企业官网建设流程全解析

编译：Mika

来源：CDA数据分析师（ID：）

01 Web开发

和Flask等基于的Web框架最近在Web开发中非常流行。

有一些Web框架, 能够帮你去编写服务器端代码, 也就是后端代码, 这是运行在你服务器上的代码, 并非运行在用户设备以及浏览器上的代码, 即前端代码。

1. 为什么需要Web框架

因借助Web框架能够更轻易地架构起通用后端逻辑, 这涵盖把各异的URL映射至代码块, 对数据库予以处理, 以及去生成供用户于浏览器里所看见的HTML文件。

2. 应该使用哪种 Web框架

有两种Web框架, 它们是最流行的, 其中一种是Flask , 要是你才刚开始入门, 我给出这般建议, 使用它们当中之一。

3. 和Flask有什么区别

.Dwyer, 是有很不错文章针对这个问题的, 于此处, 我会引用以几段。

主要区别

Flask, 它有着达成简单且灵活以及细致控制的能力, 并且还能够让你凭借自己予以确定其中的实现形式。

可以获得管理面板, 能得到数据库接口, 还拥有 ORM, 也就是对象关系映射, 并且有开箱即用的应用程序, 以及项目的目录结构, 它提供了全面的体验。

如何选择

Flask: 要是你留意的是经验以及学习的契机, 又或者你期望能更多地把控使用何种组件, 就好像你打算使用哪些数据库以及怎样跟其展开交互。

要是你留意最终产出的物品, 或者你正钻研一个简易的应用程序, 像是新闻类网站、网络店铺或者博客, 而且你期望存在单一达成的办法。

从另一个角度来讲, 要是你属于刚开始接触的新手, 那么Flask或许会是更为合适的挑选, 原因在于其所需要去掌握的组件数量更少。除此之外, 要是你期望拥有更多的个性化设置, 那就选择Flask。

按照我的身为数据工程师、名为T Ho的朋友所讲, 鉴于Flask有的灵活性, 当处于创建REST API这个情况之下, Flask是更为合适的。

另一方面，如果你想直接构建一些东西，可能会让你更快实现。

02 数据科学

数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。

1. 机器学习是什么

假定你打算去开发一个具备自动检测图片内容功能的程序, 给出图1, 你期望这个程序能够识别出这是一只狗。

图1

给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。

图2

你或许会讲, 我能够编写一些代码来达成这点。比如说, 要是图片里存在诸多接近浅棕色的像素, 那么便能识别出来那是狗。

又或者能够用以检测图片里的边缘, 要是存在诸多笔直的边缘, 那么此即为桌子, 这张桌子。

不过, 这种办法很快就变得不那么好使了, 要是图片里的狗并非棕色毛发, 该如何是好? 倘若图片仅仅呈现桌子的圆形部分, 又该怎么办?

这里就需要用到机器学习了。

机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。

比如, 你把1000张狗的图片送去, 再送去1000张桌子的图片, 将这些输入给机器学习算法, 以此让它去把握狗和桌子之间的区别。然后, 当你给出新的图片, 让它分辨是狗还是桌子的时候, 它就能够展开判断。

这略似孩子学习新事物的那种情形, 孩子究竟是以怎样的方式去学习认知狗以及桌子的? 那便是借助数量众多的例子。

首先, 你不会去明确地告知孩子, 其次, 存在这样一种前提: 某个毛茸茸的东西是有着浅棕色毛发这种情况, 最后, 就表示可能是狗。

你会说，“这是狗，这也是狗。而这是桌子，那个也是桌子。“

机器学习算法的方式大致相同。

我们可以将相同的想法应用于：

以及其他应用。

你听过的热门机器学习算法包括：

你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。

2. 将用于机器学习

有一些处于热门状态的机器学习方面的库以及框架, 当中存在两个最为热门的, 一个是-learn, 另一个是。

要是你才着手开展机器学习项目, 我会给出建议, 让你先从 -learn 起始。要是你开端碰到效率方面的问题, 那便能够运用。

3. 数据分析和数据可视化

倘若你于一家从事在线销售产品事宜的公司里上班, 身为数据分析师, 你会去绘制如此这般款式的一种条形图。

条形图1 - 用生成

就在这张图里, 看得出, 特定的一个周日, 男性用户买下了四百多件产品, 女性用户则买下了三百五十件产品。

于身为数据分析师的你而言, 针对此你会给出部分或许的阐释。显著的阐释是, 此产品于男性用户里更具受欢迎程度。另外一种是样本数量过小, 而且这种差异乃是偶然的。再者还可能是因某类缘由, 男性常常在周日才去购置该产品。

