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Introduction aux cinq principales applications de Python :
1. Développement Web
L'histoire de naissance de Python est antérieure. que le Web, parce que Python est un langage de script interprété avec une efficacité de développement élevée, il est très approprié pour le développement Web.
Python dispose de centaines de frameworks de développement Web et de nombreuses technologies de modèles matures. Choisir Python pour développer des applications Web offre non seulement une efficacité de développement élevée, mais fonctionne également rapidement.
2. Les robots d'exploration Web
Les robots d'exploration Web sont 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. ce qui a conduit au développement d'applications pour l'ensemble du langage Python.
Par exemple : explorez les informations sur les réductions de produits sur les principaux sites Web et comparez pour obtenir le meilleur choix ; collectez et classez les discours sur les réseaux sociaux, générez des cartes émotionnelles et analysez les habitudes linguistiques de NetEase Cloud ; Musique Tous les commentaires sont générés pour générer un nuage de mots ; il existe tellement d'applications que presque tout le monde peut utiliser les robots pour faire des choses amusantes, intéressantes et utiles après avoir appris les robots.
3. Intelligence artificielle
La plupart des algorithmes de base de l'intelligence artificielle reposent toujours sur C/C++, car ils nécessitent des calculs intensifs et nécessitent une optimisation très fine de ces interfaces. car un GPU et du matériel dédié sont requis, ce que seul C/C++ peut faire.
Et Python est la liaison API de ces bibliothèques. Python est utilisé en raison des caractéristiques du langage colle de CPython. Pour développer une interface multilingue à partir d'autres langages vers C/C++, Python est le plus simple et le plus simple. est plus difficile que d'autres langages. C'est beaucoup plus faible, surtout lors de l'utilisation de Cython.
4. Analyse 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, vous pouvez directement utiliser Python pour compléter la logique de calcul, ce qui est très pratique pour les data scientists et les ingénieurs de données.
5. Exploitation et maintenance automatisées
Python est également très important pour l'exploitation et la maintenance des serveurs. 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.
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