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前面的文章我们学习了Python与R语言的共同点和区别,本文小编再和大家来学习一下Python与R语言的应用场景有哪些?
应用Python的场景
1、网络爬虫与网页抓取
Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大,结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
2、内容管理系统
Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式,一个包就解决了多种资料库连接的问题,且在生产环境中广泛使用。基于Django,Python可以快速通过ORM建立资料库、后台管理系统,而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。
3、API的构建
通过Flask、Tornado等标准的网络处理库,Python也可以快速实现轻量级的API,而R则较为复杂。
应用R语言的场景
1、统计分析
尽管 Python 里Scipy、Pandas、statsmodels提供了一系列统计工具 ,R 本身是专门为统计分析应用建立的,所以拥有更多此类工具。
2、互动式面板
R 的 shiny 和 shiny dashboard 可以较快地构建定制可视化页面。速度更快,所需代码更少。
总的来说,Python 的 pandas 借鉴了R的dataframes,R 中的 rvest 则参考了 Python的BeautifulSoup,两种语言在一定程度上存在互补性,通常,我们认为 Python 比 R 在计算机编程、网络爬虫上更有优势,而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说,同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
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