


Pythonw.exe vs Python.exe : comprendre les principales différences
Lors de l'exécution de scripts Python, vous avez peut-être rencontré deux fichiers exécutables distincts : pythonw.exe et python.exe. Choisir celui qui convient peut avoir un impact significatif sur le comportement du script.
python.exe : interface de ligne de commande (CLI)
python.exe est destiné à exécuter une console ou une CLI -type de scripts. Il ouvre une nouvelle fenêtre de console à moins d'être lancé à partir d'une fenêtre existante. L'entrée/sortie standard (stdin, stdout, stderr) est connectée à cette fenêtre. Lorsqu'il est exécuté à partir d'une fenêtre de console, le script s'exécute de manière synchrone, ce qui signifie que la console peut s'arrêter jusqu'à ce que le script soit terminé.
pythonw.exe : interface utilisateur graphique (GUI)
pythonw.exe est conçu pour les scripts basés sur une interface graphique ou ceux sans interface utilisateur. Il n'ouvre pas de fenêtre de console et son exécution est asynchrone. Le script se lance, mais l'invite revient immédiatement, permettant aux utilisateurs de poursuivre d'autres tâches pendant que le script s'exécute en arrière-plan.
Flux standard et problèmes potentiels
Un élément crucial la distinction est la disponibilité des flux standard. Dans python.exe, stdin, stdout et stderr sont disponibles, alors que dans pythonw.exe, ils ne le sont pas. Cela peut entraîner un comportement inattendu si vous comptez sur l'impression sur la console ou sur la capture des entrées utilisateur. Dans Python 2.x, même une tentative d'impression avec pythonw.exe peut entraîner l'abandon silencieux du script.
Erreur de syntaxe dans votre exemple
Votre exemple illustre une syntaxe erreur lors de l'exécution de test.py avec python.exe. Cela est dû aux guillemets manquants autour de la chaîne que vous souhaitez imprimer. Corrigez-le en "print 'a'", qui est la syntaxe Python 2.x, ou "print('a')" pour Python 3.x.
Contrôle d'association de fichiers par défaut
Vous pouvez influencer quel exécutable est utilisé par défaut pour vos scripts en choisissant l'extension de fichier :
- * Les fichiers .py sont généralement associés avec python.exe
- *.les fichiers .pyw sont associés à pythonw.exe
En ajustant l'extension du nom de fichier, vous pouvez garantir le comportement souhaité et résoudre tout problème pouvant survenir en raison de différences de flux standard.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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