Python có tốt hơn để phát triển web không?

Lập trình Python có nhiều khung và tính năng khác nhau để mở rộng trong phát triển ứng dụng web, giao diện người dùng đồ họa, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v. Ngôn ngữ lập trình Python có thể không phải là lựa chọn lý tưởng để phát triển ứng dụng web, nhưng được nhiều tổ chức sử dụng rộng rãi để đánh giá các tập dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu, chạy phân tích dữ liệu hoặc tạo mẫu. Ngôn ngữ lập trình Python đang thu hút được sự chú ý của người dùng đối với khoa học dữ liệu trong khi đã lỗi thời như một ngôn ngữ lập trình web. Ý tưởng của bài đăng trên blog này là cung cấp sự so sánh về hai mục đích sử dụng ngôn ngữ Python hoàn toàn khác nhau và giúp hiểu rằng không cần thiết phải biết Python là ngôn ngữ lập trình web để thực hiện khoa học dữ liệu bằng Python

Mô hình rừng cô lập và LOF để phát hiện bất thường trong Python

Mã giải pháp có thể tải xuống. video giải thích. Hô trợ ky thuật

Các tổ chức thuộc mọi quy mô và ngành nghề – từ các tổ chức tài chính hàng đầu đến các công ty khởi nghiệp dữ liệu lớn nhỏ nhất đang sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để điều hành doanh nghiệp của họ

Ngôn ngữ Python là một trong những ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu phổ biến không chỉ với các công ty dữ liệu lớn hàng đầu mà còn với đám đông khởi nghiệp công nghệ. Ngôn ngữ Python nằm trong số 10 ngôn ngữ lập trình hàng đầu để học trong năm 2015

“Chỉ có hai loại ngôn ngữ. những thứ mọi người phàn nàn và những thứ không ai sử dụng. ” – Bjarne Stroustrup

Ngôn ngữ Python thuộc danh mục cũ và đang được áp dụng ngày càng nhiều trong tính toán số, học máy và một số ứng dụng khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ Python có thể làm bất cứ điều gì, ngoại trừ các công cụ cấp thấp và phụ thuộc vào hiệu suất. Đặt cược tốt nhất để sử dụng ngôn ngữ lập trình Python là để phân tích dữ liệu và tính toán thống kê. Học lập trình Python để phát triển web yêu cầu các lập trình viên thành thạo các khung web khác nhau như Django có thể giúp xây dựng trang web trong khi học Python cho khoa học dữ liệu yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu học cách sử dụng các biểu thức chính quy, làm việc với các thư viện khoa học và nắm vững các khái niệm trực quan hóa dữ liệu. Với những mục đích hoàn toàn khác biệt, các lập trình viên hay chuyên gia không am hiểu về các khái niệm lập trình web với ngôn ngữ Python có thể dễ dàng tiếp tục theo đuổi ngành khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình Python mà không gặp bất kỳ khó khăn nào.

Python là ngôn ngữ lập trình động biểu cảm mạnh mẽ đã 23 năm tuổi, nơi lập trình viên có thể viết mã một lần và thực thi nó mà không cần sử dụng trình biên dịch riêng cho mục đích này. Python trong phát triển web hỗ trợ các mô hình lập trình khác nhau như lập trình có cấu trúc, lập trình chức năng và lập trình hướng đối tượng. Mã ngôn ngữ Python có thể dễ dàng nhúng vào nhiều ứng dụng web hiện có yêu cầu giao diện lập trình. Tuy nhiên, ngôn ngữ Python là lựa chọn ưu việt cho các ứng dụng học thuật, nghiên cứu và khoa học cần thực thi nhanh hơn và tính toán chính xác

Lập trình web Python yêu cầu các lập trình viên tìm hiểu về các khung phát triển web python khác nhau, điều này có thể đáng sợ vì tài liệu có sẵn cho các khung phát triển web python có thể hơi khó hiểu. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng để phát triển một website động hay một ứng dụng web sử dụng ngôn ngữ Python thì việc học web framework là điều cần thiết.

