Python并發(fā)編程之創(chuàng)建多線程的幾種方法？Django:py web應用程序開發(fā)框架OLAP框架核型圖.py：為vector map pulsar創(chuàng)建一個輕量級py框架：py的事件驅動并發(fā)框架web

Python并發(fā)編程之創(chuàng)建多線程的幾種方法？

Django:py web應用程序開發(fā)框架OLAP框架核型圖.py：為vector map pulsar創(chuàng)建一個輕量級py框架：py的事件驅動并發(fā)框架web2py：全棧web框架Falcon：為云API和網絡應用程序后端構建一個高性能py框架dpark:py的SparkBuilderBot版本：py的持續(xù)集成測試框架zerorpc:zeromq的高性能分布式RPC框架little:Mini-py-Web-framework-Tornado:asynchronous-non-blocking IO-py-Web-framework-Web:lightweight-py-Web-framework-scrapy:py-crawler-framework

作為一名研究生，你用Python編寫算法，我認為你應該在大數據和人工智能方面發(fā)展。

近年來，隨著大數據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開始

！Apache spark是一個大數據處理框架，計算速度快，使用方便，支持復雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學習和人工智能方面有很好的應用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數據集與Python中panda的數據幀非常相似，可以很容易地相互轉換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數據集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學習這一點可以鞏固Python的基礎，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術方法、數據庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數據框架和網站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學習這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數據和人工智能領域發(fā)力。