Python ist eine sehr benutzerfreundliche Programmiersprache und die Syntax ist einfach, leicht zu verstehen und für viele sehr gut geeignet Die Leute kennen nur Python und künstliche Intelligenz, aber sie kennen keine anderen Verwendungsmöglichkeiten von Python. Wenn Sie Python gut lernen, können Sie Folgendes tun:
WEB-Entwicklung( Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Python verfügt über viele kostenlose Datenfunktionsbibliotheken und eine kostenlose Webseite Vorlagensysteme und Bibliotheken für die Interaktion mit Webservern, die Webentwicklung realisieren und Web-Frameworks erstellen können. Das bekannteste Python-Web-Framework ist derzeit Django. Diejenigen, die in diesem Bereich arbeiten, sollten aus mehreren Bereichen wie Daten, Komponenten und Sicherheit lernen, die Funktionsprinzipien von Grund auf verstehen und in der Lage sein, jedes gängige Web-Framework der Branche zu steuern.
Crawler-Entwicklung
Im Bereich der Crawler ist Python nahezu dominant. Es nutzt alle Daten im Netzwerk als Ressourcen und führt eine gezielte Datenerfassung und -verarbeitung durch automatisierte Programme durch . Diejenigen, die in diesem Bereich tätig sind, sollten Crawler-Strategien, leistungsstarke asynchrone E/A, verteilte Crawler usw. erlernen und eine eingehende Analyse des Scrapy-Framework-Quellcodes durchführen, um seine Prinzipien zu verstehen und ein benutzerdefiniertes Crawler-Framework zu implementieren.
Cloud Computing-Entwicklung
Python ist eine Programmiersprache, die beherrscht werden muss, um im Cloud Computing zu funktionieren. OpenStack wird von Python If entwickelt Wenn Sie tiefgründig lernen und eine sekundäre Entwicklung durchführen möchten, müssen Sie über Python-Kenntnisse verfügen.
Spieleentwicklung
In der Online-Spieleentwicklung verfügt Python auch über viele Anwendungen. Im Vergleich zu Lua oder C++ verfügt Python über Abstraktionsfunktionen auf höherer Ebene als Lua und kann verwendet werden Weniger Code zur Beschreibung der Geschäftslogik von Spielen. 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.
Desktop-Softwareentwicklung
Python ist sehr leistungsfähig bei der Entwicklung grafischer Schnittstellen, und Sie können das tkinter/PyQT-Framework verwenden, um verschiedene Desktop-Software zu entwickeln!
Weitere technische Artikel zum Thema Python finden Sie in der Spalte Python-Tutorial, um mehr darüber zu erfahren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas in Python entwickelt werden soll. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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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