Python je moderní, vysoce úspěšný programovací jazyk, který si od svého vzniku v roce 1991 získal obrovskou popularitu v různých oblastech vývoje softwaru, včetně webových aplikací, vědeckého výzkumu, a zejména datové analytiky. Jeho tvůrcem je Guido van Rossum, který Python navrhl jako jazyk, jenž by byl jednoduchý na naučení a zároveň dostatečně výkonný pro komplexní úlohy.
Python se odlišuje od ostatních programovacích jazyků svou čitelností a jednoduchostí syntaxe, což z něj činí ideální volbu jak pro začátečníky, tak pro zkušené programátory. Díky své rozsáhlé standardní knihovně a bohaté sbírce externích knihoven poskytuje nástroje pro téměř jakýkoli úkol, od zpracování textu a čísel po složité matematické výpočty a strojové učení.
Zajímavosti a statistiky nástroje Python
V posledních letech se Python stal nepostradatelným nástrojem v oblasti datové analytiky. Jeho schopnost snadno manipulovat s daty, provádět statistické analýzy a vizualizovat výsledky z něj dělá preferovaný jazyk pro datové vědce a analytiky po celém světě. To jsou jedny z mnoha důvodů, proč Python také při práci s daty rádi využíváme.
Než se pustíme do popisu možností využití Pythonu při práci s daty, může být zajímavé podívat se na několik informací a statistik. Věděli jste, že:
- Python je podle několika průzkumů nejpopulárnějším jazykem mezi datovými vědci a analytiky. V roce 2021 uvedlo více než 69% respondentů v průzkumu Kaggle, že používají Python jako svůj hlavní programovací jazyk (Azure Lessons).
- Python je dominantním jazykem ve strojovém učení. Podle průzkumu Stack Overflow z roku 2021 je Python nejpoužívanějším jazykem pro strojové učení s podílem 57% (Azure Lessons).
- Python má více než 200 000 dostupných balíčků v repozitáři PyPI, z nichž mnoho je zaměřeno na datovou analytiku a strojové učení. Knihovny jako Pandas, NumPy, Scikit-Learn a TensorFlow jsou široce používány datovými vědci (Azure Lessons).
- Python nabízí širokou škálu nástrojů a frameworků pro integraci s databázemi, jako jsou SQLAlchemy pro SQL databáze a PyMongo pro MongoDB, což usnadňuje datovým analytikům práci s různými datovými zdroji (Azure Lessons).
- Mnoho univerzit a výzkumných institucí používá Python jako hlavní jazyk pro výuku datové vědy a analytiky. Například MIT a Stanford používají Python ve svých kurzech strojového učení a datové vědy (Azure Lessons).
- Python je často uveden v požadavcích na práci v oblasti datové vědy a analytiky. Podle Indeed bylo v roce 2021 více než 70% inzerátů na pozice datových vědců uvedeno jako požadavek znalost Pythonu (Azure Lessons).
- Mnoho významných technologických společností, jako jsou Google, Facebook a Netflix, využívá Python pro různé aspekty datové analytiky a strojového učení, což svědčí o jeho robustnosti a spolehlivosti (Azure Lessons).
Tyto statistiky ukazují, jak důležitým nástrojem se Python stal pro datové analytiky a vědce, a zdůrazňují jeho široké přijetí a popularitu v různých oblastech datové vědy.
A jak Python využíváme my?
Jak bylo řečeno, Python má skutečně široké uplatnění napříč prací datového analytika. A my s ním u nás pracujeme denně. Nejčastější úlohy, které pomocí Pythonu řešíme, jsou popsány níže.
Webscraping
Python nám umožňuje efektivně sbírat data z webových stránek pomocí knihoven jako BeautifulSoup, Scrapy a Selenium. Tyto nástroje nám pomáhají extrahovat strukturované informace z různých online zdrojů.
Webscrappingem u nás řešíme získávání informací z webových stránek, které klient nemá jinde dostupné. Může se například jednat o informace ohledně hodnocení produktů na webu, o inzerci pracovních pozic nebo o jakékoli jiné, které jsou pro klienta relevantní.
Výhody využití Pythonu při webscrappingu:
- Automatizace: Umožňuje automatizovat sběr dat, což šetří čas a náklady.
- Flexibilita: Schopnost přizpůsobit webscrapingové skripty specifickým potřebám.
- Široká podpora knihoven: Existuje mnoho knihoven, které usnadňují práci s různými typy webových stránek.
Nevýhody:
- Změny ve struktuře webu: Webové stránky se mohou měnit, což může vyžadovat neustálou údržbu skriptů.
Machine Learning
Python je naším hlavním nástrojem pro vývoj modelů strojového učení. Používáme knihovny jako scikit-learn, TensorFlow a Keras, které nám umožňují trénovat a nasazovat modely pro prediktivní analýzu, klasifikaci a regresi.
