Python は非常に使いやすいプログラミング言語です。非常に早く開発できます。構文はシンプルで、理解しやすく、使いやすいです。初心者の学習に非常に適しています。Python については、多くの人がPython と人工知能しか知りません。これらは密接に関連していますが、Python の他の用途については知りません。実際、Python をよく学べば、多くのことができるようになります。
以下は具体的な紹介です:
1. WEB 開発
Python には無料のデータ関数ライブラリ、無料の Web ページ テンプレートが多数あります。 Web 開発を実現し、Web フレームワークを構築できる、Web サーバーと対話するためのシステムとライブラリです。現在、より有名な Python Web フレームワークは Django です。この分野で働く人は、データ、コンポーネント、セキュリティなどの複数の分野から学び、その動作原理を根底から理解し、業界の主流の Web フレームワークを制御できる必要があります。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
2. ネットワーク プログラミング
ネットワーク プログラミングは、Python 学習のもう 1 つの方向です。ネットワーク プログラミングは、生活や開発のあらゆるところにあります。コミュニケーションがあり、ネットワークがあり、それはすべての発展の「基礎」と言えます。すべてのプログラミング開発者は、何が起こっているのか、なぜそうなのかを知る必要があるため、ネットワーク部分はプロトコル、パケット、アンパッキングなどの最下層から深く分析されます。
3. クローラー開発
クローラーの分野では、ネットワーク上のあらゆるデータをリソースとして利用し、自動化されたプログラムによって対象を絞ったデータ収集と処理を行う Python がほぼ主流です。この分野に従事する人は、クローラー戦略、高性能非同期 IO、分散クローラーなどを学び、Scrapy フレームワークのソース コードを徹底的に分析して、その原理を理解し、カスタム クローラー フレームワークを実装する必要があります。
4. クラウドコンピューティング開発
Python はクラウドコンピューティングを行うために習得が必要なプログラミング言語であり、現在人気のクラウドコンピューティングフレームワークである OpenStack は Python によって開発されています。 , Pythonのスキルが必要です。
5. 人工知能
MASA と Google は初期に Python を多用し、Python 用の豊富な科学計算ライブラリを蓄積しましたが、AI 時代が到来すると、Python は多くのプログラミングの中で際立った存在となりました。人工知能のアルゴリズムはすべて Python をベースに書かれており、特に PyTorch 以降、AI 時代の主導言語としての Python の地位は基本的に決まりました。
6. 運用と保守の自動化
Python は、運用と保守の自動化のニーズのほとんどを満たすことができる包括的な言語であり、フロントエンドとバックエンドの両方を実行できます。この分野では、設計から始める必要があり、レイヤー、フレームワークの選択、柔軟性、スケーラビリティ、障害処理、最適化方法について学びます。
7. 財務分析
財務分析では財務知識やPython関連モジュールの学習が含まれており、学習内容には一般的なモジュール以外にもNumpy/Pandas/Scipyのデータ分析モジュールなどが含まれます。 「ダブル移動平均」、「ウィークリールールトレード」、「アルパカ戦略」、「デュアルスラストトレーディング戦略」などの財務分析戦略。
8. 科学演算
Python は科学計算に非常に適したプログラミング言語です。1997 年以来、NASA はさまざまな複雑な科学演算を実行するために Python を広く使用してきました。NumPy の開発により、 SciPy、Matplotlib、Enthought ライブラリなどの多くのプログラム ライブラリの開発により、Python は科学計算や高品質の 2D および 3D 画像の描画にますます適しています。
9. ゲーム開発
オンライン ゲーム開発においても、Python は多くの応用例があり、Lua や C と比較すると、Python は Lua よりも高いレベルの抽象化機能を備えており、より少ない使用量で済みます。ビジネス ロジック: Python は、10,000 行を超えるコードを含むプロジェクトを作成するのに非常に適しており、100,000 行のコード内でオンライン ゲーム プロジェクトの規模を適切に制御できます。
10. デスクトップ ソフトウェア
Python はグラフィカル インターフェイス開発において非常に強力であり、tkinter/PyQT フレームワークを使用してさまざまなデスクトップ ソフトウェアを開発できます。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonで開発できるものの詳細内容です。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。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)
