2015 年以来、中国では Python が徐々に知られるようになり、2016 年以降、中国での Python の人気が高まり、現在では「Python for all」とみなされるようになりました。ご存知の通り、Pythonはすでに小学生の教科書に掲載されており、コンピュータ国家検定2級にもPythonが必須です! Python はシンプルですぐに習得できるため、多くのプログラマーが学習を始める際に最初に選択する言語です。
では、Python を学んだ後はどのような開発ができるのでしょうか?
1. 人工知能
Python は人工知能の黄金言語です雇用の方向として人工知能を選択するのは自然であり、雇用の見通しは良く、給与も高いですLagou.com では、人工知能エンジニアの採用の初任給は一般的に 20,000 ~ 35,000 ですが、もちろん、若手エンジニアの場合、初任給は月 12,500 元を超えています。
2. ビッグ データ
私たちは現在、ビッグ データの時代にいます。ビッグ データでは、Python 言語の方が Java よりも効率的です。ビッグ データは学習が困難ですが、Python はより適切に接続できます。ビッグデータの場合、Python を使用してビッグデータを行う場合の給与は少なくとも 20,000 以上です。ビッグデータの人気は引き続き高く、将来的にはビッグデータ エンジニアの給与は徐々に増加するでしょう。
3. Web クローラー エンジニア
データ収集のための強力なツールである Web クローラーは、ビッグデータ時代のデータ ソースとして非常に役立ちます。 Python を使用すると、データ キャプチャの精度と速度がすぐに向上します。これはデータ アナリストにとってありがたいことであり、BOSS は Web クローラーを通じて、データがないことを心配する必要がなくなります。クローラーエンジニアの給料は2万からですが、もちろんビッグデータなので給料もどんどん上がります。
4. Python Web フルスタックエンジニア
フルスタックエンジニアとは、さまざまなスキルを習得し、複数のスキルを駆使して独立してプロダクトを完成させることができる人のことを指します。フルエンドエンジニア(フロントエンドとバックエンドの両方の機能を持つ)、英語のフルスタック開発者とも呼ばれます。どの言語で働いてもフルスタックエンジニアは優秀な人材であり、Python Webフルスタックエンジニアの給料は基本的に20K高いので、十分な能力があるならPython Webフルスタックエンジニアが第一候補です。
5. Python の自動化された運用とメンテナンス
運用および保守担当者は Python に対する大きな需要を持っています。皆さん、すぐに行動してください。また、自動化された運用と保守のために Python を学習することで 10,000 ~ 15,000 を稼ぐこともできます。メンテナンス。給与は非常に良いです。
6. Python 自動テスト
Python は非常に効率的な言語です。自動化に関連する限り、大きな利点を発揮します。現在、Python は非常に効率的な言語です。は自動テストに使用されます。ほとんどの作業者は、テストの効率を向上させるために Python を学ぶ必要があります。 Python でのテストはテスターにとって必須のツールとも言えますが、Python 自動テストの初任給は一般的に 15,000 程度なので、テストパートナーも Python を学ぶ必要があります。
以上がPythonの動作方向は何ですか?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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


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