¿Qué puedes hacer aprendiendo Python?

1Desarrollo WEB

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 ha permitido el desarrollo. de desarrollo web en China Muy bien.

Aunque Python no es actualmente la primera opción para el desarrollo web, siempre ha ocupado un lugar que no se puede ignorar. Hay varios marcos web en Python, ya sean micromarcos simples que se pueden combinar libremente o marcos MVC a gran escala con todas las funciones, que también son muy ventajosos en proyectos web que requieren un desarrollo ágil. Los servicios web a gran escala proporcionados por Python que se utilizan ampliamente (o se utilizaron ampliamente) incluyen Zhihu, Douban, Dropbox y otros sitios web. Junto con las características de "pegamento" del propio Python, es fácil integrar otros lenguajes cuando se requieren cálculos de nivel de rendimiento a gran escala, al tiempo que se conserva la portabilidad y la velocidad del desarrollo web.

Además, hay una gran cantidad de módulos "listos para usar" en Python para funciones relacionadas, como el acoplamiento con otros sitios web. Si desea desarrollar una función relacionada con la cuenta pública de WeChat, paquetes como wechat-sdk/weixin-python pueden permitirle ignorar casi por completo los diversos detalles de interacción del servidor mencionados en el documento y concentrarse en la implementación de la función para completar el desarrollo.

Actualmente, existen dos pilas de tecnología principales para el desarrollo web doméstico de Python:

(1) Django

Django es un marco de desarrollo web ágil avanzado. Aprendí a crear un sitio web muy rápidamente. Por supuesto, si se compara puramente con la velocidad del sitio web, Ruby on Rails basado en Ruby es obviamente más rápido, pero una ventaja de Django es que tiene un rendimiento excelente y es más adecuado para escenarios de aplicación de sitios web nacionales. Pinterest, una conocida comunidad de imágenes extranjera, también se desarrolló basándose en Django en sus inicios y resistió el impacto del rápido crecimiento de usuarios. Entonces, si desea desarrollar rápidamente un sitio web y también tener en cuenta las necesidades de llamadas API del cliente de la aplicación, puede confiar en Django.

(2) Flask

En comparación con Django, Flask es un marco web liviano. La mayor ventaja de Flask es su rendimiento superior y es adecuado para desarrollar API en segundo plano con clientes móviles. Atender. El servicio nacional Restful API basado en Flask es muy popular y también tiene la mayor demanda. Empresas conocidas como Baidu, NetEase, Xiaomi, Momo, etc. han implementado aplicaciones basadas en Flask. Por supuesto, si desea crear un sitio web tradicional, se recomienda utilizar Django. La ventaja de Flask es el backend y la API, y no es adecuado para crear un sitio web con todas las funciones.

2 Rastreadores web

Los rastreadores web son un escenario de uso común en Python. A nivel internacional, Google utilizó ampliamente Python como base para los rastreadores web en los primeros días, lo que promovió el desarrollo de Python. Desarrollo completo de aplicaciones en lenguaje Python. En el pasado, muchas personas en China utilizaban recopiladores para buscar contenido en Internet. Ahora es mucho más fácil utilizar Python para recopilar información en Internet que antes.

Python ha acumulado muchas herramientas en esta área, ya sean solicitudes para simular solicitudes HTTP, PyQuery/BeautifulSoup para el análisis HTML DOM, Scrapy para automatizar tareas de rastreo distribuidas o varios ORM utilizados para minimizar el acceso a la base de datos. Python uno de los lenguajes preferidos para el rastreo de datos. En particular, el análisis y el cálculo de datos después del rastreo son las áreas en las que Python es mejor y son muy fáciles de integrar. Actualmente, el marco de rastreo web más popular en Python es el muy poderoso scrapy.

3 Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial es una dirección muy popular ahora, y el auge 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?

Debido a que Python es lo suficientemente dinámico y tiene suficiente rendimiento, esta es la característica técnica requerida por la tecnología de IA.

