Python 풀 스택 엔지니어란 무엇입니까?

파이썬 관련 도구와 지식을 활용해 프론트엔드 페이지 구현부터 백엔드 코드 작성, 데이터베이스 관리까지 모든 과정을 완료하더라도 한 사람이 회사 웹사이트의 모든 것을 처리할 수 있고, 진정한 풀스택 개발을 실현합니다.

풀스택은 하나의 개념일 뿐이고 여러 카테고리로 나눌 수 있습니다. 진정한 풀스택 엔지니어는 웹 개발, DBA, 크롤러, 테스트, 운영 및 유지 관리를 담당합니다. 배우다. 웹 개발 측면에서 배워야 할 것: HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax를 포함한 프론트엔드 지식 백엔드는 최소한 Django와 Tornado를 능숙하게 사용할 수 있어야 하며 물론 플라스크가 더 좋습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

Python 풀 스택 엔지니어는 Python 언어 자체가 풀 엔드 개발 기능을 갖추고 있기 때문에 Python 풀 스택 엔지니어가 더 많은 유형입니다.

Python 풀스택 엔지니어라면 다음과 같은 지식 구조를 마스터해야 합니다.

먼저 Python 언어의 기본 구문입니다. Python 언어의 기본 구문을 익히는 것은 어렵지 않습니다. Python은 스크립팅 언어이기 때문에 구문이 비교적 간단합니다. 둘째, Python은 웹 개발에 사용됩니다.

Python은 웹 개발(Java 및 PHP 포함)을 위한 세 가지 전통적인 솔루션 중 하나입니다. 웹 개발은 풀 스택 엔지니어가 마스터해야 하는 것입니다. Python으로 웹 개발을 하려면 Django와 같은 해당 프레임워크를 배워야 합니다.

셋째, Python은 데이터 분석을 합니다. Python의 데이터 분석은 비교적 일반적인 애플리케이션 시나리오입니다. Python에서 데이터 분석을 수행하려면 해당 알고리즘과 구현 프로세스를 배워야 합니다. 사용할 라이브러리로는 Numpy, matplotlib 등이 있습니다.

넷째, Python을 크롤러로 사용합니다. Python 크롤러 애플리케이션은 매우 일반적인 애플리케이션이며 참고할 사례가 많습니다.

다섯째, Python은 기계 학습 응용 프로그램에 사용됩니다. Python은 현재 기계학습(인공지능 관련) 분야에서 매우 널리 사용되기 때문에 Python 풀스택 엔지니어라면 기계학습 관련 콘텐츠를 마스터하는 것이 필요합니다. 마스터해야 할 알고리즘에는 의사결정 트리, Naive Bayes, 회귀, kNN 분류 등이 포함됩니다. 동시에 선형 대수 및 확률 이론에 대한 기본 지식이 필요합니다.

물론 Python에도 단점이 있습니다. 즉, C, C++, Java보다 속도가 느리다는 것이 한계입니다. 예를 들어 Missile과 같이 많은 분야에서 언어 실행 속도에 대한 극단적인 요구 사항이 있기 때문입니다. 차단 프로그램은 매초마다 계산됩니다. 분명히 Python은 첫 번째 단계에서 전달됩니다. 하지만 교량 매개변수 계산과 같은 다른 영역에서는 20분과 18분 사이에 큰 차이가 없다고 생각합니다.

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