この記事ではPythonエンジニアに必要な能力のうち、一定の参考値があるものを中心に紹介していますので、必要な友人は参考にしてみてください。この記事を読んで多くのことを学んでいただければ幸いです。編集者と一緒に理解を深めましょう。
Pythonという言語は近年ますます人気が高まっており、 PYTHONライブラリ「IMITATION」によって国家レベルでますます注目を集めています。先ほどの大学受験や初等中等教育に加え、今や普通の大学生ですらPythonの魔の手から逃れることはできません。今年、Python は、Java、C、C++ などの伝統的な強力な言語を備えた NCRE (National Computer Rank Exam) の豪華パッケージに加わりました。Python に属する最初の認定試験は、今年 9 月に開催されます。試験に合格すると国家資格を取得できる コンピュータ検定2級 Pythonは国家資格からスタートしましたが、Python国家登録技術者に求められるスキルは何ですか? まずは、この資格試験の概要を見てみましょう: 基本的な要件1. Python 言語の基本的な文法規則をマスターする 2. 2 つ以上の基本的な Python 標準ライブラリを習得する 3. 2 つ以上のサードパーティ Python ライブラリを習得し、サードパーティ ライブラリの入手方法とインストール方法を習得する
Python プログラムを読んで分析する能力。5. アイドル開発環境に熟練し、スクリプトプログラムを実行可能プログラムに変換できます。6. Web クローラー、データ分析、データ視覚化、機械学習などの分野 (これらに限定されません) における Python コンピューティング エコシステムの主要なサードパーティ ライブラリの名前を知っています。ウェブ開発など 試験内容 １．Python 言語の基本的な文法要素 1. 基本的な文法要素を含むプログラム: プログラム フレームのインデント形式のコメント、変数、名前付け、予約語、データ型、代入ステートメントの参照。2. 基本的な入出力関数: input().eval()、print()。3. ソースプログラムの書き方。言語の特徴。2. 基本データ型 1. 数値型: 整数型、浮動小数点型、および複合型。2. 数値演算: デジタル演算子、デジタル操作関数。3. 文字列のタイプと形式: インデックス スライス、基本的な format() 形式設定メソッド。
文字列型: 文字列の演算子と処理メソッドの数。5. 型判定と型間の変換。第三に、プログラムの制御構造 1. 3 つのプログラムの制御構造。2. プログラムの分岐構造: 1 分岐構造、2 分岐構造、複数分岐構造。3. ループ構造を持つプログラム: トラバーサル ループ、無限ループ、ブレーク、継続ループ制御。4. 例外ハンドラー: try-excepl。4. 機能とコードの再利用1。関数を定義して使用します。2. 転送関数パラメータの受け渡し: オプションのパラメータ、パラメータ名の転送、関数の戻り値。3. 変数のスコープ: ローカル変数とグローバル変数。5. データ型 1 を結合します。共用体データ型の基本概念。2. リストの種類: 定義、インデックス。3. リスト操作: 操作機能、操作方法のリスト。4. 辞書タイプ: 定義、索引。5. 辞書型操作: 辞書操作関数、辞書操作方法。
使用法: ファイルを開き、読み取りと書き込みを行ってから閉じます。2. データ構成の次元: 1 次元データと 2 次元データ。3. 1 次元データ処理: 表現、保存、および処理。4. 2 次元データ処理: 保存および処理を指します。5. CSV 形式を使用して 1 次元または 2 次元のデータ ファイルを読み書きします。7. Python コンピューティングの生態 1. 標準ライブラリ、タートル ライブラリ (必須)、ランダム ライブラリ (必須)、時間ライブラリ (オプション)。2. 基本的な Python 組み込み関数。3. サードパーティのライブラリを入手してインストールします。4. サードパーティ ライブラリ: jieba ライブラリ (必須)、wordcloud ライブラリ (オプション)。5. より広範な Python コンピューティング エコシステムでは、Web クローラー データ分析、テキスト処理、データ視覚化、ユーザー グラフィカル インターフェイス、機械学習、Web 開発、ゲーム開発などの領域に限定されず、サードパーティ ライブラリの名前のみが必要です。 。
エンジニアが通用するビジネスになるためには、たくさんのことを学ぶ必要があります。Web に興味がある場合は、Django と Flask フレームワークをマスターする必要があります。これら 2 つは、Python で結合された開発に最もよく使用されるアプリケーション フレームワークです。注目のアル軍に参加したい場合は、Python 機械学習ライブラリ scikit-learn TensorFlow、Keras、Theano、Coffee およびその他の機械学習フレームワークをマスターする必要があります。もちろん、そのうちの 1 つだけを選択することもできます。貪欲にならないでください。それぞれの違いは百度です。将来クローラーエンジニアになりたい場合は、urllib、urllib2、requests、bs4 などのパッケージをマスターする必要があります。大規模なクローラーの場合は、Scrapy などのクローラー フレームワークも習得する必要があります。これまでのデータの科学的側面では、詳細は主にデータ分析とデータ マイニングに使用されていました。この分野には主に、pandas、Numpy、Scipy Matplotlib、scikit-learn の 5 つのパッケージがあります。
Python 分野で熱心に取り組むこの国の決意は明らかです。この時代を迎える準備はできていますか? Python には無料で利用できる基本的な学習教材があります。