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python前景怎麼樣

May 14, 2019 am 10:39 AM
python

Python前景怎麼樣?當你在學習這門語言的時候,你會不會擔心以後找不到滿意的工作?事實上,人生當中,每一次的學習,最後都會讓你透過這項技能,讓你遇到適合自已的工作。

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python前景怎麼樣

或許在當下,你花了錢,有些後悔,沒有學到知識,但是半年後,一年後,幾年後,對你來說,你一定會感謝自已。

最近,我想做一個網路爬蟲,聽說python非常適合,就研討了下Python, 發現這個語言,在解析網頁方面,很好用,也很簡單,因此,就開始了python方面的學習。

Python這門言語它是物件導向程式設計言語,有封裝強大的類別庫,Python現在已經超過了Java成為人們最喜歡的程式言語。相較於Java,Python更加的容易了解、免費開源的程式碼、Python的移植性非常強等等非常多優勢,尤其是Python3出來之後更是讓Python壓過其他言語一頭。

學習Python的未來前景如下:

Python言語有一個特點就是沒有什麼特別強勢的,可是它能夠使用都非常的多範疇,並且效率高的可怕,Python的使用範疇非常多,現在據了解國內應該是沒有太多人學習Python,而Python的招聘和薪酬確實非常的高,現在有許多大型企業如騰訊,阿里,百度,搜狐,微軟,谷歌,華為這些大型網路公司都是用高薪延聘Python開發人員。

Python發展方向:

WEB開發-最火的Python web框架Django, 支持異步高並發的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle, Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)

網絡編程——支持高並發的Twisted網絡框架,py3引入的asyncio使非同步程式變的非常簡單

爬蟲-爬蟲領域,Python幾乎是霸主地位,Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等,想爬啥就爬啥

雲端運算-目前最熱門的雲端運算框架就是OpenStack,Python現在的火,很大一部分就是因為雲端運算

人工智慧——誰會成為AI 和大數據時代的第一開發語言?這本來已經是個不需要爭論的問題。如果說三年前,Matlab、Scala、R、Java 和Python還各有機會,局面尚且不清楚,那麼三年之後,趨勢已經非常明確了,特別是前兩天Facebook 開源了PyTorch 之後,Python 作為AI時代頭牌語言的位置基本上已經確立,未來的懸念只是誰能坐穩第二把交椅。

自動化維運-問問中國的每個維運人員,維運人員必須會的語言是什麼? 10個人相信會給你一個相同的答案,它的名字叫Python

金融分析-我個人之前在金融業,10年的時候,我們公司寫的好多分析程式、高頻交易軟體就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易領域裡用的最多的語言

科學運算—— 你知道麼,97年開始,NASA就在大量使用Python在進行各種複雜的科學運算,隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程式庫的開發,使的Python越來越適合於做科學計算、繪製高品質的2D和3D圖像。和科學計算領域最受歡迎的商業軟體Matlab相比,Python是一門通用的程式設計語言,比Matlab所採用的腳本語言的應用範圍更廣泛

遊戲開發——在網路遊戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C ,Python 比Lua 有更高階的抽象能力,可以用更少的程式碼描述遊戲業務邏輯,與Lua 相比,Python 更適合作為一種Host 語言,即程式的入口點是在Python那一端會比較好,然後用C/C 在非常必要的時候寫一些延伸。 Python 非常適合編寫 1 萬行以上的項目,而且能夠很好地把網遊項目的規模控制在 10 萬行程式碼以內。另外就我所知,知名的遊戲就是用Python寫的

列舉這麼多之後,你會發現,Python幾乎在上述每個領域都做的非常優秀,這是一門真正意義上的全端語言,即使目前世界上使用最廣泛的Ja​​va語言,在許多方面與Python相比也遜色很多!我目前還看不到有哪門語言,能同時在如此多的領域能做出這些成績。

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

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使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

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Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

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Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

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