python能用来做什么?这3大主要用途你一定要知道!(实用) |
您所在的位置:网站首页 › 大学的电脑用来做什么 › python能用来做什么?这3大主要用途你一定要知道!(实用) |
但是随着时间,我发现有Python主要有以下三大主要应用: Web开发数据科学:包括机器学习、数据分析和数据可视化脚本Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。 这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码,而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。 \1. 为什么需要Web框架 因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块,处理数据库以及生成用户在浏览器中看到的HTML文件。 \2. 应该使用哪种Python Web框架 Django和Flask是最流行的两种Python Web框架。如果你刚刚入门,我建议使用其中一种。 \3. Django和Flask有什么区别 Gareth Dwyer 关于这个问题有一篇出色的文章,在这里我引用几段: 主要区别 Flask:能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。 Django:提供了全面的体验:你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。 如何选择 Flask:如果你关注的是经验和学习的机会,或者你想更多地控制使用哪些组件,比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。 Django:如果你关注最终产品,或者你正在研究一个简单的应用,比如新闻网站、网店或博客,并且你希望有单一实现的方式。 换句话说,如果你是初学者,Flask可能是更好的选择,因为它要掌握的组件更少。此外,如果你想要更多的定制,那就选Flask。 根据我的数据工程师朋友Jonathan T Ho的说法,由于Flask 的灵活性,在创建REST API时,Flask 比Django 更适合。 另一方面,如果你想直接构建一些东西,Django可能会让你更快实现。 02 数据科学数据科学,这里包括机器学习,数据分析和数据可视化。 \1. 机器学习是什么 假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1,你希望程序识别这是一只狗。 ▲图1 给出图2,希望程序能识别这是一张桌子。
你可能会说,我可以写一些代码来做到这点。例如,如果图片中有很多浅棕色像素,那么可以识别是狗。 或者可以检测图片中的边缘,如果有很多直的边缘,那么就是桌子。 但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办?如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办? 这里就需要用到机器学习了。 机器学习通过实现算法,该算法能够自动检测输入中的模式。 例如,你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法,让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时,它就能够进行判断。 这有点类似孩子学习新事物的方式。孩子是如何学习认知狗或桌子的呢?就是通过大量的例子。 你不会明确告诉孩子:“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发,那么就可能是狗。” 你会说,“这是狗,这也是狗。而这是桌子,那个也是桌子。“ 机器学习算法的方式大致相同。 我们可以将相同的想法应用于: 推荐系统:比如YouTube,亚马逊和Netflix人脸识别语音识别以及其他应用。 你听过的热门机器学习算法包括: 神经网络深度学习支持向量机随机森林你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。 \2. 将Python用于机器学习 有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和TensorFlow。 scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。TensorFlow是一个低级库,能让你创建自定义机器学习算法。如果你刚开始进行机器学习项目,我会建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题,那么可以使用TensorFlow。 \3. 数据分析和数据可视化 假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师,你会绘制这样的条形图。
从这张图中可以看到在某个周日,男性用户购买了400多件产品,女性用户购买了350件产品。 作为数据分析师,对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是,该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小,而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因,男性往往在周日才购买该产品。 为了理解哪种解释是正确的,你可以绘制另一个图。 ▲折线图1 - 用Python生成 不止看周日的数据,还要看到一周的数据。从这张图表中可以看出,在不同的日子里这种差异比较一致。 从这个分析中你会得出结论:这种产品在男性中比在女性中更受欢迎。 但如果你看到像这样的图表呢?
那么,怎么解释周日的差异呢? 你可能会说,也许出于某种原因男性只在周日才会更多地购买这款产品。或许这只是巧合。 我在谷歌和微软工作时所做的数据分析工作与这个例子非常相似,只是更复杂一些。在谷歌时我使用Python进行分析,而我在微软使用JavaScript。 在这两家公司我都使用SQL从数据库中提取数据。然后,我用Python和Matplotlib(在谷歌)或JavaScript和D3.js(在微软)来可视化和分析这些数据。 \4. 使用Python进行数据分析/可视化 进行数据可视化时,Matplotlib是非常热门的库。 Matplotlib很棒,因为: 容易上手seaborn等库是基于它的,学习Matplotlib可以帮助你以后学习其他库。\5. 如何用Python学习数据分析/可视化 你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后,学习统计学基础知识也将会很有帮助。 什么是脚本? 脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。 我曾经在日本的一家小型创业公司工作,公司有邮件支持系统,这用来回复客户通过邮件发送给我们的问题。 在那儿工作时,我的任务是计算包含关键字的邮件数量,以便分析我们收到的电子邮件。这可以手动完成,但我写了一个简单的脚本来自动执行此任务。 当时我们使用了Ruby,但对于这类任务Python也是不错的选择。Python适合这类任务,因为它语法简单,易于编写,而且进行测试也很快。 04 其他用途\1. 嵌入式应用 我不是这方面的专家,但我知道Python可以与Rasberry Pi一起用,在硬件爱好者中很流行。 \2. 游戏开发 你可以用PyGame来开发游戏,但这并不是最受欢迎的游戏引擎。你可以用它来开发业余爱好项目,但如果你对游戏开发很认真,建议不要选它。 我建议使用Unity的C#,这是最受欢迎的游戏引擎之一。它能让你为许多平台开发游戏,包括Mac、Windows、iOS和Android。 \3. 桌面应用 你可以用Python的Tkinter,但这并不是最热门的选择。Java,C#和C ++等语言似乎更受欢迎。 最近,一些公司也开始使用JavaScript来开发桌面应用程序。例如,Slack的桌面应用是Electron构建的。它能让你用JavaScript构建桌面应用程序。 就个人而言,如果我要开发桌面应用,我会选择使用JavaScript。它能让你重新使用网络版本的一些代码。 如果大家对Python感兴趣,这套python学习资料一定对你有用 对于0基础小白入门: 如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑的。 一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。 二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。 包括:Python激活码+安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、机器学习、Python量化交易等习教程。带你从零基础系统性的学好Python! 零基础Python学习资源介绍① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。(全套教程文末领取哈) 温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式在:文末 👉Python学习视频600合集👈观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 检查学习结果。 这份完整版的Python全套学习资料已经上传网盘,朋友们如果需要可以点击下方微信卡片免费领取 ↓↓↓【保证100%免费】 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |