מהי Python?
Python (פייתון) היא שפת תכנות היי לבל פופולרית הידועה בפשטות שלה.
Python נכתבה על ידי חידו ואן רוסום ושוחררה בשנת 1991.
Python מדגישה את קריאות הקוד ומספקת תחביר המאפשר למתכנתים לבטא מושגים בפחות שורות קוד
בהשוואה לשפות תכנות אחרות.
היא נמצאת בשימוש נרחב בתחומים שונים, כולל פיתוח אפליקציות, ניתוח נתונים, למידת מכונה,
בינה מלאכותית, מחשוב מדעי ואוטומציה.
לפייתון יש קהילה גדולה ופעילה התורמת לאקוסיסטם שלה על ידי פיתוח ספריות ומסגרות (פריימוורקים).
ספריות אלו מרחיבות את הפונקציונליות של Python ומקלות על ביצוע משימות ספציפיות.
מספר ספריות ידועות כוללות את NumPy למחשוב נומרי, Pandas למניפולציה וניתוח נתונים, Matplotlib להדמיית נתונים,
TensorFlow ללמידת מכונה, ו-Django ו-Flask לפיתוח אתרים ואפליקציות.
אחת הסיבות לפופולריות של Python היא הרבגוניות שלה.
היא תומכת במספר פרדיגמות תכנות, כולל תכנות פרוצדורלי, מונחה עצמים ופונקציונלי.
Python היא שפה מפורשת, מה שאומר שקוד שנכתב ב- Python מבוצע שורה אחר שורה על ידי פרשן
Python ללא צורך בהידור.
הפשטות, נוחות הקריאה ומערכת האקולוגית העצומה של Python הפכו אותה לשפה מומלצת עבור מפתחים רבים,
ללא קשר לרמת הניסיון שלהם.
לעתים קרובות היא מומלצת כשפה ידידותית למתחילים בשל התחביר הנקי שלה והתיעוד הנרחב שלה.
איך Python עובדת?
להלן סקירה כללית של אופן פעולת Python:
קוד מקור: אתה כותב את קוד Python שלך בקובץ טקסט רגיל עם סיומת .py.
קובץ זה מכיל את ההוראות וההיגיון שברצונך שהתוכנית תפעיל.
קומפילציה: לפני הפעלת הקוד, Python יכולה לחלופין לקמפל את קוד המקור לקובצי קוד בתים עם סיומת .pyc.
קבצי קוד בתים אלה אינם תלויים בפלטפורמה וניתנים לביצוע על ידי מתורגמן Python.
פרשן: הפרשן Python קורא את קוד המקור שלך (או קוד בתים אם הידור) ומבצע אותו שורה אחר שורה.
זה מתרגם את ההוראות שלך להוראות קריאות במכונה, שהמחשב יכול להבין ולבצע.
ביצוע: כשהמתורגמן קורא כל שורת קוד, הוא מבצע את הפעולות הדרושות על סמך ההוראות.
זה יכול לבצע חישובים, לתפעל נתונים, להתקשר לפונקציות ולקיים אינטראקציה עם משאבים חיצוניים כמו קבצים או רשתות.
פלט: במהלך הביצוע, Python יכול לייצר פלט, כגון טקסט המודפס למסוף, הודעות שגיאה או תוצאות שהוחזרו מקריאות לפונקציות.
ניתן גם לשמור פלט לקבצים או להציג אותו בממשקים גרפיים.
הפרשן של Python מטפל במשימות שונות מאחורי הקלעים, כמו ניהול זיכרון ואיסוף אשפה, כדי לטפל במשאבים ביעילות.
הוא כולל גם ספרייה סטנדרטית ענקית המספקת מודולים מוכנים לשימוש עבור מגוון רחב של משימות, כגון פעולות קבצים,
תקשורת רשת ועיבוד נתונים.
