Waar wordt Python voor gebruikt? 8 echte Python-toepassingen

Waar wordt Python voor gebruikt? 8 Python-toepassingen

In dit artikel hebben we al meermaals genoemd dat Python veel toepassingen heeft. Laten we dus eens kijken waar we Python precies in de echte wereld kunnen gebruiken.

1. Python voor data-analyse

Data is een bijzonder waardevol bezit geworden in elke moderne industrie, en de meeste bedrijven zijn geïnteresseerd in het verzamelen, manipuleren en analyseren van relevante data om er betekenisvolle zakelijke inzichten uit te halen. En juist hier steekt Python met kop en schouders boven de rest uit. 

Python is vooral waardevol omdat het, naast de uitgebreide standaardbibliotheek, een indrukwekkende verzameling extra modules biedt die specifiek voor analytische doeleinden zijn ontworpen. 

De bekendste Python-bibliotheken voor data-analyse zijn pandas en NumPy. Met deze tools kun je vrijwel alles met je data doen, zoals opschonen en prepareren, statistiek verkennen of verborgen trends in je data visualiseren.

Naast deze twee bibliotheken kun je tal van andere gebruiken voor verschillende data-gerelateerde taken, zoals datavisualisatie, webscraping of het toetsen van hypothesen.

2. Python voor datavisualisatie

Datavisualisatie is een opzichzelfstaand onderdeel van data-analyse dat helpt om informatie, rauw of opgeschoond en getransformeerd, op een overtuigende en inzichtelijke manier weer te geven. 

Hier komt Python opnieuw om de hoek kijken, met een breed scala aan tools om data te visualiseren. De populairste zijn matplotlib en daarop gebaseerd seaborn. Daarmee kunnen we letterlijk alle soorten visualisaties maken, van eenvoudige (lijngrafieken, staafdiagrammen, histogrammen) tot meer geavanceerde (geanimeerde grafieken, stroomlijnen, clustermaps, joy plots, enz.).

Wil je meer leren over het gebruik van deze twee Python-bibliotheken? Volg dan onze cursussen Introduction to Data Visualization with Matplotlib en Introduction to Data Visualization with Seaborn.

Er is ook een overvloed aan andere grafische bibliotheken in Python: zowel multipurpose (zoals Plotly, Bokeh of Altair) als meer gespecialiseerde (missingno voor het visualiseren van missende waarden, Toyplot voor interactieve grafieken voor elektronische publicaties, GeoPandas voor het bouwen van kaarten, enz.).

3. Python voor machine learning

Machine learning (ML) staat centraal in de meeste data science-taken. Het is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich bezighoudt met het gebruik van algoritmen om machines patronen en trends te laten leren uit historische data om voorspellingen te doen op onbekende data. 

Met ML-technieken kunnen we modellen creëren die nauwkeurig het klantverloop van een bedrijf voorspellen, het risico inschatten dat iemand een bepaalde ziekte heeft, de optimale positionering van taxi’s identificeren, enzovoort.

Met Python kunnen we een ML-model bouwen met slechts drie regels code (zie een voorbeeld van zo’n model voor het voorspellen van frauduleuze banktransacties). Hoewel er complexe processen en berekeningen schuilgaan achter die paar regels code, doen Python-ML-bibliotheken het meeste werk onder de motorkap, wat de taak van de gebruiker aanzienlijk vergemakkelijkt. De meest gebruikte bibliotheken zijn scikit-learn, Keras, TensorFlow en PyTorch.

4. Python in AI en deep learning

Python speelt een centrale rol in AI en deep learning en drijft de vooruitgang in technologieën zoals natural language processing (NLP) en computervisie. Deze domeinen maken een sterke groei door, en het Python-ecosysteem van bibliotheken en frameworks maakt het de favoriete taal voor het ontwikkelen van AI-oplossingen.

Bibliotheken zoals spaCy, NLTK en Hugging Face Transformers maken taken mogelijk zoals sentimentanalyse, taalvertaling, samenvatten van tekst en het bouwen van chatbots. Dankzij de veelzijdigheid van Python kunnen onderzoekers en ontwikkelaars state-of-the-art modellen implementeren en voor maatwerktoepassingen voorgetrainde modellen fine-tunen.

Python loopt voorop in innovatie in computervisie, met bibliotheken zoals OpenCV, PyTorch en TensorFlow. Deze tools worden gebruikt voor toepassingen zoals gezichtsherkenning, objectdetectie, beeldclassificatie en videoanalyse. De gebruiksvriendelijkheid van Python en de beschikbaarheid van voorgetrainde modellen maken het toegankelijk voor zowel beginners als professionals.

5. Python voor softwareontwikkeling

Naast de veelzijdige toepassing in data science wordt Python gebruikt in elke fase van softwareontwikkeling, inclusief build control, geautomatiseerde continue compilatie, prototyping, bugtracking, testen en onderhoud. 

De flexibiliteit en kracht van deze programmeertaal maken het mogelijk om zowel relatief eenvoudige als zeer geavanceerde multiprotocoltoepassingen te creëren of applicaties die complexe numerieke berekeningen omvatten. 

Met Python kunnen we audio- of videoprogramma’s bouwen op basis van AI- of ML-technieken, API’s (application programming interfaces), GUI’s (graphical user interfaces) of elk ander type software.

6. Python voor webontwikkeling

Voor het bouwen van de front-end van een website (het deel dat toegankelijk is voor gebruikers) gebruiken we meestal talen zoals HTML, CSS en JavaScript; voor de back-end (het onzichtbare deel van een website) kiezen we vaak voor Python. 

