Was tun, nachdem Sie Python gelernt haben?

Viele Freunde fragen sich vielleicht: Warum sollten wir Python lernen? Im Allgemeinen denken wir zuerst an Crawler Von den erwähnten Fehlern handelt es sich tatsächlich um Crawler. Es ähnelt Baidu Spider und Google Spider. Es crawlt den Inhalt der Webseite im Allgemeinen Lassen Sie sich auf vielfältige Weise weiterentwickeln: (Empfohlenes Lernen:
Python-Video-Tutorial

)

1. Sie können beispielsweise Webanwendungen entwickeln

In China hat Douban von Anfang an Python als Basissprache für die Webentwicklung verwendet. Auch die gesamte Architektur von Zhihu basiert auf der Python-Sprache, wodurch sich die Webentwicklung in China sehr gut entwickeln lässt. YouTube, die weltweit größte Video-Website, wird ebenfalls in Python entwickelt

2. Es wird ein Ein häufigeres Szenario ist beispielsweise, dass der Crawler von Google ursprünglich in Python geschrieben wurde. Es gibt eine Bibliothek namens Requests. Diese Bibliothek ist sehr bekannt. Jeder, der Python gelernt hat, kennt die Bereiche, in denen Python am besten ist zu integrieren. Das beliebteste Webcrawler-Framework in Python ist jedoch das sehr leistungsstarke Scrapy.

3. KI, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz ist mittlerweile sehr beliebt, und verschiedene Schulungskurse werben und rekrutieren Studenten wie verrückt, insbesondere die meisten der aktuell beliebten Deep-Learning-Tool-Frameworks bieten Python-Schnittstellen. Python genießt im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens seit jeher einen guten Ruf. Seine prägnante und klare Syntax und seine umfangreichen Computertools sind bei Entwicklern in diesem Bereich sehr beliebt. Um es ganz klar auszudrücken: Python ist leicht zu erlernen und verfügt über umfangreiche Frameworks. Viele Frameworks sind sehr Python-freundlich, und deshalb lerne ich so viel Python!

4. Datenanalyse

Nachdem wir einen Crawler zum Crawlen einer großen Datenmenge verwendet haben, müssen wir die Daten im Allgemeinen zur Analyse verarbeiten, andernfalls wird der Crawler dies tun vergeblich, und unser letzter Zweck besteht darin, Daten zu analysieren. In dieser Hinsicht sind die Bibliotheken für die Datenanalyse auch sehr umfangreich und es können verschiedene grafische Analysediagramme erstellt werden. Es ist auch sehr praktisch, dass Visualisierungsbibliotheken wie Seaborn Daten mit nur einer oder zwei Zeilen darstellen können, während mit Pandas, Numpy und Scipy einfach Berechnungen wie Screening und Regression für große Datenmengen durchgeführt werden können. In nachfolgenden komplexen Berechnungen ist es sehr einfach, Algorithmen für maschinelles Lernen zu verbinden, eine Webzugriffsschnittstelle bereitzustellen oder eine Remote-Aufrufschnittstelle zu implementieren.

Weitere technische Artikel zum Thema Python finden Sie in der Spalte Python-Tutorial

, um mehr darüber zu erfahren!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas tun, nachdem Sie Python gelernt haben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!