Khung phát triển web Python

Có một số khung ứng dụng web Python có sẵn miễn phí như-

Django

Django là khung phát triển web python dành cho những người cầu toàn với thời hạn. Phát triển web Python với django phù hợp nhất để phát triển các ứng dụng web dựa trên cơ sở dữ liệu với các tính năng hấp dẫn như giao diện quản trị tự động và hệ thống tạo khuôn mẫu. Đối với các dự án phát triển web không yêu cầu các tính năng mở rộng, Django có thể là quá mức cần thiết vì hệ thống tệp khó hiểu và cấu trúc thư mục nghiêm ngặt của nó. Một số công ty đang sử dụng phát triển web python với django là The New York Times, Instagram và Pinterest

Bình giữ nhiệt

Đây là một giải pháp đơn giản và gọn nhẹ dành cho những người mới bắt đầu muốn bắt đầu phát triển các ứng dụng web một trang. Khung này không hỗ trợ xác thực, lớp trừu tượng hóa dữ liệu và nhiều thành phần khác mà nhiều khung khác bao gồm. Nó không phải là một khung công tác đầy đủ và chỉ được sử dụng để phát triển các trang web nhỏ

anh đào

Nó nhấn mạnh vào các quy ước Pythonic để các lập trình viên có thể xây dựng các ứng dụng web theo cách họ sẽ làm bằng cách sử dụng lập trình Python hướng đối tượng. CherryPy là mẫu cơ sở cho các khung ngăn xếp đầy đủ phổ biến khác như TurboBears và Web2py

Có rất nhiều khung web khác như Kim tự tháp, Chai và Giá treo, v.v. nhưng bất kể thực tế là lập trình viên python sử dụng khung web nào, thách thức là anh ấy/cô ấy cần chú ý đến chi tiết trên các hướng dẫn và tài liệu

Tại sao Phát triển Web với Python là một lựa chọn không thực tế?

Ngôn ngữ lập trình Python có lẽ là một lựa chọn không thực tế khi được chọn làm ngôn ngữ lập trình web –

• Python để phát triển web yêu cầu lưu trữ không chuẩn và đắt tiền, đặc biệt khi các lập trình viên sử dụng các khung web python phổ biến để xây dựng trang web. Với ngôn ngữ PHP quá tiện lợi cho lập trình web, hầu hết người dùng không quan tâm đến việc đầu tư vào ngôn ngữ lập trình Python để phát triển web
• Ngôn ngữ Python để phát triển web không phải là một kỹ năng thường được yêu cầu không giống như nhu cầu đối với các ngôn ngữ phát triển web khác như PHP, Java hoặc Ruby on Rails. Python cho Khoa học dữ liệu đang đạt được sức hút và là kỹ năng được các công ty tìm kiếm nhiều nhất ở các nhà khoa học dữ liệu, với việc áp dụng ngày càng tăng trong học máy và nhiều ứng dụng khoa học dữ liệu khác
• Python để phát triển web đã trải qua một chặng đường dài nhưng nó không có quá trình học tập khó khăn so với các ngôn ngữ lập trình web khác như PHP

Tại sao Python cho Khoa học dữ liệu là phù hợp nhất?

Lập trình Python là công nghệ cốt lõi hỗ trợ dữ liệu lớn, tài chính, thống kê và xử lý số bằng cú pháp giống như tiếng Anh. Sự phát triển gần đây của hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python phong phú với nhiều gói dành cho Học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa dữ liệu, khám phá dữ liệu, phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu đang dẫn đến việc Python hóa cộng đồng khoa học dữ liệu. Ngày nay, ngôn ngữ khoa học dữ liệu Python có tất cả các yếu tố cơ bản để làm sạch, chuyển đổi, xử lý và xử lý dữ liệu lớn. Python là kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất cho vai trò nhà khoa học dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng lập trình python ở New York kiếm được mức lương trung bình là 140.000 USD

Tại sao các nhà khoa học dữ liệu thích làm khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python?

Các nhà khoa học dữ liệu thích làm việc trong một môi trường lập trình có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu bằng cách giúp họ ghi lại các ý tưởng và mô hình của mình một cách dễ dàng. Họ muốn hoàn thành công việc của mình bằng cách phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để đưa ra kết luận. Lập trình Python là công cụ toàn diện và linh hoạt nhất cho các ứng dụng khoa học dữ liệu vì nó giúp các nhà khoa học dữ liệu thực hiện tất cả những điều này một cách hiệu quả bằng cách dành thời gian tối thiểu tối ưu để mã hóa, gỡ lỗi, thực thi và nhận kết quả

