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Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonLa vie est courte, apprenez Python

Tout d'abord, il faut comprendre la qualité d'un langage, ou pourquoi le programmeur l'aime (putain, il s'avère que le programmeur aime sa copine ?) Commençons par le background du langage, par exemple : où apparaît-il ? l'époque, quels problèmes il est apparu pour résoudre, etc. Bien sûr, je fais seulement une comparaison avec d’autres langues, et je ne discuterai pas de savoir qui est meilleur ou pire. De plus, il n’y a pas de bonne ou de mauvaise distinction entre les langues. Même s’il y a une distinction entre le bon et le mauvais, elle doit l’être. basé sur des scénarios d’application réels, nous ne discuterons donc pas de ce problème.

TIOBE a récemment annoncé le classement de l'indice des langages de programmation pour juin 2017, Python se classant quatrième, ce qui illustre la popularité de Python.

Classement des langages de programmation de juin 2017 Liste TOP20 :

2017年6 月编程语言排行榜 TOP20 榜单

Pourquoi choisir Python

1 Simple et facile à utiliser
Avec le populaire actuel Comparé à la programmation. langages Java, C, C++, etc., pour remplir la même fonction, le code écrit en Python est plus court et l'efficacité du développement est plus élevée. Cela nous permet de nous concentrer sur la résolution du problème plutôt que sur la compréhension du langage lui-même. De plus, la syntaxe de Python est simple et facile à apprendre.

2. Multiplateforme
Python est un logiciel open source et peut être porté sur différentes plates-formes, telles que Windows, Linux. , Macintosh, Solaris, etc. Si un programme Python n'utilise pas de fonctionnalités dépendantes du système, il peut s'exécuter sur différentes plates-formes sans modification.

3. Bibliothèques riches
En plus de fournir une bibliothèque standard puissante, Python dispose également d'une riche bibliothèque d'extensions par exemple. , NumPy, SciPy, matplotlib, etc., qui effectuent l'analyse et le traitement des données, offrent une grande commodité pour la recherche scientifique et sont donc de plus en plus utilisés.

Applications de Python

Python est désormais utilisé dans les moteurs de recherche Google et les projets de mission de la NASA, Zhihu , Douban, Sohu, Tencent, etc. utilisent également Python pour implémenter le traitement fonctionnel associé.

La bibliothèque d'extensions proposant des fonctions de plus en plus puissantes, Python est de plus en plus utilisé. Surtout avec la sortie des moteurs de calcul numérique Python (tels que NumPy et SciPy), Python est devenu le langage de choix pour la recherche en informatique et est le plus souvent utilisé dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Par conséquent, certains disent que Python est l’avenir de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

Conflit de version Python

Le site Web officiel de Python publie à la fois Python 2.x et Python 3.x au versions identiques de séries différentes et sont incompatibles entre elles. Alors quelle version choisir pour apprendre Python ?

Lorsque vous choisissez une version, vous devez d'abord considérer clairement quel est votre objectif pour apprendre Python, quels aspects du développement vous envisagez de faire, quelles bibliothèques d'extensions vous devez utiliser et quelles versions ces bibliothèques d'extensions prennent en charge Python, puis choisissez la version appropriée en conséquence.

De manière générale, il existe de plus en plus de bibliothèques d'extensions prenant en charge Python 2.x, mais Python 3.x est la tendance générale, et de plus en plus de bibliothèques d'extensions prendront en charge Python 3.x. Si vous êtes débutant, choisissez Python 3.x.

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!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python vs C: gestion et contrôle de la mémoirePython vs C: gestion et contrôle de la mémoireApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Python pour l'informatique scientifique: un look détailléPython pour l'informatique scientifique: un look détailléApr 19, 2025 am 12:15 AM

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Python et C: trouver le bon outilPython et C: trouver le bon outilApr 19, 2025 am 12:04 AM

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

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Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

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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.

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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

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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.

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