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学完Python都可以做什么

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从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把 , 据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序 。 小到抓取一个小黄图网站 , 大到一个互联网公司的商业应用 。 通过 Python 入门爬虫比较简单易学 , 不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手 , 而且很快可以做出成果 , 非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感 。
除了入门 , 爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织 , 通过抓取互联网上的公开数据 , 来实现一些商业价值是非常常见的做法 。 当然这些选手的爬虫就要厉害的多了 , 需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题 , 与小白的抓黄图小程序 , 复杂度差了很多倍 。
Web 程序
除了爬虫 , Python 也广泛应用到了 Web 端程序 , 比如你现在正在使用的知乎 , 主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架 , 豆瓣的后台也是基于 Python 。 除了 tornado (Tornado Web Server) , Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)) , Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等 。 通过上述框架 , 你可以很方便实现一个 Web 程序 , 比如我认识的一些朋友 , 就通过 Python 自己编写了自己的博客程序 , 包括之前的 zhihu.photo , 我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因 , 我已经停掉了这个网站) 。 除了上述框架 , 你也可以尝试自己实现一个 Web 框架 。
桌面程序
Python 也有很多 UI 库 , 你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候 , 就觉得写 GUI 好炫酷 , 不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序 , 后来又辗转 Delphi、Java等 , 最后接触到 Python 的时候 , 我对 GUI 已经不感兴趣了) 。 Python 实现 GUI 的实例也不少 , 包括大名鼎鼎的 Dropbox , 就是 Python 实现的服务器端和客户端程序 。
人工智能(AI)与机器学习e5a48de588b662616964757a686964616f31333431353335
人工智能是现在非常火的一个方向 , AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力 。 现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架 , 大多是Python的实现 , 为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能 , 这是AI技术所需要的技术特点 。 比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的 。
机器学习 , 尤其是现在火爆的深度学习 , 其工具框架大都提供了Python接口 。 Python在科学计算领域一直有着较好的声誉 , 其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具 , 深受此领域开发者喜爱 。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前 , Python中即有scikit-learn , 能够很方便地完成几乎所有机器学习模型 , 从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码 。 配合Pandas、matplotlib等工具 , 能很简单地进行调整 。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能 。 使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码 , 即可借助底层实现 , 方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作 。
值得一提的是 , 无论什么框架 , Python只是作为前端描述用的语言 , 实际计算则是通过底层的C/C++实现 。 由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库 , 从而实现功能和性能上的扩展 , 这样的大规模计算中 , 让开发者更关注逻辑于数据本身 , 而从内存分配等繁杂工作中解放出来 , 是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因 。


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