파이썬을 배운 후 해야 할 일

많은 친구들이 Python을 왜 배워야 합니까?라고 묻습니다. Python을 배우더라도 일반적으로 크롤러를 먼저 생각하게 됩니다.

크롤러는 실제로 언급되는 종류의 버그가 아닙니다. Baidu 스파이더 및 Google 스파이더와 유사합니다.

일반적으로 Python을 배우면 많은 편리한 개발이 가능합니다. (권장 학습: Python 비디오 튜토리얼)

1 예를 들어 웹 애플리케이션 개발을 할 수 있습니다

중국에서는 Douban이 처음부터 Python을 웹 개발의 기본 언어로 사용했습니다. Zhihu의 전체 아키텍처도 Python 언어를 기반으로 하여 웹 개발을 발전시킵니다. 중국에서는 아주 잘 지내요. 세계 최대 동영상 사이트 유튜브도 파이썬으로 개발됐다. 아주 유명한 인스타그램도 파이썬으로 개발됐다.

2. 웹 크롤러

크롤러는 구글의 초기 크롤러처럼 좀 더 일반적으로 운영되는 장면이다. Python을 사용하여 작성되었습니다. Requests라는 라이브러리가 있습니다.이 라이브러리는 Python을 배운 사람이라면 누구나 이 라이브러리를 알고 있습니다. Python이 가장 잘하는 영역입니다. 통합하다. 그러나 Python에서 가장 인기 있는 웹 크롤러 프레임워크는 매우 강력한 scrapy입니다.

3.AI 인공 지능 및 기계 학습

요즘 인공 지능이 매우 인기가 높으며 다양한 교육 과정이 미친 듯이 광고하고 학생을 모집하고 있습니다. 기계 학습, 특히 인기 있는 딥 러닝은 대부분의 도구 프레임워크에서 Python을 제공합니다. 인터페이스. Python은 과학 컴퓨팅 분야에서 항상 좋은 평판을 받아왔습니다. Python의 간결하고 명확한 구문과 풍부한 컴퓨팅 도구는 이 분야의 개발자들에게 깊은 사랑을 받고 있습니다. 직설적으로 말하면 파이썬은 배우기 쉽고 프레임워크도 풍부하기 때문이다. 많은 프레임워크는 Python에 매우 친숙하며, 이것이 아마도 제가 Python을 그토록 많이 배우는 이유일 것입니다!

4. 데이터 분석

일반적으로 크롤러를 사용하여 대량의 데이터를 크롤링한 후에는 분석을 위해 데이터를 처리해야 합니다. 그렇지 않으면 크롤러가 데이터를 분석하는 것이 최종 목표입니다. 이런 점에서 데이터 분석은 라이브러리도 매우 풍부하고 다양한 그래픽 분석 다이어그램을 만들 수 있습니다. 또한 Seaborn과 같은 시각화 라이브러리는 한두 줄만 사용하여 데이터를 그릴 수 있는 반면, Pandas, numpy, scipy를 사용하면 대용량 데이터에 대한 스크리닝, 회귀 등의 계산을 간단하게 수행할 수 있습니다. 이후의 복잡한 계산에서는 머신러닝 관련 알고리즘을 연결하거나, 웹 접속 인터페이스를 제공하거나, 원격 호출 인터페이스를 구현하는 것이 매우 간단합니다.

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위 내용은 파이썬을 배운 후 해야 할 일의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!