Red de conocimiento informático - Conocimiento informático - ¿Cuáles son las perspectivas para aprender Python y cuáles son las direcciones profesionales?

¿Cuáles son las perspectivas para aprender Python y cuáles son las direcciones profesionales?

La dirección de empleo de Python se divide principalmente en cinco áreas principales, a saber:

Dirección de desarrollo uno: operación y mantenimiento de Linux

Dirección de desarrollo dos: Python Web ingeniero de sitios web

Dirección de desarrollo tres: pruebas automatizadas de Python

Dirección de desarrollo cuatro: análisis de datos

Dirección de desarrollo cinco: inteligencia artificial

Python participará específicamente Los principales puestos profesionales disponibles son:

0. Desarrollo WEB

Python tiene muchas bibliotecas de funciones de datos gratuitas, sistemas de plantillas de páginas web gratuitos y bibliotecas para interactuar con servidores web. , Se puede implementar el desarrollo web y construir un marco web. El marco web Python más famoso actualmente es Django. Quienes trabajan en este campo deben aprender de múltiples campos, como datos, componentes y seguridad, comprender sus principios de funcionamiento desde abajo y poder controlar cualquier marco web convencional de la industria.

1. Software de escritorio

Python es muy poderoso en el desarrollo de interfaces gráficas y puedes usar el marco tkinter/PyQT para desarrollar varios programas de escritorio.

2. Programación de redes

La programación de redes es otra dirección del aprendizaje de Python. La programación de redes está en todas partes de la vida y el desarrollo. Es la "piedra angular" de todo desarrollo. Todos los desarrolladores de programación deben saber qué está sucediendo y por qué, por lo que la parte de la red se analizará en profundidad desde la capa inferior, como los protocolos, los paquetes y el desempaquetado.

3. Desarrollo de rastreadores

En el campo de los rastreadores, Python es casi dominante. Utiliza todos los datos de la red como recursos y realiza la recopilación y el procesamiento de datos específicos a través de programas automatizados. Aquellos involucrados en este campo deben aprender estrategias de rastreo, IO asincrónica de alto rendimiento, rastreadores distribuidos, etc., y realizar un análisis en profundidad del código fuente del marco Scrapy para comprender sus principios e implementar un marco de rastreo personalizado.

4. Desarrollo de computación en la nube

Python es un lenguaje de programación que debe dominarse para funcionar en la computación en la nube. El actualmente popular marco de computación en la nube OpenStack es desarrollado por Python. El estudio en profundidad y el desarrollo secundario requieren habilidades de Python.

5. Inteligencia artificial

MASA y Google utilizaron Python ampliamente en los primeros días y acumularon una rica biblioteca informática científica para Python. Cuando llegó la era de la IA, Python se destacó. Muchos lenguajes de programación están escritos en base a Python, especialmente después de PyTorch, la posición de Python como lenguaje líder en la era de la IA está básicamente determinada.

6. Operación y mantenimiento automatizados

Python es un lenguaje integral que puede satisfacer la mayoría de las necesidades de operación y mantenimiento automatizadas, tanto de front-end como de back-end. Al participar en este campo, debe aprender desde el nivel de diseño, la selección del marco, la flexibilidad, la escalabilidad, el manejo de fallas y cómo optimizar.

7. Análisis financiero

El análisis financiero incluye el aprendizaje de conocimientos financieros y módulos relacionados con Python. El contenido de aprendizaje también incluye módulos de análisis de datos de Numpy\Pandas\Scipy, etc. como estrategias comunes de análisis financiero como ""Promedio móvil doble", "Negociación de reglas semanales", "Estrategia de alpaca", "Estrategia de comercio de doble empuje", etc.

8. Operaciones científicas

Python es un lenguaje de programación muy adecuado para cálculos científicos. Desde 1997, la NASA ha utilizado Python ampliamente para realizar diversas operaciones científicas complejas. Las bibliotecas de programas como NumPy, SciPy, Matplotlib y Enthinkt han hecho que Python sea cada vez más adecuado para cálculos científicos y para dibujar imágenes 2D y 3D de alta calidad.

9. Desarrollo de juegos

En el desarrollo de juegos en línea, Python también tiene muchas aplicaciones. En comparación con Lua o C++, Python tiene capacidades de abstracción de mayor nivel que Lua y se puede utilizar en. más Con menos código para describir la lógica empresarial del juego, Python es muy adecuado para escribir proyectos con más de 10,000 líneas de código y puede controlar bien la escala de proyectos de juegos en línea dentro de 100,000 líneas de código.