Warum sollte man Python lernen? Wofür kann man es im Allgemeinen zuerst verwenden? Crawler ähneln Baidu-Spidern und Google Spinnen. Sie crawlen automatisch den Inhalt. Python kann auch die folgenden Dinge tun:
1. Webanwendungsentwicklung durchführen
In China hat Douban von Anfang an Python als Basissprache für die Webentwicklung verwendet. Zhihu Die gesamte Architektur basiert ebenfalls auf der Python-Sprache, wodurch sich die Webentwicklung in China sehr gut entwickeln lässt. YouTube, die größte Video-Website der Welt, wird ebenfalls in Python entwickelt.
2. Webcrawler
Crawler werden betrieben Es gibt ein häufiges Szenario: Die Crawler von Google wurden in der Anfangszeit in Python geschrieben. Diese Bibliothek simuliert HTTP-Anfragen Wissen Sie, dass die Bibliotheksleiste, die Datenanalyse und die Berechnung nach dem Crawlen die Bereiche sind, in denen Python am besten ist und sich sehr einfach integrieren lässt. Das beliebteste Webcrawler-Framework in Python ist jedoch das sehr leistungsstarke Scrapy.
3. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz erfreut sich mittlerweile großer Beliebtheit, 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 für die Analyse verarbeiten, sonst wird der Crawler crawlen Vergebens und unser letzter Zweck besteht darin, Daten zu analysieren. In dieser Hinsicht sind die Bibliotheken für die Datenanalyse ebenfalls 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.
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