1.웹 개발
Python 에는 많은 무료 데이터 라이브러리, 무료 웹 템플릿 시스템, 웹 서버와 상호 작용하는 라이브러리가 있어 웹 개발을 가능하게 하고 웹 프레임워크를 구축할 수 있습니다. 현재 비교적 유명한 파이썬 웹 프레임워크는 Django 입니다. 이 분야에서는 데이터, 구성 요소, 보안 등에서 배우고, 밑바닥에서 작동 방식을 이해하고, 업계 주요 웹 프레임워크를 파악해야 합니다.
2. 네트워크 프로그래밍
네트워크 프로그래밍은 파이썬 학습의 또 다른 방향입니다. 인터넷 프로그래밍은 생활과 발전에 있어서 어디에나 있다. 교류가 있는 곳에는 인터넷이 있고, 인터넷은 모든 발전의' 초석' 이라고 할 수 있다. 모든 프로그래머가 그것이 무엇인지, 왜 그런지 알아야 하기 때문에 네트워크 부분은 프로토콜, 패키징, 압축 해제 등 밑바닥에서 심도 있게 분석된다.
파충류 개발
파충류 분야에서는 Python 이 거의 주도적인 위치를 차지하고 있으며, 네트워크의 모든 데이터를 자원으로 사용하여 자동화된 프로그램을 통해 대상 데이터를 수집하고 처리합니다. 이 분야에서는 파충류 전략, 고성능 비동기 IO, 분산 파충류 등을 배워야 한다. Scrapy 프레임워크의 소스 코드를 심도 있게 분석하여 원리를 이해하고 맞춤형 파충류 프레임워크를 구현합니다.
4. 클라우드 컴퓨팅 개발
Python 은 클라우드 컴퓨팅 작업에서 마스터해야 하는 프로그래밍 언어입니다. 현재 매우 유행하는 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 OpenStack 은 Python 이 개발한 것이다. 심도 있게 공부하고 2 차 개발을 하려면 파이썬 기술이 필요하다.
5. 인공지능
초기 MASA 와 Google 은 Python 을 대량으로 사용하여 Python 을 위한 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리를 축적했습니다. AI 시대가 도래했을 때, Python 은 수많은 프로그래밍 언어에서 눈에 띄었고, 각종 인공지능 알고리즘은 모두 Python 을 기반으로 작성되었습니다. 특히 PyTorch 이후 Python 은 AI 시대 최고급 언어로서의 지위가 기본적으로 확정됐다.
6. 운영 및 유지 보수 자동화
파이썬 (Python) 은 자동화 운영 및 유지 관리의 대부분의 요구 사항을 충족하는 포괄적인 언어이며, 프런트엔드와 백엔드가 모두 할 수 있습니다. 이 분야는 디자인, 프레임워크 선택, 유연성, 확장성, 문제 해결, 최적화 방법 등에서 배워야 한다.
7. 재무 분석
금융 분석에는 NumpyPandasScipy 데이터 분석 모듈과' 이중 평균',' 주간 거래 규칙',' 알파카 전략',' 이중 추력 거래 전략' 등 일반적인 금융 분석 전략을 포함한 금융 지식과 파이썬 관련 모듈의 학습이 포함됩니다.
8. 과학 조작
파이썬은 과학 컴퓨팅에 매우 적합한 프로그래밍 언어입니다. 1997 년 이후 미국 항공우주국은 Python 을 광범위하게 사용하여 다양한 복잡한 과학 계산을 해왔다. NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthoughtlibrarys 등 여러 라이브러리가 개발되면서 파이썬은 과학적 계산과 고품질 2D 및 3D 이미지 그리기에 점점 더 적합하게 되었습니다.
9. 게임 개발
온라인 게임 개발에서도 파이썬은 많은 앱을 가지고 있다. Python 은 LuaorC 보다 더 높은 수준의 추상화 기능을 갖추고 있어 더 적은 코드로 게임 비즈니스 논리를 설명할 수 있습니다. Python 은 654.38+ 백만 줄 이상의 항목을 쓰기에 적합하며, 온라인 게임 프로젝트의 규모를 654.38+ 백만 줄 코드 이내로 조절할 수 있습니다.
10. 데스크톱 소프트웨어
파이썬은 그래픽 인터페이스 개발에 매우 강력하며 tkinter/PyQT 프레임워크를 사용하여 다양한 데스크탑 소프트웨어를 개발할 수 있습니다!