¿Para qué sirve aprender Python?

Si aún no has comenzado a usar Python, prométeme que definitivamente leerás esta respuesta. Si realmente aprendes y usas Python en profundidad, creo que te enamorarás y te interesará. en Python. El futuro está lleno de expectativas.

Para Python, no solo su sintaxis concisa, sino también su amplia gama de escenarios de aplicación, su completo ecosistema de lenguaje y sus ricas bibliotecas de clases me atraen para continuar explorando. A continuación, lo dividiré en dos direcciones. Hablemos sobre el rápido desarrollo de Python en varios campos. No te vayas, exploremos juntos.

En primer lugar, hablemos de las direcciones más recomendadas:

1. Análisis de datos

Quizás hace unos años, cuando se trataba de análisis de datos, No habrías pensado en Python, pero no sé desde cuándo, Python se ha convertido en el punto positivo más llamativo en el currículum de los analistas de datos. La aparición de varios marcos de análisis de datos ha hecho que el lenguaje Python, originalmente extremadamente simple, sea más conveniente y fácil de usar, lo que permite a los analistas de datos centrarse más en los datos en sí. Los diversos marcos de visualización de datos que siguieron han hecho que el análisis de datos ya no necesite cambiar entre diferentes lenguajes y diferentes software. Todo el trabajo se concentra en Python, que puede ayudarlo a completarlo de la manera más simple y conveniente. él.

1. Aprenda métodos de análisis de datos, desmantele problemas de tareas a través de métodos, avance en ambos métodos de pensamiento y diga adiós a los principiantes en datos.

2. Computación científica

Érase una vez, cuando se trataba de computación científica, pensábamos en unos cuantos profesores viejos y canosos calculando constantemente en el laboratorio. Todos pueden apoyarse en los gigantes de la informática científica. Este gigante es una rica biblioteca de informática científica. Solo necesitamos unas pocas o más de una docena de líneas de código para completar la predicción de datos, la evaluación y discriminación de imágenes, la reparación y la planificación de rutas. modificación, etc.

Con la incorporación de grandes empresas como Facebook, Google y Baidu en los últimos años, el estatus de Python en la informática científica ha crecido exponencialmente y ahora se ha convertido en el lenguaje de programación número uno en campos como la minería de datos. , aprendizaje automático e inteligencia artificial, creo que no pasará mucho tiempo antes de que cada uno de nosotros sea un científico de datos.

3. Marco de big data

Big data es ahora un tema candente. Internet móvil existe desde hace no menos de 10 años. En los últimos años, Python también se ha vuelto popular en el campo del desarrollo de big data. Aunque el rendimiento de Python es muy inferior al de Scala y Java en cálculos en tiempo real y fuera de línea, la facilidad de uso y las ricas bibliotecas de Python han mejorado enormemente. Mejorar la eficiencia del trabajo de los desarrolladores de big data.

Al mismo tiempo, Python puede ser mejor compatible con varias bibliotecas informáticas científicas, lo que permite que el desarrollo de big data evite fundamentalmente varios problemas técnicos complejos. Lo que tenemos frente a nosotros son más negocios y programadores. son infinitamente amplificados por varios marcos. Debes saber que en el momento antes de que el proyecto se ponga en línea, es posible que no sepas lo bueno que eres.

4. Scripts

Por lo general, los scripts se refieren a escribir pequeños programas para realizar automáticamente tareas simples. Desde un simple apagado programado, modificación por lotes y eliminación de archivos, hasta complejos complementos de juegos, facturación automática, ventas flash automáticas cada hora, secuencias de comandos de tareas programadas a nivel empresarial, operación y mantenimiento automatizados, pruebas automatizadas, etc., son todas las aplicaciones de script Simple El proceso de desarrollo y las potentes funciones permiten a Python competir con Shell en el campo de los scripts.

5. Reptiles

Cuando se trata de Python, tenemos que hablar de rastreadores. La comprensión de Python por parte de muchas personas comienza con los rastreadores. cercano a la vida y simple. Es eficiente y no solo puede resolver las necesidades de datos en el trabajo y la vida, sino también ganar algo de dinero extra haciendo algún trabajo personal.

6. Marco web

Mucha gente cree que la dirección de desarrollo de la Web es la trayectoria de Java. Sí, el 90% de los servicios web en el mercado todavía se implementan en Java. pero porque los servicios de Python. Su simplicidad, eficiencia y perfecta escalabilidad hacen que el umbral técnico sea muy bajo. Puedes crear un servidor web simple con solo unas pocas líneas de código. ¿Cuántos estudiantes universitarios han escrito su primer proyecto de blog en Python?

Nuevamente, puedo hacerlo, pero no lo recomiendo:

1. Aplicaciones integradas

No soy bueno con las aplicaciones integradas, pero Sé que Python se puede usar con RasberryPi. Es muy popular entre los entusiastas del hardware.

2. Juegos

Puedes utilizar la biblioteca PyGame para desarrollar juegos, pero no es el motor de juegos más popular. Si juegas juegos como pasatiempo, puedes usarlos para crear proyectos, pero personalmente no lo recomiendo si realmente quieres desarrollar juegos.

En su lugar, recomiendo escribir scripts en C# utilizando Unity, uno de los motores de juegos más populares. Te permite crear juegos en muchas plataformas, incluidas Mac, Windows, iOS y Android.

3. Aplicaciones de escritorio

Puedes desarrollar usando Tkinter para Python, pero no parece ser la opción más popular. En cambio, el desarrollo de aplicaciones de escritorio utilizando lenguajes como Java, C# y C parece ser más popular. Recientemente, algunas empresas también han comenzado a utilizar JavaScript para crear aplicaciones de escritorio. Por ejemplo, la aplicación de escritorio de Slack se crea con Electron. Le permite crear aplicaciones de escritorio utilizando JavaScript.

Personalmente, si estuviera creando una aplicación de escritorio, usaría JavaScript porque te permite reutilizar partes del código en la versión web (si corresponde).

Por supuesto, las capacidades de Python son mucho más de lo que esperamos de Python.

Espero que mi respuesta pueda resultarle útil y puede unirse a nuestra discusión.