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ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPythonフルスタックエンジニアとは何ですか?

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。

Pythonフルスタックエンジニアとは何ですか?

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。

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Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

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Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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Pythonの主な用途:包括的な概要Pythonの主な用途:包括的な概要Apr 18, 2025 am 12:18 AM

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。

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