پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در جهان است و جامعه کاربران آن نیز به طور مداوم در حال رشد است. اما کاربرد پایتون چیست؟ کاربرد پایتون در صنعت و پزشکی و انواع زمینه های مربوط به هوش مصنوعی و تحلیل داده ها و طراحی سایت و هک و امنیت اطلاعات هست که در ادامه به 8 کاربرد اساسی پایتون میپردازیم.
به طور کلی هر چیزی که بتوانید آن را به‌صورت شبه‌کد (Pseudo-Code) و بر پایه‌ی واقعیت توصیف کنید، تا زمانی که نیاز به استفاده‌ی مستقیم از جادو یا دعا نویسی نداشته باشید،😂 احتمالاً می‌توانید با استفاده از پایتون آن را پیاده‌سازی کنید. می‌دانم که این جمله خیلی کلی به نظر می‌رسد، اما این، قدرت واقعی پایتون است.
بر اساس گزارش Octoverse 2024، پایتون برای نخستین‌بار جایگاه جاوااسکریپت را به‌عنوان پرکاربردترین زبان در GitHub تصاحب کرد. این رشد به‌ویژه به افزایش پروژه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نسبت داده می‌شود. (GitHub)
در نظرسنجی سالانه توسعه‌دهندگان پایتون، بیش از ۲۵٬۰۰۰ نفر از نزدیک به ۲۰۰ کشور شرکت کردند که ۸۵٪ از آن‌ها پایتون را به‌عنوان زبان اصلی خود معرفی کردند. (Linkedin)
تا به الان تا حدودی متوجه شدیم که پایتون محبوب است و پرطرفدار. حالا وقتش رسیده است که، بیایید ببینیم که دقیقاً در چه زمینه‌هایی در دنیای واقعی می‌توان از پایتون استفاده کرد.
در این مطلب، ما به کاربردهای اصلی پایتون، دلایل محبوبیت بالای آن، و اینکه چرا باید پایتون را یاد بگیریم و مدت زمان لازم برای یادگیری زبان پایتون می پردازیم. همچنین، مشاغلی که معمولاً به مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون نیاز دارند را مورد بررسی قرار داده‌ایم.
در هر صنعت مدرنی، داده‌ها به یک سرمایه واقعاً گران‌بها تبدیل شده‌اند و اکثر شرکت‌ها علاقه‌مند به جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های مرتبط هستند تا بتوانند از آن‌ها بینش‌های تجاری معنی‌داری استخراج کنند. و اینجاست که پایتون از هر رقیبی پیشی می‌گیرد و یک کاربرد زبان پایتون برای تحلیل داده است.
پایتون به طور ویژه ارزشمند است زیرا علاوه بر کتابخانه استاندارد جامع خود، مجموعه‌ای چشمگیر از ماژول‌های اضافی را ارائه می‌دهد که به طور خاص برای اهداف تحلیلی طراحی شده‌اند.
مشهورترین کتابخانه‌های پایتون برای انجام تحلیل داده، «پانداس» (Pandas) و «نامپای» (NumPy) هستند. این ابزارها به شما امکان می‌دهند تقریباً هر کاری را با داده‌های خود انجام دهید، مانند پاکسازی و آماده‌سازی (Wrangling) داده‌ها، بررسی آمارها، یا مصورسازی (Visualizing) روندهای پنهان در داده‌هایتان.
گذشته از این دو کتابخانه، شما می‌توانید از تعداد زیادی کتابخانه دیگر نیز برای کارهای مختلف مرتبط با داده، مانند مصورسازی داده، وب‌اسکرپینگ (استخراج داده از وب) استفاده کنید.
تصویرسازی داده بخش مستقلی از تحلیل داده است که به ما کمک می‌کند اطلاعات، چه خام و چه پاکسازی و تبدیل شده، را به شکلی جذاب‌تر و با بینش عمیق‌تر نمایش دهیم.
در اینجا نیز پایتون وارد عمل می‌شود و طیف وسیعی از ابزارها را برای مصورسازی داده ارائه می‌دهد. محبوب‌ترین آن‌ها Matplotlib و مشابه آن، Seaborn هستند. با استفاده از این دو کتابخانه، می‌توانیم عملاً تمام انواع مصورسازی‌ها، از ساده‌ترین آن‌ها (نمودارهای خطی، نمودارهای میله‌ای، هیستوگرام‌ها) گرفته تا پیشرفته‌ترها (نمودارهای متحرک، خطوط جریان، نقشه‌های خوشه‌ای، نمودارهای جوی و غیره) را ایجاد کنیم.
