10 วิธีในการใช้ Python สำหรับการสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูล

เผยแพร่แล้ว: 2023-03-30

Python ทำให้การสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น

เมื่อพูดถึงการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล วลีการแยกและวิเคราะห์ข้อมูลบางครั้งใช้แทนกันได้

ในทางกลับกัน การสกัดข้อมูลเป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลจำนวนมาก และนำเสนอในรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งผู้ใช้ปลายทางสามารถใช้ได้ ในขณะที่การแยกวิเคราะห์คือกระบวนการแยกข้อมูลดิบออกเป็นส่วนๆ ที่มีความหมาย

กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณต้องรวบรวมข้อมูลจากสื่อที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างเป็นประจำ (เช่น ข่าวสารและเว็บไซต์)

จัดระเบียบเป็นกรอบข้อมูลเพื่อให้สามารถวิเคราะห์และนำเสนอได้อย่างมีความหมาย

Python มักจะทำให้งานเหล่านี้ง่ายขึ้นด้วยเหตุผลสองประการ

  • ก่อนอื่น เนื่องจากโปรเจกต์ของคุณเป็นแบบไดนามิก คุณจึงสามารถเพิ่มหรือลบงานได้อย่างรวดเร็วในขณะที่คุณทำ
  • ประการที่สอง ความสามารถและฟังก์ชันจำนวนมากของภาษามุ่งไปที่การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการแยกและวิเคราะห์ข้อมูล

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแยกข้อความออกเป็นคำ วลี และส่วนย่อยได้อย่างรวดเร็วโดยใช้โมดูลใหม่ ซึ่งช่วยให้การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความง่ายขึ้นสำหรับการค้นหาและจับคู่

โมดูลนี้ยังทำให้ง่ายต่อการแมปหัวข้อและธีมของเอกสาร (หรือเว็บไซต์) โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยให้คุณค้นพบคำนามและคำกริยาทั้งหมดในข้อความ

ในปีหน้า คาดว่าอุปกรณ์ 10.5 พันล้านเครื่องจะถูกบุกรุก

ด้วยแกดเจ็ต 10.5 พันล้านชิ้นที่คาดว่าจะออนไลน์ในปี 2562 ปีต่อๆ ไปจึงได้รับสมญานามว่า “ปีแห่ง IoT”

อุปกรณ์ที่เป็นส่วนหนึ่งของ IoT หรือ Internet of Things มีขนาดตั้งแต่อุปกรณ์สวมใส่ขนาดเล็ก เช่น สมาร์ทวอทช์ ไปจนถึงอุปกรณ์ขนาดใหญ่ เช่น ตู้เย็นและเทอร์โมสตัท ทำให้ผู้ประสงค์ร้ายมีโอกาสแฮ็กอุปกรณ์จำนวนมาก

เนื่องจากแกดเจ็ตเหล่านี้มักไม่ต้องการการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด แฮ็กเกอร์และอาชญากรไซเบอร์อื่นๆ สามารถโจมตีอุปกรณ์เหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย

ความเป็นไปได้ของการละเมิดมีสูงมาก เนื่องจากมีอุปกรณ์ IoT จำนวนมาก และการเชื่อมต่อมักทำโดยใช้คอมพิวเตอร์สาธารณะหรือการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่พบในร้านกาแฟและล็อบบี้โรงแรม

องค์กรต่าง ๆ พบว่าเป็นเรื่องท้าทายอย่างยิ่งในการติดตามช่องโหว่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ทั้งหมดที่ให้บริการโดย IoT เนื่องจากอุปกรณ์มีจำนวนมากมาย

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยได้หันมาใช้โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่ทันสมัยซึ่งสร้างขึ้นเพื่อรับมือกับความเสี่ยงเหล่านี้เพื่อแก้ไขปัญหานี้

ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยนับพันล้านที่เกิดขึ้นโดยอุปกรณ์ IoT ในทันที

โซลูชันการรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถติดตามและตรวจสอบกิจกรรม IoT ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อก่อนที่จะก่อให้เกิดอันตรายใดๆ

ด้วยการใช้เครื่องมือที่เหมาะสม ทีมสามารถมั่นใจได้ว่าแผน IoT ของพวกเขาประสบความสำเร็จและเครือข่ายของพวกเขาปลอดภัย

ทั้งหมดเกี่ยวกับ Python และการใช้งาน

การอ้างว่าองค์กรไม่ต้องการเครื่องมือในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลคงเป็นเรื่องโง่เขลา

ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ มีตัวเลือกมากขึ้นกว่าเดิมในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ต้องขอบคุณการเกิดขึ้นของ Hadoop และระบบคลาวด์ แต่สิ่งนี้ยังนำมาซึ่งความยุ่งยากแบบใหม่อีกด้วย

ทีมอาจสามารถควบคุมพลังการประมวลผลที่จำเป็นในการใช้งานแอปข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ไม่สามารถรับประกันได้เสมอไปว่าข้อมูลจะยังคงปลอดภัยในระบบคลาวด์

Python มีประโยชน์ในสถานการณ์นี้

ภาษาโปรแกรม Python ได้รับความนิยมค่อนข้างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ส่วนหนึ่งเป็นเพราะลักษณะไดนามิกที่แข็งแกร่งซึ่งกระตุ้นให้เกิดการทดลองและการพัฒนาอย่างรวดเร็ว

อ่าน วิธีใช้โซเชียลมีเดียให้ดียิ่งขึ้นเพื่อเพิ่มระดับความพึงพอใจของลูกค้าของคุณ

ทุกคนที่พร้อมจะเรียนรู้สามารถเข้าถึงได้ง่ายด้วยชุมชนโอเพ่นซอร์ส และคุณสามารถเริ่มต้นได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย!

โพสต์นี้จะกล่าวถึงแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์และใช้งานได้จริงที่สุดของภาษานี้ รวมถึงวิธีที่คุณจะเริ่มสร้างงานเกี่ยวกับข้อมูลของคุณเอง

หนึ่งในภาษาสคริปต์ที่ดีที่สุดสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายใน Python

โพสต์นี้จะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการต่างๆ ที่อาจใช้ Python ในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายภาคส่วน หากคุณยังใหม่กับภาษานี้

ไม่ว่าคุณจะต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการขุดข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ หรือการดึงข้อมูล Python เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทำงานเหล่านี้

ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่ดำเนินการทางออนไลน์ สิ่งนี้บ่งชี้ว่าหลาย ๆ ด้านของธุรกิจของพวกเขาขึ้นอยู่กับอินเทอร์เน็ต

Python เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ

10 วิธีในการใช้ Python สำหรับการสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูล

1. สร้าง Python DataFrames ขนาดใหญ่สำหรับการแยกและแยกวิเคราะห์

10-Ways-To- Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Build-Massive-Data-Frames

  ความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นหนึ่งในการพัฒนาล่าสุดที่น่าสนใจที่สุดของไลบรารีมาตรฐาน Python

โครงสร้างข้อมูลและเทคนิคต่างๆ มีอยู่ในไลบรารี Pandas ซึ่งทำให้ง่ายต่อการสร้างเฟรมข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถจัดเก็บบันทึกนับล้าน โดยแต่ละรายการมีข้อมูลหลายพันล้านไบต์

การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มีประโยชน์มากมาย รวมทั้งการสืบค้นที่ซับซ้อนและการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและง่ายดาย

ธุรกิจอาจค้นพบแนวโน้ม รูปแบบ และโอกาสได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง ซึ่งอาจต้องใช้เวลานานกว่ามากในการค้นหาโดยใช้แนวทางแบบเดิมๆ ด้วยการรวมพลังของแมชชีนเลิร์นนิงและ AI เข้ากับชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล

2. Python ใช้ประโยชน์จาก Regular Expressions ในขณะที่จัดการสตริงในการแยกและแยกวิเคราะห์ข้อมูล

10-Ways-to-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Make-Use-of-Regular-Expressions-While-Manipulating-Strings

การทำงานกับ Regular Expression เป็นส่วนเพิ่มเติมล่าสุดและสำคัญสำหรับไลบรารีมาตรฐานของ Python

แทนที่จะแยกวิเคราะห์ HTML หรือ XML ด้วยตนเอง นิพจน์ทั่วไปเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพที่อาจใช้ในการตรวจสอบและแก้ไขสตริง

ตัวอย่างเช่น การใช้นิพจน์ทั่วไปช่วยลดความยุ่งยากและปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการแยกวิเคราะห์ฟีด XML อย่างมาก

ข้อเสียของการใช้นิพจน์ทั่วไปคืออาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจและต้องการงานจำนวนมากเพื่อใช้อย่างเหมาะสม

ขอบคุณพระเจ้าสำหรับฟังก์ชันความช่วยเหลือและตัวอย่างในตัวของ Python ซึ่งทำให้เข้าใจ Regular Expression ได้ง่ายขึ้นมาก