Por ejemplo, algunos sitios web basados ​​​​en bibliotecas de aprendizaje profundo basadas en Python, instrucciones de aprendizaje profundo, instrucciones de aprendizaje automático e instrucciones de procesamiento del lenguaje natural se implementan básicamente a través de Python. La mayoría de los marcos de herramientas para el aprendizaje automático, especialmente el popular aprendizaje profundo, proporcionan interfaces Python. 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.

Mucho antes de que el aprendizaje profundo y Tensorflow y otros marcos se hicieran populares, scikit-learn existía en Python, que puede completar fácilmente casi todos los modelos de aprendizaje automático. Solo se necesitan unos pocos pasos desde la descarga de conjuntos de datos clásicos hasta la construcción. modelos de líneas de código. Se puede ajustar fácilmente con herramientas como Pandas y matplotlib.

Los marcos de aprendizaje profundo como Tensorflow, PyTorch, MXNet y Keras han ampliado enormemente las posibilidades del aprendizaje automático. Usar Keras para escribir una red de aprendizaje profundo para el reconocimiento de dígitos escritos a mano solo requiere unas pocas docenas de líneas de código, y puede usar la implementación subyacente para recurrir fácilmente a una gran cantidad de recursos, incluidas GPU, para completar el trabajo.

Vale la pena mencionar que no importa qué marco, Python solo se usa como lenguaje para la descripción del front-end, y el cálculo real se implementa a través del C/C++ subyacente. Debido a que Python puede introducir y utilizar fácilmente proyectos y bibliotecas C/C++ para lograr una expansión funcional y de rendimiento, en cálculos a gran escala, los desarrolladores pueden centrarse más en la lógica de los datos en sí y menos en trabajos complejos como la asignación de memoria. La liberación es una razón importante por la que Python se utiliza ampliamente en el campo del aprendizaje automático.

4 Análisis y procesamiento 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, Python se puede usar directamente para completar la lógica de cálculo. Esto es muy conveniente tanto para los científicos como para los ingenieros de datos.

5 Operación y mantenimiento del servidor y otros gadgets

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 hasta supervisor para monitorear servicios, crear herramientas como bazel e incluso herramientas de administración de paquetes para C++ como conan. Python proporciona una colección completa de herramientas, y en Sobre esta base, combinada con la Web, será muy sencillo desarrollar herramientas que faciliten la operación y el mantenimiento.

Lo que es aún más interesante es que los desarrolladores de la comunidad Python también han producido kits de herramientas de desarrollo como itchat. Puede utilizar WeChat para administrar servidores o ejecutar varios servicios. Piénselo, un robot WeChat puede informar el estado de funcionamiento del servidor o del programa cuando ocurre una excepción, o a una hora fija todos los días, e incluso incluye gráficos dibujados con matplotlib/seaborn, que son claros de un vistazo y usted envía un mensaje simple. frase, puede completar el ajuste del servidor.

Si quieres aprender sobre zapatos para niños, puedes agregar faldas de pingüino. Los primeros tres dígitos son 227, el del medio es 435 y los últimos tres dígitos son 450. Los materiales de video se pueden compartir e intercambiar de forma gratuita. experiencias y explica el mercado

6 programas de escritorio

Python también se puede utilizar para el desarrollo de software de escritorio (como texto sublime, etc.) e incluso para el desarrollo móvil (ver kivy). Python es simple y conveniente, y su completo entorno de herramientas puede reducir en gran medida la carga de los desarrolladores. El famoso marco de interfaz de usuario QT tiene una versión de implementación del lenguaje Python, PyQT. Las funciones simples y fáciles de usar de Python, junto con la elegancia de QT, facilitan el desarrollo de programas de escritorio con interfaces complejas y logran funciones multiplataforma fácilmente.

7 Aplicaciones Multimedia

Puedes usar PIL, Piddle, ReportLab y otros módulos en Python para procesar imágenes, sonidos, videos, animaciones, etc. También puedes usar Python para generar dinámicas. gráficos y gráficos de análisis estadístico. Además, también puedes utilizar el módulo PyOpenGl para escribir escenas tridimensionales de forma muy rápida y eficiente.