Wofür wird die Python-Sprache verwendet?

Python-Sprache kann zum Entwickeln von Spielen verwendet werden und kann auch für die Gewinnung und Verarbeitung großer Datenmengen, die Webentwicklung und Anwendungen in den Bereichen Systembetrieb und -wartung, Cloud Computing, Finanzanalyse, künstliche Intelligenz usw. verwendet werden viele Branchen in verschiedenen Branchen.

In den Augen der meisten Menschen wird Python nur für Webcrawler verwendet. Tatsächlich hat Python seine Macht. Heute werfen wir einen Blick darauf, warum Python so beliebt ist und was es kann.

Verstehen Sie die Hauptanwendungsbereiche von Python mit einem Bild:

1. Cloud Computing PYTHON-Sprache gilt als die beliebteste Sprache im Cloud Computing, typische Anwendung OpenStack.

2. Im Vergleich zum modularen Design von phpruby ist Python im Laufe der Jahre sehr praktisch für die Funktionserweiterung und wird ständig weiterentwickelt das derzeit hervorragende Full-Stack-Django. Das Framework flask erbt alle den einfachen und klaren Stil von Python mit hoher Entwicklungseffizienz, einfacher Wartung und guter Integration mit automatisiertem Betrieb und Wartung. Python ist zum De-facto-Standard im Bereich automatisierter Betriebs- und Wartungsplattformen geworden; viele große Websites werden in Python entwickelt, darunter Youtube, Dropbox und Douban.

3. Künstliche Intelligenz-Anwendungen, die auf Big-Data-Analyse und Deep Learning basieren, sind im Wesentlichen untrennbar mit der Unterstützung von Python verbunden. Derzeit sind die weltweit herausragenden Lern-Frameworks für künstliche Intelligenz wie TransorFlow von Google, PyTorch von FaceBook und Open Karas und andere, die neuronale Netzwerkbibliothek der Quellgemeinschaft, sind in Python implementiert. Sogar Microsofts CNTK (Cognitive Toolkit) unterstützt Python vollständig, und Microsofts Vscode unterstützt Python bereits als Sprache der ersten Ebene.

4. Das Systembetriebs- und Wartungsprojekt Python ist sehr eng mit dem Betriebssystem und der Verwaltung integriert. Derzeit enthalten alle Linux-Distributionen Python, und es gibt eine große Anzahl von Modulen für verwandte Verwaltungsfunktionen , zum Beispiel das aktuelle gängige automatisierte Konfigurationsmanagement-Tool: SaltStackAnsible (derzeit RedHat). Derzeit ist in fast allen Internetunternehmen die Standardkonfiguration für automatisierten Betrieb und Wartung Python + Django / Flask. Darüber hinaus ist OpenStack, das zum De-facto-Standard im Virtualisierungsmanagement geworden ist, in Python implementiert, sodass Python erforderlich ist Fähigkeiten für das gesamte Betriebs- und Wartungspersonal

5. Finanzanalyse Quantitativer Handel, Finanzanalyse, im Bereich der Finanztechnik wird die Python-Sprache nicht nur verwendet, sondern ist auch die am häufigsten verwendete, und ihre Bedeutung nimmt zu von Jahr zu Jahr. Grund: Als dynamische Sprache verfügt Python über eine klare und einfache Sprachstruktur, umfangreiche Bibliotheken, ist ausgereift und stabil, wissenschaftliche Berechnungen und statistische Analysen sind sehr leistungsfähig, die Produktionseffizienz ist viel höher als die von C, C ++ und Java ist besonders gut im Strategie-Backtesting.

6. Big-Data-Analyse Das größte Merkmal der Python-Sprache im Vergleich zu anderen interpretierten Sprachen ist ihr großes und aktives wissenschaftliches Computer-Ökosystem. Sie verfügt über recht vollständige und hervorragende Bibliotheken für Datenanalyse, Interaktion und Visualisierung (Python-Daten). Analyse-Stack: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython) und hat außerdem seine eigene einzigartige Python-Distribution Anaconda für wissenschaftliches Rechnen entwickelt, die sich in den letzten Jahren schnell weiterentwickelt und verbessert hat und eine sehr starke Unterstützung für traditionelle Datenanalysesprachen wie R MATLAB SAS darstellt Stata der Substituierbarkeit.

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