Pythonフルスタックエンジニアになるには
Python フルスタックエンジニアとは何ですか?
つまり、フロントエンド ページの実装からバックエンド コードの記述、データベースの管理まで、企業 Web サイトのすべてを 1 人で処理できます。フルスタック開発を実現します。
フルスタックとは概念であり、多くのカテゴリに分類できます。真のフルスタックエンジニアは、Web 開発、DBA、クローラ、テスト、運用保守をカバーします。膨大な量のコンテンツがあります。学ぶために。 Web 開発の観点から学ぶ必要があること: フロントエンドの知識には、HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax が含まれます。バックエンドは、少なくとも Django と tornado の使用に習熟している必要があります。もちろん、flask の方が優れています。
Python フルスタックエンジニアのほうが人気 人材の一種で、Python 言語自体がフルエンドの開発能力を持っているため、Python にはフルスタックエンジニアがたくさんいます。
Python フルスタック エンジニアは、次の知識構造をマスターする必要があります。
まず、Python 言語の基本構文です。 Python 言語の基本的な構文をマスターすることは難しくありません。非常に単純であるとさえ言えます。Python はスクリプト言語であるため、構文は比較的単純です。
第 2 に、Python は Web に使用されます。発達。
Python は、Web 開発の 3 つの従来のソリューション (Java と PHP も含む) の 1 つであり、Web 開発はフルスタック エンジニアが習得しなければならないものです。 Python で Web 開発を行うには、Django などの対応するフレームワークを学習する必要があります。
3 番目に、Python はデータ分析を行います。 Python でのデータ分析は比較的一般的なアプリケーション シナリオであり、Python でデータ分析を行うには、対応するアルゴリズムと実装プロセスを学習する必要があります。使用されるライブラリには、Numpy、matplotlib などが含まれます。
4 番目に、Python がクローラーとして使用されます。 Python クローラー アプリケーションは非常に一般的なアプリケーションであり、参考になる事例が多数あります。
5 番目に、Python は機械学習アプリケーションに使用されます。現在、機械学習(人工知能関連)の分野ではPythonがよく使われているため、Pythonフルスタックエンジニアは機械学習関連の内容を習得する必要があります。習得する必要があるアルゴリズムには、決定木、単純ベイズ、回帰、kNN 分類などが含まれます。同時に、線形代数と確率論の基礎知識が必要です。
もちろん、Python には C、C、Java よりも遅いという欠点もありますが、多くの分野では言語の実行速度に非常に厳しい要件があるため、これが制限となります。たとえば、ミサイル迎撃プログラムの場合、一秒を争うため、明らかに Python は最初のステップでパスされます。しかし、橋梁パラメータの計算などの他の領域では、20 分と 18 分の間に大きな違いはないと思います。 2 番目の点は、実用的な観点から、つまり、現在のコンピューター級試験には Python という選択肢はありません。もちろん、10 年後、おそらく 5 年後には、Python コンピューター級を取得できるようになると思います。証明書。
以上がPythonフルスタックエンジニアになるにはの詳細内容です。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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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
