这篇文章主要介绍了python有哪些用途,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
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<强> 01 Web开发
Django和烧瓶等基于Python的Web框架最近在网络开发中非常流行。
这些网页框架可以帮助你用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)。
<强> 02数据科学
数据科学,这里包括机器学习,数据分析和数据可视化。
<强> 1。机器学习是什么
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1,你希望程序识别这是一只狗。
给出图2,希望程序能识别这是一张桌子。
你可能会说,我可以写一些代码来做到这点。例如,如果图片中有很多浅棕色像素,那么可以识别是狗。
或者可以检测图片中的边缘,如果有很多直的边缘,那么就是桌子。
但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办?如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办?
这里就需要用到机器学习了。
机器学习通过实现算法,该算法能够自动检测输入中的模式。
例如,你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法,让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时,它就能够进行判断。
这有点类似孩子学习新事物的方式。孩子是如何学习认知狗或桌子的呢?就是通过大量的例子。
你不会明确告诉孩子:“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发,那么就可能是狗。”
你会说,“这是狗,这也是狗。而这是桌子,那个也是桌子。”
机器学习算法的方式大致相同。
我们可以将相同的想法应用于:
推荐系统:比如YouTube,亚马逊和Netflix
人脸识别
语音识别
以及其他应用。
你听过的热门机器学习算法包括:
神经网络
深度学习
支持向量机
随机森林
你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。
<强> 2。将Python用于机器学习
有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。
TensorFlow是一个低级库,能让你创建自定义机器学习算法。
如果你刚开始进行机器学习项目,建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题,那么可以使用TensorFlow。
<强> 3。数据分析和数据可视化
假设你在一家在线销售产品的公司工作,作为数据分析师,你会绘制这样的条形图。
从这张图中可以看到在某个周日,男性用户购买了400多件产品,女性用户购买了350件产品。
作为数据分析师,对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是,该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小,而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因,男性往往在周日才购买该产品。
为了理解哪种解释是正确的,你可以绘制另一个图。
<强> 03脚本
什么是脚本?
脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。
比如公司有邮件支持系统,用来回复客户通过邮件发送给我们的问题。
如果要计算包含关键字的邮件数量,以便分析我们收到的电子邮件。这可以手动完成,但可以通过写了一个简单的脚本来自动执行此任务。
Ruby对于这类任务来说是个不错的选择.Python适合这类任务,因为它语法简单,易于编写,而且进行测试也很快。
<强> 04其他用途
1。嵌入式应用
我不是这方面的专家,但我知道Python可以与覆盆子π一起用,在硬件爱好者中很流行。
2。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。
