一、Python 如何助力開發(fā)高效漂亮的輕量級 Web 應用
痛點
自從我涉足數(shù)據(jù)分析領域以來，一直有一個問題困擾著我：如何將數(shù)據(jù)分析的成果轉化為用戶可交互的 Web 應用？這似乎是一個看似簡單，實際操作卻極為復雜的過程。
我需要的功能很直接：接收用戶輸入，進行數(shù)據(jù)分析處理，然后反饋結果。但這個過程為何如此曲折？
很多人告訴我，想要開發(fā) Web 應用，得學習前端編程，了解 HTML 和 Javascript。這還不夠，如果需要在后臺進行數(shù)據(jù)分析，還得掌握 Web 框架。如果是 Python 愛好者，那么 Django 或 Flask 可能是不錯的選擇。
我也曾深入學習過 Django 和 Flask，但配置環(huán)境的過程就讓我望而卻步。教程中的案例往往聚焦于制作博客網站，而我真正需要的是如何將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析結果快速集成到 Web 頁面上，實現(xiàn)實時交互。盡管目標相同，但焦點和所需功能卻大相徑庭。
探索新路徑
在學習和探索的過程中，我意識到并不需要繁瑣的 Web 框架、Javascript 甚至 HTML，純 Python 腳本也能開發(fā)出高效的 Web 應用。
樣例展示
最近，我成功用純 Python 腳本開發(fā)了一個 Web 應用。在這個應用中，你幾乎看不到任何 Web 框架、Javascript 或 HTML 的痕跡。那么，它好用嗎？
請你打開瀏覽器，輸入我們的鏈接，你會看到它的初始化界面。頁面分為左右兩欄。左側是兩個下拉候選框，你可以通過它們指定需要分析的數(shù)據(jù)范圍。上面一個選擇類型，下面一個選擇發(fā)生地。
如果你熟悉我的文章《如何用 Python 和循環(huán)神經網絡預測嚴重交通擁堵？》，你會對這個數(shù)據(jù)集感到親切。但在這里，我們更注重的是如何用純 Python 腳本搭建一個簡單、高效的 Web 應用，將數(shù)據(jù)分析結果直接呈現(xiàn)給用戶，實現(xiàn)實時交互。
優(yōu)勢與挑戰(zhàn)
使用純 Python 腳本開發(fā) Web 應用，無疑提高了開發(fā)效率和便捷性。我們不再需要花費大量時間配置復雜的 Web 框架和環(huán)境，也不再需要處理繁瑣的前端代碼。但這并不意味著這是一條坦途。如何確保應用性能、穩(wěn)定性和安全性，是我們面臨的挑戰(zhàn)。對于復雜的功能和高級的交互設計，純 Python 腳本可能還達不到要求，仍需要借助專業(yè)的 Web 開發(fā)框架和技術。
實際應用案例
我們的這個 Web 應用在實際應用中表現(xiàn)如何？它是否能夠滿足用戶的數(shù)據(jù)分析需求？在實際項目中，我們遇到了哪些問題？如何解決？接下來，我將通過實際案例，分享我們的經驗和教訓。也會探討如何進一步優(yōu)化和完善這個方案，以滿足更復雜的需求。
未來展望
隨著技術的不斷進步和需求的日益增長，Web 應用開發(fā)領域將會有更多的創(chuàng)新和突破。純 Python 腳本開發(fā) Web 應用的方法雖然新穎且高效，但仍有許多局限性和挑戰(zhàn)需要克服。在未來的發(fā)展中，我們期待看到更多的技術融合和創(chuàng)新實踐，以滿足不斷變化的市場需求。我們也期待與更多的開發(fā)者共同探索和研究這一領域的發(fā)展前景和挑戰(zhàn)。探索性數(shù)據(jù)分析之旅：一個交互式的Web應用之旅
一、探索性數(shù)據(jù)分析的啟程
今天，我們將踏上一段探索性數(shù)據(jù)分析的旅程。我們的目標是根據(jù)感興趣的數(shù)據(jù)，進行整理操作，并對其進行可視化展示。這是一場充滿未知與發(fā)現(xiàn)的旅程，讓我們開始吧。
二、應用的提示與篩選
