Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Nasihat pembangunan Python: Kuasai rangka kerja dan perpustakaan pembangunan biasa

Nasihat pembangunan Python: Kuasai rangka kerja dan perpustakaan pembangunan biasa

王林
王林asal
2023-11-22 17:33:35765semak imbas

Nasihat pembangunan Python: Kuasai rangka kerja dan perpustakaan pembangunan biasa

Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python mempunyai ciri-ciri kesederhanaan, mudah dibaca dan kecekapan pembangunan yang tinggi, jadi ia semakin popular dalam bidang pembangunan perisian. Bagi pembangun yang ingin melibatkan diri dalam pembangunan Python, selain membiasakan diri dengan bahasa Python itu sendiri, mereka juga perlu menguasai rangka kerja pembangunan dan perpustakaan yang biasa digunakan, supaya mereka dapat menyelesaikan tugas dengan lebih cekap dan meningkatkan kualiti projek. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa rangka kerja dan perpustakaan pembangunan Python yang biasa digunakan, dan memberikan cadangan pembelajaran yang sepadan.

  1. Django: Django ialah salah satu rangka kerja pembangunan web yang paling popular ia menyediakan ciri yang kaya dan alatan yang cekap, membolehkan pembangun membina aplikasi web berskala dengan cepat. Cadangan untuk mempelajari Django ialah terlebih dahulu memahami corak asas MVC (Model-View-Controller) dan mekanisme ORM (Object-Relational Mapping) dan kemudian membiasakan diri dengan penggunaan dan kebolehskalaannya melalui latihan pada projek sebenar.
  2. Flask: Flask ialah satu lagi rangka kerja pembangunan web yang popular. Konsep reka bentuknya ringkas dan fleksibel, sesuai untuk aplikasi web kecil. Cadangan untuk pembelajaran Flask adalah untuk terlebih dahulu memahami penghalaan asas, templat dan mekanisme sambungannya, dan kemudian membiasakan diri dengan penggunaan dan konsep reka bentuknya melalui amalan projek sebenar.
  3. Scrapy: Scrapy ialah rangka kerja perangkak web yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mengekstrak data berstruktur daripada tapak web. Cadangan untuk mempelajari Scrapy adalah untuk terlebih dahulu memahami proses rangkak asas dan mekanisme pemilihnya, kemudian membiasakan diri anda dengan kemahiran penggunaan dan penyahpepijatannya melalui tugas merangkak sebenar.
  4. NumPy: NumPy ialah perpustakaan Python untuk pengkomputeran saintifik, yang menyediakan fungsi matematik yang kaya dan operasi tatasusunan yang cekap. Cadangan untuk mempelajari NumPy adalah untuk terlebih dahulu memahami operasi tatasusunan asas dan pengiraan matriks, dan kemudian membiasakan diri dengan teknik penggunaan dan pengoptimuman prestasinya melalui tugas pengkomputeran saintifik sebenar.
  5. Pandas: Pandas ialah perpustakaan Python untuk analisis dan pemprosesan data, yang menyediakan struktur data yang cekap dan alatan manipulasi data. Cadangan untuk mempelajari Panda adalah untuk terlebih dahulu memahami struktur data asas dan kemahiran pemprosesan data, dan kemudian membiasakan diri dengan kemahiran penggunaan dan visualisasi data melalui tugas analisis data sebenar.
  6. Matplotlib: Matplotlib ialah perpustakaan Python untuk memplot carta dan menggambarkan data, yang menyediakan pelbagai fungsi plot dan pilihan penyesuaian. Pengesyoran untuk mempelajari Matplotlib adalah untuk terlebih dahulu memahami fungsi plot asasnya dan pilihan penyesuaian, dan kemudian membiasakan diri dengan kemahiran reka bentuk carta dan penggunaannya melalui tugas visualisasi data sebenar.
  7. TensorFlow: TensorFlow ialah perpustakaan Python untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang menyediakan rangkaian saraf yang berkuasa dan alatan pembinaan model. Pengesyoran untuk mempelajari TensorFlow adalah untuk terlebih dahulu memahami rangkaian saraf asasnya dan prinsip pembinaan model, dan kemudian membiasakan diri dengan teknik penggunaan dan penalaannya melalui pembelajaran mesin sebenar dan tugas pembelajaran mendalam.

Ringkasnya, dalam proses pembelajaran pembangunan Python, adalah sangat penting untuk menguasai rangka kerja dan perpustakaan pembangunan biasa. Melalui pembelajaran dan amalan yang disasarkan, kami dapat menyelesaikan tugas dengan lebih cekap dan meningkatkan kualiti pembangunan. Sudah tentu, sebagai tambahan kepada rangka kerja dan perpustakaan yang diperkenalkan di atas, terdapat banyak alat dan sumber pembangunan cemerlang lain yang boleh kita pilih untuk dipelajari dan diaplikasikan mengikut minat dan keperluan kita sendiri. Saya berharap semua pembangun dapat terus meneroka dan belajar serta menjadi pembangun Python yang cemerlang!

Atas ialah kandungan terperinci Nasihat pembangunan Python: Kuasai rangka kerja dan perpustakaan pembangunan biasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn