Enable

Vlotte start met data

Build

Oplossingen op maat

Optimize

Optimaal rendement

Python

Wat is Python?

Python is een programmeertaal die in de jaren 1990 is ontwikkeld door Guido van Rossum. Het is een zogenaamde high-level taal, wat betekent dat het veel abstractie heeft en dat programmeurs minder details hoeven te implementeren dan bij lage-level talen.

Python is populair vanwege de leesbaarheid van de code, het grote aantal beschikbare bibliotheken en de vele toepassingsgebieden, zoals webontwikkeling, data-analyse en machine learning.

Python wordt vaak gebruikt door data engineers vanwege de krachtige dataanalysebibliotheken en de ondersteuning voor het ontwikkelen van machine learning-modellen.

Wat-is-Python
Hoe-werkt-Python

Hoe werkt Python?

Python werkt door de code die door een programmeur is geschreven te interpreteren en uit te voeren. Dit gebeurt door de Python-interpreter, die de code lijn voor lijn uitvoert en de resultaten teruggeeft.

Een van de voordelen van het gebruik van een interpreter is dat het gemakkelijker is om code te schrijven en te debuggen, omdat fouten tijdens de uitvoering van de code worden gevonden in plaats van tijdens het compileren.

Een ander voordeel is dat Python-code op elke computer met een Python-interpreter kan worden uitgevoerd, ongeacht het besturingssysteem of de hardware.

Python voor beginners

  • Installeer de Python-interpreter op je computer. Dit kan gedaan worden door naar de officiële Python-website te gaan en de laatste versie te downloaden en te installeren.
  • Open een tekstverwerker of code-editor om je Python-code te schrijven. Dit kan bijvoorbeeld een programma zoals Atom, Sublime Text of Visual Studio Code zijn.
  • Schrijf je eerste Python-code. Dit kan bijvoorbeeld een programma zijn dat “Hallo, wereld!” op het scherm afdrukt.
  • Voer je Python-code uit door deze te openen in de interpreter. Dit kan gedaan worden door de interpreter te openen en daar het commando “python” gevolgd door de naam van je bestand te gebruiken. Bijvoorbeeld: “python mijnbestand.py”.
  • Bekijk het resultaat van het uitvoeren van je Python-code. Als er geen fouten zijn opgetreden, zou je het verwachte resultaat moeten zien.

Zorg ervoor dat je vertrouwd raakt met de basisconcepten van Python, zoals variabelen, lussen en conditional statements, voordat je verder gaat met het schrijven van complexere code.

Interessante online bronnen voor Python beginners

Interessante online bronnen voor Python beginners

  • De officiële Python-documentatie (https://docs.python.org/3/): Dit is een uitgebreide bron van informatie over Python, met inbegrip van de syntaxis van de taal, de beschikbare bibliotheken en voorbeelden van code.
  • Codecademy’s Python-cursus (https://www.codecademy.com/learn/learn-python): Dit is een interactieve cursus die je stap voor stap door de basisprincipes van Python leidt.
  • org (https://www.learnpython.org/): Dit is een gratis online cursus die je door de basisprincipes van Python leidt en ook enkele geavanceerde onderwerpen behandelt.
  • org’s Python Tutor (http://pythontutor.com/): Dit is een website die je laat zien hoe Python-code stap voor stap wordt uitgevoerd, wat het makkelijker maakt om te begrijpen hoe de taal werkt.
  • YouTube-tutorials: Er zijn veel YouTube-tutorials beschikbaar die je stap voor stap door Python leiden, zoals de “Python Tutorial for Beginners” van Corey Schafer (https://www.youtube.com/watch?v=YYXdXT2l-Gg).

Voor- en nadelen van python

Voordelen van Python

  • Leesbaarheid: Python heeft een zogenaamde “eerlijke” syntaxis, wat betekent dat de code gemakkelijk te lezen en te begrijpen is. Dit maakt het makkelijker om code te schrijven en te onderhouden.
  • Rijk aanbod aan bibliotheken: Python heeft een groot aantal bibliotheken beschikbaar voor verschillende doeleinden, zoals webontwikkeling, data-analyse en machine learning. Dit maakt het gemakkelijker om complexe taken te implementeren zonder dat u alles vanaf de grond af aan hoeft te bouwen.
  • Vele toepassingsgebieden: Python is een veelzijdige taal die gebruikt kan worden voor een breed scala aan doeleinden, van het schrijven van scripts tot het bouwen van complexe applicaties. Dit maakt het een goede taal om te leren als u verschillende soorten projecten wilt aanpakken.
  • Gemakkelijk te leren: Python is een relatief eenvoudige taal om te leren, vooral als u al ervaring heeft met andere programmeertalen. Dit maakt het een goede keuze voor beginners die hun eerste stappen in de programmeer wereld willen zetten.
  • Populair: Python is een van de meest populaire programmeertalen op dit moment, wat betekent dat er veel bronnen beschikbaar zijn om te leren en hulp te krijgen als u vastloopt. Dit maakt het ook gemakkelijker om in contact te komen met andere ontwikkelaars en werkgelegenheid te vinden.

