python的统治:为什么它是顶级编程语言
Python的广泛采用源于其用户友好的性质,多功能性和全面的标准库。 它的应用程序涵盖了各种领域,包括人工智能,云计算,金融,数据科学和Web/移动开发。本文探讨了Python的优势,当前趋势以及有抱负的开发人员的基本包和工具。
关键优势和趋势:
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易于学习: python的直觉语法使初学者可以访问它,从而有助于其在入门编程课程中受欢迎。
- > 通用性质:与专用语言不同,Python的适应性扩展到各种任务,提供了广泛的适用性。
- 成熟和持续的发展: python的寿命(自1990年以来)和持续发展确保其相关性和稳定性。
广泛的标准库: Python的Rich Standard Library为广泛的功能提供了预制的模块,加速了开发。
>- 快速原型: python的易用性允许快速原型制作和最小可行的产品(MVP)开发。>
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必需的Python软件包和工具:- >
以下软件包在不同域中举例说明Python的功率:>
>人工智能(AI):- >
> pytorch:
>以其GPU加速能力为深神经网络(DNNS)而闻名的领先的机器学习框架。
> scikit-learn:用户友好的机器学习库为数据挖掘和分析提供有效的工具。
张力:
一个强大的机器学习框架,支持数据流和可区分的编程,用于深度学习模型开发。
云开发: -
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django rest框架:- >一个可用于构建Web API的强大工具包,支持序列化,身份验证和查看自定义。
> pika:
rabbitmq的纯派顿实现,这是一个高性能的消息经纪,用于异步消息传递。- >
无服务器框架:
一个框架(在node.js中开发,但具有广泛的python支持),用于在主要的云平台(AWS,GCP,Azure)上构建和部署无服务器应用程序。 熟悉AWS lambda,Google Cloud功能和Azure功能也至关重要。
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加密货币和金融:
Python主要用作该域中的后端语言。 TensorFlow和Django等框架以及(用于比特币API)和api-v1-client-python
(用于Tezos Smart Contracts)的专门软件包。 为了进行定量分析,> andSmartPy
(算法交易库)是有价值的工具。
pandas
Zipline
数据科学:
Python在数据科学中的功能与R和MATLAB的功能相抗衡。 它的通用性质提供了其他优势。
numpy:提供了对大型多维数组和矩阵以及数学函数的支持。
> pandas:- >提供用于数据操作和分析的高性能数据结构,特别是对于数值表和时间序列。
> scipy:包含用于科学和技术计算的例程,包括统计,优化和信号/图像处理。
- > Web开发和移动应用:
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- >不是Python的主要优势,但它在Web开发中的使用有可能与生态系统的其他基于Python的组件保持一致。
烧瓶:
轻巧的Web应用程序框架非常适合简约应用程序。
> django:一个以其ORM和MTV系统而闻名的高级,可扩展的Web框架。
kivy and beware:跨平台GUI和本机多平台应用程序开发(桌面和移动设备)的框架。
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基本工具:
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> jupyter/jupyterlab:交互式计算环境,支持用于执行代码,输出和注释共享的笔记本,以多种语言分享。- >
voilà:
将jupyter笔记本转换为独立的Web应用程序。
保持领先于曲线:
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> python目前占主导地位,而编程格局是动态的。 了解新兴趋势,参加PYCON会议以及探索新工具对于保持竞争优势至关重要。
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常见问题(常见问题解答):
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提供的常见问题解答部分在很大程度上保持不变,因为它准确地反映了当前的Python开发趋势和应用。 该信息是简洁且组织良好的,不需要重大更改。
>以上是python的趋势:今天最热的语言中的热门的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!