חשוב לציין ש-Python היא שפה מפורשת, מה שעלול לגרום למהירות ביצוע מעט איטית יותר בהשוואה לשפות קומפילציה כמו C או C++.
עם זאת, הפשטות, הקריאה והזמינות של ספריות אופטימליות של Python הופכות אותו לרוב למהיר מספיק עבור רוב היישומים.
בנוסף, Python יכולה להשתמש בספריות הידור שנכתבו בשפות אחרות, מה שיכול לעזור לשפר את הביצועים עבור משימות אינטנסיביות מבחינה חישובית.
למה Python משמשת?
Python היא שפת תכנות רב-תכליתית שיכולה לשמש למגוון רחב של יישומים.
כמה שימושים נפוצים של Python כוללים:
פיתוח אפליקציות: לפייתון יש מסגרות אינטרנט חזקות כמו Django ו-Flask, אשר מפשטות את הפיתוח של אפליקציות
ויישומי אינטרנט.
מסגרות אלו מספקות כלים וספריות לטיפול בניתוב, מסדי נתונים, אימות משתמשים ועוד.
ניתוח נתונים ויזואליזציה: פייתון נמצא בשימוש נרחב בניתוח נתונים ומחשוב מדעי.
ספריות כגון NumPy, Pandas ו-SciPy מספקות יכולות מניפולציה וניתוח נתונים יעילים.
Matplotlib, Seaborn ו-Plotly הן ספריות פופולריות להדמיית נתונים.
למידת מכונה ובינה מלאכותית: Python הפכה לבחירה פופולרית עבור פרויקטי למידת מכונה ובינה מלאכותית.
ספריות כמו TensorFlow, PyTorch ו-skit-learn מציעות פונקציונליות נרחבת לאימון ופריסה של מודלים של למידת מכונה.
סקריפטים ואוטומציה: הפשטות וקלות השימוש של Python הופכים אותו לבחירה מצוינת למשימות סקריפטים ואוטומציה.
ניתן להשתמש בו לכתיבת סקריפטים המייצרים משימות חוזרות ונשנות, כגון מניפולציה של קבצים, עיבוד נתונים או ניהול מערכת.
עיבוד שפה טבעית (NLP): פייתון משמש בדרך כלל למשימות NLP, כגון עיבוד טקסט, ניתוח סנטימנטים ותרגום שפה.
ספריות כמו NLTK ו- spaCy מספקות כלים רבי עוצמה לעבודה עם נתונים טקסטואליים.
פיתוח משחקים: ל-Python יש ספריות כמו Pygame המאפשרות פיתוח של משחקי 2D.
הוא משמש גם עבור סקריפטים ואוטומציה בצינורות פיתוח משחקים.
IoT: שפת Python מתאימה ליישומי IoT, מכיוון שיש לה ספריות כמו Raspberry Pi GPIO
המאפשרות אינטראקציה עם רכיבי חומרה.
זה יכול לשמש לפיתוח התקני IoT ולבקרת חיישנים, בקרים והתקנים אחרים.
יצירת אב טיפוס: הפשטות והקריאה של פייתון הופכות אותה לשפה אידיאלית ליצירת אב טיפוס במהירות של רעיונות ומושגים.
זה מאפשר למפתחים לבדוק ולחזור על הרעיונות שלהם במהירות.
המערכת האקולוגית הנרחבת של הספרייה והקהילה הפעילה של Python תורמים לגיוון ולמגוון הרחב של יישומים.
הזמינות של ספריות ומסגרות של צד שלישי הופכת את Python לשפה רבת עוצמה עבור תחומים שונים ומאפשרת
למפתחים להתמודד עם בעיות מורכבות ביעילות.
גרסאות Python
פייתון עברה כמה מהדורות מרכזיות, שכל אחת מהן מציגה תכונות חדשות, שיפורים ותיקוני באגים.
להלן הגרסאות העיקריות של Python:
Python 1.x: השחרור הראשוני של Python בשנת 1991.