همچنین تعداد زیادی کتابخانه گرافیکی دیگر در پایتون وجود دارد: هم چندمنظوره (مانند Plotly، Bokeh یا Altair) و هم تخصصی‌تر (مانند (Missingno ) برای مصورسازی مقادیر گمشده،(Toyplot) برای ایجاد نمودارهای تعاملی برای انتشار الکترونیکی، (GeoPandas) برای ساخت نقشه‌ها و همچنین تشخیص محتویات داخل عکس‌ها و فایل‌های تصویری را نیز انجام دهیم.
یادگیری ماشین (Machine Learning یا ML) جزء اصلی و اساسی بسیاری از وظایف مرتبط با علم داده محسوب می‌شود. این حوزه، شاخه‌ای از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) است که با استفاده از الگوریتم‌ها، امکان یادگیری الگوها و روندهای موجود در داده‌های تاریخی را برای ماشین‌ها فراهم می‌سازد تا بتوانند داده‌های جدید و ناشناخته را پیش‌بینی کنند.
به کمک فنون یادگیری ماشین، قادر خواهیم بود مدل‌هایی را ایجاد نماییم که می‌توانند مواردی نظیر نرخ ریزش مشتریان یک شرکت، احتمال ابتلای یک فرد به بیماری معین و تعیین موقعیت بهینه خودروهای تاکسی را با دقت تخمین بزنند.
با زبان برنامه‌نویسی پایتون، ساخت یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند تنها در چند خط کد صورت پذیرد. علی‌رغم وجود فرآیندها و محاسبات پیچیده در پس این چند خط کد، کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون بخش عمده‌ای از این عملیات را به صورت خودکار انجام می‌دهند که این امر، کاربری آن را برای متخصصان به نحو چشمگیری تسهیل می‌نماید. از جمله رایج‌ترین این کتابخانه‌ها می‌توان به Scikit-learn، Keras، TensorFlow و PyTorch اشاره نمود.
پایتون نقش محوری در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ایفا می‌کند و پیشرفت‌های چشمگیری را در فناوری‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر به همراه داشته است. این حوزه‌ها شاهد رشد قابل توجهی هستند و اکوسیستم غنی کتابخانه‌ها و چارچوب‌های پایتون، آن را به زبان اصلی برای توسعه راهکارهای هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
کتابخانه‌هایی مانند SpaCy، NLTK و Hugging Face Transformers امکان انجام وظایفی نظیر تحلیل احساسات، ترجمه زبان، خلاصه‌سازی متن و توسعه چت‌بات‌ها را فراهم می‌کنند. انعطاف‌پذیری پایتون به محققان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های پیشرفته را پیاده‌سازی کرده و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را برای کاربردهای سفارشی تنظیم دقیق کنند.
پایتون در خط مقدم نوآوری‌های بینایی کامپیوتر قرار دارد و کتابخانه‌هایی مانند OpenCV، PyTorch و TensorFlow در این زمینه بسیار مؤثر هستند. این ابزارها برای توسعه برنامه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی تصاویر و تحلیل ویدئو به کار گرفته می‌شوند. سهولت استفاده از پایتون و در دسترس بودن مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، آن را برای مبتدیان و متخصصان به طور یکسان قابل دسترس ساخته است.
علاوه بر کاربردهای گوناگون در زمینه‌های علم داده، پایتون در تمامی مراحل توسعه نرم‌افزار، شامل کنترل ساخت، کامپایل مداوم خودکار، نمونه‌سازی اولیه، پیگیری خطاها، آزمایش و نگهداری نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد.
انعطاف‌پذیری و قدرت این زبان برنامه‌نویسی امکان ایجاد برنامه‌های چند پروتکلی نسبتاً ساده و بسیار پیشرفته یا برنامه‌هایی که شامل محاسبات عددی پیچیده هستند را فراهم می‌کند.
با استفاده از پایتون، می‌توان برنامه‌های صوتی یا تصویری مبتنی بر تکنیک‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)، رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) یا هر نوع نرم‌افزار دیگری را ایجاد کرد.
اگرچه برای ساخت بخش کاربری وب‌سایت یعنی بخشی که برای کاربران قابل دسترس است (Front-End) عمدتاً از زبان‌هایی نظیر HTML، CSS و JavaScript بهره می‌گیریم، اما برای بخش پشتیبان آن یعنی بخش زیرساختی و غیرقابل مشاهده وب‌سایت (Back-End)، اغلب زبان پایتون گزینه‌ای ارجح محسوب می‌شود.
