Thư viện Python là một tập hợp các chức năng hữu ích giúp loại bỏ nhu cầu viết mã từ đầu. Hiện có hơn 137.000 thư viện python và chúng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển máy học, khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, ứng dụng xử lý hình ảnh và dữ liệu, v.v. Hãy để chúng tôi giới thiệu ngắn gọn về Ngôn ngữ lập trình Python và sau đó trực tiếp đi sâu vào các thư viện Python phổ biến nhất
Đứa con tinh thần của Guido Van Rossum – Python, xuất hiện từ những năm 80, đã trở thành một kẻ thay đổi cuộc chơi đầy khao khát. Nó là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay và được sử dụng rộng rãi cho rất nhiều ứng dụng. Vậy, làm thế nào để tạo một ứng dụng bằng Python? .
Thư viện là gì?
Thư viện là tập hợp các mã được kết hợp sẵn có thể được sử dụng lặp đi lặp lại để giảm thời gian cần thiết để viết mã. Chúng đặc biệt hữu ích để truy cập các mã được sử dụng thường xuyên được viết sẵn thay vì viết chúng từ đầu mỗi lần. Tương tự như thư viện vật lý, đây là tập hợp các tài nguyên có thể tái sử dụng, nghĩa là mọi thư viện đều có nguồn gốc. Đây là nền tảng đằng sau nhiều thư viện nguồn mở có sẵn trong Python.
Thư viện Python là gì?
Thư viện Python là tập hợp các mô-đun chứa các hàm và lớp có thể được sử dụng bởi các chương trình khác để thực hiện các tác vụ khác nhau
Kiểm tra nhanh – Nền tảng Python
Danh sách 26 thư viện Python hàng đầu
Dưới đây là danh sách các Thư viện Python hàng đầu
- Scikit-học
- nuPIC
- Con dốc
- NumPy
- đường ống
- TenorFlow
- Bob
- PyTorch
- PyBrain
- SỮA
- máy ảnh
- dấu gạch ngang
- gấu trúc
- scipy
- Matplotlib
- theano
- SymPy
- cà phê2
- sinh ra biển
- Hebel
- xích
- OpenCV Python
- theano
- NLTK
- Thuật giả kim SQL
- Bokeh
- yêu cầu
- người lùn
- ánh sángGBM
- Eli5
1. Scikit- học hỏi
Đây là thư viện máy học phần mềm miễn phí dành cho ngôn ngữ lập trình Python. Nó có thể được sử dụng hiệu quả cho nhiều ứng dụng bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm, lựa chọn mô hình, Bayes ngây thơ, tăng điểm, K-means và tiền xử lý.
Scikit-learning yêu cầu.
- Trăn [>= 2. 7 hoặc >= 3. 3],
- NumPy [>= 1. 8. 2],
- SciPy [>= 0. 13. 3]
Spotify sử dụng Scikit-learning cho các đề xuất âm nhạc và Evernote để xây dựng bộ phân loại của mình. Nếu bạn đã cài đặt NumPy và scipy đang hoạt động, thì cách dễ nhất để cài đặt scikit-learning là sử dụng pip.
2. nuPIC
Nền tảng Numenta cho Điện toán thông minh [NuPIC] là một nền tảng nhằm triển khai thuật toán học HTM và cũng biến chúng thành nguồn công khai. Nó là nền tảng cho các thuật toán học máy trong tương lai dựa trên sinh học của tân vỏ não. Nhấn vào đây để kiểm tra mã của họ trên GitHub
3. Con dốc
Nó là một thư viện Python được sử dụng để tạo nguyên mẫu nhanh cho các mô hình máy học. Ramp cung cấp một cú pháp khai báo đơn giản để khám phá các tính năng, thuật toán và phép biến đổi. Nó là một khung học máy nhẹ dựa trên gấu trúc và có thể được sử dụng liền mạch với các công cụ thống kê và học máy python hiện có
4. NumPy
Khi nói đến điện toán khoa học, NumPy là một trong những gói cơ bản dành cho Python, cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn đa chiều cùng với tập hợp các hàm toán học cấp cao để thực thi các hàm này một cách nhanh chóng. NumPy dựa vào BLAS và LAPACK để tính toán đại số tuyến tính hiệu quả. NumPy cũng có thể được sử dụng như một vùng chứa dữ liệu chung đa chiều hiệu quả.
