Python関連のツールと知識を使ってフロントエンドページの実装からバックエンドコードの記述、そしてデータベースの管理までを完了しても、会社全体で1人ですべてを行うことができます。ウェブサイトを構築し、真のフルスタック開発を実現します。
フルスタックは単なる概念であり、多くのカテゴリに分類できます。真のフルスタック エンジニアは、Web 開発、DBA、クローラ、テスト、運用、メンテナンス、何を学ぶべきですか? それはかなりの量です。 Web 開発の観点から学ぶ必要があるもの: HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax を含むフロントエンドの知識 バックエンドは少なくとも Django と tornado の使用に習熟している必要があり、もちろん flask の方が優れています。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python フルスタック エンジニアは、比較的人気のあるタイプの人材です。Python 言語自体にはフルエンドの開発機能があるため、 Pythonの範囲のスタックエンジニアも多数います。
Python フルスタック エンジニアは、次の知識構造をマスターする必要があります。
まず、Python 言語の基本構文です。 Python 言語の基本的な構文をマスターすることは難しくありません。非常に単純であるとさえ言えます。Python はスクリプト言語であるため、構文は比較的単純です。
第 2 に、Python は Web に使用されます。発達。
Python は、Web 開発の 3 つの従来のソリューション (Java と PHP も含む) の 1 つであり、Web 開発はフルスタック エンジニアが習得しなければならないものです。 Python で Web 開発を行うには、Django などの対応するフレームワークを学習する必要があります。
3 番目に、Python はデータ分析を行います。 Python でのデータ分析は比較的一般的なアプリケーション シナリオであり、Python でデータ分析を行うには、対応するアルゴリズムと実装プロセスを学習する必要があります。使用されるライブラリには、Numpy、matplotlib などが含まれます。
4 番目に、Python がクローラーとして使用されます。 Python クローラー アプリケーションは非常に一般的なアプリケーションであり、参考になる事例が多数あります。
5 番目に、Python は機械学習アプリケーションに使用されます。現在、機械学習(人工知能関連)の分野ではPythonがよく使われているため、Pythonフルスタックエンジニアは機械学習関連の内容を習得する必要があります。習得する必要があるアルゴリズムには、決定木、単純ベイズ、回帰、kNN 分類などが含まれます。同時に、線形代数と確率論の基礎知識が必要です。
もちろん、Python には C、C、Java よりも遅いという欠点もありますが、多くの分野では言語の実行速度に非常に厳しい要件があるため、これが制限となります。たとえば、ミサイル迎撃プログラムの場合、一秒を争うため、明らかに Python は最初のステップでパスされます。しかし、橋梁パラメータの計算などの他の領域では、20 分と 18 分の間に大きな違いはないと思います。
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フルスタックエンジニアとは何ですか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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