當我們選定數(shù)據(jù)后，會看到右側有兩個重要提示：一是數(shù)據(jù)框包含的行數(shù)，讓我們對數(shù)據(jù)規(guī)模有所了解；二是在層疊地圖上的可視化結果，幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。雖然這個Web應用簡潔，但交互分析的功能和流程都基本覆蓋了。
三、應用的幕后解密
你可能會好奇，這樣一個應用是如何誕生的？背后是否有一支強大的開發(fā)團隊？讓我?guī)憬议_幕后的神秘面紗。這個應用的全部源代碼，我已經存儲在Github上。你可以訪問這個網址查看。你會發(fā)現(xiàn)一共只有4個文件，其中大部分是部署到遠程服務器時的配置文件，真正的核心是helloworld.py，它包含了實現(xiàn)我們全部交互式數(shù)據(jù)分析功能的Python腳本。
四、代碼解讀與解析
別擔心，代碼并不復雜。打開helloworld.py看看，上面的代碼已經包含了實現(xiàn)交互數(shù)據(jù)分析功能的全部內容。那么，這么短的代碼，為什么能有如此強大的功能呢？這是因為背后使用了一個名為streamlit的軟件包。它能夠幫助我們只寫Python，只關注功能，就能寫出一個交互式Web應用。
五、Streamlit的魔力與爆發(fā)
Streamlit的存在，為我們解決了許多痛點。為什么有人能創(chuàng)造出這樣的神器？那是因為我們遇到的這些痛點，是大家都有的。我們這些麻瓜（Muggle）遇到痛點只能忍著，但優(yōu)秀的程序員是忍不了的。在這段來自PyData LA 2019的視頻中，Streamlit的CEO Adrien Treuille分享了他長期在數(shù)據(jù)智能企業(yè)中遭遇的痛點，正是這些痛點激發(fā)了他的創(chuàng)造力，催生了Streamlit的誕生。
這個交互式Web應用雖然簡潔，卻蘊含著豐富的功能和深厚的技術底蘊。Streamlit的出現(xiàn)，讓我們看到了Python在數(shù)據(jù)可視化領域的無限可能。讓我們期待更多優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析工具的出現(xiàn)，為我們的數(shù)據(jù)分析之旅帶來更多便利與驚喜。Streamlit：數(shù)據(jù)科學團隊的革命性工具
一、背景與挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)科學家在完成機器學習模型的訓練后，常常面臨一個巨大的痛點：如何有效地驗證效果并與用戶進行溝通反饋。他們急需一種工具來幫助他們完成這一任務。機器學習工程師通常并不具備全套的工具棧，因此他們需要在完成數(shù)據(jù)分析和模型訓練后，將其移交給專門的工具制作團隊。這個過程往往耗時數(shù)月，期間還可能出現(xiàn)需求凍結，限制了數(shù)據(jù)科學團隊的靈活性和創(chuàng)新性。這種溝通隔閡顯然影響了工作效率和團隊協(xié)作。
二、Streamlit的誕生
正是在這樣的背景下，Adrien Treuille捕捉到了這一長期痛點。他在2018年創(chuàng)立了streamlit，旨在解決數(shù)據(jù)科學團隊面臨的問題。Streamlit的目標是為數(shù)據(jù)科學團隊提供簡單的工具，讓他們能夠利用已經掌握的Python編程技能直接構建Web應用。這不僅大大提高了工作效率，也使得數(shù)據(jù)科學團隊能夠更靈活地修改和完善他們的應用。
三、Streamlit的功能與優(yōu)勢
使用Streamlit，數(shù)據(jù)科學團隊可以擺脫等待和修改限制。他們可以實時地根據(jù)用戶反饋和需求調整應用，真正做到隨改隨用。制作出的應用界面簡潔直觀，操作體驗極佳。比如其中的資源板塊，可以讓用戶一目了然地了解數(shù)據(jù)應用的各種資源信息。Streamlit還提供了豐富的教程和指南，幫助用戶從零開始學習并掌握它的基礎知識和技能。更令人驚喜的是，它還支持免費部署到heroku平臺，讓用戶輕松分享和使用。
四、Streamlit的應用與前景
