Hướng dẫn how can we use python for daily life? - làm thế nào chúng ta có thể sử dụng python cho cuộc sống hàng ngày?

Python không chỉ dành cho các lập trình viên chuyên nghiệp. Học Python có thể thay đổi đáng kể công việc hàng ngày của các nhà tiếp thị, nhà nghiên cứu, bác sĩ và thậm chí cả các nghệ sĩ. Hãy cùng xem Python đang tăng cường công việc như thế nào trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Bạn có thể nghĩ rằng chỉ các lập trình viên máy tính, nhà phát triển web, kỹ sư phần mềm và các chuyên gia công nghiệp công nghệ khác là những người duy nhất sử dụng Python tại nơi làm việc. Nhưng sự thật là bất kỳ công việc nào cũng có thể được thực hiện dễ dàng hơn bằng cách học một chút python.

Tại sao phải học Python?

Nếu bạn đang xem xét việc học Python, bạn là một bước gần hơn với một cột mốc quan trọng trong cuộc sống làm việc của bạn. Mã hóa là một kỹ năng quan trọng cho những người thuộc nhiều vai trò khác nhau, không chỉ các lập trình viên. Để theo kịp những thay đổi, bạn cần phát triển các kỹ năng mới. Biết Python có thể là một lợi thế cạnh tranh trong thị trường việc làm ngày mai.

Nhưng có nhiều ngôn ngữ lập trình. Tại sao bạn nên chọn Python? Có một câu trả lời đơn giản cho câu hỏi này. Câu trả lời đơn giản là Python khá dễ bắt đầu.

Đầu tiên, nó có một cú pháp đơn giản giúp mọi người rất dễ tiếp cận. Thứ hai, Python có năng suất cao và thường yêu cầu ít dòng mã hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Cuối cùng, Python rất linh hoạt và có thể được sử dụng cho bất cứ điều gì, bao gồm phân tích và trực quan hóa dữ liệu, tạo ra các ứng dụng, blockchain xây dựng và nhiều hơn nữa.simple syntax that makes it very accessible to people without an IT background. Second, Python is highly productive and usually requires fewer lines of code than other programming languages. Finally, Python is versatile and can be used for just about anything, including analyzing and visualizing data, creating applications, building blockchains, and much more.

Với tất cả những lợi thế này, Python đã lọt vào đầu các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Trong vài năm qua, nó đã trở thành một nhà lãnh đạo không thể chối cãi trong các tìm kiếm hướng dẫn ngôn ngữ lập trình trên Google, để lại Java, JavaScript, C#và những người khác ở phía sau. Tất nhiên, các ngôn ngữ lập trình khác cũng có lợi ích của họ. Ví dụ, Java nhanh hơn Python. (Để biết thêm sự khác biệt giữa Python và Java, hãy xem hướng dẫn so sánh ngắn gọn này.) Bạn có thể tìm hiểu thêm về lý do tại sao Python rất phổ biến trong bài viết này.

Tự động hóa các công việc thường xuyên với Python

Như đã đề cập trước đây, một trong những lý do đằng sau sự phổ biến cao của Python là khả năng áp dụng của nó đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau. Có một cuốn sách phổ biến của Al Sweigart có tên là Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python. Nó cung cấp nhiều ví dụ về Python làm trong vài phút, những gì sẽ mất hàng giờ để làm bằng tay. Phần thú vị nhất là bạn chỉ cần kiến ​​thức cơ bản về Python để áp dụng các giải pháp trong cuốn sách này.

Mặc dù tôi không muốn áp đảo bạn với các mẫu mã, tôi sẽ xây dựng ý tưởng chính của cuốn sách này và cho bạn thấy một số nhiệm vụ thường xuyên từ công việc hàng ngày của bạn có thể dễ dàng tự động hóa với Python.

Tổ chức các tệp trên máy tính của bạn

Khi làm việc trên các dự án dài và phức tạp, bạn thường kết thúc với hàng tá thư mục và hàng trăm hoặc hàng ngàn tệp liên quan đến dự án đó. Trong thế giới lý tưởng, bạn muốn các tệp này được tổ chức theo một cách cụ thể, với tên tệp theo các quy ước đặt tên nhất định. Trong thế giới thực, rất nhiều bài tập song song với thời hạn chặt chẽ thường dẫn đến sự hỗn loạn hoàn toàn trong thư mục dự án của bạn. May mắn thay, có một số mô -đun Python nhất định có thể giải cứu bạn khỏi việc đổi tên, sao chép, di chuyển và nén tất cả các tệp này bằng tay.

