Python은 간단하고 빠른 프로그래밍 언어이기 때문에 많은 사람들이 PYTHON 언어로 프로그래밍하는 것을 좋아하고 그 분야도 매우 넓습니다. Python 코드는 다양한 종류의 작업을 쉽고 빠르게 구현할 수 있으므로 개발자가 매일 수행하는 반복적인 작업을 줄일 수 있습니다. Python은 일반적으로 다양한 분야에서 사용되며 웹 사이트, 게임 개발, 로봇, 인공 지능, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅 또는 일부 첨단 우주 왕복선 제어 등 Python 언어를 사용할 수 있습니다.
더 많은 PYTHON 언어가 사용되는 분야:
#🎜 🎜#1, 클라우드 컴퓨팅
PYTHON 언어는 클라우드 컴퓨팅에서 가장 인기 있는 언어로 간주되며 일반적인 애플리케이션 OpenStack2, WEB 프론트엔드 개발#🎜 🎜#phpruby의 모듈식 설계에 비해 Python은 기능 확장에 매우 편리합니다. 수년에 걸쳐 수많은 우수한 웹 개발 프레임워크가 형성되었으며 지속적으로 반복되고 있습니다. 현재 뛰어난 풀 스택 django와 같이 프레임워크 Flask는 Python의 단순하고 명확한 스타일을 계승했으며, 높은 개발 효율성, 손쉬운 유지 관리, 자동화된 운영 및 유지 관리와의 우수한 통합이 현장에서 사실상의 표준이 되었습니다. 자동화된 운영 및 유지 관리 플랫폼은 Youtube, Dropbox, Douban을 포함하여 Python으로 개발되었습니다.
3. 인공지능 응용빅데이터 분석과 딥러닝을 기반으로 개발된 인공지능은 본질적으로 파이썬의 지원을 떠날 수 없다. 현재 Google의 TransorFlow, FaceBook의 PyTorch, 오픈소스 커뮤니티의 신경망 라이브러리 Karas 등 세계 최고의 인공지능 학습 프레임워크가 Python으로 구현되어 있습니다. 심지어 Microsoft의 CNTK(Cognitive Toolkit)도 Python을 완벽하게 지원하고 있으며, Microsoft의 Vscode도 이미 Python을 지원하고 있습니다. 1급 언어.
4. 시스템 운영 및 유지보수 엔지니어링 프로젝트Python은 현재 운영 체제 및 관리에 매우 밀접하게 통합되어 있습니다. 모든 Linux 배포판 Python에는 현재 주류 자동화 구성 관리 도구인 SaltStackAnsible(현재 RedHat)과 같이 Linux의 관련 관리 기능에 사용할 수 있는 많은 모듈이 있습니다. 현재 거의 모든 인터넷 기업에서 자동화된 운영 및 유지관리를 위한 표준 구성은 python+Django/flask입니다. 또한, 가상화 관리의 사실상 표준이 된 OpenStack도 Python으로 구현되어 있으므로 Python은 필수입니다. 모든 운영 및 유지보수 인력에 대한 기술입니다.
5. 재무 분석금융공학 분야에서는 Python 언어가 많이 사용되는 것은 아니지만, 가장 많이 사용되고 있으며 그 중요성은 해마다 증가하고 있습니다. 이유: Python은 동적 언어로서 명확하고 단순한 언어 구조, 풍부한 라이브러리, 성숙하고 안정적이며 과학적 계산 및 통계 분석이 매우 강력하며 생산 효율성이 c, c++ 및 java보다 훨씬 높습니다. 특히 전략 백테스팅에 능숙합니다.
5. 빅데이터 분석다른 해석 언어에 비해 Python 언어의 가장 큰 특징은 크고 활발한 과학 컴퓨팅 생태계입니다. 데이터 분석, 상호 작용 및 시각화(Python 데이터 분석 스택: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)에 있어 매우 완벽하고 우수한 라이브러리를 보유하고 있으며, 최근 몇 년 동안 빠르게 발전하고 있는 과학 컴퓨팅을 위한 고유한 Python 배포판 Anaconda도 구성했습니다. 완벽하며 R MATLAB SAS Stata와 같은 기존 데이터 분석 언어에 대한 매우 강력한 대안을 형성합니다.
위 내용은 파이썬이 널리 사용됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!