ほとんどの人の目には、Python は Web クローラーにのみ使用されます。実際、Python にはその力があります。今日は、Python がなぜこれほど人気があるのか、また Python で何ができるのかを見ていきます。
Python の主な応用分野を 1 枚の図で理解します:
1. クラウド コンピューティング PYTHON 言語はクラウド コンピューティングで最も人気のある言語とみなされており、OpenStack は代表的なアプリケーションです。
2. WEB フロントエンド開発 php\ruby のモジュール設計に比べ、Python は機能拡張に非常に便利で、長年にわたって優れた Web 開発フレームワークが数多く形成され、常に更新され続けています。現在の優れたフルスタック Django やフレームワーク Flask などは、いずれも Python のシンプルで明確なスタイルを継承しており、開発効率が高く、メンテナンスが容易で、自動化された運用とメンテナンスとの良好な統合を備えています。 Python は自動運用および保守プラットフォームの分野における事実上の標準となっており、Youtube、Dropbox、Douban など、多くの大規模な Web サイトが Python で開発されています。
3. 人工知能の応用 ビッグデータ解析やディープラーニングをベースに開発された人工知能は本質的にPythonのサポートと切り離せないものであり、現在ではGoogleのTransorFlow、FaceBookのPyTorch、The openなど世界の優れた人工知能学習フレームワークが開発されています。ソースコミュニティのニューラルネットワークライブラリKarasなどはPythonで実装されています。 Microsoft の CNTK (Cognitive Toolkit) でさえ Python を完全にサポートしており、Microsoft の Vscode はすでに Python を第 1 レベル言語としてサポートしています。
4. システム運用および保守エンジニアリング プロジェクト Python はオペレーティング システムおよび管理と非常に密接に統合されています。現在、すべての Linux ディストリビューションには Python が含まれており、Linux には関連する管理機能用のモジュールが多数あります。たとえば、現在主流の自動構成管理ツールである SaltStackAnsible (現在は RedHat) です。現在、ほぼすべてのインターネット企業において、自動運用保守の標準構成はPython Django/flaskであり、また、仮想化管理のデファクトスタンダードとなっているopenstackもPythonで実装されており、Pythonは必須のスキルとなっています。すべての運用保守担当者向け
5. 財務分析: 定量取引、財務分析、金融工学の分野では、Python 言語が使用されているだけでなく、最も使用されており、その重要性が高まっています。年々。理由: 動的言語として、Python は明確でシンプルな言語構造、豊富なライブラリ、成熟していて安定しており、科学計算と統計分析が非常に強力で、生産効率が C、C、Java よりもはるかに高く、特に優れています。戦略バックテスト中。
6. ビッグデータ分析 他のインタープリタ型言語と比較した Python 言語の最大の特徴は、その大規模でアクティブな科学計算エコシステムであり、データ分析、インタラクション、視覚化において非常に完全で優れたライブラリを備えています (Python データ)分析スタック: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)、また科学コンピューティング用の独自の Python ディストリビューション Anaconda も形成されており、近年急速に進化および改善されており、R MATLAB SAS などの従来のデータ分析言語に対する非常に強力なサポートを形成しています。代替可能性のステータス。
以上がPython言語って何をするの?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。

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