01Web开发
Django和Flask等基于Python的Web结构最近在Web开发中十分盛行。
这些Web结构能够协助你用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.为什么需求Web结构
由于用Web结构能够更容易地构建通用后端逻辑。这包含将不同的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.应该运用哪种PythonWeb结构
Django和Flask是最盛行的两种PythonWeb结构。假如你刚刚入门,我主张运用其间一种。
3.Django和Flask有什么差异
GarethDwyer关于这个问题有一篇超卓的文章,在这里我引证几段:
主要差异
Flask:能够完成简略、灵敏和详尽的操控。并能让你自己决议完成方式。
Django:供给了全面的体会:你能够获得管理面板、数据库接口、ORM(目标联系映射)以及开箱即用的运用程序和项目的目录结构。
怎么挑选
Flask:假如你重视的是经历和学习的机会,或许你想更多地操控运用哪些组件,比方你想运用哪些数据库以及怎么与其进行交互。
Django:假如你重视终究产品,或许你正在研讨一个简略的运用,比方新闻网站、网店或博客,并且你期望有单一完成的方式。
换句话说,假如你是初学者,Flask或许是更好的挑选,由于它要把握的组件更少。此外,假如你想要更多的定制,那就选Flask。
依据我的数据工程师朋友JonathanTHo的说法,由于Flask的灵敏性,在创立RESTAPI时,Flask比Django更合适。
另一方面,假如你想直接构建一些东西,Django或许会让你更快完成。
02数据科学
数据科学,这里包含机器学习,数据剖析和数据可视化。
1.机器学习是什么
假定你想开发一个能够主动检测图片内容的程序。给出图1,你期望程序辨认这是一只狗。
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给出图2,期望程序能辨认这是一张桌子。
你或许会说,我能够写一些代码来做到这点。例如,假如图片中有许多浅棕色像素,那么能够辨认是狗。
或许能够检测图片中的边际,假如有许多直的边际,那么便是桌子。
但这种办法很快就不好用了。假如图片中的狗不是棕色毛的怎么办?假如图片只显示桌子的圆形部分怎么办?
这里就需求用到机器学习了。
机器学习经过完成算法,该算法能够主动检测输入中的形式。
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,让它把握狗和桌子间的差异。那么当你给出新的图片让它辨认是狗还是桌子时,它就能够进行判别。
这有点相似孩子学习新事物的方式。孩子是怎么学习认知狗或桌子的呢?便是经过大量的比如。
你不会清晰告知孩子:“假如某个毛烘烘的东西有浅棕色的毛发,那么就或许是狗。”
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。
咱们能够将相同的主意运用于:
引荐系统:比方YouTube,亚马逊和Netflix
人脸辨认
语音辨认
以及其他运用。
你听过的抢手机器学习算法包含:
神经网络
深度学习
支持向量机
随机森林
你能够运用上述任何算法来处理前面提到的图片标签问题。
2.将Python用于机器学习
有一些抢手的机器学习库和Python结构。其间两个最抢手的是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn带有一些内置的抢手机器学习算法。
TensorFlow是一个低级库,能让你创立自定义机器学习算法。
假如你刚开端进行机器学习项目,我会主张你先从scikit-learn开端。假如你开端遇到功率问题,那么能够运用TensorFlow。
3.数据剖析和数据可视化
假定你在一家在线出售产品的公司作业。作为数据剖析师,你会制作这样的条形图。
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▲条形图1-用Python生成
从这张图中能够看到在某个周日,男性用户购买了400多件产品,女性用户购买了350件产品。
作为数据剖析师,对此你会提出一些或许的解说。显着的解说是,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。还或许呢是由于某种原因,男性往往在周日才购买该产品。
为了理解哪种解说是正确的,你能够制作另一个图。
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▲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。从这张图表中能够看出,在不同的日子里这种差异比较一致。
从这个剖析中你会得出结论:这种产品在男性中比在女性中更受欢迎。
但假如你看到像这样的图表呢?
