی‌دی‌های روی توالی‌ها و ویژگی‌های توالی کار می‌کند.
• ابزارهایی برای اجرای عملیات متداول روی توالی‌ها مانند ترجمه، رونویسی و محاسبه وزن
• کدهایی برای دسته‌بندی کردن داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌هایی «K-نزدیک‌ترین همسایگی» (K-Nearest Neighbors)، «نایو بیز» (Naive Bayes) و «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)
• کدهایی برای کار کردن با هم‌ترازی شامل راهکارهای استاندارد برای ساخت و سر و کار داشتن با ماتریس جایگزینی
• کدهایی که وظایف قابل موازی‌سازی را به پردازش‌های موازی جداگانه می‌شکنند
• برنامه‌های مبنی بر رابط کاربری گرافیکی برای انجام دستکاری توالی‌ها، ترجمه، بلاستینگ (BLASTing) و دیگر موارد
• مستندات بسیار گسترده‌ای که کاربر می‌تواند با مطالعه آن‌ها کار مورد نظر خود را انجام دهد.
• یکپارچه شدن با شمای پایگاه داده توالی BioSQL که توسط پروژه‌های BioPerl و BioJava پشتیبانی می‌شود.

مورد کاربرد پایتون در فیزیک چیست؟

برنامه‌نویسی بخشی از سرفصل‌های آموزشی رشته پایتون در بیشتر شرکت‌ها است. با توجه به آنکه در رشته فیزیک، ریاضیات زیادی وجود دارد، زبان‌های برنامه‌نویسی، برخلاف رابط‌های کاربری گرافیکی، می‌توانند به شدت برای دانشجویان و دانش‌آموختگان این رشته مفید باشند. زیرا دانشجویان این رشته، علاوه بر محاسبات سنگینی که انجام می‌دهند، تمایل دارند تا از جزئیات آنچه در پشت صحنه محاسبات به وقوع می‌پیوندد آگاه باشند، زیرا که فیزیک یکی از مباحث علوم پایه است.

البته، نباید فراموش کرد که دانش برنامه‌نویسی فیزیکی‌ها به اندازه دانش‌آموختگان علوم یا مهندسان کامپیوتر نیست. سطحی از دانش برنامه‌نویسی که کارشناس فیزیک به آن نیاز دارد بستگی به حوزه‌ای از فیزیک که فرد در آن مشغول به کار است و موضوع پژوهشی دارد که فرد به طور تخصصی به آن پرداخته است.

یک فیزیکدان تجربی احتمالا نیاز زیادی به برنامه‌نویسی ندارد؛ هرچند که در مجموع برای افرادی که در حوزه فیزیک به پژوهش می‌پردازند این امکان وجود دارد که هیچ نرم‌افزار کاربرپسندی وجود نداشته باشد که فرد از آن ضمن پروژه خود استفاده کند. این یعنی، ممکن است بسیاری از برنامه‌هایی که فیزیک‌دان‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند متن‌باز باشد و توسط دانشمندان توسعه داده شده باشد و فرد فیزیکدان برای کار با آن‌ها تنها نیاز به داشتن دانش برنامه‌نویسی دارد.

افرادی که در رشته فیزیک محاسباتی مشغول به تحصیل و فعالیت هستند، نیاز به دانش برنامه‌نویسی بسیار بالاتری دارند. دانش‌آموختگان رشته فیزیک، از برنامه‌نویسی برای شبیه‌سازی نیز استفاده می‌کنند. در واقع، آن‌ها با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی، سیستم‌های فیزیکی که در حال حاضر در حال کار هستند را شبیه‌سازی می‌کنند. از سوی دیگر، آن‌ها از برنامه‌نویسی برای اعمال علم داده در حوزه فیزیک، دستکاری داده‌ها و دیگر موارد استفاده می‌کنند.

پایتون در حوزه اخترفیزیک نیز کاربردهایی دارد. در همین راستا، کتابخانه‌های متعددی نیز تولید شده‌اند. در مجموع باید گفت که پایتون ابزار فوق‌العاده‌ای برای علم و به طور خاص برای نجوم است. بسته‌های گوناگونی مانند نام‌پای، سای‌پای، سایکیت-ایمیج و «استروپای» (Astropy) تنها برخی از بسته‌هایی هستند که در کنار هم، گواهی بر مناسب بودن پایتون برای حوزه نجوم هستند. همه روزه بسته‌های نرم‌افزاری جدید و قدرتمندی نیز در این راستا توسعه پیدا می‌کنند و عرضه می‌شوند. از جمله این موارد می‌توان پا‌فیتس، استروپای و دیگر موارد اشاره کرد.

کاربرد پایتون در مهندسی در چه مواردی است؟

در حال حاضر، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صنایع گوناگون از اهمیت به سزایی برخوردار شده‌اند و بنابراین، پایتون نیز در در صنایع مختلف حائز اهمیت شده است. با رشد فناوری‌های دیجیتال، مهندس‌های سنتی شاهد تغییرات قابل توجهی بوده‌اند. اما چرا گفته می‌شود که زبان برنامه‌نویسی پایتون برای مهندسی گزینه‌ای فوق‌العاده است و یا حتی به گفته برخی از پژوهشگران، پایتون زبان مهندسی است؟

هیچ تردیدی وجود ندارد که محبوبیت پایتون در طول سال‌های گذشته به طور مرتب افزایش پیدا کرده است. این زبان به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی شناخته شده است و محبوبیت آن همواره در میان مهندس‌ها در حال افزایش است.

اهمیتی ندارد که فرد در کدام حوزه مهندسی مشغول به فعالیت است، داده‌ها در کلیه زمینه‌های مهندسی از اهمیت حیاتی برخوردار هستند. هنگامی که در حوزه‌های مهندسی صحبت از داده‌ها می‌شود، منظور بخش بسیار کوچکی از داده‌ها نیست؛ بلکه صحبت از حجم بسیار بالایی از داده‌ها است. نقش مهندسان آن است که اصول علمی و ریاضیاتی را روی داده‌ها برای توسعه راهکارهای اقتصادی برای مسائل فنی اعمال کنند. پایتون به دلیل کاربردی که در خودکارسازی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بسیاری از دیگر زمینه های علمی و مهندسی دارد بسیار مشهور است. پایتون ثابت کرده است که استفاده از آن به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی در زمینه‌های مختلف مهندسی، بار کاری افراد را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهند.

برای مثال، فرض می‌شود که کاربر در حال کار روی محاسبات عددی (آنالیز عددی)، شامل معادلات خطی و معادلات دیفرانسیل است. چنانکه اغلب مهندسان بر این موضوع واقف هستند، مدت زمان زیادی برای حل تحلیلی این مسائل وجود دارد. بنابراین، اگر کاربر شرایط مرزی تعریف کند، مسائل حتی پیچیده‌تر هم می‌شوند. اینجا همان جایی است که پایتون به میان می‌آید. با استفاده از کتابخانه‌های موجود، می‌توان مسائلی مانند این را طی چند ثانیه حل کرد.

