Pythonって何ができるの？それは何ですか？
Python では何ができるのでしょうか?それは何ですか？
Python は、Guido van Rossum によって作成された、広く使用されている解釈型の高水準プログラミングの汎用プログラミング言語で、最初のバージョンは 1991 年にリリースされました。これは改良された LISP とみなすことができます。 Python の設計哲学は、コードの読みやすさと簡潔な構文を重視します。 Python を使用すると、開発者は C や Java よりも少ないコードでアイデアを表現できます。プログラムが小規模であっても大規模であっても、この言語はプログラムの構造を明確かつ明確にしようとします。
Python でできること:
Web アプリケーション開発
ビッグデータや人工知能で有名になる前は、 Python Web 開発の分野で広く使用されており、Django、Flask、Tornado などの Web 開発フレームワークが作成されています。 Python はその簡潔な構文と動的言語機能のおかげで開発効率が高く、起業家チームに好まれています。
主な開発言語として Python を使用するいくつかの有名なインターネット企業/製品:
豆瓣 知乎 果壳网 Instagram Quora Dropbox Reddit
バックエンド サーバーの多用途性により、狭義の Web サイトに加えて、同様のことが当てはまります。多くのアプリやゲームのサーバー側で、Python で実装されています。
自動化された運用とメンテナンス
Web 開発の分野では、Python は多くの言語の選択肢の 1 つにすぎませんが、自動化された運用と保守の分野では、Python は重要な言語です。必要なスキル。柔軟な機能と豊富なクラス ライブラリにより、運用およびメンテナンス エンジニアに好まれる言語となっています。多数の自動運用およびメンテナンスのツールおよびプラットフォームは、Python で開発されているか、Python 構成インターフェイスを提供しています。 LinuxにはPythonが組み込まれているという事実だけでも、サーバーや運用保守の分野での地位がわかります。
したがって、多くの企業は本業では Python を使用していませんが、管理システムや運用保守などでも広く使用されています。たとえば、Facebook のエンジニアは、インフラストラクチャ管理、広告 API などを含む数千の Python プロジェクトを管理しています。
Web クローラー
Web スパイダーとも呼ばれ、インターネットからデータを収集するプログラム スクリプトを指します。多くのデータ関連企業にとって、クローラーおよびアンチクローラー テクノロジーは存続のための重要な保証です。クローラーは多くの言語で作成できますが、柔軟な Python が現在の第一の選択肢であることは間違いありません。 Python ベースのクローラー フレームワーク Scrapy も非常に人気があります。
地球上最大の「クローラー」企業 -- Google は常に Python を推進しており、社内で Python を広く使用しているだけでなく、開発コミュニティにも多大な貢献をしています。 Python の父である Guido van Rossum でさえ、Google で 7 年間働いていました。
データ分析
クローラーを通じて大量のデータを取得した後、データをクリーンアップ、重複排除、保存、表示、分析する必要があります。この点に関して、Python には多くの機能があります。優れたクラス ライブラリ: NumPy、Pandas、および Matplotlib を使用すると、データ分析作業をより効率的に行うことができます。
科学コンピューティング
Matlab は科学コンピューティングの分野でかけがえのない地位を占めていますが、Python は一般的なプログラミング言語として、より広範囲のアプリケーションとより豊かな機能をもたらすことができます。クラスライブラリ。 NumPy、SciPy、BioPython、SunPy などのクラス ライブラリは、生物学、地理情報、数学、物理、化学、建築などの分野で重要な役割を果たしています。
有名な NASA は、すでに Python を主要な開発言語として使用しています。
人工知能
Python は、データ マイニング、機械学習、ニューラル ネットワーク、深層学習など、人工知能の大きな分野における主流のプログラミング言語です。広範なサポートとアプリケーションが得られています。
機械学習: Scikit-learn
自然言語処理: NLTK
深層学習: Keras、Google の TensorFlow、Facebook の PyTorch、Amazon の MxNet
これらのツール業界で主流になっているものは Python で開発されているか、Python バージョンも提供しています。 Python は間違いなく AI 分野で必須の言語となっています。
関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」
以上がPythonって何ができるの？それは何ですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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python shotil rmtreeの例
Aug 01, 2025 am 05:47 AM
shutil.rmtree（）は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法：shutil.rmtree（PATH）を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション：一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注：削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター：INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます
