Python proqramlaşdırma dilinin tətbiqi perspektivləri

---

Python proqramlaşdırma dilinin tətbiqi perspektivləri 

 

Python  1990-cı  ildə  Guido  van  Rossum  tərəfindən  yaradılan 

proqramlaşdırma

  dilidir. 

Python 

dinamik, 

avtomatik 

yaddaş 

idarəetmə xüsusiyyətinə 

malikdir 

və 

Perl, 

Ruby, Scheme, Smalltalk, Tcl dillərinə oxşar, s

intaksisi çox aydın və anlaşılandır.

 

Obyektyönümlü,  struktur,  funksional  proqramlaşdırmanı  dəstəkləyən  Python  dili  C 

proqramlaşdırma  dillərindən  fərqli  olaraq  interpretatorlu  bir  dildir.  İnterpretasiya  zamanı 

proqramın 

hər  bir  kodu  ayrıca  translyasiya  olunur  və  dərhal  yerinə  yetirilir,  yəni  kodun 

translyasiya, kompilyasiya və icrası paralel olaraq yerinə yetirilir. Sonra növbəti kod translyasiya 

olunur  və  yerinə  yetirilir  və  s.  Bir  sıra  başqa  dillərdə  (C,  C++,  Paskal    və  s.)  isə  proqram 

modulunun  bütün  kodları  translyasiya  və  kompilyasiya  olunduqdan  sonra  yerinə  yetirilir. 

Pythonda yazılmış proqram digər proqramçılar tərəfindən rahat başa düşülür. 

Python  proqramlaşma  dili  Çarpaz  (cross)  platforması  sayəsində  bir  çox  əməliyyat 

sistemləri (Unix,  Linux, Mac,  Windows, Amiga,  Sumbian) ilə  işləyə bilir.  Python

  scriptlər  veb 

və desktop mühitlərində geniş istifadə olunur.  

Google, 

Youtube, 

Yahoo  və  s.  məşhur  şirkətlər  Python  dilindən  geniş  istifadə  edir. 

İnternet üzərində araşdırma aparsaq, Python dilinin ilk beşlikdə olduğunu görə bilərik. 

 

 

---

 

 

 Eyni zamanda nüfuzlu tədqiqat mərkəzlərində 

(məsələn: CERN ) və elmi araşdırmalarda 

geniş  istifadə  olunur.  Buna  əsas  səbəb  onun  çoxfunksiyalı  modullara  və  zəngin  kitabxanalara 

malik  olmasıdır.  Bunlara    misal  olaraq,  Theano_və_Matplotlibi'>Pandas, 

Scikit-Learn, 

NumPy,  Statsmodels,  NLTK

,

 

SciPy Theano və Matplotlibi göstərmək olar. 

Pandas  –  məlumatların  ilkin  təhlili  üçün  proqram  paketidir.  Bu  paketin  köməyi  ilə  məlumat 

strukturu  yaratmaq,  rəqəmsal  məlumat  cədvəlləri  (DataFrame)  və  dinamik  sıralar  (Time  series) 

üzrə əməliyyatlar aparmaq mümkündür.  

Scikit-Learn 

– 

təsnifləşdirmə, reqressiya, klaster təhlili üçün alqoritmlərə malikdir.  

 NumPy –riyazi  funksiyaların  geniş  kitabxanasıdır. 

Rəqəmsal  çoxölçülü  məlumat  massivləri 

olan məsələlər üçün funksiyaların kompilyasiyasını təmin edir. 

Statsmodels –  məlumatların  tədqiqi,  statistik  modellərin  qiymətləndirilməsi,  funksiyaların 

qurulması və statistik testlər üçün moduldur. 

NLTK

 

–  bədii

  dilin  statistik  işlənməsi  üçün  bir  sıra  proqram  kitabxanaları  paketidir. 

Prototiplərin və tədqiqat sistemlərinin yaradılmasında istifadə olunur. 

Theano

 

– 

çoxölçülü məlumat massivlərinə riyazi funksiyaları və ifadələri səmərəli tətbiq etməyə 

imkan verir. 

SciPy 

–  riyazi  alqoritm  və  funksiyaları  olmaqla  NumPy  kitabxanasının  genişləndirilmiş

 

formasıdır  və  Pythonun  interaktiv  seansı  üçün  əlavə  imkanlara  malikdir.  Bu  isə  məlumatların 

idarə  edilməsi  və  vizuallaşdırılması  üçün  istifadəçiyə  qrupları  (klasları)  təqdim  etməyə  geniş 

imkanlar yaradır. SciPy interaktiv seansı ilə məlumatların işlənməsi və MATLAB, IDL, Octave, 

R-Lab,  SciLab  kimi  sistemlərin  dəstəklənməsi  üçün  mühit  yaradır.  SciPy  Python  üzərində 

mürəkkəb  proqramların  və  ixtisaslaşdırılmış  əlavələrin  işlənib  hazırlanmasında  güclü 

proqramlaşdırma dili hesab edilir və elmi tədqiqat işlərində geniş tətbiq olunur. 

   

Matplotlib

 

–  Python  proqramlaşdırma  dili  üçün  ikiölçülü  qrafiklər  üzrə  kitabxanadır  və 

müxtəlif formatlı, yüksəkkeyfiyyətli şəkillərin yaradılmasında istifadə olunur.

       

Mövcud  kitabxanaların  müxtəlif  kombinasiyaları  böyük  məlumatlarla  işləmək  və 

proqnozlar vermək üçün yararlıdır. 

---

Veb proqramlaşdırma üçün Django framework istifadə edilir. Django vasitəsilə istənilən 

formada veb-sayt, portal və s. yaradıla bilər. Python kodları vasitəsilə yaradılan sayt, portal və s. 

tətbiqlərə dinamiklik verir. 

Hazırda aparılan sorğuların elektron versiyaya keçirilməsi  müasir dövrün əsas tələbidir. 

Bunu reallaşdırmaq üçün  Pythonun  Kivy modulundan istifadə  edilir.  Kivy  demək olar ki  bütün 

mobil  platformalarda  dəstəklənir.  Kivy  modulunda  proqramlaşdırılan  sorğular  daha  dinamik, 

çevik və müasir tələblərə uyğun şəkildə yerinə yetirilir.   

Elmi-Tədqiqat və İnnovasiyalar Mərkəzi tərəfindən Python proqramlama dilinin əsas iki 

istiqamətdə  tətbiqi  nəzərdə  tutulur:  mərkəzin  yerinə  yetirdiyi  statistik  tədqiqat  işlərinin 

avtomatlaşdırılmasında və statistik innovasiyaların tətbiqində. 

Statistik  tədqiqat  işlərinin  avtomatlaşdırılması:  statistik  müşahidələrdə  məlumatların 

təsviri  statistikası,  əyani  statistika  (qrafik,  diaqram,  kartoqram,  kartodiaqram  və  s.),  klaster 

təhlili,  nümunələrin  seçilməsi,  korrelyasiya  təhlili,  faktor  təhlili,  reqressiya  təhlili,  statistik 

müşahidənin  keyfiyyətinin  qiymətləndirilməsi,  yekunlaşdırma,  məlumatların  təhlili  və 

sistemləşdirilməsi və s.      

Nəticə  olaraq  demək  olar  ki,  Python  proqram  dilindən  istifadə  etməklə 

web,mobil,desktop və cihaz proqramlamasında tətbiqlər hazırlamaq mümkündür.