Trends in Python: Was ist heute in der heißesten Sprache heute heiß

Pythons Regierungszeit: Warum es die Top -Programmiersprache ist

Pythons weit verbreitete Einführung beruht auf der benutzerfreundlichen Art, Vielseitigkeit und umfassenden Standardbibliothek. Die Anwendungen umfassen verschiedene Felder, einschließlich künstlicher Intelligenz, Cloud -Computing, Finanzen, Datenwissenschaft und Web-/Mobile -Entwicklung. In diesem Artikel werden die Stärken, aktuellen Trends und wesentlichen Pakete und Werkzeuge von Python für angehende Entwickler untersucht.

wichtige Vorteile und Trends:

• Lernen des Lernens: Pythons intuitive Syntax macht es für Anfänger zugänglich und trägt zu seiner Popularität bei Einführungsprogrammierkursen bei.
• Allgemeine Natur: Im Gegensatz zu speziellen Sprachen erstreckt sich die Anpassungsfähigkeit von Python auf verschiedene Aufgaben und bietet breite Anwendbarkeit.
• Reife und laufende Entwicklung: Pythons Langlebigkeit (seit 1990) und kontinuierliche Entwicklung sorgen für ihre Relevanz und Stabilität.
• Umfangreiche Standardbibliothek: Python's Rich Standard Library bietet vorgefertigte Module für eine Vielzahl von Funktionen, beschleunigte Entwicklung.
• schnelles Prototyping: Pythons Benutzerfreundlichkeit ermöglicht die Entwicklung von Swift -Prototypen und Entwicklung von minimalem lebensfähigem Produkt (MVP).

Essentielle Pythonpakete und -werkzeuge:

Die folgenden Pakete veranschaulichen die Leistung von Python über verschiedene Domänen hinweg:

künstliche Intelligenz (AI):

• pytorch: Ein führendes maschinelles Lernrahmen, das für seine GPU -Beschleunigungsfunktionen für tiefe neuronale Netzwerke (DNNs) bekannt ist.
• scikit-larn: Eine benutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen, die effiziente Tools für Data Mining und Analyse bietet.
• Tensorflow: Ein leistungsstarkes Rahmen für maschinelles Lernen, das den Datenflow und die differenzierbare Programmierung für die Entwicklung des Deep -Learning -Modells unterstützt.

Cloud -Entwicklung:

• Django REST -Framework: Ein robustes Toolkit zum Erstellen von Web -APIs, Unterstützung der Serialisierung, Authentifizierung und Anpassung.
• Pika: Eine reine Python-Implementierung von Rabbitmq, ein Hochleistungs-Message-Broker für asynchrones Messaging.
• Serverloser Framework: Ein Framework (entwickelt in node.js, jedoch mit umfangreicher Python -Unterstützung) zum Erstellen und Bereitstellen von serverlosen Anwendungen auf wichtigen Cloud -Plattformen (AWS, GCP, Azure). Vertrautheit mit AWS Lambda, Google Cloud -Funktionen und Azure -Funktionen ist ebenfalls entscheidend.

Kryptowährungen und Finanzen:

Python dient hauptsächlich als Backend -Sprache in dieser Domäne. Frameworks wie TensorFlow und Django sind sowie spezielle Pakete wie api-v1-client-python (für Bitcoin -APIs) und SmartPy (für Tezos -Smart -Verträge) anwendbar. Für die quantitative Analyse sind pandas und Zipline (eine algorithmische Handelsbibliothek) wertvolle Werkzeuge.

Data Science:

Pythons Fähigkeiten in der Data Science konkurrieren mit denen von R und Matlab. Seine allgemeine Natur bietet zusätzliche Vorteile.

• numpy: unterstützt große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie mathematische Funktionen.
• pandas: bietet Hochleistungsdatenstrukturen für die Datenmanipulation und -analyse, insbesondere für numerische Tabellen und Zeitreihen.
• scipy: enthält Routinen für wissenschaftliches und technisches Computing, einschließlich Statistiken, Optimierung und Signal-/Bildverarbeitung.

Webentwicklung und mobile Apps:

Obwohl Pythons primäre Stärke nicht, erleichtert die Verwendung in der Webentwicklung das Projektmanagement, indem sie möglicherweise auf andere pythonbasierte Komponenten des Ökosystems ausgerichtet ist.

• Flask: Ein leichtes Webanwendungs ​​-Framework ideal für minimalistische Anwendungen.
• django: ein hochstufiges, skalierbares Web-Framework, das für seine ORM- und MTV-Systeme bekannt ist.
• kivy und beeware: Frameworks für plattformübergreifende GUI und native Multi-Plattform-App-Entwicklung (Desktop und Mobile).

Essentielle Werkzeuge:

• Jupyter/JupyterLab: Interaktive Computerumgebungen, die Notebooks für die Ausführung von Code-, Ausgabe und Annotation in mehreren Sprachen unterstützen.
.
• voilà:
verwandelt Jupyter -Notizbücher in eigenständige Webanwendungen.

Bleiben Sie vor der Kurve:

Während Python derzeit dominiert, ist die Programmierlandschaft dynamisch. Bleiben über aufkommende Trends, die Teilnahme an PyCon -Konferenzen und das Erforschen neuer Tools sind für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils unerlässlich.

häufig gestellte Fragen (FAQs):

Der vorgesehene FAQS -Abschnitt bleibt weitgehend unverändert, da er die aktuellen Trends und Anwendungen der Pythonentwicklung und Anwendungen genau widerspiegelt. Die Informationen sind prägnant und gut organisiert und erfordern keine signifikanten Änderungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTrends in Python: Was ist heute in der heißesten Sprache heute heiß. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!