À quoi sert Python? 10+ utilisations de codage pour le langage de programmation Python.

🔹 Bienvenue

Salut! Veuillez prendre un moment pour réfléchir à cette question:

Comment Python est-il appliqué dans des scénarios du monde réel?

Si vous apprenez Python et que vous souhaitez connaître la réponse, cet article est pour vous.

Avoir une idée claire des applications et du vaste potentiel de ce langage de programmation vous donnera la motivation dont vous aurez besoin tout au long de votre parcours.

Commençons! ✨

🔸 Python dans des scénarios du monde réel

Python est utilisé dans pratiquement tous les secteurs industriels et scientifiques que vous pouvez imaginer, notamment:

  • Science des données.
  • Apprentissage automatique.
  • Développement web.
  • Enseignement en informatique.
  • Vision par ordinateur et traitement d'image.
  • Développement de jeu.
  • Médecine et pharmacologie.
  • Biologie et bioinformatique.
  • Neuroscience et psychologie.
  • Astronomie.
  • D'autres domaines tels que la robotique, les véhicules autonomes, les affaires, la météorologie et le développement d'interfaces utilisateur graphiques (GUI).

Cet article couvre un large éventail d'applications de ce langage de programmation dans ces industries avec des exemples, des cas d'utilisation et des bibliothèques Python. Commençons par les applications de Python en science des données.

🔹 Science des données: analyse et visualisation

La science des données est peut-être l'une des applications les plus populaires de Python. La puissance des bibliothèques Python développées pour l'analyse et la visualisation de données est incroyable. Voyons pourquoi.

Applications de science des données

Avec une bibliothèque de visualisation de données Python, vous pouvez créer une grande variété de tracés et de représentations visuelles, telles que:

  • Lignes, barres et marqueurs.
  • Images, contours et champs.
  • Sous-graphiques, axes et figures.
  • Statistiques (boîtes à moustaches, graphiques à barres et histogrammes).
  • Cartes à secteurs et polaires.
  • Tracés 3D.
  • et plus!

Vous pouvez ajouter du texte, des étiquettes, des annotations, de la couleur, des formes, des collections, des animations et de l'interactivité à vos tracés en fonction du package ou de la bibliothèque avec lequel vous choisissez de travailler.

💡 Astuce: vous pouvez voir quelques exemples de visualisations de données générées avec Python dans l'image ci-dessus.

Bibliothèques et packages

Voyons quelques-uns des packages et bibliothèques les plus populaires pour travailler avec Python en science des données:

Python pour l'analyse des données

  • NumPy: ce package est décrit comme "le package fondamental pour le calcul scientifique avec Python". Selon le site officiel de ce package, «presque tous les scientifiques travaillant en Python s'appuient sur la puissance de NumPy».
  • Pandas: est "un outil d'analyse et de manipulation de données open source rapide, puissant, flexible et facile à utiliser."

Python pour la visualisation des données

  • Matplotlib: est "une bibliothèque complète pour créer des visualisations statiques, animées et interactives en Python." Si vous êtes curieux de savoir ce que vous pouvez faire avec cette bibliothèque, consultez la galerie d'exemples.
  • Seaborn: est "une bibliothèque de visualisation de données Python basée sur matplotlib." Si vous êtes curieux de savoir ce que vous pouvez faire avec cette bibliothèque, consultez la galerie d'exemples.
  • ggplot2: est "un système de création déclarative de graphiques, basé sur la grammaire des graphiques". Selon son site officiel: "vous fournissez les données, dites à ggplot2 comment mapper les variables à l'esthétique, quelles primitives graphiques utiliser et il s'occupe des détails."
  • Bokeh: est "une bibliothèque de visualisation interactive pour les navigateurs Web modernes".
  • Pandas:cette bibliothèque dispose de nombreux outils de visualisation des données.

Ressources d'apprentissage

Si vous souhaitez apprendre l'analyse et la visualisation de données à l'aide de Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, fichiers CSV, cadres de données, etc., vous pouvez commencer votre voyage avec l'analyse de données gratuite de freeCodeCamp avec certification Python :

Lors de la certification, vous travaillez et réalisez ces projets:

  • Calculateur d'écart-type de variance moyenne.
  • Analyseur de données démographiques.
  • Visualiseur de données médicales.
  • Visualiseur de séries chronologiques de vue de page.
  • Prédicteur du niveau de la mer.

La chaîne YouTube de freeCodeCamp propose également ces excellents tutoriels gratuits pour vous aider à démarrer:

  • Analyse de données avec Python - Cours complet pour les débutants (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) par Santiago Basulto.
  • Python pour la science des données - Apprenez les pandas, Matplotlib, Numpy et plus encore par DataPublishing
  • Matplotlib Crash Course par Keith Galli
  • Tutoriel Python NumPy pour les débutants par Keith Galli

En outre, ces ressources sont utiles si vous souhaitez apprendre à travailler avec ces bibliothèques:

  • Tutoriels Matplolib: tutoriels gratuits d'introduction, intermédiaires et avancés pour vous apprendre à créer de superbes visualisations.
  • Section "Getting Started" de Pandas: tutoriels d'introduction gratuits.
  • Section NumPy Learn: une collection organisée de ressources externes pour vous aider à démarrer.

🔸 Apprentissage automatique

Python est un outil essentiel pour chaque développeur qui souhaite entrer dans le domaine fascinant de l'apprentissage automatique. Voyons une brève introduction à l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui crée des systèmes capables d'apprendre par eux-mêmes.

Ce type de système utilise des algorithmes qui sont continuellement améliorés en fonction des données d'entrée qui aident le système à «apprendre». Il apprend à répondre de manière autonome à de nouveaux scénarios en générant une sortie appropriée dans de nouveaux scénarios basés sur des connaissances antérieures.

L'une des choses les plus étonnantes à propos de ces systèmes est qu'ils sont continuellement affinés.

Ils ne sont pas comme les programmes que nous écrivons généralement dans un script Python où nous spécifions toutes les actions possibles que le programme peut entreprendre. Dans le Machine Learning, le système est formé pour «penser» et prendre des décisions basées sur des connaissances antérieures.

C'est pourquoi nous disons que les machines «apprennent» des données.

💡 Astuce: Ceci est une conférence intéressante de Google: Machine Learning Zero to Hero (Google I / O'19).

Réseaux de neurones: les éléments constitutifs de l'apprentissage automatique

Les réseaux neuronaux sont les unités de traitement du système. Ils essaient de simuler un véritable réseau de neurones du cerveau. Ces «neurones» virtuels reçoivent une entrée, apprennent à traiter cette entrée et génèrent une sortie basée sur leurs connaissances antérieures.

C'est très similaire à ce que fait notre cerveau à chaque instant de chaque jour.

Grâce aux réseaux de neurones, un algorithme d'apprentissage automatique peut apprendre à prédire la sortie attendue d'une entrée donnée en fonction des connaissances précédentes.

Par exemple, lorsque vous voyez des vidéos recommandées sur YouTube, ces recommandations ont été générées par des réseaux de neurones qui prédisent les vidéos que vous aimeriez regarder en fonction de vos modèles précédents. Incroyable, non?

💡 Astuce: il s'agit d'un article intéressant de Google si vous souhaitez en savoir plus sur cet exemple YouTube.

Python et apprentissage automatique

Je suis sûr que vous devez vous demander: quel est le rôle de Python dans ce domaine? C'est l'un des outils les plus populaires et les plus puissants utilisés pour programmer ce type de système.

L'une des bibliothèques les plus populaires utilisées par les développeurs du monde entier pour travailler avec Python appliqué à l'apprentissage automatique est TensorFlow . C'est une bibliothèque open-source gratuite développée par l'équipe Google Brain. Cette bibliothèque est utilisée pour la recherche et la production chez Google.

Selon Jeff Dean, responsable de la division Intelligence artificielle de Google:

Aujourd'hui, il est largement utilisé dans nos systèmes de reconnaissance vocale, dans un nouveau produit Google Photos, Gmail et la recherche Google. (la source)

La meilleure partie est que les développeurs du monde entier peuvent utiliser cette bibliothèque pour résoudre des problèmes du monde réel.

💡 Astuce: Ceci est une excellente vidéo sur TensorFlow réalisée par Google.

Voici deux autres bibliothèques Python populaires utilisées pour l'apprentissage automatique:

  • Keras - une bibliothèque de réseau neuronal open source écrite en Python.
  • PyTorch - une bibliothèque d'apprentissage automatique open source utilisée pour développer et former des réseaux de neurones.

Projets d'apprentissage automatique en Python

Le potentiel du Machine Learning est vraiment infini. Il peut être appliqué à pratiquement tous les domaines et contextes auxquels vous pouvez penser. Si la tâche nécessite d'apprendre à partir de modèles et de prédire la sortie, un modèle d'apprentissage automatique peut certainement vous aider.

Par exemple, pour vous donner une idée du type de projets que vous pouvez créer, le programme de freeCodeCamp comprend un Machine Learning gratuit avec certification Python :

Lors de la certification, vous travaillez et réalisez ces projets:

  • Pierre papier ciseaux.
  • Classificateur d'images de chat et de chien.
  • Moteur de recommandation de livre en utilisant K-Nearest Neighbours.
  • Calculateur de coûts de santé par régression linéaire.
  • Classificateur SMS du réseau neuronal.

Plus d'exemples d'applications du monde réel

Vous pouvez trouver plus d'exemples d'applications du Machine Learning dans Kaggle, une "communauté en ligne de data scientists et de praticiens du machine learning" appartenant à Google.

Dans cette plateforme, vous pouvez mettre en pratique vos compétences Python et Machine Learning en travaillant sur des projets et en participant à des concours.

Pour vous donner une idée du type de projets que vous pouvez aborder avec le Machine Learning, les concours précédents de Kaggle incluent:

  • Prédire le déclin de la fonction pulmonaire.
  • Prédire la survie sur le Titanic.
  • Création d'outils pour le suivi des populations d'oiseaux.
  • Étiquetage des sites célèbres.
  • Prévision de la propagation du COVID-19.
  • Estimation des ventes unitaires de produits de détail Walmart.
  • Identifier les vidéos avec des manipulations de visage ou de son.
  • Prédire les temps d'attente aux principales intersections des villes.
  • Détecter la fraude des transactions des clients
  • Prédire les revenus du box-office mondial d'un film.
  • Prédire l'adoption d'un animal de compagnie.
  • Identifier les risques lorsque les pilotes sont distraits, somnolents ou dans d'autres états cognitifs dangereux.

Comme vous pouvez le constater, dans cette courte liste de projets, les applications vont de la médecine aux entreprises, de la biologie à la détection des risques, et de la détection des fraudes au traitement d'images. Les possibilités sont vraiment infinies lorsque vous abordez des problèmes du monde réel à l'aide de l'apprentissage automatique.

Ressources d'apprentissage

La chaîne YouTube de freeCodeCamp propose ces didacticiels utiles pour vous familiariser avec l'apprentissage automatique en Python:

  • Cours complet TensorFlow 2.0 - Tutoriel sur les réseaux de neurones Python pour débutants
  • Développer une IA pour jouer à Connect Four - Tutoriel Python
  • Cours Scikit-Learn - Tutoriel d'apprentissage automatique en Python
  • PyTorch pour le Deep Learning - Cours / Tutoriel complet

🔹 Développement Web

Python est utilisé dans le domaine du développement web pour construire le back-end des applications web. Commençons cette section en parlant un peu de ce qu'est le back-end et de la manière dont il nous aide à créer des applications Web.

Python pour le développement Web back-end

Dans une application Web, tout le code utilisé pour interagir avec l'utilisateur et créer ce que l'utilisateur voit est appelé la partie frontale de l'application.

Python est utilisé pour coder les fonctionnalités en coulisses de l'application, la partie qui alimente toutes les fonctionnalités de l'application mais que vous ne voyez pas directement à l'écran.

Il gère le côté serveur de l'application, interagissant avec toutes les bases de données nécessaires lorsque l'utilisateur demande des données. Il renvoie les données demandées à l'utilisateur pour que l'application s'exécute comme prévu.

💡 Conseil: le développement Web Full-Stack implique à la fois le front-end et le back-end d'une application Web pour la rendre présentable à l'utilisateur lors de l'utilisation de bases de données.

