¿Cuáles son los beneficios de aprender Python?
Lo que hacen todos, desde jugadores principiantes hasta jugadores profesionales: rastreadores.
Hay muchos tutoriales sobre cómo escribir rastreadores en Python en línea. Hasta donde yo sé, hay muchos. Los principiantes que están aprendiendo Python lo usan para escribir programas de rastreo. Puede ser tan pequeño como rastrear un sitio web pornográfico o tan grande como una aplicación comercial de una empresa de Internet. Comenzar con los rastreadores a través de Python es relativamente simple y fácil de aprender. No es necesario dominar demasiados conocimientos básicos y de bajo nivel al principio. Puede comenzar rápidamente y producir resultados rápidamente. para principiantes que quieren hacer algo visible desde el principio. Una sensación de logro en algo.
Además de comenzar, los rastreadores también se utilizan ampliamente en algunas empresas, plataformas y organizaciones que necesitan datos. Es una práctica muy común para lograr algún valor comercial rastreando datos públicos en Internet. Por supuesto, los rastreadores de estos concursantes son mucho más poderosos y necesitan lidiar con muchos problemas, incluido el enrutamiento, el almacenamiento, la computación distribuida, etc. La complejidad es muchas veces diferente a la del subprograma de captura de pornografía de Xiaobai.
Programas web
Además de los rastreadores, Python también se usa ampliamente en programas del lado web. Por ejemplo, en el Zhihu que estás usando ahora, el backend del sitio web principal es el. El marco tornado está basado en Python y el backend de Douban también está basado en Python. Además de tornado (Tornado Web Server), los marcos web comúnmente utilizados en Python incluyen Flask (Welcome | Flask (A Python Microframework)), Django (El marco web para perfeccionistas con plazos), etc. A través del marco anterior, puede implementar fácilmente un programa web. Por ejemplo, algunos amigos que conozco han escrito sus propios programas de blog a través de Python, incluido el backend anterior que implementé a través de Flask (debido a derechos de autor, etc.). de esto, he detenido este sitio web). Además de los marcos anteriores, también puede intentar implementar un marco web usted mismo.
Programas de escritorio
Python también tiene muchas bibliotecas de UI, puedes completar fácilmente un programa GUI (cuando entré en contacto con la programación por primera vez, pensé que escribir GUI era genial, pero Me tomó mucho tiempo crear un pequeño programa en VC6, y luego trabajé en Delphi, Java, etc., y cuando finalmente entré en contacto con Python, ya no estaba interesado en la GUI). Hay muchos ejemplos de Python que implementa GUI, incluido el famoso Dropbox, que es un programa del lado del servidor y del lado del cliente implementado en Python.
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático
La inteligencia artificial es una dirección muy popular ahora, y el auge de la IA hace que el futuro del lenguaje Python esté lleno de potencial ilimitado. La mayoría de los marcos de IA muy influyentes lanzados ahora se implementan en Python. ¿Por qué porque Python es lo suficientemente dinámico y tiene suficiente rendimiento, que son las características técnicas requeridas por la tecnología de IA? Por ejemplo, algunos sitios web basados en bibliotecas de aprendizaje profundo basadas en Python, instrucciones de aprendizaje profundo, instrucciones de aprendizaje automático e instrucciones de procesamiento del lenguaje natural se implementan básicamente a través de Python.
La mayoría de los marcos de herramientas para el aprendizaje automático, especialmente el popular aprendizaje profundo, proporcionan interfaces Python. Python siempre ha tenido una buena reputación en el campo de la informática científica. Su sintaxis concisa y clara y sus ricas herramientas informáticas son muy apreciados por los desarrolladores en este campo.
Mucho antes de que el aprendizaje profundo y Tensorflow y otros marcos se hicieran populares, scikit-learn existía en Python, que puede completar fácilmente casi todos los modelos de aprendizaje automático. Solo se necesitan unos pocos pasos desde la descarga de conjuntos de datos clásicos hasta la construcción. modelos de líneas de código. Se puede ajustar fácilmente con herramientas como Pandas y matplotlib.
Los marcos de aprendizaje profundo como Tensorflow, PyTorch, MXNet y Keras han ampliado enormemente las posibilidades del aprendizaje automático.
Usar Keras para escribir una red de aprendizaje profundo para el reconocimiento de dígitos escritos a mano solo requiere unas pocas docenas de líneas de código, y puede usar la implementación subyacente para recurrir fácilmente a una gran cantidad de recursos, incluidas GPU, para completar el trabajo.
Vale la pena mencionar que no importa qué marco, Python solo se usa como lenguaje para la descripción del front-end, y el cálculo real se implementa a través del C/C++ subyacente. Debido a que Python puede introducir y utilizar fácilmente proyectos y bibliotecas C/C++ para lograr una expansión funcional y de rendimiento, en cálculos a gran escala, los desarrolladores pueden centrarse más en la lógica de los datos en sí y menos en trabajos complejos como la asignación de memoria. La liberación es una razón importante por la que Python se utiliza ampliamente en el campo del aprendizaje automático.
Computación científica
La eficiencia de desarrollo de Python es muy alta y los módulos con mayores requisitos de rendimiento pueden reescribirse en C y llamarse mediante Python. Al mismo tiempo, Python puede resolver problemas abstractos de alto nivel, por lo que también es muy popular en el campo de la informática científica. La aparición de bibliotecas de terceros para informática científica, incluidas scipy y numpy, es aún más conveniente para aquellos que tienen cierta base matemática pero tienen conocimientos básicos de informática.