Làm việc với bảng tính Excel

Mặc dù Excel cung cấp rất nhiều cơ hội tự động hóa, nhưng có một số nhiệm vụ nhất định có thể được tự động hóa hơn nữa với Python. Với một chút mã, bạn có thể tự động so sánh dữ liệu giữa một số bảng tính, kiểm tra các ô trống hoặc dữ liệu không hợp lệ và kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng tính Excel để tạo báo cáo thông tin. Tìm hiểu thêm về việc sử dụng Python để làm việc với các tệp Excel trong hướng dẫn giới thiệu này.

Làm việc với PDFS

Bạn tìm thấy các tệp PDF ở khắp mọi nơi, lưu trữ báo cáo, văn bản, đồ thị, hình ảnh, v.v ... Đó là một cách tuyệt vời để chia sẻ thông tin được định dạng độc đáo, nhưng không may PDF thường rất khó làm việc khi bạn làm bất cứ điều gì khác ngoài việc đọc chúng. Ở đây một lần nữa, Python đến giải cứu. Một số mô -đun Python có thể giúp bạn thao tác với các tệp PDF, cho phép bạn trích xuất văn bản từ chúng, kết hợp các trang chọn từ nhiều tệp, thêm logo hoặc hình mờ vào các trang được chỉ định và nhiều hơn nữa.manipulate PDFs, enabling you to extract text from them, combine select pages from multiple files, add a logo or watermark to the specified pages, and much more.

Khai thác dữ liệu liên hệ

Cho dù bạn là một headhunter đang tìm kiếm các ứng cử viên công việc xuất sắc hay nhân viên bán hàng đang tìm kiếm khách hàng tiềm năng, bạn có thể thường thấy mình dành nhiều ngày và hàng tuần để tạo cơ sở dữ liệu liên hệ thông qua việc quét web và khai thác dữ liệu. Bạn không nên ngạc nhiên khi biết rằng các mô-đun Python có thể giúp bạn thu thập dữ liệu này tự động, dẫn đến một bảng tính được tổ chức tốt có chứa chi tiết liên hệ và thông tin cơ bản khác mà bạn cần.

Gửi e-mail

Python không thể đảm nhận tất cả các tác vụ liên quan đến email của bạn, nhưng nó có thể là một trợ giúp tuyệt vời khi bạn cần gửi nhiều email có nội dung tương tự như một danh sách dài người nhận. Tất nhiên, hôm nay chúng tôi có sẵn phần mềm thương mại có thể tự động xử lý nhiều nhiệm vụ gửi thư. Tuy nhiên, một số nhiệm vụ không thể được giải quyết với phần mềm hiện có; Họ yêu cầu một cách tiếp cận cá nhân. Ví dụ, với Python, bạn có thể gửi cho mỗi nhân viên một email khác nhau tùy thuộc vào bộ phận của họ, cấp độ thâm niên, v.v.

Làm thế nào các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng python

Ngoài việc tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, Python có thể hỗ trợ những thứ cụ thể cho các ngành nghề và ngành công nghiệp cụ thể. Hãy cùng xem một vài ví dụ.

Tiếp thị

Python có thể tự động hóa nhiều hoạt động tiếp thị. Ví dụ, nó có thể tạo ra các trực quan hóa chất lượng chuyên nghiệp nhằm tăng cường phân tích tiếp thị, hợp lý hóa quy trình thu thập dữ liệu, tự động hóa phân khúc khách hàng và phân tích phản hồi của khách hàng, tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, xây dựng thuật toán khuyến nghị tinh vi, tự động hóa thử nghiệm A/B và nhiều hơn nữa. Python thực sự là một công cụ tuyệt vời để đơn giản hóa các nhà tiếp thị công việc hàng ngày. Trong bài viết này, tôi giải thích về lý do tại sao bạn nên sử dụng Python trong tiếp thị.

Khoa học

Các động lực chính đằng sau tỷ lệ lạm phát là gì? Là sự khác biệt trong hiệu suất của một loại thuốc mới so với giả dược có ý nghĩa thống kê? Tốc độ truyền của biến thể CoVID-19 cuối cùng có cao hơn đáng kể? Các nhà khoa học trên các lĩnh vực nghiên cứu áp dụng các mô hình thống kê để trả lời câu hỏi của họ. Trong những năm trước, họ chủ yếu dựa vào các gói phần mềm thống kê để xây dựng mô hình của họ; Hiện tại, Python đang trở nên phổ biến trong số các nhà khoa học vì tính linh hoạt, cú pháp đơn giản và chi phí thấp (nó miễn phí). Python cho phép họ xây dựng các mô hình thống kê và trực quan hóa phức tạp chỉ với một vài dòng mã, làm cho nó trở thành một công cụ yêu thích ngay cả đối với các nhà nghiên cứu dày dạn đang sử dụng các gói phần mềm khác nhau.

