Python并發(fā)編程之創(chuàng)建多線程的幾種方法？Django:py web應(yīng)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(qū)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(yīng)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(qū)動并發(fā)框架web2py：全棧web框架Falcon：為云API和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序后端構(gòu)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(rèn)為你應(yīng)該在大數(shù)據(jù)和人工智能方面發(fā)展。

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(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。