3. Python สร้างธุรกิจไลฟ์สไตล์ด้วยการเริ่มต้นด้วยการสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูล

10-Ways-To-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Establishes-A-Lifestyle-Business-As-A-Start-Up

การระบาดใหญ่ของโควิด-19 ในปี 2562 นำไปสู่การปิดกิจการจำนวนมากและการเปลี่ยนไปใช้การทำงานจากระยะไกลอย่างกว้างขวาง

ตั้งแต่นั้นมา บริษัท "ผู้ประกอบการใหม่" จำนวนมากได้เกิดขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของวิถีชีวิตแบบเร่ร่อนทางดิจิทัลที่เกิดจากการแพร่ระบาดของโรค

ธุรกิจเหล่านี้ให้บริการที่หลากหลายเพื่อช่วยเหลือผู้ปฏิบัติงานทางไกล ผู้รับจ้างอิสระ และผู้เร่ร่อนทางดิจิทัล

หนึ่งในบริษัทดังกล่าวคือ Airwallex ซึ่งให้บริการเกี่ยวกับการเดินทางระดับไฮเอนด์แก่ผู้เร่ร่อนทางดิจิทัล

เริ่มต้นเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโอกาสการจ้างงานระยะไกลที่เกิดจากโรคระบาด

พวกเขาต้องการแพลตฟอร์มที่สามารถเชื่อมโยงที่พักที่เลือกโดยผู้รับเหมาอิสระ เช่น โรงแรมหรูและรถเช่า เข้ากับบริการการเดินทางที่จำเป็นอื่นๆ เช่น การจองตั๋วและประกันการเดินทาง

การระบาดใหญ่ทำให้หลายบริษัทหันมาใช้การทำงานจากระยะไกล และเพิ่มการใช้งานฟรีแลนซ์และคนเร่ร่อนทางดิจิทัล

4. Python ยอมรับการทำงานอัตโนมัติเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ 

10-Ways-to-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Automation

เราทุกคนได้ตระหนักถึงข้อดีของระบบอัตโนมัติมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งมีความเป็นไปได้

อ่าน 6 ขั้นตอนสำหรับการสร้างความน่าเชื่อถือในอีคอมเมิร์ซ

การระบาดของโควิด-19 ทำให้หลายบริษัทเปลี่ยนไปใช้การทำงานจากระยะไกลโดยสิ้นเชิง และตอนนี้ข้อดีของการทำงานอัตโนมัติก็ชัดเจนมากขึ้นกว่าเดิม

ทำไมไม่ทำกิจกรรมอัตโนมัติที่คุณสามารถทำได้ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบกับลูกค้า

ClickMeter ซึ่งเป็นโซลูชันที่สร้างขึ้นโดย Reachforce และ Ignition Technologies ที่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์การตลาดแบบอัตโนมัติได้ เป็นตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จัดการการวิเคราะห์ทั้งหมดสำหรับผลิตภัณฑ์ โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างเข้มข้นเพื่อติดตามการมีส่วนร่วมและความสนใจของผู้บริโภคในหลายช่องทาง

แพลตฟอร์มอัตโนมัติสำหรับการวิเคราะห์การตลาดมีข้อได้เปรียบในการให้ทีมการตลาดมีเวลามากขึ้นในการดึงดูดลูกค้าด้วยวิธีใหม่ๆ และเพิ่มปริมาณและคุณภาพของลีดและคอนเวอร์ชั่น

ในทางกลับกัน สิ่งนี้ส่งเสริมผลผลิตและการเติบโต

5. ใช้ Apache Spark เพื่อวิเคราะห์การสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล

10-Ways to-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Use-Apache-Spark-to-Analyze-Huge-Amounts-of-Data

แม้ว่า Python จะเหมาะสมที่สุดสำหรับการประเมินชุดข้อมูลขนาดเล็ก แต่เมื่อชุดข้อมูลพัฒนาขึ้น ก็จะไม่มีประสิทธิภาพและลำบากอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น เมื่อชุดข้อมูลของคุณขยายเกินขนาดใดขนาดหนึ่ง ชุดข้อมูลจะต้องการจำนวนรอบของ CPU หลักที่เพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์

สิ่งนี้จะกลายเป็นปัญหาหากคุณต้องทำการวิเคราะห์ในภายหลัง

ทำให้ยากและอาจมีราคาแพงในการแคชข้อมูลทั้งหมดนี้ในหน่วยความจำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากการเรียกข้อมูลจะต้องใช้พลังงาน CPU จำนวนมาก

