이 기사에서는 훌륭한 Python 개발자가 되기 위해 필요한 기술을 배울 것입니다.
Python 프로그래밍 언어에 대한 심층적인 이해
물론 언어에 대한 강한 이해가 필요합니다. 그러나 이러한 지식을 실제로 적용하는 것은 때로는 어려울 수 있습니다.
철저하게 하고 싶다면 사람들을 인터뷰할 때 올바른 질문을 해야 합니다. 데이터 구조, 데이터 유형, 예외 처리, 파일 처리 및 생성 등과 같은 특정 Python 개념에 대해 문의하세요. 그들이 이러한 질문에 주저하지 않고 대답한다면, 그들이 말하는 것이 진심임을 확신할 수 있습니다.
CSS, HTML 및 JavaScript
Python 개발자가 프런트엔드 기술을 배울 필요가 없다고 생각할 수도 있지만 이는 큰 장점입니다.
Python 개발자는 클라이언트 측이 서버 측과 일치하는지 확인하기 위해 프런트 엔드 기술을 사용하는 경우가 많습니다. CSS, HTML, JavaScript를 사용하면 웹사이트나 플랫폼이 어떻게 보이고 작동하는지 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
파이썬 프레임워크
Python 개발자에게 필요한 또 다른 기술은 Python 프레임워크에 익숙하다는 것입니다. Python 개발자가 모든(또는 중요한) 프레임워크에 익숙해지면 더 이상 스레드나 소켓과 같은 하위 수준 문제를 처리할 필요가 없기 때문에 개발 프로세스가 빠르다고 확신할 수 있습니다.
객체 관계형 매퍼
ORM(객체 관계형 매퍼)은 관계형 데이터베이스에서 Python 객체로 데이터를 전송할 수 있는 라이브러리 클래스입니다.
객체 관계형 매퍼는 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하여 호환되지 않는 유형 간에 데이터를 변환하는 기술입니다. ORM은 Python 프로그래밍 언어(또는 다른 언어)에서 사용할 가상 개체 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.
개발자를 위한 ORM 라이브러리 사용의 가장 큰 장점은 필요에 따라 다른 관계형 데이터베이스로 전환하여 시간을 절약할 수 있다는 것입니다. Python 개발자는 ORM을 사용하여 SQL 대신 Python 코드로 데이터 스키마를 생성하고 업데이트할 수 있습니다.
파이썬 라이브러리
Python에는 많은 장점이 있으며, 그 중 하나는 방대한 라이브러리 컬렉션입니다. Python Package Index에 따르면 Python에는 약 267,000개의 프로젝트가 포함되어 있습니다. 따라서 개발자가 무언가를 만들기로 결정하거나 프로젝트 중간에 막힐 때 적절한 문서 및 지침과 함께 이러한 모든 라이브러리를 마음대로 사용할 수 있습니다.
Python 개발자를 인터뷰할 때 과거에 사용했던 라이브러리나 왜 사용해야 했는지 물어보세요. 이들 중 대부분은 인공 지능, 기계 학습, 데이터 과학 및 기타 인기 분야에 대해 자세히 알아보는 데 관심이 있는 개발자를 위한 훌륭한 리소스입니다. 또한, 보다 범용적인 라이브러리는 개발자가 유연성을 유지하고 보다 복잡한 솔루션을 보다 빠르게 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기계 학습 및 인공 지능
우리는 디지털 세상에 살고 있으며 머신러닝(ML), 인공지능(AI)과 같은 분야를 피하기가 거의 어렵습니다.
이러한 기술은 웹 애플리케이션에도 큰 도움이 될 수 있습니다. Python은 데이터 과학, 신경망, 데이터 시각화, 데이터 분석 및 데이터 수집에 사용될 수 있으며 웹 애플리케이션의 정보에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 그런 다음 데이터 과학자는 데이터에서 추출된 정보를 수집, 해석 및 평가하여 비즈니스 애플리케이션을 명확하게 이해하고 고객 행동까지 예측할 수 있습니다.
