この記事では、優れた Python 開発者になるために必要なスキルを学びます。
Python プログラミング言語についての深い理解
もちろん、言語に対する深い理解が必要です。ただし、この知識を実践するのは難しい場合があります。
徹底的に答えたいなら、人々にインタビューするときに適切な質問をする必要があります。データ構造、データ型、例外処理、ファイル処理と生成など、Python の特定の概念について質問します。彼らがこれらの質問にためらわずに答えるなら、彼らの言っていることが本気であると確信できます。
CSS、HTML、JavaScript
Python 開発者はフロントエンド テクノロジを学ぶ必要がないと思われるかもしれませんが、これは大きな利点です。
Python 開発者は、クライアント側がサーバー側と一致するようにフロントエンド テクノロジを使用することがよくあります。 CSS、HTML、JavaScript を使用すると、Web サイトやプラットフォームがどのように見え、機能するかを包括的に理解できます。
Python フレームワーク
Python 開発者が持つ必要があるもう 1 つのスキルは、Python フレームワークに精通していることです。 Python 開発者がすべての (または重要な) フレームワークに精通していれば、スレッドやソケットなどの低レベルの問題に対処する必要がなくなるため、開発プロセスが迅速になることを確信できます。
オブジェクト リレーショナル マッパー
オブジェクト リレーショナル マッパー (ORM) は、リレーショナル データベースから Python オブジェクトにデータを転送できるようにするライブラリのクラスです。
オブジェクト リレーショナル マッパーは、オブジェクト指向プログラミング言語を使用して、互換性のない型間でデータを変換するためのテクノロジです。 ORM は、Python プログラミング言語 (またはその他の言語) で使用する仮想オブジェクト データベースを生成できます。
開発者にとって ORM ライブラリを使用する最も重要な利点は、必要に応じて別のリレーショナル データベースに切り替えることができるため、時間を節約できることです。 Python 開発者は、ORM を使用して、SQL の代わりに Python コードでデータ スキーマを作成および更新できます。
Python ライブラリ
Python には多くの利点がありますが、その 1 つはライブラリの膨大なコレクションです。 Python Package Index によると、Python には約 267,000 のプロジェクトが含まれています。そのため、開発者が何かを作成しようと決めた場合、またはプロジェクトの途中で行き詰まった場合、適切なドキュメントやガイダンスとともに、これらすべてのライブラリを自由に利用できます。
Python 開発者にインタビューするときは、過去に使用したライブラリについて、またはなぜそれらを使用する必要があるのかを尋ねてください。これらのほとんどは、人工知能、機械学習、データ サイエンス、その他の人気のある分野について詳しく知りたい開発者にとって優れたリソースです。さらに、汎用ライブラリが増えると、開発者は柔軟性を維持し、より複雑なソリューションをより迅速に構築できるようになります。
機械学習と人工知能
私たちはデジタルの世界に住んでおり、機械学習 (ML) や人工知能 (AI) などの分野を避けることはほとんど困難です。
これらのテクニックは、Web アプリケーションにも大いに役立ちます。 Python はデータ サイエンス、ニューラル ネットワーク、データ視覚化、データ分析、データ収集に使用でき、Web アプリケーション内の情報の包括的な概要を提供します。データ サイエンティストは、データから抽出された情報を収集、解釈、評価して、ビジネス アプリケーションを明確に理解し、顧客の行動を予測することもできます。
AI または ML の経験があることは、Python プログラマーを雇用する際に大きな利点となります。機械学習アルゴリズムと、これらのソリューションの実装に使用できる Python モジュールのいくつかについて、基本的な理解があることを確認する必要があります。
マルチプロセスアーキテクチャ
Web アプリケーションを作成する Python 開発者は、アプリケーションの内部動作をユーザーから分離する開発アーキテクチャを必要とします。 モデル ビュー コントローラー アーキテクチャ や モデル ビュー テンプレート アーキテクチャなど、よりシンプルなフレームワークとアーキテクチャ モデルが利用できるようになりました。
Python 開発者は、リリース環境またはデプロイメント環境でコードがどのように動作するかを理解する必要があります。アーキテクチャを理解した後、(必要に応じて)コア フレームワークの問題を特定して解決し、最適で優れた結果を生み出すことができる場合があります。この質問について面接するときは、ソフトウェア アーキテクチャに関する候補者の考えを洞察するために、これまでのプロジェクトとそのプロジェクトがどのように構成されていたかについて尋ねます。
###バージョン管理###悪質な Slack メッセージを送信したことがありますか? 「編集」をクリックすると、数秒以内にメッセージが正しく送信されます。バージョン管理は開発者と同様に機能します。
ソフトウェア コードへの変更を監視および管理する方法は、バージョン管理 (ソース コード管理とも呼ばれます) と呼ばれます。バージョン管理システムは、開発者が時間の経過とともにソース コードへの変更を管理するのに役立つツールです。 Web アプリケーション開発者は、コードを反復して、発生するすべての変更を追跡できます。
Python 開発者が Git などのバージョン管理システムを使用している場合、これは特別なデータベース内のすべてのコード変更を追跡することを意味します。間違いを犯した場合は、コードを以前のバージョンと比較するだけで問題を修正できます。面接の際は、GitHub などのオンライン コーディング プロファイルを持っているかどうかを確認するのが良い経験則です。
そうでない場合は、時間の経過とともにコード変更を処理するプロセスと、コストのかかる変更からどのように回復するかについて尋ねてください。間違い。バージョン管理を適切に設定すると、多くの場合、これらの問題を解決できます。Python 開発者は何をしますか?
HTML、CSS、JavaScript とは異なり、Python は汎用コーディング言語です。 Web 開発に加えて、さまざまな形式のプログラミング (バックエンド開発、ソフトウェア開発、データ サイエンスなど) で使用できます。
Python の設計哲学はコードの読みやすさを優先します。その言語構造とオブジェクト指向のアプローチにより、開発者は小規模なアプリケーションと大規模なアプリケーションの両方で読みやすいコードを構築できます。
Python 開発者は、通常はサーバー側のロジックで、コードの作成、ソフトウェアの開発、設計、統合とデバッグを担当します。
ただし、Python 開発者の仕事は経験レベルによって異なるため、開発者に何が期待されているかを理解することが重要です。
###結論は###この記事では、ほとんどの優れた開発者が備えている 8 つの最も重要なスキルを検討しました。
以上が優れた Python 開発者はどのようなスキルを持っていますか?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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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