Python では何ができるのでしょうか?どういう意味ですか?
Python は、クロスプラットフォームのコンピューター プログラミング言語(yǔ)です。元々は自動(dòng)化されたスクリプト(シェル)を書くために設(shè)計(jì)されたオブジェクト指向の動(dòng)的型言語(yǔ)であり、バージョンの継続的な更新と新しい言語(yǔ)機(jī)能の追加により、獨(dú)立した大規(guī)模プロジェクトの開発で使用されることが増えています。 。
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Python は、シンプルで學(xué)習(xí)が簡(jiǎn)単、無(wú)料、オープンソース、移植性があり、拡張性が高く、人気のあるコンピューター プログラミング言語(yǔ)です。埋め込みとオブジェクト指向の特徴を持ち、強(qiáng)力なライブラリを備えています。簡(jiǎn)単な數(shù)行のコードで強(qiáng)力な機(jī)能を?qū)g現(xiàn)できます。応用範(fàn)囲が広く、次の分野で広く使用できます。
1. Web 開発
最も人気のある Python Web フレームワーク Django、非同期の高い同時(shí)実行性、短く簡(jiǎn)潔なフラスコ、ボトルをサポートする Tornado フレームワーク、Django の公式スローガンは、Django を次のフレームワークとして定義しています。期限のある完璧主義者 (つまり、完璧主義のためのフレームワーク) 開発者によって開発された高効率の Web フレームワーク)
2. ネットワーク プログラミング
は、高い同時(shí)実行性をサポートします。 Twisted ネットワーク フレームワークと py3 で導(dǎo)入された asyncio により、非同期プログラミングが非常に簡(jiǎn)単になります
3. 爬蟲類の開発
クローラの分野では、Python がほぼ支配的であり、Scrapy/ Request/BeautifuSoap/urllib など、好きなものをクロールできます
4. クラウド コンピューティングの開発
最も人気がありよく知られているクラウド コンピューティング フレームワークは OpenStack です。 Python の現(xiàn)在の人気の大部分は、近年のクラウド コンピューティング市場(chǎng)の爆発によるものです
5. 人工知能
MASA と Google は、Python を広範(fàn)囲に使用しました。なぜ Python は豊富な科學(xué)計(jì)算ライブラリを蓄積したのでしょうか? AI 時(shí)代が到來(lái)すると、多くのプログラミング言語(yǔ)の中から Python が登場(chǎng)しました。際立って、さまざまな人工知能アルゴリズムが Python に基づいて書かれています。PyTorch 以降、Python の地位はAI時(shí)代の主役言語(yǔ)がほぼ確立!
6. 自動(dòng)化された運(yùn)用および保守
中國(guó)のすべての運(yùn)用および保守?fù)?dān)當(dāng)者に尋ねます。運(yùn)用および保守?fù)?dān)當(dāng)者は何語(yǔ)を知っていなければなりませんか? 10人が同じ答えを詳しく答える その名は Python
7 財(cái)務(wù)分析
金融會(huì)社で使われている多數(shù)の分析プログラムや高頻度取引ソフトウェアPython を使用します。現(xiàn)在、Python は財(cái)務(wù)分析と定量取引の分野で最も使用されている言語(yǔ)です。
8. 科學(xué)計(jì)算
1997 年以來(lái)、NASA は Python を使用しています。 NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought ライブラリなどの多くのプログラム ライブラリの開発により、Python は科學(xué)計(jì)算や高品質(zhì)の 2D および 3D 畫像の描畫にますます適しています??茖W(xué)技術(shù)コンピューティングの分野で最も人気のある商用ソフトウェアである Matlab と比較すると、Python は一般的なプログラミング言語(yǔ)であり、Matlab で使用されるスクリプト言語(yǔ)よりも幅広い用途があります
9. ゲーム開発
Python はオンライン ゲーム開発にも多くの用途があります。 Python は Lua や C に比べて高い抽象化機(jī)能を持ち、少ないコードでゲームのビジネスロジックを記述できるため、Lua に比べてホスト言語(yǔ)として適しており、プログラムのエントリポイントが Python にあります。その目的で、必要に応じて C/C を使用して拡張機(jī)能を作成する方がよいでしょう。 Python は、10,000 行を超えるコードを含むプロジェクトの作成に非常に適しており、100,000 行のコード內(nèi)でオンライン ゲーム プロジェクトの規(guī)模を適切に制御できます。
10. デスクトップ ソフトウェア
デスクトップ ソフトウェアを使用する人はほとんどいませんが、Python はグラフィカル インターフェイス開発にも非常に強(qiáng)力です。デスクトップソフトウェア!
以上がPythonって何ができるの?どういう意味ですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時(shí)ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識(shí)など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報(bào)を表示し、ユーザーが採(cǎi)用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評(píng)価に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?;镜膜噬⒉紘恧?、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場(chǎng)合は、「ヘックス」を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI(Google、AWS、Azureなど)を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結(jié)果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動(dòng)化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を?qū)g現(xiàn)することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語(yǔ)サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強(qiáng)度情報(bào)を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復(fù)方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構(gòu)築します。 4。APIコールの制限や數(shù)などの技術(shù)的課題に対応する

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP(STR、數(shù)字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。

pandas.melt()は、幅広い形式データを長(zhǎng)い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識(shí)別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します:pyodbc.drivers()を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
