


Saya sering menggunakan Python apabila membuat alatan untuk kegunaan peribadi. Alat yang saya cipta biasanya untuk mengautomasikan tugasan sehari-hari atau untuk projek aplikasi yang menyeronokkan.
Ini biasanya projek kecil yang saya siapkan dalam beberapa hari dan tidak banyak mengemas kini selepas itu. Pertimbangan adalah berbeza untuk perkhidmatan yang lebih besar dan dikeluarkan secara terbuka, tetapi berikut ialah dua sebab mengapa saya kerap memilih Python untuk pembangunan alat kecil.
Sebab 1: Python Boleh Melakukan Hampir Apa sahaja
Apabila saya ingin mencapai sesuatu, Python selalunya sudah mempunyai perpustakaan untuknya. Berikut ialah beberapa contoh perpustakaan Python yang saya gunakan untuk projek peribadi.
Pembelajaran Mesin
- Python mungkin bahasa yang paling lengkap untuk perpustakaan pembelajaran mesin.
- Walaupun saya tidak kerap melatih model pembelajaran mendalam secara peribadi, kadangkala saya menggunakan scikit-learn atau XGBoost untuk membina dan menggunakan model.
Pemprosesan Imej
- Saya telah menulis skrip untuk mengurus foto peribadi.
- Perpustakaan seperti PIL (Python Imaging Library) dan Pillow membantu saya mendapatkan semula data Exif atau mengubah saiz imej.
Mengikis
- Saya telah mencipta alatan untuk menyemak maklumat secara berkala pada tapak web tertentu.
- Anda boleh menggunakan perpustakaan ringkas seperti Permintaan atau perpustakaan yang lebih komprehensif seperti Scrapy untuk memudahkan pengikisan.
Perdagangan Mata Wang Kripto
- Saya pernah mahu menggunakan API pertukaran mata wang kripto.
- Terima kasih kepada perpustakaan ccxt, yang membolehkan anda menggunakan API lebih 100 pertukaran dengan antara muka bersatu, saya boleh mencapai apa yang saya inginkan.
- Sangat membantu anda tidak perlu menyiasat spesifikasi API bagi setiap pertukaran dan boleh berdagang dengan antara muka yang konsisten.
Aplikasi Web
- Kadangkala saya mahu mengawal fungsi di atas melalui GUI.
- Dalam kes sedemikian, saya sering menggunakan Django untuk menjalankannya sebagai aplikasi web.
- Saya sangat menyukai Django kerana ia menyediakan panel pentadbir secara lalai, menjadikannya mudah untuk mengurus tetapan dan menyemak data.
Sebab 2: Ia Murah untuk Dijalankan di Awan
Memandangkan alatan peribadi tidak digunakan dengan kerap, saya mahu memastikan kos rendah semasa menjalankannya pada pelayan. Python telah lama disokong oleh platform awan percuma, yang merupakan satu lagi sebab saya memilihnya untuk pembangunan alat peribadi.
Enjin Apl Google (GAE)
- GAE menawarkan peringkat percuma dalam persekitaran standardnya.
- Memandangkan ia telah menyokong Python sejak dikeluarkan pada tahun 2008, saya sering menggunakannya untuk menjalankan alatan peribadi.
- Anda juga boleh menyediakan tugas cron untuk pelaksanaan berjadual melalui konsol pengurusan.
AWS Lambda
- AWS Lambda telah dikeluarkan pada 2014, dan Python telah disokong sejak Oktober 2015.
- Ia juga menawarkan peringkat percuma, jadi saya kadangkala menjalankan alatan padanya pada masa kini.
- Menggunakan Rangka Kerja Tanpa Pelayan memberikan pengalaman yang lancar daripada pembangunan tempatan hingga ke penempatan.
(Bergantung pada situasi, saya juga menjalankan alatan pada EC2 atau Heroku.)
Aduan Tentang Membangunkan dengan Python
Terdapat beberapa aspek Python yang saya rasa tidak memuaskan. Khususnya, pengurusan persekitaran dan pakej maya cenderung tidak stabil. Apabila saya menyemak semula selepas beberapa ketika, saya sering mendapati kaedah baharu telah diperkenalkan atau kaedah lama telah ditamatkan. Saya telah menggunakan alat berikut, tetapi mudah untuk keliru jika anda tidak memahami cara menggunakan setiap satu dengan betul. (Saya tidak pasti apakah amalan terbaik semasa.)
- virtualenv
- venv
- pipenv
- alat pip
- puisi
Kesimpulan
Saya telah menyenaraikan dua sebab mengapa saya sering menggunakan Python untuk mencipta alatan peribadi dan menambah satu aduan untuk langkah yang baik. Saya harap ini telah membantu.
Atas ialah kandungan terperinci Dua Sebab Mengapa Saya Sering Menggunakan Python untuk Mencipta Alat Peribadi (Ditambah Satu Aduan). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual