파이썬의 미래는 무엇인가요? 이 언어를 배울 때, 미래에 만족스러운 직업을 찾지 못할까 봐 걱정되시나요? 실제로 인생에서 배울 때마다 결국 이 기술을 통과하고 자신에게 맞는 직업을 찾을 수 있게 됩니다.
추천 과정: Python 튜토리얼.
어쩌면 지금은 돈 쓰고 후회하고 지식은 배우지 못했지만 6개월이 지나고 1년이 지나도 몇 년이 지나도 몇 년 후에는 당신이 옳을 것입니다. 당신은 분명히 자신에게 감사할 것입니다.
최근에 웹 크롤러를 만들고 싶어서 Python이 매우 적합하다는 말을 듣고 Python을 공부하다가 웹 페이지를 구문 분석하는 데 이 언어가 매우 유용하고 간단하다는 것을 알게 되었어요. 파이썬을 배우기 시작했습니다.
Python은 강력한 클래스 라이브러리를 갖춘 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. Python은 이제 Java를 능가하여 사람들이 가장 선호하는 프로그래밍 언어가 되었습니다. Java에 비해 Python은 이해하기 쉽고, 무료이며 오픈 소스 코드가 있으며, Python은 이식성이 매우 뛰어나며, 특히 Python 3 출시 이후에는 다른 언어를 능가했습니다.
파이썬을 배우면서 앞으로의 전망은 다음과 같습니다.
파이썬 언어의 특징 중 하나는 특별히 강력하지는 않지만, 매우 잘 사용할 수 있습니다. Python은 많은 분야에서 사용됩니다. Python을 배우는 사람은 많지 않습니다. 현재 Python의 채용 및 급여는 매우 높습니다. 바이두, 소후, 마이크로소프트, 구글, 화웨이 등 대형 인터넷 기업은 파이썬 개발자를 고액 연봉으로 채용한다.
Python 개발 방향:
WEB 개발 - 가장 널리 사용되는 Python 웹 프레임워크 Django, 비동기식 높은 동시성을 지원하는 Tornado 프레임워크, 짧고 간결함 플라스크, 병, Django의 공식 슬로건은 Django를 기한이 있는 완벽주의자를 위한 프레임워크로 정의합니다(거의 완벽주의자를 위해 개발된 고효율 웹 프레임워크)
네트워크 프로그래밍 - 높은 동시성을 지원하는 Twisted 네트워크 프레임워크, asyncio 도입 py3을 사용하면 비동기 프로그래밍이 매우 간단해집니다.
Crawler - 크롤러 분야에서는 Python이 거의 지배적이며, ScrapyRequestBeautifuSoapurllib 등 원하는 것은 무엇이든 크롤링할 수 있습니다.
#🎜🎜 #CloudComputing - 가장 현재 대중적이고 잘 알려진 클라우드 컴퓨팅 프레임워크는 오픈스택(OpenStack)이다. 파이썬이 인기를 끄는 이유는 클라우드 컴퓨팅 때문이 크다. 인공지능 - AI와 빅데이터 시대의 선두주자는 누구일까? 최초의 개발 언어? 이는 논쟁이 필요 없는 문제이다. 3년 전에는 Matlab, Scala, R, Java 및 Python에 여전히 기회가 있었고 상황은 여전히 불분명했습니다. 그렇다면 3년 후에는 추세가 매우 분명해졌습니다. 특히 이틀 전 Facebook이 PyTorch를 오픈소스로 공개한 이후 Python은 더욱 그렇습니다. AI가 되다 시대의 최상위 언어라는 위치는 기본적으로 정해져 있고, 과연 누가 2위 자리를 차지할 수 있을지 미래의 서스펜스가 궁금해진다. 자동 운영 및 유지 관리 - 중국의 모든 운영 및 유지 관리 담당자에게 물어보세요. 운영 및 유지 관리 담당자는 어떤 언어를 알아야 합니까? 10명이 같은 대답을 하리라 믿습니다. 이름은 PythonFinancial Analysis - 저는 개인적으로 10년 동안 금융 업계에 종사하면서 많은 분석 프로그램과 고주파수를 작성했습니다. 거래 소프트웨어는 지금까지 NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought 라이브러리 등과 같은 다양한 프로그램 라이브러리가 개발되면서 금융 분석 및 양적 거래 분야에서 가장 많이 사용되는 언어입니다. ., Python은 과학적 계산과 고품질 2D 및 3D 이미지 그리기에 점점 더 적합해지고 있습니다. 과학 컴퓨팅 분야에서 가장 널리 사용되는 상용 소프트웨어인 Matlab과 비교할 때 Python은 일반적인 프로그래밍 언어이며 Matlab에서 사용하는 스크립팅 언어보다 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 게임 개발 - 온라인 게임 Python에는 또한 개발 중인 많은 응용 프로그램이 있습니다. Lua나 C++에 비해 Python은 Lua보다 높은 수준의 추상화 기능을 갖고 있으며 더 적은 코드로 게임 비즈니스 로직을 설명할 수 있습니다. Lua에 비해 Python은 호스트 언어로 더 적합합니다. 즉, 프로그램의 진입점이 Python에 있습니다. 그 끝이 더 좋을 것이고, 필요할 때 C/C++를 사용하여 일부 확장을 작성합니다. Python은 10,000줄 이상의 코드로 프로젝트를 작성하는 데 매우 적합하며, 100,000줄 이상의 코드 내에서 온라인 게임 프로젝트의 규모를 잘 제어할 수 있습니다. 게다가 제가 아는 한, 잘 알려진 게임 "문명"은 Python으로 작성되었습니다.너무 많이 나열해 보면 위에서 언급한 거의 모든 분야에서 Python이 매우 뛰어나다는 것을 알 수 있습니다. 진정한 풀스택 언어입니다. 세계에서 가장 널리 사용되는 언어인 Java도 여러 면에서 Python보다 열등합니다. 이렇게 많은 분야에서 동시에 이러한 결과를 얻을 수 있는 언어는 아직까지 볼 수 없습니다. -위 내용은 파이썬의 미래는 어떻게 되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

