پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره است. مطابق این تعریف از پایتون برای اهداف مختلفی می‌توان استفاده کرد؛ از توسعه‌ی وب گرفته تا علم داده، یادگیری ماشین و رباتیک. شرکت‌های مطرحی مانند گوگل، یوتیوب، فیس‌بوک، اینستاگرام، اسپاتیفای، نتفلیکس و… از پایتون برای توسعه‌ی برنامه‌های خود استفاده می‌کنند. پایتون جایگاه خود را به‌عنوان یکی از اصلی‌ترین زبان‌های سمت سرور گوگل به دست آورده است. اینستاگرام نیز با استفاده از پایتون توسعه پیدا کرده است. اسپاتیفای نیز از این زبان برای تحلیل داده‌ها و توسعه‌ی بک‌اند خود استفاده می‌کند. پایتون همچنین با کاربردهای هیجان‌انگیزش در حوزه‌ی رباتیک و کنترل سخت‌افزار در توسعه‌ی علوم و اکتشافات فضایی ابزاری حیاتی است. در ادامه، کاربرد پایتون در حوزه‌های مختلف را بررسی خواهیم کرد.
کاربرد پایتون در توسعه‌ی نرم‌افزارهای مختلف
اکوسیستم پایتون مجموعه‌ای غنی از فریم‌ورک‌ها، ابزارها و کتابخانه‌ها را فراهم می‌کند که شما با استفاده از آن‌ها می‌توانید تقریباً هر برنامه‌ای را توسعه دهید. از پایتون می‌توان برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌ها، پلتفرم‌های دسکتاپ و موبایل و حتی بازی‌های ویدئویی استفاده کرد.
توسعه‌ی وب
پایتون یکی از مهارت‌های موردتقاضا برای توسعه‌ی وب‌اپلیکیشن‌ها است که فرصت‌های زیادی را برای شما به همراه می‌آورد. در این حوزه، چندین فریم‌ورک، کتابخانه و ابزار پایتون از جمله Flask ،FastAPI ،Django و Tornado برای توسعه‌ی برنامه‌های وب، APIها و… ایجاد شده‌اند. اگر می‌خواهید مهارت‌های خود در زبان برنامه‌نویسی پایتون را در عمل تمرین کنید، می‌توانید برای خود یک پورتفولیو بسازید. با وجود مشاغل و فرصت‌های شغلی بسیار زیاد در زمینه‌ی پایتون، توسعه‌ی یک پورتفولیوی شخصی با پایتون ایده‌ی خوبی برای تمرین و نمایش مهارت‌های شماست.
توسعه‌ی رابط خط فرمان
دومین کاربرد پایتون، توسعه‌ی اپلیکیشن رابط خط فرمان (Command-Line Interface یا CLI) است. برنامه‌های CLI همه‌جا هستند و به شما این امکان را می‌دهند تا با ایجاد ابزارهای کوچک و بزرگ برای خط فرمان، کارهای تکراری و خسته‌کننده را در کارهای روزمره‌ی خود به‌طور خودکار انجام دهید. ایجاد برنامه‌ها با یک رابط خط فرمان کاربرپسند یک مهارت ارزشمند برای هر توسعه‌دهنده‌ی پایتون است. در پایتون، شما مجموعه‌ای چشمگیر از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های CLI دارید که می‌توانند به شما کمک کنند تا ابزارهای خط فرمان را به‌سادگی ایجاد کنید؛ از جمله Click ،argparse و Typer.
توسعه‌ی رابط کاربری گرافیکی
یکی دیگر از کاربردهای جذاب پایتون، ایجاد رابط‌های کاربری گرافیکی (Graphical User Interface یا GUI) برای محیط‌های دسکتاپ است. اگر به ساخت این نوع برنامه‌ها علاقه‌مند هستید، پایتون طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها، فریم‌ورک‌ها و جعبه‌ابزارهای رابط کاربری گرافیکی را برای شما فراهم کرده است؛ از جمله tkinter ،Qt for Python ،PySimpleGUI ،PyQt ،Kivy و wxPython. می‌توانید برای شروع ساخت رابط‌های کاربری گرافیکی از tkinter که در کتابخانه‌ی استاندارد پایتون موجود است، استفاده کنید. سپس کار خود را گسترش داده و شروع به کار با سایر ابزارهای رابط کاربری گرافیکی کنید.
