ブレット・ビクターの原理発明は、私がこれまで見た中で最も刺激的で衝撃的なデモンストレーションの 1 つです。元 Apple UI の第一人者は 2012 年にこのデモンストレーションを行っていましたが、その影響力は衰えていません。プログラムを作成するプロセスに何らかの変更があれば、プログラマが結果を確認できるように、つまり作成者が実際にその結果を確認できるようにする必要があります。彼らが作成したものについての時間的なフィードバック。
私は以前に Python を使用したことがあり、IPython Notebook がとても気に入っています。IPython Notenook を使用すると、いくつかのプロトタイプをすばやく完成させることができてとても便利です。プロジェクトの都合上、Go 言語を使い始めたいのですが、Go を使用できる IPython 環境はあるのでしょうか? Zhihu にも関連する投稿がありますが、残念ながら有効な答えは得られません。
小さな宿題をいくつかしましたが、結果は完璧ではないので、ここで共有します。
公式バージョン Go プレイグラウンド
Go 言語の学習を開始するための最良のリソースは公式ツアーです。学習と Go サンプル プログラムを同時に実行して、結果を直接取得できます。原則に基づいて発明するというコンセプトを完全に体現しています。
このツアーには Go Playgound が埋め込まれています。プロジェクトのコードは github で見つけることができます。
このプロジェクトには、プログラム動作のセキュリティを確保するためのフロントエンドとコンテナ化されたバックエンドのサンドボックスが含まれています。
ただし、Go Playground にはいくつかの制限があります:
ユーザー定義のパッケージをインポートできません
エディターが弱く、構文の強調表示、プロンプト、アンドゥはありません...
Ipython のようなセグメント化された操作はありません
Go の XIAM バージョン遊び場
XIAM の囲碁遊び場は、公式遊び場に基づいて大幅に改良されました。含まれるもの:
ユーザー定義パッケージのサポート
安全でないサンドボックスのサポート、ユーザーはネットワーク、ファイルシステムなどにアクセス可能
フロントエンドのコンテナ化
カスタムパッケージを使用したい場合は、Dockerfileを変更する必要があります対応するサンドボックスの
FROM xiam/go-playground/unsafebox RUN go get github.com/myuser/mypackageRUN go get github.com/otheruser/otherpackage ENTRYPOINT ["/go/bin/sandbox"]
その後、コンテナのイメージを再構築するだけです。
カスタム パッケージの問題は解決しましたが、このエディターはまだ弱すぎて、IPython のセグメント化された対話が欠けています。もっと良いものはありますか?
GopherNotes
Jupyter の Notebook は実際にさまざまな言語カーネルをサポートできます。GopherNotes プロジェクトは Jupyter 用の Go 言語カーネルを提供します。
このプロジェクトは、現在はメンテナンスされていない Gore (igo カーネルに基づく) からインスピレーションを受けています。
上記は Gophernotes を使用して行ったテストです。ループを実行する場合、In[7] に 1 行で記述すると、すべて OK になります。しかし、In[8]を3行書くと正しい結果が出力されません。
バックグラウンドで表示されるエラー:
Error running goimports: /tmp/979860191/func_proxy.go:4:4: expected declaration, found 'for' [I 08:18:56.621 NotebookApp] Saving file at /Untitled.ipynb

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。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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