Voor deze doeleinden wordt Python gebruikt met enkele gangbare frameworks (zoals Django of Flask), die gespecialiseerde ingebouwde modules hebben om data te delen met servers, informatie te verwerken, toegang te krijgen tot databases, URL-routing, contentbeheer en het waarborgen van websitebeveiliging mogelijk te maken. De afgelopen jaren zien we ook het toenemende gebruik van FastAPI voor het ontwikkelen van API’s vanwege de prestaties en het gebruiksgemak.

Onder de grote websites en applicaties die met Python zijn gemaakt, zijn Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox en Reddit het vermelden waard.

7. Python voor taakautomatisering en scripting

Python is een geweldig hulpmiddel om programma’s te schrijven die repetitieve taken automatiseren, een proces dat ook wel scripting wordt genoemd. Je kunt met name scripten om met bestanden en mappen te werken. Zo kun je bestanden maken, hernoemen, converteren, splitsen, samenvoegen of verwijderen, ze controleren op fouten, duplicaten of bepaalde tekstpatronen, of de inhoud bijwerken. 

Je kunt Python-automatisering ook gebruiken om informatie van internet te zoeken en te downloaden, online formulieren in te vullen en te verzenden, en regelmatige meldingen of e-mails te sturen. 

Naast dat het enorm saai is, zou al deze dingen handmatig doen tijdrovend en foutgevoelig zijn. Door Python-scripts te gebruiken om dergelijke acties in minuten uit te voeren, verhoog je je efficiëntie aanzienlijk en bespaar je kostbare tijd en energie voor creatievere taken.

Python speelt ook een belangrijke rol in DevOps en Infrastructure as Code (IaC), met bibliotheken zoals Ansible en Terraform.

8. Overige Python-toepassingen

Naast al deze implementaties, waar wordt Python nog meer voor gebruikt? Hieronder wat verse ideeën:

• De aandelenmarkt monitoren
• Webscraping
• Een takenlijst up-to-date houden
• Bots maken
• Lijsten genereren met willekeurige namen, kleuren, telefoonnummers, valuta’s, enz.

Tot slot kun je Python ook gewoon voor de lol gebruiken:

• Tekst omzetten naar ASCII-art, zoals dit: ʕ •`ᴥ•´ʔ
• Secret Santa-gevers en -ontvangers willekeurig koppelen
• ASCII-artafbeeldingen genereren van een gekozen dier met een bericht
• Schaken
• Je horoscoop lezen
• Tinder gebruiken

Waarom Python leren? 

De voordelen van het kennen en gebruiken van Python laten duidelijk zien waarom het een uitstekende keuze is om te leren, zeker als je eerste programmeertaal. Maar waarom zou jij er persoonlijk voor kiezen om het te leren? Hier zijn enkele redenen die nog meer kunnen overtuigen:

• Het kan je talloze kansen bieden om een nieuwe carrière te starten in veel vakgebieden, en we bekijken zo meteen welke precies.
• Het kan een handig aanvullend hulpmiddel worden voor je huidige baan. Met Python kun je bijvoorbeeld veel monotone taken automatiseren, zoals in één keer bestanden hernoemen, bestanden naar een ander formaat converteren of werkrapporten maken en bijwerken.
• Het kan je laten opvallen, zelfs bij sollicitaties voor functies die niet direct Python vereisen (bekijk bijvoorbeeld een voorbeeld van een functiebeschrijving voor business analyst).
• Python-gerelateerde beroepen worden momenteel zeer goed betaald en zijn erg in trek, en die trend zal in de toekomst alleen maar toenemen.
• Tot slot kun je met Python veel handige dingen voor jezelf doen, zoals websites scrapen of bots maken. 

Hoe lang duurt het om Python te leren?

Hoe lang zou het duren om Python te leren? Alles hangt af van je eerdere codeerervaring, doelen, motivatie en de tijd die je aan je studie wilt besteden. 

Het goede nieuws is dat je, zelfs als je een complete beginner bent, de basis van Python voor elk doel in slechts 30 uur kunt leren. Hier is een gedetailleerde tabel met tijdlijnen, afhankelijk van je specifieke doelen:

Welke banen hebben Python nodig?

Veel beroepen hebben Python direct nodig voor hun dagelijkse werk. Hieronder hebben we uiteengezet wat je professioneel met Python kunt doen, samen met andere vereiste vaardigheden:

Bovendien kunnen sommige andere functies Python-vaardigheden vereisen voor bepaalde taken, zoals data analyseren, repetitieve taken automatiseren of marktgedrag monitoren: business analysts, bankiers en wetenschappers zijn slechts enkele voorbeelden. 

Conclusie

Dus, waar wordt Python voor gebruikt? Samengevat hebben we veel besproken over de toepassingen van Python voor het oplossen van verschillende taken op gebieden zoals datavisualisatie, data-analyse en machine learning.

We hebben ook behandeld wat Python is en de belangrijkste voordelen ervan, waardoor het de meest gebruikte programmeertaal ter wereld is. 

Ben je geïnteresseerd om de spannende reis van het leren van Python voort te zetten om je carrièremogelijkheden te verbreden? Verken dan de uitgebreide, beginnersvriendelijke online programma’s van de volgende skill- en carrièretracks van DataCamp:

• Python Fundamentals
• Python Programmer
• Data Analyst with Python
• Data Scientist with Python