از دیگر دلایل مهندسان (و دیگر علاقه‌مندان به یادگیری برنامه‌نویسی) برای فراگیری پایتون، می‌توان به آن اشاره کرد که یادگیری پایتون نسبتا آسان است. نحو پایتون ساده است و فراگیری این زبان، نسبت به دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا، آسان‌تر است. شاید برای برخی از افراد این پرسش مطرح شود که پس جایگاه زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم «متلب» (MATLAB) در حوزه‌های علمی و مهندسی چه می‌شود؟ در پاسخ به این پرسش باید گفت که متلب زبان برنامه‌نویسی بسیار کاربردی و محبوبی در میان مهندسان است، اما آیا این زبان به اندازه پایتون دسترسی‌پذیر است؟

باید توجه داشت که متلب یک نرم‌افزار «متن‌بسته» (Closed-Source) است که استفاده از آن ممکن است بسیار پرهزینه باشد؛ به ویژه هنگامی که کاربر تصمیم بگیرد از جعبه‌ابزارهای اضافی (Extera Toolboxes) برای پروژه‌های خاصی استفاده کند. در حالی که پایتون متن‌باز و رایگان است و این یعنی همه می‌توانند از آن در پروژه‌های خود استفاده کنند. دیگر مزیت بزرگ زبان برنامه‌نویسی پایتون آن است که کتابخانه‌های بی‌شماری برای استفاده همراه با پایتون در دسترس هستند. به طور کلی، پایتون زبان بسیار قدرتمند و در عین حال کم‌هزینه‌ای است. برای مهندسانی که نگران این موضوع هستند که کتابخانه‌های موجود برای پایتون برای آن‌ها کافی نباشد، باید به وجود کتابخانه‌هایی مانند «مت‌پلات‌لیب» (Matplotlib)، «نام‌پای» (NumPy)، «سای‌پای» (SciPy) و «پانداس» (Pandas) اشاره کرد.

دلایل زیادی برای یادگیری پایتون برای مهندسان وجود دارد. از جمله این دلایل می‌توان به همه‌منظوره بودن و کاربرد قابل توجه پایتون در زمینه خودکارسازی و هوش مصنوعی اشاره کرد. دیگر مزیت قابل توجه پایتون آن است که این زبان برنامه‌نویسی از حجم انبوهی از کتابخانه‌ها، ابزارها و چارچوب‌های برنامه‌نویسی به صورت رایگان بهره می‌برد. این کتابخانه‌ها می‌توانند در انجام سریع کارها به مهندس‌ها کمک کنند.

به همین دلیل است که برای مثال، در نظرسنجی پایان سال ۲۰۱۹ از مهندسان، پایتون به عنوان جذاب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در میان مهندسان انتخاب شد. همچنین، در رتبه‌بندی‌های «تاوارد دیتا ساینس» (Towards Data Science) و «دو» (DEV)، پایتون به عنوان یکی از اساسی‌ترین زبان‌ها برای یادگیری هوش مصنوعی انتخاب شد.

در ادامه مطلب کاربرد پایتون چیست، کاربرد پایتون در حوزه‌های گوناگون مهندسی شامل شهرسازی، صنایع، مکانیک، برق، الکترونیک و کامپیوتر مورد بررسی قرار گرفته است.

کاربرد پایتون در مهندسی شهرسازی

همچون بسیاری از دیگر زمینه‌های مهندسی، مهندسی شهرسازی نیز در برگیرنده کاربردهای علم داده است. چنانکه پیش از این نیز بیان شد، پایتون شناخته شده‌ترین زبان برنامه‌نویسی در حوزه علم داده است. در ادامه، کاربردهای علم داده و متعاقبا پایتون، در حوزه مهندسی شهرسازی بیان شده است.

پیش‌بینی جمعیت برای برنامه‌ریزی شهری، تامین منابع آب و انرژی و سیستم فاضلاب، از جمله زمینه‌های مهندسی شهرسازی است که با استفاده از علم داده و پایتون می‌توان به حل مسائل آن پرداخت. ارزیابی و کاهش ریسک مانند پیش‌بینی سیل، زلزله و چرخند (Cyclones) از دیگر کاربردهای پایتون در مهندسی شهرسازی است. پیش‌بینی گرایش‌های ترافیکی در مهندسی بزرگراه نیز از جمله کاربردهای علم داده در مهندسی شهرسازی محسوب می‌شود. شبیه‌سازی خاک و مدل‌سازی در مهندسی زمین‌فناوری از موارد کاربرد پایتون در مهندسی شهرسازی هستند.

از دیگر موارد کاربرد پایتون در مهندسی شهرسازی می‌توان به روش اجزا محدود در زمینه مهندسی سازه اشاره کرد. همچنین از کاربرد پایتون در مهندسی شهرسازی در زمینه مدیریت ساخت نیز می‌توان بهره برد. استفاده از یادگیری ماشین در مهندسی شهرسازی که پیاده‌سازی و اعمال آن با استفاده از زبان پایتون انجام می‌شود نیز به عنوان راهکاری برای خودکارسازی رسم فنی و نقشه کشی، امروزه در زمینه مهندسی شهرسازی مطرح شده است.

کاربرد پایتون در مهندسی صنایع

شاید به نظر برسد که الزامی به یادگیری برنامه‌نویسی در رشته مهندسی صنایع نباشد. اما حقیقت آن است که مهندسان صنایع نیز با بهره‌گیری از برنامه‌نویسی می‌توانند فرایند انجام کارهای خود را تسهیل و تسریع کنند و در عین حال، به کارایی قابل توجه، پویایی و نوآوری در کار دست پیدا کنند.

برای به دست آوردن درک بهتری از این موضوع، بهتر است که در ادامه نگاهی به وظایف مهندس صنایع داشته باشیم.

• بررسی برنامه‌های تولید، مشخصه‌های مهندسی، جریان‌های کاری و دیگر اطلاعات به منظور درک روش‌هایی که در کار و فعالیت‌هایی که در تولید و خدمات اعمال شده‌اند
• درک چگونگی تولید محصولات یا تحویل خدمات با بیشینه کارایی
• سیستم‌های کنترل مدیریت توسعه به منظور برنامه‌ریزی مالی و تحلیل هزینه موثرتر
• مصوب کردن روال‌های کنترل کیفیت برای حل مسائل تولید یا کمینه کردن هزینه‌ها
• طراحی سیستم‌های کنترلی برای هماهنگ کردن فعالیت‌ها و برنامه‌ریزی تولید به منظور حصول اطمینان از اینکه محصولات دارای استانداردهای کیفی هستند
• رایزنی با مشتریان پیرامون مشخصات محصولات، با فروشندگان پیرامون خریدها، با مدیران پیرامون ظرفیت‌های تولید و با کارکنان پیرامون قابلیت‌ها و وضعیت پروژه‌ها

مهندسان صنایع مهارت‌های خود را در زمینه‌های بسیار متفاوتی از سیستم‌های تولید گرفته تا سلامت و مدیریت کسب و کار اعمال می‌کنند. برای مثال، آن‌ها به طراحی سیستم برای موارد زیر می‌پردازند:

انتقال قطعات سنگین در کارخانه‌های تولیدی

• انتقال محصولات از شرکت به مشتریان، شامل پیدا کردن سودمندترین مکان‌ها برای قرار دادن کارخانه‌های تولید و فرآوری و انبارها
• ارزیابی کارایی شغلی
• پرداخت‌ها به کارکنان

به برخی از مهندسان صنایع، «مهندسان ساخت و تولید» (Manufacturing Engineers) گفته می‌شود. زیرا آن‌ها روی جنبه‌های خودکار شده از فرایندهای تولید متمرکز هستند. آن‌ها سیستم‌های تولید را به منظور بهینه‌سازی استفاده از شبکه‌های کامپیوتری، ربات‌ها و مواد طراحی می‌کنند.

مهندسان صنایع روی چگونگی انجام موثرتر کارها، متعادل ساختن فاکتورهای مختلف مانند زمان، تعداد کارکنان مورد نیاز، فناوری‌های موجود، اقداماتی که کارکنان نیاز به انجام آن‌ها دارند، به دست آوردن محصول نهایی بدون خطا، امنیت کارکنان، نگرانی‌های محیط و هزینه‌ها و بودجه متمرکز هستند.

