Pythonを学ぶことは本当に役に立つのでしょうか？

まず答えは「はい」です、結局のところ「あまり多くのスキルで体を酷使する必要はない」のですが、前提として、覚えてから使う必要があり、時間が経てば忘れてしまいます。ワンクリックで再起動するには、時間とエネルギーという新たなコストが必要となり、利益は損失を上回ります。

Python が登場する場所

まずは全体像について話しましょう

オフィスオートメーション、科学計算、機械学習、ネットワークプログラミング、Web開発、人工知能、クローラー、データ分析など

業種的には

状況 1: 会計、財務、ビッグデータなど、データやテーブルを扱うことが多い場合。Python を使用すると、データの検索、レポートのバッチ処理、データの視覚化などにおいてまさに水を得た魚となり、作業効率と品質が大幅に向上します。

状況 2: インターネット企業の製品、研究開発、運用保守などの職種。Python の幅広い応用シナリオにより、さまざまなポジションに完全に適応できるようになり、プラスのポイントになります。

シナリオ 3: 運用、データ分析など、インターネットから派生した産業ここでいうPythonとは、仕事に貢献できる基礎的なスキルに相当します。Python を使用すると、データ分析、レポート、トラフィック監視などを行うことができ、より適切に管理および運用することができます。

ただし、機械エンジニア、営業、コピーライターなど、日常業務で Python をまったく使用せず、転職する予定もない場合、実際には、Python を学習しても学習しなくても、あなたに大きな影響を与えます。

Python を選んだ理由:

Python の言語機能の観点から見ると、実用性でも使いやすさでも、Python はプログラミングを学習するのに最も費用対効果の高い選択肢です。

1. 単純な構文:

同じ機能を実現するのに、Python のコード行数は他の言語の 1/10 ～ 1/5 しかありません。

2. プラットフォームに依存しない:

スクリプト言語としての Python プログラムは、インタプリタがインストールされていればどのコンピュータ環境でも実行でき、変更を加えずにクロスプラットフォームで実行できます。

3. スティッキーな拡張:

Python 言語は優れたスケーラビリティを備えており、これは C、C++、Java、およびその他の言語で記述されたコードを統合し、インターフェイスや関数ライブラリを通じて「接着」 (それらを統合) できる能力に反映されています。
さらに、Python 言語自体は優れた構文と実行拡張インターフェイスを提供し、さまざまなプログラムコードを統合できます。

4. オープンソースの概念:

上級プログラマにとって、Python 言語のオープンソースインタプリタと関数ライブラリは大きな魅力を持っていますが、さらに重要なのは、Python 言語が提唱するオープンソースソフトウェアの概念が、Python 言語の開発に強固な大規模な基盤を築いたことです。

5. 汎用性と柔軟性:

Python 言語は、さまざまな分野のアプリケーションプログラムの作成に使用できる汎用プログラミング言語であり、この文法に広範なアプリケーションスペースを提供します。科学技術コンピューティングやデータ処理から人工知能やロボット工学に至るまで、ほぼすべての種類のアプリケーションで、Python 言語は重要な役割を果たします。

6. 強制可読性:

Python 言語では、強制インデント (記事の段落の最初の行のスペースと同様) を使用してステートメント間の論理関係を反映し、プログラムの可読性を大幅に向上させます。

結局のところ、クローラはわずか数行のコードで実装でき、簡単なデータ分析は数個の関数ででき、アルゴリズムモデルも作成でき、分析と予測もでき、あっという間に書けるのです。小さなツールやゲームを書くだけで数分...

この強力なスキルを拒否できる人は誰もいません。

そして、Python Webに関することをいくつかマスターし、バックエンド開発を実行できるようになります。

Pythonを体系的に学ぶにはどうすればよいですか?

