파이썬을 배우면 어떤 직업을 얻을 수 있나요?

Python 포지션은 무엇인가요?

Python 포지션은 무엇인가요? 주요 포지션은 다음과 같습니다.

Python 풀 스택 개발 엔지니어(10k-20K)

Python 운영 및 유지 관리 개발 엔지니어(15k-20K) )

Python 수석 개발 엔지니어(15k-30K)

Python 빅 데이터 엔지니어(15K-30K)

Python 기계 학습 엔지니어(15k-30K)

Python 설계자(20k-40k)

Python이 할 수 있는 일이 흥미롭습니다. 문제를 해라.

초보 플레이어부터 프로 플레이어까지 누구나 하고 있습니다 - 크롤러

Python을 처음 접하는 많은 사람들이 Python을 사용하여 작성하는 방법에 대한 튜토리얼이 온라인에 많이 있습니다. 크롤러 프로그램. 이는 음란물 웹사이트를 크롤링하는 것만큼 작은 것일 수도 있고 인터넷 회사의 상업적 응용 프로그램만큼 큰 것일 수도 있습니다. Python을 통해 크롤러를 시작하는 것은 비교적 간단하고 배우기 쉽습니다. 처음에는 너무 많은 기본 지식과 낮은 수준의 지식을 습득할 필요가 없으며 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. 무언가에 대한 성취감을 처음부터 눈에 띄게 만들고 싶은 초보자를 위한 제품입니다.

시작하는 것 외에도 크롤러는 데이터가 필요한 일부 회사, 플랫폼 및 조직에서 널리 사용됩니다. 인터넷에서 공개 데이터를 크롤링하여 비즈니스 가치를 달성하는 것은 매우 일반적인 관행입니다. 물론 이들 참가자의 크롤러는 훨씬 더 강력하며 라우팅, 저장, 분산 컴퓨팅 등을 포함한 많은 문제를 처리해야 합니다. 복잡성은 Xiaobai의 포르노 포착 애플릿과 몇 배나 다릅니다.

웹 프로그램

크롤러 외에도 Python은 웹측 프로그램에도 널리 사용됩니다. 예를 들어 현재 사용하고 있는 Zhihu, 메인 웹사이트의 백엔드는 Python의 토네이도 프레임워크를 기반으로 하고 있습니다. Douban의 백엔드도 Python을 기반으로 합니다. Python에서 일반적으로 사용되는 웹 프레임워크로는 tornado(Tornado 웹 서버) 외에도 Flask(Welcome | Flask(A Python Microframework)), Django(마감일이 있는 완벽주의자를 위한 웹 프레임워크) 등이 있습니다. 위의 프레임워크를 통해 쉽게 웹 프로그램을 구현할 수 있습니다. 예를 들어 제가 아는 몇몇 친구들은 이전의 zhihu.photo를 포함하여 자신의 블로그 프로그램을 Python을 통해 작성하기도 했습니다. (저작권 문제 등으로 인해). 이 때문에 이 웹사이트를 중지했습니다.) 위의 프레임워크 외에도 웹 프레임워크를 직접 구현해 볼 수도 있습니다.

데스크톱 프로그램

Python에도 UI 라이브러리가 많아서 쉽게 GUI 프로그램을 완성할 수 있어요. (그런데 프로그래밍을 처음 접했을 때 GUI를 쓰는 게 너무 멋있다고 생각했는데, 시간이 오래 걸렸어요. VC6에서 개발할 시간이 됐습니다. 작은 프로그램이었는데 나중에 델파이, 자바 등으로 옮기다가 마침내 파이썬을 접하게 되면서 GUI에는 더 이상 관심이 없게 되었습니다. Python으로 구현된 서버 측 및 클라이언트 측 프로그램인 유명한 Dropbox를 포함하여 Python에서 GUI를 구현하는 많은 예가 있습니다.

인공지능(AI)과 머신러닝

지금 인공지능은 매우 뜨거운 방향이고, AI 붐은 파이썬 언어의 미래를 무한한 잠재력으로 가득 차게 만들고 있습니다. 현재 출시된 매우 영향력 있는 여러 AI 프레임워크 중 대부분이 Python으로 구현됩니다. 왜일까요? Python은 AI 기술이 요구하는 기술적 특성인 충분히 역동적이고 충분한 성능을 갖추고 있기 때문입니다. 예를 들어 Python 기반의 딥러닝 라이브러리를 기반으로 한 일부 웹사이트, 딥러닝 방향, 머신러닝 방향, 자연어 처리 방향 등은 기본적으로 Python을 통해 구현됩니다.

머신 러닝, 특히 현재 인기 있는 딥 러닝의 대부분의 도구 프레임워크는 Python 인터페이스를 제공합니다. Python은 과학 컴퓨팅 분야에서 항상 좋은 평판을 받아왔습니다. Python의 간결하고 명확한 구문과 풍부한 컴퓨팅 도구는 이 분야의 개발자들에게 깊은 사랑을 받고 있습니다.

딥 러닝과 Tensorflow 및 기타 프레임워크가 대중화되기 오래 전에 Python에는 scikit-learn이 존재하여 거의 모든 기계 학습 모델을 쉽게 완료할 수 있습니다. 몇 줄의 간단한 코드만으로 클래식 데이터 세트를 다운로드하고 모델을 구축할 수 있습니다. Pandas 및 matplotlib와 같은 도구를 사용하여 쉽게 조정할 수 있습니다.

그리고 Tensorflow, PyTorch, MXNet, Keras 등과 같은 딥 러닝 프레임워크는 머신 러닝의 가능성을 크게 확장했습니다. Keras를 사용하여 필기 숫자 인식을 위한 딥 러닝 네트워크를 작성하려면 수십 줄의 코드만 필요하며, 기본 구현을 사용하면 GPU를 포함한 수많은 리소스를 쉽게 호출하여 작업을 완료할 수 있습니다.

어떤 프레임워크이든 Python은 프런트엔드 설명을 위한 언어로만 사용되며 실제 계산은 기본 C/C++를 통해 구현된다는 점을 언급할 가치가 있습니다. Python은 기능 및 성능 확장을 위해 C/C++ 프로젝트 및 라이브러리를 쉽게 도입하고 사용할 수 있기 때문에 이러한 대규모 계산에서 개발자는 메모리 할당과 같은 복잡한 작업에 덜 집중하고 데이터 자체의 논리에 더 집중할 수 있습니다. 해방(Liberation)은 머신러닝 분야에서 Python이 널리 사용되는 중요한 이유입니다.

과학 컴퓨팅

Python의 개발 효율성은 매우 높으며, 더 높은 성능 요구 사항을 가진 모듈을 C로 다시 작성하고 Python으로 호출할 수 있습니다. 동시에 Python은 더 높은 수준의 추상 문제를 해결할 수 있으므로 과학 컴퓨팅 분야에서도 매우 인기가 있습니다. scipy 및 numpy를 포함한 과학 컴퓨팅을 위한 타사 라이브러리의 출현은 특정 수학적 기초를 갖추고 있지만 평균적인 컴퓨터 기본 사항을 갖춘 사람들에게 훨씬 더 편리합니다.

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