python的統治:為什麼它是頂級編程語言
Python的廣泛採用源於其用戶友好的性質,多功能性和全面的標準庫。 它的應用程序涵蓋了各種領域,包括人工智能,雲計算,金融,數據科學和Web/移動開發。本文探討了Python的優勢,當前趨勢以及有抱負的開發人員的基本包和工具。
關鍵優勢和趨勢:
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易於學習: python的直覺語法使初學者可以訪問它,從而有助於其在入門編程課程中受歡迎。
- > 通用性質:與專用語言不同,Python的適應性擴展到各種任務,提供了廣泛的適用性。
- 成熟和持續的發展: python的壽命(自1990年以來)和持續發展確保其相關性和穩定性。
廣泛的標準庫: Python的Rich Standard Library為廣泛的功能提供了預製的模塊,加速了開發。
>- 快速原型: python的易用性允許快速原型製作和最小可行的產品(MVP)開發。 >
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必需的Python軟件包和工具:- >
以下軟件包在不同域中舉例說明Python的功率:>
>人工智能(AI):- >
> pytorch:
>以其GPU加速能力為深神經網絡(DNNS)而聞名的領先的機器學習框架。
> scikit-learn:用戶友好的機器學習庫為數據挖掘和分析提供有效的工具。
張力:
一個強大的機器學習框架,支持數據流和可區分的編程,用於深度學習模型開發。
雲開發: -
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django rest框架:- >一個可用於構建Web API的強大工具包,支持序列化,身份驗證和查看自定義。
> pika:
rabbitmq的純派頓實現,這是一個高性能的消息經紀,用於異步消息傳遞。 - >
無服務器框架:
一個框架(在node.js中開發,但具有廣泛的python支持),用於在主要的雲平台(AWS,GCP,Azure)上構建和部署無服務器應用程序。 熟悉AWS lambda,Google Cloud功能和Azure功能也至關重要。
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加密貨幣和金融:
Python主要用作該域中的後端語言。 TensorFlow和Django等框架以及(用於比特幣API)和api-v1-client-python
(用於Tezos Smart Contracts)的專門軟件包。 為了進行定量分析,> andSmartPy
(算法交易庫)是有價值的工具。
pandas
Zipline
數據科學:
Python在數據科學中的功能與R和MATLAB的功能相抗衡。 它的通用性質提供了其他優勢。
numpy:提供了對大型多維數組和矩陣以及數學函數的支持。
> pandas:- >提供用於數據操作和分析的高性能數據結構,特別是對於數值表和時間序列。
> scipy:包含用於科學和技術計算的例程,包括統計,優化和信號/圖像處理。
- > Web開發和移動應用:
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- >不是Python的主要優勢,但它在Web開發中的使用有可能與生態系統的其他基於Python的組件保持一致。
燒瓶:
輕巧的Web應用程序框架非常適合簡約應用程序。
> django:一個以其ORM和MTV系統而聞名的高級,可擴展的Web框架。
kivy and beware:跨平台GUI和本機多平台應用程序開發(桌面和移動設備)的框架。
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基本工具:
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> jupyter/jupyterlab:交互式計算環境,支持用於執行代碼,輸出和註釋共享的筆記本,以多種語言分享。 - >
voilà:
將jupyter筆記本轉換為獨立的Web應用程序。
保持領先於曲線:
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> python目前占主導地位,而編程格局是動態的。 了解新興趨勢,參加PYCON會議以及探索新工具對於保持競爭優勢至關重要。
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常見問題(常見問題解答):
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提供的常見問題解答部分在很大程度上保持不變,因為它準確地反映了當前的Python開發趨勢和應用。 該信息是簡潔且組織良好的,不需要重大更改。
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