python数据基石学习环境,python数据基础

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python数据基石学习环境问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python数据基石学习环境的解答,让我们一起看看吧。

  1. Python适合开发什么?
  2. 从事python后端需要学什么技术?

Python适合开发什么

Python的运用开发大致有以下七个方向

1、常规软件开发

python数据基石学习环境,python数据基础-第1张图片-安济编程网
图片来源网络,侵删)

Python支持函数编程和OOP面向对象编程,能够承担任何种类软件的开发工作,因此常规的软件开发、编写网络编程等都属于标配能力

2、科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像

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一门通用的程序设计语言,比Matlab所***用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的,不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3、云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的,搞云计算的同学都懂的。

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(图片来源网络,侵删)

4、WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。其中的Python+Django架构,应用范围非常广,开发速度非常快,学习门槛也很低,能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务

Python是一门动态解释性高级商用编程语言,其语法简洁,设计效率高,嵌入便捷。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台实现。Python的应用领域十分广泛。重要的领域包括人工智能互联网编程、数据库编程以及***管理等等。

从事python后端需要学什么技术

对于Python的学习人员需要掌握以下技术

  1. 网络编程。网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

2. 爬虫开发。将网络一切数据作为***,通过自动化程序进行有针对性的数据***集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自[_a***_]爬虫框架。

3.Web开发。Web开发包含前端以及后端两大部分,前端部分,带你从"黑白"到"彩色"世界,手把手开发动态网页;后端部分,带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架,框架讲解中涵盖了数据、组件安全等多领域的知识,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

4. IT自动化开发。IT运维自动化是一组将静态设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略,目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率,真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目,从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例,如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。

5. 金融分析。金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等,让梦想照进现实,进入金融不再是个梦。

6. 人工智能+机器学习。人工智能时代来临,率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识,如:分类、聚类、回归神经网络以及常用类库,并根据身边***作为案例,一步一步经过预处理建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势,Python作为最主要的编程语言,势必有很好的发展前景,现在学习Python也是一个很好的机会。

到此,以上就是小编对于python数据基石学习环境的问题就介绍到这了,希望介绍关于python数据基石学习环境的2点解答对大家有用。

标签: python 开发 学习