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12 youtube視頻下載器在線計算高級應用實例(從python基礎到爬蟲的書有什么值得推薦)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-13 13:51:52【】0人已围观
简介蟲入門到精通課程視頻【附軟件與資料】【34課時】--崔慶才|章節5:分布式篇|章節4:框架篇|章節3:實戰篇|章節2:基礎篇|章節1:環境配置|Python3爬蟲課程資料代碼.zip|2018-Pyt
學python可以做什么
1WEB開發
在國內,豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言,知乎的整個架構也是基于Python語言,這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。
盡管目前Python并不是做Web開發的首選,但一直都占有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架,無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全,這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用(或曾經廣泛使用)Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的“膠水”特性,很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言,同時保留Web開發時的輕便快捷。
除此之外,Python中還有大量“開箱即用”的模塊,用于與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個買粉絲買粉絲相關功能,wechat-sdk/weixin-python等包,能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種服務器交互細節,專注于功能實現即能完成開發。
目前,國內的Python web開發主要有兩個技術棧:
(1)Django
Django是一個高級的敏捷web開發框架,如果學會了,擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度,基于ruby的Ruby on rails顯然更快,但是Django有一個優勢就是性能優秀,更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基于Django開發的,承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站,還能兼顧APP客戶端的API調用需求,Django是可以信賴的。
(2)Flask
相對于Django,Flask則是一個輕量級的web框架,Flask的最大的優勢是性能優越,適合配合手機客戶端開發后臺API服務。國內基于Flask的Restful API服務這快很火,也是需求最大的。知名的比如百度、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的應用部署。當然,如果你想做一個傳統的web網站,還是建議使用Django,Flask的優勢是后端、API,不適合構建全功能網站。
2網絡爬蟲
網絡爬蟲是Python比較常用的一個場景,國際上,google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎,帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容,現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。
Python在這個方面有許多工具上的積累,無論是用于模擬HTTP請求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的Scrapy,還是用于最簡化數據庫訪問的各種ORM,都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是,爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域,非常容易整合。目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。
3人工智能與機器學習
人工智能是現在非常火的一個方向,AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架,大多是Python的實現,為什么呢?
因為Python足夠動態、具有足夠性能,這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習,尤其是現在火爆的深度學習,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽,其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具,深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型,從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具,能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼,即可借助底層實現,方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是,無論什么框架,Python只是作為前端描述用的語言,實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫,從而實現功能和性能上的擴展,這樣的大規模計算中,讓開發者更關注邏輯于數據本身,而從內存分配等繁雜工作中解放出來,是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
4數據分析處理
數據分析處理方面,Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等,Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapRece和Spark,都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。
5服務器運維及其它小工具
Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器,使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具,從調控ssh/sftp用的paramiko,到監控服務用的supervisor,再到bazel等構建工具,甚至買粉絲nan等用于C++的包管理工具,Python提供了全方位的工具集合,而在這基礎上,結合Web,開發方便運維的工具會變得十分簡單。
更有意思的是,Python社區的開發者們還制作了諸如itchat這樣的開發工具包,你大可以用買粉絲來管理服務器或是各種服務的運行。想想看,一個買粉絲機器人,能夠在出現異常時,又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況,甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表,一目了然,而你對它發上簡簡單單一句話,即可完成對服務器的調整。
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6桌面程序
Python也可以用于桌面軟件開發(如sublime text等),甚至移動端開發(參看kivy)。Python簡潔方便,各種工具包齊全的環境,能大幅度減少開發者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優雅,可以很輕松的開發界面復雜的桌面程序,并且能輕松實現跨平臺特性。
7多媒體應用
可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理,還可以用Python生成動態圖表和統計分析圖表。另外,還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。
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