對于那些已經學過Javascript和Flask、Django等Web應用開發(fā)技術的開發(fā)者來說，Streamlit無疑是一個強大的加速工具。而對于那些尚未涉獵這些技術的開發(fā)者，Streamlit賦予了他們直接將數(shù)據(jù)分析結果轉化為產品的能力。有些開發(fā)者甚至已經嘗試用它替代Flask進行產品發(fā)布，可見其潛力之大。一些人還認為，將來寫技術文檔時，也應充分利用Streamlit的便捷性。更有甚者將其比作數(shù)據(jù)科學界的“iPhone”，足以說明其劃時代的影響。
五、理性看待Streamlit
盡管Streamlit帶來了諸多便利和革新，但我們仍需理性看待它。目前市場上仍有許多專業(yè)工具在特定領域做得更為出色。而且隨著技術的不斷發(fā)展，新的工具也會不斷涌現(xiàn)。例如，借助Voila擴展的Jupyter Notebook也可以輕松將數(shù)據(jù)分析轉化為Web應用。我們應該根據(jù)實際需求選擇合適的技術和工具。
Streamlit無疑為數(shù)據(jù)科學團隊提供了一種全新的解決方案，幫助他們更高效地驗證機器學習模型的效果并與用戶溝通。我們也要理性看待它的優(yōu)點和挑戰(zhàn)，與其他工具和技術相結合，共同推動數(shù)據(jù)科學的發(fā)展。
一、新技術帶來的欣喜與挑戰(zhàn)
隨著科技的飛速發(fā)展，新的工具和技術不斷涌現(xiàn)，給我們帶來了諸多驚喜。想象一下，當一個新的工具以簡潔高效的方式解決了一個長期存在的功能痛點時，那種喜悅之情溢于言表。今天，我們要探討的焦點是Streamlit這一工具。 閱讀本文可能會讓你產生某種誤解，似乎JavaScript等前端編程技術已經失去了其重要性。事實真的如此嗎？答案顯然并非如此。 隨著開發(fā)門檻的降低，越來越多的人會選擇使用Python來構建Web應用。Streamlit提供的只是一個快速原型的構建方法，它確實簡化了開發(fā)流程。要想打造出真正卓越的產品，開發(fā)者仍需要深入調控每一個細節(jié)。 如果你精通JavaScript，你的合作機會將大大增多，你的技術能力也將更具價值。記住，一個工具的強大并不足以決定一切，協(xié)作網絡的重要性不可忽視。正如印刷術的發(fā)明，它并沒有讓書寫技能失去價值，反而使得好的作品更加受到渴求。二、Python開發(fā)成本與工具選擇
當我們談論Python開發(fā)時，成本和工具選擇總是繞不開的話題。首席CTO筆記為您解讀Python開發(fā)軟件的價格及相關內容。 Python官方編譯器是免費開源的，不會收取費用。而其他一些如Pycharm、SublimeText等工具則需要購買正版。像Spyder、JupyterNotebook等也是免費的開發(fā)工具選擇。 對于是否可以用Python開發(fā)軟件并收費的問題，答案是肯定的。Python是開源的，但其盈利方式多樣，使用人數(shù)越多越有價值。實際上，Python并沒有官方的收費聲明。 Python是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的編程語言。由GuidovanRossum創(chuàng)造，自1991年第一版發(fā)布以來，Python已經發(fā)展成為一個廣泛應用的編程工具。值得一提的是，Python提供了高效的高級數(shù)據(jù)結構，并能簡單有效地進行面向對象編程。 至于Python培訓班的學費，一般來講，學費在一萬到兩萬之間的水平，學習時長大約為4-5個月。對于想在IT領域發(fā)展的同學來說，掌握Python無疑是一個不錯的選擇。三、Python開發(fā)的前景與價值
隨著數(shù)字化時代的來臨，Python在Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、機器學習等領域的應用越來越廣泛。Python不僅語法簡潔易懂，而且擁有強大的庫和框架支持，使得開發(fā)者能夠更高效地編寫出高質量的代碼。 盡管新的工具如Streamlit的出現(xiàn)簡化了開發(fā)流程，但要想在競爭激烈的IT行業(yè)中脫穎而出，仍需要不斷學習和探索。精通Python不僅意味著你可以參與更多的項目開發(fā)，更意味著你將擁有更多的合作機會和更高的技術價值。四、如何學習與提升Python技能
五、總結與展望
新的工具如Streamlit給我們帶來了開發(fā)的便利，但同時也提醒我們不要忽視基礎技能的重要性。Python作為一種強大的編程語言，其前景依然廣闊。 希望本文能夠幫助你理解Python開發(fā)的相關內容，并激發(fā)你進一步學習和探索的熱情。在這個不斷變化的科技時代，只有不斷學習和適應新技術，才能保持競爭力并迎接未來的挑戰(zhàn)。Python的領先地位與應用普及
在當前的IT行業(yè)，Python一直處于領先地位。這一地位不僅僅體現(xiàn)在各種應用排行中，更體現(xiàn)在其廣泛應用于多個領域，如Web開發(fā)、運維自動化、測試自動化等。這種廣泛的應用直接體現(xiàn)了Python的重要性。大學生與Python培訓課程的熱絡
隨著Python的應用普及，越來越多的企業(yè)開始重視招聘具有Python技能的員工。他們更傾向于招聘那些具備項目開發(fā)經驗的人。許多大學生為了增加實踐經驗，選擇參加專業(yè)的Python培訓課程。這些課程不僅能幫助他們系統(tǒng)學習Python知識，還能為他們的未來就業(yè)增加競爭力。達內教育的Python課程特色
達內教育提供的Python課程分為多個階段，包括軟件開發(fā)基礎、高級編程、全棧式WEB工程師等。課程特色在于穿插了大廠真實項目的講解，并且有經驗豐富的實戰(zhàn)講師指導。課程還提供1v1督學、跟蹤式學習等特色服務，確保學生在學習過程中有任何疑問都能得到及時解決。Python軟件是否免費？
Python的薪資與崗位需求
目前，一線城市的Python工程師薪資已經超過了20000元。從最新的招聘崗位需求來看，Python工程師的崗位需求量巨大，并且呈現(xiàn)上漲趨勢。全國范圍內的Python崗位需求量接近10萬，尤其在一線城市如北京、上海、深圳、杭州、廣州等需求尤為旺盛。 Python之所以受到如此多人的青睞，是因為其語言優(yōu)美，應用廣泛。無論是Web開發(fā)、運維自動化還是測試自動化等領域，Python都有其獨特的優(yōu)勢。 Python的學習門檻相對較低，易于上手，而且有著豐富的資源庫和社區(qū)支持。這些因素都使得Python成為了許多初學者的首選編程語言。Python: 眾矢之矢的開發(fā)語言與職業(yè)方向探索=====================
一、Python的地位與就業(yè)方向概覽
最新專業(yè)調查顯示，Python已成為眾多開發(fā)者心中的首選語言。高達75%的受訪者視Python為主要開發(fā)語言，其余25%則將其作為輔助開發(fā)語言。這一數(shù)據(jù)足以證明Python的熱度和影響力。而在職場中，Python的就業(yè)方向也極為廣泛。
二、Python的就業(yè)熱門領域詳解
1. Web開發(fā)：憑借簡潔的web開發(fā)框架，Python在國內的發(fā)展勢頭強勁。豆瓣、知乎等知名網站都使用Python開發(fā)。只需幾行代碼，就能輕松搭建起一個網站。
2. 數(shù)據(jù)分析處理：Python擁有完整的生態(tài)環(huán)境，為數(shù)據(jù)分析提供了強大的支持。無論是分布式計算、數(shù)據(jù)可視化還是數(shù)據(jù)庫操作，都有成熟的模塊可以完成。
3. 自動化測試：Python在自動化測試領域占據(jù)重要地位，擁有眾多第三方庫，涵蓋接口測試、單元測試、web自動化和APP自動化等多個方面。
4. 網絡爬蟲：Python在網絡爬蟲領域也有廣泛的應用，市場占有率較大。許多公司都使用Python進行網絡爬蟲的開發(fā)。