گستردگی گرایش‌های کاری مهندسان صنایع به آن‌ها کمک می‌کند تا در فعالیت‌هایی که برای انواع کسب و کارها، دولت‌ها و مراکز ناسودبر مفید هستند، امکان مشارکت داشته باشند. برای مثال، مهندسان صنایع در زنجیره تامین مشارکت می‌کنند تا به کسب و کارها برای کمینه کردن هزینه‌های موجودی کالا، انجام فعالیت‌های تضمین کیفیت برای حفظ رضایت مشتریان و کار در زمینه رو به رشد مدیریت پروژه به منظور کنترل هزینه‌ها و بیشینه‌سازی کارایی کمک کنند.

شایان توجه است که امروزه در بسیاری از آگهی‌های استخدام مهندس صنایع، علاوه بر توانایی‌های عمومی مهندسی و قابلیت‌های اختصاصی مهندس صنایع و مهارت‌های نرم، توانایی تحلیل داده و تحلیل آماری، توانایی ارائه گزارشات و حتی دشبوردهای اطلاعاتی مانند آنچه در «هوش تجاری» (Business Intelligence) وجود دارد، قابلیت کار با نرم‌افزارهای اداری، آماری، شبیه‌سازی و زبان‌های برنامه‌نویسی عنوان شده است،

در طول یک دهه گذشته، اکوسیستم کتابخانه‌های زبان برنامه‌نویسی پایتون موجب شد تا این زبان به یکی از برترین زبان‌های برنامه‌نویسی مبدل شود که توسط دانشمندان داده و مهندس‌ها برای طیف گسترده‌ای از داده‌ها و کاربردهای مهندسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. وجود کتابخانه‌های محاسباتی، علم داده و یادگیری ماشین متعدد، موجب شده است تا پایتون به یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در کلیه زمینه‌های محاسباتی از جمله مهندسی صنایع مبدل شود.

برخلاف باور عمومی، باید گفت که برنامه‌نویسی پایتون در رشته مهندسی صنایع نیز کاربرد دارد. مهندسان صنایع می‌توانند از قدرت پایتون و کتابخانه‌های متعدد و متنوع آن برای انجام محاسبات علمی و کار با داده‌ها استفاده کنند. در واقع، در رشته مهندسی صنایع نیز همچون دیگر زمینه‌های مهندسی، افراد با حجم زیادی از داده‌ها سر و کار دارند. تسلط بر زبان پایتون می‌تواند به مهندسان صنایع در کار تحلیل داده‌ها و آمارها کمک قابل توجهی کند و بحث مدل‌سازی را نیز، برای آن‌ها تسهیل و تسریع کند. مهندس صنایع با بهره‌گیری از پایتون می‌توانند داده‌های کسب و کار را گردآوری، پیش‌پردازش، تحلیل و خروجی‌ها را بصری‌سازی کند.

این در حالی است که وظایف مهندسی و کارهای محاسباتی مانند انجام «بهینه‌سازی خطی» (Linear Optimization) نیز در صورت تسلط فرد به برنامه‌نویسی و به ویژه زبان برنامه‌نویسی پایتون که از کتابخانه‌های محاسباتی متعددی بهره می‌برد، کاری به مراتب آسان‌تر می‌شود که با سرعت بالاتری قابل انجام است. به طور کلی، از کاربرد پایتون در مهندسی صنایع می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• بهینه‌سازی فرایندها و روال‌های کسب و کار
• طراحی و توسعه وب
• برنامه‌های توکار
• طراحی و توسعه برنامه‌های کاربردی و برنامه‌های مهندسی صنایع
• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کاربرد پایتون در مهندسی مکانیک

یک اشتباه رایج در میان برخی از مهندسان مکانیک آن است که این رشته، ارتباطی با برنامه‌نویسی ندارد. عموما، مهندس‌های مکانیک میانه خوبی با کدنویسی ندارند و ترجیح می دهند از مباحث مربوط به کدنویسی دوری بجویند. این در حالی است که آینده بشر با خودروهای الکتریکی، حمل و نقل خودکار و خودکارسازی گره خورده است و در دیگر زمینه‌های رشته مکانیک، شامل مهندسی هوافضا و مهندسی خودرو نیاز به درک چگونگی یکپارچه‌سازی مفاهیم مهندسی مکانیک با زبان کامپیوتر به منظور شبیه‌سازی مفاهیم یا خودکارسازی آن‌ها در سرعت بیشتر است.

برای آنچه بیان شد، زبان برنامه‌نویسی پایتون یک زبان بسیار ایده‌آل و موثر است. این زبان می‌تواند مسائل پیچیده را در طی چند ثانیه حل کند. حتی برای یک مهند مکانیک/خودرو، پایتون می‌تواند در بسیاری از موقعیت‌ها بسیار مفید باشد. در ادامه، زمینه‌هایی از صنعت مهندسی مکانیک که در آن‌ها نیاز به زبان پایتون است، مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

محاسبات عددی

شناخته شده‌ترین کاربرد پایتون در رشته مکانیک، انجام محاسبات عددی و هنگامی است که مسائلی با معادلات خطی، «معادله دیفرانسیل معمولی» (Ordinary Differential Equation | ODE) و معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (Partial Differential Equation | PDE) مطرح می‌شوند که حل کردن آن‌ها به صورت تحلیلی، دشوار و زمان‌بر خواهد بود. در حوزه مهندسی مکانیک، معمولا شرایط مرزی وجود دارد که حل کردن مسائل محاسبات عددی را دشوارتر نیز می‌کند.

در ادامه، فرض می‌شود که فرد در حال تلاش برای پیدا کردن اختلاف فشار در سرتاسر یک لوله در حضور مایعی است که در آن جریان دارد. نه فقط حل این مسئله تا بی‌نهایت ادامه پیدا می‌کند، بلکه به دست آوردن مقادیر صحیح یا ترسیم تفاوت‌ها در گراف نیز زمان‌بر است. یادگیری محاسبات عددی و کدنویسی، فرصت‌های زیادی را در زمینه‌هایی مانند تولید، خودکارسازی، انرژی و مشاغل مکانیکی در شرکت‌های نرم‌افزاری (مانند مهندسان حرارت) ایجاد می‌کند.

شرکت‌های نرم‌افزاری مانند گوگل و فیس‌بوک، مهندسان مکانیک/حرارت را برای حصول اطمینان از مدیریت امن و موثر دمای پایگاه داده‌های خود و خوشه‌بندی کامپیوترهای در شرکت‌هایشان استخدام می‌کند. این مهندسان از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند «متلب» (MATLAB) و پایتون برای نوشتن اسکریپت‌ها و سپس، وارد (Import) کردن آن‌ها به نرم‌افزارهای CFD به منظور تست طراحی‌های مختلف استفاده می‌کنند. گوگل یک شعار مهندسی خیلی معروف با این عنوان دارد: «پایتون هر جا بشه، C++‎ هرجا مجبور باشیم»؛ زیرا پایتون نسبت به C++‎ از پیچیدگی کمتری برخوردار است.

