파이썬은 무엇을 할 수 있나요? 그것은 무엇을 의미합니까?
Python은 크로스 플랫폼 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. 원래 자동화된 스크립트(셸) 작성을 위해 설계된 객체 지향 동적 유형 언어로, 지속적인 버전 업데이트와 새로운 언어 기능의 추가로 독립적인 대규모 프로젝트 개발에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. .
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Python은 간단하고, 배우기 쉽고, 무료이며, 이식 가능하고, 내장 가능하며, 객체 지향적인 인기 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어입니다. 한 줄의 코드는 강력한 기능을 수행할 수 있으며 다음 분야에서 널리 사용될 수 있습니다.
1. 웹 개발
가장 인기 있는 Python 웹 프레임워크인 Django는 비동기식 높은 동시성 Tornado 프레임워크를 지원합니다. 짧고 간결한 Flask, Bottle, Django의 공식 슬로건은 Django를 마감 기한이 있는 완벽주의자를 위한 프레임워크로 정의합니다(거의 완벽주의자를 위해 개발된 고효율 웹 프레임워크)
2. 네트워크 프로그래밍
고동시성 Twisted 네트워크 프레임워크, asyncio 지원 py3에 의해 도입된 비동기 프로그래밍은 매우 간단합니다
3. 크롤러 개발
크롤러 분야에서는 Python이 거의 지배적이며 Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib 등 원하는 대로 크롤링할 수 있습니다
4. 클라우드 컴퓨팅 개발
현재 가장 인기 있고 잘 알려진 클라우드 컴퓨팅 프레임워크는 OpenStack입니다. Python의 현재 인기는 최근 몇 년간 클라우드 컴퓨팅 시장의 폭발적인 증가로 인한 것입니다.
5. Google은 초기에 Python을 광범위하게 사용했습니다. Python이 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리를 축적한 이유는 무엇입니까? AI 시대가 오자 Python은 Python을 기반으로 여러 프로그래밍 언어에서 두각을 나타냈습니다. AI 시대의 선두 브랜드로 자리매김한 언어의 입지!
6. 자동화된 운영 및 유지보수
중국의 모든 운영 및 유지보수 담당자에게 물어보세요. 운영 및 유지보수 담당자는 어떤 언어를 알아야 합니까? 10명이 자세히 똑같은 답변을 해줄텐데 그 이름은 Python
7. 재무 분석
금융회사에서 사용하는 분석 프로그램과 고빈도 매매 소프트웨어는 현재 Python을 사용하고 있습니다. , 양적 거래 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 언어
8. 과학 연산
NASA는 1997년부터 NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought 라이브러리 등을 통해 Python을 광범위하게 사용해 왔습니다. 프로그램 라이브러리의 개발로 인해 Python은 과학적 계산과 고품질 2D 및 3D 이미지 그리기에 점점 더 적합해졌습니다. 과학 컴퓨팅 분야에서 가장 널리 사용되는 상용 소프트웨어인 Matlab에 비해 Python은 일반적인 프로그래밍 언어이며 Matlab에서 사용하는 스크립팅 언어보다 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 가지고 있습니다
9 게임 개발
온라인 게임 개발에서. Python에도 많은 응용 프로그램이 있습니다. Lua나 C++에 비해 Python은 Lua보다 높은 수준의 추상화 기능을 갖고 있으며 더 적은 코드로 게임 비즈니스 로직을 설명할 수 있습니다. Lua에 비해 Python은 호스트 언어로 더 적합합니다. 즉, 프로그램의 진입점이 Python에 있습니다. 그 끝이 더 좋을 것이고, 필요할 때 C/C++를 사용하여 일부 확장을 작성하십시오. Python은 10,000줄 이상의 코드로 프로젝트를 작성하는 데 매우 적합하며, 100,000줄 이상의 코드 내에서 온라인 게임 프로젝트의 규모를 잘 제어할 수 있습니다.
10. 데스크탑 소프트웨어
사람들은 데스크탑 소프트웨어를 거의 사용하지 않지만 Python은 그래픽 인터페이스 개발에도 매우 강력합니다. tkinter/PyQT 프레임워크를 사용하여 다양한 데스크탑 소프트웨어를 개발할 수 있습니다!
위 내용은 파이썬은 무엇을 할 수 있나요? 그것은 무엇을 의미합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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