Chăm sóc sức khỏe

Ngày nay, số lượng dữ liệu chưa được tạo ra bởi bệnh nhân, phòng khám và bệnh viện. Python có thể giúp hiểu được dữ liệu này. Đây là ngôn ngữ lập trình được sử dụng (hầu như chỉ) để xây dựng các mô hình học máy dự đoán các bệnh trước khi các triệu chứng nghiêm trọng xảy ra và cải thiện chẩn đoán dựa trên MRI và ECG. Một số ứng dụng học máy học trong y học bao gồm theo dõi nhịp tim của bệnh nhân về chứng rối loạn nhịp tim, đưa ra cảnh báo sớm về nhiễm trùng huyết, khám phá các loại thuốc mới, v.v.predict diseases before severe symptoms occur and improve diagnostics based on MRIs and ECGs. Some of machine learning’s applications in medicine include monitoring a patient’s heartbeat for arrhythmias, providing early warning of sepsis, discovering new medicines, etc.

Ngoài ra, các bác sĩ lâm sàng dành quá nhiều thời gian để làm nhân viên dữ liệu. Đã có những giải pháp quản lý bệnh nhân có sẵn được xây dựng với Python để giúp các bác sĩ và y tá tiết kiệm thời gian để làm việc với bệnh nhân thay vì tài liệu. Trong tương lai, việc đưa ghi chú vào hồ sơ y tế có thể sẽ được thực hiện đầy đủ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI).

Mỹ thuật

Các mô hình dựa trên AI cũng đang xâm chiếm ngành công nghiệp nghệ thuật. Thuật toán có thể tạo ra nghệ thuật; Christie sườn đã bán một bức chân dung do AI tạo ra. Tuy nhiên, nó không có khả năng AI sẽ thay thế các nghệ sĩ. Thay vào đó, các nghệ sĩ có thể tạo ra các tác phẩm gốc mới bằng cách thử nghiệm trí tuệ nhân tạo. Họ có thể sử dụng các hình ảnh do AI tạo ra làm nguồn cảm hứng cho các bức tranh của riêng họ hoặc chúng có thể đưa hình ảnh cụ thể vào một thuật toán để có được một kết quả thú vị. Các thuật toán này được phát triển bởi các nhà nghiên cứu AI; Tuy nhiên, các nghệ sĩ có kiến ​​thức cơ bản về Python có thể điều chỉnh một chút các mô hình này và sử dụng chúng trong các thí nghiệm nghệ thuật của riêng họ.

Trong một trong những bài viết trước đây của tôi, tôi đưa ra nhiều ví dụ hơn về những gì Python được sử dụng cho.

Học Python để cải thiện công việc hàng ngày của bạn

Bây giờ bạn đã biết làm thế nào Python có thể & nbsp; Tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán tại công việc hiện tại của bạn, tăng hiệu quả của bạn và thậm chí có thể cải thiện sự sáng tạo của bạn. Nó có thể chỉ là một ngôn ngữ lập trình, nhưng Python có thể thay đổi cuộc sống của bạn tốt hơn. Vì vậy, tại sao không học cách sử dụng Python?

Ngay bây giờ, kể từ tháng 3 năm 2021, LearnPython.com là miễn phí. Điều đó có nghĩa là bạn có thể hoàn thành các bản nhạc Python này với giá 0,00 đô la:

• Tìm hiểu lập trình với Python bao gồm 5 khóa học tương tác có chứa 410 thách thức mã hóa. Nó sẽ giới thiệu cho bạn các nguyên tắc cơ bản của lập trình máy tính. includes 5 interactive courses that contain 410 coding challenges. It will introduce you to the fundamentals of computer programming.
• Xử lý dữ liệu với Python dành cho những người muốn tìm hiểu thêm sau khi họ hoàn thành những điều cơ bản. Trong theo dõi mini này, bạn sẽ học cách làm việc với các chuỗi và các định dạng tệp phổ biến nhất (CSV, XLSX và JSON) bằng Python. 297 Bài tập tương tác được bao gồm! is for those who want to learn more after they’ve completed the basics. In this mini-track, you’ll learn how to work with strings and the most common file formats (CSV, XLSX, and JSON) using Python. 297 interactive exercises are included!

Vẫn không chắc chắn bắt đầu từ đâu? Kiểm tra hướng dẫn này bao gồm 10 cách để thực hành Python trực tuyến. Có một cơ hội tốt mà bạn sẽ thực sự hào hứng với các cơ hội mà Python cung cấp. Có lẽ bạn thậm chí sẽ kết thúc với tư cách là một freelancer Python một ngày nào đó!

Cảm ơn bạn đã đọc và học hỏi hạnh phúc!

Python thực sự được sử dụng để làm gì?

3 lợi ích của Python là gì?

Làm thế nào Python hữu ích trong tương lai?