クローラー Python は何をしますか?
いわゆるクローラーとは、特定の URL (Web サイト) 内で私たちに役立つデータ情報を取得し、コードを通じて大量のデータ取得を実現し、その後のデータの分類後に関連するデータを取得することを指します。 、計算等の法律、業界動向等の情報。
注意深く観察すると、クローラーを理解し学習する人が増えていることがわかります。一方で、インターネットからより多くのデータを取得できるようになりましたが、他方では、次のようなプログラミングが可能になりました。 Python この言語は、クロールをシンプルかつ使いやすくするための優れたツールをますます提供します。
クローラーを使用すると、大量の貴重なデータを取得できるため、次のような知覚的知識では取得できない情報を取得できます。
Zhihu: 高品質の回答をクロールし、回答をふるいにかけます。各トピックに関する最適な回答、質の高いコンテンツ。
淘宝網、JD.com: 製品、コメント、販売データを取得し、さまざまな製品とユーザーの消費シナリオを分析します。
Anjuke と Lianjia: 不動産の販売および賃貸情報を収集し、住宅価格の傾向を分析し、さまざまな地域で住宅価格分析を実施します。
Lagou.com と Zhaopin: さまざまな求人情報をクロールし、さまざまな業界の人材需要と給与レベルを分析します。
Xueqiu.com: Snowball 高収益ユーザーの行動を捕捉し、株式市場を分析および予測します。
Crawler は、何よりも Python を始めるのに最適な方法です。 Python には、バックエンド開発、Web 開発、科学技術コンピューティングなど、多くのアプリケーションの方向性がありますが、クローラは初心者にとってよりフレンドリーです。原理は単純です。わずか数行のコードで基本的なクローラを実装できます。学習プロセスよりスムーズに、より大きな達成感を味わうことができます。
基本的なクローラーをマスターすると、Python データ分析、Web 開発、さらには機械学習をより快適に学習できるようになります。このプロセスでは、Python の基本的な構文、ライブラリの使用法、ドキュメントの検索方法に精通できるようになるためです。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がクローラーパイソンは何をするのですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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