Python为什么这么火?一篇文章带你透彻了解Python

本文探讨了Python在全栈开发、网络爬虫、Web开发、人工智能和自动化运维中的广泛应用,提供学习规划和资源推荐,强调Python作为一门多领域开发语言的价值。
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如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:“我能用Python做什么?”

这个问题不好回答,因为Python有很多用途。

大家都知道,当下全栈工程师的概念很火,而Python是一种全栈的开发语言,所以你如果能学好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。

从事Python开发这么久,也了解了不少,我发现Python主要有以下四大主要应用:

网络爬虫

web开发

人工智能

自动化运维

接下来的文章将和大家详解聊聊这几个方面

已经是在学Python的朋友也请继续看下去,或许能对你将来的学习之路有所帮助呢。

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一、网络爬虫

首先

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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。

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#?(貌似信息管理的人比较喜欢的语言)

为什么最终选择Python?

我用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.

关于爬虫的学习规划,给大家小小的安排了一下,希望对大家有帮助。

二、web开发

因为前面说爬虫时话太多了,我下边就说法精简一点

什么是web开发呢?

其实就是开发一个网站了。

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,就基本上可以了,可以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。

补充一点,Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。

这些Web框架可以帮助你用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)。

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三、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。

对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说,把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的,而且是必须的。

或者换个方式说,如果你将来想在这个行业混,什么都不用想,先闭着眼睛把 Python 学会了。

当然,Python不是没有它的问题和短处,你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配,但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置,这一点毫无疑问。

我甚至认为,由于 Python 坐稳了这个位置,由于这个行业未来需要大批的从业者,更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言,这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。

四、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。

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