โชคดีที่สถานการณ์นี้ได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษเมื่อมีการสร้างโครงการ Apache Spark ที่โดดเด่น

แพลตฟอร์ม Apache Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้งานกับ Hadoop เป็นครั้งแรก ต่อมาได้ขยายเพื่อรองรับกรณีการใช้งานจำนวนมาก รวมถึงการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์กราฟ

ข้อดีหลักประการหนึ่งของการใช้ Apache Spark คือมีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ทำให้คุณสามารถตรวจสอบชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าได้เร็วกว่าที่จะทำได้ด้วยคอมพิวเตอร์เพียงเครื่องเดียว

ด้วย Apache Spark คุณสามารถสร้างแอปของคุณเองโดยใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรมแบบรวมศูนย์และเอกสารประกอบที่ครอบคลุม หรือดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้คอลเลคชันไลบรารีที่มีประสิทธิภาพที่มีอยู่

6. การสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูลใช้ Redis เพื่อจัดเก็บคีย์และค่าต่างๆ

แพ็คเกจ Redis เป็นอีกหนึ่งส่วนเสริมที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับไลบรารี่มาตรฐานของ Python

Redis เป็นที่เก็บคีย์-ค่าแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่รวดเร็วและง่ายดายในการคงข้อมูลระหว่างคอมพิวเตอร์

ความสำเร็จของ Redis เกิดจากทั้งการใช้งานง่ายและการที่ Redis ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส ทำให้ทุกคนที่ต้องการทดลองใช้งานสามารถใช้งานมันได้

Redis เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมหากคุณกำลังมองหาวิธีที่รวดเร็วและง่ายดายในการจัดเก็บและดึงข้อมูลจำนวนเล็กน้อยโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการล็อคหน่วยความจำหลักของคุณ

7. จำเป็นสำหรับการสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเขียนรหัสที่ปลอดภัย

10 -Ways-To-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Write-A-Secure-Code

การละเมิดข้อมูลจำนวนมากเกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายสูงและการหยุดชะงักทางการค้า

ด้วยเหตุนี้ องค์กรจำนวนมากจึงเพิ่มความพยายามในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน—ทั้งในขณะถ่ายโอนและขณะพัก

การตรวจสอบให้แน่ใจว่ารหัสของคุณปลอดภัย และป้องกันการเข้าถึงที่ไม่พึงประสงค์และการละเมิดข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ เป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนี้

Python ทำให้สิ่งนี้ค่อนข้างง่าย

ภาษานำเสนอกระบวนการและเครื่องมือสำหรับการเขียนโค้ดที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น เช่น การพิสูจน์ตัวตนขั้นสูง การเข้ารหัส และการทำให้งงงวย

อ่านเพิ่มเติม การตลาดที่ดีที่สุดเท่าที่เคยมีมา: ศิลปะการขาย

คุณสามารถเขียนโค้ดที่ง่ายต่อการตรวจสอบและทดสอบโดยใช้เครื่องมือและวิธีการเหล่านี้ ซึ่งทำให้เชื่อถือได้มากขึ้นและมีโอกาสน้อยที่จะมีข้อบกพร่องที่สำคัญ

เนื่องจากเครื่องมือและกระบวนการเหล่านี้รวมอยู่ในภาษานี้แล้ว และไม่จำเป็นต้องตั้งค่าเพิ่มเติมเพื่อทำให้โค้ดของคุณปลอดภัย คุณจะประหยัดเวลาและความพยายามได้มาก

แต่ Python ไม่มีโซลูชันการทดสอบและการดีบักที่สมบูรณ์

Python ทำงานที่ยอดเยี่ยมในการปกป้องโค้ดของคุณและป้องกันการละเมิดข้อมูล

หากคุณกำลังมองหาโซลูชันที่ใช้ได้ทั้งภายในและภายนอก Python ซีลีเนียมเป็นตัวเลือกที่ดี

แม้แต่เว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาโดยใช้ภาษาโปรแกรมอื่น เช่น Javascript ก็สามารถทดสอบด้วย Selenium ได้

8. สร้างแพลตฟอร์มการมีส่วนร่วมของโซเชียลมีเดียด้วย Python

10-Ways-to-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Create-A-Social-Media-Engagement-Platform

หากคุณเคยเห็นสตรีมเมอร์ของ Twitch หรือผู้สร้าง YouTube คุณอาจสังเกตเห็นว่าพวกเขามักจะเริ่มต้นวิดีโอด้วยการขอที่อยู่อีเมลของผู้ชม

