Python 개발 엔지니어는 Python을 사용하여 소프트웨어 개발을 수행하는 엔지니어 직위를 말합니다.
Python은 해석, 컴파일, 상호 작용 및 객체 지향을 결합한 고급 스크립팅 언어입니다. Python은 다른 언어에 비해 가독성이 높도록 설계되었으며, 다른 언어에 비해 영어 키워드와 일부 구두점을 사용하는 경우가 많습니다.
파이썬 개발 엔지니어는 파이썬 언어와 관련된 소프트웨어 개발에 종사하는 사람들의 총칭입니다. Python 개발 엔지니어의 기술 요구 사항은 비교적 포괄적입니다.
그럼 기업에서 Python 엔지니어의 역할은 무엇인가요? 주로 다음 네 가지 주요 비즈니스 모듈을 다룹니다.
1. 검증 알고리즘:
주요 연구 방향에는 비디오 알고리즘 엔지니어, 이미지 처리 알고리즘 엔지니어, 오디오 알고리즘 엔지니어, 통신 베이스밴드 알고리즘 엔지니어, 신호 알고리즘 엔지니어, 등. 특정 표준화된 입력에 대해 제한된 시간 내에 필요한 출력을 얻을 수 있습니다. 알고리즘에 결함이 있거나 문제에 적합하지 않은 경우 알고리즘을 실행해도 문제가 해결되지 않습니다. 서로 다른 알고리즘은 동일한 작업을 완료하기 위해 서로 다른 시간, 공간 또는 효율성을 사용할 수 있습니다. 알고리즘의 품질은 공간 복잡도와 시간 복잡도로 측정할 수 있습니다.
2. 신속한 개발:
모든 사람은 상대적으로 성숙한 프레임워크와 상대적으로 적은 코드를 사용하여 웹사이트를 개발한다는 점을 잘 알고 있어야 합니다. , 병, 토네이도 등이 일반적으로 사용됩니다. 현재 국내 Zhihu, Douban 및 기타 웹사이트 등 국내외 유명 웹사이트가 Python을 사용하여 개발되고 있습니다.
3. 테스트 운영 및 유지 관리:
서버 측, 클라이언트 측, 웹 등 자동화된 테스트 프로세스와 실행, 모니터링 및 분석을 포함하여 Python으로 구현된 테스트 도구 및 프로세스를 의미합니다. 자동화된 성능 테스트에는 Selenium appium 등이 포함됩니다. Python은 많은 스크립트를 작성할 수 있으며 운영 및 유지 관리 작업의 일상적인 작업에는 모니터링, 배포, 네트워크 구성, 로그 분석, 보안 감지 및 기타 "작업"이 포함됩니다. 또한 Python에는 구성 관리(saltstack), 배치 실행(Fabric, saltstack), 가상화 관리(python-libvirt), 클라우드 컴퓨팅(openstack) 등과 같은 서버 관리 도구도 풍부합니다.
4. 데이터 분석:
NmPy, SciPy 및 Matplotlib는 Python 분야에서 가장 뛰어난 라이브러리로 인식됩니다. NumPy는 일반적으로 사용되는 숫자 배열을 지원할 뿐만 아니라 이러한 배열을 효율적으로 처리할 수 있는 기능을 제공하는 범용 라이브러리입니다. SciPy는 Python의 과학 컴퓨팅 라이브러리로 NumPy의 기능을 크게 확장했으며 일부 기능이 중복됩니다. Matplotlib는 그래픽과 이미지 그리기를 효과적으로 지원하는 2D 플로팅 라이브러리입니다. 현재 Matplotlib는 SciPy에 통합되었으며 NumPy를 지원합니다.
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위 내용은 Python 개발 엔지니어는 어떤 일을 하나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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