Cadres Web

Voici quelques frameworks Web Python populaires:

  • Django: un «framework Web Python de haut niveau qui encourage un développement rapide et une conception propre et pragmatique».
  • Flask: un microframework très populaire utilisé pour développer des applications Web en Python.
  • Pyramid: un "petit framework web Python rapide et terre-à-terre".
  • Web2Py: "un framework full-stack open source gratuit pour le développement rapide d'applications Web basées sur des bases de données rapides, évolutives, sécurisées et portables."
  • Bottle: un "micro-framework Web WSGI rapide, simple et léger pour Python".

Ressources d'apprentissage

La chaîne YouTube de freeCodeCamp propose d'excellents tutoriels gratuits pour apprendre le développement Web en Python:

  • Python Django Web Framework - Cours complet pour les débutants
  • Apprendre Flask pour Python - Tutoriel complet
  • Programmation Web avec Flask - Introduction à l'informatique - CS50 de Harvard (2018)
  • Tutoriel Python Flask Full Stack - Créer un réseau social

Ce sont également d'excellentes ressources gratuites pour apprendre à travailler avec ces frameworks:

  • Section "Premiers pas" de Django
  • Tutoriels Pyramid
  • Tutoriel rapide pour Pyramid

🔸 Enseignement en informatique

Python joue actuellement un rôle clé dans l'enseignement de l'informatique à travers le monde. Voyons pourquoi.

Pourquoi Python?

Python est si largement utilisé comme outil d'enseignement car:

  • Il est facile à apprendre: sa syntaxe est simple et elle s'apprend rapidement. Les étudiants commencent à plonger dans des aspects plus avancés de l'informatique beaucoup plus rapidement qu'avec d'autres langages de programmation.
  • Il est puissant: il est utilisé dans des applications du monde réel, de sorte que les étudiants commencent immédiatement à acquérir des compétences précieuses pour leur carrière.
  • Il est polyvalent: il prend en charge divers paradigmes de programmation, notamment la programmation impérative, la programmation fonctionnelle, la programmation procédurale et la programmation orientée objet.

Le créateur du langage Python, Guido van Rossum, a déclaré que:

Maintenant, je pense que Python est beaucoup plus facile que d'enseigner la programmation aux étudiants et de leur enseigner C ou C ++ ou Java en même temps parce que tous les détails des langages sont tellement plus difficiles.

La syntaxe de Python est simple et directe, de sorte que les étudiants peuvent commencer à apprendre beaucoup plus rapidement la pensée informatique et la résolution de problèmes, ce qui est généralement l'objectif principal des cours d'introduction à l'informatique.

Python en classe et apprentissage en ligne

De nombreuses universités et écoles du monde entier ont décidé d'enseigner des cours d'introduction à la programmation et à l'informatique en utilisant Python.

Par exemple, le MIT, l'une des principales universités mondiales dans le domaine de la technologie, enseigne l'informatique d'introduction et la programmation à l'aide de Python (à la fois dans les versions sur le campus et en ligne du cours sur edX).

Selon un article du MIT News publié lorsque la version en ligne du cours a atteint 1,2 million d'inscriptions, le cours «est devenu le MOOC le plus populaire de l'histoire du MIT».

Cela montre clairement que la popularité de Python continue d'augmenter. Dans l'article, vous pouvez trouver des témoignages d'étudiants qui ont appris Python et comment ces nouvelles connaissances ont amélioré leur vie.

Dans l'article, le professeur Ana Bell, maître de conférences au département EECS du MIT, déclare que:

«À la base, la série 6.00 enseigne la pensée informatique ... Elle le fait en utilisant le langage de programmation Python, mais le cours enseigne également des concepts de programmation qui peuvent être appliqués dans n'importe quel autre langage de programmation.

Cela montre clairement le potentiel de Python en tant qu'outil pédagogique. Il peut être utilisé pour enseigner des concepts de niveau supérieur qui peuvent être appliqués à d'autres langages de programmation.

Et il le fait sans la couche supplémentaire de complexité que la syntaxe d'autres langages de programmation comme Java ou C pourrait ajouter au processus d'apprentissage.

Au cours des dernières années, les cours en ligne sont devenus une partie importante de la vie quotidienne des apprenants de tous âges dans le monde. La variété de cours et de ressources en ligne gratuits s'est considérablement élargie au cours des dernières années.  

