ในยุคของการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วและการแข่งขันที่เข้มข้นของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ นักพัฒนาต้องการเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพและตอบสนองความต้องการของตลาดได้อย่างรวดเร็ว หลายต่อหลายครั้ง Python ได้กลายเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับการเลือกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับงานด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์ด้วยเหตุผลหลากหลาย ในบทความนี้ เราจะสำรวจถึงเหตุผลที่นักพัฒนานิยมใช้ Python และตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานให้เห็นได้อย่างชัดเจน
ความเรียบง่ายและการอ่านที่ง่ายดายเป็นหนึ่งในจุดเด่นของ Python ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถเรียนรู้และเขียนโค้ดได้โดยไม่ยุ่งยาก ภาษา Python มีไวยากรณ์ (Syntax) ที่สะอาดและกระชับ ปราศจากโครงสร้างที่ซับซ้อนและข้อกำหนดการจัดรูปแบบโค้ดที่เข้มงวด เช่น ปีกกาหรือเซมิโคลอนที่จำเป็นในภาษาอื่นๆ ปัจจัยเหล่านี้ช่วยลดเวลาในการพัฒนาและทำให้โค้ดมีความชัดเจนในการอ่านและบำรุงรักษา
Python ยังมีคลังไลบรารี (Library) และเฟรมเวิร์ก (Framework) จำนวนมหาศาลที่สามารถช่วยในการพัฒนางานด้านต่างๆ ตั้งแต่เว็บไซต์ไปจนถึง Machine Learning ตัวอย่างอย่าง Django และ Flask ที่เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับพัฒนาเว็บ ตลอดจนระบบนิเวศของเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่าง NumPy และ Pandas ทำให้งานวิจัยและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น
เมื่อพูดถึงตัวอย่างการใช้งาน Python ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจหรือการวิจัย อาทิเช่น ในการพัฒนาโปรแกรมทำนายราคาหุ้น นักพัฒนาอาจใช้ไลบรารีของ Python อย่าง scikit-learn เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) ส่วนโค้ดตัวอย่างที่ผู้อ่านสามารถทดลองใช้งานได้มีดังนี้:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# โหลดข้อมูลหุ้น
stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
# กำหนด Features และ Target
X = stock_data[['open', 'high', 'low']]
y = stock_data['close']
# แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกสอนและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# สร้างโมเดล Linear Regression และฝึกสอนมันด้วยชุดข้อมูล
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# ทดสอบโมเดลด้วยชุดข้อมูลทดสอบและแสดงคะแนนความถูกต้อง
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy of the model: {score:.2f}')
โค้ดด้านบนแสดงถึงการสร้าง model ด้วยเทคนิค Linear Regression เพื่อทำนายราคาปิด (close) ของหุ้นจากข้อมูลราคาเปิด (open), ราคาสูงสุด (high), และราคาต่ำสุด (low) จากไฟล์ stock_prices.csv
ในการเรียนรู้ Python หรือการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมด้วยภาษานี้ การเรียนรู้จากผู้มีประสบการณ์และพื้นฐานวิชาการที่แข็งแกร่งคือสิ่งสำคัญ หากต้องการอุดมการณ์ในการพัฒนาความรู้และทักษะในการเขียนโค้ดที่มีคุณภาพ สถาบันการศึกษาที่มุ่งเน้นวิชาการโปรแกรมมิ่งแบบเจาะลึกเช่น EPT สามารถเป็นตัวเลือกที่ดีในการช่วยเหลือคุณบนเส้นทางนี้
จากวิธีการที่เป็นระบบ การเรียนการสอนที่มีเนื้อหาครบถ้วน และการมีส่วนร่วมจากผู้เชี่ยวชาญ การเรียนรู้ที่ EPT จะช่วยให้นักเรียนสามารถรับมือกับความท้าทายใหม่ๆ ในอาชีพการพัฒนาซอฟต์แวร์ของพวกเขาได้อย่างมีศักยภาพ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM