Que faire avec la programmation Python

Que faire avec la programmation python ?

1 Développement WEB

En Chine, Douban a utilisé Python comme langage de base pour le développement Web dès le début. Toute l'architecture de Zhihu est également basée sur Python. langage. Cela permet au développement Web de se développer très bien en Chine.

Bien que Python ne soit pas actuellement le premier choix pour le développement web, il a toujours occupé une place incontournable. Il existe différents frameworks Web en Python, qu'il s'agisse de simples micro-frameworks pouvant être librement adaptés ou de frameworks MVC complets à grande échelle, qui sont également très avantageux dans les projets Web nécessitant un développement agile. Les services Web à grande échelle fournis par Python et largement utilisés (ou ont été largement utilisés) incluent Zhihu, Douban, Dropbox et d'autres sites Web. Couplé aux caractéristiques de « colle » de Python lui-même, il est facile d'intégrer d'autres langages lorsque des calculs de performances à grande échelle sont requis, tout en conservant la portabilité et la rapidité du développement Web.

De plus, il existe un grand nombre de modules « prêts à l'emploi » en Python pour des fonctions connexes telles que l'amarrage avec divers autres sites Web. Si vous souhaitez développer des fonctions liées aux comptes publics WeChat, wechat-sdk/weixin-python et d'autres packages peuvent vous permettre d'ignorer presque complètement les différents détails d'interaction avec le serveur mentionnés dans le document et de vous concentrer sur la mise en œuvre de la fonction pour terminer le développement.

Actuellement, il existe deux piles technologiques principales pour le développement Web Python national :

(1) Django

Django est un développement Web agile avancé Si vous apprenez le framework, vous pouvez créer un site Web très rapidement. Bien sûr, si on le compare uniquement à la vitesse du site Web, Ruby on rails basé sur Ruby est évidemment plus rapide, mais l'un des avantages de Django est qu'il a d'excellentes performances et est plus adapté aux scénarios d'application des sites Web nationaux. Pinterest, une communauté d'images étrangère bien connue, a également été développée sur la base de Django à ses débuts et a résisté à l'impact de la croissance rapide du nombre d'utilisateurs. Donc, si vous souhaitez développer rapidement un site Web et également prendre en compte les besoins d'appels API du client APP, vous pouvez faire confiance à Django.

(2) Flask

Comparé à Django, Flask est un framework Web léger. Le plus grand avantage de Flask est ses performances supérieures et il est adapté au développement de services API en arrière-plan avec des clients mobiles. Le service API domestique Restful basé sur Flask est très populaire et est également le plus demandé. Des entreprises bien connues telles que Baidu, NetEase, Xiaomi, Momo, etc. ont déployé des applications basées sur Flask. Bien sûr, si vous souhaitez créer un site Web traditionnel, il est toujours recommandé d'utiliser Django. L'avantage de Flask réside dans le backend et l'API, et il n'est pas adapté à la création d'un site Web complet.

2 Robot d'exploration Web

Le robot d'exploration Web est un scénario couramment utilisé en Python À l'échelle internationale, Google a largement utilisé le langage Python au début comme base pour les robots d'exploration Web, qui. conduit au développement d'applications pour l'ensemble du langage Python. Dans le passé, de nombreuses personnes en Chine utilisaient des collectionneurs pour rechercher du contenu sur Internet. Il est désormais beaucoup plus facile d'utiliser Python pour collecter des informations sur Internet qu'auparavant.

Python a accumulé de nombreux outils dans ce domaine, qu'il s'agisse de requêtes pour simuler des requêtes HTTP, de PyQuery/BeautifulSoup pour l'analyse HTML DOM, de Scrapy pour automatiser les tâches d'exploration distribuées ou de l'utilisation de divers ORM simplifiant l'accès aux bases de données. l'un des langages préférés pour l'exploration des données. En particulier, l’analyse des données et le calcul après exploration sont les domaines dans lesquels Python est le meilleur et sont très faciles à intégrer. Actuellement, le framework de robot d'exploration Web le plus populaire en Python est le très puissant scrapy.

3 Intelligence artificielle et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle est une direction très en vogue actuellement, et le boom de l'IA rend l'avenir du langage Python plein de potentiel illimité . La plupart des frameworks d'IA très influents actuellement publiés sont implémentés en Python. Pourquoi ?

