Python学习第一篇。把之前学习的Python基础知识总结一下。
一、认识Python
首先我们得清楚这个:Python这个名字是从Monty Python借鉴过来的,而不是源于大家所知道的大蟒蛇的意思。我们为什么要学习Python呢?就我而言,我知道豆瓣在使用、重视Python,加上我想学习网页爬虫技术,所以,我要学习Python编程。另外在国外,Yahoo和Google都在使用Python。那么,Python就很值得我们认真学习。
二、Hello,World!
首先我们需要安装Python,大家可以直接访问http://www.python.org/download ,下载Python的最新版本。然后根据其安装向导的几个步骤直接安装即可,比较简单。
安装完成之后,进入cmd(Windows),输入Python,按下回车键,此时dos窗口进入交互式Python解释器,接着我们就可以看见期望已久的HelloWorld了。
不大放心,还是为大家简单介绍一下Python环境搭建。
关于Python的编译器很多,在这里只介绍两种,仅供参考:
1)、去官网下载Python2.7的编译器IDLE(安装简单,使用方便):https://www.python.org/
安装完成后,在开始菜单可以看到:
单击IDLE就可以打开编辑器编写小程序了。
2)、另外一个Python的编译器Pycharm(界面布局和VC6.0很相似,启动时比较慢)去网站下载:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 选择适合自己的机器下载;
三、基础知识
我们首先了解一下Python中数字、表达式和语句以及简单的用户输入,这里我们可以和C/C++基础编程联系起来有异曲同工之妙,下面我直接用截图展示出来Python的简单运用。
这时需要注意了Python和C++的不同之处了,Python中提供了一个用于实现整除的操作运算符—双斜线
3.1注释:井号(#)在Python中作为注释的标识。
3.2字符串:用print打印字符串语句的时候,用单引号或者双引号均可,但是如果字符串之间有单引号的时候,我们用两种输出方法:用双引号输出或者对字符串的引号进行转义。相应的,如果字符串之间有双引号的时候,我们可以用单引号或者对字符串的引号进行转义。转义的方法是在字符串中引号的前面加上反斜线。
在我们输出字符串的时候,可以使用‘+'来拼接两个输出的字符串,虽然用的不是很多,但是非常有用。
另外,repr函数会创建一个字符串,它以合法的表达式的形式来表示值,repr(x)的功能也可以用`x`(注意是反引号)实现。
如果我们需要输入很长的字符串的话,就需要在输入的时候进行换行处理,然后再接着输入,此时我们就需要用三个引号来代替普通的单引号。
3.3 input和raw_input函数的区别:两者都是实现用户输入的函数,但是,如果我们输入的字符串里有引号的话,此时input就体现不出了输入原有内容了,用raw_input会保存引号。
Python是一种解释型的面向对象的高级程序设计语言,相对于C++和Java而言要简单易懂易学一些。在JavaWeb学习之余,努力学习Python,然后就有机会学习高大上的爬虫了。
希望大家会喜欢这篇文章。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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