Все знают, что Python повсюду в веб -разработке. Netflix, Instagram и Dropbox все полагаются на это. Но Python не просто живет в веб -приложениях. Python, его библиотеки и рамки, тихо управляют вещами в некоторых довольно неожиданных местах.
В этом посте я хочу показать вам некоторые из более странных, прохладных и менее очевидных мест, где Python делает тяжелую подъем. От контроля Марса Роверса до оказания помощи археологам выкопать прошлое, роль Python намного шире, чем понимают большинство людей. Если вы когда -либо думали, что программирование — это всего лишь веб -сайты, это может изменить ваше мнение. Python повсюду, и это довольно интересно.
Марс Ровер НАСА
Хорошо, Python не на реальном ровере, но он все еще играет важную роль в миссии. Команды в НАСА используют его для планирования безопасных маршрутов по всему Марсу, рассчитав путь через сложную местность. Это помогает обработать наводнение изображений и данных датчиков, которые Rover отправляет обратно, что облегчает выявление опасностей или интересных геологических особенностей. Ученые используют Python для визуализации этих данных, чтобы они могли принимать решения на лету. Перед отправкой каких -либо команд инженеры имитируют действия Rover в Python, чтобы заранее уловить потенциальные проблемы. Это клей между планированием, анализом и визуализацией, превращая необработанные данные в реальные идеи, которые поддерживают миссию.
Библиотеки и фреймворки:
- Numpy и Scipy: Выполните сложные численные расчеты для планирования траектории и анализа данных.
- Food Plotlib: Предоставляет инструменты визуализации, чтобы помочь ученым быстро изучить и понять данные Rover.
- Инструменты моделирования НАСА: Пользовательское программное обеспечение на основе Python, которое имитирует команды Rover и сценарии миссий для тестирования и проверки операций до развертывания.
CERN: Физика с высокой энергией встречает язык высокого уровня
CERN проводит массовые эксперименты, подобные эксплуатациям в большом адронном коллайдере (LHC), которые генерируют петабайты данных каждый год. Физики анализируют эти данные, чтобы раскрыть фундаментальные частицы и силы вселенной.
Python выполняет множество задач за кулисами в крупных экспериментах Cern’s’s Hadron Collider. Python играет жизненно важную роль в CERN, включив обработку данных, управление экспериментом, быстрое прототипирование и визуализацию. Это помогает превратить миллиарды необработанных столкновений частиц в управляемые наборы данных, позволяет ученым отслеживать и регулировать детекторы в режиме реального времени, и позволяет физикам быстро проверять новые научные модели без длительного времени компиляции. Python также поддерживает изучение и представление сложных данных с помощью четких визуализаций, ускоряя обнаружение и понимание.
Библиотеки и фреймворки:
- Пирог: Интерфейс Python для корневой структуры CERN, позволяющий высокоэффективно анализировать данные с Python при использовании скорости C ++.
- Numpy: Обеспечивает эффективную обработку больших численных массивов и математических функций, используемых в манипуляциях с данными.
- Панды: Предлагает мощные структуры данных и инструменты для организации и анализа табличных данных.
- Food Plotlib: Обеспечивает подробный график и визуализацию результатов эксперимента
- Гауди: Модульная структура CERN для управления экспериментами и обработки данных, с привязками Python для сценариев и автоматизации.
Промышленные роботы: контроль и мониторинг в реальном времени
Python контролирует и контролирует промышленных роботов в режиме реального времени. Он управляет командами движения робота, чтобы обеспечить точные и скоординированные действия на заводском этаже. Python собирает и обрабатывает данные датчиков, чтобы отслеживать здоровье и производительность роботов. Этот мониторинг в реальном времени помогает быстро выяснить проблемы, сокращая время простоя. Python также анализирует тенденции датчиков для прогнозирования потребностей в обслуживании до возникновения сбоев. В целом, Python помогает автоматизировать операции, повысить эффективность и держать роботов плавно работать.
Фреймворки и библиотеки:
- ROS (операционная система робота) с Rospy: Framework для программного обеспечения и коммуникации робота.
- Numpy и Scipy: Выполните расчеты в реальном времени и сигналы датчиков процесса.
- Панды: Организует и анализирует данные датчика временных рядов для мониторинга и технического обслуживания.
- matplotlib и сюжет: Визуализируйте производительность робота и обнаружите аномалии на панели мониторинга.
Фильм и телевидение VFX
Python играет большую роль в визуальных эффектах фильма, автоматизируя повторяющиеся задачи и управляя сложными рабочими процессами. Это помогает художникам и техническим командам создавать и манипулировать 3D -моделями, анимациями и моделированием более эффективно. Сценарии Python оптимизируют конвейеры рендеринга и интегрируют различные программные инструменты, ускоряя производственный процесс. Он также обрабатывает большие объемы данных, такие как отслеживание движения или регулирование освещения, чтобы гарантировать, что окончательные снимки выглядят бесшовными и отполированными.
Библиотеки и фреймворки:
- Maya Python API: Управление 3D -моделированием и анимацией в Autodesk Maya.
- Nuke Python API: Автоматизирует задачи композиции в Nuke’s Foundry.
- Numpy и OpenCV: Обработка обработки изображений и манипуляции с данными.
- Numpy и OpenCV: Обработка обработки изображений и манипуляции с данными.
Моделирование землетрясений: сейсмический риск и моделирование
Python помогает ученым моделировать землетрясения и оценить сейсмический риск, собрав огромные объемы геофизических данных, выполнения моделирования и визуализации потенциальных результатов. Исследователи используют его для обработки данных датчиков в реальном времени, карты линий разломов и имитировать, как землетрясения могут повлиять на здания, города или регионы. Он также используется для быстрого тестирования и уточнения моделей, что помогает в планировании и готовности к стихийным бедствиям.
Библиотеки и фреймворки:
- Obspy: Инструментарий для чтения, обработки и визуализации сейсмологических данных.
- Numpy и Scipy: Обработка численного моделирования и сложных расчетов.
- Matplotlib и сюжет: Используется для визуализации сигналов, карт опасности и результатов моделирования.
- Панды: Организует и анализирует большие наборы сейсмических и структурных данных.
Да, Python поддерживает бесчисленные веб -сайты, но также помогает ученым исследовать другие планеты, поддерживает работу заводов, моделирует стихийные бедствия и оживляет самые дикие идеи Голливуда. Это закулисный двигатель, управляющий некоторыми из самых захватывающих технологий. Как только вы начнете замечать, где появляется Python, вы поймете, что это не просто веб -язык. Это часть реального мира удивительно физическим образом.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джессика Вахтел — писатель по маркетингу разработчиков в InfluxData, где она создает контент, который помогает сделать данные о мире временных рядов более понятными и доступными. Джессика имеет опыт работы в разработке программного обеспечения и технической журналистике. Подробнее от Джессики Вахтел
