¿Para qué se utiliza Python?

Muchos amigos pueden preguntar, ¿por qué deberíamos aprender Python? ¿De qué sirve aprender Python? Lo primero que nos viene a la mente suelen ser los reptiles.

Los rastreadores no son ese tipo de errores. De hecho, los rastreadores son similares a las arañas de Baidu y a las arañas de Google. Rastrean automáticamente el contenido de las páginas web.

En términos generales, aprender Python se puede realizar de muchas maneras convenientes:

1.

En China, Douban ha utilizado Python como lenguaje básico para el desarrollo web desde el principio. Toda la arquitectura de Zhihu también se basa en el lenguaje Python, lo que hace que el desarrollo web nacional esté muy desarrollado.

No está mal. Youtube, el sitio web de vídeos más grande del mundo, también está desarrollado en Python, y el famoso Instagram también está desarrollado en Python.

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2. Rastreador web

El rastreador es un escenario con muchas operaciones. Por ejemplo, los primeros rastreadores de Google se escribieron ejecutando Python. Una de las bibliotecas se llama Solicitudes, que es una solicitud HTTP simulada.

¡Una biblioteca, muy famosa! Cualquiera que haya aprendido Python conoce esta biblioteca. El análisis y cálculo de datos después del rastreo es el área en la que Python es mejor y es muy fácil de integrar. Sin embargo,

El marco de rastreo web actualmente popular en Python es scrapy, lo cual es muy poderoso.

3.Inteligencia artificial AI y aprendizaje automático

La inteligencia artificial es muy popular ahora, y varios cursos de capacitación están publicitando y reclutando estudiantes como locos. La mayoría de los marcos de herramientas para el aprendizaje automático, especialmente el ahora popular aprendizaje profundo, proporcionan conexiones Python.

Boca. 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. Para decirlo sin rodeos, es porque Python es fácil de aprender y tiene marcos ricos. Muchos marcos son muy amigables con Python, ¡por eso aprendo tanto Python!

4. Análisis de datos

Generalmente, después de utilizar un rastreador para rastrear una gran cantidad de datos, los datos deben procesarse y analizarse; de ​​lo contrario, el rastreo del rastreador será en vano. Nuestro objetivo final es analizar los datos.

La base de datos para el análisis de datos también es muy rica y se pueden realizar varios cuadros de análisis gráfico. También es muy conveniente que solo se puedan utilizar bibliotecas de visualización como Seaborn.

Traza los datos en una o dos filas, mientras que el uso de Pandas, numpy y scipy facilitan el filtrado y el cálculo de grandes cantidades de datos. En los complejos cálculos posteriores, es muy sencillo para la máquina de acoplamiento aprender algoritmos relevantes, proporcionar una interfaz de acceso web o implementar una interfaz de llamada remota.