Par exemple, le programme de freeCodeCamp comprend trois certificats gratuits avec des projets pour vous aider à développer vos compétences Python dans des domaines clés à forte demande dans le monde:

  • Calcul scientifique avec Python.
  • Analyse de données avec Python.
  • Apprentissage automatique avec Python.

L'Université de Harvard propose également ces cours en ligne qui peuvent être audités gratuitement:

  • Introduction de CS50 à l'informatique.
  • Programmation Web du CS50 avec Python et JavaScript.
  • Introduction de CS50 à l'intelligence artificielle avec Python.

Python est définitivement devenu un outil clé qui a amélioré l'enseignement de l'informatique dans le monde entier. Et il continuera de le faire à l'avenir.

Si vous envisagez d'enseigner un cours en utilisant Python ou d'apprendre Python, je vous garantis que votre temps et vos efforts en valent la peine.

🔹 Vision par ordinateur et traitement d'image

Python est utilisé pour la vision par ordinateur et le traitement d'images, des domaines qui se développent rapidement.

Le but du traitement d'image est de traiter une image, d'y appliquer des transformations et de renvoyer une nouvelle version de l'image d'origine.  

En revanche, l'objectif de la vision par ordinateur est plus complexe car elle tente de faire comprendre et interpréter une image et son contenu à l'ordinateur.

Traitement d'image

Commençons par le traitement d'image. Avec une bibliothèque Python, vous pouvez effectuer des opérations telles que:

  • Recadrage, retournement et rotation.
  • Manipulation des canaux d'exposition et de couleur.
  • Détecter les arêtes et les lignes.
  • Ajout de filtres et restauration d'images.

Vision par ordinateur

Passons maintenant à la vision par ordinateur. Si vous commencez à rechercher ce sujet, vous pourriez être surpris par ses applications actuelles. Certains d'entre eux sont:

  • La navigation.
  • Détection d'objets et d'événements.
  • La reconnaissance faciale.
  • Classification des images.

Ce domaine scientifique est si important que Google a développé un outil appelé Cloud Vision, qui dispose d'une version Python permettant aux développeurs d'incorporer cette fonctionnalité dans leurs programmes.

Selon le didacticiel "Utilisation de l'API Vision avec Python" dans Google Codelabs, l'API Google Cloud Vision:

Permet aux développeurs d'intégrer facilement des fonctionnalités de détection de vision dans les applications, y compris l'étiquetage d'image, la détection des visages et des points de repère, la reconnaissance optique des caractères (OCR) et le marquage du contenu explicite.

Cet ensemble d'outils fournit des fonctionnalités pour la détection de visage, la détection de points de repère, la détection de logo, la détection d'étiquettes, la détection de texte, etc.

💡 Astuce: L'une des applications les plus étonnantes de la vision par ordinateur est le développement de logiciels pour contrôler les voitures autonomes. Ces véhicules doivent «voir» où ils conduisent, où se trouve la voie et quels objets les entourent (y compris les autres véhicules). La vision par ordinateur joue un rôle clé dans cette fonctionnalité.

Bibliothèques Python

Voici quelques bibliothèques géniales pour la vision par ordinateur et le traitement d'images:

  • OpenCV: une "bibliothèque de logiciels open source de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique". Sa version Python s'appelle OpenCV-Python.
  • scikit-image: une "collection d'algorithmes utilisés pour le traitement d'images".
  • NumPy: il peut être utilisé pour traiter les pixels d'une image comme un tableau 2D.
  • SciPy: le package scipy.ndimage "contient diverses fonctions de traitement d'images multidimensionnelles".

🔸 Développement de jeux

Les jeux façonnent définitivement des vies et créent des souvenirs intemporels. Ils continueront de faire partie de notre société dans les années à venir. Python est déjà là, allumant l'étincelle de la création de jeux.

Cadres de développement de jeux Python

Selon la documentation officielle Python, il existe deux principaux frameworks Python utilisés pour développer des jeux:

  • pygame: "le package original et toujours très actif pour le développement de jeux avec Python. Il permet à Python de parler à SDL, une bibliothèque multimédia multiplateforme. Parce qu'il doit être compilé pour chaque plate-forme et chaque version de Python, il peut y avoir un décalage quand une nouvelle version de Python arrive. "
  • pyglet: c'est "le nouveau venu, basé sur OpenGL. Comme il s'agit d'un package Python pur, il peut être utilisé tel quel même lorsqu'une nouvelle version de Python est publiée (sauf pour la transition Python 2 vers Python 3)".

