近年のPythonの急速な発展に伴い、バックエンド開発、フロントエンド開発、クローラー、財務定量分析、人工知能、自動運用保守、自動運用保守、ビッグデータなど、アプリケーションの範囲が徐々に広がり、Pythonが関わっています。他のプログラミング言語と比較して、Pythonは比較的単純な構文であり、プログラミングの基礎がなくても、Pythonプログラミング開発を学び、習得することができます。これは新時代の最愛の人です。したがって、ますます多くの人々がPythonエンジニアトレーニング機関に参加しています。
Pythonには、プログラマーにアピールする多くの機能があります。習得が容易で、オブジェクト指向のバイトコードコンパイル、無料のオープンソースです。ランタイムチェック、完全で高速なサポート、さまざまなタスクを実行できる拡張機能もあります。 Pythonを使用すると、非常に効率的になります。
Pythonには豊富で強力なライブラリがあります。グルー言語と呼ばれることも多く、他の言語（特にC / C ++）で作成されたさまざまなモジュールを簡単に接続できます。一般的なアプリケーションの状況は、Pythonを使用してプログラムのプロトタイプをすばやく生成することです。
たとえば、3Dゲームのグラフィックスレンダリングモジュールには、特に高いパフォーマンス要件があります。C/ Cで書き直してから、Pythonで呼び出すことができる拡張ライブラリとしてパッケージ化できます。拡張クラスライブラリを使用する場合は、プラットフォームの問題を考慮する必要がある場合があり、クロスプラットフォーム実装を提供しないものもあることに注意してください。
Pythonは、人工知能とビッグデータの時代に選ばれる言語です。OldBoyEducationは、人工知能業界に参加してPython開発に参加したい人々のニーズを満たすために、pythonフルスタック+人工知能コースを更新しました。
多くの人のpythonの理解は単純で理解しやすく、迅速な開発ですが、比較的多くの人のpythonの理解もあります。比較的言えば、pythonは習得しやすいですが、習得するのは簡単ではありません。プログラミングの豊富な経験を持つ教師が提供するPython開発は、遭遇するさまざまな質問や困難に答えるのに役立ち、多くの迂回を避け、学習時間を短縮し、Python開発に必要なさまざまな知識ポイントをより集中して体系的に習得します。
ナレッジポイントの拡張：
Pythonの標準ライブラリとサードパーティライブラリは非常に強力なので、想像もできません。どの方向からでも技術的なプログラミングを行いたい場合でも、対応するライブラリサポートをほぼ見つけることができます。ここにいくつかの栗があります。
WEB開発：最も人気のあるPython WebフレームワークであるDjangoは、非同期で高同時実行のTornadoフレームワークをサポートします。短く簡潔なフラスコ、ボトル、およびDjangoの公式スローガンは、Djangoを期限付きの完璧主義者のためのフレームワークとして定義しています。高効率のWebフレームワーク）。
ネットワークプログラミング：高い同時実行性でツイストネットワークフレームワークをサポートします。py3によって導入された非同期により、非同期プログラミングが非常に簡単になります。
クローラー：クローラーフィールドでは、Pythonがほぼ支配的です。Scrapy\ Request \ BeautifuSoap \ urllibなど、好きなものをクロールします。
クラウドコンピューティング：現在最も人気があり、よく知られているクラウドコンピューティングフレームワークはOpenStackです。Pythonの現在の人気は、主にクラウドコンピューティングによるものです。
人工知能：AIとビッグデータの時代に最初の開発言語になるのは誰ですか？これはすでに議論する必要のない問題です。 5年前、Matlab、Scala、R、Java、Pythonにまだチャンスがあり、状況がまだはっきりしていない場合、5年後、特にFacebookがPyTorchをオープンソース化した後（AI時代としてのPython）、傾向は非常に明確になりました最上位言語の位置は基本的に確立されており、将来のサスペンスは2位を保持できる人だけです。
自動化された運用および保守：中国のすべての運用および保守担当者に、運用および保守担当者はどの言語を知っている必要がありますか？ 10人が同じ答えを出すと信じています。その名前はPythonです。
財務分析：以前に金融業界にいた友人がいます。10年の間に、彼らの会社によって作成された多くの分析プログラムと高周波取引ソフトウェアはPythonを使用していました。これまでのところ、Pythonは財務分析と定量的取引の分野で最も使用されている言語です。
サイエンティフィックコンピューティング：ご存知ですか？ 1997年以来、NASAはPythonを広範囲に使用して、さまざまな複雑な科学的操作を実行してきました。NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtライブラリなどの多くのライブラリの開発により、Pythonは科学的計算や高レベルのレンダリングにますます適しています。高品質の2Dおよび3D画像。科学コンピューティングの分野で最も人気のある商用ソフトウェアであるMatlabと比較すると、Pythonは一般的なプログラミング言語であり、Matlabで使用されるスクリプト言語よりも幅広いアプリケーションを備えています。
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