파이썬을 배워서 무슨 소용이 있나요?
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일반적으로 Python을 배우면 여러 가지 편리한 개발이 가능합니다. #🎜 🎜#
1 예를 들어 웹 애플리케이션 개발을 할 수 있습니다
중국에서는 Douban이 Python을 기본 언어로 사용했습니다. Hu의 전체 아키텍처는 Python 언어를 기반으로 하므로 중국에서 웹 개발이 매우 잘 발전합니다. 세계 최대 동영상 사이트 유튜브도 파이썬으로 개발됐다. 그 유명한 인스타그램도 파이썬으로 개발됐다. #Crawler는 작업이 더 일반적인 시나리오입니다. 예를 들어 Google의 크롤러는 초기에 Python으로 작성되었습니다. 이 라이브러리는 HTTP 요청을 시뮬레이션하는 라이브러리로 매우 유명합니다! 이 라이브러리를 모르시는 분 계시나요? 크롤링 후의 데이터 분석 및 계산은 Python이 가장 잘하는 분야이며 통합이 매우 쉽습니다. 그러나 Python에서 가장 인기 있는 웹 크롤러 프레임워크는 매우 강력한 scrapy입니다.3. AI 인공지능과 머신러닝
요즘 인공지능이 대세인데 각종 교육과정이 광고를 하고 미친듯이 학생을 모집하고 있어요 .머신 러닝, 특히 현재 인기 있는 딥 러닝의 대부분의 도구 프레임워크는 Python 인터페이스를 제공합니다. Python은 과학 컴퓨팅 분야에서 항상 좋은 평판을 받아왔습니다. Python의 간결하고 명확한 구문과 풍부한 컴퓨팅 도구는 이 분야의 개발자들에게 깊은 사랑을 받고 있습니다. 직설적으로 말하면 파이썬은 배우기 쉽고 프레임워크도 풍부하기 때문이다. 많은 프레임워크는 Python에 매우 친숙합니다. 이것이 제가 Python을 많이 배우는 이유입니다! 4, 데이터 분석일반적으로 크롤러를 사용하여 대량의 데이터를 크롤링한 후에는 분석을 위해 데이터를 처리해야 합니다. 그렇지 않으면 크롤러가 헛되이 크롤링하게 됩니다. , 그리고 우리의 궁극적인 목표는 데이터 분석입니다. 이와 관련하여 데이터 분석을 위한 라이브러리도 매우 풍부하며 다양한 그래픽 분석 차트를 만들 수 있습니다. 또한 Seaborn과 같은 시각화 라이브러리는 한두 줄만 사용하여 데이터를 그릴 수 있는 반면, Pandas, numpy, scipy를 사용하면 대량의 데이터에 대해 필터링, 회귀 및 기타 계산을 간단히 수행할 수 있습니다. 이후의 복잡한 계산에서는 머신러닝 관련 알고리즘을 연결하거나, 웹 접속 인터페이스를 제공하거나, 원격 호출 인터페이스를 구현하는 것이 매우 간단합니다.
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