Pythonでできること

なぜ Python を学ぶ必要があるのですか? Python を学んだとしても、何に使えますか? 一般的には、クローラーが最初に思い浮かびます。実際、クローラーは Baidu スパイダーと似ており、 Google スパイダー。自動的にクロールし、Web ページからコンテンツを取得します。 Python では次のこともできます:

1. Web アプリケーション開発を行う

中国では、Douban は当初から Web 開発の基本言語として Python を使用してきました。 Zhihu アーキテクチャ全体も Python 言語に基づいているため、中国では Web 開発が非常にうまく発展します。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

クローラーが動作していますよくあるシナリオがあります。たとえば、Google のクローラは初期の頃 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。非常に有名です。Python を学んだ人は知らないでしょう。ライブラリ バー、データ分析、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. AI 人工知能と機械学習

人工知能は現在非常に人気があり、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。現在人気のある深層学習ツール フレームワークの多くは、Python インターフェイスを提供しています。 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。

4. 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。目的はデータを分析することですが、この点、データ分析用のライブラリも非常に充実しており、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。

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