Was ist ein Python-Full-Stack-Ingenieur?

Selbst wenn Sie Python-bezogene Tools und Kenntnisse verwenden, um die Implementierung der Front-End-Seite über das Schreiben des Back-End-Codes bis hin zur Verwaltung der Datenbank abzuschließen, kann eine Person alles für ein Unternehmen erledigen Website, die eine echte Full-Stack-Entwicklung realisiert.

Full Stack ist nur ein Konzept und kann in viele Kategorien unterteilt werden. Ein echter Full Stack Engineer deckt Webentwicklung, DBA, Crawler, Tests, Betrieb und Wartung ab. Was gibt es zu lernen? Das ist eine Menge. Was Sie in Bezug auf die Webentwicklung lernen müssen: Frontend-Kenntnisse, einschließlich HTML5, CSS3, JS, Jquery und Ajax. Das Backend muss mindestens mit Django und Tornado vertraut sein, und natürlich ist Flask besser. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Python-Full-Stack-Ingenieure sind eine beliebtere Art von Talent. Die Python-Sprache selbst verfügt über umfassende Entwicklungsfunktionen, daher ist Python voll -stack Es gibt auch viele Stack-Ingenieure.

Für Python-Full-Stack-Ingenieure müssen sie die folgende Wissensstruktur beherrschen:

Erstens die grundlegende Syntax der Python-Sprache. Es ist nicht schwierig, die grundlegende Syntax der Python-Sprache zu beherrschen. Da Python eine Skriptsprache ist, ist die Syntax relativ einfach. Zweitens wird Python für die Webentwicklung verwendet .

Python ist eine der drei traditionellen Lösungen für die Webentwicklung (einschließlich Java und PHP ist etwas, das Full-Stack-Ingenieure beherrschen müssen). Um Webentwicklung mit Python durchzuführen, müssen Sie das entsprechende Framework wie Django erlernen.

Drittens führt Python die Datenanalyse durch. Die Datenanalyse in Python ist ein relativ häufiges Anwendungsszenario. Um eine Datenanalyse in Python durchzuführen, müssen Sie den entsprechenden Algorithmus und den Implementierungsprozess erlernen. Zu den verwendeten Bibliotheken gehören Numpy, Matplotlib usw.

Viertens wird Python als Crawler verwendet. Die Python-Crawler-Anwendung ist eine sehr häufige Anwendung und es gibt eine große Anzahl von Referenzfällen.

Fünftens wird Python für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet. Python wird derzeit sehr häufig im Bereich des maschinellen Lernens (im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz) verwendet. Daher ist es für Python-Full-Stack-Ingenieure erforderlich, Inhalte im Zusammenhang mit maschinellem Lernen zu beherrschen. Zu den Algorithmen, die beherrscht werden müssen, gehören Entscheidungsbäume, Naive Bayes, Regression, kNN-Klassifizierung usw. Sie müssen außerdem grundlegende Kenntnisse in Bezug auf lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie beherrschen.

Natürlich hat Python auch seine Nachteile, das heißt, es ist langsamer, langsamer als C, C++ und Java. Dies ist eine Einschränkung, da in vielen Bereichen extreme Anforderungen an die Laufgeschwindigkeit der Sprache gestellt werden. Wenn Sie beispielsweise das Raketenabfangprogramm übernehmen, zählt natürlich jede Sekunde. Python wird im ersten Schritt übergeben. Aber für andere Bereiche, wie zum Beispiel die Berechnung von Brückenparametern, gibt es meines Erachtens keinen großen Unterschied zwischen 20 Minuten und 18 Minuten.

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