파이썬 프로그래밍으로 무엇을 해야 할까요?

파이썬 프로그래밍으로 무엇을 해야 할까요?

1 WEB 개발

중국에서는 Douban이 처음부터 Python을 웹 개발의 기본 언어로 사용해왔고, Zhihu의 전체 아키텍처는 Python 언어를 기반으로 하므로 중국에서 웹 개발이 매우 잘 발전합니다.

Python은 현재 웹 개발의 첫 번째 선택은 아니지만 항상 무시할 수 없는 위치를 차지하고 있습니다. 파이썬에는 자유롭게 매칭할 수 있는 단순한 마이크로 프레임워크부터 모든 기능을 갖춘 대규모 MVC 프레임워크까지 다양한 웹 프레임워크가 있는데, 이는 민첩한 개발이 필요한 웹 프로젝트에도 매우 유리합니다. 널리 사용되는(혹은 널리 사용되었던) Python에서 제공하는 대규모 웹 서비스로는 Zhihu, Douban, Dropbox 및 기타 웹사이트가 있습니다. Python 자체의 "접착제" 특성과 결합되어 웹 개발의 이식성과 속도를 유지하면서 대규모 성능 수준 계산이 필요할 때 다른 언어를 쉽게 통합할 수 있습니다.

또한 Python에는 다양한 다른 웹사이트와의 도킹과 같은 관련 기능을 위한 "기본 제공" 모듈이 많이 있습니다. WeChat 공개 계정과 관련된 기능을 개발하려는 경우 wechat-sdk/weixin-python 및 기타 패키지를 사용하면 문서에 언급된 다양한 서버 상호 작용 세부 사항을 거의 완전히 무시하고 기능 구현에 집중하여 개발을 완료할 수 있습니다.

현재 국내 Python 웹 개발에는 두 가지 주요 기술 스택이 있습니다.

(1) Django

Django는 고급 민첩한 웹 개발 프레임워크입니다. 배우면 매우 빠르게 웹사이트를 구축할 수 있습니다. 물론 순전히 웹사이트 속도로만 비교한다면 Ruby 기반의 Ruby on Rails가 확실히 빠르지만, Django의 장점 중 하나는 성능이 뛰어나고 국내 웹사이트의 적용 시나리오에 더 적합하다는 것입니다. 해외 사진 커뮤니티로 잘 알려진 핀터레스트(Pinterest)도 초기에는 Django를 기반으로 개발되어 급격한 사용자 증가의 영향을 견뎌왔습니다. 따라서 웹 사이트를 빠르게 개발하고 APP 클라이언트의 API 호출 요구 사항도 고려하고 싶다면 Django를 신뢰할 수 있습니다.

(2) Flask

Flask는 Django에 비해 가벼운 웹 프레임워크로 성능이 뛰어나다는 점이 가장 큰 장점이며, 모바일 클라이언트 개발에 적합한 Backend API입니다. 서비스. Flask를 기반으로 한 국내 Restful API 서비스는 큰 인기를 끌며 수요도 가장 많습니다. Baidu, NetEase, Xiaomi, Momo 등과 같은 잘 알려진 회사에서는 Flask 기반 애플리케이션을 배포했습니다. 물론, 전통적인 웹사이트를 구축하고 싶다면 여전히 Django를 사용하는 것이 좋습니다. Flask의 장점은 백엔드와 API이며 모든 기능을 갖춘 웹사이트를 구축하는 데는 적합하지 않습니다.

2 웹 크롤러

웹 크롤러는 Python에서 일반적으로 사용되는 시나리오입니다. 국제적으로 Google은 초기에 Python 언어를 다음과 같이 광범위하게 사용했습니다. 네트워크 크롤러의 기반은 전체 Python 언어의 애플리케이션 개발을 주도해 왔습니다. 과거에는 중국의 많은 사람들이 수집기를 사용하여 인터넷에서 콘텐츠를 검색했지만 이제는 이전보다 Python을 사용하여 인터넷에서 정보를 수집하는 것이 훨씬 쉽습니다.

Python은 HTTP 요청 시뮬레이션을 위한 요청, HTML DOM 구문 분석을 위한 PyQuery/BeautifulSoup, 분산 크롤링 작업 자동화를 위한 Scrapy 또는 데이터베이스 액세스를 단순화하는 데 사용되는 다양한 ORM 등 이 분야에서 많은 도구를 축적했습니다. , 모두 Python을 데이터 크롤링에 선호되는 언어 중 하나로 만듭니다. 특히, 크롤링 이후의 데이터 분석과 계산은 Python이 가장 잘하는 분야이고 통합이 매우 쉽습니다. 현재 Python에서 가장 인기 있는 웹 크롤러 프레임워크는 매우 강력한 scrapy입니다.

3 인공지능과 머신러닝

인공지능은 지금 매우 뜨거운 방향이고, AI 열풍이 미래를 만든다. Python 언어의 무한한 잠재력. 현재 출시된 매우 영향력 있는 여러 AI 프레임워크 중 대부분이 Python으로 구현되어 있습니다.

