Python のキャリアの選択肢は何ですか?

Python はシンプルで学びやすく、将来性のあるプログラミング言語です。多くの人が Python に興味を持っていますが、Python の基本的な使い方を学んだ後では、特に私は混乱するでしょう。私は独学ですが、Python を学習する次の方向性と学習後に何ができるかがわかりません。以下は、Python の応用分野のトップ 10 です。

1.WEB 開発

Python には、無料のデータ関数ライブラリ、無料の Web ページ テンプレート システム、Web サーバーと対話するためのライブラリが多数あり、Web 開発を実現し、Web フレームワークを構築できます。有名な Python Web フレームワークは Django です。この分野で働く人は、データ、コンポーネント、セキュリティなどの複数の分野から学び、その動作原理を根底から理解し、業界の主流の Web フレームワークを制御できる必要があります。

2. ネットワーク プログラミング

ネットワーク プログラミングは、Python 学習のもう 1 つの方向です。ネットワーク プログラミングは、生活や開発のどこにでもあります。通信があるところには必ずネットワークがあります。それはすべてと呼ぶことができます。発展の「礎」。すべてのプログラミング開発者は、何が起こっているのか、なぜそうなのかを知る必要があるため、ネットワーク部分はプロトコル、パケット、アンパッキングなどの最下層から深く分析されます。

3. クローラー開発

クローラーの分野では、ネットワーク上のあらゆるデータをリソースとして利用し、自動化されたプログラムによって対象を絞ったデータ収集と処理を行う Python がほぼ主流です。この分野に従事する人は、クローラー戦略、高性能非同期 IO、分散クローラーなどを学び、Scrapy フレームワークのソース コードを徹底的に分析して、その原理を理解し、カスタム クローラー フレームワークを実装する必要があります。

4. クラウド コンピューティングの開発

Python は、クラウド コンピューティングで動作するために習得する必要があるプログラミング言語です。現在人気のあるクラウド コンピューティング フレームワーク OpenStack は Python によって開発されています。さらに二次開発の場合は、Python のスキルが必要です。

5. 人工知能

MASA と Google は初期に Python を多用し、Python 用の豊富な科学計算ライブラリを蓄積しましたが、AI 時代が到来すると、Python は多くのプログラミングの中で際立った存在となりました。人工知能のアルゴリズムはすべて Python をベースに書かれており、特に PyTorch 以降、AI 時代の主導言語としての Python の地位は基本的に決まりました。

6. 運用と保守の自動化

Python は、運用と保守の自動化のニーズのほとんどを満たすことができる包括的な言語であり、フロントエンドとバックエンドの両方を実行できます。この分野では、設計から始める必要があり、レイヤー、フレームワークの選択、柔軟性、スケーラビリティ、障害処理、最適化方法について学びます。

7. 財務分析

財務分析では財務知識やPython関連モジュールの学習が含まれており、学習内容には一般的なモジュール以外にもNumpy/Pandas/Scipyのデータ分析モジュールなどが含まれます。 「ダブル移動平均」、「ウィークリールールトレード」、「アルパカ戦略」、「デュアルスラストトレーディング戦略」などの財務分析戦略。

8. 科学演算

Python は科学計算に非常に適したプログラミング言語です。1997 年以来、NASA はさまざまな複雑な科学演算を実行するために Python を広く使用してきました。NumPy の開発により、 SciPy、Matplotlib、Enthought ライブラリなどの多くのプログラム ライブラリの開発により、Python は科学計算や高品質の 2D および 3D 画像の描画にますます適しています。

9. ゲーム開発

オンライン ゲーム開発においても、Python は多くの応用例があり、Lua や C と比較すると、Python は Lua よりも高いレベルの抽象化機能を備えており、より少ない使用量で済みます。ビジネス ロジック: Python は、10,000 行を超えるコードを含むプロジェクトを作成するのに非常に適しており、100,000 行のコード内でオンライン ゲーム プロジェクトの規模を適切に制御できます。

10. デスクトップ ソフトウェア

Python はグラフィカル インターフェイス開発において非常に強力であり、tkinter/PyQT フレームワークを使用してさまざまなデスクトップ ソフトウェアを開発できます。

上記は Python の応用分野と採用方向性トップ 10 で、Python を学習する際に何をすればよいか分からず混乱している学生の学習ガイドとして活用できます。

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