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學習Python能用來做什么的問題

 更新時間:2023年04月08日 09:01:12   作者:蘇卡不列-python  
這篇文章主要介紹了關于Python能用來做什么的問題,如果你想學Python,或者你剛開始學習Python,那么你可能會問:我能用Python做什么?下面就讓我們一起來看看吧

導讀:如果你想學Python,或者你剛開始學習Python,那么你可能會問:“我能用Python做什么?”

這個問題不好回答,因為Python有很多用途。

但是隨著時間,我發(fā)現(xiàn)有Python主要有以下三大主要應用:

Web開發(fā)

  • 數(shù)據(jù)科學:包括機器學習、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化
  • 腳本
  • 本文將依次介紹。

01 Web開發(fā)

Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開發(fā)中非常流行。

這些Web框架可以幫助你用Python編寫服務器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務器上運行的代碼,而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。

為什么需要Web框架

因為用Web框架可以更容易地構建通用后端邏輯。這包括將不同的URL映射到Python代碼塊,處理數(shù)據(jù)庫以及生成用戶在瀏覽器中看到的HTML文件。

應該使用哪種Python Web框架

Django和Flask是最流行的兩種Python Web框架。如果你剛剛入門,我建議使用其中一種。

Django和Flask有什么區(qū)別

Gareth Dwyer 關于這個問題有一篇出色的文章,在這里我引用幾段:

主要區(qū)別

  • *Flask:能夠實現(xiàn)簡單、靈活和細致的控制。并能讓你自己決定實現(xiàn)方式。
  • Django:提供了全面的體驗:你可以獲得管理面板、數(shù)據(jù)庫接口、ORM(對象關系映射)以及開箱即用的應用程序和項目的目錄結構。

如何選擇

  • Flask:如果你關注的是經(jīng)驗和學習的機會,或者你想更多地控制使用哪些組件,比如你想使用哪些數(shù)據(jù)庫以及如何與其進行交互。
  • Django:如果你關注最終產(chǎn)品,或者你正在研究一個簡單的應用,比如新聞網(wǎng)站、網(wǎng)店或博客,并且你希望有單一實現(xiàn)的方式。

*換句話說,如果你是初學者,F(xiàn)lask可能是更好的選擇,因為它要掌握的組件更少。此外,如果你想要更多的定制,那就選Flask。

根據(jù)我的數(shù)據(jù)工程師朋友Jonathan T Ho的說法,由于Flask 的靈活性,在創(chuàng)建REST API時,F(xiàn)lask 比Django 更適合。

另一方面,如果你想直接構建一些東西,Django可能會讓你更快實現(xiàn)。

02 數(shù)據(jù)科學

數(shù)據(jù)科學,這里包括機器學習,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。

機器學習是什么

假設你想開發(fā)一個能夠自動檢測圖片內(nèi)容的程序。給出圖1,你希望程序識別這是一只狗。

▲圖1

給出圖2,希望程序能識別這是一張桌子。

▲圖2

你可能會說,我可以寫一些代碼來做到這點。例如,如果圖片中有很多淺棕色像素,那么可以識別是狗。

或者可以檢測圖片中的邊緣,如果有很多直的邊緣,那么就是桌子。

但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎么辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎么辦?

這里就需要用到機器學習了。

機器學習通過實現(xiàn)算法,該算法能夠自動檢測輸入中的模式。

例如,你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法,讓它掌握狗和桌子間的區(qū)別。那么當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時,它就能夠進行判斷。

這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。

你不會明確告訴孩子:“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛發(fā),那么就可能是狗。”

你會說,“這是狗,這也是狗。而這是桌子,那個也是桌子。“

機器學習算法的方式大致相同。

我們可以將相同的想法應用于:

  1. 推薦系統(tǒng):比如YouTube,亞馬遜和Netflix
  2. 人臉識別
  3. 語音識別
  4. 以及其他應用。

你聽過的熱門機器學習算法包括:

  1. 神經(jīng)網(wǎng)絡
  2. 深度學習
  3. 支持向量機
  4. 隨機森林

你可以使用上述任何算法來解決前面提到的圖片標簽問題。

將Python用于機器學習

有一些熱門的機器學習庫和Python框架。其中兩個最熱門的是scikit-learn和TensorFlow。

scikit-learn帶有一些內(nèi)置的熱門機器學習算法。

TensorFlow是一個低級庫,能讓你創(chuàng)建自定義機器學習算法。

如果你剛開始進行機器學習項目,我會建議你先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題,那么可以使用TensorFlow。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化

假設你在一家在線銷售產(chǎn)品的公司工作。作為數(shù)據(jù)分析師,你會繪制這樣的條形圖。

▲條形圖1 - 用Python生成

從這張圖中可以看到在某個周日,男性用戶購買了400多件產(chǎn)品,女性用戶購買了350件產(chǎn)品。

作為數(shù)據(jù)分析師,對此你會提出一些可能的解釋。明顯的解釋是,該產(chǎn)品在男性用戶中更受歡迎。另一種是樣本量太小,而這種差異是偶然的。還可能呢是由于某種原因,男性往往在周日才購買該產(chǎn)品。

為了理解哪種解釋是正確的,你可以繪制另一個圖。

▲折線圖1 - 用Python生成

不止看周日的數(shù)據(jù),還要看到一周的數(shù)據(jù)。從這張圖表中可以看出,在不同的日子里這種差異比較一致。

從這個分析中你會得出結論:這種產(chǎn)品在男性中比在女性中更受歡迎。

但如果你看到像這樣的圖表呢?

