現在、インターネット大手は一斉に人工知能の分野に切り替えており、人工知能に好まれるプログラミング言語は Python です。将来の見通しは明らかです。そこで質問です。Python を学びたい場合、Python エンジニアはどれくらい稼いでいますか? 学ぶ価値はありますか? 正直に言うと、それはあなた次第です: 十分に勉強して十分な経験があれば、月給 20,000 30,000までは足りない、不可能だ!
Python を学習すると、次のような仕事に従事できます: (推奨される学習:
Python は人工知能の黄金言語です。キャリアの方向として人工知能を選択するのは自然なことです。さらに、雇用の見通しは良好で、給与は一般的に高いです。Lagou.com では、人工知能エンジニア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、初任給はすでに月 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 という言語が Java よりも効率的です。ビッグデータは難しいですが、学ぶ, ただし、Python はビッグ データとよりよく接続できます。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 です。ビッグ データの人気は引き続き人気です。将来的には、ビッグ データ エンジニアとして働く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Web クローラーはデータ収集の鋭利なツールとして、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、さまざまなスキルを活用して独立して完成させることができる人のことを指します。製品。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 の自動運用とメンテナンス運用保守担当者は 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。自動運用と保守のための Python の学習は次のとおりです。 10,000 ~ 15,000 の給与があるのはかなり良いことです。
6. Python 自動テストPython は、次の点に限り、非常に効率的な言語です。現在、自動テストを行うほとんどの作業者は、テスト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。
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Python チュートリアル以上がPythonはどんな仕事もできるの詳細内容です。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リストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。

choosearraysoverlistsinperbetterperformance andmemoryeficiencyspecificscenarios.1)largeNumericaldatasets:Araysreducememoryusage.2)パフォーマンス - クリティカル操作:ArraysOfferSpeedBoostsfortsfortsclikeappendedoring.3)タイプリー:Arrayesenforc

Pythonでは、ループに使用し、列挙し、包括的なリストを通過することができます。 Javaでは、従来のループを使用し、ループを強化してアレイを通過することができます。 1。Pythonリストトラバーサル方法は、ループ、列挙、およびリスト理解のためのものです。 2。Javaアレイトラバーサル法には、従来のループとループ用の強化が含まれます。

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Python 3.11の例外グループは、複数の例外を同時に処理することで、同時シナリオと複雑な操作でエラー管理を改善します。

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