ما هي لغة بايثون Python ومميزاتها؟ اعرف 8 استخدامات لها

البايثونPython هي لغة برمجة عالية المستوى تستخدم للأغراض العامة ومنتشرة على نطاق واسع. تم إنشائها بواسطة Guido van Rossum في عام 1991 وتم تطويرها بواسطة Python Software Foundation. صممت بالتركيز على قابلية قراءة الكود، حيث يسمح تركيبه للمبرمجين بالتعبير عن مفاهيمهم في عدد أقل من سطور التعليمات البرمجية. وهي لغة برمجة تتيح لك العمل بسرعة ودمج الأنظمة بشكل أكثر كفاءة. وهناك نسختان رئيسيتان من بايثون هما: بايثون 2 وبايثون 3 وكلاهما مختلف عن الآخر تمامًا. [1]

الفرق بين python 2 و Python 3

كلاهما يأتي مع الكثير من الميزات ودعم المكتبة، وعلى الرغم من توقف الدعم الرسمي لـ Python 2.x في عام2020 ، لا تزال لغة بايثون 2 مستخدمة على نطاق واسع لتطوير وإصلاح الأدوات الحالية.

وقد تم تطوير لغة البايثون 3 في شهر ديسمبر عام 2008، وذلك بهدف معالجة عيوب التصميم الأساسي وتصحيحها بالإضافة الى تحديث اللغة بشكلٍ عام، علاوة على إزالة الطرق القديمة لتنفيذ البرامج. لهذا السبب أصبحت لغة البايثون 3 غير متوافقة تمامًا مع لغة البايثون 2 وهذا ما فرض على معظم المطورين والمبرمجين تعلم لغة البايثون 3 وإعادة كتابة الأكواد البرمجية القديمة التي تمت كتابتها بلغة البايثون 2 كي تتوافق مع الإصدار الجديد من هذه اللغة البرمجية. [2]

مميزات لغة بايثون python

تعتبر بايثون python من أسهل اللغات التي يتم استخدامها في البرمجة. حيث تحتوي على مجموعة بسيطة وغير معقدة من الجمل. فضلاً عن أن كتابتها البرمجية تحتوي على كلمات بسيطة مكتوبة باللغة الإنجليزية، وهذا ما يجعلها لغة مناسبة جداً للمبتدئين.

أهم ما يميز لغة بايثون أيضاً أن مصادرها متاحة مجاناً ولا حاجة لدفع الأموال للحصول عليها. كما أن التحديثات الخاصة بها متاحة أيضاً ويمكنك الحصول عليها بسهولة.

ويعمل المبرمجون على تطوير هذه اللغة باستمرار.

لغة البايثون بها مكتبة متكاملة تساعدك على التعامل مع مجموعة مختلفة من العناصر مثل التعامل مع HTML، أو XML، أو GUI.

تتميز أيضاً أنها سريعة للغاية في عملية تطوير التطبيقات المختلفة. ومتاحة للاستخدام على مجموعة مختلفة ومتعددة من الأنظمة مثل Linux ، Windows، Macintosh. [3]

فيم تستخدم لغة بايثون Python؟

1. الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فنظرًا لأن Python هي لغة برمجة مستقرة ومرنة وبسيطة، فهي مثالية لمختلف مشروعات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI).

2. تحليل البيانات. ويعد تحليل البيانات مجالًا سريع التطور يستخدم فيه برمجة Python. وتعتبر لغة Python اللغة الأسهل والأكثر مرونة لعلوم البيانات والتحليلات منطقية. ومن الجدير بالذكر أنها سريعة نسبيًا وسهلة الاستخدام لتحليل البيانات.

3. رسم الخطوط البيانية. ويعد الرسم البياني مجال اهتمام آخر شائع ومتطور، وبما أن البايثون لغة مفتوحة المصدر فإنها توفر مجموعة متنوعة من مكتبات الرسوم البيانية بالإضافة لجميع أنواع الميزات.

وسواء كنت تبحث عن تمثيل بياني بسيط أو مخطط كامل، يمكنك العثور على مكتبة تلائم احتياجاتك. مثل مكاتب: Pandas و Plotly.

4. برمجة التطبيقات. يمكنك برمجة جميع أنواع التطبيقات باستخدام Python. كما يمكن استخدام البايثون لقراءة وإنشاء أدلة الملفات، وإنشاء واجهات المستخدم الرسومية وواجهات برمجة التطبيقات، سواء كانت تطبيقات الصوت والفيديو أو تطبيقات التعلم الآلي، فيمكنك إنشاؤها جميعًا باستخدام Python.

5. تطوير الويب. وتعد لغة البايثون خيارًا رائعًا لتطوير الويب. هذا يرجع إلى أن هناك العديد من مساحات العمل خاصة بلغة البايثون وتستخدم لتطوير الويب، مثل Django و Pyramid وFlask. وتم استخدام هذه المساحات لإنشاء مواقع وخدمات مثل Spotify و Reddit و Mozilla بالفعل.

بفضل المكتبات والوحدات النمطية الشاملة التي تمتلكها هذه المواقع، فإن وظائف مثل الوصول إلى قاعدة البيانات وإدارة المحتوى وترخيص البيانات كلها ممكنة ويمكن الوصول إليها بسهولة.

6. تطوير الألعاب. فعلى الرغم من كونها بعيدة عن اعتبارها معيارًا صناعيًا في تطوير الألعاب، إلا أنه من الممكن إنشاء ألعاب بسيطة باستخدام لغة البايثون. هذا يعني أنها يمكن أن تكون أداة مفيدة لتطوير نموذج أولي بسرعة.

7. تطوير اللغة. تستخدم لغات عديدة مثل Cobra و CoffeeScript و Go جميعها صيغة مشابهة للغة بايثون. وهذه الحقيقة تعني أيضًا أن بايثون لغة جيدة كبداية. إذا كنت جديدًا تمامًا في البرمجة، فإن فهم لغة Python يمكن أن يساعدك على التفرع إلى مجالات أخرى ولغات أخرى بسهولة أكبر.

8. عالم المال. يتم استخدام Python بشكل متزايد في عالم المال، غالبًا في مجالات مثل التحليل الكمي والنوعي. ويمكن أن تكون أداة قيمة في تحديد اتجاهات أسعار الأصول والتنبؤات، وكذلك في أتمتة سير العمل عبر مصادر البيانات المختلفة. وكما ذكرنا سابقًا، تعد Python أداة مثالية للعمل مع مجموعات البيانات الضخمة، وهناك العديد من المكتبات المتاحة للمساعدة في تجميع المعلومات ومعالجتها. لهذا السبب، فهي إحدى اللغات المفضلة في مجال عالم المال. [4]

المصادر

Python.org

Scaler.com

Geeksforgeeks
Futurelearn

مقدمة في علم الحوسبة البيولوجية

هذه المقالة هي الجزء 15 من 17 في سلسلة مقدمة في علم البيانات وتطبيقاته

علم الحوسبة البيولوجية هو تخصص تتداخل فيه البيولوجيا وعلوم الحاسب والرياضيات التطبيقية للعمل على مسائل في البيولوجيا. ويتألف من عدة فروع منها المعلوماتية الحيوية وعلم الجينوم الحاسوبي وعلم الأحياء والنمذجة الجزيئية والتنبؤ بالأمراض. 

تاريخ وركائز علم الحوسبة البيولوجية

تعود بدايات هذا العلم إلى تاريخ نشأة علم الكمبيوتر؛ حيث عالم الرياضيات البريطاني «آلان تورينج-Alan Turing» أبو الكمبيوتر. باستخدام الكمبيوتر البدائي في إدخال أنظمة من تطور الكائنات الحية في بداية سنة ١٩٥٠م قبل وفاته، وفي نفس الوقت قام بنفس التجارب مجموعة من الباحثين في المعمل القومي لأبحاث الأسلحة بمختبر لوس آلاموس بالولايات المتحدة الأمريكية. 

