Pythonを学ぶと何ができるようになるのでしょうか？

Python には、シンプル、学習しやすい、無料、オープンソース、ポータブル、拡張可能、埋め込み可能、​​オブジェクト指向という利点があります。また、Python 開発に従事している場合は、多くの雇用機会、役職、選べる仕事内容や今後の成長の余地もたくさんあります。

Python でクローラを作成する(推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)

によるとPython を初めて使用する多くの人が、Python を使用してクローラー プログラムを作成していることが知られています。ポルノ Web サイトのクロールほど小さい場合もあれば、インターネット会社の商用アプリケーションほど大きい場合もあります。 Python を使用してクローラを始めるのは比較的シンプルで習得が簡単です。最初は基本的な知識や低レベルの知識を習得する必要はありません。すぐに始められ、すぐに結果を得ることができます。非常に適しています。初心者でも最初は目に見えるものを作りたい方へ。

クローラーは、データを必要とする一部の企業、プラットフォーム、組織でも広く使用されており、インターネット上の公開データをクロールすることでビジネス価値を達成することは非常に一般的です。もちろん、これらのプレーヤーのクローラーははるかに強力で、ルーティング、ストレージ、分散コンピューティングなどを含む多くの問題に対処する必要があります。複雑さは Xiaobai のポルノ キャプチャ アプリとは何倍も異なります。

Web プログラム

クローラーに加えて、Python は Web 側のプログラムでも広く使用されています。メイン Web サイトは Python ベースの Tornado フレームワークであり、Douban のバックエンドも Python ベースです。 tornado (Tornado Web Server) に加えて、Python で一般的に使用される Web フレームワークには、Flask (ようこそ | Flask (Python マイクロフレームワーク))、Django (期限のある完璧主義者のための Web フレームワーク) などがあります。上記のフレームワークを使用すると、Web プログラムを簡単に実装できます。たとえば、私の知り合いの中には、以前の zhihu.photo を含む独自のブログ プログラムを Python で作成している人もいます。私は (著作権などの理由で) バックエンドを Flask で実装しました。このため、このウェブサイトを停止しました）。上記のフレームワークに加えて、Web フレームワークを自分で実装してみることもできます。

デスクトップ プログラム

Python には UI ライブラリも多数あり、簡単に GUI プログラムを完成させることができます (ちなみに、私が初めてプログラミングに触れたとき、私はこう思いました) CoolなGUIを書いたのは良いのですが、VC6で小さなプログラムを作るのに時間がかかり、その後DelphiやJavaなどを使い、ようやくPythonに触れた時にはもう興味がなくなりました。 GUI で)。 Python で実装されたサーバー側およびクライアント側のプログラムである有名な Dropbox など、Python で GUI を実装した例は数多くあります。

人工知能 (AI) と機械学習

人工知能は現在非常に注目されている方向性であり、AI ブームにより Python 言語の将来は無限の可能性を秘めています。潜在的。現在リリースされているいくつかの非常に影響力のある AI フレームワークのほとんどは Python で実装されていますが、その理由は、Python が十分な動的性と十分なパフォーマンスという、AI テクノロジーに必要な技術特性を備えているからです。たとえば、Python ベースの深層学習ライブラリ、深層学習の指示、機械学習の指示、および自然言語処理の指示に基づく一部の Web サイトは、基本的に Python を通じて実装されています。

機械学習、特に現在人気のディープ ラーニングでは、そのツール フレームワークのほとんどが Python インターフェイスを提供します。 Python は科学技術コンピューティングの分野で常に高い評価を得ており、その簡潔かつ明確な構文と豊富なコンピューティング ツールは、この分野の開発者に深く愛されています。

ディープ ラーニングや Tensorflow、その他のフレームワークが普及するずっと前から、Python には scikit-learn が存在し、ほぼすべての機械学習モデルを簡単に完成させることができました。古典的なデータ セットをダウンロードしてモデルを構築するには、数行しかかかりません.コード。 Pandas や matplotlib などのツールを使用して簡単に調整できます。

Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras などの深層学習フレームワークは、機械学習の可能性を大幅に拡大しました。 Keras を使用して手書き数字認識用のディープ ラーニング ネットワークを記述するには、数十行のコードのみが必要で、基盤となる実装を使用して、GPU を含む多数のリソースを簡単に呼び出して作業を完了できます。

どのようなフレームワークであっても、Python はフロントエンドの記述のための言語としてのみ使用され、実際の計算は基盤となる C/C を通じて実装されることを言及する価値があります。 Python は、C/C プロジェクトやライブラリを簡単に導入して使用して、機能やパフォーマンスの拡張を実現できるため、開発者は、このような大規模な計算において、メモリ割り当てなどの複雑な作業よりもデータ自体のロジックに集中することができます。 . 解放は、Python が機械学習の分野で広く使用されている重要な理由です。

科学コンピューティング

Python の開発効率は非常に高く、より高いパフォーマンス要件を持つモジュールを C で書き換えて Python から呼び出すことができます。同時に、Python はより高いレベルの抽象的な問題を解決できるため、科学技術計算の分野でも非常に人気があります。 scipy や numpy などの科学技術コンピューティング用のサードパーティ ライブラリの登場は、一定の数学的基礎はあるものの平均的なコンピュータ スキルを持つ人にとってさらに便利です。

画像処理

この点に詳しくない場合は、キーワードをいくつか挙げてください。間違いがあれば修正してください。

キーワード: OpenCV、Pillow、PIL

概要

時間の問題なので、今回はここでやめましょう。 Python で何でもできると考えるのは基本的に無責任です。

ただし、これをキャリアにしたいのであれば、「Python を学ぶ」というような考え方に限定しないことをお勧めします。技術分野で足がかりを得るには、Pythonの構文を学ぶだけでは不十分で、プログラミング言語以外にも多くの基礎知識が必要です。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

以上がPythonを学ぶと何ができるようになるのでしょうか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。