Bạn có thể tìm thấy các gói cài đặt NumPy khác nhau tại đây.
5. đường ống
Công cụ được đề xuất chính thức cho Python vào năm 2017 – Pipenv là một công cụ sẵn sàng sản xuất nhằm mục đích mang lại thế giới đóng gói tốt nhất cho thế giới Python. Mục đích chính là cung cấp cho người dùng một môi trường làm việc dễ cài đặt. Pipenv, “Quy trình phát triển Python cho con người,” được tạo ra bởi Kenneth Reitz để quản lý sự khác biệt của gói. Hướng dẫn cài đặt Pipenv có thể được tìm thấy tại đây
6. TenorFlow
Khung học sâu phổ biến nhất của TensorFlow là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số hiệu suất cao. Nó là một thư viện toán học mang tính biểu tượng và cũng được sử dụng cho Python trong các thuật toán học máy và học sâu. Tensorflow được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại nhóm Google Brain trong tổ chức Google AI. Ngày nay, nó đang được các nhà nghiên cứu sử dụng cho các thuật toán học máy và các nhà vật lý cho các tính toán toán học phức tạp. Các hệ điều hành sau hỗ trợ TensorFlow. macOS 10. 12. 6 [Sierra] trở lên; . 04 trở lên; . 0 trở lên
Hãy xem Khóa học miễn phí của chúng tôi về Tensorflow và Keras và TensorFlow python. Khóa học này sẽ giới thiệu cho bạn hai khung này và cũng sẽ hướng dẫn bạn qua bản trình diễn về cách sử dụng các khung này
7. Bob
Được phát triển tại Viện nghiên cứu Idiap ở Thụy Sĩ, Bob là hộp công cụ máy học và xử lý tín hiệu miễn phí. Hộp công cụ được viết bằng sự kết hợp giữa Python và C++. Từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý hình ảnh và video bằng thuật toán học máy, một số lượng lớn các gói có sẵn trong Bob để thực hiện tất cả những điều này với hiệu quả cao trong thời gian ngắn
8. PyTorch
Được Facebook giới thiệu vào năm 2017, PyTorch là gói Python cung cấp cho người dùng sự kết hợp của 2 tính năng cấp cao – Tính toán Tensor [như NumPy] với khả năng tăng tốc GPU mạnh mẽ và sự phát triển của Mạng lưới thần kinh sâu trên hệ thống phân biệt tự động dựa trên băng. PyTorch cung cấp một nền tảng tuyệt vời để thực thi các mô hình Học sâu với tính linh hoạt và tốc độ tăng lên được xây dựng để tích hợp sâu với Python
Bạn đang tìm cách bắt đầu với PyTorch?
9. PyBrain
PyBrain chứa các thuật toán cho mạng thần kinh có thể được sử dụng bởi sinh viên mới bắt đầu nhưng vẫn có thể được sử dụng cho nghiên cứu hiện đại. Mục tiêu là cung cấp các thuật toán đơn giản, linh hoạt nhưng phức tạp và mạnh mẽ cho máy học với nhiều môi trường được xác định trước để kiểm tra và so sánh các thuật toán của bạn. Các nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà phát triển, giảng viên, bạn và tôi có thể sử dụng PyBrain
10. SỮA
Bộ công cụ máy học này trong Python tập trung vào phân loại có giám sát với một loạt các trình phân loại có sẵn. SVM, k-NN, rừng ngẫu nhiên và cây quyết định. Một loạt các kết hợp của các phân loại này tạo ra các hệ thống phân loại khác nhau. Đối với học tập không giám sát, người ta có thể sử dụng phân cụm k-mean và lan truyền ái lực. Có một sự nhấn mạnh vào tốc độ và mức sử dụng bộ nhớ thấp. Do đó, hầu hết các mã nhạy cảm với hiệu suất đều nằm trong C++. Đọc thêm về nó ở đây
11. máy ảnh
Nó là một thư viện mạng thần kinh nguồn mở được viết bằng Python được thiết kế để cho phép thử nghiệm nhanh với các mạng thần kinh sâu. Theo những người sáng tạo, với việc học sâu trở nên phổ biến, Keras trở thành lựa chọn lý tưởng vì đây là API được thiết kế cho con người chứ không phải máy móc. Với hơn 200.000 người dùng tính đến tháng 11 năm 2017, Keras được áp dụng mạnh mẽ hơn trong cả ngành và cộng đồng nghiên cứu, thậm chí hơn cả TensorFlow hoặc Theano. Trước khi cài đặt Keras, bạn nên cài đặt công cụ phụ trợ TensorFlow
12. dấu gạch ngang