Parce que Python est suffisamment dynamique et a des performances suffisantes, ce sont les caractéristiques techniques requises pour la technologie IA. Par exemple, certains sites Web basés sur des bibliothèques d'apprentissage profond basées sur Python, des instructions d'apprentissage profond, des instructions d'apprentissage automatique et des instructions de traitement du langage naturel sont essentiellement implémentés via Python. La plupart des frameworks d'outils pour l'apprentissage automatique, en particulier le populaire apprentissage profond, fournissent des interfaces Python. Python a toujours eu une bonne réputation dans le domaine du calcul scientifique. Sa syntaxe concise et claire et ses outils informatiques riches sont profondément appréciés par les développeurs de ce domaine.

Bien avant que l'apprentissage profond et les frameworks tels que Tensorflow ne deviennent populaires, scikit-learn existait en Python, qui peut facilement compléter presque tous les modèles d'apprentissage automatique. Il suffit de quelques lignes simples pour télécharger des ensembles de données classiques et créer des modèles. . Il peut être facilement ajusté avec des outils tels que Pandas et matplotlib.

Les frameworks d'apprentissage profond tels que Tensorflow, PyTorch, MXNet et Keras ont considérablement élargi les possibilités de l'apprentissage automatique. Utiliser Keras pour écrire un réseau d'apprentissage profond pour la reconnaissance de chiffres manuscrits ne nécessite que quelques dizaines de lignes de code, et vous pouvez utiliser l'implémentation sous-jacente pour appeler facilement un grand nombre de ressources, y compris des GPU, pour terminer le travail.

Il convient de mentionner que quel que soit le framework, Python n'est utilisé que comme langage pour la description frontale, et le calcul réel est implémenté via le C/C++ sous-jacent. Étant donné que Python peut facilement introduire et utiliser des projets et des bibliothèques C/C++ pour réaliser une expansion fonctionnelle et des performances, dans des calculs à si grande échelle, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur la logique des données elles-mêmes et moins sur des travaux complexes tels que l'allocation de mémoire. La libération est une raison importante pour laquelle Python est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique.

4 Analyse et traitement des données

En termes d'analyse et de traitement des données, Python dispose d'un environnement écologique très complet. Pour l'informatique distribuée, la visualisation de données, les opérations de bases de données, etc. impliquées dans l'analyse du « big data », Python dispose de modules matures que vous pouvez choisir pour compléter ses fonctions. Pour Hadoop-MapReduce et Spark, Python peut être utilisé directement pour compléter la logique de calcul. Ceci est très pratique pour les data scientists et les ingénieurs de données.

5 Exploitation et maintenance du serveur et autres gadgets

Python est également très important pour l'exploitation et la maintenance du serveur. Étant donné que presque toutes les distributions Linux sont actuellement équipées d'un interpréteur Python, l'utilisation de scripts Python pour le déploiement de fichiers batch et les ajustements de fonctionnement est devenue un très bon choix sur les serveurs Linux. Python contient également de nombreux outils pratiques, de paramiko pour contrôler ssh/sftp, au superviseur pour surveiller les services, pour créer des outils tels que bazel, et même des outils de gestion de packages pour C++ tels que conan, Python fournit une gamme complète d'outils Collection, et sur sur cette base, combinée au Web, il deviendra très simple de développer des outils facilitant l'exploitation et la maintenance.

Ce qui est encore plus intéressant, c'est que les développeurs de la communauté Python ont également produit des kits d'outils de développement tels que itchat. Vous pouvez utiliser WeChat pour gérer des serveurs ou exécuter divers services. Pensez-y, un robot WeChat peut signaler l'état de fonctionnement du serveur ou du programme lorsqu'une exception se produit, ou à une heure fixe chaque jour, et même inclure des graphiques dessinés avec matplotlib/seaborn, qui sont clairs en un coup d'œil, et vous envoyez un simple En y ajoutant une phrase, vous pouvez terminer l'ajustement du serveur.

6 programmes de bureau

Python peut également être utilisé pour le développement de logiciels de bureau (tels que du texte sublime, etc.), et même pour le développement mobile (voir kivy). Python est simple et pratique, et son environnement de boîte à outils complet peut réduire considérablement la charge des développeurs. Le célèbre framework d'interface utilisateur QT dispose d'une version d'implémentation du langage Python PyQT. Les fonctionnalités simples et faciles à utiliser de Python associées à l'élégance de QT facilitent le développement de programmes de bureau avec des interfaces complexes et permettent d'obtenir facilement des fonctionnalités multiplateformes.

7 Applications multimédias

Vous pouvez utiliser PIL, Piddle, ReportLab et d'autres modules en Python pour traiter des images, des sons, des vidéos, des animations, etc. Vous pouvez également utiliser Python Générez des graphiques dynamiques et des graphiques d'analyse statistique. De plus, vous pouvez également utiliser le module PyOpenGl pour écrire des scènes tridimensionnelles très rapidement et efficacement.

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