다른 많은 사람들처럼 Java, C 또는 Perl로 경력을 시작했다면 Python에 대한 학습 곡선은 기본적으로 존재하지 않습니다. 그러나 일부 사람들은 Python이 시작하기 쉽다는 사실 때문에 Python도 필요한 프로그래밍 기술이어야 한다는 사실을 깨닫지 못합니다.
솔직히 말씀드리고 싶습니다. Python에 대한 저의 사랑은 불과 몇 년 전부터 시작되었습니다. 우리는 시간이 지남에 따라 어려운 방법을 배우지 않고는 이 언어와 플랫폼이 제공하는 모든 것을 감사하지 못할 것입니다. 이 짧은 글을 쓰는 나의 목적은 여러분을 같은 고통으로부터 구하고 파이썬을 이해해야 하는 이유를 이해하게 하는 것입니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)
1. Python은 배우기 쉽습니다
음, 사용할 수 있는 다른 많은 프로그래밍 언어에 비해 "더 쉽습니다". Python의 언어에는 많은 의식이 없으므로 코드를 이해하기 위해 Python 전문가가 될 필요는 없습니다.
제 경험에 따르면 Ruby나 Perl에 같은 방식으로 접근하는 것보다 예제를 통해 Python을 배우고 가르치는 것이 더 쉽습니다. Python의 구문에는 규칙과 특수 처리 시나리오가 훨씬 적기 때문입니다. 이는 언어 표현의 풍부함에 초점을 맞추는 것이 아니라 코드를 통해 달성하려는 목표에 중점을 둡니다.
2. Python을 사용하면 적은 양의 코드로 더 많은 기능을 구축할 수 있습니다.
Python은 모든 개발자에게 빠른 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 연습을 하면 최대 이틀 만에 기본 기능을 갖춘 게임을 쉽게 구현할 수 있습니다(프로그래밍에 대해 전혀 모르는 경우에도 마찬가지입니다).
Python을 매력적인 프로그래밍 언어로 만드는 또 다른 요소는 가독성과 효율성입니다.
3. Python은 다재다능한 언어이자 플랫폼입니다
Python은 올해로 28주년을 맞이했습니다. 많은 독자들보다 오래되었지만 오늘날 상상할 수 있는 상당수의 소프트웨어 개발 및 운영 시나리오에 적용될 수 있기 때문에 여전히 높은 관심을 받고 있습니다.
로컬 또는 클라우드 인프라를 관리하시나요? 파이썬은 할 수 있습니다. 웹사이트를 개발 중이신가요? 네, 그것도 작동합니다. SQL 데이터베이스로 작업해야 합니까? 할 수 있다. Hive 또는 Pig에 대한 기능을 사용자 정의해야 합니까? 할 수 있습니다. 나만을 위한 가젯을 만들고 싶으신가요? 파이썬이 최선의 선택입니다.
객체 지향 디자인을 지원하는 언어가 필요하십니까? Python의 기능이면 충분합니다. 간단히 말해서, Python을 좀 더 깊이 알면 더 넓은 범위의 직무에 적응할 수 있는 기술을 갖추게 될 수 있습니다.
4. Python은 가장 성숙한 패키지 저장소 중 하나를 가지고 있습니다.
언어를 이해하면 이 플랫폼을 활용할 수 있습니다. Python은 즉시 선택하여 사용할 수 있는 85,000개 이상의 Python 모듈 및 스크립트 저장소인 PyPI(Pie-Pie로 발음, 여기에서 온라인으로 학습할 수 있음)를 기반으로 합니다.
이러한 모듈은 데이터베이스 처리, 컴퓨터 비전 구현, 차원 분석과 같은 고급 데이터 분석 실행 또는 RESTful 웹 구축과 같은 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 사전 패키지된 기능을 로컬 Python 환경에 배포합니다.
5. Python은 데이터 과학 분야에서 널리 사용됩니다.
어떤 직업에 종사하든 데이터는 그 일부가 됩니다. IT, 소프트웨어 개발, 마케팅 등 모두 데이터에 대한 깊은 관심을 갖고 있으며 지혜를 갈망하고 있습니다. 데이터 분석 능력은 곧 코딩 능력만큼 중요해질 것이며, Python은 두 분야 모두에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
Python은 R 다음으로 현대 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 언어입니다. 실제로 데이터 과학 분야에서는 Python이 R보다 채용 기회가 더 많습니다. Python을 배우면서 개발한 기술은 직접적으로 전달되어 자신만의 분석 기술을 구축하는 데 사용됩니다.
6. Python은 크로스 플랫폼이며 오픈 소스입니다
Python은 여러 플랫폼에서 실행될 수 있으며 20년 이상 오픈 소스로 사용되어 Linux, Windows 및 macOS에서 동시에 실행되어야 합니다. 파이썬이 그 일을 해낼 것입니다. 또한 수십 년간의 수정 작업과 지속적인 개선을 바탕으로 원하는 대로 코드를 실행할 수 있습니다.
7. Python은 유연합니다.
다른 프로그래밍 언어와 통합된 Python의 안정적인 구현이 있습니다.
C와 통합된 버전인 CPython.
Jython은 Java와 통합된 Python 버전입니다.
IronPython은 .Net 및 C#과 호환되도록 설계되었습니다.
PyObjc, ObjectiveC 도구의 Python 작성 방법.
RubyPython은 Ruby와 통합된 Python 버전입니다.
요약
Python만큼 다양성과 단순성을 제공하는 언어는 많지 않습니다. 수십 년 동안 커뮤니티를 계속 발전시키고 번영시키기 위해 노력하는 언어는 더욱 적습니다. 코딩이 처음이시든, 스크립트를 손으로 작성할 수 있는 전문가이시든, Python을 알아야 합니다.
위 내용은 파이썬 배우기 어렵나요?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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