Was sind die Verwendungsmöglichkeiten von Python?

Python-Anwendungen umfassen: Webentwicklung, Webcrawler, künstliche Intelligenz, Datenanalyse, automatisierter Betrieb und Wartung, Systemprogrammierung, Grafikverarbeitung, mathematische Verarbeitung, Textverarbeitung, Datenbankprogrammierung, Netzwerkprogrammierung, Multimediaanwendungen (z. B. Spieleentwicklung), usw.

Warum lernen so viele Menschen Python? Viele Anfänger haben gehört, dass Python sehr beliebt ist, aber warum sollten sie Python lernen? Sprechen wir über meine Erkenntnisse.

Python-Sprache ist die unterhaltsamste Sprache, die ich bisher verwendet habe, weil sie wirklich schön ist. Obwohl C, C++ und Java auch sehr mächtig und großartig sind, steckt hinter der Größe jeder Sprache eine bestimmte Ära.

Im PC-Zeitalter sind viele eingebettete Geräte, zugrunde liegende Codes und Desktop-Anwendungen alle in C und C++ implementiert. Es besteht kein Zweifel, dass sie der untersten Ebene am nächsten kommen und am schnellsten sind.

Mit dem großen Aufschwung des E-Commerce um das Jahr 2000 und dem allmählichen Übergang vom PC-Zeitalter zum Internet-Zeitalter begann Java als König zurückzukehren. Darüber hinaus begann mit der Explosion des mobilen Internets im Jahr 2010 Android populär wurde, wurde Java noch beliebter.

Lass uns darüber reden, was man mit Python machen kann? Was sind die Verwendungsmöglichkeiten von Python?

Verwendung von Python

1. Die Geburtsgeschichte von Python liegt früher als die des Webs, da Python eine interpretierte Skriptsprache mit hoher Entwicklungseffizienz ist.

Python verfügt über Hunderte von Webentwicklungs-Frameworks und viele ausgereifte Vorlagentechnologien. Die Wahl von Python für die Entwicklung von Webanwendungen bietet nicht nur eine hohe Entwicklungseffizienz, sondern läuft auch schnell.

Zu den häufig verwendeten Webentwicklungs-Frameworks gehören: Django, Flask, Tornado usw.

Viele bekannte Internetunternehmen verwenden Python als Hauptentwicklungssprache: Douban, Zhihu, Guoke.com, Google, NASA, YouTube, Facebook ...

Aufgrund der Vielseitigkeit des Backend-Servers zusätzlich zu eng definiert Websites, viele Apps. Die Serverseite des Spiels ist ebenfalls in Python implementiert.

2. Webcrawler

Die Begeisterung vieler Menschen für das Programmieren begann aus Neugier und stagnierte schließlich.

Es gibt eine technische Lücke zwischen der tatsächlichen Entwicklung und niemandem, der mich anleitet. Ich weiß nicht, was ich auf meinem aktuellen Niveau tun kann. In diesem Kreislauf der Zweifel sind die Programmierkenntnisse ins Stocken geraten, und Crawler sind eine der besten Möglichkeiten, voranzukommen.

Webcrawler ist ein häufig verwendetes Szenario in Python. Auf internationaler Ebene verwendete Google in den frühen Tagen ausgiebig die Python-Sprache als Grundlage für Webcrawler, was die Anwendungsentwicklung der gesamten Python-Sprache förderte. In der Vergangenheit haben viele Menschen in China Sammler verwendet, um im Internet nach Inhalten zu suchen. Jetzt ist es viel einfacher, mit Python Informationen im Internet zu sammeln, wie zum Beispiel:

Informationen zu Produktrabatten von großen Websites zu durchsuchen und diese zu vergleichen die beste Wahl;

Für soziale Netzwerke: Sammeln und klassifizieren Sie Reden im Internet, erstellen Sie emotionale Karten und analysieren Sie Sprachgewohnheiten; und erhalten Sie Doubans Film- und Buchinformationen entsprechend den Bedingungen und erstellen Sie eine Tabelle ...

Nach dem Erlernen von Crawlern kann fast jeder Crawler verwenden, um einige lustige, interessante und nützliche Dinge zu tun.

3. Künstliche Intelligenz

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

Weil Python über viele Bibliotheken verfügt, die für künstliche Intelligenz sehr praktisch sind, wie Numpy und Scipy für numerische Berechnungen, Sklearn für maschinelles Lernen, Pybrain für neuronale Netze und Matplotlib für die Datenvisualisierung. Im weiten Bereich der künstlichen Intelligenz sind Data Mining, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning usw. allesamt gängige Programmiersprachen und werden weithin unterstützt und angewendet.

Die meisten Kernalgorithmen der künstlichen Intelligenz basieren immer noch auf C/C++, da sie rechenintensiv sind und eine sehr feine Optimierung erfordern. Sie erfordern auch Schnittstellen wie GPU und dedizierte Hardware, was nur C/C++ kann.

Und Python ist die API-Bindung dieser Bibliotheken. Aufgrund der Klebespracheneigenschaften von CPython ist Python am einfachsten und der Schwellenwert ist viel niedriger als bei anderen Sprachen, insbesondere bei Verwendung von Cython.

4. Datenanalyse

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 können Sie Python direkt zum Vervollständigen der Rechenlogik verwenden, was sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Dateningenieure sehr praktisch ist.

5. Automatisierter Betrieb und Wartung

Python ist auch für den Serverbetrieb und die Serverwartung 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. 6. Beispiele für andere Anwendungen von Python

Grafikverarbeitung: Sie wird von Grafikbibliotheken wie PIL und Tkinter unterstützt, die die Grafikverarbeitung erleichtern können. Matheverarbeitung: NumPy-Erweiterungen bieten umfangreiche Schnittstellen zu vielen Standard-Mathematikbibliotheken.

Textverarbeitung: Das von Python bereitgestellte Re-Modul unterstützt reguläre Ausdrücke und bietet außerdem SGML- und XML-Analysemodule. Viele Programmierer verwenden Python, um XML-Programme zu entwickeln.

Datenbankprogrammierung: Programmierer können mit Microsoft SQL Server, Oracle, Sybase, DB2, MySQL, SQLite und anderen Datenbanken über Module kommunizieren, die der PythonDB-API-Spezifikation (Database Application Programming Interface) folgen. Python wird mit einem Gadfly-Modul geliefert, das eine vollständige SQL-Umgebung bereitstellt.

Netzwerkprogrammierung: Bietet eine Fülle von Modulen zur Unterstützung der Socket-Programmierung, mit denen sich verteilte Anwendungen einfach und schnell entwickeln lassen. Es wird häufig von vielen großen Softwareentwicklungsprojekten wie Zope, Mnet und BitTorrent Google verwendet.

Webprogrammierung: Anwendungsentwicklungssprache, die die neueste XML-Technologie unterstützt.

Multimedia-Anwendungen: Das PyOpenGL-Modul von Python kapselt die „OpenGL-Anwendungsprogrammierschnittstelle“ und kann zweidimensionale und dreidimensionale Bildverarbeitung durchführen. Mit dem PyGame-Modul kann Spielesoftware geschrieben werden.

Hacker-Programmierung: Python verfügt über eine Hack-Bibliothek mit integrierten Funktionen, mit denen Sie vertraut oder nicht vertraut sind, der jedoch das Erfolgserlebnis fehlt.

Empfohlenes Lernen:

Python-Video-Tutorial

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