Einführung in die fünf Hauptanwendungen von Python:
1. Webentwicklung
Die Geburtsgeschichte von Python liegt früher als das WebDa Python eine interpretierte Skriptsprache mit hoher Entwicklungseffizienz ist, eignet es sich sehr gut für die Webentwicklung.
Python verfügt über Hunderte von Webentwicklungs-Frameworks und viele ausgereifte Vorlagentechnologien. Die Wahl von Python für die Entwicklung von Webanwendungen bietet nicht nur eine hohe Entwicklungseffizienz, sondern läuft auch schnell.
2. Webcrawler
Webcrawler sind ein häufig verwendetes Szenario in Python. Auf internationaler Ebene verwendete Google in den frühen Tagen häufig die Python-Sprache als Grundlage für Webcrawler. was zur Anwendungsentwicklung der gesamten Python-Sprache führte.
Zum Beispiel: Crawlen Sie Produktrabattinformationen von großen Websites und vergleichen Sie sie, um die beste Auswahl zu erhalten. Sammeln und klassifizieren Sie Reden in sozialen Netzwerken, erstellen Sie emotionale Karten und analysieren Sie Sprachgewohnheiten aus der NetEase Cloud Musik Alle Kommentare werden generiert, um eine Wortwolke zu generieren. Es gibt so viele Anwendungen, dass fast jeder Crawler verwenden kann, um einige lustige, interessante und nützliche Dinge zu tun, nachdem er Crawler gelernt hat.
3. Künstliche Intelligenz
Die meisten Kernalgorithmen der künstlichen Intelligenz basieren immer noch auf C/C++, da sie rechenintensiv sind und eine sehr feine Optimierung erfordern da GPU und dedizierte Hardware erforderlich sind, was nur C/C++ kann.
Und Python ist die API-Bindung dieser Bibliotheken. Aufgrund der Kleberspracheneigenschaften von CPython ist Python die einfachste und einfachste Lösung ist schwieriger als andere Sprachen, insbesondere bei Verwendung von Cython.
4. Datenanalyse
In Bezug auf die Datenanalyse und -verarbeitung verfügt Python über eine sehr vollständige ökologische Umgebung. Für verteiltes Rechnen, Datenvisualisierung, Datenbankoperationen usw. im Zusammenhang mit der „Big Data“-Analyse verfügt Python über ausgereifte Module, die Sie zur Vervollständigung seiner Funktionen auswählen können. Sowohl für Hadoop-MapReduce als auch für Spark können Sie Python direkt zum Vervollständigen der Berechnungslogik verwenden, was sowohl für Datenwissenschaftler als auch für Dateningenieure sehr praktisch ist.
5. Automatisierter Betrieb und Wartung
Python ist auch für den Serverbetrieb und die Wartung sehr wichtig. Da derzeit fast alle Linux-Distributionen über einen Python-Interpreter verfügen, ist die Verwendung von Python-Skripten für die Batch-Dateibereitstellung und Betriebsanpassungen auf Linux-Servern eine sehr gute Wahl.
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