ترمودینامیک

پایتون برای حل مسائل کلاسیک ترمودینامیک قابل استفاده است. هم در مسائل مربوط به مکانیک سیالات و هم در سینتیک شیمیایی، می‌توان کدهایی نوشت تا مسئله را حل و در زمان صرفه جویی کند. در مسائل زمان واقعی، صنایع به این موضوع که افراد چگونه مسائل خود را حل می‌کنند یا وظایف خود را انجام می‌دهند توجه نمی‌کنند. افراد می‌توانند ۶۰ درصد از زمان خود را صرف حل مسائل ریاضیاتی/ترمودینامیکی کنند و سپس به ۴۰ درصد باقیمانده بپردازند یا ۲۰ درصد از زمان خود را به حل آن‌ها در پایتون تخصیص دهند و بخش دیگر زمان خود را صرف تمرکز روی مسائل جهان واقعی کنند. تنها جنبه‌ای از خروجی که حائز اهمیت محسوب می‌شود، کارایی است. پایتون دارای یک کتابخانه بزرگ و نحو ساده‌ای است که می‌تواند به حل ساده مسائل پیچیده کمک کند.

دینامیک سیالات محاسباتی

در حوزه دینامیک سیالات محاسباتی (Computational Fluid Dynamics | CFD)، پایتون کاربردهای گسترده‌ای دارد. به منظور شبیه‌سازی مسائل در نرم‌افزارهای دینامیک سیالات، نیاز به نوشتن اسکریپت‌هایی در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند متلب یا پایتون است. همچنین، از پایتون در دیگر حوزه‌های مهندسی مکانیک مانند ارتعاشات و حرکات پویا، شبیه‌سازی و مدل‌سازی مهندسی و دیگر زمینه‌ها استفاده می‌شود. صنایع مکانیکی و اتومبیل از پایتون برای خودکارسازی وظایف استفاده می‌کنند.

حتی در بسیاری از مواقع هنگامی که اسکریپت در زبان برنامه‌نویسی دیگری نوشته می‌شود، پیش از خودکارسازی مجددا در پایتون نوشته می‌شود زیرا این زبان متداول‌ترین زبان برنامه‌نویسی در این حوزه و رابطی بین صنعت و کد است. با نگاهی به فرصت‌های شغلی شرکت‌هایی مانند تسلا، مرسدس بنز، بوئینگ و دیگر موارد، می‌توان به وضوح مشاهده کرد که آن‌ها ترجیح می‌دهند مهندسان مکانیکی را استخدام کنند که کدنویسی می‌دانند.

کاربرد پایتون در مهندسی برق

مهندس‌های برق، نه فقط با طراحی مدار سر و کار دارند، بلکه با دسته بزرگی از دیگر وظایفی سر و کار دارند که شامل برنامه‌نویسی «برنامه‌نویسی سفت‌افزاری» (Firmware Programming)، «عیب‌یابی» (Debugging)، تست سخت‌افزار و نرم‌افزار پیش‌نمونه، تست نمونه‌های تولیدی، کار روی کنترل کیفیت، گردآوری بی‌پایان داده‌ها، ارزیابی و تحلیل آن‌ها می‌شود. اما پرسشی که در این وهله مطرح می‌شود این است که پایتون چگونه می‌تواند در انجام این کارها به مهندس‌های برق کمک کند و یا به عبارت دیگر، کاربرد پایتون در مهندسی برق مشخصا چیست؟

پایتون یک زبان حقیقتا همه‌منظوره است و توانایی خود در همه‌منظوره بودن را به خوبی اثبات کرده است. زبان‌هایی مانند «زبان‌های توصیف سخت‌افزار» (Hardware Description Language | HDL) شامل زبان‌های «وی‌اچ‌دی‌ال» (VHDL) و «وریلوگ» (Verilog) یک وظیفه خاص مانند «سنتز کردن» (Synthesize | ترکیب کردن) را برای سخت‌افزارها انجام می‌دهند. زبان‌هایی مانند C و C++‎ به خوبی برای برنامه‌نویسی سسیستم‌های توکار مناسب هستند. اما مجهز بودن مهندس برق به یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره قدرتمند می‌تواند به فرد کمک کند تا مسائل متداولی که معمولا از انواع مختلفی هستند را حل کنند.

این کارها معمولا شامل تست، گردآوری داده‌ها یا خودکارسازی‌هایی می‌شوند که هر یک به نوبه خود بخش قابل توجهی از زمان مهندس برق را به خود تخصیص می‌دهند. به گفته برخی از مهندسان برق، طراحی تنها حدود ۱۰ درصد از زمان آن‌ها را می‌گیرد و ۹۰ درصد دیگر زمان این افراد، صرف کارهایی مانند پژوهش، تست کردن پیش‌نمونه‌ها، ساخت قید (جیگ | Jig) و برنامه تست، تست تولید، کنترل کیفیت و البته مستندسازی می‌شود.

کارهای زیادی که پیش از طراحی انجام می‌شوند، مانند پژوهش، پیاده‌سازی و کار کردن روی معماری سیستم، به نظر می‌رسد دستکم در حال حاضر قابل خودکارسازی نباشند. زیرا این کارها هستند که خلاقیت و صنعتگری را در وجود فرد به چالش می‌کشند و از او یک مهندس می‌سازند. اما پس از آنکه طراحی پیاده‌سازی شد، کارهای زیادی وجود دارد که باید انجام شوند. در ادامه، برخی از این انواع کارها که مهندس برق می‌تواند با بهره‌گیری از کاربرد پایتون در مهندسی برق آن‌ها را حل و بعضا خودکارسازی کند، مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

پردازش فایل برای ارسال فایل گربر

یکی از اقداماتی که معمولا برای خودکارسازی کارها لازم است، پردازش کردن خودکار فایل‌ها است. جریان‌های کاری پردازش‌ها بسته به نوع نرم‌افزار، فروشنده، مشتری و دیگر موارد متفاوت هستند. اغلب اوقات، این مورد شامل پردازش فایل‌ها در برخی از قالب‌ها می‌شود. فروشنده «برد مدار چاپی» (Printed Circuit Board) نیاز به آن دارد که مهندس برق، فایل‌های «گربر» (Gerber) را با پسوند فایل خاصی برای آن‌ها ارسال کند تا قادر باشند که آن‌ها را از جهت تطابق با نیازهای طراحی تجزیه، بررسی و تایید کنند.

نظر به آنکه ابزار PCB CAD خروجی Gerbers را در فرمت مورد نیاز ارائه نمی‌کند، مهندس برق نیاز به تغییر پسوند فایل در هر باری دارد که آن را برای دیگران (فروشنده دارهای چاپی و دیگر افراد مرتبط) ارسال می‌کند. این کار، کار خیلی پیچیده‌ای محسوب نمی‌شود، اما هر ساله طی فعالیت‌های طراحی و بازنگری در طراحی، بارها و بارها تکرار می‌شود و نه تنها به کاری حوصله سربر و خسته کننده مبدل می‌شود، بلکه موجب اتلاف زمان کاربر نیز می‌شود.

به عنوان مثال قابل توجه‌تری از پردازش فایل‌ها توسط مهندس برق می‌توان به هنگامی اشاره کرد که فرد فایلی را در یک قالب خاص، برای مثال XML، در اختیار دارد و مشتری، فایل را در فرمت دیگری، مثلا CSV، می‌خواهد. این شرایط متداولی است که در حالت عادی واقعا اذیت کننده می‌شود. با استفاده از برخی از کتابخانه‌های پایتون و یک کد ساده پایتون، این امکان وجود دارد که فایل‌های متنی را به راحتی به قالب‌های مختلفی تبدیل کرد.

خودکارسازی تجهیزات تست

برای یک مهندس برق، یکی از مزایای مهم و قابل توجه پایتون، کنترل کردن و خودکارسازی تجهیزات تست است. این کار برای پیدا کردن تجهیزات تست با هزینه کم که دارای خروجی‌های USB هستند و می‌توانند داده‌ها را گردآوری و در فرمت‌های متداولی مانند CSV ذخیره کنند، روز به روز متداول‌تر می‌شود.

