Was tun mit Python-Programmierung?

Was tun mit Python-Programmierung?

1 WEB-Entwicklung

In China verwendete Douban von Anfang an Python als Basissprache für die Webentwicklung. Auch Zhihus gesamte Architektur basiert auf Python Sprache Dadurch entwickelt sich die Webentwicklung in China sehr gut.

Obwohl Python derzeit nicht die erste Wahl für die Webentwicklung ist, hat es schon immer einen nicht zu vernachlässigenden Platz eingenommen. In Python gibt es verschiedene Web-Frameworks, unabhängig davon, ob es sich um einfache Mikro-Frameworks handelt, die frei angepasst werden können, oder um umfangreiche MVC-Frameworks mit vollem Funktionsumfang, die auch bei Webprojekten, die eine agile Entwicklung erfordern, von großem Vorteil sind. Zu den von Python bereitgestellten umfangreichen Webdiensten, die weit verbreitet sind (oder weit verbreitet waren), gehören Zhihu, Douban, Dropbox und andere Websites. In Verbindung mit den „Kleber“-Eigenschaften von Python selbst ist es einfach, andere Sprachen zu integrieren, wenn umfangreiche Berechnungen auf Leistungsebene erforderlich sind, und gleichzeitig die Portabilität und Geschwindigkeit der Webentwicklung beizubehalten.

Darüber hinaus gibt es in Python eine Vielzahl von „out-of-the-box“-Modulen für verwandte Funktionen wie das Andocken an verschiedene andere Websites. Wenn Sie Funktionen im Zusammenhang mit öffentlichen WeChat-Konten entwickeln möchten, können Sie mit Paketen wie wechat-sdk/weixin-python die verschiedenen im Dokument erwähnten Serverinteraktionsdetails fast vollständig ignorieren und sich auf die Funktionsimplementierung konzentrieren, um die Entwicklung abzuschließen.

Derzeit gibt es zwei Haupttechnologie-Stacks für die inländische Python-Webentwicklung:

(1) Django

Django ist ein fortschrittliches agiles Webentwicklungs-If Wenn Sie das Framework kennen, können Sie sehr schnell eine Website erstellen. Rein im Vergleich zur Geschwindigkeit der Website ist Ruby on Rails natürlich schneller, aber ein Vorteil von Django besteht darin, dass es eine hervorragende Leistung aufweist und besser für die Anwendungsszenarien inländischer Websites geeignet ist. Pinterest, eine bekannte ausländische Bilder-Community, wurde in ihren Anfängen ebenfalls auf Basis von Django entwickelt und hat den Auswirkungen des schnellen Nutzerwachstums standgehalten. Wenn Sie also schnell eine Website entwickeln und auch die API-Aufrufanforderungen des APP-Clients berücksichtigen möchten, können Sie Django vertrauen.

(2) Flask

Im Vergleich zu Django ist Flask ein leichtes Web-Framework. Der größte Vorteil von Flask ist seine überlegene Leistung und es eignet sich für die Entwicklung von Hintergrund-API-Diensten mit mobilen Clients. Der inländische Restful API-Dienst auf Basis von Flask erfreut sich großer Beliebtheit und erfreut sich auch größter Nachfrage. Namhafte Unternehmen wie Baidu, NetEase, Xiaomi, Momo usw. haben Anwendungen auf Basis von Flask bereitgestellt. Wenn Sie eine herkömmliche Website erstellen möchten, wird natürlich weiterhin empfohlen, Django zu verwenden. Der Vorteil von Flask liegt im Backend und in der API, und es ist nicht für die Erstellung einer Website mit vollem Funktionsumfang geeignet.

2 Webcrawler

Webcrawler ist ein häufig verwendetes Szenario in Python. International verwendete Google in den frühen Tagen häufig die Python-Sprache als Grundlage für Webcrawler führte zur Anwendungsentwicklung der gesamten Python-Sprache. In der Vergangenheit nutzten viele Menschen in China Sammler, um im Internet nach Inhalten zu suchen. Jetzt ist es viel einfacher als zuvor, Python zum Sammeln von Informationen im Internet zu verwenden.

Python hat in diesem Bereich viele Tools angesammelt, sei es Requests zum Simulieren von HTTP-Anfragen, PyQuery/BeautifulSoup für das HTML-DOM-Parsing, Scrapy zum Automatisieren verteilter Crawling-Aufgaben oder die Verwendung verschiedener ORMs, die den Datenbankzugriff vereinfachen, Python gemacht hat eine der bevorzugten Sprachen für das Daten-Crawling. Insbesondere die Datenanalyse und Berechnung nach dem Crawlen sind die Bereiche, in denen Python am besten beherrscht und die sehr einfach zu integrieren sind. Das derzeit beliebteste Webcrawler-Framework in Python ist das sehr leistungsfähige Scrapy.

3 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz ist derzeit eine sehr heiße Richtung, und der KI-Boom macht die Zukunft der Python-Sprache voller unbegrenztem Potenzial . Die meisten der derzeit veröffentlichten sehr einflussreichen KI-Frameworks sind in Python implementiert. Warum?

Da Python dynamisch genug ist und über ausreichende Leistung verfügt, sind dies die technischen Eigenschaften, die für die KI-Technologie erforderlich sind. Beispielsweise werden einige Websites, die auf Python-basierten Deep-Learning-Bibliotheken, Deep-Learning-Anweisungen, Anweisungen für maschinelles Lernen und Anweisungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, grundsätzlich über Python implementiert. Die meisten Tool-Frameworks für maschinelles Lernen, insbesondere das beliebte Deep Learning, bieten Python-Schnittstellen. Python genießt im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens seit jeher einen guten Ruf. Seine prägnante und klare Syntax und seine umfangreichen Computertools sind bei Entwicklern in diesem Bereich sehr beliebt.

Lange bevor Deep Learning und Tensorflow und andere Frameworks populär wurden, gab es Scikit-Learn in Python, das problemlos fast alle Modelle für maschinelles Lernen vervollständigen kann. Es sind nur ein paar einfache Zeilen erforderlich, um klassische Datensätze herunterzuladen und Modelle zu erstellen .Code. Es kann einfach mit Tools wie Pandas und Matplotlib angepasst werden.

Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow, PyTorch, MXNet und Keras haben die Möglichkeiten des maschinellen Lernens erheblich erweitert. Für die Verwendung von Keras zum Schreiben eines Deep-Learning-Netzwerks für die handschriftliche Ziffernerkennung sind nur ein paar Dutzend Codezeilen erforderlich, und Sie können die zugrunde liegende Implementierung verwenden, um problemlos eine große Anzahl von Ressourcen, einschließlich GPUs, zum Abschließen der Arbeit aufzurufen.

Es ist erwähnenswert, dass Python unabhängig vom Framework nur als Sprache für die Front-End-Beschreibung verwendet wird und die eigentliche Berechnung über das zugrunde liegende C/C++ implementiert wird. Da Python problemlos C/C++-Projekte und -Bibliotheken einführen und verwenden kann, um eine Funktions- und Leistungserweiterung zu erreichen, können sich Entwickler bei solchen umfangreichen Berechnungen mehr auf die Logik der Daten selbst konzentrieren und müssen sich weniger auf komplexe Arbeiten wie die Speicherzuweisung konzentrieren. Die Befreiung ist ein wichtiger Grund, warum Python im Bereich des maschinellen Lernens weit verbreitet ist.

4 Datenanalyse und -verarbeitung

In Bezug auf die Datenanalyse und -verarbeitung verfügt Python über eine sehr vollständige ökologische Umgebung. Für verteiltes Rechnen, Datenvisualisierung, Datenbankoperationen usw. im Zusammenhang mit der „Big Data“-Analyse verfügt Python über ausgereifte Module, die Sie zur Vervollständigung seiner Funktionen auswählen können. Sowohl für Hadoop-MapReduce als auch für Spark kann Python direkt zur Vervollständigung der Berechnungslogik verwendet werden. Dies ist sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Dateningenieure sehr praktisch.

5 Serverbetrieb und -wartung und andere Gadgets

Python ist auch für den Serverbetrieb und -wartung sehr wichtig. Da derzeit fast alle Linux-Distributionen über einen Python-Interpreter verfügen, ist die Verwendung von Python-Skripten für die Batch-Dateibereitstellung und Betriebsanpassungen auf Linux-Servern eine sehr gute Wahl. Python enthält auch viele praktische Tools, von Paramiko zum Steuern von SSH/SFTP über Supervisor für Überwachungsdienste bis hin zu Build-Tools wie Bazel und sogar Paketverwaltungstools für C++ wie Conan. Python bietet eine vollständige Sammlung von Tools usw Auf dieser Basis, kombiniert mit dem Web, wird es sehr einfach, Tools zu entwickeln, die den Betrieb und die Wartung erleichtern.

Interessanter ist, dass Entwickler in der Python-Community auch Entwicklungs-Toolkits wie itchat erstellt haben. Sie können WeChat verwenden, um Server zu verwalten oder verschiedene Dienste auszuführen. Denken Sie darüber nach, ein WeChat-Roboter kann den Server- oder Programmbetriebsstatus melden, wenn eine Ausnahme auftritt, oder jeden Tag zu einer festen Zeit, und sogar mit matplotlib/seaborn gezeichnete Diagramme einschließen, die auf einen Blick klar sind, und Sie können eine einfache Nachricht senden Satz dazu können Sie die Anpassung des Servers abschließen.

6 Desktop-Programme

Python kann auch für die Desktop-Softwareentwicklung (z. B. Sublime Text usw.) und sogar für die mobile Entwicklung (siehe Kivy) verwendet werden. Python ist einfach und bequem und seine umfassende Toolkit-Umgebung kann die Belastung für Entwickler erheblich reduzieren. Das berühmte UI-Framework QT verfügt über eine Python-Sprachimplementierungsversion PyQT. Die einfachen und benutzerfreundlichen Funktionen von Python gepaart mit der Eleganz von QT erleichtern die Entwicklung von Desktop-Programmen mit komplexen Schnittstellen und die einfache Umsetzung plattformübergreifender Funktionen.

7 Multimedia-Anwendungen

Sie können PIL, Piddle, ReportLab und andere Module in Python verwenden, um Bilder, Töne, Videos, Animationen usw. zu verarbeiten. Sie können auch verwenden Python generiert dynamische Diagramme und statistische Analysediagramme. Darüber hinaus können Sie mit dem PyOpenGl-Modul sehr schnell und effizient dreidimensionale Szenen schreiben.

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