python遞歸漢諾塔詳解 學(xué)的Python,爬蟲沒學(xué)好,數(shù)據(jù)分析還得用爬蟲,怎么辦?
學(xué)的Python,爬蟲沒學(xué)好,數(shù)據(jù)分析還得用爬蟲,怎么辦?1. 首先,我們應(yīng)該相信,任何技術(shù)都是從入門到精通的。爬蟲是一種應(yīng)用級的技術(shù)。前提是學(xué)好基礎(chǔ)技術(shù),學(xué)好爬蟲是理所當(dāng)然的?;A(chǔ)知識包括:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
學(xué)的Python,爬蟲沒學(xué)好,數(shù)據(jù)分析還得用爬蟲,怎么辦?
1. 首先,我們應(yīng)該相信,任何技術(shù)都是從入門到精通的。爬蟲是一種應(yīng)用級的技術(shù)。前提是學(xué)好基礎(chǔ)技術(shù),學(xué)好爬蟲是理所當(dāng)然的?;A(chǔ)知識包括:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、操作系統(tǒng)、算法研究、離散數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、微積分等,如果時(shí)間不允許,只要理解,但要全面。
3. 應(yīng)用層的技術(shù)是海量的,比如Python本身,大數(shù)據(jù),crawler,各種web開發(fā)語言等等,可以說我的生活是有限的,我對它一無所知。星星之火可以燎原。如果我開始學(xué)習(xí),我就不用擔(dān)心學(xué)好了。我舉一個例子:我在學(xué)校的時(shí)候不懂河內(nèi)塔的算法,但是工作之后,隨著知識和經(jīng)驗(yàn)的積累,當(dāng)你回首往事,你會明白的。
5. 學(xué)不好和學(xué)不好是有區(qū)別的。我相信當(dāng)我剛開始的時(shí)候,我不必把算法學(xué)好。但是隨著技術(shù)的發(fā)展,仍然需要算法,否則只能做一些工作。
1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ),比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等,如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù),那就不是問題。先開始,你可以彌補(bǔ)。
2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。
3. 如何學(xué)習(xí)算法,首先選擇經(jīng)典算法教材?;镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí),其中包含一些基本的算法,然后再學(xué)習(xí)特殊的算法(實(shí)際上,在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了)。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站,為了吸引眼球,它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言,但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的,因此理解算法模型是最重要的。
4. 萬事開頭難。只要你開始,剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。
希望能對您有所幫助
C/C是一種比較低級的語言,它可以非常小心地控制CPU/內(nèi)存和其他計(jì)算機(jī)資源,尤其是硬件。算法計(jì)算是最精細(xì)的,所以使用它們是很自然的。
但它們的優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)。精細(xì)的操作自然需要精細(xì)的編程,精細(xì)的編程自然需要復(fù)雜的語言設(shè)置,比如什么是指針,什么是指針函數(shù),什么是函數(shù)指針當(dāng)你理解了這些概念,你可能就沒有編寫代碼的沖動了。更重要的是,如果你想編寫高性能的代碼,你必須精通這些概念
Python的一個非常重要的特性就是所謂的“粘合語言”,也就是說它可以將用不同語言編寫的代碼模塊組合起來,然后通過Python調(diào)用它們。實(shí)際上,大多數(shù)算法庫都是用C/C語言編寫的,然后提供Python接口供用戶使用。畢竟,大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實(shí)現(xiàn)你自己的算法,你必須知道C/C
例如,Python就像一個電視遙控器,C/C就像遙控器中的電路板。通常,如果你想換臺,只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能,遙控器沒有這個功能,但可以通過卸下遙控板,插入幾個組件來實(shí)現(xiàn)。你是做什么的?
學(xué)Python一定要會算法嗎?
對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉(zhuǎn)用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人,我想談?wù)勎业目捶ā?/p>
首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。
那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù),兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù),Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。
Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計(jì)算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù),借助ZMQ、cell等還可以做分布式計(jì)算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費(fèi)太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。
好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?
為什么有些算法崗位,需要用C 而不是python?
作為一名研究生,您用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。
近年來,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展,Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平,我想你可以從以下幾點(diǎn)開始
!Apache spark是一個大數(shù)據(jù)處理框架,計(jì)算速度快,使用方便,支持復(fù)雜分析,有可能取代MapReduce。
盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用,但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算,但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它,python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。
另外,spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似,可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。
Python有許多強(qiáng)大的web后端框架,如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ),并使用Python的高級用法,如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。
您不能總是在一臺機(jī)器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個方面,不僅可以提高python的水平,也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。