پایتون اساسا برای تجزیه متن ساخته شده است و بنابراین، به طرز شگفت‌آوری برای غربال‌گری حجم زیادی از داده‌ها به منظور گردآوری اطلاعات ارزشمند از آن‌ها، موثر و مفید واقع می‌شود. برای مثال، یکی از انواع اسیلوسکوپ‌های (Oscilloscope) قابل حملی که ممکن است مهندسان برق از آن استفاده کنند، «اسیلوسکوپ با ذخیره‌سازی دیجیتال» (Digital Storage Oscilloscope) است. این اسیلوسکوپ ارزان است و می‌تواند شکل موج‌ها را به صورت داده‌های خام CSV ارائه کند.

این یعنی، کاربر می‌تواند داده‌های مربوط به برخی از شکل موج‌ها را ثبت و پردازش و نمودار آن‌ها را در خروجی ترسیم کند. این داده‌ها، داده‌های زنده فیزیکی محسوب می‌شوند که مهندس برق می‌توانند آن‌ها در کامپیوتر خودش بررسی کند و چگونگی رفتار آن‌ها را با اعمال فیلترهای دیجیتال مشاهده کند. یک کار بهتر آن است که مهندس برق می‌تواند این داده‌ها را به نوعی فرمت کند که به عنوان خوراک به یک «مولد شکل موج دلخواه» (Arbitrary Waveform Generator) دهد و شکل موج اصلی را برای تست کردن روی یک مدار بازسازی کند.

در صورتی که مهندس برق از تجهیزاتی استفاده می‌کند که از رابط GPIB پشتیبانی می‌کنند، کاربران می‌توانند از کتابخانه‌های پایتونی مانند pyVISA برای کنترل آن‌ها استفاده کنند. پیش از این، مهندس‌های برق برای انجام چنین کاری نیاز به خریدن محصولات تجهیزات تست شرکت «نشنال اینسترومنت» (National Instruments) داشتند. اما امروزه به لطف پایتون، می‌توانند راه‌اندازی تجهیزات تست را خودکارسازی کنند و برای این کار، تنها به یک کامپیوتر و اندکی دانش برنامه‌نویسی پایتون نیاز دارند.

هنگامی که مهندس برق بتواند تجهیزات تست را خودکار کند، حسی مانند جادوگر بودن را تجربه خواهد کرد. مهندس برق می‌تواند شبیه‌سازی تست‌های حلقه بسته مانند «تحریک یک دستگاه» (Stimulating a Device) را تحت یک مولد شکل موج دلخواه راه‌اندازی کند و داده‌های حاصل از چگونگی پاسخگویی آن را از طریق اسیلوسکوپ، «مولتی‌متر» (Multimeter) یا «دیتالاگر» (Datalogger) گردآوری کند. کارهای قابل انجام به کمک پایتون در راستای خودکارسازی تجهیزات تست، حقیقتا بی‌شمار هستند.

میکروفریم‌ورک فلسک پایتون و کاربرد آن در مهندسی برق

کاربرد پایتون در مهندسی برق به آنچه که گفته شد خلاصه نمی‌شود. مهندسان برق، گاهی درگیر فرایند تولید می‌شوند و توانایی خودکار کردن تست‌ها برای تولید حقیقتا مفید است. هر چه تستی که انجام می‌شود کامل‌تر باشد، برای حفظ حداقل‌های شرکت مفیدتر است. زیرا بدین شکل، تعداد مرجوعی‌های شرکت کمتر می‌شود، مشکلات زمینه‌ای کاهش پیدا می‌کند و تکرار یک آسیب ناشی از کنترل کیفی نامناسب کاهش پیدا می‌کند.

برای طراحی مدار، برخی از مهندسان برق از قیدهای تست سفارشی همراه با «کاوشگرهای بستر میخ» (Bed-of-Nails Probes)، مهار سیم (Wiring Harness) و «مکانیزم بستن» (Clamping Mechanism) استفاده می‌کنند. برای این قیدهای تست می‌توان از یک برد سفارشی مانند «آردوینو» (Arduino) یا «رزبری پای» (Raspberry Pi) به عنوان رابط استفاده کرد و آن‌ها را از طریق کامپیوتر کنترل کرد. سیستم تست تولید استاندارد می‌تواند چیزی شبیه به این، شامل مهار سیمی باشد که با استفاده از یک آردوینو که «سفت‌افزار پروتکل فرماتا» (Firmata Protocol Firmware) را اجرا می‌کند.

این کار امکان ارتباط با آن از طریق پایتون و با استفاده از pyFirmata را می‌دهد. می‌توان هر پین را به عنوان ورودی یا خروجی تنظیم، وضعیت هر پین را بررسی، همه داده‌ها را در سوابق ثبت، یک کد سریال یکتا را تولید و یک پیام PASS یا FAIL بزرگ را چاپ کرد. هنگامی که بردها در مرکز مونتاژ کارخانه‌ها هستند، تنها کافی است که به کارکنان آن‌ها آموزش داده شود که چگونه اسکریپت تست پایتون باید اجرا شود و منتظر چاپ شدن پیام PASS یا FAIL بمانند. همچنین، چگونگی ثبت شدن داده‌ها و آمارهای مربوط به محصولات در حال تست شدن به صورت خودکار در فایل سوابق نیز باید به آن‌ها آموزش داده شود.

کار با پایگاه داده برای مهندسان برق

کار کردن با پایگاه داده‌ها در پایتون کاری بسیار لذت‌بخش است. پایتون با پایگاه داده «اس‌کیوال لایت ۳» (SQLite3) عرضه می‌شود و همانطور که از نام این پایگاه داده پیدا است، یک پایگاه داده سبک وزن بر مبنای یک فایل یکتا است. افرادی که تمایل به مهاجرت به دیگر پایگاه داده‌ها دارند، به ویژه پایگاه داده‌های مبتنی بر سرور، می‌توانند از کتابخانه «اس‌کیوال الکمی» (SQLAlchemy) استفاده کنند. این کار این امکان را فراهم می‌کند تا با بسیاری از دیگر پایگاه داده‌های رابطه‌ای مانند PostgreSQL ،SQLite و MySQL بدون نیاز به تغییر کد کار کنند.

اما استفاده از پایگاه داده چه کاربردی برای مهندسان برق دارد؟ در راه‌اندازی تست خودکار که پیش از این نیز به آن اشاره شد، سیستم تست یک شماره سریال را همراه با دیگر موارد شامل آمارها، نتایج تست و دیگر موارد ارائه می‌کند. همه این موارد را می‌توان در یک پایگاه داده ذخیره کرد. بدین شکل، سوابقی وجود دارد که پیگیری تاریخچه هر برد تولید شده را ممکن می‌سازد. هنگامی که بردی مرجوع می‌شود، می‌توان سریال آن را بررسی کرد و تاریخچه برد آزمایش شده را مورد بررسی قرار داد.

بدین شکل می‌توان فهمید که بازگشت کالا به صورت مجازی پذیرفته است و یا برد به طور تصادفی یک‌بار با شکست مواجه شده و مشکلی ندارد. در مجموع، پیرامون کاربرد پایتون در مهندسی برق باید گفت که این زبان همچون دیگر حوزه‌ها، در حوزه مهندسی برق نیز کاربردهای متنوع و بی‌شماری را دارد که در اینجا تنها به بیان مثال‌هایی جزئی پیرامون آن‌ها بسنده شد.