5. 人工智能：雖然人工智能領域對學歷要求較高，但其發(fā)展?jié)摿薮?。Python作為人工智能領域的熱門語言，無疑是最具發(fā)展?jié)摿Φ姆较蛑弧?/p>
6. 自動化運維：最早一批學習Python的人主要是運維和測試的在職人員。他們利用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整，這在Linux服務器上已成為一種流行趨勢。
三、App后端開發(fā)：選擇Python還是PHP？
對于App后端開發(fā)，推薦選擇Python。Python具有以下優(yōu)點：
1. 簡單易學：Python具有偽代碼的特質，讓開發(fā)者可以專注于解決問題本身，而不是糾結于語言本身。
2. 開源性：Python是FLOSS（自由/開源源碼軟件）之一，用戶可以免費使用、開發(fā)和發(fā)布自己編寫的程序，無需支付任何費用。這種開源性使得Python社區(qū)充滿了活力，不斷有開發(fā)者為Python的優(yōu)化和改進做出貢獻。
3. 高級語言：與其他底層語言相比，Python作為高級語言，無需考慮底層細節(jié)問題，如內存管理等。這使得Python更加適合用于快速開發(fā)和迭代。
無論是Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、自動化測試、網絡爬蟲、人工智能還是自動化運維，Python都展現(xiàn)出了其強大的實力和廣泛的應用前景。對于想要從事App后端開發(fā)的開發(fā)者來說，Python無疑是一個值得學習的語言。深入解析Python：解釋型語言與可移植性的優(yōu)勢
一、從編譯型語言到解釋型語言
我們常見的編譯型語言，如C和C++，它們的工作流程是怎樣的呢？程序需要從源文件被轉換成一個計算機能夠識別的語言，這一過程依賴編譯器。當程序被運行時，它會被從硬盤復制到內存中并執(zhí)行。而Python作為一種解釋型語言，卻擁有與眾不同的運行方式。Python程序不需要被編譯成二進制代碼，它可以直接從源代碼運行。那么，這是如何做到的呢？
二、Python的解釋過程
在計算機內部，Python源代碼首先會被解釋器轉換成字節(jié)碼的中間形式。接下來，這些字節(jié)碼會被進一步翻譯成計算機能夠理解的機器語言。這一流程使得使用Python變得更加簡單。只需將Python程序復制到另一臺計算機上，無需任何修改，它就可以立即運行。這一切的便捷性，得益于Python的解釋型特性。
三、Python的可移植性
Python的開源性質為其贏得了廣泛的平臺適應性。在許多操作系統(tǒng)平臺上，Python都能如魚得水，無需任何修改就能在Linux、Windows、FreeBSD、Solaris等主流平臺上運行。而更值得一提的是，即使在PocketPC、Symbian以及Google的Linux衍生產品Android平臺上，Python也能展現(xiàn)出其強大的可移植性。這是因為解釋型語言天生就具備跨平臺的特性。只要目標平臺提供了相應的Python解釋器，Python程序就能輕松運行。這種特性使得Python成為后端開發(fā)的優(yōu)選語言。
四、Python的優(yōu)勢解析
那么，為什么Python能擁有如此強大的可移植性呢？這主要是因為Python是一門解釋型語言。相比于編譯型語言，解釋型語言的程序是直接在內存中進行解釋執(zhí)行的，因此不需要生成與特定硬件平臺相關的機器代碼。這意味著只要有一個符合Python解釋器要求的運行環(huán)境，Python程序就能在任何平臺上運行。這種特性使得Python在跨平臺開發(fā)中表現(xiàn)出色。
五、結語與期待
Python的解釋型語言和可移植性為其贏得了廣泛的關注和喜愛。無論是在后端開發(fā)還是在其他領域，Python都展現(xiàn)出了其獨特的優(yōu)勢。如果你對Python還有更多的疑問和好奇，不妨通過Python視頻教程進一步深入了解。讓我們一起在Python的世界里探索更多的可能性！期待你在Python的學習旅程中獲得更多的收獲和成長。
