七爪源码：在 Python 中进步的 7 个必备 Python 技能

数字货币交易所 2022年07月25日 08:27 140 Connor

学习这些 Python 技能以超越其他开发人员并成为更好的自己。

在过去的几年里，Python 作为业界一系列任务中最受欢迎的编程语言之一，稳步获得了普及。它一直在慢慢接管软件开发和机器学习的世界，并且没有一天在媒体上不提及它。本博客将确切了解为什么学习 Python 是必不可少的，以及在 Python 中脱颖而出所需的技能。

为什么要学习 Python？

出于类似目的，程序员使用 Python 作为 C、R 和 Java 等语言的一种简单且更有效的替代方案。因此，Python 已成为许多应用程序的首选语言。

在其最流行的用途中，Python 用于数据挖掘、数据科学、人工智能、机器学习、Web 开发、Web 框架、嵌入式系统、图形设计应用程序、游戏、网络开发、产品开发、快速应用程序开发、测试、自动化脚本，等等。

现在让我们继续讨论在 Python 编程中进步所需的 Python 技能。

核心 Python 专业知识

在涉足技术领域之前，必须掌握任何编程语言的核心基础知识。同样，当涉及到 Python 时，您必须充分了解一些概念，因为它们构成了语言本身的基础。这些包括：

数据结构

变量和数据类型

OOP 概念（面向对象编程）

异常处理

迭代器

文件处理

发电机

如果您不知道从哪里开始，互联网上充满了有用且有价值的资源。此外，Python 教程和参考书将为您提供有关这些主题的一些详细信息，因此您甚至可以使用它们来了解更多信息。

充分了解 Python 框架

对于开发人员来说，Python 框架是救命稻草。它们的主要优势在于它们能够通过消除对低级细节（如套接字、协议和线程）的担忧来创建更快的开发过程。有多种 Python 框架可供选择，包括 Django、Flask、Web2Py 和 Bottle。

优秀的 Python Web 开发人员可以在使用 Django 和 Flask 这两个 Web 框架中的任何一个时有所作为。使用 Django，您可以使您的 Web 应用程序看起来干净、合乎逻辑且实用。同时，Flask 是一个用于构建应用程序的 Python 微框架。

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数据科学

数据科学更像是一种艺术形式。一旦你开始深入研究，从高中数学开始，你应该知道一些先决条件——即基本概率、统计数据等。其他最常见的方面如下：

数据分析

良好的 SQL 知识

数据可视化

使用 Python 包，如 MatPlotlib 和 NumPy 用于数据科学。

数据整理和数据清洗

人工智能和机器学习

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是在业界引起轰动的两项技术。造成这种情况的部分原因是这两个概念正在爆炸式增长，随着如此多的企业家向他们寻求增长和发展，更多的企业在你所见的地方如雨后春笋般涌现。要在该领域保持领先地位，您需要了解机器学习和人工智能中的关键核心概念，例如聚类、回归分析，以及神经网络的功能。

Python 库

根据 Python 包索引，Python 包含大约 379,390 个项目。很有可能你要做的任何事情都已经完成并且可以使用，并附有文档。

由于您每天都会使用包，因此作为一名 Python 开发人员，您应该具备足够的技能来查找、研究和正确实施 Python 生态系统提供的包。 Python 库涵盖多个主题，包括人工智能、机器学习、数据科学等。最好的部分是 Python 社区非常活跃和热情，您可以轻松获得帮助。

深度学习

深度学习也扮演着类似于机器学习和人工智能的关键角色。它是机器学习的一部分，就像人类大脑一样，它是一个可以非常好地检测模式的系统。一旦你了解了深度学习是什么，你应该能够应用你新发现的知识来创建深度学习驱动的系统，例如：

自动语音识别

图像识别

自然语言处理

图像恢复

推荐系统等等。

对象关系映射器

对象关系映射器 (ORM) 本质上是有助于在关系数据库和 Python 对象之间传输数据的库类。这些库允许开发人员使用 Python 代码而不是 SQL 直接更改数据库中的数据。许多 Python 的 ORM 库都可用，包括 SQLAlchemy、Peewee ORM、Django ORM、PonyORM 和 Tortoise ORM。

此外，ORM 库可以帮助您节省大量开发时间，同时提供在需要时切换到另一个关系数据库的灵活性。

标签： Python 源码必备进步技能