때로는 작은 일들일 때도 있어요
저는 최근 프로그래밍에 있어서 틀에 박힌 생활을 하고 있습니다. 저는 현재 직장에서 생성 AI 관련 작업(주로 회사 내부 채팅 봇)을 하고 있지만, 제가 하고 있는 일에 대해 실제로 흥미를 느끼기는 어렵습니다.
일반적으로 지난 몇 달 동안 어떤 일에도 흥미를 느끼기가 어려웠습니다. 그러나 그것은 어제 바뀌었습니다.
개발 기술을 향상시키기 위해 배울 수 있는 것들을 찾고 있었는데 어제 SQLite에 대해 몇 번 들은 후 우연히 SQLite를 확인하기로 결정했습니다. SQLite가 무엇인지 알아보기 위해 공식 페이지에 접속했습니다.
그리고 그것은 바로 흥분이었습니다. 이유는 모르겠지만 단일 파일에 포함된 설정 없는 데이터베이스로 작업한다는 아이디어가 갑자기 그것을 사용하여 무언가를 만들려는 동기를 부여했고 다시 코드에 뛰어들게 되는 동기를 갖게 되어 정말 기뻤습니다.
물론 제가 만든 것은 지상 제동이 아닙니다. 저는 기본적으로 Python을 사용하여 은행 계좌의 모든 거래에 대한 CSV 내보내기를 읽고 데이터를 SQLite 데이터베이스에 수집하여 분석을 실행할 수 있었습니다. 하지만 DB 설정 없이 데이터 애플리케이션을 작성한다는 단순함과 개념이 정말 즐거운 경험이 되었습니다.
사람처럼 말할 수 있는 채팅 봇(2년 전만 해도 대부분의 사람들은 상상할 수 없었던 일)을 작업하는 것이 흥미롭지 않다는 것이 재미있지만, 간단한 도구를 사용하면 더 쉬운 작업을 제안하는 것만으로도 작업을 시작할 수 있습니다. 방법. 사실 너무 많아서 그걸로 무언가를 만들고 싶었을 뿐만 아니라 자연스럽게 그것에 대해 쓰고 싶었습니다.
위 내용은 때로는 작은 일들일 때도 있어요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
