Python 풀스택 엔지니어는 더 인기 있는 유형의 인재입니다. Python 언어 자체가 풀엔드 개발 능력을 갖추고 있기 때문에 Python 풀스택 엔지니어가 더 많습니다.
Python 풀스택 엔지니어는 무엇을 배워야 할까요?
Python 풀스택 엔지니어는 다음과 같은 지식 구조를 숙지해야 합니다.
먼저 Python 언어의 기본 구문입니다. Python 언어의 기본 구문을 익히는 것은 어렵지 않습니다. Python은 스크립팅 언어이기 때문에 구문이 비교적 간단합니다. 둘째, Python은 웹 개발에 사용됩니다.
Python은 웹 개발(Java 및 PHP 포함)을 위한 세 가지 전통적인 솔루션 중 하나입니다. 웹 개발은 풀 스택 엔지니어가 마스터해야 하는 것입니다. Python으로 웹 개발을 하려면 Django와 같은 해당 프레임워크를 배워야 합니다.
셋째, Python은 데이터 분석을 합니다. Python의 데이터 분석은 비교적 일반적인 애플리케이션 시나리오입니다. Python에서 데이터 분석을 수행하려면 해당 알고리즘과 구현 프로세스를 배워야 합니다. 사용할 라이브러리로는 Numpy, matplotlib 등이 있습니다.
넷째, Python을 크롤러로 사용합니다. Python 크롤러 애플리케이션은 매우 일반적인 애플리케이션이며 참고할 사례가 많습니다.
다섯째, Python은 기계 학습 응용 프로그램에 사용됩니다. Python은 현재 기계학습(인공지능 관련) 분야에서 매우 널리 사용되기 때문에 Python 풀스택 엔지니어라면 기계학습 관련 콘텐츠를 마스터하는 것이 필요합니다. 마스터해야 할 알고리즘에는 의사결정 트리, Naive Bayes, 회귀, kNN 분류 등이 포함됩니다. 동시에 선형 대수 및 확률 이론에 대한 기본 지식이 필요합니다.
물론 Python에도 단점이 있습니다. 즉, C, C++, Java보다 속도가 느리다는 것이 한계입니다. 예를 들어 Missile과 같이 많은 분야에서 언어 실행 속도에 대한 극단적인 요구 사항이 있기 때문입니다. 차단 프로그램은 매초마다 계산됩니다. 분명히 Python은 첫 번째 단계에서 전달됩니다. 하지만 교량 매개변수 계산과 같은 다른 영역에서는 20분과 18분 사이에 큰 차이가 없다고 생각합니다. 두 번째 요점은 실용주의적인 관점에서 볼 때, 즉 현재 컴퓨터 등급 시험에 Python 옵션이 없다는 것입니다. 물론 10년, 어쩌면 5년 후에는 Python 컴퓨터 등급을 받을 수 있을 것이라고 믿습니다. 자격증.
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Python Tutorial위 내용은 Python 풀 스택 엔지니어는 무엇을 배워야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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