我在創建個人使用的工具時經常使用Python。我創建的工具通常用於自動化日常任務或有趣的應用程式專案。
這些通常是我在幾天內完成的小項目,之後不會更新太多。對於大型、公開發布的服務,考慮因素有所不同,但以下是我經常選擇 Python 進行小型工具開發的兩個原因。
原因 1:Python 幾乎可以做任何事情
當我想要完成某件事時,Python 通常已經有一個函式庫可以實現它。以下是我在個人專案中使用過的一些 Python 程式庫範例。
機器學習
- Python 可能是機器學習庫中裝備最完整的語言。
- 雖然我個人不常訓練深度學習模型,但我有時會使用 scikit-learn 或 XGBoost 來建立和應用模型。
影像處理
- 我編寫了管理個人照片的腳本。
- PIL(Python 影像庫)和 Pillow 等函式庫可以幫助我擷取 Exif 資料或調整影像大小。
刮擦
- 我創建了工具來定期檢查某些網站上的信息。
- 您可以使用簡單的函式庫(如 Requests)或更全面的函式庫(如 Scrapy)來讓抓取變得更加容易。
加密貨幣交易
- 我曾經想用加密貨幣交換API。
- 感謝ccxt函式庫,它允許你使用統一介面的超過100個交易所的API,我可以實現我想要的。
- 不必研究每個交易所的 API 規格並且能夠使用一致的介面進行交易,這非常有幫助。
網路應用程式
- 有時我想透過GUI來控制上述功能。
- 在這種情況下,我經常使用 Django 將其作為 Web 應用程式運行。
- 我特別喜歡 Django,因為它預設提供了一個管理面板,可以輕鬆管理設定和檢查資料。
原因 2:在雲端運行成本低廉
由於個人工具不經常使用,我希望在伺服器上運行它們時保持較低的成本。 Python早已得到免費雲端平台的支持,這也是我選擇它作為個人工具開發的另一個原因。
Google 應用引擎 (GAE)
- GAE 在其標準環境中提供免費套餐。
- 自從它在 2008 年發布以來就支援 Python,我經常用它來運行個人工具。
- 您也可以透過管理控制台設定 cron 作業以進行排程執行,這也很方便。
AWS Lambda
- AWS Lambda 於 2014 年發布,Python 自 2015 年 10 月起支援。
- 它還提供免費套餐,所以我現在有時會在上面運行工具。
- 使用Serverless框架提供了從本地開發到部署的流暢體驗。
(根據情況,我也在 EC2 或 Heroku 上運行工具。)
關於使用 Python 開發的投訴
Python 有些方面我覺得不太令人滿意。特別是虛擬環境和包的管理往往不穩定。當我在一段時間後回來查看時,我經常發現引入了新方法或已棄用舊方法。我使用過以下工具,但如果您不了解如何正確使用每個工具,很容易感到困惑。 (我不確定當前的最佳實踐是什麼。)
- 虛擬環境
- venv
- pipenv
- pip 工具
- 詩歌
結論
我列出了我經常使用 Python 來創建個人工具的兩個原因,並添加了一個抱怨作為更好的措施。我希望這對您有所幫助。
以上是我經常使用Python創建個人工具的兩個原因(加一抱怨)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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