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學(xué)習(xí)Python可以用來干什么

發(fā)布時(shí)間:2020-07-03 15:25:08 來源:億速云 閱讀:118 作者:清晨 欄目:編程語言

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)學(xué)習(xí)Python可以用來干什么,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1. 前言

最近幾年 Python 被吹的神乎其神,很多同學(xué)都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去學(xué)習(xí) Python,今天小胖哥就 Python 的應(yīng)用領(lǐng)域來簡單盤點(diǎn)一下,讓想學(xué)習(xí)Python 的同學(xué)找對方向不迷茫。

2. Python 的特點(diǎn)

這里就談?wù)勛约旱目捶?,首?Python是跨平臺(tái)語言,語法很簡潔,很短的代碼干更多的事。另外它是腳本語言,隨時(shí)隨地寫一段腳本就可以處理數(shù)據(jù),十分方便。同時(shí)它也是面向?qū)ο笳Z言,對初學(xué)者十分友好。Python 在處理各個(gè)領(lǐng)域的類庫也十分豐富,爬蟲、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、圖像處理等等滿足了大部分領(lǐng)域的需要。更重要的是 Python 是一種“膠水語言”,可以輕松調(diào)用主流的 C、C++、Java 類庫。 但是這就是 Python 被 “吹”起來的原因嗎?當(dāng)然不是!如果一門語言沒有實(shí)際用武之地,即使它再優(yōu)秀也沒有意義,也不可能優(yōu)秀。

3. Python 的使用領(lǐng)域

接下來我們就來看看 Python 在哪些領(lǐng)域有實(shí)際的運(yùn)用。

3.1 數(shù)據(jù)爬蟲

當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)成為任何一家公司最核心的資產(chǎn),但是互聯(lián)網(wǎng)的信息非常海量,未來快速獲取有用的公開信息,爬蟲就派上了用場。而 Python 語言非常善于編寫爬蟲,通過 requests 庫抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù),使用 BeautifulSoup 解析網(wǎng)頁并清晰和組織數(shù)據(jù)就可以快速精準(zhǔn)獲取數(shù)據(jù)。 用爬蟲看抖音可以讓你精準(zhǔn)地看到你想看的小視頻,疫情期間讓我度過了很多無聊的時(shí)光。

學(xué)習(xí)Python可以用來干什么

但是一定要注意合法地進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取,否則就是面向監(jiān)獄編程!

3.2 Web 開發(fā)

能開發(fā) Web 的不僅僅有 Java , Python 也可以進(jìn)行快速的 Web 開發(fā),Django、Flask 等都是知名的 Python Web 框架。能夠充分利用 Python 的特性進(jìn)行高效的 Web 開發(fā)。

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3.3 軟件測試

Python 寫測試腳本讓測試人員掉更少的頭發(fā)。目前主流的自動(dòng)化測試框架都支持 Python 腳本。而且招聘網(wǎng)站上測試人員需要掌握的一門語言都有 Python 。

3.4 運(yùn)維

對于大型平臺(tái)的運(yùn)維管理,甚至是自動(dòng)化運(yùn)維。Python 也有相關(guān)的強(qiáng)大工具諸如 fabric、saltstack、ansible。

3.5 人工智能

人工智能的核心是算法和模型。需要快速的聚焦問題的本身,而且需要能夠進(jìn)行交互式的進(jìn)行模型訓(xùn)練。而能夠滿足這些需求的只有 Python 了。目前主流的兩大深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 和 Pytorch 都是 Python 寫的,而且小而美的 Darknet 也是 Python 開發(fā)的。目前我也在使用 Python 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的相關(guān)開發(fā),如果用java 進(jìn)行開發(fā)將非常復(fù)雜,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算都是大量的高維矩陣進(jìn)行復(fù)雜的乘法運(yùn)算。

學(xué)習(xí)Python可以用來干什么

而 Python 的語法特性可以很好的處理這種高維數(shù)據(jù)的運(yùn)算。然后我們就可以訓(xùn)練出權(quán)重模型來識(shí)別圖片中的目標(biāo)的數(shù)量、位置等等。

學(xué)習(xí)Python可以用來干什么

深度學(xué)習(xí)有較高的學(xué)習(xí)門檻。

3.6 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘

對于海量數(shù)據(jù)的處理是 Python 的強(qiáng)項(xiàng)。所以數(shù)據(jù)工程師的必備技能也是 Python。數(shù)據(jù)清洗非常方便。數(shù)據(jù)分析庫 Pandas提供了方便的 Api 讓你對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)構(gòu)化,圖形展示。  Python 也提供了快速可視化工具諸如 matplotlib、holoviews 等,讓數(shù)據(jù)快速可視化。

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4. 并非只有編程人員使用Python

Python 并非只適合開發(fā)技術(shù)人員使用,在金融領(lǐng)域很多從業(yè)人員也用 Python 來進(jìn)行金融量化。辦公白領(lǐng)如果會(huì)使用 Python 可以很方便來批量操作 Excel 、Word 、PDF,讓你成為真正的時(shí)間管理大師。遺憾的是,Python 目前還不能用來炒菜做飯。

5. Python 入門很簡單

其實(shí)有編程基礎(chǔ)的人,最快可以半天掌握 Python 的基本語法。我個(gè)人也建議 Python 作為開發(fā)者的第二語言。但是如果要熟練的使用 Python 還需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)。Python 的一些常用類庫學(xué)習(xí)起來比 Python 本身難得多,比如常用的Numpy、Pandas ,需要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和練習(xí)才行。

關(guān)于學(xué)習(xí)Python可以用來干什么就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。

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