파이썬이 그렇게 강력합니까?

파이썬은 단순함을 표현하는 언어이기 때문이죠. 또한, Python이 보유하고 있는 표준 라이브러리가 금융 및 마케팅 담당자들이 Python을 선택하는 이유이기도 합니다.

Python은 배우기 쉽고 안정적이며 효율적입니다. (권장 학습: Python 비디오 튜토리얼)

글쎄, 사용할 수 있는 다른 많은 프로그래밍 언어보다 "더 쉽습니다". Python의 언어에는 많은 의식이 없으므로 코드를 이해하기 위해 Python 전문가가 될 필요는 없습니다. 내 경험에 따르면 Ruby나 Perl을 사용하는 것보다 예제를 통해 Python을 배우고 가르치는 것이 더 쉽습니다. 왜냐하면 Python의 구문에는 규칙과 특수 사례가 훨씬 적기 때문입니다. 이는 언어 표현의 풍부함에 초점을 맞추는 것이 아니라 코드를 통해 달성하려는 목표에 중점을 둡니다.

적은 코드로 많은 기능을 구축할 수 있습니다.

Python은 모든 개발자에게 빠른 학습 경험을 선사할 수 있습니다. 연습을 하면 최대 이틀 만에 기본 기능을 갖춘 게임을 쉽게 구현할 수 있습니다(프로그래밍에 대해 전혀 모르는 경우에도 마찬가지입니다).

Python을 매력적인 프로그래밍 언어로 만드는 또 다른 요소는 가독성과 효율성입니다.

Python은 가장 성숙한 패키지 저장소 중 하나를 보유하고 있습니다.

언어를 이해하면 플랫폼을 활용할 수 있습니다. Python은 즉시 선택하여 사용할 수 있는 85,000개 이상의 Python 모듈 및 스크립트 저장소인 PyPI(Pie-Pie로 발음, 여기에서 온라인으로 학습할 수 있음)를 기반으로 합니다. 이러한 모듈은 데이터베이스 처리, 컴퓨터 비전 구현, 차원 분석과 같은 고급 데이터 분석 수행 또는 RESTful 웹 서비스 질문과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 사전 패키지된 기능을 로컬 Python 환경에 제공합니다.

Python은 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다

어떤 직업에 종사하든 데이터는 그 일부가 될 것입니다. IT, 소프트웨어 개발, 마케팅 등 모두 데이터에 대한 깊은 관심을 갖고 지혜를 갈망합니다. 데이터 분석 기술은 곧 코딩 기술만큼 중요해질 것이며, Python은 두 영역 모두에서 강력한 입지를 차지하고 있습니다. Python은 R 다음으로 현대 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 언어입니다. 실제로 Python은 데이터 과학 분야에서 R보다 채용 기회가 더 많습니다. Python을 배우면서 개발한 기술은 직접적으로 전달되어 자신만의 분석 기술을 구축하는 데 사용됩니다.

Python은 크로스 플랫폼이며 오픈 소스입니다

Python은 여러 플랫폼에서 실행될 수 있으며 20년 넘게 오픈 소스로 사용되어 왔습니다. Linux, Windows 및 macOS에서 동시에 실행하기 위해 코드가 필요한 경우 Python을 만나보세요. 요구 사항. 또한 수십 년간의 수정 작업과 지속적인 개선을 바탕으로 원하는 대로 코드를 실행할 수 있습니다.

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