در این راستا، پایتون در چارچوب‌های متداول توسعه وب (مانند Django و Flask) به کار گرفته می‌شود. این چارچوب‌ها شامل ماژول‌های داخلی تخصصی هستند که تسهیلاتی از قبیل تبادل داده با سرورها، پردازش اطلاعات، دسترسی به پایگاه‌های داده، مسیریابی نشانی‌های اینترنتی (URL)، مدیریت محتوا و تأمین امنیت وب‌سایت را فراهم می‌آورند. در سال‌های اخیر، استفاده از FastAPI نیز به دلیل کارایی و سهولت کاربری آن در توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) رو به افزایش بوده است.
یادم میاد اولین پروژه‌ای که با جدیت با پایتون برای بک‌اند کار کردم، یک وب‌سایت فروشگاهی نسبتاً پیچیده بود. اون موقع با فریم‌ورک Django آشنا شدم. واقعاً شگفت‌زده شدم از اینکه چقدر سریع می‌شد با استفاده از ماژول‌های آماده‌اش، کارهای کلیدی مثل ارتباط با پایگاه داده، مدیریت کاربران، و حتی ساخت پنل مدیریت رو پیش برد. Django با ساختار منظم و قدرتمندش، خیالم رو از خیلی جهات راحت کرده بود و اجازه می‌داد بیشتر روی منطق اصلی کسب‌وکار تمرکز کنم تا مسائل زیرساختی.
بعد از اون تجربه موفق با Django، کنجکاو شدم که فریم‌ورک‌های سبک‌تر رو هم امتحان کنم. Flask انتخاب بعدی من بود. برای پروژه‌های کوچیک‌تر یا APIهای ساده‌تر، Flask با انعطاف‌پذیری و سادگیش واقعاً عالی بود. حس می‌کردم کنترل بیشتری روی اجزای مختلف دارم و می‌تونم دقیقاً همون چیزهایی که نیاز دارم رو پیاده‌سازی کنم.
اخیراً هم با FastAPI آشنا شدم و اعتراف می‌کنم که واقعاً تحت تاثیر سرعت و سهولت استفاده‌اش قرار گرفتم. وقتی صحبت از ساخت APIهای پرسرعت می‌شه، FastAPI یک انتخاب بی‌نظیره. استفاده از تایپ‌هینت‌ها در پایتون و تولید خودکار مستندات API (با OpenAPI) از ویژگی‌های فوق‌العاده‌اش هستن که فرآیند توسعه رو خیلی روان‌تر و کارآمدتر می‌کنن.
شایان ذکر است که وب‌سایت‌ها و برنامه‌های کاربردی بزرگی همچون گوگل، فیسبوک، اینستاگرام، یوتیوب، دراپ‌باکس و ردیت با استفاده از زبان پایتون توسعه یافته‌اند.
پایتون ابزار بسیار مناسبی برای نوشتن برنامه‌هایی است که وظایف تکراری را به صورت خودکار انجام می‌دهند، فرآیندی که به آن اسکریپت‌نویسی نیز گفته می‌شود. به طور خاص، می‌توانید از اسکریپت‌نویسی برای کار با انواع فایل‌ها و پوشه‌ها استفاده کنید. از مهم ترین کاربرد های پایتون اتوماسیون فعالیت های روزمره است، برای مثال، می‌توانید فایل‌ها را ایجاد، تغییر نام، تبدیل، تقسیم، ادغام یا حذف کنید، آن‌ها را از نظر خطا، موارد تکراری یا الگوهای متنی خاص بررسی کنید، یا محتوای فایل را به‌روزرسانی نمایید.
همچنین می‌توانید از خودکارسازی با پایتون برای جستجو و دانلود اطلاعات از اینترنت، تکمیل و ارسال فرم‌های آنلاین و ارسال اعلان‌ها یا ایمیل‌های منظم استفاده کنید.
انجام تمام این کارها به صورت دستی، علاوه بر اینکه بسیار خسته‌کننده است، زمان‌بر و مستعد خطا نیز خواهد بود. استفاده از اسکریپت‌های پایتون برای انجام چنین اقداماتی در عرض چند دقیقه می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی شما را افزایش داده و زمان و تلاش ارزشمند شما را برای انجام وظایف خلاقانه‌تر ذخیره کند.
