Qu'apprennent les ingénieurs Python Full Stack ?
L'ingénieur Full Stack fait référence à une personne qui maîtrise diverses technologies Python et peut réaliser des produits de manière indépendante.
Les ingénieurs full-stack Python utilisent des outils et des connaissances liés à Python pour tout réaliser, de la mise en œuvre des pages frontales à l'écriture du code back-end, en passant par la gestion de la base de données. Une seule personne peut tout gérer sur un. site Web de l'entreprise, réalisant véritablement un développement full-stack.
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Qu'apprennent les ingénieurs Python full-stack ?
1. Bases du développement Python
Compétences de base :
1. Maîtriser les principes du matériel informatique et des systèmes d'exploitation ; Maîtriser les bases de la grammaire de la programmation Python ;
3. Maîtriser les types de données, le codage des caractères et les opérations sur les fichiers ;
4.
2. Programmation avancée Python et développement de bases de données
Compétences de base :
1. Développement orienté objet
2. >
3. Développement de bases de données Mysql ; 4. Threads, processus, files d'attente et modèles multicanaux IO. Développement front-endCapacités de base : 1. Développement Html, CSS, JavaScript 2. >3 . Développement du framework front-end VUE. 4. Développement du framework WEB Capacités de base : 1. Bases du framework Django 2. 3. Développement de projets pratiques BBS+Blog ; 4. Middleware de cache et de file d'attente ; 5. Apprentissage du framework Flask ; 🎜>7. API reposante. 5. Développement de robotsCapacités de base : 1. Maîtriser les principes de fonctionnement et les idées de conception des robots 2. mécanisme ;3. Maîtriser les applications d'exploration de clusters distribués. 6. Pratique de projet full-stackCapacités de base : 1. Apprentissage des outils d'application d'entreprise 2. ;3. Développement de la plateforme éducative en ligne Luffy Academy. 7. Analyse des données Compétences de base : 1. Apprendre les connaissances financières dans les modules liés à Python 2. >3. Développement d'une plateforme de stratégie quantitative ;
4. Stratégies d'analyse financière courantes telles que "Double Moving Average", "Weekly Rule Trading", "Alpaca Strategy", "Dual Thrust Trading Strategy" ;
5.Module d'analyse de données Numpy/Pandas/Scipy.
8. Intelligence artificielle
Capacités de base :
1. Apprentissage automatique pour explorer une grande quantité de données de films historiques
2.
3. Développement de drones et conduite sans conducteur.
9. Exploitation, maintenance et développement automatisés
Capacités de base :
1. Développement du système de gestion des actifs CMDB
2. Développement du système
3. Développement d'un système de surveillance d'hôte distribué.
10. Développement Go du langage à haute concurrence
Capacités de base :
1. Bases du langage GO
2.
3. Programmation fonctionnelle et orientée objet;
4.
Attendez.
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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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
