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¿Qué puedes hacer aprendiendo Python?

1. Desarrollo de software convencional

Admite programación funcional y programación orientada a objetos OOP, y puede realizar cualquier tipo de trabajo de desarrollo de software, por lo que desarrollo de software convencional, escritura de guiones, programación de redes, etc. Todas son capacidades estándar.

2. Computación científica

Con el desarrollo de muchas bibliotecas de programas como NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthinkt, etc., Python se está volviendo cada vez más adecuado para realizar cálculos científicos. y dibujar imágenes 2D y 3D de alta calidad. Es un lenguaje de programación general que tiene una gama más amplia de aplicaciones que el lenguaje de programación utilizado por Matlab y es compatible con más bibliotecas de programas. Aunque muchas funciones avanzadas y cajas de herramientas de Matlab siguen siendo irremplazables, todavía hay muchas tareas en la investigación y el desarrollo científicos diarios que se pueden realizar con Python.

3. Inteligencia artificial

En el amplio campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, las redes neuronales, el aprendizaje profundo, etc. son lenguajes de programación convencionales y han recibido un amplio apoyo y aplicado.

4. Desarrollo WEB

No debería haber demasiados marcos de desarrollo web basados ​​en Python, como los conocidos Django, Tornado y Flask. La arquitectura Python Django tiene una amplia gama de aplicaciones, una velocidad de desarrollo muy rápida y un umbral de aprendizaje bajo, lo que puede ayudarlo a crear rápidamente servicios WEB utilizables.

5. Rastreadores web

También conocidos como arañas web, son la herramienta central para la obtención de datos en la industria del big data. Sin rastreadores web automáticos, día y noche, y un rastreo altamente inteligente de datos gratuitos en Internet, probablemente habría tres cuartas partes menos de empresas relacionadas con big data. Hay muchos lenguajes de programación que se pueden usar para escribir rastreadores web, pero Python es definitivamente uno de los principales y su marco de rastreo Scripy se usa ampliamente.

6. Análisis de datos

Basado en una gran cantidad de datos, combinado con informática científica, aprendizaje automático y otras tecnologías, es necesario limpiar, deduplicar, estandarizar y analizar los datos. La piedra angular de la industria del big data. Python es uno de los lenguajes principales para el análisis de datos.