Que pouvez-vous faire si vous apprenez Python par vous-même ?

Que puis-je faire en apprenant Python par moi-même ?

1, par exemple, vous pouvez développer des applications Web

En Chine, Douban utilise Python comme langage de base pour le développement Web depuis le début, et toute la structure de Zhihu est également basée sur le langage Python, ce qui permet au développement Web de se développer très bien en Chine. YouTube, le plus grand site Web de vidéos au monde, est également développé en Python. Le très célèbre Instagram est également développé en Python

2 robots d'exploration Web

sont exploités. un scénario courant. Par exemple, les robots d'exploration de Google ont été écrits en Python au début. Il existe une bibliothèque appelée Requests. Cette bibliothèque est une bibliothèque qui simule les requêtes HTTP. Elle est très connue. Quiconque a appris Python ne le sait pas. La barre de bibliothèque, l'analyse des données et le calcul après exploration sont les domaines dans lesquels Python est le meilleur, et il est très facile à intégrer. Cependant, le framework de robot d'exploration Web le plus populaire en Python est le très puissant scrapy.

3. Intelligence artificielle IA et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle est très populaire actuellement, et diverses formations font de la publicité et recrutent des étudiants comme des fous, en particulier la plupart. des frameworks d'outils d'apprentissage en profondeur qui sont désormais populaires 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. Pour parler franchement, c’est parce que Python est facile à apprendre et dispose de frameworks riches. De nombreux frameworks sont très conviviaux avec Python, et c'est pourquoi j'apprends autant de Python !

4. Analyse des données

Généralement, après avoir utilisé un robot pour explorer une grande quantité de données, nous devons traiter les données pour les analyser, sinon le robot le fera. explorez en vain, et notre objectif final est d'analyser les données. À cet égard, les bibliothèques d'analyse des données sont également très riches et divers graphiques d'analyse graphique peuvent être créés. C'est également très pratique. Les bibliothèques de visualisation telles que Seaborn peuvent tracer des données en utilisant seulement une ou deux lignes, tandis que l'utilisation de Pandas, numpy et scipy peut simplement effectuer des calculs tels que le filtrage et la régression sur de grandes quantités de données. Dans les calculs complexes ultérieurs, il est très simple de connecter des algorithmes liés à l'apprentissage automatique, de fournir une interface d'accès Web ou de mettre en œuvre une interface d'appel à distance.

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