Ich habe versucht, das AI-Framework von Python zusammenzufassen. Aus persönlicher Sicht schien Tensorflow die meisten Dokumentationen und Beispiele zu haben.
Was ist das Python-Framework? Das Python-Framework bezieht sich auf Software, die als Grundlage für die Entwicklung von KI (künstliche Intelligenz) und Webanwendungen wie maschinelles Lernen und Deep Learning mit Python dient. Mit anderen Worten, es ist ein Framework und Framework, das durch Hinzufügen von Funktionen zum allgemeinen Code (jede Programmiersprache) gebildet wird. Insbesondere bei der Entwicklung von KI (künstliche Intelligenz) wie maschinelles Lernen und Deep Learning sowie Webanwendungen ist es erforderlich, eine große Anzahl von Programmen zu schreiben. Durch die Verwendung des Frameworks ist es jedoch möglich, den Umfang der Programmbeschreibung und die Anzahl der Schritte erheblich zu reduzieren. Selbst unerfahrene Ingenieure können Programme mit garantierter Sicherheit erstellen.
Unterschied zwischen Framework und Bibliothek Lassen Sie mich einen kurzen Unterschied zwischen dem Framework und der Bibliothek erläutern.
·Rahmen Ein Framework ist eine Sammlung von Klassen und Bibliotheken, die beim Programmieren verwendet werden, um die Standardstruktur einer Anwendung für ein bestimmtes Betriebssystem zu implementieren. Mit anderen Worten, es ist ein Framework oder Framework, das organisiert, was für allgemeine Zwecke benötigt wird.
·Bibliothek Eine Bibliothek ist eine Sammlung vielseitiger Programme. Mit anderen Worten, es ist ein Teil des Quellcodes, der als Gruppe von Teilen wie Klassen und Funktionen bereitgestellt wird.
verdienen
・ Verbesserung der Arbeitseffizienz Die Entwicklung unter Verwendung eines Frameworks führt zu einer verbesserten Arbeitseffizienz. Das Framework besteht aus Vorlagen, die in ihrer ursprünglichen Form verwendet werden können, wiederverwendbaren Klassen, Bibliotheken, APIs usw. Durch die Einführung eines Frameworks, das von vielen Menschen verwendet und als vertrauenswürdig eingestuft wird, muss der größte Teil der Codierung nicht vorbereitet werden, was zu einer Verbesserung der Arbeitseffizienz führt. Darüber hinaus können Sie die Funktionen und das Design einfach anpassen, sodass Sie in kurzer Zeit hochwertige Anwendungen entwickeln können.
・ Beibehalten der Code-Einheitlichkeit
Bei der Entwicklung als Team hat die Verwendung eines Frameworks den Vorteil, dass die Code-Integrität erhalten bleibt. Insbesondere da technische Fähigkeiten wie das Codieren für jeden freiberuflichen Ingenieur unterschiedlich sind, wird der Code inkonsistent und infolgedessen sinken häufig die Arbeitseffizienz und die Entwicklungsgeschwindigkeit. Durch die Verwendung einer gemeinsamen Regel namens Framework reduzieren wir Codierungsunterschiede zwischen freiberuflichen Ingenieuren.
・ Reduzierung von Fehlern Das Codieren ohne Framework erhöht an vielen Stellen die Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Dies mag einfach auf mangelnde Entwicklungskompetenz zurückzuführen sein, aber die Verwendung von Flakework ist weniger anfällig für Fehler als das eigene Schreiben.
Fehler
・ Es ist eine gewisse Lernzeit erforderlich Zusätzlich zum Erlernen von Python selbst müssen Sie Zeit damit verbringen, das Python-Framework zu erlernen. Sie benötigen einen schnellen Nachholbedarf. Es ist auch möglich, dass die Dokumentation in Englisch verfasst ist und dass das Python-Framework für kleine Märkte nicht viele Informationen enthält.
・ Einige Frameworks sind teuer Einige Python-Frameworks können kostenlos verwendet werden, während andere teuer sind. Lassen Sie uns im Voraus gründlich studieren, bevor wir das Python-Framework lernen.
Markttrends für Python-Frameworks Python ist als Technologie stabil, und da die Zahl der Entwicklungsingenieure von Jahr zu Jahr zunimmt, wird der Bedarf an einem Python-Framework sowie an Entwicklungssprachen zunehmen. Bis 2030 werden voraussichtlich 550.000 IT-Ingenieure fehlen, die für Spitzentechnologien wie IoT und AI (Künstliche Intelligenz) verantwortlich sein werden. Insbesondere die Entwicklung mit den Frameworks für maschinelles Lernen und tiefes Lernen von Tensorflow, Keras und Pytorch wird voraussichtlich in Zukunft erweitert. Frameworks sind jedoch veraltet und neue werden noch entwickelt. Behalten Sie daher die neuesten Markttrends im Auge und aktualisieren Sie Ihr Wissen ständig.