Alan Turing

سنة ١٩٦٠م، تطور الكمبيوتر للتعامل مع تحليل البيانات بشكل أفضل وأكثر تعمقًا والوصول إلى تركيب البروتينات. ومن هنا تم اعتبار الأحياء الحاسوبي علمًا منفصلًا، وأصبح الكمبيوتر قادرًا على تمثيل شكل ثلاثي الأبعاد لتركيب البروتينات. وبالعودة إلى ١٩٥٠م، استخدم خبراء التصنيف الكمبيوتر في عملهم وأصبح المجال أكثر تطورًا في عام ١٩٦٠م عندما تطورت هذه التقنيات للتصنيف اعتمادًا على الحمض النووي. 

سنة ١٩٨٠م، تطور علم الحوسبة البيولوجية بسبب التطور الكبير في عالم الكمبيوتر وخاصة الذكاء الاصطناعي الذي ساهم في معرفة أصل الكائنات الحية والعلاقات بينهم. وسنة ١٩٩٠م، تعرف العلماء على وظائف البروتينات، وتحليل تفاعلات البروتينات مع جزيئات أخرى إلى أن أصبح لم يعد هناك مجال بيولوجي بدون استخدام طرق علم الكمبيوتر. [1]

ما الفرق بين علم الحوسبة البيولوجية ومجالات أخرى؟

  • المعلوماتية الحيوية: يستخدم الخبراء المجالين معًا بنفس التعريف ولا يرون أهمية للتفرقة بينهما، ولكن تتضمن المعلومات الحيوية تحليل وإدارة البيانات باستخدام أدوات تساعد على تأكيد التجارب وفحصها داخل المعامل. أما الحوسبة البيولوجية فهي فرع من فروع الأحياء مثل الفيزياء الحاسوبية التي تعتبر فرع من فروع الفيزياء، والحوسبة البيولوجية فرع من فروع الأحياء طُور بواسطة الكمبيوتر. [2]
  • ومن السهل تمييزه عن البيولوجيا الحسابية: بالرغم من التداخلات إلا أن النظام القديم للبيولوجيا الحسابية يهتم بتطبيق التحليلات الرقمية على موضوعات مثل ديناميكا السكان وتطور التطبيق على الجينات. وبالأساس أن البيولوجيا الحسابية تعتمد على التحليل الرقمي، لكن الحوسبة البيولوجية تعتمد على الرياضيات المتقطعة التي تعتبر ركيزة أساسية في تطبيق الكمبيوتر في علم البيولوجيا. 
  • أما البيولوجيا النظرية تتميز عنها الحوسبة البيولوجية في التطبيق على أرض الواقع والخروج بنتيجة عملية. وتتداخل أحيانًا البيولوجيا النظرية مع البيولوجيا الحسابية ومن الممكن أن يكونوا مجالًا واحدًا. 

ما هي أنواع المشاكل التي يعمل عليها علم الحوسبة البيولوجية؟

  • تحليل جزيئات البيانات من الحمض النووي « DNA, RNA ». 
  • تحليل تركيب البروتينات ثلاثية الأبعاد والجينات. 
  • التعرف على الأمراض التي تسببها الجينات.
  • التعرف على هيكلة تطور الكائنات تاريخيًا. 
  • العمل أيضًا على البيانات غير الجينية مثل البيانات الإكلينيكية والبيانات البيئية. 

أهمية علم الحوسبة البيولوجية

  • التنبؤ بوظيفة البروتينات اعتمادًا على التركيب. 
  • التعرف على بروتينات إضافية غير معروف تسلسلها مُسبقًا. 
  • التعرف على المناطق النشطة في البروتينات باستخدام الوصف والتركيب ثلاثي الأبعاد. 
  • تصميم الأدوية اعتمادًا على الرؤية الواضحة في التعرف على البروتين. 
  • ابتكار طرق علاجية من خلال التعرف على الجينات وسلوكياتها فيما يعرف ب «Personalized Medicine – الطب الشخصي».  [3]

كيف تغيرت أوضاع علم الحوسبة البيولوجية؟

  • في البحث العلمي: انتشرت الأبحاث عن تسلسل الأحماض النووية والبروتينات في ال ٥ سنوات السابقة ٥ أضعاف؛ فزاد الاحتياج بشكل كبير إلى محللي بيانات بخبرة في الكمبيوتر. وازداد الاتجاه من مجرد تحليل البيانات وابتكار خوارزميات إلى التعمق في البيولوجيا والأمراض مثل أمراض السرطان.
  • التغير البيئي وانتشار عدد كبير من الأمراض مما أدى إلى انتشار المراكز البحثية المتخصصة على سبيل المثال مجال الخلايا الجذعية، حيث كان يعمل به سابقًا علماء من أقسام الجلدية والمخ والأعصاب، ولكن أصبح الآن لعلماء الحوسبة البيولوجية دورًا كبيرًا في هذه المراكز.
  • أصبح تخليق البيانات جزءًا مهمًا، حيث ركز العلماء السابقون على البيانات المتاحة، ولكن بعد ظهور القدرة على تخليق البيانات وانتشار أكبر قدر من البيانات أصبحت الفرص أفضل. 
  • فحص البيانات: لم يعد الوضع متعلقًا بفرضية معينة وإثباتها كما يقوم العديد من العلماء، ولكن تطور الوضع بالفحص المتعمق في البيانات واكتشاف طفرة جديدة أو قصة جديدة غير متوقعة. [4]

ما هي أهم الخوارزميات في الحوسبة البيولوجية؟

  •  «Global Matching»: استغلال معرفتنا ببروتينات كائن معين لفهم أكثر عدد من البروتينات في الكائنات الأخرى عن طريق محاولة مطابقتها. 
  • «Hidden Markov model»: استخدام بديل للاحتمالية بمعنى أن نطلق جين وبعدها ننتقل للحالة التي تليها، وهذه الحالة يوجد احتمال أن تساوي الأصلية. 
  • «population genetics»: محاولة مماثلة ما يحدث في موقع ما بمواقع أخرى. 
  • «Population tree»: لتوضيح المسافات بين الأنواع المختلفة في حالة دراسة تطور الكائنات الحية. 
  • «gene regulation networks»: النظر في التفاعلات بين البروتينات المختلفة في كائن حي قد يحدد نوع الخلية. 

الأعمال المتوفرة في الحوسبة البيولوجية

  1. ضمن العمل الحكومي لتحليل البيانات الضخمة المتاحة للأبحاث المستخدمة في الطب والدواء والجينات وانتشار الأمراض. 
  2. عالم أبحاث مع تقدم منظومة الشركات الصيدلانية والشركات العالمية في تفاعلات الأدوية وتطوير برامج تحليلية قوية. 
  3. التدريس في الجامعات في الدراسات العليا والأبحاث على الجينات وتحليلها وفحص البيانات. [6]

الأماكن المتاحة للعمل دائمًا

  1. المعدات والأجهزة الطبية. 
  2. الأبحاث.
  3. الكيماويات الزراعية. 
  4. المستحضرات الصيدلانية.
  5. معاهد الصحة. [6]

المهارات

  • البرمجة مثل بايثون وجالاكسي 
  • أدوات المعلوماتية الحيوية مثل (Bio-edit) والخوارزميات. 
  • قواعد البيانات مثل (sql) بالإضافة إلى تنظيف البيانات ورسم البيانات. 
  • فهم البيولوجيا والصبر والمرونة.

المصادر

[1] Britannica
[2] Cornell cals
[3] NCBI
[4] Genome Biology
[5] towards data science
[6] BioTecNika Times

Exit mobile version