파이썬은 십자가입니다 -플랫폼 컴퓨터 프로그래밍 언어. 해석, 컴파일, 상호작용성 및 객체지향을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. 원래는 자동화된 스크립트(셸) 작성을 위해 설계되었으며 버전이 지속적으로 업데이트되고 새로운 언어 기능이 추가됨에 따라 독립적인 대규모 프로젝트 개발에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. --"바이두 백과사전"
파이썬에 대한 첫 입문은 프로그래밍 언어 기초가 없는 사람들에게는 당분간 낯설게 느껴질 수도 있습니다. 프로그래밍에 조금 소질이 있는 분들에게는 C++, C#, java, js, php 등의 프로그래밍 언어와 비슷하고, 특정한 경우에는 모두 동일하게 구현될 수 있습니다. 고위 프로그래머의 경우 캡슐화, 효율성 및 안정성에 중점을 두어야 합니다. 이러한 언어를 다른 측면에서 개선하면 차이가 상대적으로 클 것이므로 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다.
What - P
웹 개발 엔지니어, Python에는 이미 만들어진 웹 개발 프레임워크가 많이 있으며, 몇 줄의 코드만으로 완전한 기능을 갖춘 웹 서비스를 생성할 수 있습니다. 가장 유명한 것은 Django와 Flask입니다. Django는 더 많은 기능을 통합하고 즉시 사용 가능합니다. Flask는 가볍고 빠르며 핵심 기능만 포함되어 있습니다. 다른 기능은 직접 확장해야 합니다. 예를 들어 Douban은 Python의 Django를 사용하여 작성되었습니다.
Python 웹 크롤러 엔지니어, 웹 크롤러는 데이터 수집 도구로서 빅데이터 시대의 데이터 소스로 매우 유용합니다. Python을 사용하면 데이터 캡처의 정확성과 속도가 빠르게 향상될 수 있습니다. 이는 데이터 분석가에게 축복이 됩니다. 웹 크롤러를 사용하면 더 이상 데이터가 없을까 걱정할 필요가 없습니다.
Python 데이터 분석engineer, 이제 빅 데이터 애플리케이션은 데이터, 개인화된 추천, 빅 데이터 정량화 등을 기반으로 사용자 사용 습관을 예측할 수 있습니다. Python은 pandas, numpy 등의 라이브러리를 사용하여 데이터 분석, 데이터 시각화, 빅데이터 마이닝 등 다양한 데이터 과학 처리를 효과적으로 구현합니다.
Python 자동화된 운영 및 유지 관리, 이것은 운영 및 유지 관리 엔지니어가 선호하는 프로그래밍 언어로서 Python은 예를 들어 Saltstack의 자동화된 운영 및 유지 관리에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. Ansible은 둘 다 잘 알려진 자동화 플랫폼입니다.
방법을 논의하기 전에 Python을 배워야 하는 이유는 수천 가지가 있지만 항상 동일합니다. 소득 또는 다른 방향의 소득.
통계에 따르면 Python 사용자 중 약 50%는 직접적으로 자신을 위해 이익을 창출하고, 약 30%는 간접적으로 자신을 위해 이익을 창출하며, 약 20%는 여전히 이 두 길 사이를 헤매고 있으며, 물론 이를 정말 좋아하고 연구에 열중하는 일부 전문가가 있다는 사실은 부인할 수 없습니다.
Python에는 사용하기 쉽고, 풍부한 커뮤니티, 편리한 성능 확장이라는 세 가지 중요한 기능이 있습니다. 이는 Python이 최근 몇 년간 인기를 얻은 중요한 이유이기도 합니다. 지금까지 접해본 언어들로 보면 파이썬이 가장 시작하기 쉽고, 진입장벽도 매우 낮다고 해도 과언이 아니다. 인터넷에는 다양한 학습 경로가 있습니다. 모두 동료의 경험을 바탕으로 한 것입니다. 그러나 모든 사람의 수용 능력은 자신에게 맞는 것을 찾는 것이 가장 좋습니다.
위 내용은 다른 Python 학습---WWH?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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