現時点で最も包括的なPythonの採用方針

Pythonは、コンパイル速度が超高速なオブジェクト指向プログラミング言語です。誕生から25年が経ちました。豊富で強力なライブラリを備えており、他の言語（特にC / C ++）で書かれたさまざまなモジュールを簡単に接続できる「グルー言語」と呼ばれることもあります。その特徴は、その柔軟な適用性にあります。サードパーティのライブラリが多数あるため、開発者は車輪の再発明をする必要がありません。ビルディングブロックと同じように、これらのライブラリを使いこなせれば、ほとんどの作業を完了できます。

プログラミングを始めるための言語を選ぶなら、Python が間違いなく最適です。自然言語に非常に近く、多くの不要なセミコロンや括弧が省略されており、非常に読みやすく理解しやすいです。プログラミングはシンプルで直接的なので、初心者に適しており、難解な文法の詳細に混乱することなく、プログラミング ロジックに集中できます。JAVA、C#、C/C++ などのプログラミング言語よりもはるかに簡単です。

そのため、コンピュータサイエンスを専攻していない人や基礎知識がない人でも、数分で始めることができます。

Pythonは人工知能の力もあって昨年から順位が上がり続け、今ではトップの座に就いています。 Python の人気により、エンジニアの雇用も増加しました。統計によると、ジュニア Python エンジニアの初任給は一般的に 10,000 ～ 20,000 ドルです。

ここで、Python 言語を学習することの雇用の見通しと Python 言語の将来の発展について説明します。

Pythonの最も包括的な雇用方向

開発展望1：Linuxの運用と保守

Python で実装されたテスト ツールとプロセス。これには、サーバー、クライアント、Web、Android の自動テスト、および Selenium や Appium などの一般的なフレームワークを使用した自動パフォーマンス テストの実行、監視、分析が含まれます。

Linuxの運用保守にはPython言語を習得することが必須です。Pythonは非常にNBプログラミング言語であり、Linuxの運用保守エンジニアの業務ニーズを満たし、効率を向上させ、自身の能力を向上させることができます。運用保守エンジニアが完全な自動化システムを独自に開発する必要があるとき、彼らの真の価値が反映され、彼らは自分の能力を証明し、上司の注目を集めることができます。

開発展望2：Python Webサイトエンジニア

ウェブが常に無視できない重要な存在であったことは、誰もが知っています。インターネットとウェブなしでは生きていけません。Python フレームワークを使用してウェブサイトを構築できますが、それらはすべて精巧なフロントエンド インターフェイスであり、一部のデータを習得する必要があるアプリケーションでもあります。

開発展望3: Python自動テスト

ご存知のとおり、Python はテストに非常に役立ちます。自動テストで広く使用されています。Python は強力すぎると言えます。私たちは、常に使用する自動化プロセス、メソッド、およびさまざまなテンプレートを習得し、慣れておく必要があります。これまでのところ、私が知る限り、Python の最も一般的な用途は自動テストです。

開発展望4：データ分析

ビッグデータの時代が到来し、データであらゆる問題の原因を説明できることは誰もが知っています。現在、多くのデータ分析は以前ほど単純ではありません。Python はデータアナリストにとって最良の選択肢となり、仕事に大きな効率をもたらすこともできます。

Python には、numpy、scipy、matplotlib という 3 つの優れたツールがあります。numpy の基礎となる関数の多くは C 言語で実装されているため、非常に高速です。さまざまな数学モデリング コンテストに参加したり、R 言語や MATLAB を完全に置き換えることができます。 Spark と Hadoop は Python インターフェイスを公開しているため、Python を使用してビッグ データの MapReduce を実行することも非常に簡単です。さらに、Py はデータベースのサポートが充実しており、SQLAlchemy などの ORM も非常に強力で使いやすいです。

発展展望5：人工知能

Google が開発したロボットが囲碁の名人に勝利したことは、誰もが知っています。これは、新興の人工知能です。もちろん、人工知能の時代はまだ到来していません。その日が来れば、生活と世界は大きな変化を遂げるでしょう。しかも、現在の急速な発展を考えると、人工知能の時代はそう遠くないかもしれません。

Python は LISP と JAVA でコンパイルされた言語です。 Norvig 氏の記事にある Lips と Python の比較によれば、2 つの言語はわずかな違いがあるだけで、非常によく似ています。 Java グラフィカル ユーザー インターフェイスへのアクセスを提供する JThon もあります。これが、Peter Norvig 氏が人工知能に関する本のプログラムを翻訳するために JPyhton を使用することを選択した理由です。 JPython を使用すると、ポータブル GUI デモやポータブル http/ftp/html ライブラリを使用できます。そのため、人工知能言語として非常に適しています。

上記は現時点での優れた Python 開発計画と展望の一部であり、混乱することなく Python を学習するのに役立ちます。