파이썬을 배우는 주된 목적은 무엇입니까?

대부분의 사람들이 보기에 Python은 웹 크롤러에만 사용됩니다. 사실, 파이썬에는 그 힘이 있습니다. 오늘 우리는 파이썬이 왜 그렇게 인기가 있고 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

그림 한 장으로 Python의 주요 응용 분야 이해하기: #🎜🎜 #

1. 클라우드 컴퓨팅에서 가장 많이 사용되는 언어는 PYTHON 언어이며, 대표적인 애플리케이션으로는 OpenStack이 있습니다.

2. 웹 프론트엔드 개발 phpruby의 모듈식 설계에 비해 Python은 기능 확장에 매우 편리합니다. 현재 뛰어난 풀 스택 Django와 프레임워크 Flask는 둘 다 Python의 단순하고 명확한 스타일을 계승하여 높은 개발 효율성, 쉬운 유지 관리, 자동화된 운영 및 유지 관리와의 우수한 통합을 제공합니다. Python은 자동화된 운영 및 유지 관리 플랫폼 분야에서 사실상의 표준이 되었습니다. Youtube, Dropbox 및 Douban을 포함한 많은 대규모 웹 사이트가 Python으로 개발되었습니다.

3. 인공지능 응용 빅데이터 분석과 딥러닝을 기반으로 개발된 인공지능은 본질적으로 Python의 지원과 불가분의 관계에 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티의 신경망 라이브러리 Karas는 Python으로 구현됩니다. Microsoft의 CNTK(Cognitive Toolkit)도 Python을 완벽하게 지원하며 Microsoft의 Vscode는 이미 Python을 첫 번째 수준 언어로 지원합니다.

4. 시스템 운영 및 유지 관리 엔지니어링 프로젝트 Python은 현재 모든 Linux 배포판에 Python이 포함되어 있으며 Linux 모듈에는 관련 관리 기능이 많이 있습니다. 현재 주류 자동화 구성 관리 도구인 SaltStackAnsible(현재 RedHat)과 같은 도구를 사용할 수 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. 운영 및 유지보수 인력 모두의 스킬# 🎜🎜#

5. 재무 분석 퀀트 트레이딩, 재무 분석, 금융 공학 분야에서 Python 언어는 가장 많이 사용될 뿐만 아니라 그 중요성도 있습니다. 해마다 증가하고 있습니다. 이유: 동적 언어인 Python은 명확하고 단순한 언어 구조, 풍부한 라이브러리, 성숙하고 안정적이며 과학적 계산 및 통계 분석에 매우 강력합니다. 생산 효율성은 c, c++ 및 java보다 훨씬 높습니다. 특히 전략 백테스팅에 좋습니다.

6. 빅 데이터 분석 다른 해석 언어에 비해 Python 언어의 가장 큰 특징은 데이터 분석, 상호 작용 및 시각화 분야에서 매우 완벽하고 우수한 라이브러리를 갖춘 크고 활동적인 과학 컴퓨팅 생태계입니다. ( Python 데이터 분석 스택: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)은 또한 과학 컴퓨팅을 위한 고유한 Python 배포판 Anaconda를 형성했습니다. 이는 지난 몇 년 동안 빠르게 발전하고 개선되어 다음과 같은 전통적인 데이터 분석 언어에 대한 강력한 지원을 형성했습니다. R MATLAB SAS Stata로 매우 강력한 대안입니다.

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