python后端开发需要学什么?
Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言;在人工智能领域,在网络爬虫、服务器开发、3D游戏、网络编程、数据分析、Web开发、运维、测试等多个领域都有不俗的表现,但学习的知识点也很多,实战技巧复杂。
如何能掌握python后端开发?需要学什么?
九层之台,起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才,基础知识很重要,而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合,将现有知识与潮流技术融会贯通,你才能站在技术链的顶端。
python后端开发学习路线
以下就是Python学习路线,分为八大阶段。
第一阶段:Python语言基础
主要学习Python最基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后,学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;
第二阶段:Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;
第三阶段:Python web开发
主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识,掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站;
第四阶段:Linux基础
主要学习Linux相关的各种命令,如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;
第五阶段:Linux运维自动化开发
主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战;
第六阶段:Python爬虫
主要学习python爬虫技术,掌握多线程爬虫技术,分布式爬虫技术;
第七阶段:Python数据分析和大数据
主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;
第八阶段:Python机器学习
主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
Atas ialah kandungan terperinci python后端开发需要学什么?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
