Python 개발자가 만든 JavaScript 개발자용 GitHub 스크립트
최근 우리나라에서는 JavaScript가 큰 인기를 끌고 있습니다. 즉, Node.js, Vue, Nuxt 등 어디에나 있습니다. Python 개발자로서 저는 "안돼!"라고 생각했습니다. 물론, 결국에는 Python 작업을 찾을 수 있지만 Python 작업 하나당 Node.js 작업이 100개 있습니다. 그래서 재미있는 일을 하기로 했습니다.
저는 최근에 가입한 우리나라의 GitHub 사용자(지난 몇 주 이내)를 가져오는 스크립트를 작성했습니다. 이들은 JavaScript로 작성하고 있으며 1-3개의 JavaScript 저장소를 가지고 있습니다.
결국 3,000개가 넘는 사용자 이름을 가져왔습니다! 그런 다음 3,000개 중 50개에 대해 이슈를 열고 다음과 같이 태그를 지정했습니다.
총 120개가 넘는 이슈를 만들었습니다. ? 문제가 즉시 종결되고 잠겼기 때문에 각 사용자가 알림을 하나만 받았기 때문에 실제로 스팸은 아닙니다. 또한 사용자 이름이 두 번 이상 태그되지 않았습니다. 솔직히 말해서, Python이 약간 소외감을 느끼는 데 비해 JavaScript 커뮤니티가 얼마나 커지고 있는지 질투가 나기 때문입니다. ?
그러다가 이런 댓글을 받았습니다.
아아아, 그거 재밌겠다! 나는 그것이 오는 것을 보지 못했습니다. ?
스크립트는 다음과 같습니다: https://github.com/skylord0001/some-github-script
제 메인 프로필은 다음과 같습니다: https://github.com/devfemibadmus
읽어주셔서 감사합니다... 안녕!
위 내용은 Python 개발자가 만든 JavaScript 개발자용 GitHub 스크립트의 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.
