


Terokai kerjaya yang paling menjanjikan dalam industri pengaturcaraan Python
Terokai jawatan pekerjaan yang paling berpotensi untuk dibangunkan dalam industri pengaturcaraan Python
Dengan perkembangan pesat teknologi maklumat, industri pengaturcaraan berkembang pesat, dengan syarat Terdapat banyak peluang pekerjaan yang tersedia untuk pencari kerja. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, Python telah menjadi salah satu bahasa yang paling popular kerana kesederhanaan, kemudahan pembelajaran, fungsi yang berkuasa dan aplikasi yang luas. Artikel ini akan meneroka pekerjaan yang paling menjanjikan dalam industri pengaturcaraan Python dan memberikan beberapa contoh kod.
- Jurutera Pembangunan Python
Jurutera pembangunan Python ialah salah satu jawatan yang paling biasa dan dalam permintaan. Mereka bertanggungjawab untuk menulis, menguji dan menyelenggara pelbagai aplikasi dan sistem menggunakan bahasa Python. Jurutera pembangunan Python boleh mencari peluang pekerjaan dalam industri yang berbeza, seperti syarikat pembangunan perisian, syarikat Internet, institusi kewangan, dsb.
Kod sampel:
def add(a, b): return a + b result = add(3, 4) print(result) # 输出结果:7
- saintis data
Dengan kemunculan era data besar, permintaan untuk saintis data berterusan bertambah. Saintis data menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk memproses, menganalisis dan menggambarkan sejumlah besar data untuk menyediakan sokongan keputusan terdorong data kepada perniagaan. Mereka mempunyai peluang pekerjaan dalam pelbagai bidang, seperti kewangan, penjagaan perubatan, e-dagang, dll.
Kod sampel:
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('data.csv') plt.plot(data['Date'], data['Value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.title('Data Visualization') plt.show()
- jurutera pembelajaran mesin
Dengan peningkatan kecerdasan buatan, jurutera pembelajaran mesin telah menjadi yang paling popular pada masa ini salah satu jawatan pekerjaan. Mereka menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk melatih, menguji dan mengoptimumkan model pembelajaran mesin untuk mencapai pembuatan keputusan dan ramalan pintar automatik. Jurutera pembelajaran mesin terutamanya mencari peluang pekerjaan dalam bidang seperti syarikat teknologi, institusi penyelidikan dan syarikat Internet.
Contoh kod:
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = datasets.load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=0) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) accuracy = model.score(X_test, y_test) print('Accuracy:', accuracy) # 输出结果:Accuracy: 0.9666666666666667
- jurutera keselamatan rangkaian
Dengan peningkatan dalam serangan rangkaian, permintaan untuk jurutera keselamatan rangkaian juga meningkat secara beransur-ansur. Mereka menggunakan bahasa pengaturcaraan Python untuk membangun dan menyelenggara sistem keselamatan rangkaian untuk mencegah dan bertindak balas terhadap pelbagai ancaman dan serangan keselamatan rangkaian. Jurutera keselamatan siber boleh mencari peluang pekerjaan dalam pelbagai industri, seperti agensi kerajaan, institusi kewangan, syarikat Internet, dsb.
Contoh kod:
import hashlib def hash_password(password): salt = 'somesalt' hashed_password = hashlib.sha256((password + salt).encode()).hexdigest() return hashed_password user_password = input('请输入密码:') hashed_password = hash_password(user_password) print('Hashed Password:', hashed_password)
Ringkasan:
Python programming mempunyai masa depan yang besar dalam pasaran pekerjaan hari ini. Sebagai bahasa yang ringkas, mudah dipelajari dan berkuasa, Python menyediakan pelbagai jawatan pekerjaan dalam pelbagai industri. Sama ada jurutera pembangunan Python, saintis data, jurutera pembelajaran mesin atau jurutera keselamatan rangkaian, terdapat permintaan pekerjaan yang besar dan ruang untuk pembangunan. Jika anda berminat dalam pengaturcaraan, mempelajari bahasa Python akan membawa lebih banyak peluang untuk pembangunan kerjaya anda.
Atas ialah kandungan terperinci Terokai kerjaya yang paling menjanjikan dalam industri pengaturcaraan Python. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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





Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.

Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.

Perkongsian pengalaman pembangunan Python: Cara menjalankan kawalan versi dan pengurusan keluaran Pengenalan: Dalam proses pembangunan Python, kawalan versi dan pengurusan keluaran adalah pautan yang sangat penting. Melalui kawalan versi, kami boleh menjejaki perubahan kod dengan mudah, bekerjasama dalam pembangunan, menyelesaikan konflik, dsb. dan pengurusan keluaran boleh membantu kami mengatur proses penempatan, ujian dan pelepasan kod untuk memastikan kualiti dan kestabilan kod. Artikel ini akan berkongsi beberapa pengalaman dan amalan dalam pembangunan Python dari dua aspek: kawalan versi dan pengurusan keluaran. 1. Kawalan versi kawalan versi

Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin

Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan

Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python mempunyai kelebihan kerana mudah dipelajari, mudah digunakan dan sangat cekap dalam pembangunan, dan menjadi semakin popular di kalangan pembangun. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh cara mekanisme pengumpulan sampahnya dilaksanakan, Python terdedah kepada kebocoran memori apabila berurusan dengan jumlah memori yang besar. Artikel ini akan memperkenalkan perkara yang perlu anda perhatikan semasa pembangunan Python daripada tiga aspek: masalah kebocoran memori biasa, punca masalah dan kaedah untuk mengelakkan kebocoran memori. 1. Masalah kebocoran memori biasa: Kebocoran memori merujuk kepada ketidakupayaan untuk melepaskan ruang memori yang diperuntukkan oleh program semasa operasi.

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan fleksibel yang digunakan secara meluas dalam pembangunan perisian dalam pelbagai bidang. Dalam proses pembangunan Python, adalah sangat penting untuk menguasai dan menggunakan prinsip Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP). Artikel ini akan memperkenalkan beberapa cadangan pembangunan Python utama untuk membantu pembangun memahami dan menggunakan prinsip pengaturcaraan berorientasikan objek dengan lebih baik. Pertama sekali, idea teras pengaturcaraan berorientasikan objek adalah untuk membahagikan masalah kepada satu siri objek dan
