さまざまな Python 学習 ---WWH?

#01

##誰 - Python とは何ですか

Python は、クロスプラットフォームのコンピューター プログラミング言語です。これは、解釈、コンパイル、対話性、およびオブジェクト指向を組み合わせた高級スクリプト言語です。元々は自動スクリプト (シェル) を記述するために設計されましたが、常にバージョンが更新され、新しい言語機能が追加されているため、独立した大規模プロジェクトの開発に使用されることが増えています。

--《Baidu Encyclopedia》

Python の最初の入門は、Python を持っていない人を対象としています。プログラミング言語の基礎. 馴染みがないかもしれませんが、今のところ、それは何千ものプログラミング言語の1つにすぎないと思います. ある程度のプログラミングの基礎がある人にとっては、C、C#、Java、などのプログラミング言語に似ていますjs、php など。特定のニーズに対しては、すべて同等に実装できます。上級プログラマーの場合、これらの言語は、カプセル化、効率、安定性などの点で改良する必要があります。違いは比較的大きいので、ここでは説明しません。」ここでは詳細に立ち入りません。

##02

2

What - Python でできること

##こんな方へPython 業界に従事している人は、将来のキャリア プランと雇用の方向性を明確にする必要があります。 だからPythonを学ぶとどんな仕事ができるようになるのでしょうか？一般的な方向性としては、次のようなものが挙げられます。

Python 自動化 Office

, Pythonはエクセルの自動化、pptの自動化、ワードの自動化、メール処理、ファイルのバッチ処理、データの加工・分析などを効率的に実現でき、本業でも副業でも活用できます。

#Web 開発エンジニア、Python には既製の Web 開発フレームワークが多数あります。完全に機能する Web サービスは、わずか 1 行のコードで生成できます。より有名なものは、Django と Flask です。 Django はより多くの機能を統合しており、すぐに使用できます。 Flask は軽量かつ高速で、コア機能のみが含まれており、その他は自分で拡張する必要があります。たとえば、Douban は Python の Django を使用して作成されています。

Python Web クローラー エンジニア データ収集ツールとして、Web クローラーは大規模時代のデータソースとして非常に役立ちます。データ。 。 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、Web クローラーを使用すると、データがないことを心配する必要がなくなります。

#Python データ分析エンジニア##、ビッグ データのアプリケーションにより、以下に基づいて予測できるようになりました。データ ユーザーの使用習慣、パーソナライズされた推奨事項、ビッグデータの定量化など。 Python は、pandas や numpy などのライブラリを使用して、データ分析、データ視覚化、ビッグデータ マイニングなどのさまざまなデータ サイエンス処理を効果的に実装します。

Python による運用と保守の自動化

、これはほぼ Python アプリケーションの独占的な領域であり、運用および保守エンジニアに推奨されるプログラミング言語として, Python は自動化運用において重要な役割を果たしており、ディメンションは人々の心に深く根付いています。例えば、Saltstack と Ansible はどちらも有名な自動化プラットフォームです。

##03

方法 - Python の学習方法

#学習方法について議論する前に、まずなぜ学習する必要があるのか​​を理解する必要があります。Python を学習する理由は何千もありますが、それらは決して変わりません。 . その起源:

収入、または方向転換

。

統計によると、Python ユーザーのうち、自分自身に直接利益をもたらす人の割合は約P. 間接的に自分に利益をもたらす人の割合は約0人であり、どちらの道を迷っている人もまだ約0人です。研究。

#Python には、使いやすさ、豊富なコミュニティ、便利なパフォーマンス拡張という 3 つの非常に重要な機能があります。これは、Python が近年非常に人気になっている非常に重要な理由でもあります。私がこれまで接してきた言語から判断すると、Pythonは最もとっつきやすく、参入障壁が非常に低いと言っても過言ではありません。

インターネット上にはさまざまな学習ルートがあります。良いも悪いもありません。すべて同僚の経験に基づいています。ただし、受け入れる能力は人それぞれ異なります。自分に合った学習ルートを見つけるのが最善です。

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