کاربرد پایتون در الکترونیک

مخاطبان این مطلب احتمالا تا به این جا متوجه این موضوع شده‌اند که پایتون در هر زمینه و رشته‌ای کاربرد دارد. این کاربردها فقط محدود به ساخت اسکریپت‌های ساده که با استفاده از آن‌ها می‌توان برنامه‌های کاربردی تمام عیار ساخت نیستند. هسته پایتون به نوعی کوچک شده است که امکان اجرای آن روی میکروکنترلرهای ۳۲ بیتی مانند ESP32 و Adafruit Feather M0 وجود دارد. همچنین، می‌توان از ماژول‌های مهندسی پایتون برای طراحی چیزهایی مانند مدارها استفاده کرد. ماژول‌های الکترونیک پایتونی وجود دارند که شماتیک‌ها را می‌سازند، مدارها را شبیه‌سازی می‌کنند و حل مسائل ریاضی را آسان کرده‌اند. در ادامه، برخی از ماژول‌های پایتون که برای مهندسان الکترونیک مفید است معرفی شده‌اند.

• SKiDL
• PySpice
• پینت (Pint)
• نام‌پای (NumPy)
• مت‌پلات‌لیب (Matplotlib)
• ژوپیتر نوت‌بوک (Jupyter Notebook)

SKiDL

این ابزار، شماتیک‌هایی را به صورت کاملا متنی می‌سازد. در واقع، این شماتیک‌ها را به عنوان یک فایل «لیست شبکه» (Netlist | نت‌لیست) توصیف می‌کنند. با استفاده از اشیای پایتون، مولفه‌ها نمونه‌سازی، پین‌ها متصل و (به طور دلخواه) خطاها مورد بررسی قرار می‌گیرند. در ابتدا، این روش ممکن است کمی محدود کننده به نظر برسد. برای شماتیک‌های ساده‌ای که به «مدار مجتمع چاپی» (Printed Circuit Board | PCB) تبدیل می‌شوند، SKiDL میان‌برهایی را می‌سازد. طراحی‌های پیچیده‌ای وجود دارند که صرفا ایسیک‌های (ASIC) چندگانه‌ای را به یکدیگر متصل می‌کنند. پرسشی که در این شرایط مطرح می‌شود این است که آیا شماتیک گرافیکی لازم است؟ صرف‌نظر از اینکه کدام مدل برای کاربر مناسب است، داشتن SKiDL در جعبه ابزار الکترونیکی پایتون، برای مهندسان الکترونیک مفید خواهد بود.

PySpice

در صورتی کاربر نیاز به شبیه‌سازی یک مدار یا بخشی از یک مدار داشته باشد، گزینه‌های متعددی برای او در دسترس هستند. کاربر می‌تواند از Quacs ،ngspice ،KiCad ،LTSpice ،Falsted Simulator و یا xyce استفاده کند. البته، همچنان گزینه دیگری هم روی میز است و این گزینه، PySpice است. PySpice رابطی را برای شبیه‌سازهای مدارهایی مانند Ngspice یا Xyce فراهم می‌کند. PySpice چیزی بیشتر از یک پوشش برای ngspice است. هرچند که می‌توان با آن به عنوان پوششی برای ngspice برخورد کرد. کاربر باید پیش از آنکه از ماژول پایتون الکترونیک استفاده کند، درکی از SPICE و اینکه موتور انتخابی او چگونه کار می‌کند داشته باشد.

Pint

برای کاربرانی که کار ریاضی مهندسی انجام می‌دهند، واحدها ممکن است واقعا دست و پاگیر باشند. این موضوع فقط هم به مهندسان الکترونیک اختصاص ندارد. Pint یکی از بهترین ماژول‌های مهندسی پایتون است. این ماژول، دستکاری کمیت‌های فیزیک را آسان می‌سازد. Pint حقیقتا چیزی بیش از ابزاری برای دستکاری نمادهای مهندسی است.

NumPy

هنگامی که کاربر نیاز به آن داشته باشد که با جبر خطی، تبدیل فوریه (Fourier Transform) و آرایه اشیا کار کند، می‌تواند از کتابخانه «نام‌پای» (NumPy) استفاده کند. نام‌پای داده‌ها را در آرایه‌های چند بُعدی، شبیه یه یک پایگاه داده، ذخیره می‌کند. به طور خلاصه و در یک کلام باید گفت که اگر کاربر نیاز به آن داشته باشد که هر چیزی بیش از ریاضیات پایه را انجام دهد، باید از کتابخانه نام‌پای استفاده کند. نکته قابل توجه آن است که Pint با اشیای نام‌پای به خوبی کار می‌کند.

Matplotlib

مهندسان الکترونیک همواره نیاز به استفاده از نمودارها دارند. «مت‌پلات‌لیب» (Matplotlib) قابلیت‌های بصری‌سازی قابل توجهی را بر مبنای برنامه پایتون برای ریاضیات و مهندسی فراهم می‌کند. از دیگر ویژگی‌های مهم Matplotlib که باید به آن توجه داشت این است که به خوبی با ژوپیتر نوت‌بوک یکپارچه شده است.

ژوپیتر نوت‌بوک

ژوپیتر نوت‌بوک یک ابزار مهندسی فوق‌العاده است. برای اینکه در یک جمله بتوان دیدگاهی از قدرت و قابلیت‌های ژوپیتر نوت‌بوک ارائه داد باید گفت که «گوگل داک + پایتون + ژوپیتر نوت‌بوک» یک وب‌سرویس محلی را روی سیستم کاربر می‌سازند. ژوپیتر نوت‌بوک صفحاتی را می‌سازد که می‌توانند کد پایتون با متن غنی، کد پایتون و اشیای دودویی را ترکیب کنند.

کاربرد پایتون در شبکه

پایتون این امکان را برای کارشناسان و مهندسان شبکه فراهم می‌کند که با نوشتن اسکریپت‌هایی، پیکربندی‌های دشوار شبکه را خودکار کنند. پایتون، پر استفاده‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای «شبکه نرم‌افزارمحور» (Software-Defined Networking) است و یک مهارت کلیدی برای مهندسان شبکه در سال‌های اخیر به شمار می‌رود. پایتون از کتابخانه‌های اختصاصی برای  شبکه بهره می‌برد که از جمله آن‌ها می‌توان به «نتمیکو» (Netmiko) و «تلنت‌لیب» (Telnetlib) اشاره کرد. با بهره‌گیری از این کتابخانه‌ها و زبان برنامه‌نویسی پایتون، کاربر می‌تواند اسکریپت‌های کاربردی بنویسد که با استفاده از آن‌ها «روترها» (Routers) و «سوئیچ‌ها» (Switches) را با استفاده از Cisco IOS ،GNS3 و پایتون پیکربندی کند.