Nadelen van python

  • Langzame uitvoering: Python is een geïnterpreteerde taal, wat betekent dat de code tijdens de uitvoering wordt geïnterpreteerd in plaats van vooraf gecompileerd te worden. Dit kan de uitvoeringssnelheid van Python-code vertragen in vergelijking met talen die gecompileerd worden.
  • Dynamische typisering: Python maakt gebruik van dynamische typisering, wat betekent dat het type van een variabele pas tijdens de uitvoering van de code wordt bepaald. Dit kan sommige fouten moeilijker te vinden maken dan bij statisch getypeerde talen, waarbij het type van een variabele bij het schrijven van de code bepaald wordt.

Wanneer is Python interessant?

Python is een veelzijdige taal die gebruikt kan worden voor een breed scala aan doeleinden. Het is dus interessant in veel situaties. Sommige voorbeelden van gebieden waar Python populair is en waar het interessant kan zijn om te gebruiken, zijn:

 

  • Webontwikkeling: Python heeft verschillende bibliotheken beschikbaar voor het ontwikkelen van websites en webapplicaties, zoals Django en Flask. Dit maakt het een goede keuze als u wilt werken aan het bouwen van online diensten.
  • Data-analyse: Python heeft krachtige bibliotheken beschikbaar voor het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data, zoals Pandas en NumPy. Dit maakt het een goede keuze als u wilt werken met data en inzichten wilt verkrijgen uit grote datasets.
  • Machine learning: Python heeft veel bibliotheken beschikbaar voor het ontwikkelen van machine learning-modellen, zoals TensorFlow en scikit-learn. Dit maakt het een goede keuze als u wilt werken met kunstmatige intelligentie en predictive modelling.
  • Kunstmatige intelligentie: Python is een van de meest populaire talen voor kunstmatige intelligentie en heeft vele bibliotheken en frameworks die speciaal ontwikkeld zijn voor dit doel, zoals Keras en PyTorch.
Standaarden-binnen-Python

Standaarden binnen Python

  • PEP 8: Deze richtlijn bevat aanbevelingen voor het schrijven van leesbare en onderhoudbare Python-code. PEP staat voor “Python Enhancement Proposal” en is een serie documenten die specifiek bedoeld zijn om de Python-taal en het Python-ecosysteem te verbeteren.
  • Type hints: Deze standaard stelt daters in staat om het type van variabelen en functie-parameters te specificeren in hun Python-code, zodat de code beter te begrijpen is en makkelijker te onderhouden is. Type hints zijn niet verplicht in Python, maar worden wel steeds populairder.
  • Docstrings: Docstrings zijn speciale tekstuele aanwijzingen die binnen Python-code gebruikt kunnen worden om de doelen en gebruikswijzen van functies, methoden en andere objecten te documenteren. Docstrings kunnen later gebruikt worden door programmeertools om de code beter te begrijpen en te onderhouden.

Python tools & technologieën

Er zijn veel tools die gebruikt kunnen worden in samenwerking met Python, afhankelijk van uw specifieke doelen en projecten. Een paar voorbeelden van tools die populair zijn onder Python-ontwikkelaars, zijn:

IDLE

Dit is de officiële Python-ontwikkelomgeving die meegeleverd wordt met de Python-installatie. IDLE bevat een beperkte set van functies voor het schrijven en uitvoeren van Python-code, en is vooral geschikt voor beginners.

PyCharm

Dit is een populaire, krachtige en veelzijdige ontwikkelomgeving voor Python. PyCharm bevat een uitgebreide set van functies voor het schrijven, debuggen en optimaliseren van Python-code, en wordt door veel professionele Python-ontwikkelaars gebruikt.

Juptyr Notebook

Dit is een open source web-gebaseerde toepassing die gebruikt kan worden voor het maken en delen van documenten die live Python-code, visualisaties en andere rich media bevatten. Jupyter Notebook is populair in de data science-gemeenschap en wordt vaak gebruikt voor het experimenteren met data en het maken van reproduceerbare analyses.

Anaconda

Dit is een populair pakketbeheerprogramma voor Python en R, met een uitgebreide verzameling van bibliotheken en tools voor data science en machine learning. Anaconda biedt een gebruiksvriendelijke omgeving waarmee gebruikers hun eigen Python-ontwikkelomgevingen kunnen opzetten en beheren.

Web-frameworks

Python heeft vele web-frameworks die gebruikt kunnen worden voor het bouwen van webapplicaties, zoals Django, Flask en Pyramid. Deze frameworks bieden gereedschappen en functionaliteiten die ontwikkelaars kunnen gebruiken om efficiënt webapplicaties te bouwen en te onderhouden.

Databases

Python werkt goed samen met vele soorten databases, zoals SQL-databases (zoals MySQL en PostgreSQL), NoSQL-databases (zoals MongoDB en Cassandra) en in-memory databases (zoals Redis en memcached). Python heeft bibliotheken en tools die ontwikkelaars kunnen gebruiken om te communiceren met databases en om data op te slaan, te lezen en te bewerken.

