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Python pour les développeurs Delphi (webinaire en 2 parties)

Pourquoi un développeur Delphi voudrait-il ajouter Python à sa ceinture à outils? Tout est question d’accès à la bibliothèque et de scriptabilité. La bibliothèque open-source Python4Delphi (P4D) de Kiriakos Vlahos, auteur du populaire IDE PyScripter Python, vous permet en tant que développeur Delphi d’exploiter toute la collection de bibliothèques Python directement à partir de Delphi. Il facilite également l’exécution de scripts Python, la création de nouveaux modules Python et de nouveaux types Python directement à partir de votre application Delphi. Offrez à vos applications Delphi le meilleur des deux mondes!

Rejoignez l’auteur de Python4Delphi Kiriakos Vlahos et l’avocat des développeurs Embarcadero Jim McKeeth pour ce webinaire en 2 parties pour apprendre à tirer parti de Python dans vos applications Delphi.

[Replay de la partie 1]

Mise à jour: Parce qu’il y avait tellement d’intérêt que nous faisons, c’est un webinaire en deux parties: Combiner les atouts de Delphi et Python.

  • Utilisation des bibliothèques et objets Python dans le code Delphi
  • Analyse de données basée sur Python dans les applications Delphi
  • Création de modules d’extension Python à l’aide de Delphi
  • Développement d’interface graphique Python à l’aide de la VCL

[Replay de la partie 2]

À quel type de bibliothèques Python pouvez-vous accéder depuis Delphi avec Python4Delphi?

  • TensorFlow – Apprentissage automatique
    • TensorFlow, développé par Google en collaboration avec Brain Team, est utilisé dans presque toutes les applications Google pour l’apprentissage automatique.
    • Les réseaux de neurones peuvent être facilement exprimés sous forme de graphes de calcul utilisant TensorFlow comme une série d’opérations sur les Tensors.
  • Numpy – Nettoyage et manipulation des données
    • TensorFlow et d’autres bibliothèques utilisent Numpy en interne pour effectuer plusieurs opérations sur Tensors. L’interface de tableau est la meilleure et la plus importante caractéristique de Numpy.
  • Pandas – Manipulation et analyse des données 
    • En particulier, il propose des structures de données et des opérations pour manipuler des tableaux numériques et des séries chronologiques.
    • Le nom est dérivé du terme «données de panel», un terme économétrique pour les ensembles de données qui incluent des observations sur plusieurs périodes de temps pour les mêmes individus.
  • Scikit-Learn – Apprentissage automatique et modélisation
    • Il propose divers algorithmes de classification, de régression et de clustering, notamment des machines vectorielles de support, des forêts aléatoires, une amplification de gradient, des k-moyennes et DBSCAN.
  • Boîte à outils en langage naturel (NLTK) – Traitement de texte
    • Une suite de bibliothèques et de programmes pour le traitement symbolique et statistique du langage naturel (PNL) pour l’anglais
    • Destiné à soutenir la recherche et l’enseignement en PNL ou dans des domaines étroitement liés, y compris la linguistique empirique, les sciences cognitives, l’intelligence artificielle, la recherche d’informations et l’apprentissage automatique
  • SciPy – Science des données
    • Utilisé en sciences, mathématiques et ingénierie
    • Contient des modules d’optimisation, d’algèbre linéaire, d’intégration, d’interpolation, de fonctions spéciales, de FFT, de traitement de signaux et d’images, de solveurs ODE et d’autres tâches courantes en science et en ingénierie.
  • Matplotlib & Seaborn pour le traçage et la visualisation de données statistiques 
  • Pillow & MoviePy pour le traitement d’images et de vidéos

 


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À propos de l'auteur

Défenseur des développeurs en chef pour Embarcadero Technologies.

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