Pythonを学ぶと何ができるようになるのでしょうか？

多くの友人は、なぜ Python を学ぶ必要があるのですか? Python を学んだとしても、何に使えるのですか?

と尋ねるかもしれません。 # #一般に、Python を学習すると、多くの便利な開発が可能になります。 (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 が Python を使用しています。 Web 開発の基本言語である Zhihu のアーキテクチャ全体も Python 言語に基づいており、これにより中国で Web 開発が非常にうまく発展します。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。よくあるシナリオです。たとえば、Google のクローラは初期の頃 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。非常に有名です。Python を学んだ人なら知らないでしょう。 . ライブラリ バー、データ分析、クローリング後の計算は Python が最も得意とする領域であり、統合は非常に簡単です。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、クローラーが無駄に這い、そして最後 データを分析することが目的ですが、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、さまざまなグラフィカルな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。

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