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1.学习数据库基础应对大规模数据存储
Python爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。
2.python编程*可以学吗
是一门非常全面地、简单易学地语言。拥有各丰富优质的库,提供各种网络爬虫、web、数据挖掘、机器学习等框架,支持多平台开发,从网络编程到桌面应用等各个方面,在现在中的应用是非常广泛,现如今已经成为了各大中*的编程入门课程。
3.Python应用于数据分析
Python应用于数据分析主要用途,Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理。比如"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化数据库操作等!都可以通过Python中的十分成熟的模块完成Python在自动化测试方面占着一大半天。有丰富的第三方库,满足接口测试单元测试web自动化和APP自动化、性能测试......几乎涵盖了所有的测试方面。
4.将Python用于机器学习
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,我会建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题,那么可以使用TensorFlow。
5.Python语言可以用于大数据分析
大数据技术目前尚处在落地应用的初期,随着大数据逐渐落地到行业领域,未来Python语言也会得到大量到应用。目前在大数据领域,Python语言可以用于大数据分析、大数据开发和大数据运维等多个方面,可以说有大数据的地方就会看到Python语言的身影。
6.Python和c++的区别
Python是一种高级语言,而C++是一种低级语言。Python具有可读性简单、直截了当,而且学习起来很简单。这是一大优势,因为这意味着采用Python的开发人员越来越多。而且这个特性还可以迅速地将Python应用程序推向市场。由于易用性和大量的库,Python成为了数据科学和机器学习项目的*编程语言,而且在Web开发中也越来越受欢迎。
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