Python은 어떤 분야에 사용될 수 있나요?
Python은 간단하고 배우기 쉬우며 유망한 프로그래밍 언어입니다. 많은 사람들이 Python에 관심을 갖고 있지만 Python의 기본 사용법을 배운 후에는 혼란스러울 것입니다. 특히 독학을 하고 프로그래밍 언어를 모르는 사람들은 더욱 그렇습니다. next Python 공부의 방향은 무엇이며, 공부를 마친 후에는 무엇을 할 수 있나요? 다음 기사에서는 Python의 상위 10개 응용 분야를 소개합니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다.
Python의 상위 10개 응용 분야
1. WEB 개발
Python에는 웹 개발을 실현할 수 있는 많은 무료 데이터 기능 라이브러리, 무료 웹 페이지 템플릿 시스템 및 웹 서버와 상호 작용하기 위한 라이브러리가 있습니다. , 웹 프레임워크를 구축하세요. 현재 더 유명한 Python 웹 프레임워크는 Django입니다. 이 분야에서 일하는 사람들은 데이터, 컴포넌트, 보안 등 여러 분야에서 배우고, 그 작동 원리를 밑바닥부터 이해하고, 업계의 모든 주류 웹 프레임워크를 제어할 수 있어야 합니다.
2. 네트워크 프로그래밍
네트워크 프로그래밍은 삶과 개발의 모든 곳에 존재합니다. 모든 개발의 "초석"이라고 할 수 있습니다. 모든 프로그래밍 개발자는 무슨 일이 왜 일어나고 있는지 알아야 하므로 네트워크 부분은 프로토콜, 패킷, 언패킹 등 하위 계층에서 심층적으로 분석됩니다.
3. 크롤러 개발
크롤러 분야에서는 Python이 거의 지배적입니다. 네트워크상의 모든 데이터를 리소스로 사용하고 자동화된 프로그램을 통해 타겟 데이터 수집 및 처리를 수행합니다. 이 분야에 종사하는 사람들은 크롤러 전략, 고성능 비동기 IO, 분산 크롤러 등을 배우고, Scrapy 프레임워크 소스 코드를 심층적으로 분석하여 그 원리를 이해하고 맞춤형 크롤러 프레임워크를 구현해야 합니다.
4. 클라우드 컴퓨팅 개발
Python은 클라우드 컴퓨팅에서 작동하려면 마스터해야 하는 프로그래밍 언어입니다. 현재 널리 사용되는 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 OpenStack은 Python에서 개발되었습니다. , Python 기술이 필요합니다.
5. 인공지능
MASA와 Google은 초기에 Python을 광범위하게 사용했으며, AI 시대가 오자 다양한 인공지능 알고리즘 중에서 Python이 두각을 나타냈습니다. Python을 기반으로 작성하고 나면 특히 PyTorch 이후 AI 시대의 선두 언어로서 Python의 위치가 기본적으로 결정됩니다.
6. 자동화된 운영 및 유지 관리
Python은 대부분의 자동화된 운영 및 유지 관리 요구 사항을 충족할 수 있는 포괄적인 언어입니다. 이 분야에 참여하려면 유연성이 있어야 합니다. 디자인 수준 및 프레임워크 선택 측면에서 성능, 확장성, 오류 처리 및 최적화 방법에 대해 알아보세요.
7. 재무 분석
재무 분석에는 금융 지식 및 Python 관련 모듈 학습이 포함됩니다. 학습 내용에는 "이중 이동 평균"과 같은 일반적인 재무 분석 전략이 포함됩니다. , "주간 규칙 거래", "양" 낙타 전략”, “듀얼 스러스트 거래 전략” 등
8. 과학적 연산
Python은 1997년부터 Python을 사용하여 NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought 라이브러리를 개발했습니다. 다른 많은 프로그램 라이브러리 덕분에 Python은 과학적 계산과 고품질 2D 및 3D 이미지 그리기에 점점 더 적합해졌습니다.
9. 게임 개발
Python은 Lua나 C++에 비해 더 높은 수준의 추상화 기능을 갖추고 있으며, 더 적은 코드로 게임 비즈니스 로직을 설명할 수 있습니다. 10,000줄 이상의 코드로 프로젝트를 작성하는 데 적합하며, 100,000줄 이상의 코드 내에서 온라인 게임 프로젝트의 규모를 잘 제어할 수 있습니다.
10. 데스크탑 소프트웨어
Python은 그래픽 인터페이스 개발에 매우 강력하며, tkinter/PyQT 프레임워크를 사용하여 다양한 데스크탑 소프트웨어를 개발할 수 있습니다!
관련 학습 권장 사항: python 튜토리얼
위 내용은 Python은 어떤 분야에 사용될 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

Centos의 최신 버전으로 Pytorch를 업데이트하면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 방법 1 : PIP를 사용하여 PIP 업데이트 : 먼저 PIP의 PIP 버전이 최신 버전의 PyTorch를 제대로 설치하지 못할 수 있기 때문에 PIP가 최신 버전인지 확인하십시오. PipinStall-UpgradePip Unin Incalls of Pytorch (설치된 경우) : PipuninStalltorchtorchvisiontorchaudio 설치 최신 정보
