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Python

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AI之利器

vardbg

A simple Python debugger and profiler that generates animated visualizations of program flow, useful for algorithm learning.

Python 是（这个排行榜诞生以来）第一个挤入前两名的非 Java 和非 JavaScript 的语言。
– RedMonk 编程语言排行榜（2020年6月）

Why

Python主要应用领域

字母侠 2019-11-10 13:55:00

python主要应用领域

当下全栈工程师的概念很火，而Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好Python，那么前端，后端，测试，大数据分析，爬虫等这些工作你都能胜任。

Python主要有以下五大主要应用：

  • 网络爬虫
  • 数据分析
  • 人工智能
  • web开发
  • 自动化运维

一、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？
做为通用搜索引擎网页收集器。（google,baidu）

做垂直搜索引擎.

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。

爬虫是搜索引擎的第一步也是最容易的一步。

为什么选Python？

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

一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。而后续复杂计算中，对接机器学习相关算法，或者提供Web访问接口，或是实现远程调用接口，都非常简单。

三、人工智能

人工智能并不是什么新概念，其历史已经超过了半个世纪。在人工智能领域过去这几十年的发展中，传统的主流编程语言明明是 Lisp，而后起之秀也是像 Prolog 这样的语言。但是当这一波人工智能真正开始流行起来时，人们发现，那些流行的框架和工具，要么是用 Python 写的，比如 Theano，要么是 C++ 写的，但是 Python 作为接口语言，比如 TensorFlow，Caffe，MxNet 等。仅有的非 Python 框架 Torch，在 2017 年也抵不住压力，开发了 PyTorch。

四、web开发

很多人只知道Java、PHP可做web开发，但对于Python也能做web开发却知之甚少。很多人可能不知道，Python其实是和互联网一起长大的。作为动态语言，并且具有更高的抽象层次的 Python 和 Perl，很快就被开发者们发现更适合用于开发网站，并在早期互联网的兴起过程中发挥重要作用。

五、自动化运维

随着技术的进步、业务需求的快速增长，一个运维人员通常要管理上百、上千台服务器，运维工作也变的重复、繁杂。把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。

其他领域：

  1. 游戏开发

你可以用PyGame来开发游戏，但这并不是最受欢迎的游戏引擎。你可以用它来开发业余爱好项目，但如果你对游戏开发很认真，建议不要选它。
我建议使用Unity的C＃，这是最受欢迎的游戏引擎之一。它能让你为许多平台开发游戏，包括Mac、Windows、iOS和Android。

  1. 桌面应用
    你可以用Python的Tkinter，但这并不是最热门的选择。Java，C＃和C ++等语言似乎更受欢迎。

3.手机APP
python语言虽然很万能，但用它来开发app还是显得有点不对路，因此用python开发的app应当是作为编码练习、或者自娱自乐所用，加上目前这方面的模块还不是特别成熟，bug比较多，总而言之，劝君莫轻入。

开发环境

MacBook Pro 16

开发工具

PyCharm 2019.3.2

学习资料

基本概念

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。

那Python是一种什么语言？

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当高级的语言。

你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。

但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。

用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多著名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。

Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。

如果你是小白用户，满足以下条件：

会使用电脑，但从来没写过程序；
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；
想从编程小白变成专业的软件架构师；
每天能抽出半个小时学习。
不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！

编程实践

NumPy 互动教程

一个在线教程，通过一步步编码的小例子，让你学会如何使用 Python 的数学计算库 NumPy。

2020.01.26

stpyv8

一个引入 V8 引擎的 Python 模块，使得 Python 程序里面可以写 JavaScript 代码。

参考资料

  1. Python教程
  2. GitHub上25个最受欢迎的开源机器学习库
  3. 本周Github精选：这12个最新AI开源项目，你一定要收下
  4. 基于深度学习高性能中文车牌识别
  5. 机器之心
  6. 13 款炼丹利器，有开源工具包也有超大数据集
  7. GitHub上Stars最多的10个Python项目
  8. 对比了 GitHub 5000 个 Python 项目之后，我们精选出了这 36 个
  9. 2019 年你必须知道的 10 大 Python 库
  10. 101道 NumPy 练习题
  11. TensorFlow——An open-source software library for Machine Intelligence
  12. tensorflow
  13. tensorflow examples
  14. TensorFlowAndroidDemo
  15. TensorFlowAndroidMNIST
  16. TensorFlow 官方文档中文版
  17. deep_recommend_system
  18. ID-Card_with_TensorFlow_Opencv_in_Android
  19. android-yolo——Real-time object detection on Android using the YOLO network with TensorFlow
  20. NewFeelings——Android平台相册应用，使用Google开源机器学习框架tensorflow处理图片以提供更好的图片浏览体验
  21. TensorFlow Android Camera Demo
  22. 机器学习
  23. 智能时代——大数据与智能革命重新定义未来
  24. 数学之美
  25. 程序员的数学——编程的基础是计算机科学，而计算机科学的基础是数学。
  26. 程序员的数学 2概率统计
  27. 程序员的数学 3线性代数
  28. 使用 Python 写一个自己的游戏
  29. whoogle-search
  30. Python 选择题小测试
  31. Google推出了Python最牛逼的编辑器
  32. Python 的 SQLite 数据库教程（英文）
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