Python est-il largement utilisé ?

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Libérer: 2019-05-23 16:10:45
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Python est un langage de programmation simple et rapide, donc beaucoup de gens aiment programmer en langage PYTHON, et ses domaines sont très larges. Le code Python peut implémenter de nombreux types de tâches facilement et rapidement, réduisant ainsi les tâches répétitives que les développeurs effectuent jour après jour. Python est généralement utilisé dans divers domaines et constitue un langage universel. Qu'il s'agisse de sites Web, de développement de jeux, de robots, d'intelligence artificielle, de big data, de cloud computing ou de contrôle de navette spatiale de haute technologie, le langage Python peut être utilisé.

Python est-il largement utilisé ?

Domaines où le langage PYTHON est plus couramment utilisé :

Cloud computing

Le langage PYTHON est considéré comme le langage le plus populaire dans le cloud computing. Les applications typiques sont OpenStack

2. Développement frontal WEB

Par rapport au modulaire de phpruby. design, python est très pratique pour l'expansion des fonctions ; un grand nombre d'excellents frameworks de développement Web ont été formés au fil des ans et sont constamment itérés, comme l'excellent full-stack actuel Django et le framework Flask, tous héritent du simple et du framework ; style clair de Python, avec une efficacité de développement élevée et une maintenance facile, et est cohérent avec L'intégration de l'exploitation et de la maintenance automatisées est bonne, et Python est devenu le standard de facto dans le domaine des plates-formes d'exploitation et de maintenance automatisées ; en Python, notamment Youtube, Dropbox et Douban.

3. Applications d'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle développée sur la base de l'analyse du Big Data et de l'apprentissage profond est essentiellement incapable de se passer du support de Python, actuellement le plus remarquable au monde. Intelligence artificielle Les cadres d'apprentissage intelligents tels que TransorFlow de Google, PyTorch de FaceBook et la bibliothèque de réseaux neuronaux de la communauté open source Karas sont implémentés en Python. Même le CNTK (Cognitive Toolkit) de Microsoft prend entièrement en charge Python, et Vscode de Microsoft a déjà utilisé Python comme langage de premier niveau. soutien.

4. Projet d'ingénierie d'exploitation et de maintenance du système

Python est très étroitement intégré au système d'exploitation et géré Actuellement, python est inclus dans toutes les distributions Linux, et pour. Il existe un grand nombre de modules disponibles pour les fonctions de gestion associées sous Linux, tels que l'outil actuel de gestion de configuration automatisée : SaltStackAnsible (actuellement RedHat). À l'heure actuelle, dans presque toutes les sociétés Internet, la configuration standard pour l'exploitation et la maintenance automatisées est python+Django/flask. De plus, openstack, qui est devenu le standard de facto en matière de gestion de la virtualisation, est implémenté en Python, Python est donc nécessaire. compétences pour tout le personnel d’exploitation et de maintenance.

5. Analyse de gestion financière

Trading quantitatif, analyse financière, dans le domaine de l'ingénierie financière, le langage Python est non seulement utilisé, mais aussi le plus utilisé, et son importance augmente d'année en année. Raison : En tant que langage dynamique, Python a une structure de langage claire et simple, des bibliothèques riches, une maturité et une stabilité. Il est très puissant en calcul scientifique et en analyse statistique. Son efficacité de production est bien supérieure à celle de C, C++ et Java. Il est particulièrement efficace pour le backtesting stratégique.

5. Analyse des mégadonnées

La plus grande caractéristique du langage Python par rapport aux autres langages interprétés est son écosystème informatique scientifique vaste et actif. et d'excellentes bibliothèques pour la visualisation (pile d'analyse de données Python : Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython), et il a également créé sa propre distribution Python unique pour le calcul scientifique, Anaconda, qui a évolué et s'est améliorée rapidement au cours des dernières années. tels que R MATLAB SAS Stata ont constitué des alternatives très solides.

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