파이썬은 어떤 방향으로 나아갈 수 있나요?

Python은 간단하고 배우기 쉬우며 유망한 프로그래밍 언어입니다. 많은 사람들이 Python에 관심을 갖고 있지만 Python의 기본 사용법을 배운 후에는 혼란스러울 것입니다. 특히 독학한 사람들은 더욱 그렇습니다. 학습? ?

다음은 Python의 상위 10개 응용 분야입니다!

1. WEB 개발

Python에는 웹 개발을 실현하고 웹 프레임워크를 구축할 수 있는 무료 데이터 기능 라이브러리, 무료 웹 페이지 템플릿 시스템 및 라이브러리가 많이 있습니다. 프레임워크는 Django입니다. 이 분야에서 일하는 사람들은 데이터, 컴포넌트, 보안 등 여러 분야에서 배우고, 그 작동 원리를 밑바닥부터 이해하고, 업계의 모든 주류 웹 프레임워크를 제어할 수 있어야 합니다.

2. 네트워크 프로그래밍

네트워크 프로그래밍은 삶과 개발의 모든 곳에 존재합니다. 모든 개발의 "초석"이라고 할 수 있습니다. 모든 프로그래밍 개발자는 무슨 일이 왜 일어나고 있는지 알아야 하므로 네트워크 부분은 프로토콜, 패킷, 언패킹 등 하위 계층에서 심층적으로 분석됩니다.

3. 크롤러 개발

크롤러 분야에서는 Python이 거의 지배적입니다. 네트워크상의 모든 데이터를 리소스로 사용하고 자동화된 프로그램을 통해 타겟 데이터 수집 및 처리를 수행합니다. 이 분야에 종사하는 사람들은 크롤러 전략, 고성능 비동기 IO, 분산 크롤러 등을 배우고, Scrapy 프레임워크 소스 코드를 심층적으로 분석하여 그 원리를 이해하고 맞춤형 크롤러 프레임워크를 구현해야 합니다.

4. 클라우드 컴퓨팅 개발

Python은 클라우드 컴퓨팅에서 작동하려면 마스터해야 하는 프로그래밍 언어입니다. 현재 널리 사용되는 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 OpenStack은 Python에서 개발되었습니다. , Python 기술이 필요합니다.

5. 인공지능

MASA와 Google은 초기에 Python을 광범위하게 사용했으며, AI 시대가 오자 다양한 인공지능 알고리즘 중에서 Python이 두각을 나타냈습니다. Python을 기반으로 작성하고 나면 특히 PyTorch 이후 AI 시대의 선두 언어로서 Python의 위치가 기본적으로 결정됩니다.

6. 자동화된 운영 및 유지 관리

Python은 대부분의 자동화된 운영 및 유지 관리 요구 사항을 충족할 수 있는 포괄적인 언어입니다. 이 분야에 참여하려면 유연성이 있어야 합니다. 설계 수준 조건, 프레임워크 선택 성능, 확장성, 오류 처리 및 최적화 방법에 대해 알아보세요.

7. 재무 분석

재무 분석에는 금융 지식 및 Python 관련 모듈 학습이 포함됩니다. 학습 콘텐츠에는 NumpyPandasScipy 데이터 분석 모듈 등이 포함되며, "이중 이동 평균", "주간 룰 트레이딩", "양" 카멜 전략', '듀얼 스러스트 트레이딩 전략' 등

8. 과학적 연산

Python은 과학적 계산에 매우 적합한 프로그래밍 언어입니다. 1997년부터 NASA는 NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought의 개발로 Python을 광범위하게 사용했습니다. 라이브러리와 같은 많은 프로그램 라이브러리의 개발로 인해 Python은 과학적 계산과 고품질 2D 및 3D 이미지 그리기에 점점 더 적합해졌습니다.

9. 게임 개발

Python은 Lua나 C++에 비해 더 높은 수준의 추상화 기능을 갖추고 있으며 더 적은 코드로 게임 비즈니스 로직을 설명하는 데 매우 적합합니다. 10,000라인 이상의 코드로 프로젝트를 작성하는데 적합하며, 100,000라인의 코드 내에서 온라인 게임 프로젝트의 규모를 잘 제어할 수 있습니다.

10. 데스크탑 소프트웨어

Python은 그래픽 인터페이스 개발에 매우 ​​강력하며, tkinter/PyQT 프레임워크를 사용하여 다양한 데스크탑 소프트웨어를 개발할 수 있습니다!

위 내용은 파이썬은 어떤 방향으로 나아갈 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!