توسعه‌ی بازی
بسیاری از افراد به برنامه‌نویسی علاقه‌مند می‌شوند چون عاشق بازی‌های کامپیوتری هستند و می‌خواهند بازی‌های خودشان را بسازند. توسعه‌ی بازی‌های رایانه‌ای می‌تواند یک ماجراجویی سرگرم‌کننده و باارزش و تجربه‌ای فوق‌العاده باشد. ابزارها، کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های پایتون بسیاری مانند PyGame ،Arcade و pyglet وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا بازی‌های خود را به‌سرعت ایجاد کنید. می‌توانید از پایتون برای ایجاد بازی‌های آرکاید، بازی‌های ماجراجویی و بازی‌های پازلی استفاده کرده و در عرض چند ساعت آن‌ها را پیاده‌سازی کنید. همچنین می‌توانید از پایتون برای کدنویسی بازی‌های کلاسیک مانند دوز و سنگ کاغذ قیچی و… استفاده کنید.
کاربرد پایتون در علوم داده و ریاضیات
علم داده حوزه‌ای است که آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی و مهارت‌های حل مسئله را ترکیب می‌کند و شامل پاکسازی، آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها است. کاربرد پایتون در زمینه‌های علم داده و ریاضیات بسیار گسترده است. این زبان به‌دلیل خوانایی، بهره‌وری، انعطاف‌پذیری و انتقال‌پذیری در بین دانشمندان علوم پایه و ریاضیات بسیار محبوب شده است. پایتون شامل ابزارهایی برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، محاسبات علمی، تحلیل داده و مصورسازی داده‌ها است. این زبان همچنین ابزارهای کارآمدی را برای جمع‌آوری، استخراج و دست‌کاری داده‌ها فراهم می‌کند.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین می‌تواند اولین قدم برای افرادی باشد که به هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند. یادگیری ماشین الگوریتم‌هایی را مطالعه می‌کند که از طریق تجربه یاد می‌گیرند. این الگوریتم‌ها مدل‌هایی را بر اساس نمونه‌هایی از داده‌های آموزشی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری ایجاد می‌کنند. برخی از محبوب‌ترین ابزارهای پایتون برای استفاده در زمینه‌ی یادگیری ماشین عبارت‌اند از scikit-learn ،PyTorch ،NLTK ،Keras و TensorFlow.
ممکن است علاقه‌مند باشید: یادگیری ماشین چیست؟
محاسبات علمی
زمینه‌ی دیگری که کاربرد پایتون در آن نقش بسزایی دارد، محاسبات علمی است. دانشمندان از قابلیت‌های محاسباتی پیشرفته‌ای که از طریق ابررایانه‌ها، خوشه‌های رایانه و حتی رایانه‌های رومیزی و لپ‌تاپ در دسترس است برای درک و حل مسائل پیچیده استفاده می‌کنند. برخی از کتابخانه‌ها و ابزارهای پایتون که می‌توان از آن‌ها برای محاسبات علمی استفاده کرد عبارت‌اند از: SciPy ،NumPy و SimPy. برخی از این کتابخانه‌ها و ابزارها، اجزای اصلی کتابخانه‌های سطح بالاتر مورد استفاده در یادگیری ماشین، تحلیل داده و… هستند.
تحلیل داده و مصورسازی
تحلیل داده، فرایند جمع‌آوری، بررسی، پاکسازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید، انجام پیش‌بینی‌ها، نتیجه‌گیری، پشتیبانی از فرایندهای تصمیم‌گیری و… است. تحلیل داده ارتباط نزدیکی با مصورسازی داده‌ها برای نمایش گرافیکی آن‌ها دارد. در پایتون، کتابخانه‌هایی شناخته‌شده مانند pandas ،Matplotlib ،Dash ،Bokeh و Seaborn برای تحلیل و مصورسازی داده‌ها وجود دارد.
Web Scraping
یکی از مهم ترین منابع اطلاعاتی برای انجام فرایندهای علوم داده، وب است. فرایند جمع‌آوری و تجزیه داده‌های خام از وب با یک ابزار خودکار (Crawler) به‌عنوان Web Scraping شناخته می‌شود. پایتون مجموعه‌ای عالی از ابزارها و کتابخانه‌ها برای تحلیل و شناسایی اطلاعات از وب دارد. از جمله‌ی این ابزارها می‌توان به Scrapy ،requests ،Beautiful Soup و urllib.request اشاره کرد.