پایتون دو سطح از دسترسی را به خدمات شبکه فراهم می‌کند. در سطح پایین، کاربر می‌تواند به پشتیبانی سوکت پایه‌ای در سیستم‌عامل موجود دسترسی داشته باشد که امکان پیاده‌سازی «مخدوم‌ها» (Clients) و «خادم‌ها» (Servers) را هم برای پروتکل‌های «مبتنی بر اتصال» (Connection-Oriented) و «پروتکل‌های فاقد اتصال» (Connectionless Protocols) فراهم می‌کند. همچنین، پایتون دارای کتابخانه‌هایی است که دسترسی سطح بالاتر به پروتکل‌های سطح کاربرد شبکه مانند HTTP ،FTP و دیگر موارد را فراهم می‌کنند. از جمله کتابخانه‌های شبکه پایتون می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• Asyncio: کتابخانه استاندارد پایتون برای نوشتن کدهای هم‌روند تک نخی، تسهیم‌سازی دسترسی ورودی/خروجی در سوکت‌ها و دیگر منابع، راه‌اندازی خادم و مخدوم‌ها و دیگر موارد
• Diesel: چارچوب ورودی/خروجی مبتنی بر Greenlet است که یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی برای نوشتن خادم و مخدوم‌های شبکه فراهم می‌کند. همچنین، این چارچوب از TCP و UDP نیز پشتیبانی می‌کند و مخدوم‌های تست شده را برای «اچ‌تی‌تی‌پی» (HTTP)، «دی‌ان‌اس» (DNS)، «ردیس» (Redis) و «مانگو‌دی‌بی» (MongoDB) بسته‌بندی می‌کند. این کتابخانه، کار نوشتن برنامه‌های کاربردی شبکه را جذاب و سرگرم کننده می‌کند.
• Pulsar: چارچوب هم‌روند رویداد محور است که هدف آن، فراهم کردن یک راهکار ساده برای ساختن برنامه‌های شبکه مقیاس‌پذیر است. Pulsar از ماژول asyncio از کتابخانه استاندارد پایتون استفاده می‌کند و می‌تواند به گونه‌ای پیکربندی شود که در حالت چندپردازشی اجرا شود.
• Pyzmq: یک پوشش پایتون برای کتابخانه پیام ZeroMQ است. این بسته حاوی انقیادهای پایتون برای ØMQ. ØMQ است که یک پیاده‌سازی سریع و سبک پیام‌رسانی است.
• Twisted: یک موتور شبکه‌سازی رویداد محور است که به زبان برنامه‌نویسی پایتون نوشته شده و دارای گواهینامه متن‌باز MIT است. Twisted از همه حلقه‌های رویداد اصلی سیستم پشتیبانی می‌کند.
• TxZMQ: یک پوشش مبتنی بر Twisted برای کتابخانه پیام ZeroMQ است. TxZMQ امکان یکپارچه شدن آسان سوکت ØMQ را در حلقه رویداد Twisted فراهم می‌کند.
• NAPALM: رابط کاربری برنامه‌نویسی گرافیکی برای دستکاری دستگاه‌های شبکه است. NAPALM سرنامی برای عبارت «Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor» و به معنی لایه انتزاع اتوماسیون شبکه مولتی وندور است.

کاربرد پایتون در امنیت سایبری

افرادی که در حوزه امنیت سایری مشغول به فعالیت هستند و یا به تازگی وارد این حوزه شده‌اند، می‌دانند که دامنه گسترده‌ای از تخصص‌ها برای یک کارشناس امنیت سایبری وجود دارد. در این بخش از مطلب کاربرد پایتون به یکی از تخصص‌های بسیار مهم برای کارشناسان امنیت سایبری، یعنی برنامه‌نویسی، پرداخته شده است. زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی مانند پایتون، C++‎ و جاوااسکریپت می‌توانند به کارشناسان امنیتی کمک کنند. تسلط بر هر یک از این زبان‌ها می‌تواند یک مزیت رقابتی برای کارشناسان امنیتی محسوب شود که آن‌ها را در کسب فرصت‌های شغلی بیشتر و بهتر و کسب درآمد بالاتر و البته داشتن کارایی و بهره‌وری بیشتر یاری می‌کند.

قطعا برای یک فرد کاری دشوار است که به تنهایی همه نقش‌هایی که یک تیم امنیت سایبری موفق را می‌سازند را پر کند. اما باید دانش عمومی و کلی پیرامون فناوری‌های گوناگون کامپیوتری داشته باشد. این دانش کلی در درک تهدیدهایی که ممکن است ضمن کار خود با آن‌ها مواجه شود، به او کمک می‌کند. حملات سایبری محدود به یک نوع خاص نیستند و طیف وسیعی از حملات، از مهندسی اجتماعی گرفته تا تزریق SQL را شامل می‌شوند. به عنوان یک کارشناس امنیت سایبری، حائز اهمیت است که فرد دلایل و نشانه‌های که با آن‌ها مواجه می شود را بداند و بشناسد.

متعاقبا، بسیاری از فعالان در حوزه امنیت سایبری شاید دانش برنامه‌نویسی نداشته باشند، و این یعنی تسلط به برنامه‌نویسی می‌تواند واقعا یک مزیت در این شغل محسوب شود. دانش برنامه‌نویسی می‌تواند این بینش را به فرد ارائه کند که یک نرم‌افزار دقیقا چگونه کار می‌کند و اینکه آیا یک کد مخرب است یا خیر. به همین دلیل  است که بسیاری از برنامه‌های آموزشی امنیت سایبری نیاز به برنامه‌نویسی را کشف کرده‌اند و طی دوره‌های خود به دانشجویان و فراگیران، حداقل یک دوره مقدماتی برنامه‌نویسی را ارائه می‌کنند.

برای یک کارشناس امنیتی، درک یک زبان برنامه‌نویسی در کشف آسیب‌پذیری‌ها در یک برنامه خاص و اینکه چطور یک حمله سایبری می‌تواند از این آسیب‌پذیری‌ها بهره‌جویی و در واقع، اکسپلویت کند، بسیار مفید است. هر چند که همه زبان‌های برنامه‌نویسی درک کاملی پیرامون کلیه سطوح ضعف‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری فراهم نمی‌کنند و هر زبان مزایا و معایب خودش را دارد. پایتون یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌ها در حوزه امنیت سایبری است و در زمینه‌های گوناگونی از امنیت سایبری کاربرد دارد.

پایتون برای کاربران، کتابخانه‌های سرشار از توابع از پیش آماده فراهم می‌کند که ساخت برنامه‌ها از پایه را آسان‌تر می‌کنند. با بهره‌گیری از پایتون، یک کارشناس امنیت سایبری می‌تواند ابزارهای تحلیلی، اسکریپت‌های هک و برنامه‌های امن خودش را طراحی کند و توسعه ببخشد. دلایل متعددی وجود دارد که به کارشناسان امنیت توصیه می‌شود از پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی خود استفاده کنند که بسیاری از آن‌ها پیش از این نیز مورد بررسی قرار گرفت. در ادامه، این موارد به طور خلاصه بیان می‌شوند.

• یادگیری سریع
• پیاده‌سازی آسان و سریع
• عیب‌یابی آسان‌تر
• متن‌باز بودن
• یادگیری سریع‌تر برای کارشناسان امنیت سایبری بدون پیش‌زمینه برنامه‌نویسی
• ساخت سریع‌تر تیم‌های برنامه‌نویسی (زیرا یا اغلب پایتون می‌دانند و یا به سرعت می‌آموزند)
• کتابخانه‌های گسترده که ساخت ابزارهای امنیت سایبری را آسان‌تر می‌کنند
• همه‌منظوره بودن و در نتیجه کاربرد داشتن در کلیه حوزه‌های امنیت سایبری
• امکان توسعه سریع اسکریپت‌های نوشته شده به زبان پایتون

به طور کلی، از جمله موارد کاربرد پایتون در حوزه امنیت سایبری می‌توان به مواردی که در زیر آمده‌اند اشاره کرد.

جرم‌یابی قانونی با استفاده از برنامه‌نویسی پایتون

هنگامی که صحبت از جریم‌یابی قانونی، تست نفوذ و امنیت سایبری می‌شود، کارشناسان حوزه امنیت سایبری معمولا وابسته به ابزارهای شخص ثالث مانند «کالی‌لینوکس» (Kali Linux)، «متا اسپلویت» (MetaSploit)، «سیستم‌عامل امنیتی پروت» (Parrot Security OS) و بسیاری از دیگر ابزارها برای جریم‌یابی قانونی دیجیتال هستند.