Từ việc khám phá dữ liệu đến giám sát các thử nghiệm của bạn, Dash giống như giao diện người dùng cho phần phụ trợ Python phân tích. Khung Python hiệu quả này lý tưởng cho các ứng dụng trực quan hóa dữ liệu, đặc biệt phù hợp với mọi người dùng Python. Sự thoải mái mà chúng ta trải nghiệm là kết quả của nỗ lực sâu rộng và toàn diện
13. gấu trúc
Nó là một thư viện nguồn mở, được cấp phép BSD. Pandas cho phép cung cấp cấu trúc dữ liệu dễ dàng và phân tích dữ liệu nhanh hơn cho Python. Đối với các hoạt động như phân tích và mô hình hóa dữ liệu, Pandas có thể thực hiện những điều này mà không cần chuyển sang ngôn ngữ dành riêng cho miền hơn như R. Cách tốt nhất để cài đặt Pandas là cài đặt Conda
14. scipy
Đây là một phần mềm nguồn mở khác được sử dụng cho tính toán khoa học bằng Python. Ngoài ra, Scipy còn được sử dụng để Tính toán dữ liệu, năng suất, tính toán hiệu suất cao và đảm bảo chất lượng. Các gói cài đặt khác nhau có thể được tìm thấy ở đây. Các gói Scipy cốt lõi là Numpy, thư viện SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy và Pandas
15. Matplotlib
Tất cả các thư viện mà chúng ta đã thảo luận đều có khả năng thực hiện một loạt các phép toán số, nhưng khi nói đến biểu đồ chiều, Matplotlib lại chiếm ưu thế. Thư viện mã nguồn mở này bằng Python được sử dụng rộng rãi để xuất bản các số liệu chất lượng ở nhiều định dạng bản cứng và môi trường tương tác trên các nền tảng. Bạn có thể thiết kế biểu đồ, đồ thị, biểu đồ hình tròn, biểu đồ phân tán, biểu đồ, biểu đồ lỗi, v.v. , chỉ với một vài dòng mã.
Có thể tìm thấy các gói cài đặt khác nhau tại đây.
16. theano
Thư viện nguồn mở này cho phép bạn xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học liên quan đến mảng nhiều chiều một cách hiệu quả . Đối với khối lượng dữ liệu khổng lồ, mã C thủ công trở nên chậm hơn. Theano cho phép triển khai mã nhanh chóng. Theano có thể nhận ra các biểu thức không ổn định và vẫn tính toán chúng bằng các thuật toán ổn định, mang lại ưu thế hơn NumPy. Gói Python gần nhất với Theano là Sympy. Vậy chúng ta hãy nói về nó.
17. SymPy
Đối với tất cả toán học ký hiệu, SymPy là câu trả lời. Thư viện Python dành cho toán học biểu tượng này là một công cụ hỗ trợ hiệu quả cho các hệ thống đại số máy tính [CAS] trong khi vẫn giữ cho mã đơn giản nhất có thể để dễ hiểu và dễ mở rộng. SimPy chỉ được viết bằng Python và có thể được nhúng trong các ứng dụng khác và được mở rộng với các chức năng tùy chỉnh. Bạn có thể tìm mã nguồn trên GitHub.
18. cà phê2
Chàng trai mới trong thị trấn - Caffe2, là một Khung học sâu nhẹ, mô-đun và có thể mở rộng. Nó nhằm mục đích cung cấp một cách dễ dàng và đơn giản để bạn thử nghiệm học sâu. Nhờ API Python và C++ trong Caffe2, chúng tôi có thể tạo nguyên mẫu của mình ngay bây giờ và tối ưu hóa nó sau này. Bạn có thể bắt đầu với Caffe2 ngay bây giờ với hướng dẫn cài đặt từng bước này
19. sinh ra biển
Khi nói đến việc trực quan hóa các mô hình thống kê như bản đồ nhiệt, Seaborn là một trong những nguồn đáng tin cậy. Thư viện Python này có nguồn gốc từ Matplotlib và được tích hợp chặt chẽ với cấu trúc dữ liệu Pandas. Truy cập trang cài đặt để xem gói này có thể được cài đặt như thế nào
20. Hebel
Thư viện Python này là một công cụ để học sâu với các mạng thần kinh sử dụng khả năng tăng tốc GPU với CUDA thông qua pyCUDA. Hiện tại, Hebel triển khai các mạng thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu để phân loại và hồi quy trên một hoặc nhiều tác vụ. Các mô hình khác như Autoencoder, Convolutional neural nets, và máy Boltzmann bị hạn chế được lên kế hoạch cho tương lai. Theo liên kết để khám phá Hebel
21. xích
Là đối thủ cạnh tranh của Hebel, gói Python này nhằm mục đích tăng tính linh hoạt của các mô hình học sâu. Ba lĩnh vực trọng tâm chính của Chainer bao gồm.
a. Hệ thống giao thông. Các nhà sản xuất Chainer đã liên tục thể hiện xu hướng đối với ô tô lái tự động và họ đã đàm phán với Toyota Motors về điều tương tự.
b. Công nghiệp sản xuất. Chainer đã được sử dụng hiệu quả cho người máy và một số công cụ máy học, từ nhận dạng đối tượng đến tối ưu hóa.
c. Chăm sóc sức khỏe sinh học. Để đối phó với mức độ nghiêm trọng của bệnh ung thư, các nhà sản xuất Chainer đã đầu tư vào nghiên cứu các hình ảnh y tế khác nhau để chẩn đoán sớm các tế bào ung thư.
Bạn có thể tìm thấy bản cài đặt, dự án và các chi tiết khác tại đây.
Vì vậy, đây là danh sách các Thư viện Python phổ biến đáng để bạn xem qua và nếu có thể, hãy tự làm quen với. Nếu bạn cảm thấy có thư viện nào đó xứng đáng nằm trong danh sách, đừng quên đề cập đến thư viện đó trong phần bình luận.
22. OpenCV Python
Mã nguồn mở Computer Vision hoặc OpenCV được sử dụng để xử lý ảnh. Đây là gói Python giám sát các chức năng tổng thể tập trung vào thị giác máy tính tức thì. OpenCV cung cấp một số chức năng sẵn có; . Nó cho phép cả đọc và ghi hình ảnh cùng một lúc. Các đối tượng như khuôn mặt, cây cối, v.v. , có thể được chẩn đoán trong bất kỳ video hoặc hình ảnh nào. Nó tương thích với Windows, OS-X và các hệ điều hành khác. Bạn có thể lấy nó ở đây.
Để tìm hiểu OpenCV từ cơ bản, hãy xem Hướng dẫn OpenCV
23. theano
Cùng với việc là một Thư viện Python, Theano còn là một trình biên dịch tối ưu hóa. Nó được sử dụng để phân tích, mô tả và tối ưu hóa các khai báo toán học khác nhau cùng một lúc. Nó sử dụng các mảng đa chiều, đảm bảo rằng chúng tôi không phải lo lắng về sự hoàn hảo của các dự án của mình. Theano hoạt động tốt với GPU và có giao diện khá giống với Numpy. Thư viện giúp tính toán nhanh hơn 140 lần và có thể được sử dụng để phát hiện và phân tích bất kỳ lỗi có hại nào. bạn có thể lấy nó ở đây.
24. NLTK
Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, NLTK, là một trong những Thư viện Python NLP phổ biến. Nó chứa một tập hợp các thư viện xử lý cung cấp các giải pháp xử lý cho xử lý ngôn ngữ số và ký hiệu chỉ bằng tiếng Anh. Bộ công cụ đi kèm với một diễn đàn thảo luận năng động cho phép bạn thảo luận và đưa ra bất kỳ vấn đề nào liên quan đến NLTK
25. Thuật giả kim SQL
SQLAcademy là một thư viện trừu tượng hóa Cơ sở dữ liệu dành cho Python đi kèm với sự hỗ trợ đáng kinh ngạc cho nhiều loại cơ sở dữ liệu và bố cục. Nó cung cấp các mẫu nhất quán, dễ hiểu và người mới bắt đầu cũng có thể sử dụng. Nó cải thiện tốc độ giao tiếp giữa ngôn ngữ Python và cơ sở dữ liệu và hỗ trợ hầu hết các nền tảng như Python 2. 5, Jython và Pypy. Sử dụng SQLAcademy, bạn có thể phát triển các sơ đồ cơ sở dữ liệu từ đầu
26. Bokeh
Thư viện trực quan hóa dữ liệu cho Python, Bokeh cho phép trực quan hóa tương tác. Nó sử dụng HTML và Javascript để cung cấp đồ họa, làm cho nó đáng tin cậy để đóng góp các ứng dụng dựa trên web. Nó rất linh hoạt và cho phép bạn chuyển đổi trực quan được viết trong các thư viện khác như ggplot hoặc matplot lib. Bokeh sử dụng các lệnh đơn giản để tạo các kịch bản thống kê tổng hợp
27. yêu cầu
Yêu cầu cho phép bạn gửi HTTP/1. 1 yêu cầu và bao gồm tiêu đề, dữ liệu biểu mẫu, tệp nhiều phần và tham số bằng từ điển Python cơ bản.
