De JavaScript à Python : une transition en douceur ?
En tant que nouveau programmeur, les possibilités semblent infinies. Quels projets dois-je aborder ensuite ? Quelles compétences dois-je maîtriser ? Pour moi, le chemin mène à Python. Mais puis-je de manière réaliste apprendre un nouveau langage si je ne maîtrise pas complètement JavaScript ?
Réputation de Python : une centrale conviviale
Python est connu pour sa lisibilité ; ses variables semblent étonnamment similaires à celles de JavaScript. Beaucoup louent sa syntaxe concise et claire, ce qui en fait un premier langage populaire pour les développeurs en herbe désireux de commencer à coder immédiatement.
Mais ces similitudes vont-elles semer la confusion ? Pour le savoir, je crée une introduction à Python – une aide-mémoire pour m'aider (et, j'espère, vous !) à exploiter nos connaissances JavaScript pour prendre une longueur d'avance.
L'aide-mémoire : du similaire au différent
Cette aide-mémoire fonctionne à rebours : des aspects les plus similaires aux différences les plus significatives. Je me concentrerai sur les domaines qui, selon moi, seront les plus difficiles pour moi.
Des similitudes frappantes
- Langages interprétés de haut niveau
- Prise en charge des paradigmes de programmation fonctionnels et impératifs
- Portée lexicale
- Programmation orientée objet
Types de données primitifs : pour la plupart familiers
- Chaînes : Séquences de caractères entre guillemets, immuables (tout comme JavaScript).
-
Nombres : Python fait la distinction entre les nombres entiers (
int
) et les nombres à virgule flottante (float
), contrairement au typeNumber
unique de JavaScript. -
Booléens : JavaScript utilise
true
etfalse
; Python utiliseTrue
,False
et une fonctionbool()
. -
Aucune valeur : Python utilise
None
, tandis que JavaScript utilisenull
etundefined
.
Équivalents fonctionnels : ajustements mineurs
Feature | JavaScript | Python |
---|---|---|
Variable Case | camelCase |
snake_case |
Console Output | console.log() |
print() |
Single-Line Comment | // |
# |
Multi-Line Comment | /* ... */ |
''' ... ''' |
Arrays/Lists | [array] |
[list] |
Objects/Dictionaries | {object} |
{dict} |
Conditions : une petite surprise
La structure if...else if...else
se traduit par if...elif...else
en Python – un changement délicieusement concis !
JavaScript :
let weather = 'rainy'; if (weather === "sunny") { console.log("It's a sunny day!"); } else if (weather === "cloudy") { console.log("It's cloudy."); } else if (weather === "rainy") { console.log("It's raining!"); } else { console.log("Unknown weather."); }
Python :
weather = 'rainy' if weather == "sunny": print("It's a sunny day!") elif weather == "cloudy": print("It's cloudy.") elif weather == "rainy": print("It's raining!") else: print("Unknown weather.")
Pièges potentiels : syntaxe et déclarations
Voici où les choses deviennent intéressantes (et potentiellement déroutantes) :
-
Sensibilité des espaces : Python utilise l'indentation pour définir des blocs de code, en remplaçant les points-virgules et les accolades. Bien que les partisans prétendent que cela améliore la lisibilité, je crains que cela ne manque de clarté dans la syntaxe de JavaScript.
-
Déclarations de variables : JavaScript
var
,let
etconst
sont absents en Python. Bien que les déclarations de fonctions utilisentdef
au lieu defunction
, il s'agit d'un ajustement relativement simple.
Fonction JavaScript :
function add(a, b) { return a + b; }
Fonction Python :
def add(a, b): return a + b
Conclusion : Relever le défi
La transition de JavaScript vers Python offre un mélange unique de familiarité et de nouveaux défis. La syntaxe claire et la polyvalence de Python le rendent attrayant, en particulier pour les développeurs souhaitant élargir leurs compétences. Avec une base JavaScript solide, je suis convaincu de pouvoir maîtriser Python.
Sources :
- Python 101 pour les développeurs JavaScript
- Comment apprendre Python pour les développeurs JavaScript
- Booléens Python W3Schools
- Présentation de W3Schools Python
- Image créée avec Canva
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!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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