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编辑:佚名 发布时间:2022-10-12
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Python编程语言主要就可以做web开发、数据分析/可视化、网络爬虫、机器学习,自动化运维;对于机器学习库和Python框架,scikit-learn和TensorFlow是比较热门的。

1、Web开发

Python是一种解释型的脚本语言,用来开发Web应用,不但开发效率高,而且运行速度快。许多国内外的互联网公司将python作为主要开发语言:豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube……(再次感叹Python的强大)

除了大型的互联网公司,由于后台服务器的通用性,很多App和游戏也选择用 Python实现。

基于Python的Web框架有上百种,模板技术也比较成熟,其中常用的是Django、Flask、Tornado。

对于入门新手来说,Django和Flask可以说是**,它们可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。尤其是Flask,它要掌握的组件更少,能够实现简单、灵活和细致的控制,并能让你自己决定实现方式。

2、数据分析/可视化

Python拥有更加完备的生态环境,对于数据分析中会用到的分布式计算、数据库、可视化等,都有对应完成的模块。有一点要说,在你进行数据可视化时,可以选择Matplotlib,相对于其他的库来说更容易上手,当你掌握了它以后,也对你学习其他的库有所帮助。

Hadoop-MapReduce和Spark都可以用Python完成计算逻辑,这大概也是数据工程师、科学家钟爱Python的原因。

3、网络爬虫

说起Python的应用场景,**容易被提起来的就是网络爬虫。Google是**早用Python作为爬虫基础的公司,在此之前,人们如果想搜刮网上的内容,只能用采集器。

很多人在学了Python以后,都不知道干什么好,也无处施展,根本不了解自己对Python的掌握程度,这个时候,都可以试试爬虫。比如豆瓣的推荐电影列表、社区留言、音乐软件评论等,都可以用来做练习。

4、机器学习

说起人工智能,感觉前途无限好,周围很多人想参与进来,也让更多人对Python充满了学习的动力和期待。

人工智能需要更加精细的优化,也需要GPU、专用硬件之类的接口,因此人工智能的核心算法还是依赖于C/C++。

5、自动化运维

Python写好的脚本语法简单,易于编写,而且进行测试也很快。

目前很多Linux发行版都很适合用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整。Python中也包含许多方便的工具,从调控ssh/sftp用的paramiko,到监控服务用的supervisor,再到bazel等构建工具,甚至conan等用于C++的包管理工具,都可以用Python实现。


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