À quoi sert généralement Python ?

Python peut être utilisé pour : 1. Télécharger des vidéos, des MP3, des opérations Excel automatisées et envoyer automatiquement des e-mails ; 2. Développement d'applications Web ; 3. Exploitation et maintenance du réseau du système ; . Développement de jeux 3D ; 6. Science et informatique numérique ; 7. Intelligence artificielle ; 9. Analyse de données ;

Que pouvez-vous faire avec Python ?

1. Effectuez des tâches quotidiennes, telles que le téléchargement de vidéos, de MP3, le fonctionnement automatique d'Excel et l'envoi automatique d'e-mails

2. Faites du développement de sites Web et d'applications Web. Zhizhi Presque, YouTube est écrit en Python

De nombreux grands sites Web sont développés en Python, tels que YouTube, Instagram et Douban national.

De nombreuses grandes entreprises, dont Google, Yahoo, etc., et même la NASA (National Aeronautics and Space Administration) utilisent largement Python.

3. Réalisez le backend des jeux en ligne Les backends de nombreux jeux en ligne sont développés en Python.

4. Exploitation et maintenance du réseau système

L'exploitation et la maintenance de Linux sont indispensables et doivent maîtriser le langage Python. Elles peuvent répondre aux besoins de travail des ingénieurs d'exploitation et de maintenance Linux pour améliorer l'efficacité et de manière générale. Améliorer leurs propres capacités. Lorsque les ingénieurs d'exploitation et de maintenance doivent développer de manière indépendante un système d'automatisation complet, c'est là que la valeur réelle se reflète, et ce n'est qu'alors qu'ils peuvent prouver leurs capacités et attirer l'attention de leurs patrons.

5. Développement de jeux 3D

Python peut également être utilisé pour le développement de jeux, car il dispose d'une bonne bibliothèque de rendu 3D et d'un bon cadre de développement de jeux. Actuellement, de nombreux développeurs utilisent des jeux Python tels que. Toontown et Blades of Darkness de Disney.

6. Science et informatique numérique

Nous savons tous que l'ère du Big Data arrive. Les données peuvent expliquer les raisons de tous les problèmes. De nos jours, de nombreuses personnes qui analysent des données ne sont pas aussi simples. comme avant. Langage Python Il est devenu le premier choix des analystes de données et peut également apporter une grande efficacité au travail.

7. Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est une science très exigeante. Les personnes engagées dans ce travail doivent comprendre les connaissances informatiques, la psychologie et la philosophie. L'intelligence artificielle est une science très vaste, qui comprend différents domaines, tels que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur, etc. De manière générale, l'un des principaux objectifs de la recherche sur l'intelligence artificielle est de rendre les machines capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement un travail complexe de l'intelligence humaine. Le langage Python est le meilleur langage pour l’intelligence artificielle. À l’heure actuelle, de nombreuses personnes commencent à apprendre les matières intelligence artificielle + Python.

8. Les robots d'exploration Web

Les robots d'exploration sont un scénario dans lequel les opérations sont plus courantes. Par exemple, les robots d'exploration de Google ont été écrits en Python au début. Il existe une bibliothèque appelée Requests, qui est A. La bibliothèque qui simule les requêtes HTTP est très célèbre ! Quiconque a appris Python connaît cette bibliothèque. L'analyse des données et le calcul après exploration sont les domaines dans lesquels Python est le meilleur, et il est très facile à intégrer. Cependant, le framework de robot d'exploration Web le plus populaire en Python est le très puissant scrapy.

9. Analyse des données

Généralement, après avoir utilisé un robot pour explorer une grande quantité de données, nous devons traiter les données pour les analyser, sinon le robot explorera en vain. est d'analyser les données. Il existe également des bibliothèques très riches pour l'analyse des données dans ce domaine, et divers tableaux d'analyse graphique peuvent être créés. C'est également très pratique. Les bibliothèques de visualisation telles que Seaborn peuvent tracer des données en utilisant seulement une ou deux lignes, tandis que l'utilisation de Pandas, numpy et scipy peut simplement effectuer des calculs tels que le filtrage et la régression sur de grandes quantités de données. Dans les calculs complexes ultérieurs, il est très simple de connecter des algorithmes liés à l'apprentissage automatique, de fournir une interface d'accès Web ou de mettre en œuvre une interface d'appel à distance.

En bref, il peut faire beaucoup, beaucoup de choses !

Bien sûr, il y a des choses que Python ne peut pas faire

Par exemple, écrire un système d'exploitation ne peut être écrit qu'en langage C

L'écriture d'applications mobiles ne peut être écrite qu'en langage C ; en Objective-C (pour iPhone) et Java (pour Android)

Est-ce difficile d'apprendre Python ?

Est-il vrai que les programmes de niveau inférieur sont plus difficiles à apprendre, tandis que les programmes plus avancés sont plus faciles ?

En surface, oui.

Cependant, dans les calculs très abstraits, la programmation Python avancée est également très difficile à apprendre, donc les langages de programmation de haut niveau ne signifient pas simplicité.

Cependant, le langage Python est très simple et facile à utiliser pour les débutants et pour effectuer des tâches courantes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!