Tương tự, nó cũng cho phép bạn truy xuất dữ liệu câu trả lời.
28. người lùn
Pyglet được thiết kế để tạo các trò chơi trực quan hấp dẫn và các ứng dụng khác. Cửa sổ, xử lý các sự kiện giao diện người dùng, cần điều khiển, đồ họa OpenGL, tải ảnh và phim cũng như phát âm thanh và nhạc đều được hỗ trợ. Linux, OS X và Windows đều hỗ trợ Pyglet
29. ánh sángGBM
Một trong những thư viện học máy tốt nhất và nổi tiếng nhất, tăng cường độ dốc, hỗ trợ lập trình viên tạo thuật toán mới bằng cách sử dụng cây quyết định và các mô hình cơ bản được định dạng lại khác. Nhờ đó, có thể sử dụng các thư viện chuyên ngành để thực hiện phương pháp này một cách nhanh chóng và hiệu quả
30. Eli5
Thư viện máy học Eli5 do Python xây dựng hỗ trợ giải quyết vấn đề dự đoán mô hình máy học thường không chính xác. Nó kết hợp trực quan hóa, gỡ lỗi tất cả các mô hình học máy và theo dõi tất cả các quy trình làm việc của thuật toán
Thư viện Python quan trọng cho khoa học dữ liệu
Đóng góp bởi. Shveta Rajpal
Hồ sơ LinkedIn. https. //www. linkin. com/in/shveta-rajpal-0030b59b/
Đây là danh sách các Thư viện Python thú vị và quan trọng sẽ hữu ích cho tất cả các Nhà khoa học dữ liệu ngoài kia. Vì vậy, hãy bắt đầu với 20 thư viện quan trọng nhất được sử dụng trong Python-
Phế liệu- Đó là một khung hợp tác để trích xuất dữ liệu được yêu cầu từ các trang web. Nó là một công cụ khá đơn giản và nhanh chóng
BeautifulSoup- Đây là một thư viện phổ biến khác được sử dụng trong Python để trích xuất hoặc thu thập thông tin từ các trang web, tôi. e. , nó được sử dụng để quét web
statsmodels- Như tên cho thấy, Statsmodels là một thư viện Python cung cấp nhiều cơ hội, chẳng hạn như phân tích và ước tính mô hình thống kê, thực hiện các bài kiểm tra thống kê, v.v. Nó có chức năng phân tích thống kê để đạt được kết quả hiệu suất cao trong khi xử lý các tập dữ liệu thống kê lớn
XGBoost- Thư viện này được triển khai trong các thuật toán học máy theo khung Tăng tốc Gradient. Nó cung cấp một triển khai hiệu suất cao của các cây quyết định được tăng cường độ dốc. XGBoost di động, linh hoạt và hiệu quả. Nó cung cấp các triển khai tăng cường độ dốc được tối ưu hóa cao, có thể mở rộng và nhanh chóng
Plotly-Thư viện này được sử dụng để vẽ đồ thị dễ dàng. Điều này hoạt động rất tốt trong các ứng dụng web tương tác. Với điều này, chúng ta có thể tạo các loại biểu đồ cơ bản khác nhau như đường thẳng, hình tròn, tán xạ, bản đồ nhiệt, biểu đồ vùng cực, v.v. Chúng ta có thể dễ dàng vẽ biểu đồ của bất kỳ hình ảnh trực quan nào mà chúng ta có thể nghĩ đến khi sử dụng Plotly
Pydot- Pydot được sử dụng để tạo các đồ thị định hướng phức tạp và không định hướng. Nó được sử dụng đặc biệt trong khi phát triển các thuật toán dựa trên mạng lưới thần kinh và cây quyết định
Gensim- Nó là một thư viện Python để lập mô hình chủ đề và lập chỉ mục tài liệu, có nghĩa là nó có thể trích xuất các chủ đề cơ bản từ một lượng lớn văn bản. Nó có thể xử lý các tệp văn bản lớn mà không cần tải toàn bộ tệp vào bộ nhớ
PyOD- Đúng như tên gọi, đây là bộ công cụ Python để phát hiện các giá trị ngoại lai trong dữ liệu đa biến. Nó cung cấp quyền truy cập vào một loạt các thuật toán phát hiện ngoại lệ. Phát hiện ngoại lệ, còn được gọi là phát hiện bất thường, đề cập đến việc xác định các vật phẩm, sự kiện hoặc quan sát hiếm gặp khác với phân bố chung của dân số
Điều này đưa chúng ta đến cuối blog về Thư viện Python hàng đầu. Chúng tôi hy vọng rằng bạn được hưởng lợi từ cùng. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, vui lòng để lại trong các bình luận bên dưới và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn sớm nhất
Câu hỏi thường gặp về thư viện Python
Thư viện Python là gì?
