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Pythonを学習した後にやるべきこと

(*-*)浩

Jul 02, 2019 am 10:11 AM

python

多くの友人は、なぜ Python を学ぶ必要があるのかと尋ねるかもしれません。Python を学んだとしても、何に使えますか? 一般に、私たちは最初にクローラーを思い浮かべます。

爬虫類はその種類ではありません。これは、Baidu Spider や Google Spider に似ています。Web ページ上のコンテンツを自動的にクロールします。

Pythonを学習した後にやるべきこと

一般的に、Python を学習すると、次のことが可能になります。さまざまな方法で開発できるようになります: (推奨学習: Python ビデオチュートリアル )

1、たとえば、Web アプリケーション開発を行うことができます

中国では、Douban は当初から Web 開発の基本言語として Python を使用しており、Zhihu のアーキテクチャ全体も Python 言語に基づいているため、中国での Web 開発は非常にうまく発展しています。世界最大の動画サイトである YouTube も Python で開発されており、非常に有名な Instagram も Python で開発されています

2 Web クローラー

が動作しています。より一般的なシナリオ: たとえば、Google のクローラは初期には Python で書かれていました。 Requestsというライブラリがあります。このライブラリはHTTPリクエストをシミュレートするライブラリです。とても有名です。Pythonを学習した人なら誰でも知っているライブラリです。データ分析やクローリング後の計算はPythonの得意分野です。非常に簡単です。統合するために。ただし、Python で最も人気のある Web クローラーフレームワークは、非常に強力な Scrapy です。

3.AI 人工知能と機械学習

人工知能は現在非常に人気があり、さまざまなトレーニングコースが宣伝され、受講生を猛烈な勢いで募集しています。機械学習、特にほとんどの現在人気のある深層学習ツールフレームワークの多くは、Python インターフェイスを提供しています。 Python は科学技術コンピューティングの分野で常に高い評価を得ており、その簡潔かつ明確な構文と豊富なコンピューティングツールは、この分野の開発者に深く愛されています。端的に言えば、Pythonは学習しやすく、フレームワークが豊富だからです。多くのフレームワークは Python に非常に適しており、これが私が非常に多くの Python を学ぶ理由です。

4、データ分析

通常、クローラーを使用して大量のデータをクロールした後、分析のためにデータを処理する必要があります。そうしないと、クローラーがクロールしてしまいます。目的はデータを分析することですが、この点、データ分析用のライブラリも非常に充実しており、さまざまなグラフ分析チャートを作成することができます。 Seaborn などの可視化ライブラリは 1 ～ 2 行でデータをプロットできますが、Pandas、numpy、scipy を使用すると、大量のデータに対してスクリーニングや回帰などの計算を簡単に実行できます。その後の複雑な計算では、機械学習関連のアルゴリズムを接続したり、Web アクセスインターフェイスを提供したり、リモート呼び出しインターフェイスを実装したりすることが非常に簡単です。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル列にアクセスして学習してください。

以上がPythonを学習した後にやるべきことの詳細内容です。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。

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