这篇文章不能教你python编程,但能带你更全面的了解python!
在10年前的时候,当程序员说"PHP是世界上最好的语言"时,我还是将信将疑的状态,也因为当时的将信将疑而做了五年的PHP程序员。在现在如果还有人跟我说同样的话,我现在一定会笑而不语。难道君不见PHP已经廉颇老矣了吗?
当Python作为脚本语言以较低的学习门槛和强大的功能,成为与JAVA, C成为最受欢迎的编程语言时,我心里是默默欢喜的。幸好我早就转战Python了。就像我们曾经热爱的手机品牌诺基亚一样,程序也在潮流中不断地更替着,身为现代人我们无情的抛弃了诺基亚,而身为程序员也总是要拥抱新的技术的, 要不就会被社会无情地淘汰! 今天,我就来带你看下Python这个无所不能的全能选手的目前8大主要应用领域,看看哪个是你的菜。欢迎你在评论区里留言,看看你最喜欢的是哪个?也可以根据评论找到自己的同伴哦~
- Web开发
尽管在现在来看PHP依然是Web开发的流行语言,但Python上升势头更劲猛。随着Python的Web开发框架逐渐的走向成熟,比如耳熟能详的Django和flask, 你可以快速地开发功能强大的Web应用。我首推Django,强烈建议所以有志于从事Python Web开发的人掌握这门框架。无论是在建大型网站,开发OA或Web API,Django它都是可以轻松胜任的。所以有从事web的小伙伴,我建议你们不妨试试它哦,会有意想不到的成效的。
- 网络爬虫
对于爬虫大家应该很熟悉了吧,咱们也有讲到过很多次,比如这些案例告诉你爬虫可以得到怎样重要的数据?或者教您一招,20秒上手爬虫数据还有你的手机 App 布满了网络爬虫 你也可以点击进行阅读,再来熟悉Python之于爬虫。
说到爬虫,多亏有了Python,一个小白才可以用几行代码就可以写个爬虫爬段子爬福利图
了。然而爬虫的真正作用是从网络上获取有用的数据或信息,可以节省大量人工时间。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一。Python自带的urllib库,第三方的requests库和Scrappy框架让开发爬虫变得非常容易。
- 计算与数据分析
计算机与数据分析
随着NumPy,SciPy,Matplotlib等众多程序库的开发和完善,Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算,还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,可以处理更多类型的文件和数据。
- 人工智能
在当前的计算机行业中最热工资最高工作,应该就是从事人工智能领域的工程师了。而Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面也都是主流的编程语言,并且得到广泛的支持和应用。最流行的神经网络框架如Facebook的PyTorch和Google的TensorFlow都采用了Python语言。你不学Python, 你会用那些框架吗?Python的魅力到底多大,在这里真的是可见一斑了。
- 自动化运维
自动化运维
这里几乎是Python应用的自留地,作为运维工程师首选的编程语言。在很多操作系统里,Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版和MacOSX都集成了Python,可以在终端下直接运行Python。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包,Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython,Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来,Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。
6.云计算
云
计算
Python的最强大之处在于模块化和灵活性,而构建云计算的平台的IasS服务的OpenStack就是采用Python的,云计算的其他服务也都是在IasS服务之上的。
- 网络编程
曾经的编程王者C#
Python提供了丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet, BitTorrent和Google都在广泛地使用它。
- 游戏开发
很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块,而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python,Lua的功能更简单、体积更小,然而Python则支持更多的特性和数据类型。Python的PyGame库也可用于直接开发一些简单游戏。
Python的身份之谜
▐ 设计哲学
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此,Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事”。在设计Python语言时,如果面临多种选择,Python开发者一般会拒绝花俏的语法,而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异,Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性,并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。
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【资料下载】python第一讲——高质量数据挖掘模型开发七步法
长期以来有两大方法论指导数据挖掘项目实施,分别是CRIP-DM和SEMMA。前者由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖据项目总结而来,后者是SAS公司的数据挖掘项目实施方法论。很多人仔细读过两个文档,却依旧不能做出好用的模型,难道是“听过很多大道理,却依然过不好这一生”,本次分享将为大家揭晓答案。 讲师:常国珍,北京大学管理学博士,毕马威管理咨询大数据资深顾问,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。具有多年金融、电信及零售行业数据科学项目实施和咨询服务经验。专注于零售金融与泛零售领域的用户需求分析、用户行为分析和人工智解决方案。著有《Python数据科学:技术详解与商业实践》等三本数据科学图书。 欢迎加入Python钉群与大牛交流经验 或点击群链接http://tb.cn/UQkRRHw 直播回顾: ht
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spring 过滤器 Filter
简介 依赖于servlet容器。在实现上基于函数回调,可以对几乎所有请求进行过滤,但是缺点是一个过滤器实例只能在容器初始化时调用一次。 使用过滤器的目的是用来做一些过滤操作,获取我们想要获取的数据。 WEB开发人员通过Filter技术,对web服务器管理的所有web资源:例如JSP,Servlet,静态图片文件或静态HTML文件进行拦截,从而实现一些特殊功能。例如实现URL级别的权限控制、过滤敏感词汇、压缩响应信息、过滤器中修改字符编码等一些高级功能。 Filter工作原理 当客户端发出Web资源的请求时,Web服务器根据应用程序配置文件设置的过滤规则进行检查,若客户请求满足过滤规则,则对客户请求/响应进行拦截,对请求头和请求数据进行检查或改动,并依次通过过滤器链,最后把请求/响应交给请求的Web资源处理。请求信息在过滤器链中可以被修改,也可以根据条件让请求不发往资源处理器,并直接向客户机发回一个响应。当资源处理器完成了对资源的处理后,响应信息将逐级逆向返回。同样在这个过程中,用户可以修改响应信息,从而完成一定的任务 常见问题 Web开发中,自定义过滤器被执行两次的原因分析。导致原因:...
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