Python はフロントエンドですか、それともバックエンドですか?

Python はフロントエンド開発とバックエンド開発の両方に使用できます。 Python は、フロントエンドおよびバックエンド開発に使用できるコンピュータ プログラミング言語です。解釈、コンパイル、インタラクティブおよびオブジェクト指向スクリプトを組み合わせた高レベルのスクリプト言語です。Python は、Web アプリケーション開発や自動化された運用、ディメンション、人工知能、Web クローラー、科学技術コンピューティングなどの開発

このチュートリアルの動作環境: Windows7 システム、Python3 バージョン、DELL G3 コンピューター

Python はフロントとフロントの両方で使用できます。 -エンド開発とバックエンド開発。

Python は、インタープリタ、コンパイル、インタラクティブ、およびオブジェクト指向のスクリプトを組み合わせた高レベルのスクリプト言語です。 Python は可読性が高いように設計されています。他の言語と比較して、英語のキーワードがよく使用され、他の言語に見られるいくつかの句読点も使用されます。他の言語よりも独特な文法構造を持っています。

Python は、フロントエンド開発とバックエンド開発の両方に使用できるコンピューター プログラミング言語です。 Python はフロントエンド開発とバックエンド開発の両方に使用できますが、Python は主にバックエンド開発に使用されます。

Python の機能:

• 学習が簡単: Python はキーワードが比較的少なく、構造が単純で、構文が明確なので、学習が比較的簡単です。

• 読みやすい: Python コードがより明確に定義されています。

• メンテナンスが簡単: Python の成功の秘訣は、ソース コードのメンテナンスが非常に簡単であることです。

• 豊富な標準ライブラリ: Python の強みの 1 つは、豊富なライブラリ、クロスプラットフォーム、および UNIX、Windows、Macintosh での優れた互換性です。

• インタラクティブ モード: インタラクティブ モードのサポート。言語を入力してコードを実行し、ターミナルから結果を取得したり、インタラクティブなテストやコード スニペットのデバッグを行うことができます。

• 移植性: Python は、オープン ソースの性質に基づいて、多くのプラットフォームに移植されています。

• スケーラビリティ: 高速に実行するために重要なコード部分が必要な場合、またはオープンしたくないアルゴリズムを作成したい場合は、C または C を使用してそれを完了できます。プログラムの一部を削除し、Python プログラムから開始します。

# Python の応用分野

1. Web アプリケーション開発

Web 開発の世界では、Python は間違いなく新星です。 Web 開発では PHP と JS が依然として主流の言語ですが、Python が急速に台頭しています。特に Python の Web 開発フレームワーク (Django、Flask、Tornado、Web2py など) が徐々に成熟するにつれて、プログラマーは複雑な Web プログラムをより簡単に開発および管理できるようになりました。

図 1: Python Web 開発フレームワーク

最も直感的な例を挙げると、世界最大の検索エンジンである Google は、オンライン検索システムで Python 言語を広範囲に使用しています。さらに、私たちがよく利用する、映画、読書、音楽を統合する Douban (図 2 を参照) も Python を使用して開発されています。

図 2: Python で実装された Douban

それだけでなく、世界最大のビデオ Web サイト Youtube や Dropbox (ネットワーク ファイル同期ツール) も Python で実装されています。

2. 自動化された運用とメンテナンス

いわゆる自動化された運用と保守とは、実際には、サーバーを管理するために、よく使われている Ansible (Python ベース) などのオープン ソースの自動化ツールを使用することを意味します。これは、メンテナンス エンジニアが反復的なタスクを解決するのに役立ちます。

Python は、スクリプト言語として、サーバーとの対話を容易にする多くのソフトウェア パッケージを提供します。たとえば、Python 標準ライブラリには、オペレーティング システム関数の呼び出しに使用できる複数のライブラリが含まれています。

たとえば、pywin32 パッケージを通じて Windows COM サービスやその他の Windows API にアクセスでき、IronPython を使用して .Net Framework を直接呼び出すことができます。

一般的に、Python で書かれたシステム管理スクリプトは、読みやすさ、パフォーマンス、コード密度、スケーラビリティの点で、シェル言語で書かれたスクリプトよりも優れています。

3. 人工知能分野

人工知能は、現在非常に注目されている研究方向です。最も人気があり、最も給与の高い IT 職を選択したい場合は、次の分野のエンジニアでなければなりません。人工知能の分野。

人工知能の中核は機械学習です。機械学習の研究は、従来の機械学習と深層学習に分けられます。どちらも画像認識、インテリジェント運転、インテリジェント推奨、自然言語処理などに広く使用されています。およびその他のアプリケーションの方向。

数あるプログラミング言語の中でも、Python は機械学習と深層学習において優れた利点を備えているため、人工知能に最適な言語であることは間違いありません。人工知能はもはや Python のサポートなしでは成り立たないと言えます。その理由は次のように要約されます。

• 現在、GoogleのTransorFlow（ニューラルネットワークフレームワーク）、FaceBookのPyTorch（ニューラルネットワークフレームワーク）、オープンソースコミュニティのKarasニューラルネットワークライブラリなど、世界の優れた人工知能学習フレームワークが利用されています。 Python で実装;

• Microsoft の CNTK (Cognitive Toolkit) も Python を完全にサポートしており、同社が開発した VS Code も第 1 レベル言語として Python をサポートしています。

Python は科学計算やデータ分析が得意で、さまざまな数学演算をサポートし、より高品質な 2D および 3D 画像を描画できます。
つまり、AI 時代の到来により Python が目立つようになり、AI 時代の主要言語としての Python の地位は基本的に揺るぎません。

4. Web クローラー

Python 言語は、Web クローラーの作成に長い間使用されてきました。 Google などの検索エンジン会社は、Web クローラーを作成するために Python 言語を多用しています。

技術的な観点から見ると、Python は、urllib、Selenium、BeautifulSoup など、Web クローラーを作成するためのツールを多数提供します。また、Web クローラー フレームワーク Scrapy も提供します。

5. 科学コンピューティング

1997 年以来、NASA はさまざまな複雑な科学演算を実行するために Python を広範囲に使用してきました。

そして、他のインタープリタ型言語 (Shell、JS、PHP など) と比較して、Python には、NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas など、データ分析と視覚化において非常に完全で優れたライブラリがあります。これは、科学技術計算プログラムを作成する Python プログラマーのニーズを満たすことができます。

6. ゲーム開発

多くのゲームでは、C を使用してグラフィックス表示などの高性能モジュールを作成し、Python または Lua を使用してゲーム ロジックを作成します。 Python と比較すると、Lua は機能がシンプルでサイズが小さいのに対し、Python はより多くの機能とデータ型をサポートしています。

たとえば、より有名なゲームである Sid Meier's Civilization (Civilization、図 3 を参照) と EVE (Star Wars Eve) は Python を使用して開発されました。

図 3: ゲーム開発での Python の使用
さらに、Python は Open GL を直接呼び出して、高パフォーマンス ゲームの技術的基盤である 3D レンダリングを実現できます。エンジン。実際、Pygame、Pyglet、Cocos 2d など、Python 言語で実装されたゲーム エンジンが多数あります。

上記は Python の応用分野における「氷山の一角」の紹介にすぎません。実際には、画像処理に PIL やその他のツールを使用することもできます。ロボット制御プログラミングには PyRo ツールキットを使用することもできます。 、など。興味のある読者は、自分で情報を検索して詳細を知ることができます。

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