Python은 다음 용도로 사용할 수 있습니다. 1. 비디오, MP3 다운로드, 자동화된 Excel 작업 및 자동 이메일 보내기 2. 웹 애플리케이션 개발 3. 시스템 네트워크 운영 및 유지 관리; 5. 3D 게임 개발 6. 과학 및 디지털 컴퓨팅 8. 웹 크롤러 등
Python으로 무엇을 할 수 있나요?
1. 비디오, MP3 다운로드, Excel 작업 자동화, 이메일 자동 보내기 등 일상적인 작업을 수행합니다.
2. Zhihu, YouTube 등 유명 웹사이트는 Python으로 작성됩니다.
YouTube, Instagram, 국내 Douban 등 많은 대형 웹사이트가 Python으로 개발됩니다.
Google, Yahoo 등 많은 대기업은 물론 NASA(미국항공우주국)에서도 Python을 광범위하게 사용합니다.
3. 온라인 게임의 백엔드를 수행합니다. 많은 온라인 게임의 백엔드는 Python으로 개발됩니다.
4. 시스템 네트워크 운영 및 유지 관리
Linux 운영 및 유지 관리는 Linux 운영 및 유지 관리 엔지니어의 업무 요구 사항을 충족할 수 있는 Python 언어를 필수로 마스터해야 합니다. 효율성 향상 및 전반적인 개선 운영 및 유지 관리 엔지니어가 자신의 능력을 바탕으로 완전한 자동화 시스템을 독립적으로 개발해야 할 때 실제 가치가 반영되고, 그래야만 자신의 능력을 입증하고 상사가 이를 진지하게 받아들일 수 있습니다.
5. 3D 게임 개발
Python은 좋은 3D 렌더링 라이브러리와 게임 개발 프레임워크를 갖추고 있기 때문에 게임 개발에도 사용할 수 있습니다. Disney의 Toontown 및 Blade of Darkness와 같은 Python을 사용합니다.
6. 과학과 디지털 컴퓨팅
데이터가 모든 문제의 원인을 설명할 수 있는 시대가 왔다는 것은 모두가 알고 있는 사실입니다. 이전만큼 좋지는 않지만 Python 언어는 데이터 분석가의 첫 번째 선택이 되었으며 작업에도 큰 효율성을 가져올 수 있습니다.
7, 인공 지능
인공 지능은 매우 도전적인 과학이며, 이 작업에 종사하는 사람들은 컴퓨터 지식, 심리학 및 철학을 이해해야 합니다. 인공지능은 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야로 구성된 매우 광범위한 과학입니다. 일반적으로 인공지능 연구의 주요 목표는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 것입니다. Python 언어는 인공지능을 위한 최고의 언어입니다. 현재 많은 사람들이 인공지능+파이썬 과목을 배우기 시작하고 있습니다.
8. 웹 크롤러
Crawler는 작업이 더 일반적인 시나리오입니다. 예를 들어 Google의 크롤러는 초기에 Python으로 작성되었습니다. , 이 라이브러리는 HTTP 요청을 시뮬레이션하는 라이브러리로 매우 유명합니다! Python을 배운 사람이라면 누구나 이 라이브러리를 알고 있습니다. 크롤링 후 데이터 분석 및 계산은 Python이 가장 잘하는 영역이며 통합이 매우 쉽습니다. 그러나 Python에서 가장 인기 있는 웹 크롤러 프레임워크는 매우 강력한 scrapy입니다.
9. 데이터 분석
일반적으로 크롤러를 사용하여 대량의 데이터를 크롤링한 후에는 분석을 위해 데이터를 처리해야 합니다. 그렇지 않으면 크롤러가 크롤링을 헛되이 수행하게 됩니다. 우리의 궁극적인 목표는 데이터 분석입니다. 이런 점에서 데이터 분석을 위한 라이브러리도 매우 풍부하며 다양한 그래픽 분석 차트를 만들 수 있습니다. 또한 Seaborn과 같은 시각화 라이브러리는 한두 줄만 사용하여 데이터를 그릴 수 있는 반면, Pandas, numpy, scipy를 사용하면 대용량 데이터에 대한 스크리닝, 회귀 등의 계산을 간단하게 수행할 수 있습니다. 이후의 복잡한 계산에서는 머신러닝 관련 알고리즘을 연결하거나, 웹 접속 인터페이스를 제공하거나, 원격 호출 인터페이스를 구현하는 것이 매우 간단합니다.
간단히 말해서, 아주 많은 일을 할 수 있다는 뜻입니다!
물론 Python으로 할 수 없는 일이 있습니다.
예를 들어 운영체제 작성은 C 언어로만 작성할 수 있습니다. 모바일 애플리케이션은 C언어로만 가능합니다. Objective-C(아이폰용), Java(안드로이드용)만 가능합니다.
파이썬 배우기 어렵나요?저급 프로그램은 배우기 어렵고, 고급 프로그램은 배우기 쉽다는 게 사실인가요?
겉으로는 그렇습니다.
그러나 매우 높은 추상 계산에서는 고급 Python 프로그래밍도 배우기가 매우 어렵기 때문에 고급 프로그래밍 언어가 단순성을 의미하지는 않습니다.
그러나 Python 언어는 초보자와 일반적인 작업을 완료하는 데 매우 간단하고 사용하기 쉽습니다.
위 내용은 파이썬은 일반적으로 어떤 용도로 사용되나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

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Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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