この章では、Python 開発環境をローカルにセットアップする方法を紹介します。
Python は Linux や Mac OS X を含む複数のプラットフォームで使用できます。一般的な Linux ディストリビューションには Python が付属しており、Mac OS X の最新バージョンにも Python が付属しています。つまり、Python はすでにインストールされており、設定する必要はありません。
最新バージョンの Python 2.7.9 を Windows に直接ダウンロードします。インストール時に
を選択して、Python がローカルにインストールされているかどうかと、インストールされているバージョンを確認できます。パイソン。
Unix (Solaris、Linux、FreeBSD、AIX、HP/UX、SunOS、IRIX など)
Win 9x/NT/2000
Macintosh (Intel、PPC、68K)
OS/2
DOS (複数の DOS バージョン)
PalmOS
Nokia 携帯電話
Windows CE
Acorn/RISC OS
BeOS
Amiga
VMS/OpenVMS
QNX
VxWorks
Psion
Python は Java にも移植可能ですおよび .NET 仮想マシン。
Python ダウンロード
Python の最新のソースコード、バイナリドキュメント、ニュース情報などが Python の公式 Web サイトで閲覧できます:
Python 公式 Web サイト: http://www.python.org/
ダウンロードできますPython ドキュメントの下のリンクから、HTML、PDF、PostScript 形式でドキュメントをダウンロードできます。
Python ドキュメントのダウンロード アドレス: www.python.org/doc/
Python のインストール
Python は多くのプラットフォームに移植されています (さまざまなプラットフォームで動作できるようにするための変更が加えられています)。
使用しているプラットフォームのバイナリをダウンロードして、Python をインストールする必要があります。
お使いのプラットフォームのバイナリ コードが利用できない場合は、C コンパイラを使用してソース コードを手動でコンパイルする必要があります。
コンパイルされたソース コードは、関数の選択性が高く、Python のインストールの柔軟性が向上します。
以下は、さまざまなプラットフォームに Python をインストールする方法です:
Unix および Linux プラットフォームに Python をインストールする:
以下は、Unix および Linux プラットフォームに Python をインストールする簡単な手順です:
WEB ブラウザを開いて、http:/ にアクセスします。 /www.python.org/download/
Unix/Linux 用のソース コード圧縮パッケージを選択します。
圧縮パッケージをダウンロードして解凍します。
いくつかのオプションをカスタマイズし、モジュール/セットアップを変更する必要がある場合
./configure スクリプトを実行します
make
make install
上記の操作を実行すると、Python が /usr/local/bin ディレクトリにインストールされますと、Python ライブラリがインストールされます。 /usr/local/lib/pythonXX の XX は、使用している Python のバージョン番号です。
Windows プラットフォームに Python をインストールします:
以下は、Windows プラットフォームに Python をインストールする簡単な手順です:
WEB ブラウザを開き、http://www.python.org/download/にアクセスします。
ダウンロード リスト パッケージ、パッケージ形式は次のとおりです: python-XYZ.msi ファイル、XYZ はインストールするバージョン番号です。
インストーラー python-XYZ.msi を使用するには、Windows システムが Microsoft インストーラー 2.0 をサポートしている必要があります。インストール ファイルをローカル コンピューターに保存し、それを実行して、コンピューターが MSI をサポートしているかどうかを確認します。 Windows XP 以降のバージョンにはすでに MSI が含まれており、多くの古いマシンでも MSI をインストールできます。
ダウンロード後、ダウンロード パッケージをダブルクリックして Python インストール ウィザードを開始します。インストールは非常に簡単です。インストールが完了するまで、デフォルト設定を使用して [次へ] をクリックするだけです。
MAC プラットフォームへの Python のインストール:
最近の Mac システムにはすべて Python 環境が付属していますが、付属している Python のバージョンは古いバージョンです。http://www.python.org のリンクから MAC を確認できます。 /download/mac/ Python の新機能の紹介。
MAC で完全な Python インストール チュートリアルを参照できます: http://www.cwi.nl/~jack/macpython.html
環境変数の設定
プログラムと実行可能ファイルは次の場所にあります。多くのディレクトリがあり、これらのパスはオペレーティング システムが実行可能ファイル用に提供する検索パスに含まれていない可能性が高くなります。
path は、オペレーティング システムによって維持される名前付き文字列である環境変数に保存されます。これらの変数には、使用可能なコマンド ライン インタープリターやその他のプログラムに関する情報が含まれています。
Unix または Windows のパス変数は PATH です (UNIX では大文字と小文字が区別されますが、Windows では大文字と小文字が区別されません)。
Mac OSでは、インストールプロセス中にPythonのインストールパスが変更されます。別のディレクトリから Python を参照する必要がある場合は、Python ディレクトリをパスに追加する必要があります。
Unix/Linux で環境変数を設定する
csh シェル:
setenv PATH "$PATH:/usr/local/bin/python" と入力して、「Enter」を押します。
bash シェル (Linux):
export PATH="$PATH:/usr/local/bin/python" と入力し、「Enter」を押します。
sh または ksh シェルの場合:
PATH="$PATH:/usr/local/bin/python" と入力して、「Enter」を押します。
注: /usr/local/bin/python は Python のインストール ディレクトリです。
Windows で環境変数を設定します
環境変数に Python ディレクトリを追加します:
コマンド プロンプト ボックス (cmd) で:
path %path%;C:Python と入力し、「Enter」を押します。
注: C:Python は Python のインストール ディレクトリです。
Python 環境変数
以下は、Python に適用される重要な環境変数です:
変数名
説明
PYTHONPATH PYTHONPATH は Python の検索パスです。デフォルトでは、インポートするモジュールは PYTHONPATH から検索されます。
PYTHONSTARTUP Python が起動すると、まず PYTHONSTARTUP 環境変数を探し、このファイル内の変数で指定された実行コードを実行します。
PYTHONCASEOK PYTHONCASEOK 環境変数を追加すると、モジュールをインポートするときに Python で大文字と小文字が区別されなくなります。
PYTHONHOME 別のモジュール検索パス。通常、これは PYTHONSTARTUP または PYTHONPATH ディレクトリに埋め込まれているため、2 つのモジュール ライブラリ間の切り替えが簡単になります。
Python の実行
Python を実行するには 3 つの方法があります:
1. 対話型インタープリター:
コマンド ライン ウィンドウから Python を入力し、対話型インタープリターで Python コードの作成を開始できます。
Unix、DOS、またはコマンドラインやシェルを提供するその他のシステム上で Python コーディング作業を行うことができます。
$ python#unix/linux -O 最適化されたコード (.pyo ファイル) を生成します
-S 起動時に Python パスを見つけるための場所を導入しません
-v Python のバージョン番号を出力します
-X バージョン 1.6 以降の組み込み例外に基づきます (文字列のみ) は廃止されました。
-c cmd Python スクリプトを実行し、実行結果を cmd 文字列として使用します。
file 指定された Python ファイル内の Python スクリプトを実行します。
2. コマンド ライン スクリプト
以下に示すように、アプリケーションにインタープリターを導入することで、コマンド ラインで Python スクリプトを実行できます:
$python script.py # Unix/Linux
または
./ script。 py # Unix/Linux
or
C:>python script.py # Windows/DOS
注: スクリプトを実行するときは、スクリプトに実行権限があるかどうかを確認してください。
3. 統合開発環境 (IDE:統合開発環境)
グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) 環境を使用して、Python コードを作成および実行できます。以下は、さまざまなプラットフォームでの使用に推奨される IDE です:
Unix: IDLE は、UNIX 上の最も古い Python IDE です。
Windows: PythonWin は、多くの点で IDE よりも優れた Python 統合開発環境です。
Macintosh: Python の Mac は IDLE IDE を使用でき、Web サイトで対応する MAC 用 IDLE をダウンロードできます。
次の章に進む前に、環境が正常にセットアップされていることを確認してください。適切な環境をセットアップできない場合は、システム管理者から支援を受けることができます。
以降の章で説明する例は、Ubuntu (Linux) 上の Python 2.7.6 バージョンでテストされています。

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。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