파이썬은 충분히 동적이고 성능도 충분하기 때문에 이것이 AI 기술에 요구되는 기술적 특성입니다. 예를 들어 Python 기반의 딥러닝 라이브러리를 기반으로 한 일부 웹사이트, 딥러닝 방향, 머신러닝 방향, 자연어 처리 방향 등은 기본적으로 Python을 통해 구현됩니다. 대부분의 기계 학습용 도구 프레임워크, 특히 널리 사용되는 딥 러닝은 Python 인터페이스를 제공합니다. Python은 과학 컴퓨팅 분야에서 항상 좋은 평판을 받아왔습니다. Python의 간결하고 명확한 구문과 풍부한 컴퓨팅 도구는 이 분야의 개발자들에게 깊은 사랑을 받고 있습니다.

딥 러닝과 Tensorflow 및 기타 프레임워크가 대중화되기 오래 전에 Python에는 scikit-learn이 존재했습니다. 이는 기존 데이터 세트 다운로드부터 모델 구축까지 거의 모든 기계 학습 모델을 쉽게 완료할 수 있습니다. 간단합니다. 몇 줄의 코드. Pandas 및 matplotlib와 같은 도구를 사용하여 쉽게 조정할 수 있습니다.

그리고 Tensorflow, PyTorch, MXNet, Keras 등과 같은 딥 러닝 프레임워크는 머신 러닝의 가능성을 크게 확장했습니다. Keras를 사용하여 필기 숫자 인식을 위한 딥 러닝 네트워크를 작성하려면 수십 줄의 코드만 필요하며, 기본 구현을 사용하면 GPU를 포함한 수많은 리소스를 쉽게 호출하여 작업을 완료할 수 있습니다.

어떤 프레임워크이든 Python은 프런트 엔드 설명을 위한 언어로만 사용되며 실제 계산은 기본 C/C++를 통해 구현된다는 점을 언급할 가치가 있습니다. Python은 기능 및 성능 확장을 위해 C/C++ 프로젝트 및 라이브러리를 쉽게 도입하고 사용할 수 있기 때문에 이러한 대규모 계산에서 개발자는 메모리 할당과 같은 복잡한 작업에 덜 집중하고 데이터 자체의 논리에 더 집중할 수 있습니다. 해방(Liberation)은 머신러닝 분야에서 Python이 널리 사용되는 중요한 이유입니다.

4 데이터 분석 및 처리

데이터 분석 및 처리 측면에서 Python은 매우 완벽한 생태 환경을 갖추고 있습니다. "빅 데이터" 분석과 관련된 분산 컴퓨팅, 데이터 시각화, 데이터베이스 작업 등을 위해 Python에는 해당 기능을 완료하기 위해 선택할 수 있는 성숙한 모듈이 있습니다. Hadoop-MapReduce와 Spark 모두 Python을 직접 사용하여 계산 논리를 완료할 수 있습니다. 이는 데이터 과학자와 데이터 엔지니어 모두에게 매우 편리합니다.

5 서버 운영 및 유지 관리 및 기타 장치

Python은 서버 운영 및 유지 관리에도 매우 중요합니다. 현재 거의 모든 Linux 배포판에는 Python 인터프리터가 함께 제공되므로 배치 파일 배포 및 작업 조정을 위해 Python 스크립트를 사용하는 것이 Linux 서버에서 매우 좋은 선택이 되었습니다. Python에는 ssh/sftp 제어를 위한 paramiko부터 모니터링 서비스 감독자, bazel과 같은 도구 구축, 심지어 conan과 같은 C++용 패키지 관리 도구까지 편리한 도구가 많이 포함되어 있습니다. Python은 모든 범위의 도구 컬렉션을 제공합니다. 이러한 기반이 웹과 결합되면 운영 및 유지 관리를 용이하게 하는 도구를 개발하는 것이 매우 간단해질 것입니다.

더 흥미로운 점은 Python 커뮤니티의 개발자들이 itchat과 같은 개발 툴킷도 제작했다는 것입니다. WeChat을 사용하여 서버를 관리하거나 다양한 서비스를 실행할 수 있습니다. 생각해 보세요, WeChat 로봇은 예외가 발생할 때 또는 매일 정해진 시간에 서버 또는 프로그램 작동 상태를 보고할 수 있으며, 심지어 matplotlib/seaborn으로 그린 ​​차트도 포함하여 한눈에 명확하고 간단한 메시지를 보낼 수 있습니다. 문장을 입력하면 서버 조정을 완료할 수 있습니다.

6 데스크톱 프로그램

Python은 데스크톱 소프트웨어 개발(숭고한 텍스트 등)은 물론 모바일 개발에도 사용할 수 있습니다. (키비 참조) . Python은 간단하고 편리하며 포괄적인 툴킷 환경을 통해 개발자의 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 유명한 UI 프레임워크 QT에는 Python 언어 구현 버전 PyQT가 있습니다. Python의 간단하고 사용하기 쉬운 기능과 QT의 우아함이 결합되어 복잡한 인터페이스를 갖춘 데스크톱 프로그램을 쉽게 개발하고 크로스 플랫폼 기능을 쉽게 달성할 수 있습니다.

7 멀티미디어 응용 프로그램

Python의 PIL, Piddle, ReportLab 및 기타 모듈을 사용하여 이미지, 사운드, 비디오, 애니메이션, 등 처리, Python을 사용하여 동적 차트 및 통계 분석 차트를 생성할 수도 있습니다. 또한 PyOpenGl 모듈을 사용하여 3차원 장면을 매우 빠르고 효율적으로 작성할 수도 있습니다.

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