Vous pouvez également utiliser le module tortue pour créer des jeux simples. Turtle est un module Python intégré qui est installé automatiquement lorsque vous installez Python sur votre ordinateur. Il vous aide à créer des jeux avec des graphismes simples et une interface utilisateur simple.

Ressources d'apprentissage

Si vous voulez apprendre le développement de jeux en Python, la chaîne YouTube de freeCodeCamp propose ces excellents didacticiels gratuits:

  • Apprenez Python en construisant cinq jeux - Cours complet
  • Tutoriel Python et Pygame - Construisez Tetris! Cours GameDev complet
  • Tutoriel Python Snake Game

🔹 Médecine et pharmacologie

Python a également des applications étonnantes dans le domaine médical. Vous serez surpris de la façon dont la technologie est combinée aux connaissances médicales pour fournir des diagnostics et des traitements précis et efficaces aux patients.

Applications

Voici quelques exemples d'utilisation de Python en médecine et en pharmacologie:

  • Faire des diagnostics cliniques basés sur les dossiers médicaux et les symptômes des patients.
  • Analyse des données médicales.
  • Faire des modèles informatiques pour accélérer le processus de développement de nouveaux médicaments.

Ces vastes applications comprennent des milliers et des milliers d'exemples à travers le monde. J'en ai sélectionné quelques-uns pour illustrer comment Python façonne ce domaine. Jetons un coup d'œil à eux.

Histoire de réussite pharmaceutique: AstraZeneca

Selon la documentation officielle de Python, l'une des principales sociétés pharmaceutiques mondiales, AstraZeneca, a utilisé Python pour améliorer ses modèles de calcul existants afin de les rendre «plus robustes, extensibles et maintenables».

Les chercheurs ont utilisé ces modèles pour simuler la structure chimique des molécules et leur effet sur le corps. Cela a aidé les scientifiques à identifier des molécules potentielles pour de nouveaux médicaments et à commencer à les tester plus rapidement en laboratoire.

Quand il a rejoint l'équipe, Andrew Dalke, étant un "défenseur bien connu de Python en chimie et biologie computationnelle" a convaincu l'équipe que Python était exactement ce dont ils avaient besoin.

Python a été choisi pour ce travail car c'est l'un des meilleurs langages disponibles pour les physiciens, c'est-à-dire pour les personnes qui n'ont pas de formation en informatique.

Il a déclaré que:

Python a été conçu pour résoudre les problèmes du monde réel rencontrés par un programmeur expert. Le résultat est un langage qui évolue bien des petits scripts écrits par un chimiste aux gros packages écrits par un développeur de logiciels.

Incroyable, non? Python peut alimenter les modèles de calcul que les laboratoires pharmaceutiques utilisent pour développer de nouveaux médicaments.

Identification des globules rouges (RBC)

Une autre application médicale intéressante de Python est liée à l'hématologie. Habituellement, des professionnels spécialisés analysent les tests sanguins en comptant et en identifiant les cellules manuellement, mais cela peut être amélioré à l'aide de l'automatisation.

Les chercheurs ont découvert que Python peut être le bon outil pour le travail. Voyons un projet intéressant.

IdentiCyte

L'objectif de ce projet est d'identifier et de classer les formes des globules rouges à partir d'images prises à partir de microscopes optiques. Selon cet article, «la forme des globules rouges peut aider à diagnostiquer des maladies et des troubles tels que la leucémie, la drépanocytose et le paludisme».

Le projet a été développé par des chercheurs du Bioresource Processing Research Institute Australia. Il a été programmé en Python et utilisait des packages et des bibliothèques de traitement d'image Python tels que numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn et matplotlib.

Forfaits médicaux Python

  • pyGeno: un package Python open-source développé par Tariq Daouda à l'Institut de recherche en immunologie et cancer (IRIC). Il est destiné aux «applications de médecine de précision qui tournent autour de la génomique et de la protéomique». Il fonctionne avec des génomes de référence et personnalisés.
  • MedPy: une bibliothèque Python open source "pour le traitement d'images médicales en Python, fournissant des fonctionnalités de base pour la lecture, l'écriture et la manipulation de grandes images de dimensionnalité arbitraire."