پایتون همچنین نقش مهمی در DevOps و زیرساخت ایفا می‌کند و از کتابخانه‌هایی مانند Ansible و Terraform بهره می‌برد.
گذشته از تمام کاربردهای پیشین، پایتون در چه زمینه‌های دیگری به کار می‌رود؟ در زیر، چند نمونه از کاربردهای نوین آن ذکر شده است:
مزایای دانش و استفاده از پایتون به وضوح نشان می‌دهد که چرا این زبان انتخاب بسیار خوبی برای یادگیری است، به ویژه به عنوان اولین زبان برنامه‌نویسی. با این حال، چرا شما شخصاً باید تصمیم به یادگیری آن بگیرید؟ در اینجا چند دلیل آورده شده است که می‌تواند شما را بیشتر متقاعد کند:
همه چیز بستگی به تجربه برنامه‌نویسی قبلی، اهداف، انگیزه و زمانی دارد که مایلید به مطالعه اختصاص دهید. خبر خوب این است که حتی اگر کاملاً مبتدی باشید، می‌توانید اصول اولیه پایتون را برای هر منظوری در حدود ۳۰ ساعت یاد بگیرید. در اینجا یک جدول مفصل با بازه‌های زمانی بر اساس اهداف خاص شما آورده شده است:
هدف یادگیری پایتون | زمان تخمینی برای یادگیری | توضیحات |
| سینتکس پایه و مفاهیم برنامه‌نویسی | 15 تا 30 ساعت | مناسب برای مبتدیان جهت آشنایی با ساختار پایه و منطق برنامه‌نویسی پایتون |
| تحلیل داده | 50 تا 75 ساعت | شامل یادگیری کتابخانه‌هایی مانند pandas و NumPy برای کار با داده و تحلیل ساده |
| توسعه وب | 75 تا 100 ساعت | شامل یادگیری فریم‌ورک‌هایی مانند Django یا Flask به همراه مفاهیم ابتدایی فرانت‌اند |
| یادگیری ماشین | 100 تا 150 ساعت | شامل درک الگوریتم‌ها، مفاهیم یادگیری ماشین و کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn |
| اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی | 40 تا 60 ساعت | تمرکز بر نوشتن اسکریپت‌هایی برای انجام وظایف تکراری و ساده‌سازی فرآیندها |
| علوم داده پیشرفته | 150 تا 200 ساعت | شامل یادگیری عمیق، TensorFlow و PyTorch برای علاقه‌مندان به تخصص در حوزه هوش مصنوعی |
| توسعه فول‌استک | 200 تا 250 ساعت | آموزش جامع شامل توسعه بک‌اند و فرانت‌اند برای تبدیل شدن به برنامه‌نویس فول‌استک |
اکنون به بررسی مزایای اصلی استفاده از پایتون میپردازیم که آن را به یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و فراگیر تبدیل کرده است:
1-این زبان دارای یک ساختار نحوی (سینتکس) شهودی است که شبیه زبان انگلیسی طبیعی است و به همین دلیل، یادگیری آن آسان است، به ویژه برای افرادی که تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی می‌شوند.
2- به دلیل ساختار نحوی کاربرپسند آن، نوشتن، خواندن و رفع اشکال کدها در آن آسان است.
3- این زبان یک کتابخانه استاندارد گسترده و همچنین انتخاب وسیعی از کتابخانه‌ها و ماژول‌های اضافی جامع و با مستندات خوب را ارائه می‌دهد.
4- استفاده از آن هم برای افراد و هم برای کسب‌وکارها رایگان است.
5- به لطف جامعه پشتیبانی بزرگ خود، پایتون به طور مداوم توسعه، بهبود و گسترش می‌یابد.
6- می‌توان آن را در هر پروژه‌ای ادغام کرد و برای حل مسائل پیچیده به کار برد.
7- پایتون به عنوان یک زبان چندمنظوره، کاربردهای متنوعی در زمینه‌های گوناگون دارد.
8- به تنها عیبی که می توان در زبان برنامه نویسی پایتون اشاره کرد سرعت کمتر آن نسبت به زبان های برنامه نویسی ++C و جاوا هست که به دلیل سطح بالا بودن این زبان قدرتمند هست. البته که کاربر متوجه این تفاوت سرعت در اجرای برنامه ها نمی شود.
