Die Sprache wurde in den 1990er Jahren geboren und ist inzwischen bereits eine 25 Jahre alte Sprache auf Onkel-Niveau (zu derselben Zeit gibt es auch ein berühmtes Java, das 1995 veröffentlicht wurde und einige Male populär wurde). . Zehn Jahre). Aber Pythons wirklicher Ruhm kam viele Jahre später als Java. Tatsächlich war er hauptsächlich auf die Veränderungen im Anwendungsbereich zurückzuführen (raten Sie mal, warum, ja, das Aufkommen von Big Data). 🎜>
Python2
ist eine sehr wichtige Version von Python. Die früheste Version wurde 2001 veröffentlicht, insbesondere mit der Veröffentlichung von py2.5 im Jahr 2006. Die Funktionen von Python Es wurde allmählich stärker und stabilisierte sich, und alle 1-2 Jahre wurde es langsam populär. Python3 wurde erstmals 2008 veröffentlicht, aber die Version von py3.0 war sehr unterschiedlich, so die Community wird alle paar Monate sehr schnell aktualisiert. Am Anfang nutzten es also nicht viele Leute. Erst als Python3.4 im Frühjahr 2014 ausgeliefert wurde, begann es sich zu stabilisieren. Dies sind Daten, die von der Python-Community zusammengestellt wurden und einige Websites im Jahr 2014. Die Ergebnisse der Umfrage zu Python2/3 lauten wie folgt:
1).97,51 % der Benutzer schreiben immer noch Python2-Code2).60 % von Benutzer schreiben Python3-Code3).78,09 % der Benutzer schreiben mehr Python2-Code4).77,09 % der Benutzer erkennen Python3. Derzeit verwenden einige Betriebssysteme in Linux bereits standardmäßig Python3 : 1).Arch Linux (leichtes Linux-Betriebssystem)2).Ubuntu 16.04 (ein auf Desktop-Anwendungen basierendes Linux-Betriebssystem)3).Fedora ( Redhat-Desktop-Version (Fortsetzung)Verwandte Empfehlungen: „
Python-Video-Tutorial
“2. Der Hauptunterschied zwischen Python2 und Python3:
Die neuesten Daten besagen, dass Python zwei Versionen hat: eine ist Version 2.7.12 und die andere ist Version 3.5.12. Python2 läuft also gut. Warum wird Python3 tatsächlich veröffentlicht, um einige der Probleme zu lösen? Geschichte in Python2 Das erste Problem betrifft Zeichenfolgen:
1. Es besteht Unklarheit darüber, ob str in Python sowohl Textdaten als auch Textdaten darstellen kann Es ist schwierig, Binärdaten darzustellen, und es ist für uns schwierig zu erkennen, wann solche Fehler auftreten. Die zweite ist die Unterstützung von Unicode. Da Python im Februar 1991 als Open Source veröffentlicht wurde, bedeutet dies, dass es der ersten Version des Unicode-Standards vorausging, die im Oktober 1991 veröffentlicht wurde. In den nächsten Jahren entschieden sich Sprachen, die später als der Unicode-Standard entstanden, dafür, ihren eigenen str-Typ auf der Grundlage der Unterstützung der Unicode-Codierung zu implementieren, was Python 2 in eine schwierige Lage brachte. Derzeit befinden wir uns in einer Ära, in der Python2/3 nebeneinander existieren und diese beiden Versionen nicht kompatibel sind. 2. Python2 führt derzeit nur Fehlerbehebungen und Wartungsarbeiten im Zusammenhang mit der Kompatibilität neuer Hardware und Betriebssysteme durch. Es werden keine neuen Funktionen hinzugefügt und Python2 wird nur bis 2020 unterstützt. Jetzt entwickelt sich Python in Richtung Version 3. Während des Evolutionsprozesses muss eine große Menge Code für Version 2.x geändert werden, bevor sie ausgeführt werden kann Derzeit sind viele Bibliotheken von Drittanbietern unter 3.x vorübergehend nicht verfügbar. Aber Sie können darüber nachdenken, vielleicht wird die Situation in ein paar Jahren viel besser sein. Schließlich gibt es auf der ganzen Welt viele hervorragende Programmierer, die einige Bibliotheken von Py2 auf Py3 migrieren.3 Wenn es sich bei der Anforderung um eine Unternehmensentwicklung handelt, muss sie immer noch die Arbeitsanforderungen erfüllen. Insbesondere wenn die abhängige Software nur unter Python2 ausgeführt werden kann, ist Python2 die erste Wahl. Beispielsweise muss Ihre Entwicklung auf eine große Anzahl von Drittanbietern angewiesen sein -Party-Bibliotheken (weil einer der Gründe, warum das Erlernen von Python sehr wichtig ist, darin besteht, dass es Tausende von Paketen von Drittanbietern gibt), z. B. eine große Anzahl von Datenanalysen und wissenschaftlichen Berechnungen. Wählen Sie also Python2, wenn Sie selbst studieren und recherchieren Sind Sie bereit, Veränderungen anzunehmen, dann empfiehlt es sich, Python3 zu lernen, denn es ist die Richtung der Zukunft. Fazit: Beim Programmieren geht es eigentlich hauptsächlich um das Verständnis von Programmierideen und das Sammeln von Erfahrungen nur weil Sie sich nicht sicher sind, ob Sie Py2 oder Py3 lernen sollen. 4. Die Ideen in Py2 und Py3 sind im Grunde die gleichen, und die Schritte sind ähnlich. Wenn Sie mit Python für ein bestimmtes Programm vertraut sind, dauert es nur kurze Zeit, bis jemand, der Py2 kennt, Py3 lernt . Verschwenden Sie also keine kostbare Lernzeit, indem Sie sich über winzige grammatikalische Unterschiede Gedanken machen. Okay, das war's mit den Beschwerden zwischen Python2 und Python3 (sie werden sich noch eine Weile lieben und töten). Wenn Sie etwas nicht verstehen, können Sie auch eine Nachricht hinterlassen Ich bespreche und kommuniziere.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelches wird häufiger verwendet, Python2 oder 3?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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