Pythonは主に何に取り組んでいますか?

Python は主に次のタスクに従事します: 1. Web 開発、2. Web クローラー、3. データ分析、4. AI 人工知能と機械学習、5. ゲーム開発、6. システムの運用と保守方向性等。

多くの初心者は、Python を学んだ後、何に使えるのかと疑問に思うかもしれません。通常、彼らは最初にクローラーを思い浮かべます。

私はそうしません。クローラーという意味ではありません。その種のバグです。クローラーは実際には、Baidu スパイダーや Google スパイダーに似ています。Web ページ上のコンテンツを自動的にクロールします。

もちろん、Python を学習すると、開発がはるかに簡単になります。 :

1. Web アプリケーション開発が可能です。中国では、Douban は最初から Web 開発の基本言語として Python を使用しています。Zhihu のアーキテクチャ全体も Python 言語に基づいており、Web 開発を容易にします。中国ではとても元気です。世界最大の動画サイトである YouTube も Python で開発されています 非常に有名な Instagram も Python で開発されています

#2 Web クローラー、クローラは主に動作しています。 , Googleのクローラーは初期の頃はPythonで書かれていました。Requestsというライブラリがあります。このライブラリはHTTPリクエストをシミュレートするライブラリです。とても有名です! Pythonを学んだ人ならこのライブラリを知らないでしょう。,データ分析やクロール後の計算は Python が最も得意とする領域であり、統合は非常に簡単です。ただし、Python で最も人気のある Web クローラー フレームワークは、非常に強力な Scrapy です。

3. データ分析: 一般に、クローラーを使用して大量のデータをクロールした後、分析のためにデータを処理する必要があります。そうしないと、クローラーがクロールしてしまいます。最終的な目標はデータを分析することですが、その点ではデータ分析用のライブラリも充実しており、さまざまなグラフ分析チャートを作成することができます。 Seaborn などの可視化ライブラリは 1 ～ 2 行でデータをプロットできますが、Pandas、numpy、scipy を使用すると、大量のデータに対してスクリーニングや回帰などの計算を簡単に実行できます。その後の複雑な計算では、機械学習関連のアルゴリズムを接続したり、Web アクセス インターフェイスを提供したり、リモート呼び出しインターフェイスを実装したりすることが非常に簡単です。

4. AI 人工知能と機械学習。現在、人工知能は非常に人気があります。さまざまなトレーニング コースが宣伝され、受講生を猛烈な勢いで募集しています。現在、機械学習が特に人気があります。ディープ ラーニングでは、そのツール フレームワークのほとんどが Python インターフェイスを提供します。 Python は科学技術コンピューティングの分野で常に高い評価を得ており、その簡潔かつ明確な構文と豊富なコンピューティング ツールは、この分野の開発者に深く愛されています。端的に言えば、Pythonは学習しやすく、フレームワークが豊富だからです。多くのフレームワークは Python に非常に適しており、これが私が非常に多くの Python を学ぶ理由です。

#上記は Python に関連する手順です。学習に興味のあるものを選択できます。

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