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程序员技术沙龙 2019 Python开发者日在京举办

2019年04月18日 00:50来源:未知手机版

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北京2019年4月17日 /美通社/ -- 基于其特性带来的种种优势,Python在近年来的各大编程语言排行榜上也是“一路飚红”,并成为越来越多开发者计划学习的编程语言。如今,大家最迫切关心的是,该如何利用Python构建相应的技术体系以匹配到自己的实际业务中去?

4月13日,由中国IT技术社区CSDN举办的“2019 Python开发者日”在北京联合大学隆重开启。本次活动邀请10余位身处一线的Python技术专家,聚焦Web开发、数据分析、人工智能等技术模块,全方位探讨他们对真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见,并与在座的数百位学生、开发者等业内同行进行了深入交流。接下来的第二天,大会还针对不同层次的开发者,安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

CSDN 总编辑谷磊在活动中致辞并表示:“CSDN是中国专业的IT技术社区,有2700万注册会员,我们每年会做一个大型调查问卷,今年调查结果显示:近六成开发者最近想学习的语言是Python。CSDN社区上有很多Python学习资源,很多用户反馈,学了这些资源以后更想看到的大型科技互联网公司是怎样应用Python做实践应用案例的。这是我们做Python开发者日活动的初衷。”

下面我们就来一起回顾下这10位身处一线的技术专家在活动首日所做的精彩分享。

阿里巴巴技术专家 杨群:基于Python特性带来的好处,数据分析是第一位的


杨群以《高并发场景下的Python的性能挑战》主题做了演讲。

首先杨群从“为什么大家都说Python慢”问题开始讲起,从GIL对性能影响、解释器及Python语言本身特征等方面解释。

最主要的原因是全局解释器锁,Python有垃圾回收机制; C、C++编辑完之后保证编码是CPU可以理解的,所以很快。但像CPython首先要生成pcy自解码序列之后才会快很多; Python是动态语言类型,因为读取、写入变量或者引用变量时会进行检查,所以在做类型转化、比较时就会比较耗时;此外,静态类型语言没有这么高的灵活性。

随后,他从服务选型、性能瓶颈分析等问题方面,给出了一些优化方法,如通过数据进行优化、IO密集型与CPU密集型的缓存方法、缓存的开发函数、懒加载等方法与技巧。

最后,杨群总结了三大关键问题:

首先,基于Python特性带来的好处,数据分析是第一位的;

其次,需要合理的测试环境,不要因为性能调优而影响服务稳定性或者出现故障;

第三要有的放矢,有时服务拆分或微服务化是有用的方法,对架构有好处。

博世(中国)投资有限公司大数据分析师 王红星:在实际业务中要看具体的业务需求再定模型 


博世(中国)投资有限公司大数据分析师 王红星

王红星分享了《数据分析及大数据在制造业的应用》的主题演讲。

他重点讲到了数据分析的基本概念、工具及技术,以及应用案例方面的实际案例,特别是在制造业环境中的一些启发。

什么是数据分析呢?数据分析有时也叫“预测型数据分析”、“大数据分析”,有时说深度学习。从广义角度来讲,是指通过分析数据以达到辅助决策或知识抽取的目的;从狭义角度来讲,区别之前在工业或者企业里的可视化,所谓的高级分析都称之为“数据分析”,包括数据挖掘、可视化分析、文本分析等。

那么如何做数据分析呢?王红星主要谈到两种手段:一是统计学,二是机器学习。他表示,机器学习是一种自动化分析模型的数据分析方法。利用算法在数据中迭代的学习,允许计算机在不显式编程的情况下找到隐藏在数据中的模式。当然,在实际业务中要看具体的业务需求再定模型,模型训练主要有三种方式:Pipline, Cross Validation, Grid Search。

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