03 youtube視頻下載器推薦知乎網頁版登錄(學python可以做什么)

號在內外部自由招騁人才，在不到三個月時間里就組建了一個超過100人的團隊。其中技術人員占了50%以上。

或許是上線時間太短，提到數據部分時，徐繼業總是會選則無視或者用“快速增長”這樣模糊的說法帶過。他甚至認為過于關注這些數據是一種錯誤的思考方式，盡管他也承認有時候會向這種行業普遍的評價體系妥協。

“現在有一個誤區，大家都在看流量、用戶、變現能力，這些都是平臺級的東西。其實最核心的，是技術上的模型，是你用戶畫像和內容標簽是不是打得足夠精準。”徐繼業告訴騰訊科技。

徐繼業認為，現在各家的競爭還處在很初級的階段，百度雖然進入相對比較晚，但技術上的優勢能夠幫助百度挽回劣勢，甚至趕上和超越所有競爭對手。

作為一家搜索引擎公司，把抓來的文章通過切詞和分詞技術進行再加工，打個標簽，建立索引庫，一直是百度最重要的工作。這也成為了百度做百家號最大的底氣。

“同一個用戶你對他的畫像，從標簽維度來看，門戶可能是幾十，微博可能是幾百，而搜索引擎可能是幾千個顆粒點。”徐繼業說，“顆粒度越清晰，你對用戶的了解越清楚，你能夠更好地推薦內容。”

徐繼業認為百家號對于百度的重要性，還體現在它彌補了百度在移動端的一個劣勢。在PC時代，所有內容都通過“超鏈接”的方式存在，百度可以能過爬蟲進行徹底抓取。而到了移動端，內容分散到了各個應用中，你無法通過傳統搜索方式輕易獲得。

目前百家號最重要的展示場所是手機百度搜索框下方的區域，徐繼業稱不方便透露具體的流量數據，只表示“量比我們想像的大得多”。

護城河和泡沫

買粉絲“嚴肅八卦”的創始人蘿貝貝在過去兩年陸續接到了眾多內容平臺的入駐邀請，不過最終他們只選擇了其中兩家：今日頭條和天天快報。

盡管已經是一個擁有超過百萬粉絲的“大號”，但她仍然不想把過多精力牽扯到內容以外的事情上。至今，她還不太清楚一篇文章究竟為什么（沒有）被推薦，也不想弄明白那些復雜無比的平臺廣告分成方案。

“沒有明確給出回報機制的我都沒有入駐。很多平臺根本沒有準備給作者認真開稿費。”蘿貝貝告訴騰訊科技。她拒絕向我們透露平臺的廣告分成具體數額。

搞不懂推薦機制，閱讀量偏低是多位自媒體跟我們談到這些內容平臺時最多的困惑。以“嚴肅八卦”為例，一篇題為《黎姿把弟弟的公司做上市了，生活有再多磨難，她也在積極向陽》的文章在買粉絲買粉絲中為10萬＋，而在擁有8.1萬粉絲的頭條號中，閱讀量卻只有641。

一位不愿意透露姓名的 汽車類自媒體告訴騰訊科技，他在多個平臺都有連續多篇文章閱讀數為零的情況，讓他很無語。而即便是閱讀數高達幾萬的文章，最后的廣告分成也“很少”。另一位買粉絲粉絲超過20萬的影視類自媒體則稱，上個月剛剛停掉了兩個“號”的運營，因為“閱讀量實在少得可憐”。

“平臺拉你的時候總是會說，你多一個平臺就多一份收入。但他沒有告訴你，這個收入也可能是每月幾十，幾百塊。”上述影視行業自媒體負責人告訴騰訊科技。

即便是那些保持多平臺更新的自媒體們，也幾乎只是把一份內容復制到各個平臺，從另一方面導致了平臺內容的同質化。我們似乎又回到了那個“雞和蛋”的問題。

低俗內容和標題黨是另一個內容平臺被廣泛質疑的問題。尤其是在張一鳴接受《財經》記者采訪時，表示技術應該是中立，平臺不應該背負價值觀。

徐繼業認為，說技術不需要價值觀是“不負責任”的，“比如說小孩來問你要吃的，如果沒有價值觀，他想要什么東西你就給他什么東西的話，他最想吃的東西一定是糖，然后一直給他糖。”

他認為百度號要給讀者推送的主要是兩類東西，一類是你感興趣的最優質的內容。另一類是你永遠觸碰不到的一些生活圈的有趣新聞，比如一些亞文化的現象。而這背后則需要把編緝的價值觀和思維加入算法中，讓機器為編輯思維服務。不過在我們使用多個智能分發應用過程中，內容和推薦的差異性并沒有體現得足夠顯著。

廣告主們則從另一個角度表達了擔憂。一位已經做了今日頭條半年投放計劃的品牌擔心，這么長的周期無法一直為它帶來足夠多的新用戶，“到后面總是同一些人在觀看”。而這是所有這類平臺都無法繞開的一個問題。

一家大型廣告代理公司的高層人員告訴我們，在給客戶做投放計劃時，對于這些智能分發平臺會保持謹慎，“有的報價非常高，還有一些平臺的廣告效果并不像他們說的那么好，甚至會差很多。”他說。

廣告主們對于 信息流廣告和視頻廣告表達出了更加大的興趣，而包括今日頭條在內的多個平臺，正在對這兩類廣告加大投入力度。

視頻，尤其是 短視頻，被認為是“下一個風口”。過去一年，各類短視頻相關的創業項目，總融資超過了50億。

短視頻也是這些分發平臺接下來要比拼的新賽道。今日頭條高級副總裁趙添在1月7日的2017 新榜大會上透露，2016 年今日頭條上視頻資訊的日均播放量超過12億，比去年增長了 605%，遠高于圖文87%的增量。

今年，今日頭條宣布拿出10億來補貼短視頻制作者。而徐繼業也表示，今年開始，百家號很快就會在短視頻上有大動作。

學python可以做什么

1WEB開發

在國內，豆瓣一開始就使用Python作為web開發基礎語言，知乎的整個架構也是基于Python語言，這使得web開發這塊在國內發展的很不錯。

盡管目前Python并不是做Web開發的首選，但一直都占有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發的Web項目中也是十分具有優勢的。廣泛使用（或曾經廣泛使用）Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網站。加之Python本身的“膠水”特性，很容易實現在需要大規模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發時的輕便快捷。

除此之外，Python中還有大量“開箱即用”的模塊，用于與各種其它網站的對接等相關功能。如果希望開發個買粉絲買粉絲相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種服務器交互細節，專注于功能實現即能完成開發。

目前，國內的Python web開發主要有兩個技術棧：

（1）Django

Django是一個高級的敏捷web開發框架，如果學會了，擼一個網站很快。當然如果純粹比擼網站的速度，基于ruby的Ruby on rails顯然更快，但是Django有一個優勢就是性能優秀，更適合國內網站的應用場景。國外的著名圖片社區Pinterest早期也是基于Django開發的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發一個網站，還能兼顧APP客戶端的API調用需求，Django是可以信賴的。

（2）Flask

相對于Django，Flask則是一個輕量級的web框架，Flask的最大的優勢是性能優越，適合配合手機客戶端開發后臺API服務。國內基于Flask的Restful API服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、網易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統的web網站，還是建議使用Django，Flask的優勢是后端、API，不適合構建全功能網站。

2網絡爬蟲

網絡爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發展。以前國內很多人用采集器搜刮網上的內容，現在用Python收集網上的信息比以前容易很多了。

Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用于模擬HTTP請求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用于最簡化數據庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數據爬取的首選語言之一。特別是，爬取后的數據分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

3人工智能與機器學習

人工智能是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什么呢？

因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可借助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯于數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

4數據分析處理

數據分析處理方面，Python有很完備的生態環境。“大數據”分析中涉及到的分布式計算、數據可視化、數據庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapRece和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數據科學家還是對于數據工程師而言都是十分便利的。

5服務器運維及其它小工具

Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調控ssh/sftp用的paramiko，到監控服務用的supervisor，再到bazel等構建工具，甚至買粉絲nan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結合Web，開發方便運維的工具會變得十分簡單。

更有意思的是，Python社區的開發者們還制作了諸如itchat這樣的開發工具包，你大可以用買粉絲來管理服務器或是各種服務的運行。想想看，一個買粉絲機器人，能夠在出現異常時，又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表，一目了然，而你對它發上簡簡單單一句話，即可完成對服務器的調整。

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