为了理解哪种解释是正确的，你可以绘制另一个图。

折线图1 - 用生成

不光要看周日的数据, 还得留意一周的数据。从这张图表能够看出, 在不同日子里, 这种差异较为一致。

依照这个分析, 你能够得出这样的结论, 即这种产品于男性群体当中, 相较于在女性群体当中, 更具受欢迎程度。

但如果你看到像这样的图表呢？

折线图2 - 用生成

那么，怎么解释周日的差异呢？

有可能你会讲, 说不定由于某些特定原因汉子单在周日才会更进一些地选购该项商品呢。也许这仅仅是一种契合。

我于谷歌工作之际所开展的数据分析工作, 跟此示例极为相像, 仅仅是更为繁杂一点, 在谷歌工作时我运用其进行分析, 而于微软工作时我运用它。

于这两家公司之中, 我皆运用SQL自数据库那儿提取数据, 接着, 我借跟而(于谷歌)或者与跟还有D3.js(于微软)用于将这些数据予以可视化以及展开分析。

4. 使用进行数据分析/可视化

进行数据可视化时，是非常热门的库。

很棒，因为：

5. 如何用学习数据分析/可视化

首先, 你应当去知晓那关于数据分析以及可视化的基础方面的知识。之后呢, 当学习了数据分析和可视化的基础方面知识后, 再去学习统计学的基础方面知识, 这也将会是颇具助益的。

03 脚本

什么是脚本？

脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。

我曾经位于日本有一家小型创业公司工作, 公司拥有邮件支持系统的, 这是用于回复客户借助邮件发送给我们的问题的。

处于在那儿工作的那个时段, 我的任务是去计算含有关键字的邮件数量, 目的是为了对我们所收到的电子邮件展开分析, 这一任务可以通过手动方式来予以完成, 然而我编写了一个简易的脚本用以自动执行此项任务。

那时, 我们选用了Ruby, 然而, 对于这般任务来讲, 它亦是堪称优良的一种选择。它适配这类任务, 缘由在于其语法简约, 便于去编写, 并且开展测试之时速度亦是极快的。

04 其他用途

1. 嵌入式应用

并不是在这方面我属于专家层面, 然而我清楚, 它能够跟Pi一块儿去使用, 于硬件爱好者当中流行程度较高。

2. 游戏开发

你能够将其用于开展游戏开发工作, 然而它并非是那最为受到欢迎的游戏引擎。你能够借助它来对业余爱好项目予以开发, 不过要是你对待游戏开发这种事情是饱含认真态度的, 那么建议你不要去选择它。

我提议采用Unity所具备的C＃, 它属于极为受喜爱的游戏引擎当中的一个, 它能够促使你针对众多平台去开展游戏开发, 涵盖Mac, 涵盖iOS , 涵盖。

3. 桌面应用

能够供你去使用的，然而这却并非是最为热门的那种选择。诸如Java、C＃以及C ++这类语言好像更受人们的欢迎。

近来, 有一些公司也着手运用来开展桌面应用程序相关开发工作。拿Slack来说, 其桌面应用就是经构建而成设有的。它能够让你借助构建桌面应用程序。

从个人角度来讲, 要是我进行桌面应用开发, 我会挑选采用，它能够使你再度运用网络版本之中的某些代码。

诚然, 我并非是那种对于桌面应用有着专业水准的行家, 因而要是你持有不一样的见解, 在评论里头告知我。

4. 3还是 2

我会推荐 3，因为它更新而且更受欢迎。

5. 后端代码与前端代码的区别

倘若你打算去开发与之相类似的产品, 那么你要针对想要予以支持类型的设备, 去创建前端代码。

你可能会用到：

每一组代码, 都会在每一种类型的设备之上运行, 这一类代码, 会对应用的布局样式予以决定, 涵盖点击按键的样式等等。

然而, 您仍需具备存储用户信息以及照片的功能, 您得把它们存于服务器之上, 并非仅仅放置在用户设备里, 如此一来, 每个用户的关注者便能查看其照片了。

这时, 是要用到后端代码的, 也就是所说的服务器端代码。你要去编写后端代码, 以此来执行下面这些操作:

这是后端代码和前端代码之间的区别。

顺便提及一下, 编写代码并非是仅有的选项, 存在着基于Node.js等类型的其他选择, 标点符号。

原文链接：

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