کاربرد پایتون در خودکارسازی فرایندها و سرعت بخشیدن به گردش کار
کامپیوترها در انجام کارهای تکراری و خسته‌کننده بسیار خوب عمل می‌کنند. آن‌ها می‌توانند یک کار را برای مدت طولانی بدون اشتباه تکرار کنند. این یک ویژگی ارزشمند است که می‌تواند به شما کمک کند تا کارهای روزانه‌ی خود را راحت‌تر و با بهره‌وری بیشتری انجام دهید. شما با استفاده از پایتون می‌توانید بسیاری از فرایندها را در گردش کار خود، خودکار کنید؛ می‌توانید عملیات DevOps خود را خودکار و مدیریت کنید، یک محیط توسعه‌ی مؤثر پایتون بسازید، فرایند استقرار را در چرخه‌ی توسعه مدیریت کنید، نرم‌افزارهای توسعه‌یافته را آزمایش کنید، سیستم‌های پایگاه داده‌ی خود را مدیریت کنید و…
DevOps
DevOps شامل توسعه‌ی نرم‌افزار و عملیات‌های کلی IT است. DevOps به شما این امکان را می‌دهد که کل چرخه‌ی عمر برنامه‌ها و محصولات نرم‌افزاری از جمله توسعه، آزمایش و استقرار را مدیریت کنید. پایتون یکی از فناوری‌های اولیه است که از آن در حوزه‌ی DevOps استفاده می‌شود. انعطاف‌پذیری و دردسترس‌بودن پایتون، آن را به یک ابزار کارآمد در این زمینه تبدیل کرده و به تیم‌های توسعه‌دهنده این امکان را می‌دهد که گردش کار خود را بهبود بخشیده و کارآمدتر و سازنده‌تر کار کنند. برخی از ابزارهای محبوب DevOps مانند Ansible و Docker Compose به زبان پایتون نوشته شده‌اند.
محیط توسعه
ساخت یک محیط کارآمد و مؤثر برای تیم بخش اساسی توسعه‌ی هر نرم‌افزاری است. برای این منظور، پایتون مجموعه‌ای عالی از ابزارها دارد که به شما این امکان را می‌دهد که بسته‌ها، کتابخانه‌ها و نسخه‌ی پایتون خود را در محیط‌های مجازی هر پروژه، مجزا کنید. یادگیری نحوه‌ی ایجاد یک محیط توسعه با استفاده از پایتون پایتون خلاقیت شما را در مسیر توسعه‌ی نرم‌افزار افزایش خواهد داد. بنابراین مهم است که برای تقویت این مهارت وقت بگذارید. برخی از ابزارهای محبوب پایتون برای این منظور عبارت‌اند از: pipx ،Pipenv، pip ،conda و pyenv.
پکیجینگ و استقرار نرم‌افزار
یکی دیگر از بخش‌های حیاتی چرخه‌ی توسعه‌ی نرم‌افزار، بسته‌بندی، توزیع و استقرار محصولات برای کاربران نهایی یا مشتریان است. در پایتون، یک راه سریع و محبوب برای استقرار برنامه‌ها و کتابخانه‌ها، انتشار آن‌ها در PyPI است. همچنین از ابزارهای پایتون مانند setuptools ،PyInstaller ،Poetry ،Flit و Twine می‌توان برای بسته‌بندی و استقرار برنامه‌ها، کتابخانه‌ها و بسته‌های پایتون را برای کاربران نهایی، مشتریان استفاده کرد.
سیستم‌های پایگاه داده
اکثر برنامه‌هایی که در حرفه‌ی خود به‌عنوان یک توسعه‌دهنده خواهید ساخت، به‌نوعی با داده‌ها تعامل دارند. این تعامل معمولاً از طریق یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) اتفاق می‌افتد که امکان تعریف، ساخت، نگهداری و دسترسی به پایگاه‌های داده را برای شما فراهم می‌کند. برای اتصال و دست‌کاری پایگاه‌های داده با پایتون می‌توانید از بسته‌های استاندارد کتابخانه و بسته‌ها و کتابخانه‌های شخص ثالث استفاده کنید. شما همچنین می‌توانید از پایگاه‌های داده‌ی SQL و NoSQL در پایتون استفاده کنید. ابزارهای ORM نیز نوع مهم دیگری از ابزارها هستند که می‌توانید از آن‌ها برای کار با پایگاه‌های داده در پایتون استفاده کنید. شما می‌توانید از کتابخانه‌های پایتون مانند SQLAlchemy ،PyMongo ،Psycopg ،MySQL Connector ،MongoEngine و sqlite3 برای اتصال و راه‌اندازی پایگاه‌های داده استفاده کنید.
