Python是一种全栈的开发语言,你如果能学好Python,前端,后端,测试,大数据分析,爬虫等这些工作你都能胜任。

当下Python有多火我不再赘述,,Python有哪些作用呢?

就目前Python发展而言,Python主要有以下五大主要应用:

网络爬虫

数据分析

网站开发

人工智能

自动化运维

接下来和大家聊聊这几个方面:

一、网络爬虫

首先,

什么叫网络爬虫?

网络爬虫又称网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

爬虫有什么用?

做垂直搜索引擎(google,baidu等).

科学研究:在线人类行为,在线社群演化,人类动力学研究,计量社会学,复杂网络,数据挖掘,等领域的实证研究都需要大量数据,网络爬虫是收集相关数据的利器。

偷窥,hacking,发垃圾邮件……

爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。

用什么语言写爬虫?

C,C++。高效率,快速,适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点,开发慢,写起来又臭又长,例如:天网搜索源代码。

脚本语言:Perl, Python, Java, Ruby。简单,易学,良好的文本处理能方便网页内容的细致提取,但效率往往不高,适合对少量网站的聚焦爬取

C#?

为什么眼下最火的是Python?

个人用c#,java都写过爬虫。区别不大,原理就是利用好正则表达式。只不过是平台问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的,于是便一发不可收拾。Python优势很多,总结两个要点:

1)抓取网页本身的接口

相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)

此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests,mechanize

2)网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理,比如过滤html标签,提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做,但是用python能够干得最快,最干净。Life is short, u need python.

二、数据分析

通过网络爬虫数据之后,我们就可以对数据进行数据分析了。与一般的数据分析工具相比,如excel,SASS,SPSS等等。python可以使用丰富的第三方库达到近乎你想要的一切数据分析操作。最常用在几个第三方库是:Numpy,Pandas,Scipy等。下图对使用python进行数据分析进行了细致的描述。

三、网站开发

那开发网站需要用到哪些知识呢?

1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;

2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;

3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢

  上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

四、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”,也可能超过人的智能。

Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的,大量大公司使用的也是Python,让许多人认为它是未来的主要编程语言。

五、自动化运维

如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?

说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程。

以上这些教程小编已经为大家打包准备好了,希望对正在学习的你有所帮助!

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