▲折線圖2 - 用Python生成

那么,怎么解釋周日的差異呢?

你可能會說,也許出于某種原因男性只在周日才會更多地購買這款產(chǎn)品?;蛟S這只是巧合。

我在谷歌和微軟工作時所做的數(shù)據(jù)分析工作與這個例子非常相似,只是更復雜一些。在谷歌時我使用Python進行分析,而我在微軟使用JavaScript。

在這兩家公司我都使用SQL從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。然后,我用Python和Matplotlib(在谷歌)或JavaScript和D3.js(在微軟)來可視化和分析這些數(shù)據(jù)。

使用Python進行數(shù)據(jù)分析/可視化

進行數(shù)據(jù)可視化時,Matplotlib是非常熱門的庫。

Matplotlib很棒,因為:

容易上手

seaborn等庫是基于它的,學習Matplotlib可以幫助你以后學習其他庫。

如何用Python學習數(shù)據(jù)分析/可視化

你首先應該了解數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎知識。在學習了數(shù)據(jù)分析和可視化的基礎知識之后,學習統(tǒng)計學基礎知識也將會很有幫助。

03 腳本

什么是腳本?

腳本通常是指編寫能夠自動執(zhí)行簡單任務的小程序。

我曾經(jīng)在日本的一家小型創(chuàng)業(yè)公司工作,公司有郵件支持系統(tǒng),這用來回復客戶通過郵件發(fā)送給我們的問題。

在那兒工作時,我的任務是計算包含關鍵字的郵件數(shù)量,以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成,但我寫了一個簡單的腳本來自動執(zhí)行此任務。

當時我們使用了Ruby,但對于這類任務Python也是不錯的選擇。Python適合這類任務,因為它語法簡單,易于編寫,而且進行測試也很快。

04 其他用途

嵌入式應用

我不是這方面的專家,但我知道Python可以與Rasberry Pi一起用,在硬件愛好者中很流行。

游戲開發(fā)

你可以用PyGame來開發(fā)游戲,但這并不是最受歡迎的游戲引擎。你可以用它來開發(fā)業(yè)余愛好項目,但如果你對游戲開發(fā)很認真,建議不要選它。

我建議使用Unity的C#,這是最受歡迎的游戲引擎之一。它能讓你為許多平臺開發(fā)游戲,包括Mac、Windows、iOS和Android。

桌面應用

你可以用Python的Tkinter,但這并不是最熱門的選擇。Java,C#和C ++等語言似乎更受歡迎。

最近,一些公司也開始使用JavaScript來開發(fā)桌面應用程序。例如,Slack的桌面應用是Electron構建的。它能讓你用JavaScript構建桌面應用程序。

就個人而言,如果我要開發(fā)桌面應用,我會選擇使用JavaScript。它能讓你重新使用網(wǎng)絡版本的一些代碼。

當然,我并不是桌面應用的專家,所以如果你有不同的看法,評論中告訴我。

4. Python 3還是Python 2

我會推薦Python 3,因為它更新而且更受歡迎。

后端代碼與前端代碼的區(qū)別

假設你想開發(fā)類似Instagram的產(chǎn)品,那么你需要為想要支持類型的設備創(chuàng)建前端代碼。

你可能會用到:

  • 面向iOS端的Swift
  • 面向Android的Java
  • 面向Web瀏覽器的JavaScript

每組代碼將在每種類型的設備上運行。這類代碼將決定應用的布局樣式,點擊按鍵的樣式等。

但是,您還需要存儲用戶信息和照片的功能。你要將它們存儲在服務器上,而不僅僅存儲在用戶的設備上,以便每個用戶的關注者都可以查看其照片。

這時需要用到后端代碼/服務器端代碼。你需要編寫后端代碼來執(zhí)行以下操作:

記錄關注情況

壓縮照片,從而不占用太多存儲空間

在發(fā)現(xiàn)功能中向每個用戶推薦照片和新帳戶

這是后端代碼和前端代碼之間的區(qū)別。

順便說一下,Python不是編寫后端代碼的唯一選擇,還有基于JavaScript的Node.js等選擇。

學好 Python 不論是就業(yè)還是做副業(yè)賺錢都不錯,但要學會 Python 還是要有一個學習規(guī)劃。

Python學習路線

這里把Python常用的技術點做了整理,有各個領域的知識點匯總,可以按照上面的知識點找對應的學習資源。

在這里插入圖片描述

到此這篇關于關于Python能用來做什么的問題的文章就介紹到這了,更多相關Python能做什么內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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