python在普通工作中的應用:1、Python開發,有自動化測試、自動化維運、WEB開發;2、Python爬蟲,取得或處理大量資訊;3、Python大數據分析,從雜亂無章的數據中提取有價值的資訊或規律。
python在普通工作中的應用:
從工作上應用於:Python開發、Python爬蟲、大數據;
從生活上,爬蟲為我們增添了許多生活樂趣、便利了日常。
Python開發
自動化測試、自動化維運、WEB開發(網站開發)、人工智慧都屬於Python開發。
自動化測試-用Python編寫簡單的實作腳本,運用在Selenium/lr中,實現自動化。
自動化維運-Python對於伺服器運維很重要。
目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器,以使用Python腳本進行批量化的檔案部署,和運行調整~
而且Python提供了全方位的工具集合,結合Web,開發方便維運的工具會變得十分簡單。
WEB開發-Python最火的WEB開發框架Django在業界非常流行,其中的設計哲學也常用於其它程式語言設計的框架~
如果是網站後端,使用它單間網站,後台服務比較容易維護。如我們常看到的:Gmail、知乎、豆瓣等~
人工智慧更是現在非常火的方向,現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架,大多是Python的實現的。
Python爬蟲
在當前資訊大爆炸時代,大量的資訊都透過Web來展示,為了獲取這些數據,網路爬蟲工程師就應運而生。
不過這可不只我們日常的抓取資料和解析資料那些簡單,還能夠突破一般網站常見的反爬蟲機制,以及更深層的爬蟲採集演算法的編寫。
大家也可以去網上搜尋別人透過爬蟲做了什麼有趣的事情,我挑幾個來說吧:
「用Python寫的第一個程序,是爬取糗事百科上的圖片、自動下載到本地、自動分成資料夾保存,當時就覺得,臥糟,太NB了~」
「12306火車票查詢工具、攜程機票查詢;爬取美團電影、豆瓣電影使用者評論;簡單的美團餐廳爬蟲及根據地理座標製作簡單熱力圖…這些都不是難事」
「智聯招募爬蟲,支援輸入查詢的職位關鍵字城市。並將爬取到的數據分別用Exce和Python(matplotlib)做了數據分析及可視化…」
「嘗試爬取京東熱賣、淘寶淘搶購(還是聚划算)的商品信息,沒想到還挺簡單的,主要是沒做什麼防爬蟲措施…」
Python大數據
資料是一個公司的核心資產,從雜亂無章的資料中提取有價值的資訊或規律,成為了資料分析師的首要任務。
Python的工具鏈為這項繁重的工作提供了極高的效率支持,數據分析建立在爬蟲的基礎上,我們便捷地爬下海量數據,才能進行分析。
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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。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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