Anwendungen von Python in der normalen Arbeit: 1. Python-Entwicklung, einschließlich automatisierter Tests, automatisierter Betrieb und Wartung sowie WEB-Entwicklung; 2. Python-Crawler, die große Mengen an Informationen abrufen oder verarbeiten; 3. Python-Big-Data-Analyse, die extrahiert aus unordentlichen Daten, wertvollen Informationen oder Regeln.
Anwendungen von Python in der normalen Arbeit:
Angewendet auf: Python-Entwicklung, Python-Crawler, Big Data;
Im Leben machen Crawler viel Spaß, was den Alltag erleichtert Leben.
Python-Entwicklung
Automatisierte Tests, automatisierter Betrieb und Wartung, WEB-Entwicklung (Website-Entwicklung) und künstliche Intelligenz gehören alle zur Python-Entwicklung.
Automatisiertes Testen – Schreiben Sie einfache Implementierungsskripte in Python und verwenden Sie sie in Selenium/lr, um eine Automatisierung zu erreichen.
Automatisierter Betrieb und Wartung – Python ist für den Serverbetrieb und die Wartung sehr wichtig.
Derzeit verfügen fast alle Linux-Distributionen über einen Python-Interpreter, um Python-Skripte für die Batch-Dateibereitstellung und Betriebsanpassung zu verwenden. ~
Und Python bietet in Kombination mit dem Web einen umfassenden Satz an Tools, um die Entwicklung und den Betrieb von Dimensionstools zu erleichtern ganz einfach werden.
WEB-Entwicklung – Pythons beliebtestes WEB-Entwicklungsframework Django ist in der Branche sehr beliebt, und seine Designphilosophie wird auch häufig in anderen Design-Frameworks für Programmiersprachen verwendet~
Wenn es sich um ein Website-Backend handelt, ist es einfacher, es zu verwenden eine einzige Website und ein einziger Hintergrunddienst verwalten. Wie wir oft sehen: Gmail, Zhihu, Douban usw.~
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile eine sehr beliebte Richtung. Die meisten der mehreren sehr einflussreichen KI-Frameworks, die jetzt veröffentlicht werden, sind in Python implementiert.
Python-Crawler
Im gegenwärtigen Zeitalter der Informationsexplosion werden große Mengen an Informationen über das Web angezeigt. Um diese Daten zu erhalten, wurden Web-Crawler-Ingenieure gegründet.
Aber hier geht es nicht nur um unsere tägliche Routine des Crawlens und Parsens von Daten, sondern es kann auch die üblichen Anti-Crawler-Mechanismen gewöhnlicher Websites durchbrechen und tiefere Crawler-Erfassungsalgorithmen schreiben.
Sie können auch online nach interessanten Dingen suchen, die andere über Crawler gemacht haben:
„Das erste in Python geschriebene Programm besteht darin, die Bilder in der Encyclopedia of Embarrassing Things zu crawlen und sie automatisch herunterzuladen Lokal und automatisch in Ordnern speichern, dachte ich: „
“ Erstellen Sie eine einfache Heatmap basierend auf geografischen Koordinaten ... Das ist nicht schwierig.“
„Der Zhilian Recruitment Crawler unterstützt die Eingabe abgefragter Job-Keywords + Städte, und die gecrawlten Daten werden mithilfe von Excel und Python (Matplotlib Analysis) in Daten umgewandelt und Visualisierung..."
"Ich habe versucht, die Produktinformationen der Hot-Sales von JD.com, des Rush-Sales von Taobao (oder Juhuasuan) zu crawlen, aber ich hatte nicht erwartet, dass es ganz einfach sein würde, hauptsächlich weil ich es nicht genommen habe jegliche Anti-Crawler-Maßnahmen ...“
Die Toolkette von Python bietet äußerst effiziente Unterstützung für diese schwere Arbeit. Die Datenanalyse basiert auf Crawlern. Wir können problemlos riesige Datenmengen durchsuchen, um Analysen durchzuführen.
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