暗号通貨の統計的裁定とは何ですか？統計的な裁定はどのように機能しますか？
Jul 30, 2025 pm 09:12 PM
統計アービトラージの紹介統計的arbitrageは、数学モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲学は、平均回帰に由来する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脱する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脱すると、裁定取引の機会が生じます。暗号通貨市場では、主に市場自体の非効率性と劇的な変動のために、統計的な裁定が特に一般的です。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨は24時間体制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設定バイアスを作成し、仲裁人を提供します
PythonでSQLクエリを実行する方法は？
Aug 02, 2025 am 01:56 AM
対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT（）を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute（）またはexecuteMany（）を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall（）などを使用して結果を得る。 6。COMMING（）は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。
Pythonで仮想環境を作成する方法
Aug 05, 2025 pm 01:05 PM
Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も
VSCODEで引数を使用してPythonスクリプトを実行する方法
Jul 30, 2025 am 04:11 AM
torunapythonscriptwithargumentsvscode、configurelaunch.jsonbyopeningtherunanddebugpanel、作成済みのthelaunch.jsonfile、andaddinddindingedesirededesiredconguments in "arraywithintheconfiguration.2.inyourpythonscript、useargparseorsys.gparseorsys.gparseorsysces
Pythonは行ごとにファイルを読み取ります
Jul 30, 2025 am 03:34 AM
Pythonで行ごとにファイルを読み取る推奨される方法は、withopen（）およびループを使用することです。 1. with with with with（ 'emple.txt'、 'r'、encoding = 'utf-8'）asfile：ファイルの安全な閉鎖を確保するため。 2。LineInfileの使用：ラインごとの読み取りを実現するには、メモリフレンドリー。 3. line.strip（）を使用して、行ごとの文字と白人文字を削除します。 4。エンコードエラーを防ぐために、encoding = 'utf-8'を指定します。その他の手法には、空白の行のスキップ、前にn行の読み取り、条件に応じてライン番号と処理ラインの取得、閉鎖せずに常に手動の開口部を避けることが含まれます。この方法は完全で効率的で、大規模なファイル処理に適しています
Pythonの複数のプロセス間でデータを共有する方法は？
Aug 02, 2025 pm 01:15 PM
MultiProcessing.Queueを使用して、複数のプロセスと消費者のシナリオに適した複数のプロセス間でデータを安全に渡す。 2。MultiProcessing.Pipeを使用して、2つのプロセス間の双方向の高速通信を実現しますが、2点接続のみ。 3.値と配列を使用して、シンプルなデータ型を共有メモリに保存し、競争条件を回避するためにロックで使用する必要があります。 4.マネージャーを使用して、リストや辞書などの複雑なデータ構造を共有します。これらは非常に柔軟ですが、パフォーマンスが低く、複雑な共有状態を持つシナリオに適しています。データサイズ、パフォーマンス要件、複雑さに基づいて適切な方法を選択する必要があります。キューとマネージャーは、初心者に最適です。
Python boto3 S3アップロード例
Aug 02, 2025 pm 01:08 PM
BOTO3を使用してファイルをS3にアップロードしてBOTO3を最初にインストールし、AWS資格情報を構成します。 2。boto3.client（ 's3'）を介してクライアントを作成し、upload_file（）メソッドを呼び出してローカルファイルをアップロードします。 3. S3_Keyをターゲットパスとして指定し、指定されていない場合はローカルファイル名を使用できます。 4. filenotfounderror、nocredentialserror、clienterrorなどの例外を処理する必要があります。 5。ACL、ContentType、StorageClass、Metadataは、exrceargsパラメーターを介して設定できます。 6。メモリデータについては、bytesioを使用して単語を作成できます
