Apprendre Python par vous-même nécessite certains outils logiciels pour la programmation et le développement. Voici les principaux logiciels nécessaires pour apprendre Python :
1. Interpréteur Python : Python est un langage interprété, un interpréteur Python doit donc être installé pour exécuter du code Python. La dernière version de l'interpréteur Python peut être téléchargée et installée à partir du site officiel de Python (https://www.python.org). En fonction du système d'exploitation, sélectionnez le package d'installation correspondant pour l'installation.
2. Éditeur de texte : L'écriture de code Python nécessite un éditeur de texte. Vous pouvez choisir n'importe quel éditeur de texte pour écrire du code Python, tel que Notepad++, Sublime Text, Atom, Visual Studio Code, etc. Ces éditeurs fournissent la coloration syntaxique, l'indentation automatique, le pliage de code et d'autres fonctions pour faciliter l'écriture et la lecture du code Python.
3. Environnement de développement intégré (IDE) : IDE est un logiciel qui intègre des éditeurs, des débogueurs et d'autres outils de développement, qui peuvent fournir des fonctions de développement et un flux de travail plus puissants. Pour les débutants, vous pouvez choisir des IDE Python simples et faciles à utiliser, tels que PyCharm, Spyder, Thonny, etc. Ces IDE fournissent la saisie semi-automatique du code, le débogueur, la navigation dans le code et d'autres fonctions, qui contribuent à améliorer l'efficacité de la programmation et les capacités de débogage.
4. Jupyter Notebook : Jupyter Notebook est un environnement de programmation interactif qui peut écrire et exécuter du code Python dans le navigateur et intégrer du code, des descriptions textuelles et des résultats visuels dans un seul document. Jupyter Notebook est très pratique pour apprendre et afficher du code Python. Vous pouvez utiliser Anaconda (https://www.anaconda.com) pour installer Jupyter Notebook. Anaconda est une plateforme de science des données Python qui intègre de nombreuses bibliothèques et outils Python couramment utilisés.
5. Outils de gestion d'environnement virtuel : lors du développement de Python, vous devez souvent utiliser différentes bibliothèques et versions de Python. Afin d'éviter les conflits de dépendances entre différents projets, vous pouvez utiliser des outils de gestion d'environnement virtuel pour créer et gérer des environnements Python indépendants. Les outils de gestion d'environnement virtuel couramment utilisés incluent virtualenv, conda, etc. Ils peuvent nous aider à utiliser des environnements Python indépendants dans différents projets pour faciliter la gestion et la maintenance.
6. Outils de gestion de packages : Python dispose d'une multitude de bibliothèques et de packages tiers disponibles. Pour faciliter la gestion et l'installation de ces bibliothèques, vous pouvez utiliser des outils de gestion de packages. pip est l'outil officiel de gestion de packages de Python, qui peut installer, mettre à niveau et désinstaller les bibliothèques Python via la ligne de commande. pip peut être installé à l'aide de la commande suivante : `python -m Ensurepip --default-pip`.
7. Outils de contrôle de version : les outils de contrôle de version peuvent nous aider à gérer et à suivre les modifications du code, facilitant ainsi la collaboration en équipe et le retour en arrière du code. Les outils de contrôle de version couramment utilisés incluent Git et SVN. Vous pouvez choisir l’un de ces outils de contrôle de version et apprendre les bases de son utilisation.
En plus des outils logiciels ci-dessus, vous pouvez également utiliser des ressources et des plateformes en ligne pour apprendre Python, telles que la documentation officielle de Python, des didacticiels en ligne, des sites Web d'apprentissage de la programmation (tels que Codecademy, Coursera, edX, etc.), etc. Ces ressources peuvent aider les auto-apprenants à mieux apprendre et maîtriser les compétences en programmation Python.
Pour résumer, l'auto-apprentissage de Python nécessite l'installation d'un interpréteur Python, le choix d'un éditeur de texte ou d'un IDE approprié, l'installation de Jupyter Notebook, l'utilisation d'outils de gestion d'environnement virtuel et d'outils de gestion de packages, la sélection d'outils de contrôle de version, etc. Dans le même temps, il est également très utile d’utiliser des ressources et des plateformes en ligne pour apprendre Python. En utilisant rationnellement ces outils logiciels, vous pouvez améliorer l'efficacité de l'apprentissage et l'expérience de programmation, et mieux maîtriser les compétences en programmation Python.
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!

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 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.

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.

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.

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.

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.


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SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.