Python 1.0 וגרסאות משניות שלאחר מכן הציגו את תכונות הליבה והמושגים של השפה.
Python 2.x: סדרת השחרורים הגדולה השנייה שהציגה שינויים משמעותיים.
Python 2.0 שוחררה בשנת 2000 והיה בשימוש נרחב במשך שנים רבות.
גרסאות חתרניות בולטות כוללות את Python 2.7, שהפכה לאחת הגרסאות הנפוצות ביותר.
Python 3.x: הגרסה הנוכחית והמומלצת של Python.
Python 3.0 שוחררה בשנת 2008, במטרה לטפל בפגמי עיצוב ולהציג שיפורים.
Python 3.x אינה תואמת ל- Python 2.x עקב שינויים מכוונים בתחביר השפה ובהתנהגות.
Python 3.0 התמודדה עם כמה אתגרי אימוץ ראשוניים, אך בסופו של דבר, הקהילה עברה ל- Python 3.x.
חשוב לציין ש-Python 2.x הגיע לסוף חייה (EOL) ב-1 בינואר 2020, ואינה מקבלת יותר תמיכה רשמית, עדכונים או תיקוני באגים.
לכן, מומלץ מאוד להשתמש ב-Python 3.x עבור כל הפרויקטים החדשים ולהעביר בסיסי קוד קיימים של Python 2.x ל-Python 3.x.
בתוך כל מהדורה גדולה, היו כמה מהדורות קטנות ועדכוני תיקון כדי לטפל באגים ובעיות אבטחה.
מהדורות קטנות אלו שומרות בדרך כלל על תאימות לאחור ומציעות שיפורים מצטברים.
Python 3.11.4 היא הגרסה האחרונה במועד כתיבת שורות אלה.
ראוי להזכיר של-Python יש מחויבות ארוכת שנים לשמור על תאימות לאחור ומתן תמיכה בתקופות מעבר,
מה שמקל על מפתחים לשדרג את הקוד שלהם מגרסה מרכזית אחת לאחרת.
פריימוורקים של Python
לפייתון מספר מסגרות פופולריות המפשטות ומאיצות את הפיתוח.
כמה מהמסגרות הבולטות של Python הן:
Django: ג’נגו היא מסגרת אינטרנט ברמה גבוהה העוקבת אחר הדפוס הארכיטקטוני של המודל-תצוגה-בקר (MVC).
הוא מספק סט שלם של כלים ותכונות לבניית אפליקציות חזקות וניתנות להרחבה.
Django כולל ORM (Object-Relational Mapper) לניהול מסדי נתונים, מערכות אימות והרשאות מובנות,
ניתוב כתובות, מנוע תבניות וממשק ניהול.
הוא מקדם את עקרון ה- DRY (אל תחזור על עצמך) ומדגיש ביטחון וביצועים.
Flask: מסגרת Flask היא מיקרו-מסגרת קלת משקל וגמישה לפיתוח אתרים.
קל להתחיל בעבודה עם Flask ומאפשר למפתחים לבחור ולשלב רכיבים שונים לפי הצורך.
Flask מספקת את היסודות לבניית יישומי אינטרנט, כולל ניתוב, טיפול בבקשות ותבניות.
היא פועלת לפי גישה מינימליסטית, המעניקה למפתחים שליטה רבה יותר על מבנה האפליקציה ורכיביה.
Pyramid: פריימוורק Pyramid היא מסגרת אינטרנט לשימוש כללי שמטרתה להיות גמישה,
ניתנת להרחבה ומתאימה לפרויקטים בכל גודל.
הוא פועל לפי הפילוסופיה המינימליסטית של “שלם רק על מה שאתה צריך” ומספק בסיס איתן לבניית יישומי אינטרנט מורכבים
. פירמידה תומכת במנועי תבניות מרובים, מערכות אימות והרשאה ושילוב מסדי נתונים.