Applications médicales du monde réel (exemples)

  • Gusztav Belteki a présenté un autre exemple lors de son discours à PyData Berlin 2018 «Python en médecine: analyser les données des ventilateurs mécaniques». Le but de sa recherche était «d'interpréter de grands ensembles de données extraits de l'équipement moderne utilisé dans les soins intensifs néonatals, les ventilateurs mécaniques et les moniteurs de patients».
  • À PyCon 2019, Jill Cates a donné cette présentation intitulée «Comment créer un modèle de diagnostic clinique en Python».

🔸 Biologie et bioinformatique

Python a également des applications étonnantes dans le monde de la biologie et de la bioinformatique. Il s'agit notamment du traitement des séquences d'ADN, de la simulation de la dynamique et de la génétique des populations et de la modélisation des structures biochimiques.

Biopython

Biopython est un framework Python avec des "outils disponibles gratuitement pour le calcul biologique". Son objectif est de «répondre aux besoins des travaux actuels et futurs en bioinformatique».

Selon sa documentation, ce cadre inclut des fonctionnalités telles que la possibilité de:

  • Travaillez avec des séquences et effectuez des opérations courantes sur elles, telles que la transcription, la traduction et les calculs de poids.
  • Connectez-vous avec des bases de données biologiques.
  • Effectuez la classification des données à l'aide de K-Nearest Neighbours, Naive Bayes et Support Vector Machines.
  • Travailler avec des arbres phylogénétiques et la génétique des populations.

La documentation déclare que "le but de Biopython est de rendre aussi facile que possible l'utilisation de Python pour la bioinformatique en créant des modules et des classes réutilisables de haute qualité."

Rosalind: Pratiquez Python en résolvant les défis de la bioinformatique

Rosalind est «une plateforme d'apprentissage de la bioinformatique par la résolution de problèmes». Il est "gratuit et ouvert au public" (la page FAQ indique qu'il est en mode beta).

Python peut être utilisé pour résoudre les défis sur la plate-forme. Comme il s'agit d'un langage de programmation très populaire sur la plate-forme, il existe une section «Python Village» où vous pouvez apprendre les bases de Python avant de vous attaquer aux algorithmes bioinformatiques.

Les utilisateurs résolvent les problèmes en exécutant leurs solutions sur leur ordinateur, en traitant l'ensemble de données donné et en copiant / collant la sortie pour vérifier la réponse.

💡 Astuce: Le nom du projet commémore Rosalind Franklin, "dont la cristallographie aux rayons X avec Raymond Gosling a facilité la découverte de la double hélice d'ADN par Watson et Crick".

Packages et cadres

  • ProDy: un package gratuit et open-source "pour l'analyse de la dynamique structurale des protéines" développé par Bahar Lab à l'Université de Pittsburgh.
  • PySB : un "framework pour la construction de modèles mathématiques de systèmes biochimiques en tant que programmes Python" développé par des membres du Lopez Lab de l'Université Vanderbilt et du Sorger Lab de la Harvard Medical School.
  • Le Community Simulator: il s'agit d'un "package Python disponible gratuitement pour simuler la dynamique des populations microbiennes de manière reproductible, transparente et évolutive" développé par des chercheurs de l'Université de Boston.

💡 Astuce: Si vous souhaitez en savoir plus sur les applications de Python en bioinformatique, voici une conférence de Martin Schweitzer à PyCon Australia: "Python for Bioinformatics for Learning Python".

🔹 Neuroscience et psychologie

Python a également des applications dans la recherche en neurosciences et en psychologie expérimentale.

Python en neurosciences

Selon l'article Python in neuroscience écrit par des chercheurs du Center for Brain Simulation, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Genève, Suisse:

Le calcul devient essentiel dans toutes les sciences, pour l'acquisition et l'analyse de données, l'automatisation et le test d'hypothèses via la modélisation et la simulation.

En ce qui concerne Python, ils déclarent que:

Il est devenu clair pour nous en 2007 que nous étions à l'aube d'un Python émergent dans l' écosystème des neurosciences , notamment en neuroscience computationnelle et en neuroimagerie, mais aussi en analyse de données électrophysiologiques et en psychophysique.

Comme vous pouvez le voir, Python et le calcul se sont développés dans toutes les sciences.

PsychoPie

PsychoPy est "un package open-source pour exécuter des expériences en Python" soutenu par l'Université de Nottingham. Selon la documentation officielle de ce package:

Il est utilisé par de nombreux laboratoires dans le monde pour la psychophysique, les neurosciences cognitives et la psychologie expérimentale.

Le site officiel de ce package indique qu'il est:

  • Facile à apprendre.
  • Suffisamment précis pour la psychophysique.
  • Souple.
  • En ligne ou en laboratoire selon le choix de l'utilisateur.

🔸 Astronomie

Python a également des applications en astronomie et astrophysique. Voyons trois des principaux packages Python utilisés dans ce domaine scientifique:

Astropie

Le package Astropy "contient diverses classes, utilitaires et un framework de packaging destiné à fournir des outils d'astronomie couramment utilisés."

Astropy fait partie d'un projet plus vaste appelé The Astropy Project, qui est «un effort communautaire visant à développer un package de base commun pour l'astronomie en Python et à favoriser un écosystème de packages d'astronomie interopérables».

Selon sa page About, l'un de ses objectifs est "d'améliorer la convivialité, l'interopérabilité et la collaboration entre les packages Python d'astronomie".

💡 Astuce: vous pouvez voir des exemples de projets réalisés avec Astropy dans la galerie d'exemples.

SunPy

Le package SunPy est décrit comme «l'environnement d'analyse de données solaires développé par la communauté, gratuit et open source pour Python». Il s'appuie sur les capacités des packages Python tels que NumPy, SciPy, Matplotlib et Pandas.

SpacePy

Le package SpacePy est "un package pour Python, destiné aux sciences spatiales, qui vise à faciliter l'analyse, la modélisation et la visualisation de données de base".

Selon sa documentation officielle:

Le projet SpacePy cherche à promouvoir des normes de recherche précises et ouvertes en fournissant un environnement ouvert pour le développement de code.

Selon la description de son référentiel GitHub, il a superposé des classes d'époque, un traçage de coquille de dérive, un accès à des modèles de champ magnétique, un traçage simplifié, des limites de confiance bootstrap, des conversions de temps et de coordonnées, etc.

🔹 Autres applications

Python peut également être appliqué dans de nombreux autres domaines, notamment:

  • Robotique: Python peut être utilisé pour programmer des robots. Une bibliothèque écrite à cet effet est pybotics, "une boîte à outils Python open source pour la cinématique et l'étalonnage des robots".
  • Véhicules autonomes: Python peut être utilisé pour programmer le logiciel qui contrôle les voitures autonomes. Ces voitures ont besoin d'une vision par ordinateur pour «voir» où elles conduisent, où se trouve la voie et quels objets les entourent.
  • Météorologie : Le paquet Climate-indices "contient des implémentations Python de divers algorithmes d'indices climatiques qui fournissent une image géographique et temporelle de la gravité des anomalies de précipitations et de température utiles pour la surveillance et la recherche climatiques."
  • Entreprise: Python peut être un outil puissant pour analyser les données générées par les entreprises et pour prévoir les tendances futures.
  • Développement d'interface utilisateur graphique (GUI) : Python peut être utilisé pour créer des interfaces utilisateur graphiques avec des outils comme tkinter.
  • Si vous souhaitez en savoir plus à ce sujet, freeCodeCamp propose un excellent tutoriel sur YouTube: Cours Tkinter - Créer des interfaces utilisateur graphiques dans le didacticiel Python.

🔸 En résumé

Il existe de nombreuses applications de Python dans tous les domaines que vous pouvez imaginer. J'espère que cet article vous a donné une idée du large éventail d'applications réelles de ce langage de programmation dans les industries qui façonnent actuellement notre monde.  

N'oubliez pas que peu importe le domaine dans lequel vous vous trouvez ou le domaine dans lequel vous souhaitez être, l'apprentissage de Python vous ouvrira certainement de nombreuses portes. Il est là pour rester. Et il a transformé et amélioré notre monde actuel et il continuera de le faire pendant de nombreuses années.

J'espère vraiment que vous avez aimé mon article et que vous l'avez trouvé utile. Consultez mes cours en ligne. Suis moi sur Twitter. ⭐️