Python バックエンドとは何なのかを知りたい場合は、この 2 つの単語を分離して、Python とは何か、バックエンドとは何かを理解することができます。
Python とは何ですか? Pythonは何に使えるのでしょうか?
1. Python は、解釈、コンパイル、対話性、およびオブジェクト指向を組み合わせた高レベルのスクリプト言語です。
Python は可読性が高く設計されており、他の言語に比べて英語のキーワードや他の言語の句読点が多く使用されており、他の言語に比べて文法構造が独特です。
2. Python ではさまざまなことができます。
例: 自動運用保守、データ分析、ゲーム開発、自動テスト、人工知能、大量の情報を取得または処理するためのクローラーなど。
バックエンドとは何ですか?バックエンドは何をするのでしょうか?
1. バックエンドはバックグラウンドで動作し、フロントエンドのコンテンツを制御し、主にプログラム設計アーキテクチャのアイデア、データベース管理などを担当します。
バックエンドは、対応するビジネス ロジックを処理するためにデータベースと対話することに重点が置かれており、考慮する必要があるのは、次のような動的言語を含む機能、データ アクセス、プラットフォームの安定性とパフォーマンスなどを実装する方法です。 PHP、ASP、JSPなど
2. このようなニーズを解決するのがバックエンド開発です。各サーバーが同時に並行して動作できるようにするために、分散アルゴリズムを研究し、大きなタスクを小さなタスクに分割し、個別の計算のために各サーバーに分散しました。
データベースのアクセス速度を向上させるために、彼らは NoSQL としても知られる非リレーショナル データベースを研究し、ソーシャル アプリケーションや O2O アプリケーションのバックエンドで使用しています。ハードディスクの速度がメモリの速度に追いつかないという問題を解決するために、彼らはキャッシュ技術を研究しました。次回使用するときは、ハードディスクに取り出す必要はありません。もちろん、ビジネス ロジックに焦点を当てたバックグラウンド開発もいくつかあります。フロント エンドはどのような種類のデータを要求したいですか? 全員が一緒に座ってプロトコルについて話し合います。彼らはインターフェイスを書く責任があり、フロント エンドはそれを呼び出すだけです。
要約すると、Python バックエンドとは、Python を使用してバックエンドを制御および保守することです。
以上がPythonバックエンドとは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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