在大多是人的眼中,python只是用来做网络爬虫的。其实python有它的强大之处,今天我们来扒一扒python为什么这么火,它到底都能干啥?
一张图片看懂python主要应用领域:
1、云计算 PYTHON语言算是云计算最火的语言, 典型应用OpenStack。
2、WEB前端开发 python相比php\ruby的模块化设计,非常便于功能扩展;多年来形成了大量优秀的web开发框架,并且在不断迭代;如目前优秀的全栈的django、框架flask,都继承了python简单、明确的风格,开发效率高、易维护,与自动化运维结合性好。python已经成为自动化运维平台领域的事实标准;众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣。
3、人工智能应用 基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持,目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。甚至微软的CNTK(认知工具包)也完全支持Python,而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。
4、系统运维工程项目 Python在与操作系统结合以及管理中非常密切,目前所有linux发行版中都带有python,且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用,例如目前主流的自动化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。目前在几乎所有互联网公司,自动化运维的标配就是python+Django/flask,另外,在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的,所以Python是所有运维人员的必备技能
5、金融理财分析 量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python语言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。
6、大数据分析 Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库(python数据分析栈:Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython),并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda,而且这几年一直在快速进化和完善,对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。
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要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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