Der Gründer von Python ist der Niederländer Guido van Rossum. Während der Weihnachtszeit 1989 beschloss Guido in Amsterdam, einen neuen Skriptinterpreter als Erbe der ABC-Sprache zu entwickeln, um die Weihnachtslangweile zu vertreiben.
Der Grund, warum Python (was Boa Constrictor bedeutet) als Name der Programmiersprache gewählt wurde, wurde der britischen Fernsehkomödie „Monty Python’s Flying Circus“ entnommen, die in den 1970er Jahren Premiere hatte (Monty Python’s Flying). Zirkus).
ABC ist eine von Guido entwickelte Unterrichtssprache. Nach Guidos eigener Meinung ist ABC eine sehr schöne und leistungsstarke Sprache, die speziell für nicht professionelle Programmierer entwickelt wurde. Guido glaubte jedoch, dass der Grund dafür in der mangelnden Offenheit der ABC-Sprache lag. Guido ist entschlossen, diesen Fehler in Python zu vermeiden. Gleichzeitig wollte er etwas erreichen, was man in ABC bereits angedeutet, aber nie verwirklicht hatte.
Auf diese Weise wurde Python in den Händen von Guido geboren. Man kann sagen, dass sich Python aus ABC entwickelt hat und hauptsächlich von Modula-3 beeinflusst wurde (einer weiteren sehr schönen und leistungsstarken Sprache, die für kleine Gruppen entwickelt wurde). Und kombiniert die Gewohnheiten von Unix-Shell und C.
Python hat sich zu einer der beliebtesten Programmiersprachen entwickelt. Seit 2004 ist die Python-Nutzung linear gewachsen. Python 2 wurde am 16. Oktober 2000 veröffentlicht und die stabile Version ist Python 2.7. Python 3 wurde am 3. Dezember 2008 veröffentlicht und ist nicht vollständig mit Python 2 kompatibel.
Im Januar 2011 wurde es vom TIOBE Programming Language Ranking zur Sprache des Jahres 2010 gekürt.
Aufgrund der Einfachheit, Lesbarkeit und Skalierbarkeit der Python-Sprache verwenden immer mehr Forschungseinrichtungen Python für wissenschaftliches Rechnen im Ausland. Einige namhafte Universitäten haben Python für den Unterricht in Programmierkursen übernommen. Beispielsweise werden die Grundlagen des Programmierens an der Carnegie Mellon University und die Einführung in Informatik und Programmierung am MIT anhand der Sprache Python vermittelt.
Viele Open-Source-Softwarepakete für wissenschaftliches Rechnen bieten Python-Aufrufschnittstellen, beispielsweise die berühmte Computer-Vision-Bibliothek OpenCV, die dreidimensionale Visualisierungsbibliothek VTK und die medizinische Bildverarbeitungsbibliothek ITK. Es gibt noch mehr Erweiterungsbibliotheken für wissenschaftliches Rechnen speziell für Python.
Zum Beispiel die folgenden drei sehr klassischen Erweiterungsbibliotheken für wissenschaftliches Rechnen: NumPy, SciPy und matplotlib.
Sie bieten schnelle Array-Verarbeitung, numerische Operationen bzw. Zeichenfunktionen für Python. Daher eignet sich die Entwicklungsumgebung, die aus der Python-Sprache und ihren zahlreichen Erweiterungsbibliotheken besteht, sehr gut für Ingenieure und wissenschaftliche Forscher, um experimentelle Daten zu verarbeiten, Diagramme zu erstellen und sogar wissenschaftliche Computeranwendungen zu entwickeln.
Im März 2018 gab der Sprachautor auf der Mailingliste bekannt, dass der Support für Python 2.7 am 1. Januar 2020 eingestellt wird. Benutzer, die nach diesem Datum weiterhin Support für Python 2.7 erhalten möchten, müssen einen kommerziellen Anbieter bezahlen.
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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.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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