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Was ist die Zukunft von Python?

May 14, 2019 am 10:39 AM
python

Was ist die Zukunft von Python? Befürchten Sie beim Erlernen dieser Sprache, dass Sie in Zukunft keinen zufriedenstellenden Job finden könnten? Tatsächlich werden Sie diese Fähigkeit jedes Mal, wenn Sie im Leben lernen, irgendwann weitergeben und einen Job finden, der zu Ihnen passt.

Empfohlener Kurs: Python-Tutorial.

Was ist die Zukunft von Python?

Vielleicht gibst du im Moment Geld aus und bereust es, und du lernst kein Wissen, aber sechs Monate später, ein Jahr später, ein paar Jahre später, für Dir, dir werde ich auf jeden Fall danken.

Kürzlich wollte ich einen Webcrawler erstellen. Ich habe gehört, dass Python sehr gut geeignet ist, also habe ich Python studiert und festgestellt, dass diese Sprache beim Parsen von Webseiten sehr nützlich und einfach ist, also habe ich angefangen, etwas über Python zu lernen.

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache mit einer leistungsstarken Klassenbibliothek. Python hat mittlerweile Java überholt und ist die beliebteste Programmiersprache der Menschen. Im Vergleich zu Java ist Python einfacher zu verstehen, verfügt über kostenlosen und offenen Quellcode, ist sehr portabel und bietet viele weitere Vorteile. Insbesondere nach der Veröffentlichung von Python 3 hat Python andere Sprachen übertroffen.

Die Zukunftsaussichten für das Erlernen von Python sind wie folgt:

Ein Merkmal der Python-Sprache ist, dass sie nicht besonders leistungsfähig ist, aber in vielen Bereichen eingesetzt werden kann Es ist schrecklich, dass Python in vielen Bereichen eingesetzt wird. Die Rekrutierung und das Gehalt von Python sind in der Tat sehr hoch , Baidu, Sohu und Microsoft Große Internetunternehmen wie Google und Huawei stellen Python-Entwickler mit hohen Gehältern ein.

Python-Entwicklungsrichtung:

WEB-Entwicklung – Django, das beliebteste Python-Web-Framework, Tornado-Framework, das asynchrone hohe Parallelität unterstützt, kurze und prägnante Flasche, Flasche, Django Der offizielle Slogan definiert Django als das Framework für Perfektionisten mit Fristen (ungefähr ein hocheffizientes Web-Framework, das für Perfektionisten entwickelt wurde)

Netzwerkprogrammierung – Twisted-Network-Framework, das hohe Parallelität unterstützt, Asyncio, eingeführt in py3, verwendet asynchrone Programmierung sehr einfach

Crawler – Im Bereich der Crawler ist Python fast dominant, ScrapyRequestBeautifuSoapurllib usw. Sie können crawlen, was Sie wollen

Cloud Computing – die derzeit beliebteste und bekannteste Cloud Das Computer-Framework ist OpenStack. Python ist derzeit vor allem wegen Cloud Computing beliebt.

Künstliche Intelligenz – wer wird die erste Entwicklungssprache im Zeitalter von KI und Big Data? Dies ist ein Thema, das keiner Debatte bedarf. Wenn Matlab, Scala, R, Java und Python vor drei Jahren noch ihre eigenen Möglichkeiten hatten und die Situation noch unklar war, war der Trend drei Jahre später sehr deutlich, insbesondere nachdem Facebook vor zwei Tagen PyTorch als Open-Source-Lösung für Python bereitgestellt hatte Werden Sie eine KI. Die Position der Top-Sprache der Zeit steht grundsätzlich fest, und die Spannung der Zukunft liegt nur darin, wer sich den zweiten Platz sichern kann.

Automatisierter Betrieb und Wartung – fragen Sie jedes Betriebs- und Wartungspersonal in China, welche Sprache das Betriebs- und Wartungspersonal beherrschen muss? Ich glaube, 10 Leute werden Ihnen die gleiche Antwort geben.

Finanzanalyse – Ich persönlich habe zuvor in der Finanzbranche gearbeitet. In 10 Jahren hat unser Unternehmen viele Analyseprogramme und Hochfrequenzhandelssoftware geschrieben. Es verwendet Python. Bisher ist Python die am häufigsten verwendete Sprache in den Bereichen Finanzanalyse und quantitativer Handel.

Wissenschaftliche Berechnungen – Wussten Sie, dass die NASA Python seit 1997 ausgiebig zur Durchführung verschiedener komplexer Aufgaben verwendet? Wissenschaftliche Operationen machen Python mit der Entwicklung vieler Programmbibliotheken wie NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought-Bibliotheken usw. immer besser für wissenschaftliche Berechnungen und das Zeichnen hochwertiger 2D- und 3D-Bilder geeignet. Im Vergleich zu Matlab, der beliebtesten kommerziellen Software im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens, ist Python eine allgemeine Programmiersprache und hat ein breiteres Anwendungsspektrum als die von Matlab verwendete Skriptsprache

Spieleentwicklung – in der Online-Spieleentwicklung Python hat auch viele Anwendungen. Im Vergleich zu Lua oder C++ verfügt Python über Abstraktionsfunktionen auf höherer Ebene als Lua und kann die Geschäftslogik von Spielen mit weniger Code beschreiben. Im Vergleich zu Lua eignet sich Python besser als Host-Sprache, das heißt, der Einstiegspunkt des Programms liegt in Python Zu diesem Zweck wäre es besser, dann bei Bedarf C/C++ zu verwenden, um einige Erweiterungen zu schreiben. Python eignet sich sehr gut zum Schreiben von Projekten mit mehr als 10.000 Codezeilen und kann den Umfang von Online-Spielprojekten innerhalb von 100.000 Codezeilen gut steuern. Darüber hinaus ist das bekannte Spiel „Civilization“ meines Wissens in Python geschrieben

Nachdem Sie so viele aufgelistet haben, werden Sie feststellen, dass Python in fast allen oben genannten Bereichen sehr gut ist Es handelt sich im wahrsten Sinne des Wortes um eine Full-Stack-Sprache. Sogar Java, die am weitesten verbreitete Sprache der Welt, ist Python in vielerlei Hinsicht unterlegen! Ich kann mir immer noch keine Sprache vorstellen, die diese Ergebnisse in so vielen Bereichen gleichzeitig erzielen kann.

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Stellungnahme
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

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Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

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Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

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Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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