Machine learning

Python heeft vele bibliotheken en frameworks voor machine learning, zoals TensorFlow, Keras en Scikit-learn. Deze tools kunnen gebruikt worden om complexe machine learning-modellen te bouwen en te trainen, en om deze modellen toe te passen op data voor voorspellingen en classificaties.

Kunstmatige intelligentie

Python is een van de meest populaire talen voor kunstmatige intelligentie en heeft vele bibliotheken en frameworks die speciaal ontwikkeld zijn voor dit doel, zoals TensorFlow, Keras en PyTorch. Deze tools kunnen gebruikt worden om complexe AI-modellen te bouwen en te trainen, en om deze modellen toe te passen op data voor intelligente besluitvorming en actie.

Python automatisatie

Python is een krachtige programmeertaal die gebruikt kan worden voor de automatisatie van allerlei soorten taken. Dit betekent dat u met Python alledaagse, repetitieve of tijdrovende taken kan automatiseren door gebruik te maken van Python-scripts of –programma’s. Sommige voorbeelden van taken die met Python automatisch uitgevoerd kunnen worden, zijn:

 

  • Het beheren en verwerken van bestanden en mappen op uw computer, zoals het sorteren van bestanden in mappen of het samenvoegen van meerdere bestanden tot één bestand.
  • Het uitvoeren van complexe berekeningen of data-analyse, zoals het uitvoeren van statistische analyses of het maken van visualisaties van data.
  • Het ophalen en verwerken van gegevens van het internet, zoals het scrappen van websites voor specifieke gegevens of het integreren van gegevens uit verschillende bronnen.
  • Het automatiseren van werkzaamheden op uw computer, zoals het openen van specifieke programma’s of het versturen van e-mails op bepaalde tijdstippen.

python voorbeelden

Een web-applicatie

Met Python kan u web-applicaties bouwen met behulp van web-frameworks zoals Django of Flask. U kan bijvoorbeeld een sociale netwerk site maken, een online winkel of een service voor het delen van afbeeldingen.

Een data-analyse of -verwerkings tool

Met Python kan u gegevens analyseren en verwerken met behulp van bibliotheken zoals NumPy en Pandas. U kan bijvoorbeeld een tool maken die gebruikt kan worden voor het uitvoeren van statistische analyses of voor het maken van data-visualisaties.

Een machine learning model

Met Python kan u machine learning-modellen bouwen en trainen met behulp van bibliotheken zoals TensorFlow en Scikit-learn. U kan bijvoorbeeld een model maken dat gebruikt kan worden voor het herkennen van afbeeldingen of voor het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen.

Een kunstmatige intelligentie-toepassing

Met Python kan u kunstmatige intelligentie-toepassingen bouwen met behulp van bibliotheken zoals Keras en PyTorch. U kan bijvoorbeeld een chatbot maken die gebruikt kan worden voor klantenondersteuning of een spel dat gebruikt kan worden voor het ontwikkelen van intelligente strategieën.

De beste Python bibliotheken

Zoals eerder vermeld, is het moeilijk om specifieke Python bibliotheken te identificeren als de “beste”, aangezien de behoeften en doelen van elke gebruiker kunnen verschillen. Hier zijn echter enkele van de meest populaire en veelgebruikte Python bibliotheken:

 

  • Pandas: een bibliotheek voor data-analyse en -manipulatie, met ondersteuning voor het werken met tabellen en andere gegevens vormen.
  • NumPy: een bibliotheek voor wiskundige berekeningen en numerieke analyse, met ondersteuning voor het werken met grote arrays en matrices van gegevens.
  • Matplotlib: een bibliotheek voor data-visualisatie, met ondersteuning voor het maken van verschillende soorten grafieken en plaatjes.
  • SciPy: een bibliotheek voor wetenschappelijke berekeningen en analyses, met ondersteuning voor veelgebruikte technieken zoals lineaire algebra en statistiek.
  • TensorFlow: een bibliotheek voor machine learning, ontwikkeld door Google, met ondersteuning voor het bouwen en trainen van complexe modellen voor voorspellingen en classificatie.
  • Keras: een bibliotheek voor diep leren, met een gemakkelijk te gebruiken API voor het bouwen en trainen van complexe neurale netwerken.
  • Scikit-learn: een bibliotheek voor machine learning, met ondersteuning voor veelgebruikte technieken zoals k-means clustering en decision trees.
  • Flask: een bibliotheek voor webontwikkeling, met een simpele en flexibele API voor het maken van webapplicaties.
  • PyQt: een bibliotheek voor het maken van grafische gebruikersinterface (GUI) applicaties, met ondersteuning voor cross-platform ontwikkeling.
  • NLTK: een bibliotheek voor natuurlijke taalverwerking, met ondersteuning voor veelgebruikte technieken zoals stemming en part-of-speech tagging.