Thư viện Python là tập hợp các mô-đun có liên quan chứa các gói mã có thể được sử dụng trong các chương trình khác nhau. Việc sử dụng các thư viện Python giúp lập trình viên thuận tiện vì họ sẽ không phải viết cùng một mã nhiều lần cho các chương trình khác nhau. Một số thư viện phổ biến là OpenCV, Apache Spark, TensorFlow, NumPy, v.v.
Có bao nhiêu thư viện trong Python?
Có hơn 137.000 thư viện Python hiện có. Các thư viện này có thể hữu ích trong việc tạo các ứng dụng trong học máy, khoa học dữ liệu, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v.
Thư viện nào được sử dụng nhiều nhất trong Python?
Numpy là thư viện phổ biến và được sử dụng nhiều nhất trong Python
Các thư viện trong Python ở đâu?
Python và tất cả các gói Python được lưu trữ trong /usr/local/bin/ nếu đó là hệ thống dựa trên Unix và \Program Files\ nếu đó là Windows
NumPy là một mô-đun hay thư viện?
NumPy là một thư viện
Pandas là thư viện hay gói?
Pandas là một thư viện được sử dụng để phân tích dữ liệu
Thư viện Sklearn trong Python là gì?
Thư viện Python thiết thực nhất cho machine learning chắc chắn là scikit-learning. Nhiều phương pháp học máy và mô hình thống kê hiệu quả, chẳng hạn như phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, có sẵn trong thư viện sklearn
NumPy và gấu trúc là gì?
Gói Python có tên NumPy cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều cũng như một số lượng lớn các phép toán phức tạp có thể được thực hiện trên các mảng này. Một công cụ thao tác dữ liệu phức tạp dựa trên thư viện NumPy được gọi là Pandas
Tôi có thể học Python trong 3 ngày không?
Mặc dù bạn không thể trở thành một chuyên gia, nhưng bạn có thể học những kiến thức cơ bản về Python trong 3 ngày, chẳng hạn như cú pháp, vòng lặp và biến. Khi bạn biết những điều cơ bản, bạn có thể tìm hiểu về các thư viện và sử dụng chúng một cách thuận tiện. Tuy nhiên, điều này phụ thuộc vào số giờ bạn dành để học ngôn ngữ lập trình và kỹ năng học tập cá nhân của riêng bạn. Điều này có thể thay đổi từ người này sang người khác.
Tôi có thể học Python trong 3 tuần không?
Bạn học Python nhanh hay chậm tùy thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như số giờ dành riêng. Có, bạn có thể học những kiến thức cơ bản về Python trong thời gian 3 tuần và có thể nỗ lực để trở thành một chuyên gia về ngôn ngữ này.
Python có đủ để kiếm việc làm không?
Vâng, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Các cá nhân có kỹ năng Python đang có nhu cầu cao và chắc chắn sẽ giúp tìm được một công việc lương cao
Nhà phát triển Python kiếm được bao nhiêu?
Các nhà phát triển Python đang có nhu cầu cao và một chuyên gia ở cấp trung bình sẽ kiếm được trung bình 909.818 yên và một người là .