تست نرم‌افزار
یادگیری برنامه‌نویسی را احتمالاً با ایجاد برنامه‌ها و اسکریپت‌های کوچکی شروع می‌کنید که می‌توانید به‌راحتی آن‌ها را اجرا کرده و به‌صورت دستی آزمایش کنید تا مطمئن شوید همان طور که انتظار دارید کار می‌کنند. با این حال، زمانی که برنامه‌های شما پیچیده‌تر می‌شوند، آزمایش آن‌ها به‌صورت دستی تقریباً غیرممکن است. بنابراین، شما به یک فرایند تست نیاز دارید که در شناسایی اشکالات و جلوگیری از وارد کردن آن‌ها به محصول نهایی کمک کنند. تست نرم‌افزار همچنین می‌تواند طراحی کد شما را هدایت کرده و به شما کمک کند عملکرد، امنیت، قابلیت استفاده، انطباق با مقررات و… را بررسی کنید. از برخی ابزارهای تست نرم‌افزار پایتون مانند tox ،pytest ،doctest و unittest می‌توان برای نوشتن تست‌ها و اجرای خودکار آن‌ها استفاده کرد.
کاربرد پایتون در توسعه‌ی امبددسیستم‌ها و ربات‌ها
نوشتن برنامه‌های وب یا دسکتاپ جالب است، اما نوشتن کدی که نحوه‌ی عملکرد سیستم‌های سخت‌افزاری و ربات‌ها را کنترل می‌کند، می‌تواند حتی جالب‌تر باشد. زمینه‌هایی مانند اینترنت اشیا، اتوماسیون خانگی، خودروهای خودران و رباتیک با پیشرفت علم و فناوری، محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند. پایتون نیز به‌تدریج وارد دنیای حسگرها، موتورهای الکتریکی، مدارها، میکروکنترلرها و ربات‌ها شده است. امروزه می‌توانید پروژه‌های پایتون زیادی را بیابید که در این جهت حرکت می‌کنند؛ مانند: Raspberry Pi ،PythonRobotics ،MicroPython ،CircuitPython ،BBC micro:bit و rospy.
پایتون در چه زمینه‌هایی کاربرد ندارد؟
پایتون یک زبان بسیار همه‌کاره است و کارهای زیادی را می‌توان با کمک آن انجام داد. با این حال مواردی وجود دارد که پایتون اصلاً برای آن‌ها مناسب نیست. به‌عنوان یک زبان مفسری، پایتون در تعامل با دستگاه‌های سطح پایین مشکل دارد. به‌عنوان مثال اگر بخواهید یک سیستم‌عامل با پایتون بنویسید، مشکل خواهید داشت. بنابراین برای برنامه‌های سطح پایین بهتر است از C یا C++ استفاده کنید.
با این حال، این موضوع ممکن است در درازمدت دیگر درست نباشد و افرادی هستند که روی پروژه‌هایی کار می‌کنند که قابلیت استفاده‌ی پایتون را به تعاملات سطح پایین گسترش می‌دهند. MicroPython و CircuitPython تنها برخی از این پروژه‌ها هستند که قابلیت‌های سطح پایین را برای پایتون طراحی می‌کنند.
این فهرست از کاربرد پایتون در حوزه‌های مختلف کامل نیست و هنوز زمینه‌های بی‌شمار دیگری وجود دارد که می‌توانید در آن‌ها از پایتون استفاده کنید. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره با کاربردهای متنوع در زمینه‌های مختلف است. داشتن یک درک اولیه از آنچه که می‌توانید با پایتون انجام دهید به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های پایتون خود را ارتقا دهید. شما می‌توانید پایتون را در زمینه‌های مختلف، از توسعه‌ی اپلیکیشن‌ها گرفته تا رباتیک استفاده کنید.