بسیاری از مشاغل به طور مستقیم در کار روزانه خود به پایتون نیاز دارند. در زیر، به وظایفی که می‌توانید با استفاده از پایتون در یک موقعیت شغلی انجام دهید، به همراه مهارت‌های مورد نیاز دیگر اشاره کرده‌ایم:
مسیر شغلی | مهارت‌های مورد نیاز |
| دانشمند داده | پایتون، پانداز، نامپای، سایکیت-لرن، یادگیری ماشین، مصورسازی داده‌ها |
| تحلیلگر داده | پایتون، SQL، پانداز، پاکسازی داده‌ها، مصورسازی داده‌ها |
| مهندس یادگیری ماشین | پایتون، تنسورفلو، پای‌تورچ، یادگیری عمیق، استقرار مدل |
| توسعه‌دهنده وب | پایتون، Django/Flask، HTML/CSS، جاوااسکریپت، امنیت وب |
| مهندس نرم‌افزار | پایتون، اصول طراحی نرم‌افزار، تست نرم‌افزار، سیستم‌های کنترل نسخه |
| مهندس DevOps | پایتون، پلتفرم‌های ابری (AWS، GCP)، خطوط لوله CI/CD، داکر، کوبرنتیز |
| مهندس داده | پایتون، فرآیندهای ETL، ابزارهای بیگ دیتا (Hadoop، Spark)، انبار داده |
| روزنامه‌نگار داده | پایتون، داستان‌سرایی با داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، اصول روزنامه‌نگاری |
پایتون زبانی ساده، قدرتمند و منعطف است که سرعت توسعه را افزایش می‌دهد، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و برای پیاده‌سازی سریع ایده‌ها بسیار مناسب است. همچنین جامعه‌ی کاربری بزرگی دارد و ابزارهای فراوانی برای تحلیل داده، اتوماسیون، ساخت وب‌سایت و هوش مصنوعی در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد.
پایتون در حوزه‌های متنوعی کاربرد دارد، از جمله: تحلیل داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، توسعه‌ی وب‌سایت، اتوماسیون وظایف تکراری، ساخت ربات، برنامه‌نویسی شبکه، ساخت اپلیکیشن دسکتاپ، و حتی توسعه‌ی بازی.
بله، با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pygame و Panda3D می‌توان بازی‌های دوبعدی و حتی سه‌بعدی طراحی و پیاده‌سازی کرد. پایتون برای افراد تازه‌کار در حوزه‌ی بازی‌سازی گزینه‌ی بسیار مناسبی است.
قطعاً! پایتون یکی از زبان‌های پرکاربرد در دنیای رباتیک است. با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند ROS, PyRobot, و OpenCV می‌توان انواع الگوریتم‌های کنترل، بینایی ماشین و یادگیری ماشین را برای ربات‌ها پیاده‌سازی کرد.
سادگی سینتکس، گستردگی کاربرد، پشتیبانی قوی از کتابخانه‌های تخصصی و جامعه‌ی کاربری فعال، از مهم‌ترین مزایای پایتون نسبت به زبان‌های دیگر است. این زبان برای شروع یادگیری برنامه‌نویسی یا ساخت پروژه‌های بزرگ، گزینه‌ای ایده‌آل است.
بنابراین، کاربردهای پایتون چیست؟ در یک جمع‌بندی، پیرامون موارد متعددی از به‌کارگیری پایتون در راستای حل وظایف مختلف در حوزه‌هایی نظیر مصورسازی داده‌ها، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین به بحث و تبادل نظر پرداختیم.
همچنین، دریافتیم که پایتون چیست و مزایای اصلی آن کدامند که سبب شده است تا این زبان به عنوان پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی در سطح جهان شناخته شود.
چنانچه علاقه‌مند به تداوم این سفر هیجان‌انگیز در مسیر یادگیری پایتون به منظور گسترش چشم‌اندازهای شغلی خود هستید، می‌توانید از آموزش جامع زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری این مهارت فوق العاده کاربردی و پولساز استفاده کنید و قدم به قدم از صفر تا صد پایتون را به همراه پشتیبانی و کلی پروژه های عملی آموزش ببینید و با این مهارت جذاب وارد بازار کار شوید.
شعار مجموعه ی بین المللی وبیترن از آموزش تا درآمد با وبیترن هست که نشان دهنده ی هدف مجموعه برای افزایش سطح کیفیت آموزش طراحی سایت و ایجاد فرصت برای ورود دانشجویان به بازار کار تخصصی است