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▲折线图2-用Python生成
那么,怎么解说周日的差异呢?
你或许会说,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。或许这仅仅巧合。
我在谷歌和微软作业时所做的数据剖析作业与这个比如十分相似,仅仅更杂乱一些。在谷歌时我运用Python进行剖析,而我在微软运用JavaScript。
在这两家公司我都运用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)来可视化和剖析这些数据。
4.运用Python进行数据剖析/可视化
进行数据可视化时,Matplotlib是十分抢手的库。
Matplotlib很棒,由于:
容易上手
seaborn等库是基于它的,学习Matplotlib能够协助你今后学习其他库。
5.怎么用Python学习数据剖析/可视化
你首先应该了解数据剖析和可视化的基础知识。在学习了数据剖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协助。
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03脚本
什么是脚本?
脚本通常是指编写能够主动履行简略使命的小程序。
我曾经在日本的一家小型创业公司作业,公司有邮件支持系统,这用来回复客户经过邮件发送给咱们的问题。
在那儿作业时,我的使命是计算包含关键字的邮件数量,以便剖析咱们收到的电子邮件。这能够手动完成,但我写了一个简略的脚本来主动履行此使命。
当时咱们运用了Ruby,但对于这类使命Python也是不错的挑选。Python合适这类使命,由于它语法简略,易于编写,并且进行测验也很快。
04其他用途
1.嵌入式运用
我不是这方面的专家,但我知道Python能够与RasberryPi一重用,在硬件爱好者中很盛行。
2.游戏开发
你能够用PyGame来开发游戏,但这并不是最受欢迎的游戏引擎。你能够用它来开发业余爱好项目,但假如你对游戏开发很认真,主张不要选它。
我主张运用Unity的C#,这是最受欢迎的游戏引擎之一。它能让你为许多渠道开发游戏,包含Mac、Windows、iOS和Android。
3.桌面运用
你能够用Python的Tkinter,但这并不是最抢手的挑选。Java,C#和C++等言语似乎更受欢迎。
最近,一些公司也开端运用JavaScript来开发桌面运用程序。例如,Slack的桌面运用是Electron构建的。它能让你用JavaScript构建桌面运用程序。
就个人而言,假如我要开发桌面运用,我会挑选运用JavaScript。它能让你从头运用网络版别的一些代码。
当然,我并不是桌面运用的专家,所以假如你有不同的观点,谈论中告知我。
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4.Python3还是Python2
我会引荐Python3,由于它更新并且更受欢迎。
5.后端代码与前端代码的差异
假定你想开发相似Instagram的产品,那么你需求为想要支持类型的设备创立前端代码。
你或许会用到:
面向iOS端的Swift
面向Android的Java
面向Web浏览器的JavaScript
每组代码将在每种类型的设备上运行。这类代码将决议运用的布局款式,点击按键的款式等。
可是,您还需求存储用户信息和照片的功能。你要将它们存储在服务器上,而不仅仅存储在用户的设备上,以便每个用户的重视者都能够检查其照片。
这时需求用到后端代码/服务器端代码。你需求编写后端代码来履行以下操作:,学python的意义,Python的使用场景比较广泛,目前广泛使用于人工智能、云核算开发、大数据开发等领域,所以你只需要对Python更加深一点点的了解,你就具备更宽泛的作业人物技能。
Python的规范库庞大,能够帮助处理各种作业,并没有很多的编程言语能够像Python这样的,能够供给多样性和简洁性;无论是编码新手仍是能够信手就来的脚本大师,都有必要了解一下Python。与其它编程言语相比较,Python更容易学一些。不是一个Python专业也能够读懂它的代码。
Python能给开发者带来一种快速的学习体验,通过Python实践,最多能够在两天之内实现一个根底功用的游戏,别的Python能够引人注目的编程言语要素就是它的可读性和高效性。
Python还能够支撑面向进程和面向对象编程,Python选用强制缩进的方法使代码具有极佳的可读性。
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