Was nützt es, Python selbst zu lernen?

Ich war in letzter Zeit frei und habe den Rat meiner Klassenkameraden befolgt, Python selbst zu lernen.

Im Allgemeinen kann ich Python lernen in vielerlei Hinsicht zur Entwicklung führen. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

1. Sie können beispielsweise Webanwendungen entwickeln

In China hat Douban Python verwendet Als Grundsprache der Webentwicklung basiert die gesamte Architektur von Zhihu auch auf der Python-Sprache, wodurch sich die Webentwicklung in China sehr gut entwickeln lässt. YouTube, die weltweit größte Video-Website, wird ebenfalls in Python entwickelt

2 Webcrawler

Es gibt eine Häufiges Szenario: Die Crawler von Google wurden früher in Python geschrieben. Diese Bibliothek ist eine Bibliothek, die HTTP-Anfragen simuliert. Bibliotheksleiste, Datenanalyse und Berechnung nach dem Crawlen sind die Bereiche, in denen Python am besten ist und sich sehr einfach integrieren lässt. Das beliebteste Webcrawler-Framework in Python ist jedoch das sehr leistungsstarke Scrapy.

3. KI, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz ist mittlerweile sehr beliebt, und verschiedene Schulungskurse werben und rekrutieren Studenten wie verrückt, insbesondere die meisten der aktuell beliebten Deep-Learning-Tool-Frameworks 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. Um es ganz klar auszudrücken: Python ist leicht zu erlernen und verfügt über umfangreiche Frameworks. Viele Frameworks sind sehr Python-freundlich, und das ist wahrscheinlich der Grund, warum ich so viel Python lerne!

4. Datenanalyse

Nachdem wir einen Crawler zum Crawlen einer großen Datenmenge verwendet haben, müssen wir die Daten im Allgemeinen zur Analyse verarbeiten, andernfalls wird der Crawler dies tun vergeblich, und unser letzter Zweck besteht darin, Daten zu analysieren. In dieser Hinsicht sind die Bibliotheken für die Datenanalyse auch sehr umfangreich und es können verschiedene grafische Analysediagramme erstellt werden. Es ist auch sehr praktisch, dass Visualisierungsbibliotheken wie Seaborn Daten mit nur einer oder zwei Zeilen darstellen können, während mit Pandas, Numpy und Scipy einfach Berechnungen wie Screening und Regression für große Datenmengen durchgeführt werden können. In nachfolgenden komplexen Berechnungen ist es sehr einfach, Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbinden, eine Webzugriffsschnittstelle bereitzustellen oder eine Remote-Aufrufschnittstelle zu implementieren.

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