Dans quoi Python est-il principalement engagé ?

Les tâches principales de Python comprennent : 1. Le développement Web ; 2. Les robots d'exploration Web ; 3. L'analyse des données ; 4. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ; 5. Le développement de jeux ; 6. La direction de l'exploitation et de la maintenance du système, etc. .

De nombreux débutants peuvent se demander : à quoi peuvent-ils servir après avoir appris Python ? dont nous parlons. Ce genre de bug, les robots d'exploration sont en fait similaires aux araignées Baidu et aux araignées Google. Ils exploreront automatiquement le contenu de la page Web.

Bien sûr, l'apprentissage de Python peut faciliter votre développement dans de nombreux domaines. façons :

1. Vous pouvez développer des applications Web. En Chine, Douban a utilisé Python comme langage de base pour le développement Web depuis le début. Toute l'architecture de Zhihu est également basée sur le langage Python, qui permet le développement Web. se développe très bien en Chine. YouTube, le plus grand site de vidéos au monde, a également été développé en Python. Le très célèbre Instagram a également été développé en Python

2. Les robots d'exploration Web, les robots d'exploration, sont principalement exploités. , Le robot d'exploration de Google a été écrit en Python au début. Il existe une bibliothèque appelée Requests. Cette bibliothèque est une bibliothèque qui simule les requêtes HTTP. Quiconque a appris Python ne connaît pas cette bibliothèque. le calcul après l'exploration sont les domaines dans lesquels Python est le meilleur, et il est très facile à intégrer. Cependant, le framework de robot d'exploration Web le plus populaire en Python est le très puissant scrapy.

3. Analyse des données. Généralement, après avoir utilisé un robot pour explorer une grande quantité de données, nous devons traiter les données pour les analyser, sinon le robot les analysera. Notre objectif ultime est d'analyser les données. À cet égard, les bibliothèques d'analyse des données sont également très riches et divers graphiques d'analyse peuvent être créés. C'est également très pratique. Les bibliothèques de visualisation telles que Seaborn peuvent tracer des données en utilisant seulement une ou deux lignes, tandis que l'utilisation de Pandas, numpy et scipy peut simplement effectuer des calculs tels que le filtrage et la régression sur de grandes quantités de données. Dans les calculs complexes ultérieurs, il est très simple de connecter des algorithmes liés à l'apprentissage automatique, de fournir une interface d'accès Web ou de mettre en œuvre une interface d'appel à distance.

4. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont très populaires actuellement. Divers cours de formation font de la publicité et le recrutement d'étudiants est particulièrement populaire actuellement. apprentissage profond, la plupart de ses frameworks d'outils fournissent des interfaces Python. Python a toujours eu une bonne réputation dans le domaine du calcul scientifique. Sa syntaxe concise et claire et ses outils informatiques riches sont profondément appréciés par les développeurs de ce domaine. Pour parler franchement, c’est parce que Python est facile à apprendre et dispose de frameworks riches. De nombreux frameworks sont très conviviaux avec Python, et c'est pourquoi j'apprends autant de Python !

Ce qui précède sont les directions liées à Python, vous pouvez choisir ce qui vous intéresse à apprendre !

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