AI 또는 ML 경험이 있다는 것은 Python 프로그래머를 채용할 때 큰 장점입니다. 기계 학습 알고리즘과 이러한 솔루션을 구현하는 데 사용할 수 있는 일부 Python 모듈에 대한 기본적인 이해가 있는지 확인해야 합니다.
다중 프로세스 아키텍처
Python 개발자는 웹 애플리케이션을 만들 때 애플리케이션의 내부 작동을 사용자와 분리하기 위한 개발 아키텍처가 필요합니다. 현재 모델 뷰 컨트롤러 아키텍처 또는 모델 뷰 템플릿 아키텍처와 같은 더 간단한 프레임워크와 아키텍처 모델을 사용할 수 있습니다.
Python 개발자는 릴리스 또는 배포 환경에서 코드가 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 아키텍처를 이해한 후에는 핵심 프레임워크 문제(필요한 경우)를 식별하고 해결하여 최적의 뛰어난 결과를 생성할 수 있습니다. 이 질문에 대한 인터뷰를 할 때 이전 프로젝트에 대해 물어보고 소프트웨어 아키텍처에 대한 후보자의 생각에 대한 통찰력을 얻기 위해 어떻게 구성되었는지 물어보십시오.
버전 관리
안 좋은 Slack 메시지를 보낸 적이 있나요? 편집을 클릭하면 몇 초 내에 메시지가 올바르게 전송됩니다. 버전 관리는 개발자와 유사하게 작동합니다.
소프트웨어 코드의 변경 사항을 모니터링하고 관리하는 방법을 버전 제어(소스 코드 제어라고도 함)라고 합니다. 버전 제어 시스템은 개발자가 시간에 따른 소스 코드 변경 사항을 관리하는 데 도움이 되는 도구입니다. 웹 애플리케이션 개발자는 코드를 반복하고 발생하는 모든 변경 사항을 추적할 수 있습니다.
Python 개발자가 Git과 같은 버전 제어 시스템을 사용하는 경우 이는 특수 데이터베이스의 모든 코드 변경 사항을 추적한다는 의미입니다. 실수를 했다면 코드를 이전 버전과 비교하여 문제를 해결할 수 있습니다. 인터뷰할 때 가장 좋은 경험 법칙은 GitHub와 같은 온라인 코딩 프로필이 있는지 확인하는 것입니다. 그렇지 않은 경우 시간이 지남에 따라 코드 변경 사항을 처리하는 프로세스와 비용이 많이 드는 변경 사항을 복구하는 방법에 대해 문의하세요. 실수. 올바른 버전 제어 설정으로 이러한 문제를 해결할 수 있는 경우가 많습니다.
Python 개발자는 무엇을 하나요?
HTML, CSS, JavaScript와 달리 Python은 범용 코딩 언어입니다. 웹 개발 외에도 다양한 형태의 프로그래밍(예: 백엔드 개발, 소프트웨어 개발, 데이터 과학 등)에 사용할 수 있습니다.
Python의 디자인 철학은 코드 가독성을 우선시합니다. 언어 구조와 객체 지향 접근 방식을 통해 개발자는 소규모 및 대규모 애플리케이션 모두에 대해 읽기 가능한 코드를 구축할 수 있습니다.
Python 개발자는 일반적으로 서버 측 로직에서 코드 작성, 소프트웨어 개발, 설계, 통합 및 디버깅을 담당합니다.
그러나 Python 개발자의 업무는 경험 수준에 따라 다르므로 개발자에게 기대되는 것이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.
결론
이 글에서는 대부분의 훌륭한 개발자가 보유하고 있는 가장 중요한 8가지 기술을 살펴보았습니다.
위 내용은 훌륭한 Python 개발자는 어떤 기술을 갖고 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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