Python 프로그래밍 분야에서 가장 인기 있는 채용 옵션을 살펴보세요
간단하고 배우기 쉬우면서도 강력한 프로그래밍 언어인 Python은 최근 몇 년 동안 소프트웨어 개발 및 데이터 과학 분야에서 큰 성과를 거두었습니다. Python의 단순성과 가독성으로 인해 Python은 많은 프로그래머가 선택하는 언어가 되었으며 이로 인해 취업 기회가 빠르게 늘어나고 있습니다. 이 기사에서는 Python 프로그래밍에서 가장 인기 있는 채용 옵션을 살펴보고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.
- 소프트웨어 개발 엔지니어
Python 개발 엔지니어로서 귀하는 Python을 사용하여 효율적이고 안정적인 소프트웨어 애플리케이션을 작성하는 일을 담당하게 됩니다. NumPy, Pandas, Django와 같은 Python의 기본 구문과 일반 라이브러리를 마스터해야 할 수도 있습니다. 다음은 "Hello, World!"를 인쇄하는 방법을 보여주는 간단한 Python 프로그램의 예입니다.
print("Hello, World!")
- 데이터 과학자
데이터 과학 분야에서 Python은 선택의 언어가 되었습니다. Python의 장점은 강력한 데이터 처리 및 분석 기능은 물론 SciPy 및 Scikit-learn과 같은 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리에 있습니다. 데이터 과학자로서 여러분은 Python을 사용하여 대량의 데이터를 처리 및 분석하고 그로부터 유용한 통찰력을 도출하게 됩니다. 다음은 간단한 데이터 분석을 위해 Python을 사용하는 방법을 보여주는 예입니다.
import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Ryan', 'Jessica'], 'Age': [25, 28, 22, 30], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Tokyo', 'London']} df = pd.DataFrame(data) print(df.describe())
- 인공지능 엔지니어
인공지능 분야의 급속한 발전은 Python 프로그래머에게도 많은 취업 기회를 제공합니다. Python은 Keras 및 TensorFlow와 같은 라이브러리를 통해 기계 학습 및 딥 러닝 분야에서 광범위한 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 인공 지능 엔지니어로서 귀하는 Python을 사용하여 모델을 훈련하고 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘을 작성하게 됩니다. 다음은 Python을 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.
import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构造数据 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1)) y = np.array([3, 4, 5, 6, 7]) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测 x_test = np.array([6]).reshape((-1, 1)) y_pred = model.predict(x_test) print(y_pred)
- Network Engineer
Python은 네트워크 프로그래밍 분야에서도 널리 사용됩니다. 네트워크 엔지니어는 Python을 사용하여 네트워크 애플리케이션을 작성하고, 네트워크 구성을 자동화하고, 네트워크 장치를 관리할 수 있습니다. Python의 소켓 라이브러리와 Twisted 프레임워크는 풍부한 네트워크 프로그래밍 기능을 제공합니다. 다음은 Python을 사용하여 기본 웹 서버를 만드는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.
import http.server port = 8080 handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler with http.server.HTTPServer(('', port), handler) as server: print('Server started on port', port) server.serve_forever()
Python 프로그래밍을 배우기 시작했거나 이미 경험이 있는지 여부에 관계없이 이러한 고용 옵션은 광범위한 개발 전망을 제공합니다. 지속적인 학습과 실습을 통해 Python 프로그래밍 분야에서 적합한 진로를 찾고 성공할 수 있습니다. 이 기사에 제공된 코드 예제가 Python 프로그래밍을 탐색하고 개발하는 데 영감을 주기를 바랍니다.
위 내용은 Python 프로그래밍에서 가장 인기 있는 직업 옵션을 살펴보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.


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