Bottle: פריימוורק Bottle היא מסגרת אינטרנט פשוטה וקלת משקל המיועדת לפרויקטים בקנה מידה קטן וממשקי API.
יש לו תלות מינימלית ובסיס קוד קטן, מה שמקל על ההבנה והשימוש בו.
Bottle כולל יכולות ניתוב, טיפול בבקשות ותבנית בקובץ בודד, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור אבות טיפוס מהירים
ויישומים בקנה מידה קטן.
CherryPy: פריימוורק CherryPy היא מסגרת אינטרנט מינימליסטית המתמקדת בפשטות ובביצועים.
CherryPy מספקת גישה מונחה עצמים לפיתוח אתרים ומציע תכונות כמו ניתוב כתובות אתרים, טיפול בבקשות ושרת אינטרנט מובנה.
ניתן לשלב את CherryPy עם מנועי תבניות ומסדי נתונים שונים.
Kivy: מסגרת Kivy היא מסגרת Python בקוד פתוח המשמשת לפיתוח אפליקציות חוצות פלטפורמות עם ממשק משתמש גרפי (GUI).
זה מאפשר פיתוח אפליקציות חוצות פלטפורמות שיכולות לפעול בפלטפורמות שונות, כולל Windows, macOS, Linux, Android ו- iOS.
Beeware: פרויקט Beeware הוא פרויקט קוד פתוח שמטרתו לפשט את הפיתוח של ממשקי משתמש מקוריים על פני פלטפורמות שונות
באמצעות שפת התכנות Python.
הוא מספק אוסף של כלים וספריות המאפשרים למפתחים לבנות אפליקציות חוצות פלטפורמות עם מראה ותחושה מקוריים.
Tornado: טורנדו היא מסגרת אינטרנט ניתנת להרחבה ולא חוסמת הידועה ביכולות הביצועים הגבוהות שלה.
זה מתאים לבניית יישומי אינטרנט בזמן אמת וממשקי API לרשת הדורשים טיפול במספר רב של חיבורים במקביל.
Tornado כולל גם תמיכה ב-websockets, אימות ותבניות.
FastAPI: מסגרת FastAPI היא מסגרת אינטרנט מודרנית עם ביצועים גבוהים שצוברת פופולריות לבניית ממשקי API.
FastAPI כוללת יצירה אוטומטית של תיעוד API, תמיכה באימות בקשות ושילוב קל עם מסדי נתונים פופולריים.
Falcon: מסגרת Falcon היא מסגרת מינימליסטית וקלת משקל המיועדת לבניית ממשקי API בעלי ביצועים גבוהים.
היא מתמקדת בפשטות ובמהירות, מה שהופך אותה לבחירה מצוינת לבניית מיקרו-שירותים וממשקי API קלים של RESTful.
Falcon מקדמת ארכיטקטורה מוכוונת משאבים ותומכת בתוכנות ביניים, בעיבוד בקשות ובסדרה.
Web2Py: מסגרת Web2Py היא מסגרת אינטרנט עם ערימה מלאה שמטרתה לספק סביבת פיתוח מקיפה מחוץ לקופסה.
היא כוללת ORM, IDE מבוסס רשת, ממשק ניהול ותמיכה במסדי נתונים עורפיים שונים.
Web2Py עוקבת אחר גישה של מוסכמות-על-תצורה, מה שהופך אותה למתאים לפיתוח מהיר של אפליקציות.
Hug: פריימוורק Hug היא מסגרת לבניית ממשקי API שמעדיפים פשטות וקלות שימוש.
מטרתה להפחית את המורכבות של בניית וצריכת ממשקי API על ידי שימוש במעצבי Python.
Hug מספקת יצירת תיעוד אוטומטי, אימות קלט/פלט וטיפול בפרמטרים.
Dash: מסגרת Dash היא מסגרת Python לבניית יישומי אינטרנט אינטראקטיביים והדמיות נתונים.
