Python-Skripte, die etwas komplexer werden, enthalten oft zwei spezielle Zeilen am Ende: if __name__ == '__main__': und darunter den Aufruf einer Funktion, häufig main(). Diese scheinbar unscheinbaren Zeilen sind jedoch der Schlüssel zum Verständnis, wie Python-Code organisiert und ausgeführt wird, und sie sind essentiell für die Entwicklung gut strukturierten und wiederverwendbaren Codes. Lass uns diese Zeilen genauer unter die Lupe nehmen.
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Python-Versionenwechsel unter macOS: Warum mehrere Versionen?
Python, die vielseitige Programmiersprache, erfreut sich großer Beliebtheit – und das zurecht. Ihre Vielseitigkeit und die große Community machen sie sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler attraktiv. Doch was passiert, wenn man mit verschiedenen Projekten arbeitet, die jeweils unterschiedliche Python-Versionen benötigen? Oder wenn eine neue Version mit tollen Features herauskommt, man aber gleichzeitig an einem alten Projekt festhalten möchte, welches mit der neuen Version nicht kompatibel ist? Dann wird das Thema des Versionswechsels relevant. Dieser Blogpost erklärt, wie man unter macOS elegant zwischen verschiedenen Python-Versionen navigiert.
„Python-Versionenwechsel unter macOS: Warum mehrere Versionen?“ weiterlesenPython auf macOS: Installation und Update – Ein sanfter Einstieg
Python, die beliebte Programmiersprache, findet sich in immer mehr Bereichen wieder – von der Datenanalyse bis zur Webentwicklung. Für macOS-Nutzer stellt sich zu Beginn oft die Frage: Wie installiere und aktualisiere ich Python am besten? Die Antwort ist nicht ganz so einfach, wie man vielleicht denkt, denn Apples Betriebssystem liefert bereits eine Python-Version mit. Gucken wir uns die Details dazu an.
„Python auf macOS: Installation und Update – Ein sanfter Einstieg“ weiterlesenDein erster Schritt in die Welt der Programmierung: Ein Python-Skript schreiben
Python gilt als eine der einsteigerfreundlichsten Programmiersprachen. Die klare Syntax und die große Community machen es einfach, die ersten Schritte in der Welt der Softwareentwicklung zu wagen. In diesem Beitrag geht es darum, wie man ein erstes Python-Skript in einer Textdatei erstellt und ausführt – auf Windows, macOS und Linux.
„Dein erster Schritt in die Welt der Programmierung: Ein Python-Skript schreiben“ weiterlesenONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning
Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.
ONNX
ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.
Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.
Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.
Tensorflow
TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.
Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.
Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.
Pytorch
PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.
Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.
Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.
Blick in die Zukunft
Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.
Die Top-5-Python-IDEs: Vergleich, Vor- und Nachteile
Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen weltweit und wird von Entwicklern aller Erfahrungsstufen für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Um das Beste aus der Python-Entwicklung herauszuholen, ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) unerlässlich. Eine gute Python-IDE bietet Funktionen wie Code-Vervollständigung, Debugger, integrierte Testtools und eine benutzerfreundliche Oberfläche. In diesem Blog-Beitrag stellen wir dir die 5 besten Python-IDEs vor, ihre Vor- und Nachteile sowie ihre Funktionen, damit du die richtige Wahl für deine Entwicklungsbedürfnisse treffen kannst.
„Die Top-5-Python-IDEs: Vergleich, Vor- und Nachteile“ weiterlesenWie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?
Lass uns in die faszinierende Welt des testgetriebenen Entwicklungsansatzes (TDD) in Python eintauchen. In diesem Artikel lüftest du die Geheimnisse hinter effektiven Teststrategien und erfährst, wie du mit leistungsstarken Frameworks wie unittest und pytest gute Ergebnisse erzielen kannst. Lass dich von den Vorteilen von Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) begeistern und entdecke, wie du deinen Entwicklungsprozess auf das nächste Level bringen kannst. Los geht’s.
„Wie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?“ weiterlesenPyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen
Pyenv ist ein Tool, das die Verwaltung und Installation von Python-Versionen auf dem Betriebssystem vereinfacht. Mit pyenv können mehrere Python-Versionen auf demselben System installiert und verwaltet werden, ohne dass diese miteinander in Konflikt geraten. Pyenv kann auf Linux, macOS und anderen Unix-basierten Betriebssystemen genutzt werden. Sehen wir uns an, wie wir das nützliche Tool installieren.
„Pyenv: Das ultimative Tool zur Verwaltung von Python-Versionen und virtuellen Umgebungen“ weiterlesenKeras installieren: Ein Tutorial in Python
Keras ist eine benutzerfreundliche Open-Source-Softwarebibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze mit Python zu erstellen und zu trainieren. Es ist eine hochmodulare Bibliothek, die es ermöglicht, schnell neuronale Netze zu erstellen und zu testen.
Um Keras mit Python zu verwenden, muss man zunächst sicherstellen, dass die notwendigen Bibliotheken auf dem System installiert sind. Dazu gehören NumPy, Pandas und TensorFlow. Im Folgenden ein paar Worte zu diesen Bibliotheken.
„Keras installieren: Ein Tutorial in Python“ weiterlesenMachine Learning einsetzen, um Vorhersagen für den Aktienmarkt zu treffen
Der Aktienmarkt ist ein komplexes und volatiles System, das sich ständig verändert und von vielen Faktoren beeinflusst wird. Eine der Herausforderungen besteht darin, zukünftige Entwicklungen des Aktienmarktes vorherzusagen, um erfolgreich in Aktien zu investieren. Glücklicherweise gibt es jetzt Möglichkeiten, Machine Learning zu nutzen, um Vorhersagen für den Aktienmarkt zu treffen und erfolgreich in Aktien zu investieren.
„Machine Learning einsetzen, um Vorhersagen für den Aktienmarkt zu treffen“ weiterlesen