Quel genre de travail pouvez-vous obtenir en apprenant Python ?

Métiers Python

Quels sont les métiers Python ? Les principaux postes sont les suivants :

Ingénieur développement Python full stack ? (10k-20K)

Ingénieur développement exploitation et maintenance Python (15k-20K)

Ingénieur développement senior Python (15k-30K)

Ingénieur Big Data Python (15K- 30K)

Ingénieur Python Machine Learning (15k-30K)

Architecte Python (20k-40k)

Ce que Python peut faire est une question intéressante.

Tout le monde, des joueurs débutants aux joueurs professionnels, le fait - les robots d'exploration

Il existe de nombreux tutoriels sur l'écriture de robots d'exploration en Python en ligne, pour autant que je sache De nombreuses personnes qui découvrent Python l’utilisent pour écrire des programmes d’exploration. Cela peut être aussi simple que l’exploration d’un site Web pornographique ou aussi important qu’une application commerciale d’une société Internet. Démarrer avec les robots via Python est relativement simple et facile à apprendre. Vous n'avez pas besoin de maîtriser trop de connaissances de base et de bas niveau au début. Vous pouvez démarrer rapidement et produire des résultats rapidement. pour les débutants qui veulent rendre quelque chose visible au début. Un sentiment d'accomplissement dans quelque chose.

En plus de démarrer, les robots d'exploration sont également largement utilisés dans certaines entreprises, plates-formes et organisations qui ont besoin de données. Il est très courant d'obtenir une certaine valeur commerciale en explorant des données publiques sur Internet. Bien entendu, les robots de ces lecteurs sont beaucoup plus puissants et doivent gérer de nombreux problèmes, notamment le routage, le stockage, l'informatique distribuée, etc. La complexité est bien différente de celle de l'application de capture pornographique de Xiaobai.

Programmes Web

En plus des robots d'exploration, Python est également largement utilisé dans les programmes Web, tels que le Zhihu que vous utilisez actuellement. website est le framework tornado basé sur Python, le backend de Douban est également basé sur Python. En plus de tornado (Tornado Web Server), les frameworks Web couramment utilisés en Python incluent Flask (Welcome | Flask (A Python Microframework)), Django (Le framework Web pour les perfectionnistes avec des délais), etc. Grâce au framework ci-dessus, vous pouvez facilement implémenter un programme Web. Par exemple, certains amis que je connais ont écrit leurs propres programmes de blog via Python, y compris le précédent zhihu.photo que j'ai implémenté via Flask (en raison des droits d'auteur, etc.). de cela, j'ai arrêté ce site). En plus des frameworks ci-dessus, vous pouvez également essayer de mettre en œuvre vous-même un framework Web.

Programme de bureau

Python possède également de nombreuses bibliothèques d'interface utilisateur, vous pouvez facilement compléter un programme GUI (d'ailleurs, lorsque je suis entré en contact avec la programmation pour la première fois, j'ai pensé c'était bien d'écrire GUI Cool, mais il m'a fallu beaucoup de temps pour créer un petit programme en VC6, puis j'ai travaillé avec Delphi, Java, etc., et quand je suis finalement entré en contact avec Python, je n'étais plus intéressé dans l'interface graphique). Il existe de nombreux exemples d'implémentation d'interface graphique par Python, notamment le célèbre Dropbox, qui est un programme côté serveur et côté client implémenté en Python.

Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle est une direction très en vogue actuellement, et le boom de l'IA rend l'avenir du langage Python plein de potentiel illimité. La plupart des frameworks d'IA très influents actuellement publiés sont implémentés en Python. Pourquoi ? Parce que Python est suffisamment dynamique et a des performances suffisantes, qui sont les caractéristiques techniques requises par la technologie d'IA. Par exemple, certains sites Web basés sur des bibliothèques d'apprentissage profond basées sur Python, des instructions d'apprentissage profond, des instructions d'apprentissage automatique et des instructions de traitement du langage naturel sont essentiellement implémentés via Python.

Apprentissage automatique, en particulier le désormais populaire apprentissage en profondeur, la plupart de ses frameworks d'outils fournissent des interfaces Python. Python a toujours eu une bonne réputation dans le domaine du calcul scientifique. Sa syntaxe concise et claire et ses outils informatiques riches sont profondément appréciés par les développeurs de ce domaine.

Bien avant que l'apprentissage profond et les frameworks tels que Tensorflow ne deviennent populaires, scikit-learn existait en Python, qui peut facilement compléter presque tous les modèles d'apprentissage automatique. Il suffit de quelques lignes simples pour télécharger des ensembles de données classiques et créer des modèles. . Il peut être facilement ajusté avec des outils tels que Pandas et matplotlib.

Les frameworks d'apprentissage profond tels que Tensorflow, PyTorch, MXNet et Keras ont considérablement élargi les possibilités de l'apprentissage automatique. Utiliser Keras pour écrire un réseau d'apprentissage profond pour la reconnaissance de chiffres manuscrits ne nécessite que quelques dizaines de lignes de code, et vous pouvez utiliser l'implémentation sous-jacente pour appeler facilement un grand nombre de ressources, y compris des GPU, pour terminer le travail.

Il convient de mentionner que quel que soit le framework, Python n'est utilisé que comme langage de description frontale, et le calcul réel est implémenté via le C/C++ sous-jacent. Étant donné que Python peut facilement introduire et utiliser des projets et des bibliothèques C/C++ pour réaliser une expansion fonctionnelle et des performances, dans des calculs à si grande échelle, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur la logique des données elles-mêmes et moins sur des travaux complexes tels que l'allocation de mémoire. La libération est une raison importante pour laquelle Python est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Informatique scientifique

L'efficacité de développement de Python est très élevée et les modules ayant des exigences de performances plus élevées peuvent être réécrits en C et appelés par Python. Dans le même temps, Python peut résoudre des problèmes abstraits de niveau supérieur, il est donc également très populaire dans le domaine du calcul scientifique. L'émergence de bibliothèques tierces pour le calcul scientifique, notamment scipy et numpy, est encore plus pratique pour ceux qui ont une certaine base mathématique mais ont des bases informatiques moyennes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!