除了AI,你不該忽視Python這4大領域的應用!
藉著人工智慧的東風,Python在這兩年逐漸火了起來,Python在程式語言排行中的不斷攀升,不得不說有著人工智慧的很大功勞。憑藉Python簡潔易於上手的語法和豐富的擴充套件,Python在人工領域的應用越來越廣泛。
彷彿學了Python就會人工智慧,又彷彿要學習人工智慧就必須學習Python。
誠然,Python各種第三方機器學習、神經網路模組的誕生大大降低了對機器學習演算法、模型的建構、訓練和測試的難度。使得普通人通過簡單地呼叫模組的API就能夠實現可進行預測的某某神經網路。
但是Python不只是為了人工智慧而生,人工智慧也不只是Python的專屬。
Python從上個世紀90年代誕生至今,從玩具語言,到萬能語言。它所能帶給我們的,不僅僅是人工智慧的風口熱點,作為一門膠水語言,其在其他領域的發展和應用也十分顯著和高效,其中一些方面還能夠與人工智慧緊密地結合在一起。也值得我們去運用和了解。
如果僅僅侷限Python在人工智慧領域的應用,未免浪費了Python大好的生態環境。下面一起來了解一下,Python在其他4大領域的應用。
網路爬蟲——大資料時代,沒有資料怎麼行?
都說現在是大資料時代了,大資料,大資料,沒有海量的資料怎麼能夠稱之為大資料。
大資料的來源大概有這麼幾種:
● 企業內部原始積累資料。
經過長年累月的業務沉澱,企業內部的資料庫中積累的海量的資料可供應用;
● 外部採集資料
外部採集資料,通過各種軟體(八爪魚、火車頭等採集器)直接進行資料採集,或者使用各種程式語言編寫網路爬蟲進行資料採集。
說到使用程式語言編寫網路爬蟲,就不得不提到Python的簡便、高效和、強大了。在幾年之前,大多數網路爬蟲還是使用java進行編寫的,但是隨著Python生態的不斷壯大,其簡潔的語法搭配強大的功能,使得Python在編寫網路爬蟲有著得天獨厚的優勢。
從HTTP請求,到頁面資料解析,到資料儲存,甚至於其間的模擬登陸,驗證碼識別,代理IP使用,併發請求都能夠很好的進行處理。
Web開發——讓世界看到你的作品
雖說在Web開發領域,PHP佔了大頭,世界上絕大多數的網站都是使用PHP開發的,但是這也絲毫掩蓋不了Python在Web開發領域的光彩。
在Python中進行Web開發,主要依賴於各個Web開發框架,流行的有:
● 功能強大,採用MTV架構的Django框架;
● 輕量簡潔的Flask;
● 效能超群的tornado;
使用這些框架可以快速地根據自己的需求開發出一個合格的Web應用。小到個人部落格,大到商品化的產品,Python中的Web框架都能夠勝任。
,相較於其他的Python Web框架,Django有幾個顯著的特點吸引了我:
● 功能全面,不需要安裝其他的第三方模組進行基礎功能的應用;
● 順手的ORM,資料模型異常的強大和好用;
● 強大的後臺系統,自帶強大的後臺管理系統,一些不復雜的後臺管理都可以通過它來實現;
……
使用Django框架進行開發的Web應用中比較出名的有Instagram,一個國外的移動端照片視訊分享應用。其使用Django作為應用後端服務,支撐了7億的月活使用者。
資料分析——看到資料的背後的真相
資料分析也是隨著大資料的概念再次興起的一個領域。有了大量的資料,自然需要對其進行資料清理、資料提取和資料分析。
在科學計算和資料分析領域,Python一直沒有缺席。在這些方面都有非常成熟的第三方模組和活躍的社群,使python成為資料處理任務的一個重要解決方案。
NumPy和Pandas等模組,為資料處理提供了非常大的便利。
matplotlib、pyecharts等模組也是非常優秀的資料視覺化模組。
Jupyter Notebook模組則為資料分析人員提供了一種全新的資料分析流。
很多人通過Python編寫爬蟲採集資料(影評、歌評,各種評)之後,直接就可以繼續使用Python的pandas模組分析採集下來的資料,並用諸多資料視覺化模組生成漂亮的報表和圖表。
GUI開發——向更多人分享你的程式設計成果
如果程式碼永遠都只是停留在程式碼層面,那麼其能夠實現的功能永遠都不方便傳播和供大多數人使用,所以將其通過桌面程式包裝出來,就很有必要。
比如我們使用Python寫了一個自動簽到小程式,寫了一個特定網站的採集程式,嗯,覺得很好用,想分享給同事、同學或者其他小夥伴。如何包裝這個程式,給他們都能使用呢,最好的做法還是編寫打包出GUI的圖形使用者介面桌面程式,直接將打包好的程式檔案傳送過去。既方便編寫者傳播,也方便使用者使用。
Python在編寫GUI程式方面,有多種選擇,都能夠實現不錯的功能。其中:
● Tkinter,是Python的內建模組,無需安裝第三方的模組,就可以使用,實現編寫一些簡單,互動不復雜的GUI程式。
● PyQt5/PySide2:,Qt的Python封裝包,功能強大,可編寫複雜的GUI程式。
● WxPython,是wxWidgets的Python封裝包,與PyQt5類似。
● Kivy,新興的跨平臺GUI開發模組,支援移動端的GUI開發。
最後
上面介紹了4個在日常使用Python中經常會涉及到的一些領域的應用。其實除此之外,還有很多領域都有Python的身影,比如網路安全,***測試,自動化運維,等等。
Python是一門膠水語言,這是它的劣勢,同時也是它的優勢,通過各種擴充套件,Python能夠實現絕大多數領域的應用。其作為一門通用性的程式語言,適合銜接不同的領域,實現所謂的All in Python。
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