新冠肺炎疫情肆虐全球，如何快速準確地識別患者成為了目前的難題。而Python的出現為肺炎識別帶來了便利。

Python的開發者們不斷地將其語言優化，在其中增加新功能和模塊，使得Python被廣泛應用于各類機器學習和數據分析項目。在肺炎識別方面，Python有著它獨有的庫，可以快速實現肺炎判定算法。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 導入數據并數據預處理
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'dataset/train',
validation_split=0.2, # 將數據集分為驗證集和訓練集
subset='training',
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
# 進行模型訓練
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs)
# 開始預測
img = keras.preprocessing.image.load_img(
"test/pneumonia.jpeg", target_size=(img_height, img_width)
)
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)
predictions = model.predict(img_array)
score = predictions[0]
if score >0.5:
print("這是一張肺炎的照片")
else:
print("這是一張正常的照片")

在上述代碼中，我們使用了TensorFlow和keras庫，導入并預處理數據，使用訓練好的模型進行預測。根據模型輸出的結果，即可得出是否為肺炎。

Python的出現大大縮短了肺炎識別的時間，并提供了一個可靠且準確的判定工具，為廣大醫生和患者帶來了盼望與希望。