ほとんどの人にとって、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 の主なアプリケーション領域を理解するための 1 つの図:
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考えられており、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言語ではどんな仕事ができるのでしょうか?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。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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