היא בנויה על גבי Flask ו-React.js, המשלב את הקלות של Python עם הגמישות של JavaScript.
Dash משמשת לעתים קרובות ליצירת לוחות מחוונים, כלי ניתוח ויישומים מונעי נתונים.
ספריות Python
לפייתון יש מערכת אקולוגית עצומה של ספרייה המספקת מגוון רחב של פונקציונליות וכלים למטרות שונות.
להלן מספר ספריות Python פופולריות בדומיינים שונים:
NumPy: ספריית NumPy היא ספרייה בסיסית עבור מחשוב מדעי ופעולות מספריות ב- Python.
היא מספקת יכולות מניפולציה עוצמתיות של מערך, פונקציות אלגברה לינארית, פעולות מתמטיות ויצירת מספרים אקראיים.
Pandas: ספריית Pandas היא ספרייה למניפולציה וניתוח נתונים.
היא מספקת מבני נתונים כמו DataFrames לטיפול בנתונים מובנים, ומספק פונקציות לניקוי נתונים, סינון, קיבוץ, מיזוג ועוד.
Pandas נמצאת בשימוש נרחב בתהליכי עבודה של מדעי נתונים וניתוח נתונים.
Matplotlib: ספריית Matplotlib היא ספריית תכנון המאפשרת יצירת הדמיות סטטיות, מונפשות ואינטראקטיביות.
היא מספקת מגוון רחב של תרשימים, כולל תרשימי קווים, תרשימי פיזור, תרשימי בר, היסטוגרמות ועוד.
Matplotlib ניתנת להתאמה אישית רבה וניתן להשתמש בו לצרכים בסיסיים ומתקדמים כאחד.
scikit-learn: ספריית scikit-learn היא ספרייה פופולרית ללמידת מכונה.
היא מספקת קבוצה מקיפה של כלים למשימות כגון סיווג, רגרסיה, אשכולות, הורדת מימד, בחירת מודל והערכה.
scikit-learn מספקת יישומים יעילים של אלגוריתמים שונים ותומך באינטגרציה עם ספריות אחרות.
TensorFlow: ספריית TensorFlow היא ספריית קוד פתוח ללמידת מכונה ולמידה עמוקה.
היא מספקת מערכת אקולוגית גמישה לבנייה והדרכה של רשתות עצביות, כולל כלים לפיתוח מודלים, אופטימיזציה ופריסה.
TensorFlow תומכת הן בהאצת מעבד והן בהאצת GPU ונמצא בשימוש נרחב בתחומים כמו ראייה ממוחשבת,
עיבוד שפה טבעית ורובוטיקה.
Keras: ספריית Keras היא ספריית למידה עמוקה ידידותית למשתמש וברמה גבוהה הפועלת על גבי TensorFlow.
זה מפשט את תהליך הבנייה וההכשרה של רשתות עצביות על ידי מתן API נקי ואינטואיטיבי.
Keras מציעה תמיכה בארכיטקטורות שונות של רשתות עצביות ומגיעה עם מודלים מאומנים מראש לניסויים מהירים.
OpenCV: ספריית OpenCV (ספריית ראייה מחשב פתוחה) היא ספרייה לראייה ממוחשבת ועיבוד תמונה.
היא מספקת סט מקיף של פונקציות עבור משימות כגון מניפולציה של תמונות ווידאו, זיהוי תכונות, זיהוי אובייקטים וכיול מצלמה.
OpenCV נמצאת בשימוש נרחב ביישומים הקשורים לרובוטיקה, מציאות רבודה ומחקר ראייה ממוחשבת.
אלו הן רק כמה דוגמאות, ויש עוד הרבה ספריות Python זמינות למטרות ספציפיות כמו עיבוד שפה טבעית (NLTK, spaCy),
הדמיית נתונים (Seaborn, Plotly) ועוד.