thedifferencebet weenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusured wherleationsisknortiStiskNowninAdvance, whileLeOpisUssed whileLoopisUssedStoBeCheckedThoBeCheckedTherfeTefeateThinumberofiTeRations.1) forloopsareIdealFerenceCecenceS

Python에서는 반복의 수가 알려진 경우에 루프가 적합한 반면, 반복 횟수가 알려지지 않고 더 많은 제어가 필요한 경우 루프는 적합합니다. 1) 루프의 경우 간결하고 피해자 코드가있는 목록, 문자열 등과 같은 시퀀스에 적합합니다. 2) 조건에 따라 루프를 제어하거나 사용자 입력을 기다릴 때 루프가 더 적절하지만 무한 루프를 피하기 위해주의를 기울여야합니다. 3) 성능 측면에서 For 루프는 약간 빠르지 만 차이는 일반적으로 크지 않습니다. 올바른 루프 유형을 선택하면 코드의 효율성과 가독성이 향상 될 수 있습니다.

파이썬에서 목록은 5 가지 방법을 통해 병합 될 수 있습니다. 1) 단순하고 직관적 인 연산자를 사용하여 작은 목록에 적합합니다. 2) Extend () 메소드를 사용하여 자주 업데이트 해야하는 목록에 적합한 원본 목록을 직접 수정하십시오. 3) 목록 분석 공식, 요소에 대한 간결하고 운영; 4) 효율적인 메모리에 IterTools.chain () 함수를 사용하여 대형 데이터 세트에 적합합니다. 5) * 연산자 및 Zip () 함수를 사용하여 요소를 짝을 이루어야하는 장면에 적합합니다. 각 방법에는 특정 용도 및 장점 및 단점이 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항 및 성능을 고려해야합니다.

Forloopsareusedwhendumberofiterationsisknown, whileloopsareusediltilaconditionismet.1) forloopsareIdealfecquenceslikelists, idingsyntax likes'forfruitinfruits : print (fruit) '

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listcomprehensions, itertools.chain, orrecursiveFunctions.1) extendMethodistRaightForwardButverbose.2) ListComprehensionsArecisancisancisancisancisanceciancectionforlargerdatasets.3) itertools.chainismory-lefforforlargedas

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)