Python最适合什么?

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最近,我在 Reddit 上进行了讨论,讨论为什么有人会在其他编程语言上使用 Python。讨论非常好,因此我考虑写一篇有关它的文章。

首先,让我对 Python 发表您的看法。Python 是我喜欢的一种语言,并且可以在各种应用程序中使用,尽管我同意这些语言的存在,但我确实相信它是一种伟大的语言,可供专业人员使用,也适合初学者进入迷人的编程世界。

话虽如此,我会在每个项目中使用 Python 吗?可能不会!但是 Python 在某些方面擅长,我想重点介绍一下并解释原因。

  • API 开发
  • 数据科学/人工智能
  • 脚本编写

让我们对其进行详细审查。

API 开发

有一些使用 Python 开发 API 的出色框架,其中有 DjangoFlask 这两个在开发社区中最受欢迎的框架

关于 API 开发的讨论立即进入了 Web 框架的方向,为什么呢?好吧……我不希望您在专注于为 API 编写代码时编写自己的 Web 服务器或框架。

有人还争辩说,一般而言,将 Python 用于 Web 开发,尽管我通常不喜欢在前端部分使用这些框架,并且我更喜欢使用 React 或 VueJS 或 Ember 之类的工具来构建前端。为此。

如果您开始使用 Python 开发 API,则很可能最终会使用 Django 或 Flask,因此您可能会问,我应该使用两者之一?

Django VS Flask

这两个框架都很不错,并且可以在大多数情况下使用,但是它们遵循不同的哲学,有些人比其他人更喜欢 1,并且双方都有很好的理由。由于这两个框架在本质上都如此不同,所以我只给您提供两者之间的高级区别,我建议您阅读有关它们的更多信息,并在决定哪种最适合您和您的项目之前对它们进行了尝试。

理念:

  • Flask 是一个简约的框架,它提供了简单性,灵活性和细粒度的控制。它非常简单(您可以根据需要使用它!)
  • 相反,Django 是一个包罗万象的框架。您可以从库中获取所有内容,还可以访问管理面板,数据库界面,ORM,甚至可以为应用程序提供可靠的目录结构。

数据科学/人工智能

无论何时您想使用数据(例如抓取,数据分析,可视化,机器学习或 AI),Python 都是您最好的朋友。对于这些任务中的每一项,都有许多重要的库,它们是很棒的库,在研究和生产环境中使用率很高。

我不会详细介绍这些库,但我想提及一些:Pandas,Numpy,Matplotlib,Seaborn,Tensorflow,Pytorch,scikit-learn,Keras,NLTK,OpenCV。

有了这些库,您几乎可以在任何数据科学或 AI 主题中构建可用于生产的项目。尽管在其中一些应用程序中使用 Python 有一些缺点(例如性能),但在许多情况下,它还是一个不错的选择。

我们在谈论什么样的项目?

一般而言,Python 在数据科学和 AI 中有许多应用程序,在这里我将提及一些 Python 用于的常见项目:

  • 时间序列分析
  • 销售预测
  • 语言处理
  • 情绪分析
  • 推荐系统(例如音乐,视频等)
  • 分类
  • 计算机视觉
  • 自驾卡
  • 还有很多…。

脚本编写

脚本通常指的是旨在自动化简单任务的小型程序(通常通过命令行执行)。

让我举几个我自己编写的脚本示例,这些脚本可以自动执行部分日常工作流程:

  • 我的博客:我使用 Evernote 收集我在网上看到的所有内容,并撰写我的帖子。但是,到了发布时,我记下了这些笔记并将其作为草稿上传到我的博客中。当我将注释标记为“准备发布”时,此过程会自动在 Python 上发生,我运行一个 Python 脚本,它将注释,格式和草稿复制到我的博客系统中。当然,在实际发布之前,总是需要手动修复某些内容(主要是由于 Evernote 奇怪的 HTML?输出)。
  • 备份:我喜欢在云中备份我的东西,但我也将副本保存在外部硬盘驱动器中。我通常会加密进入云的所有内容(Evernote 除外,它不允许我使用)。但是,当我将备份备份到驱动器时​​,我使用了驱动器加密,并且我不想对其进行双重加密,因此,当我要将数据备份到驱动器中时,我运行了一个 python 脚本,该脚本将对数据进行解密,然后将其移动到驱动器。

结论

Python 是一种非常通用的编程语言,并且由于它的社区和库,您几乎可以做任何您想做的事情,尽管有时您不应该这样做。没有一种语言可以全部统治它们,它们都有优点和缺点,Python 也不例外。


标题:Python最适合什么?
作者:给我丶鼓励
地址:https://blog.doiduoyi.com/articles/1591799936208.html

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