La diferencia entre Python para análisis de datos y desarrollo web
El lenguaje Python se ha convertido en un lenguaje popular en el campo de la ciencia de datos no solo porque las empresas de big data lo adoptan, sino también porque muchas enseñanzas iniciales en este campo también lo utilizan entre los diez primeros. en el campo del aprendizaje automático en 2015. lenguaje.
Bjarne Stroustrup dijo: Hay dos idiomas: uno del que la gente se queja y el otro que nadie usa.
El lenguaje Python pertenece a la primera categoría, pero su uso en campos como la computación numérica y el aprendizaje automático continúa aumentando. Python puede hacer casi cualquier cosa excepto los campos relacionados con el rendimiento. para procesar datos y computación estadística, mientras que aprender Python para el desarrollo web requiere dominar muchos marcos web diferentes, como Django, mientras que aprender Python para la ciencia de datos solo requiere que los científicos de datos aprendan el uso de expresiones regulares, incluidas las bibliotecas científicas y la virtualización de datos. Se pueden utilizar conceptos como transformación. Estos son dos objetivos completamente diferentes, y los expertos en datos que no necesitan dominar ningún concepto de programación web pueden usar Python para trabajar con datos sin ninguna dificultad.
Python es un lenguaje de programación dinámico y expresivo que existe desde hace 23 años. Los programadores pueden escribir código una vez y ejecutarlo sin necesidad de un compilador adicional. En el desarrollo web, Python admite varios paradigmas de programación, como la programación estructural. Programación funcional y programación orientada a objetos.
Es innegable que usar Python para escribir un sitio web dinámico puede ser excelente, pero aprender marcos web también es imprescindible.
Los siguientes son varios marcos de desarrollo web de Python:
1. Django: es un marco de desarrollo web rápido y perfecto, adecuado para el desarrollo de aplicaciones web basadas en bases de datos, pero puede ser un un poco excesivo( Overkill) porque confunde los sistemas de archivos y las estructuras de directorios estrictas. Las empresas que utilizan Python para el desarrollo web incluyen el New York Times, Instagram y Pinterest.
2. , Adecuado para desarrollar aplicaciones web de una sola página. El marco no admite la capa de abstracción de datos de inspección ni las funciones de componentes de otros marcos. No es una pila de desarrollo completa y solo se utiliza para sitios web pequeños.
3. CherryPy: Se centra en el diseño convencional de Python para que las aplicaciones se puedan desarrollar de forma orientada a objetos. Es la plantilla básica para otros frameworks de desarrollo completos (TurboBears y Web2py).
Además, hay pirámides, botellas y pilones esperando, sin importar qué marco se utilice, se requiere una lectura y comprensión profundas de documentos y tutoriales.
Usar Python para el desarrollo web puede ser una opción poco práctica por las siguientes razones:
1. Usar Python para el desarrollo web requiere un alojamiento costoso y no estándar, mientras que el lenguaje PHP sí lo es. Se utiliza tan ampliamente en el desarrollo web que la mayoría de los inversores no invertirán en recursos de alojamiento para ejecutar sitios web en Python. En otras palabras, es difícil encontrar recursos de alojamiento como PHP para ejecutar su aplicación web Python.
2. En comparación con PHP, Java y Ruby on Rails, Python no es una tecnología de desarrollo común en el campo del desarrollo web. Python para la ciencia de datos atrae constantemente la atención y una gran cantidad de empresas participan. en ciencia de datos y aprendizaje automático. Buscando talento de Python en esta área, no talento de Python en la web.
3. Python se ha explorado para el desarrollo web durante mucho tiempo, pero en comparación con otros lenguajes como PHP, tiene una curva de aprendizaje más pronunciada y es más difícil de aprender y dominar.
¿Por qué Python es mejor para la ciencia de datos?
Debido a su sintaxis similar al inglés, Python tiene una gran capacidad natural en el desarrollo de estadísticas financieras y cálculos numéricos de big data. El rápido crecimiento reciente del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la virtualización de datos y la detección de datos. Requisitos como el análisis y la minería de datos han llevado a la formación de la pitonificación. Python es la habilidad más vendida para los científicos de datos, y el salario promedio de la programación de ciencia de datos de Python en Nueva York es de $140 000.
Entonces, ¿por qué a los científicos de datos les gusta usar Python para la investigación de ciencia de datos?
Debido a que Python les permite crear prototipos de sus ideas más rápidamente, les gusta implementarlas rápidamente y luego analizarlas y sacar conclusiones rápidamente a partir de enormes conjuntos de datos. La programación Python es la más versátil y capaz en esta área. Ayuda a los científicos a optimizar la codificación, la depuración, la ejecución y los resultados en el menor tiempo posible.
El verdadero valor de un gran científico de datos empresariales es utilizar varias visualizaciones de datos para ayudar a hacer predicciones rápidas basadas en patrones de datos para obtener una ventaja competitiva en los negocios; de lo contrario, es solo un juego de suma cero. Python tiene la alta intensidad computacional necesaria para la informática científica.
1. Python tiene una filosofía de diseño unificada, que se centra en la facilidad de uso, la buena legibilidad y un umbral bajo para que los científicos de datos aprendan.
2. Python tiene una alta escalabilidad y es mucho más rápido que Stata y Matlab.
3. Cada vez más paquetes de virtualización de datos e interfaces de programación de aplicaciones interesantes han agregado interfaces gráficas para adoptar la salida de los resultados del análisis de datos.
4. Python tiene una gran comunidad de ciencia de datos, que incluye Sci-Kit learn, NumPy, Pandas y Statsmodels, SciPy y otros paquetes de biblioteca. Estos han sido completamente probados y los paquetes de ciencia de datos de Python han ido creciendo. .