완벽한 Python 웹 개발 계획에 대해 고민하지 마세요. 건축을 시작하세요! 이 가이드는 잡음을 없애고 실습을 통해 학습하는 방법을 보여줍니다. 완벽주의는 진보의 적이다. 시작해 보세요.
1단계: 기초 익히기
튼튼한 기초가 중요합니다. 핵심 Python 기술과 웹 기술에 대한 이해가 필요합니다.
- Python 배우기: 데이터 유형, 제어 흐름 및 객체 지향 프로그래밍(OOP)에 중점을 둡니다. 훌륭한 리소스에는 Real Python과 공식 Python 문서가 포함됩니다.
- 웹 기본 사항 이해: HTTP, GET/POST 요청 및 API에 대해 알아보세요. 이러한 개념이 명확하지 않은 경우 진행하기 전에 철저하게 조사하세요.
- 프레임워크 선택: Flask(경량) 또는 Django(다양한 기능)를 선택합니다. 프로젝트를 구축하세요. 간단한 블로그나 할 일 목록으로 시작하는 것이 좋습니다.
실행 가능한 팁: 일관되게 코딩하세요. 짧은 일일 코딩 세션(30분)도 합산됩니다. LeetCode 또는 HackerRank를 사용하여 문제 해결 능력을 연마하세요.
2단계: 필수 백엔드 도구
백엔드 개발은 Python 코드 그 이상입니다. 애플리케이션을 효과적으로 구성하고 배포하는 방법을 알아보세요.
- 데이터베이스: SQL을 배우고 데이터베이스를 선택하세요(빠른 프로토타입을 위한 PostgreSQL, MySQL 또는 SQLite).
- API: RESTful API 생성 및 사용을 마스터하세요. 경쟁 우위를 확보하려면 GraphQL을 배워보세요.
- 보안: 인증과 보안을 최우선으로 생각하세요. OAuth, JWT 및 해싱 알고리즘을 알아보세요.
실행 가능한 팁: 작고 기능적인 API를 만드세요. Swagger 또는 Postman을 사용하여 문서화하고 GitHub에서 공유하여 작업을 선보이세요.
3단계: 프런트엔드 기본 – 백엔드 개발자에게도 적용
최신 웹 개발에는 기본 프론트엔드 기술이 필수적입니다.
- HTML, CSS, JavaScript: 간단하고 반응성이 뛰어난 사용자 인터페이스(UI)를 만드는 방법을 알아보세요. MDN 웹 문서는 훌륭한 리소스입니다.
- 프런트엔드 프레임워크: 프레임워크를 선택합니다(React, Vue 또는 Angular. React가 널리 사용됨).
- 통합: 프런트엔드와 백엔드를 연결하는 방법을 알아보세요.
실행 가능한 팁: 백엔드(Flask 또는 Django)와 React 프런트엔드(예: 날씨 대시보드 또는 작업 관리자)를 사용하여 간단한 앱을 구축하세요.
4단계: 배포가 핵심입니다
로컬에서만 실행되는 코드는 쓸모가 없습니다. 애플리케이션 배포 방법을 알아보세요.
-
Docker : Docker를 사용한 마스터 컨테이너 화
클라우드 플랫폼 :
- AWS, Google Cloud 또는 Azure에 익숙해집니다. 기본 앱을 배포하십시오 CI/CD : GitHub 조치 또는 Jenkins를 사용하여 테스트 및 배포 자동화. 실행 가능한 팁 : 는 Heroku 또는 Render와 같은 플랫폼에 간단한 앱을 배포합니다. 코드를 라이브로 보는 것은 큰 차이가 있습니다.
- 5 단계 : 고급 기술
- 비동기 프로그래밍 : Fastapi와 같은 Asyncio 및 라이브러리를 배우십시오 마이크로 서비스 : 응용 프로그램을 더 작은 관리 가능한 서비스로 분류하는 모집 테스트 :
실행 가능한 팁 : 이러한 고급 기술 (예 : 마이크로 서비스 기반 전자 상거래 앱 또는 실시간 채팅 응용 프로그램)을 보여주는 포트폴리오 프로젝트 개발. 유용한 자원
코스 :
Freecodecamp, Udemy Python Web Dev 코스, Coursera Python Courses 책 : "유창한 파이썬"Luciano Ramalho의 "유창한 파이썬", Audrey Roy Greenfeld의 "Django의 두 스쿠프", Al Sweigart의 "Python으로 지루한 물건을 자동화하십시오" 커뮤니티 : Reddit, Dev.to, 스택 오버플로, 파이썬 불화 도구 :
Postman, Docker Desktop, Git, Visual Studio Code, Pycharm, Insomnia, AWS Free Tier 프레임 워크 및 라이브러리 : Fastapi, Flask, Django, Sqlalchemy, Celery
- 행동은 변명을 능가합니다
- 지금 시작하십시오! 시작하기에 이상적인 시간은 어제였습니다. 두 번째로 가장 좋은 시간은 오늘입니다. 일관된 노력, 실수로부터의 학습 및 실제 프로젝트 구축이 핵심입니다. 첫 단계? 첫 번째 코드 라인을 작성하십시오.
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위 내용은 구축, 배포, 반복 : 보풀이없는 파이썬 웹 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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