این ابزارها همراه با برنامه‌های کاربردی توکاری عرضه می‌شوند که کارشناسان معمولا بدون داشتن آگاهی از معماری داخلی و رویکرد الگوریتمی پیاده‌سازی آن‌ها آن‌ها را مستقر می‌کنند. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد برای امنیت سایبری، تست نفوذ، جریم‌یابی قانونی دیجیتال است. با بهره‌گیری از پایتون می‌توان هر یک از کارهای زیر را بدون استفاده از هرگونه ابزار شخص ثالث دیگری انجام داد.

• ردپاها در وب سرور
• شبیه‌سازی حملات
• اسکن کردن پورت‌ها
• شبیه‌سازی وب‌سایت
• تولید بار و تست یک وب‌سایت
• ساخت سیستم تشخیص (تست نفوذ) و پیش‌گیری از نفوذ
• اسکن کردن شبکه به صورت بی‌سیم
• انتقال ترافیک در شبکه
• دسترسی به میل سرورها
• و بسیاری از دیگر پیاده‌سازی‌های مرتبط با ردپای دیجیتال و کاربردهای امنیتی

برنامه‌نویسی سوکت

برنامه‌نویسی سوکت به صورت توکار در پایتون وجود دارد. برای کار با برنامه‌نویسی سوکت، ابتدا بسته سوکت وارد (Import) و سپس، متدهای مرتبط فراخوانی می‌شوند.

اسکن پورت شبکه

عموما، از ابزار nmap برای پیاده‌سازی اسکن پورت شبکه استفاده می‌شود. اما با استفاده از برنامه‌نویسی سوکت پایتون، این کار بدون استفاده از هیچ گونه ابزار شاخص ثالثی قابل انجام است. در کالی لینوکس، ابزارهای زیادی برای جرم‌یابی قانونی وجود دارند. اما کاری که آن‌ها انجام می‌دهند را می‌توان با استفاده از زبان پایتون و تنها با چند خط کد پیاده‌سازی کرد.

استخراج موقعیت جغرافیایی

موقعیت جغرافیایی آنی یک آدرس IP با استفاده از پایتون و API گوگل، با بهره‌گیری از ماژول pygeoip قابل استخراج کردن است.

استخراج داده آنی از شبکه‌های اجتماعی

داده‌های زنده از پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی با استفاده از اسکریپت‌های پایتون قابل دانلود هستند. در پایتون، افزونه‌ها و ماژول‌های زیادی وجود دارد که می‌توانند با واتساپ، توییتر، فیس‌بوک، لینکدین و بسیاری از دیگر شبکه‌های اجتماعی ارتباط برقرار کنند.

کاربرد پایتون در هک اخلاقی

در میان هکرهای اخلاق‌مدار، نوشتن اسکریپت‌های جذاب و خودکارسازی هر ساختار خودکاری، از اسکن‌های کوچک شبکه گرفته تا پوش کردن جریان اطلاعات و وارسی بسته‌ها در یک شبکه بزرگ، امری متداول است. در سال‌های اخیر، پایتون به زبان محبوبی برای نوشتن این اسکریپت‌ها مبدل شده است. در ادامه، به بررسی این موضوع پرداخته می‌شود که چرا پایتون و هک اخلاق‌مدار، یک زوج فوق‌العاده هستند. اما پیش از آن، توضیحاتی کوتاه پیرامون مفهوم هک اخلاقی ارائه می‌شود.

هک اخلاقی چیست؟

اصطلاح «هک» (Hack) تاریخچه بسیار طویلی دارد. برای دقیق‌تر بودن باید به این موضوع اشاره کرد که این مبحث از «کلوپ ریل‌رود دانشگاه ام‌آی‌تی» (Railroad Club of MIT) آغاز شد که اصطلاح «هک کردن» (Hacking) و «هکر» (Hacker) را برای اولین‌بار سکه زدند. اکنون، بالغ بر ۵۰ سال می‌گذرد و هک کردن به یک زمینه فعالیت مبدل شد.

با افزایش آگاهی پیرامون محافظت از داده‌ها و حریم خصوصی، هک کردن امروزه به عنوان یک فعالیت غیرقانونی محسوب می‌شود. افرادی که به دلیل انجام فعالیت هک دستگیر شوند، بسته به میزان آسیب و خسارتی که با این کار خود وارد کرده‌اند، مورد پیگرد قرار می‌گیرند. با این وجود، سازمان‌ها برای محافظت از خودشان در مقابل انواع هک‌ها، «هکرهای اخلاقی» (ٍEthical Hackers) را استخدام می‌کنند. هکرهای اخلاقی مسئولیت پیدا کردن و اصلاح نواقص و عیوب امنیتی را، پیش از اینکه هکرهای کلاه سیاه آن‌ها را پیدا کنند، بر عهده دارند.

چرا پایتون برای هک اخلاقی مناسب است؟

پایتون محبوبیت خود را مدیون سادگی و در عین حال، قدرتمند بودن و کتابخانه‌های متعدد خود است. به طور مشابه، زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلایلی که در زیر بیان شده است، ابزار بسیار مناسبی برای هک اخلاقی محسوب می‌شود. کتابخانه‌های پایتون مانند «پالسار» (Pulsar)، «ناپالم» (NAPALM)، «نتورک‌ایکس» (NetworkX) و دیگر موارد، کار توسعه ابزارهای شبکه را تسهیل، تسریع و قدرتمند می‌کند.

• هکرهای اخلاقی عموما اسکریپت‌های کوچک را توسعه می‌دهند و پایتون به عنوان یک زبان اسکریپت‌نویسی بسیار قدرتمند، کارایی بی‌نظیری را در برنامه‌های کوچک دارد.
• پایتون جامعه کاربری بسیار بزرگی دارد و بنابراین، مشکلات به سرعت توسط جامعه کاربری حل می‌شوند.
• یادگیری پایتون به هکراخلاقی کمک می‌کند تا فرصت‌های شغلی بی‌نظیری را برای خود به دست آورند.

جمع‌بندی پیرامون کاربرد پایتون و پاسخ به پرسش کاربرد پایتون چیست؟

با توجه به آنچه در مطلب کاربرد پایتون چیست و چه کاری می‌توان با آن انجام داد بیان شد، کاربردهای متنوع و متعدد جهان واقعی برای پایتون وجود دارد. به جرات می‌توان گفت که پایتون قادر به مدیریت تقریبا هر کاری در حوزه توسعه نرم‌افزار و در هر زمینه‌ای است. در واقع، با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌توان انواع گوناگونی از برنامه‌های کاربردی از برنامه‌های رزرو تاکسی گرفته تا برنامه‌های رایانش ابری، استریم ویدئو و بسیاری از دیگر موارد را ساخت و توسعه داد. در ادامه، برخی از برنامه‌های کاربردی معروف ساخته شده با استفاده از پایتون بیان شده‌اند.

• نتفلیکس
• دراپ‌باکس
• اوبر
• اینستاگرام
• ردیت
• پینترست

شایان توجه است که طی سال‌های اخیر، پایتون توانسته است کاربردهای قابل توجه و بی‌نظیری را در موضوعات لبه علم مانند هوش مصنوعی و علم داده کسب کند. به طور کل، با توجه به ویژگی‌های بیان شده از پایتون و توانایی‌های ذاتی این زبان، در کنار جامعه کاربری قدرتمند، باید گفت که دستکم تا سال‌های آتی، پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی خواهد بود که کاربردهای متدد و متنوعی را در زمینه‌های مختلفی دارد.