Python フルスタックエンジニアは比較的人気のある人材で、Python 言語自体にフルエンドの開発機能があるため、Python フルスタックエンジニアが増えています。
#Python フルスタック エンジニアは何を学ぶ必要がありますか?
Python フルスタック エンジニアは、次の知識構造を習得する必要があります:まずはPython 言語の基本文法。 Python 言語の基本的な構文を習得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 (Java と PHP も含む) の 3 つの従来のソリューションの 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ぶ必要があります。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の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。 2番目の点は功利主義的な観点からで、現在のコンピュータ級試験にはPythonという選択肢はありませんが、もちろん10年後、もしかしたら5年後にはPythonのコンピュータ級を取得できるようになるのではないかと思います。証明書。 関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPython フルスタックエンジニアは何を学ぶ必要がありますか?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。

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

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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