1) 웹사이트 백엔드 프로그래머: 단일 웹사이트에 사용하면 백엔드 서비스를 유지하기가 더 쉽습니다. 예: Gmail, Youtube, Zhihu, Douban
2) 자동화된 운영 및 유지 관리: 수많은 운영 및 유지 관리 작업을 자동으로 처리
3) 데이터 분석가: 신속한 개발 및 신속한 검증, 데이터를 분석하여 결과 얻기
4 ) 게임 개발자: 일반적으로 게임 스크립트로 게임에 포함됩니다
5) 자동화된 테스트: 자동화를 달성하기 위해 Selenium/lr에서 사용되는 간단한 구현 스크립트로 작성됩니다.
6) 웹사이트 개발: django 및 플라스크 프레임워크의 도움으로 자신만의 웹사이트를 구축하세요.
7) 크롤러는 미국 TV 시리즈 일괄 다운로드, 투자 전략 실행, 적합한 주택 목록 크롤링, 시스템 관리자를 위한 스크립트 작업 등 많은 양의 정보를 얻거나 처리합니다.
MP3 자동 백업과 같은 특정 일상 작업
Zhihu 및 YouTube와 같은 많은 유명 웹사이트가 Python으로 작성될 수도 있습니다. 온라인 게임은 모두 Python으로 개발되었습니다.
그리고 Python은 인공지능 개발의 주류 언어입니다. Python을 배우면 인공지능 엔지니어가 될 수 있습니다.
관련 튜토리얼 권장 사항:
Python 비디오 튜토리얼위 내용은 파이썬을 배운 후 해야 할 일의 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.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

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


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