前回、私たちはプログラマーの役割、つまりコンピューター向けの段階的な命令 (プログラム) を作成することについて説明しました。今日は、ソフトウェアの種類を調べて、最初の Python プログラムを構築します。
ソフトウェアとプログラム: 説明
ソフトウェアのカテゴリを詳しく説明する前に、ソフトウェアを定義しましょう。 本質的には、連携して動作するプログラム、データ、命令の集合です。 たとえば、鉄道の発券システムはソフトウェアです。切符情報や列車・乗客データを管理する各種プログラムで構成されています。
ソフトウェア カテゴリ
システムソフトウェア
システム ソフトウェアはハードウェアを管理し、アプリケーションの実行を可能にします。 オペレーティング システム (Windows、macOS) とユーティリティ (電卓、端末) がその代表的な例です。 これはコンピュータが動作する基盤です。
アプリケーションソフトウェア
アプリケーション ソフトウェアは、ユーザーが特定のタスクを実行するのを支援します。 Chrome、Excel、WhatsApp、Instagram などのプログラムがこのカテゴリに分類されます。 これらはさらに次のように分類できます:
- 生産性向上ソフトウェア: ワードプロセッサ、プレゼンテーション ソフトウェア、スプレッドシートなど
- Web ブラウザ: Chrome、Edge、Firefox など
- マルチメディア ソフトウェア: VLC Media Player、Adobe Premiere Pro、Photoshop など
- 通信ソフトウェア: Outlook、WhatsApp など
...その他にもたくさんあります。
Python のセットアップ
Python プログラミングを始めるには、インストールが必要です。 次の手順では macOS を使用します。 Windows ユーザーは、これらの手順を少し変更するだけで適応できます。
ステップ 1: python.org にアクセスし、Python をダウンロードします (特定のバージョンは重要ではありません)。 ステップ 2: インストーラーを実行し、画面上のプロンプトに従います。 ステップ 3: Windows の場合、インストール中に [Python を PATH に追加] が選択されていることを確認します。 ステップ 4: インストール後、ターミナル (または Windows の場合はコマンド プロンプト) を開き、次のように入力します。
MacOS/Linux の場合:
<code>python3 --version</code>
Windows の場合:
<code>python --version</code>
出力 (バージョンに依存します) は次のようになります:
<code>Python 3.11.5</code>
これにより、インストールが成功したことが確認されます。 問題が解決しない場合は、ブログの上部にあるリンクされたビデオを参照してください。
Visual Studio コードのセットアップ
Python コーディングには Visual Studio Code (VS Code) も使用します。 インストールは簡単です。
ステップ 1: https://www.php.cn/link/0a4be74a9612071c7992274538563b78 に移動し、インストーラー (OS 固有) をダウンロードします。 ステップ 2: ダウンロードを完了し、インストール ウィザードに従います (デフォルト設定を受け入れます)。 ステップ 3: アプリケーション内に VS Code が存在することを確認します。
私たちの最初のプログラム
古典的な「Hello, World」プログラムを作成しましょう。
- VS Code を開き、[ファイル] > を選択します。 「フォルダーを開く」を選択し、空のフォルダー (「最初のプログラム」) を選択 (または作成) します。
-
main.py
という名前の新しいファイル (ファイルアイコン) を作成します。 - 次のコードを追加します:
<code>python3 --version</code>
これにより、コンソールに「Hello World」が表示されます。実行するには: 保存 (Ctrl S または Cmd S) し、VS Code ターミナルを開いて、次を実行します:
Windows の場合:
<code>python --version</code>
MacOS の場合:
<code>Python 3.11.5</code>
出力は次のようになります:
<code>print("Hello World")</code>
初めての Python プログラム、おめでとうございます!
宿題: プログラムのカスタマイズ
「Hello」の後に自分の名前が表示されるようにプログラムを変更します (例: 「Hello John Doe」)。
次のステップ
次回のブログでは、Python (および一般的なプログラミング) の用語を検討し、より複雑なプログラムを作成します。
以上がPython 入門: Python のインストールと最初のプログラムの作成 (Python の 2 日目)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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