Python 풀 스택 엔지니어는 무엇을 배우나요?
풀스택 엔지니어는 다양한 Python 기술을 숙달하여 독립적으로 제품을 완성할 수 있는 사람을 말합니다.
Python 풀 스택 엔지니어는 Python 관련 도구와 지식을 사용하여 프런트엔드 페이지 구현부터 백엔드 코드 작성, 데이터베이스 관리에 이르기까지 모든 것을 한 사람이 실제로 처리할 수 있습니다. 풀스택 개발을 실현합니다.
추천: "python 튜토리얼"
Python 풀 스택 엔지니어는 무엇을 배우나요?
1. Python 개발의 기초
핵심 역량:
1. 컴퓨터 하드웨어 및 운영 체제의 원리를 숙지하세요.
2. Python의 기본 프로그래밍 구문을 마스터하세요. , 및 파일 작업
4. 마스터 함수, 데코레이터, 반복자 및 내장 메서드.
2. Python 고급 프로그래밍 및 데이터베이스 개발
핵심 기능:
2. 소켓 네트워크 프로그래밍
4. IO 다중 경로 모델.
프런트 엔드 개발
핵심 기능:
1. HTML, CSS, JavaScript 개발
2. 프론트 엔드 프레임워크 VUE 개발.
4. WEB 프레임워크 개발
핵심 기능:
2. Django 프레임워크 발전
4. 5. Flask 프레임워크 학습
6. Tornado 프레임워크 학습
7.
5. 크롤러 개발
핵심 기능:
1. 크롤러 방지 메커니즘을 익히세요.
3.
6. 풀스택 프로젝트 실습
핵심 기능:
1. CRM 고객 관계 관리 시스템 개발
3.
7. 핵심 역량:
1. Python 관련 모듈에서 금융 지식 학습
3. 일반적인 재무 분석 전략; "이중 이동 평균", "주간 규칙 거래", "Alpaca 전략", "이중 추력 거래 전략"
5.
8. 인공 지능
핵심 기능:
1. 대량의 역사적 영화 데이터를 크롤링하는 기계 학습
2. UAV 개발 및 무인 운전.
9. 자동화된 운영 및 유지 관리 및 개발
1. CMDB 자산 관리 시스템 개발
2. 분산 호스트 모니터링 시스템 개발.
10. Go
핵심 기능:
2. 데이터 유형 및 파일 IO 작업
4. 프로그램 작성.
잠깐.
위 내용은 Python 풀 스택 엔지니어는 무엇을 배우나요?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

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