Giá trị thực sự của một nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp tuyệt vời là sử dụng các hình ảnh hóa dữ liệu khác nhau có thể giúp truyền đạt các mẫu dữ liệu và dự đoán cho các bên liên quan khác nhau của doanh nghiệp một cách hiệu quả, nếu không thì đó chỉ là một trò chơi có tổng bằng không. Python có hầu hết mọi khía cạnh của điện toán khoa học với cường độ tính toán cao khiến nó trở thành lựa chọn tối ưu để lập trình trên các ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau, vì các lập trình viên có thể thực hiện tất cả quá trình phát triển và phân tích bằng một ngôn ngữ. Python cho khoa học dữ liệu liên kết giữa các đơn vị khác nhau của một doanh nghiệp và cung cấp phương tiện trực tiếp để chia sẻ dữ liệu và ngôn ngữ xử lý

• Python có một triết lý thiết kế thống nhất, tập trung vào tính dễ sử dụng, dễ đọc và đường cong học tập dễ dàng cho khoa học dữ liệu
• Python có khả năng mở rộng cao và nhanh hơn nhiều so với các ngôn ngữ khác như Stata, Matlab
• Ngày càng có nhiều thư viện trực quan hóa dữ liệu và giao diện lập trình ứng dụng tuyệt vời được thêm vào để đưa vào đồ họa để mô tả kết quả phân tích dữ liệu
• Python có một cộng đồng lớn với nhiều thư viện khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu như Sci-Kit learn, NumPy, Pandas và Statsmodels, SciPy, v.v. có chức năng phong phú và đã được thử nghiệm rộng rãi. Thư viện phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python ngày càng phát triển theo thời gian

Hãy tự tin để xây dựng các dự án end-to-end

Truy cập vào thư viện được tuyển chọn gồm hơn 250 dự án công nghiệp từ đầu đến cuối với mã giải pháp, video và hỗ trợ kỹ thuật

Lập trình Python để xử lý số và tính toán khoa học trong khoa học dữ liệu

Phân tích dữ liệu và ngôn ngữ lập trình Python luôn song hành. Nếu bạn đã quyết định học Khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python, thì câu hỏi tiếp theo trong đầu bạn sẽ là – Đâu là khoa học dữ liệu tốt nhất trong các thư viện Python thực hiện hầu hết nhiệm vụ phân tích dữ liệu?

NumPy

Nó là cơ sở nền tảng cho các công cụ cấp cao hơn được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Python. Thư viện này không thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cấp cao nhưng hiểu biết sâu về điện toán hướng mảng trong NumPy sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thư viện Pandas một cách hiệu quả

khoa học viễn tưởng

SciPy được sử dụng cho máy tính khoa học và kỹ thuật với nhiều mô-đun khác nhau để tích hợp, chức năng đặc biệt, xử lý hình ảnh, phép nội suy, đại số tuyến tính, tối ưu hóa, bộ giải ODE và nhiều tác vụ khác. Thư viện này được sử dụng để làm việc với các mảng NumPy với các quy trình số hiệu quả khác nhau

gấu trúc

Python Pandas là thư viện tốt nhất để thực hiện trộn dữ liệu vì thư viện này giúp xử lý dữ liệu bị thiếu dễ dàng hơn, hỗ trợ căn chỉnh dữ liệu tự động, hỗ trợ làm việc với dữ liệu được lập chỉ mục khác nhau được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu

khoa học

Đây là một thư viện máy học phổ biến với nhiều thuật toán hồi quy, phân loại và phân cụm khác nhau với sự hỗ trợ cho tăng cường độ dốc, máy vectơ, Bayes ngây thơ và hồi quy logistic. Thư viện này được thiết kế để tương tác với NumPy và SciPy

Matplotlib

Nó là một thư viện vẽ sơ đồ 2D với các tính năng tương tác để thu phóng và xoay các số liệu chất lượng xuất bản ở các định dạng bản cứng khác nhau và trong các môi trường tương tác trên nhiều nền tảng khác nhau

Matplotlib, NumPy và SciPy là cơ sở cho điện toán khoa học. Có nhiều thư viện Python khác như Mẫu để khai thác web, NLTK để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Theano để học sâu, Scrappy để quét web, IPython, Statsmodels, Mlpy, v.v. Đối với những người bắt đầu với khoa học dữ liệu bằng Python, họ cần phải thành thạo với các thư viện phân tích dữ liệu hàng đầu bằng Python đã đề cập ở trên

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu sử dụng ngôn ngữ Python, chúng tôi rất muốn nói lên ý kiến ​​của bạn trong các nhận xét. Bạn đồng ý hay không đồng ý với điểm nào ở trên?

Python có thực sự tốt cho phát triển web không?

Python hay HTML tốt hơn để phát triển web?