Pythonはコンピューター言語の王様です-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

Pythonはコンピューター言語の王様です

巴扎黑

Apr 05, 2017 pm 04:00 PM

最近、この PYPL (プログラミング言語人気インデックス) を発見しました。さまざまな言語で人気の指標の二次調査を実施します。著者は、TIOBEインデックスが実際の状況を反映していない可能性があると指摘し、誤解を招く可能性のある一部のプログラミング言語の名前を非難しています。彼はいくつかの新しい用語を導入し、Google トレンドを使用して異なる結論を導き出しました。

著者の調査を通じて、過去 10 年間で Python 言語が最大の成長率を達成したことがわかります。この写真から、Python 言語が 10 年間で非常に美しく直線的に成長していることがわかります。

Pythonはコンピューター言語の王様です

このグラフのデータは非常に興味深いもので、浮き沈みがないことは悪いことではありません。この言語を学習したいグループ (Java と PHP という大きなグループから) が増えていることを示しています。このグラフで異なるパフォーマンスを示す唯一の言語は Python です。

Python は元々はスクリプト言語であり、科学技術コンピューティングに使用されていたことは誰もが知っていますが、現在ではその人気が高まり、Web やビジネスなどの技術分野に浸透し続けています。これらのテクノロジー分野はすべて大企業 (Java、C#、C++) によって支援されており、Web では PHP や Ruby も有名です。このような大きな競争圧力の下では、新しい言語が普及することは非常に困難です。 Pythonは成功しました。私にとって、これが Python がこの 10 年の言語である理由です。

以上がPythonはコンピューター言語の王様ですの詳細内容です。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。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

Pythonを使用した科学コンピューティングでアレイはどのように使用されていますか？Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1）彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2）numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3）arayableminablecickick

同じシステムで異なるPythonバージョンをどのように処理しますか？Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1）Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2）VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3）Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4）システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

標準のPythonアレイでnumpyアレイを使用することの利点は何ですか？Apr 25, 2025 am 12:21 AM

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays：1）thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2）アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3）それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

アレイの均質な性質はパフォーマンスにどのように影響しますか？Apr 25, 2025 am 12:13 AM

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1）均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2）しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

実行可能なPythonスクリプトを作成するためのベストプラクティスは何ですか？Apr 25, 2025 am 12:11 AM

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyアレイは、アレイモジュールを使用して作成された配列とどのように異なりますか？Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1）numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2）thearraymuremememory-effictientivearientfa

Numpyアレイの使用は、Pythonで配列モジュール配列の使用と比較してどのように比較されますか？Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1）numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2）thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

CTypesモジュールは、Pythonの配列にどのように関連していますか？Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1）usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2）createc-stylearraysfornumericalcomputations.3）passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

See all articles