¿Para qué se puede utilizar Python?
Usos de Python
1. Desarrollo web
La historia del nacimiento de Python es anterior a la de la Web. Dado que Python es un lenguaje de programación interpretado, el desarrollo. Es muy eficiente, por lo que es muy adecuado para el desarrollo web.
Python tiene cientos de marcos de desarrollo web y muchas tecnologías de plantillas maduras. Elegir Python para desarrollar aplicaciones web no solo tiene una alta eficiencia de desarrollo, sino que también se ejecuta rápidamente.
Los frameworks de desarrollo web más utilizados incluyen: Django, Flask, Tornado, etc.
Muchas empresas conocidas de Internet utilizan Python como principal lenguaje de desarrollo: Douban, Zhihu, Guoke.com, Google, NASA, YouTube, Facebook...
Debido a su versatilidad Del servidor backend, además de los sitios web estrictamente definidos, los lados del servidor de muchas aplicaciones y juegos también se implementan en Python.
2. Rastreador web
El entusiasmo de muchas personas por la programación comienza con curiosidad y eventualmente se estanca.
Existe una brecha técnica entre el desarrollo de la vida real y nadie que me guíe. No sé qué puedo hacer en mi nivel actual. En este ciclo de dudas, las habilidades de programación se han estancado y los rastreadores son una de las mejores formas de avanzar.
Los rastreadores web son un escenario de uso común en Python. A nivel internacional, Google utilizó ampliamente el lenguaje Python en los primeros días como base para los rastreadores web, lo que promovió el desarrollo de aplicaciones de todo el lenguaje Python. En el pasado, muchas personas en China usaban recopiladores para buscar contenido en línea. Ahora es mucho más fácil que antes usar Python para recopilar información en línea, como por ejemplo:
Rastrear información de descuentos de productos de los principales sitios web y compararla. para obtener la mejor elección;
Recopilar y clasificar discursos en redes sociales, generar mapas emocionales y analizar hábitos lingüísticos;
Rastrear todos los comentarios sobre un determinado tipo de canción desde NetEase Cloud; Música y generar una nube de palabras;
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Filtrar según las condiciones para obtener información de películas y libros de Douban y generar una tabla...
Hay tantas aplicaciones. Después de aprender los rastreadores, casi todo el mundo puede utilizarlos para hacer cosas divertidas, interesantes y útiles.
3. Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una dirección muy popular ahora. La moda de la IA hace que el futuro del lenguaje Python esté lleno de potencial ilimitado. La mayoría de los marcos de IA muy influyentes que se han lanzado ahora se implementan en Python. ¿Por qué?
Porque Python tiene muchas bibliotecas que son muy convenientes para la inteligencia artificial, como numpy, scipy para cálculos numéricos, sklearn para aprendizaje automático, pybrain para redes neuronales y matplotlib para visualización de datos. En el amplio campo de la inteligencia artificial, la minería de datos, el aprendizaje automático, las redes neuronales, el aprendizaje profundo, etc. son lenguajes de programación convencionales y han recibido un amplio apoyo y aplicación.
La mayoría de los algoritmos centrales de la inteligencia artificial todavía dependen de C/C, porque son computacionalmente intensivos y requieren una optimización muy fina. También requieren interfaces como GPU y hardware dedicado, que solo están disponibles en C. /C.C puede hacerlo.
Python es el enlace API de estas bibliotecas. Python se utiliza debido a las características del lenguaje adhesivo de CPython. Para desarrollar una interfaz entre idiomas desde otros lenguajes a C/C, Python es el más sencillo. En comparación con otros lenguajes, el umbral es mucho más bajo, especialmente cuando se usa Cython.
4. Análisis de datos
En términos de análisis y procesamiento de datos, Python tiene un entorno ecológico muy completo. Para informática distribuida, visualización de datos, operaciones de bases de datos, etc. involucradas en el análisis de "grandes datos", Python tiene módulos maduros que puede elegir para completar sus funciones. Tanto para Hadoop-MapReduce como para Spark, puede usar Python directamente para completar la lógica de cálculo, lo cual es muy conveniente tanto para los científicos como para los ingenieros de datos.
5. Operación y mantenimiento automatizados
Python también es muy importante para la operación y mantenimiento del servidor. Dado que casi todas las distribuciones de Linux actualmente vienen con un intérprete de Python, el uso de scripts de Python para la implementación de archivos por lotes y ajustes operativos se ha convertido en una muy buena opción en los servidores Linux. Python también contiene muchas herramientas convenientes, desde paramiko para controlar ssh/sftp, supervisor para monitorear servicios, crear herramientas como bazel e incluso herramientas de administración de paquetes para C como conan, Python proporciona una gama completa de herramientas de colección, y en Sobre esta base, combinada con la Web, será muy sencillo desarrollar herramientas que faciliten la operación y el mantenimiento.