Využití strojového učení je skutečně mnoho a u nás se nejčastěji setkáváme s požadavky na segmentaci zákazníků, tvorbu různých prediktivních modelů nebo tvorbu modelů pro doporučování produktů na webové stránce.
Výhody použití Pythonu u machine learning:
- Bohaté ekosystémy knihoven: Existuje mnoho knihoven pro různé typy modelů a algoritmů.
- Jednoduchost: Python syntaxe je snadno čitelná a umožňuje rychlé prototypování.
- Podpora komunity: Silná komunita nabízí bohatou dokumentaci a podporu.
Nevýhody:
- Výkon: Python může být pomalejší než některé jiné jazyky při výpočtově náročných úlohách, ačkoli tento problém lze často obejít použitím optimalizovaných knihoven.
Zpracování větších objemů dat
Pro zpracování a analýzu velkých datových souborů používáme knihovny jako Pandas, Dask a PySpark. Tyto nástroje nám umožňují manipulovat s velkými datovými sadami, provádět složité dotazy a agregace.
V podstatě se dá říct, že využití Pythonu je v tomto ohledu velice podobné jako využití SQL při zpracování dotazů v rámci databáze. Rozdíl spočívá hlavně v rychlosti, kterou Python nabízí, a objemu dat, které zvládne rychle zpracovat. Dokáže také zpracovat složitější úlohy, které by bylo obtížné řešit s použitím SQL.
Výhody využití Pythonu při zpracování dat:
- Efektivita: Python umožňuje efektivní manipulaci s daty a jejich analýzu.
- Paralelní zpracování: Knihovny jako Dask a PySpark podporují paralelní zpracování, což zlepšuje výkon při práci s velkými daty.
- Jednoduchost a čitelnost: Pythonové skripty pro zpracování dat jsou snadno čitelné a udržovatelné.
Nevýhody:
- Paměťová náročnost: Zpracování velkých datových sad může být náročné na paměť, což může vést k problémům při práci na strojích s omezenou pamětí.
Tvorba datových aplikací
Python nám umožňuje vytvářet interaktivní datové aplikace pomocí frameworků jako Dash, Streamlit a Flask. Tyto aplikace slouží k vizualizaci dat a interaktivnímu prozkoumávání datových sad.
Výhody:
- Rychlý vývoj: Frameworky pro tvorbu aplikací umožňují rychlé prototypování a nasazení.
- Interaktivita: Umožňují uživatelům interaktivně pracovat s daty a vizualizacemi.
- Flexibilita: Snadná integrace s dalšími nástroji a službami.
Nevýhody:
- Výkon: Pro velmi náročné aplikace může být výkon Pythonu limitující.
- Složitost: Vytvoření složitějších aplikací může vyžadovat hlubší znalosti frameworků a programování.
Tvorba API pomocí Python
Python je také naším nástrojem pro vývoj RESTful API pomocí frameworků jako Flask a FastAPI. Tyto API umožňují přístup k našim datům a analytickým modelům externím aplikacím a službám.
Nejčastěji se setkáváme s požadavky na tvorbu různých API řešení u externích služeb, které ještě nebyly integrovány do aplikací umožňujících k nim snadný přístup (jako je např. Keboola). U těchto externích služeb je pak nutné vyvíjet custom API řešení, mezi které patří například Ecomail a Abra.
Výhody:
- Jednoduchost: Pythonové frameworky pro tvorbu API jsou snadno použitelné a umožňují rychlý vývoj.
- Flexibilita: Umožňují snadnou integraci s různými datovými zdroji a službami.
- Výkonnost: Frameworky jako FastAPI jsou navrženy s ohledem na výkon a škálovatelnost.
Nevýhody:
- Bezpečnost: Zajištění bezpečnosti API může být náročné a vyžaduje pečlivé plánování a implementaci.
- Údržba: API vyžadují pravidelnou údržbu a aktualizace, aby zůstaly funkční a bezpečné.
Python je v naší společnosti klíčovým nástrojem pro různé datové úlohy, díky své všestrannosti, širokému spektru knihoven a silné komunitě. Přestože má i své nevýhody, jeho přínosy výrazně převažují a umožňují nám efektivně řešit komplexní problémy a přinášet hodnotu našim klientům.
Závěr
Python je zkrátka nepostradatelnou součástí naší denní práce, kterou činí jednodušší a rychlejší. Díky Pythonu dokážeme automatizovat i složitější úlohy, na které je SQL krátké, a krásně tak doplňuje náš technologický stack.
Využití Pythonu v datové analytice nám umožňuje rychle reagovat na potřeby trhu a poskytovat našim klientům hodnotné insights a řešení. S rostoucí popularitou Pythonu a neustálým vývojem nových knihoven a nástrojů se těšíme na další inovace a zlepšení, které nám tento jazyk přinese. Python je a bude klíčovým prvkem naší technologické strategie a nepostradatelným nástrojem pro úspěch v oblasti datové analytiky.