Python プログラミングの基本を理解します。

1 つ目は、変数、プログラミング仕様、基本構文などです。これは、Python コードを書き始めるための前提条件でもあります。

2 つ目はデータ構造です。文字列、リスト、辞書、タプルに精通している必要があります。データ型はプログラミング全体で使用されます。

この部分の簡単な演習では、データ型を自分で構築し、基本的な使用法を実装します。たとえば、自分でリストを作成し、len()、max()、min() 関数や append()、count() などのリスト内のデータへのアクセス、更新、削除などの基本的な操作を実装します。 extend() およびその他のメソッド。関数とメソッドは、データを追加、削除、変更、クエリするための基本的な方法です。実際の操作でデータ操作の問題が発生した場合は、特定のデータ型で関連する使用法を見つけることができます。

Python 関数とプロセス制御:

Python の関数と制御ステートメントを学習することは、問題を解決するための実際のプロセスです。判定やループをどのように実現するか、固定機能モジュールをどのように関数にカプセル化するかは、コードを書くための必要条件であるだけでなく、プログラミング的思考を鍛える唯一の方法でもあります。

この部分は関数の定義、関数の呼び出し、パラメータの転送にすぎませんが、関数を上手に書いて対応する機能を実現するには、注意すべき点が多く、継続的なトレーニングが必要です。プロセス制御は比較的習得が容易で、条件文やループ文をシナリオを変えて何度か練習し、判定やループの実行の流れを理解していれば基本的には大丈夫です。実際、この時点で、Python の基本的な知識は習得しているので、数字の推測、さまざまなコンバーター、会計ツールなど、いくつかの小さなプロジェクトを自分で実行できるようになります。

Python の基礎段階で習得すべき基本的な知識:

1. Python 言語の基礎
Python コア: Python の基本的なデータ操作、ステートメント、コンテナ、関数
Python オブジェクト指向プログラミング: OOA、OOD、OOP、Tianlongbabu スキルシステムフレームワークの設計
Python 上級: モジュール、パッケージ、関数型プログラミング、ファイル

2. Python の高度なソフトウェア開発テクノロジー
Linux オペレーティングシステム: Linux の共通コマンド、編集ツール、vim/Pycharm
データ構造とアルゴリズム: リンクリスト、スタックとキュー、ツリーとバイナリツリー、検索とソート
IO ネットワークプログラミング: ファイル操作、バイトストリーム読み取りと書き込み、ネットワークプロトコル、ソケット、TCP/UDP
同時プログラミング: マルチプロセス、プロセスプール、プロセス通信、マルチスレッド、スレッドロック、マルチタスク同時実行性、IO モデル、コルーチン Python 正規表現: 正規表現、貪欲
係数非貪欲モード、モジュール
MySQL の基本: データベースアプリケーション、SQL 言語、Mysql の追加、削除、変更、クエリ、pymysql モジュール。

3. Python Web フルスタックエンジニア
1. HTML/CSS HTML5 タグ、CSS セレクター、CSS スタイルの属性と値
2. JavaScript: JS プロセス制御、DOM、BOM、JQuery API
3. MySQL アドバンスト: MySQL インデックス、トランザクション、エンジン、最適化、pymysql モジュールの使用
4. Python Django フレームワーク: Django、テンプレート、ビュー、モデル、リクエストオブジェクトなど
5. Ajax Ajax、: JSON、Ajax の Jquery サポート、クロスドメインアクセス

4. Python クローラー
Redis: Redis、文字列、ハッシュ、リスト、セット、zset、MySQL および Redis
クローラーと組み合わせた Python、HTTP、BeautifulSoup、XPath、Scrapy ·

基本的なデータ型: 文字列、リスト、辞書、タプルなど、さまざまなデータ型の作成、追加、削除、変更の方法、一般的に使用される関数とメソッド、Python 関数: 独自の関数を作成する方法を学びます。より豊富なカスタマイズされたプログラムを実装し、使用中にそれらを呼び出す方法を知る; · 制御ステートメント: 主に条件ステートメントとループステートメントで、さまざまなステートメントを使用してプロセスを制御し、プログラムの自動化を実現するための基礎となります。

△ Pythonの基礎知識フレームワーク