สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Python คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วยความยืดหยุ่น และคลัง module หรือ library ขนาดใหญ่ที่สามารถช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโปรเจคได้หลากหลายรูปแบบ วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ 5 modules ในภาษา Python ที่นักพัฒนาสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับโปรเจคของตนเองได้ พร้อมทั้งตัวอย่างการใช้งานที่จะเป็นองค์ประกอบสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมีเหตุผลและวิจารณญาณ.
ไม่ว่าโปรเจคของคุณจะต้องมีการติดต่อกับ API หรือเว็บบริการต่าง ๆ บ่อยเพียงใด, `Requests` คือหนึ่งใน library ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเหล่านี้ได้ง่ายและสะดวกมากที่สุด. ด้วย `Requests` คุณสามารถส่ง HTTP requests ไปยัง URL ที่กำหนดได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดซับซ้อน.
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
if response.status_code == 200:
data = response.json()
ตัวอย่างโค้ดข้างต้นนี้แสดงให้เห็นวิธีการใช้ `Requests` เพื่อส่ง GET request ไปยัง API และจัดการกับข้อมูลที่ได้รับกลับมา.
`Pandas` เป็น library Python ที่ไม่สามารถละเลยได้ในการวิเคราะห์ข้อมูล. ด้วย `Pandas`, คุณสามารถโหลด, จัดการ, และวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบที่เรียกว่า DataFrame ได้อย่างง่ายดาย.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
filtered_data = df[df['Age'] > 30]
ข้างต้นเป็นตัวอย่างคำสั่งสำหรับการโหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV และแสดงเฉพาะข้อมูลของบุคคลที่อายุมากกว่า 30 ปี.
ในขณะที่ `Pandas` ช่วยในการจัดการข้อมูล, `Matplotlib` กลับเป็นส่วนสำคัญในการนำเสนอข้อมูลนั้นผ่านการวิเคราะห์ในรูปแบบภาพ (Visualization).
import matplotlib.pyplot as plt
# สมมติเรามีข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์เป็นแถวของเวลาและจำนวนผู้ใช้
times = ['10:00', '11:00', '12:00']
user_counts = [100, 150, 200]
plt.plot(times, user_counts)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Number of users')
plt.show()
ตัวอย่างการสร้างกราฟแสดงจำนวนผู้ใช้งานในแต่ละช่วงเวลาด้วย `Matplotlib`.
สำหรับการประมวลผลข้อมูลทางคณิตศาสตร์หรือการทำงานกับอาร์เรย์ขนาดใหญ่, `Numpy` คือเครื่องมือที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดและประหยัดเวลาของโปรแกรมเมอร์ได้เป็นอย่างดี.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b # Array แบบยุคลบการคำนวณ
print(c) # [5 7 9]
แสดงการสร้างอาร์เรย์และทำการคำนวณแบบองค์ประกอบโดยไม่ต้องใช้ loop.
สำหรับโปรเจคที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องหรือ Machine Learning, `Scikit-learn` ให้พูดเป็นโมดูลที่มีโมเดลและอัลกอริทึมสำเร็จรูปมากมายที่พร้อมใช้งาน.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# โหลดข้อมูล
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# สร้างและฝึกโมเดล
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)
# คำนวณความแม่นยำของโมเดล
predicted = clf.predict(X_test)
print(f'Model Accuracy: {accuracy_score(y_test, predicted)}')
ตัวอย่างการใช้ `Scikit-learn` เพื่อสร้างและประเมินโมเดลเครื่องเรียนรู้ในการทำนายชนิดของดอก Iris.
การเลือกใช้งาน modules ข้างต้นร่วมกับความรู้ด้านการวิเคราะห์และการวางแผนทางด้านซอฟต์แวร์จะเป็นปัจจัยสำคัญในการทำให้โปรเจคของคุณประสบความสำเร็จ. โลกแห่งการเขียนโปรแกรมนั้นกว้างใหญ่ และเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่ด้วยเครื่องมืออย่าง Python และ modules ต่างๆ ที่พร้อมใช้อย่างไม่มีขีดจำกัดนี้ บางทีคุณอาจต้องการปรึกษาและยกระดับทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้กว้างขึ้น. การเรียนรู้กับ EPT หรือโรงเรียนสอนการเขียนโปรแกรมที่มีชื่อเสียงและครูผู้เชี่ยวชาญอาจจะเป็นก้าวถัดไปสำหรับคุณในการพัฒนาประสิทธิภาพและความคิดสร้างสรรค์ในการทำงานของคุณ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python programming requests pandas matplotlib numpy scikit-learn http_requests data_analysis data_visualization mathematics machine_learning data_science software_development python_modules
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com