מערכת האקולוגית של הספרייה של Python היא אחת מנקודות החוזק שלה, ומספקת למפתחים סט עשיר של כלים
ומשאבים לתכנות יעיל ופרודוקטיבי.
מערכות ניהול תוכן מבוססות Python
לפייתון מספר מערכות ניהול תוכן (CMS) שניתן להשתמש בהן לבניית אתרים דינמיים ולניהול תוכן בצורה יעילה.
להלן כמה אפשרויות פופולריות של Python CMS:
Django CMS: מערכת Django CMS היא מערכת ניהול תוכן עשירה וניתנת להתאמה אישית הבנויה על גבי Django.
היא מציעה ממשק ידידותי למשתמש לניהול תוכן, תומכת במספר שפות, ומספקת תכונות כמו עריכת עמודים בגרירה ושחרור,
בלוקים של תוכן לשימוש חוזר וניהול ריבוי אתרים.
Django CMS נמצאת בשימוש נרחב לבניית אתרים מורכבים וניתנים להרחבה והיא מגובה על ידי קהילה חזקה.
Wagtail: מערכת Wagtail היא CMS מודרנית וגמיש המתמקדת במתן חווית עריכה מעולה.
היא בנויה על Django ומציעה תכונות כגון ממשק ניהול אינטואיטיבי, מבנה עמודים היררכי, ניהול גרסאות תוכן ותזמון תוכן.
Wagtail ידועה בגישה הידידותית למפתחים וביכולת ההרחבה שלה, מה שהופך אותו למתאים למגוון רחב של פרויקטים.
Mezzanine: מערכת Mezzanine היא CMS רבת עוצמה וקלה לשימוש המשתמשת ב-Django כבסיסה.
היא מציעה סט מקיף של תכונות, כולל ממשק ניהול אינטואיטיבי, עריכת עמודים בגרירה ושחרור, כלים לניהול תוכן ויכולות SEO מובנות.
Mezzanine מספקת פלטפורמה חזקה לבניית אתרים, בלוגים ופתרונות מסחר אלקטרוני.
Plone: מערכת Plone היא CMS ארגונית בוגרת שנכתבת ב-Python.
היא בנויה על גבי שרת היישומים של Zope ומציע תכונות מתקדמות כמו ניהול זרימת עבודה רב עוצמה, אבטחה ומדרגיות.
Plone ידועה בחוסן שלה, בהרחבה וביכולת להתמודד עם צורכי ניהול תוכן בקנה מידה גדול.
FeinCMS: מערכת FeinCMS היא CMS קלת משקל ומודולרית שניתן לשלב בקלות בפרויקטים קיימים של Django.
היא מספקת מבנה תוכן גמיש, תבניות עמוד הניתנות להתאמה אישית וממשק ניהול אינטואיטיבי.
FeinCMS נועדה לתת למפתחים שליטה על פונקציונליות ה-CMS ומתאימה לפרויקטים בהם רצוי פתרון CMS קל משקל.
אפשרויות Python CMS אלה מציעות תכונות שונות, רמות התאמה אישית ומטרות מקרי שימוש שונים.
הבחירה ב-CMS תלויה בגורמים כמו דרישות הפרויקט, מורכבות, צרכי מדרגיות והעדפות אישיות.
מומלץ לחקור את התיעוד, התכונות והתמיכה הקהילתית של כל מערכת ניהול תוכן כדי לקבוע איזו מהן תואמת
את יעדי הפרויקט הספציפיים שלך.
דוגמאות לקוד של Python
הנה דוגמה פשוטה של קוד Python שמחשבת את הפקטוריאלי של מספר נתון באמצעות פונקציה רקורסיבית:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
# Example usage
number = 5
result = factorial(number)
print(f”The factorial of {number} is: {result}”)
בקוד זה, אנו מגדירים פונקציה פקטוריאלית(n) שלוקחת מספר שלם n כקלט ומחשבת את הפקטוראלי שלו.
הפונקציה משתמשת ברקורסיה כדי לפרק את הבעיה לתת-בעיות קטנות יותר.
אם n שווה ל-0, מגיעים למקרה הבסיסי, והפונקציה מחזירה 1. אחרת, היא קוראת לעצמה עם n-1 כארגומנט ומכפילה את התוצאה ב-n.
השיחות הרקורסיביות נמשכות עד שמגיעים למקרה הבסיסי.
בשימוש לדוגמה, אנו מקצים את הערך 5 למספר המשתנה ולאחר מכן קוראים לפונקציה () הפקטוריאלית עם מספר כארגומנט.
התוצאה נשמרת במשתנה התוצאה. לבסוף, אנו מדפיסים את הערך הפקטוריאלי באמצעות מחרוזת f.
כאשר אתה מפעיל את הקוד הזה, הוא יוציא:
The factorial of 5 is: 120
דוגמא לקוד למידת מכונה של Python
הנה דוגמה פשוטה של קוד Python לאימון מודל למידת מכונה באמצעות הכיתה LinearRegression של sikit-learn:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Example dataset
X = [[1], [2], [3], [4], [5]] # Input features
y = [2, 4, 6, 8, 10] # Target variable
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Create a Linear Regression model
model = LinearRegression()
# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions on the test data
y_pred = model.predict(X_test)
# Calculate the mean squared error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# Print the coefficients and mean squared error
print(f”Coefficients: {model.coef_}”)
print(f”Mean Squared Error: {mse}”)
בדוגמה זו, אנו מתחילים בייבוא המודולים הדרושים מ-skit-learn. אנו מגדירים מערך נתונים לדוגמה שבו X מייצג את תכונות הקלט
ו-y מייצג את ערכי משתני היעד המתאימים.
לאחר מכן, אנו מחלקים את מערך הנתונים לקבוצות אימון ובדיקות באמצעות train_test_split מ-sklearn.model_selection.
מערך הנתונים מחולק עם 80% לאימון ו-20% לבדיקות, עם זרע אקראי של 42 לשחזור.
אנו יוצרים מופע של LinearRegression ומאמנים את המודל באמצעות נתוני האימון על ידי קריאה לשיטת ההתאמה.
המודל לומד את הקשר בין תכונות הקלט למשתנה היעד.
לאחר מכן, אנו עורכים תחזיות על נתוני הבדיקה באמצעות המודל המאומן על ידי קריאה לשיטת החיזוי.
הערכים החזויים מאוחסנים ב-y_pred.
לבסוף, אנו מחשבים את השגיאה הממוצעת בריבוע בין ערכי היעד בפועל (y_test) לבין הערכים החזויים (y_pred)
באמצעות mean_squared_error מ-sklearn.metrics.
השגיאה הממוצעת בריבוע מספקת הערכה של ביצועי המודל.
לאחר מכן הקוד מדפיס את המקדמים של מודל הרגרסיה הליניארית, המייצגים את השיפוע/ים של המשוואה הליניארית,
ואת השגיאה הממוצעת בריבוע.
זכור שזוהי דוגמה בסיסית, ובפועל, בדרך כלל תעבוד עם מערכי נתונים גדולים יותר, תבצע יותר עיבוד מקדים של תכונות ותיישם אלגוריתמים
וטכניקות למידת מכונה מתקדמות יותר כדי לשפר את ביצועי המודל.
שאלות ותשובות בנושא Python
ש: האם Python היא שפת קוד פתוח?
ת: כן, Python היא שפת תכנות בקוד פתוח, מה שאומר שקוד המקור שלה זמין באופן חופשי וניתן לשנות ולהפיץ על ידי הקהילה.
קרן תוכנת Python מפקחת על הפיתוח והתחזוקה של השפה.
ש: האם ניתן להשתמש ב-Python לפיתוח משחקים?
