개인 도구를 만들기 위해 Python을 자주 사용하는 두 가지 이유(추가 불만사항)
저는 개인용 도구를 만들 때 Python을 자주 사용합니다. 제가 만드는 도구는 일반적으로 일상적인 작업을 자동화하거나 재미있는 응용 프로젝트를 위한 것입니다.
이러한 프로젝트는 대개 며칠 안에 완료하고 이후에는 별로 업데이트하지 않는 소규모 프로젝트입니다. 대규모 공개 서비스에 따라 고려 사항이 다르지만, 제가 소규모 도구 개발에 Python을 자주 선택하는 두 가지 이유는 다음과 같습니다.
이유 1: 파이썬은 거의 모든 것을 할 수 있습니다
뭔가를 성취하고 싶을 때 Python에는 이미 해당 라이브러리가 있는 경우가 많습니다. 다음은 제가 개인 프로젝트에 사용한 Python 라이브러리의 몇 가지 예입니다.
머신러닝
- Python은 머신러닝 라이브러리에 가장 잘 갖춰진 언어일 것입니다.
- 저는 개인적으로 딥러닝 모델을 자주 학습하지는 않지만 가끔 scikit-learn이나 XGBoost를 사용하여 모델을 구축하고 적용합니다.
이미지 처리
- 개인 사진 관리 스크립트를 작성해봤습니다.
- PIL(Python Imaging Library) 및 Pillow와 같은 라이브러리는 Exif 데이터를 검색하거나 이미지 크기를 조정하는 데 도움이 됩니다.
스크래핑
- 특정 웹사이트의 정보를 주기적으로 확인할 수 있는 도구를 만들었습니다.
- Requests와 같은 간단한 라이브러리나 Scrapy와 같은 보다 포괄적인 라이브러리를 사용하여 스크래핑을 더욱 쉽게 만들 수 있습니다.
암호화폐 거래
- 한때 암호화폐 거래소 API를 사용해 보고 싶었습니다.
- 100개가 넘는 거래소의 API를 통일된 인터페이스로 사용할 수 있게 해주는 ccxt 라이브러리 덕분에 제가 원하는 것을 이룰 수 있었습니다.
- 각 거래소의 API 사양을 일일이 조사할 필요도 없고 일관된 인터페이스로 거래할 수 있어서 매우 도움이 되었습니다.
웹 애플리케이션
- 가끔 GUI를 통해 위의 기능을 제어하고 싶을 때가 있습니다.
- 이런 경우에는 Django를 사용하여 웹 애플리케이션으로 실행하는 경우가 많습니다.
- Django는 기본적으로 관리자 패널을 제공하여 설정 관리와 데이터 확인이 쉽기 때문에 특히 마음에 듭니다.
이유 2: 클라우드에서 실행하는 것이 저렴합니다
개인 도구는 자주 사용하지 않기 때문에 서버에서 실행할 때 비용을 낮게 유지하고 싶습니다. Python은 오랫동안 무료 클라우드 플랫폼에서 지원되어 왔으며 이것이 제가 개인 도구 개발에 Python을 선택한 또 다른 이유입니다.
Google App Engine(GAE)
- GAE는 표준 환경에서 무료 등급을 제공합니다.
- 2008년 출시 이후 Python을 지원했기 때문에 개인 도구를 실행할 때 자주 사용했습니다.
- 관리 콘솔을 통해 예약된 실행을 위한 크론 작업을 설정할 수도 있어 편리합니다.
AWS 람다
- AWS Lambda는 2014년에 출시되었으며 Python은 2015년 10월부터 지원되었습니다.
- 무료 버전도 제공해서 요즘은 가끔 도구를 실행하기도 합니다.
- Serverless Framework를 사용하면 로컬 개발부터 배포까지 원활한 경험을 제공합니다.
(상황에 따라 EC2나 Heroku에서도 툴을 실행하기도 합니다.)
Python을 사용한 개발에 대한 불만
Python에는 만족스럽지 못한 측면이 몇 가지 있습니다. 특히, 가상환경과 패키지의 관리가 불안정한 경향이 있습니다. 시간이 지나 다시 확인해 보면 새로운 방법이 도입되었거나 기존 방법이 더 이상 사용되지 않는 경우가 종종 있습니다. 저는 다음 도구들을 사용해 보았지만, 각 도구를 올바르게 사용하는 방법을 이해하지 못하면 혼란스러워지기 쉽습니다. (현재 모범 사례가 무엇인지 잘 모르겠습니다.)
- 가상환경
- 벤브
- 파이펜v
- pip 도구
- 시
결론
개인 도구를 만들 때 Python을 자주 사용하는 두 가지 이유를 나열하고 좋은 측정을 위해 한 가지 불만 사항을 추가했습니다. 도움이 되었기를 바랍니다.
위 내용은 개인 도구를 만들기 위해 Python을 자주 사용하는 두 가지 이유(추가 불만사항)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