ในที่สุดพวกเขาจะส่งจดหมายข่าวถึงสมาชิกพร้อมข้อเสนอพิเศษและส่วนลด

คุณสามารถตั้งค่าการส่งจำนวนมากแบบอัตโนมัติโดยใช้โปรแกรมเช่น MailChimp ซึ่งจะช่วยให้คุณมีลูกค้าที่คาดหวังอย่างต่อเนื่อง

หากคุณมีผู้ติดตามจำนวนมาก คุณอาจคิดถึงการสร้างชุมชนรอบผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณที่ผู้บริโภคสามารถโต้ตอบและพัฒนาด้วยความช่วยเหลือของคุณ

  1. ใช้ Python เพื่อสร้างระบบ CRM สำหรับการสกัดและแยกวิเคราะห์ข้อมูล

10-Ways-To-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Build-A-CRM-System

คิดว่าตัวเองเป็นผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทที่สร้างแอพสำหรับ iPhone และ Android

คุณได้ตัดสินใจพัฒนาแอปที่ช่วยให้ลูกค้าค้นหาผู้ขายสินค้าและบริการในบริเวณใกล้เคียงได้ง่ายขึ้น แต่คุณประสบปัญหาในการค้นหาภาษาโปรแกรมที่ทั้งเป็นมิตรกับผู้ใช้และมีความสามารถทั้งหมดที่คุณต้องการ

คงจะดีไม่น้อยหากคุณสามารถพัฒนาแอปของคุณด้วยโปรแกรมโอเพ่นซอร์ส

มี

แม้ว่าจะเรียนรู้และใช้งานค่อนข้างง่าย แต่ Python ก็มีโครงสร้างและฟังก์ชันมาตรฐานทั้งหมดที่คุณคาดหวังจากภาษาโปรแกรมที่สมบูรณ์

จุดเริ่มต้นที่ดีในการเริ่มเรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ Python คือการสร้างระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM)

คุณต้องสร้างตารางฐานข้อมูลก่อน จากนั้นเพิ่มข้อมูลบริษัท (เช่น ชื่อ ที่อยู่ และหมายเลขโทรศัพท์) และสุดท้ายเชื่อมต่อทั้งสองโดยใช้ความสัมพันธ์

ด้วยไลบรารีฐานข้อมูล sqlite3 ในตัวของ Python คุณสามารถทำทั้งหมดนี้ให้สำเร็จได้

10. สร้างเว็บไซต์ด้วย Python เพื่อความสนุกหรือเพื่อเงิน

10-Ways-To-Utilise-Python-for-Data-Extraction-and-Parsing-Create-A-Website-For-Fun-Or-For-Money

ความสะดวกในการสร้างเว็บไซต์ที่ใช้งานได้ด้วย Python เป็นหนึ่งในข้อดีที่โดดเด่น

ในการสร้างเว็บไซต์ที่เรียบง่าย คุณไม่จำเป็นต้องว่าจ้างนักออกแบบเว็บไซต์ราคาแพงหรือค้นหาผู้เชี่ยวชาญ HTML

รับโฆษณาอันดับ Google

คุณสามารถสร้างเว็บไซต์ที่ใช้งานได้เต็มรูปแบบซึ่งทำหน้าที่ที่คุณต้องการได้ทันทีด้วยความคิดสร้างสรรค์เล็กน้อย

คุณอาจก้าวไปอีกขั้นและสร้างเว็บไซต์ที่ตอบสนองได้ทั้งหมดด้วยกราฟิกที่คุณอัปโหลดด้วยตัวคุณเองหากคุณมีความหลงใหลในการออกแบบสไตล์

เพียงให้แน่ใจว่าได้เน้นความสำคัญหลักของแต่ละหน้าในปัญหาพื้นฐานโดยเฉพาะ และเพื่อให้ฟังก์ชันและเนื้อหาของเว็บไซต์สอดคล้องกัน

หวังว่าคุณจะสนุกกับการอ่านบทความนี้

เราได้พูดถึงแอพพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มากมายสำหรับ Python ที่สามารถใช้ทำงานหรือเล่น

โปรดอย่าลังเลที่จะติดต่อเรา หากคุณกำลังมองหาจุดอ้างอิงง่ายๆ และเราจะติดต่อกลับโดยเร็วที่สุดเท่าที่เราจะทำได้พร้อมวิธีแก้ปัญหาที่จะช่วยให้คุณบรรลุวัตถุประสงค์ของคุณ