Wie sind die Entwicklungsperspektiven von Python?
Python ist eine objektorientierte Programmiersprache mit superschneller Kompilierungsgeschwindigkeit. Es gibt sie seit mehr als 20 Jahren. Das Ranking von Python ist mit Hilfe künstlicher Intelligenz seit letztem Jahr weiter gestiegen, was auch zu einem Beschäftigungsboom bei Ingenieuren geführt hat.
Mit der Popularität der Python-Technologie hat Python die Arbeit und das Leben der Menschen erheblich erleichtert. Da Python einfach und schnell zu erlernen ist, ist es auch ein bevorzugter Einstiegspunkt Sprache. Worüber Anfänger sich mehr Sorgen machen, sind die Entwicklungsaussichten und die Richtung von Python.
Python wird häufig in vielen Branchen und Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Webentwicklung, Betriebs- und Wartungsautomatisierung, Testautomatisierung und Data Mining. Eine professionelle Umfrage zeigt, dass 75 % der Befragten Python als ihre Hauptentwicklungssprache betrachten, während die anderen 25 % es als Hilfsentwicklungssprache betrachten. Die Zahl der Entwickler, die Python als Hauptentwicklungssprache verwenden, steigt von Jahr zu Jahr, was zeigt, dass Python für immer mehr Entwickler zur Entwicklungssprache der Wahl wird.
Derzeit verwenden viele große inländische Unternehmen Python, wie Douban, Sohu, Kingsoft, Tencent, Shanda, NetEase, Baidu, Alibaba, Taobao, Reku, Tudou, Sina, Guoke usw.; NASA, YouTube, Facebook, Industrial Light and Magic, Red Hat usw. nutzen Python, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen.
Nach den neuesten Stellenanforderungen für Python-Rekrutierungen auf Zhiyouji zu urteilen, ist die Nachfrage nach Positionen als Python-Ingenieur enorm und die Nachfrage nach Positionen zeigt immer noch einen Aufwärtstrend. Die landesweite Nachfrage nach Python-Arbeitsplätzen liegt bei fast 10. Peking liegt mit 20.890 Arbeitsplätzen an erster Stelle, was einem Anteil von 21,17 % entspricht. Shanghai liegt mit 12.843 Arbeitsplätzen als Python-Ingenieur an zweiter Stelle, was einem Anteil von 13,02 % entspricht, gefolgt von Shenzhen, Hangzhou, Guangzhou usw. Erstklassig Auf Städte entfielen insgesamt 16,53 %.
Die Nachfrage nach Python-Talenten steigt von Jahr zu Jahr. Aufgrund der Gesamtmarktnachfrage nimmt auch die Popularität von Python auf dem Personalmarkt allmählich zu und auch das Gehaltsniveau steigt. Laut Statistik beträgt das durchschnittliche Gehaltsniveau von Python 12.000, und mit der Verbesserung der Erfahrung steigt auch das Gehalt von Jahr zu Jahr. Derzeit beträgt das Gehalt junger Python-Ingenieure 10-15.000. Mit zunehmender Anzahl von Entwicklungsjahren ist das Gehalt von Python-Entwicklern, die 8 Jahre gearbeitet haben, auf rund 25.000 gestiegen.
Mit der Popularität von Python wurde es durch seine Beliebtheit und Marktnachfrage vorangetrieben, sodass jetzt ein guter Zeitpunkt ist, Python zu lernen.
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn können Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter können durch Pfaddefinition erfasst werden, während Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden können. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden können. 1. lokale Variablen werden zerstört, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt geändert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die äußeren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ändern möchten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verständnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverlässigerer Funktionen.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zunächst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. Überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schließlich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilität zu verbessern.

Der Weg zum Zugang zu verschachtelten JSON -Objekten in Python besteht darin, zuerst die Struktur zu klären und dann Schicht für Schicht zu indexieren. Bestätigen Sie zunächst die hierarchische Beziehung von JSON, wie ein Wörterbuch verschachtelter Wörterbuch oder Liste; Verwenden Sie dann Wörterbuchschlüssel und Listenindex, um auf Ebene für Schicht zuzugreifen, z. B. Daten "Details" ["Zip"], um die ZIP -Codierung zu erhalten, Daten "Details" [0], um das erste Hobby zu erhalten. Um KeyError und IndexError zu vermeiden, kann der Standardwert durch die Methode .get () festgelegt werden, oder die Kapselungsfunktion Safe_get kann verwendet werden, um einen sicheren Zugriff zu erzielen. Für komplexe Strukturen suchen Sie rekursiv oder verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JMespath.

Wie kann ich große JSON -Dateien in Python effizient behandeln? 1. Verwenden Sie die IJSON-Bibliothek, um den Speicherüberlauf durch die Parsen von Elementen zu streamen und zu vermeiden. 2. Wenn es sich im Format von JSONLINES befindet, können Sie sie Zeile nach Zeile lesen und mit JSON.Loads () verarbeiten. 3. oder die große Datei in kleine Stücke teilen und dann separat verarbeiten. Diese Methoden lösen das Problem der Gedächtnisbeschränkung effektiv und sind für verschiedene Szenarien geeignet.

In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel können in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unveränderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht geändert werden. Unerwünschte Werte können durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter
