Que peut-on développer avec Python
Python est un langage de programmation très facile à utiliser. La vitesse de développement est très rapide et la syntaxe est simple, facile à comprendre et à utiliser. Il convient très bien aux débutants. les gens ne connaissent que Python et l'intelligence artificielle. Ils sont étroitement liés, mais je ne connais pas d'autres utilisations de Python. En fait, vous pouvez faire beaucoup de choses si vous apprenez bien Python
Ce qui suit est une introduction spécifique :
1 Développement WEB
Python propose de nombreuses bibliothèques de fonctions de données gratuites et un modèle de page Web gratuit. systèmes et bibliothèques pour interagir avec les serveurs Web, qui peuvent réaliser du développement Web et créer des frameworks Web, le framework Web Python le plus célèbre actuellement est Django. Ceux qui travaillent dans ce domaine doivent apprendre de plusieurs domaines tels que les données, les composants et la sécurité, comprendre ses principes de fonctionnement de fond en comble et être capables de contrôler n'importe quel framework Web grand public du secteur. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)
2. Programmation réseau
La programmation réseau est une autre direction de l'apprentissage Python. La programmation réseau est partout dans la vie et le développement. il y a la communication, il y a le réseau. On peut l'appeler la « pierre angulaire » de tout développement. Tous les développeurs de programmation doivent savoir ce qui se passe et pourquoi, c'est pourquoi la partie réseau sera analysée en profondeur depuis la couche inférieure, comme les protocoles, les paquets et le déballage.
3. Développement de robots
Dans le domaine des robots d'exploration, Python est presque dominant. Il utilise toutes les données du réseau comme ressources et effectue une collecte et un traitement ciblés des données via des programmes automatisés. Les personnes engagées dans ce domaine doivent apprendre les stratégies de robot d'exploration, les E/S asynchrones hautes performances, les robots d'exploration distribués, etc., et mener une analyse approfondie du code source du framework Scrapy pour comprendre ses principes et mettre en œuvre un framework de robot d'exploration personnalisé.
4. Développement du cloud computing
Python est un langage de programmation qui doit être maîtrisé pour travailler dans le cloud computing. Le framework de cloud computing actuellement populaire, OpenStack, est développé par Python si vous souhaitez apprendre en profondeur et effectuer un développement secondaire. , Vous devez avoir des compétences Python.
5. Intelligence artificielle
MASA et Google ont largement utilisé Python au début et ont accumulé une riche bibliothèque de calcul scientifique pour Python Lorsque l'ère de l'IA est arrivée, Python s'est démarqué de nombreux programmes. Les algorithmes d'intelligence artificielle sont tous écrits sur la base de Python, surtout après PyTorch, la position de Python en tant que langage leader à l'ère de l'IA est fondamentalement déterminée.
6. Exploitation et maintenance automatisées
Python est un langage complet qui peut répondre à la plupart des besoins d'exploitation et de maintenance automatisés. Il est possible de s'engager dans ce domaine à la fois en front-end et en back-end. , vous devriez commencer par la conception. Découvrez les couches, la sélection du framework, la flexibilité, l'évolutivité, la gestion des erreurs et comment optimiser.
7. Analyse financière
L'analyse financière comprend l'apprentissage des connaissances financières et des modules liés à Python. Le contenu d'apprentissage comprend le module d'analyse de données NumpyPandasScipy, etc., ainsi que des stratégies d'analyse financière courantes telles que. comme « double moyenne mobile », « trading de règles hebdomadaires », « stratégie Alpaca », « stratégie de trading Dual Thrust », etc.
8. Opérations scientifiques
Python est un langage de programmation très adapté aux calculs scientifiques Depuis 1997, la NASA a largement utilisé Python pour effectuer diverses opérations scientifiques complexes. Le développement de nombreuses bibliothèques de programmes telles que les bibliothèques SciPy, Matplotlib et Enthought ont rendu Python de plus en plus adapté aux calculs scientifiques et au dessin d'images 2D et 3D de haute qualité.
9. Développement de jeux
Dans le développement de jeux en ligne, Python a également de nombreuses applications Par rapport à Lua ou C++, Python a des capacités d'abstraction de niveau supérieur à celles de Lua et peut utiliser moins de code pour décrire le jeu. logique métier. Python est très approprié pour écrire des projets avec plus de 10 000 lignes de code et peut bien contrôler l'échelle des projets de jeux en ligne dans 100 000 lignes de code.
10. Logiciel de bureau
Python est très puissant dans le développement d'interfaces graphiques, et vous pouvez utiliser le framework tkinter/PyQT pour développer divers logiciels de bureau !
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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Non, MySQL ne peut pas se connecter directement à SQL Server. Mais vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour implémenter l'interaction des données: utilisez Middleware: Exporter les données de MySQL au format intermédiaire, puis importez-les sur SQL Server via Middleware. Utilisation de Database Linker: Business Tools fournit une interface plus conviviale et des fonctionnalités avancées, essentiellement encore implémentées via Middleware.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.
