作为-的原因-Python-开发人员-我开始使用-.NET (作为的原因)
作者:Alex Maher | 编译:小欧
作为一名开发人员,很长一段时间以来,我一直关注 C 和 .NET 的出色工具和功能。但我最近开始使用 Python,感觉非常棒。这里申明一点,文章不是和 C 作比较,只是分享一个关于为什么要走出舒适圈思考并选择更合适的工具的故事。
1. 人工智能的优势
我选择 Python 的一大原因是它对人工智能的强大支持。Python 有很多库,例如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras。这些工具使人工智能的使用变得更加简单,可以提供随时可用的功能,帮助你完成人工智能的相关任务。我发现,借助这些 AI 库,使用 Python 在处理 AI 项目时可以节省时间。
2. 快速构建原型
我喜欢 Python 的另一个原因是它可以帮助你快速构建原型。与 .NET 相比,开发新项目需要更多步骤,如果你想尝试新概念或随时进行修改时,Python 可以帮助你快速创建和测试想法。
3. 将 Python 与 .NET 相结合
我也并没有抛弃 .NET,它仍然非常适合创建大型应用程序。但使用 Python 来处理 AI 部分,然后将它们集成到 .NET 应用程序中,效果会非常好。就这么说吧,Python 在 AI 方面的优势,可以和 .NET 在处理大型项目时带来的稳健性优势相媲美。举个例子,我利用 ELSA 工作流程来自动执行各种任务。为每个不易获得的特定操作(例如集成或 Selenium 测试)开发自定义活动插件会相当耗时。想象一下这样的工作流程,但要复杂得多。这个过程涉及到创建一个新类,编译、执行以便进行测试。如果一切顺利,将其打包到容器中。这些活动通常需要进一步调整,这样就会延长开发时间。如果使用 Python,这个过程会明显更快。每当我需要进行更改时,就像更改一行代码一样简单。通过运行 .py 脚本,我可以快速测试修改。因为我仍然想在 Python 中构建一个工作流(ELSA 的替代品),所以我找到了 Prefect(使用 Swift 编程语言开发 Web 和其他 REST 服务的框架)。
4. 学习 Python 是个好主意
切换到 Python 确实需要学习一些新东西。Python 的工作方式与 .NET 不同,尤其是 Python 更加灵活。但习惯之后,我发现 Python 让很多任务变得更简单、更快捷。
5. 结语
以上就是我作为一名 .NET 开发人员开始使用 Python 的原因。它为我开辟了新的工作方式,特别是在人工智能领域。如果您是一名正在考虑 Python 的 .NET 开发人员,我可以肯定的告诉你,它可以大大增强你的技能,值得一试!
参考链接:
学Python编程有什么用?
【导语】众所周知,目前家长对于孩子的教育越来越重视,培养孩子的编程思维也是大家关心的话题,孩子学习Python语言,需要使用精确到标点、分号等特殊字符,可以提高孩子的编程能力和逻辑思维能力,那么学Python编程有什么用呢?下面就来给大家分析一下吧。
1、数据处理相关岗位,长期和数据excel打交道的人群,或需要整理文本等数据格式,有一定规则逻辑的操作都可以通过编程来处理,节省时间提高工作效率。
2、从事Python开发,如web后端开发、算法开发、人工智能领域的开发,互联网是目前的高薪的行业,通过学习Python编程找到自己的职业方向。
3、Python可以做很多事,无论是从入门级选手到专业级开发人员都在做的爬虫,还是Web程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python都可以胜任。各行各业都有python的存在、涉及领域之广。
![我开始使用](https://tyye.cn/zb_users/theme/tpure/style/images/lazyload.png)
4、Python近几年比较热门,而Python工程师早在十几年前就已经诞生,现在Python行业的人才缺口越来越大,工资水平越来越高,正是一个蓬勃发展的时期。入行越早能够享受的福利就越多,对自己的提升也就会越大。
5、不少人选择了通过参加python培训的方式来获取知识学到一技之长,入行互联网,找到一份满意的工作。
关于学Python编程有什么用,就给大家分享到这里了,学习是终身的,受益者永远是我们自己,其实只要肯学,任何时候都不晚,只要大家有兴趣那就赶紧学起来吧。
为什么从事大数据行业,一定要学习Python?
Python这只小虫子最近随着大数据的兴起可以说是十分的火了。 有越来越多的人不敢小觑Python这门语言了。 也有更多的人在学习Python。 Python为何会有如此大的魅力?为什么从事大数据行业必学Python?这还要从Python这门语言的优点开始讲起。 虽然Python这种语言不如Java、C++这些语言普及,却早在1991年就已经诞生了。 它的语法简单清晰,以实用为主,是门十分朴素的语言。 同时,它还是编程语言中的“和事佬”,被人戏称为胶水语言。 因为它能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起。 如果将Python语言拟人化,它绝对属于“老好人”的那一类,让人容易亲近,人们与它交流并不需要花太多心思。 但它却拥有强大的功能。 很多语言不能完成的任务,Python都能轻易完成。 它几乎可以被用来做任何事情,应用于多个系统和平台。 无论是系统操作还是Web开发,抑或是服务器和管理工具、部署、科学建模等,它都能轻松掌握。 因此,从事海量数据处理的大数据行业,自然少不了这个“万能工具”。 除此之外,Python这只小虫子还受到了大数据老大哥Google的青睐。 Google的很多开发都用到了Python。 这使得人们能够找到Python的很多指南和教程。 让你学起来更方便,你在使用中可能遇到的很多问题大多数都已经被Google给解决了,并把解决方法发布到了网络平台。 Python还拥有一系列非常优秀的库,这省了你编程中的很多时间。 尤其是在人工智能和机器学习领域,这些库的价值体现得更为明显。 不管怎么说,从事大数据工作,少不得要在网络上爬取数据,不用Python爬虫,你还打算用什么呢?因此,在当前的大数据领域,从事大数据行业必学Python。 人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:————————————————版权声明:本文为CSDN博主「duozhishidai」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:
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