Pythonはどのような方向に進むことができるでしょうか?
Python はシンプルで学習しやすく、将来性のあるプログラミング言語です。多くの人が Python に興味を持っていますが、Python の基本的な使い方を学んだ後、特に独学の人は混乱するでしょう。
#Python の応用分野のトップ 10 は次のとおりです。
1. WEB 開発
Python には、無料のデータ関数ライブラリ、無料の Web ページ テンプレート システム、Web サーバーと対話するためのライブラリが多数あります。 Web 開発の実装、Web フレームワークの構築。現在、より有名な Python Web フレームワークは Django です。この分野で働く人は、データ、コンポーネント、セキュリティなどの複数の分野から学び、その動作原理を根底から理解し、業界の主流の Web フレームワークを制御できる必要があります。
2. ネットワーク プログラミング
ネットワーク プログラミングは、Python 学習のもう 1 つの方向です。ネットワーク プログラミングは、生活や開発のいたるところにあります。通信があるところには必ずネットワークがあります。それはあらゆる発展の「礎」とも言えます。すべてのプログラミング開発者は、何が起こっているのか、なぜそうなのかを知る必要があるため、ネットワーク部分はプロトコル、パケット、アンパッキングなどの最下層から深く分析されます。
3. クローラー開発
クローラーの分野では、ネットワーク上のあらゆるデータをリソースとして利用し、自動化されたプログラムによって対象を絞ったデータ収集を行う Python がほぼ主流です。 。 対処する。この分野に従事する人は、クローラー戦略、高性能非同期 IO、分散クローラーなどを学び、Scrapy フレームワークのソース コードを徹底的に分析して、その原理を理解し、カスタム クローラー フレームワークを実装する必要があります。
4. クラウド コンピューティングの開発
Python は、クラウド コンピューティングで使用するために習得する必要があるプログラミング言語であり、現在人気のあるクラウド コンピューティング フレームワーク OpenStack は Python によって開発されました。 , より深く学び、二次開発を行いたい場合は、Pythonのスキルが必要です。
5. 人工知能
MASA と Google は初期に Python を多用し、Python 用の豊富な科学計算ライブラリを蓄積しました。 Pythonは多くのプログラミングで使われており、言語の中でも際立っており、様々な人工知能アルゴリズムがPythonをベースに書かれており、特にPyTorch以降、AI時代の主導言語としてのPythonの地位は基本的に決まりました。
6. 運用と保守の自動化
Python は、運用と保守の自動化のほとんどのニーズを満たすことができる包括的な言語です。この分野に取り組むには、設計レベル、フレームワークの選択、柔軟性、スケーラビリティ、障害処理、最適化方法から学ぶ必要があります。
7. 財務分析
財務分析では財務知識とPython関連モジュールの学習が含まれており、学習内容にはNumpy/Pandas/Scipyデータ分析モジュールなどが含まれます。 、「デュアル移動平均」、「毎週ルール取引」、「アルパカ戦略」、「デュアルスラスト取引戦略」などの一般的な財務分析戦略に加えて。
8. 科学計算
Python は科学計算に非常に適したプログラミング言語であり、NASA は 1997 年以来、さまざまなタスクに Python を広く使用してきました。 NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought ライブラリなどの多くのプログラム ライブラリの開発による複雑な科学演算により、Python は科学計算や高品質の 2D および 3D 画像の描画にますます適しています。
9. ゲーム開発
オンラインゲーム開発においても、Pythonは多くの応用分野があり、LuaやCと比較して、より高度な抽象化機能を備えています。 Python は、10,000 行を超えるコードを含むプロジェクトの作成に非常に適しており、100,000 行のコード内でオンライン ゲーム プロジェクトの規模を適切に制御できます。
10. デスクトップ ソフトウェア
Python はグラフィカル インターフェイス開発において非常に強力であり、tkinter/PyQT フレームワークを使用してさまざまなデスクトップ ソフトウェアを開発できます。
以上がPythonはどのような方向に進むことができるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

CentOSシステムのPytorchデータを効率的に処理するには、次の手順が必要です。依存関係のインストール:システムを最初に更新し、Python3とPIPをインストールします。仮想環境構成(推奨):Condaを使用して、新しい仮想環境を作成およびアクティブにします。例:Condacreate-N

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
