Untuk apa python? Analisis penggunaan python

Python terutamanya digunakan dalam sains data, pembelajaran mesin, pembangunan web, skrip automatik dan pendidikan. 1) Dalam sains data dan pembelajaran mesin, Python memudahkan pemprosesan data dan latihan model melalui perpustakaan seperti numpy, panda dan scikit-learn. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask memungkinkan untuk membina aplikasi web dengan cepat. 3) Python cemerlang dalam automasi dan skrip, sesuai untuk pemprosesan fail dan tugas pengurusan sistem. 4) Dalam bidang pendidikan, Python digunakan secara meluas dalam pengajaran kerana kemudahan pembelajarannya.

Apakah bahasa Python, bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan kuat? Mari kita menyelam ke dalam tujuan dan daya tarikan Python.

Python bukan sekadar bahasa pengaturcaraan, ia juga merupakan cara berfikir. Ia begitu popular terutamanya kerana fleksibiliti dan kemudahan penggunaannya. Sama ada anda seorang pemula atau pemaju yang berpengalaman, Python boleh memamerkan kemahirannya dalam pelbagai senario aplikasi.

Pada asalnya direka oleh Guido van Rossum pada akhir 1980 -an, Python direka untuk menyediakan bahasa skrip yang mudah dipelajari dan berkuasa. Falsafah reka bentuknya menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, yang membolehkan Python digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Mari kita lihat penggunaan Python khusus dalam bidang yang berbeza.

Python adalah ikan dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin. Perpustakaannya seperti Numpy, Pandas dan Scikit-Learn membuat pemprosesan dan analisis data sangat mudah. Saya masih ingat kali pertama saya menggunakan panda untuk memproses data, kemudahan dan kecekapan mengagumkan saya. Berikut adalah contoh panda mudah:

 Import Pandas sebagai PD

# Buat nama data mudah
data = {
    'Nama': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Umur': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']
}

df = pd.dataFrame (data)

# Cetak DataFrame
Cetak (DF)

Contoh ini menunjukkan bagaimana untuk membuat dan mencetak dengan cepat data, yang hanya merupakan hujung gunung es dari fungsi panda. Dalam sains data, aplikasi Python tidak terhad kepada pemprosesan data, tetapi juga termasuk latihan dan penggunaan model pembelajaran mesin. Perpustakaan seperti tensorflow dan pytorch membuat tugas pembelajaran yang kompleks lebih terkawal.

Python juga bersinar dalam bidang pembangunan web. Rangka kerja seperti Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi web yang kuat. Saya telah membangunkan sistem blog kecil dengan Django dan kagum dengan bagaimana fungsi ORM (Objek Relational Pemetaan) memudahkan operasi pangkalan data. Berikut adalah contoh permohonan kelalang mudah:

 dari Flask Import Flask

app = flask (__ name__)

@App.Route ('/')
def hello_world ():
    kembali 'Hello, dunia!'

jika __name__ == '__main__':
    app.run (debug = benar)

Aplikasi Flask Mudah ini menunjukkan bagaimana untuk memulakan pelayan web dengan cepat dan bertindak balas terhadap permintaan. Kelebihan Python dalam pembangunan web terletak pada sintaks ringkas dan sokongan perpustakaan yang kaya, menjadikan proses pembangunan lebih efisien.

Python juga cemerlang dalam automasi dan skrip. Sama ada pemprosesan fail mudah atau tugas pengurusan sistem yang kompleks, Python adalah kompeten. Saya pernah menulis skrip automatik dalam Python untuk pemprosesan batch fail imej, yang sangat meningkatkan kecekapan kerja. Berikut adalah contoh pemprosesan fail mudah:

 Import OS

# melintasi semua fail dalam direktori semasa untuk nama fail dalam os.listdir ('.'):
    jika fileName.endswith ('. txt'):
        dengan terbuka (nama fail, 'r') sebagai fail:
            kandungan = file.read ()
            cetak (f'file: {filename}, kandungan: {content} ')

Skrip ini menunjukkan bagaimana untuk melangkah melalui direktori dan membaca kandungan fail teks, dan Python berfungsi dengan baik dalam tugas -tugas tersebut.

Dalam bidang pendidikan, Python sangat dihormati kerana kemudahan pembelajarannya. Banyak universiti dan kursus dalam talian memilih Python sebagai bahasa pengajaran. Semasa proses pengajaran saya, saya mendapati bahawa pelajar sangat menerima Python kerana ia boleh bermula dengan cepat dan melakukan operasi praktikal.

Walau bagaimanapun, Python tidak sempurna. Dalam senario aplikasi dengan keperluan prestasi yang sangat tinggi, Python mungkin menghadapi kesesakan. Kunci penterjemah global (GIL) boleh menyebabkan masalah prestasi dalam persekitaran multithreaded. Walau bagaimanapun, komuniti Python telah berusaha menyelesaikan masalah ini, seperti meningkatkan prestasi dengan menggunakan pengaturcaraan multi-proses atau tak segerak.

Secara umum, Python digunakan secara meluas dan bervariasi, dari sains data ke pembangunan web, dari skrip automatik ke pendidikan, ia telah menunjukkan daya hidup yang kuat. Sama ada anda seorang pemula atau pemaju profesional, Python boleh memberikan anda kotak alat yang fleksibel dan berkuasa. Mudah -mudahan, melalui artikel ini, anda boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang penggunaan Python dan menyedari potensi maksimumnya dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Untuk apa python? Analisis penggunaan python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!