5 Empfohlene Python-Frameworks Python ist eine Entwicklungssprache, die in den letzten Jahren Aufmerksamkeit erregt hat, von Webanwendungen bis hin zu KI (künstliche Intelligenz) wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Darüber hinaus entwickeln wir Python für viele Dienste wie YouTube, Dropbox, Reddit, Instagram usw., und die Anzahl der Jobs und Projekte steigt von Jahr zu Jahr. Aus diesem Grund werden verschiedene Frameworks verwendet, von funktionsreichen Frameworks bis hin zu Lightweight-Frameworks. In diesem Kapitel werden 5 Python-Frameworks vorgestellt, die häufig bei der Entwicklung von Python verwendet werden. Wenn Sie ein freiberuflicher Ingenieur sind, schauen Sie sich die Python-Frameworks an, an denen Sie interessiert sind.
· Django
Django ist ein Open Source Framework für die Webentwicklung, das 2005 veröffentlicht wurde. Es ist das beliebteste Python-Webframework. Geeignet für die Entwicklung umfangreicher Webanwendungen. Darüber hinaus handelt es sich um ein Python-Framework, das häufig als Entwicklungserfahrung für Python-Jobs und -Projekte benötigt wird. Django verfügt über Webfunktionen wie Site Map, Benutzerauthentifizierung und RSS-Feed und soll die Entwicklung von Websystemen erleichtern. Django wird auch in den berühmten Instagram / Pinterest-Web-Apps verwendet.
・ Flasche
Flasche ist ein sehr einfaches Python-Framework für das Web. Die Funktion ist, dass es sich um WSGI (Web Server Gateway Interface) handelt. WSGI bezieht sich auf das Definieren einer Schnittstelle in Python zum Verbinden eines Webservers mit einer Webanwendung. Die Flasche wird für diejenigen empfohlen, die mit dem Python-Framework noch nicht vertraut sind, da sie nur verwendet werden kann, wenn Sie den einfachen Mechanismus verstehen. Geeignet für die Entwicklung kleiner und mittlerer Webanwendungen.
· Flasche
Flask ist wie Bottle ein Python-Framework für die Entwicklung von Webanwendungen mit WSGI. Manchmal als Micro-Web-Framework bezeichnet, zeichnet es sich durch geringes Gewicht und minimale Funktionalität aus. Mit Flask implementierte Anwendungen können problemlos auf einem WSGI-fähigen HTTP-Server ausgeführt werden. Es eignet sich für die Entwicklung kleiner und mittlerer Webanwendungen.
・ Tornado
Tornado ist ein Python-Framework für das Web, das von FriendFeed entwickelt wurde. Im Gegensatz zu anderen Python-Frameworks für das Web bietet es die Möglichkeit, die zeitaufwändige E / A-Verarbeitung zu verschieben und die Anforderungsverarbeitung zuerst zu akzeptieren. Im Jahr 2009 wurde FriendFeed von Facebook übernommen.
・ Plone
Plone ist ein Python-Framework für Open Source-Webanwendungen. Plone bietet ein All-in-One-Paket mit allen Funktionen, die Sie benötigen. Daher wird die Datenbank / der Webserver in Plone bereitgestellt, und Apache oder MySQL müssen nicht installiert werden. Plone wird hauptsächlich zum Erstellen von CMS (Content Management System) für Unternehmen verwendet.
・ Tensorflow
Tensorflow ist ein von Google entwickeltes und in Open Source veröffentlichtes Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning. Ursprünglich eine Bibliothek, die für Tensorberechnungen entwickelt wurde, ist sie ein Framework, das Berechnungsverarbeitung durchführen kann und über zahlreiche Funktionen im Zusammenhang mit neuronalen Netzen verfügt. Da sich das Gebiet der KI (künstliche Intelligenz und) des maschinellen Lernens weiterentwickelt, wird erwartet, dass die Anzahl der Dienste, die TensorFlow verwenden, zunehmen wird. Da es sich um Googles OSS (Open Software Library) handelt, ist es außerdem für den dramatischen Anstieg der Anzahl der Nutzer innerhalb weniger Monate nach seiner Veröffentlichung bekannt.
・ Keras
Keras ist eine neuronale Netzwerkbibliothek, die auf TensorFlow und Theano ausgeführt wird. Eine neuronale Netzwerkbibliothek ist eine Gruppe von Software, die Implementierungen wie maschinelles Lernen und Deep Learning unterstützt. Keras ist selbst für Anfänger leicht zu verstehen, daher ist es ein sehr gutes Python-Framework für Ingenieure, die anfangen, maschinelles Lernen und tiefes Lernen zu lernen.
・ Pytorch
Pytorch ist ein Deep-Learning-Framework, das von Facebook geleitet wird. Pytorch ist in Deep-Learning-Bibliotheken sehr beliebt, da Sie damit hochflexible neuronale Netze schreiben können. Da die Benutzergemeinschaft von Jahr zu Jahr wächst, ist es attraktiv, dass es einfach ist, Implementierungen zu finden, die von anderen Forschern geschrieben wurden.
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