ת: כן, ניתן להשתמש ב-Python לפיתוח משחקים. ספריות כמו Pygame מספקות מסגרת לבניית משחקי דו-ממד ב-Python.
בנוסף, Python יכול לשמש עבור סקריפטים ואוטומציה בתוך צינורות פיתוח משחקים.
ש: מהם היישומים בולטים של Python?
ת: לפייתון יש מגוון רחב של יישומים. כמה דוגמאות בולטות כוללות פיתוח אינטרנט, ניתוח והדמיה של נתונים, למידת מכונה ובינה מלאכותית,
מחשוב מדעי, סקריפטים ואוטומציה, פיתוח משחקים, פרויקטי אינטרנט של הדברים (IoT) ויצירת אב טיפוס.
ש: האם יש מגבלות או חסרונות לשימוש ב-Python?
ת: בעוד ש-Python מציעה יתרונות רבים, יש לה גם כמה מגבלות.
מגבלה אחת היא ש-Python היא שפה מפורשת, מה שיכול להפוך אותה לאטית יותר בהשוואה לשפות הידור עבור משימות מסוימות.
בנוסף, עקב מנעול המפרש הגלובלי (GIL), Python עשויה לעמוד בפני מגבלות בניצול יעיל של ליבות CPU מרובות.
עם זאת, המערכת האקולוגית הנרחבת של הספרייה של Python מספקת לעתים קרובות פתרונות מותאמים למשימות קריטיות לביצועים.
ש: האם נעשה שימוש ב-Python בתעשייה ובמסגרות מקצועיות?
ת: כן, Python נמצאת בשימוש נרחב בתעשייה ובמסגרות מקצועיות.
היא מנוצלת על ידי חברות טכנולוגיה רבות, ארגונים מדעיים, מוסדות מחקר וסטארט-אפים למטרות שונות, כולל פיתוח אפליקציות,
ניתוח נתונים, למידת מכונה ואוטומציה.
הרבגוניות והפרודוקטיביות של Python הופכים אותה לבחירה פופולרית בסביבות מקצועיות.
ש: האם ניתן להשתמש ב-Python לפיתוח אפליקציות מובייל?
ת: כן, ניתן להשתמש ב-Python לפיתוח אפליקציות מובייל, בעיקר באמצעות מסגרות כמו Kivy ו-BeeWare.
מסגרות אלו מאפשרות למפתחים לבנות אפליקציות סלולריות חוצות פלטפורמות באמצעות Python ולפרוס אותן במערכות
הפעלה שונות, כולל אנדרואיד ו-iOS.
ש: איך התמיכה והתיעוד של הקהילה של Python?
ת: לפייתון יש קהילה גדולה ופעילה המספקת תמיכה ומשאבים נרחבים למפתחים.
התיעוד הרשמי של Python מקיף ומתוחזק היטב, מכסה את תכונות השפה, ספרייה סטנדרטית ומסגרות ומודולים שונים.
ישנם גם מדריכים מקוונים רבים, פורומים וקהילות שבהם מפתחים יכולים לבקש עזרה, לשתף ידע ולשתף פעולה.
ש: האם ניתן להטמיע את Python בשפות אחרות?
ת: כן, ניתן להטמיע את Python בשפות אחרות כמו C/C++ כדי לספק יכולות סקריפטים.
זה מאפשר למפתחים לשלב את הביצועים של שפות לאו לבל עם הקלות והגמישות של Python
עבור סקריפטים והרחבת הפונקציונליות של יישומים.
ש: האם Python תלוית פלטפורמה?
ת: Python היא שפה בלתי תלויה בפלטפורמה.
קוד Python שנכתב על פלטפורמה אחת, כמו Windows, יכול בדרך כלל לפעול על פלטפורמות אחרות כמו macOS או Linux ללא שינויים,
כל עוד מפרש Python זמין עבור אותה פלטפורמה.
זה הופך את Python לניידת מאוד ונוחה לפיתוח חוצה פלטפורמות.
