이제 인터넷 거대 기업들은 모두 인공지능 분야로 전환했으며, 인공지능이 선호하는 프로그래밍 언어는 파이썬입니다. 그렇다면 Python을 배우고 싶다면 Python 엔지니어의 수입은 얼마나 될까요?
솔직히 말해서, 그것은 당신에게 달려 있습니다. 충분히 열심히 일하고 충분한 경험이 있다면 그렇지 않습니다. 월급 2만~3만은 불가능!
Python을 배우면 다음 작업에 참여할 수 있습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)
1. 인공 지능
Python은 인공 지능의 황금 언어입니다. 선택하는 것은 당연합니다. 또한, 취업 전망이 좋고 급여도 일반적으로 높습니다. Lagou.com에서 인공지능 엔지니어의 초봉은 일반적으로 20K-35K입니다. 초봉이 월 12,500위안을 초과했습니다.
2. 빅데이터
지금은 빅데이터 시대입니다. 빅데이터는 배우기 어렵지만 파이썬이 더 효율적입니다. 빅데이터를 파이썬으로 하는 연봉은 최소 2만 이상입니다. 빅데이터는 앞으로도 계속 인기를 끌 것입니다. 빅데이터 엔지니어로 일하는 연봉은 점차 늘어날 것입니다.
3. 웹 크롤러 엔지니어
데이터 수집을 위한 날카로운 도구로서 웹 크롤러는 빅데이터 시대의 데이터 소스로서 매우 유용합니다. Python을 사용하면 데이터 캡처의 정확성과 속도가 빠르게 향상될 수 있습니다. 이는 데이터 분석가에게 축복입니다. 웹 크롤러를 통해 BOSS는 더 이상 데이터가 없다고 걱정할 필요가 없습니다. 크롤러 엔지니어의 연봉은 2만부터 시작합니다. 물론 빅데이터 덕분에 연봉도 쭉 오릅니다.
4. Python 웹 풀스택 엔지니어
풀스택 엔지니어는 여러 기술을 마스터하고 여러 기술을 사용하여 독립적으로 제품을 완성할 수 있는 사람을 말합니다. 풀엔드 엔지니어(프론트엔드와 백엔드 기능을 모두 갖춘)라고도 불리는 영어 풀스택 개발자입니다. 풀스택 엔지니어는 어떤 언어를 사용하든 인재 중에서는 최고이고, 파이썬 웹 풀스택 엔지니어의 연봉은 기본적으로 20K 높기 때문에 능력이 충분하다면 첫 번째 선택은 파이썬 웹 풀스택 엔지니어입니다.
5. Python 자동화 운영 및 유지 관리
운영 및 유지 관리 작업자는 Python에 대한 수요가 많습니다. 자동화된 운영 및 유지 관리를 위한 Python을 배우면 월급도 10k-15k에 달합니다.
6. Python 자동화 테스트
Python은 자동화와 관련된 한 매우 효율적인 언어입니다. 현재 자동화 테스트를 수행하는 대부분의 작업자는 개선을 위해 Python을 배워야 합니다. 그들의 기술을 테스트하십시오. Python을 사용한 테스트는 테스터에게 꼭 필요한 도구라고도 할 수 있습니다. Python 자동 테스트의 초봉은 일반적으로 약 15K이므로 테스트 파트너도 Python을 배워야 합니다!
더 많은 Python 관련 기술 기사를 보려면 Python Tutorial 칼럼을 방문하여 알아보세요!
위 내용은 파이썬은 어떤 일이든 할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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