关于python的深入学习

Question

学了一段时间django和python的爬虫库/框架后，想学习一下web方面之外的内容。国外的一些在线学习平台有很多关于python在机器学习/数据处理方面的教程，但是还是想把算法基础打后以后在去尝试。

很多公司比如豆瓣，扇贝，知乎都是完全基于python的, vim下有一些插件比如ycm也是用python开发的。但是目前我只之道知乎是在改进tornado，Q:想具体了解一下国内的公司都在什么方面使用python。如果想深入学习python的话，除了web，Q:我现在应该尝试什么方向/项目？或者说阅读python源码和直接学习机器学习或者数据处理方面的内容？

不考虑就业方面之类的内容，现在每天课余时间比较充裕，完全是基于对python的爱好。

Answer 1

Actuellement, les entreprises chinoises utilisent ou sont impliquées dans tout ce que Python peut faire, mais elles ne le savent peut-être pas puisque l'emploi n'est pas pris en compte, il n'est pas nécessaire de comprendre délibérément ce problème. Quant aux projets à essayer, ils doivent être basés sur vos préférences. Peu importe celui que vous faites, vous vous améliorerez. Il n'est pas nécessaire d'apprendre des algorithmes une fois que vous avez une bonne base. Vous n'avez rien à préparer en termes d'apprentissage. Ne serait-il pas préférable que vous écriviez d'abord le code, puis que vous examiniez l'algorithme que vous connaissez. Je n'ai pas compris, puis je procède alternativement ? Que signifie poser de bonnes bases ? A quel stade faut-il acquérir de bonnes bases ? Comment pouvez-vous vérifier que vous avez posé les bases ? En fait, il est indissociable du codage lui-même. . .

Answer 2

Si ce n'est qu'un passe-temps et que vous souhaitez apprendre en profondeur, je pense que vous pouvez regarder le code source des modules intégrés de py, voir comment les autres l'implémentent et apprendre des styles de codage d'autres personnes. À l’avenir, si une erreur se produit au niveau du module, vous saurez ce qui s’est passé.

Vous pouvez également aller sur github pour voir divers projets intéressants écrits par d'autres. Ensuite, trouvez des idées et des innovations et essayez-les vous-même. L'open source est également une bonne idée.

Je souhaite également en savoir plus sur l'apprentissage automatique et les algorithmes, mais je ne sais pas par où commencer. J'ai les mêmes doutes que la personne qui pose la question.

Answer 3

Cela dépend principalement de vos propres intérêts et de la direction que vous souhaitez développer. Si vous faites du développement Web, en plus d'être familier avec des frameworks bien connus tels que Django et flask, vous devez également comprendre le serveur wsgi, tel que gunicorn. Vous pouvez jeter un oeil au code source. Il est préférable de consulter le code source des propres modules de Python tels que socket, select, simple_server, etc. Vous pouvez également consulter d'excellentes bibliothèques Python open source telles que les requêtes.
Si vous êtes un robot d'exploration, vous pouvez en apprendre davantage sur pyspider, scrapy et beautifulsoup. Voyez comment les autres y parviennent. Comment analyser efficacement, par exemple comment analyser plusieurs threads et processus. Vous devez également avoir une certaine compréhension du protocole http.
Si vous souhaitez faire du machine learning, il existe de nombreuses directions dans cette direction, notamment le traitement du langage naturel, l'analyse des données et l'apprentissage en profondeur. Python possède également de nombreuses bibliothèques dans ces domaines.
Par exemple, le traitement du langage naturel inclut NLTK et TextBlob. L'analyse des données inclut numpy, scipy, pandas et matplotlib. Apprentissage profond tel que Theano, TensorFlow, etc. En ce qui concerne les algorithmes, de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique sont bien emballées. Je pense qu'il suffit de comprendre l'idée générale. Il n’est pas nécessaire de s’y plonger. Après tout, certains algorithmes sont difficiles à lire. Du moins c'est le cas pour moi. De plus, l’algorithme n’a rien à voir avec le langage et n’a rien à voir avec Python. Lorsque vous avez vraiment besoin de l’étudier en profondeur, étudiez-le lentement. De plus, vous pouvez également acheter des livres d’introduction à l’apprentissage automatique. Il y en a beaucoup écrits en python. Allez sur Amazon et recherchez beaucoup un livre d'introduction et consultez-le d'abord.